1.简介

Scheduler 是 kubernetes 的调度器，主要的任务是把定义的 pod 分配到集群的节点上。听起来非常简单，但有很多要考虑的问题：

• 公平：如何保证每个节点都能被分配资源
• 资源高效利用：集群所有资源最大化被使用
• 效率：调度的性能要好，能够尽快地对大批量的 pod 完成调度工作
• 灵活：允许用户根据自己的需求控制调度的逻辑

Sheduler 是作为单独的程序运行的，启动之后会一直监听 API Server，获取 PodSpec.NodeName 为空的 pod，对每个 pod 都会创建一个 binding，表明该 pod 应该放到哪个节点上

调度过程

调度分为几个部分：首先是过滤掉不满足条件的节点，这个过程称为 预选；然后对通过的节点按照优先级排序，这个是 优选；最后从中选择优先级最高的节点。如果中间任何一步骤有错误，就直接返回错误

预选 有一系列的算法可以使用：

• PodFitsResources：节点上剩余的资源是否大于 pod 请求的资源
• PodFitsHost：如果 pod 指定了 NodeName，检查节点名称是否和 NodeName 匹配
• PodFitsHostPorts：节点上已经使用的 port 是否和 pod 申请的 port 冲突
• PodSelectorMatches：过滤掉和 pod 指定的 label 不匹配的节点
• NoDiskConflict：已经 mount 的 volume 和 pod 指定的 volume 不冲突，除非它们都是只读

如果在 预选 过程中没有合适的节点，pod 会一直在 pending 状态，不断重试调度，直到有节点满足条件。经过这个步骤，如果有多个节点满足条件，就继续 优选 过程： 按照优先级大小对节点排序

优先级由一系列键值对组成，键是该优先级项的名称，值是它的权重（该项的重要性）。这些优先级选项包括：

• LeastRequestedPriority：通过计算 CPU 和 Memory 的使用率来决定权重，使用率越低权重越高。换句话说，这个优先级指标倾向于资源使用比例更低的节点
• BalancedResourceAllocation：节点上 CPU 和 Memory 使用率越接近，权重越高。这个应该和上面的一起使用，不应该单独使用
• ImageLocalityPriority：倾向于已经有要使用镜像的节点，镜像总大小值越大，权重越高

通过算法对所有的优先级项目和权重进行计算，得出最终的结果

自定义调度器

除了 kubernetes 自带的调度器，你也可以编写自己的调度器。通过 spec:schedulername 参数指定调度器的名字，可以为 pod 选择某个调度器进行调度。比如下面的 pod 选择 my-scheduler 进行调度，而不是默认的 default-scheduler：
但是想想就得了，谷歌的调度器很牛逼，这么多年也没新的调度器

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: test-scheduler
  labels:
    name: test-scheduler
spec:
  schedulername: test-scheduler
  containers:
  - name: pod-with-second-annotation-container
    image: cedarz/myapp:v2

2.亲和性

节点亲和性 pod node

pod.spec.nodeAffinity

• preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution：软策略
• requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution：硬策略

如果有多个满足亲和性，那么就进行优选，选择最优解

示例

requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: affinity
  labels:
    app: node-affinity-pod
spec:
  containers:
  - name: with-node-affinity
    image: wangyanglinux/myapp:v1
  affinity:
    nodeAffinity:
      requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
        nodeSelectorTerms:
        - matchExpressions:
          - key: kubernetes.io/hostname
            operator: In
            values:
            - k8s-node03

preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: affinity
  labels:
    app: node-affinity-pod
spec:
  containers:
  - name: with-node-affinity
    image: wangyanglinux/myapp:v1
  affinity:
    nodeAffinity:
      preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
      - weight: 1
        preference:
          matchExpressions:
          - key: source
            operator: In
            values:
            - qikqiak

合体:
结合目的是目标可以不一样，比如硬亲和一定要有GPU，软亲和第一个节点（3090ti）

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: affinity
  labels:
    app: node-affinity-pod
spec:
  containers:
  - name: with-node-affinity
    image: wangyanglinux/myapp:v1
  affinity:
    nodeAffinity:
      requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
        nodeSelectorTerms:
        - matchExpressions:
          - key: kubernetes.io/hostname
            operator: NotIn
            values:
            - k8s-node02
      preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
      # 有多个亲和的话谁的权重高亲和谁
      - weight: 1
        # 偏好
        preference:
          matchExpressions:
          - key: source
            operator: In
            values:
            - qikqiak

键值运算关系

• In：label 的值在某个列表中
• NotIn：label 的值不在某个列表中
• Gt：label 的值大于某个值
• Lt：label 的值小于某个值
• Exists：某个 label 存在
• DoesNotExist：某个 label 不存在

如果nodeSelectorTerms下面有多个选项的话，满足任何一个条件就可以了；如果matchExpressions有多个选项的话，则必须同时满足这些条件才能正常调度 POD

Pod 亲和性

pod.spec.affinity.podAffinity/podAntiAffinity

• preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution：软策略
• requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution：硬策略

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: pod-3
  labels:
    app: pod-3
spec:
  containers:
  - name: pod-3
    image: wangyanglinux/myapp:v1
  affinity:
    podAffinity:
      requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
      - labelSelector:
          matchExpressions:
          - key: app
            operator: In
            values:
            - pod-1
        topologyKey: kubernetes.io/hostname
    podAntiAffinity:
      preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
      - weight: 1
        podAffinityTerm:
          labelSelector:
            matchExpressions:
            - key: app
              operator: In
              values:
              - pod-2
          topologyKey: kubernetes.io/hostname

亲和性/反亲和性调度策略比较

pod亲和性是不支持大于小于的，可以在节点亲和的时候设置大于四个CPU等等
而节点亲和性不支持拓扑域

举例:

就像是你是为了和小明在一起去的北京，还是为了去北京，去了之后跟小明在一起
如果有一天小明跑上海去了，那么节点亲和性的小红就留在北京，而pod亲和性的小红会在日后去找小明
如果是nginx和Tomcat，nginx是Tomcat的静态资源缓存，需要经常互动，那么pod的亲和性就很好用
同样，如果一个是lamp的数据库，一个是bbs的数据库，数据库对磁盘的I/O要求很高，那么非亲和性就很重要

拓扑域

假如不同机器的拓扑域是disktype=ssd
在一起不代表在一台机器
那么新建的pod可能在两台具有disktype=ssd标签的任意一台机器上创建

拓扑域的意义：

如果一台机器运行的有点多，放不下新的pod了，那么要尽量同机架，同机房，同数据中心
因为光靠节点不足以进行区分，那么就可以拓扑域设置为同机房，同机架同数据中心等等
也就是说，只要这两个pod的拓扑域的key和values相同，就算在一起了，不一定在一个节点
拓扑域只写key，不用values，但是key和值是一样的才算一个拓扑域，比如node01和node02就不是一个拓扑域

举例:

济宁医学院PACS系统上线时,医院选择的是联通云环境部署.但是联通属实有点坑,一共六台虚拟机分布在三个不同的拓扑域,甚至是不在同一个数据中心,就导致部署k8s集群以后,其他节点上都无法与node1,node2上的所有podIP通信,node1与node2也无法通信,底层物理机的路由没有配置好,而且不支持BGP模式,只支持IPIP模式.

Taint 和 Toleration

节点亲和性，是 pod 的一种属性（偏好或硬性要求），它使 pod 被吸引到一类特定的节点。Taint 则相反，它使 节点 能够 排斥 一类特定的 pod

Taint 和 toleration 相互配合，可以用来避免 pod 被分配到不合适的节点上。每个节点上都可以应用一个或多个 taint ，这表示对于那些不能容忍这些 taint 的 pod，是不会被该节点接受的。如果将 toleration 应用于 pod 上，则表示这些 pod 可以（但不要求）被调度到具有匹配 taint 的节点上

污点(Taint)

Ⅰ、 污点 ( Taint ) 的组成

使用 kubectl taint 命令可以给某个 Node 节点设置污点，Node 被设置上污点之后就和 Pod 之间存在了一种相斥的关系，可以让 Node 拒绝 Pod 的调度执行，甚至将 Node 已经存在的 Pod 驱逐出去

每个污点的组成如下：

key=value:effect

values是可以省略的，设置的时候等于空就是省略

每个污点有一个 key 和 value 作为污点的标签，其中 value 可以为空，effect 描述污点的作用。当前 taint effect 支持如下三个选项：

• NoSchedule：表示 k8s 将不会把 Pod 调度到具有该污点的 Node 上(有特定资源的，比如GPU)
• PreferNoSchedule：表示 k8s 将尽量避免将 Pod 调度到具有该污点的 Node 上(- 比如多master的时候，干看着也浪费，干点是点)
• NoExecute：表示 k8s 将不会将 Pod 调度到具有该污点的 Node 上，同时会将 Node 上已经存在的 Pod 驱逐出去(比如更新的时候，加个内存条啥的，pod会一点一点死，去别的地方重建起来，然后再关机升级;驱离一般会加个限期，比如60s，3600s，让pod可以有序的离开)

Ⅱ、污点的设置、查看和去除

# 设置污点
kubectl taint nodes node1 key1=value1:NoSchedule

# 节点说明中，查找 Taints 字段
kubectl describe pod  pod-name  

# 去除污点，就是在后面加个-
kubectl taint nodes node1 key1:NoSchedule-

容忍(Tolerations)

设置了污点的 Node 将根据 taint 的 effect：NoSchedule、PreferNoSchedule、NoExecute 和 Pod 之间产生互斥的关系，Pod 将在一定程度上不会被调度到 Node 上。 但我们可以在 Pod 上设置容忍 ( Toleration ) ，意思是设置了容忍的 Pod 将可以容忍污点的存在，可以被调度到存在污点的 Node 上

pod.spec.tolerations

tolerations:
- key: "key1"
  operator: "Equal"
  value: "value1"
  effect: "NoSchedule"
- key: "key1"
  operator: "Equal"
  value: "value1"
  effect: "NoExecute"
  tolerationSeconds: 3600
- key: "key2"
  operator: "Exists"
  effect: "NoSchedule"

Ⅰ、当不指定 key 值时，表示容忍所有的污点 key：

tolerations:
- operator: "Exists"

Ⅱ、当不指定 effect 值时，表示容忍所有的污点作用

tolerations:
- key: "key"
  operator: "Exists"

Ⅲ、有多个 Master 存在时，防止资源浪费，可以如下设置

  kubectl taint nodes Node-Name node-role.kubernetes.io/master=:PreferNoSchedule

指定调度节点

Ⅰ、Pod.spec.nodeName 将 Pod 直接调度到指定的 Node 节点上，会跳过 Scheduler 的调度策略，该匹配规则是强制匹配
跳过的是优选，因为必须满足运行条件

apiVersion: extensions/v1beta1
kind: Deployment
metadata:
  name: myweb
spec:
  replicas: 7
  template:
    metadata:
      labels:
        app: myweb
    spec:
      nodeName: k8s-node01
      containers:
      - name: myweb
        image: wangyanglinux/myapp:v1
        ports:
        - containerPort: 80

Ⅱ、Pod.spec.nodeSelector：通过 kubernetes 的 label-selector 机制选择节点，由调度器调度策略匹配 label，而后调度 Pod 到目标节点，该匹配规则属于强制约束

apiVersion: extensions/v1beta1
kind: Deployment
metadata:
  name: myweb
spec:
  replicas: 2
  template:
    metadata:
      labels:
        app: myweb
    spec:
      nodeSelector:
        type: backEndNode1
      containers:
      - name: myweb
        image: harbor/tomcat:8.5-jre8
        ports:
        - containerPort: 80