Kubernetes 是目前最流行的容器编排系统之一，它提供了许多优秀的特性，其中之一就是调度器。调度器是 Kubernetes 集群中负责管理容器调度的组件，它的主要作用是将容器部署到合适的节点上以尽可能地利用资源。
本文将会对 Kubernetes 中调度器的工作流程进行分析，并且分享一些最佳实践以及示例代码。
调度器的概念及作用
调度器是 Kubernetes 中的一个核心组件，主要负责对集群中的容器进行调度，并将其分配到适当的节点上进行部署。
调度器在 Kubernetes 中的核心作用如下：
- 监听 API server 中 SchedulerConfigMap 和 SchedulerPolicyConfigMap 中的配置变更，从而调整调度策略；
- 监听 Pod 资源的创建和删除操作，调度尚未绑定到节点的 Pod 到合适的节点上；
- 监听节点的变化，例如节点宕机或新增节点，然后对相关 Pod 进行重新调度或或将其直接绑定到这些新节点上。
一个调度器通常由两部分组成：调度器本身和调度器算法（也称为 Predicates 和 Priorities）。
- 调度器本身：负责监听和响应 API server 的操作，并采用调度器算法确定要绑定到哪个节点上。
- 调度算法：是一些规则和策略，用于判断哪些节点可以绑定 Pod，并根据 Pod 的需求和节点的资源特性来确定最终的节点。调度算法中的两个重要部分是 Predicates 和 Priorities。
Predicates 和 Priorities
Predicates 和 Priorities 是 Kubernetes 调度算法中的两个重要组件，它们都是用于确定哪些节点可以绑定 Pod，并根据其特性和资源需求将 Pod 分派到合适的节点上。下面分别介绍。
Predicates
Predicates 是调度器算法的第一步，它用于从候选节点列表中过滤掉不符合条件的节点。通常情况下，Predicates 会根据诸如资源限制、亲和性、互斥等因素来确定哪些节点适合绑定 Pod。
Predicates 应该是轻量级和快速的，它们可能会在调度器算法的后续步骤中被多次调用。常见的 Predicates 如下：
- PodFitsResources：调度器会过滤掉资源不足的节点，例如内存或 CPU 小于需求量的节点；
- PodFitsHostPorts：调度器会过滤掉与 Pod 端口冲突的节点；
- PodMatchNodeSelector：调度器会过滤掉无法满足 Pod 标签选择器的节点；
- PodFitsHost：调度器会过滤掉不能满足 Pod 亲和性或互斥约束的节点。
Priorities
Priorities 是调度器算法的第二步，它用于从 Predicates 过滤后的候选节点列表中选择最优节点。根据优先级策略，调度器将从候选节点列表中选择某个节点将绑定 Pod。
Priorities 应该是相对较重的，因为它们通常仅在候选节点列表中选择前几个节点。常见的 Priorities 如下：
- SelectorSpreadPriority：调度器会尽可能将 Pod 分散到不同的节点上，以降低节点出现故障的概率；
- LeastRequestedPriority：调度器会选择可用资源最大的节点（也称为 best-fit）；
- SelectorPreferencePriority：调度器将依据先前指定的标签选择器来选择节点。
调度器的工作流程
根据上述分析，我们可以开始分析调度器的工作流程了。一个简单的调度器工作流程如下：
图中省略的部分是：k8s_scheduler_config，其实是 kube-system namespace 内的 kube-scheduler ConfigMap。ConfigMap 的内容主要包含调度器的工作配置和算法。
从上图可以看出，调度器的工作流程包含以下几个步骤：
- Pod 创建：一个 Pod 对象被创建，并被提交到 Kubernetes 集群中的 API server 中。
- 调度器监听：调度器会监听到 Pod 创建事件，并检查 Pod 是否具有可以马上绑定到节点上的节点。
- Predicates 运行：调度器启动 Predicates （多个）POS（Parallel Optimal Scheduling）算法，以过滤掉无法满足 Pod 要求的节点。
- Priorities 运行：从 Predicates 过滤后的候选节点列表中选择最优节点，通过 Priorities 策略将 Pod 绑定到选定的节点上。
- 节点绑定：调度器将调度决策写入 API server 中的 PodBindings 对象，以便 Kubernetes 后续将 Pod 绑定到节点上。
- Pod 启动：Pod 会被 Kubernetes API server 内部的控制器管理器分配到节点上，并启动相应的容器。
示例代码
下面是一些使用 Kubernetes Python 客户端库的示例代码，该库提供了从 Python 访问 Kubernetes API server 的功能。
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---------- -------- ------------ - -------------------上述代码使用 YAML 文件定义 Pod，并将其提交到 Kubernetes API server。使用 Kubernetes Python 客户端库可以轻松地编写自定义调度器，并为 Kubernetes 添加一些自定义功能。
一些最佳实践
最后，我们还想分享一些最佳实践和设计约定，有助于将 Kubernetes 中的调度器优化到最佳状态。
资源请求和限制
当我们创建 Pod 时，我们应该明确地指定 Pod 的资源需求和限制。这将帮助调度器更好地使用可用资源，并将 Pod 分配到与其需求最匹配的节点上。
为了完成这项工作，我们可以使用 PodSpec 中的 resources 字段，例如：
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------- -------上述 YAML 文件定义了一个名为 "nginx" 的 Pod，它要求 500m CPU 和 256Mi 内存，同时最多限制 1 CPU 和 512Mi 内存。
亲和性和互斥
Pod 在进行调度时，可以指定与某个或某个节点关联性（亲和性）或互斥性。这可以帮助我们使 Pod 与特定集群节点共生或排斥它们，并可以使用 Label 来指定关联规则。
例如：
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- -------------- --示例文件指定在计划 Pod 时，调度器只会寻找具有标签 kubernetes.io/hostname=my-node 的节点。这通常是将特定类型的工作负载绑定到特定节点的一种方法，以使集群更轻松地管理和平衡。
总结
Kubernetes 调度器是 Kubernetes 集群中一个重要的组成部分。它可以帮助我们将容器部署到合适的节点上，以便在集群中最大化利用资源。本文对 Kubernetes 中调度器的工作流程进行了详细的介绍，并且分享了一些最佳实践和设计约定。同时，我们还提供了一些使用 Kubernetes Python 客户端库的示例代码。
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