序言

做一件事并不難，難的是在于堅持。堅持一下也不難，難的是堅持到底。

文章標記顏色說明：

• 黃色：重要標題
• 紅色：用來標記結論
• 綠色：用來標記論點
• 藍色：用來標記論點

Kubernetes (k8s) 是一個容器編排平臺，允許在容器中運行應用程序和服務。今天學習一下k8s調(diào)度相關知識

希望這篇文章能讓你不僅有一定的收獲，而且可以愉快的學習，如果有什么建議，都可以留言和我交流

?專欄介紹

這是這篇文章所在的專欄，歡迎訂閱：【深入解析k8s】專欄

簡單介紹一下這個專欄要做的事：

• 主要是深入解析每個知識點，幫助大家完全掌握k8s,以下是已更新的章節(jié)
• 這是專欄介紹文章地址：【深入解析K8S專欄介紹】

Kubernetes是一個分布式系統(tǒng)，能夠管理和編排容器化應用程序。其中，調(diào)度（Scheduling）是Kubernetes最重要的功能之一，它能夠?qū)⑷萜骰膽贸绦颍碢od）自動分配到集群中的適當節(jié)點上。

在本文中，將詳細介紹Kubernetes調(diào)度的

• 工作原理
• 調(diào)度算法
• 調(diào)度器組件
• 調(diào)度示例

1 基礎介紹

1.1 什么是k8s調(diào)度

Kubernetes調(diào)度（Scheduling）：是指將未調(diào)度的Pod自動分配到集群中的節(jié)點的過程。

Pod是Kubernetes中最小的可部署單元，它通常包括一個或多個容器。

在Kubernetes中，容器可以在集群中的任何節(jié)點上運行，調(diào)度器可以根據(jù)節(jié)點的資源使用情況、Pod的資源需求、親和性和反親和性等因素，將Pod分配到最合適的節(jié)點上運行。

每個Pod都有一個調(diào)度器（Scheduler）負責將其分配到一個可用的節(jié)點上。

調(diào)度器是Kubernetes集群中的一個核心組件，它監(jiān)視未調(diào)度的Pod對象，并為其選擇最佳的節(jié)點。

2 Kubernetes調(diào)度的工作原理

2.1 原理詳解

Kubernetes調(diào)度的工作原理可以概括為以下幾個步驟：

1. 創(chuàng)建Pod：用戶通過Kubernetes API創(chuàng)建Pod對象，并在其中指定Pod的資源需求、容器鏡像等信息。

2. 調(diào)度器監(jiān)視Pod：Kubernetes調(diào)度器監(jiān)視集群中的未調(diào)度Pod對象，并為其選擇最佳的節(jié)點。

3. 選擇節(jié)點：調(diào)度器通過算法選擇最佳的節(jié)點，并將Pod綁定到該節(jié)點上。調(diào)度器選擇節(jié)點的依據(jù)包括節(jié)點的資源使用情況、Pod的資源需求、親和性和反親和性等。

4. 綁定Pod到節(jié)點：調(diào)度器將Pod和節(jié)點之間的綁定信息保存在etcd數(shù)據(jù)庫中，以便節(jié)點可以獲取Pod的調(diào)度信息。

5. 節(jié)點啟動Pod：節(jié)點定期檢查etcd數(shù)據(jù)庫中的Pod調(diào)度信息，并啟動相應的Pod。如果節(jié)點故障或資源不足，調(diào)度器會重新調(diào)度Pod，并將其綁定到其他節(jié)點上運行。

?2.2 其他因素

調(diào)度器選擇節(jié)點的過程中，有以下一些因素需要考慮：

1. 節(jié)點資源：調(diào)度器需要考慮節(jié)點的資源使用情況，如CPU、內(nèi)存、磁盤等。

2. Pod資源需求：調(diào)度器需要考慮Pod的資源需求，如CPU、內(nèi)存、磁盤等。

3. 親和性和反親和性：調(diào)度器可以根據(jù)Pod指定的親和性和反親和性規(guī)則來選擇節(jié)點。

4. 節(jié)點污點（Taints）和容忍度（Tolerations）：節(jié)點可以設置污點，表示節(jié)點上不允許運行特定類型的Pod。Pod可以設置容忍度，以容忍節(jié)點上的污點。

5. 節(jié)點標簽：調(diào)度器可以根據(jù)節(jié)點的標簽來選擇最佳的節(jié)點。

3 調(diào)度算法

調(diào)度算法是指決定Pod應該調(diào)度到哪個節(jié)點上的算法。Kubernetes提供了多種調(diào)度算法，可以根據(jù)實際情況選擇合適的算法。以下是Kubernetes常用的調(diào)度算法：

1. ?隨機算法
2. 最小負載算法
3. 貪心算法
4. 最佳適應算法
5. 加權最小平均負載算法?

3.1 隨機算法?

隨機算法是最簡單的調(diào)度算法之一。

• 規(guī)則：它會隨機選擇一個可用節(jié)點，并將Pod調(diào)度到該節(jié)點上。
• 效率：這種算法簡單、快速，適用于不需要考慮資源利用率和負載均衡的場景。
• 缺點：隨機算法可能會導致節(jié)點資源的不均衡分配和資源浪費。

3.2 最小負載算法?

最小負載算法會選擇當前負載最低的節(jié)點，并將Pod調(diào)度到該節(jié)點上。

這種算法可以避免節(jié)點資源的不均衡分配，但是可能會導致某些節(jié)點的資源利用率過高，從而影響其他Pod的運行。

3.2.1 優(yōu)點?

優(yōu)點在于可以避免節(jié)點資源的不均衡分配和負載過高的問題，從而提高Kubernetes集群的資源利用率和穩(wěn)定性。同時，最小負載算法可以與其他調(diào)度算法結合使用，例如可以與負載均衡算法結合使用，以進一步優(yōu)化節(jié)點的資源利用率和負載均衡。

3.2.2 缺點?

缺點在于可能會導致某些節(jié)點的資源利用率過低，從而浪費資源。此外，最小負載算法不能保證Pod被調(diào)度到最優(yōu)的節(jié)點上，無法滿足一些特殊的需求。

3.3 貪心算法?

貪心算法是一種基于啟發(fā)式的算法，它嘗試在當前狀態(tài)下找到最優(yōu)解。

在Pod調(diào)度中，貪心算法會嘗試選擇最優(yōu)節(jié)點，并將Pod調(diào)度到該節(jié)點上。

貪心算法的核心思想是：在每一步選擇中都采取在當前狀態(tài)下最優(yōu)的選擇，從而希望最終能夠得到全局最優(yōu)解。

優(yōu)點?

優(yōu)點在于速度快，可以快速找到局部最優(yōu)解，適用于大規(guī)模的Kubernetes集群。

同時，貪心算法可以與其他調(diào)度算法結合使用，例如可以與最小負載算法或最佳適應算法結合使用，以實現(xiàn)更好的負載均衡和資源利用率。

缺點

貪心算法的缺點在于不能保證找到全局最優(yōu)解，有可能會陷入局部最優(yōu)解而無法跳出。

此外，貪心算法也可能會導致某些節(jié)點的資源利用率過高，從而影響其他Pod的運行。

使用?

在實際使用中，貪心算法可以與其他調(diào)度算法結合使用，例如可以與最小負載算法或最佳適應算法結合使用，以實現(xiàn)更好的負載均衡和資源利用率。同時，調(diào)度器還可以使用親和性/反親和性規(guī)則來篩選節(jié)點，以進一步優(yōu)化貪心算法的效果。

3.4 最佳適應算法?

最佳適應算法（Best Fit Algorithm），它會選擇當前可用節(jié)點中最適合Pod的節(jié)點，并將Pod調(diào)度到該節(jié)點上。

最佳適應算法考慮節(jié)點的資源利用率情況，避免將Pod調(diào)度到資源利用率不高的節(jié)點上，從而實現(xiàn)負載均衡和資源利用率最大化的目的。

優(yōu)點

最佳適應算法的優(yōu)點在于可以避免節(jié)點資源的不均衡分配和資源浪費，從而提高Kubernetes集群的資源利用率和穩(wěn)定性。同時，最佳適應算法可以與其他調(diào)度算法結合使用，例如可以與貪心算法或最小負載算法結合使用，以進一步優(yōu)化節(jié)點的資源利用率和負載均衡。

缺點

最佳適應算法的缺點在于可能會導致節(jié)點資源利用率的不穩(wěn)定性，從而影響Pod的運行。如果節(jié)點資源利用率變化較快，最佳適應算法可能會導致Pod頻繁地遷移，從而影響Pod的穩(wěn)定性和性能。

3.5 加權最小平均負載算法?

加權最小平均負載算法（Weighted Least-Connection Algorithm）是一種調(diào)度算法，它會選擇當前負載最低且權重最高的節(jié)點，并將Pod調(diào)度到該節(jié)點上。加權最小平均負載算法考慮節(jié)點的負載情況和權重，避免將Pod調(diào)度到負載過高或權重過低的節(jié)點上，從而實現(xiàn)負載均衡和資源利用率最大化的目的。

優(yōu)點

加權最小平均負載算法的優(yōu)點在于可以避免節(jié)點資源的不均衡分配和負載過高的問題，從而提高Kubernetes集群的資源利用率和穩(wěn)定性。同時，加權最小平均負載算法可以根據(jù)節(jié)點的權重分配資源，以滿足不同節(jié)點的需求。

缺點

加權最小平均負載算法的缺點在于可能會陷入局部最優(yōu)解而無法跳出。如果節(jié)點資源利用率變化較快，加權最小平均負載算法可能會導致Pod頻繁地遷移，從而影響Pod的穩(wěn)定性和性能。

4 調(diào)度組件

Kubernetes的調(diào)度組件是Kubernetes集群中的一個核心組件，它負責將Pod調(diào)度到Kubernetes集群中的節(jié)點上，以實現(xiàn)負載均衡和資源利用率最大化的目的。

調(diào)度組件通常由以下兩個組件組成：

1. 調(diào)度器（Scheduler）：負責對新創(chuàng)建的Pod進行調(diào)度，選擇合適的節(jié)點，并將Pod調(diào)度到該節(jié)點上。調(diào)度器會根據(jù)節(jié)點的資源利用率、親和性/反親和性規(guī)則、Pod的資源需求等因素來選擇節(jié)點，并確保Pod能夠被成功地調(diào)度和運行。

2. 調(diào)度器擴展器（Scheduler Extender）：負責對調(diào)度器進行擴展，并提供額外的調(diào)度策略和規(guī)則。調(diào)度器擴展器可以通過插件的形式進行擴展，例如可以添加自定義的親和性/反親和性規(guī)則、節(jié)點選擇器、調(diào)度器過濾器等，以實現(xiàn)更靈活和多樣化的調(diào)度策略。

調(diào)度器實現(xiàn)

Kubernetes還提供了多種調(diào)度器實現(xiàn)，包括：

1. 默認調(diào)度器（Default Scheduler）：是Kubernetes中的默認調(diào)度器，負責對新創(chuàng)建的Pod進行調(diào)度，并將Pod調(diào)度到合適的節(jié)點上。

2. 自定義調(diào)度器（Custom Scheduler）：是一種自定義的調(diào)度器實現(xiàn)，可以根據(jù)實際需求來定義調(diào)度策略和規(guī)則，以實現(xiàn)更靈活和多樣化的調(diào)度功能。

3. 擴展調(diào)度器（Extended Scheduler）：是一種支持調(diào)度器擴展器的調(diào)度器實現(xiàn)，可以通過調(diào)度器擴展器來添加自定義的調(diào)度規(guī)則和策略，以實現(xiàn)更靈活和多樣化的調(diào)度功能。

總之，Kubernetes的調(diào)度組件是Kubernetes集群中的一個核心組件，可以實現(xiàn)負載均衡和資源利用率最大化的目的。在實際使用中，需要根據(jù)實際情況和需求來選擇合適的調(diào)度器實現(xiàn)和調(diào)度策略，以確保Kubernetes集群的資源利用率最大化。

5 調(diào)度示例

5.1 如何實現(xiàn)pod的調(diào)度

當我們創(chuàng)建一個Pod時，Pod會被加入到調(diào)度器的無調(diào)度隊列中等待被調(diào)度。調(diào)度器會定期輪詢無調(diào)度隊列，檢查每個Pod的調(diào)度需求，然后將它們調(diào)度到最適合的節(jié)點上。調(diào)度器的調(diào)度決策是基于節(jié)點的資源利用率、Pod的資源需求和親和性/反親和性規(guī)則等因素。

以下是Pod的調(diào)度流程的詳細步驟：

1. 獲取Pod的?調(diào)度需求
2. 選擇適合的節(jié)點
3. 分配Pod到節(jié)點
4. 保存調(diào)度信息
5. 啟動Pod

1 獲取Pod的?調(diào)度需求

調(diào)度器首先獲取Pod的調(diào)度需求，包括Pod的容器鏡像、資源需求和親和性/反親和性規(guī)則等。

2 選擇適合的節(jié)點?

調(diào)度器會根據(jù)Pod的調(diào)度需求和集群的資源情況，在可用的節(jié)點中選擇最適合的一個。調(diào)度器會根據(jù)節(jié)點的資源利用率、Pod的資源需求和親和性/反親和性規(guī)則等因素來進行選擇。如果沒有可用的節(jié)點滿足Pod的需求，Pod就會一直處于等待調(diào)度的狀態(tài)。

3 分配Pod到節(jié)點?

調(diào)度器會將Pod分配到選擇的節(jié)點上，并將Pod對象的spec.nodeName字段設置為節(jié)點的名稱。這樣，kubelet就可以知道Pod被分配到了哪個節(jié)點上。

4 保存調(diào)度信息?

調(diào)度器會將Pod和節(jié)點之間的綁定信息保存在etcd數(shù)據(jù)庫中。這些信息包括Pod的名稱、命名空間、調(diào)度時間戳和節(jié)點名稱等。kube-scheduler會周期性地檢查這些綁定信息，以確保Pod已經(jīng)被分配到了正確的節(jié)點上。

5 啟動Pod?

當Pod被分配到節(jié)點上時，kubelet會從etcd數(shù)據(jù)庫中獲取Pod的配置信息，并根據(jù)這些信息啟動Pod中的容器。容器啟動后，Pod就可以開始運行了。

總之，Pod的調(diào)度流程是由調(diào)度器來完成的。調(diào)度器會根據(jù)節(jié)點的資源利用率、Pod的資源需求和親和性/反親和性規(guī)則等因素來選擇最適合的節(jié)點，并將Pod分配到節(jié)點上運行。一旦Pod被分配到節(jié)點上，kubelet就會從etcd數(shù)據(jù)庫中獲取Pod的配置信息，并啟動Pod中的容器。

5.2 調(diào)度器如何選擇最適合的節(jié)點？

調(diào)度器在選擇最適合的節(jié)點時，會根據(jù)一定的策略和算法進行選擇。以下是調(diào)度器選擇節(jié)點的一些主要考慮因素：

• ?資源利用率
• Pod的資源需求
• 親和性和反親和性規(guī)則
• 節(jié)點的標簽和注釋
• 節(jié)點的負載均衡?

資源利用率?

調(diào)度器會檢查集群中各個節(jié)點的資源使用情況，包括CPU、內(nèi)存、磁盤和網(wǎng)絡等方面的使用情況。調(diào)度器會選擇資源利用率最低的節(jié)點，以確保Pod能夠得到足夠的資源。

Pod的資源需求?

調(diào)度器會檢查Pod的資源需求，包括CPU和內(nèi)存等方面的需求。調(diào)度器會選擇可以滿足Pod資源需求的節(jié)點，以避免Pod因為資源不足而無法正常運行。

親和性和反親和性規(guī)則?

調(diào)度器會檢查Pod的親和性和反親和性規(guī)則。親和性規(guī)則指定了Pod應該調(diào)度到哪些節(jié)點上，而反親和性規(guī)則指定了Pod不應該調(diào)度到哪些節(jié)點上。調(diào)度器會根據(jù)這些規(guī)則來選擇節(jié)點，以確保Pod被調(diào)度到最合適的節(jié)點上。

節(jié)點的標簽和注釋?

調(diào)度器會檢查節(jié)點的標簽和注釋。節(jié)點的標簽可以用來標識節(jié)點的特性和屬性，而注釋可以提供節(jié)點的附加信息。調(diào)度器可以使用這些信息來選擇最適合的節(jié)點。

節(jié)點的負載均衡?

調(diào)度器會嘗試在集群中平衡負載，避免某個節(jié)點過度負載，而其他節(jié)點資源利用率太低。調(diào)度器會選擇負載均衡最優(yōu)的節(jié)點，以確保集群中的資源利用率最大化。

總之，調(diào)度器在選擇最適合的節(jié)點時，會考慮多個因素，包括資源利用率、Pod的資源需求、親和性和反親和性規(guī)則、節(jié)點的標簽和注釋以及負載均衡等。調(diào)度器會使用這些信息來選擇最優(yōu)的節(jié)點，以確保Pod被調(diào)度到最合適的節(jié)點上。

5.3 調(diào)度器如何檢查Pod的資源需求？

調(diào)度器在檢查Pod的資源需求時，會查看Pod的定義中

spec.containers[*].resources.requests
spec.containers[*].resources.limits

字段中指定的資源需求和資源限制。

• resources.requests字段指定了Pod啟動時所需的最小資源量。例如，CPU和內(nèi)存等資源的需求量。如果Pod的實際資源使用量超過了請求量，Kubernetes會殺死該Pod并重新啟動。

• resources.limits字段指定了Pod最大可以使用的資源量。例如，CPU和內(nèi)存等資源的限制量。如果Pod的實際資源使用量超過了限制量，Kubernetes會限制該Pod的資源使用，并可能導致Pod無法正常運行。

調(diào)度器會根據(jù)這些資源需求和限制來選擇最適合的節(jié)點來調(diào)度Pod。調(diào)度器在選擇節(jié)點時會考慮節(jié)點的資源利用率和Pod的資源需求，以確保Pod可以得到足夠的資源來正常運行。

5.2?如何設置Pod的親和性和反親和性規(guī)則

在Kubernetes中，親和性（Affinity）和反親和性（Anti-Affinity）是用來指定Pod和Node之間關系的規(guī)則。通過設置親和性和反親和性規(guī)則，可以讓調(diào)度器將Pod分配到最合適的節(jié)點上。

親和性規(guī)則用于指示Pod應該被調(diào)度到哪些節(jié)點上，而反親和性規(guī)則用于指示Pod不應該被調(diào)度到哪些節(jié)點上。下面是如何設置Pod的親和性和反親和性規(guī)則：

通過標簽（Labels）設置親和性和反親和性規(guī)則?

可以通過標簽來設置Pod的親和性和反親和性規(guī)則。首先，需要在Pod中定義標簽選擇器（Label Selector），然后使用Node Affinity和Pod Affinity來指定親和性規(guī)則，使用Node Anti-Affinity和Pod Anti-Affinity來指定反親和性規(guī)則。例如，以下是一個使用標簽選擇器和親和性規(guī)則的Pod定義：

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: my-pod
spec:
  containers:
  - name: my-container
    image: my-image
  affinity:
    nodeAffinity:
      requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
        nodeSelectorTerms:
        - matchExpressions:
          - key: my-label
            operator: In
            values:
            - my-value

在上面的示例中，Pod選擇器使用matchExpressions指定了一個標簽選擇器，該選擇器選擇my-label=my-value的節(jié)點。然后，使用nodeAffinity指定了一個親和性規(guī)則，該規(guī)則要求Pod被調(diào)度到擁有該標簽的節(jié)點上。

通過拓撲域（Topology）設置親和性和?反親和性規(guī)則

可以使用Topology來指定Pod的親和性和反親和性規(guī)則。Topology是指節(jié)點的拓撲結構，如拓撲域、區(qū)域、機架等。使用Topology可以確保Pod被調(diào)度到拓撲結構相似的節(jié)點上。例如，以下是一個使用Topology和親和性規(guī)則的Pod定義：

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: my-pod
spec:
  containers:
  - name: my-container
    image: my-image
  affinity:
    podAffinity:
      requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
      - labelSelector:
          matchLabels:
            app: my-app
        topologyKey: rack

在上面的示例中，Pod選擇器使用matchLabels指定了一個標簽選擇器，該選擇器選擇app=my-app的Pod。然后，使用topologyKey指定了一個親和性規(guī)則，該規(guī)則要求Pod被調(diào)度到與已經(jīng)調(diào)度了app=my-app的Pod在同一個rack中的節(jié)點上。

總之，通過設置親和性和反親和性規(guī)則，可以讓調(diào)度器將Pod分配到最合適的節(jié)點上?？梢允褂脴撕灮蛲負溆騺碓O置Pod的親和性和反親和性規(guī)則。注意，正確的設置親和性和反親和性規(guī)則需要了解集群的拓撲結構和資源使用情況，否則可能會導致Pod無法正確調(diào)度。

5.2?如何設置Pod的資源限制和請求

在Kubernetes中，可以通過設置Pod的資源限制和請求來控制Pod使用的資源量。資源限制（Resource Limits）指定了Pod最大可以使用的資源量，而資源請求（Resource Requests）則指定了Pod啟動時所需的最小資源量。設置Pod的資源限制和請求可以確保Pod在運行時不會使用過多的資源，并且可以提高Pod在集群中的調(diào)度成功率。

以下是如何設置Pod的資源限制和請求的示例：

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: my-pod
spec:
  containers:
  - name: my-container
    image: my-image
    resources:
      limits:
        cpu: "1"
        memory: "500Mi"
      requests:
        cpu: "0.5"
        memory: "250Mi"

在上面的示例中，Pod中的容器my-container設置了資源限制和請求。容器的資源限制是1個CPU核心和500MiB內(nèi)存，而容器的資源請求是0.5個CPU核心和250MiB內(nèi)存。

可以通過以下方式設置資源限制和請求：

CPU和內(nèi)存?

可以使用CPU和內(nèi)存來設置資源限制和請求。CPU的單位是CPU核心，內(nèi)存的單位是字節(jié)?？梢允褂靡韵赂袷街付–PU和內(nèi)存：

• CPU：使用分數(shù)或整數(shù)表示CPU核心數(shù)量。例如，0.5表示一半核心，1表示一個核心，2表示兩個核心。
• 內(nèi)存：使用字節(jié)、千字節(jié)、兆字節(jié)或吉字節(jié)表示內(nèi)存大小。例如，1Gi表示1個吉字節(jié)，500Mi表示500兆字節(jié)。

其他資源?

除了CPU和內(nèi)存之外，還可以使用其他資源來設置資源限制和請求，如GPU、存儲等。不同的資源可以使用不同的單位，具體取決于資源類型?？梢栽贙ubernetes文檔中查看各種資源類型的詳細信息。

總之，設置Pod的資源限制和請求可以控制Pod使用的資源量?？梢允褂肅PU和內(nèi)存來設置資源限制和請求，也可以使用其他資源類型。在設置資源限制和請求時，需要考慮Pod所需的資源量以及集群的資源使用情況，以避免Pod無法正常運行或影響其他Pod的運行。

6 總結

總之，Kubernetes調(diào)度是Kubernetes的核心功能之一，它能夠自動將Pod分配到最合適的節(jié)點上，并確保Pod在所選節(jié)點上正常運行。調(diào)度器通過算法選擇最佳的節(jié)點，并將Pod綁定到該節(jié)點上。調(diào)度器選擇節(jié)點的依據(jù)包括節(jié)點的資源使用情況、Pod的資源需求、親和性和反親和性等。管理員可以根據(jù)自己的需求選擇不同的調(diào)度算法，并監(jiān)視調(diào)度器的日志以確保集群的正常運行。?文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-510033.html

7 投票

到了這里，關于【K8S系列】深入解析K8S調(diào)度的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！