前序

集群當(dāng)中，我們很少直接創(chuàng)建一個 pod 來啟動應(yīng)用服務(wù)计呈，而是通過控制器來創(chuàng)建 pod 從而運行應(yīng)用實例掌挚，比如： Deployment雨席、DaemonSet、Job 等控制器完成對一組 Pod 副本的創(chuàng)建吠式。
在大多數(shù)情況下我們使用 Deployment 控制創(chuàng)建 pod 的時候 pod 的副本集會被成功的調(diào)度在集群中任意一個可用的節(jié)點上運行陡厘，而忽略了副本集具體會被調(diào)度到那個節(jié)點上抽米，但是在真正的生產(chǎn)環(huán)境中也會存在一定的需求，比如希望某個 pod 運行在指定的節(jié)點上糙置，或者集群資源的利用率過高無法再運行 pod云茸，但是這個 pod 又非常重要必須要運行到節(jié)點當(dāng)中，此時就可以通過 pod 的調(diào)度策略來解決以上問題谤饭。
Scheduler 是 kubernetes 的調(diào)度器标捺，主要的任務(wù)是把定義的 pod 分配到集群的節(jié)點上。聽起來非常簡單揉抵，但有很多要考慮的問題：
（1）公平：如何保證每個節(jié)點都能被分配資源
（2）資源高效利用：集群所有資源最大化被使用
（3）效率：調(diào)度的性能要好亡容，能夠盡快地對大批量的 pod 完成調(diào)度工作
（4）靈活：允許用戶根據(jù)自己的需求控制調(diào)度的邏輯

Kubernetes 調(diào)度原理概述

Kubernetes 調(diào)度過程可以分為以下幾個階段：

調(diào)度的基本過程

• Pod 提交到 API Server
  當(dāng)一個 Pod 被創(chuàng)建時，它會通過 Kubernetes API Server 進(jìn)入調(diào)度隊列功舀，等待調(diào)度器選擇合適的節(jié)點來運行萍倡。

• 調(diào)度器選擇節(jié)點
  Kubernetes 使用調(diào)度器（Scheduler）來選擇節(jié)點身弊。調(diào)度器需要根據(jù) Pod 的要求（如資源辟汰、親和性、反親和性阱佛、污點和容忍等）選擇一個合適的節(jié)點帖汞。

• Pod 到節(jié)點的綁定
  調(diào)度器選擇節(jié)點后，會將 Pod 綁定到該節(jié)點凑术，并向 API Server 更新該 Pod 的狀態(tài)翩蘸。

• 容器調(diào)度執(zhí)行
  節(jié)點上的 kubelet 會接收到該 Pod，并開始拉取容器鏡像淮逊，最終啟動容器催首。

調(diào)度器的決策過程

Kubernetes 調(diào)度器的決策過程主要包括以下幾個步驟：

• 篩選階段（Filtering）
  調(diào)度器根據(jù) Pod 的資源需求、節(jié)點的資源容量以及其他約束條件泄鹏，篩選出一組符合要求的節(jié)點郎任。這些條件包括：
  （1）節(jié)點的資源（CPU、內(nèi)存备籽、存儲等）是否足夠舶治；
  （2）節(jié)點是否滿足 Pod 的節(jié)點選擇器（Node Selector）要求；
  （3）節(jié)點是否滿足親和性（Affinity）和反親和性（Anti-Affinity）等規(guī)則车猬；
  （4）節(jié)點是否具備指定的標(biāo)簽霉猛；
  （5）節(jié)點是否有足夠的網(wǎng)絡(luò)帶寬等。

篩選有一系列的算法可以使用：

• PodFitsResources：節(jié)點上剩余的資源是否大于 pod 請求的資源

• PodFitsHost：如果 pod 指定了 NodeName珠闰，檢查節(jié)點名稱是否和 NodeName 匹配

• PodFitsHostPorts：節(jié)點上已經(jīng)使用的 port 是否和 pod 申請的 port 沖突

• PodSelectorMatches：過濾掉和 pod 指定的 label 不匹配的節(jié)點

• NoDiskConflict：已經(jīng) mount 的 volume 和 pod 指定的 volume 不沖突惜浅，除非它們都是只讀

  如果在預(yù)選過程中沒有合適的節(jié)點，pod 會一直在 pending 狀態(tài)伏嗜，不斷重試調(diào)度坛悉，直到有節(jié)點滿足條件杭朱。經(jīng)過這個步驟，如果有多個節(jié)點滿足條件吹散，就繼續(xù) 優(yōu)選 過程： 按照優(yōu)先級大小對節(jié)點排序弧械。

• 優(yōu)選階段（Ranking）
  調(diào)度器會對篩選出來的節(jié)點進(jìn)行排序，選擇最優(yōu)的節(jié)點空民。
  優(yōu)選的標(biāo)準(zhǔn)包括：
  （1）最小化資源的浪費刃唐；
  （2）最大化資源的利用率；
  （3）節(jié)點的負(fù)載均衡界轩；
  （4）節(jié)點的健康狀態(tài)画饥；
  （5）節(jié)點的可擴(kuò)展性等。

對應(yīng)的優(yōu)先級選項包括：
（1）LeastRequestedPriority：通過計算 CPU 和 Memory 的使用率來決定權(quán)重浊猾，使用率越低權(quán)重越高抖甘。換句話說，這個優(yōu)先級指標(biāo)傾向于資源使用比例更低的節(jié)點
（2）BalancedResourceAllocation：節(jié)點上 CPU 和 Memory 使用率越接近葫慎，權(quán)重越高衔彻。這個應(yīng)該和上面的一起使用，不應(yīng)該單獨使用
（3）ImageLocalityPriority：傾向于已經(jīng)有要使用鏡像的節(jié)點偷办，鏡像總大小值越大艰额，權(quán)重越高

通過算法對所有的優(yōu)先級項目和權(quán)重進(jìn)行計算，得出最終的結(jié)果椒涯，調(diào)度器將選擇一個節(jié)點來運行 Pod柄沮，并更新該 Pod 的狀態(tài)。

調(diào)度策略和調(diào)度器擴(kuò)展

Kubernetes 允許用戶通過多種方式定制和擴(kuò)展調(diào)度策略废岂，以滿足不同的需求祖搓。

親和性和反親和性

• 節(jié)點親和性（Node Affinity）
  節(jié)點親和性允許用戶根據(jù)節(jié)點的標(biāo)簽來約束 Pod 運行的節(jié)點。例如湖苞，可以配置某個 Pod 必須運行在具有特定標(biāo)簽（如 zone=us-west-1）的節(jié)點上拯欧。

• Pod 親和性與反親和性（Pod Affinity and Anti-Affinity）
  Pod 親和性允許用戶指定某些 Pod 必須或不能與其他 Pod 一起運行袒啼。反親和性通常用于確保某些服務(wù)的高可用性，例如將副本部署在不同的節(jié)點上蚓再。

污點和容忍性（Taints and Tolerations）

• 污點：節(jié)點可以設(shè)置污點，標(biāo)識節(jié)點不能接受某些 Pod摘仅。污點通常用于標(biāo)記節(jié)點的特殊性或不可用狀態(tài)（例如：維護(hù)狀態(tài)靶庙、硬件故障等）。
• 容忍性：Pod 可以聲明容忍某些污點六荒，這使得它能夠在這些節(jié)點上調(diào)度。

資源請求和限制

• 請求（Requests）：Pod 對資源的最低要求掏击。當(dāng)一個 Pod 被調(diào)度時卵皂，Kubernetes 會確保節(jié)點上有足夠的資源來滿足這些請求。
• 限制（Limits）：Pod 可以設(shè)置資源的最大限制砚亭，防止容器消耗過多資源導(dǎo)致節(jié)點資源耗盡灯变。

調(diào)度策略的擴(kuò)展

Kubernetes 允許通過 調(diào)度器插件 或 自定義調(diào)度器 來擴(kuò)展調(diào)度邏輯捅膘。例如，可以通過調(diào)度器插件來處理復(fù)雜的調(diào)度需求刃泌，如節(jié)點的資源預(yù)測署尤、負(fù)載均衡優(yōu)化、不同工作負(fù)載的優(yōu)先級管理等沐寺。

大規(guī)模集群中的性能優(yōu)化

在大規(guī)模 Kubernetes 集群中，調(diào)度器的性能至關(guān)重要混坞。隨著節(jié)點數(shù)和 Pod 數(shù)量的增加钢坦，調(diào)度的復(fù)雜性急劇上升，可能導(dǎo)致調(diào)度延遲厨诸、資源浪費甚至系統(tǒng)不穩(wěn)定禾酱。因此，優(yōu)化 Kubernetes 調(diào)度器的性能變得尤為重要颤陶。

優(yōu)化

優(yōu)化調(diào)度延遲

• 調(diào)度器高可用和擴(kuò)展性：可以通過增加調(diào)度器副本數(shù)量（通過 kube-scheduler 的高可用部署）來提高調(diào)度器的吞吐量和容錯性。此外垦江，可以通過水平擴(kuò)展多個調(diào)度器來分擔(dān)負(fù)載搅方。

• 調(diào)度器的緩存機(jī)制：Kubernetes 調(diào)度器需要頻繁訪問集群的狀態(tài)信息绽族，包括節(jié)點信息衩藤、Pod 信息、資源使用情況等赏表。優(yōu)化調(diào)度器的緩存機(jī)制，減少不必要的查詢岁诉，可以顯著降低調(diào)度延遲跋选。

• Pod 分配優(yōu)先級：為了避免調(diào)度延遲過長涕癣，可以根據(jù) Pod 的優(yōu)先級和緊急性進(jìn)行排序坠韩，優(yōu)先調(diào)度那些需要及時啟動的 Pod炼列。

優(yōu)化資源利用

• 資源需求精確化：合理配置 Pod 的資源請求和限制，以避免資源的過度分配和浪費俭尖。可以通過使用 Vertical Pod Autoscaler（VPA） 來自動調(diào)整 Pod 的資源請求和限制稽犁。

• 負(fù)載均衡：合理的負(fù)載均衡策略能夠確保節(jié)點負(fù)載均衡，避免某些節(jié)點過載熊赖，而其他節(jié)點閑置虑椎。可以使用 Pod Affinity/Anti-Affinity 或 Node Affinity 來優(yōu)化調(diào)度捆姜，提高資源利用率。

• 混合負(fù)載調(diào)度：在大規(guī)模集群中墨缘，不同類型的工作負(fù)載（如批處理、實時處理镊讼、Web 服務(wù)等）可能有不同的資源需求和時效性。使用不同的調(diào)度策略卸亮，如優(yōu)先級隊列玩裙、QoS（服務(wù)質(zhì)量）等，來區(qū)分并優(yōu)化不同類型的 Pod 調(diào)度溶诞。

集群管理與監(jiān)控

• 集群監(jiān)控與自動化調(diào)度：結(jié)合 Prometheus 和 Grafana 等監(jiān)控工具决侈，對集群資源和調(diào)度過程進(jìn)行實時監(jiān)控±蹈瑁可以基于監(jiān)控數(shù)據(jù)動態(tài)調(diào)整調(diào)度策略，避免某些節(jié)點資源過度或不足孽亲，確保集群的高效運行展父。

• 集群規(guī)模化管理：當(dāng)集群規(guī)模增大時旭等，可以通過將集群劃分為多個小的子集群（如多租戶環(huán)境）來降低調(diào)度復(fù)雜度衡载。使用 Cluster Federation 或 Multi-cluster 策略來管理跨集群的調(diào)度和資源隙袁。

調(diào)度器優(yōu)化策略

• 改進(jìn)調(diào)度算法：調(diào)度器的核心是調(diào)度算法，改進(jìn)調(diào)度算法（如動態(tài)調(diào)度菩收、基于成本的調(diào)度等）可以減少調(diào)度的復(fù)雜度。例如娜饵，針對大規(guī)模集群，可以使用基于啟發(fā)式算法、機(jī)器學(xué)習(xí)或預(yù)測模型的調(diào)度算法來優(yōu)化 Pod 的調(diào)度決策拳亿。

• 延遲控制：大規(guī)模集群中的調(diào)度延遲可能會影響系統(tǒng)響應(yīng)時間愿伴。通過減少不必要的調(diào)度決策、合并調(diào)度任務(wù)和預(yù)先分配資源來減少調(diào)度延遲鹅经。

資源監(jiān)控與自動擴(kuò)展

• Horizontal Pod Autoscaler (HPA)：Kubernetes 提供了 HPA 用于基于 CPU怎诫、內(nèi)存等資源的使用情況自動調(diào)整 Pod 的副本數(shù)。通過合理配置 HPA蹦误，可以確保 Pod 在負(fù)載高峰期有足夠的副本來處理請求涌哲。

• Cluster Autoscaler：Cluster Autoscaler 用于自動調(diào)整集群節(jié)點數(shù)，根據(jù)集群負(fù)載的變化自動增加或減少節(jié)點數(shù)量阀圾。這可以在保證資源充足的情況下減少不必要的節(jié)點開銷。

總結(jié)

Kubernetes 的調(diào)度系統(tǒng)是集群運行的核心部分涡真，確保了容器的高效調(diào)度和資源的合理分配肾筐。在大規(guī)模集群中，調(diào)度的復(fù)雜性和性能要求更高东亦，因此優(yōu)化調(diào)度器的策略至關(guān)重要唬渗。通過靈活的調(diào)度策略、優(yōu)化調(diào)度算法镊逝、精確的資源管理和集群監(jiān)控，可以有效提高集群的性能歹啼，保證系統(tǒng)的穩(wěn)定性與高效運行。

調(diào)度原理與性能優(yōu)化的結(jié)合狸眼，是 Kubernetes 在大規(guī)模集群中順利運行的關(guān)鍵所在。隨著集群規(guī)模的擴(kuò)大也榄，對調(diào)度器的優(yōu)化需求將不斷增長司志，未來的 Kubernetes 調(diào)度器可能會更加智能化、自動化囚霸，適應(yīng)不同的業(yè)務(wù)需求和資源變化激才。