kubernetes 调度器,通过 watch 机制来发现集群中新创建且未调度的 pod,通过过滤 node 列表,打分策略,以及各个时机的插件调用机制,选择合适的 node 与之绑定。一、调度队列同一时刻会有多个 pod 等待调度,会把等待调度的 pod 放到 activeQ 中(PriorityQueue),然后周期性(1s)的进行调度,对于调度超时( DefaultPodMaxInUnsch            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            标题:Kubernetes调度插件详解及代码示例
引言:
随着容器化技术的快速发展,Kubernetes(简称K8S)作为目前最流行的容器编排平台,广泛应用于各类场景。作为一名经验丰富的开发者,我们需要向刚入门的小白解释如何使用K8S的调度插件来优化容器部署和资源利用。本文将介绍Kubernetes调度插件的概念、流程,并结合代码示例来解释每一步的具体实现。
一、Kubernetes调度插件            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            cni 是什么?CNI(Container Network Interface)是 CNCF 旗下的一个项目,由一组用于配置 Linux 容器的网络接口的规范和库组成,同时还包含了一些插件。CNI 仅关心容器创建时的网络分配,和当容器被删除时释放网络资源。通过此链接浏览该项目:https://github.com/containernetworking/cni。由于cni 被k8s的kubelet            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            K8s调度器,预选策略以及优选函数1 kubernetes调度器调度是容器编排的重要环节,需要经过严格的监控和控制,现实生产通常对调度有各类限制,譬如某些服务必须在业务独享的机器上运行,或者从灾备的角度考虑尽量把服务调度到不同机器,这些需求在Kubernetes集群依靠调度组件kube-scheduler满足。kube-scheduler是Kubernetes中的关键模块,扮演管家的角色遵从一套机            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1. 写在前面开始搭建一个k8s并不是多么难的事情,但是要想把自己的应该部署到k8s中,
需要付出比较多的努力才行,特别是对于没有接触过容器的人来说。对于有容器相关经验的来讲,部署一个应用相当简单,不过,最好还是需要掌握一下
helm等这些工具,以使自己能达到事半功倍的效果。综合上述来说,当你打算在生产中使用k8s部署自己的服务时,你会发现实际上自己
在这方面还是有不少的盲点的,有一种“k8s其实            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            作者:乔克马上春节了,在这祝大家春节快乐。前阵子在使用K8S集群的时候,经常遇到Pod调度不均衡的问题,排查了许久也没找到所以然,最后认为的归结到Scheduler调度不够智能上(机智如我)。这不,为了使集群能够更均衡,充分利用节点,特地研究了一下Descheduler,下面内容主要来自官方文档,喜欢看官方文档的可以划到结尾处,喜欢看中文的,可以收藏慢慢看,对长期从事K8S集群管理的YAML工程师            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Author:rab 目录前言一、Labels1.1 定义1.2 案例1.2.1 节点标签1.2.2 对象标签二、Selector2.1 Node Selector2.2 Service Selector2.3 Deployment Selector2.4 StatefulSet Selector2.5 DaemonSet Selector2.6 HorizontalPodAutoscaler S            
                
         
            
            
            
            调度器介绍scheduler 是k8s master的一部分,作为插件存在于k8s生态体系。自定义调度器方式添加功能重新编译实现自己的调度器(multi-scheduler)scheduler调用扩展程序实现最终调度(Kubernetes scheduler extender)添加调度功能k8s中的调度算法介绍预选优选实现自己的调度器(配置多个scheduler)scheduler以插件形式存在,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、调度约束Kubernetes 是通过 List-Watch(监控) 的机制进行每个组件的协作,保持数据同步的,每个组件之间的设计实现了解耦。用户是通过 kubectl 根据配置文件,向 APIServer 发送命令,在 Node 节点上面建立 Pod 和 Container。 APIServer 经过 API 调用,权限控制,调用资源和存储资源的过程,实际上还没有真正开始部署应用。这里 &nb            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            kubernetes kube-scheduler 调度器tags: 组件 文章目录kubernetes kube-scheduler 调度器1. 简介2. kube-scheduler 调度流程3. 调度器工作原理4. 调度器性能调优4.1 设置阈值4.2 节点打分阈值4.3 调节 percentageOfNodesToScore 参数4.4 调度器做调度选择的时候如何覆盖所有的 Node 在            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            容量调度器是用于kubernetes更好的运行批处理任务,确保每个用户可以获取合理的资源配额。这个问题可以使用ResourceQuota解决部分问题,Kubernetes原生的ResourceQuota可以指定命名空间内所有Pod使用的最大资源量。ResouceQuota是通过创建Pod的准入检查来做的,当创建Pod时,命名空间内已分配资源(Pod spec中指定)+ Pod申请资源 > 最            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1.工具简介Descheduler 的出现就是为了解决 Kubernetes 自身调度(一次性调度)不足的问题。它以定时任务方式运行,根据已实现的策略,重新去平衡 pod 在集群中的分布。2.github项目地址:https://github.com/kubernetes-sigs/descheduler3.兼容性列表下面的兼容性矩阵显示了k8s客户端包(client-go, apimachery            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            目录环境信息背景前言主体框架插件获取 clientSet/informer设置插件调度参数总结环境信息kubernetes:1.22centos:7.9apiVersion: kubescheduler.config.k8s.io/v1beta2(即将在1.25中被废弃)背景对于创建一个pod,我们知道有以下流程在调度/绑定的不同阶段,我们都可以注入我们自定义的插件,来对调度流程进行一定            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            在kubernetes的scheduler调度器的设计中为用户预留了两种扩展机制SchdulerExtender与Framework,本文主要浅谈一下SchdulerExtender的实现, 因为还有一篇Framework, 所以本文的k8s代码切到1.18版本1. 设计思路1.1 实现机制SchdulerExtender是kubernets外部扩展方式,用户可以根据需求独立构建调度服务,实现对应            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            kube-scheduler是 kubernetes 系统的核心组件之一,主要负责整个集群资源的调度功能,根据特定的调度算法和策略,将 Pod 调度到最优的工作节点上面去,从而更加合理、更加充分的利用集群的资源,这也是我们选择使用 kubernetes 一个非常重要的理由。如果一门新的技术不能帮助企业节约成本、提供效率,我相信是很难推进的。调度流程默认情况下,kube-scheduler 提供的默            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Kubernetes 调度器Kubernetes 依赖 scheduler 组件于以确保调度 pod 能在集群中找到一个合适的节点,并使其以期望的状态运行。调度过程中,调度器不会修改Pod资源,而是从中读取数据并根据配置的策略挑选出最适合的节点,而后通过API调用将Pod绑定至挑选出的节点之上以完成调度过程.工作逻辑kuberlet 的工作概述 当用户请求通过 APIserver 到达 sched            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1. Scheduler简介Scheduler负责Pod调度。在整个系统中起"承上启下"作用,承上:负责接收Controller Manager创建的新的Pod,为其选择一个合适的Node;启下:Node上的kubelet接管Pod的生命周期。Scheduler:1)通过调度算法为待调度Pod列表的每个Pod从Node列表中选择一个最适合的Node,并将信息写入etcd中2)kubelet通过AP            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            作者| 阿里云智能事业群高级开发工程师 萧元Kubernetes作为一个分布式容器编排调度引擎,资源调度是它的最重要的功能。在 Kubernetes集群中,调度器作为一个独立模块运行。本文将介绍 Kubernetes 调度器的实现原理,工作流程, 以及未来发展。Kubernetes 调度工作方式Kubernetes 中的调度器,是作为单独组件运行,一般运行在 Master 中,和 Master 数            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Kubernetes1.Pod调度策略什么是调度分配?将Pod分配到合适的计算节点上 ,对应节点上的kubelet运行这些PodScheduler是如何工作的?Scheduler通过watch机制来发现集群中尚未被调度到节点上的Pod,再根据调度原则将Pod分配到合适的节点上运行Scheduler调度流程(过滤和打分)过滤:筛选出满足Pod所有资源请求的节点,包含(计算资源、内存、存储、网络、端口            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-06-03 18:05:11
                            
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            一、概述  1、上集讲了Scheduler在实现调度时分三步实现调度过程。首先是预选,即从所有节点中选择基本符合选择条件的节点。而后在基本符合条件的节点中使用优选函数计算他们各自的得分并加以比较。并从最高得分的节点中随机选择出一个运行pod的节点,这就是我们的控制平面中scheduler所实现负责的主要功用。同时如果在某些调度场景中我们期望能够通过自己的预设去影响他的一些调度方式,比如就是把我们的            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-05-20 23:59:33
                            
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