kube-scheduler的根本工作任务是根据各种调度算法将Pod绑定(bind)到最合适的工作节点;
一、整个调度流程分为两个阶段:
- 预选策略(Predicates)
- 优选策略(Priorities)
1、预选(Predicates):
输入是所有节点,输出是满足预选条件的节点。kube-scheduler根据预选策略过滤掉不满足策略的Nodes。例如,如果某节点的资源不足或者不满足预选策略的条件如“Node的label必须与Pod的Selector一致”时则无法通过预选。
2、优选(Priorities):
输入是预选阶段筛选出的节点,优选会根据优先策略为通过预选的Nodes进行打分排名,选择得分最高的Node。例如,资源越富裕、负载越小的Node可能具有越高的排名。
二、过滤条件:
1、预选策略(Predicates)
过滤条件包含如下:
- PodFitsHostPorts:检查Pod容器所需的HostPort是否已被节点上其它容器或服务占用。如果已被占用,则禁止Pod调度到该节点。
- PodFitsHost:检查Pod指定的NodeName是否匹配当前节点。
- PodFitsResources:检查节点是否有足够空闲资源(例如CPU和内存)来满足Pod的要求。
- PodMatchNodeSelector:检查Pod的节点选择器(nodeSelector)是否与节点(Node)的标签匹配
- NoVolumeZoneConflict:对于给定的某块区域,判断如果在此区域的节点上部署Pod是否存在卷冲突。
- NoDiskConflict:根据节点请求的卷和已经挂载的卷,评估Pod是否适合该节点。
- MaxCSIVolumeCount:决定应该附加多少CSI卷,以及该卷是否超过配置的限制。
- CheckNodeMemoryPressure:如果节点报告内存压力,并且没有配置异常,那么将不会往那里调度Pod。
- CheckNodePIDPressure:如果节点报告进程id稀缺,并且没有配置异常,那么将不会往那里调度Pod。
- CheckNodeDiskPressure:如果节点报告存储压力(文件系统已满或接近满),并且没有配置异常,那么将不会往那里调度Pod。
- CheckNodeCondition:节点可以报告它们有一个完全完整的文件系统,然而网络不可用,或者kubelet没有准备好运行Pods。如果为节点设置了这样的条件,并且没有配置异常,那么将不会往那里调度Pod。
- PodToleratesNodeTaints:检查Pod的容忍度是否能容忍节点的污点。
- CheckVolumeBinding:评估Pod是否适合它所请求的容量。这适用于约束和非约束PVC。
备注:
如果在predicates(预选)过程中没有合适的节点,那么Pod会一直在pending状态,不断重试调度,直到有节点满足条件。
2、优选策略(Priorities)
包含如下优选评分条件:
- SelectorSpreadPriority:对于属于同一服务、有状态集或副本集(Service,StatefulSet or ReplicaSet)的Pods,会将Pods尽量分散到不同主机上。
- InterPodAffinityPriority:策略有podAffinity和podAntiAffinity两种配置方式。简单来说,就说根据Node上运行的Pod的Label来进行调度匹配的规则,匹配的表达式有:In, NotIn, Exists, DoesNotExist,通过该策略,可以更灵活地对Pod进行调度。
- LeastRequestedPriority:偏向使用较少请求资源的节点。换句话说,放置在节点上的Pod越多,这些Pod使用的资源越多,此策略给出的排名就越低。
- MostRequestedPriority:偏向具有最多请求资源的节点。这个策略将把计划的Pods放到整个工作负载集所需的最小节点上运行。
- RequestedToCapacityRatioPriority:使用默认的资源评分函数模型创建基于ResourceAllocationPriority的requestedToCapacity。
- BalancedResourceAllocation:偏向具有平衡资源使用的节点。
- NodePreferAvoidPodsPriority:根据节点注释scheduler.alpha.kubernet .io/preferAvoidPods为节点划分优先级。可以使用它来示意两个不同的Pod不应在同一Node上运行。
- NodeAffinityPriority:根据preferredduringschedulingignoredingexecution中所示的节点关联调度偏好来对节点排序。
- TaintTolerationPriority:根据节点上无法忍受的污点数量,为所有节点准备优先级列表。此策略将考虑该列表调整节点的排名。
- ImageLocalityPriority:偏向已经拥有本地缓存Pod容器镜像的节点。
- ServiceSpreadingPriority:对于给定的服务,此策略旨在确保Service的Pods运行在不同的节点上。总的结果是,Service对单个节点故障变得更有弹性。
- EqualPriority:赋予所有节点相同的权值1。
- EvenPodsSpreadPriority:实现择优 pod的拓扑扩展约束