kubernetes 调度器如何判断节点可用

原创

mob64ca12db3721 2024-09-23 05:04:27 ©著作权

文章标签 Pod 类图 Memory 文章分类 kubernetes 云计算

©著作权归作者所有：来自51CTO博客作者mob64ca12db3721的原创作品，请联系作者获取转载授权，否则将追究法律责任

Kubernetes 调度器如何判断节点可用性

在容器编排系统 Kubernetes 中，调度器的核心职责之一是将Pods分配到适合的节点上。为了实现这一点，调度器需要判断哪些节点处于可用状态。本文将详细介绍Kubernetes调度器是如何实现这一功能的，并提供代码示例和相关的流程图及类图。

节点可用性的定义

节点可用性是指一个节点是否可以接收新的Pods。调度器主要通过以下几个因素来判断节点的可用性：

节点状态：通过 Kubelet 报告的节点状态，检测节点是否处于 Ready 状态。
资源可用性：检查节点的 CPU 和内存资源是否足够容纳新调度的 Pods。
污点和容忍：如果节点上存在污点，调度器需要检查Pods是否具备对应的容忍。
亲和性和反亲和性：检查节点上的 Pods 和新 Pods 之间的亲和性和反亲和性要求。

调度器的工作流程

接下来，我们将阐述Kubernetes调度器的工作流程，以判断节点的可用性。

flowchart TD
    A[获取未调度的Pods] --> B{节点列表}
    B --> |节点1| C{节点状态}
    B --> |节点2| C
    B --> |节点3| C
    C --> |Ready| D[检查资源]
    C --> |Not Ready| E[跳过该节点]
    D --> |资源充足| F[检查污点和容忍]
    D --> |资源不足| E
    F --> |符合要求| G[调度Pod]
    F --> |不符合要求| E

节点状态检查

调度器会不断监听节点状态的变化，调用 Kubernetes API 获取节点的最新状态。以下是一个示例代码片段，展示如何获取节点状态：

package main

import (
    "context"
    "k8s.io/client-go/kubernetes"
    "k8s.io/client-go/tools/clientcmd"
    v1 "k8s.io/api/core/v1"
    "fmt"
    "log"
)

func main() {
    // 使用 kubeconfig 连接 Kubernetes 集群
    config, err := clientcmd.BuildConfigFromFlags("", "/path/to/kubeconfig")
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    
    clientset, err := kubernetes.NewForConfig(config)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    // 获取节点列表
    nodes, err := clientset.CoreV1().Nodes().List(context.TODO(), v1.ListOptions{})
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    // 检查每个节点的状态
    for _, node := range nodes.Items {
        fmt.Printf("Node: %s, Status: %s\n", node.Name, node.Status.Conditions)
        // 进一步判断节点状态逻辑
    }
}

资源可用性检查

在判断节点状态为 Ready 后，调度器需要检查节点的资源是否足够。以下是一个示例代码片段：

func checkResourceAvailability(node v1.Node, requestedCPU, requestedMemory int64) bool {
    allocatable := node.Status.Allocatable
    availableCPU := allocatable[v1.ResourceCPU].Value()
    availableMemory := allocatable[v1.ResourceMemory].Value()

    if requestedCPU > availableCPU || requestedMemory > availableMemory {
        return false
    }
    return true
}

处理污点和容忍

污点和容忍是调度的关键因素，这里是一个检查污点的示例：

func checkTolerations(node v1.Node, pod v1.Pod) bool {
    // 检查 Pod 是否对节点的污点有容忍
    for _, taint := range node.Spec.Taints {
        // 判定是否匹配
        if !isTolerated(pod.Spec.Tolerations, taint) {
            return false
        }
    }
    return true
}

类图

为了更好地理解调度器与节点之间的关系，以下是类图的展示：

classDiagram
    class Scheduler {
        +schedule(pod: Pod)
        -checkNodeStatus(node: Node) bool
        -checkResourceAvailability(node: Node, requested CPU, requested Memory) bool
        -checkTolerations(node: Node, pod: Pod) bool
    }

    class Node {
        +Name: string
        +Status: NodeStatus
        +Spec: NodeSpec
    }

    class Pod {
        +Name: string
        +Spec: PodSpec
    }

    Scheduler --> Node
    Scheduler --> Pod