kube-scheduler 源码解析

2022-09-16 18:43:35

kube-scheduler 源码解析

 opsdev 王希刚 360云计算

女主宣言

本篇文章带大家了解部署在我们 HULK 容器服务 master 节点上的重要组件之一，kube-scheduler 的运行机制解读和核心代码分析，给想要阅读学习 Kubernetes 源码的同学一个参考。本文最先发布于 opsdev，转载已获取作者授权。 

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前言

本文所涉及的源码为 Kubernetes 1.9，git commit id 为 925c127ec。本文前半部分讲解 scheduler 的原理，后半部分对 scheduler 源码进行分析。

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kubernetes scheduler 基本原理

kubernetes scheduler 作为一个单独的进程部署在 master 节点上，它会 watch kube-apiserver 进程去发现 PodSpec.NodeName 为空的 Pod，然后根据指定的算法将 Pod 调度到合适的 Node 上,这一过程也叫绑定(Bind)。scheduler 的输入是需要被调度的 Pod 和 Node 的信息，输出是经过调度算法筛选出条件最优的 Node，并将该 Pod 绑定到这个 Node 上。如下图所示：

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scheduler 调度算法分为两个阶段:


  • 预选 (Predicates)

根据Predicates策略去滤掉不符合 Policies 的 Node.


  • 优选 (Priorities)

经过 Predicates 剩下的 Node，需要经过Priorities 策略选出一个最优的 Node，并将 Pod 绑定到该 Node 上。根据下面这张调度图详细描述下:


1.  首先 scheduler 根据 predicates 集合过滤掉不符合的 Node。例如，如果 PodSpec 指定的请求资源 (resource requests)，那么 scheduler 会过滤掉没有足够资源的 Node。


2.  其次 scheduler 会根据 priority functions 集合从 predicates 中过滤出来的 Node 中，选出一个最优的 Node。


算法实现：

对每一个 Node, priority functions 会计算出一个 0-10 之间的数字，表示 Pod 放到该 Node 的合适程度，其中 10 表示非常合适，0 表示不合适，priority functions 集合中的每一个函数都有一个权重 (weight)，最终的值为 weight 和 priority functions 的乘积，而一个节点的 weight 就是所有 priority functions 结果的加和。例如，有两个 priority functions: priorityFunc1 和 priorityFunc2，对应的 weight 分别为 weight1 和 weight2，那么 NodeA 的最终得分是:


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3.  最终，得分最高的 Node 胜出（如果有多个得分相同的 Node，会随机的选取一个 Node 作为最终胜出的 Node）。


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kubernetes scheduler 源码分析

 

scheduler 的代码结构


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  • k8s.io/kubernetes/plugin/cmd/scheduler.go 为程序入口文件 (main.go)

  • k8s.io/kubernetes/plugin/cmd/kube-scheduler/app/server.go 包含 scheduler 的基础配置项


除了入口函数，scheduler 的具体逻辑实现均在 k8s.io/kubernetes/plugin/pkg/scheduler 目录下，这里就不一一介绍了。


 

scheduler的具体实现

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上面的时序图就是整个 scheduler 的具体实现逻辑。下面根据这个时序图来对 scheduler 的源码进行解析。


  • NewSchedulerCommand 创建一个 scheduler命令行实例，用来对 scheduler 的命令行参数进行解析校验并且包含 scheduler 程序的入口函数 Run 的函数定义。

  • command.Execute() 会执行命令行实例中的 options.Run 方法。


在 options.Run 中主要进行了如下的操作：


  • loadConfigFromFile 加载 scheduler 配置文件信息。

  • NewSchedulerServer 创建 scheduler server 实例，使用 scheduler 配置参数对 scheduler server 进行初始化，如:


  1. createClients 创建一系列 client，如连接 k8s 的 client，进行 scheduler 选主的 client 及 event client.

  2. makeLeaderElectionConfig 生成 Leader Election 配置信息 (scheduler做了 HA，可以同时运行多个实例进程，但只有一个能正常工作，如果主的 scheduler 挂了，会重新进行选举)。

  3. makeHealthzServer 初始化 healthz server，用于健康检查。

  4. makeMetricsServer 初始化 metrics server，用于 prometheus 性能监控。


  • SchedulerServer.Run 启动 SchedulerServer,用于监控还是否有 Pod 待调度，并且进行相应的调度工作。具体的代码实现：

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  • SchedulerConfig() 创建Scheduler Config，其中关键性函数是 NewConfigFactory 和 CreateFromProvider。


  1. NewConfigFactory 定义了 podQueue 用来存储需要被调度的 Pod，每当新的 Pod 建立后，就会将 Pod 添加到该 queue 中。

  2. CreateFromProvider 根据 algorithm provider 名称创建一个 scheduler 配置信息。其中 GetAlgorithmProvider 则根据 provider 名称去获取指定的 provider。

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scheduler 默认使用的 provider 是 DefaultProvider。它主要实现了如下数据结构：


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AlgorithmProviderConfig 这个数据结构包含预选和优选相关算法 key 的集合 (一个算法对应一个key，key 是算法的名字，value 是算法的具体实现 funtion)，而这些算法注册是在 scheduler/algorithmprovider/defaults/defaults.go 文件的 init() 方法中进行注册 (实现使用的是工厂模式)。 如果想了解预选和优选算法的详细信息，请参看官方文档：

https://github.com/kubernetes/community/blob/master/contributors/devel/scheduler_algorithm.md


接着往下说: 通过 GetAlgorithmProvider 得到了 provider 关联的预选和优选算法集合的 Key。然后通过调用 CreateFromKeys (预选和优选的 Key作为参数) 来获取预选和优选算法的具体实现 (funtion),并对 NewGenericScheduler 实例进行初始化，返回最终的 scheduler 配置信息。


  • NewFromConfig 由 Scheduler Config 创建一个 schduler。

  • Start up the healthz server 启动健康检查服务

  • Start up the metrics server 启动 metrics 服务，供 Prometheus 进行性能监控数据的抓取。

  • LeaderElection 如果指定选举的方式来启动scheduler，则使用这种方式来执行scheduler。(使用 CallBack 的方式执行 Run 方法。如果主的 scheduler 出现问题，还会指定优雅处理函数对其进行处理)。


下面就到了 scheduler 真正干活的逻辑了,每次调度一个 Pod 都会执行下面的 Scheduler.Run()，具体的代码如下:


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  • WaitForCacheSync() 将最新的数据同步到 SchedulerCache 缓存中。

  • scheduleOne() 调度 Pod 的整体逻辑。具体的实现可以看下面代码：

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  • NextPod() 从 PodQueue 中获取一个未绑定的Pod。

  • schedule(pod) 执行对应 Algorithm 的 Schedule，进行预选和优选。接口定义如下：

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  • Schedule 主要包含如下几个重要的方法：


  1. nodeLister.List() 获取可用的 Node 列表。

  2. findNodesThatFit() 进行预选。

  3. PrioritizeNodes() 进行优选。

  4. selectHost() 如果优选出的多个得分相同的 Node，则随机选取一个 Node。


  • assume() 更新 SchedulerCache 中 Pod 的状态，标志该 Pod 为 scheduled，并更新到 NodeInfo 中。

  • bind() 调用 kube-apiserver API，将 Pod 绑定到选出的 Node，之后 Kube-apiserver 会将元数据写入 etcd 中。接口定义如下:

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这样一个 Pod 绑定到 Node 的流程就完成了。


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总结

kube-scheduler 作为 Kubernetes master上一个单独的进程提供调度服务，通过 master 指定 kube-api-server 的地址，用来 watch Pod 和 watch Node 并调用 api server bind 接口完成 Node 和 Pod 的 Bind 操作。


kube-scheduler 中维护了一个 FIFO 类型的 PodQueue cache (其实还有一种 PriorityQueue 用于指定 Pod 的优先级，需要指定参数开启，默认是 FIFO 队列)，新创建的 Pod 都会被 ConfigFactory watch 到，被添加到该 PodQueue 中，每次调度都从该 PodQueue 中 NextPod() 一个即将调度的 Pod。


获取到待调度的 Pod 后，就执行 AlgorithmProvider 配置 Algorithm 的 Schedule 方法进行调度，整个调度过程分两个关键步骤：Predicates 和 Priorities，最终选出一个最适合该 Pod 的 Node。


更新 SchedulerCache 中 Pod 的状态 (AssumePod)，标志该 Pod 为 scheduled，并更新到 NodeInfo 中。


调用 api server 的 Bind 接口，完成 Node 和 Pod 的 Bind 操作，如果 Bind 失败，从 SchedulerCache 中删除上一步中已经 Assumed 的 Pod。


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