Kubernetes集群调度器原理剖析及思考
导读 云环境或者计算仓库级别(将整个数据中心当做单个计算池)的集群管理系统通常会定义出工作负载的规范,并使用调度器将工作负载放置到集群恰当的位置。好的调度器可以让集群的工作处理更高效,同时提高资源利用率,节省能源开销。 通用调度器,如Kubernetes原生调度器Scheduler实现了根据特定的调度算法和策略将pod调度到指定的计算节点(Node)上。但实际上设计大规模共享集群的调度器并不是一件容易的事情。调度器不仅要了解集群资源的使用和分布情况,还要兼顾任务分配速度和执行效率。过度设计的调度器屏蔽了太多的技术实现,以至于无法按照预期完成调度任务,或导致异常情况的发生,不恰当的调度器的选择同样会降低工作效率,或导致调度任务无法完成。 本文主要从设计原理、代码实现两个层面介绍Kubernetes的调度器以及社区对其的补充加强,同时对业界常用调度器的设计实现进行比较分析。通过本文,读者可了解调度器的来龙去脉,从而为选择甚至设计实现适合实际场景的调度器打下基础。 注明:本文中代码基于v1.11版本Kubernetes进行分析,如有不当之处,欢迎指正! 调度器的基本知识 1.1 调度器的定义 通用调度的定义是指基于某种方法将某项任务分配到特定资源以完成相关工作,其中任务可以是虚拟计算元素,如线程、进程或数据流,特定资源一般是指处理器、网络、磁盘等,调度器则是完成这些调度行为的具体实现