K8s 源码剖析及debug实战之 Kube-Scheduler(五):优选算法详解

发布时间:2024年01月04日


0. 引言

欢迎关注本专栏,本专栏主要从 K8s 源码出发,深入理解 K8s 一些组件底层的代码逻辑,同时借助 debug Minikube 来进一步了解 K8s 底层的代码运行逻辑细节,帮助我们更好了解不为人知的运行机制,让自己学会如何调试源码,玩转 K8s。

本专栏适合于运维、开发以及希望精进 K8s 细节的同学。同时本人水平有限,尽量将本人理解的内容最大程度的展现给大家~

前情提要:
《K8s 源码剖析及debug实战(一):Minikube 安装及源码准备》
《K8s 源码剖析及debug实战(二):debug K8s 源码》
《K8s 源码剖析及debug实战之 Kube-Scheduler(一):启动流程详解》
《K8s 源码剖析及debug实战之 Kube-Scheduler(二):终于找到了调度算法的代码入口》
《K8s 源码剖析及debug实战之 Kube-Scheduler(三):debug 到预选算法门口了》
《K8s 源码剖析及debug实战之 Kube-Scheduler(四):预选算法详解》

文中采用的 K8s 版本是 v1.16。上篇介绍了预选算法的主要逻辑,本文继续介绍 K8s 的 Kube-Scheduler 源码的优选算法的具体逻辑。

1. 回顾

还记得这张图吗,目前我们在看「执行调度算法」这里,并且这里的预选算法的主要逻辑已经讲解完了。
在这里插入图片描述
再来看下调度的大体流程,重点关注的只剩下一个 PrioritizeNodes 方法了

func (g *genericScheduler) Schedule(pod *v1.Pod, pluginContext *framework.PluginContext) (result ScheduleResult, err error) {
	
	// 1. 检查pvc是否存在,不是很重要
	if err := podPassesBasicChecks(pod, g.pvcLister); 

	// 2. 运行预过滤插件,一般不需要关注
	preFilterStatus := g.framework.RunPreFilterPlugins(pluginContext, pod)
	
	// 3. 更新node的信息,以最新的node缓存信息作为后续过滤、计算优先级的基础
	if err := g.snapshot(); err != nil {
		return result, err
	}

	// 4. 重要!!!关键方法,调度预选,predicate过滤不符合的node
	filteredNodes, failedPredicateMap, filteredNodesStatuses, err := g.findNodesThatFit(pluginContext, pod)

	// 5. 运行后置过滤插件,一般不需要关注
	postfilterStatus := g.framework.RunPostFilterPlugins(pluginContext, pod, filteredNodes, filteredNodesStatuses)
	
	// 6. 没找到一个符合要求的node,报错!
	if len(filteredNodes) == 0 {}
	
	// 7. 只找到一个符合要求的node,直接返回!
	if len(filteredNodes) == 1 {}

	// 8. 重要!!!上面如果找到多个node,那需要按照priority策略筛选
	priorityList, err := PrioritizeNodes(pod, g.nodeInfoSnapshot.NodeInfoMap, metaPrioritiesInterface, g.prioritizers, filteredNodes, g.extenders, g.framework, pluginContext)

	// 9. 好了,最终选一个node吧!
	host, err := g.selectHost(priorityList)
}

注意这里在 debug 代码的时候,需要把上面的代码第7点 if len(filteredNodes) == 1 {} 注释掉,因为 Minikube 目前只创建了一个 node,在这里就返回了。如果需要 debug PrioritizeNodes 这个方法,需要注释第7点。

2. PrioritizeNodes

老规矩,我把这个方法的主要逻辑提炼一下,方便看清楚全貌:

func PrioritizeNodes(pod *v1.Pod, nodeNameToInfo map[string]*schedulernodeinfo.NodeInfo, meta interface{}, priorityConfigs []priorities.PriorityConfig, nodes []*v1.Node, extenders []algorithm.SchedulerExtender, framework framework.Framework, pluginContext *framework.PluginContext (schedulerapi.HostPriorityList, error) {
	// 用了 Map-Reduce 模式,简单来说是:分布式计算的分离+归约思想,先并行计算,然后再聚集产生最终结果
	// 1. 定义了优先级打分的func,直接执行
	for i := range priorityConfigs {
		if priorityConfigs[i].Function != nil {...}
	}
	// 2. 并行执行 Map 方法,计算打分
	workqueue.ParallelizeUntil(context.TODO(), 16, len(nodes), func(index int) {
		for i := range priorityConfigs {
		    // 注意,只有没有定义func的,才用 Map-Reduce 模式
			if priorityConfigs[i].Function != nil {
				continue
			}
			results[i][index], err = priorityConfigs[i].Map(pod, meta, nodeInfo)
			...
		}
	})
	// 3. 执行 Reduce 方法,聚合、归一化结果
	for i := range priorityConfigs {
		go func(index int) {
			if err := priorityConfigs[index].Reduce(pod, meta, nodeNameToInfo, results[index]); err != nil {}
			...
		}(i)
	}

	// 4. 一般不需要关注。执行额外的打分插件,默认的K8s没有,除非自己定义
	scoresMap, scoreStatus := framework.RunScorePlugins(pluginContext, pod, nodes)
	
	// 5. 按照func的权重,计算结果
	for i := range nodes {
		for j := range priorityConfigs {
			result[i].Score += results[j][i].Score * priorityConfigs[j].Weight
		}
		...
	}
	// 6. 一般不需要关注。这是扩展点,允许用户通过自定义逻辑来增强或替代默认调度器功能。它主要用于满足那些需要更复杂、定制化调度策略的场景。
	if len(extenders) != 0 && nodes != nil {...}
	return result, nil
}

从上面的第5步可以看到,打分关注两个地方,一个是 priority-func 计算出来的 score,一个是 priority-func 本身的 weight,其中 results 是一个二维表格,如下:

打分函数Node0Node1Node2
Priority-Func0s(0,0)s(0,1)s(0,2)
Priority-Func1s(1,0)s(1,1)s(1,2)
Priority-Funcns(n,0)s(n,1)s(n,2)

其中 s(x,y) 表示,第 x 个 Priority-Func 给 第 y 个 Node 打分的结果。

因此对于一个 Node,他的最终得分就是所有的 Priority-Func 得分 * weight 之和的结果。例如,假设,Priority-Funci 的 权重是 Wi,上表中 Node1 最终的得分如下:

finalNode1 = s(0,1)*W0 + s(1,1)*W1 + ... + s(n,1)*Wn

下面展示一下中间的 debug 的过程:
在这里插入图片描述
results 值:
在这里插入图片描述
最终得分:
在这里插入图片描述

3. 有哪些优选算法

pkg/scheduler/algorithm/priorities 目录下有优选算法的实现,当然看 pkg/scheduler/algorithm/priorities/priorities.go 有全部的定义 :
在这里插入图片描述

  • LeastRequestedPriority:最低请求优先级。根据 CPU
    和内存的使用率来决定优先级,使用率越低优先级越高,也就是说优先调度到资源利用率低的节点,这个优先级函数能起到把负载尽量平均分到集群的节点上。默认权重为1

  • BalancedResourceAllocation:资源平衡分配。这个优先级函数会把 pod 分配到 CPU 和 memory 利用率差不多的节点(计算的时候会考虑当前 pod 一旦分配到节点的情况)。默认权重为 1

  • SelectorSpreadPriority:尽量把同一个 service、replication controller、replicaSet 的 pod 分配到不同的节点,这些资源都是通过 selector 来选择 pod 的。默认权重为 1

  • CalculateAntiAffinityPriority:尽量把同一个 service 下面 label 相同的 pod 分配到不同的节点

  • ImageLocalityPriority:根据镜像是否已经存在的节点上来决定优先级,节点上存在要使用的镜像,而且镜像越大,优先级越高。这个函数会尽量把 pod 分配到下载镜像花销最少的节点

  • NodeAffinityPriority:NodeAffinity,默认权重为 1

  • InterPodAffinityPriority:根据 pod 之间的亲和性决定 node 的优先级,默认权重为 1

  • NodePreferAvoidPodsPriority:默认权重是 10000,把这个权重设置的那么大,就以为这一旦该函数的结果不为 0,就由它决定排序结果

  • TaintTolerationPriority:默认权重是 1

4. selectHost

PrioritizeNodes 优选方法执行完成之后,会返回 node列表,在 selectHost 方法需要选择一个最终的节点作为调度的结果。这里的方法非常简单:

func (g *genericScheduler) selectHost(priorityList schedulerapi.HostPriorityList) (string, error) {
	if len(priorityList) == 0 {
		return "", fmt.Errorf("empty priorityList")
	}
	maxScore := priorityList[0].Score
	selected := priorityList[0].Host
	cntOfMaxScore := 1
	for _, hp := range priorityList[1:] {
		if hp.Score > maxScore {
			maxScore = hp.Score
			selected = hp.Host
			cntOfMaxScore = 1
		} else if hp.Score == maxScore {
			cntOfMaxScore++
			if rand.Intn(cntOfMaxScore) == 0 {
				// Replace the candidate with probability of 1/cntOfMaxScore
				selected = hp.Host
			}
		}
	}
	return selected, nil
}

简单看一下就明白,选择 score 最大的,如果存在多个 score 一样都是最大,则随机选一个作为 host 节点!

5. 总结

到目前为止,预选和优选的流程就讲解完了,我把到目前为止的整体调度流程大致展示下:
在这里插入图片描述
后续把调度计算后的其他流程讲解下~

6. 参考

《K8s 源码剖析及debug实战(一):Minikube 安装及源码准备》
《K8s 源码剖析及debug实战(二):debug K8s 源码》
《K8s 源码剖析及debug实战之 Kube-Scheduler(一):启动流程详解》
《K8s 源码剖析及debug实战之 Kube-Scheduler(二):终于找到了调度算法的代码入口》
《K8s 源码剖析及debug实战之 Kube-Scheduler(三):debug 到预选算法门口了》
《K8s 源码剖析及debug实战之 Kube-Scheduler(四):预选算法详解》

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文章来源:https://blog.csdn.net/qq_36803941/article/details/135378781
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