这篇文章主要介绍“Go语言kube-scheduler之pod调度怎么实现”的相关知识，小编通过实际案例向大家展示操作过程，操作方法简单快捷，实用性强，希望这篇“Go语言kube-scheduler之pod调度怎么实现”文章能帮助大家解决问题。
感知 Pod
要能够获取到 Pod 的前提是：kube-scheduler 能感知到有 Pod 需要被调度，得知有 Pod 需要被调度后还需要有地方存放被调度的 Pod 的信息。为了感知有 Pod 需要被调度，kube-scheduler 启动时通过 Informer watch Pod 的变化，它把待调度的 Pod 分了两种情况，代码如下
// pkg/scheduler/eventhandlers.go
func addAllEventHandlers(...) {
//已经调度过的 Pod 则加到本地缓存，并判断是加入到调度队列还是加入到backoff队列
informerFactory.Core().V1().Pods().Informer().AddEventHandler(
cache.FilteringResourceEventHandler{
FilterFunc: func(obj interface{}) bool {
switch t := obj.(type) {
case *v1.Pod:
return assignedPod(t)
case cache.DeletedFinalStateUnknown:
if _, ok := t.Obj.(*v1.Pod); ok {
// The carried object may be stale, so we don't use it to check if
// it's assigned or not. Attempting to cleanup anyways.
return true
}
utilruntime.HandleError(fmt.Errorf("unable to convert object %T to *v1.Pod in %T", obj, sched))
return false
default:
utilruntime.HandleError(fmt.Errorf("unable to handle object in %T: %T", sched, obj))
return false
}
},
Handler: cache.ResourceEventHandlerFuncs{
AddFunc: sched.addPodToCache,
UpdateFunc: sched.updatePodInCache,
DeleteFunc: sched.deletePodFromCache,
},
},
)
// 没有调度过的Pod，放到调度队列
informerFactory.Core().V1().Pods().Informer().AddEventHandler(
cache.FilteringResourceEventHandler{
FilterFunc: func(obj interface{}) bool {
switch t := obj.(type) {
case *v1.Pod:
return !assignedPod(t) && responsibleForPod(t, sched.Profiles)
case cache.DeletedFinalStateUnknown:
if pod, ok := t.Obj.(*v1.Pod); ok {
// The carried object may be stale, so we don't use it to check if
// it's assigned or not.
return responsibleForPod(pod, sched.Profiles)
}
utilruntime.HandleError(fmt.Errorf("unable to convert object %T to *v1.Pod in %T", obj, sched))
return false
default:
utilruntime.HandleError(fmt.Errorf("unable to handle object in %T: %T", sched, obj))
return false
}
},
Handler: cache.ResourceEventHandlerFuncs{
AddFunc: sched.addPodToSchedulingQueue,
UpdateFunc: sched.updatePodInSchedulingQueue,
DeleteFunc: sched.deletePodFromSchedulingQueue,
},
},
)
......
}已经调度过的 Pod 区分是不是调度过的 Pod 是通过：len(pod.Spec.NodeName) != 0 来判断的，因为调度过的 Pod 这个字段总是会被赋予被选中的 Node 名字。但是，既然是调度过的 Pod 下面的代码中为什么还要区分：sched.addPodToCache 和 sched.updatePodInCache 呢？原因在于我们可以在创建 Pod 的时候人为给它分配一个 Node（即给 pod.Spec.NodeName 赋值），这样 kube-scheduler 在监听到该 Pod 后，判断这个 Pod 的该字段不为空就会认为这个 Pod 已经调度过了，但是这个字段不为空并不是 kube-scheduler 调度的结果，而是人为赋值的，那么 kube-scheduler 的 cache（可以参考上一篇 cache 相关的内容）中没有这个 Pod 的信息，所以就需要将 Pod 信息加入到 cache 中。至于在监听到 Pod 后 sched.addPodToCache 和 sched.updatePodInCache 哪个会被调用，这是 Informer 决定的，它会根据监听到变化的 Pod 和 Informer 的本地缓存做对比，要是缓存中没有这个 Pod，那么就调用 add 函数，否则就调用 update 函数。
加入或更新缓存后，还需要做一件事：去 unschedulablePods（调度失败的Pod） 中获取 Pod，这些 Pod 的亲和性和刚刚加入的这个 Pod 匹配，然后根据下面的规则判断是把 Pod 放入 backoffQ 还是放入 activeQ
根据这个 Pod 尝试被调度的次数计算这个 Pod 下次调度应该等待的时间，计算规则为指数级增长，即按照1s,2s,4s,8s这样的时间进行等待，但是这个等待时间也不会无限增加，会受到 podMaxBackoffDuration（默认10s） 的限制，这个参数表示是一个 Pod 处于 backoff 的最大时间，如果等待的时间如果超过了 podMaxBackoffDuration，那么就只等待 podMaxBackoffDuration 就会再次被调度；
当前时间 - 上次调度的时间 > 根据（1）获取到的应该等待的时间，那么就把Pod放到activeQ里面，将会被调度，否则Pod被放入 backoff 队列里等待。
从上面我们可以看到，一个 Pod 的变化会触发此前调度失败的 Pod 重新判断是否可以被调度
没有调度过的 Pod
len(pod.Spec.NodeName) = 0，那么这个 Pod 没有被调度过或者是此前调度过但是调度失败的（用户修改了 Pod 的配置导致 Pod 发生变化，又被 kube-scheduler 感知到了），如果是没有调度过的 Pod 那么直接加入到 activeQ，如果是调度失败的 Pod 则根据上述规则判断是加入 backoffQ 还是 activeQ。加入到 activeQ 会马上被取走，然后开始调度。
那么那些因为调度失败而被放入 unscheduleable 的 Pod 还有其他机会（上面说的有新 Pod 创建是一个机会）重新被调度么？答案是有的，否则他们就“被饿死了”，有两种途径：1. 定期强制将 unscheduleable 的 Pod 放入 backoffQ 或 activeQ，定期将 backoffQ 等待超时的 Pod 放入 ac activeQ；2. 集群内其他相关资源变化时，判断 unscheduleable 中的 Pod 是不是要放入 backoffQ 或 activeQ，其实这跟有 Pod 发生变化的情况是一样的。
第一种情况
在 kube-scheduler启动的时候中会起两个协程，他们会定期把 backoffQ 和 unscheduleable 里面的 Pod拿到activeQ里面去
func (p *PriorityQueue) Run() {
go wait.Until(p.flushBackoffQCompleted, 1.0*time.Second, p.stop)
go wait.Until(p.flushUnschedulablePodsLeftover, 30*time.Second, p.stop)
}flushUnschedulablePodsLeftover
func (p *PriorityQueue) flushUnschedulablePodsLeftover() {
p.lock.Lock()
defer p.lock.Unlock()
var podsToMove []*framework.QueuedPodInfo
currentTime := p.clock.Now()
for _, pInfo := range p.unschedulablePods.podInfoMap {
lastScheduleTime := pInfo.Timestamp
if currentTime.Sub(lastScheduleTime) > p.podMaxInUnschedulablePodsDuration {
podsToMove = append(podsToMove, pInfo)
}
}
if len(podsToMove) > 0 {
p.movePodsToActiveOrBackoffQueue(podsToMove, UnschedulableTimeout)
}
}func (p *PriorityQueue) movePodsToActiveOrBackoffQueue(podInfoList []*framework.QueuedPodInfo, event framework.ClusterEvent) {
activated := false
for _, pInfo := range podInfoList {
// If the event doesn't help making the Pod schedulable, continue.
// Note: we don't run the check if pInfo.UnschedulablePlugins is nil, which denotes
// either there is some abnormal error, or scheduling the pod failed by plugins other than PreFilter, Filter and Permit.
// In that case, it's desired to move it anyways.
if len(pInfo.UnschedulablePlugins) != 0 && !p.podMatchesEvent(pInfo, event) {
continue
}
pod := pInfo.Pod
if p.isPodBackingoff(pInfo) {
if err := p.podBackoffQ.Add(pInfo); err != nil {
klog.ErrorS(err, "Error adding pod to the backoff queue", "pod", klog.KObj(pod))
} else {
metrics.SchedulerQueueIncomingPods.WithLabelValues("backoff", event.Label).Inc()
p.unschedulablePods.delete(pod)
}
} else {
if err := p.activeQ.Add(pInfo); err != nil {
klog.ErrorS(err, "Error adding pod to the scheduling queue", "pod", klog.KObj(pod))
} else {
metrics.SchedulerQueueIncomingPods.WithLabelValues("active", event.Label).Inc()
p.unschedulablePods.delete(pod)
}
}
}
p.moveRequestCycle = p.schedulingCycle
if activated {
p.cond.Broadcast()
}
}x将在 unscheduleable 里面停留时长超过 podMaxInUnschedulablePodsDuration（默认是5min）的pod放入到 ActiveQ 或 BackoffQueue，具体是放到哪个队列里面，还是根据我们上文说的那个实际计算规则来。这么做的原因就是给那些“问题少年”一次重新做人的机会，也不能一犯错误（调度失败）就彻底打入死牢了。
flushBackoffQCompleted
去 backoffQ 获取等待结束的 Pod，放入 activeQ
func (p *PriorityQueue) flushBackoffQCompleted() {
p.lock.Lock()
defer p.lock.Unlock()
activated := false
for {
rawPodInfo := p.podBackoffQ.Peek()
if rawPodInfo == nil {
break
}
pod := rawPodInfo.(*framework.QueuedPodInfo).Pod
boTime := p.getBackoffTime(rawPodInfo.(*framework.QueuedPodInfo))
if boTime.After(p.clock.Now()) {
break
}
_, err := p.podBackoffQ.Pop()
if err != nil {
klog.ErrorS(err, "Unable to pop pod from backoff queue despite backoff completion", "pod", klog.KObj(pod))
break
}
p.activeQ.Add(rawPodInfo)
metrics.SchedulerQueueIncomingPods.WithLabelValues("active", BackoffComplete).Inc()
activated = true
}
if activated {
p.cond.Broadcast()
}
}第二种情况
集群内资源发生变化
有新节点加入集群
节点配置或状态发生变化
已经存在的 Pod 发生变化
集群内有Pod被删除
informerFactory.Core().V1().Nodes().Informer().AddEventHandler(
cache.ResourceEventHandlerFuncs{
AddFunc: sched.addNodeToCache,
UpdateFunc: sched.updateNodeInCache,
DeleteFunc: sched.deleteNodeFromCache,
},
)新加入节点
func (sched *Scheduler) addNodeToCache(obj interface{}) {
node, ok := obj.(*v1.Node)
if !ok {
klog.ErrorS(nil, "Cannot convert to *v1.Node", "obj", obj)
return
}
nodeInfo := sched.Cache.AddNode(node)
klog.V(3).InfoS("Add event for node", "node", klog.KObj(node))
sched.SchedulingQueue.MoveAllToActiveOrBackoffQueue(queue.NodeAdd, preCheckForNode(nodeInfo))
}func preCheckForNode(nodeInfo *framework.NodeInfo) queue.PreEnqueueCheck {
// Note: the following checks doesn't take preemption into considerations, in very rare
// cases (e.g., node resizing), "pod" may still fail a check but preemption helps. We deliberately
// chose to ignore those cases as unschedulable pods will be re-queued eventually.
return func(pod *v1.Pod) bool {
admissionResults := AdmissionCheck(pod, nodeInfo, false)
if len(admissionResults) != 0 {
return false
}
_, isUntolerated := corev1helpers.FindMatchingUntoleratedTaint(nodeInfo.Node().Spec.Taints, pod.Spec.Tolerations, func(t *v1.Taint) bool {
return t.Effect == v1.TaintEffectNoSchedule
})
return !isUntolerated
}
}可以看到，当有节点加入集群的时候，会把 unscheduleable 里面的Pod 依次拿出来做下面的判断：
Pod 对 节点的亲和性
Pod 中 Nodename不为空 那么判断新加入节点的Name判断pod Nodename是否相等
判断 Pod 中容器对端口的要求是否和新加入节点已经被使用的端口冲突
Pod 是否容忍了Node的Pod
只有上述4个条件都满足，那么新加入节点这个事件才会触发这个未被调度的Pod加入到 backoffQ 或者 activeQ，至于是加入哪个queue，上面已经分析过了
节点更新
func (sched *Scheduler) updateNodeInCache(oldObj, newObj interface{}) {
oldNode, ok := oldObj.(*v1.Node)
if !ok {
klog.ErrorS(nil, "Cannot convert oldObj to *v1.Node", "oldObj", oldObj)
return
}
newNode, ok := newObj.(*v1.Node)
if !ok {
klog.ErrorS(nil, "Cannot convert newObj to *v1.Node", "newObj", newObj)
return
}
nodeInfo := sched.Cache.UpdateNode(oldNode, newNode)
// Only requeue unschedulable pods if the node became more schedulable.
if event := nodeSchedulingPropertiesChange(newNode, oldNode); event != nil {
sched.SchedulingQueue.MoveAllToActiveOrBackoffQueue(*event, preCheckForNode(nodeInfo))
}
}func nodeSchedulingPropertiesChange(newNode *v1.Node, oldNode *v1.Node) *framework.ClusterEvent {
if nodeSpecUnschedulableChanged(newNode, oldNode) {
return &queue.NodeSpecUnschedulableChange
}
if nodeAllocatableChanged(newNode, oldNode) {
return &queue.NodeAllocatableChange
}
if nodeLabelsChanged(newNode, oldNode) {
return &queue.NodeLabelChange
}
if nodeTaintsChanged(newNode, oldNode) {
return &queue.NodeTaintChange
}
if nodeConditionsChanged(newNode, oldNode) {
return &queue.NodeConditionChange
}
return nil
}首先是判断节点是何种配置发生了变化，有如下情况
节点可调度情况发生变化
节点可分配资源发生变化
节点标签发生变化
节点污点发生变化
节点状态发生变化
如果某个 Pod 调度失败的原因可以匹配到上面其中一个原因，那么节点更新这个事件才会触发这个未被调度的Pod加入到 backoffQ 或者 activeQ
informerFactory.Core().V1().Pods().Informer().AddEventHandler(
cache.FilteringResourceEventHandler{
FilterFunc: func(obj interface{}) bool {
switch t := obj.(type) {
case *v1.Pod:
return assignedPod(t)
case cache.DeletedFinalStateUnknown:
if _, ok := t.Obj.(*v1.Pod); ok {
// The carried object may be stale, so we don't use it to check if
// it's assigned or not. Attempting to cleanup anyways.
return true
}
utilruntime.HandleError(fmt.Errorf("unable to convert object %T to *v1.Pod in %T", obj, sched))
return false
default:
utilruntime.HandleError(fmt.Errorf("unable to handle object in %T: %T", sched, obj))
return false
}
},
Handler: cache.ResourceEventHandlerFuncs{
AddFunc: sched.addPodToCache,
UpdateFunc: sched.updatePodInCache,
DeleteFunc: sched.deletePodFromCache,
},
},
)已经存在的 Pod 发生变化
func (sched *Scheduler) addPodToCache(obj interface{}) {
pod, ok := obj.(*v1.Pod)
if !ok {
klog.ErrorS(nil, "Cannot convert to *v1.Pod", "obj", obj)
return
}
klog.V(3).InfoS("Add event for scheduled pod", "pod", klog.KObj(pod))
if err := sched.Cache.AddPod(pod); err != nil {
klog.ErrorS(err, "Scheduler cache AddPod failed", "pod", klog.KObj(pod))
}
sched.SchedulingQueue.AssignedPodAdded(pod)
}func (p *PriorityQueue) AssignedPodAdded(pod *v1.Pod) {
p.lock.Lock()
p.movePodsToActiveOrBackoffQueue(p.getUnschedulablePodsWithMatchingAffinityTerm(pod), AssignedPodAdd)
p.lock.Unlock()
}func (p *PriorityQueue) getUnschedulablePodsWithMatchingAffinityTerm(pod *v1.Pod) []*framework.QueuedPodInfo {
var nsLabels labels.Set
nsLabels = interpodaffinity.GetNamespaceLabelsSnapshot(pod.Namespace, p.nsLister)
var podsToMove []*framework.QueuedPodInfo
for _, pInfo := range p.unschedulablePods.podInfoMap {
for _, term := range pInfo.RequiredAffinityTerms {
if term.Matches(pod, nsLabels) {
podsToMove = append(podsToMove, pInfo)
break
}
}
}
return podsToMove
}可以看到，已经存在的Pod发生变化后，会把这个Pod亲和性配置依次和 unscheduleable 里面的Pod匹配，如果能够匹配上，那么节点更新这个事件才会触发这个未被调度的Pod加入到 backoffQ 或者 activeQ。
集群内有Pod删除
func (sched *Scheduler) deletePodFromCache(obj interface{}) {
var pod *v1.Pod
switch t := obj.(type) {
case *v1.Pod:
pod = t
case cache.DeletedFinalStateUnknown:
var ok bool
pod, ok = t.Obj.(*v1.Pod)
if !ok {
klog.ErrorS(nil, "Cannot convert to *v1.Pod", "obj", t.Obj)
return
}
default:
klog.ErrorS(nil, "Cannot convert to *v1.Pod", "obj", t)
return
}
klog.V(3).InfoS("Delete event for scheduled pod", "pod", klog.KObj(pod))
if err := sched.Cache.RemovePod(pod); err != nil {
klog.ErrorS(err, "Scheduler cache RemovePod failed", "pod", klog.KObj(pod))
}
sched.SchedulingQueue.MoveAllToActiveOrBackoffQueue(queue.AssignedPodDelete, nil)
}可以看到，Pod删除时间不像其他时间需要做额外的判断，这个preCheck函数是空的，所以所有 unscheduleable 里面的Pod都会被放到 activeQ 或 backoffQ 中。
从上面的情况，我们可以看到，集群内有事件发生变化，是可以加速调度失败的Pod被重新调度的进程的。常规的是，调度失败的 Pod 需要等5min 然后才会被重新加入 backoffQ 或 activeQ。backoffQ里面的Pod也需要等一段时间才会重新调度。这也就是为什么，当你修改节点配置的时候，能看到Pod马上重新被调度的原因
上面就是一个Pod调度失败后，重新触发调度的情况了。
取出 Pod
Scheduler 中有个成员 NextPod 会从 activeQ 队列中尝试获取一个待调度的 Pod，该函数在 SchedulePod 中被调用，如下：
// 启动 Scheduler
func (sched *Scheduler) Run(ctx context.Context) {
sched.SchedulingQueue.Run()
go wait.UntilWithContext(ctx, sched.scheduleOne, 0)
<-ctx.Done()
sched.SchedulingQueue.Close()
}
// 尝试调度一个 Pod，所以 Pod 的调度入口
func (sched *Scheduler) scheduleOne(ctx context.Context) {
// 会一直阻塞，直到获取到一个Pod
......
podInfo := sched.NextPod()
......
}NextPod 它被赋予如下函数：
// pkg/scheduler/internal/queue/scheduling_queue.go
func MakeNextPodFunc(queue SchedulingQueue) func() *framework.QueuedPodInfo {
return func() *framework.QueuedPodInfo {
podInfo, err := queue.Pop()
if err == nil {
klog.V(4).InfoS("About to try and schedule pod", "pod", klog.KObj(podInfo.Pod))
for plugin := range podInfo.UnschedulablePlugins {
metrics.UnschedulableReason(plugin, podInfo.Pod.Spec.SchedulerName).Dec()
}
return podInfo
}
klog.ErrorS(err, "Error while retrieving next pod from scheduling queue")
return nil
}
}Pop 会一直阻塞，直到 activeQ 长度大于0，然后取出一个 Pod 返回
// pkg/scheduler/internal/queue/scheduling_queue.go
func (p *PriorityQueue) Pop() (*framework.QueuedPodInfo, error) {
p.lock.Lock()
defer p.lock.Unlock()
for p.activeQ.Len() == 0 {
// When the queue is empty, invocation of Pop() is blocked until new item is enqueued.
// When Close() is called, the p.closed is set and the condition is broadcast,
// which causes this loop to continue and return from the Pop().
if p.closed {
return nil, fmt.Errorf(queueClosed)
}
p.cond.Wait()
}
obj, err := p.activeQ.Pop()
if err != nil {
return nil, err
}
pInfo := obj.(*framework.QueuedPodInfo)
pInfo.Attempts++
p.schedulingCycle++
return pInfo, nil
}调度 Pod
func (sched *Scheduler) scheduleOne(ctx context.Context) {
// 取出 Pod
podInfo := sched.NextPod()
...
// 根据 Pod 的调度名字，获取之前初始化好的调度框架（framework）
fwk, err := sched.frameworkForPod(pod)
...
// 开始执行插件，包括 filter, socre 两个扩展点内的所有插件，获取一个最合适 Pod 的节点
scheduleResult, err := sched.SchedulePod(schedulingCycleCtx, fwk, state, pod)
// 如果获取节点失败，则开始运行 postFilter 开始抢占一个 Pod
if err != nil {
result, status := fwk.RunPostFilterPlugins(ctx, state, pod, fitError.Diagnosis.NodeToStatusMap)
}
....
// 将 Pod 放入 assumedPod 存储，即假设 Pod 已经调度成功
err = sched.assume(assumedPod, scheduleResult.SuggestedHost)
// 运行 Reserve 插件
fwk.RunReservePluginsReserve(schedulingCycleCtx, state, assumedPod, scheduleResult.SuggestedHost)
...
// 运行 Permit 插件
fwk.RunPermitPlugins(schedulingCycleCtx, state, assumedPod, scheduleResult.SuggestedHost)
...
// 启动一个协程，开始绑定，主流程到了这里就结束了，然后开始新的一轮调度；
go func() {
// 执行 preBind 插件
fwk.RunPreBindPlugins(bindingCycleCtx, state, assumedPod, scheduleResult.SuggestedHost)
...
// 执行绑定插件，会调用 kube-apiserver 写入etcd 调度结果，就是给 Pod 赋予 Nodename
err := sched.bind(bindingCycleCtx, fwk, assumedPod, scheduleResult.SuggestedHost, state)
...
// 执行 postBind
fwk.RunPostBindPlugins(bindingCycleCtx, state, assumedPod, scheduleResult.SuggestedHost)
}执行 filter 类型扩展点（包括preFilter，filter,postFilter）插件，选出所有符合 Pod 的 Node，如果无法找到符合的 Node， 则把 Pod 加入 unscheduleable 中，此次调度结束;
执行 score 扩展点插件，给所有 Node 打分；
拿出得分最高的 Node；
assume Pod。这一步就是乐观假设 Pod 已经调度成功，更新缓存中 Node 和 PodStats 信息，到了这里scheduling cycle就已经结束了，然后会开启新的一轮调度。至于真正的绑定，则会新起一个协程。
执行 reserve 插件；
启动协程绑定 Pod 到 Node上。实际上就是修改 Pod.spec.nodeName: 选定的node名字，然后调用 kube-apiserver 接口写入 etcd。如果绑定失败了，那么移除缓存中此前加入的信息，然后把 Pod 放入activeQ 中，后续重新调度。执行 postBinding，该步没有实现的插件没所以没有做任何事。