【kubernetes系列】Kubernetes之调度器和调度过程

**Kubernetes 之调度器和调度过程**

在 Kubernetes 中，调度器（Scheduler）是负责将 Pod 分配到合适的 Node 上的组件。调度器的主要目标是确保 Pod 在运行时有足够的资源（如 CPU 和内存），并且尽可能地减少 Pod 的延迟和中断。

在本文中，我们将深入探讨 Kubernetes 中的调度器及其工作流程。

**什么是调度器？**

调度器是一个独立的进程，它负责接收来自 API Server 的 Pod 请求，并根据 Node 的可用资源、Pod 的需求以及其他因素决定将 Pod 分配到哪个 Node 上。调度器使用一个称为调度算法（Scheduler Algorithm）的机制来进行决策。

**调度器的主要功能**

1. **接收 Pod 请求**:调度器从 API Server 接收 Pod 请求，并检查 Pod 的需求和限制。
2. **获取 Node 列表**:调度器获取当前所有 Node 的列表，包括它们的可用资源、负载情况等信息。
3. **评估 Node 可行性**:根据 Pod 的需求和 Node 的可用资源，调度器评估每个 Node 是否可以运行 Pod。
4. **选择最合适的 Node**:调度器使用调度算法来选择最合适的 Node，将 Pod 分配到该 Node 上。

**调度过程**

下面是调度过程的详细步骤：

1. **接收 Pod 请求**:API Server 将 Pod 请求发送给调度器。
2. **获取 Node 列表**:调度器获取当前所有 Node 的列表，包括它们的可用资源、负载情况等信息。
3. **评估 Node 可行性**:根据 Pod 的需求和 Node 的可用资源，调度器评估每个 Node 是否可以运行 Pod。这个过程称为"预选"(Preselection)。
4. **选择最合适的 Node**:如果有多个 Node 满足 Pod 的需求，则调度器使用调度算法来选择最合适的 Node，将 Pod 分配到该 Node 上。这一步骤称为"决策"(Decision-making)。
5. **更新 Node 资源信息**:调度器将 Pod 的资源需求添加到选定的 Node 中，更新 Node 的可用资源信息。

**调度算法**

Kubernetes 中使用的调度算法是基于负载均衡和资源利用率的算法。该算法考虑以下因素：

1. **Node 可用资源**:每个 Node 的可用 CPU 和内存。
2. **Pod 需求**:每个 Pod 的需求（CPU、内存等）。
3. **Node 负载情况**:每个 Node 的当前负载情况。

调度算法的主要目标是确保 Pod 在运行时有足够的资源，并且尽可能地减少 Pod 的延迟和中断。

**代码示例**

下面是一个简单的调度器示例，演示了如何使用 Kubernetes 中的调度算法来选择最合适的 Node：

gopackage mainimport (
"context"
"fmt"

	v1 "k8s.io/api/core/v1"
	metav1 "k8s.io/apimachinery/pkg/apis/meta/v1"
)

func selectNode(ctx context.Context, nodes []*v1.Node, pod *v1.Pod) (*v1.Node, error) {
//评估 Node 可行性	for _, node := range nodes {
	if node.Status.Allocatable.Cpu().MilliValue() >= int64(pod.Spec.Containers[0].Resources.Requests.Cpu().MilliValue()) &&
	node.Status.Allocatable.Memory().Value() >= pod.Spec.Containers[0].Resources.Requests.Memory().Value() {
	return node, nil}
}

// 如果没有 Node 满足 Pod 的需求，则返回错误	return nil, fmt.Errorf("no suitable node found")
}

func main() {
// 创建一个示例的 Node 列表	nodes := []*v1.Node{
{
	ObjectMeta: metav1.ObjectMeta{Name: "node-1"},
	Status: v1.NodeStatus{
Allocatable: v1.ResourceList{
	v1.ResourceCPU: int64(1000),
	v1.ResourceMemory: int64(1024),
},
},
},
{
	ObjectMeta: metav1.ObjectMeta{Name: "node-2"},
	Status: v1.NodeStatus{
Allocatable: v1.ResourceList{
	v1.ResourceCPU: int64(2000),
	v1.ResourceMemory: int64(2048),
},
},
},
}

// 创建一个示例的 Pod	pod := &v1.Pod{
	ObjectMeta: metav1.ObjectMeta{Name: "pod-1"},
	Spec: v1.PodSpec{
Containers: []v1.Container{
{
	Name: "container-1",
	Image: "image-1",
Resources: v1.ResourceRequirements{
	Cpu: int64(500),
	Memory: int64(512),
},
},
},
},
}

// 使用 selectNode 函数选择最合适的 Node	node, err := selectNode(context.Background(), nodes, pod)
	if err != nil {
	fmt.Println(err)
	return}

	fmt.Printf("Selected node: %s
", node.Name)
}