Kubernetes调度框架深度解析：架构设计与核心机制

Kubernetes调度框架深度解析：架构设计与核心机制

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概述

Kubernetes调度框架（Scheduling Framework）是Kubernetes调度器（kube-scheduler）的核心架构设计，自v1.19版本起进入稳定状态。该框架采用插件化设计，将调度功能模块化，使开发者能够在不修改核心代码的情况下扩展调度能力。

调度框架的核心设计理念

调度框架的设计遵循以下几个关键原则：

1. 插件化架构：将调度逻辑分解为多个可插拔的组件
2. 职责分离：核心调度器保持轻量，复杂逻辑由插件实现
3. 扩展性：通过定义良好的接口支持功能扩展
4. 状态管理：提供清晰的机制管理调度过程中的状态

调度周期与绑定周期

调度框架将Pod的调度过程分为两个主要阶段：

调度周期（Scheduling Cycle）

1. 负责为Pod选择合适的节点
2. 是串行执行的，确保调度决策的一致性
3. 包含多个扩展点（Extension Points），插件可以在这些点上介入

绑定周期（Binding Cycle）

1. 将调度决策应用到集群
2. 可以并行执行，提高调度吞吐量
3. 同样包含多个扩展点，用于处理绑定相关逻辑

当调度或绑定过程中出现错误时，整个调度上下文会被终止，Pod会被重新放回队列等待重试。

核心扩展点详解

调度框架定义了丰富的扩展点，下面我们详细分析每个扩展点的功能和使用场景：

1. 队列管理扩展点

PreEnqueue

• 在Pod进入活跃队列前执行
• 所有插件必须返回Success，Pod才能进入队列
• 可用于实现准入控制或预处理

QueueSort

• 定义Pod在调度队列中的排序规则
• 集群中只能启用一个队列排序插件
• 默认实现基于Pod优先级和创建时间

2. 调度决策扩展点

PreFilter

• 预处理Pod信息
• 检查集群或Pod必须满足的条件
• 失败会终止当前调度周期

Filter

• 过滤掉不适合运行Pod的节点
• 也称为"Predicates"阶段
• 可并行评估节点

PostFilter

• 当没有合适节点时调用
• 典型实现是抢占（Preemption）机制
• 可以尝试通过资源回收使Pod可调度

3. 评分扩展点

PreScore

• 为Score阶段准备共享状态
• 减少重复计算，提高性能

Score

• 为通过过滤的节点打分
• 每个插件为节点分配一个分数
• 最终分数会结合各插件的权重

NormalizeScore

• 标准化分数到统一范围
• 确保不同评分插件的分数可比

4. 资源预留扩展点

Reserve

• 包含Reserve和Unreserve两个方法
• 用于管理运行时状态
• 防止资源竞争条件

5. 绑定控制扩展点

Permit

• 最后一道调度关卡
• 可以批准、拒绝或延迟绑定
• 支持超时机制

PreBind

• 绑定前准备工作
• 如挂载存储卷、配置网络

Bind

• 实际执行Pod与节点的绑定
• 插件可以跳过不处理的Pod

PostBind

• 绑定后的清理工作
• 信息性接口，不影响调度结果

存储容量评分机制

从v1.33版本开始，Kubernetes引入了StorageCapacityScoring特性门控，取代了之前的VolumeCapacityPriority。该特性：

1. 支持静态和动态供应的存储
2. 基于节点存储容量进行评分
3. 需要CSI驱动支持存储容量跟踪
4. 特别适用于本地存储场景

插件开发实践

开发自定义调度插件需要实现两个步骤：

1. 插件注册：定义插件名称和配置
2. 接口实现：实现目标扩展点的接口方法

典型的插件接口定义如下：

type Plugin interface {
    Name() string
}

type QueueSortPlugin interface {
    Plugin
    Less(*v1.pod, *v1.pod) bool
}

配置管理

在Kubernetes v1.18及以上版本中：

1. 大多数调度插件默认启用
2. 可以自定义插件配置
3. 支持多调度器配置
4. 可以为不同工作负载定义不同的调度策略

最佳实践与注意事项

1. 插件设计：保持插件功能单一，避免复杂状态管理
2. 性能考量：Filter插件应尽量轻量，避免影响调度吞吐量
3. 错误处理：明确各扩展点的错误处理语义
4. 兼容性：注意不同Kubernetes版本的特性支持
5. 测试策略：充分测试插件在各种场景下的行为

总结

Kubernetes调度框架通过精心设计的扩展点，为调度功能提供了高度可扩展的架构。理解这些扩展点的工作机制和适用场景，对于开发自定义调度逻辑和优化集群调度性能至关重要。无论是实现简单的过滤逻辑还是复杂的调度策略，调度框架都能提供灵活而强大的支持。

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