摘要：調(diào)度擴(kuò)展自帶了一個默認(rèn)調(diào)度器，其內(nèi)置了很多節(jié)點(diǎn)預(yù)選和優(yōu)選的調(diào)度算法，一般調(diào)度場景下可以滿足要求。我們就需要對調(diào)度器進(jìn)行擴(kuò)展，以達(dá)到調(diào)度適合業(yè)務(wù)場景的目的。可以參考故采用第三種實(shí)現(xiàn)擴(kuò)展調(diào)度程序的方案。以保證和擴(kuò)展調(diào)度程序的通信。

Kubernetes 自帶了一個默認(rèn)調(diào)度器kube-scheduler，其內(nèi)置了很多節(jié)點(diǎn)預(yù)選和優(yōu)選的調(diào)度算法，一般調(diào)度場景下可以滿足要求。但是在一些特殊場景下，默認(rèn)調(diào)度器不能滿足我們復(fù)雜的調(diào)度需求。我們就需要對調(diào)度器進(jìn)行擴(kuò)展，以達(dá)到調(diào)度適合業(yè)務(wù)場景的目的。

中間件redis容器化后，需要兩主不能在同一個節(jié)點(diǎn)上，一對主從不能在同一節(jié)點(diǎn)上；elasticsearch容器化后，兩個data實(shí)例不能在同一節(jié)點(diǎn)上。在這類場景下，默認(rèn)調(diào)度器內(nèi)置的預(yù)選、優(yōu)選算法不能滿足需求，我們有以下三種選擇：

將新的調(diào)度算法添加到默認(rèn)調(diào)度程序中，并重新編譯鏡像，最終該鏡像運(yùn)行的實(shí)例作為kubernetes集群調(diào)度器；

參考kube-scheduler實(shí)現(xiàn)滿足自己業(yè)務(wù)場景的調(diào)度程序，并編譯鏡像，將該程序作為獨(dú)立的調(diào)度器運(yùn)行到kubernetes集群內(nèi)，需要用該調(diào)度器調(diào)度的pod實(shí)例，在spec.schedulerName里指定該調(diào)度器；

實(shí)現(xiàn)“調(diào)度擴(kuò)展程序“：默認(rèn)調(diào)度器kube-scheduler在進(jìn)行預(yù)選時會調(diào)用該擴(kuò)展程序進(jìn)行過濾節(jié)點(diǎn)；在優(yōu)選時會調(diào)用該擴(kuò)展程序進(jìn)行給節(jié)點(diǎn)打分，或者在bind操作時，調(diào)用該擴(kuò)展器進(jìn)行bind操作。

對上述三種方式進(jìn)行評估：

第一種：將自己的調(diào)度算法添加到默認(rèn)調(diào)度器kube-scheduler中，對原生代碼侵入性較高，而且隨著kubernetes版本升級，維護(hù)成本也較高；

第二種：默認(rèn)調(diào)度器里內(nèi)置了很多優(yōu)秀調(diào)度算法，如：檢查節(jié)點(diǎn)資源是否充足；端口是否占用；volume是否被其他pod掛載；親和性；均衡節(jié)點(diǎn)資源利用等，如果完全使用自己開發(fā)的調(diào)度器程序，可能在達(dá)到了實(shí)際場景調(diào)度需求同時，失去更佳的調(diào)度方案，除非集成默認(rèn)調(diào)度器中的算法到自己獨(dú)立調(diào)度程序中，但這無疑是不現(xiàn)實(shí)的；

第三種：通過啟動參數(shù)的policy配置，選用某些默認(rèn)調(diào)度器中的預(yù)選、優(yōu)選調(diào)度算法的同時，也可以調(diào)用外部擴(kuò)展調(diào)度程序的算法，計算得到最優(yōu)的調(diào)度節(jié)點(diǎn)，無需修改kube-scheduler代碼，只需要在啟動參數(shù)中增加配置文件即可將默認(rèn)調(diào)度程序和擴(kuò)展調(diào)度程序相互關(guān)聯(lián)。

可以參考：

https://github.com/kubernetes...

故采用第三種：實(shí)現(xiàn)擴(kuò)展調(diào)度程序的方案。

kube-scheduler在調(diào)度pod實(shí)例時，首先獲取到Node1、Node2、Node3三個節(jié)點(diǎn)信息，進(jìn)行默認(rèn)的預(yù)選階段，篩選滿足要求的節(jié)點(diǎn)，其次再調(diào)用擴(kuò)展程序中的預(yù)選算法，選出剩下的節(jié)點(diǎn)，假設(shè)預(yù)選階段Node3上資源不足被過濾掉，預(yù)選結(jié)束后只剩Node1和Node2；Node1和Node2進(jìn)入kube-scheduler默認(rèn)的優(yōu)選階段進(jìn)行節(jié)點(diǎn)打分，其次再調(diào)用擴(kuò)展調(diào)度程序中的優(yōu)選算法進(jìn)行打分，kube-scheduler會將所有算法的打分結(jié)果進(jìn)行加權(quán)求和，獲得分?jǐn)?shù)最高的節(jié)點(diǎn)作為pod最終bind節(jié)點(diǎn)，然后kube-scheduler調(diào)用apiserver進(jìn)行bind操作。

編寫擴(kuò)展調(diào)度器程序代碼，根據(jù)實(shí)際業(yè)務(wù)調(diào)度場景編寫預(yù)選邏輯、優(yōu)選邏輯：

實(shí)現(xiàn)預(yù)選接口，入?yún)閟chedulerapi.ExtenderArgs，出參為schedulerapi.ExtenderFilterResult：

實(shí)現(xiàn)優(yōu)選接口，入?yún)閟chedulerapi.ExtenderArgs，出參為schedulerapi.HostPriorityList：

暴露http接口：

參考：

https://github.com/ll83744879...

由于kubernetes集群內(nèi)已經(jīng)有了一個名為default-scheduler的默認(rèn)調(diào)度器，為了不影響集群正常調(diào)度功能，下面會創(chuàng)建一個名為my-kube-scheduler的調(diào)度器，這個調(diào)度器和default-scheduler除了啟動參數(shù)不一樣外，鏡像無差別。

1、創(chuàng)建一個名為my-scheduler-config的configmaps，data下的config.yaml文件指定了調(diào)度器的一些參數(shù)，包括leader選舉，調(diào)度算法策略的選擇（指定另一個configmaps），以及指定調(diào)度器的名稱為my-kube-scheduler。

相應(yīng)的創(chuàng)建一個my-scheduler-policy的configmaps，里面指定了選擇哪些預(yù)選、優(yōu)選策略，以及外部擴(kuò)展調(diào)度程序的urlPrefix、擴(kuò)展預(yù)選URI、擴(kuò)展優(yōu)選URI、擴(kuò)展pod優(yōu)先級搶占URI、擴(kuò)展bind URI、擴(kuò)展優(yōu)選算法的權(quán)重等。

以保證my-kube-scheduler和擴(kuò)展調(diào)度程序的通信。

apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: my-scheduler-config
  namespace: kube-system
data:
  config.yaml: |
    apiVersion: kubescheduler.config.k8s.io/v1alpha1
    kind: KubeSchedulerConfiguration
    schedulerName: my-kube-scheduler
    algorithmSource:
      policy:
        configMap:
          namespace: kube-system
          name: my-scheduler-policy
    leaderElection:
      leaderElect: false
      lockObjectName: my-kube-scheduler
      lockObjectNamespace: kube-system
---
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: my-scheduler-policy
  namespace: kube-system
data:
 policy.cfg : |
  {
    "kind" : "Policy",
    "apiVersion" : "v1",
    "predicates" : [
      {"name" : "PodFitsHostPorts"},
      {"name" : "PodFitsResources"},
      {"name" : "NoDiskConflict"},
      {"name" : "MatchNodeSelector"},
      {"name" : "HostName"}
    ],
    "priorities" : [
      {"name" : "LeastRequestedPriority", "weight" : 1},
      {"name" : "BalancedResourceAllocation", "weight" : 1},
      {"name" : "ServiceSpreadingPriority", "weight" : 1},
      {"name" : "EqualPriority", "weight" : 1}
    ],
    "extenders" : [{
      "urlPrefix": "http://10.168.107.12:80/scheduler",
      "filterVerb": "predicates/always_true",
      "prioritizeVerb": "priorities/zero_score",
      "preemptVerb": "preemption",
      "bindVerb": "",
      "weight": 1,
      "enableHttps": false,
      "nodeCacheCapable": false
    }],
    "hardPodAffinitySymmetricWeight" : 10
  }

2、在my-kube-scheduler yaml文件中將configmaps：my-scheduler-config以文件的形式掛載到容器內(nèi)/my-scheduler目錄下，并在啟動參數(shù)中指定--config=/my-scheduler/config.yaml，使用和默認(rèn)調(diào)度器一樣的鏡像。

增加掛載：

1、編譯擴(kuò)展調(diào)度程序my-scheduler-extender鏡像，以下為Dockerfile：

推送my-scheduler-extender鏡像到harbor：

2、創(chuàng)建外部擴(kuò)展程序my-scheduler-extender的deployment，如下為yaml描述：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: my-scheduler-extender
  namespace: kube-system
  labels:
    app: my-scheduler-extender
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: my-scheduler-extender
  template:
    metadata:
      labels:
        app: my-scheduler-extender
    spec:
      containers:
      - name: my-scheduler-extender
        image: 192.168.26.46/k8s-deploy/my-scheduler-extender:v1.0
        imagePullPolicy: Always
        livenessProbe:
          httpGet:
            path: /version
            port: 80
        readinessProbe:
          httpGet:
            path: /version
            port: 80
        ports:
          - containerPort: 80

查看my-kube-scheduler pod日志，加載到了policy里的extender信息，獲取到了擴(kuò)展調(diào)度器的接口地址：

創(chuàng)建一個nginx的pod，指定schedulerName為my-kube-scheduler：

查看擴(kuò)展調(diào)度器pod日志，發(fā)現(xiàn)默認(rèn)調(diào)度器會調(diào)用extender擴(kuò)展調(diào)度器，如下為extender日志打印的入?yún)ⅰ⒊鰠ⅲ?/p>

從而可以通過編寫擴(kuò)展調(diào)度程序，對默認(rèn)調(diào)度器的預(yù)選和優(yōu)選算法進(jìn)行擴(kuò)展。