K8s動態調度器怎么配置

# K8s動態調度器怎么配置

## 前言

Kubernetes（K8s）作為容器編排的事實標準，其調度器（Scheduler）負責將Pod分配到合適的節點上運行。默認的靜態調度策略雖然能滿足基本需求，但在復雜場景下（如混合云、異構資源、動態負載等）往往需要更靈活的調度機制。動態調度器通過實時感知集群狀態、自定義評分策略和擴展機制，能夠實現更精細化的資源調度。

本文將深入探討Kubernetes動態調度器的配置方法，涵蓋以下核心內容：

1. 調度器核心概念與工作流程
2. 動態調度器的擴展機制
3. 基于策略文件的配置實踐
4. 使用Scheduler Framework深度定制
5. 生產環境最佳實踐與排錯指南

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## 一、Kubernetes調度器基礎

### 1.1 調度流程解析

默認調度器的決策過程分為兩個階段：

```go
// 偽代碼表示調度流程
for pod := range unscheduledPods {
    feasibleNodes := filter(pod, allNodes)  // 過濾階段
    scoredNodes := prioritize(feasibleNodes) // 評分階段
    bind(pod, selectHost(scoredNodes))      // 綁定階段
}

1.2 靜態調度的局限性

二、動態調度器配置方法

2.1 通過策略文件配置

創建調度策略JSON文件（如dynamic-scheduler-policy.json）：

{
  "kind": "Policy",
  "apiVersion": "v1",
  "predicates": [
    {
      "name": "PodFitsResources",
      "args": {
        "ignoredResources": ["example.com/special-gpu"]
      }
    },
    {"name": "MatchNodeSelector"}
  ],
  "priorities": [
    {
      "name": "BalancedResourceAllocation",
      "weight": 1
    },
    {
      "name": "ImageLocality",
      "weight": 2  
    }
  ]
}

啟動調度器時指定策略文件：

kube-scheduler --policy-config-file=/etc/kubernetes/dynamic-scheduler-policy.json

2.2 關鍵配置參數說明

三、使用Scheduler Framework深度定制

3.1 插件體系架構

Kubernetes 1.19+ 引入了調度框架（Scheduler Framework），提供更模塊化的擴展方式：

PreFilter -> Filter -> PostFilter -> PreScore -> Score -> Reserve -> Permit -> PreBind -> Bind -> PostBind

3.2 開發自定義插件示例

實現一個基于實時CPU負載的調度插件：

// 示例：CPU負載感知插件
type CPULoadAware struct {
    handle framework.Handle
}

func (c *CPULoadAware) Score(ctx context.Context, state *framework.CycleState, pod *v1.Pod, nodeName string) (int64, *framework.Status) {
    nodeInfo, err := c.handle.SnapshotSharedLister().NodeInfos().Get(nodeName)
    if err != nil {
        return 0, framework.AsStatus(err)
    }
    
    // 獲取節點實時指標
    cpuLoad := getNodeCPULoad(nodeName) // 實現自己的指標獲取邏輯
    score := calculateScoreBasedOnLoad(cpuLoad)
    return score, nil
}

3.3 插件注冊與部署

1. 編譯為獨立二進制文件
2. 修改調度器配置：

apiVersion: kubescheduler.config.k8s.io/v1beta3
kind: KubeSchedulerConfiguration
profiles:
  - schedulerName: dynamic-scheduler
    plugins:
      score:
        enabled:
          - name: CPULoadAware
        disabled:
          - name: ImageLocality
    pluginConfig:
      - name: CPULoadAware
        args:
          loadThreshold: 80

四、高級動態調度策略

4.1 基于拓撲的調度

# Pod示例：要求分散部署在不同可用區
affinity:
  podAntiAffinity:
    requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
    - labelSelector:
        matchExpressions:
        - key: app
          operator: In
          values: [web]
      topologyKey: topology.kubernetes.io/zone

4.2 動態資源感知

集成Metrics Server實現實時資源調度：

# 部署Metrics Server
kubectl apply -f https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server/releases/latest/download/components.yaml

4.3 彈性調度策略

使用Cluster Autoscaler實現動態擴縮容：

annotations:
  cluster-autoscaler.kubernetes.io/safe-to-evict: "true"
  cluster-autoscaler.kubernetes.io/scale-down-disabled: "false"

五、生產環境最佳實踐

5.1 性能優化建議

1. 調度器配置：

   --percentage-of-nodes-to-score=50  # 大型集群可降低掃描比例
   --parallelism=16                   # 根據CPU核心數調整
   

2. 緩存設置：

   cachesize:
    nodes: 2000
    pods: 5000
   

5.2 高可用方案

graph TD
    A[Leader Scheduler] -->|心跳| B[Follower1]
    A -->|心跳| C[Follower2]
    B -->|故障時接管| A
    C -->|故障時接管| A

5.3 常見問題排查

問題現象：Pod長時間處于Pending狀態

診斷步驟： 1. 查看調度事件：

   kubectl describe pod <pod-name> | grep -A 10 Events

1. 檢查調度器日志：

   
   kubectl logs -n kube-system <scheduler-pod> --tail=100
   

2. 驗證節點資源：

   
   kubectl describe node | grep Allocatable -A 5
   

六、未來演進方向

1. 智能調度：集成機器學習預測模型
2. 邊緣計算：針對邊緣場景的調度優化
3. 混合云調度：跨集群資源統一調度

結語

配置Kubernetes動態調度器需要根據實際業務需求選擇合適的擴展方式。從簡單的策略文件調整到完全自定義調度插件，K8s提供了不同層次的靈活性。建議從小規模測試開始，逐步驗證調度效果，最終形成適合自己業務場景的動態調度方案。

本文涉及的所有配置文件示例可在 GitHub示例倉庫 獲取 “`

注：實際完整文章包含更多細節內容，此處為保持篇幅限制進行了精簡。如需完整版，建議擴展以下部分： 1. 每個插件的具體實現代碼示例 2. 性能測試數據對比 3. 與特定云廠商集成的案例 4. 安全相關的調度策略配置