K8s动态调度器怎么配置

发布时间：2022-01-11 17:41:12 作者：iii
来源：亿速云阅读：176

# K8s动态调度器怎么配置

## 前言

Kubernetes（K8s）作为容器编排的事实标准，其调度器（Scheduler）负责将Pod分配到合适的节点上运行。默认的静态调度策略虽然能满足基本需求，但在复杂场景下（如混合云、异构资源、动态负载等）往往需要更灵活的调度机制。动态调度器通过实时感知集群状态、自定义评分策略和扩展机制，能够实现更精细化的资源调度。

本文将深入探讨Kubernetes动态调度器的配置方法，涵盖以下核心内容：

1. 调度器核心概念与工作流程
2. 动态调度器的扩展机制
3. 基于策略文件的配置实践
4. 使用Scheduler Framework深度定制
5. 生产环境最佳实践与排错指南

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## 一、Kubernetes调度器基础

### 1.1 调度流程解析

默认调度器的决策过程分为两个阶段：

```go
// 伪代码表示调度流程
for pod := range unscheduledPods {
    feasibleNodes := filter(pod, allNodes)  // 过滤阶段
    scoredNodes := prioritize(feasibleNodes) // 评分阶段
    bind(pod, selectHost(scoredNodes))      // 绑定阶段
}

1.2 静态调度的局限性

限制项	动态调度解决方案
固定预选策略	可扩展的Filter插件
固定优先级算法	自定义Score插件
无法感知实时负载	与Metrics Server集成
缺乏业务感知能力	基于标签的拓扑调度

二、动态调度器配置方法

2.1 通过策略文件配置

创建调度策略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  
    }
  ]
}

启动调度器时指定策略文件：

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

2.2 关键配置参数说明

参数	作用	示例值
predicates	定义Pod必须满足的过滤条件	PodFitsHostPorts
priorities	定义节点评分策略及权重	LeastRequested: 2
alwaysCheckAllPredicates	是否检查所有预选条件	true/false

三、使用Scheduler Framework深度定制

3.1 插件体系架构

Kubernetes 1.19+ 引入了调度框架（Scheduler Framework），提供更模块化的扩展方式：

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

3.2 开发自定义插件示例

实现一个基于实时CPU负载的调度插件：

// 示例：CPU负载感知插件
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)
    }
    
    // 获取节点实时指标
    cpuLoad := getNodeCPULoad(nodeName) // 实现自己的指标获取逻辑
    score := calculateScoreBasedOnLoad(cpuLoad)
    return score, nil
}

3.3 插件注册与部署

编译为独立二进制文件
修改调度器配置：

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、高级动态调度策略

4.1 基于拓扑的调度

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

4.2 动态资源感知

集成Metrics Server实现实时资源调度：

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

4.3 弹性调度策略

使用Cluster Autoscaler实现动态扩缩容：

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

五、生产环境最佳实践

5.1 性能优化建议

调度器配置：

--percentage-of-nodes-to-score=50  # 大型集群可降低扫描比例
--parallelism=16                   # 根据CPU核心数调整

缓存设置：
```
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 -->|故障时接管| A
    C -->|故障时接管| A

5.3 常见问题排查

问题现象：Pod长时间处于Pending状态

诊断步骤： 1. 查看调度事件：

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

检查调度器日志：


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

验证节点资源：


kubectl describe node | grep Allocatable -A 5

六、未来演进方向

智能调度：集成机器学习预测模型
边缘计算：针对边缘场景的调度优化
混合云调度：跨集群资源统一调度

结语

配置Kubernetes动态调度器需要根据实际业务需求选择合适的扩展方式。从简单的策略文件调整到完全自定义调度插件，K8s提供了不同层次的灵活性。建议从小规模测试开始，逐步验证调度效果，最终形成适合自己业务场景的动态调度方案。

本文涉及的所有配置文件示例可在 GitHub示例仓库获取 “`

注：实际完整文章包含更多细节内容，此处为保持篇幅限制进行了精简。如需完整版，建议扩展以下部分： 1. 每个插件的具体实现代码示例 2. 性能测试数据对比 3. 与特定云厂商集成的案例 4. 安全相关的调度策略配置