Predicates Policies有什么用

发布时间:2021-12-20 09:58:21 作者:iii
来源:亿速云 阅读:157

本篇内容介绍了“Predicates Policies有什么用”的有关知识,在实际案例的操作过程中,不少人都会遇到这样的困境,接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧!希望大家仔细阅读,能够学有所成!

##Predicates Policies分析 在/plugin/pkg/scheduler/algorithm/predicates.go中实现了以下的预选策略:

下面是NoDiskConflict的代码实现,其他Predicates Policies实现类似,都得如下函数原型: type FitPredicate func(pod *v1.Pod, meta interface{}, nodeInfo *schedulercache.NodeInfo) (bool, []PredicateFailureReason, error)

func NoDiskConflict(pod *v1.Pod, meta interface{}, nodeInfo *schedulercache.NodeInfo) (bool, []algorithm.PredicateFailureReason, error) {
	for _, v := range pod.Spec.Volumes {
		for _, ev := range nodeInfo.Pods() {
			if isVolumeConflict(v, ev) {
				return false, []algorithm.PredicateFailureReason{ErrDiskConflict}, nil
			}
		}
	}
	return true, nil, nil
}


func isVolumeConflict(volume v1.Volume, pod *v1.Pod) bool {
	// fast path if there is no conflict checking targets.
	if volume.GCEPersistentDisk == nil && volume.AWSElasticBlockStore == nil && volume.RBD == nil && volume.ISCSI == nil {
		return false
	}

	for _, existingVolume := range pod.Spec.Volumes {
		...

		if volume.RBD != nil && existingVolume.RBD != nil {
			mon, pool, image := volume.RBD.CephMonitors, volume.RBD.RBDPool, volume.RBD.RBDImage
			emon, epool, eimage := existingVolume.RBD.CephMonitors, existingVolume.RBD.RBDPool, existingVolume.RBD.RBDImage
			// two RBDs images are the same if they share the same Ceph monitor, are in the same RADOS Pool, and have the same image name
			// only one read-write mount is permitted for the same RBD image.
			// same RBD image mounted by multiple Pods conflicts unless all Pods mount the image read-only
			if haveSame(mon, emon) && pool == epool && image == eimage && !(volume.RBD.ReadOnly && existingVolume.RBD.ReadOnly) {
				return true
			}
		}
	}

	return false
}

##Priorities Policies分析

现在支持的优先级函数包括以下几种:

下面是ImageLocalityPriority的代码实现,其他Priorities Policies实现类似,都得如下函数原型: type PriorityMapFunction func(pod *v1.Pod, meta interface{}, nodeInfo *schedulercache.NodeInfo) (schedulerapi.HostPriority, error)

func ImageLocalityPriorityMap(pod *v1.Pod, meta interface{}, nodeInfo *schedulercache.NodeInfo) (schedulerapi.HostPriority, error) {
	node := nodeInfo.Node()
	if node == nil {
		return schedulerapi.HostPriority{}, fmt.Errorf("node not found")
	}

	var sumSize int64
	for i := range pod.Spec.Containers {
		sumSize += checkContainerImageOnNode(node, &pod.Spec.Containers[i])
	}
	return schedulerapi.HostPriority{
		Host:  node.Name,
		Score: calculateScoreFromSize(sumSize),
	}, nil
}

func calculateScoreFromSize(sumSize int64) int {
	var score int
	switch {
	case sumSize == 0 || sumSize < minImgSize:
		// score == 0 means none of the images required by this pod are present on this
		// node or the total size of the images present is too small to be taken into further consideration.
		score = 0
	// If existing images' total size is larger than max, just make it highest priority.
	case sumSize >= maxImgSize:
		score = 10
	default:
		score = int((10 * (sumSize - minImgSize) / (maxImgSize - minImgSize)) + 1)
	}
	// Return which bucket the given size belongs to
	return score
}

其计算每个Node的Score算法为: score = int((10 * (sumSize - minImgSize) / (maxImgSize - minImgSize)) + 1)

其中: minImgSize int64 = 23 * mb, maxImgSize int64 = 1000 * mb, sumSize为Pod中定义的container Images' size 的总和

可见,Node上该Pod要求的容器镜像大小之和越大,得分越高,越有可能是目标Node。

“Predicates Policies有什么用”的内容就介绍到这里了,感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注亿速云网站,小编将为大家输出更多高质量的实用文章!

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