作者：王慶璨 張凱

前言

Kubernetes已經(jīng)成為目前事實(shí)標(biāo)準(zhǔn)上的容器集群管理平臺。它為容器化應(yīng)用提供了自動化部署、運(yùn)維、資源調(diào)度等全生命周期管理功能。經(jīng)過3年多的快速發(fā)展，Kubernetes在穩(wěn)定性、擴(kuò)展性和規(guī)模化方面都有了長足進(jìn)步。 尤其是Kubernetes控制平面的核心組件日臻成熟。而作為決定容器能否在集群中運(yùn)行的調(diào)度器Kube-scheduler，更是由于長久以來表現(xiàn)穩(wěn)定，且已能滿足大部分Pod調(diào)度場景，逐漸不被開發(fā)人員特別關(guān)注。

伴隨著Kubernetes在公有云以及企業(yè)內(nèi)部IT系統(tǒng)中廣泛應(yīng)用，越來越多的開發(fā)人員嘗試使用Kubernetes運(yùn)行和管理Web應(yīng)用和微服務(wù)以外的工作負(fù)載。典型場景包括機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練任務(wù)，高性能計(jì)算作業(yè)，基因計(jì)算工作流，甚至是傳統(tǒng)的大數(shù)據(jù)處理任務(wù)。此外，Kubernetes集群所管理的資源類型也愈加豐富，不僅有GPU，TPU和FPGA，RDMA高性能網(wǎng)絡(luò)，還有針對領(lǐng)域任務(wù)的各種定制加速器，比如各種AI芯片，NPU，視頻編解碼器等。開發(fā)人員希望在Kubernetes集群中能像使用CPU和內(nèi)存那樣簡單地聲明式使用各種異構(gòu)設(shè)備。

總的來說，圍繞Kubernetes構(gòu)建一個(gè)容器服務(wù)平臺，統(tǒng)一管理各種新算力資源，彈性運(yùn)行多種類型應(yīng)用，最終把服務(wù)按需交付到各種運(yùn)行環(huán)境（包括公共云、數(shù)據(jù)中心、邊緣節(jié)點(diǎn)，甚至是終端設(shè)備），已然成為云原生技術(shù)的發(fā)展趨勢。

阿里云容器服務(wù)團(tuán)隊(duì)結(jié)合多年Kubernetes產(chǎn)品化與客戶支持經(jīng)驗(yàn)，對Kube-scheduler進(jìn)行了大量擴(kuò)展和改進(jìn)，逐步使其在多種場景下依然能穩(wěn)定、高效地調(diào)度復(fù)雜工作負(fù)載類型。

《進(jìn)擊的Kubernetes調(diào)度系統(tǒng)》系列文章將把我們的經(jīng)驗(yàn)、技術(shù)思考和實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)全面地展現(xiàn)給Kubernetes用戶和開發(fā)者，期望幫助大家更好地了解Kubernetes調(diào)度系統(tǒng)的強(qiáng)大能力和未來發(fā)展方向。

早期方案

首先，讓我們來了解一下Kubernetes社區(qū)都有過哪些提升調(diào)度器擴(kuò)展能力的方案。

要統(tǒng)一管理和調(diào)度異構(gòu)資源與更多復(fù)雜工作負(fù)載類型，首先面對挑戰(zhàn)的就是Kube-scheduler。在Kubernetes社區(qū)里關(guān)于提升調(diào)度器擴(kuò)展能力的討論一直不斷。sig-scheduling給出的判斷是，越多功能加入，使得調(diào)度器代碼量龐大，邏輯復(fù)雜，導(dǎo)致維護(hù)的難度越來越大，很多bug難以發(fā)現(xiàn)、處理。而對于使用了自定義調(diào)度的用戶來說，跟上每一次調(diào)度器功能更新，都充滿挑戰(zhàn)。

在阿里云，我們的用戶遇到了同樣的挑戰(zhàn)。Kubernetes原生調(diào)度器循環(huán)處理單個(gè)Pod容器的固定邏輯，無法及時(shí)、簡單地支持用戶在不同場景的需求。所以針對特定的場景，我們會基于原生Kube-scheduler擴(kuò)展自己的調(diào)度策略。

最初對于Kube-scheduler進(jìn)行擴(kuò)展的方式主要有兩種，一種是調(diào)度器擴(kuò)展（Scheduler Extender）， 另外一種是多調(diào)度器（Multiple schedulers）。接下來我們對這兩種方式分別進(jìn)行介紹和對比。

Scheduler Extender

社區(qū)最初提供的方案是通過Extender的形式來擴(kuò)展scheduler。Extender是外部服務(wù)，支持Filter、Preempt、Prioritize和Bind的擴(kuò)展，scheduler運(yùn)行到相應(yīng)階段時(shí)，通過調(diào)用Extender注冊的webhook來運(yùn)行擴(kuò)展的邏輯，影響調(diào)度流程中各階段的決策結(jié)果。


以Filter階段舉例，執(zhí)行過程會經(jīng)過2個(gè)階段:

scheduler會先執(zhí)行內(nèi)置的Filter策略，如果執(zhí)行失敗的話，會直接標(biāo)識Pod調(diào)度失敗。

如何內(nèi)置的Filter策略執(zhí)行成功的話，scheduler通過Http調(diào)用Extender注冊的webhook, 將調(diào)度所需要的Pod和Node的信息發(fā)送到到Extender，根據(jù)返回filter結(jié)果，作為最終結(jié)果。
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我們可以發(fā)現(xiàn)Extender存在以下問題:

調(diào)用Extender的接口是HTTP請求，受到網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的影響，性能遠(yuǎn)低于本地的函數(shù)調(diào)用。同時(shí)每次調(diào)用都需要將Pod和Node的信息進(jìn)行marshaling和unmarshalling的操作，會進(jìn)一步降低性能。

用戶可以擴(kuò)展的點(diǎn)比較有限，位置比較固定，無法支持靈活的擴(kuò)展，例如只能在執(zhí)行完默認(rèn)的Filter策略后才能調(diào)用。

基于以上介紹，Extender的方式在集群規(guī)模較小，調(diào)度效率要求不高的情況下，是一個(gè)靈活可用的擴(kuò)展方案，但是在正常生產(chǎn)環(huán)境的大型集群中，Extender無法支持高吞吐量，性能較差。

Multiple schedulers

Scheduler在Kubernetes集群中其實(shí)類似于一個(gè)特殊的Controller，通過監(jiān)聽Pod和Node的信息，給Pod挑選最佳的節(jié)點(diǎn)，更新Pod的spec.NodeName的信息來將調(diào)度結(jié)果同步到節(jié)點(diǎn)。所以對于部分有特殊的調(diào)度需求的用戶，有些開發(fā)者通過自研Custom Scheduler來完成以上的流程，然后通過和default scheduler同時(shí)部署的方式，來支持自己特殊的調(diào)度需求。

Custom Scheduler會存在一下問題：

如果與default scheduler同時(shí)部署，因?yàn)槊總€(gè)調(diào)度器所看到的資源視圖都是全局的，所以在調(diào)度決策中可能會在同一時(shí)刻在同一個(gè)節(jié)點(diǎn)資源上調(diào)度不同的Pod，導(dǎo)致節(jié)點(diǎn)資源沖突的問題。

有些用戶將調(diào)度器所能調(diào)度的資源通過Label劃分不同的池子，可以避免資源沖突的現(xiàn)象出現(xiàn)。但是這樣又會導(dǎo)致整體集群資源利用率的下降。

有些用戶選擇通過完全自研的方式來替換default scheduler，這種會帶來比較高的研發(fā)成本，以及Kubernetes版本升級后可能存在的兼容性問題。

Scheduler Extender的性能較差可是維護(hù)成本較小，Custom Scheduler的研發(fā)和維護(hù)的成本特別高但是性能較好，這種情況是開發(fā)者面臨這種兩難處境。這時(shí)候Kubernetes Scheduling Framework V2橫空出世，給我們帶來魚和熊掌可以兼得的方案。

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新一代調(diào)度框架 Scheduling Framework之解析

社區(qū)也逐漸的發(fā)現(xiàn)開發(fā)者所面臨的困境，為了解決如上問題，使Kube-scheduler擴(kuò)展性更好、代碼更簡潔，社區(qū)從Kubernetes 1.16版本開始, 構(gòu)建了一種新的調(diào)度框架Kubernetes Scheduling Framework的機(jī)制。

Scheduling Framework在原有的調(diào)度流程中, 定義了豐富擴(kuò)展點(diǎn)接口，開發(fā)者可以通過實(shí)現(xiàn)擴(kuò)展點(diǎn)所定義的接口來實(shí)現(xiàn)插件，將插件注冊到擴(kuò)展點(diǎn)。Scheduling Framework在執(zhí)行調(diào)度流程時(shí)，運(yùn)行到相應(yīng)的擴(kuò)展點(diǎn)時(shí)，會調(diào)用用戶注冊的插件，影響調(diào)度決策的結(jié)果。通過這種方式來將用戶的調(diào)度邏輯集成到Scheduling Framework中。

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Framework的調(diào)度流程是分為兩個(gè)階段scheduling cycle和binding cycle. scheduling cycle是同步執(zhí)行的，同一個(gè)時(shí)間只有一個(gè)scheduling cycle，是線程安全的。binding cycle是異步執(zhí)行的，同一個(gè)時(shí)間中可能會有多個(gè)binding cycle在運(yùn)行，是線程不安全的。

scheduling cycle

scheduling cycle是調(diào)度的核心流程，主要的工作是進(jìn)行調(diào)度決策，挑選出唯一的節(jié)點(diǎn)。

Queue sort

// QueueSortPlugin is an interface that must be implemented by "QueueSort" plugins. // These plugins are used to sort pods in the scheduling queue. Only one queue sort // plugin may be enabled at a time. type QueueSortPlugin interface {Plugin// Less are used to sort pods in the scheduling queue.Less(*PodInfo, *PodInfo) bool }

Scheduler中的優(yōu)先級隊(duì)列是通過heap實(shí)現(xiàn)的，我們可以在QueueSortPlugin中定義heap的比較函數(shù)來決定的排序結(jié)構(gòu)。但是需要注意的是heap的比較函數(shù)在同一時(shí)刻只有一個(gè)，所以QueueSort插件只能Enable一個(gè)，如果用戶Enable了2個(gè)則調(diào)度器啟動時(shí)會報(bào)錯(cuò)退出。下面是默認(rèn)的比較函數(shù)，可供參考。

// Less is the function used by the activeQ heap algorithm to sort pods. // It sorts pods based on their priority. When priorities are equal, it uses // PodQueueInfo.timestamp. func (pl *PrioritySort) Less(pInfo1, pInfo2 *framework.QueuedPodInfo) bool {p1 := pod.GetPodPriority(pInfo1.Pod)p2 := pod.GetPodPriority(pInfo2.Pod)return (p1 > p2) || (p1 == p2 && pInfo1.Timestamp.Before(pInfo2.Timestamp)) }

PreFilter

PreFilter在scheduling cycle開始時(shí)就被調(diào)用，只有當(dāng)所有的PreFilter插件都返回success時(shí)，才能進(jìn)入下一個(gè)階段，否則Pod將會被拒絕掉，標(biāo)識此次調(diào)度流程失敗。PreFilter類似于調(diào)度流程啟動之前的預(yù)處理，可以對Pod的信息進(jìn)行加工。同時(shí)PreFilter也可以進(jìn)行一些預(yù)置條件的檢查，去檢查一些集群維度的條件，判斷否滿足pod的要求。

Filter

Filter插件是scheduler v1版本中的Predicate的邏輯，用來過濾掉不滿足Pod調(diào)度要求的節(jié)點(diǎn)。為了提升效率，Filter的執(zhí)行順序可以被配置，這樣用戶就可以將可以過濾掉大量節(jié)點(diǎn)的Filter策略放到前邊執(zhí)行，從而減少后邊Filter策略執(zhí)行的次數(shù)，例如我們可以把NodeSelector的Filter放到第一個(gè)，從而過濾掉大量的節(jié)點(diǎn)。Node節(jié)點(diǎn)執(zhí)行Filter策略是并發(fā)執(zhí)行的，所以在同一調(diào)度周期中多次調(diào)用過濾器。

PostFilter

新的PostFilter的接口定義在1.19的版本會發(fā)布，主要是用于處理當(dāng)Pod在Filter階段失敗后的操作，例如搶占，Autoscale觸發(fā)等行為。

PreScore

PreScore在之前版本稱為PostFilter，現(xiàn)在修改為PreScore，主要用于在Score之前進(jìn)行一些信息生成。此處會獲取到通過Filter階段的節(jié)點(diǎn)列表，我們也可以在此處進(jìn)行一些信息預(yù)處理或者生成一些日志或者監(jiān)控信息。

Scoring

Scoring擴(kuò)展點(diǎn)是scheduler v1版本中Priority的邏輯，目的是為了基于Filter過濾后的剩余節(jié)點(diǎn)，根據(jù)Scoring擴(kuò)展點(diǎn)定義的策略挑選出最優(yōu)的節(jié)點(diǎn)。
Scoring擴(kuò)展點(diǎn)分為兩個(gè)階段：

打分：打分階段會對Filter后的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行打分，scheduler會調(diào)用所配置的打分策略

歸一化: 對打分之后的結(jié)構(gòu)在0-100之間進(jìn)行歸一化處理

Reserve

Reserve擴(kuò)展點(diǎn)是scheduler v1版本的assume的操作，此處會對調(diào)度結(jié)果進(jìn)行緩存，如果在后邊的階段發(fā)生了錯(cuò)誤或者失敗的情況，會直接進(jìn)入U(xiǎn)nreserve階段，進(jìn)行數(shù)據(jù)回滾。

Permit

Permit擴(kuò)展點(diǎn)是framework v2版本引入的新功能，當(dāng)Pod在Reserve階段完成資源預(yù)留之后，Bind操作之前，開發(fā)者可以定義自己的策略在Permit節(jié)點(diǎn)進(jìn)行攔截，根據(jù)條件對經(jīng)過此階段的Pod進(jìn)行allow、reject和wait的3種操作。allow表示pod允許通過Permit階段。reject表示pod被Permit階段拒絕，則Pod調(diào)度失敗。wait表示將Pod處于等待狀態(tài)，開發(fā)者可以設(shè)置超時(shí)時(shí)間。

binding cycle

binding cycle需要調(diào)用apiserver的接口，耗時(shí)較長，為了提高調(diào)度的效率，需要異步執(zhí)行，所以此階段線程不安全。

Bind

Bind擴(kuò)展點(diǎn)是scheduler v1版本中的Bind操作，會調(diào)用apiserver提供的接口，將pod綁定到對應(yīng)的節(jié)點(diǎn)上。

PreBind 和 PostBind

開發(fā)者可以在PreBind 和 PostBind分別在Bind操作前后執(zhí)行，這兩個(gè)階段可以進(jìn)行一些數(shù)據(jù)信息的獲取和更新。

UnReserve

UnReserve擴(kuò)展點(diǎn)的功能是用于清理到Reserve階段的的緩存，回滾到初始的狀態(tài)。當(dāng)前版本UnReserve與Reserve是分開定義的，未來會將UnReserve與Reserve統(tǒng)一到一起，即要求開發(fā)者在實(shí)現(xiàn)Reserve同時(shí)需要定義UnReserve，保證數(shù)據(jù)能夠有效的清理，避免留下臟數(shù)據(jù)。

實(shí)現(xiàn)自己的調(diào)度插件

scheduler-plugins

Kubernetes負(fù)責(zé)Kube-scheduler的小組sig-scheduling為了更好的管理調(diào)度相關(guān)的Plugin，新建了項(xiàng)目scheduler-plugins?來方便用戶管理不同的插件，用戶可以直接基于這個(gè)項(xiàng)目來定義自己的插件。接下來我們以其中的Qos的插件來為例，演示是如何開發(fā)自己的插件。

QoS的插件主要基于Pod的?QoS(Quality of Service) class?來實(shí)現(xiàn)的，目的是為了實(shí)現(xiàn)調(diào)度過程中如果Pod的優(yōu)先級相同時(shí)，根據(jù)Pod的Qos來決定調(diào)度順序，調(diào)度順序是: 1. Guaranteed (requests == limits) 2. Burstable (requests < limits) 3. BestEffort (requests and limits not set)

插件構(gòu)造

首先插件要定義插件的對象和構(gòu)造函數(shù)

// QoSSort is a plugin that implements QoS class based sorting. type Sort struct{}// New initializes a new plugin and returns it. func New(_ *runtime.Unknown, _ framework.FrameworkHandle) (framework.Plugin, error) {return &Sort{}, nil }

然后，根據(jù)我們插件要對應(yīng)的extention point來實(shí)現(xiàn)對應(yīng)的接口，Qos是作用于QueueSort的部分，所以我們要實(shí)現(xiàn)QueueSort接口的函數(shù)。如下所示，QueueSortPlugin接口只定義了一個(gè)函數(shù)Less，所以我們實(shí)現(xiàn)這個(gè)函數(shù)即可。

// QueueSortPlugin is an interface that must be implemented by "QueueSort" plugins. // These plugins are used to sort pods in the scheduling queue. Only one queue sort // plugin may be enabled at a time. type QueueSortPlugin interface {Plugin// Less are used to sort pods in the scheduling queue.Less(*PodInfo, *PodInfo) bool }

實(shí)現(xiàn)的函數(shù)如下。默認(rèn)的default QueueSort在比較的時(shí)候，首先比較優(yōu)先級，然后再比較pod的timestamp。我們重新定義了Less函數(shù)，在優(yōu)先級相同的情況下，通過比較Qos來決定優(yōu)先級。

// Less is the function used by the activeQ heap algorithm to sort pods. // It sorts pods based on their priority. When priorities are equal, it uses // PodInfo.timestamp. func (*Sort) Less(pInfo1, pInfo2 *framework.PodInfo) bool {p1 := pod.GetPodPriority(pInfo1.Pod)p2 := pod.GetPodPriority(pInfo2.Pod)return (p1 > p2) || (p1 == p2 && compQOS(pInfo1.Pod, pInfo2.Pod)) }func compQOS(p1, p2 *v1.Pod) bool {p1QOS, p2QOS := v1qos.GetPodQOS(p1), v1qos.GetPodQOS(p2)if p1QOS == v1.PodQOSGuaranteed {return true} else if p1QOS == v1.PodQOSBurstable {return p2QOS != v1.PodQOSGuaranteed} else {return p2QOS == v1.PodQOSBestEffort} }

插件注冊

我們在啟動的main函數(shù)中注冊自己定義的插件和相應(yīng)的構(gòu)造函數(shù)

// cmd/main.go func main() {rand.Seed(time.Now().UnixNano())command := app.NewSchedulerCommand(app.WithPlugin(qos.Name, qos.New),)if err := command.Execute(); err != nil {os.Exit(1)} }

代碼編譯

$ make

Scheduler啟動

kube-scheduler啟動時(shí)，配置./manifests/qos/scheduler-config.yaml中kubeconfig的路徑，啟動時(shí)傳入集群的kubeconfig文件以及插件的配置文件即可。

$ bin/kube-scheduler --kubeconfig=scheduler.conf --config=./manifests/qos/scheduler-config.yaml

至此，相信大家已經(jīng)通過我們的介紹和示例了解了Kubernetes Scheduling Framework的架構(gòu)和開發(fā)方法。

后續(xù)工作

Kubernetes Scheduling Framework作為調(diào)度器的新架構(gòu)方向，在可擴(kuò)展性和定制化方面進(jìn)步很大。基于此Kubernetes可以逐步承載更多類型的應(yīng)用負(fù)載了, 一個(gè)平臺一套IT架構(gòu)和技術(shù)堆棧的愿景向前演進(jìn)。同時(shí)為了更好的支持?jǐn)?shù)據(jù)計(jì)算類型的任務(wù)遷移到Kubernetes平臺中，我們也在努力將數(shù)據(jù)計(jì)算類型中常用Coscheduling／Gang Scheduling、Capacity Scheduling、Dominant Resource Fairness和多隊(duì)列管理等特性，通過Scheduling Framework的插件機(jī)制來融入到原生的Kube-scheduler中。
接下來，本系列文章將圍繞AI、大數(shù)據(jù)處理和高規(guī)格計(jì)算資源集群等場景，介紹我們是如何開發(fā)相應(yīng)調(diào)度器插件的。敬請期待。

原文鏈接
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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的进击的Kubernetes调度系统（一）：SchedulingFramework的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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