简介
scheduler 是 kubernetes 的调度器，主要的任务是把定义的 pod 分配到集群的节点上。听起来非常简单，但有很多要考虑的问题：
- 公平：如何保证每个节点都能被分配资源
- 资源高效利用：集群所有资源最大化被使用
- 效率：调度的性能要好，能够尽快地对大批量的 pod 完成调度工作
- 灵活：允许用户根据自己的需求控制调度的逻辑
sheduler 是作为单独的程序运行的，启动之后会一直坚挺 API Server，获取 PodSpec.NodeName 为空的 pod，对每个 pod 都会创建一个 binding，表明该 pod 应该放到哪个节点上。
参数说明
Scheduler 的参数是相对因为比较少的，因为它做的事情比较清晰，而且需要配置的地方比较少。下面是常见的参数列表和解释（不同版本 kubernetes 提供的参数可能会有出入，请以实际为准）：
| 参数 | 意思 | 默认值 |
|---|---|---|
| –address | 监听地址 | “0.0.0.0” |
| –port | 调度器监听的端口 | 10251 |
| –algorithm-provider | 提供调度算法的对象 | “DefaultProvider” |
| –master | kubernetes API Server 的 HTTP API 地址 | |
| –profiling | 是否开启 profiling，开启后可以在 host:port/debug/pprof 访问 profile 信息 |
true |
| –scheduler-name | 调度器名称，用来唯一确定该调度器 | “default-scheduler” |
| –kube-api-burst | 和 API Server 通信的时候最大 burst 值 | 100 |
| –kube-api-qps | 和 API Server 通信的时候 QPS 值 | 50 |
| –log_dir | 日志保存的目录 | |
| –policy-config-file | json 配置文件，用来指定调度器的 filters 和 priorities，可以参考 examples/scheduler-policy-config.json 文件 |
安装和使用
scheduler 的安装比较简单，它重要的参数就是 master 的 ip 地址，也是唯一必须指定的地址：
/opt/kubernetes/bin/kube-scheduler \
--logtostderr=false \
--v=4 \
--log_dir=/var/log/kubernetes \
--master=172.17.8.100:8080
运行之后，我们可以创建 pod 来测试。前一篇文章我们讲到需要手动指定 pod 要放到哪台 node 上，这次就不需要我们来做了，因为调度系统帮我们自动完成了这个步骤。来看看配置文件：
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: nginx-server
spec:
containers:
- name: nginx-server
image: 172.16.1.41:5000/nginx
ports:
- containerPort: 80
volumeMounts:
- mountPath: /var/log/nginx
name: nginx-logs
- name: log-output
image: 172.16.1.41:5000/busybox
command:
- bin/sh
args: [-c, 'tail -f /logdir/access.log']
volumeMounts:
- mountPath: /logdir
name: nginx-logs
volumes:
- name: nginx-logs
emptyDir: {}
这里我们没有指定 pod 的 nodeName 属性，创建看看：
# kubectl create -f nginx-log.yml
等一段时间，可以使用 kubectl describe pod 来查看 pod 的信息，在输出的最后部分的事件列表中，我们可以看到第一条就是调度信息。下面这条记录说明了调度的时间，使用的调度器（default-scheduler），以及调度的最终结果（172.17.8.101）：
Events:
FirstSeen LastSeen Count From SubObjectPath Type Reason Message
--------- -------- ----- ---- ------------- -------- ------ -------
11m 11m 1 {default-scheduler } Normal Scheduled Successfully assigned nginx-server to 172.17.8.101
11m 11m 1 {kubelet 172.17.8.101} spec.containers{nginx-server} Normal Pulling pulling image "172.16.1.41:5000/library/nginx"
......
NOTE：这篇文章运行的实体都是 pod，但是实际上 ReplicationController（1.5 之后的版本更名为 ReplicaSet） 在实际更常用，我们会在后面的文章介绍。
调度过程
调度分为几个部分：首先是过滤掉不满足条件的节点，这个过程称为 predicate；然后对通过的节点按照优先级排序，这个是 priority；最后从中选择优先级最高的节点。如果中间任何一步骤有错误，就直接返回错误。
predicate 有一系列的算法可以使用：
PodFitsResources：节点上剩余的资源是否大于 pod 请求的资源PodFitsHost：如果 pod 指定了 NodeName，检查节点名称是否和 NodeName 匹配PodFitsHostPorts：节点上已经使用的 port 是否和 pod 申请的 port 冲突PodSelectorMatches：过滤掉和 pod 指定的 label 不匹配的节点NoDiskConflict：已经 mount 的 volume 和 pod 指定的 volume 不冲突，除非它们都是只读
如果在 predicate 过程中没有合适的节点，pod 会一直在 pending 状态，不断重试调度，直到有节点满足条件。经过这个步骤，如果有多个节点满足条件，就继续 priorities 过程：
按照优先级大小对节点排序。
优先级由一系列键值对组成，键是该优先级项的名称，值是它的权重（该项的重要性）。这些优先级选项包括：
LeastRequestedPriority：通过计算 CPU 和 Memory 的使用率来决定权重，使用率越低权重越高。换句话说，这个优先级指标倾向于资源使用比例更低的节点BalancedResourceAllocation：节点上 CPU 和 Memory 使用率越接近，权重越高。这个应该和上面的一起使用，不应该单独使用ImageLocalityPriority：倾向于已经有要使用镜像的节点，镜像总大小值越大，权重越高
通过算法对所有的优先级项目和权重进行计算，得出最终的结果。
自定义调度器
除了 kubernetes 自带的调度器，你也可以编写自己的调度器。通过 spec:schedulername 参数指定调度器的名字，可以为 pod 选择某个调度器进行调度。
比如下面的 pod 选择 my-scheduler 进行调度，而不是默认的 default-scheduler：
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: annotation-second-scheduler
labels:
name: multischeduler-example
spec:
schedulername: my-scheduler
containers:
- name: pod-with-second-annotation-container
image: gcr.io/google_containers/pause:2.0
调度器的编写请参考 kubernetes 默认调度器的实现，最核心的内容就是读取 apiserver 中 pod 的值，根据特定的算法找到合适的 node，然后把调度结果会写到 apiserver。
