一、Kubernetes 调度器的设计逻辑与原理
在现代应用的部署和管理过程中，Kubernetes 开源项目提供了一套强健且可扩展的底层工具，其中最为关键的组件之一便是实现 Pod 调度的 Kubernetes 调度器。该组件根据特定的调度算法和策略，决定运行该 Pod 的最合适的节点，以此保证整个系统的高效运行和安全性。
1. Kubernetes调度器的整体架构和设计思路
- 整体架构： Kubernetes 调度器是一个独立的二进制程序，启动后会监控 API Server，根据 Pod 的情况进行调度。整体架构采用了 MVVM 设计模式，强调模型（Model）和视图（View）之间的解耦，使调度器更加易于维护和扩展。
- 设计思路：Kubernetes 调度器的设计首先重视高效，使用预选和优选两个层次的算法选出最合适的节点。同时，考虑到在并发场景下，调度决策可能存在并发冲突的情况，包括抢占调度机制，可以在必要时抢占低优先级的任务资源，优先进行高优先级的任务调度。
- 演进：自 Kubernetes 项目诞生至今，调度器的设计和实现也在不断演进和优化，比如引入了 Pod 拓扑分布约束，可以更灵活地处理各种 Pod 分布需求。
2. Kubernetes调度器核心设计的理解
Kubernetes调度器的核心设计包括从 Pod 的创建到执行的过程，以及 Pod 的详细调度过程，我们可以通过以下的表格予以详细理解：
| 阶段 | 功能 | 具体实现 |
|---|---|---|
| Pod 创建 | Pod 作为 Kubernetes 的最小调度单元，创建时需要指定所需的资源及约束等。 | 用户通过 API Server 提交 Pod Manifest，包括资源需求、健康检查、网络和存储配置等。 |
| 预选阶段 | 调度器从集群中选取能够满足 Pod 资源需求的节点。 | 调度器检查每个节点的剩余可用资源，通过一系列的筛选器（Predicates）过滤掉不符合条件的节点，这是一种删除式策略。 |
| 优选阶段 | 对预选过程中获得的候选节点进行打分，选出得分最高的节点。 | 调度器对符合条件的候选节点进行打分，通过一系列优选算法（Priorities）确定最佳节点，这是一种依赖优先级的策略。 |
二、Kubernetes调度器在高性能场景下的应用与挑战
Kubernetes调度器在大规模计算需求下发挥着重要作用，通过为计算任务匹配合适的资源，使其能够稳定高效地运行，并进一步提高资源使用密度。但同时，海量计算任务的调度、资源分配，以及高性能场景下对稳定性、效率和性能的高要求，给Kubernetes调度器带来了不小的挑战。
1. 高性能需求对Kubernetes调度器的挑战
在高性能场景下，Kubernetes调度器遇到的主要挑战包括：
- 资源稀缺性：随着计算需求的增多，资源不断减少，如何公平、高效的分配资源成为一大挑战。
- 任务多样性：不同的计算任务对资源的需求有着显著的差异，如何实现精细化调度，使得各类任务都能得到充分的资源支持，是另一个挑战。
- 系统复杂性：在大规模集群中，应对复杂的调度需求，保证系统稳定高效运行，需要调度器具有强大的能力。
2. Kubernetes调度器在高性能场景下的优化与实践
Kubernetes调度器通过队列调度、优先级调度、抢占、装箱、资源预留、拓扑调度等丰富的调度策略，提升系统应用性能。同时，各大公司为应对高性能场景，都有针对性的优化实践。
| 公司 | 优化实践 |
|---|---|
| 腾讯 | 推出了一款在Kubernetes 集群间迁移应用的调度插件crane-sheduler，基于prometheus 集群真实资源负载进行调度，将其应用于调度过程中的Filter |
| 美团 | 针对大规模集群管理的难题，设计了优秀且合理的集群调度系统，运用Kubernetes技术，进行大规模资源调度 |
| 腾讯 | 推出了一套高性能调度系统，提供队列调度、优先级调度、抢占、装箱、资源预留、拓扑调度等丰富的调度策略，在多种场景下提升应用性能 |
从这些实践可以看出，Kubernetes调度器，通过其灵活的调度策略，已经在高性能场景下发挥了巨大的作用。
三、高性能调度器在离线混部场景的设计与实现
离线混部场景是一种计算资源管理的场景，其中涵盖了大数据、转码、离线推理、训练等业务需求。由于这种场景的复杂性和计算密集型的特性，对其进行有效的调度有着至关重要的意义。因此，高性能调度器在离线混部场景的设计与实现就凸显出了极其重要的作用。
1. 离线混部场景的调度需求与痛点
理解和分析离线混部场景的调度需求和痛点是设计和实现高性能调度器的关键步骤。从实际业务出发，我们可以总结出以下几点痛点和需求：
- 复杂的业务需求：离线混部场景需要涵盖大数据、转码、离线推理、训练等多种业务，这使得调度过程需要能有效处理这些不同的业务需求。
- 计算资源的有效分配和隔离：离线混部场景的计算资源需求多变且强烈，需要调度器能够实现有效的资源分配和隔离，尤其是在多租户情况下的资源隔离。
- 系统间的联合调度问题：离线混部场景通常需要不同的系统进行配合，例如Kubernetes和Yarn等，这就需要调度器能够适应不同系统并进行联合管控。
2. Kubernetes高性能调度器在离线混部场景的应用实现
Kubernetes高性能调度器针对离线混部场景进行了深度优化，其中包括资源隔离和调度策略等方面的优化。
随着对于Kubernetes在离线混部场景应用的研究和解析，我们进行了以下的改进维度：
| 优化维度 | 优化描述 |
|---|---|
| 资源隔离 | 通过高性能调度器的优化，实现更强大的多租户资源隔离能力，保证了在复杂的场景下不同业务间的资源互不影响。 |
| 混部调度系统设计 | 构建了“零侵入”的混部调度系统，对Kubernetes平台无需修改，降低了系统复杂度和维护成本。 |
| 调度策略 | 构建了更为丰富的调度策略，有效应对多元化的业务需求，提供源源不断的算力供给。 |
以上是Kubernetes高性能调度器在离线混部场景中的核心应用实现。对于每一个维度，都将根据实际业务需求和场景进行深度优化，以期待能提供更优的服务。
四、Kubernetes资源调度算法的改进
Kubernetes资源调度算法对集群内容器化应用程序的运行进行优化，提供改进的可移植性、安全性、资源利用、部署和扩展、集成和互操作性等优点，但还有改进空间。其预选和优选过程已经有所改进，在优选过程中不仅改变了资源利用率计算方式，更增添了网络利用率作为新的衡量指标。这些新动向均助力提升整个系统的资源利用率及性能。具体改进方向则与Kubernetes资源调度器的问题及业务逻辑有关。
1. Kubernetes资源调度算法中的预选和优选过程
预选和优选为Kubernetes资源调度算法的关键步骤，不同负责资源匹配和评估。经过改进，现在的预选和优选过程加入了一系列新功能：
- 预选过程: 对于集群中的每一个Pod，调度器首先找出所有可调度节点，进行初步匹配。
- 优选过程: 对通过预选的节点进行打分，然后选出得分最高的Node以运行Pod。在这个过程中，新的考量因素如网络利用率被加入评估体系，使得新的资源利用率计算方式更为全面准确。
- 新特性: 扩展了Kubernetes性能指标，增加了带宽、磁盘、IO速率等3种指标，以达成更精细的评估。
2. Kubernetes资源调度算法的改进方向
对于Kubernetes资源调度算法，仍存在改进空间。以下内容对算法存在的问题和改进的方向进行深入探讨：
| 问题 | 改进方向 |
|---|---|
| 默认调度策略存在节点单一资源性能问题 | 提出新的优化策略，降低集群节点的单一性能压力 |
| 基础单体调度器在性能和吞吐量上受限 | 提出全新的分布式调度框架，相对于基础单块设计进行改进，提高系统的性能和吞吐量 |
| 现有算法的资源调度效率与精确度受限 | 加强资源调度器的业务逻辑判断，提升调度效率与准确度 |
这些改进均有助于提高系统的资源利用率和整体性能，未来可能有更多的改进方向。
Kubernetes 高性能调度器设计与实现的常见问答Q&A
Q: 什么是Kubernetes调度器?
A: Kubernetes调度器是一个关键的组件，负责分配集群中的工作负载（如Pods）到合适的节点执行。它考虑一系列因素，如工作负载的资源需求、硬件/软件/策略约束、负载均衡、数据位置等，来确保Pods的高效和可靠运行。
- 预选过程：调度器从集群中选取一批满足Pod运行要求的节点作为候选。
- 优选过程：对预选出的候选节点进行打分，选取得分最高的节点来运行Pod。
- 绑定：一旦节点选定，调度器就会在选定的节点上启动Pod的运行过程。
Q: Kubernetes调度器如何进行设计和实现？
A: Kubernetes调度器的设计和实现主要源于它的调度模型，通常包括两阶段：预选（Filter）和优选（Score）。在预选阶段，调度器筛出能满足待调度Pod需求的节点，然后在优选阶段对候选节点进行打分，分数最高的节点作为该Pod的运行位置。
- 调度器架构：调度器是一个独立的程序，在每次需要调度时，都会根据Pod的调度策略计算出最佳的节点。
- 预选设计：调度器根据Pod的资源需求（如CPU和内存）和约束（例如，节点亲和性、反亲和性、污点和容忍度）筛选出可用节点。
- 优选设计：预选阶段之后，调度器将对候选节点进行打分，打分依据多种因素如资源利用率、负载均衡等。
- 绑定过程：将Pod与选定的节点关联起来，开始在该节点上运行Pod。
Q: 在并发场景下，Kubernetes调度器如何保证高性能和安全性？
A: 对于并发场景，Kubernetes调度器采用预选和优选算法选择最合适的节点，但在并发场景下可能会遇到多个Pod绑定到相同节点的问题。为了解决这个问题，一种常见的方式是使用自定义调度器或对默认调度器进行优化。
- 自定义调度器：可以针对特定的场景和需求设计和实现自定义调度器，并和Kubernetes原生调度器一起工作。这样可以更灵活地处理并发以及其他特定的需求。
- 默认调度器优化：针对并发问题，Kubernetes社区也不断对默认调度器进行优化，比如引入Pod优先级和抢占机制，对资源预留和限制进行动态调整等。
Q: 有哪些Kubernetes的高级调度特性？
A: Kubernetes提供了许多高级调度特性，如队列调度、优先级调度、抢占、装箱、资源预留、拓扑调度等。这些特性可进一步提升调度的性能和效率。
- 队列调度：通过将Pods分配到具有不同优先级的队列中，来实现不同优先级的Pods的公平调度。
- 优先级调度：在资源有限的情况下，高优先级的Pods可以优先得到调度。
- 抢占：当无法为高优先级的Pod分配资源时，可以抢占低优先级的Pod的资源。
- 装箱调度：尽可能地让Pods在较少的节点上运行，有助于节省资源、降低成本。
- 资源预留：可以为特定的服务或应用预留资源，保障关键服务的正常运行。
Q: 在离线混部场景中，Kubernetes调度器是如何工作的？
A: 在离线混部场景中，如大数据Spark场景、转码、离线推理等，Kubernetes可以担任在线和离线服务的调度需求。在离线混部场景中，Kubernetes调度器需要处理计算性能不同的Pod，如CPU密集型和IO密集型。
- 离线任务调度：对于可接受更高任务延迟的离线任务，如大数据处理和机器学习训练，调度器可以将其部署在资源空闲的节点。
- 在线任务调度：在线任务对延迟有严格要求，调度器需要祛除有足够资源的节点并在必要时保证资源的隔离，以免被离线任务抢占资源。
- 资源隔离：在大规模集群中，一种常用的提高资源利用率的方法是允许在线任务和离线任务混部在同一节点。隔离策略保证在线任务对资源的优先访问。
