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= Kubernetes调度器扩展 =

== 介绍 ==
Kubernetes调度器（Scheduler）是Kubernetes控制平面的核心组件之一，负责将Pod分配到集群中的合适节点上运行。默认的调度器使用预定义的策略（如资源请求、节点亲和性等）进行调度决策。然而，在某些场景下，用户可能需要自定义调度逻辑以满足特定需求，这时就需要通过'''Kubernetes调度器扩展'''来实现。

Kubernetes调度器扩展允许开发者在不修改核心调度器代码的情况下，通过插件或扩展点（Extension Points）来增强或替换默认的调度行为。常见的扩展方式包括：
* '''调度器插件（Scheduler Plugins）'''：通过实现Kubernetes调度框架（Scheduling Framework）定义的接口来扩展调度逻辑。
* '''自定义调度器（Custom Scheduler）'''：完全替代默认调度器，实现独立的调度逻辑。
* '''调度器配置（Scheduler Configuration）'''：通过调整调度器配置文件启用或禁用内置插件。

本文将重点介绍调度器插件和自定义调度器的实现方式。

== 调度器插件（Scheduling Framework） ==
Kubernetes的调度框架（Scheduling Framework）提供了一组扩展点，允许开发者通过插件干预调度流程的各个阶段。以下是主要的扩展点：
* '''PreFilter'''：在过滤节点前执行，用于预处理Pod或检查条件。
* '''Filter'''：排除不符合条件的节点。
* '''PostFilter'''：当没有可用节点时执行（例如触发抢占逻辑）。
* '''PreScore'''：在评分前预处理节点。
* '''Score'''：为节点打分。
* '''Reserve'''：在绑定前保留资源。
* '''Permit'''：允许或拒绝Pod绑定。
* '''PreBind'''和'''PostBind'''：在绑定前后执行额外操作。

=== 示例：实现一个简单的调度器插件 ===
以下是一个通过调度器插件实现节点标签匹配的示例：

<syntaxhighlight lang="go">
package main

import (
	"context"
	"fmt"
	"k8s.io/kubernetes/pkg/scheduler/framework"
)

// 定义插件名称
const Name = "NodeLabelMatch"

type NodeLabelMatch struct {
	handle framework.Handle
}

func (n *NodeLabelMatch) Name() string {
	return Name
}

// Filter扩展点实现：检查节点是否包含特定标签
func (n *NodeLabelMatch) Filter(ctx context.Context, state *framework.CycleState, pod *v1.Pod, nodeInfo *framework.NodeInfo) *framework.Status {
	if nodeInfo.Node().Labels["allow-special-pods"] != "true" {
		return framework.NewStatus(framework.Unschedulable, "Node does not allow special pods")
	}
	return nil
}

// 插件构造函数
func New(_ runtime.Object, h framework.Handle) (framework.Plugin, error) {
	return &NodeLabelMatch{handle: h}, nil
}
</syntaxhighlight>

=== 配置调度器使用插件 ===
在调度器配置文件中启用插件：
<syntaxhighlight lang="yaml">
apiVersion: kubescheduler.config.k8s.io/v1beta3
kind: KubeSchedulerConfiguration
profiles:
  - schedulerName: default-scheduler
    plugins:
      filter:
        enabled:
          - name: NodeLabelMatch
</syntaxhighlight>

== 自定义调度器 ==
如果默认调度框架无法满足需求，可以开发完全独立的调度器。自定义调度器需要实现以下功能：
1. 监听未调度的Pod（`pod.spec.nodeName`为空）。
2. 根据自定义逻辑选择节点。
3. 将绑定信息提交给API Server。

=== 示例：自定义调度器伪代码 ===
<syntaxhighlight lang="python">
from kubernetes import client, watch

def schedule_pod(pod, nodes):
    # 自定义调度逻辑：选择资源最充足的节点
    best_node = max(nodes, key=lambda n: n.status.allocatable['cpu'])
    return best_node.metadata.name

v1 = client.CoreV1Api()
w = watch.Watch()
for event in w.stream(v1.list_pod_for_all_namespaces):
    if event['object'].spec.node_name is None:
        nodes = v1.list_node().items
        target_node = schedule_pod(event['object'], nodes)
        binding = client.V1Binding(
            target=client.V1ObjectReference(
                kind="Node",
                name=target_node
            )
        )
        v1.create_namespaced_pod_binding(
            name=event['object'].metadata.name,
            namespace=event['object'].metadata.namespace,
            body=binding
        )
</syntaxhighlight>

== 实际应用场景 ==
=== 场景1：GPU资源调度 ===
在机器学习场景中，集群可能包含带有GPU的节点。通过调度器扩展可以实现：
* 检查节点是否有空闲GPU（通过节点标签或资源度量）。
* 优先将GPU任务调度到具有特定型号GPU的节点。

=== 场景2：多租户隔离 ===
在SaaS平台中，可以通过调度器插件确保：
* 租户A的Pod只能调度到标记为`tenant=a`的节点。
* 使用`PreFilter`检查Pod注释中的租户信息。

== 性能考虑 ==
调度器扩展可能影响调度性能，需注意：
* 避免在插件中执行耗时的操作（如网络请求）。
* 复杂评分逻辑可能增加调度延迟。
* 可通过并发评估和缓存优化性能。

== 数学原理（高级主题） ==
调度问题可建模为优化问题。例如，资源均衡调度可表示为：
<math>
\underset{x}{\text{minimize}} \sum_{i=1}^{n} \left( \frac{\sum_{j=1}^{m} r_{ij} x_{ij}}{C_i} - \mu \right)^2
</math>
其中：
* <math>x_{ij}</math>：Pod j是否调度到节点i
* <math>r_{ij}</math>：Pod j在节点i上的资源请求
* <math>C_i</math>：节点i的总资源
* <math>\mu</math>：集群平均利用率

== 总结 ==
Kubernetes调度器扩展提供了强大的灵活性，可以适应各种定制化调度需求。对于大多数用户，调度器插件是平衡功能和复杂性的最佳选择；而需要完全控制调度逻辑的场景则适合开发自定义调度器。实际实施时应充分考虑性能影响和与现有系统的兼容性。

== 参见 ==
* Kubernetes官方文档：Scheduling Framework
* 调度器性能调优指南
* 高级调度模式（如批调度、容量调度）

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