一、什么是自定义调度器
咱们先来说说啥是自定义调度器。在 Kubernetes 里，调度器就像是一个大管家，负责把 Pod 安排到合适的节点上去运行。默认的调度器能满足很多常见的需求，但有时候，咱们有一些特殊的要求，默认调度器就有点力不从心了。这时候，就需要咱们自己开发一个自定义调度器。
举个例子，假如你有一些对资源要求特别高的 Pod，默认调度器可能会把它们和其他普通 Pod 混在一起，这样就可能影响这些高要求 Pod 的性能。这时候，你就可以开发一个自定义调度器，专门把这些高要求 Pod 调度到资源更充足的节点上。
二、开发自定义调度器的步骤
1. 环境准备
要开发自定义调度器，首先得有一个 Kubernetes 集群。你可以在本地用 Minikube 搭建一个简单的集群，也可以用云服务商提供的 Kubernetes 服务。
接下来，你需要选择一种编程语言。比较常用的是 Go 语言，因为 Kubernetes 本身就是用 Go 写的，用 Go 开发调度器会更方便。
2. 编写调度器代码
下面是一个简单的 Go 语言示例，展示了如何开发一个自定义调度器：
// 技术栈：Go
package main
import (
"context"
"fmt"
"k8s.io/api/core/v1"
"k8s.io/apimachinery/pkg/labels"
"k8s.io/client-go/informers"
"k8s.io/client-go/kubernetes"
"k8s.io/client-go/tools/cache"
"k8s.io/client-go/tools/clientcmd"
"k8s.io/klog"
"k8s.io/kubernetes/pkg/scheduler/framework"
"k8s.io/kubernetes/pkg/scheduler/framework/plugins/defaultbinder"
"k8s.io/kubernetes/pkg/scheduler/framework/plugins/defaultpreemption"
"k8s.io/kubernetes/pkg/scheduler/framework/plugins/nodeaffinity"
"k8s.io/kubernetes/pkg/scheduler/framework/plugins/nodename"
"k8s.io/kubernetes/pkg/scheduler/framework/plugins/nodeports"
"k8s.io/kubernetes/pkg/scheduler/framework/plugins/noderesources"
"k8s.io/kubernetes/pkg/scheduler/framework/plugins/podtopologyspread"
"k8s.io/kubernetes/pkg/scheduler/framework/plugins/tainttoleration"
"k8s.io/kubernetes/pkg/scheduler/framework/runtime"
"k8s.io/kubernetes/pkg/scheduler/scheduler"
"k8s.io/kubernetes/pkg/scheduler/schedulerconfig"
"math/rand"
"time"
)
func main() {
// 加载 kubeconfig 文件
config, err := clientcmd.BuildConfigFromFlags("", clientcmd.RecommendedHomeFile)
if err != nil {
klog.Fatalf("Error building kubeconfig: %v", err)
}
// 创建客户端
clientset, err := kubernetes.NewForConfig(config)
if err != nil {
klog.Fatalf("Error creating clientset: %v", err)
}
// 创建共享的 informer factory
factory := informers.NewSharedInformerFactory(clientset, time.Minute)
// 定义调度器插件
registry := runtime.NewPluginRegistry()
registry.Register(nodename.Name, nodename.New)
registry.Register(noderesources.FitName, noderesources.NewFit)
registry.Register(noderesources.BalancedAllocationName, noderesources.NewBalancedAllocation)
registry.Register(tainttoleration.Name, tainttoleration.New)
registry.Register(nodeaffinity.Name, nodeaffinity.New)
registry.Register(podtopologyspread.Name, podtopologyspread.New)
registry.Register(nodeports.Name, nodeports.New)
registry.Register(defaultbinder.Name, defaultbinder.New)
registry.Register(defaultpreemption.Name, defaultpreemption.New)
// 创建调度器配置
schedulerConfig := &schedulerconfig.KubeSchedulerConfiguration{
Profiles: []schedulerconfig.KubeSchedulerProfile{
{
SchedulerName: "custom-scheduler",
Plugins: &schedulerconfig.Plugins{
Score: &schedulerconfig.PluginSet{
Enabled: []schedulerconfig.Plugin{
{Name: noderesources.FitName},
{Name: noderesources.BalancedAllocationName},
},
Disabled: []schedulerconfig.Plugin{
{Name: "*"},
},
},
},
},
},
}
// 创建调度器
sched, err := scheduler.New(
clientset,
factory,
registry,
scheduler.WithProfiles(schedulerConfig.Profiles...),
)
if err != nil {
klog.Fatalf("Error creating scheduler: %v", err)
}
// 启动 informer
stopCh := make(chan struct{})
factory.Start(stopCh)
if !cache.WaitForCacheSync(stopCh, factory.Core().V1().Pods().Informer().HasSynced) {
klog.Fatalf("Timed out waiting for caches to sync")
}
// 启动调度器
go sched.Run(stopCh)
// 模拟调度 Pod
for {
pod := &v1.Pod{
ObjectMeta: v1.ObjectMeta{
Name: fmt.Sprintf("pod-%d", rand.Intn(1000)),
},
Spec: v1.PodSpec{
Containers: []v1.Container{
{
Name: "nginx",
Image: "nginx:1.14.2",
},
},
SchedulerName: "custom-scheduler",
},
}
_, err := clientset.CoreV1().Pods("default").Create(context.TODO(), pod, v1.CreateOptions{})
if err != nil {
klog.Errorf("Error creating pod: %v", err)
}
time.Sleep(5 * time.Second)
}
}
在这个示例中，我们创建了一个自定义调度器，它会随机创建一些 Pod 并使用自定义调度器进行调度。
3. 部署自定义调度器
把写好的调度器代码打包成 Docker 镜像，然后在 Kubernetes 集群中部署。可以使用 Deployment 来部署调度器，示例如下：
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: custom-scheduler
namespace: kube-system
spec:
replicas: 1
selector:
matchLabels:
app: custom-scheduler
template:
metadata:
labels:
app: custom-scheduler
spec:
serviceAccountName: custom-scheduler
containers:
- name: custom-scheduler
image: your-custom-scheduler-image:latest
args:
- --config=/etc/kubernetes/scheduler-config.yaml
volumeMounts:
- name: config-volume
mountPath: /etc/kubernetes
volumes:
- name: config-volume
configMap:
name: custom-scheduler-config
三、自定义调度器的应用场景
1. 资源隔离
就像前面说的，如果你有一些对资源要求特别高的 Pod，比如大数据处理任务或者机器学习训练任务，你可以开发一个自定义调度器，把这些 Pod 调度到专门的节点上，避免和其他普通 Pod 竞争资源。
2. 特殊硬件支持
有些 Pod 需要特殊的硬件支持，比如 GPU。你可以开发一个自定义调度器，专门把这些需要 GPU 的 Pod 调度到有 GPU 的节点上。
3. 业务逻辑定制
根据业务需求，你可以开发一个自定义调度器，实现一些特殊的调度逻辑。比如，你可以根据 Pod 的优先级、节点的负载情况等因素来进行调度。
四、自定义调度器的技术优缺点
优点
- 灵活性高：可以根据自己的需求定制调度逻辑，满足各种特殊要求。
- 性能优化：可以针对特定的应用场景进行优化，提高资源利用率和应用性能。
- 业务适配：更好地适应业务需求，提高业务的稳定性和可靠性。
缺点
- 开发成本高：需要有一定的技术能力和对 Kubernetes 调度机制的深入理解。
- 维护难度大：自定义调度器的代码需要不断维护和更新，以适应 Kubernetes 版本的升级和业务需求的变化。
- 兼容性问题：可能会和 Kubernetes 的其他组件产生兼容性问题，需要进行额外的测试和调试。
五、自定义调度器开发中的问题处理
1. 调度失败问题
有时候，自定义调度器可能会出现调度失败的情况。这可能是因为节点资源不足、调度规则不匹配等原因。解决方法是检查节点资源情况，调整调度规则，或者增加节点资源。
2. 性能问题
如果自定义调度器的性能不佳，可能会影响整个集群的性能。可以通过优化调度算法、减少不必要的计算等方式来提高性能。
3. 兼容性问题
自定义调度器可能会和 Kubernetes 的其他组件产生兼容性问题。在开发过程中，要进行充分的测试，确保调度器和其他组件能够正常工作。
六、注意事项
- 代码质量：自定义调度器的代码要保证质量，遵循良好的编程规范，便于维护和扩展。
- 安全问题：要注意调度器的安全问题，避免出现安全漏洞。
- 版本兼容性：要确保自定义调度器和 Kubernetes 的版本兼容，避免出现兼容性问题。
七、文章总结
自定义调度器在 Kubernetes 中是一个非常有用的功能，它可以让我们根据自己的需求定制调度逻辑，满足各种特殊的应用场景。开发自定义调度器需要一定的技术能力和对 Kubernetes 调度机制的深入理解，同时要注意处理开发过程中可能出现的问题。通过合理使用自定义调度器，我们可以提高集群的资源利用率和应用性能，更好地适应业务需求。
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