简介： 阿里云容器服务团队结合多年 Kubernetes 产品与客户支持经验，对 Kube-scheduler 进行了大量优化和扩展，逐步使其在不同场景下依然能稳定、高效地调度各种类型的复杂工作负载。《进击的 Kubernetes 调度系统》系列文章将把我们的经验、技术思考和实现细节全面地展现给 Kubernetes 用户和开发者，期望帮助大家更好地了解 Kubernetes 调度系统的强大能力和未来发展方向。
作者 | 王庆璨（阿里云技术专家）、张凯（阿里云高级技术专家）
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导读：阿里云容器服务团队结合多年 Kubernetes 产品与客户支持经验，对 Kube-scheduler 进行了大量优化和扩展，逐步使其在不同场景下依然能稳定、高效地调度各种类型的复杂工作负载。《进击的 Kubernetes 调度系统》系列文章将把我们的经验、技术思考和实现细节全面地展现给 Kubernetes 用户和开发者，期望帮助大家更好地了解 Kubernetes 调度系统的强大能力和未来发展方向。
前言
Kubernetes 已经成为目前事实标准上的容器集群管理平台。它为容器化应用提供了自动化部署、运维、资源调度等全生命周期管理功能。经过 3 年多的快速发展，Kubernetes 在稳定性、扩展性和规模化方面都有了长足进步。尤其是 Kubernetes 控制平面的核心组件日臻成熟。而作为决定容器能否在集群中运行的调度器 Kube-scheduler，更是由于长久以来表现稳定，且已能满足大部分 Pod 调度场景，逐渐不被开发人员特别关注。
伴随着 Kubernetes 在公有云以及企业内部 IT 系统中广泛应用，越来越多的开发人员尝试使用 Kubernetes 运行和管理 Web 应用和微服务以外的工作负载。典型场景包括机器学习和深度学习训练任务，高性能计算作业，基因计算工作流，甚至是传统的大数据处理任务。此外，Kubernetes 集群所管理的资源类型也愈加丰富，不仅有 GPU，TPU 和 FPGA，RDMA 高性能网络，还有针对领域任务的各种定制加速器，比如各种 AI 芯片，NPU，视频编解码器等。开发人员希望在 Kubernetes 集群中能像使用 CPU 内存那样简单地声明和使用各种异构设备。
总的来说，围绕 Kubernetes 构建一个容器服务平台，统一管理各种新算力资源，弹性运行多种类型应用，最终把服务按需交付到各种运行环境（包括公共云、数据中心、边缘节点，甚至是终端设备），已然成为云原生技术的发展趋势。
早期方案
首先，让我们来了解一下 Kubernetes 社区都有过哪些提升调度器扩展能力的方案。
要统一管理和调度异构资源与更多复杂工作负载类型，首先面对挑战的就是 Kube-scheduler。在 Kubernetes 社区里关于提升调度器扩展能力的讨论一直不断。sig-scheduling 给出的判断是，越多功能加入，使得调度器代码量庞大，逻辑复杂，导致维护的难度越来越大，很多 bug 难以发现、处理。而对于使用了自定义调度的用户来说，跟上每一次调度器功能更新，都充满挑战。
在阿里云，我们的用户遇到了同样的挑战。Kubernetes 原生调度器循环处理单个 Pod 容器的固定调度逻辑，无法及时的支持不同用户在不同场景的需求。所以针对特定的场景，我们会基于原生的 Kube-scheduler 扩展自己场景的调度策略。
最初对于 Kube-scheduler 进行扩展的方式主要有两种，一种是调度器扩展（Scheduler Extender）， 另外一种是多调度器（Multiple schedulers）。接下来我们对这两种方式分别进行介绍和对比。
1）Scheduler Extender
社区最初提供的方案是通过 Extender 的形式来扩展 scheduler。Extender 是外部服务，支持 Filter、Preempt、Prioritize 和 Bind 的扩展，scheduler 运行到相应阶段时，通过调用 Extender 注册的 webhook 来运行扩展的逻辑，影响调度流程中各阶段的决策结果。
以 Filter 阶段举例，执行过程会经过 2 个阶段:
- scheduler 会先执行内置的Filter策略，如果执行失败的话，会直接标识 Pod 调度失败；
- 如何内置的 Filter 策略执行成功的话，scheduler 通过 Http 调用 Extender 注册的 webhook, 将调度所需要的 Pod 和 Node 的信息发送到 Extender，根据返回 filter 结果，作为最终结果。
我们可以发现 Extender 存在以下问题:
- 调用 Extender 的接口是 HTTP 请求，受到网络环境的影响，性能远低于本地的函数调用。同时每次调用都需要将 Pod 和 Node 的信息进行 marshaling 和 unmarshalling 的操作，会进一步降低性能；
- 用户可以扩展的点比较有限，位置比较固定，无法支持灵活的扩展，例如只能在执行完默认的 Filter 策略后才能调用。
基于以上介绍，Extender 的方式在集群规模较小，调度效率要求不高的情况下，是一个灵活可用的扩展方案，但是在正常生产环境的大型集群中，Extender 无法支持高吞吐量，性能较差。
2）Multiple schedulers
Scheduler 在 Kubernetes 集群中其实类似于一个特殊的 Controller，通过监听 Pod 和 Node 的信息，给 Pod 挑选最佳的节点，更新 Pod 的 spec.NodeName 的信息来将调度结果同步到节点。所以对于部分有特殊的调度需求的用户，有些开发者通过自研 Custom Scheduler 来完成以上的流程，然后通过和 default scheduler 同时部署的方式，来支持自己特殊的调度需求。
Custom Scheduler 会存在一下问题：
- 如果与 default scheduler 同时部署，因为每个调度器所看到的资源视图都是全局的，所以在调度决策中可能会在同一时刻在同一个节点资源上调度不同的 Pod，导致节点资源冲突的问题；
- 有些用户将调度器所能调度的资源通过 Label 划分不同的池子，可以避免资源冲突的现象出现。但是这样又会导致整体集群资源利用率的下降；
- 有些用户选择通过完全自研的方式来替换 default scheduler，这种会带来比较高的研发成本，以及 Kubernetes 版本升级后可能存在的兼容性问题。
Scheduler Extender 的性能较差可是维护成本较小，Custom Scheduler 的研发和维护的成本特别高但是性能较好，这种情况是开发者面临这种两难处境。这时候 Kubernetes Scheduling Framework V2 横空出世，给我们带来鱼和熊掌可以兼得的方案。
新一代调度框架 Scheduling Framework 之解析
社区也逐渐的发现开发者所面临的困境，为了解决如上问题，使 Kube-scheduler 扩展性更好、代码更简洁，社区从 Kubernetes 1.16 版本开始, 构建了一种新的调度框架 Kubernetes Scheduling Framework 的机制。
Scheduling Framework 在原有的调度流程中, 定义了丰富扩展点接口，开发者可以通过实现扩展点所定义的接口来实现插件，将插件注册到扩展点。Scheduling Framework 在执行调度流程时，运行到相应的扩展点时，会调用用户注册的插件，影响调度决策的结果。通过这种方式来将用户的调度逻辑集成到 Scheduling Framework 中。
Framework 的调度流程是分为两个阶段 scheduling cycle 和 binding cycle。
- scheduling cycle 是同步执行的，同一个时间只有一个 scheduling cycle，是线程安全的；
- binding cycle 是异步执行的，同一个时间中可能会有多个 binding cycle在运行，是线程不安全的。
1. scheduling cycle
scheduling cycle 是调度的核心流程，主要的工作是进行调度决策，挑选出唯一的节点。
1）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 中的优先级队列是通过 heap 实现的，我们可以在 QueueSortPlugin 中定义 heap 的比较函数来决定的排序结构。但是需要注意的是 heap 的比较函数在同一时刻只有一个，所以 QueueSort 插件只能 Enable 一个，如果用户 Enable 了 2 个则调度器启动时会报错退出。下面是默认的比较函数，可供参考。
// 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))
}2）PreFilter
PreFilter 在 scheduling cycle 开始时就被调用，只有当所有的 PreFilter 插件都返回 success 时，才能进入下一个阶段，否则 Pod 将会被拒绝掉，标识此次调度流程失败。PreFilter 类似于调度流程启动之前的预处理，可以对 Pod 的信息进行加工。同时 PreFilter 也可以进行一些预置条件的检查，去检查一些集群维度的条件，判断否满足 pod 的要求。
3）Filter
Filter 插件是 scheduler v1 版本中的 Predicate 的逻辑，用来过滤掉不满足 Pod 调度要求的节点。为了提升效率，Filter 的执行顺序可以被配置，这样用户就可以将可以过滤掉大量节点的 Filter 策略放到前边执行，从而减少后边 Filter 策略执行的次数，例如我们可以把 NodeSelector 的 Filter 放到第一个，从而过滤掉大量的节点。Node 节点执行 Filter 策略是并发执行的，所以在同一调度周期中多次调用过滤器。
4）PostFilter
新的 PostFilter 的接口定义在 1.19 的版本会发布，主要是用于处理当 Pod 在 Filter 阶段失败后的操作，例如抢占，Autoscale 触发等行为。
5）PreScore
PreScore 在之前版本称为 PostFilter，现在修改为 PreScore，主要用于在 Score 之前进行一些信息生成。此处会获取到通过 Filter 阶段的节点列表，我们也可以在此处进行一些信息预处理或者生成一些日志或者监控信息。
6）Scoring
Scoring 扩展点是 scheduler v1 版本中 Priority 的逻辑，目的是为了基于 Filter 过滤后的剩余节点，根据 Scoring 扩展点定义的策略挑选出最优的节点。Scoring 扩展点分为两个阶段：
- 打分：打分阶段会对 Filter 后的节点进行打分，scheduler 会调用所配置的打分策略
- 归一化: 对打分之后的结构在 0-100 之间进行归一化处理
7）Reserve
Reserve 扩展点是 scheduler v1 版本的 assume 的操作，此处会对调度结果进行缓存，如果在后边的阶段发生了错误或者失败的情况，会直接进入 Unreserve 阶段，进行数据回滚。
8）Permit
Permit 扩展点是 framework v2 版本引入的新功能，当 Pod 在 Reserve 阶段完成资源预留之后，Bind 操作之前，开发者可以定义自己的策略在 Permit 节点进行拦截，根据条件对经过此阶段的 Pod 进行 allow、reject 和 wait 的 3 种操作。allow 表示 pod 允许通过 Permit 阶段。reject 表示 pod 被 Permit 阶段拒绝，则 Pod 调度失败。wait 表示将 Pod 处于等待状态，开发者可以设置超时时间。
2. binding cycle
binding cycle 需要调用 apiserver 的接口，耗时较长，为了提高调度的效率，需要异步执行，所以此阶段线程不安全。
1）Bind
Bind 扩展点是 scheduler v1 版本中的 Bind 操作，会调用 apiserver 提供的接口，将 pod 绑定到对应的节点上。
2）PreBind 和 PostBind
开发者可以在 PreBind 和 PostBind 分别在 Bind 操作前后执行，这两个阶段可以进行一些数据信息的获取和更新。
3）UnReserve
UnReserve 扩展点的功能是用于清理到 Reserve 阶段的的缓存，回滚到初始的状态。当前版本 UnReserve 与 Reserve 是分开定义的，未来会将 UnReserve 与 Reserve 统一到一起，即要求开发者在实现 Reserve 同时需要定义 UnReserve，保证数据能够有效的清理，避免留下脏数据。
实现自己的调度插件
scheduler-plugins
Kubernetes 负责 Kube-scheduler 的小组 sig-scheduling 为了更好的管理调度相关的 Plugin，新建了项目 scheduler-plugins 来方便用户管理不同的插件，用户可以直接基于这个项目来定义自己的插件。接下来我们以其中的 Qos 的插件来为例，演示是如何开发自己的插件。
Qos 的插件主要基于 Pod 的 QoS(Quality of Service) class 来实现的，目的是为了实现调度过程中如果 Pod 的优先级相同时，根据 Pod 的 Qos 来决定调度顺序，调度顺序是: 1. Guaranteed (requests == limits) 2. Burstable (requests < limits) 3. BestEffort (requests and limits not set)
1）插件构造
首先插件要定义插件的对象和构造函数：
// 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，根据我们插件要对应的 extention point 来实现对应的接口，Qos 是作用于 QueueSort 的部分，所以我们要实现 QueueSort 接口的函数。如下所示，QueueSortPlugin 接口只定义了一个函数 Less，所以我们实现这个函数即可。
// 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
}实现的函数如下。默认的 default QueueSort 在比较的时候，首先比较优先级，然后再比较 pod 的 timestamp。我们重新定义了 Less 函数，在优先级相同的情况下，通过比较 Qos 来决定优先级。
// 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
}
}2）插件注册
我们在启动的 main 函数中注册自己定义的插件和相应的构造函数：
// 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)
}
}3）代码编译
$ make4）Scheduler 启动
kube-scheduler 启动时，配置 ./manifests/qos/scheduler-config.yaml 中 kubeconfig 的路径，启动时传入集群的 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，相信大家已经通过我们的介绍和示例了解了 Kubernetes Scheduling Framework 的架构和开发方法。
后续工作
Kubernetes Scheduling Framework 作为调度器的新架构方向，在可扩展性和定制化方面进步很大。基于此 Kubernetes 可以逐步承载更多类型的应用负载了, 一个平台一套 IT 架构和技术堆栈的愿景向前演进。同时为了更好的支持数据计算类型的任务迁移到 Kubernetes 平台中，我们也在努力将数据计算类型中常用Coscheduling／Gang Scheduling、Capacity Scheduling、Dominant Resource Fairness 和多队列管理等特性，通过 Scheduling Framework 的插件机制来融入到原生的 Kube-scheduler 中。接下来，本系列文章将围绕 AI、大数据处理和高规格计算资源集群等场景，介绍我们是如何开发相应调度器插件的。敬请期待！
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