Kubernetes scheduler学习笔记是怎样的，针对这个问题，这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答，希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。
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Kubernetes scheduler是一个策略丰富、拓扑感知、工作负载特定的功能，显著影响可用性、性能和容量。
为了能更好的使用它，所以从源码的角度，对它进行一个全方位的分析与学习。
scheduler的功能不多，但逻辑比较复杂，里面有很多考虑的因素，总结下来大致有如下几点：
Leader选主，确保集群中只有一个scheduler在工作，其它只是高可用备份实例。通过endpoint:kube-scheduler作为仲裁资源。
Node筛选，根据设置的条件、资源要求等，匹配出所有满足分配的Node结点。
最优Node选择。在所有满足条件的Node中，根据定义好的规则来打分，取分数最高的。如果有相同分数的，则采用轮询方式。
为了响应高优先级的资源分配，增加了抢占功能。scheduler有权删除一些低优先级的Pod，以释放资源给高优先级的Pod来使用。
代码看下来比较困难，下面将分几个场景来描述scheduler工作的过程：
1、环境说明（假设3台机器，分别是8C16G）
场景一：资源分配——最基本的功能
2、先分配一个请求2C4G的Pod：A
场景二：机器负载均衡——评分机制
3、再分配一个请求2C4G的Pod：B（尽管node1上还有空闲资源可分配B，但node2和node3空闲资源更多，打分更高，所以分配到了node2<选择node2还是node3，是由schedule轮询选择的>。）
4、同理，如果再分配一个C，scheduler会优先分配到node3上
场景三：资源抢占——特权机制
5、现在3个Node上都分配了2C4G，就是都剩余6C12G，如果我这个时候分配一个8C12G的Pod：D，在同优先级的情况下，D将不会分配，处于Pending状态，因为三台机器都资源不足。
6、如果这个时候，我给D设置一个高的优先级，schedule会删除一台机器上的Pod，比如A，然后资源足够了，将D分配到node1上，再将A分配到node2或node3上。（这里分配是一个类似，因为三台都是一样的）
7、下面实战一把，详细试验下scheduler的抢占过程：
我有一个Deployment，有3个复本，分别分配到两台机器上。（为什么用这个例子，是为了说明，抢占一定会发生在10-10-40-89上，因为要删除的Pod最少）
这个时候，我创建一个高优先级的Deployment：
快速查询，能看到下面的阶段：
第一步，将要分配的testpc-745cc7867-fqbp2设置为“提名Pod”，这个名字后面会再出现，同时删除原10-10-40-89上的testpod，由于截的比较慢，下图中新的testpod已经在10-10-88-99上创建了。
第二步，提名Pod将会分配到对应的结点上（等待Terminating状态的Pod释放完资源后）。
第三步，资源足够，Pod正常Running。
最后展示下watch情况下的事件：
测试我共有两个yaml文件，如下：
testpod.yaml：
apiVersion: extensions/v1beta1 kind: Deployment metadata: annotations: deployment.kubernetes.io/revision: "1" labels: k8s-app: testpod name: testpod spec: progressDeadlineSeconds: 600 replicas: 3 revisionHistoryLimit: 10 selector: matchLabels: k8s-app: testpod template: metadata: labels: k8s-app: testpod spec: containers: - image: nginx:1.17 imagePullPolicy: IfNotPresent name: nginx ports: - containerPort: 80 name: nginx protocol: TCP resources: requests: cpu: 1 memory: 2Gi
testpc.yaml：
apiVersion: scheduling.k8s.io/v1beta1 kind: PriorityClass metadata: name: high-priority value: 1000000000 globalDefault: false --- apiVersion: extensions/v1beta1 kind: Deployment metadata: annotations: deployment.kubernetes.io/revision: "1" labels: k8s-app: testpc name: testpc spec: progressDeadlineSeconds: 600 replicas: 1 revisionHistoryLimit: 10 selector: matchLabels: k8s-app: testpc template: metadata: labels: k8s-app: testpc spec: containers: - image: nginx:1.17 imagePullPolicy: IfNotPresent name: nginx ports: - containerPort: 80 name: nginx protocol: TCP resources: requests: cpu: 6 memory: 2Gi priorityClassName: high-priority
场景四：关系户——亲和与反亲和
scheduler在分配Pod时，考虑的要素很多，亲和性和反亲和，是一个比较常用的，在这里做一个典型来讲讲。
比如在上图中，我新的Pod：D，要求不能和A在一台机器上，和B的互斥打分是100，和C的互斥打分是10。表示说，D一定不能和A在一台机器，尽可能不和B、C在同一台机器，实在没办法时（资源不足），D更倾向于和C在一起。
样例：
podAntiAffinity: preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution: - weight: 100 podAffinityTerm: labelSelector: matchExpressions: - key: security operator: In values: - S2 topologyKey: kubernetes.io/hostname
通过对这四个应用场景的分析，对它的功能有了一个初步的了解。要想更全面、深入的了解它的功能，需要从它的源码来着手。下面将从源码层面来做深入分析。
scheduler的配置，基本都是采用默认配置，图中列出了它的配置加载流程，基本都是加载它自身的默认配置。
server.Run为它的主体逻辑，之后会详细讲解。
重要配置讲解
图中，单独列出了两个config配置：
1、disablePreemption：
scheduler有个抢占功能。当Pod调度发现无可用资源时，它会将比该Pod优先级低的Pod删除，以释放资源给它来调度。disablePreemption默认为false，表示开启抢占，如果需要关闭，则设置为true。
2、既然说到优先级，所以我还列出来了优先级的设置方法。
Kubernetes中有个单独的优先级的资源，叫：PriorityClass，通过下面这个yaml，能创建一个PriorityClass。
apiVersion: scheduling.k8s.io/v1 kind: PriorityClass metadata: name: high-priority value: 1000000 globalDefault: false description: "This priority class should be used for XYZ service pods only."
然后可将这个PriorityClass关联到Pod上：
apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: nginx labels: env: test spec: containers: - name: nginx image: nginx imagePullPolicy: IfNotPresent priorityClassName: high-priority
这样就完成的Pod优先级的设置。如果不设置，Pod默认是同一优先级（为0）。
特别注意：
static Pod比较特殊，需要直接设置priority，因为kubelet是根据priority来判断。
scheduler启动流程
通过深入分析server.Run，可看到如下流程：
server.Run还是有一部分的配置处理流程。
schedulerConfig中，根据默认的参数，加载了两大块内容：predicate、priority函数。
predicate函数用于做Pod是否可分配到Node上的检查函数。
priority函数，则用于选优。当可分配的Node有多个时，这个时候就会根据priority函数来给node打分，最终调度到分数最高的Node上。
Kubernetes提供了这些默认的判断函数：
predicate：
1、CheckNodeConditionPredicate
we really don’t want to check predicates against unschedulable nodes.
检查Node状态：是否处于可调度状态等。
-----> 遍历nodeInfo中Node的所有状况：
如果Node类型为ready，并且状态不是True，则认为结点为notReady
如果Node类型为OutOfDisk，并且状态不是False，则认为结点OutOfDisk
如果Node类型为NetworkUnavailable，并且状态不是False，则认为结点状态为：NetworkUnavailable
检查Node的spec，如果是UnSchedulable，则认为结点为UnSchedulable。
以上检查都通过，则返回匹配成功。
2、PodFitsHost
we check the pod.spec.nodeName.
检查pod.spec.nodeName是否匹配。
----> 如果Pod未指定NodeName，则返回匹配成功。
检查Node的名字，如果与Pod指定的同名，则匹配成功，否则返回：nodeName不匹配。
3、PodFitsHostPorts
we check ports asked on the spec.
检查服务端口是否被占用。
-----> 如果元数据metadata中有定义需要的podPorts，则直接从元数据中取，否则从Pod的所有容器中获取需要的port。
如果需要的port为空，则返回匹配成功。
从nodeInfo中获取当前已经使用的port，如果有冲突，则返回：端口不匹配，否则返回匹配成功。
4、PodMatchNodeSelector
check node label after narrowing search.
检查label是否匹配。
------> 如果Pod中定义了NodeSelector，则根据选择来匹配Node的labels，如果不匹配，则返回NodeSelectorNotMatch。
如果Pod的Affinity中定义了NodeAffinity，则检查结点亲和关系：
如果未定义requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution，则直接返回匹配。
如果定义了requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution.nodeSelectorTerms，则里面有一个匹配，则匹配。否则认为不匹配。
特别的：如果nodeSelectorTerms为nil，则全不匹配；如果nodeSelectorTerms不为nil，但是空的切片，则全不匹配；同样，nodeSelectorTerms中的MatchExpressions，如果为nil或者是空切片，也不匹配。
5、PodFitsResources
this one comes here since it’s not restrictive enough as we do not try to match values but ranges.
-----> 检查Node的allowedPodNumber是否超过，如果超过，增加超限错误（此处未直接返回，会把所有错误检查完一次性返回）。
检查元数据中是否有定义podRequest、ignoredExtendedResources，如果定义了，则从元数据中取。否则从Pod中每个容器中取：先检查所有container中所有需要的资源总合，再检查initContainer中，如果有资源比总合还大，则取较大的为所需要的资源。
如果需要的资源都为0，则返回检查结果。
获取Node的可用资源，检查需要新申请的资源+已申请的资源是否超过可用资源，如果超过，则记录资源不足。
检查所有Pod扩展资源，并判断扩展资源是否需要检查（ignoredExtendedResources），如果需要检查，则判断资源是否足够，不足够则记录失败。
返回检查结果（如果无失败，是检查成功）。
6、NoDiskConflict
Following the resource predicate, we check disk.
----> 遍历Pod所有存储、Node下的所有Pod，检查是否有存储冲突：
如果Pod无存储（无GCE、AWS、RBD、ISCSI），则检查通过。
7、PodToleratesNodeTaints
check toleration here, as node might have toleration.
-----> 检查结点是否容忍taint环境：
参数：Pod中定义的容忍规则：tolerations，Node中的环境状态：taints，筛选规则：取effect为NoSchedule、NoExecute的。
如果Node无taints，返回匹配成功。
遍历所有taints，如果taint不满足筛选规则，则跳过检查。
遍历所有的容忍规则，检查是否有规则是允许结点的taint状态。检查步骤：
如果effect为空，则检查通过，否则要相同。
如果key为空，则检查通过，否则要相同。
如果operator为Exists，则检查通过，如果为空或者是Equal，则要相同，否则不通过。
8、PodToleratesNodeNoExecuteTaints
check toleration here, as node might have toleration.
-----> 检查规则同上相似，只是筛选规则变了：取effect为NoExecute的。
9、CheckNodeLabelPresence
labels are easy to check, so this one goes before.
------> 检查label是否存在，不关心值。可设置label存在与不存在。
只有在scheduler.CreateFromConfig(policy)才会初始化该检查，在RegisterCustomFitPredicate中注册，默认无该检查。
10、checkServiceAffinity
-----> 检查服务类同关系。
如果一个Pod的服务调度到有label:"region=foo"的Node，之后有相同服务的Pod都会调度到该Node。
11、MaxPDVolumeCountPredicate
-----> 检查挂载的卷个数是不是超标，只支持：ESB：39，GCE：16，AzureDisk：16。
12、VolumeNodePredicate
-----> 无
13、VolumeZonePredicate
-----> 检查存储区域划分：
检查Node中是否有label：failure-domain.beta.kubernetes.io/zone或者failure-domain.beta.kubernetes.io/region，如果有，则检查Pod存储情况。
遍历Pod需要的存储信息：
根据PVC名字获取PVC信息，取出PVC对应的PV名字，如果没有名字（表示还未绑定PV），获取PVC的StorageClassName，如果处理正在绑定中，则跳过不检查，否则返回匹配失败（因为PVC绑定失败）。
绑定成功的，根据pvName获取对应的PV信息，检查PV的标签，如果PV有上面两个标签（zone、region），检查PV的值中（值可能有多个，用__分隔），是否包含Node对应标签的值，如果没有包含，则返回匹配失败。
14、CheckNodeMemoryPressurePredicate
doesn’t happen often.
-----> 检查Node内存压力。
15、CheckNodeDiskPressurePredicate
doesn’t happen often.
16、InterPodAffinityMatches
Most expensive predicate to compute.
默认有这些打分函数（priority）：
SelectorSpreadPriority：根据相同的RC和服务拆分，使每个Node具有相同服务或RC的Pod尽量少，spreads pods by minimizing the number of pods (belonging to the same service or replication controller) on the same node.
InterPodAffinityPriority：根据Pod共性来分配，pods should be placed in the same topological domain (e.g. same node, same rack, same zone, same power domain, etc.).
LeastRequestedPriority：选择比较闲的node，Prioritize nodes by least requested utilization.
BalancedResourceAllocation：从资源分配平衡性来考虑分配，Prioritizes nodes to help achieve balanced resource usage.
NodePreferAvoidPodsPriority：用于用户自定义分配，权重10000起，方便用户来指定。0的时候不起作用。用户通过这个来指定：scheduler.alpha.kubernetes.io/preferAvoidPods Set this weight large enough to override all other priority functions.
NodeAffinityPriority：根据结点关系来分配，Prioritizes nodes that have labels matching NodeAffinity.
TaintTolerationPriority：根据pod设置的容忍项来分配，Prioritizes nodes that marked with taint which pod can tolerate.
最终，死循环进入：scheduleOne，真正开始schedule的调度流程。
Schedule调度流程
先讲主流程：
主流程分为以下8步：
从Pod队列中取出一个需要调度的Pod。
尝试调度该Pod。
调度失败，则尝试抢占Pod。
调度成功后，尝试做volumes绑定。
由于reserve插件暂时未启用，暂未分析。
尝试将Pod分配到Node上。
真正实现绑定。第4步和第6步中，都只是对schedule的cache的操作，先确保对cache的操作能完成，最终在第7步，异常实现将cache中的修改应用到apiserver中。如果应用失败，会将pod的分配信息从cache中清除，重新进行scheduler。
最复杂也最核心的，就是第2步和第3步，下面分别进行分析。
调度Pod流程
调度Pod，就是尝试将Pod分配到Node上，流程如下：
共有7点，将逐步分析：Pod基本检查，检查Pod是否有了对应的PVC，这里只是检查PVC是否存在，不关心绑定过程。
取出所有Node列表。
将nodeInfo应用到缓存中。全局nodeInfo中保存了当前Node的真实数据信息，而cache中会有调度过程的假设分析的信息。
检查Pod是否可调度到Node上，返回可调度的Node列表。
a) 这里的检查，是针对前面初始化时，注册的predicate函数，如果有不符合，则认为不可调度。
b) 这里会尝试两次，之所以两次，是因为有“提名Pod”的存在。暂时先不管“提名Pod”哪来的，后面会讲到。提名Pod，就是说，这个Pod已经分配到Node上，但它还未应用到Kubernetes环境，目前只是占着这个坑位，要调度的Pod，在调度的过程中，也需要考虑它所占的资源。
c) 第一次时，会先把优先级大于当前Pod的提名Pod分配到Node中（添加到一个临时的nodeInfo中），然后检查所有的predicat函数是否通过。
d) 第二次时，不添加提名Pod，再检查所有的predicate函数。之所以有第二次，是因为提名Pod实际还并不存在，有些Pod亲和性可能会判断有误。
e) 当然，如果没有提名Pod，则不需要第二次判断。
如果找不到，则返回失败。如果只找到一个，则返回该Node。
当找到多个Node时，会去给Node打分，打分规则如下：
a) 如果没有定义打分规则，则返回所有分数都为1。schedule默认是有打分函数的，前面初始化中有讲。
b) 运行早期老版本的打分函数。早期就是单纯的一个function，运行后得到打分结果。
c) 新版本，将打分函数拆分成两步，map和reduce，先按16个并发运行map，之后运行reduce统计执行结果。
d) 这里还预留了扩展支持。
e) 最终返回打分结果。
根据打分结果，选择Node。
a) 先取出得分最高的Node列表。
b) 然后按round-robin的方式选择Node。
由于相同最高分的Node可能有多个，genericScheduler采用round-robin的方式：它自己记录一个全局的lastNodeIndex，如何num为当前有相同最高分的节点数，则用lastNodeIndex % num来选取本次节点的下标，之后lastNodeIndex加1，实现轮询调度。
到此，Pod的调度流程分析完成。当中有个特别的东西：提名Pod（NominatedPod），它的出现和下面讲的抢占流程有关。
Pod抢占流程
抢占的流程，比调度复杂一些，主要分两大步：抢占分析和抢占。第一步是检查是不是能完成抢占，第二步是执行抢占（删除Pod）。
抢占检查
检查Pod是否可以发起抢占：如果Pod是提名Pod（已经预分配到Node），并且该Node上有处于terminating的Pod p，并且p的优先级小于当前Pod，则不允许发起抢占。
获取所有Node清单。
如果可抢占的Node没有，则结束。
获取pdb列表：pdb is PodDisruptionBudget. 这个是预算的定义，比如statefulset定义了3个复本，而我们定义了，允许其中1个Pod可以挂掉。
到此，抢占检查结束。得到期望调度的Node、要调度到这个Node上，需要删除的Pod列表、以及比当前Pod优先级小的提名Pod。
抢占执行流程（找到了期望的Node才会进入）
到此，调度流程分析完成。
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