📚 课程目录第2章 Kubernetes调度器基础

2. Kubernetes 调度器基础：调度器架构、调度流程、默认调度策略

2.1 调度器架构概览

Kubernetes 调度器（kube-scheduler）是控制平面的核心组件之一，负责将待调度的 Pod 绑定到最合适的 Node 上。调度器以插件化架构设计，通过一系列可配置的调度阶段完成决策。

  关键设计原则： 调度器不直接管理 Pod 生命周期，仅负责“调度决策”——将 Pod 与 Node 的绑定关系写入 API Server。Node 上的 kubelet 监听绑定后启动容器。

2.2 调度流程详解

Kubernetes 调度器采用“调度周期 + 绑定周期”两阶段模型。每个 Pod 的调度过程分为以下步骤：

调度队列入队： 新创建的 Pod 或因调度失败重新入队的 Pod 进入调度队列（Scheduling Queue）。队列支持优先级排序和重试机制。
过滤阶段（Filtering）： 遍历所有 Node，应用一组过滤插件（Predicates），筛选出满足 Pod 资源需求、节点选择器、亲和性等约束的候选节点集合。
打分阶段（Scoring）： 对过滤后的候选节点进行打分，每个打分插件（Priority）输出 0-100 的分数，最终加权求和得到每个节点的总分。
选择最优节点： 选择总分最高的节点作为调度目标。若存在多个同分节点，则随机选择一个。
绑定阶段（Binding）： 调度器将 Pod 与选定 Node 的绑定关系写入 API Server。绑定成功后，kubelet 开始创建 Pod。

调度失败重试： 如果过滤阶段没有找到任何可用节点，Pod 会留在调度队列中等待重试。调度器会持续监听 Node 资源变化，一旦有节点满足条件则重新调度。

2.3 默认调度策略

Kubernetes 默认调度器内置了多组过滤和打分插件。以下表格列出了最常用的默认策略：

策略类型	插件名称	功能描述	权重（打分）
过滤（Predicates）	NodeResourcesFit	检查 Node 剩余 CPU/内存是否满足 Pod 请求	—
	NodeName	检查 Pod 是否指定了 nodeName	—
	PodTopologySpread	确保 Pod 在拓扑域（如区域、节点）中均匀分布	—
	NodeAffinity	检查 Node 标签是否满足 Pod 的节点亲和性规则	—
	TaintToleration	检查 Pod 是否容忍 Node 上的污点	—
打分（Priorities）	NodeResourcesBalancedAllocation	优先选择 CPU 和内存使用率均衡的节点	1
	ImageLocality	优先选择已缓存 Pod 所需镜像的节点	1
	InterPodAffinity	根据 Pod 间亲和性/反亲和性打分	2
	NodeAffinity	根据节点亲和性优先级规则打分	2

2.4 调度器扩展机制

默认调度策略无法满足所有场景，Kubernetes 提供了三种扩展方式：

Scheduler Extender： 通过 HTTP/HTTPS 调用外部服务，在过滤和打分阶段注入自定义逻辑。适用于与外部资源管理系统集成。
Scheduler Framework 插件： 从 Kubernetes 1.19 开始，调度器采用插件化框架（Scheduling Framework），允许用户编写 Go 插件注册到调度周期的任意扩展点（Filter、Score、PreBind、PostBind 等）。
自定义调度器： 编写独立的调度器二进制，通过 schedulerName 字段让 Pod 选择使用自定义调度器。

注意： Scheduler Extender 在过滤阶段会显著增加调度延迟，因为每个 Node 都需要经过一次 HTTP 调用。生产环境推荐使用 Scheduling Framework 插件以获得更好的性能。

2.5 调度器参数配置

调度器通过 KubeSchedulerConfiguration 对象进行配置，支持 YAML 格式。以下是一个典型的配置片段：

apiVersion: kubescheduler.config.k8s.io/v1
kind: KubeSchedulerConfiguration
profiles:
  - schedulerName: default-scheduler
    plugins:
      filter:
        enabled:
          - name: NodeResourcesFit
          - name: NodeName
          - name: PodTopologySpread
        disabled:
          - name: TaintToleration
      score:
        enabled:
          - name: NodeResourcesBalancedAllocation
            weight: 2
          - name: ImageLocality
            weight: 1
    pluginConfig:
      - name: NodeResourcesFit
        args:
          scoringStrategy:
            type: LeastAllocated

关键参数说明：

profiles： 支持多调度器配置，每个 profile 对应一个 schedulerName。
plugins： 控制每个扩展点（filter、score、preBind 等）启用或禁用的插件列表。
pluginConfig： 为特定插件提供自定义参数，如打分策略类型（LeastAllocated / MostAllocated / RequestedToCapacityRatio）。
weight： 打分插件的权重系数，影响最终总分。

2.6 调度流程可视化

以下 SVG 图展示了单个 Pod 从创建到绑定完成的完整调度流程：

2.7 调度器与 OPA Gatekeeper 的协同点

理解调度器基础后，可以明确 OPA Gatekeeper 在调度场景中的介入位置：

Pod 准入阶段： Gatekeeper 可以在 Pod 创建时拦截并验证调度相关字段（如 nodeSelector、affinity、tolerations），确保符合组织策略。
Node 标签管理： Gatekeeper 可以约束 Node 标签的创建和修改，间接影响调度器的节点选择结果。
调度器参数合规： Gatekeeper 可以验证 KubeSchedulerConfiguration 中的插件启用/禁用是否符合安全基线。