调度框架
This commit is contained in:
huanqing.shao
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<Qq></Qq> 群号: 808894550 <span style="color: red; font-weight: 500;">在线答疑</span>，也可以扫描本文末尾的二维码加群
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@ -1,5 +1,5 @@
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
||||||
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|
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|
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|
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|
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@ -34,15 +34,8 @@
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<div class="tip custom-block" style="padding: 10px 20px; margin-top: 0;">
|
<div class="tip custom-block" style="padding: 10px 20px; margin-top: 0;">
|
||||||
<div style="display: inline-block; vertical-align: top;">
|
<div style="display: inline-block; vertical-align: top;">
|
||||||
<li><span style="color: red; font-weight: 500;">免费</span> Kubernetes 教程，绝不降低品质</li>
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<li><span style="color: red; font-weight: 500;">免费</span> Kubernetes 教程，绝不降低品质</li>
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||||||
<!-- <li><span style="color: red; font-weight: 500;">在线答疑</span> 扫第一个二维码完成打赏，扫第二个进微信群聊</li> -->
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<!-- <li><Qq></Qq> <span style="color: red; font-weight: 500;">在线答疑</span>，也可以扫描本文末尾的二维码加群</li> -->
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<li><Qq></Qq> <span style="color: red; font-weight: 500;">在线答疑</span>，也可以扫描本文末尾的二维码加群</li>
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<!-- <li>根据答疑反馈，<span style="color: red; font-weight: 500;">不断完善</span> 教程</li> -->
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</div>
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</div>
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<!-- <div style="display: inline-block; margin-left: 10px;">
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<img src="/images/dz.png" style="width: 100px; margin-right: 100px;"></img>
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<img src="/images/dz2.jpeg" style="width: 100px;"></img>
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<div slot="page-bottom" class="bottom-description">Copyright © 2019-present 邵欢庆 <a href="http://www.eigpay.com" target="_blank">仁聚汇通</a> | 京ICP备19008693号-2
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<div slot="page-bottom" class="bottom-description">Copyright © 2019-present 邵欢庆 <a href="http://www.eigpay.com" target="_blank">仁聚汇通</a> | 京ICP备19008693号-2
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@ -29,7 +29,7 @@ meta:
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# 使用kubeadm安装kubernetes_v1.16.1
|
# 使用kubeadm安装kubernetes_v1.16.1
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<AdSenseTitle/>
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@ -158,29 +158,18 @@ export default {
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* **Cent OS 7.6**
|
* **Cent OS 7.6**
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|
<grid :rwd="{compact: 'stack'}">
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|
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<div>
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<div>
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[领取腾讯云最高2860元代金券](https://cloud.tencent.com/act/cps/redirect?redirect=1040&cps_key=2ee6baa049659f4713ddc55a51314372&from=console)
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[腾讯云限时1折秒杀](https://cloud.tencent.com/act/cps/redirect?redirect=1044&cps_key=2ee6baa049659f4713ddc55a51314372&from=console)
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||||||
[领取阿里云最高2000元红包](https://promotion.aliyun.com/ntms/yunparter/invite.html?userCode=obezo3pg)
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[领取阿里云最高2000元红包](https://promotion.aliyun.com/ntms/yunparter/invite.html?userCode=obezo3pg)
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[阿里云服务器限时2折](https://www.aliyun.com/acts/limit-buy?userCode=obezo3pg)
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[阿里云服务器限时2折](https://www.aliyun.com/acts/limit-buy?userCode=obezo3pg)
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</div>
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</grid-item>
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<grid-item size="1/2" :rwd="{tablet: '1/1', compact: '1/1'}" style="padding: 2rem 1rem 1rem 1rem;">
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||||||
<a href="https://cloud.tencent.com/act/cps/redirect?redirect=1040&cps_key=2ee6baa049659f4713ddc55a51314372&from=console">
|
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<img src="/images/pr/tencent-345x200-.jpg" alt="Kubernetes安装_服务器选择" style="width: 270px;">
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</grid-item>
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</grid>
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<grid :rwd="{compact: 'stack'}">
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<grid-item size="2/3" :rwd="{tablet: '1/1', compact: '1/1'}" style="padding: 1rem 0 1rem 1rem;">
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<div>
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**安装后的软件版本为**
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**安装后的软件版本为**
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* Kubernetes v1.16.1
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* Kubernetes v1.16.1
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@ -10,18 +10,21 @@ meta:
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# Kubernetes免费中文教程
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# Kubernetes免费中文教程
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<AdSenseTitle/>
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<AdSenseTitle>
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本教程的主要依据是：Kubernetes 官网文档，以及使用 Kubernetes 落地 Spring Cloud 微服务并投产的实战经验。适用人群：
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本教程的主要依据是：Kubernetes 官网文档，以及使用 Kubernetes 落地 Spring Cloud 微服务并投产的实战经验。适用人群：
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* Kubernetes 初学者
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* Kubernetes 初学者
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* 学习过 Kubernetes，但在投产过程中仍有诸多疑虑和困惑的技术爱好者
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* 学习过 Kubernetes，但在投产过程中仍有诸多疑虑和困惑的技术爱好者
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<div style="background-color: #0063dc;">
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</AdSenseTitle>
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<!-- <div style="background-color: #0063dc;">
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<div style="max-width: 363px; margin: auto;">
|
<div style="max-width: 363px; margin: auto;">
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<img src="/images/logo-main.png" style="background-color: #0063dc; max-width: 100%;" alt="Kubernetes管理界面：Kuboard Logo"/>
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<img src="/images/logo-main.png" style="background-color: #0063dc; max-width: 100%;" alt="Kubernetes管理界面：Kuboard Logo"/>
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</div>
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</div>
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</div>
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</div> -->
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## **Kubernetes 介绍**
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## **Kubernetes 介绍**
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@ -88,10 +91,12 @@ meta:
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## **Kubernetes 高级**
|
## **Kubernetes 高级**
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||||||
* [Kubernetes 日志](/learning/k8s-advanced/logs/)
|
* [问题诊断](/learning/k8s-advanced/ts/application.html)
|
||||||
* Kubernetes 监控
|
* [日志](/learning/k8s-advanced/logs/)
|
||||||
* Kubernetes 联邦
|
* [调度](/learning/k8s-advanced/schedule)
|
||||||
* 扩展 Kubernetes
|
* 安全
|
||||||
|
* 监控
|
||||||
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* 联邦
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## **Kubernetes 实战**
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## **Kubernetes 实战**
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@ -11,9 +11,8 @@ description: Kubernetes教程_高级篇_主要涉及日志采集_安全_监控_
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Kubernetes教程的深入篇部分，主要涉及的内容有如下几个方面：
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Kubernetes教程的深入篇部分，主要涉及的内容有如下几个方面：
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* [问题诊断](./ts/application.html)
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* [问题诊断](./ts/application.html)
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* [Kubernetes 日志](./logs/)
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* [日志](./logs/)
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* Kubernetes 安全
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* [调度](./schedule)
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* Kubernetes 监控
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* 安全
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* Kubernetes 联邦
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* 监控
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* 联邦
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将在 Kubernetes 教程进阶篇，以及 Kubernetes 教程的实战篇完成后开始编写。
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238
learning/k8s-advanced/schedule/framework.md
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238
learning/k8s-advanced/schedule/framework.md
Normal file
@ -0,0 +1,238 @@
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vssueId: 131
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layout: LearningLayout
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description: Kubernete教程_Kubernetes v1.15 版本中引入了可插拔架构的调度框架，使得定制调度器这个任务变得更加的容易。调库框架向现有的调度器中添加了一组插件化的 API。
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meta:
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- name: keywords
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content: Kubernetes 教程,Kubernetes 调度,Kubernetes Scheduling
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# 框架
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> 参考文档：[Scheduling Framework](https://kubernetes.io/docs/concepts/configuration/scheduling-framework/)
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<AdSenseTitle/>
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**FEATURE STATE：** `Kubernetes v1.15` <Badge type="error">alpha</Badge>
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Kubernetes v1.15 版本中引入了可插拔架构的调度框架，使得定制调度器这个任务变得更加的容易。调库框架向现有的调度器中添加了一组插件化的 API。该 API在保持调度程序“核心”保持简单且易于维护的同时，使得大部分的调度功能以插件的形式存在。参考 [Design proposal of the scheduling framework](https://github.com/kubernetes/enhancements/blob/master/keps/sig-scheduling/20180409-scheduling-framework.md) 可了解调度框架更多的技术细节。
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## 工作流
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调度框架定义了一组扩展点。用户可以实现扩展点定义的接口以定义自己的调度逻辑（我们称之为扩展），并将扩展注册到扩展点上，调度框架在执行调度工作流时，遇到对应的扩展点时，将调用用户注册的扩展。调度框架在预留扩展点时，都是有特定的目的，有些扩展点上的扩展可以改变调度程序的决策方法，有些扩展点上的扩展只是发送一个通知。
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## 调度过程/绑定过程
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参考 [调度](./) 中所描述的，每一次调度一个 Pod 时，都按照两个过程来执行：调度过程和绑定过程。
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调度过程为 Pod 选择一个合适的节点，绑定过程则将调度过程的决策应用到集群中（在被选定的节点上运行 Pod）。调度过程和绑定过程合在一起，称之为 **调度上下文（scheduling context）**。
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调度过程同步运行（同一时间点只为一个 Pod 进行调度），绑定过程可异步运行（同一时间点可并发为多个 Pod 执行绑定）。
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调度过程和绑定过程在如下情况时，会中途退出：
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* 调度程序认为当前没有该 Pod 的可选节点
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* 内部错误
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此时，Pod 将被放回到 待调度队列，并等待下次重试。
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## 扩展点 Extension Points
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下图展示了调度框架中的调度上下文及其中的扩展点。该图中 “Filter（过滤器）”与“Soring（评分）”的解释，请参考 [使用kube-scheduler调度](learning/k8s-advanced/schedule/#使用kube-scheduler调度)。
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一个扩展可以注册多个扩展点，以便可以执行更复杂的有状态的任务。
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<p style="max-width: 750px">
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<img src="./framework.assets/scheduling-framework-extensions.png" style="padding: 5px;" alt="Kubernetes教程_调度框架及扩展点"/>
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</p>
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### Queue sort
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Que sort 扩展用于对 Pod 的待调度队列进行排序，以决定先调度哪个 Pod。 Que sort扩展本质上只需要实现一个方法 `less(Pod1, Pod2)` 用于比较两个 Pod 谁更优先获得调度。同一时间点只能有一个 que sort 插件生效。
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### Pre-filter
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Pre-filter 扩展用于对 Pod 的信息进行预处理，或者检查一些集群或 Pod 必须满足的前提条件。如果 pre-filter 返回了 error，则调度过程终止。
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### Filter
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Filter 扩展用于排除那些不能运行该 Pod 的节点。对于每一个节点，调度器将按顺序执行 filter 扩展；如果任何一个 filter 将节点标记为不可选，则余下的 filter 扩展将不会被执行。调度器可以同时对多个节点执行 filter 扩展。
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### Post-filter
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Post-filter 是一个通知类型的扩展点。调用该扩展的参数是 filter 阶段结束后被筛选为 ***可选节点*** 的节点列表。可以在扩展中使用这些信息更新内部状态，或者产生日志或度量信息。
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::: tip
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|
如果想要在 "Scoring" 评分工作之前执行一些逻辑，应该实现 post-filter 扩展点。
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:::
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### Scoring
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Scoring 扩展用于为所有可选节点评分。调度器将针对每一个节点调用 Soring 扩展。评分结果是一个范围内的整数。在 `normalize scoring` 阶段，调度器将会把每个 scoring 扩展对具体某个个节点的评分结果和该扩展的权重合并起来，作为最终评分结果。
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### Normalize scoring
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Normalize scoring 扩展在调度器对节点进行最终排序之前修改每个节点的评分结果。注册到该扩展点的扩展时在被调用时，将获得同一个插件中的 scoring 扩展的评分结果作为参数。调度框架每执行一次调度，都将调用所有插件中的一个 normalize scoring 扩展一次。
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::: tip 译者注
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如前所述，一个插件中可以包括多个扩展，每个扩展可以注册到调度框架中的一个扩展点。可以认为
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* 插件是扩展的打包
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* 扩展是针对扩展点的实现
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* 扩展点是调度框架预先定义的可插拔可客户化的接口，必须有实现该扩展点接口的扩展注册到调度框架
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:::
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例如，假设 `BlinkingLightScorer` 插件注册了 scoring 扩展点，该扩展根据节点拥有的 "blinking lights" 数量对节点评分。（blinking light是假想的一个节点属性）
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``` go
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func ScoreNode(_ *v1.pod, n *v1.Node) (int, error) {
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return getBlinkingLightCount(n)
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}
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```
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然而，Scoring 扩展对节点计算出来的 `NodeScoreMax`（节点实际的 `blinking light` 最大数）可能比评分结果允许的 `blinking light` 最大数要大。为了修正此问题，`BlinkingLightScorer` 插件同样要注册 Normalize scoring 扩展点，逻辑如下所示：
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``` go
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func NormalizeScores(scores map[string]int) {
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highest := 0
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for _, score := range scores {
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highest = max(highest, score)
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|
}
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|
for node, score := range scores {
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|
scores[node] = score*NodeScoreMax/highest
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|
}
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||||||
|
}
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|
```
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|
如果任何一个 normalize-scoring 插件返回了错误，调度过程将终止。
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::: tip
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如果想要在 `Reserve` 之前执行某些逻辑，可以使用 `normalize-scoring` 扩展点。
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:::
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### Reserve
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Reserve 是一个通知性质的扩展点。有状态的插件可以使用该扩展点获得如下通知：已在节点上为 Pod 预留资源。该事件发生在调度器将 Pod 绑定到节点之前，目的是避免调度器在等待 Pod 与节点绑定的过程中调度新的 Pod 到节点上时，发生实际使用资源超出可用资源的情况。（如前面所述，绑定 Pod 到节点上是异步发生的）
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|
这是调度过程的最后一个步骤。Pod 进入 `reserved` 状态以后，要么在绑定失败时触发 [Unreserve](#unreserve) 扩展，要么在绑定成功时，由 [Post-bind](#post-bind) 扩展结束绑定过程。
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### Permit
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Permit 扩展用于阻止或者延迟 Pod 与节点的绑定。Permit 扩展可以做如下三项当中的一个选择：
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* **approve**
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当所有的 permit 扩展都 `approve`（批准）了 Pod 与节点的绑定，调度器将继续执行绑定过程
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* **deny**
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如果任何一个 permit 扩展 `deny`（拒绝）了 Pod 与节点的绑定，Pod 将被放回到待调度队列，此时将触发 [Unreserve](#unreserve) 扩展
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* **wait** （等待超时时间）
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如果一个 permit 扩展返回了 `wait`（等待），则 Pod 将保持在 permit 阶段，直到被其他扩展 approve。如果超时事件发生，`wait` 状态变成 `deny`，Pod 将被放回到待调度队列，此时将触发 [Unreserve](#unreserve) 扩展
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### Pre-bind
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Pre-bind 扩展用于在 Pod 绑定之前执行某些逻辑。例如，pre-bind 扩展可以将一个基于网络的数据卷挂载到节点上，以便 Pod 可以使用。
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如果任何一个 pre-bind 扩展返回错误，Pod 将被放回到待调度队列，此时将触发 [Unreserve](#unreserve) 扩展
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### Bind
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Bind 扩展用于将 Pod 绑定到节点上。
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* 只有所有的 pre-bind 扩展都成功执行了，bind 扩展才会执行
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* 调度框架按照 bind 扩展注册的顺序逐个调用 bind 扩展
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* 具体某个 bind 扩展可以选择处理或者不处理该 Pod
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* 如果某个 bind 扩展处理了该 Pod 与节点的绑定，**余下的 bind 扩展将被忽略**
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### Post-bind
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Post-bind 是一个通知性质的扩展：
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* Post-bind 扩展在 Pod 成功绑定到节点上之后被动调用
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* Post-bind 扩展式绑定过程的最后一个步骤，可以用来执行资源清理的动作
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### Unreserve
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Unreserve 是一个通知性质的扩展。如果为 Pod 预留了资源，Pod 有在被绑定过程中被拒绝绑定，则 unreserve 扩展将被调用。Unreserve 扩展应该释放已经为 Pod 预留的节点上的计算资源。
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在一个插件中，reserve 扩展和 unreserve 扩展应该成对出现。
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## 插件接口
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向调度框架提供扩展，必须完成两个步骤：
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* 向调度框架注册插件并完成配置
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* 插件必须实现扩展点接口
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扩展点接口的格式如下所示：
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``` go
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type Plugin interface {
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Name() string
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}
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type QueueSortPlugin interface {
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|
Plugin
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Less(*v1.pod, *v1.pod) bool
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|
}
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||||||
|
|
||||||
|
type PreFilterPlugin interface {
|
||||||
|
Plugin
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||||||
|
PreFilter(PluginContext, *v1.pod) error
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||||||
|
}
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// ...
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```
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## 插件配置
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可以通过配置启用或者禁用调度框架的插件。
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调度框架的配置中，也可以包含插件自己所需要的配置。这些配置信息将在调度框架初始化插件的时候传递给插件。插件自己的配置信息可以是任何内容，由使用该配置的插件自己解析和使用该配置信息。
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下面的例子中展示的配置启用了一个实现了 `reserve` 和 `preBind` 扩展点的插件，并且禁用了另外一个插件。同时为插件 `foo` 提供了一些配置信息
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``` yaml
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|
apiVersion: kubescheduler.config.k8s.io/v1alpha1
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kind: KubeSchedulerConfiguration
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|
...
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plugins:
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reserve:
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enabled:
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- name: foo
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- name: bar
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disabled:
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- name: baz
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preBind:
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enabled:
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|
- name: foo
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|
disabled:
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|
- name: baz
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pluginConfig:
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|
- name: foo
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args: >
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foo插件可以解析的任意内容
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```
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扩展的调用顺序如下：
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* 如果某个扩展点没有配置对应的扩展，调度框架将使用默认插件中的扩展
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* 如果为某个扩展点配置且激活了扩展，则调度框架将先调用默认插件的扩展，再调用配置中的扩展。
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* 默认插件的扩展始终被最先调用，然后按照 `KubeSchedulerConfiguration` 中扩展的激活 `enabled` 顺序逐个调用扩展点的扩展。
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* 可以先禁用默认插件的扩展，然后在 `enabled` 列表中的某个位置激活默认插件的扩展。这种做法可以改变默认插件的扩展被调用时的次序
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假设默认插件 `foo` 实现了 `reserve` 扩展点，此时我们要添加一个插件 `bar`，想要在 `foo` 之前被调用，则应该先禁用 `foo` 在按照 `bar` `foo` 的顺序激活。示例配置如下所示：
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|
``` yaml
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|
apiVersion: kubescheduler.config.k8s.io/v1alpha1
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|
kind: KubeSchedulerConfiguration
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|
...
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|
plugins:
|
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|
reserve:
|
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|
enabled:
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|
- name: bar
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|
- name: foo
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|
disabled:
|
||||||
|
- name: foo
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|
```
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@ -1,5 +1,5 @@
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---
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# vssueId: 117
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vssueId: 129
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layout: LearningLayout
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layout: LearningLayout
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||||||
description: Kubernete教程_在Kubernetes中，调度（Scheduling），指的是为 Pod 找到一个合适的节点，并由该节点上的 kubelet 运行 Pod。
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description: Kubernete教程_在Kubernetes中，调度（Scheduling），指的是为 Pod 找到一个合适的节点，并由该节点上的 kubelet 运行 Pod。
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meta:
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meta:
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79
learning/k8s-advanced/schedule/tuning.md
Normal file
79
learning/k8s-advanced/schedule/tuning.md
Normal file
@ -0,0 +1,79 @@
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vssueId: 130
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layout: LearningLayout
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description: Kubernete教程_kube-scheduler是 Kubernetes 中的默认调度器。负责为 Pod 在集群中选择合适的节点。本文解释了在规模较大的 Kubernetes 集群中如何对 kube-scheduler 进行性能调优。
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meta:
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- name: keywords
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content: Kubernetes 教程,Kubernetes 调度,Kubernetes Scheduling
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# 调优
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<AdSenseTitle/>
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> 参考文档： [Scheduler Performance Tuning](https://kubernetes.io/docs/concepts/scheduling/scheduler-perf-tuning/)
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**FEATURE STATE:** `Kubernetes v1.14` <Badge type="warning">beta</Badge>
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[kube-scheduler](/learning/k8s-advanced/schedule/#kube-scheduler) 是 Kubernetes 中的默认调度器。负责为 Pod 在集群中选择合适的节点。
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集群中能够满足某一个 Pod 的资源需求的节点，我们称其为 ***可选节点***（feasible node）。调度器在执行调度时，执行的步骤如下：
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1. 找出该 Pod 的所有 ***可选节点***
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2. 按照某种方式对每一个 ***可选节点*** 评分
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3. 选择评分最高的 ***可选节点***
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4. 将最终选择结果通知 API Server，`这个过程，我们称其为绑定（binding）`
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本文解释了在规模较大的 Kubernetes 集群中如何对 kube-scheduler 进行性能调优。
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## 参与评分的节点的比例
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在 Kubernetes v1.12 版本之前，kube-scheduler 检查集群中的所有节点是否对 Pod 可选，并对 ***可选节点*** 进行评分。在 Kubernetes v1.12 中，添加了一个新的特性，使得 kube-scheduler 在找到了一定数量的 ***可选节点*** 后，变停止继续寻找更多 ***可选节点***。 这个特性可以显著提高 kube-scheduler 在大规模 Kubernetes 集群中的性能。通过 `percentageOfNodesToScore` 这个配置参数，我们可以控制 kube-scheduler 在找到多少 ***可用节点*** 之后变停止继续寻找。该参数的可选值为 1 - 100 之间的数字，大于 100 的将被认为是 100%，0 代表忽略该配置。
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在 Kubernetes v1.14 中，如果不定义 `percentageOfNodesToScore`，kube-scheduler 将按照一个线性公式来确定该餐朱的取值。按照该公式：
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* 100节点集群，`percentageOfNodesToScore` 为 50%
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* 5000节点集群，`percentageOfNodesToScore` 为 10%
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* `percentageOfNodesToScore` 的最小值为 5%；（即，不论集群规模有多大，按照该公式，`percentageOfNodesToScore` 最终取值为 5%，除非集群管理员将该参数配置为小于 5% 的值）
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下面的例子中，将 `percentageOfNodesToScore` 配置为 50%
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``` yaml
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apiVersion: kubescheduler.config.k8s.io/v1alpha1
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kind: KubeSchedulerConfiguration
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algorithmSource:
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provider: DefaultProvider
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|
...
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|
percentageOfNodesToScore: 50
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```
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::: tip 例外
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当集群中可选节点数量少于 50 时，调度器仍将继续检查剩余的节点。
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:::
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如果要禁用该特性，可将 `percentageOfNodesToScore` 设定为 100。
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### 调优 percentageOfNodesToScore
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`percentageOfNodesToScore` 的取值在 1 到 100 之间，默认值基于集群节点的数量计算得出。并且，将至少要找出 50 个可选节点，否则仍会检查集群中所有节点是否对 Pod 可用。这就意味着，当集群的节点数不超过 1000 时，修改该参数并不会对实际结果产生多大的影响。Kubernetes 有意做了此设计，因为在小规模集群中，kube-scheduler 的性能差异不大。当集群节点数超过 1000 时，调整此参数将有可能显著提升 kube-scheduler 的性能。
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关于 `percentageOfNodesToScore`，一个重要的考虑因素是，如果只检查了集群中一小部分节点对 Pod 是否可选，也就意味着更多的节点未能参与该 Pod 的评分。此时存在的可能性是，未参与评分的节点数量可能实际得分会比最终选中的节点得分更高，即，Pod 并没有找到集群中“最”适合其运行的节点。因此，`percentageOfNodesToScore` 不应该设置为一个过低的数值。通常，不要将其设置为低于 10 的数字。在如下情况都满足时，可以考虑更低的数字：
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* kube-scheduler 的吞吐量（每秒钟执行调度的次数）非常重要
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* 节点的评分是否为最高，没那么重要
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当集群节点数量不超过 1000甚至更少时，不推荐修改该参数的默认取值，此时调整此参数对 kube-scheduler 性能的影响不大。
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### 调度器遍历节点的方法
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为了让集群中的每个节点都有公平的机会被 Pod 选中，调度器按照 round-robin（轮询）的方式遍历节点。您可以认为，节点被放在一个数组中，调度器从数组的第一个元素开始检查节点是否为 ***可选节点***，直到其找到足够多数量（由`percentageOfNodesToScore`指定）的 ***可选节点***。当调度器调度下一个 Pod 时，将继续从上一次停止的地方往后面便利节点的数组，到达数组的末尾时，又从数组的第一个元素继续遍历。
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如果节点在多个高可用区，调度器将遍历多个高可用区终端额节点，以确保不同的可用区都有合适的机会。例如，假设 6 个节点分布于两个可用区：
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```
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Zone 1: Node 1, Node 2, Node 3, Node 4
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Zone 2: Node 5, Node 6
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```
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|
调度器将按照下面的顺序评估节点是否为可选节点：
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```
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Node 1, Node 5, Node 2, Node 6, Node 3, Node 4
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```
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到达结尾 Node 4 后，又从 Node 1 继续遍历。
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@ -8,8 +8,6 @@ meta:
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# Kuboard简介
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# Kuboard简介
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