关于云原生:看焱融云CSI动态感知如何扩展Kubernetes-Scheduler

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K8S Scheduler 是做什么的

Kubernetes Scheduler 的作用是将待调度的 Pod 依照肯定的调度算法和策略绑定到集群中一个适合的 Worker Node（以下简称 Node）上，并将绑定信息写入到 etcd 中，之后指标 Node 中 kubelet 服务通过 API Server 监听到 Scheduler 产生的 Pod 绑定事件获取 Pod 信息，而后下载镜像启动容器，调度流程如图所示：

Scheduler 提供的调度流程分为预选 (Predicates) 和优选 (Priorities) 两个步骤：

  • 预选，K8S 会遍历以后集群中的所有 Node，筛选出其中符合要求的 Node 作为候选
  • 优选，K8S 将对候选的 Node 进行打分

通过预选筛选和优选打分之后，K8S 抉择分数最高的 Node 来运行 Pod，如果最终有多个 Node 的分数最高，那么 Scheduler 将从当中随机抉择一个 Node 来运行 Pod。

K8S Scheduler 提供的预选策略

在 Scheduler 中，可选的预选策略包含：

如果开启了 TaintNodesByCondition(从 1.12 开始为 beta 级别，默认开启) 个性，则 CheckNodeCondition、CheckNodeMemoryPressure、CheckNodeDiskPressure、CheckNodePIDPressure 预选策略则会被禁用，PodToleratesNodeNoExecuteTaints、CheckNodeUnschedulable 则会启用。

K8S Scheduler 提供的优选策略

在 Scheduler 中，可选的优选策略包含：

如果开启了 ResourceLimitsPriorityFunction(默认不开启) 个性，则 ResourceLimitsPriority 会被启用。

如何扩大 K8S SchedulerScheduler

内置的策略在大多数场景下能够满足要求，然而在一些非凡场景下，不能满足简单的调度需要，咱们能够通过扩大程序对 Scheduler 进行扩大。

扩大后的 Scheduler 会在调用内置预选策略和优选策略之后通过 HTTP 协定调用扩大程序再次进行预选和优选，最初抉择一个适合的 Node 进行 Pod 的调度。调度流程如下：

如何实现本人的 Scheduler 扩大

编写扩大程序

扩大程序实质上是一个 HTTP 服务，能够对 Node 进行筛选和打分，这里只是一个例子，未做任何批改，能够依据理论业务调度场景批改你的预选逻辑和优选逻辑，而后打包成镜像并部署。

接管 HTTP 申请，并依据 URL 的不同，调用预选或优选函数：

func (e *Extender) serveHTTP(w http.ResponseWriter, req *http.Request) {if strings.Contains(req.URL.Path, filter) {e.processFilterRequest(w, req)
    } else if strings.Contains(req.URL.Path, prioritize) {e.processPrioritizeRequest(w, req)
    } else {http.Error(w, "Unsupported request", http.StatusNotFound)
    }
}

预选逻辑：

func (e *Extender) processFilterRequest(w http.ResponseWriter, req *http.Request) {decoder := json.NewDecoder(req.Body)
    defer func() {if err := req.Body.Close(); err != nil {glog.Errorf("Error closing decoder")
        }
    }()
    encoder := json.NewEncoder(w)

    var args schedulerApi.ExtenderArgs
    if err := decoder.Decode(&args); err != nil {glog.Errorf("Error decoding filter request: %v", err)
        http.Error(w, "Decode error", http.StatusBadRequest)
        return
    }

    // Your logic
    pod := args.Pod
    nodes := args.Nodes.Items

    response := &schedulerApi.ExtenderFilterResult{
        Nodes: &v1.NodeList{Items: nodes,},
    }
    if err := encoder.Encode(response); err != nil {glog.Errorf("Error encoding filter response: %+v : %v", response, err)
    }
}

优选逻辑：

func (e *Extender) processPrioritizeRequest(w http.ResponseWriter, req *http.Request) {decoder := json.NewDecoder(req.Body)
    defer func() {if err := req.Body.Close(); err != nil {glog.Fatalf("Error closing decoder")
        }
    }()
    encoder := json.NewEncoder(w)

    var args schedulerApi.ExtenderArgs
    if err := decoder.Decode(&args); err != nil {glog.Errorf("Error decoding prioritize request: %v", err)
        http.Error(w, "Decode error", http.StatusBadRequest)
        return
    }

    // Your logic
    for _, node := range args.Nodes.Items {hostPriority := schedulerApi.HostPriority{Host: node.Name, Score: 1}
        respList = append(respList, hostPriority)
    }

    if err := encoder.Encode(respList); err != nil {glog.Errorf("Failed to encode response: %v", err)
    }
}

部署新的 Scheduler

因为 Kubernetes 集群内曾经有了一个名为 default-scheduler 的默认调度器，为了不影响集群失常调度性能，个别须要创立一个新的调度器，这个调度器和 default-scheduler 除了启动参数不一样外，镜像并无差别，上面是部署的过程，只列出了重要局部：

创立 Scheduler 配置

咱们以 ConfigMap 的形式创立 Scheduler 调度配置，配置文件中须要指定内置的预选策略和优选策略，还有咱们编写的扩大程序。

apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: yrcloudfile-scheduler-config
  namespace: yanrongyun
data:
  policy.cfg: |-
    {
      "kind": "Policy",
      "apiVersion": "v1",
      "predicates": [],
      "priorities": [],
      "extenders": [
        {
          "urlPrefix": "http://yrcloudfile-extender-service.yanrongyun.svc.cluster.local:8099",
          "apiVersion": "v1beta1",
          "filterVerb": "filter",
          "prioritizeVerb": "prioritize",
          "weight": 5,
          "enableHttps": false,
          "nodeCacheCapable": false
        }
      ]
    }

部署 Scheduler

部署 Scheduler 的时候须要将 policy-configmap 指定为咱们之前创立的 ConfigMap，还须要为 Scheduler 起一个名字，通过 scheduler-name 参数指定，这里咱们设置为 yrcloudfile-scheduler。

apiVersion: apps/v1beta1
kind: Deployment
metadata:
  labels:
    component: scheduler
    tier: control-plane
  name: yrcloudflie-scheduler
  namespace: yanrongyun
  initializers:
    pending: []spec:
  replicas: 3
  template:
    metadata:
      labels:
        component: scheduler
        tier: control-plane
      name: yrcloudflie-scheduler
    spec:
      containers:
        - command:
            - /usr/local/bin/kube-scheduler
            - --address=0.0.0.0
            - --leader-elect=true
            - --scheduler-name=yrcloudfile-scheduler
            - --policy-configmap=yrcloudfile-scheduler-config
            - --policy-configmap-namespace=yanrongyun
            - --lock-object-name=yrcloudfile-scheduler
          image: k8s.gcr.io/kube-scheduler:v1.13.0
          livenessProbe:
            httpGet:
              path: /healthz
              port: 10251
            initialDelaySeconds: 15
          name: yrcloudflie-scheduler
          readinessProbe:
            httpGet:
              path: /healthz
              port: 10251
      affinity:
        podAntiAffinity:
          requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
            - labelSelector:
                matchExpressions:
                  - key: "name"
                    operator: In
                    values:
                      - yrcloudflie-scheduler
              topologyKey: "kubernetes.io/hostname"
      hostPID: false
      serviceAccountName: yrcloudflie-scheduler-account

如何应用新的 Scheduler

Scheduler 部署胜利之后，咱们怎么去应用它呢，其实很简略，只须要在部署 Pod 的时候新增 schedulerName 为 yrcloudfile-scheduler 即可。

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: busybox
  labels:
    app: busyboxspec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: busybox
  template:
    metadata:
      labels:
        app: busybox
    spec:
      schedulerName: yrcloudfile-scheduler
      containers:
        - image: busybox
          imagePullPolicy: IfNotPresent
          name: busybox

YRCloudFile 扩大的 K8S Scheduler

在焱融云最新公布的 YRCloudFile 6.0 版本中，新增了对 CSI 故障动静感知的性能，这个性能就是通过扩大 Scheduler 实现的。

在应用 default-scheduler 的状况下，如果 Work Node 的存储集群连贯中断，Kubernetes 并不能感知到这种故障，依然会将 Pod 调度到故障 Node 中，这使得 Kubernetes 会一直反复的做无用的调度，使 Pod 无奈失常实现部署，影响了整个集群的效力。

如图所示，咱们部署了 3 正本的 busybox 容器，并且 node-3.yr 节点和存储存在连贯故障，该节点上的 Pod 始终放弃在 ContainerCreating 状态，无奈创立胜利；

查看该 Pod 的事件列表能够发现 Kubernetes 的默认调度器把 Pod 调度到了 node-3.yr 故障节点，导致 PV 挂载超时；

焱融云针对以上问题通过扩大 Scheduler 和部署 CSI NodePlugin Sidecar 容器，查看 Node 和存储集群的连贯是否衰弱，在 Scheduler 预选的时候会调用 NodePlugin Sidecar 容器查看存储连贯状态，如果连贯状态不衰弱，会过滤掉该 Node，从而防止 Kubernetes 把有状态 Pod 调度到故障 Node。

咱们批改 YAML 文件，指定 spec.schedulerName 为 yrcloudfile-scheduler，重新部署后果如图所示：

Pod 曾经创立胜利，并且没有部署到 node-3.yr 故障节点上，查看 Pod 事件列表能够发现，调度器曾经不是 Kubernetes 的默认调度器了，而是 yrcloudfile-scheduler。

容器存储——远不止反对 K8S 那么简略

随着容器、Kubernetes 以及云原生技术的宽泛应用，容器存储的关注度日渐进步，容器存储也成为软件定义存储新的制高点。然而，优良的容器存储，远不止反对容器长久化利用，实现数据保留那么简略，如果对数据进行更好的治理，如何与容器的生态进行深度的整合，还大有可为，焱融云会在容器场景上一直深挖，致力为用户带来更卓越的数据存储服务。

正文完
云原生
发表至： 云原生
2021-07-23
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