标签：mina 博客 出错 node节点 amp sage 成功 nat 方式
Scheduler中在进行node选举的时候会首先进行一轮预选流程，即从当前集群中选择一批node节点，本文主要分析k8s在预选流程上一些优秀的筛选设计思想，欢迎大佬们指正
预选顾名思义就是从当前集群中的所有的node中，选择出满足当前pod资源和亲和性等需求的node节点，如何在集群中快速选择这样的节点，是个复杂的问题
平均分布主要是通过让一个分配索引来进行即只有当所有的node都在本轮分配周期内分配一次后，才开始从头进行分配，从而保证集群的平均分布
预选终端即在预选的过程中如果发现node已经不能满足当前pod资源需求的时候，就进行中断预选流程，尝试下一个节点
在当前k8s版本中，默认会启动16个goroutine来进行并行的预选，从而提高性能,从而提高预选的性能
预选流程需要从当前集群中选择一台符合要求的node随着集群规模的增长，如果每次遍历所有集群node则会必然导致性能的下降，于是通过局部最优解的方式，缩小筛选节点的数量
预选的核心流程是通过findNodesThatFit来完成，其返回预选结果供优选流程使用
取样是通过当前集群中的node数量和默认的最小值来决定本次预选阶段需要获取的node节点数量
// 获取所有的节点数量，并通过计算百分比，获取本次选举选择的节点数量
allNodes := int32(g.cache.NodeTree().NumNodes())
// 确定要查找node数量
numNodesToFind := g.numFeasibleNodesToFind(allNodes)取样算法很简单从集群中获取指定百分比的节点默认是50%，如果50%的节点数量小于minFeasibleNodesToFind则按照minFeasibleNodesToFind(最小取样节点数量)来取样，
func (g *genericScheduler) numFeasibleNodesToFind(numAllNodes int32) (numNodes int32) {
// 如果当前节点数量小于minFeasibleNodesToFind即小于100台node
// 同理百分比如果大于100就是全量取样
// 这两种情况都直接遍历整个集群中所有节点
if numAllNodes < minFeasibleNodesToFind || g.percentageOfNodesToScore >= 100 {
return numAllNodes
}
adaptivePercentage := g.percentageOfNodesToScore
if adaptivePercentage <= 0 {
adaptivePercentage = schedulerapi.DefaultPercentageOfNodesToScore - numAllNodes/125
if adaptivePercentage < minFeasibleNodesPercentageToFind {
adaptivePercentage = minFeasibleNodesPercentageToFind
}
}
// 正常取样计算：比如numAllNodes为5000，而adaptivePercentage为50%
// 则numNodes=50000*0.5/100=250
numNodes = numAllNodes * adaptivePercentage / 100
if numNodes < minFeasibleNodesToFind { // 如果小于最少取样则按照最少取样进行取样
return minFeasibleNodesToFind
}
return numNodes
}通过filtered来进行预选结果的存储，通过filteredLen来进行原子保护协作多个取样goroutine, 并通过predicateMetaProducer和当前的snapshot来进行元数据构建
filtered = make([]*v1.Node, numNodesToFind)
errs := errors.MessageCountMap{}
var (
predicateResultLock sync.Mutex
filteredLen int32
)
ctx, cancel := context.WithCancel(context.Background())
// We can use the same metadata producer for all nodes.
meta := g.predicateMetaProducer(pod, g.nodeInfoSnapshot.NodeInfoMap)并行取样主要通过调用下面的函数来启动16个goroutine来进行并行取样，并通过ctx来协调退出
workqueue.ParallelizeUntil(ctx, 16, int(allNodes), checkNode)
通过channel来构建取样索引的管道，每个worker会负责从channel获取的指定索引取样node的填充
func ParallelizeUntil(ctx context.Context, workers, pieces int, doWorkPiece DoWorkPieceFunc) {
var stop <-chan struct{}
if ctx != nil {
stop = ctx.Done()
}
// 生成指定数量索引，worker通过索引来进行预选成功节点的存储
toProcess := make(chan int, pieces)
for i := 0; i < pieces; i++ {
toProcess <- i
}
close(toProcess)
if pieces < workers {
workers = pieces
}
wg := sync.WaitGroup{}
wg.Add(workers)
for i := 0; i < workers; i++ {
// 启动多个goroutine
go func() {
defer utilruntime.HandleCrash()
defer wg.Done()
for piece := range toProcess {
select {
case <-stop:
return
default:
//获取索引，后续会通过该索引来进行结果的存储
doWorkPiece(piece)
}
}
}()
}
// 等待退出
wg.Wait()
} checkNode := func(i int) {
// 获取一个节点
nodeName := g.cache.NodeTree().Next()
// 取样核心流程是通过podFitsOnNode来确定
fits, failedPredicates, status, err := g.podFitsOnNode(
pluginContext,
pod,
meta,
g.nodeInfoSnapshot.NodeInfoMap[nodeName],
g.predicates, // 传递预选算法
g.schedulingQueue,
g.alwaysCheckAllPredicates,
)
if err != nil {
predicateResultLock.Lock()
errs[err.Error()]++
predicateResultLock.Unlock()
return
}
if fits {
// 如果当前以及查找到的数量大于预选的数量，就退出
length := atomic.AddInt32(&filteredLen, 1)
if length > numNodesToFind {
cancel()
atomic.AddInt32(&filteredLen, -1)
} else {
filtered[length-1] = g.nodeInfoSnapshot.NodeInfoMap[nodeName].Node()
}
} else {
// 进行错误状态的保存
predicateResultLock.Lock()
if !status.IsSuccess() {
filteredNodesStatuses[nodeName] = status
}
if len(failedPredicates) != 0 {
failedPredicateMap[nodeName] = failedPredicates
}
predicateResultLock.Unlock()
}
}
在kubernetes中经过调度器调度后的pod结果会放入到SchedulingQueue中进行暂存，这些pod未来可能会经过后续调度流程运行在提议的node上，也可能因为某些原因导致最终没有运行，而预选流程为了减少后续因为调度冲突(比如pod之间的亲和性等问题，并且当前pod不能抢占这些pod)，则会在进行预选的时候，将这部分pod考虑进去
如果在这些pod存在的情况下，node可以满足当前pod的筛选条件，则可以去除被提议的pod再进行筛选(如果这些提议的pod最终没有调度到node,则当前node也需要满足各种亲和性的需求)
结合上面说的面向未来的筛选，通过两轮筛选在无论那些优先级高的pod是否被调度到当前node上，都可以满足pod的调度需求，在调度的流程中只需要获取之前注册的调度算法，完成预选检测，如果发现有条件不通过则不会进行第二轮筛选，继续选择下一个节点
func (g *genericScheduler) podFitsOnNode(
pluginContext *framework.PluginContext,
pod *v1.Pod,
meta predicates.PredicateMetadata,
info *schedulernodeinfo.NodeInfo,
predicateFuncs map[string]predicates.FitPredicate,
queue internalqueue.SchedulingQueue,
alwaysCheckAllPredicates bool,
) (bool, []predicates.PredicateFailureReason, *framework.Status, error) {
var failedPredicates []predicates.PredicateFailureReason
var status *framework.Status
// podsAdded主要用于标识当前是否有提议的pod如果没有提议的pod则就不需要再进行一轮筛选了
podsAdded := false
for i := 0; i < 2; i++ {
metaToUse := meta
nodeInfoToUse := info
if i == 0 {
// 首先获取那些提议的pod进行第一轮筛选, 如果第一轮筛选出错，则不会进行第二轮筛选
podsAdded, metaToUse, nodeInfoToUse = addNominatedPods(pod, meta, info, queue)
} else if !podsAdded || len(failedPredicates) != 0 {
// 如果
break
}
for _, predicateKey := range predicates.Ordering() {
var (
fit bool
reasons []predicates.PredicateFailureReason
err error
)
//TODO (yastij) : compute average predicate restrictiveness to export it as Prometheus metric
if predicate, exist := predicateFuncs[predicateKey]; exist {
// 预选算法计算
fit, reasons, err = predicate(pod, metaToUse, nodeInfoToUse)
if err != nil {
return false, []predicates.PredicateFailureReason{}, nil, err
}
if !fit {
// eCache is available and valid, and predicates result is unfit, record the fail reasons
failedPredicates = append(failedPredicates, reasons...)
// if alwaysCheckAllPredicates is false, short circuit all predicates when one predicate fails.
if !alwaysCheckAllPredicates {
klog.V(5).Infoln("since alwaysCheckAllPredicates has not been set, the predicate " +
"evaluation is short circuited and there are chances " +
"of other predicates failing as well.")
break
}
}
}
}
status = g.framework.RunFilterPlugins(pluginContext, pod, info.Node().Name)
if !status.IsSuccess() && !status.IsUnschedulable() {
return false, failedPredicates, status, status.AsError()
}
}
return len(failedPredicates) == 0 && status.IsSuccess(), failedPredicates, status, nil
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原文地址：https://www.cnblogs.com/buyicoding/p/12202575.html
