Kubernetes 资源调度

最近在做 xnfun 的时候，考虑执行函数节点选择的时候，想到这和 Kubernetes 里面 pod 执行节点的选择类似。

Kubernetes 中调度指为 Pod 匹配节点，使得 kubelet 可以运行它们。Kubernetes 中调度是抢占式的，意味着一个 Pod 即使被调度执行了，也可能被更高优先级的 Pod 给挤占停止。

Kubernetes 构建的容器调度服务（container scheduling service），设计目标是允许用户通过 Kubernetes 集群管理云容器集群，无需执行复杂的配置。系统能够选择合适的工作节点来执行特定容器集群的调度过程。

其调度器需要考虑 individual 和 collective 资源要求、服务质量要求（qos, quality of service）要求，硬件、软件、策略（policy）约束, 亲和性（affinity）和 anti-affinity 要求, 数据本地行要求（data locality）, inter-workload interference, deadlines 等。

其调度过程分为 2 步：

1. Filtering: 调度器过滤掉不满足要求的节点，过滤后如果没有满足节点，Pod 将无法被调度；过滤条件如
   • PodFitsResources: 检测节点是否有足够的资源，如 CPU, 内存, GPU 等
2. Scoring: 调度器根据开启的评分规则为节点评分，最终，kube-scheduler 选择分数最高的节点，如果最高分有多个节点，将从它们中随机选择。

细分这两个步骤，整个调度过程分成很多阶段，每个阶段都暴露出一些扩展点¹：

• Kubernetes Documentation / Concepts / Scheduling, Preemption and Eviction
• Kubernetes Documentation / Reference / Component Tools / kube-scheduler