# IT明星不是梦 #图解kubernetes调度器SchedulingQueue核心源码实现
SchedulingQueue设计
队列与优先级
队列与场景
| 类型 | 描述 | 通常实现 |
|---|---|---|
| 队列 | 普通队列是一个FIFO的数据结构，根据元素入队的次序依次出队 | 数组或者链表 |
| 优先级队列 | 优先级队列通常是指根据某些优先级策略，高优先级会优先被获取 | 数组或者树 |
其实在大多数的调度场景中，大多都是采用优先级队列来实现，优先满足优先级比较高的任务或者需求，从而减少后续高优先级对低优先级的抢占，scheduler中也是如此
优先级的选择
k8s中调度的单元是Pod，scheduler中根据pod的优先级的高低来进行优先级队列的构建, 这个其实是在kubernets的adminission准入插件中，会为用户创建的pod根据用户的设置，进行优先级字段的计算
三级队列
活动队列
活动队列存储当前系统中所有正在等待调度的队列
不可调度队列
当pod的资源在当前集群中不能被满足时，则会被加入到一个不可调度队列中，然后等待稍后再进行尝试
backoff队列
backoff机制是并发编程中常见的一种机制，即如果任务反复执行依旧失败，则会按次增长等待调度时间，降低重试效率，从而避免反复失败浪费调度资源
针对调度失败的pod会优先存储在backoff队列中，等待后续重试
阻塞与抢占
阻塞设计
当队列中不存在等待调度的pod的时候，会阻塞scheduler等待有需要调度的pod的时候再唤醒调度器，获取pod进行调度
抢占相关
nominatedPods存储pod被提议运行的node,主要用于抢占调度流程中使用，本节先不分析
源码分析
数据结构
kubernetes中默认的schedulingQueue实现是PriorityQueue，本章就以该数据结构来分析
type PriorityQueue struct {
stop <-chan struct{}
clock util.Clock
// 存储backoff的pod计时器
podBackoff *PodBackoffMap
lock sync.RWMutex
// 用于协调通知因为获取不到调度pod而阻塞的cond
cond sync.Cond
// 活动队列
activeQ *util.Heap
// backoff队列
podBackoffQ *util.Heap
// 不可调度队列
unschedulableQ *UnschedulablePodsMap
// 存储pod和被提名的node, 实际上就是存储pod和建议的node节点
nominatedPods *nominatedPodMap
// schedulingCycle是一个调度周期的递增序号，当pod pop的时候会递增
schedulingCycle int64
// moveRequestCycle缓存schedulingCycle, 当未调度的pod重新被添加到activeQueue中
// 会保存schedulingCycle到moveRequestCycle中
moveRequestCycle int64
closed bool
}PriorityQueue作为实现SchedulingQueue的实现，其核心数据结构主要包含三个队列:activeQ、podBackoffQ、unscheduleQ内部通过cond来实现Pop操作的阻塞与通知，接下来先分析核心的调度流程，最后再分析util.Heap里面的具体实现
activeQ
存储所有等待调度的Pod的队列，默认是基于堆来实现，其中元素的优先级则通过对比pod的创建时间和pod的优先级来进行排序
// activeQ is heap structure that scheduler actively looks at to find pods to
// schedule. Head of heap is the highest priority pod.
activeQ *util.Heap优先级比较函数
// activeQComp is the function used by the activeQ heap algorithm to sort pods.
// It sorts pods based on their priority. When priorities are equal, it uses
// PodInfo.timestamp.
func activeQComp(podInfo1, podInfo2 interface{}) bool {
pInfo1 := podInfo1.(*framework.PodInfo)
pInfo2 := podInfo2.(*framework.PodInfo)
prio1 := util.GetPodPriority(pInfo1.Pod)
prio2 := util.GetPodPriority(pInfo2.Pod)
// 首先根据优先级的高低进行比较，然后根据pod的创建时间，越高优先级的Pod越被优先调度
// 越早创建的pod越优先
return (prio1 > prio2) || (prio1 == prio2 && pInfo1.Timestamp.Before(pInfo2.Timestamp))
}podbackOffQ
podBackOffQ主要存储那些在多个schedulingCycle中依旧调度失败的情况下，则会通过之前说的backOff机制，延迟等待调度的时间
// podBackoffQ is a heap ordered by backoff expiry. Pods which have completed backoff
// are popped from this heap before the scheduler looks at activeQ
podBackoffQ *util.HeappodBackOff
上面提到podBackOffQ队列中并没有存储pod的backOff的具体信息，比如backoff的计数器，最后一次更新的时间等，podBackOff则类似一个记分板，记录这些信息，供podBackOffQ使用
// podBackoff tracks backoff for pods attempting to be rescheduled
podBackoff *PodBackoffMap
// PodBackoffMap is a structure that stores backoff related information for pods
type PodBackoffMap struct {
// lock for performing actions on this PodBackoffMap
lock sync.RWMutex
// initial backoff duration
initialDuration time.Duration // 当前值是1秒
// maximal backoff duration
maxDuration time.Duration // 当前值是1分钟
// map for pod -> number of attempts for this pod
podAttempts map[ktypes.NamespacedName]int
// map for pod -> lastUpdateTime pod of this pod
podLastUpdateTime map[ktypes.NamespacedName]time.Time
}unschedulableQ
存储已经尝试调度但是当前集群资源不满足的pod的队列
moveRequestCycle
当因为集群资源发生变化会尝试进行unschedulableQ中的pod转移到activeQ,moveRequestCycle就是存储资源变更时的schedulingCycle
func (p *PriorityQueue) MoveAllToActiveQueue() {
// 省略其他代码
p.moveRequestCycle = p.schedulingCycle
}schedulingCycle
schedulingCycle是一个递增的序列每次从activeQ中pop出一个pod都会递增
func (p *PriorityQueue) Pop() (*v1.Pod, error) {
//省略其他
p.schedulingCycle++
}并发活动队列
并发从活动队列中获取pod
SchedulingQueue提供了一个Pop接口用于从获取当前集群中等待调度的pod,其内部实现主要通过上面cond与activeQ来实现
当前队列中没有可调度的pod的时候，则通过cond.Wait来进行阻塞，然后在忘activeQ中添加pod的时候通过cond.Broadcast来实现通知
func (p *PriorityQueue) Pop() (*v1.Pod, error) {
p.lock.Lock()
defer p.lock.Unlock()
for p.activeQ.Len() == 0 {
if p.closed {
return nil, fmt.Errorf(queueClosed)
}
//
p.cond.Wait()
}
obj, err := p.activeQ.Pop()
if err != nil {
return nil, err
}
pInfo := obj.(*framework.PodInfo)
p.schedulingCycle++
return pInfo.Pod, err
}加入调度pod到活动队列
当pod加入活动队列中，除了加入activeQ的优先级队列中，还需要从podBackoffQ和unschedulableQ中移除当前的pod,最后进行广播通知阻塞在Pop操作的scheudler进行最新pod的获取
func (p *PriorityQueue) Add(pod *v1.Pod) error {
p.lock.Lock()
defer p.lock.Unlock()
pInfo := p.newPodInfo(pod)
// 加入activeQ
if err := p.activeQ.Add(pInfo); err != nil {
klog.Errorf("Error adding pod %v/%v to the scheduling queue: %v", pod.Namespace, pod.Name, err)
return err
}
// 从unschedulableQ删除
if p.unschedulableQ.get(pod) != nil {
klog.Errorf("Error: pod %v/%v is already in the unschedulable queue.", pod.Namespace, pod.Name)
p.unschedulableQ.delete(pod)
}
// Delete pod from backoffQ if it is backing off
// 从podBackoffQ删除
if err := p.podBackoffQ.Delete(pInfo); err == nil {
klog.Errorf("Error: pod %v/%v is already in the podBackoff queue.", pod.Namespace, pod.Name)
}
// 存储pod和被提名的node
p.nominatedPods.add(pod, "")
p.cond.Broadcast()
return nil
}schedulingCycle与moveRequestCycle
未调度的队列的及时重试
导致调度周期schedulingCyclye变更主要因素如下:
1.当集群资源发生变化的时候:比如新添加pv、node等资源，那之前在unschedulableQ中因为资源不满足需求的pod就可以进行放入activeQ中或者podBackoffQ中，及时进行调度
2.pod被成功调度: 之前由于亲和性不满足被放入到unschedulableQ中的pod，此时也可以进行尝试，而不必等到超时之后，再加入
这两种情况下会分别触发MoveAllToActiveQueue和movePodsToActiveQueue变更moveRequestCycle使其等于schedulingCycle
对重试机制的影响
当前一个pod失败的时候，有两种选择一是加入podBackoffQ中，二是加入unschedulableQ中，那么针对一个失败的pod如何选择该进入那个队列中呢
结合上面的moveRequestCycle变更时机，什么时候moveRequestCycle会大于等于podSchedulingCycle呢？答案就是当前集群中进行过集群资源的变更或者pod被成功分配，那这个时候我们如果重试一个失败的调度则可能会成功，因为集群资源变更了可能有新的资源加入
if p.moveRequestCycle >= podSchedulingCycle {
if err := p.podBackoffQ.Add(pInfo); err != nil {
return fmt.Errorf("error adding pod %v to the backoff queue: %v", pod.Name, err)
}
} else {
p.unschedulableQ.addOrUpdate(pInfo)
}失败处理逻辑的注入
注入调度失败逻辑处理
在创建scheduler Config的时候会通过MakeDefaultErrorFunc注入一个失败处理函数, 在scheduler调度的时候会进行调用
kubernetes/pkg/scheduler/factory/factory.go: MakeDefaultErrorFunc会将没有调度到任何一个node的pod重新放回到优先级队列中
podSchedulingCycle := podQueue.SchedulingCycle()
// 省略非核心代码
if len(pod.Spec.NodeName) == 0 {
//重新放回队列
if err := podQueue.AddUnschedulableIfNotPresent(pod, podSchedulingCycle); err != nil {
klog.Error(err)
}
}失败处理的回调
当调度pod的失败的时候, scheduler会同时调用sched.Error就是上面注入的失败处理逻辑，来将调度失败未分配node的pod节点重新加入到队里钟
kubernetes/pkg/scheduler/scheduler.go
func (sched *Scheduler) recordSchedulingFailure(pod *v1.Pod, err error, reason string, message string) {
// 错误回调
sched.Error(pod, err)
sched.Recorder.Eventf(pod, nil, v1.EventTypeWarning, "FailedScheduling", "Scheduling", message)
if err := sched.PodConditionUpdater.Update(pod, &v1.PodCondition{
Type: v1.PodScheduled,
Status: v1.ConditionFalse,
Reason: reason,
Message: err.Error(),
}); err != nil {
klog.Errorf("Error updating the condition of the pod %s/%s: %v", pod.Namespace, pod.Name, err)
}
}PodBackoffMap
PodBackoffMap主要用于存储pod的最后一次失败的更新时间与实现次数，从而根据这些数据来进行pod的backoffTime的计算
数据结构设计
type PodBackoffMap struct {
// lock for performing actions on this PodBackoffMap
lock sync.RWMutex
// 初始化 backoff duration
initialDuration time.Duration // 当前值是1秒
// 最大 backoff duration
maxDuration time.Duration // 当前值是1分钟
// 记录pod重试的次数
podAttempts map[ktypes.NamespacedName]int
// 记录pod的最后一次的更新时间
podLastUpdateTime map[ktypes.NamespacedName]time.Time
}backoffTime计算算法
初始化的时候回设定initialDuration和maxDuration，在当前版本中分别是1s和10s,也就是backoffQ中的pod最长10s就会重新加入activeQ中(需要等待定时任务进行辅助)
在每次失败回调的时候，都会进行BackoffPod方法来进行计数更新，在后续获取pod的backoffTime的时候，只需要获取次数然后结合initialDuration进行算法计算，结合pod最后一次的更新时间,就会获取pod的backoffTime的终止时间
backoffDuration计算
其实最终的计算很简单就是2的N次幂
func (pbm *PodBackoffMap) calculateBackoffDuration(nsPod ktypes.NamespacedName) time.Duration {
// initialDuration是1s
backoffDuration := pbm.initialDuration
if _, found := pbm.podAttempts[nsPod]; found {
// podAttempts里面包含pod的尝试失败的次数
for i := 1; i < pbm.podAttempts[nsPod]; i++ {
backoffDuration = backoffDuration * 2
// 最大10s
if backoffDuration > pbm.maxDuration {
return pbm.maxDuration
}
}
}
return backoffDuration
}podBackoffQ
优先级函数
podBackoffQ实际上会根据pod的backoffTime来进行优先级排序，所以podBackoffQ的队列头部，就是最近一个要过期的pod
func (p *PriorityQueue) podsCompareBackoffCompleted(podInfo1, podInfo2 interface{}) bool {
pInfo1 := podInfo1.(*framework.PodInfo)
pInfo2 := podInfo2.(*framework.PodInfo)
bo1, _ := p.podBackoff.GetBackoffTime(nsNameForPod(pInfo1.Pod))
bo2, _ := p.podBackoff.GetBackoffTime(nsNameForPod(pInfo2.Pod))
return bo1.Before(bo2)
}调度失败加入到podBackoffQ
如果调度失败，并且moveRequestCycle=podSchedulingCycle的时候就加入podBackfoffQ中
func (p *PriorityQueue) AddUnschedulableIfNotPresent(pod *v1.Pod, podSchedulingCycle int64) error {
// 省略检查性代码
// 更新pod的backoff 信息
p.backoffPod(pod)
// moveRequestCycle将pod从unscheduledQ大于pod的调度周期添加到 如果pod的调度周期小于当前的调度周期
if p.moveRequestCycle >= podSchedulingCycle {
if err := p.podBackoffQ.Add(pInfo); err != nil {
return fmt.Errorf("error adding pod %v to the backoff queue: %v", pod.Name, err)
}
} else {
p.unschedulableQ.addOrUpdate(pInfo)
}
p.nominatedPods.add(pod, "")
return nil
}从unschedulableQ迁移
在前面介绍的当集群资源发生变更的时候，会触发尝试unschedulabelQ中的pod进行转移，如果发现当前pod还未到达backoffTime,就加入到podBackoffQ中
if p.isPodBackingOff(pod) {
if err := p.podBackoffQ.Add(pInfo); err != nil {
klog.Errorf("Error adding pod %v to the backoff queue: %v", pod.Name, err)
addErrorPods = append(addErrorPods, pInfo)
}
} else {
if err := p.activeQ.Add(pInfo); err != nil {
klog.Errorf("Error adding pod %v to the scheduling queue: %v", pod.Name, err)
addErrorPods = append(addErrorPods, pInfo)
}
}podBackoffQ定时转移
在创建PriorityQueue的时候，会创建两个定时任务其中一个就是讲backoffQ中的pod到期后的转移，每秒钟尝试一次
func (p *PriorityQueue) run() {
go wait.Until(p.flushBackoffQCompleted, 1.0*time.Second, p.stop)
go wait.Until(p.flushUnschedulableQLeftover, 30*time.Second, p.stop)
}因为是一个堆结果，所以只需要获取堆顶的元素，然后确定是否到期，如果到期后则进行pop处来，加入到activeQ中
func (p *PriorityQueue) flushBackoffQCompleted() {
p.lock.Lock()
defer p.lock.Unlock()
for {
// 获取堆顶元素
rawPodInfo := p.podBackoffQ.Peek()
if rawPodInfo == nil {
return
}
pod := rawPodInfo.(*framework.PodInfo).Pod
// 获取到期时间
boTime, found := p.podBackoff.GetBackoffTime(nsNameForPod(pod))
if !found {
// 如果当前已经不在podBackoff中，则就pop出来然后放入到activeQ
klog.Errorf("Unable to find backoff value for pod %v in backoffQ", nsNameForPod(pod))
p.podBackoffQ.Pop()
p.activeQ.Add(rawPodInfo)
defer p.cond.Broadcast()
continue
}
// 未超时
if boTime.After(p.clock.Now()) {
return
}
// 超时就pop出来
_, err := p.podBackoffQ.Pop()
if err != nil {
klog.Errorf("Unable to pop pod %v from backoffQ despite backoff completion.", nsNameForPod(pod))
return
}
// 加入到activeQ中
p.activeQ.Add(rawPodInfo)
defer p.cond.Broadcast()
}
}unschedulableQ
调度失败
调度失败后，如果当前集群资源没有发生变更，就加入到unschedulable，原因上面说过
func (p *PriorityQueue) AddUnschedulableIfNotPresent(pod *v1.Pod, podSchedulingCycle int64) error {
// 省略检查性代码
// 更新pod的backoff 信息
p.backoffPod(pod)
// moveRequestCycle将pod从unscheduledQ大于pod的调度周期添加到 如果pod的调度周期小于当前的调度周期
if p.moveRequestCycle >= podSchedulingCycle {
if err := p.podBackoffQ.Add(pInfo); err != nil {
return fmt.Errorf("error adding pod %v to the backoff queue: %v", pod.Name, err)
}
} else {
p.unschedulableQ.addOrUpdate(pInfo)
}
p.nominatedPods.add(pod, "")
return nil
}定时转移任务
定时任务每30秒执行一次
func (p *PriorityQueue) run() {
go wait.Until(p.flushUnschedulableQLeftover, 30*time.Second, p.stop)
}逻辑其实就非常简单如果当前时间-pod的最后调度时间大于60s,就重新调度，转移到podBackoffQ或者activeQ中
func (p *PriorityQueue) flushUnschedulableQLeftover() {
p.lock.Lock()
defer p.lock.Unlock()
var podsToMove []*framework.PodInfo
currentTime := p.clock.Now()
for _, pInfo := range p.unschedulableQ.podInfoMap {
lastScheduleTime := pInfo.Timestamp
// 如果该pod1分钟内没有被调度就加入到podsToMove
if currentTime.Sub(lastScheduleTime) > unschedulableQTimeInterval {
podsToMove = append(podsToMove, pInfo)
}
}
if len(podsToMove) > 0 {
// podsToMove将这些pod移动到activeQ
p.movePodsToActiveQueue(podsToMove)
}
}调度队列总结
数据流设计总结
3.1.1 三队列与后台定时任务
从设计上三队列分别存储：活动队列、bakcoff队列、不可调度队列，其中backoff中会根据任务的失败来逐步递增重试时间(最长10s)、unschedulableQ队列则延迟60s
通过后台定时任务分别将backoffQ队列、unschedulableQ队列来进行重试，加入到activeQ中，从而加快完成pod的失败重试调度
cycle与优先调度
schedulingCycle、moveRequestCycle两个cycle其实本质上也是为了加快失败任务的重试调度，当集群资源发生变化的时候，进行立即重试，那些失败的优先级比较高、亲和性问题的pod都可能会被优先调度
锁与cond实现线程安全pop
内部通过lock保证线程安全，并通过cond来实现阻塞等待，从而实现阻塞scheduler worker的通知
今天就分析到这里，其实参考这个实现，我们也可以从中抽象出一些设计思想，实现自己的一个具有优先级、快速重试、高可用的任务队列，先分析到这，下一个分析的组件是SchedulerCache, 感兴趣可以加我微信一起交流学习,毕竟三个臭皮匠算计不过诸葛亮
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