了解 Kubernetes 调度器是如何发现新的吊舱并将其分配到节点。
Kubernetes 已经成为容器和容器化工作负载的标准编排引擎。它提供一个跨公有云和私有云环境的通用和开源的抽象层。
对于那些已经熟悉 Kuberbetes 及其组件的人，他们的讨论通常围绕着如何尽量发挥 Kuberbetes 的功能。但当你刚刚开始学习 Kubernetes 时，尝试在生产环境中使用前，明智的做法是从一些关于 Kubernetes 相关组件（包括 Kubernetes 调度器） 开始学习，如下抽象视图中所示：
Kubernetes 也分为控制平面和工作节点：
- etcd
- kube-apiserver
- kube-controller-manager
- 调度器
- kubelet
- kube-proxy
- CRI
我希望这个背景信息可以帮助你理解 Kubernetes 组件是如何关联在一起的。
Kubernetes 调度器是如何工作的
Kubernetes 吊舱pod 由一个或多个容器组成组成，共享存储和网络资源。Kubernetes 调度器的任务是确保每个吊舱分配到一个节点上运行。
（LCTT 译注：容器技术领域大量使用了航海比喻，pod 一词，意为“豆荚”，在航海领域指“吊舱” —— 均指盛装多个物品的容器。常不翻译，考虑前后文，可译做“吊舱”。）
在更高层面下，Kubernetes 调度器的工作方式是这样的：
调度器源码（scheduler.go）很大，约 9000 行，且相当复杂，但解决了重要问题：
等待/监视吊舱创建的代码
监视吊舱创建的代码始于 scheduler.go 的 8970 行，它持续等待新的吊舱：
// Run begins watching and scheduling. It waits for cache to be synced, then starts a goroutine and returns immediately.
func (sched *Scheduler) Run() {
if !sched.config.WaitForCacheSync() {
return
}
go wait.Until(sched.scheduleOne, 0, sched.config.StopEverything)
负责对吊舱进行排队的代码
负责对吊舱进行排队的功能是：
// queue for pods that need scheduling
podQueue *cache.FIFO
负责对吊舱进行排队的代码始于 scheduler.go 的 7360 行。当事件处理程序触发，表明新的吊舱显示可用时，这段代码将新的吊舱加入队列中：
func (f *ConfigFactory) getNextPod() *v1.Pod {
for {
pod := cache.Pop(f.podQueue).(*v1.Pod)
if f.ResponsibleForPod(pod) {
glog.V(4).Infof("About to try and schedule pod %v", pod.Name)
return pod
}
}
}
处理错误代码
在吊舱调度中不可避免会遇到调度错误。以下代码是处理调度程序错误的方法。它监听 podInformer 然后抛出一个错误，提示此吊舱尚未调度并被终止：
// scheduled pod cache
podInformer.Informer().AddEventHandler(
cache.FilteringResourceEventHandler{
FilterFunc: func(obj interface{}) bool {
switch t := obj.(type) {
case *v1.Pod:
return assignedNonTerminatedPod(t)
default:
runtime.HandleError(fmt.Errorf("unable to handle object in %T: %T", c, obj))
return false
}
},
换句话说，Kubernetes 调度器负责如下：
- 将新创建的吊舱调度至具有足够空间的节点上，以满足吊舱的资源需求。
- 监听 kube-apiserver 和控制器是否创建新的吊舱，然后调度它至集群内一个可用的节点。
- 监听未调度的吊舱，并使用
/binding子资源 API 将吊舱绑定至节点。
例如，假设正在部署一个需要 1 GB 内存和双核 CPU 的应用。因此创建应用吊舱的节点上需有足够资源可用，然后调度器会持续运行监听是否有吊舱需要调度。
了解更多
要使 Kubernetes 集群工作，你需要使以上所有组件一起同步运行。调度器有一段复杂的的代码，但 Kubernetes 是一个很棒的软件，目前它仍是我们在讨论或采用云原生应用程序时的首选。
学习 Kubernetes 需要精力和时间，但是将其作为你的专业技能之一能为你的职业生涯带来优势和回报。有很多很好的学习资源可供使用，而且 官方文档 也很棒。如果你有兴趣了解更多，建议从以下内容开始：
- Kubernetes the hard way
- Kubernetes the hard way on bare metal
- Kubernetes the hard way on AWS
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