《k8s-1.13版本源码分析》-调度预选

本文大纲

• 预选流程
• predicate的并发
• 一个node的predicate predicates的顺序
• 单个predicate执行过程
• 具体的predicate函数

本系列文章已经开源到github：https://github.com/farmer-hutao/k8s-source-code-analysis

1. 预选流程

predicate过程从

pkg/scheduler/core/generic_scheduler.go:389 findNodesThatFit()

pkg/scheduler/core/generic_scheduler.go:389

func (g *genericScheduler) findNodesThatFit(pod *v1.Pod, nodes []*v1.Node) ([]*v1.Node, FailedPredicateMap, error) {
checkNode := func(i int) {
fits, failedPredicates, err := podFitsOnNode(
//……
)
if fits {
length := atomic.AddInt32(&filteredLen, 1)
filtered[length-1] = g.cachedNodeInfoMap[nodeName].Node()
}
}
workqueue.ParallelizeUntil(ctx, 16, int(allNodes), checkNode)
if len(filtered) > 0 && len(g.extenders) != 0 {
for _, extender := range g.extenders {
// Logic of extenders
}
}
return filtered, failedPredicateMap, nil
}

如上，删的有点多，大家也可以看一下原函数然后对比一下，看看我为什么只保留这一点。从上面代码中我们可以发现，最重要的是一个子函数调用过程

fits, failedPredicates, err := podFitsOnNode()

podFitsOnNode()

2. predicate的并发

进入

podFitsOnNode()

podFitsOnNode()

pkg/scheduler/core/generic_scheduler.go:458

workqueue.ParallelizeUntil(ctx, 16, int(allNodes), checkNode)

ParallelizeUntil()

vendor/k8s.io/client-go/util/workqueue/parallelizer.go:38

func ParallelizeUntil(ctx context.Context, workers, pieces int, doWorkPiece DoWorkPieceFunc) {
// 从形参列表看，需要关注的有workers和pieces两个数字类型的参数，doworkPiece这个函数类型的参数
// DoWorkPieceFunc类型也就是func(piece int)类型
// 注意到上面调用的时候workers的实参是16，pieces是allNodes，也就是node数量
var stop <-chan struct{}
if ctx != nil {
stop = ctx.Done()
}
// 这里定义toProcess的容量和pieces相等，也就是和node数量相等
toProcess := make(chan int, pieces)
for i := 0; i < pieces; i++ {
// 假设有100个node，那么这里就写了100个数到toProcess里
toProcess <- i
}
// 关闭了一个有缓存的channel
close(toProcess)
// 如果pieces数量比较少，也就是说假设node只有10个，那么workers就赋值为10个
// 到这里差不多可以猜到worker是并发工作数，当node大于16时并发是16，当node小于16时并法数就是node数
if pieces < workers {
workers = pieces
}

wg := sync.WaitGroup{}
wg.Add(workers)
// 要批量开goroutine了
for i := 0; i < workers; i++ {
// 如果100个node，这里时16；如果是10个node，这里是10
go func() {
defer utilruntime.HandleCrash()
defer wg.Done()
for piece := range toProcess {
// 从toProcess中拿一个数，举个例子，假如现在并发是10，那么toProcess里面存的数据其实
// 也是10个，也就是1个goroutine拿到1个数，开始了一个下面的default逻辑；
// 假设并发数是16，node数是100，这时候toProcess里面也就是100个数，
// 这时候就是16个“消费者”在消耗100个数。当然每拿到一个数需要执行到一次下面的default
select {
case <-stop:
return
default:
// 第piece个节点被doWorkPiece了；
// 对应调用过程也就是checkNode函数传入了一个整型参数piece
doWorkPiece(piece)
}
}
}()
}
wg.Wait()
}

回想一下前面的

checkNode := func(i int){……}

doWorkPiece(piece)

func(i int){……}

3. 一个node的predicate

checkNode的主要逻辑就是上面介绍的并发加上下面这个

podFitsOnNode()

pkg/scheduler/core/generic_scheduler.go:425

fits, failedPredicates, err := podFitsOnNode(
pod,
meta,
g.cachedNodeInfoMap[nodeName],
g.predicates,
nodeCache,
g.schedulingQueue,
g.alwaysCheckAllPredicates,
equivClass,
)

我们从

podFitsOnNode()

pkg/scheduler/core/generic_scheduler.go:537

func podFitsOnNode(
pod *v1.Pod,
meta algorithm.PredicateMetadata,
info *schedulercache.NodeInfo,
predicateFuncs map[string]algorithm.FitPredicate,
nodeCache *equivalence.NodeCache,
queue internalqueue.SchedulingQueue,
alwaysCheckAllPredicates bool,
equivClass *equivalence.Class,
) (bool, []algorithm.PredicateFailureReason, error)

关于这个函数的逻辑，注释里的描述翻译过来大概是这个意思：

podFitsOnNode()函数的参数有点多，每个跟进去就是一堆知识点。这里建议大家从字面先过一边，然后跟进去看一下类型定义，类型的注释等，了解一下功能，先不深究。整体看完一边调度器代码后回过头深入细节。

我们一起看一下其中这个参数：

predicateFuncs map[string]algorithm.FitPredicate

pkg/scheduler/algorithm/types.go:36

// FitPredicate is a function that indicates if a pod fits into an existing node.
// The failure information is given by the error.
type FitPredicate func(pod *v1.Pod, meta PredicateMetadata, nodeInfo *schedulercache.NodeInfo) (bool, []PredicateFailureReason, error)

FitPredicate是一个函数类型，3个参数，pod和node都很好理解，meta跟进去简单看一下可以发现定义的是一些和predicate相关的一些元数据，这些数据是根据pod和node信息获取到的，类似pod的端口有哪些，pod亲和的pod列表等。返回值是一个表示是否fit的bool值，predicate失败的原因列表，一个错误类型。

也就是说，FitPredicate这个函数类型也就是前面一直说的predicate functions的真面目了。下面看podFitsOnNode()函数的具体逻辑吧：

pkg/scheduler/core/generic_scheduler.go:537

func podFitsOnNode(
pod *v1.Pod,
meta algorithm.PredicateMetadata,
info *schedulercache.NodeInfo,
predicateFuncs map[string]algorithm.FitPredicate,
nodeCache *equivalence.NodeCache,
queue internalqueue.SchedulingQueue,
alwaysCheckAllPredicates bool,
equivClass *equivalence.Class,
) (bool, []algorithm.PredicateFailureReason, error) {
podsAdded := false
for i := 0; i < 2; i++ {
metaToUse := meta
nodeInfoToUse := info
if i == 0 {
podsAdded, metaToUse, nodeInfoToUse = addNominatedPods(pod, meta, info, queue)
} else if !podsAdded || len(failedPredicates) != 0 {
break
}
eCacheAvailable = equivClass != nil && nodeCache != nil && !podsAdded
// 这里省略一个for循环，下面会单独讲
}

return len(failedPredicates) == 0, failedPredicates, nil
}

这里的逻辑是从一个for循环开始的，关于这个2次循环的含义代码里有很长的一段注释，我们先看一下注释里怎么说的（这里可以多看几遍体会一下）：

看了这个注释后，上面代码里的前几行就很好理解了，在第一次进入循环体和第二次进入时做了不同的处理，具体怎么做的处理我们暂时不关注。下面看省略的这个for循环做了啥：

pkg/scheduler/core/generic_scheduler.go:583

// predicates.Ordering()得到的是一个[]string，predicate名字集合
for predicateID, predicateKey := range predicates.Ordering() {
var (
fit     bool
reasons []algorithm.PredicateFailureReason
err     error
)
// 如果predicateFuncs有这个key，则调用这个predicate；也就是说predicateFuncs如果定义了一堆乱七八遭的名字，会被忽略调，因为predicateKey是内置的。
if predicate, exist := predicateFuncs[predicateKey]; exist {
// 降低难度，先不看缓存情况。
if eCacheAvailable {
fit, reasons, err = nodeCache.RunPredicate(predicate, predicateKey, predicateID, pod, metaToUse, nodeInfoToUse, equivClass)
} else {
// 真正调用predicate函数了！！！！！！！！！
fit, reasons, err = predicate(pod, metaToUse, nodeInfoToUse)}
if err != nil {
return false, []algorithm.PredicateFailureReason{}, err
}
if !fit {
// ……
}
}
}

如上，我们看一下2个地方：

1. predicates.Ordering()
2. fit, reasons, err = predicate(pod, metaToUse, nodeInfoToUse)

分两个小节吧～

3.1. predicates的顺序

pkg/scheduler/algorithm/predicates/predicates.go:130

var (
predicatesOrdering = []string{
CheckNodeConditionPred,
CheckNodeUnschedulablePred,
GeneralPred,
HostNamePred,
PodFitsHostPortsPred,
MatchNodeSelectorPred,
PodFitsResourcesPred,
NoDiskConflictPred,
PodToleratesNodeTaintsPred,
PodToleratesNodeNoExecuteTaintsPred,
CheckNodeLabelPresencePred,
CheckServiceAffinityPred,
MaxEBSVolumeCountPred,
MaxGCEPDVolumeCountPred,
MaxCSIVolumeCountPred,
MaxAzureDiskVolumeCountPred,
CheckVolumeBindingPred,
NoVolumeZoneConflictPred,
CheckNodeMemoryPressurePred,
CheckNodePIDPressurePred,
CheckNodeDiskPressurePred,
MatchInterPodAffinityPred}
)

如上，这里定义了一个次序，前面的for循环遍历的是这个[]string，这样也就实现了不管

predicateFuncs

CheckNodeConditionPredicate

PodFitsHost

PodFitsHostPorts

PodMatchNodeSelector

PodFitsResources

NoDiskConflict

PodToleratesNodeTaints

PodToleratesNodeNoExecuteTaints

CheckNodeLabelPresence

checkServiceAffinity

MaxPDVolumeCountPredicate

VolumeNodePredicate

VolumeZonePredicate

CheckNodeMemoryPressurePredicate

CheckNodeDiskPressurePredicate

InterPodAffinityMatches

这个表格大家对着字面意思体会一下吧，基本还是可以联想到意义的。

当然这个顺序是可以被配置文件覆盖的，用户可以使用类似这样的配置：

{
"kind" : "Policy",
"apiVersion" : "v1",
"predicates" : [
{"name" : "PodFitsHostPorts", "order": 2},
{"name" : "PodFitsResources", "order": 3},
{"name" : "NoDiskConflict", "order": 5},
{"name" : "PodToleratesNodeTaints", "order": 4},
{"name" : "MatchNodeSelector", "order": 6},
{"name" : "PodFitsHost", "order": 1}
],
"priorities" : [
{"name" : "LeastRequestedPriority", "weight" : 1},
{"name" : "BalancedResourceAllocation", "weight" : 1},
{"name" : "ServiceSpreadingPriority", "weight" : 1},
{"name" : "EqualPriority", "weight" : 1}
],
"hardPodAffinitySymmetricWeight" : 10
}

整体过完源码后我们再实际尝试一下这些特性，这一边先知道有这回事吧，ok，继续～

3.2. 单个predicate执行过程

fit, reasons, err = predicate(pod, metaToUse, nodeInfoToUse)

这行代码其实没有啥复杂逻辑，不过我们还是重复讲一下，清晰理解这一行很有必要。这里的

predicate()

predicate, exist := predicateFuncs[predicateKey]

pkg/scheduler/algorithm/types.go:36

predicate()

3.3. 具体的predicate函数

一直在讲predicate，那么predicate函数到底长什么样子呢，我们从具体的实现函数找一个看一下。开始讲design的时候提到过predicate的实现在

pkg/scheduler/algorithm/predicates/predicates.go

这个文件中predicate函数有点多，这样看眼花，我们具体点开一个观察一下：

pkg/scheduler/algorithm/predicates/predicates.go:277

func NoDiskConflict(pod *v1.Pod, meta algorithm.PredicateMetadata, nodeInfo *schedulercache.NodeInfo) (bool, []algorithm.PredicateFailureReason, error) {
for _, v := range pod.Spec.Volumes {
for _, ev := range nodeInfo.Pods() {
if isVolumeConflict(v, ev) {
return false, []algorithm.PredicateFailureReason{ErrDiskConflict}, nil
}
}
}
return true, nil, nil
}

我们知道predicate函数的特点，这样就很好在这个一千六百多行go文件中寻找predicate函数了。像上面这个

NoDiskConflict()

这个函数的实现也特别简单，遍历pod的Volumes，然后对于pod的每一个Volume，遍历node上的每个pod，看是否和当前podVolume冲突。如果不fit就返回false加原因；如果fit就返回true，很清晰。