图解kubernetes调度器SchedulingQueue核心源码实现

SchedulingQueue是kubernetes scheduler中负责进行等待调度pod存储的对，Scheduler经过SchedulingQueue来获取当前系统中等待调度的Pod，本文主要讨论SchedulingQueue的设计与实现的各类实现, 了解探究其内部实现与底层源码,本系列代码基于kubernets1.1.6分析而来,图解主要位于第二部分

SchedulingQueue设计

队列与优先级

队列与场景

类型	描述	一般实现
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	优先级队列一般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，优先知足优先级比较高的任务或者需求，从而减小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, 这个实际上是在kubernets的adminission准入插件中，会为用户建立的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全部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知足时，则会被加入到一个不可调度队列中，而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，即若是任务反复执行依旧失败，则会按次增加等待调度时间，下降重试效率，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等待有须要调度的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
    // 用于协调通知由于获取不到调度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从新被添加到activeQueue中
	// 会保存schedulingCycle到moveRequestCycle中
	moveRequestCycle int64
	closed bool
}

PriorityQueue做为实现SchedulingQueue的实现，其核心数据结构主要包含三个队列:activeQ、podBackoffQ、unscheduleQ内部经过cond来实现Pop操做的阻塞与通知，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

存储全部等待调度的Pod的队列，默认是基于堆来实现，其中元素的优先级则经过对比pod的建立时间和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，而后根据pod的建立时间，越高优先级的Pod越被优先调度
    // 越早建立的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中依旧调度失败的状况下，则会经过以前说的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.Heap

podBackOff

上面提到podBackOffQ队列中并无存储pod的backOff的具体信息，好比backoff的计数器，最后一次更新的时间等，podBackOff则相似一个记分板，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

存储已经尝试调度可是当前集群资源不知足的pod的队列

moveRequestCycle

当由于集群资源发生变化会尝试进行unschedulableQ中的pod转移到activeQ,moveRequestCycle就是存储资源变动时的schedulingCycle

func (p *PriorityQueue) MoveAllToActiveQueue() {
    // 省略其余代码
    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) {
    //省略其余
    	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,其内部实现主要经过上面cond与activeQ来实现

当前队列中没有可调度的pod的时候，则经过cond.Wait来进行阻塞，而后在忘activeQ中添加pod的时候经过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，还须要从podBackoffQ和unschedulableQ中移除当前的pod,最后进行广播通知阻塞在Pop操做的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

致使调度周期schedulingCyclye变动主要因素以下: 1.当集群资源发生变化的时候:好比新添加pv、node等资源，那以前在unschedulableQ中由于资源不知足需求的pod就能够进行放入activeQ中或者podBackoffQ中，及时进行调度 2.pod被成功调度: 以前因为亲和性不知足被放入到unschedulableQ中的pod，此时也能够进行尝试，而没必要等到超时以后，再加入

这两种状况下会分别触发MoveAllToActiveQueue和movePodsToActiveQueue变动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变动时机，何时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动或者pod被成功分配，那这个时候咱们若是重试一个失败的调度则可能会成功，由于集群资源变动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

在建立scheduler Config的时候会经过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从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 {
        //从新放回队列
        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节点从新加入到队里钟 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就会从新加入activeQ中(须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，只须要获取次数而后结合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，因此podBackoffQ的队列头部，就是最近一个要过时的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

若是调度失败，而且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 若是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动的时候，会触发尝试unschedulabelQ中的pod进行转移，若是发现当前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

在建立PriorityQueue的时候，会建立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)
}

由于是一个堆结果，因此只须要获取堆顶的元素，而后肯定是否到期，若是到期后则进行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 {
			// 若是当前已经不在podBackoff中，则就pop出来而后放入到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，若是当前集群资源没有发生变动，就加入到unschedulable，缘由上面说过

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 若是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)
}

逻辑其实就很是简单若是当前时间-pod的最后调度时间大于60s,就从新调度，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
		// 若是该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

经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，进行当即重试，那些失败的优先级比较高、亲和性问题的pod均可能会被优先调度

锁与cond实现线程安全pop

内部经过lock保证线程安全，并经过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，咱们也能够从中抽象出一些设计思想，实现本身的一个具备优先级、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, 感兴趣能够加我微信一块儿交流学习,毕竟三个臭皮匠算计不过诸葛亮

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