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导读：Kubernetes 作为当下最流行的容器自动化运维平台，以声明式实现了灵活的容器编排，本文以 v1.16 版本为基础详细介绍了 K8s 的基本调度框架、流程，以及主要的过滤器、Score 算法实现等，并介绍了两种方式用于实现自定义调度能力。
调度流程 调度流程概览Kubernetes 作为当下最主流的容器自动化运维平台，作为 K8s 的容器编排的核心组件 kube-scheduler 将是我今天介绍的主角，如下介绍的版本都是以 **release-1.16 **为基础，下图是 kube-scheduler 的主要几大组件：
Scheduler 的调度策略启动配置目前支持三种方式，配置文件 / 命令行参数 / ConfigMap。调度策略可以配置指定调度主流程中要用哪些过滤器 (Predicates)、打分器 (Priorities) 、外部扩展的调度器 (Extenders)，以及最新支持的 SchedulerFramwork 的自定义扩展点 (Plugins)。
InformerScheduler 在启动的时候通过 K8s 的 informer 机制以 List+Watch 从 kube-apiserver 获取调度需要的数据例如：Pods、Nodes、Persistant Volume(PV), Persistant Volume Claim(PVC) 等等，并将这些数据做一定的预处理作为调度器的的 Cache。
调度流水线通过 Informer 将需要调度的 Pod 插入 Queue 中，Pipeline 会循环从 Queue Pop 等待调度的 Pod 放入 Pipeline 执行。
调度流水线 (Schedule Pipeline) 主要有三个阶段：Scheduler Thread，Wait Thread，Bind Thread。
Scheduler Thread 阶段: 从如上的架构图可以看到 Schduler Thread 会经历 Pre Filter -> Filter -> Post Filter-> Score -> Reserve，可以简单理解为 Filter -> Score -> Reserve。
Filter 阶段用于选择符合 Pod Spec 描述的 Nodes；Score 阶段用于从 Filter 过后的 Nodes 进行打分和排序；Reserve 阶段将 Pod 跟排序后的最优 Node 的 NodeCache 中，表示这个 Pod 已经分配到这个 Node 上, 让下一个等待调度的 Pod 对这个 Node 进行 Filter 和 Score 的时候能看到刚才分配的 Pod。
**Wait Thread 阶段: **这个阶段可以用来等待 Pod 关联的资源的 Ready 等待，例如等待 PVC 的 PV 创建成功，或者 Gang 调度中等待关联的 Pod 调度成功等等；
**Bind Thread 阶段: **用于将 Pod 和 Node 的关联持久化 Kube APIServer。
整个调度流水线只有在 Scheduler Thread 阶段是串行的一个 Pod 一个 Pod 的进行调度，在 Wait 和 Bind 阶段 Pod 都是异步并行执行。
调度详细流程解说完 kube-scheduler 的几大部件的作用和关联关系之后，接下来深入理解下 Scheduler Pipeline 的具体工作原理，如下是 kube-scheduler 的详细流程图，先解说调度队列：
**SchedulingQueue **有三个子队列 activeQ、backoffQ、unschedulableQ。
Scheduler 启动的时候所有等待被调度的 Pod 都会进入 activieQ，activeQ 会按照 Pod 的 priority 进行排序，Scheduler Pipepline 会从 activeQ 获取一个 Pod 进行 Pipeline 执行调度流程，当调度失败之后会直接根据情况选择进入 unschedulableQ 或者 backoffQ，如果在当前 Pod 调度期间 Node Cache、Pod Cache 等 Scheduler Cache 有变化就进入 backoffQ，否则进入 unschedulableQ。
unschedulableQ 会定期较长时间（例如 60 秒）刷入 activeQ 或者 backoffQ，或者在 Scheduler Cache 发生变化的时候触发关联的 Pod 刷入 activeQ 或者 backoffQ；backoffQ 会以 backoff 机制相比 unschedulableQ 比较快地让待调度的 Pod 进入 activeQ 进行重新调度。
接着详细介绍 Scheduler Thread 阶段，在 Scheduler Pipeline 拿到一个等待调度的 Pod，会从 NodeCache 里面拿到相关的 Node 执行 Filter 逻辑匹配，这从 NodeCache 遍历 Node 的过程有一个空间算法上的优化，简单可以概括为在避免过滤所有节点的同时考虑了调度的容灾取样调度。
具体的优化算法逻辑（有兴趣的同学可以看 node_tree.go 的 Next 方法）：在 NodeCache 中，Node 是按照 zone 进行分堆。在 filter 阶段的时候，为会 NodeCache 维护一个 zondeIndex，每 Pop 一个 Node 进行过滤，zoneIndex 往后挪一个位置，然后从该 zone 的 node 列表中取一个 node 出来。
可以看到上图纵轴有一个 nodeIndex，每次也会自增。如果当前 zone 的节点无数据，那就会从下一个 zone 中拿数据。大概的流程就是 zoneIndex 从左向右，nodeIndex 从上到下，保证拿到的 Node 节点是按照 zone 打散，从而实现避免过滤所有节点的同时考虑了节点的 az 均衡部署。（最新 release-v.1.17 的版本已经取消这种算法，为什么取消应该是没有考虑 Pod 的 prefer 和 node 的 prefer，没有实现 Pod 的 Spec 要求）