k8s的發(fā)展越來越像是一個框架，然后把各種擴展的能力留給開發(fā)者。開發(fā)者可以基于這些接口結(jié)合自己的業(yè)務(wù)場景，實現(xiàn)自己的場景化需求。其中kube scheduler 就是充分體現(xiàn)了這個特質(zhì)，關(guān)于kube scheduler 本身的介紹參加之前的文章，今天我想介紹如何給scheduler 添加一個調(diào)度plugin。

我們首先通過yaml定義這個plugin

1. apiVersion: kubescheduler.config.k8s.io/v1beta1 
2. kind: KubeSchedulerConfiguration 
3. clientConnection: 
4.   kubeconfig: "/etc/kubernetes/scheduler.conf"
5. profiles: 
6. - schedulerName: default-scheduler 
7.   plugins: 
8.     score: 
9.       enabled: 
10.       - name: HelloWorldPlugin 
11.       disabled: 
12.       - name: "*"
13.   pluginConfig: 
14.   - name: HelloWorldPlugin 
15.     args: 
16.       xxx: "xxx"
17.       yyy: "123"
18.       zzz: 3 

我們定義了一個 HelloWorldPlugin 的插件，并且定義了這個插件的啟動參數(shù)。然后需要修改kube scheduler啟動參數(shù)通過 --config 指定上面的配置文件。

接下來我們就需要實現(xiàn)這個插件，scheduler是通過每個插件的打分的方式確定調(diào)度的主機。所以我們需要實現(xiàn)一個打分的接口

1. type ScorePlugin interface { 
2.   Plugin 
3.   // 打分 
4.   Score(ctx context.Context, state *CycleState, p *v1.Pod, nodeName string) (int64, *Status) 
5.    
6.   ScoreExtensions() ScoreExtensions 
7. } 
8.  
9. type ScoreExtensions interface { 
10.   // 打分歸一化，保證每個插件的公平性 
11.   NormalizeScore(ctx context.Context, state *CycleState, p *v1.Pod, scores NodeScoreList) *Status 
12. } 

我們根據(jù)自己的業(yè)務(wù)需求實現(xiàn)這個接口，譬如下面這個例子，基于主機網(wǎng)絡(luò)帶寬的調(diào)度：首先通過promethues獲取主機的網(wǎng)絡(luò)流量，打分依據(jù)網(wǎng)絡(luò)流量大小。

1. func (n *HelloWorldPlugin) Score(ctx context.Context, state *framework.CycleState, p *v1.Pod, nodeName string) (int64, *framework.Status) { 
2.     nodeBandwidth, err := n.prometheus.GetNodeBandwidthMeasure(nodeName) 
3.     if err != nil { 
4.         return 0, framework.NewStatus(framework.Error, fmt.Sprintf("error getting node bandwidth measure: %s", err)) 
5.     } 
6.  
7.     klog.Infof("[NetworkTraffic] node '%s' bandwidth: %s", nodeName, nodeBandwidth.Value) 
8.     return int64(nodeBandwidth.Value), nil 
9. } 

我們希望網(wǎng)絡(luò)流量越大，得分越少，于是在歸一化處理的時候，我們通過下面簡單公式轉(zhuǎn)化成最終的分?jǐn)?shù)。

1. func (n *HelloWorldPlugin) NormalizeScore(ctx context.Context, state *framework.CycleState, pod *v1.Pod, scores framework.NodeScoreList) *framework.Status { 
2.     for i, node := range scores { 
3.         scores[i].Score = framework.MaxNodeScore - (node.Score * framework.MaxNodeScore / higherScore) 
4.     } 
5.  
6.     klog.Infof("[NetworkTraffic] Nodes final score: %v", scores) 
7.     return nil 
8. } 

這樣一個簡單的，基于網(wǎng)絡(luò)流量調(diào)度的插件就實現(xiàn)了。

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