调度需求

Gang调度(pod group)：部署一个工作负载时，满足一定数量的pod能调度成功，即可以正常调度，不然全部调度失败
-- 例如：模型训练时，算法要求至少运行8个任务并行作业才可以正常训练。当资源不足够时只能运行6个任务时，则希望这6个任务也不要运行（浪费计算资源）。
装箱调度
-- 减少对GPU卡的碎片化
-- 减少GPU卡的碎片化作用比较多：1. 资源的更高效利用，节约成本 2. vnlink模式的gpu，在同一台机器上有更高的性能
-- 用例：假设node的空闲的卡数为m，pod request的卡数为n，m - n的值越小，score值越高（m - n最小为0，n > m的情况会在filter直接过滤掉）
rescheduler
-- 用例：集群负载拓扑node1（podA(4卡)， podB(3卡)），node2（）。开始调度podC(4卡) -> 触发rescheduler，node1（podA(4卡)， podC(4卡)） node2（podA(3卡)）
app dependence：可以配置应用调度的依赖关系
-- 用例: 模型训练时，任务1运行生成结果A，任务2运行依赖A
节点池：可以将集群中的节点资源划分成不同的节点池
-- 用例：1. 多租户可以独占部分节点作为节点池
-- 用例：2. 节点的硬件质量、厂家，用途等不同，可以划分成不同的节点池。例如：旧机器划分成一个节点池，新机器划分到一个节点池，想要进行机器更换或者迁移时可以做到更高的可控性
自定义调度算法：用户在在filter、score等扩展点根据业务规则自定义算法
-- 用例：最优线路调度 slurm on k8s调度方案
-- 用户可以自定义扩展算法对节点进行调度，例如：slurm on k8s的方案，考虑到最好的性能，希望slurm cluster最好运行在一个leaf Pod网络内，且尽可能占用最少的leaf Pod数，对leaf Pod网络拓扑碎片化的影响最小
多调度策略：集群支持配置多调度策略，业务可以选择适合的调度策略进行调度
-- 例如: GPU服务集群（如slurm on k8s）调度时对pod之间最优路径有需求走自己的调度器，其他的CPU服务调度时走k8s默认调度器
-- 可以考虑在同一个调度器内根据pod标签进行逻辑划分，这样的设计功能比较耦合，对平台的高可用性也不太友好。
-- 可以考虑使用多调度器（调度器就是插件的组合），调度器名称的配置交给应用还是webhook实现或者其他方式需要考虑。
-- 同一个VC是同一类应用，走同一个调度策略？需要根据当前VC的业务场景确定调度策略
并发调度
-- 通过并发调度提效
-- k8s默认调度器是串行进行调度，支持配置多调度器，但是在资源紧张的情况下，由于不同的调度器之间的资源同步延迟，可能导致资源冲突
-- 对集群资源进行划分，走不通的调度器进行并发调度时则不会导致资源冲突

k8s默认调度器

image.png

核心流程:

Predicates: 预选，按照调度策略，从当前集群的所有节点中，“过滤”出一系列符合条件的节点。这些节点，都是可以运行待调度 Pod 的宿主机
Priorities: 优选，对预选完成的节点打分。这里打分的范围是 0-10 分，得分最高的节点就是最后被 Pod 绑定的最佳节点

k8s默认调度器扩展

一、扩展点介绍

k8s默认调度器是通过scheduler framework实现的，scheduler framework预留了一些扩展点，可以通过scheduler framework扩展点对调度器进行扩展

image.png

二、对扩展点进行扩展

package networkspeed

import (
    "context"
    "errors"
    "fmt"
    "os"
    "slices"
    "strconv"

    v1 "k8s.io/api/core/v1"
    "k8s.io/apimachinery/pkg/runtime"
    "k8s.io/klog/v2"
    "k8s.io/kubernetes/pkg/scheduler/framework"
    frameworkruntime "k8s.io/kubernetes/pkg/scheduler/framework/runtime"
)

const PluginName = "NetworkSpeed"

type Config struct {
    Selector  map[string]string `json:"selector"`
    Namespace string            `json:"namespace"`
    Timeout   int64             `json:"timeout"`
    Port      int               `json:"port"`
}

type NetworkSpeedPlugin struct {
    config *Config
    handle framework.Handle
}

func (n *NetworkSpeedPlugin) Name() string {
    return PluginName
}

func (n *NetworkSpeedPlugin) Score(ctx context.Context, state *framework.CycleState, p *v1.Pod, nodeName string) (int64, *framework.Status) {
    target, module, ok := getProbeConfig(p)
    if !ok {
        return 0, nil
    }

    duration, err := n.doProbe(ctx, nodeName, target, module)
    if err != nil {
        klog.Error("doProbe error", "err", err.Error())
        return 0, nil
    }

    klog.InfoS(
        "doProbe",
        "node", nodeName,
        "target", target,
        "pod", p.Namespace+"/"+p.Name,
        "duration", duration,
    )
    annos := p.GetAnnotations()
    klog.Infof("annos: %v", annos)
    k := annos[nodeName]
    klog.Infof("node %s k: %s", nodeName, k)

    return duration.Microseconds(), nil
}

func (n *NetworkSpeedPlugin) Filter(ctx context.Context, state *framework.CycleState, pod *v1.Pod, nodeInfo *framework.NodeInfo) *framework.Status {
    if _, err := n.getProber(nodeInfo.Node().Name); err != nil {
        klog.ErrorS(
            err, "Filter error",
            "node", nodeInfo.Node().Name,
            "pod", pod.Namespace+"/"+pod.Name,
        )
        return framework.NewStatus(framework.Unschedulable)
    }

    annotations := pod.GetAnnotations()
    annotations[nodeInfo.Node().GetName()] = "1" // k
    pod.SetAnnotations(annotations)
    return nil
}

func (n *NetworkSpeedPlugin) PreScore(ctx context.Context, state *framework.CycleState, pod *v1.Pod, nodes []*v1.Node) *framework.Status {
    // 1. 获取pod group的实例个数
    podAnnotations := pod.GetAnnotations()
    podGroupReplicas, _ := strconv.Atoi(podAnnotations["replicas"])
    // 2. 遍历nodes, 计算node所属leafpod node的个数
    nodeLeafPodCount := make(map[string]int)
    for _, node := range nodes {
        nodeAnnotations := node.GetAnnotations()
        if v, ok := nodeAnnotations["leafpod"]; ok {
            nodeLeafPodCount[v]++
        }
    }
    klog.Infof("nodeLeafPodCount: %v", nodeLeafPodCount)
    // 3. 遍历node, 计算k值
    for _, node := range nodes {
        nodeAnnotations := node.GetAnnotations()
        if v, ok := nodeAnnotations["leafpod"]; ok {
            klog.Infof("node %s leafpod count: %d, k: %d", node.GetName(), nodeLeafPodCount[v], podGroupReplicas-nodeLeafPodCount[v])
            podAnnotations[node.GetName()] = fmt.Sprintf("%d", nodeLeafPodCount[v]-podGroupReplicas)
        }
    }
    // PreScore的时候，判断pod group实例的个数m，nodeInfo所属POD组的node的个数n，k = n -m, k越小则约倾向于调度到该node，k < 0, 则万不得已不要调度到该节点
    // 将node对应k值记录到pod的annotation中
    pod.SetAnnotations(podAnnotations)
    return nil
}

// 归一化分数
func (n *NetworkSpeedPlugin) NormalizeScore(ctx context.Context, state *framework.CycleState, p *v1.Pod, scores framework.NodeScoreList) *framework.Status {
    slices.SortFunc(scores, func(a, b framework.NodeScore) int {
        return int(a.Score - b.Score)
    })

    for i, score := range scores {
        if score.Score == 0 {
            continue
        }
        scores[i].Score = int64((len(scores) - i) * (100 / len(scores)))
    }

    klog.InfoS("NormalizeScore", "scores", scores)

    return nil
}

func (n *NetworkSpeedPlugin) ScoreExtensions() framework.ScoreExtensions {
    return n
}

func New(ctx context.Context, configuration runtime.Object, handle framework.Handle) (framework.Plugin, error) {
    var config Config
    if err := frameworkruntime.DecodeInto(configuration, &config); err != nil {
        return nil, err
    }

    if config.Selector == nil {
        return nil, errors.New("prober selector is nil")
    }

    if config.Timeout == 0 {
        config.Timeout = 3000
    }

    if config.Namespace == "" {
        data, err := os.ReadFile("/var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/namespace")
        if err != nil {
            return nil, fmt.Errorf("get namesapce error: %w", err)
        }

        config.Namespace = string(data)
    }

    if config.Port == 0 {
        config.Port = 9115
    }

    klog.InfoS("scheduler config", "config", config)

    return &NetworkSpeedPlugin{
        config: &config,
        handle: handle,
    }, nil
}

启动调度器

package main

import (
    "k8s-network-scheduler/plugins/networkspeed"
    "k8s.io/component-base/cli"
    "k8s.io/kubernetes/cmd/kube-scheduler/app"
    "os"
)

func main() {
    cmd := app.NewSchedulerCommand(
        app.WithPlugin(networkspeed.PluginName, networkspeed.New),
    )

    code := cli.Run(cmd)
    os.Exit(code)
}

三、调度器配置

apiVersion: kubescheduler.config.k8s.io/v1
kind: KubeSchedulerConfiguration
leaderElection:
  leaderElect: false
profiles:
  - schedulerName: network-scheduler
    plugins:
      multiPoint:
        enabled:
          - name: NetworkSpeed
    pluginConfig:
      - name: NetworkSpeed
        args:
          selector:
            // 通过标签可以找到对应的插件应用程序
            app.kubernetes.io/instance: network-scheduler
            app.kubernetes.io/name: blackbox-exporter

配置参数介绍（可以配置不同的调度器以及插件权重）

https://kubernetes.io/zh-cn/docs/reference/scheduling/config/#multiple-profiles
https://blog.csdn.net/qq_24433609/article/details/130149592

scheduler-plugins调研

scheduler-plugins 就是通过scheduler framework扩展的一系列插件，如：coscheduling（pod group），TopologicalSort （app group，会在QueueSort扩展点发挥作用），Noderesourcetopology（可以配置MostAllocated、BalancedAllocation、LeastAllocated、LeastNUMANodes）

部署

scheduler-plugins/manifests/install at master · kubernetes-sigs/scheduler-plugins (github.com)
Installation | Scheduler Plugins (k8s.io)

扩展

编写扩展插件，在启动文件里scheduler-plugins/cmd/scheduler/main.go引入扩展插件，重新编译

package main

import (
    "os"

    "k8s.io/component-base/cli"
    _ "k8s.io/component-base/metrics/prometheus/clientgo" // for rest client metric registration
    _ "k8s.io/component-base/metrics/prometheus/version"  // for version metric registration
    "k8s.io/kubernetes/cmd/kube-scheduler/app"

    "sigs.k8s.io/scheduler-plugins/pkg/capacityscheduling"
    "sigs.k8s.io/scheduler-plugins/pkg/coscheduling"
    "sigs.k8s.io/scheduler-plugins/pkg/networkaware/networkoverhead"
    "sigs.k8s.io/scheduler-plugins/pkg/networkaware/topologicalsort"
    "sigs.k8s.io/scheduler-plugins/pkg/noderesources"
    "sigs.k8s.io/scheduler-plugins/pkg/noderesourcetopology"
    "sigs.k8s.io/scheduler-plugins/pkg/podstate"
    "sigs.k8s.io/scheduler-plugins/pkg/preemptiontoleration"
    "sigs.k8s.io/scheduler-plugins/pkg/qos"
    "sigs.k8s.io/scheduler-plugins/pkg/sysched"
    "sigs.k8s.io/scheduler-plugins/pkg/trimaran/loadvariationriskbalancing"
    "sigs.k8s.io/scheduler-plugins/pkg/trimaran/lowriskovercommitment"
    "sigs.k8s.io/scheduler-plugins/pkg/trimaran/targetloadpacking"

    // Ensure scheme package is initialized.
    _ "sigs.k8s.io/scheduler-plugins/apis/config/scheme"
)

func main() {
    // Register custom plugins to the scheduler framework.
    // Later they can consist of scheduler profile(s) and hence
    // used by various kinds of workloads.
    command := app.NewSchedulerCommand(
        app.WithPlugin(capacityscheduling.Name, capacityscheduling.New),
        app.WithPlugin(coscheduling.Name, coscheduling.New),
        app.WithPlugin(loadvariationriskbalancing.Name, loadvariationriskbalancing.New),
        app.WithPlugin(networkoverhead.Name, networkoverhead.New),
        app.WithPlugin(topologicalsort.Name, topologicalsort.New),
        app.WithPlugin(noderesources.AllocatableName, noderesources.NewAllocatable),
        app.WithPlugin(noderesourcetopology.Name, noderesourcetopology.New),
        app.WithPlugin(preemptiontoleration.Name, preemptiontoleration.New),
        app.WithPlugin(targetloadpacking.Name, targetloadpacking.New),
        app.WithPlugin(lowriskovercommitment.Name, lowriskovercommitment.New),
        app.WithPlugin(sysched.Name, sysched.New),
        // Sample plugins below.
        // app.WithPlugin(crossnodepreemption.Name, crossnodepreemption.New),
        app.WithPlugin(podstate.Name, podstate.New),
        app.WithPlugin(qos.Name, qos.New),
    )

    code := cli.Run(command)
    os.Exit(code)
}

volcano调研

架构

image.png

可以看出，Volcano由scheduler、controllermanager、admission和vcctl组成：
scheduler通过一系列的action和plugin调度Job，并为它找到一个最适合的节点。与k8s本身的调度器相比，Volcano支持针对Job的多种调度算法。
controllermanager管理CRD资源的生命周期。它主要由Queue ControllerManager、PodGroupControllerManager 、 VCJob ControllerManager构成。
admission负责对CRD API资源进行校验。
vcctl是Volcano的命令行客户端工具。

部署

调度流程

enqueue

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proportion 插件：Queue相关的的插件
sla插件（enqueue和allocate action）

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rescheduler

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各调度器对比