Kubernetes默认调度器：GPU资源调度解析

"Kubernetes默认调度器调度策略解析1" 在Kubernetes中，调度器是整个系统的核心组件之一，它负责将Pod智能地分配到合适的Node上运行。在本篇文章中，我们将深入探讨Kubernetes默认调度器的调度策略，特别是Predicates（过滤条件）和Priorities（优先级）这两个关键阶段。 Predicates阶段是调度流程的第一步，它的任务是筛选出能够接纳新Pod的节点。在这个阶段，调度器会基于一系列预定义的规则，检查所有可用的Node，以确定哪些Node满足Pod的运行需求。其中，`PodFitsResources`是基本的Predicate之一，它主要检查Node是否有足够的CPU和内存资源来容纳新Pod的requests。这里需要指出的是，`PodFitsResources`仅考虑了Pod的requests部分，而忽略了limits，这意味着即使一个Node的资源总量超过了Pod的requests和limits之和，只要requests匹配，Pod依然会被认为适合该Node。 然而，对于特定的硬件资源，如NVIDIA GPU，Kubernetes的调度器默认并不直接支持。在描述中提到的场景，Pod声明使用了两个NVIDIA类型的GPU，但调度器并不理解Key的含义，而是通过Value来判断。由于Kubernetes没有为GPU等特殊硬件定义专用的资源类型，它使用了一种名为`ExtendedResource`的机制。这是一种Key-Value格式的扩展字段，允许用户自定义资源类型。例如，Pod的定义可能包含如下内容： ```yaml apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: extended-resource-demo spec: containers: - name: my-container resources: requests: nvidia.com/gpu: 2 ``` 在这个例子中，`nvidia.com/gpu: 2`表示Pod需要2个NVIDIA GPU资源。调度器会依赖于Node上对应的资源声明才能正确地调度这个Pod。如果Node未声明拥有`nvidia.com/gpu`资源，那么调度器将无法识别并合理分配。 在Predicate阶段过滤出符合条件的Node后，调度器进入Priorities阶段。这一阶段通过一系列优先级函数，对过滤后的Node进行排名，以决定哪个Node是最合适的。默认的优先级函数包括但不限于`LeastRequestedPriority`（选择空闲资源最多的Node）、`BalancedResourceAllocation`（平衡Node上的资源分配）等。这些函数综合评估了多个因素，如资源利用率、Pod亲和性和反亲和性等，以实现资源分配的最优解。 总结来说，Kubernetes调度器通过Predicates过滤出候选的Node，并利用Priorities对它们进行排序，最终选择最适合运行新Pod的Node。对于非标准资源如GPU，Kubernetes提供了`ExtendedResource`机制来扩展其调度能力。理解这些调度策略对于优化集群资源分配和提高应用的部署效率至关重要。