SchedulingQueue是kubernetes scheduler中负责进行等待调度pod存储的对，Scheduler通过SchedulingQueue来获取当前系统中等待调度的Pod，本文主要讨论SchedulingQueue的设计与实现的各种实现, 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	通常实现
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	优先级队列通常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，优先满足优先级比较高的任务或者需求，从而减少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, 这个其实是在kubernets的adminission准入插件中，会为用户创建的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所有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满足时，则会被加入到一个不可调度队列中，然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，即如果任务反复执行依旧失败，则会按次增长等待调度时间，降低重试效率，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等待有需要调度的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 // 用于协调通知因为获取不到调度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重新被添加到activeQueue中 // 会保存schedulingCycle到moveRequestCycle中 moveRequestCycle int64 closed bool } 

PriorityQueue作为实现SchedulingQueue的实现，其核心数据结构主要包含三个队列:activeQ、podBackoffQ、unscheduleQ内部通过cond来实现Pop操作的阻塞与通知，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

存储所有等待调度的Pod的队列，默认是基于堆来实现，其中元素的优先级则通过对比pod的创建时间和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，然后根据pod的创建时间，越高优先级的Pod越被优先调度 // 越早创建的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中依旧调度失败的情况下，则会通过之前说的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队列中并没有存储pod的backOff的具体信息，比如backoff的计数器，最后一次更新的时间等，podBackOff则类似一个记分板，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

存储已经尝试调度但是当前集群资源不满足的pod的队列

moveRequestCycle

当因为集群资源发生变化会尝试进行unschedulableQ中的pod转移到activeQ,moveRequestCycle就是存储资源变更时的schedulingCycle

func (p *PriorityQueue) MoveAllToActiveQueue() { // 省略其他代码 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) { //省略其他 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,其内部实现主要通过上面cond与activeQ来实现

当前队列中没有可调度的pod的时候，则通过cond.Wait来进行阻塞，然后在忘activeQ中添加pod的时候通过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，还需要从podBackoffQ和unschedulableQ中移除当前的pod,最后进行广播通知阻塞在Pop操作的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

导致调度周期schedulingCyclye变更主要因素如下: 1.当集群资源发生变化的时候:比如新添加pv、node等资源，那之前在unschedulableQ中因为资源不满足需求的pod就可以进行放入activeQ中或者podBackoffQ中，及时进行调度 2.pod被成功调度: 之前由于亲和性不满足被放入到unschedulableQ中的pod，此时也可以进行尝试，而不必等到超时之后，再加入

这两种情况下会分别触发MoveAllToActiveQueue和movePodsToActiveQueue变更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变更时机，什么时候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更或者pod被成功分配，那这个时候我们如果重试一个失败的调度则可能会成功，因为集群资源变更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

在创建scheduler Config的时候会通过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重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 { //重新放回队列 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节点重新加入到队里钟 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就会重新加入activeQ中(需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，只需要获取次数然后结合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，所以podBackoffQ的队列头部，就是最近一个要过期的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

如果调度失败，并且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 如果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更的时候，会触发尝试unschedulabelQ中的pod进行转移，如果发现当前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

在创建PriorityQueue的时候，会创建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) } 

因为是一个堆结果，所以只需要获取堆顶的元素，然后确定是否到期，如果到期后则进行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 { // 如果当前已经不在podBackoff中，则就pop出来然后放入到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，如果当前集群资源没有发生变更，就加入到unschedulable，原因上面说过

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 如果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) } 

逻辑其实就非常简单如果当前时间-pod的最后调度时间大于60s,就重新调度，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 // 如果该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

通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，进行立即重试，那些失败的优先级比较高、亲和性问题的pod都可能会被优先调度

锁与cond实现线程安全pop

内部通过lock保证线程安全，并通过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，我们也可以从中抽象出一些设计思想，实现自己的一个具有优先级、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, 感兴趣可以加我微信一起交流学习,毕竟三个臭皮匠算计不过诸葛亮

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