一、kubernetes 调度配置

① Scheduler Configuration

• kube-scheduler 提供了配置文件的资源，作为给 kube-scheduler 的配置文件，启动时通过 --config= 来指定文件。目前各个 kubernetes 版本中使用的 KubeSchedulerConfiguration 为：
• • 1.21 之前版本使用 v1beta1；
• • 1.22 版本使用 v1beta2 ，但保留了 v1beta1；
• • 1.23, 1.24, 1.25 版本使用 v1beta3 ，但保留了 v1beta2，删除了 v1beta1；
• 如下所示，是一个简单的 kubeSchedulerConfiguration 示例，其中 kubeconfig 与启动参数 --kubeconfig 是相同的功效，而 kubeSchedulerConfiguration 与其它组件的配置文件类似，如 kubeletConfiguration 都是作为服务启动的配置文件：

apiVersion: kubescheduler.config.k8s.io/v1beta1
kind: KubeSchedulerConfiguration
clientConnection:
  kubeconfig: /etc/srv/kubernetes/kube-scheduler/kubeconfig

• –kubeconfig 与 --config 是不可以同时指定的，指定了 --config 则其它参数自然失效。

② kubeSchedulerConfiguration 使用

• 通过配置文件，用户可以自定义多个调度器，以及配置每个阶段的扩展点，而插件就是通过这些扩展点来提供在整个调度上下文中的调度行为。
• 如下所示的配置是对于配置扩展点的部分的一个示例（如果 name=“*” 的话，将禁用 / 启用对应扩展点的所有插件）：

apiVersion: kubescheduler.config.k8s.io/v1beta1
kind: KubeSchedulerConfiguration
profiles:
  - plugins:
      score:
        disabled:
        - name: PodTopologySpread
        enabled:
        - name: MyCustomPluginA
          weight: 2
        - name: MyCustomPluginB
          weight: 1

• 既然 kubernetes 提供了多调度器，那么对于配置文件来说自然支持多个配置文件，profile 也是列表形式，只要指定多个配置列表即可，如下是多配置文件示例，其中，如果存在多个扩展点，也可以为每个调度器配置多个扩展点：

apiVersion: kubescheduler.config.k8s.io/v1beta2
kind: KubeSchedulerConfiguration
profiles:
  - schedulerName: default-scheduler
   plugins:
      preScore:
        disabled:
        - name: '*'
      score:
        disabled:
        - name: '*'
  - schedulerName: no-scoring-scheduler
    plugins:
      preScore:
        disabled:
        - name: '*'
      score:
        disabled:
        - name: '*'

③ scheduler 调度插件

• kube-scheduler 默认提供了很多插件作为调度方法，默认不配置的情况下会启用这些插件，如：
• • ImageLocality：调度将更偏向于 Node 存在容器镜像的节点，扩展点：score；
• • TaintToleration：实现污点与容忍度功能，扩展点：filter, preScore, score；
• • NodeName：实现调度策略中最简单的调度方法 NodeName 的实现，扩展点：filter；
• • NodePorts：调度将检查 Node 端口是否已占用，扩展点：preFilter, filter；
• • NodeAffinity：提供节点亲和性相关功能，扩展点：filter, score；
• • PodTopologySpread：实现 Pod 拓扑域的功能，扩展点：preFilter, filter, preScore, score；
• • NodeResourcesFit：该插件将检查节点是否拥有 Pod 请求的所有资源，使用以下三种策略之一：LeastAllocated （默认）MostAllocated 和 RequestedToCapacityRatio，扩展点：preFilter, filter, score；
• • VolumeBinding：检查节点是否有或是否可以绑定请求的卷，扩展点：preFilter, filter, reserve, preBind, score；
• • VolumeRestrictions：检查安装在节点中的卷是否满足特定于卷提供程序的限制，扩展点：filter；
• • VolumeZone：检查请求的卷是否满足它们可能具有的任何区域要求，扩展点：filter；
• • InterPodAffinity：实现 Pod 间的亲和性与反亲和性的功能，扩展点：preFilter, filter, preScore, score；
• • PrioritySort：提供基于默认优先级的排序，扩展点：queueSort。

二、如何扩展 kube-scheduler？

• 当在第一次考虑编写调度程序时，通常会认为扩展 kube-scheduler 是一件非常困难的事情，其实这些事情 kubernetes 官方早就想到了，kubernetes 为此在 1.15 版本引入了 framework 的概念，framework 旨在使 scheduler 更具有扩展性。
• framework 通过重新定义各扩展点，将其作为 plugins 来使用，并且支持用户注册 out of tree 的扩展，使其可以被注册到 kube-scheduler 中。

① 定义入口

• scheduler 允许进行自定义，但是对于只需要引用对应的 NewSchedulerCommand，并且实现 plugins 的逻辑即可：

import (
    scheduler "k8s.io/kubernetes/cmd/kube-scheduler/app"
)

func main() {
    command := scheduler.NewSchedulerCommand(
            scheduler.WithPlugin("example-plugin1", ExamplePlugin1),
            scheduler.WithPlugin("example-plugin2", ExamplePlugin2))
    if err := command.Execute(); err != nil {
        fmt.Fprintf(os.Stderr, "%v\n", err)
        os.Exit(1)
    }
}

• 而 NewSchedulerCommand 允许注入 out of tree plugins，也就是注入外部的自定义 plugins，这种情况下就无需通过修改源码方式去定义一个调度器，而仅仅通过自行实现即可完成一个自定义调度器：

// WithPlugin 用于注入out of tree plugins 因此scheduler代码中没有其引用。
func WithPlugin(name string, factory runtime.PluginFactory) Option {
 return func(registry runtime.Registry) error {
  return registry.Register(name, factory)
 }
}

② 插件实现

• 对于插件的实现仅仅需要实现对应的扩展点接口，内置插件 NodeAffinity , 通过观察他的结构可以发现，实现插件就是实现对应的扩展点抽象 interface 即可：

• 定义插件结构体：其中 framework.FrameworkHandle 是提供了 Kubernetes API 与 scheduler 之间调用使用的，通过结构可以看出包含 lister，informer 等，这个参数也是必须要实现的：

type NodeAffinity struct {
 handle framework.FrameworkHandle
}

• 实现对应的扩展点：

func (pl *NodeAffinity) Score(ctx context.Context, state *framework.CycleState, pod *v1.Pod, nodeName string) (int64, *framework.Status) {
 nodeInfo, err := pl.handle.SnapshotSharedLister().NodeInfos().Get(nodeName)
 if err != nil {
  return 0, framework.NewStatus(framework.Error, fmt.Sprintf("getting node %q from Snapshot: %v", nodeName, err))
 }

 node := nodeInfo.Node()
 if node == nil {
  return 0, framework.NewStatus(framework.Error, fmt.Sprintf("getting node %q from Snapshot: %v", nodeName, err))
 }

 affinity := pod.Spec.Affinity

 var count int64
 // A nil element of PreferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution matches no objects.
 // An element of PreferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution that refers to an
 // empty PreferredSchedulingTerm matches all objects.
 if affinity != nil && affinity.NodeAffinity != nil && affinity.NodeAffinity.PreferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution != nil {
  // Match PreferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution term by term.
  for i := range affinity.NodeAffinity.PreferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution {
   preferredSchedulingTerm := &affinity.NodeAffinity.PreferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution[i]
   if preferredSchedulingTerm.Weight == 0 {
    continue
   }

   // TODO: Avoid computing it for all nodes if this becomes a performance problem.
   nodeSelector, err := v1helper.NodeSelectorRequirementsAsSelector(preferredSchedulingTerm.Preference.MatchExpressions)
   if err != nil {
    return 0, framework.NewStatus(framework.Error, err.Error())
   }

   if nodeSelector.Matches(labels.Set(node.Labels)) {
    count += int64(preferredSchedulingTerm.Weight)
   }
  }
 }

 return count, nil
}

• 最后在通过实现一个 New 函数来提供注册这个扩展的方法，这个 New 函数可以在 main.go 中将其作为 out of tree plugins 注入到 scheduler 中即可：

// New initializes a new plugin and returns it.
func New(_ runtime.Object, h framework.FrameworkHandle) (framework.Plugin, error) {
 return &NodeAffinity{handle: h}, nil
}

三、基于网络流量的调度

• 通过上面了解了如何扩展 scheduler 插件，下面将完成一个基于流量的调度的示例，通常情况下，网络一个 Node 在一段时间内使用的网络流量也是作为生产环境中很常见的情况。
• 例如在配置均衡的多个主机中，主机 A 作为业务拉单脚本运行，主机 B 作为寻常服务运行，因为拉单需要下载大量数据，而硬件资源占用的却很少，此时，如果有 Pod 被调度到该节点上，那么可能双方业务都会收到影响（前端代理觉得这个节点连接数少会被大量调度，而拉单脚本因为网络带宽的占用降低了效能）。

① 实验环境

• 一个 kubernetes 集群，至少保证有两个节点。
• 提供的 kubernetes 集群都需要安装 prometheus node_exporter，可以是集群内部的，也可以是集群外部的，这里使用的是集群外部的。
• 对 promQL 与 client_golang 有所了解。
• 示例大致分为以下几个步骤：
• • 定义插件 API，插件命名为 NetworkTraffic；
• • 定义扩展点，这里使用了 Score 扩展点，并且定义评分的算法；
• • 定义分数获取途径（从 prometheus 指标中拿到对应的数据）；
• • 定义对自定义调度器的参数传入；
• • 将项目部署到集群中（集群内部署与集群外部署）；
• • 示例的结果验证。
• 示例将仿照内置插件 nodeaffinity 完成代码编写，为什么选择这个插件，只是因为这个插件相对比较简单，并且与需要的目的基本相同，其实其它插件也是同样的效果。

② 错误处理

• 在初始化项目时，go mod tidy 等操作时，会遇到大量下面的错误：

go: github.com/GoogleCloudPlatform/spark-on-k8s-operator@v0.0.0-20210307184338-1947244ce5f4 requires
        k8s.io/apiextensions-apiserver@v0.0.0: reading k8s.io/apiextensions-apiserver/go.mod at revision v0.0.0: unknown revision v0.0.0

• kubernetes issue #79384 中有提到这个问题，粗略浏览下没有说明为什么会出现这个问题，在最下方有个大佬提供了一个脚本，出现上述问题无法解决时直接运行该脚本后正常：

#!/bin/sh
set -euo pipefail

VERSION=${1#"v"}
if [ -z "$VERSION" ]; then
    echo "Must specify version!"
    exit 1
fi
MODS=($(
    curl -sS https://raw.githubusercontent.com/kubernetes/kubernetes/v${VERSION}/go.mod |
    sed -n 's|.*k8s.io/\(.*\) => ./staging/src/k8s.io/.*|k8s.io/\1|p'
))
for MOD in "${MODS[@]}"; do
    V=$(
        go mod download -json "${MOD}@kubernetes-${VERSION}" |
        sed -n 's|.*"Version": "\(.*\)".*|\1|p'
    )
    go mod edit "-replace=${MOD}=${MOD}@${V}"
done
go get "k8s.io/kubernetes@v${VERSION}"

③ 定义插件 API

• 通过上面内容描述了解到了定义插件只需要实现对应的扩展点抽象 interface ，那么可以初始化项目目录 pkg/networtraffic/networktraffice.go。
• 定义插件名称与变量：

const Name = "NetworkTraffic"
var _ = framework.ScorePlugin(&NetworkTraffic{})

• 定义插件的结构体：

type NetworkTraffic struct {
 // 这个作为后面获取node网络流量使用
 prometheus *PrometheusHandle
 // FrameworkHandle 提供插件可以使用的数据和一些工具
 // 它在插件初始化时传递给 plugin 工厂类
 // plugin 必须存储和使用这个handle来调用framework函数
 handle framework.FrameworkHandle
}

④ 定义扩展点

• 因为选用 Score 扩展点，需要定义对应的方法，来实现对应的抽象：

func (n *NetworkTraffic) Score(ctx context.Context, state *framework.CycleState, p *corev1.Pod, nodeName string) (int64, *framework.Status) {
    // 通过promethes拿到一段时间的node的网络使用情况
 nodeBandwidth, err := n.prometheus.GetGauge(nodeName)
 if err != nil {
  return 0, framework.NewStatus(framework.Error, fmt.Sprintf("error getting node bandwidth measure: %s", err))
 }
 bandWidth := int64(nodeBandwidth.Value)
 klog.Infof("[NetworkTraffic] node '%s' bandwidth: %s", nodeName, bandWidth)
 return bandWidth, nil // 这里直接返回就行
}

• 接下来需要对结果归一化，通过源码可以看出，Score 扩展点需要实现的并不只是这单一的方法：

// Run NormalizeScore method for each ScorePlugin in parallel.
parallelize.Until(ctx, len(f.scorePlugins), func(index int) {
    pl := f.scorePlugins[index]
    nodeScoreList := pluginToNodeScores[pl.Name()]
    if pl.ScoreExtensions() == nil {
        return
    }
    status := f.runScoreExtension(ctx, pl, state, pod, nodeScoreList)
    if !status.IsSuccess() {
        err := fmt.Errorf("normalize score plugin %q failed with error %v", pl.Name(), status.Message())
        errCh.SendErrorWithCancel(err, cancel)
        return
    }
})

• 通过上面代码可以了解到，实现 Score 就必须实现 ScoreExtensions，如果没有实现则直接返回。而根据 nodeaffinity 中示例发现这个方法仅仅返回的是这个扩展点对象本身，而具体的归一化也就是真正进行打分的操作在 NormalizeScore 中。

// NormalizeScore invoked after scoring all nodes.
func (pl *NodeAffinity) NormalizeScore(ctx context.Context, state *framework.CycleState, pod *v1.Pod, scores framework.NodeScoreList) *framework.Status {
 return pluginhelper.DefaultNormalizeScore(framework.MaxNodeScore, false, scores)
}

// ScoreExtensions of the Score plugin.
func (pl *NodeAffinity) ScoreExtensions() framework.ScoreExtensions {
 return pl
}

• 而在调度框架中，真正执行的操作的方法也是 NormalizeScore()：

func (f *frameworkImpl) runScoreExtension(ctx context.Context, pl framework.ScorePlugin, state *framework.CycleState, pod *v1.Pod, nodeScoreList framework.NodeScoreList) *framework.Status {
 if !state.ShouldRecordPluginMetrics() {
  return pl.ScoreExtensions().NormalizeScore(ctx, state, pod, nodeScoreList)
 }
 startTime := time.Now()
 status := pl.ScoreExtensions().NormalizeScore(ctx, state, pod, nodeScoreList)
 f.metricsRecorder.observePluginDurationAsync(scoreExtensionNormalize, pl.Name(), status, metrics.SinceInSeconds(startTime))
 return status
}

• 在 NormalizeScore 中需要实现具体的选择 node 的算法，实现的算法公式将为最高分当前带宽最高最高带宽，这样就保证带宽占用越大的机器，分数越低。例如，最高带宽为 200000，而当前 Node 带宽为 140000，那么这个 Node 分数为：

// 如果返回framework.ScoreExtensions 就需要实现framework.ScoreExtensions
func (n *NetworkTraffic) ScoreExtensions() framework.ScoreExtensions {
 return n
}

// NormalizeScore与ScoreExtensions是固定格式
func (n *NetworkTraffic) NormalizeScore(ctx context.Context, state *framework.CycleState, pod *corev1.Pod, scores framework.NodeScoreList) *framework.Status {
 var higherScore int64
 for _, node := range scores {
  if higherScore < node.Score {
   higherScore = node.Score
  }
 }
 // 计算公式为，满分 - (当前带宽 / 最高最高带宽 * 100)
 // 公式的计算结果为，带宽占用越大的机器，分数越低
 for i, node := range scores {
  scores[i].Score = framework.MaxNodeScore - (node.Score * 100 / higherScore)
  klog.Infof("[NetworkTraffic] Nodes final score: %v", scores)
 }

 klog.Infof("[NetworkTraffic] Nodes final score: %v", scores)
 return nil
}

• 在 kubernetes 中最大的 node 数支持 5000 个，岂不是在获取最大分数时循环就占用了大量的性能，其实不必担心。scheduler 提供了一个参数 percentageOfNodesToScore，这个参数决定了这个部署循环的数量。

⑤ 配置插件名称

• 为了使插件注册时候使用，还需要为其配置一个名称：

// Name returns name of the plugin. It is used in logs, etc.
func (n *NetworkTraffic) Name() string {
 return Name
}

⑥ 定义要传入的参数

• 网络插件的扩展中还存在一个 prometheusHandle，这个就是操作 prometheus-server 拿去指标的动作。首先需要定义一个 PrometheusHandle 的结构体：

type PrometheusHandle struct {
 deviceName string // 网络接口名称
 timeRange  time.Duration // 抓取的时间段
 ip         string // prometheus server的连接地址
 client     v1.API // 操作prometheus的客户端
}

• 有了结构就需要查询的动作和指标，对于指标来说，这里使用了 node_network_receive_bytes_total 作为获取 Node 的网络流量的计算方式。由于环境是部署在集群之外的，没有 node 的主机名，通过 promQL 获取，整个语句如下：

sum_over_time(node_network_receive_bytes_total{device="eth0"}[1s]) * on(instance) group_left(nodename) (node_uname_info{nodename="node01"})
整个 Prometheus 部分如下：

type PrometheusHandle struct {
 deviceName string
 timeRange  time.Duration
 ip         string
 client     v1.API
}

func NewProme(ip, deviceName string, timeRace time.Duration) *PrometheusHandle {
 client, err := api.NewClient(api.Config{Address: ip})
 if err != nil {
  klog.Fatalf("[NetworkTraffic] FatalError creating prometheus client: %s", err.Error())
 }
 return &PrometheusHandle{
  deviceName: deviceName,
  ip:         ip,
  timeRange:  timeRace,
  client:     v1.NewAPI(client),
 }
}

func (p *PrometheusHandle) GetGauge(node string) (*model.Sample, error) {
 value, err := p.query(fmt.Sprintf(nodeMeasureQueryTemplate, node, p.deviceName, p.timeRange))
 fmt.Println(fmt.Sprintf(nodeMeasureQueryTemplate, p.deviceName, p.timeRange, node))
 if err != nil {
  return nil, fmt.Errorf("[NetworkTraffic] Error querying prometheus: %w", err)
 }

 nodeMeasure := value.(model.Vector)
 if len(nodeMeasure) != 1 {
  return nil, fmt.Errorf("[NetworkTraffic] Invalid response, expected 1 value, got %d", len(nodeMeasure))
 }
 return nodeMeasure[0], nil
}

func (p *PrometheusHandle) query(promQL string) (model.Value, error) {
    // 通过promQL查询并返回结果
 results, warnings, err := p.client.Query(context.Background(), promQL, time.Now())
 if len(warnings) > 0 {
  klog.Warningf("[NetworkTraffic Plugin] Warnings: %v\n", warnings)
 }

 return results, err
}

⑦ 配置调度器的参数

• 因为需要指定 prometheus 的地址、网卡名称和获取数据的大小，因此整个结构体如下，另外，参数结构必须遵循 Args 格式的名称：

type NetworkTrafficArgs struct {
 IP         string `json:"ip"`
 DeviceName string `json:"deviceName"`
 TimeRange  int    `json:"timeRange"`
}

• 为了使这个类型的数据作为 KubeSchedulerConfiguration 可以解析的结构，还需要做一步操作，就是在扩展 APIServer 时扩展对应的资源类型，在这里 kubernetes 中提供两种方法来扩展 KubeSchedulerConfiguration 的资源类型：
• • 一种是旧版中提供了 framework.DecodeInto 函数可以做这个操作：

func New(plArgs *runtime.Unknown, handle framework.FrameworkHandle) (framework.Plugin, error) {
 args := Args{}
 if err := framework.DecodeInto(plArgs, &args); err != nil {
  return nil, err
 }
 ...
}

• • 另外一种方式是必须实现对应的深拷贝方法，例如 NodeLabel 中的：

// +k8s:deepcopy-gen:interfaces=k8s.io/apimachinery/pkg/runtime.Object

// NodeLabelArgs holds arguments used to configure the NodeLabel plugin.
type NodeLabelArgs struct {
 metav1.TypeMeta

 // PresentLabels should be present for the node to be considered a fit for hosting the pod
 PresentLabels []string
 // AbsentLabels should be absent for the node to be considered a fit for hosting the pod
 AbsentLabels []string
 // Nodes that have labels in the list will get a higher score.
 PresentLabelsPreference []string
 // Nodes that don't have labels in the list will get a higher score.
 AbsentLabelsPreference []string
}

• 最后将其注册到 register 中，整个行为与扩展 APIServer 是类似的：

// addKnownTypes registers known types to the given scheme
func addKnownTypes(scheme *runtime.Scheme) error {
 scheme.AddKnownTypes(SchemeGroupVersion,
  &KubeSchedulerConfiguration{},
  &Policy{},
  &InterPodAffinityArgs{},
  &NodeLabelArgs{},
  &NodeResourcesFitArgs{},
  &PodTopologySpreadArgs{},
  &RequestedToCapacityRatioArgs{},
  &ServiceAffinityArgs{},
  &VolumeBindingArgs{},
  &NodeResourcesLeastAllocatedArgs{},
  &NodeResourcesMostAllocatedArgs{},
 )
 scheme.AddKnownTypes(schema.GroupVersion{Group: "", Version: runtime.APIVersionInternal}, &Policy{})
 return nil
}

• 对于生成深拷贝函数及其他文件，可以使用 kubernetes 代码库中的脚本 kubernetes/hack/update-codegen.sh，为了方便这里使用了 framework.DecodeInto 的方式。

⑧ 项目部署

• 准备 scheduler 的 profile，可以看到，自定义的参数就可以被识别为 KubeSchedulerConfiguration 的资源类型：

apiVersion: kubescheduler.config.k8s.io/v1beta1
kind: KubeSchedulerConfiguration
clientConnection:
  kubeconfig: /mnt/d/src/go_work/customScheduler/scheduler.conf
profiles:
- schedulerName: custom-scheduler
  plugins:
    score:
      enabled:
      - name: "NetworkTraffic"
      disabled:
      - name: "*"
  pluginConfig:
    - name: "NetworkTraffic"
      args:
        ip: "http://10.0.0.4:9090"
        deviceName: "eth0"
        timeRange: 60

• 如果需要部署到集群内部，可以打包成镜像：

FROM golang:alpine AS builder
MAINTAINER cylon
WORKDIR /scheduler
COPY ./ /scheduler
ENV GOPROXY https://goproxy.cn,direct
RUN \
    sed -i 's/dl-cdn.alpinelinux.org/mirrors.ustc.edu.cn/g' /etc/apk/repositories && \
    apk add upx  && \
    GOOS=linux GOARCH=amd64 CGO_ENABLED=0 go build -ldflags "-s -w" -o scheduler main.go && \
    upx -1 scheduler && \
    chmod +x scheduler

FROM alpine AS runner
WORKDIR /go/scheduler
COPY --from=builder /scheduler/scheduler .
COPY --from=builder /scheduler/scheduler.yaml /etc/
VOLUME ["./scheduler"]

• 部署在集群内部所需的资源清单：

apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
  name: scheduler-sa
  namespace: kube-system
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRoleBinding
metadata:
  name: scheduler
subjects:
  - kind: ServiceAccount
    name: scheduler-sa
    namespace: kube-system
roleRef:
  kind: ClusterRole
  name: system:kube-scheduler
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: custom-scheduler
  namespace: kube-system
  labels:
    component: custom-scheduler
spec:
  selector:
    matchLabels:
      component: custom-scheduler
  template:
    metadata:
      labels:
        component: custom-scheduler
    spec:
      serviceAccountName: scheduler-sa
      priorityClassName: system-cluster-critical
      containers:
        - name: scheduler
          image: cylonchau/custom-scheduler:v0.0.1
          imagePullPolicy: IfNotPresent
          command:
            - ./scheduler
            - --config=/etc/scheduler.yaml
            - --v=3
          livenessProbe:
            httpGet:
              path: /healthz
              port: 10251
            initialDelaySeconds: 15
          readinessProbe:
            httpGet:
              path: /healthz
              port: 10251

• 启动自定义 scheduler，这里通过简单的二进制方式启动，所以需要一个 kubeconfig 做认证文件：

$ ./main --logtostderr=true \
 --address=127.0.0.1 \
 --v=3 \
 --config=`pwd`/scheduler.yaml \
 --kubeconfig=`pwd`/scheduler.conf

• 启动后为了验证方便性，关闭了原来的 kube-scheduler 服务，因为原来的 kube-scheduler 已经作为 HA 中的 master，所以不会使用自定义的 scheduler 导致 pod pending。

⑨ 验证结果

• 准备一个需要部署的 Pod，指定使用的调度器名称：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: nginx-deployment
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx
  replicas: 2 
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nginx
    spec:
      containers:
      - name: nginx
        image: nginx:1.14.2
        ports:
        - containerPort: 80
      schedulerName: custom-scheduler

• 这里实验环境为 2 个节点的 kubernetes 集群，master 与 node01，因为 master 的服务比 node01 要多，这种情况下不管怎样，调度结果永远会被调度到 node01 上：

$ kubectl get pods -o wide
NAME                                READY   STATUS    RESTARTS   AGE   IP             NODE     NOMINATED NODE   READINESS GATES
nginx-deployment-69f76b454c-lpwbl   1/1     Running   0          43s   192.168.0.17   node01   <none>           <none>
nginx-deployment-69f76b454c-vsb7k   1/1     Running   0          43s   192.168.0.16   node01   <none>           <none>

• 而调度器的日志如下：

I0808 01:56:31.098189   27131 networktraffic.go:83] [NetworkTraffic] node 'node01' bandwidth: %!s(int64=12541068340)
I0808 01:56:31.098461   27131 networktraffic.go:70] [NetworkTraffic] Nodes final score: [{master-machine 0} {node01 12541068340}]
I0808 01:56:31.098651   27131 networktraffic.go:70] [NetworkTraffic] Nodes final score: [{master-machine 0} {node01 71}]
I0808 01:56:31.098911   27131 networktraffic.go:73] [NetworkTraffic] Nodes final score: [{master-machine 0} {node01 71}]
I0808 01:56:31.099275   27131 default_binder.go:51] Attempting to bind default/nginx-deployment-69f76b454c-vsb7k to node01
I0808 01:56:31.101414   27131 eventhandlers.go:225] add event for scheduled pod default/nginx-deployment-69f76b454c-lpwbl
I0808 01:56:31.101414   27131 eventhandlers.go:205] delete event for unscheduled pod default/nginx-deployment-69f76b454c-lpwbl
I0808 01:56:31.103604   27131 scheduler.go:609] "Successfully bound pod to node" pod="default/nginx-deployment-69f76b454c-lpwbl" node="no
de01" evaluatedNodes=2 feasibleNodes=2
I0808 01:56:31.104540   27131 scheduler.go:609] "Successfully bound pod to node" pod="default/nginx-deployment-69f76b454c-vsb7k" node="no
de01" evaluatedNodes=2 feasibleNodes=2