PredicatesPolicies有什么用

本篇内容介绍了“Predicates Policies有什么用”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

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##Predicates Policies分析在/plugin/pkg/scheduler/algorithm/predicates.go中实现了以下的预选策略：

NoDiskConflict：检查在此主机上是否存在卷冲突。如果这个主机已经挂载了卷，其它同样使用这个卷的Pod不能调度到这个主机上。GCE,Amazon EBS, and Ceph RBD使用的规则如下：

GCE允许同时挂载多个卷，只要这些卷都是只读的。
Amazon EBS不允许不同的Pod挂载同一个卷。
Ceph RBD不允许任何两个pods分享相同的monitor，match pool和 image。

NoVolumeZoneConflict：检查给定的zone限制前提下，检查如果在此主机上部署Pod是否存在卷冲突。假定一些volumes可能有zone调度约束， VolumeZonePredicate根据volumes自身需求来评估pod是否满足条件。必要条件就是任何volumes的zone-labels必须与节点上的zone-labels完全匹配。节点上可以有多个zone-labels的约束（比如一个假设的复制卷可能会允许进行区域范围内的访问）。目前，这个只对PersistentVolumeClaims支持，而且只在PersistentVolume的范围内查找标签。处理在Pod的属性中定义的volumes（即不使用PersistentVolume）有可能会变得更加困难，因为要在调度的过程中确定volume的zone，这很有可能会需要调用云提供商。
PodFitsResources：检查主机的资源是否满足Pod的需求。根据实际已经分配的资源量做调度，而不是使用已实际使用的资源量做调度。
PodFitsHostPorts：检查Pod内每一个容器所需的HostPort是否已被其它容器占用。如果有所需的HostPort不满足需求，那么Pod不能调度到这个主机上。
HostName：检查主机名称是不是Pod指定的HostName。
MatchNodeSelector：检查主机的标签是否满足Pod的nodeSelector属性需求。
MaxEBSVolumeCount：确保已挂载的EBS存储卷不超过设置的最大值。默认值是39。它会检查直接使用的存储卷，和间接使用这种类型存储的PVC。计算不同卷的总目，如果新的Pod部署上去后卷的数目会超过设置的最大值，那么Pod不能调度到这个主机上。
MaxGCEPDVolumeCount：确保已挂载的GCE存储卷不超过设置的最大值。默认值是16。规则同上。

下面是NoDiskConflict的代码实现，其他Predicates Policies实现类似，都得如下函数原型： type FitPredicate func(pod *v1.Pod, meta interface{}, nodeInfo *schedulercache.NodeInfo) (bool, []PredicateFailureReason, error)

func NoDiskConflict(pod *v1.Pod, meta interface{}, nodeInfo *schedulercache.NodeInfo) (bool, []algorithm.PredicateFailureReason, error) {
	for _, v := range pod.Spec.Volumes {
		for _, ev := range nodeInfo.Pods() {
			if isVolumeConflict(v, ev) {
				return false, []algorithm.PredicateFailureReason{ErrDiskConflict}, nil
			}
		}
	}
	return true, nil, nil
}


func isVolumeConflict(volume v1.Volume, pod *v1.Pod) bool {
	// fast path if there is no conflict checking targets.
	if volume.GCEPersistentDisk == nil && volume.AWSElasticBlockStore == nil && volume.RBD == nil && volume.ISCSI == nil {
		return false
	}

	for _, existingVolume := range pod.Spec.Volumes {
		...

		if volume.RBD != nil && existingVolume.RBD != nil {
			mon, pool, image := volume.RBD.CephMonitors, volume.RBD.RBDPool, volume.RBD.RBDImage
			emon, epool, eimage := existingVolume.RBD.CephMonitors, existingVolume.RBD.RBDPool, existingVolume.RBD.RBDImage
			// two RBDs images are the same if they share the same Ceph monitor, are in the same RADOS Pool, and have the same image name
			// only one read-write mount is permitted for the same RBD image.
			// same RBD image mounted by multiple Pods conflicts unless all Pods mount the image read-only
			if haveSame(mon, emon) && pool == epool && image == eimage && !(volume.RBD.ReadOnly && existingVolume.RBD.ReadOnly) {
				return true
			}
		}
	}

	return false
}

##Priorities Policies分析

现在支持的优先级函数包括以下几种：

LeastRequestedPriority：如果新的pod要分配给一个节点，这个节点的优先级就由节点空闲的那部分与总容量的比值（即（总容量-节点上pod的容量总和-新pod的容量）/总容量）来决定。CPU和memory权重相当，比值最大的节点的得分最高。需要注意的是，这个优先级函数起到了按照资源消耗来跨节点分配pods的作用。计算公式如下： cpu((capacity – sum(requested)) * 10 / capacity) + memory((capacity – sum(requested)) * 10 / capacity) / 2
BalancedResourceAllocation：尽量选择在部署Pod后各项资源更均衡的机器。BalancedResourceAllocation不能单独使用，而且必须和LeastRequestedPriority同时使用，它分别计算主机上的cpu和memory的比重，主机的分值由cpu比重和memory比重的“距离”决定。计算公式如下： score = 10 – abs(cpuFraction-memoryFraction)*10
SelectorSpreadPriority：对于属于同一个service、replication controller的Pod，尽量分散在不同的主机上。如果指定了区域，则会尽量把Pod分散在不同区域的不同主机上。调度一个Pod的时候，先查找Pod对于的service或者replication controller，然后查找service或replication controller中已存在的Pod，主机上运行的已存在的Pod越少，主机的打分越高。
CalculateAntiAffinityPriority：对于属于同一个service的Pod，尽量分散在不同的具有指定标签的主机上。
ImageLocalityPriority：根据主机上是否已具备Pod运行的环境来打分。ImageLocalityPriority会判断主机上是否已存在Pod运行所需的镜像，根据已有镜像的大小返回一个0-10的打分。如果主机上不存在Pod所需的镜像，返回0；如果主机上存在部分所需镜像，则根据这些镜像的大小来决定分值，镜像越大，打分就越高。
NodeAffinityPriority（Kubernetes1.2实验中的新特性）：Kubernetes调度中的亲和性机制。Node Selectors（调度时将pod限定在指定节点上），支持多种操作符（In, NotIn, Exists, DoesNotExist, Gt, Lt），而不限于对节点labels的精确匹配。另外，Kubernetes支持两种类型的选择器，一种是“hard（requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution）”选择器，它保证所选的主机必须满足所有Pod对主机的规则要求。这种选择器更像是之前的nodeselector，在nodeselector的基础上增加了更合适的表现语法。另一种是“soft（preferresDuringSchedulingIgnoredDuringExecution）”选择器，它作为对调度器的提示，调度器会尽量但不保证满足NodeSelector的所有要求。

下面是ImageLocalityPriority的代码实现，其他Priorities Policies实现类似，都得如下函数原型： type PriorityMapFunction func(pod *v1.Pod, meta interface{}, nodeInfo *schedulercache.NodeInfo) (schedulerapi.HostPriority, error)

func ImageLocalityPriorityMap(pod *v1.Pod, meta interface{}, nodeInfo *schedulercache.NodeInfo) (schedulerapi.HostPriority, error) {
	node := nodeInfo.Node()
	if node == nil {
		return schedulerapi.HostPriority{}, fmt.Errorf("node not found")
	}

	var sumSize int64
	for i := range pod.Spec.Containers {
		sumSize += checkContainerImageOnNode(node, &pod.Spec.Containers[i])
	}
	return schedulerapi.HostPriority{
		Host:  node.Name,
		Score: calculateScoreFromSize(sumSize),
	}, nil
}

func calculateScoreFromSize(sumSize int64) int {
	var score int
	switch {
	case sumSize == 0 || sumSize < minImgSize:
		// score == 0 means none of the images required by this pod are present on this
		// node or the total size of the images present is too small to be taken into further consideration.
		score = 0
	// If existing images' total size is larger than max, just make it highest priority.
	case sumSize >= maxImgSize:
		score = 10
	default:
		score = int((10 * (sumSize - minImgSize) / (maxImgSize - minImgSize)) + 1)
	}
	// Return which bucket the given size belongs to
	return score
}

其计算每个Node的Score算法为： score = int((10 * (sumSize - minImgSize) / (maxImgSize - minImgSize)) + 1)

其中： minImgSize int64 = 23 * mb, maxImgSize int64 = 1000 * mb, sumSize为Pod中定义的container Images' size 的总和。

可见，Node上该Pod要求的容器镜像大小之和越大，得分越高，越有可能是目标Node。

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