所属技术领域：
K8s
|名词定义|
scheduler 是k8s master的一部分,作为插件存在于k8s生态体系。
|技术特点|
调度流水线
通过 Informer 将需要调度的 Pod 插入 Queue 中，Pipeline 会循环从 Queue Pop 等待调度的 Pod 放入 Pipeline 执行。
调度流水线 (Schedule Pipeline) 主要有三个阶段：Scheduler Thread，Wait Thread，Bind Thread。
Scheduler Thread 阶段: 从如上的架构图可以看到 Schduler Thread 会经历 Pre Filter -> Filter -> Post Filter-> Score -> Reserve，可以简单理解为 Filter -> Score -> Reserve；Filter 阶段用于选择符合 Pod Spec 描述的 Nodes；Score 阶段用于从 Filter 过后的 Nodes 进行打分和排序；Reserve 阶段将 Pod 跟排序后的最优 Node 的 NodeCache 中，表示这个 Pod 已经分配到这个 Node 上, 让下一个等待调度的 Pod 对这个 Node 进行 Filter 和 Score 的时候能看到刚才分配的 Pod。
Wait Thread 阶段: 这个阶段可以用来等待 Pod 关联的资源的 Ready 等待，例如等待 PVC 的 PV 创建成功，或者 Gang 调度中等待关联的 Pod 调度成功等等；
Bind Thread 阶段: 用于将 Pod 和 Node 的关联持久化 Kube APIServer。
整个调度流水线只有在 Scheduler Thread 阶段是串行的一个 Pod 一个 Pod 的进行调度，在 Wait 和 Bind 阶段 Pod 都是异步并行执行。
调度详细流程
SchedulingQueue 有三个子队列：activeQ、backoffQ、unschedulableQ。
Scheduler 启动的时候所有等待被调度的 Pod 都会进入 activieQ，activeQ 会按照 Pod 的 priority 进行排序，Scheduler Pipepline 会从 activeQ 获取一个 Pod 进行 Pipeline 执行调度流程，当调度失败之后会直接根据情况选择进入 unschedulableQ 或者 backoffQ，如果在当前 Pod 调度期间 Node Cache、Pod Cache 等 Scheduler Cache 有变化就进入 backoffQ，否则进入 unschedulableQ。
unschedulableQ 会定期较长时间（例如 60 秒）刷入 activeQ 或者 backoffQ，或者在 Scheduler Cache 发生变化的时候触发关联的 Pod 刷入 activeQ 或者 backoffQ；backoffQ 会以 backoff 机制相比 unschedulableQ 比较快地让待调度的 Pod 进入 activeQ 进行重新调度。
接着详细介绍 Scheduler Thread 阶段，在 Scheduler Pipeline 拿到一个等待调度的 Pod，会从 NodeCache 里面拿到相关的 Node 执行 Filter 逻辑匹配，这从 NodeCache 遍历 Node 的过程有一个空间算法上的优化，简单可以概括为在避免过滤所有节点的同时考虑了调度的容灾取样调度。
具体的优化算法逻辑（有兴趣的同学可以看 node_tree.go 的 Next 方法）：在 NodeCache 中，Node 是按照 zone 进行分堆。在 filter 阶段的时候，为会 NodeCache 维护一个 zondeIndex，每 Pop 一个 Node 进行过滤，zoneIndex 往后挪一个位置，然后从该 zone 的 node 列表中取一个 node 出来。
可以看到上图纵轴有一个 nodeIndex，每次也会自增。如果当前 zone 的节点无数据，那就会从下一个 zone 中拿数据。
大概的流程就是 zoneIndex 从左向右，nodeIndex 从上到下，保证拿到的 Node 节点是按照 zone 打散，从而实现避免过滤所有节点的同时考虑了节点的 az 均衡部署。（最新 release-v.1.17 的版本已经取消这种算法，为什么取消应该是没有考虑 Pod 的 prefer 和 node 的 prefer，没有实现 Pod 的 Spec 要求）
取样调度里面的取样规模这里简单介绍一下，默认的取样比率公式 = Max (5, 50 - 集群的 node 数 / 125)，取样规模 = Max (100, 集群 Node 数*取样比率)。
这里举个例子：节点规模为 3000 个节点，那么取样比例 = Max (5, 50 - 3000/125) = 26%，那么取样规模 = Max (100, 3000* 0.26) = 780，在调度流水线里面，Filter 只要匹配到 780 个候选节点，就可以停止 Filter 流程，走到 Score 阶段。
Score 阶段依据 Policy 配置的算分插件，进行排序，分数最高的节点作为 SelectHost。接着将这个 Pod 分配到这个 Node 上，这个过程叫做 Reserver 阶段可以称为账本预占。预占的过程修改 Pod 在 PodCache 的状态为 Assumed 的状态(处于内存态)。
调度过程涉及到 Pod 状态机的生命周期，这里简单介绍下 Pod 的几个主要状态: Initial（虚拟状态）->Assumed（Reserver)->Added->Deleted(虚拟状态）; 当通过 Informer watch 到 Pod 数据已经确定分配到这个节点的时候，才会把 Pod 的状态变成 Added。
选中完节点在 Bind 的时候，有可能会 Bind 失败，在 Bind 失败的时候会做回退，就是把预占用的账本做 Assumed 的数据退回 Initial，也就是把 Assumed 状态擦除，从 Node 里面把 Pod 账本清除。
如果 Bind 失败，会把 Pod 重新丢回到 unschedulableQ 队列里面。在调度队列中，什么情况下 Pod 会到 backoffQ 中呢？这是一个很细节的点。
如果在这么一个调度周期里面，Cache 发生了变化，会把 Pod 放到 backoffQ 里面。在 backoffQ 里面等待的时间会比在 unschedulableQ 里面时间更短，backoffQ 里有一个降级策略，是 2 的指数次幂降级。假设重试第一次为 1s，那第二次就是 2s，第三次就是 4s，第四次就是 8s，最大到 10s。
