DaoCloud道客：云原生多云应用利器-Karmada调度器

DaoCloud道客：云原生多云应用利器-Karmada调度器

“通过《云原生多云应用利器 — Karmada 总览篇》和 《云原生多云应用利器 — Karmada 控制器》 ，为大家介绍了多云相关的简介内容和架构，以及主要的控制逻辑。接下来，在这一篇中来一起来看看 Karmada 中有哪些调度能力，用来完成多云应用的调度。

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调度器就像一个发动机，如果没有了发动机输入动力，是无法正常运行的。就像 Kubernetes 的调度器，它会负责根据节点的资源状态、Pod 的运行状态，判断 Pod 是调度到怎样的集群节点上去。对于 Karmada 这样的多云能力的调度器来说，调度能力也是大家非常关注的一个能力。

主要体现在，能不能通过调度的能力，将多集群的资源负载，控制在相对均衡的水位线，以及需要被调度的资源对象，以怎样的方式被调度到不同的集群上。同时，调度器的可扩展能力，也是非常重要的，正常情况下只要调度器是足够成熟的，一般的场景也都会满足了，但是也会有一些是无法满足的，就像 Kubernetes 场景下的支持 GPU 的能力，大多数 GPU 的尝试都会扩展 Kubernetes 的调度能力。

那接下来，我们就来看看 Karmada 的调度能力。

01 Karmada 调度能力：

Karmada 的调度能力主要包含两个方面，一个是调度策略，一个是调度时机。调度策略是告诉使用者，调度器有哪些调度配置参数，可以提供使用和配置。调度时机是调度器自身根据调度策略，决定在什么样的情况下，以那种调度方式处理调度策略，使用者无需关心。

02 调度策略

1. Depulicated：

Depulicated：调度到所有集群的副本数保持和创建的 Deployment 副本数一致，最终的副本总数就是 Deployment 的副本数 * 集群数。这种调度的方式，没有任何动态计算集群可用副本数的逻辑在里面，也就是不会涉及 karmada-estimator 的调用。

2. Divided：

Divided：顾名思义就是拆分的意思，作用和 Duplicated 相反。对于 Divided 类型的，其中又分为 weighted (按权重) 和 Aggregated 策略。按权重分的又分为静态权重和动态权重。使用这种副本分配策略，会将创建 Deployment 的副本数作为总的副本数，根据策略的选择，拆分不同个数的副本到不同的集群上。

3. Aggregated：

Aggregated：这是一种聚合调度策略，特性是调度的时候尽量紧凑一点。举例如果有 5 个集群，同时第一个集群已经有足够的资源，可以运行所有的副本数，那就会把所有的 Pod 都调度在第一个集群上。因此，如果第一个集群不够，就会放一部分到第二个集群，但是剩下的集群不会有副本调度过去。扩缩容的时候，特性也是一致的。这种调度策略会导致所有的集群的资源使用不均衡。

4. Static Weight：

Static Weight：静态权重的分配副本的方式是需要在 PropagationPolicy 的 replicaScheduling 的部分设置相关策略，参见《云原生多云应用利器– Karmada 总览篇》的 PropagationPolicy 的概念部分的 sample 的 yaml。

权重的意思就是，根据所有设置的权重求和，得到权重和，然后每一个权重/权重和，也就是副本的分配比例，副本总数 * 对应的权重比例的个数，就是对应权重应该需要被分配的副本数。注意这里会出现分配完之后，还有一点副本数没有被分配掉的情况，这个时候就是循环所有符合调度的集群，每一个集群一次分配一个副本的方式，直到所有剩下的副本数被分配完。

5. Dynamic Weight：

Dynamic Weight：动态权重指的是，需要根据 karmada-estimator 计算的所有集群实时的可调度最大副本数，作为计算的参考。

举例，如有一个 Deployment 的副本数是 8，符合条件的集群有 2 个，第一个集群可调度的最大副本数是 10 个，第一个可调度的最大副本数是 6。那接下来动态权重的权重和就是 20+6=26。第一个集群的权重就是 20，第二个集群的权重就是 6，第一个集群应该被分配的副本数就是 8 * (20/26)，第二个集群应该分配到的副本数就是 8 * (6/26)。注意这里会出现分配完之后，还有一点副本数没有被分配掉的情况，这个时候就是循环所有符合调度的集群，每一个集群一次分配一个副本的方式，直到所有剩下的副本数被分配完。

03 调度时机 1. FirstSchedule：

当第一次创建资源对象的时候属于 FirstSchedule，修改资源对象触发的调度属于 ReconcileSchedule，但是这两种情况都是调用的相同的逻辑，都是调用的 scheduleOne()这个方法。

根据 PropagationPolicy 中定义的 Placement 的 replicaSchedulingStrategy 定义，以及 ResourceBinding 的 Spec (包含资源对象，副本数) 和被选择的集群列表，去计算出哪些集群被调度，以及每一个集群被调度的副本数。对于 Duplicated 类型的 ReplicaSchedulingPolicy，那就是所有集群被调度的副本数和资源对象定义的副本数是一直的 (如 Deployment 定义了 10，那就是每一个集群都应该被调度 10 个 Pod )。对于 Divided 类型的，其中又分为 Weighted (按权重) 和  Aggregated 。按权重分的，又分为静态权重和动态权重。对于静态权重，主要逻辑就是按照 Deployment 的总数，然后按比例进行分配，如果分配后还有剩余的没有调度，就每一个集群 +1 个的方式，平衡各个集群除了应该负责的权重以外的。对于动态权重，分配的逻辑是计算出所有参与调度集群，能调度的最大 Pod 数量，注意这里计算的时候，是根据每一个集群的所有 node 去计算 Pod 的，所以会比较精确，至少保证计算出来的个数，是一定可以调度出去的，然后根据每一个集群的最大副本数，循环处理所有集群，累加集群的最大副本数，所有集群的最大副本数的累加和作为权重和，每个集群最大副本数作为权重来进行，最终的 Deployment 副本数的分配，这样的调度是比较均衡的，而且也是能最终保证副本可以调度出去。对于 Aggregated 的，分配的逻辑是计算出所有参与调度集群，能调度的最大 Pod 数量，注意这里计算的时候是根据每一个集群的所有的 Nodes 的剩余资源，去计算 Pod 的资源需求，所以会比较精确，至少保证计算出来的个数是一定可以调度出去的，然后根据每一个集群的最大副本数，循环处理所有集群，累加集群的最大副本数，一旦这些集群的最大副本数的累加和满足了 Deployment 的副本数定义，就不在继续找集群了，所有最后的效果是可能 10 个集群，只需要前两个已经满足的集群参加调度，然后将这两个集群的最大副本数的累加和作为权重和，每个集群最大副本数作为权重，来进行最终的 Deployment 副本数的分配。 2. ReconcileSchedule：

修改资源对象触发的调度属于 ReconcileSchedule，也是调用的 scheduleOne() 这个方法，逻辑和 FirstSchedule 一致，具体参见 FirstSchedule。

3. ScaleSchedule：

修改资源对象的副本数触发的调度属于 ScaleSchedule，由 scaleScheduleOne() 方法完成具体的逻辑。

3.1 处理扩容的场景：

扩容的时候，会根据上次调度的结果，也就是 ResourceBinding 中的 clusters，去 call karmada-estimator 去重新计算需要的副本数，在重新计算的时候，只是构建了一个需要扩容的副本个数，比如原来副本数是 5， 现在要扩容到 8，就是构建了一样的对象，只是副本数是 3，拿这个副本数是 3 的新的对象去重新计算需要调度到哪些集群中去，在所有的 ResourceBinding 中的 clusters 重新计算可用最大副本数。

preSelectedClusters 代表之前调度的时候，有哪些集群参与调度，可能会包含 [cluster name][0] 的情况。usedTargetClusters：代表是真正有 Pod 被调度到的集群。所以，usedTargetClusters 一般都是比 preSelectedClusters 包含的集群个数要少。举例：有调度的过程中，发现有 5 个集群是满足要求的，但是根据设置的 policy 的原因，在最后只调度来 2 个集群中，在这里 preSelectedClusters 就是 5，usedTargetClusters 就是 2，但是在设置 ResourceBinding 的 Spec 的 cluster 中设置的是 preSelectedClusters，只是有 2 个集群的副本数不为 0，有三个集群的副本数是 0。

对于 Aggregated 的类型，会拿 preSelectedClusters (可能会包含 [cluster name][0] 的情况) 去 karmada-estimator 重新计算，然后还是按照循环计算集群最大可用副本数，一旦够数了，就不再选择集群的方式，这样如果 usedTargetClusters 是排在前面的，就会尽量将新扩容出来的副本，都部署在已调度运行了 Pod 的集群上。但是在计算完成之后，对于 Aggregated 类型的，会首选优先选择已经运行了这个 Pod 的集群，具体做法就是将 preuserd (之前就有 Pod 在运行) 的集群尽量排到前面去。尽量将扩容出来的 Pod 也放到已经运行了该 Deployment 的 Pod 的集群中去，具体实现参见：presortClusterList()。

对于动态权重的类型，会拿 preSelectedClusters (可能会包含 [cluster name][0]的情况) 去 karmada-estimator 重新计算，然后按照所有 preSelectedClusters 的每一个集群的最大可用副本数作为权重总和，每一个集群的最大可用副本数作为集群权重，去按照权重分配副本数。这样下来还是会比较均衡。

对于静态权重的类型，还是拿着每个集群配置的权重去计算权重总和，然后按照每一个集群的配置的权重去分配副本数。

【备注】：[clusterA][0] 表示 clusterA  没有被分配副本数，也就是不会被调度到 clusterA 集群中去。

3.2 处理缩容的场景：

对于缩容的 *** 作，不会去 karmada-estimator 重新计算每一个最大可用副本数，而是就拿着 ResourceBinding 上次调度的完设置的 Spec 中的 clusters 作为 clusterAvailableReplicas。

对于 Aggregated 类型，就是拿着 Spec 中的 clusters 去计算，同时这个 clusters 中会包含 [cluster name][0] 的集群，在 Spec 的 clusters 中，副本数总和其实就是之前已经调度的，然后循环所有集群，累加每个集群已经调度的副本数的和，只要这个和已经满足现在的副本数要求，也就是被缩容的目标副本数，就 return，拿着已经满足的集群，按照原来处理 Aggregated 类型的逻辑，也就是每一个集群最大可用副本数的总和最为权重总和，每一个集群的最大副本数作为各自集群的权重，去分配需要调度到每一个集群的副本数，因为 Spec 中的 clusters 作为 clusterAvailableReplicas，所以最终的效果就是，缩容了之前每一个集群的副本数了，如果当原来是调度在两个集群中的，如果缩容的力度很大，有可能有一个集群的副本数就变成 0 了，也就是这个集群的 Deployment 的副本数变成 0 了。比如原来是 2 个集群，每一个集群分配了 5 个，总共 10 个，这个时候缩容成 2，这样第一个集群的 5 已经满足了 2 的要求，就会将第二个集群的 5 设置成 0，第一个集群的 5 设置成了 2。

对于动态权重类型，最后的效果就是，在之前已经调度的副本数不为 0 的集群上，都按照权重重新设置了更小的副本数了。这里权重的计算方式和所有的动态权重一样，只是 clusterAvailableReplicas 是拿的 spec 中的 clusters (上次调度的结果，这种情况一般不会出现 [cluster name][0] 的情况，除非有 3 个集群，需要调度的副本数 2，那就会有一个集群被分配的副本数是 0) 。当缩容的力度很大，也会出现原来有副本调度的集群，最后的副本被设置成 0 了，比如从 10 个副本，缩容 1 个副本。

对于静态权重类型，比较简单，就是按照固定的权重，用最新的副本数 (需要缩容到的副本数) 重新计算一下，计算完之后，每一个集群需要被调度的副本数就会变小，然后用这个副本数更新每一个集群的副本数，当力度很大，也会出现之前有 Pod 的集群，调度完就没有 Pod 了。比如从 10 缩容到 1。

【备注】：

[clusterA][0] 表示 clusterA 没有被分配副本数，也就是不会被调度到 clusterA 集群中去。

clusterAvailableReplicas 表示某一个集群，根据 Pod 的内存，cpu 等，计算出最大可调度多少个这样的 Pod。

4. FailoverSchedule：

当集群状态出现错误的时候，所触发的调度是属于 FailoverSchedule，特殊的地方在于，这种情况要想出发重新调度，首先是要打开 failover 的 feature gate 相关的 flag，同时还要设置 ReplicaSchedulingPolicy 才会触发副本被再分配。随着副本被再分配会触发 Work 对应的资源对象被修改，最后会在集群中修改资源对象的副本，达到再调度的能力。

至于为什么要 ReplicaSchedulingPolicy，参见 FailoverSchedule 本身这部分的第六点。

同时注意，ReplicaSchedulingPolicy 是静态权重的方式。由 rescheduleOne() 完成具体的逻辑。

变量说明： 

reservedClusters：代表已经调度出去的集群中，还有几个集群是健康的，剩下的这几个健康的，后面还是可以参与调度的。

availableClusters：目前健康的集群，但是又不在 reservedClusters 中，多指新增加的健康的集群 。

candidateClusters：对 availableClusters，使用插件的 filter 去判断一下，新加入的健康集群，是不是满足可以参与调度 。

delta ：代表 Spec.cluster 中有几个是失败的集群。如果ReplicaScheduling 没有设置，或者调度的策略是 ReplicaSchedulingType，那新增加的集群，也就是 candidateClusters 集群个数，比 delta 少的话，就认定为可调度不足。

举例： 

第一次调度到了 cluster-1，cluster-2 ，cluster-3；

之后 cluster-1 的状态为不健康，这个时候 reservedClusters= “cluster-2 ，cluster-3”。

然后新增加了 2 个集群， availableClusters=“ cluster-4，cluster-5 ”。

经过 filter 发现，cluster-4 不满足调度需求，那 candidateClusters = “cluster-5”。

最后得到可以参与调度的集群是：reservedClusters + candidateClusters = “cluster-2 ，cluster-3，cluster-5”。

最后返回的调度结果中，虽然包含了 “cluster-2 ，cluster-3，cluster-5”，但是每一个集群的可调度副本数并没有设置。这样最后在 binding controller 的 ensureWork 中，会跳过调度器的调度结果，选择使用创建的 ReplicaSchedulingPolicy 策略去进行调度。现在只支持静态权重的方式，处理调度器不设置集群副本数的情况。getRSPAndReplicaInfos()  就是用来计算最后的副本分配的方法。计算的过程中拿 spec.clusters 去匹配 ReplicaSchedulingPolicy 中的 targetcluster，targetcluster 是一个 filter。

5. AvoidSchedule：

上述的几种调度时机都不属于的情况下，就都属于 AvoidSchedule 类型，这种类型就是什么都不做。

04 内置插件

APIInstalled：检查被调度的集群是不是有适配的 Api Resource 支持。这里的校验数据就来源于 cluster 对象的 status 里的 Api Resource 部分。

ClusterAffinity：集群的粘性调度，因为集群对象本身是可以打标签的，要想调度到这些集群，需要设置相关的集群，类似 Kubernetes。

TaintToleration：集群的污点调度，因为集群对象本身是可以打污点的，要想调度到这些集群，需要容忍这些污点，类似 Kubernetes。

05 「DaoCloud 道客」贡献参与

Karmada 旨在为多云和混合云场景下的多集群应用程序管理提供 turnkey 自动化，其关键功能包括集中式多云管理、高可用性、故障恢复和流量调度。

目前「DaoCloud 道客」在 Karmada 项目中，主要参与调度模块和部署模块的设计开发，也参与相关 bug 的修复，完成了非 root 权限快速安装 karmada 的功能开发，对优先级调度和抢占特性、插件管理特性等方面，也在持续的关注和跟进。

图注：已提交的PR 

图注：跟进的项目

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DaoCloud 公司简介:「DaoCloud 道客」云原生领域的创新领导者，成立于 2014 年底，拥有自主知识产权的核心技术，致力于打造开放的云原生 *** 作系统为企业数字化转型赋能。产品能力覆盖云原生应用的开发、交付、运维全生命周期，并提供公有云、私有云和混合云等多种交付方式。成立迄今，公司已在金融科技、先进制造、智能汽车、零售网点、城市大脑等多个领域深耕，标杆客户包括交通银行、浦发银行、上汽集团、东风汽车、海尔集团、屈臣氏、金拱门（麦当劳）等。目前，公司已完成了 D 轮超亿元融资，被誉为科技领域准独角兽企业。公司在北京、武汉、深圳、成都设立多家分公司及合资公司，总员工人数超过 350 人，是上海市高新技术企业、上海市“科技小巨人”企业和上海市“专精特新”企业，并入选了科创板培育企业名单。