引言
在 Kubernetes 生態系統中，調度器（Scheduler）作為容器編排的核心組件，承擔著將工作負載（Pod）分配至最適節點的關鍵角色。隨著 CNCF（Cloud Native Computing Foundation）持續推動雲原生技術標準化，Kubernetes 調度器的演進不僅影響基礎設施的效率，更成為 AI 訓練、大規模資料處理等高資源需求場景的關鍵支撐。本文深入解析 Kubernetes 調度器的架構特性、最新更新與實踐應用，探討其在現代雲原生環境中的價值與挑戰。
主要內容
調度器的核心架構與功能
Kubernetes 調度器的核心功能在於實現容器放置決策，其設計融合資源需求匹配、節點親和性（Affinity）、反親和性（Anti-Affinity）及容器分散（Spread）等機制。其架構包含三大核心擴展點：
- Future Extension Point：用於拒絕不適合的節點（如資源不足、標籤不匹配），確保調度策略的靈活性。
- Score Extension Point：根據偏好為節點打分，例如圖像本地化插件可優先選擇已緩存鏡像的節點，提升部署效率。
- 調度流程：包含「調度週期（Scheduling Cycle）」與「綁定週期（Binding Cycle）」，前者評估節點並決定最佳放置位置，後者同步更新 API 以應用決策，降低調度延遲。
隊列機制則透過「待處理隊列（Scheduling Queue）」管理待調度容器，並根據優先級或更新事件決定調度順序。重試機制透過事件監聽（如節點新增）觸發，避免無謂等待。
最新更新與性能優化
近期更新重點聚焦於提升調度吞吐量與資源利用率：
- 隊列提示（Queuing Hint）：當容器無法調度時，監控集群事件（如節點更新、資源變化）以判斷是否重試，避免無效重試。
- 異步搶佔（Async Preemption）：高優先級容器刪除低優先級容器以爭取資源，API 調用異步執行以減少調度週期延遲。
- 隊列優化（Pop from Back of Q）：當主隊列為空時，從備用隊列移動容器至調度週期，提高資源利用率。
- 資源請求陣列（Resource Array）：支援複雜資源需求（如 GPU、存儲切片），允許容器聲明特定資源分片，提升資源匹配精準度。
子專案與工具整合
Kubernetes 調度器生態系統包含多個子專案，共同推動功能擴展與測試驗證：
- Q（Quota Manager）：支援多隊列（MultiQ）與公平調度（Fair Shedding），整合 Kubernetes 與 Ray 集群，新增拓撲調度與範圍管理功能。
- 調度器（Scheduler）：支援政策驅動的容器驅逐（如拓撲分散、反親和性規則失效時的自動移除），透過 Prometheus 與 Kubernetes Matrix 指導調度決策。
- 調度器模擬器（Scheduler Simulator）：支援連接真實集群，自動下載節點與容器資訊，提供視覺化界面顯示插件拒絕原因與評分細節，用於測試自定義插件或配置調整。
實際應用場景：AI 訓練的資源優化
在 AI 訓練場景中，Kubernetes 調度器的資源請求陣列功能可顯著提升 GPU 資源利用率。例如，訓練任務可聲明特定 GPU 分片（如 resources.gpu: 1/4），調度器根據資源分片進行精準匹配，避免資源浪費。此外，異步搶佔機制可確保高優先級訓練任務優先使用 GPU 資源，同時透過隊列優化機制平衡多任務併發需求。
技術優勢與挑戰
Kubernetes 調度器的優勢體現在其高度可擴展性與靈活性，透過擴展點設計支持自定義插件，並透過隊列機制與性能優化提升吞吐量。然而，其挑戰包括：
- 動態設備管理：需處理動態設備附加與跨節點依賴（如多節點 GPU 分片），目前尚需進一步驗證不同用例的適用性。
- 性能驗證：1.33 版本中，親和性與拓撲分散的調度吞吐量提升約 20%，但需針對不同工作負載進行深入測試。
- 整合挑戰：Q 的拓撲調度邏輯與 Kubernetes 原生調度器存在重疊，未來整合可能帶來設計複雜度。
總結
Kubernetes 調度器作為雲原生基礎設施的核心組件，其架構設計與持續優化直接影響資源利用率與系統效能。從核心擴展點設計到 AI 訓練場景的實踐，調度器的靈活性與可擴展性使其成為現代雲原生環境的關鍵支撐。面對動態設備管理與性能驗證等挑戰，社區持續推動技術進化，為企業提供更高效的容器編排解決方案。