一般排程過程

進入Scheduler的第三層邏輯

今天分析的程式碼，就已經算kube-scheduler的第三層邏輯了，我們要找到預選和優選的入口，講完太長，乾脆後面單獨分2節講預選和優選過程。所以本小節會比較簡短哦～

今天我們從pkg/scheduler/core/generic_scheduler.go:139開始，也就是從這個generic scheduler的Schedule()方法下手！

我們依舊關心主幹先，這個方法主要涉及的是預選過程+優選過程，看下主要程式碼：

!FILENAME pkg/scheduler/core/generic_scheduler.go:139

func (g *genericScheduler) Schedule(pod *v1.Pod, nodeLister algorithm.NodeLister) (string, error) {
	nodes, err := nodeLister.List()
	trace.Step("Computing predicates")
	filteredNodes, failedPredicateMap, err := g.findNodesThatFit(pod, nodes)
	trace.Step("Prioritizing")
	priorityList, err := PrioritizeNodes(pod, g.cachedNodeInfoMap, metaPrioritiesInterface, g.prioritizers, filteredNodes, g.extenders)
	trace.Step("Selecting host")
	return g.selectHost(priorityList)
}
 

如上，我手一抖就刪的只剩下這幾行了，大夥應該從這不到十行的程式碼裡找到3個步驟：

1. "Computing predicates"：呼叫findNodesThatFit()方法；
2. "Prioritizing"：呼叫PrioritizeNodes()方法；
3. "Selecting host"：呼叫selectHost()方法。

接著當然是先瀏覽一下這3步分別完成了哪些工作咯～

Computing predicates

這個過程的入口是：

filteredNodes, failedPredicateMap, err := g.findNodesThatFit(pod, nodes)

從變數命名上其實就可以猜到一大半，filteredNodes肯定就是過濾出來的nodes，也就是經受住了預選演算法考驗的node集合，我們從findNodesThatFit

!FILENAME pkg/scheduler/core/generic_scheduler.go:389

func (g *genericScheduler) findNodesThatFit(pod *v1.Pod, nodes []*v1.Node) ([]*v1.Node, FailedPredicateMap, error)

入參是1個pod + 一堆node，返回值是一堆node（這個堆堆當然<=入參的nodes），很明顯，predicates就是幹這個事情了！

Prioritizing

Prioritizing的入口看著複雜一點：

priorityList, err := PrioritizeNodes(pod, g.cachedNodeInfoMap, metaPrioritiesInterface, g.prioritizers, filteredNodes, g.extenders)
 

注意到這裡的返回值叫做priorityList，什麼什麼List也就是不止一個了，優選過程不是選出1個最佳節點嗎？我們繼續看：

!FILENAME pkg/scheduler/core/generic_scheduler.go:624

func PrioritizeNodes(
	pod *v1.Pod,
	nodeNameToInfo map[string]*schedulercache.NodeInfo,
	meta interface{},
	priorityConfigs []algorithm.PriorityConfig,
	nodes []*v1.Node,
	extenders []algorithm.SchedulerExtender,
) (schedulerapi.HostPriorityList, error)

首選關注返回值是什麼意思：

!FILENAME pkg/scheduler/api/types.go:305

type HostPriority struct {
	// Name of the host
	Host string
	// Score associated with the host
	Score int
}
// HostPriorityList declares a []HostPriority type.
type HostPriorityList []HostPriority

看到這裡就清晰了，原來有個HostPriority型別記錄一個Host的名字和分值，HostPriorityList型別也就是HostPriority型別的集合，意味著記錄了多個Host的名字和分值，於是我們可以判斷PrioritizeNodes()方法的作用是計算前面的predicates過程篩選出來的nodes各自的Score.所以肯定還有一個根據Score決定哪個node勝出的邏輯咯～，繼續往下看吧～

Selecting host

這個過程比較明顯了，我們直接看程式碼：

!FILENAME pkg/scheduler/core/generic_scheduler.go:227

func (g *genericScheduler) selectHost(priorityList schedulerapi.HostPriorityList) (string, error)

這個selectHost()方法大家應該都已經猜到了，就是從上一步的優選過程的結果集中選出一個Score最高的Host，並且返回這個Host的name.

genericScheduler的Schedule()方法主要就是這3個過程，下一講我們開始分析predicates過程。

引用連結：

gitbook：https://farmer-hutao.github.io/k8s-source-code-analysis/
github：https://hub.fastgit.org/daniel-hutao/k8s-source-code-analysis