基于Kubernetes自定义调度器的资源隔离与性能优化实践指南

基于Kubernetes自定义调度器的资源隔离与性能优化实践指南

随着微服务和容器化的普及，Kubernetes 已经成为主流的容器编排平台。但在多租户或混合负载场景下，基于默认调度器做资源隔离和性能优化时，往往会面临细粒度控制不足和调度瓶颈等问题。本文结合真实生产环境，分享如何基于 Kubernetes 自定义调度器（Custom Scheduler）实现跨团队资源隔离、QoS 保证和调度性能优化，适合具备一定 Kubernetes 使用经验的后端开发者阅读。

一、业务场景描述

● 公司内部 PaaS 平台需要为多个团队提供统一的 Kubernetes 集群，要求：

对不同团队或业务划分资源配额、隔离权利。
对高优先级业务提供专属节点池，并在节点资源紧张时优先调度。
针对短期批处理任务和长期在线服务进行差异化调度，避免互相抢占。
调度链路需保证高吞吐、低延迟，集群规模 500+ 节点，Pod 数量上万。

默认的 kube-scheduler 能满足基础需求，但针对上述复杂场景，需要更灵活的调度策略及更轻量的调度流程。

二、技术选型过程

借助 Taints/Tolerations + Node Affinity / ResourceQuota 组合：
- 优点：K8s 原生方案，无需编码。
- 缺点：策略维度有限，对复杂优先级梯度支持不足。
使用调度扩展器（Scheduler Extender）：
- 优点：可自定义过滤和优选逻辑。
- 缺点：基于旧版调度框架，性能和维护成本较高。
自定义调度器 + Scheduling Framework 插件：
- 优点：基于 Kubernetes v1.18+ 调度框架，可插拔插件、调度阶段清晰、性能可控。
- 缺点：需要编写 Go 代码并维护调度器组件。

最终，我们选择方案 3：基于自定义调度器 + Scheduling Framework 插件，既保证灵活度，也能集成到 Kubernetes 调度管道中。

三、实现方案详解

3.1 架构概览

保留默认 kube-scheduler，用于一般负载。
部署自定义调度器（命名为 custom-scheduler），通过 CRD 标记需要此调度器的 Pod（.spec.schedulerName: custom-scheduler）。
在自定义调度器中注册多种 Plugin：
- PreFilterPlugin：检查租户标签、请求的资源等级。
- FilterPlugin：过滤不满足 SLA 的节点。
- ScorePlugin：基于团队优先级、实时负载打分。
- Reserve/PermitBinding：在调度成功前预留资源并触发后续执行。

3.2 部署流程

声明 CRD：为业务方提供高层 API 标签。

yaml 复制代码

apiVersion: apiextensions.k8s.io/v1
kind: CustomResourceDefinition
metadata:
  name: tenantconfigs.platform.example.com
spec:
  group: platform.example.com
  versions:
    - name: v1
      served: true
      storage: true
  scope: Namespaced
  names:
    plural: tenantconfigs
    singular: tenantconfig
    kind: TenantConfig

自定义调度器 Config：

yaml 复制代码

apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: custom-scheduler-config
  namespace: kube-system
data:
  config.yaml: |
    apiVersion: kubescheduler.config.k8s.io/v1
    kind: KubeSchedulerConfiguration
    profiles:
    - schedulerName: custom-scheduler
      plugins:
        preFilter:
          enabled:
          - name: TenantPreFilter
        filter:
          enabled:
          - name: TenantFilter
        score:
          enabled:
          - name: PriorityScore
            weight: 2
        reserve:
          enabled:
          - name: ResourceReserve
      pluginConfig:
      - name: TenantPreFilter
        args:
          tenantCRD: "tenantconfigs.platform.example.com/v1"
      - name: PriorityScore
        args:
          priorityMap:
            gold: 100
            silver: 50
            bronze: 10

Scheduler 二进制 & RBAC：

yaml 复制代码

kind: ServiceAccount
metadata:
  name: custom-scheduler
  namespace: kube-system
---
# ClusterRoleBinding: 允许读取 Node/Pod/CRD
# ... 此处省略详细 RBAC.yaml

部署调度器 Deployment：

yaml 复制代码

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: custom-scheduler
  namespace: kube-system
spec:
  replicas: 2
  selector:
    matchLabels:
      app: custom-scheduler
  template:
    metadata:
      labels:
        app: custom-scheduler
    spec:
      serviceAccountName: custom-scheduler
      containers:
      - name: custom-scheduler
        image: registry.example.com/custom-scheduler:latest
        command:
        - /custom-scheduler
        - --config=/etc/kubernetes/config.yaml
        - --leader-elect=true
        volumeMounts:
        - name: config
          mountPath: /etc/kubernetes
      volumes:
      - name: config
        configMap:
          name: custom-scheduler-config

在 Deployment/Job 中指定：

yaml 复制代码

spec:
  schedulerName: custom-scheduler
  containers: ...

3.3 核心 Plugin 样例（Go 代码）

go 复制代码

// TenantPreFilter 插件示例
type TenantPreFilter struct {
  handle framework.FrameworkHandle
  crdGVR  string
}

func (tp *TenantPreFilter) PreFilter(ctx context.Context, state *framework.CycleState, pod *v1.Pod) *framework.Status {
  // 读取 CRD 判断租户等级
  tenant := pod.Labels["app.tenant"]
  if tenant == "unknown" {
    return framework.NewStatus(framework.Unschedulable, "租户未配置 TenantConfig")
  }
  // 将等级保存到 state
  state.Write("TenantLevel", &tenant)
  return framework.NewStatus(framework.Success)
}

func (tp *TenantPreFilter) Name() string {
  return "TenantPreFilter"
}

// PriorityScore 插件示例
type PriorityScore struct {
  priorityMap map[string]int64
}
func (ps *PriorityScore) Score(ctx context.Context, state *framework.CycleState, pod *v1.Pod, node *v1.Node) (int64, *framework.Status) {
  levelObj, _ := state.Read("TenantLevel")
  level := levelObj.(*string)
  base := ps.priorityMap[*level]
  // 节点剩余资源评分示例
  avail := node.Status.Allocatable.Cpu().MilliValue()
  score := base + avail/100
  return score, framework.NewStatus(framework.Success)
}
func (ps *PriorityScore) Name() string { return "PriorityScore" }

四、踩过的坑与解决方案

RBAC 权限不足 ：调度器读取 CRD 与节点信息需额外权限，初版忘记绑定 CRD get/list 权限，导致预过滤失败。

解决：补充 ClusterRole，允许访问 platform.example.com 组下的 Resource。
调度吞吐低 ：自定义调度器未开启 LeaderElection，单副本模式在高并发场景下容易成为瓶颈。

解决：开启多副本 LeaderElection、配置 --parallelism 参数提升调度并发度。
Plugin 冲突 ：自研插件与默认插件顺序冲突，导致过滤和打分逻辑错乱。

解决：在 ConfigMap 中精确配置 Profile，禁用不必要的默认插件，确保顺序正确。
Pod Binding 超时 ：调度成功但未及时将 Binding 提交给 API Server，默认 10s 超时阈值不够。

解决：在 Reserve/Permit 阶段优化逻辑，及时发送 Bind 请求，并延长超时阈值。

五、总结与最佳实践

使用自定义调度器可以实现复杂的资源隔离、优先级调度与性能优化，并可与原生调度器并行运行。
推荐遵循 Scheduling Framework，基于插件化方式实现业务逻辑，维护成本低、性能可控。
生产环境建议：启用多副本 LeaderElection、合理设置超时；插件逻辑应尽量无状态、轻量；完善 RBAC 与监控告警。
对于简单场景，可优先考虑 Node Affinity/Taints+Tolerations 方案；仅在确有复杂逻辑需求时引入自定义调度器。

参考：示例 CRD、ConfigMap、RBAC 和 Go 插件代码

完整示例请见项目仓库：https://git.example.com/platform/custom-scheduler

通过以上方案，某金融公司的生产集群调度吞吐量提升了 30%，Pod 调度延迟平均缩短 20%，同时实现多团队资源隔离与 SLA 保证。希望本文对你在 Kubernetes 平台化和性能优化方面有所启发。

基于Kubernetes自定义调度器的资源隔离与性能优化实践指南