スケジューラの基本動作

Kubernetes におけるスケジューラは、マスターノード上で動作する独立したプロセスであり、API サーバーと連携して Pod の配置を決定します。主な役割は、PodSpec.NodeName が未設定の Pod を監視し、クラスタ内の適切なノードを選定した後、バインディング情報を API サーバーへ送信することです。

このプロセスにより、スケジューラは Pod とノードの紐付けを完了させ、コンテナの実行環境を確立します。

ソースコードの構成レイヤー

スケジューラのソースコードは、おおむね以下の 3 つの階層に分類できます。

• エントリーポイント: cmd/kube-scheduler/scheduler.go に位置し、プロセス起動時の初期化処理を担当します。
• スケジューリングフレームワーク: pkg/scheduler/scheduler.go で定義され、アルゴリズム実行の全体フローを制御します。
• コアアルゴリズム: pkg/scheduler/core/generic_scheduler.go に実装され、実際にノードの選定計算を行うロジックを含みます。

スケジューリングアルゴリズムのフロー

Pod に対するノードの選定は、 filtering（过滤）と scoring（优先级）の 2 段階のプロセスを経て行われます。具体的な流れは以下の通りです。

対象 Pod の入力
+---------------------------------------+
|  クラスタ内の全ノードリスト (Candidates)  |
|  [ Node-A ]  [ Node-B ]  [ Node-C ]   |
+---------------------------------------+
                  |
                  v (Predicates による过滤)
+---------------------------------------+
|  条件を満たさないノードを除外 (例：资源不足)  |
+---------------------------------------+
                  |
                  v
+---------------------------------------+
|  候補ノードリスト (Feasible Nodes)      |
|  [ Node-A ]            [ Node-B ]     |
+---------------------------------------+
                  |
                  v (Priorities によるスコアリング)
+---------------------------------------+
|  各ノードのスコア計算                   |
|  Node-A: 15 点                         |
|  Node-B: 40 点                         |
+---------------------------------------+
                  |
                  v
       最高スコアのノードを選択 (Node-B)

この仕組みにより、まず実行不可能なノードを排除し、次に残ったノードの中から最適なものを選定します。

Predicates と Priorities 戦略

選定プロセスで使用される戦略は、大きく 2 つに区分されます。

• Predicates: ノードが Pod の実行要件を満たしているかを判定する过滤関数です。メモリ不足やポート競合などが検出された場合、対象ノードは除外されます。
• Priorities: 过滤を通過したノードに対して優先度を付与する関数です。リソース配分の均衡やサービス分散などを評価基準とし、スコアに基づいてランク付けを行います。

これらの実装は、それぞれ pkg/scheduler/algorithm/predicates および pkg/scheduler/algorithm/priorities パッケージに格納されています。

ポリシーのカスタマイズと拡張

デフォルトのスケジューリング挙動は、内部の defaultPredicates() および defaultPriorities() 関数で定義されています。しかし、運用要件に応じて独自の戦略を追加したり、既存の戦略の重みを変更したりすることが可能です。

例えば、特定のリソース配分戦略を重視する場合、設定ファイルを用いてデフォルト動作を上書きできます。これは起動時のフラグ --policy-config-file を使用することで適用されます。

以下は、ポリシー設定ファイルの構成例です。ここでは優先度の重み付けを変更し、特定の过滤条件をカスタマイズしています。

{
  "kind": "Policy",
  "apiVersion": "v1",
  "predicates": [
    {"name": "PodFitsResources"},
    {"name": "NoDiskConflict"},
    {"name": "MatchNodeSelector"},
    {"name": "HostName"},
    {"name": "PodFitsHostPorts"}
  ],
  "priorities": [
    {"name": "LeastRequestedPriority", "weight": 2},
    {"name": "BalancedResourceAllocation", "weight": 5},
    {"name": "ServiceSpreadingPriority", "weight": 1},
    {"name": "EqualPriority", "weight": 1}
  ],
  "hardPodAffinitySymmetricWeight": 10,
  "alwaysCheckAllPredicates": false
}

このように設定ファイルを通じて、过滤ルールやスコアリングの重みを調整することで、クラスタの特性に合わせたスケジューリング動作を実現できます。