kube-scheduler-amd64 镜像文档

镜像概述

kube-scheduler-amd64是Kubernetes集群的核心调度组件，基于amd64架构构建。作为控制平面关键组件，它负责接收API Server发送的Pod创建请求，通过调度算法决策将Pod部署到集群中的哪个节点，确保Pod能够获得所需资源并满足调度策略约束。

核心功能与特性

调度决策能力

• 双层调度机制：先通过"过滤（Predicate）"阶段排除不符合条件的节点（如资源不足、端口冲突），再通过"打分（Priority）"阶段对候选节点排序，选择最优节点
• 多维度调度策略：支持基于资源（CPU/内存）、亲和性/反亲和性（Pod与节点、Pod与Pod）、污点与容忍度、节点标签等多维度规则

高级调度特性

• 资源感知调度：考虑节点实际资源使用情况，避免资源过载或浪费
• 自定义调度策略：支持通过配置文件自定义调度算法权重和插件
• 高可用设计：内置leader election机制，确保调度服务的高可用性和一致性

集群优化能力

• 负载均衡：均衡节点资源使用率，避免单点过载
• 故障处理：检测节点故障并触发重新调度（需配合kube-controller-manager）

使用场景与适用范围

• Kubernetes集群部署：作为控制平面组件，必须部署在所有Kubernetes集群中
• 生产环境集群：满足大规模Pod调度需求，支持复杂调度策略
• amd64架构环境：仅适用于x86_64（amd64）架构的服务器节点

使用方法与配置说明

典型部署方式

kube-scheduler通常通过Kubernetes集群部署工具（如kubeadm、kops）自动部署，以静态Pod形式运行在控制平面节点，配置由集群管理工具自动生成。

手动运行示例（测试环境）

bash
docker run -d \
  --name kube-scheduler \
  --network host \
  --restart=always \
  -v /etc/kubernetes/scheduler.conf:/etc/kubernetes/scheduler.conf \
  -v /var/log/kube-scheduler:/var/log \
  k8s.gcr.io/kube-scheduler-amd64:v1.28.0 \
  kube-scheduler \
    --kubeconfig=/etc/kubernetes/scheduler.conf \
    --leader-elect=true \
    --v=2 \
    --bind-timeout-seconds=60 \
    --enable-contention-profiling=false

核心配置参数

调度策略配置示例

通过--config指定的YAML配置文件示例：

yaml
apiVersion: kubescheduler.config.k8s.io/v1beta3
kind: KubeSchedulerConfiguration
clientConnection:
  kubeconfig: "/etc/kubernetes/scheduler.conf"
leaderElection:
  leaderElect: true
profiles:
  - schedulerName: default-scheduler
    plugins:
      filter:
        enabled:
          - name: PodFitsResources
          - name: PodFitsHostPorts
          - name: NodeAffinity
      score:
        enabled:
          - name: NodeResourcesBalancedAllocation
            weight: 1
          - name: NodeResourcesLeastAllocated
            weight: 1
          - name: PodTopologySpread
            weight: 2

注意事项

• 版本兼容性：镜像版本必须与Kubernetes集群版本完全一致（如v1.28.0集群需使用v1.28.0镜像）
• 配置管理：生产环境中建议通过集群管理工具维护配置，避免手动修改
• 性能调优：大规模集群（>100节点）可调整--kube-api-qps和--kube-api-burst参数优化API Server交互性能
• 日志监控：建议配置日志持久化并监控调度失败事件（如FailedScheduling）以快速定位问题