本文将深入讲解 如何扩展 Kubernetes scheduler 中各个扩展点如何使用，与扩展scheduler的原理，这些是作为扩展 scheduler 的所需的知识点。最后会完成一个实验，基于网络流量的调度器。
kubernetes集群中允许运行多个不同的 scheduler ，也可以为Pod指定不同的调度器进行调度。在一般的Kubernetes调度教程中并没有提到这点，这也就是说，对于亲和性，污点等策略实际上并没有完全的使用kubernetes调度功能，在之前的文章中提到的一些调度插件，如基于端口占用的调度 NodePorts 等策略一般情况下是没有使用到的，本章节就是对这部分内容进行讲解，这也是作为扩展调度器的一个基础。
kube-scheduler 提供了配置文件的资源，作为给 kube-scheduler 的配置文件，启动时通过 --onfig= 来指定文件。目前各个kubernetes版本中使用的 KubeSchedulerConfiguration 为，
v1beta1v1beta2 ，但保留了 v1beta1v1beta3 ，但保留了 v1beta2，删除了 v1beta1下面是一个简单的 kubeSchedulerConfiguration 示例，其中 kubeconfig 与启动参数 --kubeconfig 是相同的功效。而 kubeSchedulerConfiguration 与其他组件的配置文件类似，如 kubeletConfiguration 都是作为服务启动的配置文件。
apiVersion: kubescheduler.config.k8s.io/v1beta1
kind: KubeSchedulerConfiguration
clientConnection:
kubeconfig: /etc/srv/kubernetes/kube-scheduler/kubeconfig
Notes:
--kubeconfig与--config是不可以同时指定的，指定了--config则其他参数自然失效 [2]
通过配置文件，用户可以自定义多个调度器，以及配置每个阶段的扩展点。而插件就是通过这些扩展点来提供在整个调度上下文中的调度行为。
下面配置是对于配置扩展点的部分的一个示例，关于扩展点的讲解可以参考kubernetes官方文档调度上下文部分
apiVersion: kubescheduler.config.k8s.io/v1beta1
kind: KubeSchedulerConfiguration
profiles:
- plugins:
score:
disabled:
- name: PodTopologySpread
enabled:
- name: MyCustomPluginA
weight: 2
- name: MyCustomPluginB
weight: 1
Notes: 如果name=“*” 的话，这种情况下将禁用/启用对应扩展点的所有插件
既然kubernetes提供了多调度器，那么对于配置文件来说自然支持多个配置文件，profile也是列表形式，只要指定多个配置列表即可，下面是多配置文件示例，其中，如果存在多个扩展点，也可以为每个调度器配置多个扩展点。
apiVersion: kubescheduler.config.k8s.io/v1beta2
kind: KubeSchedulerConfiguration
profiles:
- schedulerName: default-scheduler
plugins:
preScore:
disabled:
- name: '*'
score:
disabled:
- name: '*'
- schedulerName: no-scoring-scheduler
plugins:
preScore:
disabled:
- name: '*'
score:
disabled:
- name: '*'
kube-scheduler 默认提供了很多插件作为调度方法，默认不配置的情况下会启用这些插件，如：
score.filter, preScore, score.NodeName 的实现。扩展点：filter.preFilter, filter.filter, score.preFilter, filter, preScore, score.LeastAllocated （默认）MostAllocated 和 RequestedToCapacityRatio。扩展点：preFilter, filter, score.preFilter, filter, reserve, preBind, score.filter.filter.preFilter, filter, preScore, score.queueSort.对于更多配置文件使用案例可以参考官方给出的文档
当在第一次考虑编写调度程序时，通常会认为扩展 kube-scheduler 是一件非常困难的事情，其实这些事情 kubernetes 官方早就想到了，kubernetes为此在 1.15 版本引入了framework的概念，framework旨在使 scheduler 更具有扩展性。
framework 通过重新定义 各扩展点，将其作为 plugins 来使用，并且支持用户注册 out of tree 的扩展，使其可以被注册到 kube-scheduler 中，下面将对这些步骤进行分析。
scheduler 允许进行自定义，但是对于只需要引用对应的 NewSchedulerCommand，并且实现自己的 plugins 的逻辑即可。
import (
scheduler "k8s.io/kubernetes/cmd/kube-scheduler/app"
)
func main() {
command := scheduler.NewSchedulerCommand(
scheduler.WithPlugin("example-plugin1", ExamplePlugin1),
scheduler.WithPlugin("example-plugin2", ExamplePlugin2))
if err := command.Execute(); err != nil {
fmt.Fprintf(os.Stderr, "%v\n", err)
os.Exit(1)
}
}
而 NewSchedulerCommand 允许注入 out of tree plugins，也就是注入外部的自定义 plugins，这种情况下就无需通过修改源码方式去定义一个调度器，而仅仅通过自行实现即可完成一个自定义调度器。
// WithPlugin 用于注入out of tree plugins 因此scheduler代码中没有其引用。
func WithPlugin(name string, factory runtime.PluginFactory) Option {
return func(registry runtime.Registry) error {
return registry.Register(name, factory)
}
}
对于插件的实现仅仅需要实现对应的扩展点接口。下面通过内置插件进行分析
对于内置插件 NodeAffinity ,我们通过观察他的结构可以发现，实现插件就是实现对应的扩展点抽象 interface 即可。
其中 framework.FrameworkHandle 是提供了Kubernetes API与 scheduler 之间调用使用的，通过结构可以看出包含 lister，informer等等，这个参数也是必须要实现的。
type NodeAffinity struct {
handle framework.FrameworkHandle
}
func (pl *NodeAffinity) Score(ctx context.Context, state *framework.CycleState, pod *v1.Pod, nodeName string) (int64, *framework.Status) {
nodeInfo, err := pl.handle.SnapshotSharedLister().NodeInfos().Get(nodeName)
if err != nil {
return 0, framework.NewStatus(framework.Error, fmt.Sprintf("getting node %q from Snapshot: %v", nodeName, err))
}
node := nodeInfo.Node()
if node == nil {
return 0, framework.NewStatus(framework.Error, fmt.Sprintf("getting node %q from Snapshot: %v", nodeName, err))
}
affinity := pod.Spec.Affinity
var count int64
// A nil element of PreferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution matches no objects.
// An element of PreferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution that refers to an
// empty PreferredSchedulingTerm matches all objects.
if affinity != nil && affinity.NodeAffinity != nil && affinity.NodeAffinity.PreferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution != nil {
// Match PreferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution term by term.
for i := range affinity.NodeAffinity.PreferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution {
preferredSchedulingTerm := &affinity.NodeAffinity.PreferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution[i]
if preferredSchedulingTerm.Weight == 0 {
continue
}
// TODO: Avoid computing it for all nodes if this becomes a performance problem.
nodeSelector, err := v1helper.NodeSelectorRequirementsAsSelector(preferredSchedulingTerm.Preference.MatchExpressions)
if err != nil {
return 0, framework.NewStatus(framework.Error, err.Error())
}
if nodeSelector.Matches(labels.Set(node.Labels)) {
count += int64(preferredSchedulingTerm.Weight)
}
}
}
return count, nil
}
最后在通过实现一个 New 函数来提供注册这个扩展的方法。通过这个 New 函数可以在 main.go 中将其作为 out of tree plugins 注入到 scheduler 中即可
// New initializes a new plugin and returns it.
func New(_ runtime.Object, h framework.FrameworkHandle) (framework.Plugin, error) {
return &NodeAffinity{handle: h}, nil
}
通过上面阅读了解到了如何扩展 scheduler 插件，下面实验将完成一个基于流量的调度，通常情况下，网络一个Node在一段时间内使用的网络流量也是作为生产环境中很常见的情况。例如在配置均衡的多个主机中，主机A作为业务拉单脚本运行，主机B作为计算服务运行。通常来说计算服务会使用更多的系统资源，而拉单需要更多的是网络流量，此时在调度时，默认调度器有限选择的是系统空闲资源多的节点，这种情况下如果有Pod被调度到该节点上，那么可能双方业务都会收到影响（前端代理觉得这个节点连接数少会被大量调度，而拉单脚本因为网络带宽的占用降低了效能）。
实验大致分为以下几个步骤：
NetworkTraffic实验将仿照内置插件 nodeaffinity 完成代码编写，为什么选择这个插件，只是因为这个插件相对比较简单，并且与我们实验目的基本相同，其实其他插件也是同样的效果。
整个实验的代码上传至 github.com/CylonChau/customScheduler
在初始化项目时，go mod tidy 等操作时，会遇到大量下面的错误
go: github.com/GoogleCloudPlatform/spark-on-k8s-operator@v0.0.0-20210307184338-1947244ce5f4 requires
k8s.io/apiextensions-apiserver@v0.0.0: reading k8s.io/apiextensions-apiserver/go.mod at revision v0.0.0: unknown revision v0.0.0
kubernetes issue #79384 [5] 中有提到这个问题，粗略浏览下没有说明为什么会出现这个问题，在最下方有个大佬提供了一个脚本，出现上述问题无法解决时直接运行该脚本后正常。
#!/bin/sh
set -euo pipefail
VERSION=${1#"v"}
if [ -z "$VERSION" ]; then
echo "Must specify version!"
exit 1
fi
MODS=($(
curl -sS https://raw.githubusercontent.com/kubernetes/kubernetes/v${VERSION}/go.mod |
sed -n 's|.*k8s.io/\(.*\) => ./staging/src/k8s.io/.*|k8s.io/\1|p'
))
for MOD in "${MODS[@]}"; do
V=$(
go mod download -json "${MOD}@kubernetes-${VERSION}" |
sed -n 's|.*"Version": "\(.*\)".*|\1|p'
)
go mod edit "-replace=${MOD}=${MOD}@${V}"
done
go get "k8s.io/kubernetes@v${VERSION}"
通过上面内容描述了解到了定义插件只需要实现对应的扩展点抽象 interface ，那么可以初始化项目目录 pkg/networtraffic/networktraffice.go。
定义插件名称与变量
const Name = "NetworkTraffic"
var _ = framework.ScorePlugin(&NetworkTraffic{})
定义插件的结构体
type NetworkTraffic struct {
// 这个作为后面获取node网络流量使用
prometheus *PrometheusHandle
// FrameworkHandle 提供插件可以使用的数据和一些工具。
// 它在插件初始化时传递给 plugin 工厂类。
// plugin 必须存储和使用这个handle来调用framework函数。
handle framework.FrameworkHandle
}
因为选用 Score 扩展点，需要定义对应的方法，来实现对应的抽象
func (n *NetworkTraffic) Score(ctx context.Context, state *framework.CycleState, p *corev1.Pod, nodeName string) (int64, *framework.Status) {
// 通过promethes拿到一段时间的node的网络使用情况
nodeBandwidth, err := n.prometheus.GetGauge(nodeName)
if err != nil {
return 0, framework.NewStatus(framework.Error, fmt.Sprintf("error getting node bandwidth measure: %s", err))
}
bandWidth := int64(nodeBandwidth.Value)
klog.Infof("[NetworkTraffic] node '%s' bandwidth: %s", nodeName, bandWidth)
return bandWidth, nil // 这里直接返回就行
}
接下来需要对结果归一化，这里就回到了调度框架中扩展点的执行问题上了，通过源码可以看出，Score 扩展点需要实现的并不只是这单一的方法。
// Run NormalizeScore method for each ScorePlugin in parallel.
parallelize.Until(ctx, len(f.scorePlugins), func(index int) {
pl := f.scorePlugins[index]
nodeScoreList := pluginToNodeScores[pl.Name()]
if pl.ScoreExtensions() == nil {
return
}
status := f.runScoreExtension(ctx, pl, state, pod, nodeScoreList)
if !status.IsSuccess() {
err := fmt.Errorf("normalize score plugin %q failed with error %v", pl.Name(), status.Message())
errCh.SendErrorWithCancel(err, cancel)
return
}
})
通过上面代码了解到，实现 Score 就必须实现 ScoreExtensions，如果没有实现则直接返回。而根据 nodeaffinity 中示例发现这个方法仅仅返回的是这个扩展点对象本身，而具体的归一化也就是真正进行打分的操作在 NormalizeScore 中。
// NormalizeScore invoked after scoring all nodes.
func (pl *NodeAffinity) NormalizeScore(ctx context.Context, state *framework.CycleState, pod *v1.Pod, scores framework.NodeScoreList) *framework.Status {
return pluginhelper.DefaultNormalizeScore(framework.MaxNodeScore, false, scores)
}
// ScoreExtensions of the Score plugin.
func (pl *NodeAffinity) ScoreExtensions() framework.ScoreExtensions {
return pl
}
而在 framework 中，真正执行的操作的方法也是 NormalizeScore()
func (f *frameworkImpl) runScoreExtension(ctx context.Context, pl framework.ScorePlugin, state *framework.CycleState, pod *v1.Pod, nodeScoreList framework.NodeScoreList) *framework.Status {
if !state.ShouldRecordPluginMetrics() {
return pl.ScoreExtensions().NormalizeScore(ctx, state, pod, nodeScoreList)
}
startTime := time.Now()
status := pl.ScoreExtensions().NormalizeScore(ctx, state, pod, nodeScoreList)
f.metricsRecorder.observePluginDurationAsync(scoreExtensionNormalize, pl.Name(), status, metrics.SinceInSeconds(startTime))
return status
}
下面来实现对应的方法
在 NormalizeScore 中需要实现具体的选择node的算法，因为对node打分结果的区间为 [ 0 , 100 ] [0,100] [0,100] ，所以这里实现的算法公式将为 最高分 − ( 当前带宽 / 最高最高带宽 ∗ 100 ) 最高分 - (当前带宽 / 最高最高带宽 * 100) 最高分−(当前带宽/最高最高带宽∗100)，这样就保证了，带宽占用越大的机器，分数越低。
例如，最高带宽为200000，而当前Node带宽为140000，那么这个Node分数为： m a x − 140000 200000 × 100 = 100 − ( 0.7 × 100 ) = 30 max - \frac{140000}{200000}\times 100 = 100 - (0.7\times100)=30 max−200000140000×100=100−(0.7×100)=30
// 如果返回framework.ScoreExtensions 就需要实现framework.ScoreExtensions
func (n *NetworkTraffic) ScoreExtensions() framework.ScoreExtensions {
return n
}
// NormalizeScore与ScoreExtensions是固定格式
func (n *NetworkTraffic) NormalizeScore(ctx context.Context, state *framework.CycleState, pod *corev1.Pod, scores framework.NodeScoreList) *framework.Status {
var higherScore int64
for _, node := range scores {
if higherScore < node.Score {
higherScore = node.Score
}
}
// 计算公式为，满分 - (当前带宽 / 最高最高带宽 * 100)
// 公式的计算结果为，带宽占用越大的机器，分数越低
for i, node := range scores {
scores[i].Score = framework.MaxNodeScore - (node.Score * 100 / higherScore)
klog.Infof("[NetworkTraffic] Nodes final score: %v", scores)
}
klog.Infof("[NetworkTraffic] Nodes final score: %v", scores)
return nil
}
Notes：在kubernetes中最大的node数支持5000个，岂不是在获取最大分数时循环就占用了大量的性能，其实不必担心。scheduler 提供了一个参数
percentageOfNodesToScore。这个参数决定了这里要循环的数量。更多的细节可以参考官方文档对这部分的说明 [6]
配置插件名称
为了使插件注册时候使用，还需要为其配置一个名称
// Name returns name of the plugin. It is used in logs, etc.
func (n *NetworkTraffic) Name() string {
return Name
}
网络插件的扩展中还存在一个 prometheusHandle，这个就是操作prometheus-server拿去指标的动作。
首先需要定义一个 PrometheusHandle 的结构体
type PrometheusHandle struct {
deviceName string // 网络接口名称
timeRange time.Duration // 抓取的时间段
ip string // prometheus server的连接地址
client v1.API // 操作prometheus的客户端
}
有了结构就需要查询的动作和指标，对于指标来说，这里使用了 node_network_receive_bytes_total 作为获取Node的网络流量的计算方式。由于环境是部署在集群之外的，没有node的主机名，通过 promQL 获取，整个语句如下：
sum_over_time(node_network_receive_bytes_total{device="eth0"}[1s]) * on(instance) group_left(nodename) (node_uname_info{nodename="node01"})
整个 Prometheus 部分如下：
type PrometheusHandle struct {
deviceName string
timeRange time.Duration
ip string
client v1.API
}
func NewProme(ip, deviceName string, timeRace time.Duration) *PrometheusHandle {
client, err := api.NewClient(api.Config{Address: ip})
if err != nil {
klog.Fatalf("[NetworkTraffic] FatalError creating prometheus client: %s", err.Error())
}
return &PrometheusHandle{
deviceName: deviceName,
ip: ip,
timeRange: timeRace,
client: v1.NewAPI(client),
}
}
func (p *PrometheusHandle) GetGauge(node string) (*model.Sample, error) {
value, err := p.query(fmt.Sprintf(nodeMeasureQueryTemplate, node, p.deviceName, p.timeRange))
fmt.Println(fmt.Sprintf(nodeMeasureQueryTemplate, p.deviceName, p.timeRange, node))
if err != nil {
return nil, fmt.Errorf("[NetworkTraffic] Error querying prometheus: %w", err)
}
nodeMeasure := value.(model.Vector)
if len(nodeMeasure) != 1 {
return nil, fmt.Errorf("[NetworkTraffic] Invalid response, expected 1 value, got %d", len(nodeMeasure))
}
return nodeMeasure[0], nil
}
func (p *PrometheusHandle) query(promQL string) (model.Value, error) {
// 通过promQL查询并返回结果
results, warnings, err := p.client.Query(context.Background(), promQL, time.Now())
if len(warnings) > 0 {
klog.Warningf("[NetworkTraffic Plugin] Warnings: %v\n", warnings)
}
return results, err
}
因为需要指定 prometheus 的地址，网卡名称，和获取数据的大小，故整个结构体如下，另外，参数结构必须遵循<Plugin Name>Args 格式的名称。
type NetworkTrafficArgs struct {
IP string `json:"ip"`
DeviceName string `json:"deviceName"`
TimeRange int `json:"timeRange"`
}
为了使这个类型的数据作为 KubeSchedulerConfiguration 可以解析的结构，还需要做一步操作，就是在扩展APIServer时扩展对应的资源类型。在这里kubernetes中提供两种方法来扩展 KubeSchedulerConfiguration 的资源类型。
一种是旧版中提供了 framework.DecodeInto 函数可以做这个操作
func New(plArgs *runtime.Unknown, handle framework.FrameworkHandle) (framework.Plugin, error) {
args := Args{}
if err := framework.DecodeInto(plArgs, &args); err != nil {
return nil, err
}
...
}
另外一种方式是必须实现对应的深拷贝方法，例如 NodeLabel 中的
// +k8s:deepcopy-gen:interfaces=k8s.io/apimachinery/pkg/runtime.Object
// NodeLabelArgs holds arguments used to configure the NodeLabel plugin.
type NodeLabelArgs struct {
metav1.TypeMeta
// PresentLabels should be present for the node to be considered a fit for hosting the pod
PresentLabels []string
// AbsentLabels should be absent for the node to be considered a fit for hosting the pod
AbsentLabels []string
// Nodes that have labels in the list will get a higher score.
PresentLabelsPreference []string
// Nodes that don't have labels in the list will get a higher score.
AbsentLabelsPreference []string
}
最后将其注册到register中，整个行为与扩展APIServer是类似的
// addKnownTypes registers known types to the given scheme
func addKnownTypes(scheme *runtime.Scheme) error {
scheme.AddKnownTypes(SchemeGroupVersion,
&KubeSchedulerConfiguration{},
&Policy{},
&InterPodAffinityArgs{},
&NodeLabelArgs{},
&NodeResourcesFitArgs{},
&PodTopologySpreadArgs{},
&RequestedToCapacityRatioArgs{},
&ServiceAffinityArgs{},
&VolumeBindingArgs{},
&NodeResourcesLeastAllocatedArgs{},
&NodeResourcesMostAllocatedArgs{},
)
scheme.AddKnownTypes(schema.GroupVersion{Group: "", Version: runtime.APIVersionInternal}, &Policy{})
return nil
}
Notes：对于生成深拷贝函数及其他文件，可以使用 kubernetes 代码库中的脚本 kubernetes/hack/update-codegen.sh
这里为了方便使用了 framework.DecodeInto 的方式。
准备 scheduler 的 profile，可以看到，我们自定义的参数，就可以被识别为 KubeSchedulerConfiguration 的资源类型了。
apiVersion: kubescheduler.config.k8s.io/v1beta1
kind: KubeSchedulerConfiguration
clientConnection:
kubeconfig: /mnt/d/src/go_work/customScheduler/scheduler.conf
profiles:
- schedulerName: custom-scheduler
plugins:
score:
enabled:
- name: "NetworkTraffic"
disabled:
- name: "*"
pluginConfig:
- name: "NetworkTraffic"
args:
ip: "http://10.0.0.4:9090"
deviceName: "eth0"
timeRange: 60
如果需要部署到集群内部，可以打包成镜像
FROM golang:alpine AS builder
MAINTAINER cylon
WORKDIR /scheduler
COPY ./ /scheduler
ENV GOPROXY https://goproxy.cn,direct
RUN \
sed -i 's/dl-cdn.alpinelinux.org/mirrors.ustc.edu.cn/g' /etc/apk/repositories && \
apk add upx && \
GOOS=linux GOARCH=amd64 CGO_ENABLED=0 go build -ldflags "-s -w" -o scheduler main.go && \
upx -1 scheduler && \
chmod +x scheduler
FROM alpine AS runner
WORKDIR /go/scheduler
COPY --from=builder /scheduler/scheduler .
COPY --from=builder /scheduler/scheduler.yaml /etc/
VOLUME ["./scheduler"]
部署在集群内部所需的资源清单
apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
name: scheduler-sa
namespace: kube-system
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRoleBinding
metadata:
name: scheduler
subjects:
- kind: ServiceAccount
name: scheduler-sa
namespace: kube-system
roleRef:
kind: ClusterRole
name: system:kube-scheduler
apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: custom-scheduler
namespace: kube-system
labels:
component: custom-scheduler
spec:
selector:
matchLabels:
component: custom-scheduler
template:
metadata:
labels:
component: custom-scheduler
spec:
serviceAccountName: scheduler-sa
priorityClassName: system-cluster-critical
containers:
- name: scheduler
image: cylonchau/custom-scheduler:v0.0.1
imagePullPolicy: IfNotPresent
command:
- ./scheduler
- --config=/etc/scheduler.yaml
- --v=3
livenessProbe:
httpGet:
path: /healthz
port: 10251
initialDelaySeconds: 15
readinessProbe:
httpGet:
path: /healthz
port: 10251
启动自定义 scheduler，这里通过简单的二进制方式启动，所以需要一个kubeconfig做认证文件
./main --logtostderr=true \
--address=127.0.0.1 \
--v=3 \
--config=`pwd`/scheduler.yaml \
--kubeconfig=`pwd`/scheduler.conf
启动后为了验证方便性，关闭了原来的 kube-scheduler 服务，因为原来的 kube-scheduler 已经作为HA中的master，所以不会使用自定义的 scheduler 导致pod pending。
准备一个需要部署的Pod，指定使用的调度器名称
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: nginx-deployment
spec:
selector:
matchLabels:
app: nginx
replicas: 2
template:
metadata:
labels:
app: nginx
spec:
containers:
- name: nginx
image: nginx:1.14.2
ports:
- containerPort: 80
schedulerName: custom-scheduler
这里实验环境为2个节点的kubernetes集群，master与node01，因为master的服务比node01要多，这种情况下不管怎样，调度结果永远会被调度到node01上。
$ kubectl get pods -o wide
NAME READY STATUS RESTARTS AGE IP NODE NOMINATED NODE READINESS GATES
nginx-deployment-69f76b454c-lpwbl 1/1 Running 0 43s 192.168.0.17 node01 <none> <none>
nginx-deployment-69f76b454c-vsb7k 1/1 Running 0 43s 192.168.0.16 node01 <none> <none>
而调度器的日志如下
I0808 01:56:31.098189 27131 networktraffic.go:83] [NetworkTraffic] node 'node01' bandwidth: %!s(int64=12541068340)
I0808 01:56:31.098461 27131 networktraffic.go:70] [NetworkTraffic] Nodes final score: [{master-machine 0} {node01 12541068340}]
I0808 01:56:31.098651 27131 networktraffic.go:70] [NetworkTraffic] Nodes final score: [{master-machine 0} {node01 71}]
I0808 01:56:31.098911 27131 networktraffic.go:73] [NetworkTraffic] Nodes final score: [{master-machine 0} {node01 71}]
I0808 01:56:31.099275 27131 default_binder.go:51] Attempting to bind default/nginx-deployment-69f76b454c-vsb7k to node01
I0808 01:56:31.101414 27131 eventhandlers.go:225] add event for scheduled pod default/nginx-deployment-69f76b454c-lpwbl
I0808 01:56:31.101414 27131 eventhandlers.go:205] delete event for unscheduled pod default/nginx-deployment-69f76b454c-lpwbl
I0808 01:56:31.103604 27131 scheduler.go:609] "Successfully bound pod to node" pod="default/nginx-deployment-69f76b454c-lpwbl" node="no
de01" evaluatedNodes=2 feasibleNodes=2
I0808 01:56:31.104540 27131 scheduler.go:609] "Successfully bound pod to node" pod="default/nginx-deployment-69f76b454c-vsb7k" node="no
de01" evaluatedNodes=2 feasibleNodes=2
Reference
[1] scheduling config
[2] kube-scheduler
[3] scheduling-plugins
[4] custom scheduler plugins
[5] ssues #79384
[6] scheduler perf tuning
[7] creating a kube-scheduler plugin