随着微服务架构和容器技术在云计算领域的广泛应用,如何在大型集群中管理容器化的微服务成为了开发者们迫切希望解决的问题。Amazon、Red Hat、VMware等公司先后推出了自己的PaaS层集群管理系统,但是由于这些系统存在一定的局限性,PaaS的发展一直很缓慢。Kubernetes的出现打破了这个局面,并且发展势头越来越猛,已成为了AWS、Oracle和Pivotal的首选容器集群管理平台。然而,Kubernetes默认的调度方案仅仅能进行简单的调度管理操作,无法满足具体应用场景下调度需求的多样性和复杂性。本文在深入分析Kubernetes调度架构和默认调度方案的基础上,设计了一套合理且有效的调度方案,分预处理、决策时、运行中等三个阶段对Kubernetes调度机制进行优化。(1)预处理调度机制:在Kubernetes原有模块基础上增加了节点准备状态控制器模块,解决原有调度方案中无法检测守护进程Pod的状态和管理节点调度状态的问题。基于Limits/Requests调度规则设计了Pod资源保证和节点资源超卖调度方案,既保证了节点不会因为资源紧缺产生宕机,又能够最大限度地利用节点计算资源。(2)决策时调度机制:在原有Kubernetes调度算法的基础上新增了两个节点预选算法和两个节点优选算法,提高了亲和性和互斥性调度规则应用场景下的调度性能。(3)运行中的自适应调整机制:在Kubernetes原有模块基础上增加了被动调度保护控制器模块,以保证核心业务Pod在节点进行管理操作时能够稳定运行。自适应调整机制中还对二次调度触发的信号量和阈值进行了设计,尽可能地保证集群中节点的稳定性。通过实验对本文调度方案进行了验证与对比分析,结果表明改进后的调度方案提高了调度效率、增强了可用性,能更好地满足实际应用场景中的调度需求。