Kubernetes调度

Scheduler 是 kubernetes 的调度器，主要的任务是把新创建 pod 分配到集群的节点上。

听起来非常简单，但有很多要考虑的问题：

• 如何保证全部的节点调度的公平性？并不是所有节点资源配置一定都是一样的。
• 如何保证每个节点都能被分配资源？
• 集群资源如何能够被高效利用？
• 集群资源如何才能被最大化使用？
• 如何保证 Pod 调度的性能和效率？
• 用户是否可以根据自己的实际需求定制自己的调度策略？

• 公平：如何保证每个节点都能被分配资源
• 资源高效利用：集群所有资源最大化被使用
• 效率：调度的性能要好，能够尽快地对大批量的 pod 完成调度工作
• 灵活：允许用户根据自己的需求控制调度的逻辑

Sheduler 是作为单独的程序运行的，启动之后会一直监听 API Server，获取 PodSpec.NodeName 为空的 pod，对每个 pod 都会创建一个 binding，表明该 pod 应该放到哪个节点上。

调度过程

调度分为几个部分：

1.首先是过滤掉不满足条件的节点，这个过程称为预选（predicate） ；

2.然后对通过的节点按照优先级排序，这个是优选（priority） ；

3.最后从中选择优先级最高的节点。如果中间任何一步骤有错误，就直接返回错误。

Pod调度介绍

在默认情况下，一个Pod在哪个Node节点上运行，是由Scheduler组件采用相应的算法计算出来的，这个过程是不受人工控制的。但是在实际使用中，这并不满足的需求，因为很多情况下，我们想控制某些Pod到达某些节点上，那么应该怎么做呢？这就要求了解kubernetes对Pod的调度规则，kubernetes提供了四大类调度方式：

• 自动调度：运行在哪个节点上完全由Scheduler经过一系列的算法计算得出
• 定向调度：NodeName（根据节点名调度）、NodeSelector（根据标签调度）
• 亲和性调度：NodeAffinity（节点亲和性）、PodAffinity（Pod亲和性）、PodAntiAffinity（Pod反亲和性）
• 污点（容忍）调度：Taints（node声明有污点）、Toleration（Pod声明容忍污点）