Kube-scheduler调度器内部流转过程

K8S调度器Kube-schduler的主要作用是将新创建的Pod调度到集群中的合适节点上运行。kube-scheduler的调度算法非常灵活，可以根据不同的需求进行自定义配置，比如资源限制、亲和性和反亲和性等。 kube-scheduler的工作原理

监听API Server：kube-scheduler会监听API Server上的Pod对象，以获取需要被调度的Pod信息。它会通过API Server提供的REST API接口获取Pod的信息，例如Pod的标签、资源需求等信息。

筛选可用节点：kube-scheduler会根据Pod的资源需求和约束条件（例如Pod需要的特定节点标签）筛选出可用的Node节点。它会从所有注册到集群中的Node节点中选择符合条件的节点。

计算分值：kube-scheduler会为每个可用的节点计算一个分值，以决定哪个节点是最合适的。分值的计算方式可以通过调度算法来指定，例如默认的算法是将节点资源利用率和距离Pod的网络延迟等因素纳入考虑。

选择节点：kube-scheduler会选择分值最高的节点作为最终的调度目标，并将Pod绑定到该节点上。如果有多个节点得分相等，kube-scheduler会随机选择一个节点。

更新API Server：kube-scheduler会更新API Server上的Pod对象，将选定的Node节点信息写入Pod对象的spec字段中，然后通知Kubelet将Pod绑定到该节点上并启动容器。

Kube-scheduler调度器内部流转过程

Scheduler 通过注册 client-go 的 informer 的 handler 方法监听 api-server 的 pod 和 node 变更事件，从而实现将 pod 的信息更新 scheduler 的 activeQ，podbackoffQ，unschedulableQ 三个队列中。

带调度的 pod 会进入到 activeQ 的调度队列中，activeQ 是一个维护着 pod 优先级的堆结构，调度器在调度循环中每次从堆中取出优先级最高的 pod 进行调度。

取出的待调度 pod 会经过调度器的一系列调度算法找到合适的 node 节点进行绑定。如果调度算法判定没有适合的节点，会将 pod 更新为不可调度状态，并扔进 unschedulable 的队列中。

调度器在执行绑定操作的时候是一个异步过程，调度器会先在缓存中创建一个和原来 pod 一样的 assume pod 对象用interwetten与威廉的赔率体系 完成节点的绑定，如将 assume pod 的 nodename 设置成绑定节点名称，同时通过异步执行绑定指令操作。

在 pod 和 node 绑定前，scheduler需要确保 volume 已经完成绑定操作，确认完所有绑定前准备工作，scheduler 会向 api-server 发送一个 bind 对象，对应节点的 kubelet 将待绑定的pod在节点运行起来。

为节点计算分值 节点分值计算是通过调度器算法实现的，而不是固定的。默认情况下，kube-scheduler采用的是DefaultPreemption算法，其计算分值的方式包括以下几个方面：

节点的资源利用率 kube-scheduler会考虑每个节点的CPU和内存资源利用率，将其纳入节点分值的计算中。资源利用率越低的节点得分越高。

节点上的Pod数目 kube-scheduler会考虑每个节点上已经存在的Pod数目，将其纳入节点分值的计算中。如果节点上已经有大量的Pod，新的Pod可能会导致资源竞争和拥堵，因此节点得分会相应降低。

Pod与节点的亲和性和互斥性 kube-scheduler会考虑Pod与节点的亲和性和互斥性，将其纳入节点分值的计算中。如果Pod与节点存在亲和性，例如Pod需要特定的节点标签或节点与Pod在同一区域，节点得分会相应提高。如果Pod与节点存在互斥性，例如Pod不能与其他特定的Pod共存于同一节点，节点得分会相应降低。

节点之间的网络延迟 kube-scheduler会考虑节点之间的网络延迟，将其纳入节点分值的计算中。如果节点之间的网络延迟较低，节点得分会相应提高。

Pod的优先级 kube-scheduler会考虑Pod的优先级，将其纳入节点分值的计算中。如果Pod具有高优先级，例如是关键业务的部分，节点得分会相应提高。

这些因素的相对权重可以通过kube-scheduler的命令行参数或者调度器配置文件进行调整。需要注意的是，kube-scheduler的算法是可扩展的，可以根据需要编写自定义的调度算法来计算节点分值。 调度策略

默认调度策略（DefaultPreemption）：默认调度策略是kube-scheduler的默认策略，其基本原则是为Pod选择一个未满足需求的最小代价节点。如果无法找到这样的节点，就会考虑使用预选，即将一些已经调度的Pod驱逐出去来为新的Pod腾出空间。

带优先级的调度策略（Priority）：带优先级的调度策略基于Pod的优先级对节点进行排序，优先选择优先级高的Pod。该策略可以通过设置Pod的PriorityClass来实现。

节点亲和性调度策略（NodeAffinity）：节点亲和性调度策略基于节点标签或其他条件，选择与Pod需要的条件相匹配的节点。这可以通过在Pod定义中使用NodeAffinity配置实现。

Pod 亲和性调度策略（PodAffinity）：Pod 亲和性调度策略根据Pod的标签和其他条件，选择与Pod相似的其他Pod所在的节点。这可以通过在Pod定义中使用PodAffinity配置实现。

Pod 互斥性调度策略（PodAntiAffinity）：Pod 互斥性调度策略选择与Pod不相似的其他Pod所在的节点，以避免同一节点上运行相似的Pod。这可以通过在Pod定义中使用PodAntiAffinity配置实现。

资源限制调度策略（ResourceLimits）：资源限制调度策略选择可用资源最多的节点，以满足Pod的资源需求。这可以通过在Pod定义中使用ResourceLimits配置实现。

审核编辑：刘清