k8s Scheduler调度说明
1.简介
Scheduler是kubernetes的调度器，主要的任务是把定义的pod分配到集群的节点上。
- 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，启动之后会一直坚挺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
2.调度过程
调度分为几个部分：首先是过滤掉不满足条件的节点，这个过程称为predicate，然后对通过的节点按照优先级排序，这个是priority, 这个是priority,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
predicate有一系列的算法可以使用
- PodFitsResources 节点上剩余的资源是否大于pod请求的资源
- PodFitsHost 如果pod指定了NodeName，检查节点名称是否和NodeName匹配
- PodFitsHostPorts 节点上已经使用的port是否和pod申请的port冲突
- podSelectorMatches 过滤掉和pod指定的label不匹配的节点
- NoDiskConflict 已经mount的volume和pod指定的volume不冲突，除非他们都是只读
如果在predicate过程中没有合适的节点，pod会一直在pending状态，不断重试调度，直到有节点满足条件，经过这个步骤，如果有多个节点满足条件，就继续priorities过程，按照优先级大小对节点排序
优先级由一系列键值对组成，健是该优先级项的名称，值是它的权重，这些优先级选项包括：
- leastRequestedPriority 通过计算CPU和Memory的使用率来决定权重，使用率越低权重越高。换句话说，这个优先级指标倾向于资源使用比例更低的节点
- BalancedResourceAllocation 节点上CPU和Memory使用率越接近，权重越高没这个应该和上面的一起使用，不应该单独使用
- ImageLocalityPriority 倾向于已经有要使用镜像的节点，镜像总大小值越大，权重越高
通过算法对所有的优先级项目和权重进行计算，得出最终的结果
3.自定义调度器
除了kubernetes自带的调度器，也可以编写自己的调度器，通过spec: schedulername参数指定调度器的名字，可以为Pod选择某个调度器进行调度，比如下面的pod选择my-scheduler进行调度，而不是默认的default-scheduler：
apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: annotation-second-scheduler labels: name: multischeduler-example spec: schedulername: my-scheduler containers: - name: pod-with-second-annotation-container image: gcr.io/google_containers/pauser:2.0