簡介
Scheduler 是 kubernetes 的調度器，主要的任務是把定義的 pod 分配到集群的節點上。聽起來非常簡單，但有 很多要考慮的問題：
- 公平：如何保證每個節點都能被分配資源
- 資源高效利用：集群所有資源最大化被使用
- 效率：調度的性能要好，能夠盡快地對大批量的 pod 完成調度工作
- 靈活：允許用戶根據自己的需求控制調度的邏輯
Sheduler 是作為單獨的程序運行的，啟動之后會一直堅挺 API Server，獲取 PodSpec.NodeName 為空的 pod， 對每個 pod 都會創建一個 binding，表明該 pod 應該放到哪個節點上
調度過程
調度分為幾個部分：首先是過濾掉不滿足條件的節點，這個過程稱為 predicate ；然后對通過的節點按照優先級 排序，這個是 priority ；最后從中選擇優先級最高的節點。如果中間任何一步驟有錯誤，就直接返回錯誤
Predicate 有一系列的算法可以使用：
- PodFitsResources ：節點上剩余的資源是否大於 pod 請求的資源
- PodFitsHost ：如果 pod 指定了 NodeName，檢查節點名稱是否和 NodeName 匹配
- PodFitsHostPorts ：節點上已經使用的 port 是否和 pod 申請的 port 沖突
- PodSelectorMatches ：過濾掉和 pod 指定的 label 不匹配的節點
- NoDiskConflict ：已經 mount 的 volume 和 pod 指定的 volume 不沖突，除非它們都是只讀
如果在 predicate 過程中沒有合適的節點，pod 會一直在 pending 狀態，不斷重試調度，直到有節點滿足條件。 經過這個步驟，如果有多個節點滿足條件，就繼續 priorities 過程： 按照優先級大小對節點排序
優先級由一系列鍵值對組成，鍵是該優先級項的名稱，值是它的權重（該項的重要性）。這些優先級選項包括：
- LeastRequestedPriority ：通過計算 CPU 和 Memory 的使用率來決定權重，使用率越低權重越高。換句話說，這個優先級指標傾向於資源使用比例更低的節點
- BalancedResourceAllocation ：節點上 CPU 和 Memory 使用率越接近，權重越高。這個應該和上面的一起使用，不應該單獨使用
- ImageLocalityPriority ：傾向於已經有要使用鏡像的節點，鏡像總大小值越大，權重越高
通過算法對所有的優先級項目和權重進行計算，得出最終的結果
自定義調度器
除了 kubernetes 自帶的調度器，你也可以編寫自己的調度器。通過 spec:schedulername 參數指定調度器的名 字，可以為 pod 選擇某個調度器進行調度。比如下面的 pod 選擇 my-scheduler 進行調度，而不是默認的 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: wangyanglinux/myapp:v1