调度算法概述
Kubernetes（K8s）的调度器（Scheduler）是集群中负责将Pod分配到合适Node的关键组件。调度算法的目标是确保Pod的高效运行，同时优化集群资源的利用。K8s提供了多种调度算法，以下将深入解析这些算法及其优化策略。
1. 节点预选（Predicate）
节点预选阶段是调度流程的第一步，其主要目的是筛选出满足Pod运行条件的Node。这一阶段包括以下几种预选规则：
- 资源充足性：Node需要拥有足够的资源（如CPU、内存）来满足Pod的资源请求。
- 标签匹配：Pod的标签需要与Node的标签匹配，以便Pod被调度到具有特定特征的Node上。
- Taint/Toleration：如果Node被标记为Taint（污点），那么Pod需要具有相应的Toleration（容忍）才能被调度到该Node上。
2. 节点优先级排序（Priority）
在节点预选阶段筛选出的候选Node中，节点优先级排序阶段会对每个Node进行打分，分数越高表示该Node越适合运行Pod。以下是一些常见的优先级排序策略：
- 资源可用性：Node上剩余资源的多少会影响其优先级。
- Pod密度：Node上运行的Pod数量会影响其优先级，以避免过度密集的部署。
- 亲和性：Pod与Node之间的亲和性（如节点亲和性和Pod亲和性）会影响Node的优先级。
3. 节点选定（Select）
节点选定阶段从优先级排序结果中选择得分最高的Node来运行Pod。这一阶段通常不需要额外的策略，因为优先级排序已经为Node分配了相应的优先级。
4. 高级调度策略
除了上述基本调度算法外，K8s还支持以下高级调度策略：
- 亲和性调度：将具有相似特征的Pod调度到同一Node或同一组Node上，以优化资源利用和性能。
- 反亲和性调度：将具有不同特征的Pod调度到不同的Node或不同的组上，以避免资源争用和性能问题。
- 多级调度：根据不同的调度策略和优先级，将Pod分配到不同的Node级别上。
5. 资源优化策略
为了实现高效的集群资源优化，以下是一些实用的策略：
- 资源请求和限制：为Pod设置合理的资源请求和限制，以避免资源争用和过度使用。
- 资源配额：为命名空间设置资源配额，以限制资源使用，防止单个命名空间占用过多资源。
- 资源预留：为特定Pod预留资源，以确保其运行所需的资源得到保障。
- 负载均衡：通过负载均衡策略，将Pod均匀地分配到不同的Node上，以避免单个Node过载。
结论
Kubernetes的调度算法和优化策略对于确保集群的高效运行和资源利用至关重要。通过深入理解这些算法和策略，管理员可以更好地管理集群资源，提高集群性能和稳定性。