一、K8s调度器概述
Kubernetes（K8s）调度器是K8s集群的核心组件之一，负责将Pod分配到合适的Node节点上。调度器根据一系列算法和规则，确保资源的高效利用和集群的稳定性。
二、调度算法原理
2.1 调度流程
K8s调度流程主要分为三个阶段：
- 节点预选（Predicate）：根据预选规则筛选出满足Pod运行条件的节点。
- 节点优先级排序（Priority）：对筛选出的节点进行优先级排序，分数越高表示越适合运行Pod。
- 节点选定（Select）：从排序后的节点中选择一个节点用于运行Pod。
2.2 调度算法
K8s调度器主要使用以下算法：
- GeneralPredicates：包含节点、端口和规则的基本检查。
- NoDiskConflict：检查节点是否满足Pod对硬盘的需求。
- NoVolumeZoneConflict：单集群跨AZ部署时，检查节点所在的zone是否能满足Pod对硬盘的需求。
- MaxEBSVolumeCount：部署在AWS时，检查节点是否挂载了太多EBS卷。
- MaxGCEPDVolumeCount：部署在GCE时，检查节点是否挂载了太多PD卷。
- PodToleratesNodeTaints：检查Pod是否能够容忍node上所有的taints。
- CheckNodeMemoryPressure：当Pod QoS为besteffort时，检查node剩余内存量，排除内存压力过大的节点。
三、优化技巧
3.1 资源管理
- CPU与内存资源分配精细化：通过CPU Manager和内存QoS机制，根据Pod的实际需求分配资源，提高资源利用率。
- 可压缩资源与不可压缩资源：合理分配可压缩资源（如CPU）和不可压缩资源（如内存），避免资源浪费。
3.2 调度策略
- 亲和性调度：将具有相同亲和性的Pod调度到同一节点，提高资源利用率。
- 污点（容忍）调度：允许Pod容忍节点上的污点，提高集群的灵活性。
- 自动调度：根据Pod的需求自动选择合适的节点，提高调度效率。
3.3 集群优化
- 集群规模：合理规划集群规模，避免节点资源过载。
- 负载均衡：使用负载均衡技术，确保Pod均匀分布在节点上。
四、总结
K8s调度器是K8s集群的核心组件，其调度算法和优化技巧对集群的性能和稳定性至关重要。通过深入了解调度原理和优化技巧，我们可以更好地管理和利用集群资源，提高应用部署的效率和稳定性。