这篇文章给大家分享的是有关Kubernetes Scheduler有什么用的内容。小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，一起跟随小编过来看看吧。

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先来过一下Kubernetes Scheduler的基本功能

Kubernetes Scheduler 的作用是根据特定的调度算法将pod调度到指定的工作节点（Node）上，这一过程也叫绑定（bind）。Scheduler 的输入为需要调度的 Pod 和可以被调度的节点(Node)的信息，输出为调度算法选择的 Node，并将该 pod bind 到这个 Node 。

Kubernetes Scheduler中调度算法分为两个阶段：
预选 : 根据配置的 Predicates Policies（默认为 DefaultProvider 中定义的 default predicates policies 集合）过滤掉那些不满足Policies的Nodes，剩下的Nodes作为优选的输入。

优选 : 根据配置的 Priorities Policies（默认为 DefaultProvider 中定义的 default priorities policies 集合）给预选后的Nodes进行打分排名，得分最高的Node即作为最适合的Node，该Pod就Bind到这个Node。

预选规则详细说明

预先规则主要用于过滤出不符合规则的Node节点，剩下的节点作为优选的输入。在1.6.1版本中预选规则包括：

详细的规则说明：

(1) NoDiskConflict : 检查在此主机上是否存在卷冲突。如果这个主机已经挂载了卷，其它使用这个卷的Pod不能调度到这个主机上。GCE 、Amazon EBS 和 Ceph RBD 使用的规则如下:

1.      GCE 允许同时挂载多个卷，只要这些卷都是只读的。

2.      Amazon EBS 不允许不同的 Pod 挂载同一个卷。

3.      Ceph RBD 不允许任何两个 pods 分享相同的 monitor，match pool 和 image。
注：ISCSI 与 GCE 一样，在卷都是只读的情况下，允许挂载两个 IQN 相同的卷。

(2) NoVolumeZoneConflict : 检查在给定的 zone 限制前提下，检查在此主机上部署 Pod 是否存在卷冲突，目前指对 PV 资源进行检查(NewVolumeZonePredicate对象predicate函数)。

(3) MaxEBSVolumeCount : 确保已挂载的 EBS 存储卷不超过设置的最大值。默认值是39。它会检查直接使用的存储卷，和间接使用这种类型存储的 PVC 。计算不同卷的总目，如果新的 Pod 部署上去后卷的数目会超过设置的最大值，那么 Pod 就不能调度到这个主机上。

(4) MaxGCEPDVolumeCount : 确保已挂载的 GCE 存储卷不超过设置的最大值。默认值是16。规则同MaxEBSVolumeCount。

(5) MaxAzurediskVolumeCount : 确保已挂载的Azure存储卷不超过设置的最大值。默认值是16。规则同MaxEBSVolumeCount。

(6) CheckNodeMemoryPressure : 判断节点是否已经进入到内存压力状态，如果是则只允许调度内存为0标记的 Pod。

(7) CheckNodeDiskPressure : 判断节点是否已经进入到磁盘压力状态，如果是则不调度新的Pod。

(8) PodToleratesNodeTaints : Pod 是否满足节点容忍的一些条件。

(9) MatchInterPodAffinity : 节点亲和性筛选。

(10) GeneralPredicates : 包含一些基本的筛选规则（PodFitsResources、PodFitsHostPorts、HostName、MatchNodeSelector）。

(11) PodFitsResources : 检查节点上的空闲资源(CPU、Memory、GPU资源)是否满足 Pod 的需求。

(12) PodFitsHostPorts : 检查 Pod 内每一个容器所需的 HostPort 是否已被其它容器占用。如果有所需的HostPort不满足要求，那么 Pod 不能调度到这个主机上。

(13) 检查主机名称是不是 Pod 指定的 HostName。

(14) 检查主机的标签是否满足 Pod 的 nodeSelector 属性需求。

优选规则详细说明

优选规则对符合需求的主机列表进行打分，最终选择一个分值最高的主机部署 Pod。kubernetes 用一组优先级函数处理每一个待选的主机。每一个优先级函数会返回一个0-10的分数，分数越高表示主机越“好”，同时每一个函数也会对应一个表示权重的值。最终主机的得分用以下公式计算得出：

finalScoreNode = (weight1 priorityFunc1) + (weight2 priorityFunc2) + … + (weightn * priorityFuncn)

详细的规则说明：
(1) SelectorSpreadPriority : 对于属于同一个 service、replication controller 的 Pod，尽量分散在不同的主机上。如果指定了区域，则会尽量把 Pod 分散在不同区域的不同主机上。调度一个 Pod 的时候，先查找 Pod 对于的 service或者 replication controller，然后查找 service 或 replication controller 中已存在的 Pod，主机上运行的已存在的 Pod 越少，主机的打分越高。

(2) LeastRequestedPriority : 如果新的 pod 要分配一个节点，这个节点的优先级就由节点空闲的那部分与总容量的比值(（总容量-节点上pod的容量总和-新pod的容量）/总容量）来决定。CPU 和 memory 权重相当，比值最大的节点的得分最高。需要注意的是，这个优先级函数起到了按照资源消耗来跨节点分配 pods 的作用。计算公式如下：
cpu((capacity – sum(requested)) 10 / capacity) + memory((capacity – sum(requested)) 10 / capacity) / 2

(3) BalancedResourceAllocation : 尽量选择在部署 Pod 后各项资源更均衡的机器。BalancedResourceAllocation 不能单独使用，而且必须和 LeastRequestedPriority 同时使用，它分别计算主机上的 cpu 和 memory 的比重，主机的分值由 cpu 比重和 memory 比重的“距离”决定。计算公式如下：score = 10 – abs(cpuFraction-memoryFraction)*10

(4) NodeAffinityPriority : Kubernetes 调度中的亲和性机制。Node Selectors（调度时将 pod 限定在指定节点上），支持多种操作符（In、 NotIn、 Exists、DoesNotExist、 Gt、 Lt），而不限于对节点 labels 的精确匹配。另外，Kubernetes 支持两种类型的选择器，一种是 “ hard（requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution）” 选择器，它保证所选的主机满足所有Pod对主机的规则要求。这种选择器更像是之前的 nodeselector，在 nodeselector 的基础上增加了更合适的表现语法。另一种 “ soft（preferresDuringSchedulingIgnoredDuringExecution）” 选择器，它作为对调度器的提示，调度器会尽量但不保证满足 NodeSelector 的所有要求。

(5) InterPodAffinityPriority : 通过迭代 weightedPodAffinityTerm 的元素计算和，并且如果对该节点满足相应的PodAffinityTerm，则将 “weight” 加到和中，具有最高和的节点是最优选的。

(6) NodePreferAvoidPodsPriority(权重1W) : 如果 Node 的 Anotation 没有设置 key-value:scheduler. alpha.kubernetes.io/ preferAvoidPods = "..."，则该 node 对该 policy 的得分就是10分，加上权重10000，那么该node对该policy的得分至少10W分。如果Node的Anotation设置了，scheduler.alpha.kubernetes.io/preferAvoidPods = "..." ，如果该 pod 对应的 Controller 是 ReplicationController 或 ReplicaSet，则该 node 对该 policy 的得分就是0分。

(7) TaintTolerationPriority : 使用 Pod 中 tolerationList 与 Node 节点 Taint 进行匹配，配对成功的项越多，则得分越低。

另外在优选的调度规则中，有几个未被默认使用的规则：

(1) ImageLocalityPriority : 据主机上是否已具备 Pod 运行的环境来打分。ImageLocalityPriority 会判断主机上是否已存在 Pod 运行所需的镜像，根据已有镜像的大小返回一个0-10的打分。如果主机上不存在 Pod 所需的镜像，返回0；如果主机上存在部分所需镜像，则根据这些镜像的大小来决定分值，镜像越大，打分就越高。

(2) EqualPriority : EqualPriority 是一个优先级函数，它给予所有节点一个相等的权重。

(3) ServiceSpreadingPriority : 作用与 SelectorSpreadPriority 相同，已经被 SelectorSpreadPriority 替换。

(4) MostRequestedPriority : 在 ClusterAutoscalerProvider 中，替换 LeastRequestedPriority，给使用多资源的节点，更高的优先级。计算公式为：(cpu(10 sum(requested) / capacity) + memory(10sum(requested) / capacity)) / 2

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