1. Kubernetes 调度器概述
Kubernetes 调度器（kube-scheduler）是控制平面中负责将 Pod 分配到合适 Node 的核心组件。它不直接参与 Pod 的运行，而是通过一系列策略和算法，为每个待调度的 Pod 选择最匹配的工作节点。理解调度器的位置、流程和默认策略，是掌握调度优化的基础。
1.1 调度器在 K8s 架构中的位置
在 Kubernetes 控制平面中，调度器位于 API Server 与 kubelet 之间，作为独立的二进制组件运行。下图展示了调度器在集群中的核心位置及其与周边组件的交互关系。
关键要点：调度器不直接与 kubelet 通信，所有交互都通过 API Server 完成。调度器将 Pod 与 Node 的绑定关系写入 etcd，kubelet 通过 Watch 机制感知并执行。
1.2 调度流程：过滤 → 打分 → 绑定
Kubernetes 调度器采用三段式调度流程，确保每个 Pod 被分配到最合适的节点。整个流程在调度器内部以“调度周期”和“绑定周期”两个阶段执行。
| 阶段 | 名称 | 说明 | 输出 |
|---|---|---|---|
| 1 | 过滤（Filter） | 遍历所有 Node，排除不满足 Pod 硬性要求的节点 | 候选节点列表 |
| 2 | 打分（Score） | 对候选节点按优先级规则评分，选出最优节点 | 最高分节点 |
| 3 | 绑定（Bind） | 将 Pod 与选定 Node 的绑定关系写入 API Server | 绑定记录 |
下面通过流程图展示调度器处理一个待调度 Pod 的完整路径：
调度周期 vs 绑定周期：过滤和打分属于“调度周期”（Scheduling Cycle），在调度器内部串行执行；绑定属于“绑定周期”（Binding Cycle），可以与其他 Pod 的调度周期并行执行，提升吞吐量。
1.3 默认调度策略简介
Kubernetes 内置了丰富的调度策略，分为过滤策略（Predicates）和打分策略（Priorities）。以下列出默认启用的核心策略：
1.3.1 默认过滤策略（Predicates）
| 策略名称 | 作用 |
|---|---|
| PodFitsResources | 检查 Node 剩余 CPU、内存是否满足 Pod 请求 |
| PodFitsHostPorts | 检查 Node 上请求的端口是否已被占用 |
| PodMatchNodeSelector | 检查 Node 标签是否匹配 Pod 的 nodeSelector |
| NoDiskConflict | 检查 Pod 挂载的卷是否与 Node 上已有卷冲突 |
| CheckNodeCondition | 排除处于 NetworkUnavailable、NotReady 等异常状态的 Node |
| PodToleratesNodeTaints | 检查 Pod 的容忍度是否匹配 Node 的污点 |
1.3.2 默认打分策略（Priorities）
| 策略名称 | 权重 | 作用 |
|---|---|---|
| LeastRequestedPriority | 1 | 优先选择资源利用率低的节点，实现负载均衡 |
| BalancedResourceAllocation | 1 | 优先选择 CPU 和内存使用率最均衡的节点 |
| NodePreferAvoidPods | 10000 | 优先避开设置了 AvoidPods 注解的节点 |
| SelectorSpreadPriority | 1 | 优先将同一 Service/ReplicaSet 的 Pod 分散到不同节点 |
| InterPodAffinityPriority | 1 | 优先满足 Pod 间亲和性与反亲和性规则 |
| NodeAffinityPriority | 1 | 优先满足 Node 亲和性规则 |
注意：默认打分策略的权重值在 Kubernetes 1.22+ 版本中已调整为更均衡的配置。实际生产环境中，建议根据业务负载特征调整权重或自定义调度策略。
1.4 调度器扩展机制
Kubernetes 调度器支持多种扩展方式，允许用户在不修改核心代码的情况下定制调度行为：
- Scheduler Extender：通过 HTTP/HTTPS 回调，在过滤和打分阶段注入外部逻辑。
- Scheduler Framework：Kubernetes 1.19+ 引入的插件化架构，支持在调度周期的各个扩展点注册自定义插件。
- Multiple Schedulers：在同一集群中部署多个调度器实例，为不同工作负载指定不同的调度器。