4. 默认调度算法：NodeResourcesFit、NodeName、NodeUnschedulable、NodeSelector、NodeAffinity、TaintToleration

Kubernetes 调度器在预选（Predicate）阶段会依次执行一组默认的调度算法，对每个待调度的 Pod 和所有候选 Node 进行过滤。这些算法共同决定了 Pod 能否被调度到某个节点上。本章将深入解析五个核心默认算法：NodeResourcesFit、NodeName、NodeUnschedulable、NodeSelector、NodeAffinity 和 TaintToleration。

4.1 算法执行流程与过滤逻辑

调度器在预选阶段按顺序执行这些算法，任何一个算法返回“不满足”，该节点即被排除。下图展示了默认调度算法的执行顺序与过滤关系：

4.2 算法详解与配置实践

4.2.1 NodeName

作用：检查 Pod 是否通过 spec.nodeName 显式指定了目标节点。如果指定，则只匹配该节点；否则通过所有节点。

使用场景：调试、DaemonSet 固定调度、特殊硬件节点绑定。

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: fixed-node-pod
spec:
  nodeName: worker-01  # 直接指定节点名称
  containers:
  - name: nginx
    image: nginx:latest

4.2.2 NodeUnschedulable

作用：检查节点是否被标记为不可调度（unschedulable）。如果节点设置了 spec.unschedulable: true，则过滤掉该节点。

管理命令：

# 将节点标记为不可调度（驱逐已有 Pod 需加 --delete-emptydir-data）
kubectl cordon node-01

# 恢复节点可调度
kubectl uncordon node-01

典型用途：节点维护、升级、故障隔离时，先 cordon 节点，确保新 Pod 不会被调度上来。

4.2.3 NodeSelector

作用：根据 Pod 中 spec.nodeSelector 定义的标签键值对，过滤出具有匹配标签的节点。

配置示例：

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: gpu-pod
spec:
  nodeSelector:
    gpu-type: nvidia-tesla  # 节点必须包含此标签
  containers:
  - name: cuda-container
    image: nvidia/cuda:11.0-base

4.2.4 NodeAffinity

作用：通过丰富的标签匹配规则，实现更灵活的节点选择。支持两种类型：

• requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution：硬性要求，调度时必须满足，运行中忽略变化。
• preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution：软性偏好，调度时尽量满足，不满足也能调度。

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: affinity-pod
spec:
  affinity:
    nodeAffinity:
      requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
        nodeSelectorTerms:
        - matchExpressions:
          - key: topology.kubernetes.io/zone
            operator: In
            values:
            - us-east-1a
            - us-east-1b
      preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
      - weight: 80
        preference:
          matchExpressions:
          - key: disk-type
            operator: In
            values:
            - ssd
  containers:
  - name: app
    image: myapp:latest

4.2.5 TaintToleration

作用：节点通过 Taint（污点）拒绝 Pod 调度，Pod 通过 Toleration（容忍）声明可以容忍哪些污点。调度器检查 Pod 的容忍度是否能覆盖节点的所有 Taint。

Taint 组成：

• key：污点键
• value：污点值（可选）
• effect：污点效果，三种取值：
  • NoSchedule：不调度新 Pod
  • PreferNoSchedule：尽量不调度
  • NoExecute：不调度 + 驱逐已有 Pod

# 给节点添加污点
kubectl taint nodes node-01 dedicated=gpu:NoSchedule

# 查看节点污点
kubectl describe node node-01 | grep Taints

Pod 容忍配置：

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: gpu-workload
spec:
  tolerations:
  - key: "dedicated"
    operator: "Equal"
    value: "gpu"
    effect: "NoSchedule"
  containers:
  - name: gpu-container
    image: nvidia/cuda:11.0-base

容忍操作符：

4.3 算法组合实战案例

以下案例展示如何组合使用多个调度算法，实现精细化的 Pod 调度策略：

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: production-web
spec:
  # 1. NodeName 不指定，让调度器自由选择
  # 2. NodeUnschedulable 由集群管理员控制，Pod 无需配置

  # 3. NodeSelector 选择 SSD 节点
  nodeSelector:
    disk-type: ssd

  # 4. NodeAffinity 偏好可用区
  affinity:
    nodeAffinity:
      requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
        nodeSelectorTerms:
        - matchExpressions:
          - key: topology.kubernetes.io/region
            operator: In
            values:
            - us-east
      preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
      - weight: 60
        preference:
          matchExpressions:
          - key: topology.kubernetes.io/zone
            operator: In
            values:
            - us-east-1a

  # 5. TaintToleration 容忍专用节点污点
  tolerations:
  - key: "dedicated"
    operator: "Equal"
    value: "production"
    effect: "NoSchedule"

  containers:
  - name: web
    image: nginx:latest

调度决策过程：

1. 调度器获取所有 Ready 节点
2. NodeName 检查：未指定，通过所有节点
3. NodeUnschedulable 检查：过滤掉被 cordon 的节点
4. NodeSelector 检查：只保留 disk-type=ssd 的节点
5. NodeAffinity 检查：必须位于 region=us-east，优先选择 zone=us-east-1a
6. TaintToleration 检查：节点若有 dedicated=production:NoSchedule 污点，Pod 必须能容忍
7. 通过所有过滤的节点进入优选阶段

4.4 常见问题与排错