📚 课程目录第1章 Kubernetes调度器基础

1. Kubernetes 调度器基础：调度器架构、调度流程、调度策略概述

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。它不负责运行 Pod，而是通过一系列算法和策略，为每个待调度的 Pod 选择最匹配的节点。理解调度器的架构、流程和策略，是掌握亲和性调度优化的前提。

1.1 调度器架构

kube-scheduler 以插件化架构设计，核心组件包括调度队列、调度框架（Scheduling Framework）和缓存。调度框架定义了扩展点，允许用户通过调度插件（Plugin）注入自定义逻辑。

  架构要点： 调度器通过 Informer 机制 监听 API Server 中的 Pod 和 Node 变化，将未调度的 Pod 加入调度队列，然后循环执行调度周期和绑定周期。

1.2 调度流程

调度流程分为两个主要阶段：调度周期（Scheduling Cycle）和 绑定周期（Binding Cycle）。调度周期为 Pod 选择一个节点，绑定周期将选择结果持久化到 API Server。

阶段	步骤	说明
调度周期	1. 过滤 (Filter)	排除不满足 Pod 资源请求、节点污点、端口冲突等硬性条件的节点
	2. 打分 (Score)	对通过过滤的节点进行优先级评分，选择最优节点
	3. 预留 (Reserve)	在缓存中预留资源，防止并发调度冲突
绑定周期	4. 允许 (Permit)	等待所有 Permit 插件批准，支持延迟绑定
绑定周期	5. 绑定 (Bind)	将 Pod 与 Node 的绑定关系写入 etcd

关键概念： 调度周期是串行的，同一时间只为一个 Pod 执行调度；绑定周期是并行的，多个 Pod 可以同时进行绑定操作。这种设计提高了整体吞吐量。

1.3 调度策略概述

调度策略通过调度框架的扩展点实现，主要分为 过滤策略（Predicates）和 打分策略（Priorities）。Kubernetes 内置了大量策略，用户也可以通过调度插件自定义。

1.3.1 过滤策略（硬约束）

过滤策略决定 Pod 可以调度到哪些节点。如果节点不满足任何一条过滤条件，则被直接排除。

NodeResourcesFit：检查节点剩余 CPU、内存是否满足 Pod 请求。
NodeName：检查 Pod 是否指定了 spec.nodeName。
PodTopologySpread：检查拓扑分布约束是否满足。
NodeUnschedulable：排除被标记为 unschedulable 的节点。
TaintToleration：检查 Pod 是否能容忍节点的污点。
NodeAffinity：检查节点亲和性规则（requiredDuringScheduling）。

1.3.2 打分策略（软偏好）

打分策略对通过过滤的节点进行评分，分数越高优先级越高。调度器最终选择分数最高的节点。

策略名称	权重	评分依据
NodeResourcesBalancedAllocation	1	CPU 和内存使用率越均衡，分数越高
NodeResourcesLeastAllocated	1	资源剩余越多，分数越高（分散调度）
NodeResourcesMostAllocated	1	资源使用率越高，分数越高（集中调度）
ImageLocality	1	节点上已有 Pod 所需镜像，分数越高
InterPodAffinity	2	满足 Pod 间亲和/反亲和规则加分
NodeAffinity	2	满足节点亲和性软规则（`preferredDuringScheduling`）加分

1.4 调度器扩展机制

Kubernetes 调度框架提供了多个扩展点，允许开发者编写自定义调度插件。常见的扩展点包括：

QueueSort：定义调度队列中 Pod 的排序方式。
PreFilter / Filter / PostFilter：过滤阶段的扩展点。
PreScore / Score / NormalizeScore：打分阶段的扩展点。
Reserve / Permit / PreBind / Bind / PostBind：绑定阶段的扩展点。

注意： 自定义调度插件需要编译到 kube-scheduler 二进制中，或者通过 调度器配置（Scheduler Configuration）以 扩展资源 方式加载。在生产环境中修改调度器行为时，建议先使用 调度器策略（Scheduler Policy）或 调度器配置 进行灰度验证。

1.5 调度器配置示例

以下是一个使用调度器配置启用自定义打分权重的示例：

apiVersion: kubescheduler.config.k8s.io/v1
kind: KubeSchedulerConfiguration
profiles:
  - schedulerName: default-scheduler
    plugins:
      score:
        enabled:
          - name: NodeResourcesLeastAllocated
            weight: 2
          - name: ImageLocality
            weight: 1
        disabled:
          - name: NodeResourcesMostAllocated
    pluginConfig:
      - name: NodeResourcesLeastAllocated
        args:
          resources:
            - name: cpu
              weight: 1
            - name: memory
              weight: 2

通过调整权重和启用/禁用插件，可以灵活控制调度行为，为后续的亲和性调度优化打下基础。