在 Kubernetes 中，Scheduler 是负责将 Pod 分配到 Node 上的重要组件。Scheduler 通过一系列的算法策略，来决定哪些 Pod 应该分配到哪些 Node 上进行部署。
Scheduler 的工作原理
Scheduler 主要工作流程如下：
- 监听 Kubernetes API Server，获取未分配到 Node 上的 Pod。
- 根据调度算法和策略，为每个 Pod 配置一个合适的 Node。
- 确认 Node 上是否有足够的资源（CPU、内存等）来部署 Pod。
- 将 Pod 的元数据写入 Kubernetes API Server 中，标记 Pod 所分配到的 Node。
Scheduler 调度算法
Kubernetes 中的 Scheduler 主要有以下几种算法：
- 最早空闲优先（Earliest First）
- 最不利节点优先（Least Favorable Node）
- 随机调度算法（Random）
- 分配节点（Node Affinity）
其中，最早空闲优先算法是最基本的算法。它会尽可能地优先将 Pod 调度到最早能够满足 Pod 的 Node 上进行部署。而最不利节点优先算法则是反其道而行，优先将 Pod 调度到最具有空闲资源的 Node 上进行部署。
随机调度算法则是从所有可用的 Node 中，随机选取一个 Node 进行部署。而分配节点算法，则通过指定一些规则来配置 Pod 和 Node 之间的关系，然后根据这些关系来进行调度。
Scheduler 的寻找和绑定过程
Scheduler 会通过三个阶段来寻找和绑定 Pod 和 Node：
阶段一：过滤节点
在这个阶段，Scheduler 会首先过滤掉不符合 Pod 对资源需求的 Node。例如，当 Pod 需要 4G 的内存时，Scheduler 会过滤掉只有 2G 或更少内存的 Node。在这个阶段结束时，Scheduler 将会得到一组可供调度的 Node。
示例代码：
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---- ---阶段二：评分节点
在这个阶段，Scheduler 会为每个剩余的 Node 都进行打分。评分规则由调度算法和策略决定，其中会考虑到资源的剩余量、Pod 和 Node 的关联策略等因素。评分的结果将为每个剩余的 Node 分配一个分数。
阶段三：选择节点
在这个阶段，Scheduler 会选择最适合需要的 Node，并将 Pod 分配到该 Node 上进行部署。评分最高的 Node 将会被选中，如果有多个分数相同的 Node，则会在这些 Node 中随机选取一个进行分配。
总结
在这篇文章中，我们了解了 Kubernetes 中 Scheduler 的工作原理和调度算法。我们还学习了 Scheduler 的寻找和绑定过程，了解了 Scheduler 如何通过三个阶段来将 Pod 分配到合适的 Node 上进行部署。
掌握 Scheduler 的工作原理和调度算法，对于开发和运维人员来说都非常重要。因此，建议开发者和运维人员加强对 Kubernetes 的学习，不断提升技术水平。
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