Kubernetes 是一个现代的容器编排集群管理工具，能够自动化地部署、扩展和管理容器化应用程序。在 Kubernetes 中，调度器是一个非常重要的组件，可以帮助将应用程序部署到可用节点上，并提供高可用性和可伸缩性。
Kubernetes 调度器介绍
在 Kubernetes 中，调度器是一个负责将 Pod 部署到可用节点的组件。当一个新的 Pod 创建时，调度器会根据 Pod 的需求和可用的资源进行选择，并将其调度到一个合适的节点上。调度过程中，调度器还会考虑节点的资源利用率和负载均衡等因素。
Kubernetes 默认调度器是 kube-scheduler，可以通过配置 Pod 的 spec.schedulerName 来指定其他调度器。
Kubernetes 调度算法
Kubernetes 调度器使用的算法是贪心算法，也就是尽可能地选择最优的节点来部署 Pod。在 Kubernetes 1.18 中，调度算法包括以下几个步骤：
预选阶段（Predicates）：检查候选节点是否符合 Pod 要求，如 CPU、内存、网络等资源是否满足。
优选阶段（Priorities）：根据预选阶段的结果，对候选节点进行打分，得分高的节点将更有可能被选中。
绑定阶段（Binding）：将 Pod 绑定到选中的节点上。
Kubernetes 调度器扩展
Kubernetes 调度器具有可扩展性，可以通过编写自定义的预选和优选规则来为特定的场景进行调度优化。
预选规则
在预选阶段，调度器会对候选节点进行筛选。可以编写自定义的预选规则，对节点进行更精确的筛选，如：
节点标签匹配：对节点标签进行匹配，只选择符合条件的节点。
节点资源限制：过滤掉资源不足的节点。
节点亲和性：按照 Pod 的亲和性选择节点。如 Pod 和节点在同一个可用区或同一个机房等。
优选规则
在优选阶段，调度器会为候选节点打分。可以编写自定义的优选规则，对节点进行更精细的打分，如：
节点资源利用率：将资源利用率作为权重，选择资源利用率更低的节点。
节点拓扑关系：考虑节点之间的拓扑关系，如在同一个机架上的节点可以得到更高的分数。
节点自定义指标：根据自定义的指标对节点进行打分。如对节点的网络延迟、磁盘读写速度等进行打分。
示例代码
以下是一个通过 Node Selector 进行节点选择的例子：
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- -------------- --通过指定 disktype: ssd，可以让调度器只选择拥有 SSD 硬盘的节点。其他的扩展还可以使用 Taints 和 Tolerations 实现主机隔离，使用 Affinity 和 Anti-Affinity 实现节点亲和性等等。
结论
Kubernetes 调度器是 Kubernetes 集群的核心组件之一。正确配置调度器可以优化应用程序的部署和运行。通过编写自定义的预选和优选规则，可以更好地适配场景，为应用程序提供更好的性能和可用性。
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