【K8S】Kubernetes 调度器深度解析：原理与源码分析

news/2025/10/3 15:31:36/文章来源:https://www.cnblogs.com/neolshu/p/19124648

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  • 一、调度器架构概述
    • 1.1 核心架构设计
    • 1.2 调度器工作流程
  • 二、调度队列机制
    • 2.1 优先级队列实现
    • 2.2 Pod 优先级与抢占
  • 三、调度框架与插件系统
    • 3.1 框架扩展点
    • 3.2 插件注册与执行
  • 四、调度周期详细分析
    • 4.1 调度算法入口
    • 4.2 过滤阶段深度分析
    • 4.3 关键过滤插件实现
    • 4.3.1 节点资源过滤
    • 4.3.2 节点亲和性过滤
    • 4.3.3 污点与容忍度
    • 4.4 评分阶段深度分析
    • 4.5 关键评分插件实现
    • 4.5.1 资源均衡分配
    • 4.5.2 镜像本地性
  • 五、绑定机制与并发控制
    • 5.1 绑定过程详解
    • 5.2 缓存一致性设计
  • 六、高级调度特性源码
    • 6.1 Pod 间亲和性/反亲和性
    • 6.2 拓扑分布约束
  • 七、性能优化机制
    • 7.1 调度器性能分析
    • 7.2 扩展器支持
  • 八、调度器配置与扩展
    • 8.1 调度器配置详解
    • 8.2 自定义插件开发
  • 九、调度器演进与最佳实践
    • 9.1 调度器演进历程
    • 9.2 最佳实践
  • 十、总结

一、调度器架构概述

Kubernetes 调度器是集群控制平面的核心组件，负责将新创建的 Pod 分配到合适的节点上运行。其设计采用了生产者-消费者模型和插件化架构，实现了高扩展性和灵活性。调度器通过监听 API Server 的状态变化，处理未调度的 Pod，经过复杂的决策过程后将其绑定到最优节点。

1.1 核心架构设计

调度器的主要组件包括：

  • 调度队列：管理待调度的 Pod，实现优先级排序
  • 调度缓存：维护集群状态的快照，提高调度效率
  • 调度框架：提供插件扩展点，实现调度逻辑的模块化
  • 调度算法：核心决策逻辑，包括过滤和评分两阶段

在源码中，调度器的主要结构体定义如下：

// pkg/scheduler/scheduler.go
type Scheduler struct {SchedulerCache internalcache.Cache  // 调度缓存Algorithm core.ScheduleAlgorithm     // 调度算法Profiles profile.Map                 // 调度配置client clientset.Interface           // Kubernetes API 客户端// ...
}

1.2 调度器工作流程

调度器的工作流程可分为以下几个关键阶段：

  1. 监听与入队：监听 API Server 的 Pod 创建事件，将未调度 Pod 加入队列
  2. 调度周期：从队列取出 Pod 进行调度决策
    • 过滤阶段：筛选符合条件的节点
    • 评分阶段：为候选节点打分
  3. 绑定周期：将 Pod 绑定到选定节点
  4. 后处理：执行绑定后的清理工作
flowchart TDA[API Server监听] --> B[调度队列]B --> C[调度周期]C --> D[过滤阶段]D --> E[评分阶段] E --> F[节点选择]F --> G[绑定周期]G --> H[API绑定]

二、调度队列机制

2.1 优先级队列实现

调度器使用多级优先级队列管理待调度的 Pod，确保高优先级 Pod 优先调度。队列实现位于 pkg/scheduler/internal/queue/scheduling_queue.go：

type PriorityQueue struct {activeQ *heap.Heap                // 活跃队列（优先级排序）podBackoffQ *heap.Heap            // 退避队列（调度失败的 Pod）unschedulablePods *UnschedulablePodsMap // 不可调度 Pod 映射// ...
}func (p *PriorityQueue) Add(pod *v1.Pod) error {if p.unschedulablePods.get(pod) != nil {// 从不可调度队列移除}if p.podBackoffQ.Get(pod) != nil {// 从退避队列移除}err := p.activeQ.Add(podInfo)// ...
}

队列管理的关键特性：

  1. 优先级排序：基于 Pod 的 PriorityClass 值排序
  2. 退避机制：调度失败的 Pod 会进入退避队列，避免频繁重试
  3. 不可调度处理：暂时无法调度的 Pod 单独存储
  4. 事件触发：节点资源变化时重新评估不可调度 Pod

2.2 Pod 优先级与抢占

Kubernetes 实现了基于 PriorityClass 的优先级系统，允许高优先级 Pod 抢占低优先级 Pod 的资源：

// pkg/scheduler/framework/plugins/queuesort/priority_sort.go
func (pl *PrioritySort) Less(pInfo1, pInfo2 *framework.QueuedPodInfo) bool {p1 := corev1helpers.PodPriority(pInfo1.Pod)p2 := corev1helpers.PodPriority(pInfo2.Pod)return p1 > p2  // 优先级值越大，优先级越高
}

抢占流程：

  1. 当高优先级 Pod 无法调度时，调度器寻找可牺牲的低优先级 Pod
  2. 驱逐目标节点上的低优先级 Pod
  3. 将高优先级 Pod 调度到目标节点

三、调度框架与插件系统

Kubernetes 1.15 引入的调度框架将调度过程分解为多个扩展点，实现了高度模块化。

3.1 框架扩展点

调度框架定义了 11 个扩展点，覆盖调度全生命周期：

type Framework interface {RunPreFilterPlugins(ctx context.Context, state *CycleState, pod *v1.Pod) *StatusRunFilterPlugins(ctx context.Context, state *CycleState, pod *v1.Pod, nodeInfo *NodeInfo) *StatusRunPostFilterPlugins(ctx context.Context, state *CycleState, pod *v1.Pod, filteredNodeStatusMap NodeToStatusMap) *StatusRunPreScorePlugins(ctx context.Context, state *CycleState, pod *v1.Pod, nodes []*v1.Node) *StatusRunScorePlugins(ctx context.Context, state *CycleState, pod *v1.Pod, nodes []*v1.Node) (PluginToNodeScores, *Status)RunPreBindPlugins(ctx context.Context, state *CycleState, pod *v1.Pod, nodeName string) *StatusRunBindPlugins(ctx context.Context, state *CycleState, pod *v1.Pod, nodeName string) *StatusRunPostBindPlugins(ctx context.Context, state *CycleState, pod *v1.Pod, nodeName string)// ...
}

3.2 插件注册与执行

内置插件在 pkg/scheduler/framework/plugins/registry.go 注册：

func NewRegistry() Registry {return Registry{queuesort.Name: queuesort.New,prioritysort.Name: prioritysort.New,// 过滤插件noderesources.Name: noderesources.NewFit,nodeaffinity.Name: nodeaffinity.New,tainttoleration.Name: tainttoleration.New,// 评分插件  noderesources.Name: noderesources.NewBalancedAllocation,imagelocality.Name: imagelocality.New,interpodaffinity.Name: interpodaffinity.New,podtopologyspread.Name: podtopologyspread.New,}
}

插件执行流程特点：

  1. 顺序执行：插件按注册顺序执行
  2. 短路机制：过滤插件失败则跳过后续检查
  3. 权重聚合：评分插件分数按权重合并
  4. 状态传递：通过 CycleState 在插件间传递数据

四、调度周期详细分析

4.1 调度算法入口

核心调度逻辑位于 pkg/scheduler/core/generic_scheduler.go：

func (g *genericScheduler) Schedule(ctx context.Context, extenders []framework.Extender, state *framework.CycleState, pod *v1.Pod) (result ScheduleResult, err error) {// 1. 获取节点快照nodeInfoSnapshot := g.nodeInfoSnapshot// 2. 执行预过滤插件status := g.framework.RunPreFilterPlugins(ctx, state, pod)if !status.IsSuccess() {return result, status.AsError()}// 3. 过滤阶段feasibleNodes, err := g.findNodesThatFit(ctx, state, pod)if err != nil {return result, err}// 4. 后过滤（抢占）if len(feasibleNodes) == 0 {feasibleNodes, err = g.runPostFilterPlugins(ctx, state, pod, feasibleNodes)}// 5. 执行预评分插件if status := g.framework.RunPreScorePlugins(ctx, state, pod, feasibleNodes); !status.IsSuccess() {return result, status.AsError()}// 6. 评分阶段priorityList, err := g.prioritizeNodes(ctx, state, pod, feasibleNodes)if err != nil {return result, err}// 7. 选择最优节点host, err := g.selectHost(priorityList)return ScheduleResult{SuggestedHost: host}, nil
}

4.2 过滤阶段深度分析

过滤阶段并行执行所有过滤插件，确保高效处理大规模集群：

func (g *genericScheduler) findNodesThatFit(ctx context.Context, state *framework.CycleState, pod *v1.Pod) ([]*v1.Node, error) {allNodes := g.nodeInfoSnapshot.ListNodes()feasibleNodes := make([]*v1.Node, 0, len(allNodes))// 创建检查函数闭包checkNode := func(i int) {nodeInfo := allNodes[i]status := g.framework.RunFilterPlugins(ctx, state, pod, nodeInfo)if status.IsSuccess() {feasibleNodes = append(feasibleNodes, nodeInfo.Node())}}// 并行执行过滤parallelize.Until(ctx, len(allNodes), checkNode)return feasibleNodes, nil
}

并行处理的关键优化：

  1. 工作窃取算法：动态分配任务给空闲 worker
  2. 批量处理：每次处理多个节点减少上下文切换
  3. 锁优化：使用线程安全的数据结构
  4. 内存复用：避免频繁内存分配

4.3 关键过滤插件实现

4.3.1 节点资源过滤

资源检查是调度器最基础的过滤条件：

func (f *Fit) Filter(ctx context.Context, state *framework.CycleState, pod *v1.Pod, nodeInfo *framework.NodeInfo) *framework.Status {if !f.hasEnoughResources(pod, nodeInfo) {return framework.NewStatus(framework.Unschedulable, "Insufficient cpu/memory")}return framework.NewStatus(framework.Success)
}func (f *Fit) hasEnoughResources(pod *v1.Pod, nodeInfo *framework.NodeInfo) bool {allocatable := nodeInfo.Allocatablerequested := computePodResourceRequest(pod)// 检查 CPUif allocatable.MilliCPU < requested.MilliCPU+nodeInfo.Requested.MilliCPU {return false}// 检查内存if allocatable.Memory < requested.Memory+nodeInfo.Requested.Memory {return false}// 检查扩展资源（GPU等）for rName, rQuant := range requested.ScalarResources {if allocatable.ScalarResources[rName] < rQuant+nodeInfo.Requested.ScalarResources[rName] {return false}}return true
}

资源计算考虑因素：

  1. Pod 请求资源：容器 requests 的总和
  2. 节点已分配资源：已调度 Pod 请求的总和
  3. 节点可分配资源：节点容量减去系统预留
  4. 扩展资源：GPU、FPGA 等特殊硬件

4.3.2 节点亲和性过滤

节点亲和性实现高级节点选择逻辑：

func (pl *NodeAffinity) Filter(ctx context.Context, state *framework.CycleState, pod *v1.Pod, nodeInfo *framework.NodeInfo) *framework.Status {node := nodeInfo.Node()if pod.Spec.Affinity != nil && pod.Spec.Affinity.NodeAffinity != nil {nodeAffinity := pod.Spec.Affinity.NodeAffinity// 检查硬性要求if nodeAffinity.RequiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution != nil {terms := nodeAffinity.RequiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution.NodeSelectorTermsif !v1helper.MatchNodeSelectorTerms(node, terms) {return framework.NewStatus(framework.UnschedulableAndUnresolvable, "node(s) didn't match node selector")}}// 检查软性要求（影响评分）// ...}return framework.NewStatus(framework.Success)
}

亲和性规则类型：

  1. requiredDuringScheduling：必须满足的硬性要求
  2. preferredDuringScheduling：优先满足的软性要求
  3. 节点选择器：简单的标签匹配

4.3.3 污点与容忍度

污点机制实现节点排斥和专用节点：

func (pl *TaintToleration) Filter(ctx context.Context, state *framework.CycleState, pod *v1.Pod, nodeInfo *framework.NodeInfo) *framework.Status {if len(nodeInfo.Node().Spec.Taints) == 0 {return framework.NewStatus(framework.Success)}// 检查容忍度匹配if !v1helper.TolerationsTolerateTaintsWithFilter(pod.Spec.Tolerations, nodeInfo.Node().Spec.Taints, func(t *v1.Taint) bool {return t.Effect == v1.TaintEffectNoSchedule || t.Effect == v1.TaintEffectNoExecute}) {return framework.NewStatus(framework.UnschedulableAndUnresolvable, "node(s) had taints that the pod didn't tolerate")}return framework.NewStatus(framework.Success)
}

污点效果类型：

  1. NoSchedule：禁止调度新 Pod（已存在 Pod 不受影响）
  2. PreferNoSchedule：尽量避免调度
  3. NoExecute：驱逐不满足容忍的已存在 Pod

4.4 评分阶段深度分析

评分阶段为候选节点计算权重分数：

func (g *generic_scheduler) prioritizeNodes(ctx context.Context,state *framework.CycleState,pod *v1.Pod,nodes []*v1.Node,
) (framework.NodeScoreList, error) {// 并行执行所有评分插件results := make(framework.PluginToNodeScores)for _, pl := range g.framework.ListScorePlugins() {nodeScoreList, status := pl.Score(ctx, state, pod, nodes)if !status.IsSuccess() {return nil, status.AsError()}results[pl.Name()] = nodeScoreList}// 执行分数标准化扩展if status := g.framework.RunScoreExtensionPlugins(ctx, state, pod, results); !status.IsSuccess() {return nil, status.AsError()}// 合并分数result := make(framework.NodeScoreList, len(nodes))for i := range nodes {result[i] = framework.NodeScore{Name: nodes[i].Name, Score: 0}for _, pl := range g.framework.ListScorePlugins() {result[i].Score += results[pl.Name()][i].Score * int64(pl.Weight())}}return result, nil
}

评分阶段优化策略：

  1. 分数标准化：将不同插件的分数映射到统一范围（0-100）
  2. 权重分配：不同插件有不同权重影响最终决策
  3. 并行计算：独立插件可并行执行
  4. 结果缓存：可复用中间计算结果

4.5 关键评分插件实现

4.5.1 资源均衡分配

资源均衡插件优化集群资源利用率：

func (r *BalancedAllocation) Score(ctx context.Context, state *framework.CycleState, pod *v1.Pod, nodeName string) (int64, *framework.Status) {nodeInfo, err := r.handle.SnapshotSharedLister().NodeInfos().Get(nodeName)allocatable := nodeInfo.Allocatablerequested := nodeInfo.RequestedpodRequest := computePodResourceRequest(pod)// 计算资源占比cpuFraction := fractionOfResource(requested.MilliCPU+podRequest.MilliCPU, allocatable.MilliCPU)memoryFraction := fractionOfResource(requested.Memory+podRequest.Memory, allocatable.Memory)// 计算资源分配方差variance := math.Pow(cpuFraction-memoryFraction, 2)for rName := range allocatable.ScalarResources {rFraction := fractionOfResource(requested.ScalarResources[rName]+podRequest.ScalarResources[rName], allocatable.ScalarResources[rName])variance += math.Pow(cpuFraction-rFraction, 2)}// 方差越小得分越高score := int64((1 - variance) * float64(framework.MaxNodeScore))return score, nil
}func fractionOfResource(requested, capacity int64) float64 {if capacity == 0 {return 0}return float64(requested) / float64(capacity)
}

资源均衡的目标：

  1. 避免热点：防止某些节点过载
  2. 资源平衡：保持 CPU、内存等资源使用比例均衡
  3. 预留空间：为新 Pod 和突发流量预留资源

4.5.2 镜像本地性

镜像本地性优化 Pod 启动速度：

func (pl *ImageLocality) Score(ctx context.Context, state *framework.CycleState, pod *v1.Pod, nodeName string) (int64, *framework.Status) {nodeInfo, err := pl.handle.SnapshotSharedLister().NodeInfos().Get(nodeName)totalSize := int64(0)for _, container := range pod.Spec.Containers {if imageState, found := pl.imageStates[container.Image]; found {if _, exists := imageState.nodes[nodeName]; exists {totalSize += imageState.size}}}// 根据镜像大小计算分数score := int64(0)switch {case totalSize >= pl.maxImageSize:score = framework.MaxNodeScorecase totalSize > 0:score = int64(framework.MaxNodeScore * (float64(totalSize) / float64(pl.maxImageSize)))}return score, nil
}

镜像缓存管理：

  1. 节点镜像状态：跟踪各节点已缓存的镜像
  2. 镜像热度统计：优先保留常用镜像
  3. 垃圾回收：定期清理未使用镜像
  4. 预取机制：预测性加载可能需要的镜像

五、绑定机制与并发控制

5.1 绑定过程详解

绑定是将调度决策持久化的关键步骤：

func (sched *Scheduler) bind(ctx context.Context, assumed *v1.Pod, targetNode string) error {binding := &v1.Binding{ObjectMeta: metav1.ObjectMeta{Name: assumed.Name, UID: assumed.UID},Target: v1.ObjectReference{Kind: "Node", Name: targetNode},}// 执行预绑定插件if status := sched.Framework.RunPreBindPlugins(ctx, state, assumed, targetNode); !status.IsSuccess() {return status.AsError()}// 执行绑定操作err := sched.Client.CoreV1().Pods(assumed.Namespace).Bind(ctx, binding, metav1.CreateOptions{})if err != nil {// 处理绑定失败sched.SchedulerCache.ForgetPod(assumed)return err}// 执行绑定后插件sched.Framework.RunPostBindPlugins(ctx, state, assumed, targetNode)return nil
}

绑定阶段注意事项：

  1. 原子性：绑定操作需保证原子性
  2. 状态同步：绑定后更新调度器缓存
  3. 错误处理：处理网络故障和冲突
  4. 最终一致性：依赖 API Server 的持久化

5.2 缓存一致性设计

调度缓存维护集群状态的本地视图：

type Cache interface {AssumePod(pod *v1.Pod) errorForgetPod(pod *v1.Pod) errorAddPod(pod *v1.Pod) errorUpdatePod(oldPod, newPod *v1.Pod) errorRemovePod(pod *v1.Pod) errorGetPod(pod *v1.Pod) *v1.PodIsAssumedPod(pod *v1.Pod) bool// ...
}

缓存一致性保证机制：

  1. 假设机制：调度过程中临时假设 Pod 已绑定
  2. 事件监听：监听 API Server 事件更新缓存
  3. 定期同步：定时全量同步集群状态
  4. 版本控制：使用资源版本号检测冲突

六、高级调度特性源码

6.1 Pod 间亲和性/反亲和性

Pod 间亲和性实现复杂拓扑约束：

func (pl *InterPodAffinity) Filter(ctx context.Context, state *framework.CycleState, pod *v1.Pod, nodeInfo *framework.NodeInfo) *framework.Status {node := nodeInfo.Node()// 检查反亲和性if !satisfyPodAntiAffinity(pod, nodeInfo, pl) {return framework.NewStatus(framework.Unschedulable, "node(s) didn't satisfy pod anti-affinity")}// 检查亲和性if !satisfyPodAffinity(pod, nodeInfo, pl) {return framework.NewStatus(framework.Unschedulable, "node(s) didn't satisfy pod affinity")}return framework.NewStatus(framework.Success)
}

应用场景：

  1. 高可用部署：将同一服务的 Pod 分散到不同节点
  2. 共置部署：将紧密协作的服务部署在同一节点
  3. 专有节点：确保某些 Pod 独占节点资源

6.2 拓扑分布约束

拓扑分布实现精细化的故障域控制：

func (pl *PodTopologySpread) Score(ctx context.Context, state *framework.CycleState, pod *v1.Pod, nodeName string) (int64, *framework.Status) {nodeInfo, err := pl.handle.SnapshotSharedLister().NodeInfos().Get(nodeName)// 获取拓扑域键值topologyKey := pl.defaultConstraints[0].TopologyKeytopologyValue := nodeInfo.Node().Labels[topologyKey]// 计算拓扑域中的 Pod 数量podCount := pl.topologyPairToPodCounts[topologyPair{key: topologyKey, value: topologyValue}]// 计算最小 Pod 数量minCount := math.MaxInt32for _, count := range pl.topologyPairToPodCounts {if count < minCount {minCount = count}}// 计算偏离度skew := podCount - minCountif skew < 0 {skew = 0}// 计算分数（偏离度越小分数越高）score := framework.MaxNodeScore - int64(skew)*framework.MaxNodeScore/int64(pl.defaultConstraints[0].MaxSkew)return score, nil
}

拓扑分布策略：

  1. 硬性约束：必须满足的分布要求
  2. 软性偏好：尽量满足的分布目标
  3. 多拓扑域：支持跨多个拓扑层级（区域 > 机架 > 节点）
  4. 权重分配：不同拓扑域可设置不同权重

七、性能优化机制

7.1 调度器性能分析

大规模集群调度性能优化策略：

  1. 节点信息快照：

    type nodeInfoSnapshot struct {nodeInfoMap map[string]*framework.NodeInfogeneration  int64mu          sync.RWMutex
}
    • 调度周期开始时创建快照
    • 避免调度过程中状态变化导致的决策不一致

  2. 并行处理优化：

    parallelize.Until(ctx, len(nodes), checkNode, parallelize.ChunkSize)
    • 动态调整并行度
    • 工作窃取算法平衡负载
    • 批量处理减少锁竞争

  3. 缓存机制：

    • 节点信息缓存
    • Pod 状态缓存
    • 镜像状态缓存

  4. 增量处理：

    • 只处理变化的 Pod 和节点
    • 事件驱动更新

7.2 扩展器支持

对于需要外部决策的复杂场景：

func (g *genericScheduler) runExtenders(ctx context.Context,pod *v1.Pod,feasibleNodes []*v1.Node,
) ([]*v1.Node, error) {for _, extender := range g.extenders {if !extender.IsInterested(pod) {continue}feasibleNodes, err = extender.Filter(pod, feasibleNodes)if err != nil {return nil, err}}return feasibleNodes, nil
}

扩展器适用场景：

  1. 自定义资源调度：特殊硬件资源管理
  2. 跨集群调度：联邦集群场景
  3. 策略引擎集成：复杂业务规则
  4. 资源预留系统：与外部资源管理系统对接

八、调度器配置与扩展

8.1 调度器配置详解

通过 KubeSchedulerConfiguration 配置调度策略：

apiVersion: kubescheduler.config.k8s.io/v1beta3
kind: KubeSchedulerConfiguration
profiles:- schedulerName: default-schedulerplugins:preFilter:enabled:- name: NodeResourcesFit- name: NodeAffinityfilter:enabled:- name: NodeResourcesFit- name: NodeAffinity- name: VolumeBindingpostFilter:enabled:- name: DefaultPreemptionscore:enabled:- name: NodeResourcesBalancedAllocationweight: 1- name: ImageLocalityweight: 1- name: InterPodAffinityweight: 2pluginConfig:- name: InterPodAffinityargs:hardPodAffinityWeight: 5- name: NodeResourcesFitargs:scoringStrategy:type: MostAllocated

配置关键项：

  1. 插件启用/禁用：控制各扩展点使用的插件
  2. 插件权重：调整评分插件的相对重要性
  3. 插件参数：定制插件行为
  4. 多调度器配置：支持运行多个调度器实例

8.2 自定义插件开发

开发自定义调度插件的步骤：

  1. 实现插件接口：

    type Plugin interface {Name() string
}type FilterPlugin interface {PluginFilter(ctx context.Context, state *CycleState, pod *v1.Pod, nodeInfo *NodeInfo) *Status
}type ScorePlugin interface {PluginScore(ctx context.Context, state *CycleState, pod *v1.Pod, nodeName string) (int64, *Status)
}

  2. 注册插件：

    func NewCustomPlugin(_ runtime.Object, handle framework.Handle) (framework.Plugin, error) {return &CustomPlugin{handle: handle}, nil
}

  3. 打包部署：

    • 编译为独立二进制文件
    • 配置调度器使用自定义插件

九、调度器演进与最佳实践

9.1 调度器演进历程

  1. 初始版本：基于谓词和优先函数的简单调度
  2. 多调度器支持：允许集群运行多个调度器
  3. 调度框架引入：1.15 版本引入插件化架构
  4. 调度器配置 API：标准化配置方式
  5. 调度器性能优化：持续改进大规模集群表现

9.2 最佳实践

  1. 资源请求设置：

    resources:requests:memory: "64Mi"cpu: "250m"limits:memory: "128Mi"cpu: "500m"
    • 合理设置 requests 保证调度质量
    • 设置 limits 防止资源耗尽

  2. 亲和性配置：

    affinity:nodeAffinity:requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:nodeSelectorTerms:- matchExpressions:- key: topology.kubernetes.io/zoneoperator: Invalues:- us-west-2apodAntiAffinity:requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:- labelSelector:matchExpressions:- key: appoperator: Invalues:- storetopologyKey: "kubernetes.io/hostname"

  3. 拓扑分布约束：

    topologySpreadConstraints:
- maxSkew: 1topologyKey: topology.kubernetes.io/zonewhenUnsatisfiable: DoNotSchedulelabelSelector:matchLabels:app: my-app

  4. 优先级使用：

    priorityClassName: high-priority

十、总结

Kubernetes 调度器是一个高度复杂且精密的系统，其设计体现了以下核心原则：

  1. 可扩展性：通过插件架构支持无限扩展
  2. 高效性：并行处理和缓存优化保证性能
  3. 灵活性：支持多种调度策略和约束
  4. 可靠性：完善的错误处理和状态管理
  5. 公平性：优先级和抢占机制保证重要负载

理解调度器的内部机制对于以下场景至关重要：

  • 优化集群资源利用率
  • 排查调度性能问题
  • 设计高可用应用部署
  • 开发自定义调度策略
  • 集成复杂业务需求

随着 Kubernetes 的持续演进，调度器将继续引入更多创新功能，如：

  • 机器学习驱动的调度决策
  • 实时资源动态调整
  • 跨集群联邦调度
  • 与边缘计算场景的深度集成

通过深入理解调度器的原理和实现，我们可以更好地驾驭 Kubernetes 的强大能力，构建高效、可靠、灵活的云原生基础设施。

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Prophet模型深度解析：从设计理念到数学原理 Prophet是Meta（原Facebook）为商业场景时间序列预测开发的工具，核心设计目标是解决传统时序模型（如ARIMA、SARIMA）的痛点——对非平稳数据鲁棒性差、需手动处理趋势/季…
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详细介绍：Jenkins：持续集成和持续交付（CI/CD）工具

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详细介绍：范式革命：RDMA 如何让网络成为 “分布式内存总线”

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详细介绍：范式革命：RDMA 如何让网络成为 “分布式内存总线”2025-10-03 15:09 tlnshuju 阅读(0) 评论(0) 收藏 举报pre { white-space: pre !important; word-wrap: normal !important; overflow-x: auto !impor…
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专业做家具的网站有哪些鹤峰网站制作

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ArkTS语言入门 在学习ArkTS语言之前&#xff0c;我们首先需要一个能够编译并运行该语言的工具 DevEco Studio。 了解ArkTS ArkTS是OpenHarmony优选的主力应用开发语言。ArkTS围绕应用开发在TypeScript&#xff08;简称TS&#xff09;生态基础上做了进一步扩展&#xff0c;继…
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大型活动临时组网的技术解析：如何构建高效稳定的通信网络

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安徽省建设厅网站张天培16岁的做兼职在什么网站好

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一、下载、编译 redis是以源码方式发行的&#xff0c;先下载源码&#xff0c;然后在linux下编译 1.1 http://www.redis.io/download 先到这里下载Stable稳定版&#xff0c;目前最新版本是2.8.17 1.2 上传到linux&#xff0c;然后运行以下命令解压 tar xzf redis-2.8.17.tar.gz …
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长沙网站设计公司推荐wordpress相关网站

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在 webpack 中&#xff0c;专注于处理 webpack 在编译过程中的某个特定的任务的功能模块&#xff0c;可以称为插件。它和 loader 有以下区别&#xff1a; 1loader 是一个转换器&#xff0c;将 A 文件进行编译成 B 文件&#xff0c;比如&#xff1a;将 A.less 转换为 A.css&…
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查网站排名wordpress 站群

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在上一篇文章中&#xff0c;我们介绍了&#xff0c;对于安全技术开发者&#xff0c;如何快速的基于 Rosetta 等隐私 AI 框架所提供的一系列接口&#xff0c;将自己的安全协议集成落地到上层的 AI 应用中来。在这一篇文章中&#xff0c;我们将介绍为了保护用户的隐私数据&#x…
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抚顺网站开发招聘wordpress更改主题

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文章目录1. html 部分2. js部分3. 拦截器部分4. 认证授权部分5. 控制层部分6. 工具类实现流程: 1.从reqest域中获取现在登陆的新sessionId 2.根据登陆的用户名从reqest域中获取已经登陆的老sessionId 3.判断老sessionId是否存在和新旧sessionId是否是否一致 如果一直返回当前用…
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和水导学习的第二篇笔记

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操作系统 操作系统的作用 将外部指令传给CPU 操作系统有什么 计算机有什么组成： 应用程序：便利生活，具体干活，和操作系统，人交互 操作系统：接收外部指令，控制硬件，和人，硬件，应用程序交互 硬件：操作数据，和…
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微信公众号推文添加附件方法，1分钟学会！支持word,excel,pdf等适合招聘，公告，申请表等

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微信公众号图文文章时，总会遇到带有附件的文章，但微信公众号本身并不具备直接上传附件的功能，那编辑者们是如何快速在微信公众号中添加office、pdf和word等附件，以供用户快速预览或保存使用的呢？微信公众号图文文…
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社保在哪个网站做增员网站建设兼职挣多少钱

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01.dns解析过程02.用户访问网站流程03.局域网电脑上网流程04.网站架构图解转载于:https://blog.51cto.com/qinbin/1954149
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