1.调度过程简介

Scheduler的调度算法是可以自定义的，默认是default Scheduler

当用户请求向api-server创建pod的时候，检查权限等等都没有任何问题的情况下，接下来他会把请求交给Scheduler，由Scheduler从众多节点当中选择一个适用、匹配的节点，来作为接下来运行此Pod的节点，选择结果并不是直接反应在节点之上，而是会告诉api-server，并把结果记录在etcd中，这个结果会在一段时间内成为一个持久的状态，如果节点不发生故障，Pod不会因为资源紧缺而被omkill或者驱逐的话，这个Pod资源将一直在这个节点上运行，哪怕重启也在此节点，这也是存储在etcd中持久存储的目的。由api-server指挥着被选中节点的kubelet，或者说kubelet一直wach着api-server中与当前
节点相关联的事件变动，如果scheduler调度的结果已经被api-server输出出来，那么这个节点的kubelet一定可以wach到跟这个节点相关联的资源变动状态。因此，这个节点就要尝试着获取到api-server中定义这个Pod的配置清单也就是规范和模板，根据配置清单来创建这个Pod，而Pod是运行容器的，要根据镜像拉取策略，要根据仓库位置，获取到本地以后根据镜像创建容器，这些是kubelet完成的任务。Service并不是真实存在的，他只是对应节点上对应iptables和ipvs的规则，创建service对象的时候一样要提交给api-server，检查和认证要授权等机制，创建完成以后也要存储在etcd中，能够跟etcd打交道的只有api-server，kube-proxy会监控着跟servier相关联的变动，来创建相对应的iptables和ipvs规则无论是kubelet和kube-proxy都要连接至api-server获取某些资源定义，而api-server不是所有人都可以访问，要做认证授权、准入控制的检查，所以kubelet和kube-proxy可以说是api-server的客户端，中间在传输的时候也要做内部数据序列化，序列化方案是json。

2.预选策略（Predicate）

Predicate（预选）三种状态：当前占用、资源需求、资源限额
预选过程定义：从所有的节点当中，去排除那些完全不能符合对应pod的基本运行要求的节点
https://github.com/kubernetes/kubernetes/blob/master/pkg/scheduler/algorithm/predicates/predicates.go
预选策略：
CheckNodeCondition：  检查节点是否正常
GeneralPredicates
HostName：      检查Pod对象是否定义了pod.spec.hostname，
PodFitsHostPorts：pods.spec.containers.ports.hostPort 表示绑定在节点的x个端口上，如果节点端口被占用，那么就不满足
MatchNodeSelector：pods.spec.nodeSelector
PodFitsResources：检查Pod的资源需求是否能被节点所满足；
NoDiskConflict:检查Pod依赖的存储卷是否能满足需求；（例如有pod要挂载nfs，但是部分节点不满足nfs需求）默认不启用
PodToleratesNodeTaints：检查Pod上的spec.tolerations可容忍的污点是否完全包含节点上的污点；
PodToleratesNodeNoExecuteTaints： 是检查pod的容忍污点是否能接纳NoExecute的污点，举个例子就是说一开始pod容忍污点然后调度到某节点，然后即使节点修改污点，pod也不会离开，但是加NoExecute污点，pod如果无法容忍会被驱离
CheckNodeLabelPresence： 根据标签是否存在是否接受调度此节点（默认关闭）
CheckServiceAffinity：      将相同service的pod尽可能地放在一起（默认关闭）
MaxEBSVolumeCount
MaxGCEPDVolumeCount
MaxAzureDiskVolumeCount
CheckVolumeBinding：
NoVolumeZoneConflict：     给定的区域限之中检查存储卷冲突
CheckNodeMemoryPressur 检查内存节点是否存在压力（内存压力过大就不符合要求）
CheckNodePIDPressure    检查节点pid数量资源压力过大
CheckNodeDiskPressure    检查节点磁盘IO是否过高
MatchInterPodAffinity      检查节点是否满足POD是否满足亲和或者反亲和（需要自己定义）注意：预选是一票否决的方式，满足所有的才可以通过

3优选（Priority）

含义：计算基于一系列的算法函数，把每一个节点的数据输入进去计算优先级，计算完以后，在排序，取得分最高的，就是我们最佳匹配的节点
https://github.com/kubernetes/kubernetes/tree/master/pkg/scheduler/algorithm/priorities优先函数：
LeastRequested： 由节点的空闲资源与节点的总容量来比较一个比值 根据空闲比例来评估
（cpu((capacity-sum(requested))*10/capacity)+memory((capacity-sum(requested))*10/capacity))/2
BalancedResourceAllocation：CPU和内存资源被占用率相近的胜出
NodePreferAvoidPods:  优先级较高，根据节点是否由注解信息来判定
节点注解信息“scheduler.alpha.kubernetes.io/preferAvoidPods”
TaintToleration：将Pod对象的spec.tolerations列表项与节点的taints列表项进行匹配度检查，匹配条目越多，得分越低；
SeletorSpreading： 把同一个标签选择器的pod散开至多个节点
InterPodAffinity：  匹配项越多得分越高
NodeAffinity：    节点亲和型
MostRequested： 跟LeastRequested相反，空闲越小的分越高，尽可能把一个节点资源用完（默认关闭）
NodeLabel： 根据节点是否有标签（默认关闭）
ImageLocality：根据满足当前Pod对象需求的已有镜像的体积大小之和 （默认关闭）注意：所有开启的函数做评分，评分相加，最高者为胜，如果评分相同那么就随机选择

4.选定（Select）

将从优选步骤选出的节点绑定，如果由多个节点，那么就随机取一个即可

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二十、调度器、预选策略以及优选函数

1.调度过程简介

2.预选策略（Predicate）

3优选（Priority）

4.选定（Select）

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