好嘞，各位观众老爷们，大家好！我是你们的老朋友，程序界的“段子手”——K8s 小能。今天呢，咱们不聊高大上的架构，也不谈深奥的源码，就来聊聊 Kubernetes (简称 K8s) 里最基础，也是最重要的一环——Pod 的调度！
想象一下，K8s 集群就像一个庞大的蜂巢，里面住着成千上万只“蜜蜂” (Pod)。而我们的任务，就是要把这些“蜜蜂”分配到合适的“蜂巢格子” (Node) 里，让它们辛勤工作，酿出美味的“蜂蜜” (应用服务)。
那么问题来了，K8s 是怎么决定把哪个 Pod 分配到哪个 Node 上的呢？难道是随机抓阄，还是靠“猜猜猜”？当然不是！K8s 的调度器可是一位精明的“管家”，它会综合考虑各种因素，做出最合理的安排。
接下来，就让咱们一起深入了解 K8s 的调度原理，看看这位“管家”是如何工作的！
一、调度器：K8s 的“大脑”
首先，我们要认识一下这位“管家”——kube-scheduler。它是 K8s 控制平面 (Control Plane) 的核心组件之一，负责监听 API Server，当发现有新的 Pod 需要调度时，它就会开始“思考”：
- 这个 Pod 需要什么？ (资源需求、亲和性、反亲和性等等)
- 集群里有哪些 Node 可以满足它的需求？ (资源充足、标签匹配等等)
- 哪个 Node 是最佳选择？ (综合考虑资源利用率、节点健康状况等等)
kube-scheduler 的工作流程可以概括为以下几个步骤：
- 预选 (Filtering)： 筛选出所有满足 Pod 基本需求的 Node。这就像“海选”，先把不合格的选手淘汰掉。
- 优选 (Scoring)： 对通过预选的 Node 进行打分，根据各种策略 (例如资源利用率、亲和性等) 给出不同的权重。这就像“决赛”，评委们会根据选手的表现打分。
- 选择 (Binding)： 选择得分最高的 Node，并将 Pod 绑定到该 Node 上。这就像“颁奖”，最终选出冠军！
二、预选 (Filtering)：排除“不合适”的节点
预选，顾名思义，就是初步筛选。它会根据 Pod 的一些硬性条件，排除掉那些明显不符合要求的 Node。常见的预选条件包括：
- PodFitsResources： 检查 Node 的资源 (CPU、内存等) 是否足够满足 Pod 的需求。如果 Node 的资源不够，Pod 肯定无法运行，直接淘汰！
- PodFitsHostPorts： 检查 Node 上是否已经占用了 Pod 需要的 HostPort。如果端口冲突，Pod 也会运行失败。
- MatchNodeSelector： 检查 Node 的标签 (Labels) 是否与 Pod 的 nodeSelector 匹配。如果 Pod 指定了特定的 Node 标签，只有拥有这些标签的 Node 才能通过预选。
- NoExecuteTaints： 检查 Node 是否存在污点 (Taints)，以及 Pod 是否有相应的容忍 (Tolerations)。如果 Node 有污点，且 Pod 没有容忍，Pod 就无法调度到该 Node 上。
为了方便理解，咱们用一个表格来总结一下：
| 预选条件 | 描述 |
|---|---|
| PodFitsResources | 检查 Node 资源是否满足 Pod 需求 |
| PodFitsHostPorts | 检查 Node 上是否已占用 Pod 需要的 HostPort |
| MatchNodeSelector | 检查 Node 标签是否与 Pod 的 nodeSelector 匹配 |
| NoExecuteTaints | 检查 Node 是否存在污点，以及 Pod 是否有相应的容忍。没有容忍的 Pod 无法调度到有污点的 Node 上。 |
三、优选 (Scoring)：选出“最优秀”的节点
经过预选，我们得到了一批“候选人” (Node)。接下来，就要进行优选，对这些 Node 进行打分，选出“最优秀”的那一个。
优选的策略有很多，每种策略都有自己的权重。K8s 会根据这些策略，综合计算每个 Node 的得分，然后选择得分最高的 Node。
常见的优选策略包括：
- LeastRequestedPriority： 优先选择资源利用率较低的 Node。这可以避免资源过度集中在少数 Node 上，提高整体的资源利用率。
- BalancedResourceAllocation： 优先选择 CPU 和内存利用率相对均衡的 Node。这可以避免某些 Node 的 CPU 负载过高，而内存却闲置的情况。
- NodeAffinityPriority： 根据 Node 的亲和性 (NodeAffinity) 规则，优先选择与 Pod 亲和的 Node。这可以确保相关的 Pod 尽可能地调度到一起，提高性能。
- TaintTolerationPriority： 优先选择可以容忍 Node 污点的 Node。这可以确保 Pod 可以调度到那些带有污点的 Node 上，例如专门用于运行特定类型应用的 Node。
- SelectorSpreadPriority： 尽量将属于同一个 Service 或 ReplicationController 的 Pod 分散到不同的 Node 上。这可以提高应用的可用性，避免单点故障。
- InterPodAffinityPriority: 根据 Pod 间的亲和性(PodAffinity)规则，优先选择与当前Pod亲和的Pod所在的Node。
同样，咱们也用一个表格来总结一下：
| 优选策略 | 描述 |
|---|---|
| LeastRequestedPriority | 优先选择资源利用率较低的 Node |
| BalancedResourceAllocation | 优先选择 CPU 和内存利用率相对均衡的 Node |
| NodeAffinityPriority | 根据 Node 的亲和性 (NodeAffinity) 规则，优先选择与 Pod 亲和的 Node |
| TaintTolerationPriority | 优先选择可以容忍 Node 污点的 Node |
| SelectorSpreadPriority | 尽量将属于同一个 Service 或 ReplicationController 的 Pod 分散到不同的 Node 上 |
| InterPodAffinityPriority | 根据 Pod 间的亲和性(PodAffinity)规则，优先选择与当前Pod亲和的Pod所在的Node。 |
四、亲和性 (Affinity) 和反亲和性 (Anti-Affinity)：让 Pod “抱团” 或 “分散”
亲和性和反亲和性是 K8s 中非常重要的概念，它们可以用来控制 Pod 的调度行为，让 Pod 尽可能地调度到一起 (亲和性) 或分散开来 (反亲和性)。
- NodeAffinity： 定义 Pod 与 Node 之间的亲和性。例如，我们可以指定 Pod 只能调度到拥有特定标签的 Node 上。
- PodAffinity： 定义 Pod 与 Pod 之间的亲和性。例如，我们可以指定两个 Pod 必须调度到同一个 Node 上。
- PodAntiAffinity： 定义 Pod 与 Pod 之间的反亲和性。例如，我们可以指定两个 Pod 不能调度到同一个 Node 上。
亲和性和反亲和性可以用来实现很多高级的调度策略，例如：
- 提高性能： 将相关的 Pod 调度到一起，减少网络延迟。
- 提高可用性： 将 Pod 分散到不同的 Node 上，避免单点故障。
- 实现隔离： 将不同的应用部署到不同的 Node 上，避免互相干扰。
五、污点 (Taints) 和容忍 (Tolerations)：给 Node “贴标签”
污点和容忍是 K8s 中另一种重要的调度机制。它们可以用来给 Node “贴标签”，只有拥有相应容忍的 Pod 才能调度到这些 Node 上。
- Taint： 给 Node 添加一个污点，表示该 Node 不适合运行某些类型的 Pod。
- Toleration： Pod 声明自己可以容忍某些类型的污点。
污点和容忍可以用来实现一些特殊的调度需求，例如：
- 专用节点： 给一些 Node 添加污点，只有特定的 Pod 才能调度到这些 Node 上。
- 节点维护： 给需要维护的 Node 添加污点，阻止新的 Pod 调度到这些 Node 上。
六、自定义调度器 (Custom Scheduler)：打造专属的“管家”
K8s 默认的调度器已经足够强大，可以满足大部分的调度需求。但是，在某些特殊的场景下，我们可能需要自定义调度器，以实现更精细的调度控制。
自定义调度器可以完全控制 Pod 的调度过程，可以根据自己的需求，实现各种复杂的调度策略。
例如，我们可以自定义一个调度器，根据 Pod 的优先级、资源需求、业务特性等因素，进行更智能的调度。
七、总结：K8s 调度的“葵花宝典”
好了，各位观众老爷们，今天的 K8s 调度之旅就到这里了。咱们一起了解了 K8s 调度的基本原理，包括预选、优选、亲和性、反亲和性、污点、容忍等概念。
记住，K8s 的调度器就像一位精明的“管家”，它会综合考虑各种因素，做出最合理的安排，让你的应用在集群里跑得飞起！🚀
希望今天的讲解对你有所帮助。如果你还有什么疑问，欢迎在评论区留言，我会尽力解答。咱们下期再见！ 👋
最后，送给大家一句 K8s 界的至理名言：
“调度一时爽，一直调度一直爽！” 😎
希望大家在 K8s 的世界里玩得开心，学有所成！ 🍻