一、scheduler介绍
scheduler主要任务按照一定规则把定义的pod分配到集群的node上。scheduler作为单独的程序运行，启动之后会一直监听API server，获取podSpec.NodeName为空的pod，对每个pod都会创建一个binding，表明该pod应该放到哪个node上。调度会考虑到很多问题：
效率：调度的性能要好，能够尽快地对大批量的pod完成调度工作；
公平：如何保证每个节点都能被分配资源；
资源高效利用：集群所有资源最大化被使用；
灵活：允许用户根据自己的需求控制调度的逻辑。
调度过程：
1）过滤掉不满足条件的node，这个过程称为predicate；如果在predicate过程中没有合适的节点，pod会一直在pending状态，不断重试调度，直到有节点满足条件。经过这个步骤，如果有多个节点满足条件，就继续priority过程。
2）对通过的node按照优先级排序，该过程称为priority；
3）最后从中选择优先级最高的node。
该过程任何一步骤错误，就直接返回错误。
predicate有一系列的算法可以使用：
podFitsResources：节点上剩余的资源是否大于pod请求的资源；如果不满足，直接pass掉该node。
podFitsHost：如果pod指定了nodeName，检查节点名称是否和NodeName匹配；如果不满足，直接pass掉该node。
podFitsHostPorts：节点上已经使用的port是否和pod申请的port冲突；如果不满足，直接pass掉该node。
podSelectorMatches：过滤掉和pod指定的label节点是否匹配；如果不匹配，直接pass掉该node。
NoDiskConflict：已经mount的volume和pod指定的volume是否冲突；如果冲突，直接pass掉该node，除非它们都是只读。
priority：优先级由一系列键值对组成，键是该优先级项的名称，值是它的权重（该项的重要性）。这些优先级选型包括：
LeastRequestedPriority：通过计算CPU和memory的使用率来决定权重，使用率越低权重越高。换句话说，这个优先级指标倾向于资源使用比例更低的节点。
BalanceResourceAllocation： 节点上CPU和memory使用率越接近，权重越高；该键与上面的键一起使用，不应单独使用。
ImageLocalityPriority：倾向于已经有要使用镜像的节点，镜像总大小值越大，权重越高。
通过算法对所有的优先级项目和权重进行计算，得出最终结果。
自定义调度器：
除了K8S自带的调度器default-scheduler，你可以编写自己的调度器。通过spec:schedulername参数指定调度器的名字，可以为pod选择某个调度器进行调度。
node亲和性
pod.spec.affinity.nodeAffinity
preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:软策略，pod优先调度到该node;若不满足则可进行其他调度；pod有多个软策略时，则会优先选择权重较高的node；
requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:硬策略，pod必须调度到该node；若不满足则不调度，会报错；
kubectl get node --show-labels #查询node的label；
kubernetes.io/hostname为键名，k8s-node02为键值。
键值运算关系：
In:label的值在某个列表中；
NotIn：label的值步在某个列表中；
Gt：label的值大于某个值；
Lt：label的值小于某个值；
Exists:某个label存在；
DosesNotExist：某个label不存在；
pod亲和性
pod.spec.affinity.podAffinity/podAntiAffinity
preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:软策略，；
requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:硬策略；
亲和性/反亲和性调度策略比较如下：
案例1：node亲和性---硬策略
cat >node_hard_policy.yaml<<eof
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: nod-affinity-required
labels:
app: nod-affinity-required
spec:
containers:
- name: nod-affinity-required
image: hub.atguigu.com/library/nginx:latest
affinity:
nodeAffinity:
requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
nodeSelectorTerms:
- matchExpressions:
- key: kubernetes.io/hostname
operator: NotIn
values:
- k8s-node02
eof
kubectl apply -f node_hard_policy.yaml
kubectl get pod -o wide
kubectl delete -f node_hard_policy.yaml
kubectl get pod -o wide
kubectl apply -f node_hard_policy.yaml
kubectl get pod -o wide
kubectl delete -f node_hard_policy.yaml
kubectl apply -f node_hard_policy.yaml
kubectl get pod -o wide
结果显示：硬策略要求必须每次不能调度到node2节点。当修改为IN时，会立即调度到node2；当修改为调度到不存在的node时，则会任务会pending。
案例2：node亲和性---软策略
cat >node_soft_policy.yaml<<eof
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: nod-affinity-preferred
labels:
app: nod-affinity-preferred
spec:
containers:
- name: nod-affinity-preferred
image: hub.atguigu.com/library/nginx:latest
affinity:
nodeAffinity:
preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
- weight: 1
preference:
matchExpressions:
- key: kubernetes.io/hostname
operator: In
values:
- k8s-node02
eof
kubectl apply -f node_soft_policy.yaml kubectl get pod -o wide kubectl delete -f node_soft_policy.yaml kubectl apply -f node_soft_policy.yaml kubectl get pod -o wide kubectl delete -f node_soft_policy.yaml kubectl apply -f node_soft_policy.yaml kubectl get pod -o wide
结果显示：软策略要求优先调度到node2节点。当修改为调度到不存在的node时，则会随机调度。