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調理算法概述
Kubernetes（K8s）的調理器（Scheduler）是集群中擔任將Pod分配到合適Node的關鍵組件。調理算法的目標是確保Pod的高效運轉，同時優化集群資本的利用。K8s供給了多種調理算法，以下將深刻剖析這些算法及其優化戰略。
1. 節點預選（Predicate）
節點預選階段是調理流程的第一步，其重要目標是挑選出滿意Pod運轉前提的Node。這一階段包含以下多少種預選規矩：
- 資本充分性：Node須要擁有充足的資本（如CPU、內存）來滿意Pod的資本懇求。
- 標籤婚配：Pod的標籤須要與Node的標籤婚配，以便Pod被調理到存在特定特徵的Node上。
- Taint/Toleration：假如Node被標記為Taint（污點），那麼Pod須要存在響應的Toleration（容忍）才幹被調理到該Node上。
2. 節點優先級排序（Priority）
在節點預選階段挑選出的候選Node中，節點優先級排序階段會對每個Node停止打分，分數越高表示該Node越合適運轉Pod。以下是一些罕見的優先級排序戰略：
- 資本可用性：Node上剩餘資本的多少會影響其優先級。
- Pod密度：Node上運轉的Pod數量會影響其優先級，以避免適度轆集的安排。
- 親跟性：Pod與Node之間的親跟性（如節點親跟性跟Pod親跟性）會影響Node的優先級。
3. 節點選定（Select）
節點選定階段從優先級排序成果中抉擇得分最高的Node來運轉Pod。這一階段平日不須要額定的戰略，因為優先級排序曾經為Node分配了響應的優先級。
4. 高等調理戰略
除了上述基本調理算法外，K8s還支撐以下高等調理戰略：
- 親跟性調理：將存在類似特徵的Pod調理到同一Node或同一組Node上，以優化資本利用跟機能。
- 反親跟性調理：將存在差別特徵的Pod調理履新其余Node或差其余組上，以避免資本爭用跟機能成績。
- 多級調理：根據差其余調理戰略跟優先級，將Pod分配履新其余Node級別上。
5. 資本優化戰略
為了實現高效的集群資本優化，以下是一些實用的戰略：
- 資本懇求跟限制：為Pod設置公道的資本懇求跟限制，以避免資本爭用跟適度利用。
- 資本配額：為命名空間設置資本配額，以限制資本利用，避免單個命名空間佔用過多資本。
- 資本預留：為特定Pod預留資本，以確保其運轉所需的資本掉掉落保證。
- 負載均衡：經由過程負載均衡戰略，將Pod均勻地分配履新其余Node上，以避免單個Node過載。
結論
Kubernetes的調理算法跟優化戰略對確保集群的高效運轉跟資本利用至關重要。經由過程深刻懂得這些算法跟戰略，管理員可能更好地管理集群資本，進步集群機能跟牢固性。