scheduler是kubernetes的排程器，主要任務是把定義的pod分配到集群的節點上。排程要考慮以下幾點：
公平：保證每個節點都能被分配資源
資源高效利用：集群所有資源最大化被使用
排程效率：盡快地完成大批量的pod的排程工作
靈活：允許使用者根據自己的需求控制排程的邏輯
scheduler是作為單獨的程式執行的，啟動之後會一直連線api server，獲取podspec.nodename為空的pod，為每個pod都會建立乙個binding，表明該pod應該放到哪個節點上
排程分為兩個步驟：
predicate：預選，過濾掉不滿足條件的節點。
priority：優選，對符合條件的節點按照優先順序排序，從中選擇優先順序最高的節點
如果中間任何一步驟有錯誤，就直接返回錯誤
預選步驟：
podfitsresources：節點剩餘資源是否大於 pod請求資源
podfitshost：如果pod指定了nodename，檢查節點名稱是否與nodename匹配
podfitshostports：節點上已經使用的port是否和pod申請的port衝突
podselectormatches：過濾掉和pod指定的label不匹配的節點
nodiskconflict：已經mount的volume和pod指定的volume不能衝突，都是唯讀不衝突readonlymany
如果沒通過以上預選條件，pod會一直pending狀態，不斷重試排程，直到有節點滿足條件。
經過預選，如果有多個節點滿足條件，就會開始優選過程：按照優先順序大小進行排序
優先順序專案由一系列鍵值對組成，鍵--優先順序項的名稱，值---優先順序項的權重。優先順序常見演算法包括：
leastrequestpriority：通過cpu和memory的使用率來決定權重。使用率越低權重越高。傾向於選擇資源使用率更低的節點
balancedresourceallocation：節點上cpu和memory使用率越接近，權重越高。配合leastrequestpriority一起使用，不單獨使用
imagelocaltiypriority：節點要使用映象的總大小值越大，權重越高
根據優先順序專案和權重對節點進行計算排序，得出結果。
自定義排程器實質上是根據需要定義 優選 這個過程。
示例：
apiversion: v1
- k8s-node02
# kubectl get node --show-labels
2）鍵值運算子：
in：label的值在某個列表中
notin：label的值不在某個列表中
gt：label的值大於指定值
lt：label的值小於指定值
exists：指定label存在
doesnotexist：指定label不存在
示例：
apiversion: v1
kind: pod
metadata:
name: podaffinity1test
namespace: default
labels:
version: v1
spec:
containers:
- name: podaffinity-pod01
image: nginx:latest
imagepullpolicy: ifnotpresent
affinity:
podaffinity:
requiredduringschedulingignoredduringexecution:
- labelselector:
matchexpressions:
operator: in
values:
- nodeaffinitytest
topologykey: kubernetes.io/hostname
preferredduringschedulingignoredduringexecution:
- weight: 1
podaffinityterm:
labelselector:
matchexpressions:
- key: version
operator: in
values:
- v1
topologykey: kubernetes.io/hostname
汙點型別：
noschedule（不排程）
prefernoschedule（盡量不排程）
noexecute（不排程，並且驅離節點上已存在但不能容忍該汙點的pod）
容忍使用：
定義位置 pod.spec.tolerations
示例
apiversion: v1
effect: "noexecute"
operator選項為：equal、exists
equal要求容忍的 key、value、effect 與 汙點指定完全一致
exists： 預設都容忍
- operations："exists" 容忍所有汙點
- key: "key1"
operator: "exists"
容忍key1的所有值和所有 effect
不能容忍noexecute的情況下，tolerationseconds 指定被驅離前可以繼續執行的時間
和nodeaffinity 硬策略required功能重複，這裡簡單介紹
方式一：打noexecute型別的汙點驅離pod
方式二：
使用cordon命令將node1標記為不可排程
kubectl cordon ip-172-35-88-242
執行drain命令，將執行在node1上執行的pod平滑的趕到其他節點上
kubectl drain ip-172-35-88-242
使用uncordon命令解鎖node1，使其重新變得可排程
kubectl uncordon ip-172-35-88-242
3 集群容錯
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