k8s部署-37-带你了解并自定义pod调度策略（上） _自定义

知识的领域是无限的,我们的学习也是无限期的。这篇文章主要讲述k8s部署-37-带你了解并自定义pod调度策略（上）相关的知识，希望能为你提供帮助。

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我们经常会生成一个或者多个pod，在这个过程中我们并没有人工干预这个pod调度在哪个节点上，那么k8s是根据什么来判断调度规则的呢？我们有没有办法参与这个调度过程，让这个pod根据我们的想法来调度在我们想调度到的服务器上呢？

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前言
本文是理论，下篇我们写实操。
架构回顾
先回顾下我们的k8s架构吧，如下图：

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【k8s部署-37-带你了解并自定义pod调度策略（上）】

那么我们的调度主要是Scheduler的服务，对吧。好，知道这个之后往下看。

调度策略
首先我们的存储是依靠的etcd数据库，还有和ETCD交互的Apiserser服务，以及调用Apiserver服务的Scheduler，如下图；

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其次，Scheduler里面配置了一个优先级队列，这个队列里面放置了什么内容呢，就是等待被调度的POD，至于为什么要优先级队列，是因为POD有些是比较重要的，或者是提前进入的队列。

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当我们有了优先级队列之后，是不是还需要一个服务往队列里面写内容啊，那么Scheduler又提供了一个Informer的服务，他呢，会通过Apiserver从ETCD数据库中监听有变化的数据，比如说发现了一个新增pod的数据。

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他拿到数据之后呢，会将其放入优先级队列里面，等待被调度。PS：题外话，Informer是如何知道该POD是否应该被调度呢？是因为已经被调度过的pod会新增一个nodename字段，没有该字段的自然就需要被调度了。

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放入优先级队列之后就应该考虑具体调用到哪个节点上了，要判断这个的前提，我们更应该知道我们的node节点上分别都还剩余哪些资源是吧。那么这个时候k8s引入了一个Cache，他是干什么的呢？

他是通过Apiserver来获取具体信息的，比如有多少个节点，每个节点一共多少资源，剩余了多少资源，有哪些镜像之类的服务，获取到之后存放到自己这里。

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所有准备工作做完之后，就开始正式的进行调度了，正式调度分为两步骤，第一个是预选策略，就是用来筛选出来满足我们pod运行条件的节点，比如node是否健康，CPU、MEM等资源是否满足需要，亦或者亲和性和污点的筛选。
第二个是优选策略，看下经过预选策略的node节点哪个分值更高，更适合进行调度该pod。
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