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scheudler是kubernetes中的核心组件，卖力为用户声明的pod资源选择合适的node,同时保证集群资源的最大化操作，这里先介绍下资源调理系统设计里面的一些根本观点

根本任务资源调理

根本的任务资源调理凡是包孕三部分：

角色类型 成果
node   node卖力具体任务的执行,同时对包陈述请示本身拥有的资源  
resource manager   汇总当前集群中所有node供给的资源,供上层的scheduler的挪用获取,同时按照node陈述请示的任务信息来进行当前集群资源的更新  
scheduler   结合当前集群的资源和用户提交的任务信息,选择合适的node节点当前的资源，，分配节点任务，尽可能保证任务的运行  

通用的调理框架往往还会包罗一个上层的集群打点器，卖力针对集群中scheduler的打点和资源分配事情，同时卖力scheduler集群状态甚至resource manager的生存

资源调理设计的挑战 资源：集群资源操作的最大化与平均

传统的IDC集群资源操作：
在IDC环境中我们凡是但愿机器操作率能够平均,让机器连结在某个平均操作率，然后按照资源的需要预留足够的buffer, 来应对集群的资源操作岑岭，终究采购凡是都有周期，我们既不能让机器空着，也不能让他跑满(业务无法弹性)

云环境下的资源操作：
而云环境下我们可以按需分配，而且云厂商凡是都撑持秒级交付，那其实下面的这种资源操作率其实也可以

可以看到仅仅是环境的不一致，就可能会导致差此外调理功效，所有针对集群资源操作最大化这个方针，其实会有很多的差别

调理: 任务最少期待时间与优先级

在集群任务繁忙的时候，可能会导致集群资源部足以分配给当前集群中的所有任务，在让所有任务都能够尽快完成的同时，我们还要保证高优先级的任务优先被完成

调理: 任务本地性

本地性是指在大数据措置惩罚惩罚中常用的一种机制，其核心是尽可能将任务分配到包罗其任务执行资源的节点上，制止数据的复制

集群: 高可用性

在调理过程中可能由于硬件、系统或者软件导致任务的不成用，凡是会由需要一些高可用机制，来保证当前集群不会因为部分节点宕机而导致整个系统不成用

系统: 可扩展性

扩展机制主要是指的，系统如何如何应对业务需求的变革，供给的一种可扩展机制，在集群默认调理计谋不满足业务需求时，通过扩展接口，来进行系统的扩展满足业务需求

Pod调理场景的挑战

Pod调理场景其实可以看做一类特殊的任务，除了上面资源调理的挑战，还有一些针对pod调理这个具体的场景(有些是配合的,这里通过pod来描述会对照清晰)

亲和与反亲和

在kubernetes中的亲和性主要浮现pod和node两种资源，主要表此刻两个方面:
1.亲和性: 1)pod之间的亲和性 2)pod与node之间的亲和性
2.反亲和: 1)pod之间的反亲和性? 2)pod与node之间的反亲和
简单举例：
1.pod之间的反亲和: 为了保证高可用我们凡是会将同一业务的多个节点分手在欠亨的数据中心和机架
2.pod与node亲和性: 好比某些需要磁盘io操纵的pod，我们可以调理到具有ssd的机器上，提高IO性能

多租户与容量规划

多租户凡是是为了进行集群资源的断绝，在业务系统中，凡是会凭据业务线来进行资源的断绝，同时会给业务设定对应的容量，从而制止单个业务线资源的过度使用影响整个公司的所有业务

Zone与node选择

zone凡是是在业务容灾中常见的观点，通过将处事分手在多个数据中心，制止因为单个数据中心故障导致业务完全不成用

因为之前亲和性的问题，如安在多个zone中的所有node中选择出一个合适的节点，则是一个对照大的挑战

多样化资源的扩展