在Kubernetes（K8s）中，资源调度策略是确保集群资源高效利用和应用程序性能优化的关键。Kubernetes的调度器负责将Pod分配到集群中的合适节点上。调度策略包括预选（Predicate）和优选（Priority）两个阶段。以下是Kubernetes在CentOS上的主要资源调度策略：
调度策略
- 默认调度器（Default Scheduler）：Kubernetes的默认调度器负责将新的Pods调度到集群中的节点上。它通过预选（Predicates）和优选（Priorities）两个阶段来确定最佳的节点。
- 自定义调度器（Custom Scheduler）：用户可以根据特定需求编写自己的调度器，以实现不同的调度策略。
- 亲和性与反亲和性（Affinity and Anti-Affinity）：允许Pod根据节点的标签或其他Pods的位置来选择调度位置，从而优化资源利用和避免资源争用。
- 污点与容忍（Taints and Tolerations）：节点可以设置污点以防止某些Pods调度到该节点上，而Pods可以定义容忍以允许调度到有相应污点的节点上。
- 资源配额和限制（Resource Quotas and Limits）：用于管理计算资源在命名空间级别的使用，确保资源不会过度分配。
- 优先级和抢占（Priority and Preemption）：Pod可以设置优先级，用于在资源不足时决定哪个Pod可以被抢占，以保证高优先级Pod的资源需求。
- 多调度器（Multiple Schedulers）：在大型集群中，可以使用多个调度器来处理不同类型的工作负载，以实现更精细的资源管理。
调度策略的最佳实践
- 资源感知调度：Kubernetes能够根据资源消耗和可用性优化作业调度。
- 使用GPU资源：在Kubernetes集群中动态管理GPU资源，以提升计算能力。
- 自定义调度器：对于特定需求，可以实现自定义调度器来满足特殊的调度要求。
通过合理配置这些调度策略，可以显著提高Kubernetes集群的资源利用率和应用程序的性能。
