如何理解kubernetesscheduler架构设计

Kubernetes Scheduler是Kubernetes集群中的一个重要组件，负责将待调度的Pod分配给合适的Node上运行，Scheduler的主要任务是在集群中选择一个最佳的节点来部署新的Pod,以满足资源需求和性能要求，Scheduler的设计目标是实现高可用性、负载均衡和自动扩展。

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1、数据收集与过滤

Scheduler首先需要收集集群中所有Node的信息，包括节点的名称、状态、资源利用率等，根据用户定义的调度策略(如资源请求、亲和性和反亲和性规则),对Node进行过滤，选择出符合要求的节点。

2、插件机制

为了支持多种调度策略，Kubernetes Scheduler采用了插件机制，用户可以编写自定义的调度策略插件，并将其加载到Scheduler中，这些插件可以基于节点的标签、硬件信息或其他指标，为Scheduler提供额外的调度决策依据。

3、拓扑感知

Scheduler需要实时了解集群的拓扑结构，以便在调度过程中做出正确的决策，为此，Kubernetes Scheduler集成了etcd数据库，用于存储集群中所有Node和Pod的信息，当集群中的拓扑发生变化时，etcd会自动更新相关信息，供Scheduler使用。

4、并发处理与优化

由于Kubernetes集群可能包含数千个节点和数百万个Pod,因此Scheduler需要具备高性能和高并发处理能力，为了实现这一目标，Scheduler采用了以下技术：

使用C++编写核心代码，提高执行效率；

使用多线程或异步I/O处理并发任务；

采用缓存技术减少重复计算；

对热点数据进行分区存储，提高查询速度。