1.简述Kubernetes Scheduler使用哪两种算法将Pod绑定到worker节点？
2.K8S系列之一：K8S的码解架构原理Architecture
3.K8s组件全解析，你需要知道的码解一切秘密
4.从零开始入门 K8s | 调度器的调度流程和算法介绍

简述Kubernetes Scheduler使用哪两种算法将Pod绑定到worker节点？

       Kubernetes Scheduler根据如下两种调度算法将 Pod 绑定到最合适的工作节点：

       预选（Predicates）：输入是所有节点，输出是码解满足预选条件的节点。kube-scheduler根据预选策略过滤掉不满足策略的码解Nodes。如果某节点的码解资源不足或者不满足预选策略的条件则无法通过预选。如“Node的码解2048源码免费下载label必须与Pod的Selector一致”。

       优选（Priorities）：输入是码解预选阶段筛选出的节点，优选会根据优先策略为通过预选的码解Nodes进行打分排名，选择得分最高的码解Node。例如，码解资源越富裕、码解负载越小的码解Node可能具有越高的排名。我推荐你去看看时速云，码解他们是码解经典台源码一家全栈云原生技术服务提供商，提供云原生应用及数据平台产品，码解其中涵盖容器云PaaS、DevOps、微服务治理、服务网格、API网关等。大家可以去体验一下。 如果我的回答能够对您有帮助的话，求给大大的赞。

K8S系列之一：K8S的架构原理Architecture

       K8s 架构原理图

       控制节点(Master Node)包含交互器(API Server), 存储器(Etcd), 控制器(Controller Manager) 和调度器(Scheduler)。API Server 是核心组件，作为集群中各个组件间的通信中心。Etcd 分布式键值存储系统用于保存集群状态信息，女神吧 源码确保高可用性和复原能力。Controller Manager 监控和维护资源状态，自动执行操作。Scheduler 负责智能调度新创建的 Pod 到合适的节点上，实现负载均衡和资源优化。

       工作节点(Work Node)上部署有 kubelet 和 kube-proxy。kubelet 是代理程序，与 Master 节点通信，调度和管理本地容器。kube-proxy 实现集群内 Service 的负载均衡和访问控制功能，处理流量转发和路由。

       K8s 运行原理图展示了控制节点和工作节点的交互流程。控制节点根据策略和资源状况进行全局决策，调试springboot源码调度器将 Pod 分配到工作节点上，kubelet 实施本地管理，而 kube-proxy 则在节点间建立网络连接，确保服务可用性。

K8s组件全解析，你需要知道的一切秘密

       Kubernetes集群的高效运作离不开其核心组件的协同工作。这些组件包括 kube-apiserver、etcd、kube-scheduler、kube-controller-manager、kubelet、kube-proxy、容器运行时（如Docker或Containerd）、草帽路飞源码CoreDNS/kube-dns、Node以及管理界面工具如Kubernetes Dashboard和网络插件。它们各自承担着关键任务，如配置管理、数据存储、节点调度、资源管理、网络代理等。

       首先是kube-apiserver，作为集群的控制中心，处理所有API请求，验证、授权并持久化存储数据。etcd作为分布式存储，存储着集群配置和状态，对集群稳定性至关重要。kube-scheduler负责在节点间智能分配Pod，实现负载均衡。kube-controller-manager管理各种控制器，确保集群状态与期望一致，比如副本集控制和节点管理。kubelet运行在每个节点上，管理容器和Pod，与控制平面保持同步。

       kube-proxy确保集群内部网络通信，而容器运行时则负责实际的容器操作。CoreDNS和kube-dns提供DNS解析服务，帮助服务发现。Node作为计算资源，运行kubelet等组件。Kubernetes Dashboard提供图形化管理界面，网络插件则为网络功能提供支持。

从零开始入门 K8s | 调度器的调度流程和算法介绍

       本文深入探讨了 Kubernetes (K8s) 的调度器调度流程和算法，K8s作为容器自动化运维平台的基石，其kube-scheduler在v1.版本中扮演了关键角色。调度流程主要包括三个主要组件：Policy（调度策略配置）、Informer（数据获取与预处理）和Scheduler Pipeline（调度流水线）。

       Policy允许用户配置过滤器、打分器和扩展点，以定制化调度策略。Informer通过K8s的List+Watch机制实时获取Pods、Nodes等信息，并作为调度器的缓存。调度流水线则包含Filter（选择符合Pod需求的节点）、Score（排序和打分）和Reserve（预占资源）三个阶段。

       调度流程详细分析了调度队列的结构和操作，如activeQ、backoffQ和unschedulableQ，以及调度器如何根据Pod状态和Cache变化调整调度策略。Filter阶段采用优化算法，如zone打散，以平衡调度效率和容灾需求。Score阶段依据配置的算分器进行排序，而Reserve阶段则预占节点资源。

       算法实现方面，有多种过滤器（如存储相关、Pod打散和亲和性管理）和打分器（如资源水位、Pod打散和亲和反亲和）来处理不同场景。例如，EvenPodsSpread用于均衡分布在特定拓扑结构上，而资源水位策略则考虑了节点的资源使用率和空闲率。

       调度器的配置方式多样，可以自定义扩展器来增强功能，如GPU共享。自定义Plugin允许开发人员编写扩展点，以实现更复杂的需求。总结来说，K8s的调度器是一个灵活且精细设计的组件，通过配置和扩展，可以适应各种复杂的容器部署策略。