如何进行Kubernetes 调度和资源管理，很多新手对此不是很清楚，为了帮助大家解决这个难题，下面小编将为大家详细讲解，有这方面需求的人可以来学习下，希望你能有所收获。
首先来看第一部分 - Kubernetes 的调度过程。如下图所示，画了一个很简单的 Kubernetes 集群架构，它包括了一个 kube-ApiServer，一组 Web-hook Controllers，以及一个默认的调度器 kube-Scheduler，还有两台物理机节点 Node1 和 Node2，分别在上面部署了两个 kubelet。
我们来看一下，假如要向这个 Kubernetes 集群提交一个 pod，它的调度过程是什么样的一个流程？
假设我们已经写好了一个 yaml 文件，就是下图中的橙色圆圈 pod1，然后往 kube-ApiServer 里提交这个 yaml 文件。
此时 ApiServer 会先把这个待创建的请求路由给我们的 webhook Controllers 进行校验。
通过校验之后，ApiServer 会在集群里面生成一个 pod，此时生成的 pod，它的 nodeName 是空的，并且它的 phase 是 Pending 状态。在生成了这个 pod 之后，kube-Scheduler 以及 kubelet 都能 watch 到这个 pod 的生成事件，kube-Scheduler 发现这个 pod 的 nodeName 是空的之后，会认为这个 pod 是处于未调度状态。
接下来，它会把这个 pod 拿到自己里面进行调度，通过一系列的调度算法，包括一系列的过滤和打分的算法后，Schedule 会选出一台最合适的节点，并且把这一台节点的名称绑定在这个 pod 的 spec 上，完成一次调度的过程。
此时我们发现，pod 的 spec 上，nodeName 已经更新成了 Node1 这个 node，更新完 nodeName 之后，在 Node1 上的这台 kubelet 会 watch 到这个 pod 是属于自己节点上的一个 pod。
然后它会把这个 pod 拿到节点上进行操作，包括创建一些容器 storage 以及 network，最后等所有的资源都准备完成，kubelet 会把状态更新为 Running，这样一个完整的调度过程就结束了。
通过刚刚一个调度过程的演示，我们用一句话来概括一下调度过程：它其实就是在做一件事情，即把 pod 放到合适的 node 上。
这里有个关键字“合适”，什么是合适呢？下面给出几点合适定义的特点：
首先要满足 pod 的资源要求；
其次要满足 pod 的一些特殊关系的要求；
再次要满足 node 的一些限制条件的要求；
最后还要做到整个集群资源的合理利用。
做到以上的要求后，可以认为我们把 pod 放到了一个合适的节点上了。
接下来我会为大家介绍 Kubernetes 是怎么做到满足这些 pod 和 node 的要求的。
下面为大家介绍一下 Kubernetes 的基础调度能力，Kubernetes 的基础调度能力会以两部分来展开介绍：
第一部分是资源调度——介绍一下 Kubernetes 基本的一些 Resources 的配置方式，还有 Qos 的概念，以及 Resource Quota 的概念和使用方式；
第二部分是关系调度——在关系调度上，介绍两种关系场景：
pod 和 pod 之间的关系场景，包括怎么去亲和一个 pod，怎么去互斥一个 pod？
pod 和 node 之间的关系场景，包括怎么去亲和一个 node，以及有一些 node 怎么去限制 pod 调度上来。
上图是 pod spec 的一个 demo，我们的资源其实是填在 pod spec 中，具体在 containers 的 resources 里。
resources 包含两个部分：
第一部分是 requests；
第二部分是 limits。
这两部分里面的内容是一模一样的，但是它代表的含义有所不同：request 代表的是对这个 pod 基本保底的一些资源要求；limit 代表的是对这个 pod 可用能力上限的一种限制。request、limit 的实现是一个 map 结构，它里面可以填不同的资源的 key/value。
我们可以大概分成四大类的基础资源：
第一类是 CPU 资源；
第二类是 memory；
第三类是 ephemeral-storage，是一种临时存储；
第四类是通用的扩展资源，比如说像 GPU。
CPU 资源，比如说上面的例子填的是2，申请的是两个 CPU，也可以写成 2000m 这种十进制的转换方式，来表达有些时候可能对 CPU 可能是一个小数的需求，比如说像 0.2 个CPU，可以填 200m。而这种方式在 memory 和 storage 之上，它是一个二进制的表达方式，如上图右侧所示，申请的是 1GB 的 memory，同样也可以填成一个 1024mi 的表达方式，这样可以更清楚地表达我们对 memory 的需求。
在扩展资源上，Kubernetes 有一个要求，即扩展资源必须是整数的，所以我们没法申请到 0.5 的 GPU 这样的资源，只能申请 1 个 GPU 或者 2 个 GPU。
这里为大家介绍完了基础资源的申请方式。
接下来，我会详细给大家介绍一下 request 和 limit 到底有什么区别，以及如何通过 request/limit 来表示 QoS。
K8S 在 pod resources 里面提供了两种填写方式：第一种是 request，第二种是 limit。
它其实是为用户提供了对 Pod 一种弹性能力的定义。比如说我们可以对 request 填 2 个 CPU，对 limit 填 4 个 CPU，这样代表了我希望是有 2 个 CPU 的保底能力，但其实在闲置的时候，可以使用 4 个 GPU。
说到这个弹性能力，我们不得不提到一个概念：QoS 的概念。什么是 QoS呢？QoS 全称是 Quality of Service，它是 Kubernetes 用来表达一个 pod 在资源能力上的服务质量的标准，Kubernetes 提供了三类 QoS Class:
第一类是 Guaranteed，它是一类高 QoS Class，一般拿 Guaranteed 配置给一些需要资源保障能力的 pods；
第二类是 Burstable，它是中等的一个 QoS label，一般会为一些希望有弹性能力的 pod 来配置 Burstable；
第三类是 BestEffort，它是低QoS Class，通过名字我们也知道，它是一种尽力而为式的服务质量，K8S不承诺保障这类Pods服务质量。
K8s 其实有一个不太好的地方，就是用户没法直接指定自己的 pod 是属于哪一类 QoS，而是通过 request 和 limit 的组合来自动地映射上 QoS Class。
通过上图的例子，大家可以看到：假如我提交的是上面的一个 spec，在 spec 提交成功之后，Kubernetes 会自动给补上一个 status，里面是 qosClass: Guaranteed，用户自己提交的时候，是没法定义自己的 QoS 等级。所以将这种方式称之为隐性的 QoS class 用法。
接下来介绍一下，我们怎么通过 request 和 limit 的组合来确定我们想要的 QoS level。
Guaranteed Pod
首先我们如何创建出来一个 Guaranteed Pod？
Kubernetes 里面有一个要求：如果你要创建出一个 Guaranteed Pod，那么你的基础资源（包括 CPU 和 memory），必须它的 request==limit，其他的资源可以不相等。只有在这种条件下，它创建出来的 pod 才是一种 Guaranteed Pod，否则它会属于 Burstable，或者是 BestEffort Pod。
Burstable Pod
然后看一下，我们怎么创建出来一个 Burstable Pod，Burstable Pod 的范围比较宽泛，它只要满足 CPU/Memory 的 request 和 limit 不相等，它就是一种 Burstable Pod。
比如说上面的例子，可以不用填写 memory 的资源，只要填写 CPU 的资源，它就是一种 Burstable Pod。
BestEffort Pod
第三类 BestEffort Pod，它也是条件比较死的一种使用方式。它必须是所有资源的 request/limit 都不填，才是一种 BestEffort Pod。
所以这里可以看到，通过 request 和 limit 不同的用法，可以组合出不同的 Pod QoS。
接下来，为大家介绍一下：不同的 QoS 在调度和底层表现有什么样的不同？不同的 QoS，它其实在调度和底层表现上都有一些不一样。比如说调度表现，调度器只会使用 request 进行调度，也就是说不管你配了多大的 limit，它都不会进行调度使用。
在底层上，不同的 Qos 表现更不相同。比如说 CPU，它是按 request 来划分权重的，不同的 QoS，它的 request 是完全不一样的，比如说像 Burstable 和 BestEffort，它可能 request 可以填很小的数字或者不填，这样的话，它的时间片权重其实是非常低的。像 BestEffort，它的权重可能只有 2，而 Burstable 或 Guaranteed，它的权重可以多到几千。
另外，当我们开启了 kubelet 的一个特性，叫 cpu-manager-policy=static 的时候，我们 Guaranteed Qos，如果它的 request 是一个整数的话，比如说配了 2，它会对 Guaranteed Pod 进行绑核。具体的像下面这个例子，它分配 CPU0 和 CPU1 给 Guaranteed Pod。
非整数的 Guaranteed/Burstable/BestEffort，它们的 CPU 会放在一块，组成一个 CPU share pool，比如说像上面这个例子，这台节点假如说有 8 个核，已经分配了 2 个核给整数的 Guaranteed 绑核，那么剩下的 6 个核 CPU2~CPU7，它会被非整数的 Guaranteed/Burstable/BestEffort 共享，然后它们会根据不同的权重划分时间片来使用 6 个核的 CPU。
另外在 memory 上也会按照不同的 QoS 进行划分 OOMScore。比如说 Guaranteed Pod，会固定配置默认的 -998 的 OOMScore；而 Burstable Pod 会根据 Pod 内存设计的大小和节点内存的比例来分配 2-999 的 OOMScore；BestEffort Pod 会固定分配 1000 的 OOMScore，OOMScore 得分越高的话，在物理机出现 OOM 的时候会优先被 kill 掉。
另外在节点上的 eviction 动作上，不同的 QoS 行为也是不一样的，比如说发生 eviction 的时候，会优先考虑驱逐 BestEffort 的 pod。所以不同的 QoS 在底层的表现是截然不同的。这反过来也要求我们在生产过程中，根据不同业务的要求和属性来配置资源的 Limits 和 Requests，做到合理的规划 QoS Class。
在生产中我们还会遇到一个场景：假如集群是由多个人同时提交的，或者是多个业务同时在使用，我们肯定要限制某个业务或某个人提交的总量，防止整个集群的资源都会被一个业务使用掉，导致另一个业务没有资源使用。
Kubernetes 给我们提供了一个能力叫 ResourceQuota。它可以做到限制 namespace 资源用量。
具体的做法如上图右侧的 yaml 所示，可以看到它的 spec 包括了一个 hard 和 scopeSelector。hard 内容其实和 Resource 很像，这里可以填一些基础的资源。但是它比 Resource list 更丰富一点，还可以填写一些 Pod，这样可以限制 Pod 数量。另外，scopeSelector 还为这个 ResourceQuota 提供了更丰富的索引能力。
比如上面的例子中，索引出非 BestEffort 的 pod，限制的 cpu 是 1000 个，memory 是 200G，Pod 是 10 个。
ScopeName 除了提供 NotBestEffort，它还提供了更丰富的索引范围，包括 Terminating/Not Terminating，BestEffort/NotBestEffort，PriorityClass。
当我们创建了这样的 ResourceQuota 作用于集群，如果用户真的用超了资源，表现的行为是：它在提交 Pod spec 时，会收到一个 forbidden 的 403 错误，提示 exceeded quota。这样用户就无法再提交对应用超的资源了。
而如果再提交一个没有包含在这个 ResourceQuota 里的资源，还是能成功的。
这就是 Kubernetes 里 ResourceQuota 的基本用法。 我们可以用 ResourceQuota 方法来做到限制每一个 namespace 的资源用量，从而保证其他用户的资源使用。
上面介绍完了基础资源的使用方式，也就是我们做到了如何满足 Pod 资源要求。下面做一个小结：
Pod 要配置合理的资源要求
CPU/Memory/EphemeralStorage/GPU
通过 Request 和 Limit 来为不同业务特点的 Pod 选择不同的 QoS
Guaranteed：敏感型，需要业务保障
Burstable：次敏感型，需要弹性业务
BestEffort：可容忍性业务
为每个 NS 配置 ResourceQuota 来防止过量使用，保障其他人的资源可用
接下来给大家介绍一下 Pod 的关系调度，首先是 Pod 和 Pod 的关系调度。我们在平时使用中可能会遇到一些场景：比如说一个 Pod 必须要和另外一个 Pod 放在一起，或者不能和另外一个 Pod 放在一起。
在这种要求下， Kubernetes 提供了两类能力：
第一类能力称之为 Pod 亲和调度：PodAffinity；
第二类就是 Pod 反亲和调度：PodAntAffinity。
首先我们来看 Pod 亲和调度，假如我想把一个 Pod 和另一个 Pod 放在一起，这时我们可以看上图中的实例写法，填写上 podAffinity，然后填上 required 要求。
在这个例子中，必须要调度到带了 key: k1 的 Pod 所在的节点，并且打散粒度是按照节点粒度去打散索引的。这种情况下，假如能找到带 key: k1 的 Pod 所在节点，就会调度成功。假如这个集群不存在这样的 Pod 节点，或者是资源不够的时候，那就会调度失败。这是一个严格的亲和调度，我们叫做强制亲和调度。
有些时候我们并不需要这么严格的调度策略。这时候可以把 required 改成 preferred，变成一个优先亲和调度。也就是优先可以调度带 key: k2 的 Pod 所在节点。并且这个 preferred 里面可以是一个 list 选择，可以填上多个条件，比如权重等于 100 的是 key: k2，权重等于 10 的是 key: k1。那调度器在调度的时候会优先把这个 Pod 分配到权重分更高的调度条件节点上去。
上面介绍了亲和调度，反亲和调度与亲和调度比较相似，功能上是取反的，但语法上基本上是一样的。仅是 podAffinity 换成了 podAntiAffinity，也是包括 required 强制反亲和，以及一个 preferred 优先反亲和。
这里举了两个例子：一个是禁止调度到带了 key: k1 标签的 Pod 所在节点；另一个是优先反亲和调度到带了 key: k2 标签的 Pod 所在节点。
Kubernetes 除了 In 这个 Operator 语法之外，还提供了更多丰富的语法组合来给大家使用。比如说 In/NotIn/Exists/DoesNotExist 这些组合方式。上图的例子用的是 In，比如说第一个强制反亲和例子里面，相当于我们必须要禁止调度到带了 key: k1 标签的 Pod 所在节点。
同样的功能也可以使用 Exists，Exists 范围可能会比 In 范围更大，当 Operator 填了 Exists，就不需要再填写 values。它做到的效果就是禁止调度到带了 key: k1 标签的 Pod 所在节点，不管 values 是什么值，只要带了 k1 这个 key 标签的 Pod 所在节点，都不能调度过去。
以上就是 Pod 与 Pod 之间的关系调度。
Pod 与 Node 的关系调度又称之为 Node 亲和调度，主要给大家介绍两类使用方法。
第一类是 NodeSelector，这是一类相对比较简单的用法。比如说有个场景：必须要调度 Pod 到带了 k1: v1 标签的 Node 上，这时可以在 Pod 的 spec 中填写一个 nodeSelector 要求。nodeSelector 本质是一个 map 结构，里面可以直接写上对 node 标签的要求，比如 k1: v1。这样我的 Pod 就会强制调度到带了 k1: v1 标签的 Node 上。
NodeSelector 是一个非常简单的用法，但这个用法有个问题：它只能强制亲和调度，假如我想优先调度，就没法用 nodeSelector 来做。于是 Kubernetes 社区又新加了一个用法，叫做 NodeAffinity。
它和 PodAffinity 有点类似，也提供了两类调度的策略：
第一类是 required，必须调度到某一类 Node 上；
第二类是 preferred，就是优先调度到某一类 Node 上。
它的基本语法和上文中的 PodAffinity 以及 PodAntiAffinity 也是类似的。在 Operator 上，NodeAffinity 提供了比 PodAffinity 更丰富的 Operator 内容。增加了 Gt 和 Lt，数值比较的用法。当使用 Gt 的时候，values 只能填写数字。
还有第三类调度，可以通过给 Node 打一些标记，来限制 Pod 调度到某些 Node 上。Kubernetes 把这些标记称之为 Taints，它的字面意思是污染。
那我们如何限制 Pod 调度到某些 Node 上呢？比如说现在有个 node 叫 demo-node，这个节点有问题，我想限制一些 Pod 调度上来。这时可以给这个节点打一个 taints，taints 内容包括 key、value、effect：
key 就是配置的键值
value 就是内容
effect 是标记了这个 taints 行为是什么
目前 Kubernetes 里面有三个 taints 行为：
NoSchedule 禁止新的 Pod 调度上来；
PreferNoSchedul 尽量不调度到这台；
NoExecute 会 evict 没有对应 toleration 的 Pods，并且也不会调度新的上来。这个策略是非常严格的，大家在使用的时候要小心一点。
如上图绿色部分，给这个 demo-node 打了 k1=v1，并且 effect 等于 NoSchedule 之后。它的效果是：新建的 Pod 没有专门容忍这个 taint，那就没法调度到这个节点上去了。
假如有些 Pod 是可以调度到这个节点上的，应该怎么来做呢？这时可以在 Pod 上打一个 Pod Tolerations。从上图中蓝色部分可以看到：在 Pod 的 spec 中填写一个 Tolerations，它里面也包含了 key、value、effect，这三个值和 taint 的值是完全对应的，taint 里面的 key，value，effect 是什么内容，Tolerations 里面也要填写相同的内容。
Tolerations 还多了一个选项 Operator，Operator 有两个 value：Exists/Equal。Equal 的概念是必须要填写 value，而 Exists 就跟上文说的 NodeAffinity 一样，不需要填写 value，只要 key 值对上了，就认为它跟 taints 是匹配的。
上图中的例子，给 Pod 打了一个 Tolerations，只有打了这个 Tolerations 的 Pod，才能调度到绿色部分打了 taints 的 Node 上去。这样的好处是 Node 可以有选择性的调度一些 Pod 上来，而不是所有的 Pod 都可以调度上来，这样就做到了限制某些 Pod 调度到某些 Node 的效果。
我们已经介绍完了 Pod/Node 的特殊关系和条件调度，来做一下小结。
首先假如有需求是处理 Pod 与 Pod 的时候，比如 Pod 和另一个 Pod 有亲和的关系或者是互斥的关系，可以给它们配置下面的参数：
PodAffinity
PodAntiAffinity
假如存在 Pod 和 Node 有亲和关系，可以配置下面的参数：
NodeSelector
NodeAffinity
假如有些 Node 是限制某些 Pod 调度的，比如说一些故障的 Node，或者说是一些特殊业务的 Node，可以配置下面的参数：
Node -- Taints
Pod -- Tolerations
介绍完了基础调度能力之后，下面来了解一下高级调度能力。
优先级调度和抢占，主要概念有：
Priority
Preemption
首先来看一下调度过程提到的四个特点，我们如何做到集群的合理利用？当集群资源足够的话，只需要通过基础调度能力就能组合出合理的使用方式。但是假如资源不够，我们怎么做到集群的合理利用呢？通常的策略有两类：
先到先得策略 (FIFO) -简单、相对公平，上手快
优先级策略 (Priority) - 比较符合日常公司业务特点
在实际生产中，如果使用先到先得策略，反而是一种不公平的策略，因为公司业务里面肯定是有高优先级的业务和低优先级的业务，所以优先级策略会比先到先得策略更能够符合日常公司业务特点。
接下来介绍一下优先级策略下的优先级调度是什么样的一个概念。比如说有一个 Node 已经被一个 Pod 占用了，这个 Node 只有 2 个 CPU。另一个高优先级 Pod 来的时候，低优先级的 Pod 应该把这两个 CPU 让给高优先级的 Pod 去使用。低优先级的 Pod 需要回到等待队列，或者是业务重新提交。这样的流程就是优先级抢占调度的一个流程。
在 Kubernetes 里，PodPriority 和 Preemption，就是优先级和抢占的特点，在 v1.14 版本中变成了 stable。并且 PodPriority 和 Preemption 功能默认是开启的。
如何使用优先级调度呢？需要创建一个 priorityClass，然后再为每个 Pod 配置上不同的 priorityClassName，这样就完成了优先级以及优先级调度的配置。
首先来看一下如何创建一个 priorityClass。上图右侧定义了两个 demo：
一个是创建了名为 high 的 priorityClass，它是高优先级，得分为 10000；
另一个创建了名为 low 的 priorityClass，它的得分是 100。
同时在第三部分给 Pod1 配置上了 high，Pod2 上配置了 low priorityClassName，蓝色部分显示了 pod 的 spec 的配置位置，就是在 spec 里面填写一个 priorityClassName: high。这样 Pod 和 priorityClass 做完配置，就为集群开启了一个 priorityClass 调度。
当然 Kubernetes 里面还内置了默认的优先级。如 DefaultpriorityWhenNoDefaultClassExistis，如果集群中没有配置 DefaultpriorityWhenNoDefaultClassExistis，那所有的 Pod 关于此项数值都会被设置成 0。
用户可配置的最大优先级限制为：HighestUserDefinablePriority = 10000000000(10 亿)，会小于系统级别优先级：SystemCriticalPriority = 20000000000(20 亿)
其中内置了两个系统级别优先级：
system-cluster-critical
system-node-critical
这就是K8S优先级调度里内置的优先级配置。
下面介绍简单的优先级调度过程：
首先介绍只触发优先级调度但是没有触发抢占调度的流程。
假如有一个 Pod1 和 Pod2，Pod1 配置了高优先级，Pod2 配置了低优先级。同时提交 Pod1 和 Pod2 到调度队列里。
调度器处理队列的时候会挑选一个高优先级的 Pod1 进行调度，经过调度过程把 Pod1 绑定到 Node1 上。
其次再挑选一个低优先的 Pod2 进行同样的过程，绑定到 Node1 上。
这样就完成了一个简单的优先级调度的流程。
假如高优先级的 Pod 在调度的时候没有资源，那么会是一个怎么样的流程呢？
首先是跟上文同样的场景，但是提前在 Node1 上放置了 Pod0，占去了一部分资源。同样有 Pod1 和 Pod2 待调度，Pod1 的优先级大于 Pod2。
假如先把 Pod2 调度上去，它经过一系列的调度过程绑定到了 Node1 上。
紧接着再调度 Pod1，因为 Node1 上已经存在了两个 Pod，资源不足，所以会遇到调度失败。
在调度失败时 Pod1 会进入抢占流程，这时会进行整个集群的节点筛选，最后挑出要抢占的 Pod 是 Pod2，此时调度器会把 Pod2 从 Node1 上移除数据。
再把 Pod1 调度到 Node1 上。这样就完成了一次抢占调度的流程。
接下来介绍具体的抢占策略和抢占流程
上图右侧是整个kube-scheduler优先级抢占的调度流程。首先一个 Pod 进入抢占的时候，会判断 Pod 是否拥有抢占的资格，有可能上次已经抢占过一次。如果符合抢占资格，它会先对所有的节点进行一次过滤，过滤出符合这次抢占要求的节点，如果不符合就过滤掉这批节点。
接着从过滤剩下的节点中，挑选出合适的节点进行抢占。这次抢占的过程会模拟一次调度，把上面优先级低的 Pod 先移除出去，再把待抢占的 Pod 尝试能否放置到此节点上。然后通过这个过程选出一批节点，进入下一个过程 ProcessPreemptionWithExtenders。这是一个扩展的钩子，用户可以在这里加一些自己抢占节点的策略，如果没有扩展钩子，这里面是不做任何动作的。
接下来的流程叫做 PickOneNodeForPreemption，就是从上面 selectNodeForPreemption list 里面挑选出最合适的一个节点，这是有一定的策略的。上图左侧简单介绍了一下策略：
优先选择打破 PDB 最少的节点；
其次选择待抢占 Pods 中最大优先级最小的节点；
再次选择待抢占 Pods 优先级加和最小的节点；
接下来选择待抢占 Pods 数目最小的节点；
最后选择拥有最晚启动 Pod 的节点；
通过这五步串行策略过滤之后，会选出一个最合适的节点。然后对这个节点上待抢占的 Pod 进行 delete，这样就完成了一次待抢占的过程。
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