Kubernetes（简称K8S）是一个开源的容器编排引擎，可以帮助用户自动化部署、扩展和管理容器化应用程序。K8S的调度器（scheduler）负责将Pod调度到集群节点上运行，以便最大化集群资源利用率并提高应用程序的可靠性。然而，有时候用户可能需要实现自定义的调度策略，这时候就需要使用K8S的拓展调度器API。

下面我将向您介绍如何通过K8S拓展调度器API来实现自定义调度策略。首先，让我们来看一下整个事情的流程：

| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 编写自定义调度器代码 |
| 2 | 将自定义调度器部署为一个K8S服务 |
| 3 | 创建一个调度策略配置文件，并将其绑定到一个Pod |

首先，让我们来编写自定义调度器代码。以下是一个简单的Python示例代码，演示了一个自定义调度器的基本结构：

```python
import json

def custom_scheduler(pod_spec):
# 这里可以定义您的自定义调度逻辑，比如根据Pod的标签进行调度
labels = pod_spec['metadata']['labels']
if 'app' in labels and labels['app'] == 'my-app':
return 'my-node'
else:
return ''

if __name__ == '__main__':
while True:
pod_spec = json.loads(input())
node_name = custom_scheduler(pod_spec)
print(node_name)
```

接下来，您需要将自定义调度器部署为一个K8S服务。您可以使用K8S的Deployment资源来部署自定义调度器。以下是一个示例YAML配置文件：

```yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: custom-scheduler
spec:
replicas: 1
selector:
matchLabels:
app: custom-scheduler
template:
metadata:
labels:
app: custom-scheduler
spec:
containers:
- name: custom-scheduler
image: your/custom-scheduler:latest
```

将上述配置文件保存为`custom-scheduler.yaml`，然后运行以下命令来创建自定义调度器的Deployment：

```bash
kubectl apply -f custom-scheduler.yaml
```

最后，您需要创建一个调度策略配置文件，并将其绑定到一个Pod。以下是一个示例调度策略配置文件：

```yaml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: my-pod
spec:
schedulerName: custom-scheduler
containers:
- name: my-container
image: nginx:latest
```

将上述配置文件保存为`my-pod.yaml`，然后运行以下命令来创建绑定了自定义调度器的Pod：

```bash
kubectl apply -f my-pod.yaml
```

通过以上步骤，您就成功地实现了自定义调度器，并将其用于一个Pod的调度。通过编写自定义调度逻辑并将其部署为一个K8S服务，您可以根据自己的需求实现灵活的调度策略。希望这篇文章能帮助您深入了解K8S拓展调度器API的使用方法。如果您有任何问题，欢迎随时与我联系。