k8s调度器缺点

K8S调度器缺点分析及解决方法

Kubernetes（K8S）是一个开源的容器编排系统，能够实现在大规模容器化应用中的自动部署、扩展和管理。K8S调度器是其中的一个重要组件，负责将Pod绑定到适合的Node上运行，以实现负载均衡和资源利用率的最大化。然而，K8S调度器也存在一些缺点，如调度算法不够智能和计算资源消耗较大。本文将介绍K8S调度器的缺点及解决方法，并以代码示例说明。

K8S调度器缺点及解决方法

| 步骤 | 方法 |
| --------------------- | -------------------------------------- |
| 调度算法不够智能 | 使用自定义调度器或调度器扩展程序 |
| 计算资源消耗较大 | 优化调度算法或使用缓存等技术降低资源消耗 |

1. 调度算法不够智能

调度算法不够智能是K8S调度器的一个常见缺点，可能导致Pod无法高效地被调度到最合适的Node上运行。为了解决这个问题，可以编写自定义调度器或调度器扩展程序，来实现更智能的调度算法。

示例代码：

```go
// 实现一个自定义调度器扩展程序
package main

import (
"fmt"
"k8s.io/kubernetes/pkg/scheduler/api"
"k8s.io/kubernetes/pkg/scheduler/framework"
)

type MySchedulerExtender struct {
}

func (s *MySchedulerExtender) Filter(_ *api.ExtenderArgs) *api.ExtenderFilterResult {
// 在这里实现自定义的调度过滤逻辑
return &api.ExtenderFilterResult{}
}

func (s *MySchedulerExtender) Prioritize(_ *api.ExtenderArgs) *api.HostPriorityList {
// 在这里实现自定义的调度优先级逻辑
return &api.HostPriorityList{}
}

func main() {
fmt.Println("Custom scheduler extender started...")
}
```

2. 计算资源消耗较大

另一个常见的K8S调度器缺点是计算资源消耗较大，特别是在大规模集群中。为了降低资源消耗，可以优化调度算法，减少调度过程中的计算成本，或者使用缓存等技术来优化性能。

示例代码：

```yaml
# 在K8S调度器配置文件中启用调度器缓存
apiVersion: kubescheduler.config.k8s.io/v1alpha1
kind: KubeSchedulerConfiguration
profiles:
- schedulerName: default-scheduler
plugins:
args:
config:
cache_defin
```

综上所述，K8S调度器虽然具有一些缺点，但通过合理的优化和扩展，可以解决这些问题，实现更智能高效的调度。希望通过本文的介绍和示例代码，可以帮助大家更好地理解K8S调度器的缺点及解决方法。