k8s自定义调度框架

K8S自定义调度框架是指在Kubernetes集群中，用户可以根据自己的需求自定义调度算法，以便更好地管理Pod的调度过程。在这篇文章中，我将向你介绍如何实现K8S自定义调度框架。

### 整体流程

首先让我们来看看实现K8S自定义调度框架的整体流程，如下表所示：

| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 步骤一 | 编写调度器插件（scheduler extender） |
| 步骤二 | 部署调度器插件到Kubernetes集群 |
| 步骤三 | 创建调度策略（scheduling policy） |
| 步骤四 | 使用调度策略进行Pod的调度 |

现在让我们逐步完成这些步骤。

### 步骤一：编写调度器插件

首先，我们需要编写一个调度器插件来实现自定义的调度逻辑。以下是一个简单的Python调度器插件示例：

```python
from kubernetes.client import V1Pod
from kubernetes.client.models import V1PodList

class MyScheduler:
def __init__(self):
pass

def schedule(self, pod: V1Pod, pod_list: V1PodList) -> str:
# 实现自定义的调度逻辑，返回调度的Node名称
return "node-1"
```

在这个示例中，我们创建了一个名为MyScheduler的调度器类，其中包含一个schedule方法，其中会实现我们的自定义调度逻辑。你可以根据自己的需求来定制这个方法。

### 步骤二：部署调度器插件到Kubernetes集群

接下来，我们需要将调度器插件部署到Kubernetes集群中的调度器。可以通过DaemonSet或Deployment来部署插件。以下是一个示例Deployment的yaml配置：

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

### 步骤三：创建调度策略

在这一步，我们可以创建调度策略，指定Pod的调度规则。我们可以使用Kubernetes的PriorityClass和Pod的Annotations来定义调度策略。

```yaml
apiVersion: scheduling.k8s.io/v1
kind: PriorityClass
metadata:
name: high-priority
value: 1000
```

### 步骤四：使用调度策略进行Pod的调度

最后，我们可以使用调度策略来调度Pod。在Pod的yaml配置中，我们可以指定PriorityClass和Annotations：

```yaml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: my-pod
annotations:
scheduler.alpha.kubernetes.io/name: my-scheduler
scheduler.alpha.kubernetes.io/critical-pod: ""
spec:
priorityClassName: high-priority
...
```

通过以上步骤，我们就可以实现K8S自定义调度框架了。希望这篇文章能帮助你了解如何实现自定义调度框架，并为你在Kubernetes集群中管理Pod提供了一些帮助。如果有任何问题或疑问，欢迎留言讨论。祝你早日成为一名优秀的K8S开发者！