# 介绍K8S调度计算公式

Kubernetes（简称K8S）是一种用于自动部署、扩展和管理容器化应用程序的开源平台。在K8S中，调度（scheduling）是非常重要的一个功能，它负责将Pod调度到合适的节点上以满足资源需求、性能要求等。

在K8S中，调度过程是根据一定的计算公式进行的，这个公式会考虑节点资源的情况、Pod资源需求、调度策略等因素，来选择最佳的节点进行调度。

## 调度计算公式流程

下面是实现K8S调度计算公式的一般流程：

| 步骤 | 描述 |
|:----:|:-----|
|1| 获取所有节点的资源情况 |
|2 | 获取Pod的资源需求 |
|3 | 计算每个节点的得分 |
|4 | 选择得分最高的节点进行调度 |

## 具体步骤及对应代码示例

### 步骤1：获取所有节点的资源情况

```python
from kubernetes import client, config

config.load_kube_config()
v1 = client.CoreV1Api()

nodes = v1.list_node().items
```

这段代码通过Kubernetes Python客户端获取所有节点的资源情况，包括节点的CPU、内存等资源信息。

### 步骤2：获取Pod的资源需求

```python
from kubernetes.client import V1Pod

pod_cpu_request = 1
pod_mem_request = 1024

# Dummy pod object for resource request
pod = V1Pod()
pod.spec = client.V1PodSpec(containers=[client.V1Container(resources={'cpu': pod_cpu_request, 'memory': pod_mem_request})])
```

这段代码定义了一个假的Pod对象，指定了Pod的CPU和内存需求。

### 步骤3：计算每个节点的得分

```python
node_scores = {}

for node in nodes:
node_name = node.metadata.name

# Calculate node score based on resource availability
node_cpu_capacity = node.status.capacity['cpu']
node_mem_capacity = node.status.capacity['memory']

cpu_score = (node_cpu_capacity - pod_cpu_request) / node_cpu_capacity
mem_score = (node_mem_capacity - pod_mem_request) / node_mem_capacity

node_scores[node_name] = cpu_score + mem_score
```

这段代码计算了每个节点的得分，考虑了节点的CPU和内存资源是否足够承载该Pod。

### 步骤4：选择得分最高的节点进行调度

```python
selected_node = max(node_scores, key=node_scores.get)
print("Selected node for scheduling: ", selected_node)
```

这段代码选择了得分最高的节点进行调度，即资源利用最优的节点。

通过以上代码示例，你可以根据K8S调度计算公式的流程实现自定义的调度算法。希朐这篇文章能够帮助你理解K8S调度计算公式的实现方式。如果有任何问题或疑问，欢迎随时提出。