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调度器 kube-scheduler 负责分配调度 Pod 到集群内的节点上,它监听 kube-apiserver,查询还未分配 Node 的 Pod,然后根据调度策略为这些 Pod 分配节点(更新 Pod 的 NodeName 字段)。 调度器需要充分考虑诸多的因素： 公平调度; 资源高效利用; QoS; affinity 和 anti-affinity; 数据本地化(data locality) ; 内部负载干扰(inter-workload interference) ; deadlines。 kube-scheduler 调度分为两个阶段, predicate 和 priority: predicate: 过滤不符合条件的节点; priority:优先级排序，选择优先级最高的节点。. predicate 策略 PodFitsHostPorts：检查是否有 Host Ports 冲突。 PodFitsPorts：同P odFitsHostPorts。 PodFitsResources：检查 Node 的资源是否充足，包括允许的Pod数量、CPU、内存、GPU个数以及其他的OpaqueIntResources。 HostName：检查 pod.Spec.NodeName 是否与候选节点一致。 MatchNodeSelector：检查候选节点的 pod.Spec.NodeSelector 是否匹配 NoVolumeZoneConflict：检查 volume zone 是否冲突。 MatchInterPodAffinity：检查是否匹配 Pod 的亲和性要求。 NoDiskConflict：检查是否存在 Volume 冲突，仅限于 GCE PD、AWS EBS、Ceph RBD以及 iSCSI。 PodToleratesNodeTaints：检查 Pod 是否容忍 Node Taints。 CheckNodeMemoryPressure：检查 Pod 是否可以调度到 MemoryPressure 的节点上。 CheckNodeDiskPressure：检查 Pod 是否可以调度到 DiskPressure 的节点上。 NoVolumeNodeConflict：检查节点是否满足 Pod 所引用的 Volume 的条件。 priority 策略 SelectorSpreadPriority：优先减少节点上属于同一个 Service 或 Replication Controller 的 Pod 数量。 尽量将同一个 rc 下的多个副本分散到不同节点，增加可用性 InterPodAffinityPriority：优先将Pod调度到相同的拓扑上(如同一个节点、Rack、Zone等)。 LeastRequestedPriority：优先调度到请求资源少的节点上。 BalancedResourceAllocation：优先平衡各节点的资源使用。 NodePreferAvoidPodsPriority：alpha....

开始前 ETCD 是 Kubernetes 中所有组件中最难的，因为 ETCD 是有状态的，而不是无状态的。 我在之前做 k3s runtime 设计的时候，了解了一些关于 ETCD 和 Raft 算法相关的概念，作为前奏知识，请分别前往 ETCD 以及 Raft算法 进行前奏学习。 这一篇来深入并且贯穿的讲解 ETCD 和 Raft。并且站在 Kubernetes 的角度来深入 剖析 ETCD。 ETCD 介绍 Etcd是CoreOS基于Raft开发的分布式key-value存储，可用于服务发现、共享配置以及一致性保障（如数据库选主、分布式锁等）。 包含的功能以及特性 前奏 都有学过，看下 Kubernetes 最关心的 存储： 主要功能 基本的key-value存储 监听机制 key的过期及续约机制，用于监控和服务发现 原子Compare And Swap和Compare And Delete，用于分布式锁和leader选举 使用场景 可以用于键值对存储，应用程序可以读取和写入 etcd 中的数据 etcd 比较多的应用场景是用于服务注册与发现 基于监听机制的分布式异步系统 etcd 是一个键值存储的组件，其他的应用都是基于其键值存储的功能展开。 采用kv型数据存储，一般情况下比关系型数据库快。 支持动态存储(内存)以及静态存储(磁盘)。 分布式存储，可集成为多节点集群。 存储方式，采用类似目录结构。（B+tree） 只有叶子节点才能真正存储数据，相当于文件。 叶子节点的父节点一定是目录，目录不能存储数据。 服务注册与发现：...