K8S集群在VPS服务器中的调度原理详解

用孩子能听懂的话打个比方，K8S就像经验丰富的任务指挥官，VPS服务器则是待命的执行小兵。指挥官如何把不同任务合理分配给小兵？这就要从K8S集群在VPS服务器中的调度原理说起。

K8S与VPS服务器的基础认知

K8S（Kubernetes）是开源的容器编排系统，能自动化完成容器化应用的部署、扩展与管理。而VPS服务器（Virtual Private Server）是物理服务器上划分出的虚拟独立单元，每个VPS都有专属操作系统和资源，如同在同一栋大楼里隔出的独立小房间。

调度的核心目标

K8S调度的核心是将Pod（K8S最小部署单元，可理解为紧密协作的容器组）分配到合适的Node（即VPS服务器）上。每个Pod有不同需求：有的需要更多CPU算力，有的需要大内存支持，指挥官K8S要精准匹配，让任务顺利执行。

双阶段调度流程拆解

K8S调度器的工作分两步走：先筛选"合格选手"，再挑"最优人选"。

过滤阶段是基础筛选。调度器会用一系列规则排除不符合条件的VPS。比如Pod需要0.5核CPU和256Mi内存，调度器就逐个检查VPS的可用资源，资源不足的直接淘汰。这像指挥官先排除体力不够的小兵，只留能扛起任务的。

打分阶段是优中选优。通过筛选的VPS会被综合评估：当前负载高不高？和Pod有没有"默契"（亲和性）？得分最高的VPS会被选中。就像指挥官在合格小兵里，挑经验最丰富、状态最好的来执行任务。

实际调度过程演示

我们用部署Nginx的例子直观感受调度过程。

首先搭建包含多台VPS的K8S集群，然后创建一个简单Pod：

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: nginx-pod
spec:
  containers:
  - name: nginx-container
    image: nginx
    resources:
      requests:
        cpu: "0.5"
        memory: "256Mi"

这个Pod需要0.5核CPU和256Mi内存。当执行创建命令后，调度器立即启动：

第一步过滤。检查每台VPS的可用资源，若某台VPS剩余CPU不足0.5或内存不足256Mi，就被排除。

第二步打分。假设两台VPS通过筛选，A负载低且与Pod亲和性好，B负载较高，那A得分更高。

最终调度器选择A运行Pod。通过命令查看结果：

kubectl get pods -o wide

执行后能看到Pod所在的具体VPS节点信息。

K8S调度器就像精密的资源管家，通过过滤与打分双阶段机制，让每个Pod都找到最适合的VPS"落脚点"，确保应用高效稳定运行。理解这套逻辑，能帮助我们更好地规划容器部署，发挥VPS服务器与K8S的协同价值。