使用VPS服务器演示K8s调度器工作原理

在容器编排领域，Kubernetes（K8s）早已成为事实标准。作为其核心组件之一，调度器负责将Pod合理分配到节点运行，直接影响集群资源利用率与应用性能。为何要深入理解调度器工作原理？因为掌握其逻辑，能让你在实际部署中更精准地配置策略，避免资源浪费或应用卡顿。通过VPS服务器进行实操演示，正是最直观的学习方式。

K8s调度器的工作流程主要分为两个阶段：过滤阶段与打分阶段。过滤阶段会筛选出满足Pod基础要求的节点，例如资源容量、硬件兼容性等；打分阶段则对剩余节点按策略评分，最终选择得分最高的节点运行Pod。

要演示这一过程，首先需在VPS服务器上搭建K8s集群。参考K8s官方文档，依次安装kubeadm（集群管理工具）、kubelet（节点代理）和kubectl（命令行工具）。安装完成后，执行`kubeadm init`初始化主节点，再通过`kubeadm join`添加工作节点。整个过程需确保VPS服务器网络连通，资源配置建议至少2核4G内存，以满足集群基本运行需求。

集群搭建完成后，我们创建一个简单的Nginx Pod来观察调度过程。编写Pod配置文件`nginx-pod.yaml`，内容如下：

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: nginx-pod
spec:
  containers:
  - name: nginx
    image: nginx:latest
    resources:
      requests:
        memory: "128Mi"
        cpu: "250m"
      limits:
        memory: "256Mi"
        cpu: "500m"

配置中设置了内存与CPU的请求（requests）和限制（limits），这些参数是调度器决策的重要依据。执行`kubectl apply -f nginx-pod.yaml`创建Pod后，调度器立即启动工作。

在过滤阶段，调度器会遍历所有节点，检查是否满足Pod的资源请求。例如，若某节点可用内存不足128Mi或可用CPU不足250m，该节点会被直接排除。假设集群中有3个节点，其中1个节点因内存不足被过滤，剩下2个进入打分阶段。

打分阶段的策略更复杂，常见规则包括节点资源使用率（剩余资源多则得分高）、Pod亲和性（如偏好与同类型应用共置）、反亲和性（如避免与冲突应用同节点）等。假设节点A剩余内存512Mi、CPU1核，节点B剩余内存256Mi、CPU500m，根据“资源剩余多优先”策略，节点A得分更高，最终Pod会被调度到节点A。

如何验证调度结果？执行`kubectl describe pod nginx-pod`，在输出的Events部分可看到“Successfully assigned default/nginx-pod to node-a”，确认Pod被调度到节点A。若想查看更详细的调度日志，可通过`kubectl logs -n kube-system kube-scheduler-<节点名>`命令，获取调度器的实时决策记录。

某企业技术团队在容器化迁移项目中，曾通过VPS服务器模拟多节点集群。他们发现，未优化调度策略时，部分节点资源利用率仅30%，而另一部分节点长期处于高负载状态。通过观察调度器的过滤与打分过程，团队调整了Pod的资源请求参数，并启用“节点资源平衡”策略，最终集群整体资源利用率提升至75%，应用响应速度也显著提高。

通过VPS服务器的实操演示，你能更深刻理解K8s调度器的运行逻辑。这种“理论+实践”的学习方式，不仅能帮你掌握容器编排核心技术，还能在实际项目中灵活调整调度策略，让集群运行更高效、更稳定。