在Kubernetes（K8s）中，资源调度策略是确保集群资源高效利用和应用程序性能优化的关键。以下是关于Kubernetes资源调度策略的详细信息：
Kubernetes资源调度策略概述
Kubernetes的调度器负责将Pod分配到集群中的合适节点上。调度策略包括预选（Predicate）和优选（Priority）两个阶段。预选阶段过滤掉不满足条件的节点，优选阶段对节点进行评分，最终选择得分最高的节点。
常见的调度策略
- NodeSelector：允许你指定节点必须具有的标签。
- Affinity和Anti-Affinity：定义Pod的亲和性和反亲和性规则，以优化Pod的调度位置。
- Taints和Tolerations：允许你给节点打标签（污点），并为Pod指定容忍这些污点的能力。
- Resource Requests和Limits：为Pod指定所需的资源量，以确保资源的合理分配。
调度策略的最佳实践
- 资源感知调度：Kubernetes能够根据资源消耗和可用性优化作业调度。
- 优先级和抢占：为Pod设置优先级，确保高优先级任务在资源紧张时能够优先执行。
- 使用GPU资源：在Kubernetes集群中动态管理GPU资源，以提升计算能力。
自定义调度器
对于特定需求，可以实现自定义调度器来满足特殊的调度要求。
通过合理配置这些调度策略，可以显著提高Kubernetes集群的资源利用率和应用程序的性能。