对于运行各种负载（如Service、Job）的中等规模或者大规模的集群来说，出于各种原因，我们需要尽可能提高集群的资源利用率。
而提高资源利用率的常规做法是采用优先级方案。
即不同类型的负载对应不同的优先级，同时允许集群中的所有负载所需的资源总量超过集群可提供的资源。
在这种情况下，当发生资源不足的情况时，系统可以选择释放一些不重要的负载（优先级最低的），保障最重要的负载能够获取足够的资源稳定运行。
Kubernetes 1.8版本引入了基于Pod优先级抢占（Pod Priority Preemption）的调度策略。
此时Kubernetes会尝试释放目标节点上低优先级的Pod，以腾出空间（资源）安置高优先级的Pod，这种调度方式被称为“抢占式调度”。
如何声明一个负载相对其他负载“更重要”？我们可以通过以下几个维度来定义：
- Priority，优先级；
- QoS，服务质量等级；
- 系统定义的其他度量指标。
优先级抢占调度策略的核心行为分别是驱逐（Eviction）与抢占（Preemption），这两种行为的使用场景不同，效果相同。
Eviction是kubelet进程的行为，即当一个Node发生资源不足（under resource pressure）的情况时，该节点上的kubelet进程会执行驱逐动作，此时Kubelet会综合考虑Pod的优先级、资源申请量与实际使用量等信息来计算哪些Pod需要被驱逐。
当同样优先级的Pod需要被驱逐时，实际使用的资源量超过申请量最大倍数的高耗能Pod会被首先驱逐。
对于QoS等级为“Best Effort”的Pod来说，由于没有定义资源申请（CPU/Memory Request），所以它们实际使用的资源可能非常大。
Preemption则是Scheduler执行的行为，当一个新的Pod因为资源无法满足而不能被调度时，Scheduler可能（有权决定）选择驱逐部分低优先级的Pod实例来满足此Pod的调度目标，这就是Preemption机制。
需要注意的是，Schedule可能会驱逐Node A上的一个Pod来满足Node B上的一个新Pod的调度任务。
比如下面的这个例子：一个低优先级的Pod A在Node A（属于机架R）上运行，此时有一个高优先级的Pod B等待调度，目标节点是同属机架R的Node B，他们中的一个或全部都定义了anti-affinity规则，不允许在同一个机架上运行，此时Scheduler只好“丢车保帅”，驱逐低优先级的Pod A以满足高优先级的Pod B的调度。
Pod优先级调度实例如下。
首先，由集群管理员创建PriorityClasses，PriorityClass不属于任何命名空间：
[root@bogon ~]# vim high-priority.yaml
apiVersion: scheduling.k8s.io/v1beta1
kind: PriorityClass
metadata:
name: high-priority
value: 100000
globalDefault: false
description: "This priority class should be used for xyz service pods only"
[root@bogon ~]# kubectl create -f high-priority.yaml
priorityclass.scheduling.k8s.io/high-priority created
[root@bogon ~]# kubectl get priorityclass
NAME VALUE GLOBAL-DEFAULT AGE
high-priority 100000 false 3m
上述YAML文件定义了一个名为high-priority的优先级类别，优先级为100000，数字越大，优先级越高，超过一亿的数字被系统保留，用于指派给系统组件。
我们可以在任意Pod中引用上述Pod优先级类别：
[root@bogon ~]# vim priority-nginx.yaml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: nginx
labels:
env: test
spec:
containers:
- name: nginx
image: nginx
imagePullPolicy: IfNotPresent
priorityClassName: high-priority
抢占
如果高优先级pod无法调度成功处于pending状态就会触发抢占。
高优先级Pod就可能抢占节点N，并将其低优先级Pod驱逐出节点N，高优先级Pod的status信息中的nominatedNodeName字段会记录目标节点N的名称。
需要注意，高优先级Pod仍然无法保证最终被调度到节点N上，在节点N上低优先级Pod被驱逐的过程中，如果有新的节点满足高优先级Pod的需求，就会把它调度到新的Node上。
而如果在等待低优先级的Pod退出的过程中，又出现了优先级更高的Pod，调度器将会调度这个更高优先级的Pod到节点N上，并重新调度之前等待的高优先级Pod。
优先级抢占的调度方式可能会导致调度陷入“死循环”状态。
当Kubernetes集群配置了多个调度器（Scheduler）时，这一行为可能就会发生，比如下面这个例子：
Scheduler A为了调度一个（批）Pod，特地驱逐了一些Pod，因此在集群中有了空余的空间可以用来调度，此时Scheduler B恰好抢在Scheduler A之前调度了一个新的Pod，消耗了相应的资源，因此，当Scheduler A清理完资源后正式发起Pod的调度时，却发现资源不足，被目标节点的kubelet进程拒绝了调度请求！这种情况的确无解.
因此最好的做法是让多个Scheduler相互协作来共同实现一个目标。
最后要指出一点：使用优先级抢占的调度策略可能会导致某些Pod永远无法被成功调度。
优先级调度不但增加了系统的复杂性，还可能带来额外不稳定的因素。
一旦发生资源紧张的局面，首先要考虑的是集群扩容，如果无法扩容，则再考虑有监管的优先级调度特性，比如结合基于Namespace的资源配额限制来约束任意优先级抢占行为。