基于Kubernetes的容器云平台资源调度策略
该篇论文质量较高，认真学习一下。
调度思想大致分为两种 扩散以及贪心。
扩散：尽量将服务调度到不同的集群节点上以此来保证资源的均衡利用率，避免单机故障的风险
贪心：尽量将所有服务调度到同一节点上，提高资源的利用率
集群资源调度系统分类
集中式调度系统
Swarm Borg 集群使用同一的调度算法进行调度，调度任务不可以并行执行，调度信息需要存储在存储器，任务较重延时较高。Scheduler 支持 Random、Spread 和 Binpack 三种调度策略，其中 Random 策略随机选择目标节点进行 Docker 调度；Spread 和
Binpack 则根据节点可用的 CPU、存资源量和节点上当前运行的 Docker 数量做出调度决策，Spread 将 Docker 分散调度到各个节点上，以提高系统的整体负载均衡；Binpack 与 Spread 相反，将 Docker调度到负载最高的节点上，提高集群中节点承载容器的密度。
两层式调度系统
Memos YARN 资源管理系统负责资源的统一分配和利用，任务调度系统可以执行不同的调度策略来并行调度任务
Mesos Master实现资源的统一分配和管理，调度框架可以并行调度任务。其使用DRF算法来实现对不同类型作业的不同资源需求公平分配。该算法的核心思想是在资源类型多样的环境下，一个作业的资源分配量由作业的主导份额资源决定，主导份额资源是作业请求的各类型资源中占据资源量最大的一种资源。
共享式调度系统
Kubernetes 支持使用不同的调度框架执行不同类型的任务，它的核心是共享状态。为了提高调度系统的并发性和可扩展性，共享式调度系统使用乐观锁进行并发控制，集群的相关信息都增加了版本号，在提交的时候与当前数据的版本号进行对照，若提交的状态信息版本号比当前信息的版本号高，则允许此次提交，否则决绝提交请求，这样虽然会增加资源请求的冲突几率，但是实际应用证明，系统的整体性能并不会因为这些冲突而整体下降。
k8s的Scheduler调度思想：
通过调度策略（算法）依次为待调度 Pod 队列的每一个 Pod 从可用 Node 队列中选择一个最合适的作为宿主机。目标节点上的 Kublet 进程通过 API Server 监听到 Kubernetes 调度器发出的 Pod 绑定事件，然后从 etcd 中获取对应的 Pod 资源描述文件，下载 Image 镜像，启动容器，挂载持久化存储系统。
物理节点的性能指标：
CPU，内存，镜像下载速度，数据传输速度
宿主机需要到 Pod 资源描述文件指定的网络地址下载 Pod 中所有容器的镜像文件，宿主机与镜像存储系统之间的网络传输速度直接关系到 Pod 的启动速度的快慢；这个问题可以通过搭建私有镜像仓库来解决，但是集群规模过大还是会存在的。
Pod 中数据是临时的，当 Pod 销毁时，其中的数据会丢失，所以 Pod 需要通过数据卷的方式将数据持久化。因此 Pod 在启动运行后，Pod 还需要挂载持久化存储系统进行数据的存取，宿主机与持久化存储之间的数据传输速度会直接影响 Pod中运行的应用的 IO 速度。
用户绑定策略：现在版本应该已经支持很好
抢占式调度策略：
现在版本通过PriorityClass来实现同一个Node节点内部的Pod对象抢占。根据 Pod 中运行的作业类型判定各个 Pod 的优先级，对于高优先级的 Pod 可以抢占低优先级 Pod 的资源。
按照Pod的重启策略来定义pod优先级，Always>OnFailure>Never
利用容器资源请求量使用优先级队列来进行排序 OnFailure队列 Never队列
Always可以抢占Never OnFailure资源，依次回收低优先级的Pod对象资源直到宿主机资源满足Always的资源请求
OnFailure可以抢占Never资源
动态负载均衡策略
优选策略的设计
物理节点：
各物理节点的资源规格：
ci, mi为cpu以及内存的资源配额
各节点的规格系数向量：
分别为cpu以及内存的规格系数
第i个节点的资源规格表示为：
集群的资源规格系数
综合考虑 CPU、内存、镜像网络下载速度、持久化存储网络传输速度四方面因素来决定 Pod 的调度目的地。
cpu负载均值：
为第i个节点的cpu规格系数
内存负载均值：
集群镜像网络的传输均值：
集群数据网络的传输均值：
第i个物理节点的得分：
利用均值与节点值的比值作为节点的衡量分数，当该比值越大时表示该节点越低于平均性能，即节点的性能越优。节点相对于集群整体的相对负载情况。
权值因子：
节点的综合得分：
负载队列的实现
建立高负载队列以及低负载队列，得分大于 0 的表示综合负载相对于集群较空闲，存储在低负载队列，小于 0 表示综合负载相对于集群较重，存储在高负载队列。通过周期检测集群的负载情况，将负载较高的节点的一些 Pod 迁移到负载较低的节点上，以保证集群的负载均衡。利用二叉堆来实现，也可以通过红黑树来实现。
动态控制流程
总体调度算法的设计：
动态调度的具体实现：
算法的负载均衡度的衡量：
总结一下：
同一个Node节点内部实行抢占式调度 根据pod重启策略来定制优先级 优先级高可以抢占优先级低的资源
不同Node节点执行动态调度，衡量每个Node节点分数，建立高负载队列以及低负载队列，然后将高负载队列的pod对象迁移到低负载队列以此来实现资源的均衡利用。
参考论文：
| [1]唐瑞. 基于Kubernetes的容器云平台资源调度策略研究[D].电子科技大学,2017. |