kubernetes 自定义调度器-02

背景

加上machine_load 的打分权重，需要调研其他维度的分值区间，将load在其中的的地位加重！

 

 

 

正文

 

balanced_resource_allocation

计算资源（request cpu和mem）的均衡情况，分值大小为0-10分，10分为最佳均衡

 

image_locality

镜像是否在本地存在，是根据镜像大小之和来计算，越大分值越高，分值区间是0-10

 

interpod_affinity

pod间亲和力和反亲和力打分，需要考虑是preferred 还是require 模式，分值区间0-10，

fScore = float64(schedulerapi.MaxPriority) * ((pm.counts[node.Name] - minCount) / (maxCount - minCount))， 其中MaxPriority=10

 

least_requested

mem和cpu最小使用request分值越大，区间是0-10

(cpu((capacity-sum(requested))*10/capacity) + memory((capacity-sum(requested))*10/capacity))/2

 

metadata

忽略，没看到计算公式

 

most_requested

最大资源利用率

(cpu(10 * sum(requested) / capacity) + memory(10 * sum(requested) / capacity)) / 2

most_requested.go 这与least_requested正好相反，least_requested计算得分越高，则空闲率越大，就胜出。而most_requested表示计算得分越低，空闲率越小，优先级越高，就胜出。