调度器如何利用Pod requests为其选择最佳节点

你也许还记得，调度器首先会对节点列表进行过滤， 排除那些不满足需求的节点， 然后根据预先配置的优先级函数对其余节点进行排序 。 
其中有两个基于资源请求量的优先级排序函数： LeastRequestedPriority和MostRequestedPriority。 
前者优先将pod调度到请求量少的节点上（也就是拥有更多未分配资源的节点）， 而后者相反，优先调度到请求量多的节点（拥有更少未分配资源的节点）。但是正如我们刚刚解释的，它们都只考虑资源请求量，而不关注实际使用资源量。

调度器只能配置一种优先级函数。 你可能在想为什么有人会使用MostRequestedPriority函数。 毕竟如果你有一组节点，通常会使其负载平均分布，但是在随时可以增加或删除节点的云基础设施上运行时并非如此。 配置调度器使用MostRequestedPriority函数，可以在为每个pod提供足量CPU/内存资源的同时，确保Kubemetes使用尽可能少的节点。通过使pod紧凑地编排，一些节点可以保待空闲并可随时从集群中移除。由于通常会按照单个节点付费，这样便可以节省一笔开销。