从零开始入门 K8s | 调度器的调度流程和算法介绍(23)
这里举个 GPU share 的例子 。 在扩展调度器里面会记录每个卡上分配的内存大小 ， 官方调度器只负责 Node 节点上总的显卡内存是否足够 。 这里扩展资源叫 example/gpu-men: 200g ， 假设有个 Pod 要调度 ， 通过 kube-scheduler 会看到我们的扩展资源 ， 这个扩展资源配置要走扩展调度器 ， 在调度阶段就会通过配置的 url 地址来调用扩展调度器 ， 从而能够达到调度器能够实现 gpu-share 的能力 。
Scheduler Framework
这里分成两点来说 ， 从扩展点用途和并发模型分别介绍 。
扩展点的主要用途
扩展点的主要用途主要有以下几个：
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QueueSort：用来支持自定义 Pod 的排序 。 如果指定 QueueSort 的排序算法 ， 在调度队列里面就会按照指定的排序算法来进行排序；
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Prefilter：对 Pod 的请求做预处理 ， 比如 Pod 的缓存 ， 可以在这个阶段设置；
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Filter：就是对 Filter 做扩展 ， 可以加一些自己想要的 Filter ， 比如说刚才提到的 gpu-shared 可以在这里面实现；
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