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本文是kubernetes的控制面组件调度器Scheduler第一篇，首先介绍了kubernetes调度器的基础、核心原理，然后分别介绍了调度过程的2个阶段：Predicates&Priority，之后详细介绍了Pod资源配置基于cgroups的底层原理，以及pod资源对kubernetes调度器的作用，最后还给出了kube-scheduler源码分析的关键点

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1.kube-scheduler基础

1.1.kube-scheduler介绍

1.1.1.scheduler是什么

• scheduler是什么
  • Kubernetes调度器（kube-scheduler）是集群资源调度的核心组件，负责将未绑定节点的Pod分配到满足资源需求和策略约束的Worker节点上。
• scheduler核心功能
  • 资源优化：基于CPU、内存等资源请求，均衡节点负载，避免局部热点。
  • 策略执行：支持亲和性（Affinity）、反亲和性（Anti-Affinity）、污点容忍（Taints/Tolerations）等规则。
  • 高可用性：通过分布式调度避免单点故障，支持多调度器共存。
  • 扩展性：通过插件化架构（Scheduling Framework）支持自定义调度逻辑。

1.1.2.调度器如何标记pod该调度到哪个节点？

• 通过Pod的NodeName字段。
• 调度器监听所有没有设置NodeName的pod，然后通过一系列调度算法计算出调度到哪个Node上，然后将Node写入pod的NodeName字段
• 后续由对应Node上的kubelet负责将Pod容器拉起来

1.1.3.scheduler本质也是一个生产者-消费者模型

• 生产者：scheduler通过 list-informer 机制监听api-server的pod事件，将未调度的pod的name放入一个队列中，等待调度
• 消费者：scheduler还包括一些worker，监听队列，取出podName，对相应的pod进行调度

1.1.4.调度需要考虑什么因素

• 优先级：保证高优先级优先调度，以及资源不足时是否可抢占…
• 公平性：同一优先级下，如何保证公平性，比如先进先出
• 资源高效利用：资源可以分成 可压缩、不可压缩 两类，调度的时候需要考虑多元资源调度，比如同时存在多个节点符合资源条件时，怎么调度能保证资源使用率更高
• Qos：考虑pod调度在node上的服务质量
• 亲和、反亲和性：比如两个相关的服务，被调度在同一台机器，在发生调用的时候就不是网络调用，不会走到物理网卡，效率和稳定性都会更高
• 数据本地化：大多是在大数据领域出现，大数据领域大都有很多待处理的文件，那么调度的时候就有两种情况：1）pod启动后网络传输文件；2）直接调度到存在该文件的那几台机器上，把进程/作业传过去，避免传输大量数据，作业找数据
• 内部负载干扰
• deadlines

1.2.kube-scheduler核心原理

• 声明式调度：基于Pod的资源请求和策略定义，而非命令式指令。
• 调度队列管理：
  • Active Queue：存储待调度Pod，按优先级排序（如Pod优先级类）。
  • Backoff Queue：存放调度失败的Pod，采用指数退避机制重试。
• 调度缓存（Scheduler Cache）：
  • 维护集群节点和Pod的实时状态，减少对API Server的直接访问。
• 调度流程：
  • 预选（Predicates）：过滤不满足资源请求、端口冲突或策略限制的节点。
  • 优选（Priorities）：计算节点得分（如资源利用率、亲和性权重），选择最优节点。
  • 绑定（Binding）：将Pod与节点绑定，触发kubelet启动容器。
• 插件化架构：通过Scheduling Framework定义扩展点（如predicate、priority都允许自定义调度策略），支持按需扩展调度逻辑。

1.3.与其他调度系统的对比

系统	核心差异
Docker Swarm	仅支持简单策略（如节点标签），缺乏K8s的插件化扩展能力。
Apache Mesos	通用资源调度框架，支持非容器负载，但容器生态和调度策略灵活性不及K8s。
OpenShift	基于K8s增强企业级功能（如安全策略、CI/CD集成），但核心调度逻辑与K8s一致。
Nomad	支持多类型工作负载（容器、VM），但缺乏K8s的丰富调度插件和生态系统。

2.kube-scheduler调度计算：Predicate阶段

2.1.Predicates 工作原理

• Predicates阶段包含很多Plugin插件，用于过滤不满足条件的node，每运行完一些Plugin，满足条件的Node就会越少。
• 最开始输入为All Nodes，所有插件运行完成，最终剩下的就是满足条件的 Node List
  

2.2.Predicates 常见 Plugins

• kube-scheduler是插件化设计，拥有很多Predicate插件
• 这里仅列出一些常用的调度策略，实际上还有很多其他的，另外也支持自定义调度predicates策略
  
  

2.2.1.PodFitsHostPorts

• 功能：检查候选节点是否存在 HostPort 端口冲突。
• 原理：遍历节点上所有已绑定 hostPort 的 Pod，若当前 Pod 声明的 hostPort 已被占用，则过滤该节点。
• 场景：适用于使用 hostNetwork: true 的 Pod，避免端口冲突（如 Nginx 监听 80 端口）。

2.2.2.PodFitsPorts

• 功能：与 PodFitsHostPorts 功能相同，可能是旧版本别名或笔误。
• 注意：实际调度器中无此插件，应为 PodFitsHostPorts 的重复描述，建议以 PodFitsHostPorts 为准。

2.2.3.PodFitsResources

• 功能：验证节点 资源是否充足（CPU、内存、GPU、Pod 配额等）。
• 原理：比较节点剩余资源与 Pod 的 requests，若满足以下条件则通过：
• 节点可分配资源 ≥ Pod 请求资源。
• 节点 Pod 数量未超过 PodPerCore 或 MaxPods 限制。
• 公式：节点可分配资源 = 节点总资源 - 已分配资源 - 系统预留资源。

2.2.4. HostName

• 功能：强制 Pod 调度到 pod.Spec.NodeName 指定的节点。
• 原理：仅当候选节点的名称与 NodeName 完全匹配时通过检查。
• 场景：用于直接指定节点（如 DaemonSet 或运维手动调度）。

2.2.5. MatchNodeSelector

• 功能：校验候选节点 标签是否匹配 Pod 的 nodeSelector 或 nodeAffinity。
• 原理：检查节点标签是否满足 Pod 的 spec.affinity.nodeAffinity 或 spec.nodeSelector 条件。
• 示例：若 Pod 要求 disk=ssd，则仅调度到有此标签的节点。

2.2.6. NoVolumeZoneConflict

• 功能：确保 Pod 使用的 持久卷（PV）与节点处于同一可用区。
• 原理：检查 PV 的 topology.kubernetes.io/zone 标签与节点标签是否一致，避免跨区域访问导致延迟或故障。
• 场景：云环境（如 AWS/Azure）中基于可用区（Availability Zone）的容灾部署。

2.2.7.MatchInterPodAffinity

• 功能：检查 Pod 是否满足与其他 Pod 的亲和性/反亲和性规则。
• 原理：基于 podAffinity 和 podAntiAffinity 配置，验证候选节点上已运行 Pod 的标签是否满足目标 Pod 的拓扑约束（如共置或隔离要求）。

2.2.8.NoDiskConflict

• 功能：检查候选节点是否存在 存储卷冲突（仅限于特定云存储）。
• 原理：验证节点是否已挂载相同存储卷（如 GCE PD、AWS EBS、Ceph RBD、iSCSI），避免多 Pod 同时读写导致数据损坏。
• 限制：仅适用于需要独占访问的块存储类型。

2.2.9.PodToleratesNodeTaints

• 功能：检查 Pod 是否容忍节点的 污点（Taints）。
• 原理：将 Pod 的 tolerations 与节点 taints 列表匹配，若存在匹配的容忍规则则允许调度。
• 场景：控制 Pod 调度到专用节点（如 GPU 节点需容忍 nvidia.com/gpu:NoSchedule）。

2.2.10.CheckNodeMemoryPressure

• 功能：判断 Pod 能否调度到存在 内存压力 的节点。
• 原理：若节点报告 MemoryPressure 状态，则仅允许调度 Burstable/BestEffort QoS 级别的 Pod（无内存 requests 限制的 Pod）。

2.2.11.CheckNodeDiskPressure

• 功能：判断 Pod 能否调度到存在 磁盘压力 的节点。
• 原理：若节点报告 DiskPressure 状态，则禁止调度新 Pod（系统守护进程 Pod 除外），防止磁盘资源耗尽。

2.2.12.NoVolumeNodeConflict

• 功能：检查节点是否满足 Pod 引用 Volume 的 访问条件。
• 原理：验证节点是否符合 Volume 的 nodeAffinity 或访问模式（如 ReadWriteOnce 要求独占挂载）。
• 示例：本地持久卷（Local PV）需通过节点选择器绑定特定节点。

3.kube-scheduler调度计算：Priority 阶段

3.1.Priority工作原理

• Priority 阶段就是在打分，把经过Predicates阶段过滤后剩余的满足条件node list，经过一系列Priority策略的打分后，最终每个node都得到一个分数，取分数最高的node作为调度节点
• 注意：Priority策略并非同等重要，每一个Priority策略都有权重，在计算分数时，node得分计算公式：node得分=求和（每个策略得分*权重）

3.2.Priority 常见Plugins

• kube-scheduler是插件化设计，拥有很多Priority插件
• 这里仅列出一些常用的调度策略，实际上还有很多其他的，另外也支持自定义调度Priority策略
  

3.2.1.SelectorSpreadPriority

• 功能：优先减少节点上属于同一 Service/ReplicationController 的 Pod 数量。
• 原理：通过计算节点上已运行的同服务 Pod 数量，选择同类 Pod 分布最分散 的节点，提升服务容灾能力。
• 场景：部署高可用服务（如 Web 前端）时避免单节点过载。

3.2.2.InterPodAffinityPriority

• 功能：优先将 Pod 调度到满足 Pod间亲和性/反亲和性规则 的拓扑域。
• 原理：根据 podAffinity/podAntiAffinity 配置，匹配相同或不同拓扑域（节点/Rack/Zone）的 Pod 分布。
• 示例：数据库与缓存服务需共置（亲和性），或同类服务跨可用区部署（反亲和性）。

3.2.3.LeastRequestedPriority

• 功能：优先调度到 资源请求量少 的节点。优先调度到能满足要求并且剩余资源最少的节点
• 原理：基于节点剩余资源比例计算得分，公式：
  得分 = (CPU剩余量 / CPU总量 + 内存剩余量 / 内存总量) / 2 * 10
• 优势：最大化资源利用率，适合资源密集型应用（如大数据任务）。
• 缺点：可能造成大量pod调度到相同node，使得部分node压力大，部分node很空

3.2.4.BalancedResourceAllocation

• 功能：优先平衡各节点的 资源使用比例。优先调度到能满足要求并且剩余资源最多的节点
• 原理：计算节点 CPU 和内存使用率的方差，选择资源消耗最均衡的节点，公式：
  得分 = 10 - (|CPU使用率 - 内存使用率|) * 10
• 场景：避免节点出现 CPU 过载但内存空闲（或反之）的资源碎片问题。

3.2.5.NodePreferAvoidPodsPriority

• 功能：依据节点注解 alpha.kubernetes.io/preferAvoidPods 决策调度权重。
• 原理：若节点存在此注解，则为该节点赋予 固定权重 10000，覆盖其他优先级策略。
• 用途：强制调度/驱逐特定 Pod（如系统关键组件），需谨慎使用（可能破坏常规调度逻辑）。

3.1.6.调度权重对比

插件名称	默认权重	优先级覆盖能力
NodePreferAvoidPodsPriority	10000	最高（覆盖其他策略）
InterPodAffinityPriority	1000	高
BalancedResourceAllocation	1	低

4.Pod资源配置底层原理

4.1.Pod的 三种服务质量Qos

4.1.1.QoS 核心概念

• QoS（Quality of Service）是 Kubernetes 用于管理 Pod 资源分配与驱逐优先级的核心机制。
• QoS通过 Pod 容器的资源请求（requests）和限制（limits）配置自动分配 QoS 类别，决定资源紧张时 Pod 的驱逐顺序。

4.1.2.QoS 分类规则

4.1.2.1.Guaranteed 有保证的（最高优先级）

• 核心条件：
  • 所有容器必须同时设置 CPU 和内存的 requests 和 limits；
  • 每个容器的 requests 必须等于 limits（如 cpu: 500m，memory: 1Gi）。
• 特点：
  • 资源完全保障，仅在 Pod 自身超限或节点无更低优先级 Pod 时被驱逐；
  • 可使用独占 CPU 核（通过 static CPU 管理策略）。

4.1.2.2.Burstable 可超售的（中优先级）

• 核心条件：
  • 不满足 Guaranteed 条件；
  • 至少一个容器设置了 CPU 或内存的 requests 或 limits。
• 特点：
  • 资源使用有下限保障，但允许弹性扩展（如未设 limits 时默认使用节点剩余资源）；
  • 驱逐优先级低于 BestEffort，但高于 Guaranteed。

4.1.2.3.BestEffort 尽力而为的（最低优先级）

• 核心条件：
  • 所有容器均未设置 CPU 和内存的 requests 和 limits。
• 特点：
  • 无资源保障，优先被驱逐；
  • 适用于非关键任务（如日志收集）以最大化资源利用率。

4.1.3.QoS 对资源管理的具体影响

4.1.3.1.调度与资源分配

• 调度依据：Kubernetes 调度器仅基于 requests 分配节点，limits 不影响调度；
  • 比如一个node只有4个cpu，配置limits.cpu==5没有问题，可以调度。但是如果配置requests.cpu==5，pod就会一直Pending，事件报错 InSufficient Cpu 即cpu不足。
• 资源使用限制：
  • CPU（可压缩资源）：超限时被节流（Throttled），但进程不被终止；
  • 内存（不可压缩资源）：超限时触发 OOM Killer，进程被终止3,7。
• 调度器完成调度后，会把对应node上的资源信息，扣除掉这个requests
  • 比如在node中可以看到总资源、可分配资源（去除系统预留资源之后的）
  • 调度器看node是否满足资源要求时，看的就是这里
    

4.1.3.2.不同QoS适用业务

• 核心服务​​：使用 Guaranteed 确保稳定性（如数据库）
• ​​弹性服务​​：Burstable 适合 Web 服务等需灵活扩展的场景
• 临时任务​​：BestEffort 用于批处理或监控工具
• 节点分级​​：结合节点亲和性策略将不同 QoS Pod 调度到专用节点

4.1.4.Pod资源限制的生效原理：cgroups

4.1.4.1.核心机制概述

• Kubernetes 通过 cgroups 实现 Pod 资源限制的运行时控制
• Requests：仅影响调度决策，确保节点有足够资源容纳 Pod
• Limits：通过 cgroups 硬性限制容器运行时资源使用
• 资源类型差异：
• 可压缩资源（CPU）：超限时被节流（Throttling）
• 不可压缩资源（内存）：超限时触发 OOM Killer

4.1.4.2.CPU 资源实现细节

4.1.4.2.1.前置知识：CPU 的m是什么单位

• 在声明资源时，经常看到100m的cpu，这个m如何解释呢？
  • 在虚拟机中，资源限制粒度是非常粗的，cpu至少要是1个，那么如何限制一个应用对cpu更细粒度的资源需求呢？
  • m是一个1/1000的单位，1m即为1/1000个cpu。但cpu是个物理的，没办法分，只能从时间片上看，1个cpu一般是100000us（10w us），所以1/1000个cpu即为大约 100us。

4.1.4.2.2.CPU Requests 映射

• 通过 cpu.shares 控制 CPU 时间片分配比例
• 注：cpu.shares 是软限制，在存在多个进程时，通过 cpu.shares 控制时间分配比例

  # 计算方式
  cpu.shares = requests.cpu * 1024
  # 示例：requests.cpu=500m → cpu.shares = 500*1/1000*1024 = 512
  # 其中 m==1/1000
  

• 仅在 CPU 资源争抢时生效，空闲 CPU 可超用
• Pod cpu Requests 配置路径示例：

  /sys/fs/cgroup/cpu/kubepods/pod<pod-uid>/<container-id>/cpu.shares
  

4.1.4.2.2.CPU Limits 映射

• 通过 CFS 配额机制 实现硬性限制：
• cpu.cfs_period_us：调度周期（默认 100ms==100000us）
• cpu.cfs_quota_us：当前进程周期内可用的 CPU 时间

  # 计算方式
  quota = limits.cpu * period
  # 示例：limits.cpu=1 → quota=100000μs (100ms)
  # 其中 m==1/1000
  

• Pod cpu Limits路径示例：

  /sys/fs/cgroup/cpu/kubepods/pod<pod-uid>/<container-id>/cpu.cfs_quota_us
  

4.1.4.3. 内存资源实现细节

4.1.4.3.1 内存 Limits 映射

• 通过 memory.limit_in_bytes 设置内存使用上限：

  # 示例：limits.memory=512Mi → 536870912
  cat /sys/fs/cgroup/memory/kubepods/pod<pod-uid>/<container-id>/memory.limit_in_bytes
  

• 超限时触发 OOM Killer，容器被强制终止
• memory 无对应 Requests 的 cgroups 参数（仅影响调度）

4.1.4.3.2 内存软限制（特殊场景）

• 通过 memory.soft_limit_in_bytes 设置柔性限制：

  # 示例（需手动配置）：
  echo 268435456 > /sys/fs/cgroup/memory/.../memory.soft_limit_in_bytes
  

• Kubernetes 默认不配置该参数

4.1.4.4. 多级 cgroups 控制

• Kubernetes 采用分层控制策略：

  kubepods (根cgroup)
  ├── burstable (QoS级别)
  │   └── pod-uid (Pod级)
  │       └── container-id (容器级)
  ├── besteffort
  └── guaranteed
  

• QoS 级控制：不同 QoS 类别 Pod 的隔离策略
• Pod 级控制：聚合所有容器的资源限制
• 容器级控制：实际执行资源限制的最小单元

4.1.4.5. 完整配置示例

4.1.4.5.1 Pod 定义

apiVersion: v1
kind: Pod
spec:
  containers:
	- name: demo
	  image: nginx
	  resources:
		requests:
		  cpu: "500m"
		  memory: "256Mi"
		limits:
		  cpu: "1"
		  memory: "512Mi"

4.1.4.5.2 生成的 cgroups 配置

# CPU 控制文件
/sys/fs/cgroup/cpu/kubepods/burstable/pod-xxx/cpu.shares → 512
/sys/fs/cgroup/cpu/kubepods/burstable/pod-xxx/cpu.cfs_quota_us → 100000

# 内存控制文件
/sys/fs/cgroup/memory/kubepods/burstable/pod-xxx/memory.limit_in_bytes → 536870912

4.1.4.6. 监控与调试

4.1.4.6.1 查看当前限制

# CPU 配额使用率
cat /sys/fs/cgroup/cpu/.../cpu.stat | grep nr_throttled

# 内存使用量
cat /sys/fs/cgroup/memory/.../memory.usage_in_bytes

4.1.4.6.2 性能问题排查

• CPU Throttling：检查 cpu.stat 中的 nr_throttled 计数
• OOM 事件：通过 dmesg | grep oom_kill 查看被杀容器
• 实时监控：kubectl top pod 结合 Prometheus 指标

4.2.LimitRange资源

为了自动化管理 资源设置，提供了LimitRange资源，能够做一些校验+默认值配置，但是资源配置需求多样，LimitRange能提供的能力有限，所以实际生产很少使用

4.2.1.LimitRange定位

• LimitRange 是 Kubernetes 中用于 命名空间级资源管控 的策略对象，主要用于限制 Pod、容器或 PersistentVolumeClaim 的资源分配范围，并自动注入默认配置。

4.2.2.LimitRange核心功能

1. 资源范围限制

• 限制 Pod/Container 的 CPU/内存 最小请求值（min）和 最大限制值（max）

2. 默认值注入

• 为未指定 requests/limits 的容器自动设置 默认请求值（defaultRequest）和 默认限制值（default）

3. 存储限制

• 控制 PersistentVolumeClaim 的存储容量范围（storage 字段）

4. 资源比例控制

• 通过 maxLimitRequestRatio 限制资源 limits 与 requests 的比值

4.2.3.LimitRange Spec 常用字段

字段	类型	描述	示例值
type	string	限制对象类型（Pod/Container/PersistentVolumeClaim）	Container
default	map	默认资源限制值（cpu/memory）	cpu: "500m"
defaultRequest	map	默认资源请求值	memory: "256Mi"
min	map	资源请求/限制的最小值	cpu: "100m"
max	map	资源请求/限制的最大值	memory: "2Gi"
maxLimitRequestRatio	map	limits 与 requests 的最大比值	cpu: 3

4.2.4.LimitRange使用示例

apiVersion: v1
kind: LimitRange
metadata:
  name: example-limitrange
spec:
  limits:
  - type: Container
    default:
      cpu: "500m"
      memory: "512Mi"
    defaultRequest:
      cpu: "200m"
      memory: "256Mi"
    min:
      cpu: "100m"
      memory: "128Mi"
    max:
      cpu: "2"
      memory: "2Gi"
    maxLimitRequestRatio:
      cpu: 3
  - type: PersistentVolumeClaim
    min:
      storage: "1Gi"
    max:
      storage: "10Gi"

4.2.5.LimitRange的局限性

• LimitRange设置默认值实际使用中受限
• LimitRange无法区分container的类型：主容器、initContainer，所以设置的默认值会同时设置到initContainer上去，这在使用中不太符合实际，所以限制了LimitRange的实际使用
• 因此LimitRange一般可用于设置Limit上限，但不太会用default设置

4.3.磁盘资源需求

• 临时存储发生在调度完成之后，由node上的kubelet来管理
  • 比如一个pod声明了临时存储，如果对临时存储的使用超限，pod会被驱逐，驱逐pod后会清理掉临时写的那些数据，防止对磁盘造成压力影响到系统稳定性。

5.调度器仅关注pod的requests

调度器 关注的 pod资源总量== 多个Containers requests资源之和 + 多个initContainers requests最大值

• 调度器只关注requests

• 不同类型容器的requests需求不一样

  • 对于 pod 的 多个Containers，在运行时是同时运行的，所以资源计算方法，是所有Containers requests之和
  • 对于 pod 的 多个initContainers，在运行时是串行运行的，所以资源计算方法，是 取initContainers requests的最大值，并不会把所有initContainers requests加起来

• 提出问题：

  • initContainers阶段需要大量资源，init结束，资源不会归还，也不再使用，其实就浪费掉了
  • 解决：没有直接的解决办法，应用一般不会主动归还资源，可以看是否可以配置一些HPA、VPA做一些弹性工作，或做一个额外的组件专用于回收资源

6.kube-scheduler代码关键点

7.常见问题解析

7.1.Predicate、Priority阶段的插件都是顺序执行的吗？

• Kubernetes 调度器的 Predicate 插件（在旧版本中称为 Predicates 阶段）并非完全顺序执行，其执行模式取决于调度器版本和具体配置。

7.1.1.旧版本调度器（基于 Predicates/Priorities 架构）

1. 顺序执行

• 在 Kubernetes v1.15 及更早版本中，Predicates 阶段的规则是顺序执行的。每个 Predicate 规则依次对候选节点进行过滤，只有通过所有规则的节点才能进入下一阶段。例如：
  • 先检查 PodFitsResources（资源是否足够）
  • 再检查 PodFitsHostPorts（端口是否冲突）
  • 最后验证 PodToleratesNodeTaints（污点容忍）

2. 并发处理节点

• 虽然规则是顺序执行的，但每个 Predicate 规则会对所有节点并发计算（默认开启 16 个 Goroutine）。
• 例如，当处理 PodFitsResources 时，调度器会同时计算所有节点的 CPU/内存资源是否满足需求。

3. 性能瓶颈

• 顺序执行规则在节点规模较大时会导致延迟累积，例如若某个规则计算耗时较长，整个调度周期会被拉长。

7.1.2.新版调度框架（Scheduler Framework）

• 从 Kubernetes v1.16 开始引入的 Scheduler Framework 对 Predicates 进行了重构，将其拆分为 Filter 插件，并支持更灵活的并发机制
• 默认并行执行
  • Filter 插件在调度框架中默认并行执行（部分插件可能因依赖关系需顺序处理）。例如：
    • NodeResourcesFit（资源检查）和 NodeAffinity（节点亲和性）可以同时计算；
    • VolumeBinding（存储卷绑定）和 PodTopologySpread（拓扑分布）可能并行运行。
• 依赖控制
  • 若插件之间存在依赖关系（例如必须先完成资源检查再处理亲和性），可通过插件配置显式声明执行顺序。
• 性能优化
  • 并行执行显著减少调度延迟，尤其在大规模集群中效果明显。例如，1000 节点的集群调度耗时可从旧版的 2-3 秒降至 500 毫秒以内。
• 顺序执行的例外场景
  • 即使在新版本中，部分 Filter 插件仍需顺序执行
    • 资源预检查
      如 NodeResourcesFit（资源充足性）通常需要优先执行，避免在不满足资源条件的节点上浪费计算资源。
    • 存储卷绑定
      VolumeBinding 插件必须等待持久卷（PV）绑定完成后才能进行后续检查。
    • 拓扑分布约束
      PodTopologySpread 需要基于当前已调度 Pod 的分布状态，可能依赖于其他插件的执行结果。