Kubernetes 调度器打分算法详解：LeastAllocated 与 N

1️⃣ NodeResourcesLeastAllocated（资源最少分配）

???? 目标

优先将 Pod 调度到资源使用率最低的节点，防止热点节点，尽量实现负载均衡。

???? 打分算法原理

对每个节点计算 CPU 和内存的使用率，然后反向打分：

score = (1 - (cpuRequested / cpuCapacity)) * 50 +
        (1 - (memRequested / memCapacity)) * 50

• 分数范围：0 ~ 100

• 使用率越低，得分越高

• CPU 和内存权重各 50%

???? 每个部分含义

???? 示例

✅ 适用场景

• 高并发场景需要负载均衡

• 多租户系统，防止资源竞争

2️⃣ NodeAffinity（节点亲和性）

???? 目标

根据用户在 Pod 中定义的 nodeAffinity 条件打分，优先调度到匹配度高的节点。

???? 用法示例

affinity:
  nodeAffinity:
    preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
      - weight: 100
        preference:
          matchExpressions:
            - key: zone
              operator: In
              values:
                - us-west1

• 节点 zone=us-west1 → 得 100 分

• 节点 zone=us-east1 → 得 0 分

⚙️ 打分原理

调度器检查 Pod 的 preferredDuringScheduling... 规则：

• 匹配 → 加上对应权重

• 不匹配 → 不加分

• 最终得分范围：0 ~ 100

✅ 适用场景

• 有部署位置偏好（如某个可用区）

• 使用节点标签（如高性能/SSD 节点）

???? 两者对比