摘要：引言按计算资源调度基本上是各大编排引擎的标配，在版本后也推出了这个功能。但部分朋友认为当前的实现还并不是那么智能，所以不知道如何按计算资源调度。故本文教大家如何按计算资源调度。
引言
按计算资源调度基本上是各大编排引擎的标配，Rancher在v1.2版本后也推出了这个功能。但部分朋友认为当前的实现还并不是那么智能，所以不知道如何按计算资源调度。故本文教大家如何按计算资源调度。
实现机制Rancher的实现比较简单，其主要是通过Infra services中的scheduler服务来实现，整体的逻辑架构如下：
scheduler会订阅Rancher Events，主要是scheduler相关事件，当有调度需求时候，scheduler就会收到消息， 通过计算将合适的调度目标返回给cattle。比如说现在支持memory和cpu为基准， 那么scheduler会不断根据metadata的数据变化来计算资源的使用量，最后可根据资源剩余量为调度目标排序， 这样就可以完成按计算资源调度的目标。
之前有说，Rancher的实现并不智能，这在于在计算资源使用量的时候，Rancher并不是通过一套复杂数据采集机制来计算， 而是通过用户在创建service的时候标注reservation的方式，这个地方很多朋友并没有注意到：
除此之外，在每个节点的资源总量上也是可配置的，我们完全可以进行一个整体预留的设置，比如：
总结这个实现看似简单，其实这是提供了一个很好的扩展能力。如果我们有自己的监控采集体系，完全可以在scheduler的时候调用我们自身监控接口来计算资源，这样就能达到我们所认可的“智能”了。
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