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k8s.gcr.io/kube-scheduler:v1.19.13
k8s.gcr.iolinux/amd64v1.19.13大小: 46.50MB更新于 2025年8月24日
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如果你使用 DeepSeek、元宝 AI、Copilot、ChatGPT 等 AI 工具，协助配置轩辕镜像、编写 docker pull 命令、修改 Docker Compose 镜像地址、配置镜像加速、排查镜像拉取失败、分析报错日志等问题，请先让 AI 阅读并遵守轩辕镜像的规则文档。
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https://xuanyuan.cloud/agents.md
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kube-scheduler 是 Kubernetes 集群的核心调度组件，运行在控制平面节点，主要负责将待调度的 Pod 分配到集群中的工作节点。作为集群资源调度的“决策者”，它的核心目标是在满足 Pod 运行需求的同时，实现集群资源的高效利用。 调度过程中，kube-scheduler 会综合考虑多种因素：首先是节点的资源状态，包括剩余 CPU、内存等计算资源是否满足 Pod 的请求；其次是亲和性与反亲和性规则，比如 Pod 是否需要调度到特定标签的节点，或避免与某些 Pod 共存在同一节点；此外，节点的污点（Taint）和 Pod 的容忍度（Toleration）也会影响调度结果——带有污点的节点默认排斥 Pod，只有配置了对应容忍度的 Pod 才能被调度到该节点。同时，Pod 的优先级也会起作用，高优先级的 Pod 可优先获得调度机会，必要时甚至会驱逐低优先级 Pod 以抢占资源。 具体调度流程分为两步：第一步是“过滤”（Filtering），从集群所有节点中排除不满足 Pod 基本运行条件的节点，形成候选节点列表；第二步是“打分”（Scoring），对候选节点进行多维度评估（如资源均衡性、节点负载等），最终选择得分最高的节点作为 Pod 的目标运行节点。 通过这样的调度机制，kube-scheduler 既能确保 Pod 被调度到合适的节点，避免节点资源过载，又能实现集群资源的均衡分配，为 Kubernetes 集群的稳定运行提供关键支撑。
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oldzhang
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"Docker访问体验非常流畅，大镜像也能快速完成下载。"