在 kube-scheduler 的[调度插件]
NodeResourcesFit 中存在两种支持资源装箱（bin packing）的策略：MostAllocated 和
RequestedToCapacityRatio。

使用 MostAllocated 策略启用资源装箱

MostAllocated 策略基于资源的利用率来为节点计分，优选分配比率较高的节点。
针对每种资源类型，你可以设置一个权重值以改变其对节点得分的影响。

要为插件 NodeResourcesFit 设置 MostAllocated 策略，
可以使用一个类似于下面这样的[调度器配置]：

apiVersion: kubescheduler.config.k8s.io/v1beta3
kind: KubeSchedulerConfiguration
profiles:
- pluginConfig:
  - args:
      scoringStrategy:
        resources:
        - name: cpu
          weight: 1
        - name: memory
          weight: 1
        - name: intel.com/foo
          weight: 3
        - name: intel.com/bar
          weight: 3
        type: MostAllocated
    name: NodeResourcesFit

要进一步了解其它参数及其默认配置，请参阅
[NodeResourcesFitArgs]
的 API 文档。

使用 RequestedToCapacityRatio 策略来启用资源装箱

RequestedToCapacityRatio 策略允许用户基于请求值与容量的比率，针对参与节点计分的每类资源设置权重。
这一策略使得用户可以使用合适的参数来对扩展资源执行装箱操作，进而提升大规模集群中稀有资源的利用率。
此策略根据所分配资源的一个配置函数来评价节点。
NodeResourcesFit 计分函数中的 RequestedToCapacityRatio 可以通过字段
[scoringStrategy]
来控制。
在 scoringStrategy 字段中，你可以配置两个参数：requestedToCapacityRatio
和 resources。requestedToCapacityRatio 参数中的 shape
设置使得用户能够调整函数的算法，基于 utilization 和 score 值计算最少请求或最多请求。
resources 参数中包含计分过程中需要考虑的资源的 name，以及用来设置每种资源权重的 weight。

下面是一个配置示例，使用 requestedToCapacityRatio 字段为扩展资源 intel.com/foo
和 intel.com/bar 设置装箱行为：

apiVersion: kubescheduler.config.k8s.io/v1beta3
kind: KubeSchedulerConfiguration
profiles:
- pluginConfig:
  - args:
      scoringStrategy:
        resources:
        - name: intel.com/foo
          weight: 3
        - name: intel.com/bar
          weight: 3
        requestedToCapacityRatio:
          shape:
          - utilization: 0
            score: 0
          - utilization: 100
            score: 10
        type: RequestedToCapacityRatio
    name: NodeResourcesFit

使用 kube-scheduler 标志 --config=/path/to/config/file
引用 KubeSchedulerConfiguration 文件，可以将配置传递给调度器。

要进一步了解其它参数及其默认配置，可以参阅
[NodeResourcesFitArgs]
的 API 文档。

调整计分函数

shape 用于指定 RequestedToCapacityRatio 函数的行为。

shape:
  - utilization: 0
    score: 0
  - utilization: 100
    score: 10

上面的参数在 utilization 为 0% 时给节点评分为 0，在 utilization 为
100% 时给节点评分为 10，因此启用了装箱行为。
要启用最少请求（least requested）模式，必须按如下方式反转得分值。

shape:
  - utilization: 0
    score: 10
  - utilization: 100
    score: 0

resources 是一个可选参数，默认值为：

resources:
  - name: cpu
    weight: 1
  - name: memory
    weight: 1

它可以像下面这样用来添加扩展资源：

resources:
  - name: intel.com/foo
    weight: 5
  - name: cpu
    weight: 3
  - name: memory
    weight: 1

weight 参数是可选的，如果未指定，则设置为 1。
同时，weight 不能设置为负值。

节点容量分配的评分

本节适用于希望了解此功能的内部细节的人员。
以下是如何针对给定的一组值来计算节点得分的示例。

请求的资源：

intel.com/foo : 2
memory: 256MB
cpu: 2

资源权重：

intel.com/foo : 5
memory: 1
cpu: 3

FunctionShapePoint

节点 1 配置：

可用：
  intel.com/foo: 4
  memory: 1 GB
  cpu: 8
已用：
  intel.com/foo: 1
  memory: 256MB
  cpu: 1

节点得分：

intel.com/foo  = resourceScoringFunction,4)
               = *100/4)
               = 
               = 75                       # requested + used = 75% * available
               = rawScoringFunction
               = 7                        # floor
memory         = resourceScoringFunction,1024)
               = *100/1024))
               = 50                       # requested + used = 50% * available
               = rawScoringFunction
               = 5                        # floor
cpu            = resourceScoringFunction,8)
               = *100/8))
               = 37.5                     # requested + used = 37.5% * available
               = rawScoringFunction
               = 3                        # floor
NodeScore   =   +  +  / 
            =  5

节点 2 配置：

可用：
  intel.com/foo: 8
  memory: 1GB
  cpu: 8
已用：
  intel.com/foo: 2
  memory: 512MB
  cpu: 6

节点得分：

intel.com/foo  = resourceScoringFunction,8)
               = *100/8)
               = 
               = 50
               = rawScoringFunction
               = 5
memory         = resourceScoringFunction,1024)
               = *100/1024))
               = 75
               = rawScoringFunction
               = 7
cpu            = resourceScoringFunction,8)
               = *100/8))
               = 100
               = rawScoringFunction
               = 10
NodeScore   =   +  +  / 
            =  7

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