参数化构建

方法1：

在脚本中添加 #!/bin/bash -ilex

jenkins shell中使用 bash -il xxx.sh

将阿里云经典网络镜像克隆为专有网络实例

经过排查有以下问题：

外网无法ping通，ssh无法连接

基于map/reduce无锁设计的优选设计实现

优选阶段通过分离计算对象来实现多个node和多种算法的并行计算，并且通过基于二级索引来设计最终的存储结果，从而达到整个计算过程中的无锁设计，同时为了保证分配的随机性，针对同等优先级的采用了随机的方式来进行最终节点的分配，如果大家后续有类似的需求，不妨可以借鉴借鉴

基于并行筛选的预选设计设计实现

1. 基础设计

1.1 预选场景

预选顾名思义就是从当前集群中的所有的node中，选择出满足当前pod资源和亲和性等需求的node节点，如何在集群中快速选择这样的节点，是个复杂的问题

ScheduleAlgorithm调度算法框架实现

ScheduleAlgorithm是一个接口负责为pod选择一个合适的node节点,本节主要解析如何实现一个可扩展、可配置的通用算法框架来实现通用调度

SchedulingQueue三级调度队列实现

SchedulingQueue是kubenrets scheduler中负责进行等待调度pod存储的对，Scheduler通过SchedulingQueue来获取当前系统中等待调度的Pod，本文主要讨论SchedulingQueue的设计与实现的各种实现, 了解探究其内部实现与底层源码,本系列代码基于kubernets1.1.6分析而来

调度器学习基础概览

1. 资源调度基础

scheudler是kubernetes中的核心组件，负责为用户声明的pod资源选择合适的node,同时保证集群资源的最大化利用，这里先介绍下资源调度系统设计里面的一些基础概念

滚动更新

默认情况下，Kubernetes 的 Deployment 是具有滚动更新的策略来进行 Pod 更新的，该策略可以在任何时间点更新应用的时候保证某些实例依然可以正常运行来防止应用 down 掉，当新部署的 Pod 启动并可以处理流量之后，才会去杀掉旧的 Pod。

在使用过程中我们还可以指定 Kubernetes 在更新期间如何处理多个副本的切换方式，比如我们有一个3副本的应用，在更新的过程中是否应该立即创建这3个新的 Pod 并等待他们全部启动，或者杀掉一个之外的所有旧的 Pod，或者还是要一个一个的 Pod 进行替换？下面示例是使用默认的滚动更新升级策略的一个 Deployment 定义，在更新过程中最多可以有一个超过副本数的容器（maxSurge），并且在更新过程中没有不可用的容器。