ClusterAutoscalerProvider 是优先堆叠的，DefaultPrivider 是优先打散的。关于这个策略，当你的节点开启了自动扩容，尽量使用 ClusterAutoscalerProvider 会比较符合你的需求。
这里看一下策略文件的配置内容，如下图所示：
这里可以看到配置的过滤器 predicates，配置的打分器 priorities，以及我们配置的扩展调度器。这里有一个比较有意思的参数就是：alwaysCheckAllPredicates。它是用来控制当过滤列表有个返回 false 时，是否继续往下执行？默认的肯定是 false；如果配置成 true，它会把每个插件都走一遍。
如何扩展调度器 Scheduler Extender首先来看一下 Schedule Extender 能做什么？在启动官方调度器之后，可以再启动一个扩展调度器。
通过配置文件，如上文提到的 Polic 文件中 extender 的配置，包括 extender 服务的 URL 地址、是否 https 服务，以及服务是否已经有 NodeCache。如果有 NodeCache，那调度器只会传给 nodenames 列表。如果没有开启，那调度器会把所有 nodeinfo 完整结构都传递过来。
ignorable 这个参数表示调度器在网络不可达或者是服务报错，是否可以忽略扩展调度器。managedResources，官方调度器在遇到这个 Resource 时会用扩展调度器，如果不指定表示所有的都会使用扩展调度器。
这里举个 GPU share 的例子。在扩展调度器里面会记录每个卡上分配的内存大小，官方调度器只负责 Node 节点上总的显卡内存是否足够。这里扩展资源叫 example/gpu-men: 200g，假设有个 Pod 要调度，通过 kube-scheduler 会看到我们的扩展资源，这个扩展资源配置要走扩展调度器，在调度阶段就会通过配置的 url 地址来调用扩展调度器，从而能够达到调度器能够实现 gpu-share 的能力。
Scheduler Framework这里分成两点来说，从扩展点用途和并发模型分别介绍。
扩展点的主要用途扩展点的主要用途主要有以下几个：
QueueSort：用来支持自定义 Pod 的排序。如果指定 QueueSort 的排序算法，在调度队列里面就会按照指定的排序算法来进行排序；
Prefilter：对 Pod 的请求做预处理，比如 Pod 的缓存，可以在这个阶段设置；
Filter：就是对 Filter 做扩展，可以加一些自己想要的 Filter，比如说刚才提到的 gpu-shared 可以在这里面实现；
PostFilter：可以用于 logs/metircs，或者是对 Score 之前做数据预处理。比如说自定义的缓存插件，可以在这里面做；
Score：就是打分插件，通过这个接口来实现增强；
Reserver：对有状态的 plugin 可以对资源做内存记账；
Permit：wait、deny、approve，可以作为 gang 的插入点。这个可以对每个 pod 做等待，等所有 Pod 都调度成功、都达到可用状态时再去做通行，假如一个 pod 失败了，这里可以 deny 掉；
PreBind：在真正 bind node 之前，执行一些操作，例如：云盘挂载盘到 Node 上；
Bind：一个 Pod 只会被一个 BindPlugin 处理；
PostBind：bind 成功之后执行的逻辑，比如可以用于 logs/metircs；
Unreserve：在 Permit 到 Bind 这几个阶段只要报错就回退。比如说在前面的阶段 Permit 失败、PreBind 失败， 都会去做资源回退。
并发模型并发模型意思是主调度流程是在 Pre Filter 到 Reserve，如上图浅蓝色部分所示。从 Queue 拿到一个 Pod 调度完到 Reserve 就结束了，接着会把这个 Pod 异步交给 Wait Thread，Wait Thread 如果等待成功了，就会交给 Bind Thread，就是这样一个线程模型。
自定义 Plugin如何编写注册自定义 Plugin？
这里是一个官方的例子，在 Bind 阶段，要将 Pod 绑定到某个 Node 上，对 Kube-apiserver 做 Bind。这里可以看到主要有两个接口，bind 的接口是声明调度器的名称，以及 bind 的逻辑是什么。最后还要实现一个构造方法，告诉它的构造方法是怎样的逻辑。
启动自定义 Plugin 的调度器：
vendor
fork