喝醉酒的小白: FORWARD 链处理的是经过宿主机但目的地不是宿主机本身的流量。当你封禁了 FORWARD 链上的5000端口，实际上阻止了从宿主机外部到容器内部的流量，因此无法访问容器的5000端口，即使宿主机上的30081端口仍然开放。

喝醉酒的小白: 在Kubernetes中，调度器先在集群中找到一个 Pod 的所有可调度节点，然后根据一系列函数对这些可调度节点打分，选出其中得分最高的节点来运行 Pod，假如得分相同则随机选择一个节点。之后，调度器将这个调度通知给 kube-apiserver，这个过程叫做绑定。 kube-scheduler 为 Pod 选择节点的过程包括两个主要步骤：过滤（Filtering） 和 评分（Scoring）。这两个步骤确保了Pod被分配到最合适的节点上，同时考虑到资源分配效率、策略符合度和其他优化目标。 一、过滤（Filtering） 在过滤阶段，kube-scheduler 的主要任务是从所有可用节点中排除那些不符合基本要求的节点，即那些不能满足Pod运行的硬性条件的节点。 - 资源检查：确认节点是否有足够的CPU、内存等资源来运行Pod。 - 标签匹配：检查节点的标签是否与Pod的节点选择器（NodeSelector）匹配。 - 污点与容忍度：验证Pod是否能够容忍节点上的污点，或者节点上是否有Pod无法接受的污点。 - 其他约束：还包括端口占用、存储限制、拓扑限制（如节点亲和性、反亲和性）等检查。 二、评分（Scoring） 经过过滤阶段后，剩余的节点理论上都能够运行Pod。评分阶段旨在从这些合格的节点中选出最优解，即根据多种标准给每个节点打分，然后选择得分最高的节点。 - 资源利用率：倾向于选择资源利用较低的节点，以平衡集群负载。 - 亲和性与反亲和性：考虑Pod间的亲和性规则，尽量让相关服务的Pod分布在不同节点上，增强容错性。 - 数据本地性：如果Pod依赖特定的数据或镜像，优先选择已缓存这些资源的节点。 - 自定义优先级：管理员可以根据特定需求定义自定义的评分函数，比如考虑网络延迟、硬件特性等。

喝醉酒的小白: 外婆是高尔基至暗人生里的一束暖阳，给予他温暖，教他做人，指引他前行的道路-书籍。书籍可以不断的完善我们，前提是我们不断的阅读和思考。

喝醉酒的小白: 去过很多地方，见过很多人，受过许多责难，但最终我还是坚持了下来。 直面人生，直面生活。 没有人喜欢苦难，但苦难来临，唯有坚强，不惧挑战，不畏困难，才能生存下去啊。

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