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本文分析了HAMi调度器(v2.4.0)中Spread和Binpack高级调度策略的实现原理。HAMi通过节点调度策略(nodeSchedulerPolicy)和GPU调度策略(gpuSchedulerPolicy)两个维度控制资源分配方式。节点调度策略支持binpack(尽量集中)和spread(尽量分散)两种模式，通过helm部署时配置。核心调度逻辑在Filter接口中实现，包括资源需求计算、节点使用情况分析、以及基于策略的评分机制。HAMi采用k8s扩展调度器模式，通过webhook修改Pod调度器名

本文分析了HAMi中的hami-scheduler工作流程。hami-scheduler通过Scheduler Extender方式实现自定义调度逻辑，主要包含以下关键点：1）Webhook将申请vGPU资源的Pod调度器改为hami-scheduler；2）hami-scheduler使用原生kube-scheduler镜像并配置Extender插件；3）Extender服务实现核心调度逻辑，包括资源计算和节点选择；4）异步任务负责GPU资源感知和节点Annotations更新。调度器支持spread和b

HAMi Scheduler原理分析：Webhook机制 本文是HAMi原理分析系列的第二篇，重点解析hami-scheduler的实现机制。HAMi通过自定义调度器hami-scheduler实现vGPU资源调度，并支持spread和binpack等高级调度策略。 核心内容： Webhook机制：HAMi通过MutatingWebhook自动修改Pod的调度器名称，确保使用vGPU的Pod由hami-scheduler调度 组件架构：hami-scheduler包含两个组件：hami-webhook（处理