一次扩容引发的思考
上周五下午，公司准备上线一个促销活动，用户量预计会涨三倍。我们提前在云平台上申请了十台虚拟机，想着多备点资源总没错。可到了晚上八点，系统突然卡顿，监控显示有几台服务器负载飙到95%，而另外几台却空闲着。
问题出在哪？不是资源不够，而是调度没跟上。请求都挤在少数节点上，其他机器干看着。这就像早高峰地铁站只开了一个闸机，后面排成一条长龙，旁边九个空着没人引导。
从“粗放式”到“智能调度”
以前我们用静态规则分配任务，比如轮询或者按权重。听起来合理，但实际运行中，每台机器的实时负载、网络延迟、甚至磁盘IO都在变。固定的策略跟不上动态环境。
后来我们引入了基于实时指标的调度算法。每次请求进来前，调度器先查一下各节点的当前负载、响应时间、可用内存，再决定往哪发。这个改动上线后，同样流量下平均响应时间降了40%。
代码怎么写？简单示例
下面是一个简化版的调度判断逻辑，用 Python 模拟：
def select_node(nodes):
best_node = None
lowest_score = float('inf')
for node in nodes:
load_weight = node['cpu_usage'] * 0.6
latency_weight = node['response_time'] / 1000 * 0.3
memory_penalty = (1 - node['memory_free']) * 0.1
score = load_weight + latency_weight + memory_penalty
if score < lowest_score:
lowest_score = score
best_node = node
return best_node这个评分模型把 CPU 使用率、响应时间和内存余量综合起来算分，选最低分的节点执行任务。虽然简单，但在测试环境中已经比轮询策略更均衡。
别忽视“冷启动”问题
新机器刚启动时，没有历史数据，容易被误判为“最优节点”，结果一上来就被压垮。我们加了个冷却期机制，新实例加入后前30秒只接收少量试探流量，等监控数据稳定后再全量接入。
类似的情况也出现在容器编排中。Kubernetes 默认的调度器偏重资源请求和限制，但我们通过自定义调度插件，加入了节点历史负载趋势预测，避免把新 Pod 分配到即将过载的宿主机上。
小步快跑，持续调优
没有一劳永逸的调度方案。我们每周都会看一次调度日志，分析有没有异常分配情况。比如某次发现数据库连接密集型任务总被分到同一组机器，原来是忘了把数据库连接数纳入评估维度。
现在我们的调度策略已经迭代到第六版，核心思路没变：让数据说话，让资源流动起来。同样的云资源，换种调度方式，能省下近20%的机器成本，高峰期稳定性也强了不少。