1. 平台

容器云运维管理平台

2. 需求

请求参数：可用区（Availability Zone），CPU，内存，CPU策略，过滤参数

响应参数：剩余可调度Pod数

3. 关系图

4. 设计方案

1. 根据传入的可用区查询该可用区中的所有集群的clusterId（查mysql）

2. 遍历所有clusterId，执行 GetSchedulableNodes(c, cpu, memory, localDisk, clusterId, cpuPolicy, selector)

a. 根据clusterId获取k8s client

b. 对标签选择器selector进行处理

c. 调用Kubernetes API，函数调用 k8sclt.GetSchedulableNodesAndPodsNumber 方法，传入 CPU、内存和本地磁盘的需求以及更新后的选择器

GetSchedulableNodesAndPodsNumber：

该方法的目的是计算在一个 Kubernetes 集群中，根据给定的资源需求（CPU、内存、本地磁盘）和选择器，哪些节点能够调度新的 Pod，以及每个节点可以调度的 Pod 数量。

1. 获取节点列表：首先，通过调用 ListNodes 方法获取所有满足选择器条件的节点。如果获取失败或没有找到任何节点，函数将返回空值。

2. 筛选节点：遍历所有节点，去除那些状态不是 "Ready" 或者被标记为 "Unschedulable" 的节点。同时，如果资源需求都为 0，则跳过当前节点，因为这通常意味着不需要考虑资源限制。

3. 计算资源余量：对于每个节点，计算剩余可用的 CPU、内存和本地磁盘资源。如果剩余资源小于所需资源，则标记该节点不能满足资源需求。

4. 计算总资源数和可调度 Pod 数量：

计算每个节点的总资源数（CPU、内存、本地磁盘）。

根据剩余资源和需求资源计算每个节点可以调度的最大 Pod 数量。

使用 utils.MinInArray 函数确定节点可以调度的实际 Pod 数量，这是由 CPU、内存和本地磁盘中最小的可调度数量决定的。

5. 汇总结果：将满足条件的节点添加到 nodeList 中，并计算所有这些节点总共可以调度的 Pod 数量。

最终，函数返回四个值：

nodeList：满足条件的节点列表。

nodeCount：一个映射，键是节点名称，值是该节点可以调度的 Pod 数量。

count：所有满足条件的节点总共可以调度的 Pod 数量。

nodeTotal：一个映射，键是节点名称，值是该节点的总资源数（按需求资源单位计算）。