[zh-cn] resync /scheduling-eviction/kube-scheduler.md

content/zh-cn/docs/concepts/scheduling-eviction/_index.md

@@ -64,8 +64,6 @@ of terminating one or more Pods on Nodes.
 <!--
 ## Pod Disruption
 
-{{<glossary_definition term_id="pod-disruption" length="all">}}
-
 * [Pod Priority and Preemption](/docs/concepts/scheduling-eviction/pod-priority-preemption/)
 * [Node-pressure Eviction](/docs/concepts/scheduling-eviction/node-pressure-eviction/)
 * [API-initiated Eviction](/docs/concepts/scheduling-eviction/api-eviction/)

content/zh-cn/docs/concepts/scheduling-eviction/kube-scheduler.md

@@ -16,9 +16,9 @@ In Kubernetes, _scheduling_ refers to making sure that {{< glossary_tooltip text
 are matched to {{< glossary_tooltip text="Nodes" term_id="node" >}} so that
 {{< glossary_tooltip term_id="kubelet" >}} can run them.
 -->
-在 Kubernetes 中，_调度_ 是指将 {{< glossary_tooltip text="Pod" term_id="pod" >}} 放置到合适的
-{{< glossary_tooltip text="Node" term_id="node" >}} 上，然后对应 Node 上的
-{{< glossary_tooltip term_id="kubelet" >}} 才能够运行这些 pod。
+在 Kubernetes 中，**调度** 是指将 {{< glossary_tooltip text="Pod" term_id="pod" >}}
+放置到合适的{{< glossary_tooltip text="节点" term_id="node" >}}上，以便对应节点上的
+{{< glossary_tooltip term_id="kubelet" >}} 能够运行这些 Pod。
 
 <!-- body -->
 <!--
@@ -33,17 +33,17 @@ for finding the best Node for that Pod to run on. The scheduler reaches
 this placement decision taking into account the scheduling principles
 described below.
 -->
-调度器通过 kubernetes 的监测（Watch）机制来发现集群中新创建且尚未被调度到 Node 上的 Pod。
-调度器会将发现的每一个未调度的 Pod 调度到一个合适的 Node 上来运行。
+调度器通过 Kubernetes 的监测（Watch）机制来发现集群中新创建且尚未被调度到节点上的 Pod。
+调度器会将所发现的每一个未调度的 Pod 调度到一个合适的节点上来运行。
 调度器会依据下文的调度原则来做出调度选择。
 
 <!--
 If you want to understand why Pods are placed onto a particular Node,
 or if you're planning to implement a custom scheduler yourself, this
 page will help you learn about scheduling.
 -->
-如果你想要理解 Pod 为什么会被调度到特定的 Node 上，或者你想要尝试实现
-一个自定义的调度器，这篇文章将帮助你了解调度。
+如果你想要理解 Pod 为什么会被调度到特定的节点上，
+或者你想要尝试实现一个自定义的调度器，这篇文章将帮助你了解调度。
 
 <!--
 ## kube-scheduler
@@ -60,8 +60,8 @@ write your own scheduling component and use that instead.
 [kube-scheduler](/zh-cn/docs/reference/command-line-tools-reference/kube-scheduler/)
 是 Kubernetes 集群的默认调度器，并且是集群
 {{< glossary_tooltip text="控制面" term_id="control-plane" >}} 的一部分。
-如果你真的希望或者有这方面的需求，kube-scheduler 在设计上是允许
-你自己写一个调度组件并替换原有的 kube-scheduler。
+如果你真得希望或者有这方面的需求，kube-scheduler
+在设计上允许你自己编写一个调度组件并替换原有的 kube-scheduler。
 
 <!--
 For every newly created pods or other unscheduled pods, kube-scheduler
@@ -70,19 +70,19 @@ pods has different requirements for resources and every pod also has
 different requirements. Therefore, existing nodes need to be filtered
 according to the specific scheduling requirements.
 -->
-对每一个新创建的 Pod 或者是未被调度的 Pod，kube-scheduler 会选择一个最优的
-Node 去运行这个 Pod。然而，Pod 内的每一个容器对资源都有不同的需求，而且
-Pod 本身也有不同的资源需求。因此，Pod 在被调度到 Node 上之前，
-根据这些特定的资源调度需求，需要对集群中的 Node 进行一次过滤。
+对每一个新创建的 Pod 或者是未被调度的 Pod，kube-scheduler 会选择一个最优的节点去运行这个 Pod。
+然而，Pod 内的每一个容器对资源都有不同的需求，
+而且 Pod 本身也有不同的需求。因此，Pod 在被调度到节点上之前，
+根据这些特定的调度需求，需要对集群中的节点进行一次过滤。
 
 <!--
 In a cluster, Nodes that meet the scheduling requirements for a Pod
 are called _feasible_ nodes. If none of the nodes are suitable, the pod
 remains unscheduled until the scheduler is able to place it.
 -->
-在一个集群中，满足一个 Pod 调度请求的所有 Node 称之为 _可调度节点_。
-如果没有任何一个 Node 能满足 Pod 的资源请求，那么这个 Pod 将一直停留在
-未调度状态直到调度器能够找到合适的 Node。
+在一个集群中，满足一个 Pod 调度请求的所有节点称之为 **可调度节点**。
+如果没有任何一个节点能满足 Pod 的资源请求，
+那么这个 Pod 将一直停留在未调度状态直到调度器能够找到合适的 Node。
 
 <!--
 The scheduler finds feasible Nodes for a Pod and then runs a set of
@@ -91,8 +91,8 @@ score among the feasible ones to run the Pod. The scheduler then notifies
 the API server about this decision in a process called _binding_.
 -->
 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 Node 来运行 Pod。之后，调度器将这个调度决定通知给
-kube-apiserver，这个过程叫做 _绑定_。
+选出其中得分最高的节点来运行 Pod。之后，调度器将这个调度决定通知给
+kube-apiserver，这个过程叫做 **绑定**。
 
 <!--
 Factors that need to be taken into account for scheduling decisions include
@@ -114,7 +114,7 @@ kube-scheduler selects a node for the pod in a 2-step operation:
 1. Filtering
 2. Scoring
 -->
-kube-scheduler 给一个 pod 做调度选择包含两个步骤：
+kube-scheduler 给一个 Pod 做调度选择时包含两个步骤：
 
 1. 过滤
 2. 打分
@@ -127,26 +127,26 @@ resource requests. After this step, the node list contains any suitable
 Nodes; often, there will be more than one. If the list is empty, that
 Pod isn't (yet) schedulable.
 -->
-过滤阶段会将所有满足 Pod 调度需求的 Node 选出来。
-例如，PodFitsResources 过滤函数会检查候选 Node 的可用资源能否满足 Pod 的资源请求。
-在过滤之后，得出一个 Node 列表，里面包含了所有可调度节点；通常情况下，
-这个 Node 列表包含不止一个 Node。如果这个列表是空的，代表这个 Pod 不可调度。
+过滤阶段会将所有满足 Pod 调度需求的节点选出来。
+例如，PodFitsResources 过滤函数会检查候选节点的可用资源能否满足 Pod 的资源请求。
+在过滤之后，得出一个节点列表，里面包含了所有可调度节点；通常情况下，
+这个节点列表包含不止一个节点。如果这个列表是空的，代表这个 Pod 不可调度。
 
 <!--
 In the _scoring_ step, the scheduler ranks the remaining nodes to choose
 the most suitable Pod placement. The scheduler assigns a score to each Node
 that survived filtering, basing this score on the active scoring rules.
 -->
-在打分阶段，调度器会为 Pod 从所有可调度节点中选取一个最合适的 Node。
+在打分阶段，调度器会为 Pod 从所有可调度节点中选取一个最合适的节点。
 根据当前启用的打分规则，调度器会给每一个可调度节点进行打分。
 
 <!--
 Finally, kube-scheduler assigns the Pod to the Node with the highest ranking.
 If there is more than one node with equal scores, kube-scheduler selects
 one of these at random.
 -->
-最后，kube-scheduler 会将 Pod 调度到得分最高的 Node 上。
-如果存在多个得分最高的 Node，kube-scheduler 会从中随机选取一个。
+最后，kube-scheduler 会将 Pod 调度到得分最高的节点上。
+如果存在多个得分最高的节点，kube-scheduler 会从中随机选取一个。
 
 <!--
 There are two supported ways to configure the filtering and scoring behavior
@@ -162,10 +162,10 @@ of the scheduler:
   `QueueSort`, `Filter`, `Score`, `Bind`, `Reserve`, `Permit`, and others. You
   can also configure the kube-scheduler to run different profiles.
  -->
-1. [调度策略](/zh-cn/docs/reference/scheduling/policies) 允许你配置过滤的 _断言(Predicates)_
-   和打分的 _优先级(Priorities)_ 。
+1. [调度策略](/zh-cn/docs/reference/scheduling/policies)
+   允许你配置过滤所用的 **断言（Predicates）** 和打分所用的 **优先级（Priorities）**。
 2. [调度配置](/zh-cn/docs/reference/scheduling/config/#profiles) 允许你配置实现不同调度阶段的插件，
-   包括：`QueueSort`, `Filter`, `Score`, `Bind`, `Reserve`, `Permit` 等等。
+   包括：`QueueSort`、`Filter`、`Score`、`Bind`、`Reserve`、`Permit` 等等。
    你也可以配置 kube-scheduler 运行不同的配置文件。
 
 ## {{% heading "whatsnext" %}}
@@ -177,11 +177,19 @@ of the scheduler:
 * Learn about [configuring multiple schedulers](/docs/tasks/extend-kubernetes/configure-multiple-schedulers/)
 * Learn about [topology management policies](/docs/tasks/administer-cluster/topology-manager/)
 * Learn about [Pod Overhead](/docs/concepts/scheduling-eviction/pod-overhead/)
--->
-* 阅读关于 [调度器性能调优](/zh-cn/docs/concepts/scheduling-eviction/scheduler-perf-tuning/)
-* 阅读关于 [Pod 拓扑分布约束](/zh-cn/docs/concepts/scheduling-eviction/topology-spread-constraints/)
-* 阅读关于 kube-scheduler 的 [参考文档](/zh-cn/docs/reference/command-line-tools-reference/kube-scheduler/)
+* Learn about scheduling of Pods that use volumes in:
+  * [Volume Topology Support](/docs/concepts/storage/storage-classes/#volume-binding-mode)
+  * [Storage Capacity Tracking](/docs/concepts/storage/storage-capacity/)
+  * [Node-specific Volume Limits](/docs/concepts/storage/storage-limits/)
+-->
+* 阅读关于[调度器性能调优](/zh-cn/docs/concepts/scheduling-eviction/scheduler-perf-tuning/)
+* 阅读关于 [Pod 拓扑分布约束](/docs/concepts/scheduling-eviction/topology-spread-constraints/)
+* 阅读关于 kube-scheduler 的[参考文档](/zh-cn/docs/reference/command-line-tools-reference/kube-scheduler/)
 * 阅读 [kube-scheduler 配置参考 (v1beta3)](/zh-cn/docs/reference/config-api/kube-scheduler-config.v1beta3/)
-* 了解关于 [配置多个调度器](/zh-cn/docs/tasks/extend-kubernetes/configure-multiple-schedulers/) 的方式
-* 了解关于 [拓扑结构管理策略](/zh-cn/docs/tasks/administer-cluster/topology-manager/)
-* 了解关于 [Pod 额外开销](/zh-cn/docs/concepts/scheduling-eviction/pod-overhead/)
+* 了解关于[配置多个调度器](/zh-cn/docs/tasks/extend-kubernetes/configure-multiple-schedulers/) 的方式
+* 了解关于[拓扑结构管理策略](/zh-cn/docs/tasks/administer-cluster/topology-manager/)
+* 了解关于 [Pod 开销](/zh-cn/docs/concepts/scheduling-eviction/pod-overhead/)
+* 了解关于如何在以下情形使用卷来调度 Pod：
+  * [卷拓扑支持](/zh-cn/docs/concepts/storage/storage-classes/#volume-binding-mode)
+  * [存储容量跟踪](/zh-cn/docs/concepts/storage/storage-capacity/)
+  * [特定于节点的卷数限制](/zh-cn/docs/concepts/storage/storage-limits/)