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调度与约束

List-Watch机制

Kubernetes 的 List-Watch 机制：组件通过 List-Watch 监听 apiserver 中资源（pod/rs/rc等）的事件（create/update/delete等），并根据事件类型做出相应的动作。这种机制是 apiserver 主动通知各组件的模式。

示例流程

创建Pod的流程：

  1. 用户通过 kubectl 或其他 API 客户端提交请求给 APIServer 来建立一个 Pod 对象副本
  2. APIServer 将 Pod 对象的相关元信息存入 etcd 中，待写入操作执行完成，APIServer 返回确认信息至客户端
  3. etcd 接受到 Pod 信息以后，发送一个Create 事件给 APIServer
  4. 正在通过List-Watch监听 APIServer 的 Controller Manager 监听到了create pod 的事件，于是 APIServer 将事件发送给
    Controller Manager
  5. Controller Manager 在接到 Create 事件以后，通过 Replication Controller 来保证 Node 上的预期副本数量。一旦副本数量少于 RC 中定义的数量，RC 会自动创建副本
  6. Controller Manager 创建 Pod 副本以后，APIServer 在 etcd 中记录这个 Pod 的详细信息
  7. 同时 Scheduler 也在监听 APIServer，于是 APIServer 将事件也发给 Scheduler ，Scheduler 将等待调度的 Pod 按照调度算法和策略，将 Pod 绑定到集群合适的 Node 上。
  8. Scheduler 调度完毕以后会更新 Pod 的信息，此时的信息更加丰富了。除了知道 Pod 的副本数量，副本内容。还知道部署到哪个 Node 上面了。并将上面的 Pod 信息更新至 API Server，由 APIServer 更新至 etcd 中，保存起来
  9. etcd 将更新成功的事件发送给 APIServer，APIServer 也开始反映此 Pod 对象的调度结果
  10. kubelete 运行在 Node 上，它也通过 List-Watch 的方式监听到（通过https的6443端口）APIServer 发送的 Pod 更新的事件，然后kubelet 会尝试在当前节点上调用 Docker 启动容器，并最终将 Pod 以及容器的结果状态发送至 APIServer
  11. APIServer 将 Pod 状态信息存入 etcd 中。在 etcd 确认写入操作成功完成后，APIServer 将确认信息发送至相关的 kubelet，如果后面还有新的事件发出，kubelet 会监听到并进行相应的动作

Scheduler 的调度过程

Scheduler 是 kubernetes 的调度器，主要的任务是把定义的 pod 分配到集群的 Node （节点）上。其主要考虑的问题如下：

  • 公平：如何保证每个节点都能被分配资源
  • 资源高效利用：集群所有资源最大化被使用
  • 效率：调度的性能要好，能够尽快地对大批量的 pod 完成调度工作
  • 灵活：允许用户根据自己的需求控制调度的逻辑

Sheduler 是作为单独的程序运行的，启动之后会一直监听 APIServer，获取 spec.nodeName 为空的 pod，对每个 pod 都会创建一个 binding，表明该 pod 应该放到哪个节点上

调度分为两个部分：首先是过滤掉不满足条件的节点，这个过程称为预选策略（predicate）；然后对通过的节点按照优先级排序，这个是优选策略（priorities）；最后从中选择优先级最高的节点。

Predicate（预选策略） 常见的算法：
  • PodFitsResources：节点上剩余的资源是否大于 pod 请求的资源
  • PodFitsHost：如果 pod 指定了 NodeName，检查节点名称是否和 NodeName 匹配。
  • PodFitsHostPorts：节点上已经使用的 port 是否和 pod 申请的 port 冲突。
  • PodSelectorMatches：过滤掉和 pod 指定的 label 不匹配的节点。
  • NoDiskConflict：已经 mount 的 volume 和 pod 指定的 volume 不冲突，除非它们都是只读。

如果在 predicate 过程中没有合适的节点，pod 会一直在 pending 状态，不断重试调度，直到有节点满足条件。 经过这个步骤，如果有多个节点满足条件，就继续 priorities 过程：按照优先级大小对节点排序。
优先级由一系列键值对组成，键是该优先级项的名称，值是它的权重。

常见的优先级：
  • LeastRequestedPriority：通过计算CPU和Memory的使用率（正在使用的占全部的比例）来决定权重，使用率越低权重越高。
  • BalancedResourceAllocation：节点上 CPU 和 Memory 使用率越接近，权重越高。这个一般和上面的一起使用，不单独使用。比如 node01 的 CPU 和 Memory 使用率为 20和60，node02 的 CPU 和 Memory 使用率为 50和50，虽然 node01 的总使用率比 node02 低，但 node02 的 CPU 和 Memory 使用率更接近，从而调度时会优选 node02。
  • ImageLocalityPriority：倾向于已经有要使用镜像的节点，镜像总大小值越大，权重越高。
实操示例

指定调度节点

方法一：pod.spec.nodeName

将 Pod 直接调度到指定的 Node 节点上，会跳过 Scheduler 的调度策略，该匹配规则是强制匹配
vim myapp.yaml

apiVersion: apps/v1  
kind: Deployment  
metadata:
  name: myapp
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: myapp
  template:
    metadata:
      labels:
        app: myapp
    spec:
      nodeName: node01
      containers:
      - name: myapp
        image: soscscs/myapp:v1
        ports:
        - containerPort: 80

kubectl apply -f myapp.yaml
kubectl get pods -o wide
在这里插入图片描述

查看详细事件
kubectl describe pod myapp-699655c7fd-5bwz2
发现未经过 scheduler 调度分配
在这里插入图片描述

方法二：pod.spec.nodeSelector

通过 kubernetes 的 label-selector 机制选择节点，由调度器调度策略匹配 label，然后调度 Pod 到目标节点，该匹配规则属于强制约束

获取 node 上的 NAME 名称
kubectl get node
在这里插入图片描述

给对应的 node 设置标签分别为 cld=a 和 cld=b
kubectl label nodes node01 cld=a
kubectl label nodes node02 cld=b

查看标签
kubectl get nodes --show-labels
在这里插入图片描述

修改成 nodeSelector 调度方式
vim myapp1.yaml

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment  
metadata:
  name: myapp1
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: myapp1
  template:
    metadata:
      labels:
        app: myapp1
    spec:
      nodeSelector:
	    cld: a
      containers:
      - name: myapp1
        image: soscscs/myapp:v1
        ports:
        - containerPort: 80

kubectl apply -f myapp1.yaml
kubectl get pods -o wide
在这里插入图片描述
查看详细事件
kubectl describe pod myapp1-6987767886-47764
可以发现要先经过 scheduler 调度分配
在这里插入图片描述

补充

修改一个 label 的值，需要加上 --overwrite 参数
kubectl label nodes node02 cld=c --overwrite
在这里插入图片描述
删除一个 label，只需在命令行最后指定 label 的 key 名并与一个减号相连即可：
kubectl label nodes node02 cld-
指定标签查询 node 节点
kubectl get node -l cld=a（小写的L）
在这里插入图片描述

亲和性

什么是亲和性？
简单来说就是 我愿意和谁更亲近 ，假设部署一个 Pod 到 Node 上，Pod 更亲和 NodeA，那么就会优先部署到 NodeA 上。软策略代表：这个 Pod 更愿意部署到 NodeA 上，但实在部署不了，部署在别的地方也行；硬策略代表：这个 Pod 必须部署到 NodeA 上，别的都不行。
节点亲和性
pod.spec.nodeAffinity
●preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution：软策略
●requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution：硬策略
Pod 亲和性
pod.spec.affinity.podAffinity/podAntiAffinity
●preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution：软策略
●requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution：硬策略
键值运算关系
●In：label 的值在某个列表中
●NotIn：label 的值不在某个列表中
●Gt：label 的值大于某个值
●Lt：label 的值小于某个值
●Exists：某个 label 存在
●DoesNotExist：某个 label 不存在

节点亲和性
硬策略示例

requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution
vim pod1.yaml

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: affinity
  labels:
    app: node-affinity-pod
spec:
  containers:
  - name: with-node-affinity
    image: soscscs/myapp:v1
  affinity:
    nodeAffinity:
     requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
      nodeSelectorTerms:
      - matchExpressions:
        - key: kubernetes.io/hostname
          operator: NotIn
          values:
          - node02

最后几行解释一下：
key: kubernetes.io/hostname：一个 node 可以有很多个标签，标签都是 key=value 的格式，所以这里的意思就是说我们这次只看 key 的值是kubernetes.io/hostname的标签，也就是下面图里圈起来的标签
在这里插入图片描述
operator: NotIn：这个就是字面意思，匹配的原则是不匹配在（not in）这个列表里面的 node
values:
- node02：这个就是列表。
这三句加起来就是说，不会将此 Pod 调度到 kubernetes.io/hostname=node02 的 node 上，因为我只有两个 node，所以按道理就只会被调度到 node01 上
看一下对不对：
kubectl apply -f pod1.yaml
kubectl get pods -o wide
在这里插入图片描述
如果硬策略无法满足，Pod 状态一直会处于 Pending 状态。

软策略示例

preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution
vim pod2.yaml

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: affinity
  labels:
    app: node-affinity-pod
spec:
  containers:
  - name: with-node-affinity
    image: soscscs/myapp:v1
  affinity:
    nodeAffinity:
      preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
      - weight: 1   #如果有多个软策略选项的话，权重越大，优先级越高
        preference:
          matchExpressions:
          - key: kubernetes.io/hostname
            operator: In
            values:
            - node03

按照亲和性，这个Pod会优先部署到 kubernetes.io/hostname=node3 的node 上，但我根本没有 node03，不过因为是软策略，所以依然可以正常部署
kubectl apply -f pod2.yaml
kubectl get pods -o wide
在这里插入图片描述
发现部署到了 node01 上，如果我们删了，并把 values 的值改成 node02，那么在 node02 条件满足的情况下就会优先部署到 node02 上
kubectl delete pod affinity
vim pod2.yaml
在这里插入图片描述
kubectl apply -f pod2.yaml
kubectl get pod -owide
在这里插入图片描述
如果把硬策略和软策略合在一起使用，则要先满足硬策略之后才会满足软策略

Pod亲和性与反亲和性
调度策略匹配标签操作符拓扑域支持调度目标
nodeAffinity主机In, NotIn, Exists,DoesNotExist, Gt, Lt否指定主机
podAffinityPodIn, NotIn, Exists,DoesNotExist是Pod与指定Pod同一拓扑域
podAntiAffinityPodIn, NotIn, Exists,DoesNotExist是Pod与指定Pod不在同一拓扑域

先为 node 节点设置标签
kubectl label nodes node01 cld=a
kubectl label nodes node02 cld=b

创建一个标签为 app=myapp01 的 Pod
vim pod3.yaml

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: myapp01
  labels:
    app: myapp01
spec:
  containers:
  - name: with-node-affinity
    image: soscscs/myapp:v1

kubectl apply -f pod3.yaml
kubectl get pods --show-labels -o wide
在这里插入图片描述

亲和性示例

使用 Pod 亲和性调度，创建多个 Pod 资源
vim pod4.yaml

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: myapp02
  labels:
    app: myapp02
spec:
  containers:
  - name: myapp02
    image: soscscs/myapp:v1
  affinity:
    podAffinity:
      requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
      - labelSelector:
          matchExpressions:
          - key: app
            operator: In
            values:
            - myapp01
        topologyKey: cld

#topologyKey 是节点标签的键。如果两个节点使用此键标记并且具有相同的标签值，则调度器会将这两个节点视为处于同一拓扑域中。
如何判断拓扑域：如果 cld 对应的值不一样就是不同的拓扑域。比如 Pod1 在 cld=a 的 Node 上，Pod2 在 cld=b 的 Node 上，Pod3 在 cld=a 的 Node 上，则 Pod2 和 Pod1、Pod3 不在同一个拓扑域，而Pod1 和 Pod3在同一个拓扑域。

而本示例要求：新建 Pod 必须与含有 app=myapp01 标签的 Pod
在同一拓扑域，这个 Pod 只会部署到 node01 上。
kubectl apply -f pod4.yaml
kubectl get pods --show-labels -o wide
在这里插入图片描述

反亲和性示例

示例1：
vim pod5.yaml

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: myapp10
  labels:
    app: myapp10
spec:
  containers:
  - name: myapp10
    image: soscscs/myapp:v1
  affinity:
    podAntiAffinity:
      preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
      - weight: 100
        podAffinityTerm:
          labelSelector:
            matchExpressions:
            - key: app
              operator: In
              values:
              - myapp01
          topologyKey: kubernetes.io/hostname

反亲和要求新 Pod 与指定 Pod 不在同一拓扑域

kubectl apply -f pod5.yaml
kubectl get pods --show-labels -o wide
在这里插入图片描述

示例2：
先把 node01 和 node02 放在同一拓扑域
kubectl label nodes node01 cld=a
kubectl label nodes node02 cld=a

vim pod6.yaml

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: myapp20
  labels:
    app: myapp20
spec:
  containers:
  - name: myapp20
    image: soscscs/myapp:v1
  affinity:
    podAntiAffinity:
      requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
      - labelSelector:
          matchExpressions:
          - key: app
            operator: In
            values:
            - myapp01
        topologyKey: cld

由于指定 Pod 所在的 node01 节点上具有带有键 cld 和标签值 a 的标签，node02 也有这个 cld=a 的标签，所以 node01 和 node02 是在一个拓扑域中，反亲和要求新 Pod 与指定 Pod 不在同一拓扑域，所以新 Pod 没有可用的 node 节点，那么就会一直保持 Pending 状态，直到有合适的 node 出现
kubectl get pod --show-labels -owide
在这里插入图片描述
改变 node02 的标签，使其与 node01 不在同一拓扑域
kubectl label nodes node02 cld=b --overwrite
此时因为 app=myapp01 在 node02 上，反亲和策略会让新建的 pod 被调度到 node01 上
kubectl get pod --show-labels -o wide
在这里插入图片描述

污点(Taint) 和 容忍(Tolerations)

污点(Taint)

基本概念

节点亲和性，是Pod的一种属性（偏好或硬性要求），它使Pod被吸引到一类特定的节点。Taint 则相反，它使节点能够排斥一类特定的 Pod。
Taint 和 Toleration 相互配合，可以用来避免 Pod 被分配到不合适的节点上。每个节点上都可以应用一个或多个 taint ，这表示对于那些不能容忍这些 taint 的 Pod，是不会被该节点接受的。如果将 toleration 应用于 Pod 上，则表示这些 Pod 可以（但不一定）被调度到具有匹配 taint 的节点上。

使用 kubectl taint 命令可以给某个 Node 节点设置污点，Node 被设置上污点之后就和 Pod 之间存在了一种相斥的关系，可以让 Node 拒绝 Pod 的调度执行，甚至将 Node 上已经存在的 Pod 驱逐出去。

污点的组成格式如下
key=value:effect
解释：每个污点有一个 key 和 value 作为污点的标签，其中 value 可以为空，effect 描述污点的作用。

当前 taint 的 effect 支持如下三个选项：

  • NoSchedule：表示 k8s 将不会将 Pod 调度到具有该污点的 Node 上
  • PreferNoSchedule：表示 k8s 将尽量避免将 Pod 调度到具有该污点的 Node 上
  • NoExecute：表示 k8s 将不会将 Pod 调度到具有该污点的 Node 上，同时会将 Node 上已经存在的 Pod 驱逐出去

master 就是因为有 NoSchedule 污点，k8s 才不会将 Pod 调度到 master 节点上
kubectl describe node master
在这里插入图片描述

操作

设置污点
kubectl taint node node01 key1=value1:NoSchedule
在节点说明中，查找 Taints 字段
kubectl describe node node01
在这里插入图片描述
去除污点
kubectl taint node node01 key1:NoSchedule-
此时再看就没有了
kubectl describe node node01
在这里插入图片描述
示例
为了更直观的展示，本示例展示 NoExecute 的选项
先看一下目前 node02 上存在的 pod
kubectl get pod -owide | grep node02
在这里插入图片描述
为 node02 设置污点
kubectl taint node node02 check=mycheck:NoExecute
再次查看 Pod 状态，会发现 node02 上的 Pod 已经被全部驱逐（注：如果是 Deployment 或者 StatefulSet 资源类型，为了维持副本数量则会在别的 Node 上再创建新的 Pod）
kubectl get pod -owide | grep node02
在这里插入图片描述

容忍(Tolerations)

基础概念

设置了污点的 Node 将根据 taint 的 effect:NoSchedule、PreferNoSchedule、NoExecute 和 Pod 之间产生互斥的关系，Pod 将在一定程度上不会被调度到 Node 上。但我们可以在 Pod 上设置容忍(Tolerations)，意思是设置了容忍的 Pod 将可以容忍污点的存在，可以被调度到存在污点的 Node 上。

操作

先为 node01 也设置污点
kubectl taint node node01 check=mycheck:NoExecute

vim pod3.yaml

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: myapp01
  labels:
    app: myapp01
spec:
  containers:
  - name: with-node-affinity
    image: soscscs/myapp:v1

kubectl apply -f pod3.yaml
因为在两个 Node 上都设置了污点，所以此时 Pod 将无法创建成功，一直处于 Peding 状态
kubectl get pods -o wide
在这里插入图片描述
为 Pod 设置容忍
vim pod3.yaml

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: myapp01
  labels:
    app: myapp01
spec:
  containers:
  - name: with-node-affinity
    image: soscscs/myapp:v1
  tolerations:
  - key: "check"
    operator: "Equal"
    value: "mycheck"
    effect: "NoExecute"
    tolerationSeconds: 3600

其中的 key、vaule、effect 都要与 Node 上设置的 taint 保持一致
operator 的值为 Exists 将会忽略 value 值，即存在即可,为 Equal 则要一致才行
tolerationSeconds 用于描述当 Pod 需要被驱逐时可以在 Node 上继续保留运行的时间

kubectl apply -f pod3.yaml
在设置了容忍之后，Pod 创建成功
kubectl get pods -o wide
在这里插入图片描述
其它注意事项

  1. 当不指定 key 值时，表示容忍所有的污点 key
  tolerations:
  - operator: "Exists"
  1. 当不指定 effect 值时，表示容忍所有的污点作用
  tolerations:
  - key: "key"
    operator: "Exists"
污点的应用
业务升级

如果某个 Node 更新升级系统组件，为了防止业务长时间中断，可以先在该 Node 设置 NoExecute 污点，把该 Node 上的 Pod 都驱逐出去，让这些 Pod 先在别的 Node 上工作一段时间
kubectl taint node node01 check=mycheck:NoExecute
此时如果别的 Node 资源不够用，可临时给 Master 设置 PreferNoSchedule 污点，让 Pod 可在 Master 上临时创建
kubectl taint node master node-role.kubernetes.io/master=:PreferNoSchedule
等 Node 的更新操作都完成后，再去除污点
kubectl taint node node01 check=mycheck:NoExecute-

维护操作
cordon 和 drain

在业务维护时，cordon 将 Node 标记为不可调度的状态，这样就不会让新创建的 Pod 在此 Node 上运行
kubectl cordon <NODE_NAME> #该node将会变为SchedulingDisabled状态
drain 则可以让 Node 节点开始释放所有 pod，并且不接收新的 pod 进程。drain 本意排水，可以理解为将出问题的 Node 下的 Pod 转移到其它 Node 下运行
kubectl drain <NODE_NAME> --ignore-daemonsets --delete-local-data --force

参数介绍：

  • –ignore-daemonsets：无视 DaemonSet 管理下的 Pod。
  • –delete-local-data：如果有 mount local volume 的 pod，会强制杀掉该 pod。
  • –force：强制释放不是控制器管理的 Pod，例如 kube-proxy。

注：执行 drain 命令，会自动做了两件事情:

  1. 设定此 node 为不可调度状态（cordon)
  2. evict（驱逐）了 Pod

维护完毕可以使用 kubectl uncordon 将 Node 标记为可调度的状态：kubectl uncordon <NODE_NAME>

Pod启动阶段（相位 phase）状态介绍

Pod 创建完之后，一直到持久运行起来，中间有很多步骤，也就有很多出错的可能，因此会有很多不同的状态。
一般来说，pod 这个过程包含以下几个步骤：

  1. 调度到某台 node 上。kubernetes 根据一定的优先级算法选择一台 node 节点将其作为 Pod 运行的 node
  2. 拉取镜像
  3. 挂载存储配置等
  4. 运行起来。如果有健康检查，会根据检查的结果来设置其状态。

此时的可能状态有：

  • Pending：表示APIServer创建了Pod资源对象并已经存入了etcd中，但是它并未被调度完成（比如还没有调度到某台node上），或者仍然处于从仓库下载镜像的过程中。
  • Running：Pod已经被调度到某节点之上，并且Pod中所有容器都已经被kubelet创建。至少有一个容器正在运行，或者正处于启动或者重启状态（也就是说Running状态下的Pod不一定能被正常访问）。
  • Succeeded：有些pod不是长久运行的，比如job、cronjob，一段时间后Pod中的所有容器都被成功终止，并且不会再重启。需要反馈任务执行的结果。
  • Failed：Pod中的所有容器都已终止了，并且至少有一个容器是因为失败终止。也就是说，容器以非0状态退出或者被系统终止，比如 command 写的有问题。
  • Unknown：表示无法读取 Pod 状态，通常是 kube-controller-manager 无法与 Pod 通信。
故障排除步骤：
  1. 查看Pod事件
    kubectl describe TYPE NAME_PREFIX
  2. 查看Pod日志（Failed状态下）
    kubectl logs <POD_NAME> [-c Container_NAME]
  3. 进入Pod（状态为running，但是服务没有提供）
    kubectl exec –it <POD_NAME> bash
  4. 查看集群信息
    kubectl get nodes
  5. 发现集群状态正常
    kubectl cluster-info
  6. 查看kubelet日志发现
    journalctl -xefu kubelet
# kubernetes # 容器 # 云原生
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