一、 List-Watch概述

Kubernetes 是通过 List-Watch 的机制进行每个组件的协作，保持数据同步的，每个组件之间的设计实现了解耦。

1、 List-Watch介绍

用户是通过 kubectl 根据配置文件，向 APIServer 发送命令，在 Node 节点上面建立 Pod 和 Container。
APIServer 经过 API 调用，权限控制，调用资源和存储资源的过程，实际上还没有真正开始部署应用，需要 Controller Manager、Scheduler 和 kubelet 的协助才能完成整个部署过程。

在 Kubernetes 中，所有部署的信息都会写到 etcd 中保存。实际上 etcd 在存储部署信息的时候，会发送 Create 事件给 APIServer，而 APIServer 会通过监听（Watch）etcd 发过来的事件。其他组件也会监听（Watch）APIServer 发出来的事件。

2、list-watch机制创建pod的流程

Pod 是 Kubernetes 的基础单元，Pod 启动典型创建过程如下：

  1. 这里有三个 List-Watch，分别是 Controller Manager（运行在 Master），Scheduler（运行在 Master），kubelet（运行在 Node）。 他们在进程已启动就会监听（Watch）APIServer 发出来的事件。
  2. 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。
  3. APIServer 尝试着将 Pod 对象的相关元信息存入 etcd 中，待写入操作执行完成，APIServer 即会返回确认信息至客户端。
  4. 当 etcd 接受创建 Pod 信息以后，会发送一个 Create 事件给 APIServer。
  5. 由于 Controller Manager 一直在监听（Watch，通过https的6443端口）APIServer 中的事件。此时 APIServer 接受到了 Create 事件，又会发送给 Controller Manager。
  6. Controller Manager 在接到 Create 事件以后，调用其中的 Replication Controller 来保证 Node 上面需要创建的副本数量。一旦副本数量少于 RC 中定义的数量，RC 会自动创建副本。总之它是保证副本数量的 Controller（PS：扩容缩容的担当）。
  7. 在 Controller Manager 创建 Pod 副本以后，APIServer 会在 etcd 中记录这个 Pod 的详细信息。例如 Pod 的副本数，Container 的内容是什么。
  8. 同样的 etcd 会将创建 Pod 的信息通过事件发送给 APIServer。
  9. 由于 Scheduler 在监听（Watch）APIServer，并且它在系统中起到了“承上启下”的作用，“承上”是指它负责接收创建的 Pod 事件，为其安排 Node；“启下”是指安置工作完成后，Node 上的 kubelet 进程会接管后继工作，负责 Pod 生命周期中的“下半生”。 换句话说，Scheduler 的作用是将待调度的 Pod 按照调度算法和策略绑定到集群中 Node 上。
  10. 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。
  11. 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。
  12. kubelet 是在 Node 上面运行的进程，它也通过 List-Watch 的方式监听（Watch，通过https的6443端口）APIServer 发送的 Pod 更新的事件。kubelet 会尝试在当前节点上调用 Docker 启动容器，并将 Pod 以及容器的结果状态回送至 APIServer。
  13. 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，事件将通过它被接受。 

 

注：创建 Pod 的工作就已经完成了后，kubelet 还要一直监听，原因如下：

假设这个时候 kubectl 发命令，要扩充 Pod 副本数量，那么上面的流程又会触发一遍，kubelet 会根据最新的 Pod 的部署情况调整 Node 的资源。又或者 Pod 副本数量没有发生变化，但是其中的镜像文件升级了，kubelet 也会自动获取最新的镜像文件并且加载。
 

二、调度过程

1、调度策略简介

Scheduler 是 kubernetes 的调度器，主要的任务是把定义的 pod 分配到集群的节点上。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。

调度分为几个部分：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。如果中间任何一步骤有错误，就直接返回错误。

2、预选策略（predicate）的常用算法

●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。

3、优选策略的算法

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（该项的重要性）。有一系列的常见的优先级选项包括：

●LeastRequestedPriority：通过计算CPU和Memory的使用率来决定权重，使用率越低权重越高。也就是说，这个优先级指标倾向于资源使用比例更低的节点。
●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 20:60，node02 的 CPU 和 Memory 使用率 50:50，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。
通过算法对所有的优先级项目和权重进行计算，得出最终的结果。

总结：

预选策略（Predicates）：通过调度算法过滤掉不满足条件的node节点

优选策略（Priorities）：根据优先级选项为满足预选策略条件的node节点进行优先级排序，最终选择优先级最高的node节点来调度Pod

三、指定节点调度Pod

1、通过nodeName调度Pod

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 demo1-deploy.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  creationTimestamp: null
  labels:
    app: deploy-demo1
  name: deploy-demo1
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: deploy-demo
  strategy: {}
  template:
    metadata:
      creationTimestamp: null
      labels:
        app: deploy-demo
    spec:
      nodeName: node01           
      containers:
      - image: soscscs/myapp:v1
        name: myapp
        ports:
        - containerPort: 80
        resources: {}
status: {}
 
kubectl apply -f demo1-deploy.yaml
kubectl get pod -o wide

2、通过节点标签选择器调度Pod

使用 nodeSelector 指定node节点的标签

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

标签的增删改查

kubectl label nodes node01 myname=scj    #添加标签
kubectl label nodes node02 myname=tan
 
kubectl get nodes --show-labels    #查看标签

3、 通过亲和性调度Pod

（1）节点亲和性

pod.spec.nodeAffinity
●preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution：软策略
●requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution：硬策略

（2）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

1、节点亲和性 硬策略
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: myname    #指定node的标签
            operator: NotIn     #设置Pod安装到kubernetes.io/hostname的标签值不在values列表中的node上
            values:
            - liliang
            - scj

2、节点亲和性 软策略
//preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution：软策略
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

如果有多个软策略选项的话，权重越大，优先级越高

 若硬策略与软策略同时存在，先满足硬策略，再去满足软策略。

3、Pod 亲和性
vim pod.yaml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  creationTimestamp: null
  labels:
    app: myapp-demo
  name: myapp-demo
spec:
  containers:
  - image: soscscs/myapp:v1
    name: myapp
    ports:
    - containerPort: 80
    resources: {}
  dnsPolicy: ClusterFirst
  restartPolicy: Always
status: {}
 
kubectl apply -f pod.yaml   #创建一个pod
 
vim demo4-pod.yaml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  creationTimestamp: null
  labels:
    run: myapp-demo4
  name: myapp-demo7
spec:
  containers:
  - image: soscscs/myapp:v1
    name: myapp
    ports:
    - containerPort: 80
    resources: {}
  dnsPolicy: ClusterFirst
  restartPolicy: Always
  affinity:
    podAffinity:               #pod亲和
      requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:   #硬策略     
      - topologyKey: myname
        namespaces:
        - default
        labelSelector:
          matchExpressions:     #指定标签
          - key: app
            operator: In
            values:
            - myapp-demo
status: {}
 
创建四个pod资源，修改其中的名字

当一个拓扑域中有多个符合条件时

 

4、Pod反亲和性(podAntiAffinity)：
vim demo4-pod.yaml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  creationTimestamp: null
  labels:
    run: myapp-demo4
  name: myapp-demo8
spec:
  containers:
  - image: soscscs/myapp:v1
    name: myapp
    ports:
    - containerPort: 80
    resources: {}
  dnsPolicy: ClusterFirst
  restartPolicy: Always
  affinity:
    podAntiAffinity:       #设置反亲和
      requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
      - topologyKey: myclass   #拓扑域设置的myclass
        namespaces:
        - default
        labelSelector:
          matchExpressions:         #标签匹配在node02节点，由于拓扑域设置的是反亲和，因此没有节点能创建pod
          - key: app
            operator: In
            values:
            - myapp-demo
status: {}

四、污点(Taint) 和 容忍(Tolerations)

1、污点(Taint)

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 已经存在的 Pod 驱逐出去。

污点的组成格式如下：
key=value:effect

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 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

污点的增删查

kubectl taint node node01 key1=value1:NoSchedule   #添加污点
kubectl taint node node02 key1=value1:NoSchedule
 #创建污点时，值可以神略

kubectl describe nodes | grep -A 3 Taint   #查看所有节点污点
kubectl taint node node02 key1:NoSchedule-  #删除污点

2、 容忍(Tolerations)

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。
 

现所有节点都有污点，需求在master节点上上调度pod

vim demo7-pod.yaml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  creationTimestamp: null
  labels:
    app: myapp-demo7
  name: myapp-demo6
  namespace: default
spec:
  containers:
  - image: soscscs/myapp:v1
    name: myapp
    ports:
    - containerPort: 80
    resources: {}
  dnsPolicy: ClusterFirst
  restartPolicy: Always
  tolerations:                               #配置容忍
  - key: node-role.kubernetes.io/master      #设置污点的键
    operator: Exists                         #设置污点的值，没有值就填Exists
    effect: NoSchedule                       #设置污点的选项
status: {}  
 
kubectl apply -f demo7-pod.yaml

现所有节点都有污点，需求在node02节点上上调度pod

vim demo7-pod.yaml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  creationTimestamp: null
  labels:
    app: myapp-demo7
  name: myapp-demo8
  namespace: default
spec:
  containers:
  - image: soscscs/myapp:v1
    name: myapp
    ports:
    - containerPort: 80
    resources: {}
  dnsPolicy: ClusterFirst
  restartPolicy: Always
  tolerations:                   #定义容忍
  - key: key1                    #定义键
    operator: Equal              #键有值的话operator:填Equal
    value: volue1                #值
    effect: NoExecute            #污点类型
    tolerationSeconds: 30        #容忍时间
status: {}
 
 
kubectl apply -f demo7-pod.yaml

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"
（2）当不指定 effect 值时，表示容忍所有的污点作用
  tolerations:
  - key: "key"
    operator: "Exists"

（3）有多个 Master 存在时，防止资源浪费，可以如下设置
kubectl taint node Master-Name node-role.kubernetes.io/master=:PreferNoSchedule

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
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 --overwrite

//待所有 Node 的更新操作都完成后，再去除污点
kubectl taint node node01 check=mycheck:NoExecute-

五、cordon和drain

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
 
kubectl cordon <节点名称>
kubectl uncordon <节点名称>
 
kubectl cordon node01
kubectl uncordon node01

设置节点不可调度并驱逐Pod

kubectl drain 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，意思是将出问题的 Node 下的 Pod 转移到其它 Node 下运行
kubectl drain <NODE_NAME> --ignore-daemonsets --delete-emptydir-data --force
 
--ignore-daemonsets：无视 DaemonSet 管理下的 Pod。
--delete-emptydir-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。
vim pod.yaml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  creationTimestamp: null
  labels:
    app: myapp-demo1
  name: myapp-demo3
spec:
  nodeName: node02
  containers:
  - image: soscscs/myapp:v1
    name: myapp
    ports:
    - containerPort: 80
    resources: {}
  dnsPolicy: ClusterFirst
  restartPolicy: Always
status: {}
 
 
通过创建三个自主式pod
 
vim demo1-deploy.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  creationTimestamp: null
  labels:
    app: deploy-demo1
  name: deploy-demo1
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: deploy-demo
  strategy: {}
  template:
    metadata:
      creationTimestamp: null
      labels:
        app: deploy-demo
    spec:
      nodeSelector:
        myname: chen
      containers:
      - image: soscscs/myapp:v1
        name: myapp
        ports:
        - containerPort: 80
        resources: {}
status: {}
 
#创建一个控制器管理的pod
kubectl drain node02 --ignore-daemonsets --delete-emptydir-data --force
kubectl get node  #查看node节点
kubectl get pod -o wide   #查看pod
 
kubectl label nodes node01 myname=chen --overwrite  #因为创建控制器pod时关联的标签只有node02有，node02此时被设置为不可调度，可以将node01的标签设置为chen，即可将调度pod

总结

k8s是通过list-watch机制实现每个组件的协同工作
controller-manager、scheduler、kubelet通过list-watch机制监听apiserver发出的事件，apiserver也会监听etcd发出的事件

scheduler的调度策略：

预选策略（predicate）：通过调度算法过滤掉不满足条件的node节点，如果没有满足条件的node节点，Pod会处于Pending状态，直到有符合条件的node节点出现；PodFitsResources（根据pod的request资源量）

PodFitsHost（根据pod的nodename）

PodFitsHostPorts（根据pod使用的端口）

PodSelectorMatches（根据pod的节点标签选择器）

NoDiskConflict（根据pod使用存储卷0

优选策略：（priorities）：根据优先级选项为满足预选策略条件的node节点进行优先级排序，最终选择优先级最高的node节点调度pod

LeastRequestedPriority（倾向资源使用率更低的节点）

BalancedResourceAllocation（倾向cpu和内存使用率更接近的节点）
ImageLocalityPriority（倾向本地已有要使用镜像的节点）

如何指定node节点调度Pod？

1）使用 nodeName 指定node节点名称
2）使用 nodeSelector 指定node节点的标签
3）使用 节点亲和性、Pod亲和性、Pod反亲和性
4）使用 给node节点设置污点，Pod设置容忍

# kubernetes # 容器 # 云原生
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