调度器

在k8s集群中，能运行pod资源的只有工作节点，master 主要是做为控制平面组件 (api-server, contarner-manage, 调度器)， 也依赖于etcd(最好能有冗余能力)

节点创建流程

1. 当用户发起请求向Api Server 要求创建一个新的Pod资源对象时， Api Server先检查权限、授权、准入控制皆无问题，
2. 然后将请求交给scheduler(调度器), 然后从集群中的work节点中匹配一个此Pod资源的运行节点， 调度器的选择结果并不会直接产生对应的Pod资源，而是会告诉 Api Server, 并且会将结果记录到Etcd中，实现持久化功能，
3. 而每一个节点上的 Kubelet会一直监听着Api Server与自己节点相关连的事件变动， 当 Api Server发生变动时， 这个变动节点上的Kubelet会尝试获取Api server中定义的Pod清单，并且根据这个清单去创建一个Pod，
4. 在创建这个Pod时会根据image或ImagePolicy下载或从私有仓库下载，如果是私有仓库那么它会检查对应的SA，当SA通过下载镜像并根据清单创建Pod(容器)，
5. 如果还有PVC那么还得根据相对应的存储创建PV
6. 在创建和运行时，Pod有生命周期，我们此时在前端加一个serivces以提供一个固定的访问端点
7. 而services并不是一个实实在在的组件，它其实只是每一个节点上的iptables或ipvs规则
8. 当用户通过任意api调用的接口创建service时，这个请求也会向api service发送
9. kubeproxy会监控着跟api service资源的变动，而后把创造成当前节点上的iptables或ipvs规则，kubeproxy是管理service资源的重要组件

节点过滤

1. Volumes Filters：如果某一个Pod要求要使用本地的临时存储，而且需要至少有20G的存储空间，正好所有节点当中有的节点有20G有的节点没有20G，那么没有20G的就会被排除掉；
2. Resources Filters：如果某一节点要求resource，CPU至少有四核，那么CPU也需要经过一次筛选；
3. Topology Filters：

节点挑选

调度器是如何决策哪一个Pod在哪一个节点上运行的，简单来说 当用户创建Pod资源对象时，有一组节点可以选择， 调度器会从集群中的节点挑出一个匹配的，default scheduler通过三级来挑选节点

1. 排除此Pod完全不符合的节点， 比如 Predicate(预选)

• 当前资源占用
• 资源限额
• 最低资源需求 (1c、2G内存)，
• 比如污点，当我们节点有污点而Pod不能容忍该污点，那么这些所有不能容忍的污点就会被排队在外，只能留下没有污点的或者此Pod能容忍的污点的节点

2. 优选策略， priority(优选)

• 基于一系列的算法，函数把每一个节点的属性输出进去 ，然后计算每一个节点的优先级，在进行排序

3. 选定节点： Selector

• 如果还是有多个节点，那就随机挑选一个

基本工作流程

        对于预选，k8s会有很多预选器也会参与挑选节点是否符合Pod的基本要求，对于Predicate来讲，它是一个或者一组程序，会将Kubernetes之上的所有节点拿来，进行一次计算，如果其中有一组程序声明这个节点不符合运行此Pod的条件，那么这就被预选排除了，以此类推，这些左右节点都经过这一组Predicate进行评估之后，留下的都是至少能符合运行此Pod的基本条件；

        于是这些节点谁是最好的，因此就需要进入第二步，Priority也是有一组优先函数组成的，这个函数不像Predicate它合不合理，而评估的是这个节点和运行此Pod的评估分数，比如node1进来，进入第一个Priority函数计算得两分，进入第二个Priority函数计算得三分，最终所有的Priority函数的分值的和就是这个node节点的整体得分分值，而后基于得分进行排序，逆序排序；

​        排完序之后，就看得分最高的有几个，然后会将得分最高的挑选出来，进入Select流程，进行随机挑选；

调度器流程

当我们未定义调度器的时候，直接使用默认值，准入控制器会为我们补齐该字段，

# 查看已创建的Pod调度器默认值 
]# kubectl get pods -n dev my-dev-6568b4bdb-b4zmf -o yaml | grep schedulerName
  schedulerName: default-scheduler

预先策略

pod以及节点对象

• CheckNodeCondition： 检查是否可以在节点磁盘、网络或未准备好的前提下能够将Pod调度上来；
• GeneralPredicates： 通用预先策略，它并不是一个单独的预选策略，如
  • HostName： 对应的节点上Pod名称未被使用， 检查Pod对象是否定义了 pod.spec.hostname；
  • PodFitsHostPorts: pod.spec.containers.ports.hostport，如果pod指定了hostport那么该pod就会绑定在节点的这个端口，如果占用那么就不会匹配这个节点；
  • MatchNodeselector: pods.spec.nodeSelector，匹配与节点选择器一致的节点， 节点亲和性；
  • PodFitsResoures: 检查节点是否有足够资源支撑这个pod运行；
• NoDiskConflict： 检查Pod依赖的存储卷是否满足需求， [ 以下默认没有启用] ；
• PodToleratesNodeTaints：检查Pod上的pod.spec.tolerations可容忍污点是否完全包含节点上的污点；
• PodToleratesNodeNoExecuteTaints: [未启]；
• CheckNodeLabelPresence: 检查标签存在性, [未启]；
• CheckServiceAffinity: 根据当前Pod对象所属的service，Pod可以属于一个或多个serivce [未启] ；

存储资源

• CheckVolumeBinding： 检查存储绑定关系
• NoVolumeZoneConflict： 是否为NoVolume指定区域

底层资源

• CheckNodeMemoryPressure: 检查内存节点是否处于压力过大的情况
• CheckNodePidPressure: 检查节点pid进程过多的情况
• CheckNodeDiskPressure: 检查磁盘是否将满

亲和性

• MatchInterPodAffinity: pod之间的亲和性

优先函数

如果定义多个， 得分分值越高挑选越大

• leastRequested: 有节点的空闲资源，与节点的总容量进行对比
• 算法：cpu((capacity-sum(request))*10/capacity)+memeory((capacity-sum(request))*10/capacity/2 说明：cpu*((总容量-已用容量)*10/总容量)＋内存((总容量-已用容量)*10/总容量/2)
• BalancedResourceAllocation: Cpu和内存资源占用均衡越平均，优先级越高
• CPU和 内存资源被占用率相近胜出
• NodePreferAvoidPods: 节点倾向不要运行这个pod
• 根据节点注解信息来判定 “scheduler.alpha.kubernetes.io/preferAvoidPods”, 存在此注解得分为 0
• TaintToleration： 基于pod资源对节点污点的容忍度调度偏好，
• 将pod对象的spec.tolerations列表项与节点的taints列表项进行匹配度检查，匹配的条目越多得分越低；
• SelectorSpreading: 查找与Pod对象匹配的services,(rs, deploy, sts)
• 已经运行此类Pod对象的节点越少，得分度越高
• InterPodAffinity:
• 遍历Pod对象的亲和性条目，并将能够匹配到节点的权重相加，结果值越大，得分越高
• NodeAffinity: 节点亲和性，
• MostReuqestd: [未启]
  • 与 leastRequested 相反，不同时使用， 使用越多，优先级越高，直到占用100%
• NodeLabel: 根据节点特定标签得分，只要有标签就行 [未启]
• ImageLocality: 根据满足当前Pod对象需求的镜像的体积大小之和 [未启]

selector

当一个Pod被调度的时候，所有通过预选策略的node都会进行一些硬性条件检查，而后经过优选策略进行软性分值计算，而后通过分值进行排序，接下来进行选择阶段了，最高分胜出；

• 节点倾向性

  nodeName:     节点名称
  nodeSelector： 节点挑选， 节点倾向性
  

• Pod亲和性

  • 某些个Pod运行在同一节点，或相邻节点

• 污点

  • 给某些节点打上污点，这样Pod在挑选时如果能容忍这个节点那么就能运行在这个节点之上， 如这个pod有十个污点，而这个节点有五个污点并且是有Pod亲和性的子集
  • Taints： 节点之上的污点
  • Tolerations: Pod之上的污点

k8s调度器

​        一般来讲当我们创建Pod时都会被kube-scheduler当中的default-scheduler调取，目前来讲，k8s内部只有一个调度器，但是它支持插件式调度器，允许用户自定义调度器对接到已有的调度程序上；我们可以在外部施加各种条件，来影响调度结果，比如在定义Pod时，在spec字段中加上nodeName或nodeSelector来影响它的调度结果，或指定匹配node节点，如果没有节点被匹配，那它就会被Pending，这种就属于硬性调度机制；

​        也可以有一些柔性调度机制，比如Affinity，亲和性也分硬亲和和软亲和，硬亲和指的是，如果满足它的亲和性，它就可以把node作为调度节点，如果不满足，就直接排除，而软亲和指的是如果我们经过亲和性检测，发现没有一个节点符合这个亲和性，那么就随机亲和；

        当然我们也可以使用污点， 从上面描述的来看可以看出node都是等待着被选择，那么我们也可以赋予node的主动权，给node加上一个污点，如果节点不能容忍这个污点，那么就不会调度上面来，这就给了node主动控制权；

高级调度设计

如果在某些特定场景当中，我们期望通过自己的预设来影响它的预先和优选过程，从而使得调度操作符合我们期望，此类的影响方式通常有如下几种：

1. 节点选择器： nodeSelector, nodeName
2. 节点亲和调度： nodeAffinity

节点选择器

• nodeName：如果我们期望将pod调度到某一特定的节点上，直接指定nodeName节点名称就行

]# cat nodeName-1.yaml 
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: pod-node-select
spec:
  containers:
  - name: pod-node-select
    image: ikubernetes/myapp:v1
    imagePullPolicy: IfNotPresent 
  nodeName: slave1     # 将节点指定至slave1的节点上 通过kubectl get nodes查看节点 
  
  nodeName: slave11    # 如果节点不存在，那么该pod会一直Pending等待该节点
  # pod-node-select-2    0/1     Pending     slave3

• nodeSelector： 给一部分节点打上特有标签，节点通过nodeSelector匹配

  ]# kubectl explain pod.spec.nodeSelector  # 可查看对应参数
  
  # 通过 kubectl label 添加标签  kubectl label node slave1 disk=ssd
  
  # 通过给一些节点添加标签，然后通过 nodeSelector 选择更具有亲和性一些的节点，比如 全固态跑数据库
  ]# cat nodeSelecto-1.yaml 
  apiVersion: v1
  kind: Pod
  metadata:
    name: pod-select-1
  spec:
    containers:
    - name: pod-select-1
      image: ikubernetes/myapp:v1
      imagePullPolicy: IfNotPresent
    nodeSelector:   # kubectl get node --show-labels, 或通过 kubectl label node 打标
      disk: ssd
  

节点亲和调度

查看节点亲和性调度参数： ~]# kubectl explain pods.spec.affinity

1. 同时指定nodeAffinity和nodeSeletor，那么他们是“与”关系，即符合条件的Node需要同时满足两个条件；
2. 为nodeAffinity同时指定多个nodeSelectorTerms时，各条目间取逻辑“或”关系，即满足一个条件即可；
3. 同一个nodeSeletorTerms中的多个matchExpression存在逻辑“与”关系，即Node需要同时满足多个条件；
4. 如果调度以及完成了，后来将节点的label删除了，导致这个节点不能再满足这个亲和性了，那么已调度的Pod不会被remove，这个亲和性仅仅发生在调度的过程当中，调度完成后label的变动将不再有任何影响；

.nodeAffinity

节点亲和性

# kubectl explain pods.spec.affinity.nodeAffinity

# preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution  软亲和性， 尽量满足的条件，不满足也可以
	preference: 节点选择
	weight: 权重 1-100

# requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution  硬亲和性，必须要满足的条件，不满足一定不运行pending状态
    nodeSelectorTerms： 节点选择器
        matchExpressions： 匹配正则表达式
        	operator参数: In,NotIn, Exists, DoesNotExist. Gt, and Lt
        matchFields：      匹配字段

硬亲和性

# 硬亲和性，必须要满足，不满足就pending
]# cat nodeAffinity-required-1.yaml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: nodeaffinity-hard-1
spec:
  containers:
  - name: nodeaffinity-hard-1
    image: ikubernetes/myapp:v1
    imagePullPolicy: IfNotPresent
  affinity:
    nodeAffinity:
      requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
        nodeSelectorTerms:
        - matchExpressions:
          - key: disk      # key为disk
            operator: In   # disk的value值应当包含 ssd或 pcie
            values:       # 只要满足这些条件，Pod就会运行在这个节点之上
            - ssd         # 不满足就会一直处于pending的状态
            - pcie

软亲和性

]# cat nodeAffinity-required-2.yaml 
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: nodeaffinity-soft-2
spec:
  containers:
  - name: nodeaffinity-soft-2
    image: ikubernetes/myapp:v1
    imagePullPolicy: IfNotPresent
  affinity:
    nodeAffinity:
     # 软亲和性，当条件不满足时，使用默认的default-schedule挑选节点
      preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
      - preference:
          matchExpressions:
          - key: disk
            operator: In
            values:
            - pcie
        weight: 30

.podAffinity

Pod亲和性调度，调度器随机将第一个Pod选择一个位置，然后第二个Pod会根据第一个Pod进行调度。Pod亲和性并不强制限制在同一个节点，也可以是相近的节点(或拥有一样标签)
~]# 通过 kubectl explain pods.spec.affinity.podAffinity 查看选项

        对于Pod资源来讲，在运行过程中因为Pod之间的关系，可能会根据业务需求将其运行在同一个或不能在同一个节点上，像这种高级调度控制器，称之为Pod间的Affinity或Anti-Affinity，这两种调度关系分别为亲和性、反亲和性；

        Pod亲和性主要用于描述两个Pod之间能否运行于同一位置，同一位置可能是同一机房，同一节点，同一集群等，因此在定义Pod亲和性时，我们必须有一个机制来人为定义何为同一位置，有一个专门的字段，叫做topologyKey；

​        如果要使用Pod亲和性来调度，只需要在Pod的spec下面的affinity字段当中使用podAffinity或者使用podAntiAffinity来定义即可，但是Pod的亲和性和反亲和性有一个要求，如果要使用Pod亲和性，假如有三百个节点，每调度一个Pod都需要评估这个Pod和其他Pod是不是在同一个位置，可能会遍历每一个节点查询位置是不是一样的，所以评估过程就被拖慢，因此在较大的规模的集群当中，反而不是特别适合于使用podAffinity，或者不易于使用较细的粒度进行区分同一位置；

        podAntiAffinity指的是几个Pod一定不能在同一个位置，Pod的podAntiAffinity严格要求集群当中的每一个节点，都必须设置正确的标签，否则没法评估到底是不是反亲和性的，否则反亲和性就无法工作，因此Pod的亲和性调度，还是有着较大局限性的；

preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution  软亲和性

requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution   硬亲和性
	labelSelector：指定一组目标Pod资源
	namespaces：   指定labelSelector是哪一组名称空间
	topologyKey：  位置拓扑键， 相同即是同一位置，只能有一个key

亲和性

]# cat podAffinity-hard.yaml 
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: pod-affinity-p-1
  labels:
    app: pod-affinity-1
spec:
  containers:
  - name: podaffinity-1
    image: ikubernetes/myapp:v1
    imagePullPolicy: IfNotPresent
---
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: pod-affinity-m-2
  labels:
    app: pod-affinity-2
spec:
  containers:
  - name: podaffinity-1
    image: ikubernetes/myapp:v1
    imagePullPolicy: IfNotPresent
  affinity:
    podAffinity:
      requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
      - labelSelector: 
          matchExpressions:
          - key: app
            operator: In
            values: ["pod-affinity-1"]
        topologyKey: kubernetes.io/hostname  # 选择相同的逻辑节点或同一区域的物理节点，硬亲和性，指定必须运行在同一个区域节点相匹配亲和性 Pod的机房，通过 kubectl get nodes --show-labels 查看labels 

]# kubectl get pods -o wide
NAME                         READY   STATUS    IP            NODE
pod-affinity-m-2             1/1     Running   10.244.2.6    slave2
pod-affinity-p-1             1/1     Running   10.244.2.5    slave2

demo-2

#  slave 1  slave2  运行 tj-pod  
#  pod2 亲和 tj-pod这个pod , 但是pod2 依赖于 slave1 天津机房
#  kubectl labels node slave jf=tj

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: my-execution
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: my-execution
  template:
    metadata:
      labels:
        app: my-execution
    spec:
      containers:
      - name: my-execution
        image: ubuntu:latest
        imagePullPolicy: IfNotPresent
        command: ["/bin/sh"]
        args: ["-c", "while true;do sleep 10;done"]
        resources:
          limits:
            memory: "10Mi"
            cpu: "5m"
          requests:
            memory: "10Mi"
            cpu: "5m"
---
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: tj-pod
  labels:
    name: tj-pod
spec:
  affinity:
    podAffinity:
      requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
      - topologyKey: jf
        labelSelector:
          matchExpressions:
            - key: app    # 这里是pod亲和， 需要选择的是pod的标签而不是node的
              operator: In
              values: 
              - my-execution
          # matchLabels: jf: bj
  containers:
  - name: tj-pod
    image: ubuntu:latest
    command:
      - sleep
      - "3600"
    resources:
      limits:
        memory: "10Mi"
        cpu: "5m"
      requests:
        memory: "10Mi"
        cpu: "5m"

反亲和性

# 将两个节点加至同一个区域，测试反亲和性如果在同一个区域, 反亲和节点是否运行
]# kubectl label nodes slave1 zone=bj 
]# kubectl label nodes slave2 zone=bj

]# cat podAffinity-anti.yaml 
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: pod-affinity-anti-p-1
  labels:
    app: pod-affinity-anti-1
spec:
  containers:
  - name: podaffinity-anti-1
    image: ikubernetes/myapp:v1
    imagePullPolicy: IfNotPresent
---
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: pod-affinity-anti-m-2
  labels:
    app: pod-affinity-anti-2
spec:
  containers:
  - name: podaffinity-anti-1
    image: ikubernetes/myapp:v1
    imagePullPolicy: IfNotPresent
  affinity:
    podAntiAffinity:  # 反亲和性，与定义的Pod运行节点刚好相反的
      requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
      - labelSelector: 
          matchExpressions:
          - key: app
            operator: In
            values: ["pod-affinity-anti-1"]
        topologyKey: zone       # 选择为zone的逻辑或物理位置节点 

]# kubectl get pods -o wide
NAME                         READY   STATUS   IP            NODE    
pod-affinity-anti-m-2        0/1     Pending  <none>        <none>  
pod-affinity-anti-p-1        1/1     Running  10.244.1.13   slave1  

# 将 slave2 的zone label删除， 反亲和性的Pod会立即运行到与之相反的节点。
]# kubectl label nodes slave2 zone-
]# kubectl get pods -o wide
NAME                         READY   STATUS   IP            NODE  
pod-affinity-anti-m-2        1/1     Running  10.244.2.8    slave2
pod-affinity-anti-p-1        1/1     Running  10.244.1.13   slave1

污点和容忍度

• 无论是NodeAffinity还是PodAffinity还是PodAntiAffinity都是Pod选择运行在哪个节点上，他们都是基于Pod选节点的，所以无论是哪一个都是我们的节点等待被选择，Taints这种机制使得我们的节点可以反对Pod被调度，或接纳Pod调度的主控权， 从而能够使得节点在必要时可以排斥它不期望运行的Pod
• 与NodeAffinity或者PodAffinity不同的是，它必须要结合Tolerations才能协同工作的，也就是说一旦一个节点打上了污点之后Pod能不能调度到这个节点上要取决于这个Pod上有没有对应污点的容忍度，以将来要基于污点来调度的话，那就必须要确保在节点上能够有污点，在Pod上有容忍度，否则的话，任何不能容忍这个污点的Pod都无法调度上来，从而使得该节点可以用于运行特定类型的Pod；

污点参数

taint的effect定义对Pod排斥效果， 当Pod不能容忍这个污点时，采取的行为

参数	说明
Noschedule	仅影响调度过程，对现存的Pod对象不产生影响， 如果不容忍就不允许调度过来
NoExecute	不仅影响调度还影响现存Pod对象， 不容忍Pod对象将被驱逐
PreferNoschedule	不容忍会影响调度，但最终还是能被允许

Tolerations匹配Taints

1. key必须相同；
2. value必须相同；
3. effect必须相同；

容忍度评估

1. 等值比较-Equal： 我们定义容忍度，表示容忍度与污点在key，value和effect完全匹配
2. 存在性判断-Exists：两者的key与effect必须完全匹配，但是value可以使用空值，只需要判断存不存在，一个节点可以有多个污点，一个Pod对象也可以有多个容忍度，两者在做匹配时要遵循

污点使用

Command: kubectl taint node nodename key=value:effect参数

• 添加污点

  # 给节点打上污点
  ~]# kubectl taint node slave2 node-type=qa:NoSchedule
  
  # 删除污点
  ~]# kubectl taint node slave2 node-type-
   
  # 查看节点的污点情况
  ~]# kubectl get nodes slave2  -o yaml
      spec:
        podCIDR: 10.244.2.0/24
        podCIDRs:
        - 10.244.2.0/24
        taints:
        - effect: NoSchedule
          key: node-type
          value: qa
  
  # 给节点打上污点
  ~]# kubectl taint node slave1 node-type=dev:NoExecute
   
  # 查看节点的污点情况
  ~]# kubectl get nodes slave2  -o yaml
      spec:
        podCIDR: 10.244.1.0/24
        podCIDRs:
        - 10.244.1.0/24
        taints:
        - effect: NoExecute
          key: node-type
          value: dev
  

• 定义Pod污点容忍度

~]# kubectl explain deploy.spec.template.spec.tolerations 容忍污点
   effect   # 污点级别参数  
   key:     # 节点定义的taints key
   operator： # 污点评估值 Exists and Equal
   tolerationSeconds：# 容忍时间，定义可以忍受在一段时间内的驱逐 单位: 秒
   value： # 节点定义的 taints value
   
# 先定义一个普通的Pod查看 是否能够运行
]# cat deploy-effect.yaml 
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: my-myapp-effect
  labels:
    app: my-effect-first
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: my-effect-first
  template:
    metadata:
      name: my-myapp-effect
      labels:
        app: my-effect-first
    spec:
      containers:
      - name: my-myapp-effect
        image: ikubernetes/myapp:v1
        imagePullPolicy: IfNotPresent
        
# 当没有定义污点时，节点的NoSchedule 不允许没有定义Pod 容忍度的容器运行

• 添加污点-Equal

spec:
  # Pod内容不变
  template:
    # Pod内容不变
    spec:
      # Pod内容不变
      tolerations:
      - effect: NoSchedule
        key: node-type
        operator: Equal  # 当定义 Equal时  key value必须相等
        value: "qa"

]# kubectl get pods -o wide
NAME                              READY   STATUS   IP            NODE  
my-myapp-effect-6964b5756-cdmzs   1/1     Running  10.244.2.9    slave2
my-myapp-effect-6964b5756-j2mpm   1/1     Running  10.244.2.10   slave2
my-myapp-effect-6964b5756-js42g   1/1     Running  10.244.2.11   slave2

• Exists

tolerations:
- effect: NoExecute
  key: node-type
  operator: Exists   # 只需要 key跟effect能相等，那么就能匹配到对应节点的污点
  value: ""          # 此处需为空， 通配符匹配 
  
]# kubectl get pods -o wide
NAME                               READY   STATUS   IP            NODE   
my-myapp-effect-65f65f8784-j8k2w   1/1     Running  10.244.1.14   slave1 
my-myapp-effect-65f65f8784-s6n4t   1/1     Running  10.244.1.15   slave1 
my-myapp-effect-65f65f8784-vftnh   1/1     Running  10.244.1.16   slave1 

• effect不添加等值时

tolerations:
- effect: ""         # 啥都不加 匹配所有
  key: node-type     # key必须要有
  operator: Exists   # 只需要 key跟effect能相等，那么就能匹配到对应节点的污点
  value: ""          # 此处需为空， 通配符匹配 

# Pod会随机挑选一个节点运行。

k8s内建污点

Kubernetes在1.6之后引入了几个表达节点问题的几个污点，他们由Node Controller根据节点的实际状态在需要时自动添加；

key	说明
node.kubernetes.io/not-ready	节点未就绪
node.kubernetes.io/unreachable	节点不可达
node.kubernetes.io/unreachable	磁盘耗尽
node.kubernetes.io/out-of-disk	内存耗尽
node.kubernetes.io/disk-pressure	磁盘耗尽
node.kubernetes.io/network-unavailable	网络不可用
node.kubernetes.io/unschedulable	不可被调度
node.kubernetes.io/uninitialized	未被初始化