k8s原理
[toc]k8spause(暂停)组件的作用首先复制下docker的namespacepause容器主要为每个业务容器提供以下功能在pod中担任Linux命名空间共享的基础;pod中,user、UTS、mount、network都是共享的。pod中,pid、ipc默认是不共享的启用pid命名空间,开启init进程。Pod中,PID默认是不共享的...
[toc]
k8s
pause(暂停)组件的作用
首先复制下docker的namespace
pause容器主要为每个业务容器提供以下功能
- 在pod中担任Linux命名空间共享的基础;
- pod中,user、UTS、mount、network都是共享的。
- pod中,pid、ipc默认是不共享的
- 启用pid命名空间,开启init进程。
- Pod中,PID默认是不共享的,因此IPC也是不共享的。k8s 1.8之后默认情况下是禁用的,除非由kubelet标志(--docker-disable-shared-pid=false)启用,所有我们看到一个pod中各个容器的pid是相互独立的。
如果没有启动pid命名空间共享,则Pod中的每个容器都将具有自己的PID 1,并且每个容器都需要收集僵尸进程本身。很多时候,这不是一个问题,因为应用程序很少产生其他进程,但僵尸进程使用内存是一个经常被忽视的问题。因此,由于PID命名空间共享使你能够在同一个Pod中的容器之间发送信号。
引出僵尸进程:正常的进程结束后,会调用exit退出,变成一个僵尸进程,然后释放全部资源,等待父进程回收,如果**父进程没有安装sigchld信号处理函数调用wait()或者waitid()等待子进程结束,也没有显示忽略改信号**,那么他会一直是一个僵尸进程。如果父进程结束了,会交给init进程来回收。那如果父进程是一个循环,不会结束的话,那么子进程就会一直保持僵尸进程,不会释放资源。
一个pod启动的全生命周期
Scheduler 和manager的集群原理
scheduler的调度策略
调度策略
k8s的调度策略分为predicates(预选策略)和priorites(优选策略),整个调度过程分俩步
- 预选策略,predicates是强制性规则,遍历所有的node节点,安装具体的预选策略筛选出符合要求的node列表,如果没有node符合predicates策略规则,那么pod就会被挂起,直到有node能够满足
- 优选策略,在第一步筛选的基础上,按照优选策略为待选node打分排序,获取最优者
预选策略--必须全部满足
- CheckNodeCondition:检测node是否正常
- GeneralPredicates:普通判断策略
- HostName: 检测pod对象是否定义了pod.spec.hostname
- PodFitsHostPorts:检测pods.spec.containets.ports.hostPort是否定义
- MatchNodeSelector:检测pod是否设置了pods.spec.nodeSelector
- PodFitsResources:检测pod的资源需求是否能被节点所满足
- NoDiskConflict:检测pod依赖的存储卷是否能满足需求
- PodToleratesNodeTaints: 检测pod上的spec.tolerations可容忍的污点是否完全包含节点上的污点
- PodToleratesNodeNoExecuteTaints: 检测pod上是否启用了NoExecute级别的污点,默认没有启用
- CheckNodeLabelPresence: 检测node上的标签的存在与否,默认没有启用
- CheckServiceAffinity:将相同service pod的对象放到一起,默认没有启用
- CheckVolumeBinding:检测节点上已绑定和未绑定的volume
- NoVolumeZoneConflict:检测区域,是否有pod volume的冲突
- CheckNodeMemoryPressure:检测内存节点是否存在压力
- CheckNodePIDPressure:检测pid资源的情况
- CheckNodeDiskPressure:检测disk资源压力
- MatchInterPodAffity:检测pod的亲和性
- 下面的几个策略一般用不上(EBS,GCE,Azure)对这几个云厂商的
- MaxEBSVolumeCount: 确保已挂载的EBS存储卷不超过设置的最大值,默认39
- MaxGCEPDVolumeCount: 确保已挂载的GCE存储卷不超过设置的最大值,默认16
- MaxAzureDiskVolumeCount: 确保已挂载的Azure存储卷不超过设置的最大值,默认16
优选策略
优选函数的评估: 如果一个pod过来,会根据启用的全部函数的得分相加得到的评估
-
LeastRequested:最少请求,与节点的总容量的比值, 计算公式:(cpu比值+内存比值)的一半 (cpu((capacity-sum(requested))*10 / capacity)+memory((capacity-sum(requested))*10 / capacity)) / 2
-
BalancedResourceAllocation:cpu和内存资源被占用的比率相近程度,越接近,比分越高,平衡节点的资源使用情况, 计算公式: cpu=cpu((capacity-sum(requested))*10 / capacity) mem=memory((capacity-sum(requested))*10 / capacity)
-
NodePreferAvoidPods:在这个优先级中,优先级最高,得分非常高 根据节点的注解信息“scheduler.alpha.kubernetes.io/preferAvoidPods”
-
TaintToleration:将pod对象的spec.tolertions与节点的taints列表项进行匹配度检测,匹配的条目越多,得分越低
-
SeletorSpreading:尽可能的把pod分散开,也就是没有启动这个pod的node,得分会越高
-
InterPodAffinity:遍历pod的亲和性,匹配项越多,得分就越多
-
NodeAffinity:节点亲和性,亲和性高,得分高
-
MostRequested:空闲量越少的,得分越高,与LeastRequested不能同时使用,集中一个机器上面跑pod,默认没有启用
-
NodeLabel:根据node上面的标签来评估得分,有标签就有分,没有标签就没有分,默认没有启用
-
ImageLocality:一个node的得分高低,是根据node上面是否有镜像,有镜像就有得分,反之没有(根据node上已有满足需求的image的size的大小之和来计算。),默认没有启用
kube-controller-manager
就是用来控制Pod的状态和生命周期的
pod的生命周期
Pod phase(阶段)
- 挂起(Pending):Pod 已被 Kubernetes 系统接受,但有一个或者多个容器镜像尚未创建。等待时间包括调度 Pod 的时间和通过网络下载镜像的时间,这可能需要花点时间。
- 运行中(Running):该 Pod 已经绑定到了一个节点上,Pod 中所有的容器都已被创建。至少有一个容器正在运行,或者正处于启动或重启状态。
- 成功(Succeeded):Pod 中的所有容器都被成功终止,并且不会再重启。
- 失败(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。
- 未知(Unknown):因为某些原因无法取得 Pod 的状态,通常是因为与 Pod 所在主机通信失败。
pod5个状态
PodScheduled、Ready、Initialized、Unschedulable和ContainersReady
deployment、ReplicationController、replicaset
Deployment 为 Pod 和 ReplicaSet 提供了一个声明式定义(declarative)方法,用来替代以前的ReplicationController 来方便的管理应用。典型的应用场景包括:
- 定义Deployment来创建Pod和ReplicaSet
- 滚动升级和回滚应用
- 扩容和缩容
- 暂停和继续Deployment
ReplicationController用来确保容器应用的副本数始终保持在用户定义的副本数,即如果有容器异常退出,会自动创建新的Pod来替代;而如果异常多出来的容器也会自动回收。ReplicaSet跟ReplicationController没有本质的不同,只是名字不一样,并且ReplicaSet支持集合式的selector。
虽然ReplicaSet可以独立使用,但一般还是建议使用 Deployment 来自动管理ReplicaSet,这样就无需担心跟其他机制的不兼容问题(比如ReplicaSet不支持rolling-update但Deployment支持)。
Helm2 和helm3存储位置
helm2配置信息全部在tiller所在的名称空间存储,存储方式都是configmap方式
helm3配置信息分布在服务自己的namespace中,存储方式是secret方式
更多推荐
所有评论(0)