【云原生之K8s】 list-watch机制及调度约束
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用户是通过kubectl根据配置文件,向APIServer发送命令,在Node节点上建立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。这里需要Controller Manager、Scheduler和k
一、list-watch机制
1.list-watch介绍
- 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
- 用户是通过kubectl根据配置文件,向APIServer发送命令,在Node节点上建立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。这里需要Controller Manager、Scheduler和kubelet的协助才能完成整个部署过程
- 在Kubernetes种,所有部署的信息都会写到etcd中保存。实际上etcd在村塾部署信息的时候,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工作流程
Pod是Kubernetes的基础单元,Pod启动典型创建过程如下
- 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)。它们在进程已启动就会监听(Watch)APIServer发出来的事件
- 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
- 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
- 当etcd接收创建Pod信息以后,会发送一个Create事件给APIServer
- 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接收到了Create事件,又会发送给Controller Manager
- Controller Manager在接收到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)
- 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
- 同样的etcd会将创建Pod的信息通过事件发送给APIServer
- 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尚的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
- 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APIServer,由APIServer更新至etcd中,保存起来
- 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
- 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
- APIServer将Pod状态信息存入etcd中。在确认写入操作成功完成后,APIServer将确认信息发送至相关的kubelet,事件将通过它被接收
注意:在创建Pod的工作就已经完成了后,为什么kubectl还要一直监听呢?
原因很简单,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且加载
二、集群调度
1.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
Scheduler是作为单独的程序运行的,启动之后会一致监听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:首先过滤掉不满足条件的几点,这个过程称为预选策略(predicate);然后对通过的节点按照哦优先级排序,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.Predicate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Predicate过程中没有合适的节点,pod会一直在pending状态,不断重复调度,直到节点满足条件。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.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(该项的重要性)。有一系列产检的优先级选项包括:
- 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。
4.基本调度方式
- NodeName用于将Pod调度到指定的Node节点名称上(跳过调度器直接分配)
- NodeSelector用于将Pod调度到匹配Label的Node上
4.1 指定调度节点(NodeName)
- 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: node1
containers:
- name: myapp
image: soscscs/myapp:v1
ports:
- containerPort: 80
kubectl apply -f myapp.yaml
kubectl get pod -o wide
查看详细事件(发现未经过Scheduler调度分配)
kubectl describe pod myapp-5d5b4f4c9d-7f6g6
4.2 通过Label(Node Selector)
- 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
获取标签帮助
kubectl label --help
Usage:
kubectl label [--overwrite] (-f FILENAME | TYPE NAME) KEY_1=VAL_1 ... KEY_N=VAL_N [--resource-version=version] [options]
需要获取node上的name名称
kubectl get node
给对应的node设置标签分别为ngs=a和ngs=b,并查看标签
kubectl label nodes node1 ngs=a
kubectl label nodes node2 ngs=b
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:
ngs: a
containers:
- name: myapp1
image: soscscs/myapp:v1
ports:
- containerPort: 80
kubectl apply -f myapp1.yaml
kubectl get pod -o wide
查看详细事件(通过事件可以发现要先经过scheduler调度分配)
kubectl describe po myapp1-85b97b6787-bc2tl
修改一个label的值,需要加上 --overwrite参数
kubectl label nodes node2 ngs=a --overwrite
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 node2 ngs-
指定标签查询node节点
kubectl get node -l ngs=a
5.亲和性
5.1 节点亲和性
pod.spec.nodeAffinity
- preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:软策略
- requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:硬策略
5.2 Pod亲和性
pod.spec.affinity.podAffinity/podAntiAffinity
- preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:软策略
- requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:硬策略
5.3 键值运算关系
- In:label的值在某个列表中
- NotIn:label的值不在某一个列表中
- 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
5.4 requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:硬策略
mkdir /opt/affinity
cd /opt/affinity
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 #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:
- node02
kubectl apply -f pod1.yaml
kubectl get pods -o wide
如果硬策略不满足条件,Pod状态一直会处于Pending状态
5.5 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:
- node3
kubectl apply -f pod2.yaml
kubectl get pods -o wide
values: 的值改成node2,则会优先再node2上创建Pod
5.6 硬策略与软策略
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
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: #先满足硬策略,排除有kubernetes.io/hostname=node02标签的节点
nodeSelectorTerms:
- matchExpressions:
- key: kubernetes.io/hostname
operator: NotIn
values:
- node02
preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution: #再满足软策略,优先选择有ngs=a标签的节点
- weight: 1
preference:
matchExpressions:
- key: ngs
operator: In
values:
- a
5.7 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 |
podAffinity | Pod | In, NotIn, Exists,DoesNotExist | 是 | Pod与指定Pod同一拓扑域 |
podAntiAffinity | Pod | In, NotIn, Exists,DoesNotExist | 是 | Pod与指定Pod不在同一拓扑域 |
给node节点打上标签,将两个节点处于同一拓扑域
kubectl label nodes node1 ngs=a
kubectl label nodes node2 ngs=a
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
使用Pod亲和性调度
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: ngs
仅当节点和至少一个已运行且有键为“app”且值为“myapp01”的标签 的 Pod 处于同一拓扑域时,才可以将该 Pod 调度到节点上。 (更确切的说,如果节点 N 具有带有键 ngs 和某个值 V 的标签,则 Pod 有资格在节点 N 上运行,以便集群中至少有一个具有键 ngs 和值为 V 的节点正在运行具有键“app”和值 “myapp01”的标签的 pod。)
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。 调度器试图在每个拓扑域中放置数量均衡的 Pod。
如果 ngs 对应的值不一样就是不同的拓扑域。比如 Pod1 在ngs=a 的 Node 上,Pod2 在 ngs=b 的 Node 上,Pod3 在 ngs=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。
kubectl apply -f pod4.yaml
kubectl get pods --show-labels -o wide
使用Pod反亲和调度
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
如果节点处于 Pod 所在的同一拓扑域且具有键“app”和值“myapp01”的标签, 则该 pod 不应将其调度到该节点上。 (如果 topologyKey 为 kubernetes.io/hostname,则意味着当节点和具有键 “app”和值“myapp01”的 Pod 处于相同的拓扑域,Pod 不能被调度到该节点上。)
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: ngs
由于指定 Pod 所在的 node01 节点上具有带有键 ngs 和标签值 a 的标签,node02 也有这个ngs=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,即为 Pending 状态
修改node1节点的标签为ngs=b,可以看到myapp20被调度到node1节点上
kubectl label nodes node1 ngs=b --overwrite
6.污点和容忍
6.1 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
kubectl get nodes
NAME STATUS ROLES AGE VERSION
master Ready master 11d v1.20.11
node01 Ready <none> 11d v1.20.11
node02 Ready <none> 11d v1.20.11
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
......
Taints: node-role.kubernetes.io/master:NoSchedule
设置污点
kubectl taint node node01 key1=value1:NoSchedule
节点说明中,查找 Taints 字段
kubectl describe node node-name
去除污点
kubectl taint node node01 key1:NoSchedule-
kubectl get pods -o wide
NAME READY STATUS RESTARTS AGE IP NODE NOMINATED NODE READINESS GATES
myapp01 1/1 Running 0 4h28m 10.244.2.3 node02 <none> <none>
myapp02 1/1 Running 0 4h13m 10.244.2.4 node02 <none> <none>
myapp03 1/1 Running 0 3h45m 10.244.1.4 node01 <none> <none>
kubectl taint node node02 check=mycheck:NoExecute
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 pods -o wide
NAME READY STATUS RESTARTS AGE IP NODE NOMINATED NODE READINESS GATES
myapp03 1/1 Running 0 3h48m 10.244.1.4 node01 <none> <none>
6.2 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。
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
在两个 Node 上都设置了污点后,此时 Pod 将无法创建成功
kubectl get pods -o wide
NAME READY STATUS RESTARTS AGE IP NODE NOMINATED NODE READINESS GATES
myapp01 0/1 Pending 0 17s <none> <none> <none> <none>
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
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
NAME READY STATUS RESTARTS AGE IP NODE NOMINATED NODE READINESS GATES
myapp01 1/1 Running 0 10m 10.244.1.5 node01 <none> <none>
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