调度器

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。听起来非常简单，但有很多要考虑的问题：

  • 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 k

Scheduler 是作为单独的程序运行的，启动之后会一直监听 API Server，获取 PodSpec.NodeName 为空的 pod，对每个 pod 都会创建一个 binding（必须遵守的），表明该 pod 应该放到哪个节点上

调度过程

调度分为几个步骤：

  1. 首先是过滤掉不满足条件的节点，这个过程称为 predicate（预选）；
  2. 然后对通过的节点按照优先级排序，这个是 priority（优选）；
  3. 最后从中选择优先级最高的节点。

Predicate（预选）有一系列的算法可以使用：

算法 说明
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（该项的重要性）。这些优先级选项包括：

算法 说明
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。换句话说，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。这个应该和上面的一起使用，不应该单独使用
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

节点亲和性

pod.spec.nodeAffinity

  • preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution（优先执行计划）：软策略
  • requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution（要求执行计划）：硬策略

键值运算关系

运算符 说明
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

标签操作

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# 查看label
kubectl get node --show-labels

# 添加label
kubectl label nodes 192.168.15.182 nodetype=hci

# 删除label
kubectl label nodes 192.168.15.182 nodetype-

# 修改label
kubectl label nodes 192.168.15.182 nodetype=vmware --overwrite

硬策略：requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution

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#节点硬策略。排除node02，只能在node01上运行
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: affinity
  labels:
    app: node-affinity-pod
spec:
  containers:
  - name: with-node-affinity
    image: hub.atguigu.com/library/myapp:v1
  affinity:            #亲和性
    nodeAffinity:        #node亲和性
      # 硬亲和性限制
      requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
        nodeSelectorTerms:
        - matchExpressions:
          - key: kubernetes.io/hostname # 标签键名
            operator: NotIn      #键值运算关系 ，NotIn:label的值不在某个列表中。 表示不是node02节点就可运行
            values:
            - k8s-node02 # 标签键值

软策略：preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution

如果有的话就在上面运行，没有的话就算了

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#软策略
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: affinity2
  labels:
    app: node-affinity-pod
spec:
  containers:
  - name: with-node-affinity
    image: hub.atguigu.com/library/myapp:v1
  affinity:
    nodeAffinity:
      preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
      - weight: 1   #权重，权重越大越亲和(多个软策略的情况)
        preference: 
          matchExpressions:
          - key: kubernetes.io/hostname
            operator: In
            values:
            - k8s-node03  # 期望是node03

软硬策略（先满足硬策略再满足软策略）

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#软硬合体
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: affinity2
  labels:
    app: node-affinity-pod
spec:
  containers:
  - name: with-node-affinity
    image: hub.atguigu.com/library/myapp:v1
  affinity:
    nodeAffinity:        #node亲和性
      # 硬亲和性限制
      requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
        nodeSelectorTerms:
        - matchExpressions:
          - key: kubernetes.io/hostname # 标签键名
            operator: NotIn      #键值运算关系 ，NotIn:label的值不在某个列表中。 表示不是node02节点就可运行
            values:
            - k8s-node02 # 标签键值
      preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
      - weight: 1   #权重，权重越大越亲和(多个软策略的情况)
        preference: 
          matchExpressions:
          - key: kubernetes.io/hostname
            operator: In
            values:
            - k8s-node03  # 期望是node03

Pod 亲和性（pod 与 pod 之间的亲和性）

pod.spec.affinity.podAffinity/podAntiAffinity

  • preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution：软策略
  • requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution：硬策略
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apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: pod-3
  labels:
    app: pod-3
spec:
  containers:
  - name: pod-3
    image: hub.atguigu.com/library/myapp:v1
  affinity:
    #想让两个pod运行在同一个node上
    podAffinity:
      #硬策略
      requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
      - labelSelector:  #标签选择
          matchExpressions:
          - key: app #当app存在node-affinity-pod时就选择
            operator: In
            values: 
            - node-affinity-pod
        topologyKey: kubernetes.io/hostname 
        #hostname判断是否在同一个pod，唯一

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apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: pod-4
  labels:
    app: pod-4
spec:
  containers:
  - name: pod-4
    image: hub.atguigu.com/library/myapp:v1
  affinity:
    #不想让两个pod运行在同一个node上
    #匹配标签如果app=pod-2，那么则不运行在这个节点
    podAntiAffinity:
      #软策略
      preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
      - weight: 1
        podAffinityTerm:
          labelSelector:
            matchExpressions:
            - key: app #匹配app=node-affinity-pod
              operator: In
              values:
              - node-affinity-pod
          topologyKey: kubernetes.io/hostname

Taint 和 Toleration

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（但不要求）被调度到具有匹配 taint 的节点上

污点 (Taint)

1、污点 ( Taint ) 的组成

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 驱逐出去每个污点的组成如下：

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：

污点类型 含义
NoSchedule 新的不能容忍的 pod 不能再调度过来，但是老的运行在 node 上不受影响
PreferNoSchedule 同时会将 Node 上已经存在的 Pod 驱逐出去, pod 会尝试将 pod 分配到该节点
NoExecute 新的不能容忍的 pod 不能调度过来，老的 pod 也会被驱逐

2、污点的设置、查看和去除

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#查看节点污点
kubectl describe node k8s-node01

# 设置污点
kubectl taint nodes node1 key1=value1:NoSchedule

# 节点说明中，查找 Taints 字段
kubectl describe node k8s-node01

# 去除污点
kubectl taint nodes node1 key1:NoSchedule-

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 ( Toleration ) ，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

pod.spec.tolerations

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tolerations:                # containers同级
- key: "disk_type"          # 能容忍的污点key
  operator: "Equal"         # Equal 表示key=value ， Exists 只要存在key即可
  value: "SSD"              # 值
  effect: "NoExecute"       # effect策略
  tolerationSeconds: 3600   # 原始的pod多久驱逐,单位是秒，注意只有effect: "NoExecute"才能设置，不然报错

其中 key, vaule, effect 要与 Node 上设置的 taint 保持一致
operator 的值为 Exists 将会忽略 value 值

1、当不指定 key 值时，表示容忍所有的污点 key

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tolerations:
- operator: "Exists"

2、当不指定 effect 值时，表示容忍所有的污点作用

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tolerations:
- key: "key"
  operator: "Exists"

指定调度节点

亲和性和污点，容忍都比较含蓄。
指定调度节点是绝对指定目标，就要这个

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

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apiVersion: extensions/v1beta1
kind: Deployment
metadata:
  name: myweb
spec:
  replicas: 3
  template:
    metadata:
      labels:
        app: myweb
    spec:
      nodeName: k8s-node01          # 指定全在k8s-node01
      containers:
      - name: myweb
        image: hub.atguigu.com/library/myapp:v1
        ports:
        - containerPort: 80

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，而后调度 Pod 到目标节点，该匹配规则属于强制约束

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apiVersion: extensions/v1beta1
kind: Deployment
metadata:
  name: myweb66
spec:
  replicas: 2
  template:
    metadata:
      labels:
        app: myweb66
  spec:
    nodeSelector:
      disk: ssd                 # 硬盘必须是ssd类型才运行
      # type: backEndNode1      # 标签名，标签值
    containers:
    - name: myweb66
      image: hub.atguigu.com/library/myapp:v1
      ports:
      - containerPort: 80