K8S群集调度

目录

• 一、调度约束
• [二、Pod 启动典型创建过程](#二、Pod 启动典型创建过程)
• 三、K8S的调度过程
• • [3.1 Predicate（预选策略） 常见的算法使用](#3.1 Predicate（预选策略） 常见的算法使用)
  • [3.2 常见优先级选项](#3.2 常见优先级选项)
  • [3.3 指定调度节点](#3.3 指定调度节点)
  • • [3.3.1 nodeName指定](#3.3.1 nodeName指定)
    • [3.3.2 nodeSelector指定](#3.3.2 nodeSelector指定)
    • [3.3.3 Pod亲和性与反亲和](#3.3.3 Pod亲和性与反亲和)
    • • 1.节点亲和硬策略示例
      • 2.节点亲和软策略示例
      • 3.硬限制和软限制结合使用
      • [4.使用 Pod 亲和性调度，创建多个 Pod 资源](#4.使用 Pod 亲和性调度，创建多个 Pod 资源)
      • 5.反亲和的硬策略
      • 6.反亲和的软策略
    • [3.3.4 污点(Taint)](#3.3.4 污点(Taint))
    • • [1. 打上污点](#1. 打上污点)
      • [2. 删除污点](#2. 删除污点)
    • [3.3.5 容忍(Tolerations)](#3.3.5 容忍(Tolerations))
    • [3.3.6 其它注意事项](#3.3.6 其它注意事项)
    • [3.3.7 cordon 和 drain 对节点执行维护操作](#3.3.7 cordon 和 drain 对节点执行维护操作)
  • [3.4 Pod启动阶段（相位 phase）](#3.4 Pod启动阶段（相位 phase）)
  • • [3.4.1 phase 的可能状态](#3.4.1 phase 的可能状态)
    • [3.4.2 如何删除 Unknown 状态的 Pod](#3.4.2 如何删除 Unknown 状态的 Pod)
    • [3.4.3 故障排除步骤](#3.4.3 故障排除步骤)
• 四、总结
• • [4.1 亲和性](#4.1 亲和性)
  • [4.2 污点](#4.2 污点)
  • [4.3 容忍](#4.3 容忍)
  • [4.4 不可调度](#4.4 不可调度)
  • [4.5 Pod 生命周期的 5 种状态](#4.5 Pod 生命周期的 5 种状态)
  • [4.6 排障手段](#4.6 排障手段)

---

一、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。这里 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。

二、Pod 启动典型创建过程

（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。

注意：在创建 Pod 的工作就已经完成了后，为什么 kubelet 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并且加载。

List-Watch 机制

1. kubectl 将创建Pod资源对象副本的请求发送给 apiserver ，然后 apiserver 将创建Pod资源对象副本请求写入到 etcd 里

2. etcd 写完后会发送创建完成Pod副本的 create 事件给 apiserver ，apiserver 会直接返回生命周期给客户端

3. 再把发送创建Pod副本的事件给 controller-manager ，controller-manager 会根据相关事件创建Pod,之后把创建Pod的信息发送给 apiserver，再由 apiserver 把创建Pod的相关内容信息（如副本数量，容器内容）写入到 etcd 里

4. etcd 会发送创建Pod的事件给 apiserver , apiserver 再把事件发送给 scheduler

5. scheduler 会通过调度算法确定Pod创建在哪个Node节点上，确定好之后，scheduler 会把更新Pod的信息通过 apiserver 写入到etcd

6. 然后 etcd 会发送更新Pod的事件给 apiserver，再通过apiserver 发送给监听着 apiserver 的 kubelet

7. kubelet 就会创建容器引擎，通过交互来创建Pod及容器，并且将Pod的运行状态和容器的状态发送给apiserver

8. apiserver 会把Pod的运行状态和容器的状态写入到etcd

9. etcd 会返回确认信息，通过 apiserver 告诉 kubelet 该信息已写入

三、K8S的调度过程

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

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。

3.1 Predicate（预选策略） 常见的算法使用

●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。

3.2 常见优先级选项

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。

3.3 指定调度节点

3.3.1 nodeName指定

●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

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  labels:
    run: myapp-demo4
  name: myapp-demo5
spec:
  nodeName: node02
  containers:
  - image: soscscs/myapp:v1
    name: myapp-demo4
    ports:
    - containerPort: 80

kubectl describe pod myapp-demo4

3.3.2 nodeSelector指定

●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]

//先给node节点打上标签
kubectl label nodes node01 test=a
kubectl label nodes node02 test=b
kubectl get nodes --show-labels

//将Pod全部调度到具有 test=a 的节点
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  creationTimestamp: null
  labels:
    run: myapp-demo4
  name: myapp-demo6
spec:
  replicas: 5
  selector:
    matchLabels:
      app: myapp-demo6
  strategy: {}
  template:
    metadata:
      creationTimestamp: null
      labels:
        app: myapp-demo6
    spec:
      #nodeName: node02
      nodeSelector:
        test: a
      containers:
      - image: soscscs/myapp:v1
        name: myapp-demo4
        ports:
        - containerPort: 80
        resources: {}
status: {}

3.3.3 Pod亲和性与反亲和

https://kubernetes.io/zh/docs/concepts/scheduling-eviction/assign-pod-node/

（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

可以把自己理解成一个Pod，当你开学报名上学，如果你更倾向去zhangsan老师带的班级，把不同老师带的班级当作一个node的话，这个就是节点亲和性。如果你是必须要去zhangsan老师带的班级，这就是硬策略；而你说你想去并且最好能zhangsan老师带的班级，这就是软策略。

如果你有一个很好的朋友叫lisi，你倾向和lisi同学在同一个班级，这个就是Pod亲和性。如果你一定要去lisi同学在的班级，这就是硬策略；而你说你想去并且最好能去lisi同学在的班级，这就是软策略。软策略是不去也可以，硬策略则是不去就不行。

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.节点亲和硬策略示例

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  labels:
    run: myapp-demo7
  name: myapp-demo7
spec:
  containers:
  - image: soscscs/myapp:v1
    name: myapp-demo7
    ports:
    - containerPort: 80
  affinity:
    nodeAffinity:
      requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
        nodeSelectorTerms:
        - matchExpressions:
          - key: test
            operator: NotIn
            values:
            - a

kubectl describe pod myapp-demo7

2.节点亲和软策略示例

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  labels:
    run: myapp-demo8
  name: myapp-demo8
spec:
  containers:
  - image: soscscs/myapp:v1
    name: myapp-demo7
    ports:
    - containerPort: 80
  affinity:
    nodeAffinity:
      preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
      - weight: 100
        preference:
          matchExpressions:
          - key: test
            operator: NotIn
            values:
            - a

3.硬限制和软限制结合使用

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:
  labels:
    run: myapp-demo8
  name: myapp-demo9
spec:
  containers:
  - image: soscscs/myapp:v1
    name: myapp-demo7
    ports:
    - containerPort: 80
  affinity:
    nodeAffinity:
      preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
      - weight: 100
        preference:
          matchExpressions:
          - key: test
            operator: In
            values:
            - a
      requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
       nodeSelectorTerms:
       - matchExpressions:
         - key: class
           operator: NotIn
           values:
           - demo1
           - demo2

//修改后
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  labels:
    run: myapp-demo8
  name: myapp-demo9
spec:
  containers:
  - image: soscscs/myapp:v1
    name: myapp-demo7
    ports:
    - containerPort: 80
  affinity:
    nodeAffinity:
      preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
      - weight: 100
        preference:
          matchExpressions:
          - key: test
            operator: In
            values:
            - b
      requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
       nodeSelectorTerms:
       - matchExpressions:
         - key: class
           operator: NotIn
           values:
           - demo1
           - demo2

4.使用 Pod 亲和性调度，创建多个 Pod 资源

先在创建一个Pod指定在node02节点上

vim myapp-demo.yaml

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  labels:
    run: myapp-demo
  name: myapp-demo
spec:
  nodeName: node02
  containers:
  - image: soscscs/myapp:v1
    name: myapp-demo
    ports:
    - containerPort: 80                    

给节点设置标签，test为不在同一拓扑域，class在同一拓扑域

 kubectl label nodes node01 class=demo --overwrite
 kubectl label nodes node02 class=demo --overwrite

创建一个 demo 的命名空间

kubectl create namespace demo
kubectl get ns

vim myapp-demo.yaml

vim demo9.yaml 

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  labels:
    run: myapp-demo9
  name: myapp-wangwu
  namespace: demo
spec:
  containers:
  - image: soscscs/myapp:v1
    name: myapp-demo7
    ports:
    - containerPort: 80
  affinity:
    podAffinity:
      requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
      - namespaces:
        - demo
        topologyKey: test
        labelSelector:
          matchExpressions:
          - key: run
            operator: In
            values:
            - myapp-demo

都创建在一个节点 node02 上

利用亲和性负载均衡创建Pod

kubectl create namespace test

//指定在node02节点上创建一个Pod并指定命名空间test
vim myapp-demo.yaml

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  labels:
    run: myapp-demo
  name: myapp-demo
  namespace: test
spec:
  nodeName: node02
  containers:
  - image: soscscs/myapp:v1
    name: myapp-demo
    ports:
    - containerPort: 80                                                                                                 

//根据myapp-demo.yaml创建的Pod采用亲和性实现负载均衡创建Pod
vim demo9.yaml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  labels:
    run: myapp-demo9
  name: myapp-a
  namespace: test
spec:
  containers:
  - image: soscscs/myapp:v1
    name: myapp-demo9
    ports:
    - containerPort: 80
  affinity:
    podAffinity:
      requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
      - namespaces:
        - test
        topologyKey: class
        labelSelector:
          matchExpressions:
          - key: run
            operator: In
            values:
            - myapp-demo

根据目标节点所使用的标签 run=myapp-demo ，然后根据目标Pod去判断 node节点用什么拓扑域的键，再看拓扑域的键有哪些node节点的键值是一样的，如果相同，根据Pod就会创建在同一个拓扑域，如果是根据Pod亲和来创建调度Pod，Pod就负载均衡创建在不同node节点。

kubectl label nodes node01 class=ll --overwrite
kubectl label nodes node02 class=ll --overwrite

5.反亲和的硬策略

vim demo9.yaml

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  labels:
    run: myapp-demo9
  name: myapp-zhangsan
  namespace: test
spec:
  containers:
  - image: soscscs/myapp:v1
    name: myapp-demo9
    ports:
    - containerPort: 80
  affinity:
    podAntiAffinity:
      requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
      - namespaces:
        - test
        topologyKey: test
        labelSelector:
          matchExpressions:
          - key: run
            operator: In
            values:
            - myapp-demo

vim demo9.yaml

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  labels:
    run: myapp-demo9
  name: myapp-d
  namespace: test
spec:
  containers:
  - image: soscscs/myapp:v1
    name: myapp-demo9
    ports:
    - containerPort: 80
  affinity:
    podAntiAffinity:
      requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
      - namespaces:
        - test
        topologyKey: test
        labelSelector:
          matchExpressions:
          - key: run
            operator: In
            values:
            - myapp-demo

6.反亲和的软策略

cp demo9.yaml demo10.yaml
vim demo10.yaml

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  labels:
    run: myapp-demo9
  name: myapp-a
  namespace: test
spec:
  containers:
  - image: soscscs/myapp:v1
    name: myapp-demo9
    ports:
    - containerPort: 80
  affinity:
    podAntiAffinity:
      preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
      - weight: 100
        podAffinityTerm:
          namespaces:
          - test
          topologyKey: class
          labelSelector:
            matchExpressions:
            - key: run
              operator: In
              values:
              - myapp-demo

3.3.4 污点(Taint)

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节点 拒绝 Pod 的调度执行，甚至将 Node节点 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 describe nodes | grep -i taint

//master 就是因为有 NoSchedule 污点，k8s 才不会将 Pod 调度到 master 节点上
kubectl describe nodes master

1. 打上污点

示例1：给node01打上NoSchedule污点

kubectl taint nodes node01 check=mycheck:NoSchedule
kubectl describe nodes node01

测试打上污点后，pod会在哪个节点上创建

vim test-deploy.yaml 

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  creationTimestamp: null
  labels:
    app: myapp-test
  name: myapp-test
spec:
  replicas: 5
  selector:
    matchLabels:
      app: myapp-test
  strategy: {}
  template:
    metadata:
      creationTimestamp: null
      labels:
        app: myapp-test
    spec:
      containers:
      - image: soscscs/myapp:v1
        name: myapp
        ports:
        - containerPort: 80
        resources: {}
status: {}

示例2：给node01打上NoExecute污点

kubectl get pods -o wide -n test
kubectl taint nodes node01 mycheck=check:NoExecute

2. 删除污点

kubectl taint nodes node01 check:NoSchedule-
kubectl describe nodes node01

 kubectl taint nodes node01 mycheck-

kubectl taint nodes node01 mycheck=check:NoExecute
kubectl get pods -o wide -w

查看 Pod 状态，会发现 node01 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）

3.3.5 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。

示例：
kubectl taint nodes node01 mycheck=test:NoExecute
kubectl taint nodes node02 mycheck=test:NoExecute

 kubectl apply -f test-deploy.yaml
 kubectl get pods -owide 

在两个 Node 上都设置了污点后，此时 Pod 将无法创建成功

创建能容忍污点的Pod

示例1：
cp myapp-demo.yaml demo11.yaml
vim demo11.yaml

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  labels:
    run: myapp-demo11
  name: myapp-demo11
  namespace: default
spec:
  containers:
  - image: soscscs/myapp:v1
    name: myapp-demo11
    ports:
    - containerPort: 80
  tolerations:
  - key: mycheck
    operator: Equal
    value: test
    effect: NoExecute
    tolerationSeconds: 60

在master节点创建能容忍污点的Pod

示例2：
vim demo11.yaml

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  labels:
    run: myapp-master
  name: myapp-master
  namespace: default
spec:
  containers:
  - image: soscscs/myapp:v1
    name: myapp-master
    ports:
    - containerPort: 80
  tolerations:
  - key: node-role.kubernetes.io/master
    operator: Exists
    effect: NoSchedule

创建多副本Pod容忍污点

示例3：
vim test-deploy.yaml 

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  creationTimestamp: null
  labels:
    app: myapp-test
  name: myapp-test
spec:
  replicas: 5
  selector:
    matchLabels:
      app: myapp-test
  strategy: {}
  template:
    metadata:
      creationTimestamp: null
      labels:
        app: myapp-test
    spec:
      tolerations:
      - key: mycheck
        operator: Exists
        effect: NoExecute
      containers:
      - image: soscscs/myapp:v1
        name: myapp
        ports:
        - containerPort: 80
        resources: {}
status: {}

3.3.6 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

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-

3.3.7 cordon 和 drain 对节点执行维护操作

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

示例：
kubectl cordon node01
kubectl get nodes

vim test-deploy.yaml

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  creationTimestamp: null
  labels:
    app: myapp-test
  name: myapp-work
spec:
  replicas: 5
  selector:
    matchLabels:
      app: myapp-test
  strategy: {}
  template:
    metadata:
      creationTimestamp: null
      labels:
        app: myapp-test
    spec:
      tolerations:
      - key: mycheck
        operator: Exists
        effect: NoExecute
      containers:
      - image: soscscs/myapp:v1
        name: myapp
        ports:
        - containerPort: 80
        resources: {}
status: {}

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。

kubectl drain node01  --ignore-daemonsets --delete-emptydir-data --force

注：执行 drain 命令，会自动做了两件事情:
（1）设定此 node 为不可调度状态（cordon)
（2）evict（驱逐）了 Pod

kubectl uncordon 将 Node 标记为可调度的状态

kubectl uncordon <NODE_NAME>

kubectl drain node02  --ignore-daemonsets --delete-emptydir-data --force

kubectl get nodes 

kubectl uncordon node01
kubectl uncordon node02

3.4 Pod启动阶段（相位 phase）

Pod 创建完之后，一直到持久运行起来，中间有很多步骤，也就有很多出错的可能，因此会有很多不同的状态。

一般来说，pod 这个过程 包含以下几个步骤：
（1）调度到某台 node 上。kubernetes 根据一定的优先级算法选择一台 node 节点将其作为 Pod 运行的 node
（2）拉取镜像
（3）挂载存储配置等
（4）容器运行起来。如果有健康检查，会根据检查的结果来设置其状态。

3.4.1 phase 的可能状态

●Pending：表示APIServer创建了Pod资源对象并已经存入了etcd中，但是它并未被调度完成（比如还没有调度到某台node上），或者仍然处于从仓库下载镜像的过程中。

●Running：Pod已经被调度到某节点之上，并且Pod中所有容器都已经被kubelet创建。至少有一个容器正在运行，或者正处于启动或者重启状态（也就是说Running状态下的Pod不一定能被正常访问）。

●Succeeded：有些pod不是长久运行的，比如job、cronjob，一段时间后Pod中的所有容器都被成功终止，并且不会再重启。需要反馈任务执行的结果。

●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，比如 command 写的有问题。

●Unknown：表示无法读取 Pod 状态，通常是 kube-controller-manager 无法与 Pod 通信。Pod 所在的 Node 出了问题或失联，从而导致 Pod 的状态为 Unknow

3.4.2 如何删除 Unknown 状态的 Pod

●从集群中删除有问题的 Node。使用公有云时，kube-controller-manager 会在 VM 删除后自动删除对应的 Node。 而在物理机部署的集群中，需要管理员手动删除 Node（kubectl delete node <node_name>）。

●被动等待 Node 恢复正常，Kubelet 会重新跟 kube-apiserver 通信确认这些 Pod 的期待状态，进而再决定删除或者继续运行这些 Pod。

●主动删除 Pod，通过执行 kubectl delete pod <pod_name> --grace-period=0 --force 强制删除 Pod。但是这里需要注意的是，除非明确知道 Pod 的确处于停止状态（比如 Node 所在 VM 或物理机已经关机），否则不建议使用该方法。特别是 StatefulSet 管理的 Pod，强制删除容易导致脑裂或者数据丢失等问题。

3.4.3 故障排除步骤

查看Pod事件

kubectl describe TYPE NAME_PREFIX  

查看Pod日志（Failed状态下）

kubectl logs <POD_NAME> [-c Container_NAME]

进入Pod（状态为running，但是服务没有提供）

kubectl exec --it <POD_NAME> bash

查看集群信息

kubectl get nodes

发现集群状态正常

kubectl cluster-info

查看kubelet日志发现

journalctl -xefu kubelet

四、总结

4.1 亲和性

节点亲和性：匹配指定的Node节点标签，将Pod调度到满足指定条件的Node节点上

Pod亲和：匹配指定的Pod标签，将要部署的Pod调度到与指定Pod所在的Node节点处于 同一个拓扑域 的Node节点上

Pod反亲和：匹配指定的Pod标签，将要部署的Pod调度到与指定Pod所在的Node节点处于 不同的拓扑域 的Node节点上

硬策略：要强制性的满足指定条件，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

软策略：非强制性的，会优先选择满足条件的Node节点调度，即使没有满足条件的Node节点，Pod依然会完成调度

如果硬策略和软策略同时存在，则要先满足硬策略，之后会从满足硬策略的Node节点中优先选择满足软策略的Node节点调度

怎么判断是否在同一个拓扑域？
看拓扑域key（topologyKey），如果有其它Node节点拥有与指定Pod所在的Node节点相同的 拓扑域key和值的标签，那么它们就在同一个拓扑域中

4.2 污点

kubectl describe nodes 节点名称 | grep Taints

kubectl taint node 节点名称 key=value:effect

effect的三种类型：
1. NoSchedule一定不会被调度
2. PreferNoSchedule尽量不被调度
3. NoExecute不会被调度，并驱逐节点上的Pod

删除污点： kubectl taint node 节点名称 key[:effect]-

4.3 容忍

spec:
  tolerations:
  - key: 键名
    operator: Equal|Exists
    value: 键值
    effect: NoSchedule|PreferNoSchedule|NoExecute

4.4 不可调度

kubectl cordon 节点名称
kubectl uncordon 节点名称

不可调度+驱逐
kubectl drain 节点名称  --ignore-daemonsets --delete-emptydir-data --force

4.5 Pod 生命周期的 5 种状态

pending ：Pod已经已经创建，但是至少有一个容器没有创建完成，包括Pod还未完成调度到Node节点的过程或者处于镜像拉取过程中、存储卷挂载失败

running ：Pod中至少有一个容器正在运行

succeeded ： Pod中的所有容器都已成功终止，并且不会再重启（Completed）

failed ： Pod中的所有容器都已终止，并且至少有一个容器异常退出（Error）

unknown ： 无法获取Pod的状态，通常是因为Master节点与Pod所在的Node节点通信失败

Pod遵循预定义的生命周期，起始于Pending阶段，如果至少其中有一个主要容器正常启动，则进入Running阶段，之后取决于Pod中是否有容器以失败状态结束而进入Succeeded或者Failed阶段。

4.6 排障手段

kubectl get pods                       查看Pod状态
kubectl describe pod                   查看资源的详细信息和事件
kubectl logs [-c 容器名] [--previous]   查看Pod容器的日志
kubectl exec -it [-c 容器名]            进去Pod容器查看相关状态信息
kubectl debug   --target=目标Pod        临时创建Pod容器进入目标Pod进行调试

kubectl get nodes                      查看Node节点状态
kubectl get cs                         查看Master组件状态
kubectl cluster-info                   查看集群信息

journalctl -u -f kubelet               跟踪kubelet进程日志