k8s集群调度 - 技术栈

一、list-watch组件

二、list-watch工作机制

三、调度过程

四、亲和性、反亲和性、硬策略、软策略

一、list-watch组件

kube-apiserver：kube-apiserver是Kubernetes的API服务器，它提供了对Kubernetes集群的访问和管理。通过kube-apiserver，可以使用List-Watch机制来获取资源对象的列表，并在资源对象发生变化时进行通知。
kubectl：kubectl是Kubernetes的命令行工具，它可以与kube-apiserver进行交互，并通过List-Watch机制来获取资源对象的列表。通过kubectl可以实时地监视资源对象的变化，并进行相应的操作。
Kubernetes客户端库：Kubernetes提供了多种编程语言的客户端库，如Go、Python、Java等。这些客户端库可以与kube-apiserver进行交互，并使用List-Watch机制来获取资源对象的列表。通过客户端库可以实现自定义的List-Watch功能，以满足特定需求。
Kubernetes控制器：Kubernetes控制器是一种自定义的控制器，它可以通过List-Watch机制来监视资源对象的变化，并根据变化进行相应的操作。控制器可以根据业务需求实现自定义的逻辑，如自动伸缩、自动修复等。
Kubernetes Operator：Kubernetes Operator是一种自定义的运算符，它可以通过List-Watch机制来监视资源对象的变化，并根据变化进行相应的操作。Operator可以根据特定的应用场景实现自定义的逻辑，如数据库备份、应用部署等。

二、list-watch工作机制

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。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 接受创建 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 接受到了 Create 事件，又会发送给 Controller Manager。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。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 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。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。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 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。

三、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。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。

调度过程：：首先是过滤掉不满足条件的节点，这个过程称为预算策略；然后对通过的节点按照优先级排序，这个是优选策略；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。

Predicate 有一系列的常见的算法可以使用：

PodFitsResources：节点上剩余的资源是否大于 pod 请求的资源nodeName，检查节点名称是否和 NodeName 匹配。

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。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。

//指定调度节点：
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: node01
      containers:
      - name: myapp
        image: soscscs/myapp:v1
        ports:
        - containerPort: 80
		
kubectl apply -f myapp.yaml

kubectl get pods -o wide

kubectl describe pod myapp-699655c7fd-drc9x 

kubectl get node

//给对应的 node 设置标签分别为 kgc=a 和 kgc=b
kubectl label nodes node01 kgc=a

kubectl label nodes node02 kgc=bkubectl

get nodes --show-labels

四、亲和性、反亲和性、硬策略、软策略

1、亲和性、反亲和性

亲和性：一种描述 Pod 对节点的偏好的设置。通过定义亲和性规则，可以让 Pod 更有可能被调度到满足特定条件的节点上。

反亲和性：表示 Pod 对节点的不偏好。通过定义反亲和性规则，可以避免将特定类型的 Pod 调度到同一个节点上，从而实现提高容错性和可靠性的目的。

（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

2、硬策略、软策略

硬策略：节点资源不足时，Kubernetes 直接强制删除某些 Pod 以释放资源的策略。这意味着当节点资源（如内存、CPU）不足以满足新的 Pod 运行需求时，Kubernetes 将选择性地驱逐一些 Pod 以腾出资源。硬策略通常用于节点资源严重不足时，以保障集群的整体稳定性和服务可用性。

软策略：一种相对温和的节点资源管理策略，它允许 Kubernetes 在节点资源即将耗尽时通过预警或提示的方式提醒用户，而不会立即强制删除 Pod。软策略可以帮助管理员及时发现节点资源紧张的情况，采取相应的措施来调整资源分配，以避免对应用造成严重影响。

3、键值运算关系

In：label 的值在某个列表中 pending

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

//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

kubectl delete pod --all && 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。

//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:
            - node03


kubectl apply -f pod2.yaml

kubectl get pods -o wide

//把values:的值改成node01，则会优先在node01上创建Pod
kubectl delete pod --all && kubectl apply -f pod2.yaml && kubectl get pods -o wide

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

//使用 Pod 亲和性调度，创建多个 Pod 资源
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: shh

kubectl apply -f pod4.yaml

kubectl get pods --show-labels -o wide

//使用 Pod 反亲和性调度
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

kubectl apply -f pod5.yaml

kubectl get pods --show-labels -o wide

五、污点、容忍、驱逐

污点：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。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。

容忍：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。

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。

#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

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

//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

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
	
kubectl apply -f pod3.yaml

//在设置了容忍之后，Pod 创建成功
kubectl get pods -o wide

*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-

六、维护操作

cordon 和 drain

对节点执行维护操作：

kubectl get nodes

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

--ignore-daemonsets：无视 DaemonSet 管理下的 Pod。

--delete-local-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，例如 kube-proxy。

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>

Pod启动阶段

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）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。

phase 的五种状态：

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，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。

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。

Unknown：表示无法读取 Pod 状态，通常是 kube-controller-manager 无法与 Pod 通信。

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