kubernetes 的调度

kubernetes系列

• 一： kubernetes的调度
• 二： kubernetes的节点的亲和性
• 三： kubernetes的污点与容忍
• 四： kubernetes的固定节点

一：kubernetes的调度

1.1 scheduler 的介绍

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：
  1.公平：如何保证每个节点都能被分配资源
  2. 资源高效利用：集群所有资源最大化被使用
  3. 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
  4. 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，启动之后会一直坚挺 API Server，获取  PodSpec.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

1.2 调度过程

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  predicate ；然后对通过的节点按照优先级排序，这个是  priority；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
  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：
  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

二： kubernetes 调度的亲和性

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

2.1 节点亲和性

节点亲和性
pod.spec.nodeAffinity
preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution：软策略
requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution：硬策略
requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution 
vim affit1.yaml
---
apiVersion: v1
kind: Pod 
metadata:
  name: affinity
  labels:
    app: node-affinity-pod
spec:
  containers:
  - name: with-node-affinity
    image: wangyanglinux/myapp:v1
  affinity:
    nodeAffinity:
      requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
        nodeSelectorTerms:
        - matchExpressions:
          - key: kubernetes.io/hostname
            operator: NotIn
            values:
            - node02.flyfish
---
kubectl get pod --show-labes 
排除operator:NotIn  就是不在 node02.flyfish 运行
kubectl apply -f affit1.yaml
kubectl get pod 
kubernetes.io/hostname： 
kubectl get node --show-labels

vim aifft2.yaml
----
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: affinity1
  labels:
    app: node-affinity-pod1
spec:
  containers:
  - name: with-node-affinity1
    image: wangyanglinux/myapp:v1
  affinity:
    nodeAffinity:
      requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
        nodeSelectorTerms:
        - matchExpressions:
          - key: kubernetes.io/hostname
            operator: In
            values:
            - node03.flyfish
----
在node03.flyfish 节点上 运行
kubectl apply -f aifft2.yaml

vim aifft3.yaml
-----
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: affinity2
  labels:
    app: node-affinity-pod2
spec:
  containers:
  - name: with-node-affinity2
    image: wangyanglinux/myapp:v1
  affinity:
    nodeAffinity:
      requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
        nodeSelectorTerms:
        - matchExpressions:
          - key: kubernetes.io/hostname
            operator: NotIn
            values:
            - node03.flyfish
-----
不在node03.flyfish 运行
kubectl apply -f aifft3.yaml

preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution：软策略
vim prefer.yaml
---
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: affinity
  labels:
    app: node-affinity-pod
spec:
  containers:
  - name: with-node-affinity
    image: wangyanglinux/myapp:v1
  affinity:
    nodeAffinity:
      preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
      - weight: 1
        preference:
          matchExpressions:
          - key: source
            operator: In
            values:
            - node04.flyfish
---
软策略 如果节点 存在 者 在这个节点上面运行，如果节点不存在者会随便选择一个节点去运行
---
kubectl apply -f perfer.yaml
kubectl get pod -o wide 

vim perfer1.yaml
---
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: affinity1
  labels:
    app: node-affinity-pod1
spec:
  containers:
  - name: with-node-affinity1
    image: wangyanglinux/myapp:v1
  affinity:
    nodeAffinity:
      preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
      - weight: 1
        preference:
          matchExpressions:
          - key: source
            operator: In
            values:
            - node03.flyfish
---
因为node3.flyfish 这个节点存在 所以 就会在node03.flyfish 这个节点上面运行
kubectl apply -f perfer1.yaml
kubectl get pod -o wide

合体使用
---
vim perfer3.yaml
-----
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: affinity2
  labels:
    app: node-affinity-pod2
spec:
  containers:
  - name: with-node-affinity2
    image: wangyanglinux/myapp:v1
  affinity:
    nodeAffinity:
      requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
        nodeSelectorTerms:
        - matchExpressions:
          - key: kubernetes.io/hostname
            operator: NotIn
            values:
            - node02.flyfish
      preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
      - weight: 1
        preference:
          matchExpressions:
          - key: source
            operator: In
            values:
            - node03.flyfish
----
从上到下 进行亲和性 匹配 先满足硬 匹配在满足软匹配
kubectl apply -f perfer3.yaml
kubectl get pod -o wide 

2.2 pod 亲和性

pod.spec.affinity.podAffinity/podAntiAffinity
preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution：软策略
requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution：硬策略
新建一个node01 的 pod
-----
vim node01.yaml
----
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: node01
  labels:
    app: node01
spec:
  containers:
  - name: with-node-affinity1
    image: wangyanglinux/myapp:v1
----
kubectl apply -f node01.yaml
kubectl get pod -o wide 
在 node02.flyfish 上面运行

vim pod1.yaml
-----
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: pod-3
  labels:
    app: pod-3
spec:
  containers:
  - name: pod-3
    image: wangyanglinux/myapp:v1
  affinity:
    podAffinity:
      requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
      - labelSelector:
          matchExpressions:
          - key: app
            operator: In
            values:
            - node01
        topologyKey: kubernetes.io/hostname
----
pod-3 这个pod 必须和node01 的 pod 在一个节点上面
kubectl apply -f pod1.yaml
kubectl get pod -o wide 

vim pod2.yaml
-----
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: pod-4
  labels:
    app: pod-4
spec:
  containers:
  - name: pod-4
    image: wangyanglinux/myapp:v1
  affinity:
    podAntiAffinity:
      requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
      - labelSelector:
          matchExpressions:
          - key: app
            operator: In
            values:
            - node01
        topologyKey: kubernetes.io/hostname
------
必须和 node01 的pod 不在同一个节点
kubectl apply -f pod2.yaml
kubectl get pod -o wide 

2.3 亲和性/反亲和性调度策略比较如下：

三：kubernetes 的污点与容忍

3.1 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

3.2 污点(Taint)

Ⅰ、 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：
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
key=value:effect
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 node 
kubectl describe node node01.flyfish |grep Taints 

3.3 污点的设置、查看和去除

# 设置污点
kubectl taint nodes node1.flyfish key1=value1:NoSchedule
# 节点说明中，查找 Taints 字段
kubectl describe pod pod-name
# 去除污点
kubectl taint nodes node1 key1:NoSchedule-

驱逐 node03.flyfish 节点上面的 pod
kubectl taint nodes node03.flyfish check=flyfish:NoExecute
因为 此处的pod 不是使用deployment 创建的 自主式pod 驱逐就没有了

3.4 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
------
tolerations:
- key: "key1"
operator: "Equal"
value: "value1"
effect: "NoSchedule"
tolerationSeconds: 3600
- key: "key1"
operator: "Equal"
value: "value1"
effect: "NoExecute"
- key: "key2"
operator: "Exists"
effect: "NoSchedule"
------

vim pod5.yaml
----
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: pod-5
  labels:
    app: pod-5
spec:
  containers:
  - name: pod-5
    image: wangyanglinux/myapp:v1
  tolerations:
  - key: "check"
    operator: "Equal"
    value: "flyfish"
    effect: "NoExecute"
    tolerationSeconds: 3600
    容忍 3600s 在节点上面运行
-----
驱逐node02.flyfish 上面的pod
kubectl taint nodes node02.flyfish check=flyfish:NoExecute 

kubectl apply -f pod5.yaml 

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
tolerationSeconds 用于描述当 Pod 需要被驱逐时可以在 Pod 上继续保留运行的时间

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 nodes node01.flyfish node-role.kubernetes.io/master=:PreferNoSchedule
这样主节点上面 也可以 运行pod 了

去除node02.flyfish 与node03.flyfish的污点
kubectl taint nodes node02.flyfish check=flyfish:NoExecute-
kubectl taint nodes node03.flyfish check=flyfish:NoExecute-

四： kubernetes的固定节点

1、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 pod.yaml 
----
apiVersion: extensions/v1beta1
kind: Deployment
metadata:
  name: myweb
spec:
  replicas: 3
  template:
    metadata:
      labels:
        app: myweb
    spec:
      nodeName: node02.flyfish
      containers:
      - name: myweb
        image: wangyanglinux/myapp:v1
        ports:
        - containerPort: 80
----
kubectl apply -f pod.yaml
kubectl get pod -o wide 
强制pod 运行在node02.flyfish上面

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
----
vim pod1.yaml 
-----
apiVersion: extensions/v1beta1
kind: Deployment
metadata:
  name: myweb222
spec:
  replicas: 2
  template:
    metadata:
      labels:
        app: myweb
    spec:
      nodeSelector:
        disk: ssd
      containers:
      - name: myweb
        image: wangyanglinux/myapp:v1
        ports:
        - containerPort: 80
----
kubectl apply -f pod1.yaml
必须存在labels  disk：ssd 才能运行pod

将 node03.flyfish 打上 disk:ssd 标签
kubectl label node node03.flyfish disk=sshd 
kubectl get pod -o wide