k8s集群调度
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1、理论:
1.1、 概述:
1.2、Pod 是 Kubernetes 的基础单元,Pod 启动典型创建过程如下: 工作机制 ****
1.3、调度过程 ***
1.4、Predicate 有一系列的常见的算法可以使用: **
1.5、 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:
1.6.、常见的调度约束示例:
2、实验
2.1、实例:指定调度节点:
2.2、修改成 nodeSelector 调度方式
1、理论:
1.1、 概述:
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。
1.2、Pod 是 Kubernetes 的基础单元,Pod 启动典型创建过程如下: 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(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 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。
#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。
1.3、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,这个过程称为预算策略(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。
1.4、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。
1.5、 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。
1.6.、常见的调度约束示例:
- 节点选择器(Node Selector):通过标签选择器,在Pod配置中指定要求Pod只能调度到具有特定标签的节点上。
- 亲和性与反亲和性(Affinity and Anti-Affinity):使用亲和性规则来指定Pod应该调度到哪些节点上,或使用反亲和性规则来指定Pod不应该调度到哪些节点上。
- 资源限制(Resource Limits):通过设置资源需求和限制,例如CPU和内存,来影响Pod的调度和分配。
- 互斥锁(Taints and Tolerations):通过为节点添加“污点”(Taint),然后在Pod配置中设置“容忍”(Toleration),以确保只有满足特定条件的节点能够调度Pod。
- 优先级与抢占(Priority and Preemption):通过设置Pod的优先级,以及在资源紧张时可能发生的Pod抢占规则,来调整Pod的调度顺序。
这些调度约束可以根据业务需求和集群配置进行灵活的设置,以实现对Pod调度的控制和优化。
2、实验
2.1、实例: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
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:name: myapp
spec:replicas: 3selector:matchLabels:app: myapptemplate:metadata:labels:app: myappspec:nodeName: node02containers:- name: myappimage: nginxports:- containerPort: 80
~
创建完成
由上可看出全部都在节点node02
查看详细事件(发现未经过 scheduler 调度分配)
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
kubectl label --help
Usage:kubectl label [--overwrite] (-f FILENAME | TYPE NAME) KEY_1=VAL_1 ... KEY_N=VAL_N [--resource-version=version] [options]
kubectl get node
给对应的 node 设置标签分别为 kgc=a 和 kgc=b
2.2、修改成 nodeSelector 调度方式
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:labels:app myapp1name: myapp1spec:replicas: 3selector:matchLabels:app: myapp1template:metadata:labels:app: myapp1spec:nodeSelector:kgc: acontainers:- name: myapp1image: nginxports:- containerPort: 80~
创建
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)
修改一个 label 的值,需要加上 --overwrite 参数
kubectl label nodes node01 kgc=c --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 node02 kgc-
指定标签查询 node 节点
kubectl get node -l kgc=c
亲和性
官网:
https://kubernetes.io/zh/docs/concepts/scheduling-eviction/assign-pod-node/
节点亲和性
pod.spec.nodeAffinity
●preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:软策略
●requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:硬策略
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,当你报名来学云计算,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去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 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
实验:
硬策略:
requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution
mkdir /opt/affinity
cd /opt/affinityvim pod1.yaml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:name: affinitylabels:app: node-affinity-pod
spec:containers:- name: with-node-affinityimage: soscscs/myapp:v1affinity: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
可以通过该命令进行命令以及格式的查询
创建完成
一共两个节点,不能在node02上只有在node01上
如果硬策略不满足条件,Pod 状态一直会处于 Pending 状态。
kubectl delete pod --all && kubectl apply -f pod1.yaml && kubectl get pods -o wide
软策略
preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:name: affinity01labels:app: node-affinity-pod
spec:containers:- name: with-node-affinityimage: nginxaffinity: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/hostnameoperator: Invalues:- node03
软策略创建在node03节点上,但因为没有node03节点,也可以在其他节点创建
由下面可以看出来在node02节点创建,
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
也可以通过标签来选择在那个节点上创建
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: affinity04labels:app: node-affinity-pod
spec:containers:- name: with-node-affinityimage: nginxports:- name: httpcontainerPort: 80affinity: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/hostnameoperator: Invalues:- node02preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution: #再满足软策略,优先选择有kgc=a标签的节点- weight: 100preference:matchExpressions:- key: kgcoperator: Invalues:- c
~
node01标签为kgc=c
创建成功
硬策略与软策略(优先级设最高),但该是硬策略优先
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 |
创建一个标签为 app=myapp01 的 Pod
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:name: myapp01labels:app: myapp01
spec:containers:- name: with-node-affinityimage: nginx
创建
myapp01在node01节点上
使用 Pod 亲和性调度,创建多个 Pod 资源
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:name: myapp02labels:app: myapp02
spec:containers:- name: myapp02image: nginxaffinity:podAffinity:requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:- namespaces:- defaulttopologyKey: kgclabelSelector:matchExpressions:- key: appoperator: Invalues:- myapp01
创建完成:
由下可知,node01和node02不是同一个域,所以不能通过调度算法 进行创建,只能在node01节点上创建,
若件变迁切换为一样的,
由于node02节点资源创建的东西多,通过调度算法会有现在node01上创建
调度算法随机分配
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