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文章目录

    • 目录
    • 实验环境
    • 实验软件
    • 本节实践
    • 调度
    • 创建一个Pod的工作流程
      • 1.架构图
      • 2.剖析过程
      • 3.Pod中影响调度的主要属性
      • 4.调度器需要充分考虑诸多的因素
      • 5.Kubernetes中的资源分配
      • 6.Init container的资源需求
    • 1、nodeSelector
    • 2、亲和性和反亲和性调度
      • 1.节点亲和性
      • 2.pod 亲和性和pod 反亲和性
    • 3、污点与容忍
    • 4、nodeName
    • 思考
      • 1.不用 DaemonSet,如何使用 Deployment 是否实现同样的功能?
      • 2.同样的如果想在每个节点(或指定的一些节点)上运行2个(或多个)Pod 副本,如何实现?
    • 关于我
    • 最后

实验环境

实验环境:
1、win10,vmwrokstation虚机;
2、k8s集群:3台centos7.6 1810虚机,1个master节点,2个node节点
   k8s version:v1.22.2
   containerd://1.5.5

实验软件

链接:https://pan.baidu/s/1P3Z_ujk22dYDXzM37WI5FA?pwd=v01w
提取码:v01w

2022.2.18-39.亲合性调度-实验代码.zip

本节实践

  1. 实践:nodeSelector测试(测试成功)-2022.5.16
  2. 实践:节点亲和性测试(测试成功)-2022.5.16
  3. 实践:pod亲和性(测试成功)-2022.5.16
  4. 实践:pod反亲和性(测试成功)-2022.5.16
  5. 实践:污点与容忍(测试成功)-2022.5.16
  6. 实践:nodeName测试(测试成功)-2022.5.16

调度

一般情况下我们部署的 Pod 是通过集群的自动调度策略来选择节点的,默认情况下调度器考虑的是资源足够,并且负载尽量平均。但是有的时候我们需要能够更加细粒度的去控制 Pod 的调度,比如我们希望一些机器学习的应用只跑在有 GPU 的节点上但是有的时候我们的服务之间交流比较频繁,又希望能够将这服务的 Pod 都调度到同一个的节点上。这就需要使用一些调度方式来控制 Pod 的调度了,主要有两个概念:亲和性和反亲和性,亲和性又分成节点亲和性(nodeAffinity)和 Pod 亲和性(podAffinity)

创建一个Pod的工作流程

1.架构图

Kubernetes基于list-watch机制的控制器架构,实现组件间交互的解耦。
其他组件监控自己负责的资源,当这些资源发生变化时,kube-apiserver会通知这些组件,这个过程类似于发布与订阅

2.剖析过程

  • 我们通过命令行创建一个pod:

  • 当我们在执行命令kubectl run pod4 --image=nginx后,各组件之间的调用流程是如何的呢?
1、kubectl向apiserver发送一个创建pod的请求
2、apiserver接收到并向etcd写入存储,写入成功返回一个提示

#这个过程类似于老板和顾客之间的关系:
	api-server:开店老板
	etcd:仓库
	其他组件:顾客

  • 注意:如果在执行如下kubectl run pod4 --image=nginx命令时,卡着了,说明什么问题呢?

–>说明:
etcd数据库写入有问题/达到性能瓶颈,或者,api-server和etcd 2者总有一个有问题:

  • 继续:scheduler向apiserver查询未分配的pod资源,通过自身调度算法选择一个合适的node进行绑定(给这个pod资源打一个标记,标记分配到node1)注意:它这个调度算法还是比较复杂、均匀一点的,它会考虑到你的机器的硬件配置,pod属性等等一些综合的属性;

  • 问题:如果scheduler组件有问题,那么此时pod会出现什么状态?

答:pod会出现通过kubectl get pod根本看不到你刚创建的pod信息的,更别说它的状态了,因为它根本没分配。

因此,如果你创建的pod信息根本看不到,那么会是哪个组件可能有问题?–>scheduler组件可能出在问题。

  • 如果是pending状态:pod是已经绑定到某个节点了

  • 继续流程讲解:

4、kubelet向apiserver查询分配到自己节点的pod,调用docker api(/var/run/docker.sock)创建容器
5、kubelet获取docker创建容器的状态,并汇报给apiserver,apiserver更新状态到etcd存储
6、kubectl get pods就能查看pod状态

备注:
kubelet的功能主要是管理容器:

这个是默认调用的docker api接口
[root@k8s-master ~]#ll /var/run/docker.sock
srw-rw---- 1 root docker 0 Jun 14 11:46 /var/run/docker.sock

  • 问题:controller-manager为什么没用到?

controller-manager是用于管理控制器,例如deployment(rs)、service,因为创建的是一个pod,不受它管理。

如果controller-manager要放在这里,一般是放在etcd后面的

  • kube-proxy为什么没用到?

proxy是用于管理pod网络,例如service,因为没创建service。

kube-proxy的主要功能就是维护好service,service是k8s的抽象资源;

  • 扩展

比如,这个容器创建的时候创建失败了,不是一个running状态,也不是一个pending状态。可能就是docker在启动容器时,用你那个镜像启动容器失败了。所以这是你需要用docker去run一个镜像看能不能起来。

3.Pod中影响调度的主要属性

⚠️ 注意

resources: {} 资源调度依据这个,挺重要的;
很多大厂都会去二开"schedulerName: default-scheduler"这个调度器的,会去加一些调度策略,进而完成他们的需求;

🍂 调度原因失败分析

kubectl get pod <NAME> -o wide

查看调度失败原因:kubectl describe pod <NAME>
• 节点CPU/内存不足
• 有污点,没容忍 (tolerations)
• 没有匹配到节点标签 (n)

4.调度器需要充分考虑诸多的因素


资源高效利用:装箱率要高!
afinity:微服务,分步式系统,网络调用,本机调用,排除了网络调用,额外的传输时间,物理网卡带宽限制!
anti-affinity:某个业务的不同副本,不能让其跑在一台机器上,一个机架上,一个地域里,使其分布在不同的故障域。
locality:数据本地化,是一个很重要的概念,哪里有数据,我的作业就去哪里,这样可以减少数据拷贝的开销。k8s里的拉取镜像。

🍂

听起来很简单,但这个过程中会涉及Predicate、Priority等各种调度算法,还有优先级(Priority )、**抢占(Preemption)**等各种机制。在实际的调度设计中,有非常多需要考虑的问题,比如:

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:怎样压榨集群的资源能力,让资源被最大化使用

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

5.Kubernetes中的资源分配

1.limits:在Cgroups里使用;cpu.cfs_quota/cpu.cfs_period(10w)=1
2.requests:cpu这个requests其实在Cgroup里也起作用。当你多个应用发生资源抢占时,他们抢占的cpu时间比较是多少呢?是通过cpu.share去调节的。k8s是如何实现的呢?这里如果设置的是一个cpu,request是1的话,那么cpu.share是1024。 如果你设置的是100m,相当于是0.1个cpu,那么cpu.share就是0.1*1024=102. 也就是cpu.requests也是最终会体现到Cgroups里面去的

6.Init container的资源需求

1、nodeSelector

nodeSelector:用于将Pod调度到匹配Label的Node上,如果没有匹配的标签会调度失败

作用:

  • 约束Pod到特定的节点运行
  • 完全匹配节点标签

应用场景:

  • 专用节点:根据业务线将Node分组管理
  • 配备特殊硬件:部分Node配有SSD硬盘、GPU
💘 实践:nodeSelector测试(测试成功)-2022.5.16

在了解亲和性之前,我们先来了解一个非常常用的调度方式:nodeSelector。我们知道 label 标签是 kubernetes 中一个非常重要的概念,用户可以非常灵活的利用 label 来管理集群中的资源,比如最常见的 Service 对象通过 label 去匹配 Pod 资源,而 Pod 的调度也可以根据节点的 label 来进行调度

  • 我们可以通过下面的命令查看我们的 node 的 label:
[root@master1 ~]#kubectl get node --show-labels 
NAME      STATUS   ROLES                  AGE    VERSION   LABELS
master1   Ready    control-plane,master   109d   v1.22.2   beta.kubernetes.io/arch=amd64,beta.kubernetes.io/os=linux,kubernetes.io/arch=amd64,kubernetes.io/hostname=master1,kubernetes.io/os=linux,node-role.kubernetes.io/control-plane=,node-role.kubernetes.io/master=,node.kubernetes.io/exclude-from-external-load-balancers=
node1     Ready    <none>                 109d   v1.22.2   beta.kubernetes.io/arch=amd64,beta.kubernetes.io/os=linux,kubernetes.io/arch=amd64,kubernetes.io/hostname=node1,kubernetes.io/os=linux
node2     Ready    <none>                 109d   v1.22.2   beta.kubernetes.io/arch=amd64,beta.kubernetes.io/os=linux,kubernetes.io/arch=amd64,kubernetes.io/hostname=node2,kubernetes.io/os=linux
  • 现在我们先给节点 node2 增加一个com=youdianzhishi的标签,命令如下:
[root@master1 ~]#kubectl label nodes node2 com=youdianzhishi
node/node2 labeled

我们可以通过上面的 --show-labels 参数可以查看上述标签是否生效。

[root@master1 ~]#kubectl get node node2 --show-labels 
NAME    STATUS   ROLES    AGE    VERSION   LABELS
node2   Ready    <none>   109d   v1.22.2   beta.kubernetes.io/arch=amd64,beta.kubernetes.io/os=linux,com=youdianzhishi,kubernetes.io/arch=amd64,kubernetes.io/hostname=node2,kubernetes.io/os=linux
  • Pod里配置nodeSelector字段:

当节点被打上了相关标签后,在调度的时候就可以使用这些标签了,只需要在 Pod 的 spec 字段中添加 nodeSelector 字段,里面是我们需要被调度的节点的 label 标签,比如,下面的 Pod 我们要强制调度到 node2 这个节点上去,我们就可以使用 nodeSelector 来表示了:

$ vim 01-node-selector-demo.yaml

# 01-node-selector-demo.yaml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  labels:
    app: busybox-pod
  name: test-busybox
spec:
  containers:
  - command:
    - sleep
    - "3600"
    image: busybox
    imagePullPolicy: Always
    name: test-busybox
  nodeSelector: #注意:nodeSelector是和containers同级的;注意,这个放的顺序一定要放在containers后面。不然会报错的!
    com: youdianzhishi
  • 部署后,我们就可以通过 describe 命令查看调度结果:
hg@LAPTOP-G8TUFE0T:/mnt/c/Users/hg/Desktop/yaml$ kubectl apply -f 01-node-selector-demo.yaml 
pod/test-busybox created

hg@LAPTOP-G8TUFE0T:/mnt/c/Users/hg/Desktop/yaml$ kubectl get po  -owide
NAME           READY   STATUS    RESTARTS   AGE   IP             NODE    NOMINATED NODE   READINESS GATES
test-busybox   1/1     Running   0          78s   10.244.2.210   node2   <none>           <none>


[root@master1 ~]#kubectl describe po test-busybox  
Name:         test-busybox
Namespace:    default
Priority:     0
Node:         node2/172.29.9.53
Start Time:   Thu, 17 Feb 2022 19:45:11 +0800
Labels:       app=busybox-pod
Annotations:  <none>
Status:       Running
IP:           10.244.2.210
IPs:
  IP:  10.244.2.210
Containers:
  test-busybox:
    Container ID:  containerd://1b4d323942e6d305a4ea25f655eaced77f8cb8e4229eaf1972dc9dfb1246a0c0
    Image:         busybox
    Image ID:      docker.io/library/busybox@sha256:5acba83a746c7608ed544dc1533b87c737a0b0fb730301639a0179f9344b1678
    Port:          <none>
    Host Port:     <none>
    Command:
      sleep
      3600
    State:          Running
      Started:      Thu, 17 Feb 2022 19:45:31 +0800
    Ready:          True
    Restart Count:  0
    Environment:    <none>
    Mounts:
      /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount from kube-api-access-p5z6t (ro)
Conditions:
  Type              Status
  Initialized       True 
  Ready             True 
  ContainersReady   True 
  PodScheduled      True 
Volumes:
  kube-api-access-p5z6t:
    Type:                    Projected (a volume that contains injected data from multiple sources)
    TokenExpirationSeconds:  3607
    ConfigMapName:           kube-root-ca.crt
    ConfigMapOptional:       <nil>
    DownwardAPI:             true
QoS Class:                   BestEffort
Node-Selectors:              com=youdianzhishi
Tolerations:                 node.kubernetes.io/not-ready:NoExecute op=Exists for 300s
                             node.kubernetes.io/unreachable:NoExecute op=Exists for 300s
Events:
  Type    Reason     Age    From               Message
  ----    ------     ----   ----               -------
  Normal  Scheduled  2m45s  default-scheduler  Successfully assigned default/test-busybox to node2
  Normal  Pulling    2m43s  kubelet            Pulling image "busybox"
  Normal  Pulled     2m26s  kubelet            Successfully pulled image "busybox" in 17.583571931s
  Normal  Created    2m26s  kubelet            Created container test-busybox
  Normal  Started    2m25s  kubelet            Started container test-busybox
[root@master1 ~]#

我们可以看到 Events 下面的信息,我们的 Pod 通过默认的 default-scheduler 调度器被绑定到了 node2 节点。不过需要注意的是nodeSelector 属于强制性的,如果我们的目标节点没有可用的资源,我们的 Pod 就会一直处于 Pending 状态。

通过上面的例子我们可以感受到 nodeSelector 的方式比较直观,但是还不够灵活,控制粒度偏大。接下来我们再和大家了解下更加灵活的方式:节点亲和性(nodeAffinity)。

测试结束。😘

🍂 问题:

因pod中nodeSelector里的标签未出现在all node节点,但后续给node打好符合要求的标签,原来处于pending状态的pod会自动迁移过去的吗?–>会的

2、亲和性和反亲和性调度

前面我们了解了 kubernetes 调度器的调度流程,我们知道默认的调度器在使用的时候,经过了 predicatespriorities 两个阶段,但是在实际的生产环境中,往往我们需要根据自己的一些实际需求来控制 Pod 的调度,这就需要用到 nodeAffinity(节点亲和性)podAffinity(pod 亲和性) 以及 podAntiAffinity(pod 反亲和性)

🍂 亲和性调度可以分成软策略硬策略两种方式:

  • 软策略就是如果现在没有满足调度要求的节点的话,Pod 就会忽略这条规则,继续完成调度过程,说白了就是满足条件最好了,没有的话也无所谓
  • 硬策略就比较强硬了,如果没有满足条件的节点的话,就不断重试直到满足条件为止,简单说就是你必须满足我的要求,不然就不干了

对于亲和性和反亲和性都有这两种规则可以设置: preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecutionrequiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution,前面的就是软策略,后面的就是硬策略。

1.节点亲和性

节点亲和性(nodeAffinity)主要是用来控制 Pod 要部署在哪些节点上,以及不能部署在哪些节点上的,它可以进行一些简单的逻辑组合了,不只是简单的相等匹配(比如前面的nodeSelector就是标签的=)。

nodeAffinity:节点亲和类似于nodeSelector,可以根据节点上的标签来约束Pod可以调度到哪些节点。

🍂 相比nodeSelector:

  • 匹配有更多的逻辑组合,不只是字符串的完全相等,支持的操作符有:In、NotIn、Exists、DoesNotExist、Gt、Lt
  • 调度分为软策略和硬策略,而不是硬性要求
    • 硬(required):必须满足
    • 软(preferred):尝试满足,但不保证

🍂 这里的匹配逻辑是 label 标签的值在某个列表中,现在 Kubernetes 提供的操作符有下面的几种:

  • In:label 的值在某个列表中 (这里的操作符,我们一般只用到in就足够了;)
  • 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

⚠️ 注意:

但是需要注意的是如果 nodeSelectorTerms 下面有多个选项的话,满足任何一个条件就可以了;如果 matchExpressions有多个选项的话,则必须同时满足这些条件才能正常调度 Pod。

🍂

比nodeSelector更高级的一个!
matchExpressions比selector更加灵活。

💘 实践:节点亲和性测试(测试成功)-2022.5.16
  • 比如现在我们用一个 Deployment 来管理8个 Pod 副本,现在我们来控制下这些 Pod 的调度,如下例子:
# 02-node-affinity-demo.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: node-affinity
  labels:
    app: node-affinity
spec:
  replicas: 8
  selector:
    matchLabels:
      app: node-affinity
  template:
    metadata:
      labels:
        app: node-affinity
    spec:
      containers:
      - name: nginx
        image: nginx:1.7.9
        ports:
        - containerPort: 80
          name: nginxweb
      affinity: #定义亲和性
        nodeAffinity: #节点亲和性 
          requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:  # 硬策略
            nodeSelectorTerms:
            - matchExpressions:
              - key: kubernetes.io/hostname
                operator: NotIn
                values:
                - master1 #相当于只能调度到node1和node2节点。默认就不会调度到master1节点
          preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:  # 软策略(尽可能调度到node2节点)
          - weight: 1
            preference:
              matchExpressions:
              - key: com
                operator: In
                values:
                - youdianzhishi

上面这个 Pod 首先是要求不能运行在 master1 这个节点上,如果有个节点满足 com=youdianzhishi 的话就优先调度到这个节点上。

由于上面 node02 节点我们打上了 com=youdianzhishi 这样的 label 标签,所以按要求会优先调度到这个节点来的。

  • 现在我们来创建这个 Pod,然后查看具体的调度情况是否满足我们的要求。
➜ kubectl apply -f node-affinty-demo.yaml
deployment.apps/node-affinity created
➜ kubectl get pods -l app=node-affinity -o wide #老师这个有部分pod被调度到node1节点
NAME                            READY   STATUS    RESTARTS   AGE     IP             NODE         NOMINATED NODE   READINESS GATES
node-affinity-cdd9d54d9-bgbbh   1/1     Running   0          2m28s   10.244.2.247   node2   <none>           <none>
node-affinity-cdd9d54d9-dlbck   1/1     Running   0          2m28s   10.244.4.16    node1   <none>           <none>
node-affinity-cdd9d54d9-g2jr6   1/1     Running   0          2m28s   10.244.4.17    node1   <none>           <none>
node-affinity-cdd9d54d9-gzr58   1/1     Running   0          2m28s   10.244.1.118   node1   <none>           <none>
node-affinity-cdd9d54d9-hcv7r   1/1     Running   0          2m28s   10.244.2.246   node2   <none>           <none>
node-affinity-cdd9d54d9-kvxw4   1/1     Running   0          2m28s   10.244.2.245   node2   <none>           <none>
node-affinity-cdd9d54d9-p4mmk   1/1     Running   0          2m28s   10.244.2.244   node2   <none>           <none>
node-affinity-cdd9d54d9-t5mff   1/1     Running   0          2m28s   10.244.1.117   node2   <none>           <none>

从结果可以看出有5个 Pod 被部署到了 node2 节点上,但是可以看到并没有一个 Pod 被部署到 master1 这个节点上,因为我们的硬策略就是不允许部署到该节点上,而 node2 是软策略,所以会尽量满足

测试结束。😘

2.pod 亲和性和pod 反亲和性

Pod 亲和性(podAffinity)主要解决 Pod 可以和哪些 Pod 部署在同一个拓扑域中的问题(其中拓扑域用主机标签实现,可以是单个主机,也可以是多个主机组成的 cluster、zone 等等),而 Pod 反亲和性主要是解决 Pod 不能和哪些 Pod 部署在同一个拓扑域中的问题,它们都是处理的 Pod 与 Pod 之间的关系。比如一个 Pod 在一个节点上了,那么我这个也得在这个节点,或者你这个 Pod 在节点上了,那么我就不想和你待在同一个节点上。

👉🏼 这个是很重要的,线上业务基本要配置这种podAntiAffinity。

🍂 拓扑域

这里要重点理解下什么是拓扑域?–>你可以把它看成为一个分组。

💘 实验:pod亲和性(测试成功)-2022.5.16
  • 由于我们这里只有一个集群,并没有区域或者机房的概念,所以我们这里直接使用主机名来作为拓扑域,把 Pod 创建在同一个主机上面。
[root@master1 ~]# kubectl get node --show-labels 
NAME      STATUS   ROLES                  AGE    VERSION   LABELS
master1   Ready    control-plane,master   110d   v1.22.2   beta.kubernetes.io/arch=amd64,beta.kubernetes.io/os=linux,kubernetes.io/arch=amd64,kubernetes.io/hostname=master1,kubernetes.io/os=linux,node-role.kubernetes.io/control-plane=,node-role.kubernetes.io/master=,node.kubernetes.io/exclude-from-external-load-balancers=
node1     Ready    <none>                 110d   v1.22.2   beta.kubernetes.io/arch=amd64,beta.kubernetes.io/os=linux,kubernetes.io/arch=amd64,kubernetes.io/hostname=node1,kubernetes.io/os=linux
node2     Ready    <none>                 110d   v1.22.2   beta.kubernetes.io/arch=amd64,beta.kubernetes.io/os=linux,com=youdianzhishi,kubernetes.io/arch=amd64,kubernetes.io/hostname=node2,kubernetes.io/os=linux
  • 同样,还是针对上面的资源对象,我们来测试下 Pod 的亲和性:
# 03-pod-affinity-demo.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: pod-affinity
  labels:
    app: pod-affinity
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: pod-affinity
  template:
    metadata:
      labels:
        app: pod-affinity
    spec:
      containers:
      - name: nginx
        image: nginx
        ports:
        - containerPort: 80
          name: nginxweb
      affinity:
        podAffinity:
          requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:  # 硬策略
          - labelSelector: #去选择具有app in ["busybox-pod"]的pod所在的hostname这个域。
              matchExpressions:
              - key: app
                operator: In
                values:
                - busybox-pod
            topologyKey: kubernetes.io/hostname

上面这个例子中的 Pod 需要调度到某个指定的节点上,并且该节点上运行了一个带有 app=busybox-pod 标签的 Pod。我们可以查看有标签 app=busybox-pod 的 pod 列表:

[root@master1 ~]#kubectl get pods -l app=busybox-pod -o wide
NAME           READY   STATUS    RESTARTS      AGE   IP             NODE    NOMINATED NODE   READINESS GATES
test-busybox   1/1     Running   5 (23m ago)   18h   10.244.2.210   node2   <none>           <none>
  • 我们看到这个 Pod 运行在了 node2 的节点上面,所以按照上面的亲和性来说,上面我们部署的3个 Pod 副本也应该运行在 node2 节点上:
$ kubectl apply -f 03-pod-affinity-demo.yaml 
deployment.apps/pod-affinity created
$ kubectl get pods -o wide -l app=pod-affinity
NAME                           READY   STATUS    RESTARTS   AGE   IP             NODE    NOMINATED NODE   READINESS GATES
pod-affinity-785f687c5-52t54   1/1     Running   0          60s   10.244.2.228   node2   <none>           <none>
pod-affinity-785f687c5-g594p   1/1     Running   0          60s   10.244.2.229   node2   <none>           <none>
pod-affinity-785f687c5-s6j7h   1/1     Running   0          60s   10.244.2.227   node2   <none>           <none>
  • 如果我们把上面的 test-busybox 和 pod-affinity 这个 Deployment 都删除,然后重新创建 pod-affinity 这个资源,看看能不能正常调度呢:
$ kubectl delete -f 01-node-selector-demo.yaml
pod "test-busybox" deleted
$ kubectl delete -f 03-pod-affinity-demo.yaml
deployment.apps "pod-affinity" deleted

$ kubectl apply -f 03-pod-affinity-demo.yaml 
deployment.apps/pod-affinity created
$ kubectl get po
NAME                           READY   STATUS    RESTARTS   AGE
pod-affinity-785f687c5-2256q   0/1     Pending   0          80s
pod-affinity-785f687c5-7gpz5   0/1     Pending   0          80s
pod-affinity-785f687c5-97gpj   0/1     Pending   0          80s

我们可以看到都处于 Pending 状态了,这是因为现在没有一个节点上面拥有 app=busybox-pod 这个标签的 Pod,而上面我们的调度使用的是硬策略,所以就没办法进行调度了,大家可以去尝试下重新将 test-busybox 这个 Pod 调度到其他节点上,观察下上面的3个副本会不会也被调度到对应的节点上去。(这里可以自己测试下,可以利用node1的kubernetes.io/hostname: node1标签用nodeSelector来实现)

  • 我们这个地方使用的是 kubernetes.io/hostname 这个拓扑域,意思就是我们当前调度的 Pod 要和目标的 Pod 处于同一个主机上面,因为要处于同一个拓扑域下面。为了说明这个问题,我们把拓扑域改成 beta.kubernetes.io/os,同样的我们当前调度的 Pod 要和目标的 Pod 处于同一个拓扑域中,目标的 Pod 是拥有 beta.kubernetes.io/os=linux 的标签,而我们这里所有节点都有这样的标签,这也就意味着我们所有节点都在同一个拓扑域中,所以我们这里的 Pod 可以被调度到任何一个节点,重新运行上面的 app=busybox-pod 的 Pod,然后再更新下我们这里的资源对象:
$ kubectl get po -owide
NAME                            READY   STATUS    RESTARTS   AGE    IP             NODE    NOMINATED NODE   READINESS GATES
pod-affinity-6bf5bb4fc4-j6ctw   1/1     Running   0          22s    10.244.2.230   node2   <none>           <none>
pod-affinity-6bf5bb4fc4-xb7tr   1/1     Running   0          22s    10.244.2.231   node2   <none>           <none>
pod-affinity-6bf5bb4fc4-xl6pn   1/1     Running   0          22s    10.244.1.97    node1   <none>           <none>

可以看到现在是分别运行在2个节点下面的,因为他们都属于 beta.kubernetes.io/os 这个拓扑域(而busybox-pod也刚好在这个域下,因此符合硬策略要求)。

⚠️ 这里需要注意下:通过上面这个实验可以看到,这2个node节点都属于beta.kubernetes.io/os这个拓扑域,但只有node1上有app=pod-affitity这个标签的pod,从结果可以看到也是可以调度到node2上的。

实验结束。😘

🍂 pod 反亲和性(podAntiAffinity)

Pod 反亲和性(podAntiAffinity)则是反着来的,比如一个节点上运行了某个 Pod,那么我们的模板 Pod 则不希望被调度到这个节点上面去了。

💘 实验:pod反亲和性(测试成功)-2022.5.16
  • 我们把上面的 podAffinity 直接改成 podAntiAffinity
# 04-pod-antiaffinity-demo.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: pod-antiaffinity
  labels:
    app: pod-antiaffinity
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: pod-antiaffinity
  template:
    metadata:
      labels:
        app: pod-antiaffinity
    spec:
      containers:
      - name: nginx
        image: nginx
        ports:
        - containerPort: 80
          name: nginxweb
      affinity:
        podAntiAffinity:
          requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:  # 硬策略
          - labelSelector: #3个pod副本不会调度到具有app=busybox-pod所在的hostanme这个域(节点)上面
              matchExpressions:
              - key: app
                operator: In
                values:
                - busybox-pod
            topologyKey: kubernetes.io/hostname #注意:pod反亲和性是直接不往这个域里直接调度pod的!!!

这里的意思就是如果一个节点上面有一个 app=busybox-pod 这样的 Pod 的话,那么我们的 Pod 就别调度到这个节点上面来,上面我们把app=busybox-pod 这个 Pod 固定到了 node2 这个节点上面的,所以正常来说我们这里的 Pod 不会出现在该节点上:

$ kubectl apply -f 04-pod-antiaffinity-demo.yaml 
deployment.apps/pod-antiaffinity created
$ kubectl get po -owide
NAME                                READY   STATUS    RESTARTS   AGE   IP             NODE    NOMINATED NODE   READINESS GATES
pod-antiaffinity-57c57dd9f7-jspkt   1/1     Running   0          25s   10.244.1.100   node1   <none>           <none>
pod-antiaffinity-57c57dd9f7-mm78w   1/1     Running   0          25s   10.244.1.99    node1   <none>           <none>
pod-antiaffinity-57c57dd9f7-x9mft   1/1     Running   0          25s   10.244.1.98    node1   <none>           <none>

我们可以看到没有被调度到 node2 节点上,因为我们这里使用的是 Pod 反亲和性。

  • 大家可以思考下,如果这里我们将拓扑域更改成 beta.kubernetes.io/os 会怎么样呢?可以自己去测试下看看。
$ kubectl apply -f 04-pod-antiaffinity-demo.yaml 
deployment.apps/pod-antiaffinity created
$ kubectl get po
NAME                               READY   STATUS    RESTARTS   AGE
pod-antiaffinity-c5fb4db4d-jj5j7   0/1     Pending   0          4s
pod-antiaffinity-c5fb4db4d-xxnhg   0/1     Pending   0          4s
pod-antiaffinity-c5fb4db4d-zkbgp   0/1     Pending   0          4s

实验结束。😘

3、污点与容忍

Taint(污点)与Tolerations(污点容忍)

Taints:避免Pod调度到特定Node上

Tolerations:允许Pod调度到持有Taints的Node上

应用场景:

  • 专用节点:根据业务线将Node分组管理,希望在默认情况下不调度该节点,只有配置了污点容忍才允许分配
  • 配备特殊硬件:部分Node配有SSD硬盘、GPU,希望在默认情况下不调度该节点,只有配置了污点容忍才允许分配
  • 基于Taint的驱逐

对于 nodeAffinity 无论是硬策略还是软策略方式,都是调度 Pod 到预期节点上。而污点(Taints)恰好与之相反,如果一个节点标记为 Taints ,除非 Pod 也被标识为可以容忍污点节点,否则该 Taints 节点不会被调度 Pod。

比如用户希望把 Master 节点保留给 Kubernetes 系统组件使用,或者把一组具有特殊资源预留给某些 Pod,则污点就很有用了,Pod 不会再被调度到 taint 标记过的节点。我们使用 kubeadm 搭建的集群默认就给 master 节点添加了一个污点标记,所以我们看到我们平时的 Pod 都没有被调度到 master 上去。

⚠️ 污点:其实是一个label标签,只不过它是一个特殊的label标签。

[root@master1 ~]#kubectl get node master1 --show-labels 
NAME      STATUS   ROLES                  AGE    VERSION   LABELS
master1   Ready    control-plane,master   110d   v1.22.2   beta.kubernetes.io/arch=amd64,beta.kubernetes.io/os=linux,kubernetes.io/arch=amd64,kubernetes.io/hostname=master1,kubernetes.io/os=linux,node-role.kubernetes.io/control-plane=,node-role.kubernetes.io/master=(注意,这个是一个空标签),node.kubernetes.io/exclude-from-external-load-balancers=

[root@master1 ~]#kubectl describe node master1
Name:               master1
Roles:              master
Labels:             beta.kubernetes.io/arch=amd64
                    beta.kubernetes.io/os=linux
                    kubernetes.io/arch=amd64
                    kubernetes.io/hostname=master1
                    kubernetes.io/os=linux
                    node-role.kubernetes.io/master=
......
Taints:             node-role.kubernetes.io/master:NoSchedule
Unschedulable:      false
......

我们可以使用上面的命令查看 master 节点的信息,其中有一条关于 Taints 的信息:node-role.kubernetes.io/master:NoSchedule,就表示master 节点打了一个污点的标记,其中影响的参数是 NoSchedule,表示 Pod 不会被调度到标记为 taints 的节点。除了 NoSchedule 外,还有另外两个选项:

  • PreferNoSchedule:NoSchedule 的软策略版本,表示尽量不调度到污点节点上去
  • NoExecute:该选项意味着一旦 Taint 生效(被打上taint),如该节点内正在运行的 Pod 没有对应容忍(Tolerate)设置,则会直接被逐出。 哈哈😂这个命令也是够狠。。。kubectl taint node k8s-node1 disktype=ssd:NoExecute

🍂 污点 taint 标记节点的命令如下:

➜ kubectl taint nodes node2 test=node2:NoSchedule
node "node2" tainted

上面的命名将 node2 节点标记为了污点,影响策略是 NoSchedule只会影响新的 Pod 调度,如果仍然希望某个 Pod 调度到 taint 节点上,则必须在 Spec 中做出 Toleration 定义,才能调度到该节点。

🍂 最后如果我们要取消节点的污点标记,可以使用下面的命令:

➜ kubectl taint nodes node2 test-
node "node2" untainted
💘 实践:污点与容忍(测试成功)-2022.5.16
  • 比如现在我们想要将一个 Pod 调度到 master 节点:
# 05-taint-demo.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: taint
  labels:
    app: taint
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: taint
  template:
    metadata:
      labels:
        app: taint
    spec:
      containers:
      - name: nginx
        image: nginx
        ports:
        - name: http
          containerPort: 80
      tolerations:
      - key: "node-role.kubernetes.io/master"
        operator: "Exists"
        effect: "NoSchedule"

由于 master 节点被标记为了污点,所以我们这里要想 Pod 能够调度到改节点去,就需要增加容忍的声明:

tolerations:
- key: "node-role.kubernetes.io/master"
  operator: "Exists"
  effect: "NoSchedule"
  • 然后创建上面的资源,查看结果:
➜ kubectl apply -f taint-demo.yaml
deployment.apps "taint" created

➜ kubectl get pods -o wide
NAME                                      READY     STATUS             RESTARTS   AGE       IP             NODE
......
taint-845d8bb4fb-57mhm                    1/1       Running            0          1m        10.244.4.247   node2
taint-845d8bb4fb-bbvmp                    1/1       Running            0          1m        10.244.0.33    master1
taint-845d8bb4fb-zb78x                    1/1       Running            0          1m        10.244.4.246   node2
......

我们可以看到有一个 Pod 副本被调度到了 master 节点,这就是容忍的使用方法。

那么问题来了:我这个pod可以调度到没打这个污点的node上去吗?还是说会优先调度到这个打了污点的节点上去呢?。。。

–>经测试:是可以调度上去的。pod配置了容忍之后,原来打了污点的node就可以和其他节点一样去负载pod了,具体调度策略是看调度器的。

  • 最后如果我们要取消节点的污点标记,可以使用下面的命令:
➜ kubectl taint nodes node2 test-
node "node2" untainted

实验结束。😘

🍂

Taints和Tolerations用于保证Pod 不被调度到不合适的Node上,其中Taint应用于Node上,而Toleration则应用于Pod上。

🍂 nodeSelector/nodeAffinity与Taint/Tolerations区别

nodeSelector/nodeAffinity--一种主观意识,我要分配在哪个node节点上去;
而Taint/Tolerations:是一种排斥行为,在node上排斥pod分配到自己身上;

nodeSelector/nodeAffinity--管理员强迫node
taint/toleration--node主动的一脸嫌弃

🍂

k8s的自愈能力/故障转移能力:–>污点和容忍!

🍂 tolerations 属性的写法

对于 tolerations 属性的写法,其中的 key、value、effect 与 Node 的 Taint 设置需保持一致, 还有以下几点说明:

  • 如果 operator 的值是 Exists,则 value 属性可省略
  • 如果 operator 的值是 Equal,则表示其 key 与 value 之间的关系是 equal(等于)
  • 如果不指定 operator 属性,则默认值为 Equal

另外,还有两个特殊值:

  • 空的 key 如果再配合 Exists 就能匹配所有的 key 与 value,也就是是能容忍所有节点的所有 Taints !!!😋

  • 空的 effect 匹配所有的 effect

例子:

master节点上,为什么除了静态pod之外,上面还有calico/kube-proxy组件可以运行。

为什么呢?原因在这里:污点容忍是可以直接放宽条件写的,例如calico,不分什么key什么value,符合带有污点是NoSchedule都可以允许分配。

4、nodeName

nodeName:指定节点名称,用于将Pod调度到指定的Node上,不经过调度器 (nodeName指哪打哪😂,nodeName一般在测试中用,但工作中根本没怎么用到)

💘 实践:nodeName测试(测试成功)-2022.5.16
  • 创建pod的yaml并修改
[root@k8s-master ~]#kubectl run pod6 --image=nginx --dry-run=client -o yaml > pod6.yaml
[root@k8s-master ~]#vim pod6.yaml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: pod-example
  labels:
    app: nginx
spec:
  nodeName: k8s-node1
  containers:
  - name: nginx
    image: nginx:1.15 
  • 注意:原来k8s-node1节点是已经打好污点了的。
[root@k8s-master ~]#kubectl describe nodes |grep Taint
Taints:             node-role.kubernetes.io/master:NoSchedule
Taints:             ssd=ok:NoSchedule
Taints:             <none>
[root@k8s-master ~]#kubectl describe nodes k8s-node1 |grep Taint
Taints:             ssd=ok:NoSchedule
[root@k8s-master ~]#
  • apply并查看效果
[root@k8s-master ~]#kubectl apply -f pod6.yaml
pod/pod6 created
[root@k8s-master ~]#kubectl get pod -o wide

  • 结论

如果在pod里指定了nodeName字段,那么即使该pod没有配置污点容忍,也会被强制开通的指定的节点上去的。

测试结束。😘

思考

1.不用 DaemonSet,如何使用 Deployment 是否实现同样的功能?

我们知道 DaemonSet 控制器的功能就是在每个节点上运行一个 Pod,如何要使用 Deployment 来实现,首先就要设置副本数量为节点数,比如我们这里加上 master 节点一共3个节点,则要设置3个副本,要在 master 节点上执行自然要添加容忍,那么要如何保证一个节点上只运行一个 Pod 呢?是不是前面的提到的 Pod 反亲和性就可以实现,以自己 Pod 的标签来进行过滤校验即可,新的 Pod 不能运行在一个已经具有该 Pod 的节点上,是不是就是一个节点只能运行一个?

  • 模拟的资源清单如下所示:
# 06-daemonset-deployment.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: mock-ds-demo
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: mock-ds-demo
  template:
    metadata:
      labels:
        app: mock-ds-demo
    spec:
      tolerations: #加上容忍,这样才有机会运行在master节点上
      - key: "node-role.kubernetes.io/master"
        operator: "Exists"
        effect: "NoSchedule"
      containers:
      - image: nginx
        name: nginx
        ports:
        - containerPort: 80
          name: ngpt
      affinity:
        podAntiAffinity:  # pod反亲合性
          requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:  # 硬策略
          - labelSelector:
              matchExpressions:
              - key: app   # Pod的标签
                operator: In
                values: ["mock-ds-demo"]
            topologyKey: kubernetes.io/hostname  # 以hostname为拓扑域,相当于每一个节点都是一个拓扑域
  • 创建上面的资源清单验证:
$ kubectl apply -f 06-daemonset-deployment.yaml 
deployment.apps/mock-ds-demo created
$ kubectl get po -owide
NAME                            READY   STATUS    RESTARTS   AGE   IP             NODE      NOMINATED NODE   READINESS GATES
mock-ds-demo-8694759c69-882fx   1/1     Running   0          18s   10.244.0.15    master1   <none>           <none>
mock-ds-demo-8694759c69-frfhx   1/1     Running   0          18s   10.244.1.108   node1     <none>           <none>
mock-ds-demo-8694759c69-p5cjw   1/1     Running   0          18s   10.244.2.235   node2     <none>           <none>

可以看到我们用 Deployment 部署的服务在每个节点上都运行了一个 Pod,实现的效果和 DaemonSet 是一致的。

2.同样的如果想在每个节点(或指定的一些节点)上运行2个(或多个)Pod 副本,如何实现?

DaemonSet 是在每个节点上运行1个 Pod 副本,显然我们去创建2个(或多个)DaemonSet 即可实现该目标,但是这不是一个好的接近方案,PodAntiAffinity 只能将一个 Pod 调度到某个拓扑域中去,所以都不能很好的来解决这个问题。

要实现这种更细粒度的控制,我们可以通过设置拓扑分布约束来进行调度,设置拓扑分布约束来将 Pod 分布到不同的拓扑域下,从而实现高可用性或节省成本,具体实现方式请看下文。

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  5. 开源干货😘

    语雀:https://www.yuque/go/doc/73723298?#

最后

好了,关于本次就到这里了,感谢大家阅读,最后贴上我女神的photo,祝大家生活快乐,每天都过的有意义哦,我们下期见!

本文标签: kubernetes 亲合性