Kubernetes——监听机制与调度约束

前言

一、监听机制

1.Pod启动创建过程

2.调度过程

1.指定调度节点

1.1强制匹配

1.2强制约束

二、硬策略和软策略

1.键值运算关系

1.硬策略——requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution

2.软策略——preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution

3.硬策略和软策略组合

三、亲和性和反亲和性

1.亲和性

2.反亲和性

四、污点(Taint)和容忍(Tolerations)

1.污点(Taint)

1.1定义

1.2Taint Effect支持选项

1.3实例

2.容忍(Tolerations)

2.1定义

2.2实例

2.3其它注意事项

五、驱逐和相位

1.驱逐(evict)

2.相位(phase)

2.1定义

2.2phase状态

五、总结

1.List-Watch

2.标签操作命令

3.Pod调度到指定节点的方法

4.污点、容忍和驱逐

5.排障手段

前言

探针的三种模式

存活探针：判断容器是否运行正常，如果探测失败则杀死容器（不是Pod）容器根据策略决定是否重启
就绪探针：判断Pod是否能进入Ready状态，做好接受请求的准备，如果探测失败，会进入NotReady状态，并且从Service资源的Endpoint中剔除，Service将不会再把访问请求转发给这个Pod
启动探针：判断容器内的应用是否启动成功，再探测成功状态为Success之前，其他探针都会处于失效状态

探测的三种方法

Exec：通过Command命令设置执行在容器内执行的Linux命令来进行探测，如果返回状态码为0，则为探测成功，非0就为探测失败
HttpGet：通过HTTP get请求访问指定容器端口和URL路径，如果访问状态码大于等于200，小于400，则认为探测成功
TcpSocker：通过指定的端口发送TCP连接，如果端口无误且三次握手成功（TCP连接成功）则认为探测成功

一、监听机制

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.Pod启动创建过程

Pod是Kubernetes的基础单元

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。

2.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

Scheduler 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。

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（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.指定调度节点

1.1强制匹配

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

kubectl create deployment demo1-myapp --image=soscscs/myapp:v1 --port=80 --replicas=3 --dry-run=client -oyaml > demo1.yamlvim demo1.yamlapiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:labels:app: demo1-myappname: demo1-myapp
spec:replicas: 3selector:matchLabels:app: demo1-myapptemplate:metadata:labels:app: demo1-myappspec:nodeName: node02containers:- image: soscscs/myapp:v1name: myappports:- containerPort: 80kubectl apply -f demo1.yaml kubectl get pod -owide

kubectl describe pod demo1-myapp-85859bc54b-k6x26 
#查看详细事件（发现未经过 scheduler 调度分配）

1.2强制约束

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 get nodes --show-labelskubectl label nodes node1 cxk=akubectl get nodes --show-labels

设置node01节点的标签键值对为cxk=a

cp demo1.yaml demo2.yamlvim demo2.yamlapiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:labels:app: demo1-myappname: demo1-myapp
spec:replicas: 3selector:matchLabels:app: demo1-myapptemplate:metadata:labels:app: demo1-myappspec:nodeSelector:cxk: acontainers:- image: soscscs/myapp:v1name: myappports:- containerPort: 80kubectl apply -f demo2.yamlkubectl get pod -owide

kubectl label nodes node2 cxk=bkubectl get nodes --show-labels vim demo2.yaml apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:labels:app: demo1-myappname: demo1-myapp
spec:replicas: 3selector:matchLabels:app: demo1-myapptemplate:metadata:labels:app: demo1-myappspec:nodeSelector:cxk: acxk: bcontainers:- image: soscscs/myapp:v1name: myappports:- containerPort: 80kubectl delete -f demo2.yaml kubectl apply -f demo2.yaml kubectl get pod -owide

vim demo2.yaml apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:labels:app: demo1-myappname: demo1-myapp
spec:replicas: 3selector:matchLabels:app: demo1-myapptemplate:metadata:labels:app: demo1-myappspec:nodeSelector:cxk: acxk: bcontainers:- image: soscscs/myapp:v1name: myappports:- containerPort: 80kubectl delete -f demo2.yaml kubectl apply -f demo2.yaml kubectl get pod -owide

标签选择的话，是写在yaml文件中的第二个生效

kubectl delete -f demo2.yaml kubectl label nodes node2 cxk=a --overwrite 
#修改一个 label 的值，需要加上 --overwrite 参数kubectl get nodes --show-labels vim demo2.yaml apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:labels:app: demo1-myappname: demo1-myapp
spec:replicas: 6selector:matchLabels:app: demo1-myapptemplate:metadata:labels:app: demo1-myappspec:nodeSelector:cxk: acontainers:- image: soscscs/myapp:v1name: myappports:- containerPort: 80kubectl apply -f demo2.yaml kubectl get pod -owide

当节点不匹配的话，会报Pending，因为Nodes集群节点中没有标签为b的服务器，所以会报Pending

vim demo2.yaml kubectl apply -f demo2.yaml kubectl get pod -owide

但是如果将yaml文件中的标签选择改为cxk=a，则会根据负载均衡调度算法，根据标签的选择来进行Pod资源的分配

#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 cxk-

#指定标签查询 node 节点
kubectl get node -l cxk=a

二、硬策略和软策略

亲和性官方解释：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

1.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

1.硬策略——requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution

表明其是一个强制性的调度，调度器只有在规则被满足的时候才能执行调度

mkdir affintycp demo1.yaml affinty/mv affinty/demo1.yaml affinty/demo1-pod.yaml cd affinty/vim demo1-pod.yaml apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:name: affinitylabels:app: node-affinity-pod
spec:containers:- name: myapp-affinityimage: soscscs/myapp:v1ports:- containerPort: 80affinity: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:- node02kubectl apply -f demo1-pod.yaml kubectl get pod -owide

vim demo1-pod.yamlapiVersion: v1
kind: Pod
metadata:name: affinitylabels:app: node-affinity-pod
spec:containers:- name: myapp-affinityimage: soscscs/myapp:v1ports:- containerPort: 80affinity:nodeAffinity:requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:nodeSelectorTerms:- matchExpressions:- key: kubernetes.io/hostname#指定node的标签operator: In#设置Pod安装到kubernetes.io/hostname的标签值不在values列表中的node上values:- node03kubectl delete -f demo1-pod.yamlkubectl apply -f demo1-pod.yaml kubectl get pod -owide

如果我们换一个不存在的Node节点的信息，查看一下硬策略会如何调度

如果硬策略不满足条件，Pod 状态一直会处于 Pending 状态。

2.软策略——preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution

表明其是一个偏好性的调度，调度器会根据偏好优先选择满足对应规则的节点来调度Pod。但如果找不到满足规则的节点，调度器则会选择其他节点来调度Pod。

cp demo1-pod.yaml demo2-pod.yaml vim demo2-pod.yaml apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:name: affinitylabels:app: node-affinity-pod
spec:containers:- name: myapp-affinityimage: soscscs/myapp:v1ports:- containerPort: 80affinity:nodeAffinity:preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:- weight: 80preference:matchExpressions:- key: cxk#指定node的标签operator: NotInvalues:- akubectl get nodes --show-labelskubectl label nodes node2 cxk=b --overwritekubectl get nodes --show-labelskubectl delete -f demo1-pod.yaml kubectl apply -f demo2-pod.yaml kubectl get pod -owide

cp demo2-pod.yaml demo3-pod.yaml vim demo3-pod.yaml apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:name: affinitylabels:app: node-affinity-pod
spec:containers:- name: myapp-affinityimage: soscscs/myapp:v1ports:- containerPort: 80affinity:nodeAffinity:preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:- weight: 100preference:matchExpressions:- key: cxk#指定node的标签operator: Invalues:- aaffinity:nodeAffinity:preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:- weight: 80preference:matchExpressions:- key: cxk#指定node的标签operator: Invalues:- bkubectl delete -f demo2-pod.yaml kubectl apply -f demo3-pod.yaml kubectl get pod -owide

根据优先级的大小进行调度分配

3.硬策略和软策略组合

cp demo3-pod.yaml demo4-pod.yaml vim demo4-pod.yaml apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:name: affinitylabels:app: node-affinity-pod
spec:containers:- name: myapp-affinityimage: soscscs/myapp:v1ports:- containerPort: 80affinity:nodeAffinity:requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:nodeSelectorTerms:- matchExpressions:- key: cxk#指定node的标签operator: Invalues:- apreferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:- weight: 1preference:matchExpressions:- key: cxk#指定node的标签operator: Invalues:- bkubectl delete -f demo3-pod.yaml kubectl apply -f demo4-pod.yaml kubectl get pod -owide

我们可以看到当软策略和硬策略相结合的时候，一定是先满足硬策略

vim demo4-pod.yaml apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:name: affinitylabels:app: node-affinity-pod
spec:containers:- name: myapp-affinityimage: soscscs/myapp:v1ports:- containerPort: 80affinity:nodeAffinity:requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:nodeSelectorTerms:- matchExpressions:- key: cxk#指定node的标签operator: Invalues:- cpreferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:- weight: 1preference:matchExpressions:- key: cxk#指定node的标签operator: Invalues:- bkubectl delete -f demo4-pod.yaml kubectl apply -f demo4-pod.yaml kubectl get pod -owide

如果将硬策略的标签选择修改为一个不存在的标签内容，那么还是硬策略会优先生效，软策略则不会

三、亲和性和反亲和性

1.亲和性

vim demo1-affine.yamlapiVersion: v1
kind: Pod
metadata:name: myapp01labels:app: myapp01#创建一个标签为 app=myapp01 的 Podspec:containers:- name: with-node-affinityimage: soscscs/myapp:v1kubectl apply -f demo1-affine.yaml kubectl get pod --show-labels -owide

#使用 Pod 亲和性调度，创建多个 Pod 资源
cp demo1-affine.yaml demo2-affine.yaml vim demo2-affine.yamlapiVersion: v1
kind: Pod
metadata:name: myapp02labels:app: myapp02
spec:containers:- name: myapp02image: soscscs/myapp:v1affinity:podAffinity:requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:- labelSelector:matchExpressions:- key: appoperator: Invalues:- myapp01topologyKey: cxk#仅当节点和至少一个已运行且有键为“app”且值为“myapp01”的标签 的 Pod 处于同一拓扑域时，才可以将该 Pod 调度到节点上。 （更确切的说，如果节点 N 具有带有键 cxk 和某个值 V 的标签，则 Pod 有资格在节点 N 上运行，以便集群中至少有一个具有键 cxk 和值为 V 的节点正在运行具有键“app”和值 “myapp01”的标签的 pod。）
#topologyKey 是节点标签的键。如果两个节点使用此键标记并且具有相同的标签值，则调度器会将这两个节点视为处于同一拓扑域中。 调度器试图在每个拓扑域中放置数量均衡的 Pod。
#如果 cxk 对应的值不一样就是不同的拓扑域。比如 Pod1 在 cxk=a 的 Node 上，Pod2 在 cxk=b 的 Node 上，Pod3 在 cxk=a 的 Node 上，则 Pod2 和 Pod1、Pod3 不在同一个拓扑域，而Pod1 和 Pod3在同一个拓扑域。kubectl apply -f demo2-affine.yaml kubectl get pod -owide

当前资源中有一个myapp01存在，所以在创建新的资源的时候，没有修改亲和性的内容，还是会将资源调度在myapp01所在的Node02节点上

kubectl get nodes --show-labelskubectl label nodes node2 cxk=a --overwrite kubectl get nodes --show-labels

那么如果修改标签的话，将Node两个节点的标签修改为一致

因为Node1节点和Node2节点同属于同一个拓补域，所以新创建的myapp4和myapp5会活跃在Node2上面，会根据负载均衡调度算法，亲和性调度到Node1上

2.反亲和性

cd /opt/demo/affinty/kubectl label nodes node2 cxk=b --overwritekubectl get nodes --show-labelscp demo2-affine.yaml demo3-affine.yaml vim demo3-affine.yaml apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:name: myapp06labels:app: myapp06
spec:containers:- name: myapp01image: soscscs/myapp:v1affinity:podAntiAffinity:preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:- weight: 80podAffinityTerm:labelSelector:matchExpressions:- key: appoperator: Invalues:- myapp01topologyKey: cxk#如果节点处于 Pod 所在的同一拓扑域且具有键“app”和值“myapp01”的标签， 则该 pod 不应将其调度到该节点上。 （如果 topologyKey 为 cxk，则意味着当节点和具有键 “app”和值“myapp01”的 Pod 处于相同的拓扑域，Pod 不能被调度到该节点上。）kubectl apply -f demo3-affine.yaml kubectl get pod -owide

因为myapp所处在Node1节点上，新指定的Myapp06资源利用反亲和性的调度策略将其调度在不会调度在Node1所处的节点上

cp demo3-affine.yaml demo4-affine.yaml vim demo4-affine.yaml apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:name: myapp07labels:app: myapp07
spec:containers:- name: myapp07image: soscscs/myapp:v1affinity:podAntiAffinity:requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:- labelSelector:matchExpressions:- key: appoperator: Invalues:- myapp01topologyKey: cxkkubectl apply -f demo4-affine.yaml kubectl get pod -owide

由于指定 Pod 所在的 node01 节点上具有带有键 cxk 和标签值 a 的标签，node02 也有这个cxk=a的标签，所以 node01 和 node02 是在一个拓扑域中，反亲和要求新 Pod 与指定 Pod 不在同一拓扑域，所以新 Pod 没有可用的 node 节点，即为 Pending 状态。

四、污点(Taint)和容忍(Tolerations)

1.污点(Taint)

1.1定义

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 拒绝 Pod 的调度执行，甚至将 Node 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。

1.2Taint Effect支持选项

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

1.3实例

mkdir Taintcd Taint/kubectl taint node node2 cxk=ctrl:NoSchedule
#设置污点kubectl describe nodes node2 | grep cxk=ctrlvim demo1.yamlapiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:name: demo1-myapplabels:app: demo1-myapp
spec:replicas: 3selector:matchLabels:app: demo1-myapptemplate:metadata:labels:app: demo1-myappspec:containers:- name: myapp-affinityimage: soscscs/myapp:v1ports:- containerPort: 80kubectl apply -f demo1.yaml kubectl get pod -owide

这里可以看到都调度在Node1节点上，我们可以再测试一下，如果将yaml文件指定在Node2

vim demo1.yamlapiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:name: demo1-myapplabels:app: demo1-myapp
spec:replicas: 3selector:matchLabels:app: demo1-myapptemplate:metadata:labels:app: demo1-myappspec:nodeName: node02containers:- name: myapp-affinityimage: soscscs/myapp:v1ports:- containerPort: 80kubectl delete -f demo1.yaml kubectl apply -f demo1.yaml kubectl get pod -owide

有污点的机器不能调度，就算指定调度到node02也不可以

kubectl taint node node2 cxk=ctrl:NoSchedule-
#去除污点kubectl describe nodes node2 | grep Taints

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）

2.容忍(Tolerations)

2.1定义

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。

2.2实例

vim demo2.yaml apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:name: myapp01labels:app: myapp01
spec:containers:- name: with-node-affinityimage: soscscs/myapp:v1tolerations:- key: "cxk"operator: "Equal"value: "ctrl"effect: "NoExecute"tolerationSeconds: 30#其中的 key、vaule、effect 都要与 Node 上设置的 taint 保持一致
#operator 的值为 Exists 将会忽略 value 值，即存在即可
#tolerationSeconds 用于描述当 Pod 需要被驱逐时可以在 Node 上继续保留运行的时间kubectl taint node node2 cxk=ctrl:NoExecutekubectl describe nodes node2 | grep Taintkubectl apply -f demo2.yamlkubectl get pod -owide

这里我们可以看到60秒后自动将污点进行了剔除，也就是我们设置了容忍60秒，这台机器有污点，但是还是会调度在这台机器上持续60秒，60秒左右后离开该机器

2.3其它注意事项

当不指定 key 值时，表示容忍所有的污点 key

  tolerations:- operator: "Exists"

当不指定 effect 值时，表示容忍所有的污点作用

  tolerations:- key: "key"operator: "Exists"

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-

五、驱逐和相位

1.驱逐(evict)

cordon 和 drain#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#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-local-data --force#--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>

kubectl drain node1 --ignore-daemonsets --delete-emptydir-data --force
#将Node1中所有Pod资源驱逐出去，然后将Node1节点设置为污点kubectl get pod -owidekubectl describe nodes node1 | grep Taintvim ../demo1.yaml apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:labels:app: demo1-myappname: demo1-myapp
spec:replicas: 3selector:matchLabels:app: demo1-myapptemplate:metadata:labels:app: demo1-myappspec:nodeName: node01containers:- image: soscscs/myapp:v1name: myappports:- containerPort: 80kubectl get pod -owide

这里可以看到，Pod资源无法在污点内进行创建

2.相位(phase)

2.1定义

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：

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
拉取镜像
挂载存储配置等
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。

2.2phase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。

五、总结

1.List-Watch

Controller-Manager、Scheduler、Kubelet监听APIServer发出的事件，APIServer监听etcd发出事件

Scheduler：通过预选策略（通过调度算法过滤掉不满足条件的节点）和优选策略（通过优先级选项给满足条件的节点进行优先级和权重的排序，选择优先级最高的节点）

2.标签操作命令

kubectl get <资源类型> <资源名称> --show-labels

kubectl get <资源类型> -l <标签key> <标签value>

kubectl label <资源类型> <资源名称> key=value 创建

kubectl label <资源类型> <资源名称> key=value --overwrite 修改

kubectl label <资源类型> <资源名称> key- 删除

3.Pod调度到指定节点的方法

nodename：节点名称调度方式，跳过调度器强制调度节点上
nodeselector：节点标签调度方式

节点亲和性	硬策略（必要条件）	软策略
Pod亲和性	和满足标签的Pod	在同一个区域
Pod的反亲和	和满足标签的Pod	不在同一个区域

Pod亲和性：先通过指定的标签匹配找到目的Pod，然后根据拓补域的key，查看目标Pod所在的Node节点的标签的值，如果其他Node也拥有键值对标签，那么他们就处于同一个拓补域中，之后通过Pod亲和和所创建的Pod会被均衡分配到这些在同一个拓补域的Node节点上

4.污点、容忍和驱逐

污点：是一种用于标记node节点的属性，它会阻止调度器在该节点上进行创建Pod
容忍：用于标记Pod可以在哪些Node节点调度运行，如果一个节点拥有Pod容忍度中指定taint（污点），那么该节点上就可以调度Pod
驱逐：是指K8S集群中，删除Pod的过程，Pod可以会被驱逐，因为节点已经无法继续运行，或者因为需要将Pod从一个节点转移到另一个节点

5.排障手段

#查看pod或者node节点的状态提示
kubectl get pod/node#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