【Kubernetes】k8s的调度约束（亲和与反亲和）

一、调度约束

list-watch 组件

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。

list-watch 工作机制 ★★★

（1）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。

（2）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。

（3）APIServer 尝试着将创建的 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。

（4）当 etcd 接受创建 Pod 信息以后，会发送一个 Create 事件给 APIServer。

（5）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。

（6）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）。

（7）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。

（8）同样的 etcd 会将创建 Pod 的信息通过事件发送给 APIServer。

（9）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。

（10）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。

（11）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。

（12）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。

（13）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。
各组件通过watch监听6443端口来监听APIserver发出的事件

APIserver 从始至终都会监听Etcd 发出的事件

通过调度算法筛选node去调度pod

kubelet，主要是与容器引擎交互，创建pod以及容器；将pod的状态返回给api，api存到Etcd中

二、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。

Predicate 有一系列的常见算法可以使用：

●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。

指定调度的节点

●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

通过explain查看帮助

编写yaml，调度pod到指定的节点

mkdir /opt/dd#生成模板
kubectl create deployment myapp --image=soscscs/myapp:v1 --port=80 --replicas=3 --dry-run=client --oyaml > /opt/dd/myapp.yaml#编写yaml文件，调度pod到指定的node节点
vim /opt/dd/myapp.yamlapiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:name: myapp
spec:replicas: 3selector:matchLabels:app: myapptemplate:metadata:labels:app: myappspec:nodeName: node01containers:- name: myappimage: soscscs/myapp:v1ports:- containerPort: 80

#创建资源，并查看pod的所在节点
kubectl apply -f /opt/dd/myapp.yaml
kubectl get pod -owide

查看详细事件（发现未经过 scheduler 调度分配）

#查看详细事件，可以发现指定node时不会经过 scheduler 调度
kubectl describe pod myapp-699655c7fd-8m679

●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

获取标签帮助

kubectl label --help

给node节点设置标签

#需要获取 node 上的 NAME 名称
kubectl get node#为两个node节点设置标签(自定义)
kubectl label nodes node01 test=a
kubectl label nodes node02 test=b#查看node节点的标签
kubectl get nodes --show-labels

修改 nodeSelector 调度方式

#删除资源
kubectl delete -f /opt/dd/myapp.yaml#修改yaml，设置nodeSelector并指向node02
vim /opt/dd/myapp.yamlapiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:name: myapp
spec:replicas: 3selector:matchLabels:app: myapptemplate:metadata:labels:app: myappspec:nodeSelector:test: bcontainers:- name: myappimage: soscscs/myapp:v1ports:- containerPort: 80

#创建资源
kubectl apply -f /opt/dd/myapp.yaml#查看创建的资源所在的节点
kubectl get pods -o wide#查看详细事件
kubectl describe pod myapp-7c866bb868-n7djw

当node选择器下指定多个标签时，最后一个生效

标签的修改、删除和查询

//修改一个 label 的值，需要加上 --overwrite 参数
#修改test标签的值
kubectl label nodes node02 test=a --overwrite
#查看node节点的标签
kubectl get nodes --show-labels
//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：
#删除test标签
kubectl label nodes node02 test-
#查看node节点的标签
kubectl get nodes --show-labels
//查看拥有指定标签的node节点
kubectl get nodes -l test=a

硬策略和软策略

亲和性

https://kubernetes.io/zh/docs/concepts/scheduling-eviction/assign-pod-node/

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

硬策略：表示必须满足；required

软策略：表示可以接受调配；preferred

当同时存在时，硬策略优先；先满足硬策略之后才会满足软策略

当硬策略的目标节点不存在时，执行

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

说明：

Gt 和 Lt 操作符不能与非整数值一起使用。如果给定的值未解析为整数，则该 Pod 将无法被调度。另外，Gt 和 Lt 不适用于 podAffinity。

硬策略

//requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution：

#通过explain查看帮助
kubectl explain pod.spec.affinity.nodeAffinitykubectl explain pod.spec.affinity.nodeAffinity.requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution.nodeSelectorTerms.matchExpressions

#创建目录
mkdir /opt/affinity#生成模板
kubectl run affinity --image=soscscs/myapp:v1 --dry-run=client -o yaml > /opt/affinity/pod.yaml#编辑yaml文件
vim /opt/affinity/pod.yamlapiVersion: v1
kind: Pod
metadata:labels:app: node-affinity-podname: affinity
spec:containers:- image: soscscs/myapp:v1name: with-node-affinityaffinity:nodeAffinity:requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:nodeSelectorTerms:- matchExpressions:#指定node的标签- key: kubernetes.io/hostname#设置Pod安装到kubernetes.io/hostname的标签值不在values列表中的node上operator: NotInvalues:- node02

#创建资源
kubectl apply -f pod1.yaml
#查看
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

软策略

//preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution：

#如果有多个软策略选项的话，权重越大，优先级越高

#查看node节点的标签
kubectl get nodes --show-labels
#给node02添加标签(前面删掉了)
kubectl label nodes node02 test=b

①当权重值大的标签对应的pod存在时；调度到权重值大的软策略上

#编写yaml文件，多个软策略时，权重值的生效
vim /opt/affinity/pod2.yamlapiVersion: v1
kind: Pod
metadata:labels:app: node-affinity-podname: affinity-02
spec:containers:- image: soscscs/myapp:v1name: with-node-affinityaffinity:nodeAffinity:preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:- weight: 1preference:matchExpressions:- key: testoperator: Invalues:- apreferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:- weight: 3preference:matchExpressions:- key: testoperator: Invalues:- b

kubectl apply -f /opt/affinity/pod2.yaml
kubectl get pod -owide | grep affinity

②当权重值大的标签对应的pod不存在时；调度到权重值第二大的软策略上

#删除刚才创建的pod
kubectl delete -f /opt/affinity/pod2.yaml
#查看当前pod
kubectl get pod -owide | grep affinity
#修改yaml文件
vim /opt/affinity/pod2.yaml#修改策略2 的values的值为 c (不存在的标签值)
...operator: Invalues:- c

#创建资源
kubectl apply -f /opt/affinity/pod2.yaml#查看pod；可以看到新pod被创建到了软策略1 指定的node01上
kubectl get pod -owide | grep affinity

③单个软策略，但分配多个标签时；最后一个标签生效

vim /opt/affinity/pod4.yamlapiVersion: v1
kind: Pod
metadata:labels:app: node-affinity-podname: affinity-06
spec:containers:- image: soscscs/myapp:v1name: with-node-affinityaffinity:nodeAffinity:preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:- weight: 1preference:matchExpressions:- key: testoperator: Invalues:- a- b

kubectl apply -f /opt/affinity/pod4.yamlkubectl get pod -owide | grep affinity

硬策略+软策略

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

当同时定义软硬策略，硬策略具有最高的优先级。

调度器在尝试调度Pod时，会首先检查硬策略是否满足。

如果不满足，则不会考虑软策略，而是将Pod保持在待调度状态 Pending

软策略的优先级低于硬策略。

当硬策略被满足后，调度器会尝试满足软策略；

但如果无法满足，Pod仍然可以被调度到其他节点上

cp /opt/affinity/pod2.yaml /opt/affinity/pod3.yamlvim /opt/affinity/pod3.yamlapiVersion: v1
kind: Pod
metadata:labels:app: node-affinity-podname: affinity-03
spec:containers:- image: soscscs/myapp:v1name: with-node-affinityaffinity:nodeAffinity:#先满足硬策略，排除有kubernetes.io/hostname=node02标签的节点requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:nodeSelectorTerms:- matchExpressions:- key: kubernetes.io/hostnameoperator: NotInvalues:- node02#再满足软策略，优先选择有test=a标签的节点preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:- weight: 1preference:matchExpressions:- key: testoperator: Invalues:- a

kubectl get pod -owide | grep affinitykubectl apply -f /opt/affinity/pod3.yamlkubectl get pod -owide | grep affinity

亲和性

https://kubernetes.io/zh/docs/concepts/scheduling-eviction/assign-pod-node/

1）节点亲和

kubectl explain pod.spec.nodeAffinity

●preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution：软策略
●requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution：硬策略

2）pod亲和

kubectl explain pod.spec.affinity.podAffinity/podAntiAffinity
●preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution：软策略
●requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution：硬策略

例如，你可以使用 requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution 亲和性来告诉调度器，将两个服务的 Pod 放到同一个云提供商可用区内，因为它们彼此之间通信非常频繁。类似地，你可以使用 preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution 反亲和性来将同一服务的多个 Pod 分布到多个云提供商可用区中。

要使用 Pod 间亲和性，可以使用 Pod 规约中的 .affinity.podAffinity 字段。对于 Pod 间反亲和性，可以使用 Pod 规约中的 .affinity.podAntiAffinity 字段

调度一组具有 Pod 间亲和性的 Pod

如果当前正被调度的 Pod 在具有自我亲和性的 Pod 序列中排在第一个，那么只要它满足其他所有的亲和性规则，它就可以被成功调度。

这是通过以下方式确定的：

确保集群中没有其他 Pod 与此 Pod 的名字空间和标签选择算符匹配；

该 Pod 满足其自身定义的条件，并且选定的节点满足所指定的所有拓扑要求。

这确保即使所有的 Pod 都配置了 Pod 间亲和性，也不会出现调度死锁的情况

Pod亲和性与反亲和性

调度策略	匹配策略	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 在同一拓扑域
podAntiAffinity	Pod	In，NotIn，Exists，DoesNotExist	是	Pod与指定Pod 不在同一拓扑域

kubectl label nodes node01 test=a    #pod1设置
kubectl label nodes node02 test=b    #pod2设置

创建一个标签为 app=myapp01 的 Pod

vim /opt/affinity/pod5.yamlapiVersion: v1
kind: Pod
metadata:name: myapp01labels:app: myapp01
spec:containers:- name: with-node-affinityimage: soscscs/myapp:v1

kubectl apply -f /opt/affinity/pod5.yaml
kubectl get pod -o wide

可以看到创建的myapp01被调度到了node01上

通过Pod 亲和性调度

使用 Pod 亲和性调度，创建多个 Pod 资源

vim /opt/affinity/pod6.yamlapiVersion: v1
kind: Pod
metadata:name: myapp02labels:app: myapp02
spec:containers:- name: myapp02image: soscscs/myapp:v1affinity:podAffinity:requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:- labelSelector:matchExpressions:- key: appoperator: Invalues:- myapp01topologyKey: test

kubectl apply -f /opt/affinity/pod6.yamlkubectl get pod -o wide

#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 kgc 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 kgc 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。

拓扑域

#如果 test 对应的值不一样就是不同的拓扑域。比如 Pod1 在 test=a 的 Node 上，Pod2 在 test=b 的 Node 上，Pod3 在 test=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。

使用Pod 反亲和性调度

vim /opt/affinity/pod7.yamlapiVersion: v1
kind: Pod
metadata:name: myapp10labels:app: myapp10
spec:containers:- name: myapp10image: soscscs/myapp:v1affinity:podAntiAffinity:preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:- weight: 100podAffinityTerm:labelSelector:matchExpressions:- key: appoperator: Invalues:- myapp01topologyKey: kubernetes.io/hostname

kubectl apply -f /opt/affinity/pod7.yamlkubectl get pod -o wide

让创建的pod跟已有的myapp01这个pod不在一个区域（不在一个test 区域，比如app01在node1 test=a 则新创的在test=b上）

#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 kubernetes.io/hostname，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。）

使用的是 pod的反亲和跟硬策略

反亲和要求新pod与指定pod不能在同一个拓扑域中

#修改node02节点的标签为test=a
kubectl label nodes node02 test=a --overwrite

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
当node01的标签值为test=a，而node02的标签值为test=b则它们不属于同一组(拓扑域)。
如果两个节点的标签值都相同，如test=a，则它们属于同一组

vim /opt/affinity/pod8.yamlapiVersion: v1
kind: Pod
metadata:name: myapp20labels:app: myapp20
spec:containers:- name: myapp20image: soscscs/myapp:v1affinity:podAntiAffinity:requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:- labelSelector:matchExpressions:- key: appoperator: Invalues:- myapp01- myapp10topologyKey: test

kubectl apply -f /opt/affinity/pod8.yamlkubectl get pod -o wide#查看标签
kubectl get pod --show-labels -owide
#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

总结

通过xxx是不经过调度器的，直接在指定的节点创建pod

存在多个硬(或软)策略时，最下面的那个生效；

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

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。

通过权重值来,权重越大,优先级越高

如果硬策略软策略都存在的同时，硬策略没有满足的条件则一直处于pending状态，不会转到软策略。

k8s中只能放微服务，

数据库很重要，基本不会放在k8s上

soscscs是nginx的测试版本

查看帮助

kubectl explain pod.spec.affinity.podAntiAffinity.requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution

list-watch

controller manager、Scheduler、kubelet 监听API server发出的事件，API server监听etcd发出的事件

scheduler

预选策略：通过调度算法过滤掉不满足条件的节点

预选策略：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

标签操作命令

查找

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

精确查找

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

创建

kubectl label <标签类型> <资源名称> key = value

修改

kubectl label <标签类型> <资源名称> key = value --overwrite

删除

kubectl label <标签类型> <资源名称> key-