Kubernetes---集群调度
⒈简介
Scheduler 是 kubernetes 中的调度器组件，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:
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，启动之后会一直和APIServer持续连接，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
⒉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相匹配
PodFfitsHostPorts :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
·BalancedResourceA1location: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
⒊自定义调度器
除了kubernetes自带的调度器，你也可以编写自己的调度器。通过spec:schedulername参数指定调度器的名字，可以为pod 选择某个调度器进行调度。比如下面的pod 选择my-scheduler进行调度，而不是默认的default-scheduler :
apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: annotation-second-scheduler labels: name: multischeduler-example spec: schedulername: my-scheduler containers: - name: pod-with-second-annotation-container image: gcr.io/google_containers/pause:2.0
⒋节点亲和性【指定调度到的节点】
pod.spec.nodeAffinity
·preferredDuringSchedulinglgnoredDuringExecution:软策略 【我想要去这个节点】
·requiredDuringschedulinglgnoredDuringExecution:硬策略 【我一定要去这个节点】
requiredDuringschedulinglgnoredDuringExecution【硬策略示例】
apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: affinity labels: app: node-affinity-pod spec: containers: - name: with-node-affinity image: hub.coreqi.cn/library/myapp:v1 affinity: nodeAffinity: requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution: node5electorTerms: - matchExpressions: - key: kubernetes.io/hostname operator: NotIn values: - k8s-node02
preferredDuringSchedulinglgnoredDuringExecution【软策略示例】
apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: affinity labels: app: node-affinity-pod spec: containers: - name: with-node-affinity image: hub.coreqi.cn/library/myapp:v1 affinity: nodeAffinity: preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution: - weight: 1 preference: matchExpressions: - key: source operator: In values: - k8s-node03
合并示例
apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: affinity labels: app: node-affinity-pod spec: containers: - name: with-node-affinity image: hub.coreqi.cn/library/myapp:v1 affinity: nodeAffinity: requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution: nodeSelectorTerms: - matchExpressions: - key: kubernetes.io/hostname operator: NotIn values: - k8s-node02 preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution: - weight: 1 preference: matchExpressions: - key: source operator: In values: - k8s-node02
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
<!-- 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 -->
⒌Pod亲和性
pod.spec.affinity.podAffinity/podAntiAffinity
preferredDuringSchedulinglgnored DuringExecution:软策略
requiredDuringSchedulinglgnoredDuringExecution:硬策略
apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: pod-3 labels: app: pod-3 spec: containers: - name: pod-3 image: hub.coreqi.cn/library/myapp:v1 affinity: podAffinity: requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution: - labelSelector: matchExpressions: - key: app operator: In values: - pod-1 topologyKey: kubernetes.io/hostname podAntiAffinity: preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution: - weight: 1 podAffinityTerm: labelSelector: matchExpressions: - key: app operator: In values: - pod-2 topologyKey: kubernetes.io/hostname
⒍Taint（污点） 和 Toleration（容忍）
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。
⒎污点(Taint)
1.污点(Taint)的组成
使用kubectltaint 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:
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。当前 tainteffect 支持如下三个选项:
NoSchedu1e：表示k8s将不会将Pod 调度到具有该污点的Node上
PreferNoSchedu1e：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
2.污点的设置、查看和去除
#设置污点 kubectl taint nodes node1 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-
⒏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"
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 Node-Name node-role.kubernetes.io/master=:PreferNoSchedule
⒐指定调度节点
1.通过指定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: extensions/v1beta1 kind: Deployment metadata: name: myweb spec: replicas: 7 template: metadata: labels: app: myweb spec: nodeName: k8s-node01 containers: - name: myweb image: hub.coreqi.cn/library/myapp:v1 ports: - containerPort: 80
2.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
apiVersion: extensions/v1beta1 kind: Deployment metadata: name: myweb spec: replicas: 2 template: metadata: labels: app: myweb spec: nodeSelector: type: backEndNode1 containers: - name: myweb image: harbor/tomcat:8.5-jre8 ports: - containerPort: 80
