K8S----集群调度

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一.调度约束

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。

==Pod 是 Kubernetes 的基础单元，Pod 启动典型创建过程如下：==

• （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 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http的8080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。

//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 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==

vim myapp.yaml apiVersion: extensions/v1beta1 kind: Deployment metadata: name: myapp spec: replicas: 3 template: metadata: labels: app: myapp spec: nodeName: node01 containers: - name: myapp image: soscscs/myapp:v1 ports: - containerPort: 80 kubectl apply -f myapp.yaml kubectl get pods -o wide NAME READY STATUS RESTARTS AGE IP NODE NOMINATED NODE READINESS GATES myapp-6bc58d7775-6wlpp 1/1 Running 0 14s 10.244.1.25 node01 <none> <none> myapp-6bc58d7775-szcvp 1/1 Running 0 14s 10.244.1.26 node01 <none> <none> myapp-6bc58d7775-vnxlp 1/1 Running 0 14s 10.244.1.24 node01 <none> <none> //查看详细事件（发现未经过 scheduler 调度分配） kubectl describe pod myapp-6bc58d7775-6wlpp ...... Type Reason Age From Message ---- ------ ---- ---- ------- Normal Pulled 95s kubelet, node01 Container image "soscscs/myapp:v1" already present on machine Normal Created 99s kubelet, node01 Created container nginx Normal Started 99s kubelet, node01 Started container nginx

==●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 Usage: kubectl label [--overwrite] (-f FILENAME | TYPE NAME) KEY_1=VAL_1 ... KEY_N=VAL_N [--resource-version=version] [options] //需要获取 node 上的 NAME 名称 kubectl get node NAME STATUS ROLES AGE VERSION master Ready master 30h v1.15.1 node01 Ready <none> 30h v1.15.1 node02 Ready <none> 30h v1.15.1 //给对应的 node 设置标签分别为 kgc=a 和 kgc=b kubectl label nodes node01 kgc=a kubectl label nodes node02 kgc=b //查看标签 kubectl get nodes --show-labels NAME STATUS ROLES AGE VERSION LABELS master Ready master 30h v1.15.1 beta.kubernetes.io/arch=amd64,beta.kubernetes.io/os=linux,kubernetes.io/arch=amd64,kubernetes.io/hostname=master,kubernetes.io/os=linux,node-role.kubernetes.io/master= node01 Ready <none> 30h v1.15.1 beta.kubernetes.io/arch=amd64,beta.kubernetes.io/os=linux,kgc=a,kubernetes.io/arch=amd64,kubernetes.io/hostname=node01,kubernetes.io/os=linux node02 Ready <none> 30h v1.15.1 beta.kubernetes.io/arch=amd64,beta.kubernetes.io/os=linux,kgc=b,kubernetes.io/arch=amd64,kubernetes.io/hostname=node02,kubernetes.io/os=linux

//修改成 nodeSelector 调度方式

vim myapp1.yaml apiVersion: extensions/v1beta1 kind: Deployment metadata: name: myapp1 spec: replicas: 3 template: metadata: labels: app: myapp1 spec: nodeSelector: kgc: a containers: - name: myapp1 image: soscscs/myapp:v1 ports: - containerPort: 80 kubectl apply -f myapp1.yaml kubectl get pods -o wide NAME READY STATUS RESTARTS AGE IP NODE NOMINATED NODE READINESS GATES myapp1-58cff4d75-52xm5 1/1 Running 0 24s 10.244.1.29 node01 <none> <none> myapp1-58cff4d75-f747q 1/1 Running 0 24s 10.244.1.27 node01 <none> <none> myapp1-58cff4d75-kn8gk 1/1 Running 0 24s 10.244.1.28 node01 <none> <none>

//查看详细事件（通过事件可以发现要先经过 scheduler 调度分配）

kubectl describe pod myapp1-58cff4d75-52xm5 Events: Type Reason Age From Message ---- ------ ---- ---- ------- Normal Scheduled 57s default-scheduler Successfully assigned default/myapp1-58cff4d75-52xm5 to node01 Normal Pulled 57s kubelet, node01 Container image "soscscs/myapp:v1" already present on machine Normal Created 56s kubelet, node01 Created container myapp1 Normal Started 56s kubelet, node01 Started container myapp1

//修改一个 label 的值，需要加上 --overwrite 参数

kubectl label nodes node02 kgc=a --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=a

二.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

可以把自己理解成一个Pod，当你报名来学厨艺，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交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●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

kubectl get nodes --show-labels NAME STATUS ROLES AGE VERSION LABELS master Ready master 11d v1.15.1 beta.kubernetes.io/arch=amd64,beta.kubernetes.io/os=linux,kubernetes.io/arch=amd64,kubernetes.io/hostname=master,kubernetes.io/os=linux,node-role.kubernetes.io/master= node01 Ready <none> 11d v1.15.1 beta.kubernetes.io/arch=amd64,beta.kubernetes.io/os=linux,kubernetes.io/arch=amd64,kubernetes.io/hostname=node01,kubernetes.io/os=linux node02 Ready <none> 11d v1.15.1 beta.kubernetes.io/arch=amd64,beta.kubernetes.io/os=linux,kubernetes.io/arch=amd64,kubernetes.io/hostname=node02,kubernetes.io/os=linux //requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution：硬策略 mkdir /opt/affinity cd /opt/affinity vim pod1.yaml apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: affinity labels: app: node-affinity-pod spec: containers: - name: with-node-affinity image: soscscs/myapp:v1 affinity: 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 kubectl apply -f pod1.yaml kubectl get pods -o wide NAME READY STATUS RESTARTS AGE IP NODE NOMINATED NODE READINESS GATES affinity 1/1 Running 0 13s 10.244.1.30 node01 <none> <none> kubectl delete pod --all && kubectl apply -f pod1.yaml && 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。

==//preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution：软策略==

vim pod2.yaml apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: affinity labels: app: node-affinity-pod spec: containers: - name: with-node-affinity image: soscscs/myapp:v1 affinity: 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/hostname operator: In values: - node03 kubectl apply -f pod2.yaml kubectl get pods -o wide NAME READY STATUS RESTARTS AGE IP NODE NOMINATED NODE READINESS GATES affinity 1/1 Running 0 5s 10.244.2.35 node02 <none> <none> //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

//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

//示例： apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: affinity labels: app: node-affinity-pod spec: containers: - name: with-node-affinity image: soscscs/myapp:v1 affinity: 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/hostname operator: NotIn values: - node02 preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution: #再满足软策略，优先选择有kgc=a标签的节点 - weight: 1 preference: matchExpressions: - key: kgc operator: In values: - a

//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 vim pod3.yaml apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: myapp01 labels: app: myapp01 spec: containers: - name: with-node-affinity image: soscscs/myapp:v1 kubectl apply -f pod3.yaml kubectl get pods --show-labels -o wide NAME READY STATUS RESTARTS AGE IP NODE NOMINATED NODE READINESS GATES LABELS myapp01 1/1 Running 0 37s 10.244.2.3 node02 <none> <none> app=myapp01

//使用 Pod 亲和性调度

vim pod4.yaml apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: myapp02 labels: app: myapp02 spec: containers: - name: myapp02 image: soscscs/myapp:v1 affinity: podAffinity: requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution: - labelSelector: matchExpressions: - key: app operator: In values: - myapp01 topologyKey: kubernetes.io/hostname

#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 kubernetes.io/hostname 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节点具有键 kubernetes.io/hostname 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 kubernetes.io/hostname 对应的值不一样就是不同的拓扑域。比如 Pod1 在 kubernetes.io/hostname=node01 的 Node 上，Pod2 在 kubernetes.io/hostname=node02 的 Node 上，Pod3 在 kubernetes.io/hostname=node01 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 pod4.yaml kubectl get pods --show-labels -o wide NAME READY STATUS RESTARTS AGE IP NODE NOMINATED NODE READINESS GATES LABELS myapp01 1/1 Running 0 15m 10.244.2.3 node02 <none> <none> app=myapp01 myapp02 1/1 Running 0 8s 10.244.2.4 node02 <none> <none> app=myapp02

//使用 Pod 反亲和性调度

vim pod5.yaml apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: myapp03 labels: app: myapp03 spec: containers: - name: myapp03 image: soscscs/myapp:v1 affinity: podAntiAffinity: preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution: - weight: 100 podAffinityTerm: labelSelector: matchExpressions: - key: app operator: In values: - myapp01 topologyKey: kubernetes.io/hostname

#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 处于相同的区域，Pod 不能被调度到该节点上。）

kubectl apply -f pod5.yaml kubectl get pods --show-labels -o wide NAME READY STATUS RESTARTS AGE IP NODE NOMINATED NODE READINESS GATES LABELS myapp01 1/1 Running 0 44m 10.244.2.3 node02 <none> <none> app=myapp01 myapp02 1/1 Running 0 29m 10.244.2.4 node02 <none> <none> app=myapp02 myapp03 1/1 Running 0 75s 10.244.1.4 node01 <none> <none> app=myapp03

三.污点(Taint) 和 容忍(Tolerations)

//污点(Taint)

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。

当前 taint effect 支持如下三个选项：●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

kubectl get nodes NAME STATUS ROLES AGE VERSION master Ready master 11d v1.15.1 node01 Ready <none> 11d v1.15.1 node02 Ready <none> 11d v1.15.1 //master 就是因为有 NoSchedule 污点，k8s 才不会将 Pod 调度到 master 节点上 kubectl describe node master ...... Taints: node-role.kubernetes.io/master:NoSchedule #设置污点 kubectl taint nodes node01 key1=value1:NoSchedule #节点说明中，查找 Taints 字段 kubectl describe node node-name #去除污点 kubectl taint nodes node01 key1:NoSchedule- kubectl get pods -o wide NAME READY STATUS RESTARTS AGE IP NODE NOMINATED NODE READINESS GATES myapp01 1/1 Running 0 4h28m 10.244.2.3 node02 <none> <none> myapp02 1/1 Running 0 4h13m 10.244.2.4 node02 <none> <none> myapp03 1/1 Running 0 3h45m 10.244.1.4 node01 <none> <none> kubectl taint nodes node02 check=mycheck:NoExecute //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） kubectl get pods -o wide NAME READY STATUS RESTARTS AGE IP NODE NOMINATED NODE READINESS GATES myapp03 1/1 Running 0 3h48m 10.244.1.4 node01 <none> <none>

//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(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。

kubectl taint nodes node01 check=mycheck:NoExecute vim pod3.yaml apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: myapp01 labels: app: myapp01 spec: containers: - name: with-node-affinity image: soscscs/myapp:v1 kubectl apply -f pod3.yaml //在两个 Node 上都设置了污点后，此时 Pod 将无法创建成功 kubectl get pods -o wide NAME READY STATUS RESTARTS AGE IP NODE NOMINATED NODE READINESS GATES myapp01 0/1 Pending 0 17s <none> <none> <none> <none> vim pod3.yaml apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: myapp01 labels: app: myapp01 spec: containers: - name: with-node-affinity image: soscscs/myapp:v1 tolerations: - key: "check" operator: "Equal" value: "mycheck" effect: "NoExecute" tolerationSeconds: 3600 #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 Pod 上继续保留运行的时间 kubectl apply -f pod3.yaml //在设置了容忍之后，Pod 创建成功 kubectl get pods -o wide NAME READY STATUS RESTARTS AGE IP NODE NOMINATED NODE READINESS GATES myapp01 1/1 Running 0 10m 10.244.1.5 node01 <none> <none>

//其它注意事项

• （1）当不指定 key 值时，表示容忍所有的污点 keytolerations: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 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 nodes 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 nodes 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 nodes node01 check=mycheck:NoExecute-

//Pod启动阶段（相位 phase）

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：

• （1）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
• （2）拉取镜像
• （3）挂载存储配置等
• （4）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。

phase 的可能状态有：●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：因为某些原因无法取得 Pod 的状态，通常是因为与 Pod 所在主机通信失败。

故障排除步骤：

//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 ##对节点执行维护操作： kubectl get nodes //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>