Kubernetes集群调度

Posted Yuan_sr

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Kubernetes集群调度相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

简介

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。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,启动之后会一直坚挺API Server,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

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)。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
  • BalancedResourceAllocation: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

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

Node亲和性

pod.spec.nodeAfinity

  • preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:软策略
  • requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:硬策略

requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: affinity
  labels: 
    app: node-affinity-pod
spec:
  containers:
  - name: with-node-affinity
    image: myapp:v1
  affinity:
    nodeAffinity:
      requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
        nodeSelectorTerms:
        - matchExpressions:
          - key: kubernetes.io/hostname
            operator: NotIn
            values:
            - k8s-node02

preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: affinity
  labels:
    app: node-affinity-pod
spec:
  containers:
  - name: with-node-affinity
    image: myapp:v1
  affinity:
    nodeAffinity:
      preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
      - weight: 1
        preference:
          matchExpressions:
          - key: source
            operator: In
            values: 
            - qikqiak

混合使用

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: affinity
  labels:
    app: node-affinity-pod
spec:
  containers:
  - name: with-node-affinity
    image: 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:
             - qikqiak

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

Pod亲和性

pod.spec.afinity.podAfinity/podAntiAfinity

  • preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:软策略
  • requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:硬策略
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: pod-3
  labels:
    app: pod-3
spec:
  containers:
  - name: pod-3
    image: 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

亲和性/反亲和性调度策略比较如下:

调度策略匹配标签操作符拓扑域支持调度目标
nodeAfinity主机In, NotIn, Exists,DoesNotExist, Gt, Lt指定主机
podAfinityPODIn, NotIn, Exists,DoesNotExistPOD与指定POD同一拓扑域
podAnitAfinityPODIn, NotIn, Exists,DoesNotExistPOD与指定POD不在同一拓扑域

Taint和Toleration

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

污点(Taint)

Ⅰ、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,efect描述污点的作用。当前taintefect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

Ⅱ、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-

容忍(Tolerations)

设置了污点的Node将根据taint的efect: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, efect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

Ⅰ、当不指定key值时,表示容忍所有的污点key:

tolerations:
- operator: "Exists"

Ⅱ、当不指定efect值时,表示容忍所有的污点作用

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

Ⅲ、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

指定调度节点

Ⅰ、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: myapp:v1
        ports:
        - containerPort: 80

Ⅱ、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

以上是关于Kubernetes集群调度的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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