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:
<code>apiVersion
: v1kind
: Podmetadata
:name
: annotation-second-schedulerlabels
:name
: multischeduler-examplespec
:schedulername
: my-schedulercontainers
: -name
: pod-with-second-annotation-containerimage
: gcr.io/google_containers/pause
:2.0
/<code>
节点亲和性
pod.spec.nodeAffinity
- preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:软策略
- requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:硬策略
requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution
<code>apiVersion
: v1kind
: Podmetadata
:name
: affinitylabels
:app
: node-affinity-podspec
:containers
: -name
: with-node-affinityimage
: hub.atguigu.com/library/myapp
:v1affinity
:nodeAffinity
:requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution
:nodeSelectorTerms
: -matchExpressions
: -key
: kubernetes.io/hostnameoperator
: NotInvalues
: - k8s-node02 /<code>
preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution
<code>apiVersion
: v1kind
: Podmetadata
:name
: affinitylabels
:app
: node-affinity-podspec
:containers
: -name
: with-node-affinityimage
: hub.atguigu.com/library/myapp
:v1affinity
:nodeAffinity
:preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution
: -weight
:1
preference
:matchExpressions
: -key
: sourceoperator
: Invalues
: - qikqiak /<code>
合体
<code>apiVersion
: v1kind
: Podmetadata
:name
: affinitylabels
:app
: node-affinity-podspec
:containers
: -name
: with-node-affinityimage
: hub.atguigu.com/library/myapp
:v1affinity
:nodeAffinity
:requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution
:nodeSelectorTerms
: -matchExpressions
: -key
: kubernetes.io/hostnameoperator
: NotInvalues
: - k8s-node02preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution
: -weight
:1
preference
:matchExpressions
: -key
: sourceoperator
: Invalues
: - qikqiak /<code>
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.affinity.podAffinity/podAntiAffinity
- preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:软策略
- requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:硬策略
<code>apiVersion
: v1kind
: Podmetadata
:name
: pod-3
labels
:app
: pod-3
spec
:containers
: -name
: pod-3
image
: hub.atguigu.com/library/myapp
:v1affinity
:podAffinity
:requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution
: -labelSelector
:matchExpressions
: -key
: appoperator
: Invalues
: - pod-1
topologyKey
: kubernetes.io/hostnamepodAntiAffinity
:preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution
: -weight
:1
podAffinityTerm
:labelSelector
:matchExpressions
: -key
: appoperator
: Invalues
: - pod-2
topologyKey
: kubernetes.io/hostname /<code>
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nodeAffinity主机In, NotIn, Exists, DoesNotExist, Gt, Lt否指定主机podAffinityPODIn, NotIn, Exists, DoesNotExist是POD与指定POD同一拓扑域podAnitAffinityPODIn, NotIn, Exists, DoesNotExist是POD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 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
每个污点的组成如下:
<code>key
=value:effect /<code>
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
Ⅱ、污点的设置、查看和去除
<code>kubectl
taint nodes node1 key1=value1:NoSchedule
kubectl
describe pod pod-name
kubectl
taint nodes node1 key1:NoSchedule-
/<code>
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
<code>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"
/<code>
- 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
Ⅰ、当不指定 key 值时,表示容忍所有的污点 key:
<code>tolerations
: -operator
:"Exists"
/<code>
Ⅱ、当不指定 effect 值时,表示容忍所有的污点作用
<code>tolerations
: -key
:"key"
operator
:"Exists"
/<code>
Ⅲ、有多个 Master 存在时,防止资源浪费,可以如下设置
<code>kubectl taint nodes Node-Name node-role.kubernetes.io
/master=:PreferNoSchedule /<code>
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
<code>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.atguigu.com/library/myapp:v1
ports:
-
containerPort:
80
/<code>
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
<code>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
/<code>