k8s集群调度

 概述：

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：    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 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。
 

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：

1. 公平：如何保证每个节点都能被分配资源
2. 资源高效利用：集群所有资源最大化被使用
3. 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
4. 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：     **

1. 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。。
2. PodFitsHost：如果 pod 指定了 NodeName，检查节点名称是否和 NodeName 匹配。
3. PodFitsHostPorts：节点上已经使用的 port 是否和 pod 申请的 port 冲突。
4. PodSelectorMatches：过滤掉和 pod 指定的 label 不匹配的节点。 
5. 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：

1. 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。
2. 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。
3. 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。

常见的调度约束示例：

1. 节点选择器（Node Selector）：通过标签选择器，在Pod配置中指定要求Pod只能调度到具有特定标签的节点上。
2. 亲和性与反亲和性（Affinity and Anti-Affinity）：使用亲和性规则来指定Pod应该调度到哪些节点上，或使用反亲和性规则来指定Pod不应该调度到哪些节点上。
3. 资源限制（Resource Limits）：通过设置资源需求和限制，例如CPU和内存，来影响Pod的调度和分配。
4. 互斥锁（Taints and Tolerations）：通过为节点添加“污点”（Taint），然后在Pod配置中设置“容忍”（Toleration），以确保只有满足特定条件的节点能够调度Pod。
5. 优先级与抢占（Priority and Preemption）：通过设置Pod的优先级，以及在资源紧张时可能发生的Pod抢占规则，来调整Pod的调度顺序。

 这些调度约束可以根据业务需求和集群配置进行灵活的设置，以实现对Pod调度的控制和优化。

实例：

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

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment  
metadata:
  name: myapp
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: myapp
  template:
    metadata:
      labels:
        app: myapp
    spec:
      nodeName: node02
      containers:
      - name: myapp
        image: nginx
        ports:
        - containerPort: 80
~                                              

创建完成

由上可看出全部都在节点node02

查看详细事件（发现未经过 scheduler 调度分配）

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

kubectl label --help
Usage:
  kubectl label [--overwrite] (-f FILENAME | TYPE NAME) KEY_1=VAL_1 ... KEY_N=VAL_N [--resource-version=version] [options]

kubectl get node

给对应的 node 设置标签分别为 kgc=a 和 kgc=b

修改成 nodeSelector 调度方式

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  labels:
    app myapp1
  name: myapp1

spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: myapp1
  template:
    metadata:
      labels:
        app: myapp1
    spec:
      nodeSelector:
        kgc: a
      containers:
      - name: myapp1
        image: nginx
        ports:
        - containerPort: 80

~                                  

创建

 

kubectl  get pod -o wide

查看详细事件（通过事件可以发现要先经过 scheduler 调度分配）

 

修改一个 label 的值，需要加上 --overwrite 参数

kubectl label nodes node01 kgc=c --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=c