Taint(污点)和Toleration(容忍)
Taint需要与Toleration配合使用，让pod避开那些不合适的node。在node上设置一个或多个Taint后，除非pod明确声明能够容忍这些“污点”，否则无法在这些node上运行。Toleration是pod的属性，让pod能够（注意，只是能够，而非必须）运行在标注了Taint的node上。
为node设置Taint污点
kubectl taint nodes node1 key=value:NoSchedule
这个设置为node1加上了一个Taint。该Taint的键为key，值为value，Taint的效果是NoSchedule。这意味着除非Pod明确声明可以容忍 这个Taint，否则就不会被调度到node1上
spec:
tolerations:
- key: "key"
operator: "Equal"
value: "value"
effect: "NoSchedule"
containers:
- name: pod-toleration
image: gcr.io/google_containers/pause:2.0
# 或者
tolerations:
- key: "key"
operator: "Exists"
effect: "NoSchedule"
Pod的Toleration声明中的key和effect需要与Taint的设置保持一致， 并且满足以下条件之一。
- operator的值是Exists（无须指定value）
- operator的值是Equal并且value相等，如果不指定operator，则默认值为Equal
另外，有如下两个特例
- 空的key配合Exists操作符能够匹配所有的键和值
- 空的effect匹配所有的effect
多个Taint和Toleration会先忽略匹配的部分，在按如下规则匹配：
- 如果在剩余的Taint中存在effect=NoSchedule，则调度器不会把该Pod调度到这一节点上
- 如果在剩余的Taint中没有NoSchedule效果，但是有PreferNoSchedule效果，则调度器会尝试不把这个Pod指派给这个节点
- 如果在剩余的Taint中有NoExecute效果，并且这个Pod已经在该 节点上运行，则会被驱逐；如果没有在该节点上运行，则也不会再被调 度到该节点上
例如
kubectl taint nodes node1 key1=value1:NoSchedule
kubectl taint nodes node1 key1=value1:NoExecute
kubectl taint nodes node1 key2=value2:NoSchedule
Pod上设置两个Toleration：
tolerations:
- key: "key1"
operator: "Equal"
value: "value1"
effect: "NoSchedule"
- key: "key1"
operator: "Equal"
value: "value1"
effect: "NoExecute"
这样的结果是该Pod无法被调度到node1上，这是因为第3个Taint没 有匹配的Toleration。但是如果该Pod已经在node1上运行了，那么在运行 时设置第3个Taint，它还能继续在node1上运行，这是因为Pod可以容忍前两个Taint。
Node加上effect=NoExecute的Taint，那么在该 Node上正在运行的所有无对应Toleration的Pod都会被立刻驱逐，系统允许给具有NoExecute 效果的Toleration加入一个可选的tolerationSeconds字段，这个设置表明 Pod可以在Taint添加到Node之后还能在这个Node上运行多久（单位为 s）
tolerations:
- key: "key1"
operator: "Equal"
value: "value1"
effect: "NoSchedule"
- key: "key1"
operator: "Equal"
value: "value1"
effect: "NoExecute"
tolerationsSeconds: 3600
上述定义的意思是，如果Pod正在运行，所在节点都被加入一个匹 配的Taint，则这个Pod会持续在这个节点上存活3600s后被逐出。如果在 这个宽限期内Taint被移除，则不会触发驱逐事件
Taint和Toleration案例：
1.独占节点
如果想要拿出一部分节点，专门给特定的应用使用，则可以为节点添加这样的Taint：
kubectl taint nodes nodename dedicated=groupName:NoSchedule
然后给这些应用的Pod加入对应的Toleration。这样，带有合适Toleration的Pod就会被允许同使用其他节点一样使用有Taint的节点。
通过自定义Admission Controller也可以实现这一目标。如果希望让这些应用独占一批节点，并且确保它们只能使用这些节点，则还可以给这些Taint节点加入类似的标签dedicated=groupName，然后Admission Controller需要加入节点亲和性设置，要求Pod只会被调度到具有这一标签的节点上。
2.具有特殊硬件设备的节点
在集群里，可能有一小部分节点安装了特殊的硬件设备，比如GPU芯片。用户自然会希望把不需要占用这类硬件的pod排除在外。以确保对这类硬件有需求的pod能够顺利调度到这些节点上。可以使用下面的命令为节点设置taint：
kubectl taint nodes nodename special=true:NoSchedule
kubectl taint nodes nodename special=true:PreferNoSchedule
然后在Pod中利用对应的Toleration来保障特定的Pod能够使用特定的硬件。
3.定义Pod驱逐行为,以应对节点故障(为Alpha版本的功能)
前面提到的NoExecute这个Taint效果对节点上正在运行的Pod有以下影响。
- 没有设置Toleration的Pod会被立刻驱逐。
- 配置了对应Toleration的Pod，如果没有为tolerationSeconds赋值，则会一直留在这一节点中。
- 配置了对应Toleration的Pod且指定了tolerationSeconds值，则会在指定时间后驱逐。
- Kubernetes从1.6版本开始引入一个Alpha版本的功能，即把节点故障标记为Taint（目前只针对node unreachable及node not ready，相应的NodeCondition "Ready"的值分别为Unknown和False）。激活TaintBasedEvictions功能后（在--feature-gates参数中加入TaintBasedEvictions=true），NodeController会自动为Node设置Taint，而在状态为Ready的Node上，之前设置过的普通驱逐逻辑将会被禁用。注意，在节点故障的情况下，为了保持现存的Pod驱逐的限速（rate-limiting）设置，系统将会以限速的模式逐步给Node设置Taint，这就能避免在一些特定情况下（比如Master暂时失联）大量的Pod被驱逐。这一功能兼容tolerationSeconds,允许Pod定义节点故障时持续多久才被逐出。
例如，一个包含很多本地状态的应用可能需要在网络发生故障时，还能持续在节点上运行，期望网络能够快速恢复，从而避免被从这个节点上驱逐。
tolerations：
- key："node.alpa.kubernetes.io/unreachable"
operator: "Exists"
effect: "NoExecute"
tolerationSeconds:6000
对于Node未就绪状态，可以把Key设置为node.alpha.kubernetes.io/notReady。
如果没有为Pod指定node.alpha.kubernetes.io/notReady的Toleration，那么Kubernetes会自动为Pod加入tolerationSeconds=300的node.alpha.kubernetes.io/notReady类型的Toleration。
同样，如果Pod没有定义node.alpha.kubernetes.io/unreachable的Toleration，那么系统会自动为其加入tolerationSeconds=300的node.alpha.kubernetes.io/unreachable类型的Toleration。
这些系统自动设置的toleration在Node发现问题时，能够为Pod确保驱逐前再运行5min。这两个默认的Toleration由Admission Controller“DefaultTolerationSeconds”自动加入。
Pod Priority Preemption： Pod优先级调度
对于运行各种负载（如Service、Job）的中等规模或者大规模的集群来说，出于各种原因，我们需要尽可能提高集群的资源利用率。而提高资源利用率的常规做法是采用优先级方案，即不同类型的负载对应不同的优先级，同时允许集群中的所有负载所需的资源总量超过集群可提供的资源，在这种情况下，当发生资源不足的情况时，系统可以选择释放一些不重要的负载（优先级最低的），保障最重要的负载能够获取足够的资源稳定运行。
Kubernetes 1.8版本之前，当集群的可用资源不足时，在用户提交新的Pod创建请求后，该Pod会一直处于Pending状态，即使这个Pod是一个很重要（很有身份）的Pod，也只能被动等待其他Pod被删除并释放资源，才能有机会被调度成功。Kubernetes 1.8版本引入了基于Pod优先级抢占（Pod Priority Preemption）的调度策略，此时Kubernetes会尝试释放目标节点上低优先级的Pod，以腾出空间（资源）安置高优先级的Pod，这种调度方式被称为“抢占式调度”。在Kubernetes 1.11版本中，该特性升级为Beta版本，默认开启，在后继的Kubernetes 1.14版本中正式Release。如何声明一个负载相对其他负载“更重要”？我们可以通过以下几个维度来定义：
- Priority，优先级；
- QoS，服务质量等级；
- 系统定义的其他度量指标。
优先级抢占调度策略的核心行为分别是驱逐（Eviction）与抢占（Preemption），这两种行为的使用场景不同，效果相同。Eviction是kubelet进程的行为，即当一个Node发生资源不足（under resource pressure）的情况时，该节点上的kubelet进程会执行驱逐动作，此时Kubelet会综合考虑Pod的优先级、资源申请量与实际使用量等信息来计算哪些Pod需要被驱逐；当同样优先级的Pod需要被驱逐时，实际使用的资源量超过申请量最大倍数的高耗能Pod会被首先驱逐。对于QoS等级为“Best Effort”的Pod来说，由于没有定义资源申请（CPU/Memory Request），所以它们实际使用的资源可能非常大。Preemption则是Scheduler执行的行为，当一个新的Pod因为资源无法满足而不能被调度时，Scheduler可能（有权决定）选择驱逐部分低优先级的Pod实例来满足此Pod的调度目标，这就是Preemption机制。
需要注意的是，Schedule可能会去做Node A上的一个Pod来满足Node B上的一个新Pod的调度任务，比如下面的这个例子：
一个低优先级的Pod A在Node A（属于机架R）上运行，此时有一个高优先级的Pod B等待调度，目标节点是同属机架R的Node B，他们中的一个或全部都定义了anti-affinity规则，不允许在同一个机架上运行，此时Scheduler只好“丢车保帅”，驱逐低优先级的Pod A以满足高优先级的Pod B的调度。
Pod优先级调度实例如下。
首先，由集群管理员创建PriorityClasses，PriorityClass不属于任何命名空间：
apiVersion: scheduling.k8s.io/v1beta1
kind: PriorityClass
metadata:
name: high-priority
value: 100000
globalDefault: false
description: "This priority class should be used for xyz service pods only"
[root@k8s-master01 pod]# kubectl get pc
NAME VALUE GLOBAL-DEFAULT AGE
system-cluster-critical 2000000000 false 2d15h
system-node-critical 2000001000 false 2d15h
上述YAML文件定义了一个名为high-priority的优先级类别，优先级为100000，数字越大，优先级越高，超过一亿的数字被系统保留，用于指派给系统组件。
我们可以在任意Pod中引用上述Pod优先级类别:
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: nginx
labels:
env: test
spec:
containers:
- name: nginx
image: nginx
imagePullPolicy: IfNotPresent
priorityClassName: high-priority
如果发生了需要抢占的调度，高优先级Pod就可能抢占节点N，并将其低优先级Pod驱逐出节点N，高优先级Pod的status信息中的nominatedNodeName字段会记录目标节点N的名称。需要注意，高优先级Pod仍然无法保证最终被调度到节点N上，在节点N上低优先级Pod被驱逐的过程中，如果有新的节点满足高优先级Pod的需求，就会把它调度到新的Node上。而如果在等待低优先级的Pod退出的过程中，又出现了优先级更高的Pod，调度器将会调度这个更高优先级的Pod到节点N上，并重新调度之前等待的高优先级Pod。
优先级抢占的调度方式可能会导致调度陷入“死循环”状态。当Kubernetes集群配置了多个调度器（Scheduler）时，这一行为可能就会发生，比如下面这个例子：
Scheduler A为了调度一个（批）Pod，特地驱逐了一些Pod，因此在集群中有了空余的空间可以用来调度，此时Scheduler B恰好抢在Scheduler A之前调度了一个新的Pod，消耗了相应的资源，因此，当Scheduler A清理完资源后正式发起Pod的调度时，却发现资源不足，被目标节点的kubelet进程拒绝了调度请求！这种情况的确无解，因此最好的做法是让多个Scheduler相互协作来共同实现一个目标。
最后要指出一点：使用优先级抢占的调度策略可能会导致某些Pod永远无法被成功调度。因此优先级调度不但增加了系统的复杂性，还可能带来额外不稳定的因素。因此，一旦发生资源紧张的局面，首先要考虑的是集群扩容，如果无法扩容，则再考虑有监管的优先级调度特性，比如结合基于Namespace的资源配额限制来约束任意优先级抢占行为。
DaemonSet：在每个Node上都调度一个Pod
DaemonSet是Kubernetes 1.2版本新增的一种资源对象，用于管理在集群中每个Node上仅运行一份Pod的副本实例。在每个Node上都运行一个monitor。
这种用法适合有这种需求的应用
- 在每个Node上都运行一个GlusterFS存储或者Ceph存储的Daemon进程。
- 在每个Node上都运行一个日志采集程序，例如Fluentd或者Logstach。
- 在每个Node上都运行一个性能监控程序，采集该Node的运行性能数据，例如Prometheus Node Exporter、collectd、New Relic agent或者Ganglia gmond等。
DaemonSet的Pod调度策略与RC类似，除了使用系统内置的算法在每个Node上进行调度，也可以在Pod的定义中使用NodeSelector或NodeAffinity来指定满足条件的Node范围进行调度。
下面的例子定义为在每个Node上都启动一个fluentd容器，配置文件fluentd-ds.yaml的内容如下，其中挂载了物理机的两个目录“/var/log”和“/var/lib/docker/containers”：
# fluentd-ds.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: DaemonSet
metadata:
name: fluentd-cloud-logging
labels:
k8s-app: fluentd-cloud-logging
spec:
selector:
matchLabels:
k8s-app: fluentd-cloud-logging
template:
metadata:
namespace: kube-system
labels:
k8s-app: fluentd-cloud-logging
spec:
containers:
- name: fluentd-cloud-logging
image: fluentd-elasticsearch:1.17
resources:
limits:
cpu: 100m
memory: 200Mi
env:
- name: FLUENTD_ARGS
value: -q
volumeMounts:
- name: varlog
mountPath: /var/log
readOnly: false
- name: containers
mountPath: /var/lib/docker/containers
readOnly: false
volumes:
- name: containers
hostPath:
path: /var/lib/docker/containers
- name: varlog
hostPath:
path: /var/log
在Kubernetes 1.6以后的版本中，DaemonSet也能执行滚动升级了，即在更新一个DaemonSet模板的时候，旧的Pod副本会被自动删除，同时新的Pod副本会被自动创建，此时DaemonSet的更新策略（updateStrategy）为RollingUpdate，如下所示
apiVersion:apps/v1
kind:DaemonSet
metadata:
name: goldpinger
spec:
updateStrategy:
type: RollingUpdate
updateStrategy的另外一个值是OnDelete，即只有手工删除了DaemonSet创建的Pod副本，新的Pod副本才会被创建出来。如果不设置updateStrategy的值，则在Kubernetes 1.6之后的版本中会被默认设置为RollingUpdate。