（七）k8s集群调度

一、调度说明

1.1、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

  比如节点1上面内存和cpu都已经到达峰值了，而节点2内存和cpu都使用10%不到，结果后续还是把pod运行在节点1上，这样显然是不合理的。

• 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

  不能说，后续调度一个节点需要花费10分钟，这肯定是不可以接受的。

• 灵活：允许用户根据自己的需求控制调度的逻辑

  用户可以指定pod在某一个节点运行，或者定义一些规则后再让Sheduler 帮我们选择满足条件的节点。

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，因为如果PodSpec.NodeName不为空，则说明，你已经指定当前的pod运行在指定的节点上了，就不再需要Sheduler 来帮你选择节点了，它就不需要参与这个过程了。

1.2、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（这里只是列举了一部分，更多的可以去k8s官网查看）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

  这个很嗨理解，当前运行的pod需要内存2G,那么运行的pod肯定最少也要有2G的内存。

• PodFitsHost：如果 pod 指定了 NodeName，检查节点名称是否和 NodeName 匹配

  这就是说明当亲Pod已经指定了具体的node节点，不需要判断其它规则了

• 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

  比如节点1上面内存和cpu都已经到达峰值了，而节点2内存和cpu都使用10%不到，这样节点2的权重肯定更高

• 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

  比如节点1 cpu 和内存都是使用了40%，而节点2cpu使用20%，内存使用了60%，那么节点1的权重会更高，因为节点1的CPU 和 Memory 使用率更接近。

• 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

1.3、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 # 这里的调度器选择自己实现的调度器
containers:
- name: pod-with-second-annotation-container
image: gcr.io/goo
二、亲和性

举例说明，比如分班，现在有两个老师的带班，分别是张三老师的一班和王五老师的二班，那么这个班级就是节点，小明和小红同学就是pod

• 节点硬策略：那就是说，小明说我一定要去张三老师的一班，如果去不了我就不上学了，即pod不运行。
• 节点软策略：那就是说，小明说我很想去张三老师的一班，但是如果实在去不了，我就去其它班级上学也是可以的。
• pod硬策略：那就是说，小明说我一定要去小红(相当于另一个pod)同学在的班级，如果去不了我就不上学了。
• pod软策略：那就是说，小明说我很想要去小红(相当于另一个pod)同学在的班级，但是如果实在去不了，我就去其它班级上学也是可以的。

这里需要说明一点，这个亲和性很是灵活，如果你发现这个pod没有找到你想要找到的pod/node，是因为标签不符合，你可以给对应的pod/node再打上一个标签，这样就可以了。

2.1、节点亲和性

pod.spec.nodeAffinity

• preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution：软策略
• requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution：硬策略

键值运算关系

2.1.1、requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution 节点硬策略

下面这个案例就是说叫做 affinity的pod必须不运行在节点k8s-node02上。

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: affinity # pod 的名称
labels:
app: node-affinity-pod
spec:
containers:
- name: with-node-affinity # pod内部第一个容器的名称
image: hub.atguigu.com/library/myapp:v1
affinity:
nodeAffinity: # 使用节点亲和性
requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution: # 使用硬策略
nodeSelectorTerms:
- matchExpressions:
- key: kubernetes.io/hostname
operator: NotIn
values:
- k8s-node02


至于 kubernetes.io/hostname，是我们k8s安装成功之后，会自动获取服务器的hostname，把它设置为对应的名称，如下

运行如下

你会发现这个pod会一直运行在 k8s-node01上，我们把它删除重新建立也是一样，因为我们现在集群节点只有3个，但是master节点上面是有污点的，是不允许运行pod的，所以，可供选择的只有node1 和node2，但是我们前面有设置了硬策略，一定不能运行在node2上面，所以，只能运行在node1上面，无论你删除创建多少次都是一样的。

当然这里在多做说明一下,如果在上面的硬策略中指定的节点为一定在node3中，但是我们又没有这个节点，那么这个pod永远都无法成功运行。

注意硬策略可以写多个，当你写多个时，则说明这个pod必须都满足这些硬策略才能运行成功。

2.1.2、preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution 节点软策略

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: affinity
labels:
app: node-affinity-pod
spec:
containers:
- name: with-node-affinity
image: hub.atguigu.com/library/myapp:v1
affinity:
nodeAffinity:
preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
- weight: 1 # 这里指定 这个软策略规则的权重为1
preference:
matchExpression
- key: source
perator: In
values:
- qikqiak


上面我们指定这个pod运行在节点有 key=source，value=qikqiak的节点上，如果没有，那就算了，则按照其它选择，选择一个其它节点运行即可。

这里有一点需要注意的就是软策略里面有 weight权重，意思是当你为一个pod写了多个软策略时，你可以指定那个软策略优先，比如，小明去张三老师的一班的权重是4，而小明去王五老师的二班的权重是3，当两者都可以满足的时候，优先去张三老师的班级，因为它的权重更高。当然，如果去不了张三老师的班级，那么看看去王五老师的班级条件是否满足，如果满足则去王五老师的班级。

2.1.3、软策略组合硬策略

即可以选择硬策略和软策略一起使用，则硬策略一定要满足，再考虑软策略。示例如下

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: affinity
labels:
app: node-affinity-pod
spec:
containers:
- name: with-node-affinity
image: hub.atguigu.com/library/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


2.2、pod亲和性

我们先运行一个pod，用于测试pod亲和性，如下，这个pod有标签 app=gkj

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: otherPod
labels:
app: gkj
spec:
containers:
- name: otherPod-c1
image: hub.atguigu.com/library/myapp:v1


并且查看这个pod 是运行在 k8s-node01上面的。

2.2.1、requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution pod硬策略

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: pod-3
labels:
app: pod-3
spec:
containers:
- name: pod-3
image: hub.atguigu.com/library/myapp:v1
affinity:
podAffinity: # 注意这里是podAffinity 而不是 nodeAffinity
requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
- labelSelector:
matchExpressions: # 匹配规则必须运行在不同的hostName中有运行的pod中标签带有 app=pod-1的节点
- key: app
operator: In
values:
- gkj
topologyKey: kubernetes.io/hostname


这里有两个地方需要注意

• 第一个这里的亲和性参数是 podAffinity，不是 nodeAffinity
• 第二个这里有一个参数 topologyKey，这个是区分 拓扑域的，那什么是拓扑域

如下，是指以同一个某一种标签区分的范围划分这里有三台节点，每个节点上面都存有标签，如果以标签划分这个三台节点的拓扑域，那么第一台和第二台就属于同一个拓扑域，比如命名为拓扑域一号，第三台独属于另一个，比如命名为拓扑域二号。所以我们上面以kubernetes.io/hostname区分拓扑域，则表示，每一台主机为一个拓扑域（如果你没有为两台节点设置同一个hostname的话，估计真设置一样，k8s也搭建不起来）

结果如下，即使删除再创建也是node01

其它情况说明

2.2.2、preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution pod软策略

对与软策略呢，其实没啥太多好说的，看完前面的，你就知道了，但是这里借助pod软策略，再说一个是pod独有的，叫做 podAntiAffinity ,前面的叫做 podAffinity，作用是 POD与指定POD不在同一拓扑域

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: pod-3
labels:
app: pod-3
spec:
containers:
- name: pod-3
image: hub.atguigu.com/library/myapp:v1
affinity:
podAntiAffinity:
preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
- weight: 1
podAffinityTerm:
labelSelector:
matchExpressions:
- key: app
operator: In
values:
- gkj
topologyKey: kubernetes.io/hostname


这个上面的意思就是说最好运行在存在 app=gkj的 pod的节点上,且不在这个pod的拓扑域中。

2.2.3、软策略组合硬策略

省略，这个和上面的节点的组合是一样的，只是参数名称不一样，这里不再举例说明。

2.3、亲和性/反亲和性调度策略比较如下

注重： 污点是打标签在节点(node)上面的，由pod来选择是否容忍。

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（污点） 则相反，它使节点 能够 排斥 一类特定的 pod，Taint 和 toleration（容忍） 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

3.1、污点(Taint)

其实我们在搭建完成k8s的集群的时候，master节点上面就已经打上了标签，effect的值是NoSchedule
,这也是为什么我们在创建pod的时候，不会运行在master节点上的原因，因为我们创建的pod并没有设置可以容忍这个污点，所以schedule在分配的时候，不会分配到master节点上面。

kubectl describe node k8s-master01


3.1.1、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：

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 是指污点的作用。当前 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

注意这里的key和value，可以随意指定，后面你在修改的时候，也要保证一样即可

3.1.2、污点的设置、查看和去除

# 设置污点
kubectl taint nodes pod-name key1=value1:NoSchedule

# 节点说明中，查找 Taints 字段
kubectl describe pod pod-name

# 去除污点 去除的时候，只要在之前的污点后面加上一个减号(-)即可
kubectl taint nodes pod-name key1:NoSchedule-


3.1.3、举例

现在有两个pod运行在k8s-node01上面，我们把node01打上污点，并设置effect为NoExecute，注意这里的key和value，可以随意指定，后面你在修改的时候，也要保证一样即可

我们再看，驱逐之后，没有pod了，因为pod是自主式的，不会重新建立重启等等,而如果我们创建是控制器的pod，如果是deploment，则会在node02上面再创建pod，因为它要维持它的副本数，这个可以看前面的控制器章节文章，说的很清楚了。

那我们再给k8s-node02也打上污点，即使我们现在再创建一个pod，它也不会启动了，因为现在三个节点都有污点了，master01本身就有污点，node01（前面刚刚打过污点），node02（现在打了污点）

3.2、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

3.2.1、说明

pod.spec.tolerations 设置的格式如下，可以选择容忍多个污点

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, 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，即先运行指定时间后再被驱除。

1、当不指定 key 值时，表示容忍所有的污点 key

tolerations:
- 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
最好不在master节点中运行，除非其它节点实在压力过大。

kubectl taint nodes k8s-master02 node-role.kubernetes.io/master=:PreferNoSchedule


3.2.2、举例

创建可以容忍污点的pod，表示 pod-3可以容忍污点 key1=value1:NoSchedule,并在驱逐的时候，继续保持运行3600秒后在被驱除。

最后你就会发现它可以允许在一些污点为 key1=value1:NoSchedule 的节点上面了。

4.1、通过指定节点名称 Pod.spec.nodeName

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 # 指定当前Deployment 运行在那个节点上面
containers:
- name: myweb
image: hub.atguigu.com/library/myapp:v1
ports:
- containerPort: 80


我们指定的运行的节点为node01，而且运行了7个副本书，创建

如果按照正常情况，这个7个副本数会分散一部分到node02上面，因为要保证调度策略负载等等，结果，全都是在k8s-node01上面。

4.2、通过标签选择节点 Pod.spec.nodeSelector

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: myweb11111
spec:
nodeSelector:
disk: ssd # 运行在有标签为 disk=ssd 的节点上面
containers:
- name: myweb11111
image: harbor/tomcat:8.5-jre8
ports:
- containerPort: 80


我们指定标签，使其运行在有标签为 disk=ssd 的节点上面，如下，一开始我们发现没有运行成功，一直处于pending，因为我们没有节点有这个标签

后面我们手动为节点node01增加这个标签，结果就可以看到运行起来了，并运行在k8s-node01上面

kubectl label node ks8-node01 disk=ssd


而此时，我们修改其副本数为8个，并为node02也设置相同的标签，此时scuedule就会将8个pod散列的分配到node01和node02上面