调度¶
一般情况下我们部署的 Pod 是通过集群的自动调度策略来选择节点的,默认情况下调度器考虑的是资源足够,并且负载尽量平均,但是有的时候我们需要能够更加细粒度的去控制 Pod 的调度,比如我们希望一些机器学习的应用只跑在有 GPU 的节点上;但是有的时候我们的服务之间交流比较频繁,又希望能够将这服务的 Pod 都调度到同一个的节点上。这就需要使用一些调度方式来控制 Pod 的调度了,主要有两个概念:亲和性和反亲和性,亲和性又分成节点亲和性(nodeAffinity)和 Pod 亲和性(podAffinity)。
nodeSelector¶
在了解亲和性之前,我们先来了解一个非常常用的调度方式:nodeSelector
。我们知道 label 标签是 kubernetes 中一个非常重要的概念,用户可以非常灵活的利用 label 来管理集群中的资源,比如最常见的 Service 对象通过 label 去匹配 Pod 资源,而 Pod 的调度也可以根据节点的 label 来进行调度。
我们可以通过下面的命令查看我们的 node 的 label:
➜ kubectl get nodes --show-labels
NAME STATUS ROLES AGE VERSION LABELS
master1 Ready control-plane,master 82d v1.22.2 beta.kubernetes.io/arch=amd64,beta.kubernetes.io/os=linux,kubernetes.io/arch=amd64,kubernetes.io/hostname=master1,kubernetes.io/os=linux,node-role.kubernetes.io/control-plane=,node-role.kubernetes.io/master=,node.kubernetes.io/exclude-from-external-load-balancers=
node1 Ready <none> 82d v1.22.2 beta.kubernetes.io/arch=amd64,beta.kubernetes.io/os=linux,kubernetes.io/arch=amd64,kubernetes.io/hostname=node1,kubernetes.io/os=linux
node2 Ready <none> 82d v1.22.2 beta.kubernetes.io/arch=amd64,beta.kubernetes.io/os=linux,kubernetes.io/arch=amd64,kubernetes.io/hostname=node2,kubernetes.io/os=linux
现在我们先给节点 node2 增加一个com=youdianzhishi
的标签,命令如下:
➜ kubectl label nodes node2 com=youdianzhishi
node/node2 labeled
我们可以通过上面的 --show-labels
参数可以查看上述标签是否生效。当节点被打上了相关标签后,在调度的时候就可以使用这些标签了,只需要在 Pod 的 spec 字段中添加 nodeSelector
字段,里面是我们需要被调度的节点的 label 标签,比如,下面的 Pod 我们要强制调度到 node2 这个节点上去,我们就可以使用 nodeSelector 来表示了:
# node-selector-demo.yaml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
labels:
app: busybox-pod
name: test-busybox
spec:
containers:
- command:
- sleep
- "3600"
image: busybox
imagePullPolicy: Always
name: test-busybox
nodeSelector:
com: youdianzhishi
然后我们可以通过 describe 命令查看调度结果:
➜ kubectl apply -f pod-selector-demo.yaml
pod/test-busybox created
➜ kubectl describe pod test-busybox
Name: test-busybox
Namespace: default
Priority: 0
Node: node2/192.168.31.46
......
Node-Selectors: com=youdianzhishi
Tolerations: node.kubernetes.io/not-ready:NoExecute for 300s
node.kubernetes.io/unreachable:NoExecute for 300s
Events:
Type Reason Age From Message
---- ------ ---- ---- -------
Normal Scheduled <unknown> default-scheduler Successfully assigned default/test-busybox to node2
Normal Pulling 13s kubelet, node2 Pulling image "busybox"
Normal Pulled 10s kubelet, node2 Successfully pulled image "busybox"
Normal Created 10s kubelet, node2 Created container test-busybox
Normal Started 9s kubelet, node2 Started container test-busybox
我们可以看到 Events 下面的信息,我们的 Pod 通过默认的 default-scheduler
调度器被绑定到了 node2 节点。不过需要注意的是nodeSelector
属于强制性的,如果我们的目标节点没有可用的资源,我们的 Pod 就会一直处于 Pending
状态。
通过上面的例子我们可以感受到 nodeSelector
的方式比较直观,但是还够灵活,控制粒度偏大,接下来我们再和大家了解下更加灵活的方式:节点亲和性(nodeAffinity)。
亲和性和反亲和性调度¶
前面我们了解了 kubernetes 调度器的调度流程,我们知道默认的调度器在使用的时候,经过了 predicates
和 priorities
两个阶段,但是在实际的生产环境中,往往我们需要根据自己的一些实际需求来控制 Pod 的调度,这就需要用到 nodeAffinity(节点亲和性)
、podAffinity(pod 亲和性)
以及 podAntiAffinity(pod 反亲和性)
。
亲和性调度可以分成软策略和硬策略两种方式:
软策略
就是如果现在没有满足调度要求的节点的话,Pod 就会忽略这条规则,继续完成调度过程,说白了就是满足条件最好了,没有的话也无所谓硬策略
就比较强硬了,如果没有满足条件的节点的话,就不断重试直到满足条件为止,简单说就是你必须满足我的要求,不然就不干了
对于亲和性和反亲和性都有这两种规则可以设置: preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution
和requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution
,前面的就是软策略,后面的就是硬策略。
节点亲和性¶
节点亲和性(nodeAffinity)主要是用来控制 Pod 要部署在哪些节点上,以及不能部署在哪些节点上的,它可以进行一些简单的逻辑组合了,不只是简单的相等匹配。
比如现在我们用一个 Deployment 来管理8个 Pod 副本,现在我们来控制下这些 Pod 的调度,如下例子:
# node-affinity-demo.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: node-affinity
labels:
app: node-affinity
spec:
replicas: 8
selector:
matchLabels:
app: node-affinity
template:
metadata:
labels:
app: node-affinity
spec:
containers:
- name: nginx
image: nginx:1.7.9
ports:
- containerPort: 80
name: nginxweb
affinity:
nodeAffinity:
requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution: # 硬策略
nodeSelectorTerms:
- matchExpressions:
- key: kubernetes.io/hostname
operator: NotIn
values:
- master1
preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution: # 软策略
- weight: 1
preference:
matchExpressions:
- key: com
operator: In
values:
- youdianzhishi
上面这个 Pod 首先是要求不能运行在 master1 这个节点上,如果有个节点满足 com=youdianzhishi
的话就优先调度到这个节点上。
由于上面 node02 节点我们打上了 com=youdianzhishi
这样的 label 标签,所以按要求会优先调度到这个节点来的,现在我们来创建这个 Pod,然后查看具体的调度情况是否满足我们的要求。
➜ kubectl apply -f node-affinty-demo.yaml
deployment.apps/node-affinity created
➜ kubectl get pods -l app=node-affinity -o wide
NAME READY STATUS RESTARTS AGE IP NODE NOMINATED NODE READINESS GATES
node-affinity-cdd9d54d9-bgbbh 1/1 Running 0 2m28s 10.244.2.247 node2 <none> <none>
node-affinity-cdd9d54d9-dlbck 1/1 Running 0 2m28s 10.244.4.16 node1 <none> <none>
node-affinity-cdd9d54d9-g2jr6 1/1 Running 0 2m28s 10.244.4.17 node1 <none> <none>
node-affinity-cdd9d54d9-gzr58 1/1 Running 0 2m28s 10.244.1.118 node1 <none> <none>
node-affinity-cdd9d54d9-hcv7r 1/1 Running 0 2m28s 10.244.2.246 node2 <none> <none>
node-affinity-cdd9d54d9-kvxw4 1/1 Running 0 2m28s 10.244.2.245 node2 <none> <none>
node-affinity-cdd9d54d9-p4mmk 1/1 Running 0 2m28s 10.244.2.244 node2 <none> <none>
node-affinity-cdd9d54d9-t5mff 1/1 Running 0 2m28s 10.244.1.117 node2 <none> <none>
从结果可以看出有5个 Pod 被部署到了 node2 节点上,但是可以看到并没有一个 Pod 被部署到 master1 这个节点上,因为我们的硬策略就是不允许部署到该节点上,而 node2 是软策略,所以会尽量满足。这里的匹配逻辑是 label 标签的值在某个列表中,现在 Kubernetes 提供的操作符有下面的几种:
- 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
但是需要注意的是如果 nodeSelectorTerms
下面有多个选项的话,满足任何一个条件就可以了;如果 matchExpressions
有多个选项的话,则必须同时满足这些条件才能正常调度 Pod。
Pod 亲和性¶
Pod 亲和性(podAffinity)主要解决 Pod 可以和哪些 Pod 部署在同一个拓扑域中的问题(其中拓扑域用主机标签实现,可以是单个主机,也可以是多个主机组成的 cluster、zone 等等),而 Pod 反亲和性主要是解决 Pod 不能和哪些 Pod 部署在同一个拓扑域中的问题,它们都是处理的 Pod 与 Pod 之间的关系,比如一个 Pod 在一个节点上了,那么我这个也得在这个节点,或者你这个 Pod 在节点上了,那么我就不想和你待在同一个节点上。
由于我们这里只有一个集群,并没有区域或者机房的概念,所以我们这里直接使用主机名来作为拓扑域,把 Pod 创建在同一个主机上面。
➜ kubectl get nodes --show-labels
NAME STATUS ROLES AGE VERSION LABELS
master1 Ready control-plane,master 82d v1.22.2 beta.kubernetes.io/arch=amd64,beta.kubernetes.io/os=linux,kubernetes.io/arch=amd64,kubernetes.io/hostname=master1,kubernetes.io/os=linux,node-role.kubernetes.io/control-plane=,node-role.kubernetes.io/master=,node.kubernetes.io/exclude-from-external-load-balancers=
node1 Ready <none> 82d v1.22.2 beta.kubernetes.io/arch=amd64,beta.kubernetes.io/os=linux,kubernetes.io/arch=amd64,kubernetes.io/hostname=node1,kubernetes.io/os=linux
node2 Ready <none> 82d v1.22.2 beta.kubernetes.io/arch=amd64,beta.kubernetes.io/os=linux,kubernetes.io/arch=amd64,kubernetes.io/hostname=node2,kubernetes.io/os=linux,com=youdianzhishi
同样,还是针对上面的资源对象,我们来测试下 Pod 的亲和性:
# pod-affinity-demo.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: pod-affinity
labels:
app: pod-affinity
spec:
replicas: 3
selector:
matchLabels:
app: pod-affinity
template:
metadata:
labels:
app: pod-affinity
spec:
containers:
- name: nginx
image: nginx
ports:
- containerPort: 80
name: nginxweb
affinity:
podAffinity:
requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution: # 硬策略
- labelSelector:
matchExpressions:
- key: app
operator: In
values:
- busybox-pod
topologyKey: kubernetes.io/hostname
上面这个例子中的 Pod 需要调度到某个指定的节点上,并且该节点上运行了一个带有 app=busybox-pod
标签的 Pod。我们可以查看有标签 app=busybox-pod
的 pod 列表:
➜ kubectl get pods -l app=busybox-pod -o wide
NAME READY STATUS RESTARTS AGE IP NODE NOMINATED NODE READINESS GATES
test-busybox 1/1 Running 0 27m 10.244.2.242 node2 <none> <none>
我们看到这个 Pod 运行在了 node2 的节点上面,所以按照上面的亲和性来说,上面我们部署的3个 Pod 副本也应该运行在 node2 节点上:
➜ kubectl apply -f pod-affinity-demo.yaml
deployment.apps/pod-affinity created
➜ kubectl get pods -o wide -l app=pod-affinity
NAME READY STATUS RESTARTS AGE IP NODE NOMINATED NODE READINESS GATES
pod-affinity-587f9b5b58-5nxmf 1/1 Running 0 26s 10.244.2.249 node2 <none> <none>
pod-affinity-587f9b5b58-m2j7s 1/1 Running 0 26s 10.244.2.248 node2 <none> <none>
pod-affinity-587f9b5b58-vrd7b 1/1 Running 0 26s 10.244.2.250 node2 <none> <none>
如果我们把上面的 test-busybox 和 pod-affinity 这个 Deployment 都删除,然后重新创建 pod-affinity 这个资源,看看能不能正常调度呢:
➜ kubectl delete -f node-selector-demo.yaml
pod "test-busybox" deleted
➜ kubectl delete -f pod-affinity-demo.yaml
deployment.apps "pod-affinity" deleted
➜ kubectl apply -f pod-affinity-demo.yaml
deployment.apps/pod-affinity created
➜ kubectl get pods -o wide -l app=pod-affinity
NAME READY STATUS RESTARTS AGE IP NODE NOMINATED NODE READINESS GATES
pod-affinity-587f9b5b58-bbfgr 0/1 Pending 0 18s <none> <none> <none> <none>
pod-affinity-587f9b5b58-lwc8n 0/1 Pending 0 18s <none> <none> <none> <none>
pod-affinity-587f9b5b58-pc7ql 0/1 Pending 0 18s <none> <none> <none> <none>
我们可以看到都处于 Pending
状态了,这是因为现在没有一个节点上面拥有 app=busybox-pod
这个标签的 Pod,而上面我们的调度使用的是硬策略,所以就没办法进行调度了,大家可以去尝试下重新将 test-busybox 这个 Pod 调度到其他节点上,观察下上面的3个副本会不会也被调度到对应的节点上去。
我们这个地方使用的是 kubernetes.io/hostname
这个拓扑域,意思就是我们当前调度的 Pod 要和目标的 Pod 处于同一个主机上面,因为要处于同一个拓扑域下面,为了说明这个问题,我们把拓扑域改成 beta.kubernetes.io/os
,同样的我们当前调度的 Pod 要和目标的 Pod 处于同一个拓扑域中,目标的 Pod 是拥有 beta.kubernetes.io/os=linux
的标签,而我们这里所有节点都有这样的标签,这也就意味着我们所有节点都在同一个拓扑域中,所以我们这里的 Pod 可以被调度到任何一个节点,重新运行上面的 app=busybox-pod
的 Pod,然后再更新下我们这里的资源对象:
➜ kubectl get pods -o wide -l app=pod-affinity
NAME READY STATUS RESTARTS AGE IP NODE NOMINATED NODE READINESS GATES
pod-affinity-76c56567c-792n4 1/1 Running 0 2m59s 10.244.2.254 node2 <none> <none>
pod-affinity-76c56567c-8s2pd 1/1 Running 0 3m53s 10.244.4.18 node1 <none> <none>
pod-affinity-76c56567c-hx7ck 1/1 Running 0 2m52s 10.244.3.23 node2 <none> <none>
可以看到现在是分别运行在2个节点下面的,因为他们都属于 beta.kubernetes.io/os
这个拓扑域。
Pod 反亲和性¶
Pod 反亲和性(podAntiAffinity)则是反着来的,比如一个节点上运行了某个 Pod,那么我们的模板 Pod 则不希望被调度到这个节点上面去了。我们把上面的 podAffinity
直接改成 podAntiAffinity
:
# pod-antiaffinity-demo.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: pod-antiaffinity
labels:
app: pod-antiaffinity
spec:
replicas: 3
selector:
matchLabels:
app: pod-antiaffinity
template:
metadata:
labels:
app: pod-antiaffinity
spec:
containers:
- name: nginx
image: nginx
ports:
- containerPort: 80
name: nginxweb
affinity:
podAntiAffinity:
requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution: # 硬策略
- labelSelector:
matchExpressions:
- key: app
operator: In
values:
- busybox-pod
topologyKey: kubernetes.io/hostname
这里的意思就是如果一个节点上面有一个 app=busybox-pod
这样的 Pod 的话,那么我们的 Pod 就别调度到这个节点上面来,上面我们把app=busybox-pod
这个 Pod 固定到了 node2 这个节点上面的,所以正常来说我们这里的 Pod 不会出现在该节点上:
➜ kubectl apply -f pod-antiaffinity-demo.yaml
deployment.apps/pod-antiaffinity created
➜ kubectl get pods -l app=pod-antiaffinity -o wide
NAME READY STATUS RESTARTS AGE IP NODE NOMINATED NODE READINESS GATES
pod-antiaffinity-84d5bf9df4-9c9qk 1/1 Running 0 73s 10.244.4.19 node1 <none> <none>
pod-antiaffinity-84d5bf9df4-q6lkm 1/1 Running 0 67s 10.244.3.24 node1 <none> <none>
pod-antiaffinity-84d5bf9df4-vk9tc 1/1 Running 0 57s 10.244.3.25 node1 <none> <none>
我们可以看到没有被调度到 node2 节点上,因为我们这里使用的是 Pod 反亲和性。大家可以思考下,如果这里我们将拓扑域更改成 beta.kubernetes.io/os
会怎么样呢?可以自己去测试下看看。
污点与容忍¶
对于 nodeAffinity
无论是硬策略还是软策略方式,都是调度 Pod 到预期节点上,而污点(Taints)恰好与之相反,如果一个节点标记为 Taints ,除非 Pod 也被标识为可以容忍污点节点,否则该 Taints 节点不会被调度 Pod。
比如用户希望把 Master 节点保留给 Kubernetes 系统组件使用,或者把一组具有特殊资源预留给某些 Pod,则污点就很有用了,Pod 不会再被调度到 taint 标记过的节点。我们使用 kubeadm 搭建的集群默认就给 master 节点添加了一个污点标记,所以我们看到我们平时的 Pod 都没有被调度到 master 上去:
➜ kubectl describe node master1
Name: master1
Roles: master
Labels: beta.kubernetes.io/arch=amd64
beta.kubernetes.io/os=linux
kubernetes.io/arch=amd64
kubernetes.io/hostname=master1
kubernetes.io/os=linux
node-role.kubernetes.io/master=
......
Taints: node-role.kubernetes.io/master:NoSchedule
Unschedulable: false
......
我们可以使用上面的命令查看 master 节点的信息,其中有一条关于 Taints 的信息:node-role.kubernetes.io/master:NoSchedule
,就表示master 节点打了一个污点的标记,其中影响的参数是 NoSchedule
,表示 Pod 不会被调度到标记为 taints 的节点,除了 NoSchedule
外,还有另外两个选项:
- PreferNoSchedule:NoSchedule 的软策略版本,表示尽量不调度到污点节点上去
- NoExecute:该选项意味着一旦 Taint 生效,如该节点内正在运行的 Pod 没有对应容忍(Tolerate)设置,则会直接被逐出
污点 taint 标记节点的命令如下:
➜ kubectl taint nodes node2 test=node2:NoSchedule
node "node2" tainted
上面的命名将 node2 节点标记为了污点,影响策略是 NoSchedule
,只会影响新的 Pod 调度,如果仍然希望某个 Pod 调度到 taint 节点上,则必须在 Spec 中做出 Toleration 定义,才能调度到该节点,比如现在我们想要将一个 Pod 调度到 master 节点:
# taint-demo.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: taint
labels:
app: taint
spec:
replicas: 3
selector:
matchLabels:
app: taint
template:
metadata:
labels:
app: taint
spec:
containers:
- name: nginx
image: nginx
ports:
- name: http
containerPort: 80
tolerations:
- key: "node-role.kubernetes.io/master"
operator: "Exists"
effect: "NoSchedule"
由于 master 节点被标记为了污点,所以我们这里要想 Pod 能够调度到改节点去,就需要增加容忍的声明:
tolerations:
- key: "node-role.kubernetes.io/master"
operator: "Exists"
effect: "NoSchedule"
然后创建上面的资源,查看结果:
➜ kubectl apply -f taint-demo.yaml
deployment.apps "taint" created
➜ kubectl get pods -o wide
NAME READY STATUS RESTARTS AGE IP NODE
......
taint-845d8bb4fb-57mhm 1/1 Running 0 1m 10.244.4.247 node2
taint-845d8bb4fb-bbvmp 1/1 Running 0 1m 10.244.0.33 master1
taint-845d8bb4fb-zb78x 1/1 Running 0 1m 10.244.4.246 node2
......
我们可以看到有一个 Pod 副本被调度到了 master 节点,这就是容忍的使用方法。
对于 tolerations
属性的写法,其中的 key、value、effect 与 Node 的 Taint 设置需保持一致, 还有以下几点说明:
- 如果 operator 的值是
Exists
,则 value 属性可省略 - 如果 operator 的值是
Equal
,则表示其 key 与 value 之间的关系是 equal(等于) - 如果不指定 operator 属性,则默认值为
Equal
另外,还有两个特殊值:
- 空的 key 如果再配合
Exists
就能匹配所有的 key 与 value,也就是是能容忍所有节点的所有 Taints - 空的 effect 匹配所有的 effect
最后如果我们要取消节点的污点标记,可以使用下面的命令:
➜ kubectl taint nodes node2 test-
node "node2" untainted
课后习题¶
1.不用 DaemonSet,如何使用 Deployment 是否实现同样的功能?
我们知道 DaemonSet 控制器的功能就是在每个节点上运行一个 Pod,如何要使用 Deployment 来实现,首先就要设置副本数量为节点数,比如我们这里加上 master 节点一共3个节点,则要设置3个副本,要在 master 节点上执行自然要添加容忍,那么要如何保证一个节点上只运行一个 Pod 呢?是不是前面的提到的 Pod 反亲和性就可以实现,以自己 Pod 的标签来进行过滤校验即可,新的 Pod 不能运行在一个已经具有该 Pod 的节点上,是不是就是一个节点只能运行一个?模拟的资源清单如下所示:
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: mock-ds-demo
spec:
replicas: 3
selector:
matchLabels:
app: mock-ds-demo
template:
metadata:
labels:
app: mock-ds-demo
spec:
tolerations:
- key: "node-role.kubernetes.io/master"
operator: "Exists"
effect: "NoSchedule"
containers:
- image: nginx
name: nginx
ports:
- containerPort: 80
name: ngpt
affinity:
podAntiAffinity: # pod反亲合性
requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution: # 硬策略
- labelSelector:
matchExpressions:
- key: app # Pod的标签
operator: In
values: ["mock-ds-demo"]
topologyKey: kubernetes.io/hostname # 以hostname为拓扑域
创建上面的资源清单验证:
➜ kubectl get nodes
NAME STATUS ROLES AGE VERSION
master1 Ready control-plane,master 84d v1.22.2
node1 Ready <none> 84d v1.22.2
node2 Ready <none> 84d v1.22.2
➜ kubectl get pods -l app=mock-ds-demo -o wide
NAME READY STATUS RESTARTS AGE IP NODE NOMINATED NODE READINESS GATES
mock-ds-demo-8694759c69-tgqld 1/1 Running 0 30s 10.244.1.198 node1 <none> <none>
mock-ds-demo-8694759c69-wtnwv 1/1 Running 0 30s 10.244.2.29 node2 <none> <none>
mock-ds-demo-8694759c69-zt9pp 1/1 Running 0 30s 10.244.0.135 master1 <none> <none>
可以看到我们用 Deployment 部署的服务在每个节点上都运行了一个 Pod,实现的效果和 DaemonSet 是一致的。
2.同样的如果想在每个节点(或指定的一些节点)上运行2个(或多个)Pod 副本,如何实现?
DaemonSet 是在每个节点上运行1个 Pod 副本,显然我们去创建2个(或多个)DaemonSet 即可实现该目标,但是这不是一个好的接近方案,而 PodAntiAffinity
只能将一个 Pod 调度到某个拓扑域中去,所以都不能很好的来解决这个问题。
要实现这种更细粒度的控制,我们可以通过设置拓扑分布约束来进行调度,设置拓扑分布约束来将 Pod 分布到不同的拓扑域下,从而实现高可用性或节省成本,具体实现方式请看下文。