Docker基础篇之Docker入门介绍-CFANZ编程社区

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。

1.1.1Pod 启动典型创建过程

Pod 是 Kubernetes 的基础单元，Pod 启动典型创建过程如下：工作机制 ****

二、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：

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

2.1Predicate（预选策略）常见的算法

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。
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。

2.2priorities（优选策略）常见的算法

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：

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。
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。
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。

三、k8s将pod调度到指定node的方法

3.1指定nodeName

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: myapp
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: myapp
  template:
    metadata:
      labels:
        app: myapp
    spec:
      nodeName: node01
      containers:
      - name: myapp
        image: soscscs/myapp:v1
        ports:
        - containerPort: 80

查看详细事件（发现未经过 scheduler 调度分配）

kubectl describe pod myapp-699655c7fd-gg62h

3.2指定nodeSelector

3.2.1 获取标签帮助

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

查看标签

kubectl get nodes --show-labels

3.2.2 给对应的 node 设置标签

给对应的 node 设置标签分别为 kgc=a 和 kgc=b

kubectl label nodes node01 kgc=a
 
kubectl label nodes node02 kgc=b

3.2.3修改成 nodeSelector 调度方式

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

先它们删除方便查看

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: myapp1
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: myapp1
  template:
    metadata:
      labels:
        app: myapp1
    spec:
      nodeSelector:
            kgc: a
      containers:
      - name: myapp1
        image: soscscs/myapp:v1
        ports:
        - containerPort: 80

查看调度方式发现node01有kgc=a的该标签，所以pod会被调度到node01节点

查询详细信息经过scheduler 调度

3.3 修改一个 label 的值再指定node标签调度

修改一个 label 的值，需要加上 --overwrite 参数

kubectl label nodes node02  kgc=a --overwrite
 
#kubectl label nodes 节点   键=值  --overwrite

修改node02 的标签也为a 这样node01 node02 的标签都为a

重新执行yaml 文件发现因为 node01 node02 的标签都为a 所以都会被调度

现在我没有kgc=a（配置文件设置的）标签的node节点，验证是否会都处于pending状态

3.3.1.1关于nodeName和nodeSelector字段分析

3.4 删除一个 label

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 node01 kgc-

3.5 指定标签查询 node 节点

kubectl get node -l kgc=a

四、k8s的标签管理之增删改查

##增加标签
kubectl label -n 命名空间 资源类型  资源名称 标签键名=键值
 
##删除标签
kubectl label -n 命名空间 资源类型  资源名称 标签键名-（减号不能忽略）
 
##修改标签
kubectl label -n 命名空间 资源类型  资源名称 标签键名=新的键值 --overwrite
 
##查询标签
kubectl get -n 命名空间 资源类型 --show-label [-l 标签键名]或[-l 标签键名=键值]（筛选）

五、亲和性

k8s的三大亲和性（灵活将pod调度到node的方法）

5.1节点亲和性

节点亲和性概念上类似于 nodeSelector，它使你可以根据节点上的标签来约束 Pod 可以调度到哪些节点上。节点亲和性有两种：

preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution：软策略
requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution 硬策略

5.1.1 硬策略

requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution 硬策略

准备文件夹

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: affinity
  labels:
    app: node-affinity-pod
spec:
  containers:
  - name: with-node-affinity
    image: soscscs/myapp:v1
  affinity:
    nodeAffinity:
      requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
        nodeSelectorTerms:
        - matchExpressions:
          - key: kubernetes.io/hostname    #指定node的标签
            operator: NotIn     #设置Pod安装到kubernetes.io/hostname的标签值不在values列表中的node上
            values:
            - node02

kubectl apply -f pod1.yaml
 
kubectl get pods -o wide

#如果硬策略不满足条件，Pod 状态一直会处于 Pending 状态

这边只设置了标签b，配置文件写要找不是b的node节点

kubectl delete pod --all && kubectl apply -f pod1.yaml && kubectl get pods -o wide

5.1.2 软策略

preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution：软策略

kubectl explain pod.spec.affinity.nodeAffinity.preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution
#查看软策略的帮助 以及优先级

准备yaml 文件

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: affinity
  labels:
    app: node-affinity-pod
spec:
  containers:
  - name: with-node-affinity
    image: soscscs/myapp:v1
  affinity:
    nodeAffinity:
      preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
      - weight: 1   #如果有多个软策略选项的话，权重越大，优先级越高
        preference:
          matchExpressions:
          - key: kgc
            operator: NotIn
            values:
            - b
            - a

查看结果软策略就是如果不满足也会调度到其他节点

5.1.3 软策略加硬策略

如果把硬策略和软策略合在一起使用，则要先满足硬策略之后才会满足软策略

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: affinity
  labels:
    app: node-affinity-pod
spec:
  containers:
  - name: with-node-affinity
    image: soscscs/myapp:v1
  affinity:
    nodeAffinity:
      requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:   #先满足硬策略，排除有kubernetes.io/hostname=node02标签
的节点
        nodeSelectorTerms:
        - matchExpressions:
          - key: kubernetes.io/hostname
            operator: NotIn
            values:
            - node02
      preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:  #再满足软策略，优先选择有kgc=a标签的节点
      - weight: 1
        preference:
          matchExpressions:
          - key: kgc
            operator: In
            values:
            - a

因为硬策略优先级高所以在node1上面

当同时定义软硬策略，硬策略具有最高的优先级。调度器在尝试调度Pod时，会首先检查硬策略是否满足。如果不满足，则不会考虑软策略，而是将Pod保持在待调度状态

软策略的优先级低于硬策略。当硬策略被满足后，调度器会尝试满足软策略，但如果无法满足，Pod仍然可以被调度到其他节点上

5.2Pod 亲和性

preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution：软策略
requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution：硬策略

例如，你可以使用 requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution 亲和性来告诉调度器，将两个服务的 Pod 放到同一个云提供商可用区内，因为它们彼此之间通信非常频繁。类似地，你可以使用 preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution 反亲和性来将同一服务的多个 Pod 分布到多个云提供商可用区中。

要使用 Pod 间亲和性，可以使用 Pod 规约中的 .affinity.podAffinity 字段。对于 Pod 间反亲和性，可以使用 Pod 规约中的 .affinity.podAntiAffinity 字段。

调度一组具有 Pod 间亲和性的 Pod

如果当前正被调度的 Pod 在具有自我亲和性的 Pod 序列中排在第一个，那么只要它满足其他所有的亲和性规则，它就可以被成功调度。这是通过以下方式确定的：确保集群中没有其他 Pod 与此 Pod 的名字空间和标签选择算符匹配；该 Pod 满足其自身定义的条件，并且选定的节点满足所指定的所有拓扑要求。这确保即使所有的 Pod 都配置了 Pod 间亲和性，也不会出现调度死锁的情况

5.3键值运算关系

In：label 的值在某个列表中 pending
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

kubectl get nodes --show-labels

5.4Pod亲和性与反亲和性

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
podAffinity	Pod	In, NotIn, Exists,DoesNotExist	是	Pod与指定Pod同一拓扑域
podAntiAffinity	Pod	In, NotIn, Exists,DoesNotExist	是	Pod与指定Pod不在同一拓扑域

5.4.1 准备工作

将两个node 节点分别设置标签

创建一个标签为 app=myapp01 的 Pod

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: myapp01
  labels:
    app: myapp01
spec:
  containers:
  - name: with-node-affinity
    image: soscscs/myapp:v1

创建的myapp01这个pod在node02上面

5.4.2 使用 Pod 亲和性调度

使用 Pod 亲和性调度，创建多个 Pod 资源

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: myapp02
  labels:
    app: myapp02
spec:
  containers:
  - name: myapp02
    image: soscscs/myapp:v1
  affinity:
    podAffinity:
      requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
      - labelSelector:
          matchExpressions:
          - key: app
            operator: In
            values:
            - myapp01
        topologyKey: kgc

#仅当节点和至少一个已运行且有键为“app”且值为“myapp01”的标签的 Pod 处于同一拓扑域时，才可以将该 Pod 调度到节点上。（更确切的说，如果节点 N 具有带有键 kgc 和某个值 V 的标签，则 Pod 有资格在节点 N 上运行，以便集群中至少有一个具有键 kgc 和值为 V 的节点正在运行具有键“app”和值 “myapp01”的标签的 pod。）
#topologyKey 是节点标签的键。如果两个节点使用此键标记并且具有相同的标签值，则调度器会将这两个节点视为处于同一拓扑域中。调度器试图在每个拓扑域中放置数量均衡的 Pod。
#如果 kgc 对应的值不一样就是不同的拓扑域。比如 Pod1 在 kgc=a 的 Node 上，Pod2 在 kgc=b 的 Node 上，Pod3 在 kgc=a 的 Node 上，则 Pod2 和 Pod1、Pod3 不在同一个拓扑域，而Pod1 和 Pod3在同一个拓扑域。

5.4.3使用 Pod 反亲和性调度

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: myapp10
  labels:
    app: myapp10
spec:
  containers:
  - name: myapp10
    image: soscscs/myapp:v1
  affinity:
    podAntiAffinity:
      preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
      - weight: 100
        podAffinityTerm:
          labelSelector:
            matchExpressions:
            - key: app
              operator: In
              values:
              - myapp01
          topologyKey: kubernetes.io/hostname

让创建的pod跟已有的myapp01这个pod不在一个区域（不在一个kgc区域，比如app01在node1 kgc=a 则新创的在kgc=b上）

#如果节点处于 Pod 所在的同一拓扑域且具有键“app”和值“myapp01”的标签，则该 pod 不应将其调度到该节点上。（如果 topologyKey 为 kubernetes.io/hostname，则意味着当节点和具有键 “app”和值“myapp01”的 Pod 处于相同的拓扑域，Pod 不能被调度到该节点上。）

5.4.4使用是pod的反亲和跟硬策略

改node标签现在两个node标签都是 kgc=a

kubectl label nodes node02 kgc=a --overwrite

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: myapp20
  labels:
    app: myapp20
spec:
  containers:
  - name: myapp20
    image: soscscs/myapp:v1
  affinity:
    podAntiAffinity:
      requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
      - labelSelector:
          matchExpressions:
          - key: app
            operator: In
            values:
            - myapp01
        topologyKey: kgc

由于指定 Pod 所在的 node01 节点上具有带有键 kgc 和标签值 a 的标签，node02 也有这个kgc=a的标签，所以 node01 和 node02 是在一个拓扑域中，反亲和要求新 Pod 与指定 Pod 不在同一拓扑域，所以新 Pod 没有可用的 node 节点，即为 Pending 状态