K8S----集群调度

一.调度约束

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：==

• （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http的8080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：

●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

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：==

• ●PodFitsResources：节点上剩余的资源是否大于 pod 请求的资源。
• ●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。

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。

//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==

vim myapp.yaml
apiVersion: extensions/v1beta1  
kind: Deployment  
metadata:
  name: myapp
spec:
  replicas: 3
  template:
    metadata:
      labels:
        app: myapp
    spec:
      nodeName: node01
      containers:
      - name: myapp
        image: soscscs/myapp:v1
        ports:
        - containerPort: 80
        
kubectl apply -f myapp.yaml

kubectl get pods -o wide
NAME                     READY   STATUS    RESTARTS   AGE   IP            NODE     NOMINATED NODE   READINESS GATES
myapp-6bc58d7775-6wlpp   1/1     Running   0          14s   10.244.1.25   node01   <none>           <none>
myapp-6bc58d7775-szcvp   1/1     Running   0          14s   10.244.1.26   node01   <none>           <none>
myapp-6bc58d7775-vnxlp   1/1     Running   0          14s   10.244.1.24   node01   <none>           <none>

//查看详细事件（发现未经过 scheduler 调度分配）
kubectl describe pod myapp-6bc58d7775-6wlpp
......
 Type    Reason   Age   From             Message
  ----    ------   ----  ----             -------
  Normal  Pulled   95s   kubelet, node01  Container image "soscscs/myapp:v1" already present on machine
  Normal  Created  99s   kubelet, node01  Created container nginx
  Normal  Started  99s   kubelet, node01  Started container nginx
           

==●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==

//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]

//需要获取 node 上的 NAME 名称
kubectl get node
NAME     STATUS   ROLES    AGE   VERSION
master   Ready    master   30h   v1.15.1
node01   Ready    <none>   30h   v1.15.1
node02   Ready    <none>   30h   v1.15.1

//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

//查看标签
kubectl get nodes --show-labels
NAME     STATUS   ROLES    AGE   VERSION   LABELS
master   Ready    master   30h   v1.15.1   beta.kubernetes.io/arch=amd64,beta.kubernetes.io/os=linux,kubernetes.io/arch=amd64,kubernetes.io/hostname=master,kubernetes.io/os=linux,node-role.kubernetes.io/master=
node01   Ready    <none>   30h   v1.15.1   beta.kubernetes.io/arch=amd64,beta.kubernetes.io/os=linux,kgc=a,kubernetes.io/arch=amd64,kubernetes.io/hostname=node01,kubernetes.io/os=linux
node02   Ready    <none>   30h   v1.15.1   beta.kubernetes.io/arch=amd64,beta.kubernetes.io/os=linux,kgc=b,kubernetes.io/arch=amd64,kubernetes.io/hostname=node02,kubernetes.io/os=linux
           

//修改成 nodeSelector 调度方式

vim myapp1.yaml
apiVersion: extensions/v1beta1  
kind: Deployment  
metadata:
  name: myapp1
spec:
  replicas: 3
  template:
    metadata:
      labels:
        app: myapp1
    spec:
      nodeSelector:
        kgc: a
      containers:
      - name: myapp1
        image: soscscs/myapp:v1
        ports:
        - containerPort: 80


kubectl apply -f myapp1.yaml

kubectl get pods -o wide
NAME                     READY   STATUS    RESTARTS   AGE   IP            NODE     NOMINATED NODE   READINESS GATES
myapp1-58cff4d75-52xm5   1/1     Running   0          24s   10.244.1.29   node01   <none>           <none>
myapp1-58cff4d75-f747q   1/1     Running   0          24s   10.244.1.27   node01   <none>           <none>
myapp1-58cff4d75-kn8gk   1/1     Running   0          24s   10.244.1.28   node01   <none>           <none>
           

//查看详细事件（通过事件可以发现要先经过 scheduler 调度分配）

kubectl describe pod myapp1-58cff4d75-52xm5
Events:
  Type    Reason     Age   From               Message
  ----    ------     ----  ----               -------
  Normal  Scheduled  57s   default-scheduler  Successfully assigned default/myapp1-58cff4d75-52xm5 to node01
  Normal  Pulled     57s   kubelet, node01    Container image "soscscs/myapp:v1" already present on machine
  Normal  Created    56s   kubelet, node01    Created container myapp1
  Normal  Started    56s   kubelet, node01    Started container myapp1
           

//修改一个 label 的值，需要加上 --overwrite 参数

kubectl label nodes node02 kgc=a --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=a
           

二.亲和性

==https://kubernetes.io/zh/docs/concepts/scheduling-eviction/assign-pod-node/==

（1）节点亲和性

pod.spec.nodeAffinity

●preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution：软策略

●requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution：硬策略

（2）Pod 亲和性

pod.spec.affinity.podAffinity/podAntiAffinity

●preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution：软策略

●requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution：硬策略

可以把自己理解成一个Pod，当你报名来学厨艺，如果你更倾向去zhangsan老师带的班级，把不同老师带的班级当作一个node的话，这个就是节点亲和性。如果你是必须要去zhangsan老师带的班级，这就是硬策略；而你说你想去并且最好能去zhangsan老师带的班级，这就是软策略。

如果你有一个很好的朋友交lisi，你倾向和lisi同学在同一个班级，这个就是Pod亲和性。如果你一定要去lisi同学在的班级，这就是硬策略；而你说你想去并且最好能去lisi同学在的班级，这就是软策略。软策略是不去也可以，硬策略则是不去就不行。

//键值运算关系

●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

kubectl get nodes --show-labels
NAME     STATUS   ROLES    AGE   VERSION   LABELS
master   Ready    master   11d   v1.15.1   beta.kubernetes.io/arch=amd64,beta.kubernetes.io/os=linux,kubernetes.io/arch=amd64,kubernetes.io/hostname=master,kubernetes.io/os=linux,node-role.kubernetes.io/master=
node01   Ready    <none>   11d   v1.15.1   beta.kubernetes.io/arch=amd64,beta.kubernetes.io/os=linux,kubernetes.io/arch=amd64,kubernetes.io/hostname=node01,kubernetes.io/os=linux
node02   Ready    <none>   11d   v1.15.1   beta.kubernetes.io/arch=amd64,beta.kubernetes.io/os=linux,kubernetes.io/arch=amd64,kubernetes.io/hostname=node02,kubernetes.io/os=linux

//requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution：硬策略
mkdir /opt/affinity
cd /opt/affinity

vim pod1.yaml
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
NAME       READY   STATUS    RESTARTS   AGE   IP            NODE     NOMINATED NODE   READINESS GATES
affinity   1/1     Running   0          13s   10.244.1.30   node01   <none>           <none>

kubectl delete pod --all && 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。

==//preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution：软策略==

vim pod2.yaml
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: kubernetes.io/hostname
            operator: In
            values:
            - node03


kubectl apply -f pod2.yaml

kubectl get pods -o wide
NAME       READY   STATUS    RESTARTS   AGE   IP            NODE     NOMINATED NODE   READINESS GATES
affinity   1/1     Running   0          5s    10.244.2.35   node02   <none>           <none>

//把values:的值改成node01，则会优先在node01上创建Pod
kubectl delete pod --all && kubectl apply -f pod2.yaml && kubectl get pods -o wide

           

//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

//示例：
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

           

//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

//创建一个标签为 app=myapp01 的 Pod
vim pod3.yaml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: myapp01
  labels:
    app: myapp01
spec:
  containers:
  - name: with-node-affinity
    image: soscscs/myapp:v1
    

kubectl apply -f pod3.yaml

kubectl get pods --show-labels -o wide
NAME      READY   STATUS    RESTARTS   AGE   IP           NODE     NOMINATED NODE   READINESS GATES   LABELS
myapp01   1/1     Running   0          37s   10.244.2.3   node02   <none>           <none>            app=myapp01

           

//使用 Pod 亲和性调度

vim pod4.yaml
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: kubernetes.io/hostname
           

#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 kubernetes.io/hostname 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节点具有键 kubernetes.io/hostname 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 kubernetes.io/hostname 对应的值不一样就是不同的拓扑域。比如 Pod1 在 kubernetes.io/hostname=node01 的 Node 上，Pod2 在 kubernetes.io/hostname=node02 的 Node 上，Pod3 在 kubernetes.io/hostname=node01 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。

kubectl apply -f pod4.yaml

kubectl get pods --show-labels -o wide
NAME      READY   STATUS    RESTARTS   AGE   IP           NODE     NOMINATED NODE   READINESS GATES   LABELS
myapp01   1/1     Running   0          15m   10.244.2.3   node02   <none>           <none>            app=myapp01
myapp02   1/1     Running   0          8s    10.244.2.4   node02   <none>           <none>            app=myapp02
           

//使用 Pod 反亲和性调度

vim pod5.yaml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: myapp03
  labels:
    app: myapp03
spec:
  containers:
  - name: myapp03
    image: soscscs/myapp:v1
  affinity:
    podAntiAffinity:
      preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
      - weight: 100
        podAffinityTerm:
          labelSelector:
            matchExpressions:
            - key: app
              operator: In
              values:
              - myapp01
          topologyKey: kubernetes.io/hostname
           

#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 处于相同的区域，Pod 不能被调度到该节点上。）

kubectl apply -f pod5.yaml

kubectl get pods --show-labels -o wide
NAME      READY   STATUS    RESTARTS   AGE   IP           NODE     NOMINATED NODE   READINESS GATES   LABELS
myapp01   1/1     Running   0          44m   10.244.2.3   node02   <none>           <none>            app=myapp01
myapp02   1/1     Running   0          29m   10.244.2.4   node02   <none>           <none>            app=myapp02
myapp03   1/1     Running   0          75s   10.244.1.4   node01   <none>           <none>            app=myapp03
           

三.污点(Taint) 和 容忍(Tolerations)

//污点(Taint)

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 则相反，它使节点能够排斥一类特定的 Pod。

Taint 和 Toleration 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（但不一定）被调度到具有匹配 taint 的节点上。

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。

==污点的组成格式如下：==

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 描述污点的作用。

当前 taint 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

kubectl get nodes
NAME     STATUS   ROLES    AGE   VERSION
master   Ready    master   11d   v1.15.1
node01   Ready    <none>   11d   v1.15.1
node02   Ready    <none>   11d   v1.15.1

//master 就是因为有 NoSchedule 污点，k8s 才不会将 Pod 调度到 master 节点上
kubectl describe node master
......
Taints:             node-role.kubernetes.io/master:NoSchedule


#设置污点
kubectl taint nodes node01 key1=value1:NoSchedule

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

#去除污点
kubectl taint nodes node01 key1:NoSchedule-


kubectl get pods -o wide
NAME      READY   STATUS    RESTARTS   AGE     IP           NODE     NOMINATED NODE   READINESS GATES
myapp01   1/1     Running   0          4h28m   10.244.2.3   node02   <none>           <none>
myapp02   1/1     Running   0          4h13m   10.244.2.4   node02   <none>           <none>
myapp03   1/1     Running   0          3h45m   10.244.1.4   node01   <none>           <none>

kubectl taint nodes node02 check=mycheck:NoExecute

//查看 Pod 状态，会发现 node02 上的 Pod 已经被全部驱逐（注：如果是 Deployment 或者 StatefulSet 资源类型，为了维持副本数量则会在别的 Node 上再创建新的 Pod）
kubectl get pods -o wide
NAME      READY   STATUS    RESTARTS   AGE     IP           NODE     NOMINATED NODE   READINESS GATES
myapp03   1/1     Running   0          3h48m   10.244.1.4   node01   <none>           <none>
           

//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(Tolerations)，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。

kubectl taint nodes node01 check=mycheck:NoExecute

vim pod3.yaml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: myapp01
  labels:
    app: myapp01
spec:
  containers:
  - name: with-node-affinity
    image: soscscs/myapp:v1
    
kubectl apply -f pod3.yaml

//在两个 Node 上都设置了污点后，此时 Pod 将无法创建成功
kubectl get pods -o wide
NAME      READY   STATUS    RESTARTS   AGE   IP       NODE     NOMINATED NODE   READINESS GATES
myapp01   0/1     Pending   0          17s   <none>   <none>   <none>           <none>

vim pod3.yaml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: myapp01
  labels:
    app: myapp01
spec:
  containers:
  - name: with-node-affinity
    image: soscscs/myapp:v1
  tolerations:
  - key: "check"
    operator: "Equal"
    value: "mycheck"
    effect: "NoExecute"
    tolerationSeconds: 3600
    
#其中的 key、vaule、effect 都要与 Node 上设置的 taint 保持一致
#operator 的值为 Exists 将会忽略 value 值，即存在即可
#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

kubectl apply -f pod3.yaml

//在设置了容忍之后，Pod 创建成功
kubectl get pods -o wide
NAME      READY   STATUS    RESTARTS   AGE   IP           NODE     NOMINATED NODE   READINESS GATES
myapp01   1/1     Running   0          10m   10.244.1.5   node01   <none>           <none>
           

//其它注意事项

• （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

  kubectl taint nodes Master-Name node-role.kubernetes.io/master=:PreferNoSchedule

//如果某个 Node 更新升级系统组件，为了防止业务长时间中断，可以先在该 Node 设置 NoExecute 污点，把该 Node 上的 Pod 都驱逐出去

kubectl taint nodes node01 check=mycheck:NoExecute

//此时如果别的 Node 资源不够用，可临时给 Master 设置 PreferNoSchedule 污点，让 Pod 可在 Master 上临时创建

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

//待所有 Node 的更新操作都完成后，再去除污点

kubectl taint nodes node01 check=mycheck:NoExecute-

//Pod启动阶段（相位 phase）

Pod 创建完之后，一直到持久运行起来，中间有很多步骤，也就有很多出错的可能，因此会有很多不同的状态。

一般来说，pod 这个过程包含以下几个步骤：

• （1）调度到某台 node 上。kubernetes 根据一定的优先级算法选择一台 node 节点将其作为 Pod 运行的 node
• （2）拉取镜像
• （3）挂载存储配置等
• （4）运行起来。如果有健康检查，会根据检查的结果来设置其状态。

phase 的可能状态有：

●Pending：表示APIServer创建了Pod资源对象并已经存入了etcd中，但是它并未被调度完成（比如还没有调度到某台node上），或者仍然处于从仓库下载镜像的过程中。

●Running：Pod已经被调度到某节点之上，并且Pod中所有容器都已经被kubelet创建。至少有一个容器正在运行，或者正处于启动或者重启状态（也就是说Running状态下的Pod不一定能被正常访问）。

##故障排除步骤：

//查看Pod事件
kubectl describe TYPE NAME_PREFIX  

//查看Pod日志（Failed状态下）
kubectl logs <POD_NAME> [-c Container_NAME]

//进入Pod（状态为running，但是服务没有提供）
kubectl exec –it <POD_NAME> bash

//查看集群信息
kubectl get nodes

//发现集群状态正常
kubectl cluster-info

//查看kubelet日志发现
journalctl -xefu kubelet


##对节点执行维护操作：
kubectl get nodes

//将 Node 标记为不可调度的状态，这样就不会让新创建的 Pod 在此 Node 上运行
kubectl cordon <NODE_NAME>          #该node将会变为SchedulingDisabled状态

//kubectl drain 可以让 Node 节点开始释放所有 pod，并且不接收新的 pod 进程。drain 本意排水，意思是将出问题的 Node 下的 Pod 转移到其它 Node 下运行
kubectl drain <NODE_NAME> --ignore-daemonsets --delete-local-data --force

--ignore-daemonsets：无视 DaemonSet 管理下的 Pod。
--delete-local-data：如果有 mount local volume 的 pod，会强制杀掉该 pod。
--force：强制释放不是控制器管理的 Pod，例如 kube-proxy。

注：执行 drain 命令，会自动做了两件事情:
（1）设定此 node 为不可调度状态（cordon)
（2）evict（驱逐）了 Pod

//kubectl uncordon 将 Node 标记为可调度的状态
kubectl uncordon <NODE_NAME>