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k8s調(diào)度原理和策略詳解

 更新時(shí)間:2025年09月25日 08:47:22   作者:zhsh123321  
Kubernetes調(diào)度器通過(guò)節(jié)點(diǎn)預(yù)選、優(yōu)先級(jí)排序和節(jié)點(diǎn)選定三階段分配Pod,基于資源類型(可壓縮/不可壓縮)、親和性(硬/軟)、污點(diǎn)與容忍度機(jī)制,實(shí)現(xiàn)靈活調(diào)度與搶占,優(yōu)化資源利用率和集群穩(wěn)定性

k8s調(diào)度器Scheduler

Scheduler工作原理

請(qǐng)求及Scheduler調(diào)度步驟:

  • 節(jié)點(diǎn)預(yù)選(Predicate):排除完全不滿足條件的節(jié)點(diǎn),如內(nèi)存大小,端口等條件不滿足。
  • 節(jié)點(diǎn)優(yōu)先級(jí)排序(Priority):根據(jù)優(yōu)先級(jí)選出最佳節(jié)點(diǎn)
  • 節(jié)點(diǎn)擇優(yōu)(Select):根據(jù)優(yōu)先級(jí)選定節(jié)點(diǎn)

1.首先用戶通過(guò) Kubernetes 客戶端 Kubectl 提交創(chuàng)建 Pod 的 Yaml 的文件,向Kubernetes 系統(tǒng)發(fā)起資源請(qǐng)求,該資源請(qǐng)求被提交到Kubernetes 系統(tǒng)中,用戶通過(guò)命令行工具 Kubectl 向 Kubernetes 集群即 APIServer 用 的方式發(fā)送“POST”請(qǐng)求,即創(chuàng)建 Pod 的請(qǐng)求。

2.APIServer 接收到請(qǐng)求后把創(chuàng)建 Pod 的信息存儲(chǔ)到 Etcd 中,從集群運(yùn)行那一刻起,資源調(diào)度系統(tǒng) Scheduler 就會(huì)定時(shí)去監(jiān)控 APIServer

3.通過(guò) APIServer 得到創(chuàng)建 Pod 的信息,Scheduler 采用 watch 機(jī)制,一旦 Etcd 存儲(chǔ) Pod 信息成功便會(huì)立即通知APIServer,APIServer會(huì)立即把Pod創(chuàng)建的消息通知Scheduler,Scheduler發(fā)現(xiàn) Pod 的屬性中 Dest Node 為空時(shí)(Dest Node=””)便會(huì)立即觸發(fā)調(diào)度流程進(jìn)行調(diào)度。而這一個(gè)創(chuàng)建Pod對(duì)象,在調(diào)度的過(guò)程當(dāng)中有3個(gè)階段:節(jié)點(diǎn)預(yù)選、節(jié)點(diǎn)優(yōu)選、節(jié)點(diǎn)選定,從而篩選出最佳的節(jié)點(diǎn)

  • 節(jié)點(diǎn)預(yù)選:基于一系列的預(yù)選規(guī)則對(duì)每個(gè)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行檢查,將那些不符合條件的節(jié)點(diǎn)過(guò)濾,從而完成節(jié)點(diǎn)的預(yù)選
  • 節(jié)點(diǎn)優(yōu)選:對(duì)預(yù)選出的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行優(yōu)先級(jí)排序,以便選出最合適運(yùn)行Pod對(duì)象的節(jié)點(diǎn)
  • 節(jié)點(diǎn)選定:從優(yōu)先級(jí)排序結(jié)果中挑選出優(yōu)先級(jí)最高的節(jié)點(diǎn)運(yùn)行Pod,當(dāng)這類節(jié)點(diǎn)多于1個(gè)時(shí),則進(jìn)行隨機(jī)選擇

k8s的調(diào)用工作方式

Kubernetes調(diào)度器作為集群的大腦,在如何提高集群的資源利用率、保證集群中服務(wù)的穩(wěn)定運(yùn)行中也會(huì)變得越來(lái)越重要Kubernetes的資源分為兩種屬性。

可壓縮資源(例如CPU循環(huán),Disk I/O帶寬)都是可以被限制和被回收的,對(duì)于一個(gè)Pod來(lái)說(shuō)可以降低這些資源的使用量而不去殺掉Pod。

不可壓縮資源(例如內(nèi)存、硬盤(pán)空間)一般來(lái)說(shuō)不殺掉Pod就沒(méi)法回收。未來(lái)Kubernetes會(huì)加入更多資源,如網(wǎng)絡(luò)帶寬,存儲(chǔ)IOPS的支持。

常用預(yù)選策略

常用優(yōu)先函數(shù)

節(jié)點(diǎn)親和性調(diào)度

節(jié)點(diǎn)親和性規(guī)則:硬親和性 required 、軟親和性 preferred。

Affinity 翻譯成中文是“親和性”,它對(duì)應(yīng)的是 Anti-Affinity,我們翻譯成“互斥”。這兩個(gè)詞比較形象,可以把 pod 選擇 node 的過(guò)程類比成磁鐵的吸引和互斥,不同的是除了簡(jiǎn)單的正負(fù)極之外,pod 和 node 的吸引和互斥是可以靈活配置的。

Affinity的優(yōu)點(diǎn):

  • 匹配有更多的邏輯組合,不只是字符串的完全相等
  • 調(diào)度分成軟策略(soft)和硬策略(hard),在軟策略下,如果沒(méi)有滿足調(diào)度條件的節(jié)點(diǎn),pod會(huì)忽略這條規(guī)則,繼續(xù)完成調(diào)度。

目前主要的node affinity:

requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution

表示pod必須部署到滿足條件的節(jié)點(diǎn)上,如果沒(méi)有滿足條件的節(jié)點(diǎn),就不停重試。其中IgnoreDuringExecution表示pod部署之后運(yùn)行的時(shí)候,如果節(jié)點(diǎn)標(biāo)簽發(fā)生了變化,不再滿足pod指定的條件,pod也會(huì)繼續(xù)運(yùn)行。

requiredDuringSchedulingRequiredDuringExecution

表示pod必須部署到滿足條件的節(jié)點(diǎn)上,如果沒(méi)有滿足條件的節(jié)點(diǎn),就不停重試。其中RequiredDuringExecution表示pod部署之后運(yùn)行的時(shí)候,如果節(jié)點(diǎn)標(biāo)簽發(fā)生了變化,不再滿足pod指定的條件,則重新選擇符合要求的節(jié)點(diǎn)。

preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution

表示優(yōu)先部署到滿足條件的節(jié)點(diǎn)上,如果沒(méi)有滿足條件的節(jié)點(diǎn),就忽略這些條件,按照正常邏輯部署。

preferredDuringSchedulingRequiredDuringExecution

表示優(yōu)先部署到滿足條件的節(jié)點(diǎn)上,如果沒(méi)有滿足條件的節(jié)點(diǎn),就忽略這些條件,按照正常邏輯部署。其中RequiredDuringExecution表示如果后面節(jié)點(diǎn)標(biāo)簽發(fā)生了變化,滿足了條件,則重新調(diào)度到滿足條件的節(jié)點(diǎn)。

軟策略和硬策略的區(qū)分是有用處的,硬策略適用于 pod 必須運(yùn)行在某種節(jié)點(diǎn),否則會(huì)出現(xiàn)問(wèn)題的情況,比如集群中節(jié)點(diǎn)的架構(gòu)不同,而運(yùn)行的服務(wù)必須依賴某種架構(gòu)提供的功能;軟策略不同,它適用于滿不滿足條件都能工作,但是滿足條件更好的情況,比如服務(wù)最好運(yùn)行在某個(gè)區(qū)域,減少網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)?。這種區(qū)分是用戶的具體需求決定的,并沒(méi)有絕對(duì)的技術(shù)依賴。

下面是一個(gè)官方的示例:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: with-node-affinity
spec:
  affinity:
    nodeAffinity:
      requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
        nodeSelectorTerms:
        - matchExpressions:
          - key: kubernetes.io/e2e-az-name
            operator: In
            values:
            - e2e-az1
            - e2e-az2
      preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
      - weight: 1
        preference:
          matchExpressions:
          - key: another-node-label-key
            operator: In
            values:
            - another-node-label-value
  containers:
  - name: with-node-affinity
    image: gcr.io/google_containers/pause:2.0

這個(gè) pod 同時(shí)定義了 requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution 和 preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution 兩種 nodeAffinity。第一個(gè)要求 pod 運(yùn)行在特定 AZ 的節(jié)點(diǎn)上,第二個(gè)希望節(jié)點(diǎn)最好有對(duì)應(yīng)的 another-node-label-key:another-node-label-value 標(biāo)簽。

這里的匹配邏輯是label在某個(gè)列表中,可選的操作符有:

  • In: label的值在某個(gè)列表中
  • NotIn:label的值不在某個(gè)列表中
  • Exists:某個(gè)label存在
  • DoesNotExist:某個(gè)label不存在
  • Gt:label的值大于某個(gè)值(字符串比較)
  • Lt:label的值小于某個(gè)值(字符串比較)

如果nodeAffinity中nodeSelector有多個(gè)選項(xiàng),節(jié)點(diǎn)滿足任何一個(gè)條件即可;如果matchExpressions有多個(gè)選項(xiàng),則節(jié)點(diǎn)必須同時(shí)滿足這些選項(xiàng)才能運(yùn)行pod 。

需要說(shuō)明的是,node并沒(méi)有anti-affinity這種東西,因?yàn)镹otIn和DoesNotExist能提供類似的功能。

節(jié)點(diǎn)軟親和性的權(quán)重

preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution

柔性控制邏輯,當(dāng)條件不滿足時(shí),能接受被編排于其他不符合條件的節(jié)點(diǎn)之上

權(quán)重 weight 定義優(yōu)先級(jí),1-100 值越大優(yōu)先級(jí)越高

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: myapp-deploy-with-node-affinity
spec:
  replicas: 2
  selector:
    matchLabels:
      app: myapp
  template:
    metadata:
      name: myapp-pod
      labels:
        app: myapp
    spec:
      affinity:
        nodeAffinity:
          preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:   #節(jié)點(diǎn)軟親和性
          - weight: 60
            preference:
              matchExpressions:
              - {key: zone, operator: In, values: ["foo"]}
          - weight: 30
            preference:
              matchExpressions:
              - {key: ssd, operator: Exists, values: []}
      containers:
      - name: myapp
        image: ikubernetes/myapp:v1

Pod資源親和調(diào)度

Pod對(duì)象間親和性,將一些Pod對(duì)象組織在相近的位置(同一節(jié)點(diǎn)、機(jī)架、區(qū)域、地區(qū))

Pod對(duì)象間反親和性,將一些Pod在運(yùn)行位置上隔開(kāi)

調(diào)度器將第一個(gè)Pod放置于任何位置,然后與其有親和或反親和關(guān)系的Pod據(jù)此動(dòng)態(tài)完成位置編排

基于MatchInterPodAffinity預(yù)選策略完成節(jié)點(diǎn)預(yù)選,基于InterPodAffinityPriority優(yōu)選函數(shù)進(jìn)行各節(jié)點(diǎn)的優(yōu)選級(jí)評(píng)估

位置拓?fù)?/strong>,定義"同一位置"

Pod硬親和調(diào)度

requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution

Pod親和性描述一個(gè)Pod與具有某特征的現(xiàn)存Pod運(yùn)行位置的依賴關(guān)系;即需要事先存在被依賴的Pod對(duì)象

# 被依賴Pod
kubectl run tomcat -l app=tomcat --image tomcat:alpine
kubectl explain pod.spec.affinity.podAffinity.requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution.topologyKey
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: with-pod-affinity
spec:
  affinity:
    podAffinity:
      requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:  # 硬親和調(diào)度
      - labelSelector:
          matchExpressions:    #集合選擇器
          - {key: app, operator: In, values: ["tomcat"]}  # 選擇被依賴Pod
          # 上面意思是,當(dāng)前pod要跟標(biāo)簽為app值為tomcat的pod在一起
        topologyKey: kubernetes.io/hostname  # 根據(jù)挑選出的Pod所有節(jié)點(diǎn)的hostname作為同一位置的判定
  containers:
  - name: myapp
    image: ikubernetes/myapp:v1

Pod軟親和調(diào)度

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: myapp-with-preferred-pod-affinity
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: myapp
  template:
    metadata:
      name: myapp
      labels:
        app: myapp
    spec:
      affinity:
        podAffinity:
          preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
          - weight: 80
            podAffinityTerm:
              labelSelector:
                matchExpressions:
                - {key: app, operator: In, values: ["cache"]}
              topologyKey: zone
          - weight: 20
            podAffinityTerm:
              labelSelector:
                matchExpressions:
                - {key: app, operator: In, values: ["db"]}
              topologyKey: zone
      containers:
      - name: myapp
        image: ikubernetes/myapp:v1

Pod反親和調(diào)度

Pod反親和調(diào)度用于分散同一類應(yīng)用,調(diào)度至不同的區(qū)域、機(jī)架或節(jié)點(diǎn)等

將 spec.affinity.podAffinity替換為 spec.affinity.podAntiAffinity

反親和調(diào)度也分為柔性約束和強(qiáng)制約束

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
    name: pod-first
    labels: 
        app: myapp
        tier: fronted
spec:
    containers:
    - name: myapp
      image: ikubernetes/myapp:v1
---
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
    name: pod-second
    labels:
        app: backend
        tier: db
spec:
    containers:
    - name: busybox
      image: busybox:latest
      imagePullPolicy: IfNotPresent
      command: ["/bin/sh", "-c", "sleep 3600"]
    affinity:
      podAntiAffinity:
        requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
        - labelSelector:
            matchExpressions:
            - {key: app, operator: In, values: ["myapp"]}
          topologyKey: zone

污點(diǎn)和容忍度

污點(diǎn) taints 是定義在節(jié)點(diǎn)上的鍵值型屬性數(shù)據(jù),用于讓節(jié)點(diǎn)拒絕將Pod調(diào)度運(yùn)行于其上,除非Pod有接納節(jié)點(diǎn)污點(diǎn)的容忍度容忍度 tolerations 是定義在Pod上的鍵值屬性數(shù)據(jù),用于配置可容忍的污點(diǎn),且調(diào)度器將Pod調(diào)度至其能容忍該節(jié)點(diǎn)污點(diǎn)的節(jié)點(diǎn)上或沒(méi)有污點(diǎn)的節(jié)點(diǎn)上

使用PodToleratesNodeTaints預(yù)選策略和TaintTolerationPriority優(yōu)選函數(shù)完成該機(jī)制

  • 節(jié)點(diǎn)親和性使得Pod對(duì)象被吸引到一類特定的節(jié)點(diǎn) (nodeSelector和affinity)
  • 污點(diǎn)提供讓節(jié)點(diǎn)排斥特定Pod對(duì)象的能力

定義污點(diǎn)和容忍度

  • 污點(diǎn)定義于nodes.spec.taints容忍度定義于pods.spec.tolerations
  • 語(yǔ)法: key=value:effect

effect定義排斥等級(jí):

  • NoSchedule,不能容忍,但僅影響調(diào)度過(guò)程,已調(diào)度上去的pod不受影響,僅對(duì)新增加的pod生效。
  • PreferNoSchedule,柔性約束,節(jié)點(diǎn)現(xiàn)存Pod不受影響,如果實(shí)在是沒(méi)有符合的節(jié)點(diǎn),也可以調(diào)度上來(lái)
  • NoExecute,不能容忍,當(dāng)污點(diǎn)變動(dòng)時(shí),Pod對(duì)象會(huì)被驅(qū)逐

在Pod上定義容忍度時(shí):

  • 等值比較 容忍度與污點(diǎn)在key、value、effect三者完全匹配
  • 存在性判斷 key、effect完全匹配,value使用空值
  • 一個(gè)節(jié)點(diǎn)可配置多個(gè)污點(diǎn),一個(gè)Pod也可有多個(gè)容忍度

管理節(jié)點(diǎn)的污點(diǎn)

  • 同一個(gè)鍵值數(shù)據(jù),effect不同,也屬于不同的污點(diǎn)

給節(jié)點(diǎn)添加污點(diǎn):

kubectl taint node <node-name> <key>=<value>:<effect>
kubectl taint node node2 node-type=production:NoShedule  #舉例
查看節(jié)點(diǎn)污點(diǎn):
kubectl get nodes <nodename> -o go-template={{.spec.taints}}

刪除節(jié)點(diǎn)污點(diǎn):
kubectl taint node <node-name> <key>[:<effect>]-
kubectl patch nodes <node-name> -p '{"spec":{"taints":[]}}'

kubectl taint node kube-node1 node-type=production:NoSchedule
kubectl get nodes kube-node1 -o go-template={{.spec.taints}}
#刪除key為node-type,effect為NoSchedule的污點(diǎn)
kubectl taint node kube-node1 node-type:NoSchedule-

刪除key為node-type的所有污點(diǎn)
kubectl taint node kube-node1 node-type-

 刪除所有污點(diǎn)
kubectl patch nodes kube-node1 -p '{"spec":{"taints":[]}}'

給Pod對(duì)象容忍度

  • spec.tolerations字段添加
  • tolerationSeconds用于定義延遲驅(qū)逐Pod的時(shí)長(zhǎng)
 等值判斷
tolerations:
- key: "key1"
  operator: "Equal"  #判斷條件為Equal
  value: "value1"
  effect: "NoExecute"
  tolerationSeconds: 3600
 
存在性判斷
tolerations:
- key: "key1"
  operator: "Exists"    #存在性判斷,只要污點(diǎn)鍵存在,就可以匹配
  effect: "NoExecute"
  tolerationSeconds: 3600
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
 annotations:
   deployment.kubernetes.io/revision: "1"
   domainNames: ""
   exposeType: HostNetwork
   io.daocloud/dce.ingress.metrics-port: "12955"
   lbType: nginx
   taintNodes: "false"
   tpsLevel: "20000"
   watchNamespace: ""
 creationTimestamp: "2021-09-15T06:36:59Z"
 generation: 1
 labels:
   ingress.loadbalancer.dce.daocloud.io/ingress-type: nginx
   io.daocloud.dce.ingress.controller.name: ""
   loadbalancer.dce.daocloud.io/adapter: ingress
   loadbalancer.dce.daocloud.io/instance: lb01
   resource.ingress.loadbalancer.dce.daocloud.io: lb01
 name: lb01-ingress1
 namespace: kube-system
 resourceVersion: "28248"
 selfLink: /apis/apps/v1/namespaces/kube-system/deployments/lb01-ingress1
 uid: 760b31d3-66b0-4547-8438-fb7f972344a5
spec:
 progressDeadlineSeconds: 600
 replicas: 1
 revisionHistoryLimit: 10
 selector:
   matchLabels:
     name.ingress.loadbalancer.dce.daocloud.io/lb01: enabled
 strategy:
   rollingUpdate:
     maxSurge: 25%
     maxUnavailable: 1
   type: RollingUpdate
 template:
   metadata:
     annotations:
       prometheus.io/port: "12955"
       prometheus.io/scrape: "true"
     creationTimestamp: null
     labels:
       ingress.loadbalancer.dce.daocloud.io/ingress-type: nginx
       name.ingress.loadbalancer.dce.daocloud.io/lb01: enabled
   spec:
     affinity:
       nodeAffinity:
         requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
           nodeSelectorTerms:
           - matchExpressions:
             - key: beta.kubernetes.io/os
               operator: In
               values:
               - linux
             - key: kubernetes.io/hostname
               operator: In
               values:
               - dce-172-16-17-21
               - dce-172-16-17-22
       podAntiAffinity:
         requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
         - labelSelector:
             matchExpressions:
             - key: name.ingress.loadbalancer.dce.daocloud.io/lb01
               operator: In
               values:
               - enabled
           topologyKey: kubernetes.io/hostname
     containers:
     - args:
       - /nginx-ingress-controller
       - --healthz-port=12955
       - --status-port=12989
       - --https-port=12973
       - --default-server-port=12956
       - --stream-port=12943
       - --profiler-port=12963
       - --http-port=12987
       - --configmap=kube-system/lb01-ingress
       - --default-ssl-certificate=kube-system/lb01-ingress
       - --tcp-services-configmap=kube-system/lb01-tcp-services
       env:
       - name: POD_NAME
         valueFrom:
           fieldRef:
             apiVersion: v1
             fieldPath: metadata.name
       - name: POD_NAMESPACE
         valueFrom:
           fieldRef:
             apiVersion: v1
             fieldPath: metadata.namespace
       image: 172.16.17.250/kube-system/dce-ingress-controller:v0.46.0-1
       imagePullPolicy: IfNotPresent
       livenessProbe:
         failureThreshold: 3
         httpGet:
           path: /healthz
           port: 12955
           scheme: HTTP
         initialDelaySeconds: 10
         periodSeconds: 10
         successThreshold: 1
         timeoutSeconds: 5
       name: nginx-ingress-controller
       ports:
       - containerPort: 12955
         hostPort: 12955
         name: healthz
         protocol: TCP
       - containerPort: 12989
         hostPort: 12989
         name: status
         protocol: TCP
       - containerPort: 12973
         hostPort: 12973
         name: https
         protocol: TCP
       - containerPort: 12956
         hostPort: 12956
         name: default-server
         protocol: TCP
       - containerPort: 12943
         hostPort: 12943
         name: stream
         protocol: TCP
       - containerPort: 12963
         hostPort: 12963
         name: profiler
         protocol: TCP
       - containerPort: 12987
         hostPort: 12987
         name: http
         protocol: TCP
       readinessProbe:
         failureThreshold: 3
         httpGet:
           path: /healthz
           port: 12955
           scheme: HTTP
         initialDelaySeconds: 10
         periodSeconds: 10
         successThreshold: 1
         timeoutSeconds: 5
       resources:
         limits:
           cpu: "4"
           memory: 2Gi
         requests:
           cpu: "1"
           memory: 512Mi
       securityContext:
         privileged: true
       terminationMessagePath: /dev/termination-log
       terminationMessagePolicy: File
       volumeMounts:
       - mountPath: /var/log
         name: log-volume
     dnsPolicy: ClusterFirst
     hostNetwork: true
     initContainers:
     - args:
       - -c
       - ' mkdir -p /var/log/nginx; chown -hR 101:101 /var/log/nginx; mkdir -p /var/log/dce-ingress;  chown
         -hR 101:101 /var/log/dce-ingress;  echo init-done;'
       command:
       - /bin/sh
       image: 172.16.17.250/kube-system/dce-busybox:1.30.1
       imagePullPolicy: IfNotPresent
       name: init
       resources: {}
       terminationMessagePath: /dev/termination-log
       terminationMessagePolicy: File
       volumeMounts:
       - mountPath: /var/log/
         name: log-volume
     restartPolicy: Always
     schedulerName: default-scheduler
     securityContext: {}
     serviceAccount: lb01
     serviceAccountName: lb01
     terminationGracePeriodSeconds: 60
     tolerations:
     - effect: NoSchedule
       key: node-role.kubernetes.io/master
     - effect: NoSchedule
       key: node-role.kubernetes.io/load-balance
     - key: CriticalAddonsOnly
       operator: Exists
     - effect: NoExecute
       key: node.kubernetes.io/not-ready
       operator: Exists
     - effect: NoExecute
       key: node.kubernetes.io/unreachable
       operator: Exists
     - effect: NoSchedule
       key: node.kubernetes.io/disk-pressure
       operator: Exists
     - effect: NoSchedule
       key: node.kubernetes.io/memory-pressure
       operator: Exists
     volumes:
     - hostPath:
         path: /var/log/
         type: Directory
       name: log-volume

問(wèn)題節(jié)點(diǎn)標(biāo)識(shí)

自動(dòng)為節(jié)點(diǎn)添加污點(diǎn)信息,使用NoExecute效用標(biāo)識(shí),會(huì)驅(qū)逐現(xiàn)有Pod

K8s核心組件通常都容忍此類污點(diǎn)

  • node.kubernetes.io/not-ready 節(jié)點(diǎn)進(jìn)入NotReady狀態(tài)時(shí)自動(dòng)添加
  • node.alpha.kubernetes.io/unreachable 節(jié)點(diǎn)進(jìn)入NotReachable狀態(tài)時(shí)自動(dòng)添加
  • node.kubernetes.io/out-of-disk 節(jié)點(diǎn)進(jìn)入OutOfDisk狀態(tài)時(shí)自動(dòng)添加
  • node.kubernetes.io/memory-pressure 節(jié)點(diǎn)內(nèi)存資源面臨壓力
  • node.kubernetes.io/disk-pressure 節(jié)點(diǎn)磁盤(pán)面臨壓力
  • node.kubernetes.io/network-unavailable 節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)不可用
  • node.cloudprovider.kubernetes.io/uninitialized kubelet由外部云環(huán)境程序啟動(dòng)時(shí),自動(dòng)添加,待到去控制器初始化此節(jié)點(diǎn)時(shí)再將其刪除

Pod優(yōu)選級(jí)和搶占式調(diào)度

優(yōu)選級(jí),Pod對(duì)象的重要程度

優(yōu)選級(jí)會(huì)影響節(jié)點(diǎn)上Pod的調(diào)度順序和驅(qū)逐次序

一個(gè)Pod對(duì)象無(wú)法被調(diào)度時(shí),調(diào)度器會(huì)嘗試搶占(驅(qū)逐)較低優(yōu)先級(jí)的Pod對(duì)象,以便可以調(diào)度當(dāng)前Pod

Pod優(yōu)選級(jí)和搶占機(jī)制默認(rèn)處于禁用狀態(tài)

  • 啟用:同時(shí)為kube-apiserver、kube-scheduler、kubelet程序的 --feature-gates 添加 PodPriority=true
  • 使用:事先創(chuàng)建優(yōu)先級(jí)類別,并在創(chuàng)建Pod資源時(shí)通過(guò) priorityClassName屬性指定所屬的優(yōu)選級(jí)類別

總結(jié) 

以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn),希望能給大家一個(gè)參考,也希望大家多多支持腳本之家。

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