k8s 调度

程序猿Damon

发布于 2020-08-28 11:35:59

1.1K0

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k8s 调度

1、 k8s 架构

k8s的架构如图：

我们都知道k8s分为master、node，其中：

master 主要有如下几个组件：

Kubernetes Controller Manager（kube-controller-manager）：Kubernetes资源对象的”大总管”，是所有资源对象的自动化控制中心，比如Deployment中的pod副本数
Kubernetes API Server (kube-apiserver)：Kubernetes的“心脏”，是集群控制的入口进程，也是所有资源增、删、查、改等操作的唯一入口
Kubernetes Scheduler（kube-scheduler）：Kubernetes的”调度室“，负责资源调度（Pod调度）
etcd：是用于共享配置和服务发现的分布式，一致性的KV存储系统，被用作Kubernetes集群后端数据的持久化存储

node 主要包含以下组件：

kubelet：负责Pod对应容器的创建、启停和销毁等任务
kube-proxy：与Kubernetes Service通信与负载均衡机制
Container Runtime：Docker Engine，负责本机容器的创建、启停与销毁等工作

2、k8s 调度

2.1 Pod 调度

这个过程看起来似乎比较简单，但实际生产环境的调度过程中，有很多问题需要考虑：

首先，如何保证全部计算节点调度的公平性？如何保证每个节点都能被分配资源？
其次，计算资源如何能够被高效利用？集群所有计算资源如何才能被最大化的使用？
再次，如何保证Pod调度的性能和效率？如何能够快速的对大批量的Pod完成调度到较优的计算节点之上？
最后，用户最了解自己的业务，用户是否可以根据实际需求定制自己的调度逻辑和策略？

2.2 Pod 调度过程

调度过程分为2个阶段：

第一阶段：预选过程，过滤节点，调度器用一组规则过滤掉不符合要求的主机。比如Pod指定了所需要的资源量，那么可用资源比Pod需要的资源量少的主机会被过滤掉。
第二阶段：优选过程，节点优先级打分，对第一步筛选出的符合要求的主机进行打分，在主机打分阶段，调度器会考虑一些整体优化策略，比如把容一个Replication Controller的副本分布到不同的主机上，使用最低负载的主机等。

代码位置（1.10 ）:

https://github.com/kubernetes/kubernetes/tree/release-1.10/pkg/scheduler/algorithm

优选（Priorities）

经过预选策略（Predicates）对节点过滤，获取节点列表，再对符合需求节点列表进行打分，最终选择Pod调度到一个分值最高节点。

最终主机的得分用以下公式计算得出：

finalScoreNode = (weight1 * priorityFunc1) + (weight2 * priorityFunc2) + … + (weightn * priorityFuncn)

2.3 Node 定义

查看一个node的资源信息:

apiVersion: v1
kind: Node
metadata:
  labels:
    beta.kubernetes.io/arch: amd64
    beta.kubernetes.io/os: linux
    kubernetes.io/hostname: node-n1
  name: node-n1
spec:
  externalID: node-n1
status:
  addresses:
  - address: 10.162.197.135
    type: InternalIP
  allocatable:
    cpu: "8"
    memory: 16309412Ki
    pods: "110"
  capacity:
    cpu: "8"
    memory: 16411812Ki
    pods: "110"
  conditions: {...}
  daemonEndpoints:
    kubeletEndpoint:
      Port: 10250
  images: {...}
  nodeInfo: {...}

‍

2.4 Pod 定义

查看一个pod的资源信息:

kubectl explain pod.spec

我们看这个pod：

requests：申请范围是0到node节点的最大配置
limits：申请范围是requests到无限大，即0 <= requests <=Node Allocatable, requests <= limits <= Infinity。说明：resoureces.limits影响pod的运行资源上限，不影响调度。

注释：

红色部分表示资源分配
浅蓝色表示采用的调度器
灰色表示普通调度策略
荧光色表示高级调度策略

2.5 k8s 调度器资源分配机制

基于Pod 中容器 request 资源“总和”调度 a. resoureces.limits 影响 pod 的运行资源上限，不影响调度 b. initContainer 取最大值，container 取累加值，最后两者中取大，即 Max( Max(initContainers.requests), Sum(containers.requests) ) c. 未指定request资源时（QoS Guaranteed除外），按资源需求为0进行调度
基于资源声明量的调度，即：request 字段值，而非实际占用 i. 不依赖监控，系统不会过于敏感 ii. 能否调度成功：pod.request < node.allocatable - node.requested
Kubernetes node 资源的盒子模型

资源分配相关算法 A. GeneralPredicates（主要是PodFitsResources） B. LeastRequestedPriority C. BalancedResourceAllocation，平衡cpu/mem的消耗比例

3、k8s 调度策略

3.1 普通调度策略

nodeSelector【将来会被废弃】：将 Pod 调度到特定的 Node 上:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  labels:
    pod-template-hash: "4173307778"
    run: my-pod
  name: my-pod
  namespace: default
spec:
  containers:
  - image: nginx
    imagePullPolicy: Always
    name: my-pod
    ports:
    - containerPort: 80
      protocol: TCP
    resources: {}
  nodeSelector:
    disktype: ssd
    node-flavor: s3.large.2

匹配node.labels
排除不包含nodeSelector中指定label的所有node
匹配机制：完全匹配

3.2 高级调度策略

1. podAffinity：让某些 Pod 分布在同一组 Node 上:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: with-pod-affinity
spec:
  affinity:
    podAffinity:
      requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
      - labelSelector:
          matchExpressions:
          - key: security
            operator: In
            values:
            - S1
        topologyKey: kubernetes.io/zone
      preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
      - weight: 100
        podAffinityTerm:
          labelSelector:
            matchExpressions:
            - key: security
              operator: In
              values:
              - S2
          topologyKey: kubernetes.io/hostname
  containers:
  - name: with-pod-affinity
    image: k8s.gcr.io/pause:2.0

与nodeAffinity的关键差异：

定义在PodSpec中，亲和与反亲和规则具有对称性
labelSelector的匹配对象为Pod
对node分组，依据label-key = topologyKey，每个label-value取值为一组
硬性过滤规则，条件间只有逻辑与运算

硬性过滤：排除不具备指定pod的node组

requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
      - labelSelector:
          matchExpressions:
          - key: security
            operator: In
            values:
            - S1
        topologyKey: kubernetes.io/zone

软性：不具备指定pod的node组打低分，降低该组node被选中的几率

- weight: 100
        podAffinityTerm:
          labelSelector:
            matchExpressions:
            - key: security
              operator: In
              values:
              - S2
          topologyKey: kubernetes.io/hostname

2. podAntiAffinity：避免某些 Pod 分布在同一组 Node 上:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: with-pod-affinity
spec:
  affinity:
    podAntiAffinity:
      requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
      - labelSelector:
          matchExpressions:
          - key: security
            operator: In
            values:
            - S1
        topologyKey: kubernetes.io/zone
      preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
      - weight: 100
        podAffinityTerm:
          labelSelector:
            matchExpressions:
            - key: security
              operator: In
              values:
              - S2
          topologyKey: kubernetes.io/hostname
  containers:
  - name: with-pod-affinity
    image: k8s.gcr.io/pause:2.0

与podAffinity的差异：

匹配过程相同
最终处理调度结果时取反，podAffinity中可调度节点，在podAntiAffinity中为不可调度，podAffinity中高分节点，在podAntiAffinity中为低分

3. Taints：避免 Pod 调度到特定 Node 上:

apiVersion: v1
kind: Node
metadata:
  labels:
    beta.kubernetes.io/arch: amd64
    beta.kubernetes.io/os: linux
    kubernetes.io/hostname: node-n1
  name: node-n1
spec:
  externalID: node-n1
  taints:
  - effect: NoSchedule
    key: accelerator
    timeAdded: null
    value: gpu

带effect的特殊label，对Pod有排斥性 1. 硬性排斥 NoSchedule（如果一个pod没有声明容忍这个Taint，则系统不会把该Pod调度到有这个Taint的node上） 2. 软性排斥 PreferNoSchedule（如果一个Pod没有声明容忍这个Taint，则系统会尽量避免把这个pod调度到这一节点上去，但不是强制的）
系统创建的taint附带时间戳 1. effect为NoExecute 2. 便于触发对Pod的超时驱逐
典型用法：预留特殊节点做特殊用途

kubectl taint node node-n1 foo=bar:NoSchedule

kubectl taint node node-n1 foo:NoSchedule-

4. Tolerations：允许 Pod 调度到有特定 taints 的 Node 上:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  labels:
    run: my-pod
  name: my-pod
  namespace: default
spec:
  containers:
  - name: my-pod
    image: nginx
  tolerations:
  - key: accelerator
    operator: Equal
    value: gpu
    effect: NoSchedule

可以无视排斥:

apiVersion: v1
kind: Node
metadata:
  labels:
    beta.kubernetes.io/arch: amd64
    beta.kubernetes.io/os: linux
    kubernetes.io/hostname: node-n1
  name: node-n1
spec:
  externalID: node-n1
  taints:
  - effect: NoSchedule
    key: accelerator
    timeAdded: null
    value: gpu

完全匹配例：<key>=<value>:<effect>
匹配任意taint value Operator为Exists，value为空例：<key>:<effect>
匹配任意 taint effect effect为空例：<key>=<value>

3.3 无调度器调度 pod

1. nodeName：将Pod手动调度到特定的 Node 上：

2. DaemonSet:

apiVersion: apps/v1
kind: DaemonSet
metadata:
  name: my-daemonset
spec:
  selector:
    matchLabels:
      name: my-daemonset
  template:
    metadata:
      labels:
        name: my-daemonset
    spec:   
      containers:
      - name: container
        image: k8s.gcr.io/pause:2.0

等同于：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: my-deploy
spec:
  replicas: <# of nodes>
  selector:
    matchLabels:
      podlabel: daemonset
  teplate:
    metadata:
      labels:
        podlabel: daemonset
    spec:
      affinity:
        podAntiAffinity:
          requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
          - labelSelector:
              matchExpressions:
              - key: podlabel
                operator: In
                values:
                - daemonset
            topologyKey: kubernetes.io/hostname
      containers:
      - name: container
        image: k8s.gcr.io/pause:2.0

3.4 调度结果和失败原因分析

查看调度结果:

kubectl get po podname –o wide

查看调度失败原因:

kubectl describe po podname

调度错误列表：

3.5 自定义调度

例子：

https://kubernetes.io/blog/2017/03/advanced-scheduling-in-kubernetes/

前面讲的调度是指资源节点的调度，优先级也是指节点的优先级。高优先级的Pod会优先被调度，或者在资源不足低情况牺牲低优先级的Pod，以便于重要的Pod能够得到资源部署。

为了定义Pod优先级，需要先定义PriorityClass对象，该对象没有Namespace限制，官网示例：

然后通过在Pod的spec. priorityClassName中指定已定义的PriorityClass名称即可：

当节点没有足够的资源供调度器调度Pod、导致Pod处于pending时，抢占（preemption）逻辑会被触发。
Preemption会尝试从一个节点删除低优先级的Pod，从而释放资源使高优先级的Pod得到节点资源进行部署。

欢迎大家关注个站哟：damon8.cn。

最后介绍新公号：天山六路折梅手，欢迎关注。

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原始发表：2020-08-25，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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3.1 普通调度策略

3.2 高级调度策略

3.3 无调度器调度 pod

3.4 调度结果和失败原因分析

3.5 自定义调度

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