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一、Pod启动典型创建过程
二、调度流程
三、指定调度节点
1.使用nodeName字段指定调度节点
2.使用nodeSelector指定调度节点
2.1给对应的node节点添加标签
2.2修改为nodeSelector调度方式
3.通过亲和性来指定调度节点
3.1节点亲和性
3.2Pod亲和性与反亲和性
3.2.1使用Pod亲和性调度
3.2.2使用Pod反亲和性调度
4.使用污点(Taint) 和 容忍(Tolerations)指定调度节点
4.1污点(Taint)
4.2容忍(Tolerations)
四、cordon 和 drain
五、Pod详解
1.Pod启动阶段（相位 phase）
2. Pod常见状态
3. 如何删除 Unknown 状态的 Pod ?
4. 故障排除步骤
一、Pod启动典型创建过程
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：
- 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。
- 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。
- 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。
- 当 etcd 接受创建 Pod 信息以后，会发送一个 Create 事件给 APIServer。
- 由于 Controller Manager 一直在监听（Watch，通过https的6443端口）APIServer 中的事件。此时 APIServer 接受到了 Create 事件，又会发送给 Controller Manager。
- 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）。
- 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。
- 同样的 etcd 会将创建 Pod 的信息通过事件发送给 APIServer。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
二、调度流程
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。
三、指定调度节点
1.使用nodeName字段指定调度节点
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
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment #创建deployment控制器
metadata:name: myapp #deployment控制器名称：myapp
spec: #定义模板文件replicas: 3 #副本集为3个selector: #标签选择器matchLabels: #匹配的标签为 app: myapp1app: myapp1template: #定义pod模板metadata:labels: #pod的标签app: myapp1spec: nodeName: node01 #pod创建后所在的node节点名称containers: #定义pod中的容器- name: myapp #pod容器中的名称image: nginx #容器使用的镜像ports: - containerPort: 80kubectl apply -f demo1.yamlkubectl get pods --show-labels -owide
#查看详细事件（发现未经过 scheduler 调度分配）
kubectl describe pod myapp-6bc58d7775-6wlpp
2.使用nodeSelector指定调度节点
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
2.1给对应的node节点添加标签
kubectl label nodes node01 app=akubectl label nodes node02 app=b#查看标签
kubectl get nodes --show-labels注：
#修改一个 label 的值，需要加上 --overwrite 参数
kubectl label nodes node02 app=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 app-
或
kubectl label nodes node02 app=b-#指定标签查询 node 节点
kubectl get node -l app=a
2.2修改为nodeSelector调度方式
vim myapp1.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:name: myapp1
spec:replicas: 3selector:matchLabels:run: myapp1template:metadata:labels:run: myapp1spec:nodeSelector:app: acontainers:- name: myapp1image: nginx:1.14ports:- containerPort: 80kubectl apply -f myapp1.yaml
kubectl get pods -owide
#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 myapp1-7cc594f786-jfs97
3.通过亲和性来指定调度节点
将 Pod 指派给节点 | Kubernetes
3.1节点亲和性
pod.spec.nodeAffinity
- preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution：软策略
- requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution：硬策略
注：
- 硬策略就是Pod必须要去指定条件的node节点，不去不行
- 软策略表示Pod最优先去指定node节点，如果没有符合条件的node节点，也可以选择其它node节点
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
nodeAffinity硬策略和软策略示例
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:name: affinitylabels:app: node-affinity-pod
spec:containers:- name: with-node-affinityimage: soscscs/myapp:v1affinity: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/hostnameoperator: NotInvalues:- node02preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution: #再满足软策略，优先选择有app=a标签的节点- weight: 1 #如果有多个软策略，权重越大，优先级越大preference:matchExpressions:- key: appoperator: Invalues:- a只有硬策略的情况下，如果硬策略不满足条件，Pod 状态一直会处于 Pending 状态。
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
3.2Pod亲和性与反亲和性
pod.spec.affinity.podAffinity/podAntiAffinity
- preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution：软策略
- requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution：硬策略
| 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 |
3.2.1使用Pod亲和性调度
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:name: myapplabels: #定义该Pod的标签app: myapp
spec:containers:- name: myapp01image: nginxaffinity:podAffinity: #定义pod亲和性requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution: #pod亲和性的硬策略- labelSelector: #定义硬策略标签选择器的信息matchExpressions: #定义标签选择器选择的信息- key: app #定义键名operator: In #定义键值之间的运算关系values: #定义键值- myapptopologyKey: run #定义节点标签的键，判断是否在同一拓扑域中topologykey: run表示如果node节点都包含有标签为run=键值，
当node节点的键值相同时，则表示node节点在同一拓扑域中；
当run键的值不相同时，则表示node节点不在同一拓扑域中。注：
- 仅当节点上至少包含一个已运行且 app=myapp 的标签 的 Pod 处于拓扑域 a 时，才可以将该 Pod 调度到拓扑域 a 上的节点。 （更确切的说，新建pod分配node节点，会选择有标签为app=myapp的pod运行的node节点或该node节点所处拓扑域上其它node节点。）
- 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 app 对应的值不一样就是不同的拓扑域。比如 Pod1 在 app=a 的 Node 上，Pod2 在 app=b 的 Node 上，Pod3 在 app=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。
3.2.2使用Pod反亲和性调度
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:name: myapplabels:app: myapp
spec:containers:- name: myappimage: nginxaffinity:podAntiAffinity:requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:- labelSelector:matchExpressions:- key: appoperator: Invalues:- atopologyKey: run如果节点处于 Pod 所在的同一拓扑域且具有键“app”和值“a”的标签， 则该 pod 不能将其调度到该节点上。
（如果 topologyKey 为 run，则意味着当节点和具有键 “app”和值“a”的 Pod 处于相同的拓扑域，Pod 不能被调度到该节点上。）4.使用污点(Taint) 和 容忍(Tolerations)指定调度节点
4.1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#设置污点
kubectl taint node node01 key1=value1:NoSchedule#节点说明中，查找 Taints 字段
kubectl describe node node01 #去除污点
kubectl taint node node01 key1:NoSchedule-4.2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。
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:name: myapp01labels:app: myapp01
spec:containers:- name: with-node-affinityimage: soscscs/myapp:v1tolerations:- key: "check" #定义污点键名operator: "Equal" value: "mycheck" #定义污点键值effect: "NoExecute" #定义污点的作用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 Node 上继续保留运行的时间
注意事项：
（1）当不指定 key 值时，表示容忍所有的污点 keytolerations:- 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 node 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 node 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 node 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 node node01 check=mycheck:NoExecute-四、cordon 和 drain
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-emptydir-data --force--ignore-daemonsets：无视 DaemonSet 管理下的 Pod。
--delete-emptydir-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。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>
五、Pod详解
1.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：
- 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
- 拉取镜像
- 挂载存储配置等
- 容器运行起来。如果有健康检查，会根据检查的结果来设置其状态。
2. Pod常见状态
- 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）。
- Succeeded：有些pod不是长久运行的，比如job、cronjob，一段时间后Pod中的所有容器都被成功终止，并且不会再重启。需要反馈任务执行的结果。
- Failed：Pod中的所有容器都已终止了，并且至少有一个容器是因为失败终止。也就是说，容器以非0状态退出或者被系统终止，比如 command 写的有问题。
- Unknown：表示无法读取 Pod 状态，通常是 kube-controller-manager 无法与 Pod 通信。Pod 所在的 Node 出了问题或失联，从而导致 Pod 的状态为 Unknow
3. 如何删除 Unknown 状态的 Pod ?
- 从集群中删除有问题的 Node。使用公有云时，kube-controller-manager 会在 VM 删除后自动删除对应的 Node。 而在物理机部署的集群中，需要管理员手动删除 Node（kubectl delete node <node_name>）。
- 被动等待 Node 恢复正常，Kubelet 会重新跟 kube-apiserver 通信确认这些 Pod 的期待状态，进而再决定删除或者继续运行这些 Pod。
- 主动删除 Pod，通过执行 kubectl delete pod <pod_name> --grace-period=0 --force 强制删除 Pod。但是这里需要注意的是，除非明确知道 Pod 的确处于停止状态（比如 Node 所在 VM 或物理机已经关机），否则不建议使用该方法。特别是 StatefulSet 管理的 Pod，强制删除容易导致脑裂或者数据丢失等问题。
4. 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
