5-kunernetes资源调度
1、创建一个pod的工作流程

master节点组件
1、apiserver --> etcd
2、scheduler
3、controller-manager
node节点有那些组件
1、kubelet
2、proxy
3、docker
执行kubectl apply -f pod.yaml 会执行的内容
1、kubectl将yaml内容转换成json,提交给apiserver,apiserver将数据存储在etcd中
2、scheduler会监听到创建新pod事件,根据pod属性调度到指定节点,并且给pod打个标签具体是那个节点
3、apiserver拿到调度的结算结果并写到etcd中
4、kubelet从apiserver获取分配到那台节点上
5、kubelet根据调用docker sock创建容器
6、docker根据kubelet需求创建完容器后将容器状态返回给kubelet
7、kubelet会将pod状态更新到apiserver
8、apiserver将状态数据写入到etcd
9、kubectl get pods
2、Pod中影响调度的主要属性
resources:{} #资源调度依据
schedulerName: default-scheduler #默认是不需要改
nodeName: "" #根据节点名称进行调度
nodeSelector:{} #根据节点的标签进行调度
affinity: {} #亲和性
tolerations: [] #污点
3、资源限制对pod调度的影响
pod和container的资源请求和限制
spec.containers[].resources.limits.cpu #CPU最大使用的资源
spec.containers[].resources.limits.memory #内存最大使用的的资源
spec.containers[].resources.requests.cpu #CPU使用量配置
spec.containers[].resources.requests.memory #内存使用量配置
不指定这个两个值,pod可以使用宿主机的所有资源,时间长可能会造成雪崩效应
requests #资源配额,配置启动需要的资源大小
limits #最大限制,如果不指定,会使用宿主机全部资源
requests #资源配额超出了所有机器可以分配的资源会创建失败
CPU单位:
2000m = 2核
1000m = 1核
500m = 0.5核
100m = 0.1核
k8s会根据Request的值去找有足够资源的node来调度此pod
例如:
cat deployment.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: web2
spec:
replicas: 1
selector:
matchLabels:
project: demo
app: java
template:
metadata:
labels:
project: demo
app: java
spec:
containers:
- name: web
image: lizhenliang/java-demo
ports:
- containerPort: 8080
resources:
requests: #资源配额,启动需要多少资源
cpu: 500m
memory: 500mi #资源调度的依据
limits: #最大使用配置
cpu: 1
memory: 600mi
生效配置
kubectl apply -f deployment.yaml
查询节点资源分配详细情况,可用和已用,pod运行时间等
kubectl describe node node-1
4、nodeSelector & nodeAffinity
nodeSelector 用于将pod调度到匹配的Label的node上
给节点打标签
kubectl label nodes [node] key=value
kubectl label nodes node-1 disktype=ssd #给节点打标签
kubectl get node --show-labels #查看节点的标签
kubectl get pods --show-labels #查看pod的标签
kubectl get svc --show-labels #查看svc的标签
例子:
给node-1节点打标签
kubectl label nodes node-1 disktype=ssd
编写清单文件
cat nodeselector.yaml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: my-pod
spec:
nodeSelector:
disktype: "ssd" #根据标签进行调度,之后调度到有ssd这个标签的机器上
containers:
- name: web
image: lizhenliang/nginx-php
nodeAffinity:节点亲和类似与nodeSelector
nodeAffinity:节点亲和类似与nodeSelector可根据节点数的标签来约束pod可用调度到那些节点。
nodeAffinity相比nodeSelector:
1、匹配有更多的逻辑组合,不只是字符串的完全相等
2、调度分软策略和硬策略,而不是硬性要求
- 硬(required):必须满足
- 软(preferred):尝试满足
操作符:ln、Notln、Exists、DoesNotExist、Git、Lt
例如:
cat nodeaffinity.yaml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: with-node-affinity
spec:
affinity:
nodeAffinity:
requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
nodeSelectorTerms:
- matchExpressions:
- key: disktype
operator: In
values:
- ssd
containers:
- name: with-node-affinity
image: nginx
5、Taint(污点)
5.1、Taints:避免pod调度到特定的node上
应用场景:
l 专用节点,例如配置了特殊硬件的节点
l 基于Taint的驱逐
设置污点
kubectl taint node [node] key=value:Noschedule/PerferNoSchedule/NoExecute 三选一
# 设置node-1污点
kubectl taint node node-1 gpu=yes:Noschedule
查看污点
kubectl describe node | grep Taint
去除污点
kubectl taint node [node] key:effect
kubectl taint node node-2 gpu
其中[effect]可取值
1、Noschedule:一定不能被调度
2、PerferNoSchedule:尽量不要调度
3、NoExecute:不仅不会调度,还会驱逐node上已有的pod
5.2、Tolerations (容忍污点)
Tolerations:允许pod调度到持有Taints的节点上
例如:
cat tolerations.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
labels:
app: web
name: web2
spec:
replicas: 1
selector:
matchLabels:
app: web
strategy: {}
template:
metadata:
labels:
app: web4
spec:
tolerations:
- key: "gpu"
operator: "Equal"
value: "yes"
effect: "NoSchedule"
containers:
- image: nginx
name: nginx
生效清单文件
kubectl apply -f tolerations.yaml
注意:污点和污点容忍主要是在控制器节点跑特定的pod,如果不配置污点容忍,部署的Pod就不会分配在有污点的节点,也有几率分配到没有污点的节点
6、NodeName
nodeName:用于将Pod调度到指定节点上,不经过调度器scheduler
应用场景:调度器出问题了,无法实现调度,需要指定到指定的节点上
例子:
cat nodename.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
labels:
app: web
name: web2
spec:
replicas: 1
selector:
matchLabels:
app: web
strategy: {}
template:
metadata:
labels:
app: web4
spec:
nodeName: node-2
containers:
- image: nginx
name: nginx
7、DaemonSet控制器
DaemonSet功能
1、在每个node上运行一个pod
2、新加入的Node也同样会自动运行一个pod
应用场景:网络插件、监控、agent、日志收集agent
注意:会受污点的影响,有污点的节点不会创建pod
配置容忍污点部署daemonset才会在每个节点上创建pod
例子:
cat daemonset.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: DaemonSet
metadata:
name: web3
spec:
selector:
matchLabels:
project: demo
app: java
template:
metadata:
labels:
project: demo
app: java
spec:
tolerations:
- key: gpu
operator: Equal
value: "yes"
effect: "NoSchedule"
- key: node-role.kubernetes.io/master
effect: NoSchedule
containers:
- name: web
image: lizhenliang/java-demo
调度失败原因的分析
查看调度结果:
kubectl get pod <podname> -o wide
查看调度失败原因:
kubectl deacribe pod <podname>
1、节点CPU、内存不足
2、有污点、没有容忍
3、没有匹配到节点标签
容器处于pending状态
1、正在下载镜像
2、CPU不足: 0/3 nodes are available: 3 Insufficient cpu.
3、没有匹配标签的节点:0/3 nodes are available: 3 node(s) didn't match node selector
4、没有污点容忍:0/3 nodes are available: 1 node(s) had taint {disktype: ssd}, that the pod didn't tolerate, 1 node(s) had taint {gpu: yes}, that the pod didn't tolerate, 1 node(s) had taint {node-role.kubernetes.io/master: }, that the pod didn't tolerate.
5-kunernetes资源调度的更多相关文章
- [大数据之Yarn]——资源调度浅学
在hadoop生态越来越完善的背景下,集群多用户租用的场景变得越来越普遍,多用户任务下的资源调度就显得十分关键了.比如,一个公司拥有一个几十个节点的hadoop集群,a项目组要进行一个计算任务,b项目 ...
- 架构从最简单的数据访问框架(ORM)到资源调度和治理中心(SOA)说起
随着互联网的发展,网站应用的规模不断扩大,常规的垂直应用架构已无法应对,分布式服务架构以及流动计算架构势在必行,亟需一个治理系统确保架构有条不紊的演进. 单一应用架构当网站流量很小时,只需一个应用,将 ...
- YARN资源调度器
YARN资源调度器 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 概述 集群资源是非常有限的,在多用户.多任务环境下,需要有一个协调者,来保证在有限资源或业务约束下有序 ...
- YARN应用场景、原理与资源调度
1.Hadoop YARN产生背景 源于MapReduce1.0 运维成本 如果采用“一个框架一个集群”的模式,则可能需要多个管理员管理这些集群,进而增加运维成本,而共享模式通常需要少数管理员即可完成 ...
- Spark系列(七)Master中的资源调度
资源调度 说明: Application的调度算法有两种,分别为spreadOutApps和非spreadOutApps spreadOutApps 在spark-submit脚本中,可以指定要多少个 ...
- Spark Executor Driver资源调度小结【转】
一.引子 在Worker Actor中,每次LaunchExecutor会创建一个CoarseGrainedExecutorBackend进程,Executor和CoarseGrainedExecut ...
- yarn资源调度(网络搜集)
本文转自:http://www.itweet.cn/2015/07/24/yarn-resources-manager-allocation/ Hadoop YARN同时支持内存和CPU两种资源的调度 ...
- Spark Executor Driver资源调度汇总
一.简介 于Worker Actor于,每次LaunchExecutor这将创建一个CoarseGrainedExecutorBackend流程.Executor和CoarseGrainedExecu ...
- Spark Core_资源调度与任务调度详述
转载请标明出处http://www.cnblogs.com/haozhengfei/p/0593214ae0a5395d1411395169eaabfa.html Spark Core_资源调度与任务 ...
- [Spark内核] 第31课:Spark资源调度分配内幕天机彻底解密:Driver在Cluster模式下的启动、两种不同的资源调度方式源码彻底解析、资源调度内幕总结
本課主題 Master 资源调度的源码鉴赏 [引言部份:你希望读者看完这篇博客后有那些启发.学到什么样的知识点] 更新中...... 资源调度管理 任务调度与资源是通过 DAGScheduler.Ta ...
随机推荐
- rpc之负载均衡
使用集群,比如zk来控制注册中心,当一个服务有多个请求地址的时候,会返回多个地址. 那么就需要负载均衡来控制我们要请求哪台机器来得到请求. 方案一:随机 传入key值和key所包含的ip地址值,该地址 ...
- ctf常见源码泄露
前言 在ctf中发现很多源码泄露的题,总结一下,对于网站的搭建要注意删除备份文件,和一些工具的使用如git,svn等等的规范使用,避免备份文件出现在公网 SVN源码泄露 原理 SVN(subversi ...
- 条件竞争(race condition)
条件竞争漏洞是一种服务器端的漏洞,由于服务器端在处理不同用户的请求时是并发进行的,因此,如果并发处理不当或相关操作逻辑顺序设计的不合理时,将会导致此类问题的发生. 参考了一些资料,发现一个比较能说明问 ...
- Oracle12C配置对外访问
Oracle12C配置对外访问 第一步: 开放端口或者关闭防火墙 第二步: 配置Oracle net manager打开Net manager 修改为共享服务器 第三步: 配置连接数打开Databas ...
- 20190923-09Linux磁盘分区类 000 017
df 查看磁盘空间使用情况 df: disk free 空余硬盘 1.基本语法 df 选项 (功能描述:列出文件系统的整体磁盘使用量,检查文件系统的磁盘空间占用情况) 2.选项说明 表1-32 选项 ...
- db2错误代码可能的原因
一. SQL5005C运行cmd未用管理员权限打开 SQLCODE-303 数据类型不兼容 SQLCODE-305 查出的数据有NULL未处理直接写入接收变量 二.应该不会有人直接写sql用这个 ...
- 【源码讲解】Spring事务是如何应用到你的业务场景中的?
初衷 日常开发中经常用到@Transaction注解,那你知道它是怎么应用到你的业务代码中的吗?本篇文章将从以下两个方面阐述Spring事务实现原理: 解析并加载事务配置:本质上是解析xml文件将标签 ...
- 吴恩达《深度学习》-课后测验-第一门课 (Neural Networks and Deep Learning)-Week 3 - Shallow Neural Networks(第三周测验 - 浅层神 经网络)
Week 3 Quiz - Shallow Neural Networks(第三周测验 - 浅层神经网络) \1. Which of the following are true? (Check al ...
- Scala的对字符串应用
1.trimEnd:截取末尾几个长度的字符串 import scala.collection.mutable.ArrayBuffer val a = ArrayBuffer[Int]() a+=(1, ...
- 用华为HMS ML kit人体骨骼识别技术,Android快速实现人体姿势动作抓拍
你有没有过这种体验,拍照时对着镜头,脑子一片空白.表情僵硬.手和脚无处安放,最后拍出来的照片很是奇怪.拍照软件中的固定姿势抓拍功能可以帮助你:选择一个你想要的姿势模板,当你摆出同款姿势时,软件会进 ...