kubernetes（4）Pod的核心概念、Pod的调度

冷不防 2024-04-06 11:47 47阅读 0赞

## 概述 ##

Pod 是**k8s 系统中可以`创建和管理的最小单元`**

**k8s 不会直接处理容器，而是 Pod**

**Pod 是由一个或多个container （容器）组成**

**一个pod中容器共享网络命令空间**（如果一个pod里面有三个容器，那么这三个容器之间的网络是共享的）

**pod是短暂存在的**（假设一个pod重新创建或启动后，其ip是会变化的）

每一个 Pod 都有一个**特殊的被称为”根容器“的 Pause容器**

Pause 容器对应的镜 像属于 Kubernetes 平台的一部分，除了 Pause 容器，每个 Pod还包含一个或多个紧密相关的用户业务容器

![在这里插入图片描述][4fc34528da2e404e9f646e40ef7ddcdc.png]

## pod存在的意义 ##

（1）创建容器使用docker，`一个docker对应一个容器，一个容器有进程，一个容器运行一个应用程序`

> 创建一个容器（docker），docker的设计是一个单进程，而一个容器运行一个应用程序，当然也可以运行多个，但是现在多个的话是不方便管理的

（2）`pod是多进程设计`，运行多个应用程序

> 一个pod里面有多个容器，每个容器里面都可以运行一个应用程序

（3）Pod的存在也是`为了亲密性应用`

> 1.  两个应用或多个`应用直接进行交互`（一个pod里面的多个容器进行信息的交互）
> 2.  里面的容器进行`网络直接的调用`（一个Pod里面的多个容器进行网络调用时，可以通过socket和127.0.0.1等进行网络的调用）
> 3.  Pod里面的`多个应用需要频繁调用`

## Pod的实现机制 ##

### 机制一：共享网络 ###

容器使用docker创建，所以容器本身之间是相互隔离的，这个隔离是通过Linux中的namespace和group进行隔离的

在pod中有多个容器，那么在Pod里面是怎么实现共享网络的？

共享网络的前提条件：

1.  容器在同一个namespace里面

pod的实现：

1.  Pod里面有多个容器，在pod的操作中，首先会创建一个容器，这个容器是pod自己默认创建的根容器：Pause，也被称为info容器
2.  当在pod里面创建业务容器时，这些业务容器都会加入到info容器/Pause里面，加入之后，info容器便会独立出一个地方有IP地址、mac地址、port，并且加入的容器都会有同一个namespace。
3.  这些创建的容器便会生成对应的信息，存放到同一个namespace里面，然后，他们便会共享同一个ip、mac和port
4.  简单来说，就是通过一个Pause容器，将创建的业务容器加入到同一个namespace空间中，实现网络的共享

![在这里插入图片描述][fc23510b5c1145f282a7c9d613c69b2c.png]

总结：`通过Pause容器，把其他业务容器加入到Pause容器里面，让所有业务容器在同一个名称空间中，可以实现网络共享`

示例如下：  
![在这里插入图片描述][7b2d998f8c3d4978be43a0c54c1c9b7c.png]  
在一个 Pod 里的多个容器共享 Pod 的 IP 和端口 namespace，所以一个 Pod 内的多个容器之间可以通过 localhost 来进行通信,所需要注意的是不同容器要注意不要有端口冲突即可。不同的 Pod 有不同的 IP,不同 Pod 内的多个容器之前通信，不可以使用 IPC（如果没有特殊指定的话）通信，通常情况下使用 Pod的 IP 进行通信

### 机制二：共享存储 ###

一个 Pod 里的多个容器可以`共享存储卷`，这个存储卷会被定义为 Pod 的一部分，并且可 以挂载到该 Pod 里的所有容器的文件系统上。

在pod的容器中操作的时候，会产生许多的数据，而这些数据，当这些数据需要一直使用，这时候便需要对这些数据进行持久化

> 比如持久化操作日志数据、业务数据

这个持久的操作是怎么实现的？

如当有三个node节点，在node节点上可以去创建pod，当第一个节点node1挂掉了，那么这时候就需要其他节点去操作，这时候便需要去获取node1的数据去重新创建运行镜像

这个持久化的操作，便使用了数据卷（Volumn）这个概念去解决

![在这里插入图片描述][5c202bb157cc4cd89f4bdc3fc5fd05e5.png]

总结：`引入数据卷概念Volumn，使用数据卷进行持久化存储`

示例如下：  
![在这里插入图片描述][5f3f770405314a8f8097e5ed949e68a2.png]

## Pod镜像拉取策略 ##

在其pod的配置文件中，有这么一段，其中圈住的便是对该pod的该镜像拉取时，所做的策略配置，这种策略一共有三种：

1.  IfNotPresent：默认，镜像在宿主机上不存在时才拉取
2.  Always：每次创建Pod都会重新拉取一次镜像
3.  Never：Pod永远不会主动拉取这个镜像  
    ![在这里插入图片描述][dd2d16fadda44ab19b4381ce5710e2c7.png]

## Pod资源限制 ##

在pod创建后，会调度到某一个node节点上去，在调度过程中有这么一个特点：举例如下

1.  当前集群中有三个node节点：node1（2核4g内存）、node2（4核16g内存）、node3（1核2g内存）；pod至少要一个支持2核4g的要求
2.  当pod在创建后，node1和node2满足要求，node3不满足

这个所做的配置在如下图所示的位置（cpu大小：1核等于1000m）

1.  requests：在pod调度时所做的限制：cpu250m、内存64m；通过这个限制去找到对应的node节点
2.  limits：限定调度时，最大的大小：cpu不超过500m、内存不超过128m
3.  这两个配置便是限制最大是多大，没有最小
4.  这个限制本身不是pod做到的，而是docker做到的，docker在创建pod里容器时做到这个资源的限制  
    ![在这里插入图片描述][6cac6bff38f447a89d55642dddeab569.png]

## Pod重启机制 ##

当pod里面的容器终止或退出后，后续还要做什么操作（重启或结束等）

这个配置的设置是下面下面的yaml文件位置设置（框中内容），其有三种重启机制：

1.  Always：当容器终止退出后，总是重启容器，默认策略。`用在不断提供服务的地方`
2.  onFailure：当容器异常退出（退出状态码非0）时，才重启容器。
    
    > 其状态码如下框中所示  
    > ![在这里插入图片描述][1ca161c5359a4804b81ba627af58ec58.png]
3.  Never：当容器终止退出，从不重启容器。`当有一个批量任务，只需要执行一次`  
    ![在这里插入图片描述][44b69bf8351244be86f68291e76720b5.png]

## Pod健康检查 ##

比如之前，我们需要检查k8s中集群的状态，通过容器检查是否正常运行，其检查的过程中有一个特点，如下，

1.  通过查看，可以发现容器的目前状态是running的，输入这个容器是running状态，但是这个容器可能本身有问题，但是还是running状态  
    ![在这里插入图片描述][d3ed93fd065c48efb9904b70af1e22d7.png]
2.  比如java中的java堆内存溢出，这个进程还存在，但是目前是不能提供服务
3.  所以，通过容器检查，是不能检查其是否能正常提供服务的（虽然容器是running状态的）

**`在k8s集群中，要检查状态，是根据容器检查，但是虽然容器是running状态，但是有时候其是不能对外提供服务的，所以通过容器检查是不能正常检查其状态的`**

所以，便需要在**应用层面进行检查**，在k8s集群中提供了两种检查机制，可以通过这两个方法去检查，如下：

1.  livenessProbe（存活检查）：如果检查失败，将杀死容器，根据Pod的restartPolicy来操作。
2.  readinessProbe（就绪检查）：如果检查失败，Kubernetes会把pod从service endpoints中剔除。

Probe支持以下三种检查方法：

1.  httpGet：发送HTTP请求，返回200-400范围状态码为成功。
2.  exec：执行shel1命令返回状态码是0为成功。
3.  tcpsocket：发起TCP Socket建立成功。

举例如下：  
![在这里插入图片描述][55a8e46fcd0d42529bad494fc09155ff.png]

![在这里插入图片描述][24bab2f02a3f4b5fad99ef33df01e764.png]  
通过健康检查，集群的状态

## Pod调度策略 ##

![在这里插入图片描述][4cc6ea2426e54766940b5a29eb53caa3.png]

### 创建Pod流程 ###

先将总体的图给出，下面便对该图进行说明  
![在这里插入图片描述][bb89b166fb7d4cb7b8c708bdaaf2a690.png]  
步骤如下：

1.  创建一个pod，首先会进入到API Server里面，过后将其一些信息存储到etcd里面
2.  这时候，scheduler通过监听，明白有没有新pod的创建，当有新pod创建后，其便会监听到其是否新pod的创建，当监听到有新pod创建后，便首先会到API Server里面，然后去etcd里面去读取到创建的那个pod，读取到过后，通过调度算法将其分配到某个的node节点中
3.  上面的两个步骤，都是在master节点上进行的操作，过后便进入node节点上，第二步调度到某一个node节点后，便再会去对应的node节点做对应的操作，node节点上的操作如下：
4.  node节点里面有一个组件kubelet，通过kubelet，先去访问API Server，然后也会去读取etcd，拿到分配给当前节点的pod的信息（分配到了的话才会读取到，没有分配到便不会读取到），读取到过后，会通过docker去创建这个容器，创建之后，会将创建的状态返回给API Server，然后在etcd中存储
5.  以上便是创建的过程

### 影响pod调度的属性 ###

有下面三个影响属性

1.  Pod资源限制
2.  节点选择器标签
3.  节点亲和性
4.  污点和污点容忍

#### Pod资源限制 ####

Pod资源限制影响pod调用：上面说明过这个资源限制

1.  在调度过程，这个限制，会在进行pod调度时，会根据request找到满足要求的node节点进行调度  
    ![在这里插入图片描述][20aea978524a48698b336dccf4a12fc2.png]

#### 节点选择器标签 ####

节点选择器标签影响pod调度：这个属性是在yaml文件里面配置的，如下

1.  下面的配置说明的是将当前的node调度到dev（开发环境）中去  
    ![在这里插入图片描述][dffb54e8b2a74e4095ac9adb987a7029.png]
2.  一个pod中有多个节点，这些节点分为不同的环境：如当前集群有四个node节点，node1和node2是开发环境（dev），node3和node4是p生产环境（prod），当在创建才pod的时配置了上面的节点选择器属性，那么在调度中，该pod便会在node1和node2这两个节点中进行调度  
    ![在这里插入图片描述][1b35cdee42954827b87a019fb5bf2d3b.png]
3.  在进行这个操作时，之前便必须给node节点起一个别名，这个操作如下：给node1节点起一个标签名字dev，然后便可以在pod的配置文件里面进行配置  
    ![在这里插入图片描述][e46282355589403d8ee96928ff1efd86.png]
4.  查看  
    ![在这里插入图片描述][1f999c535f104d18bfc652a237ab6059.png]

#### 节点亲和性 ####

这个的配置也是在pod的yaml文件里面进行配置的，配置位置如下

1.  节点亲和性 modeAffinit和之前nodeSelector基本一样的，根据节点上标签约束来绝对Pod调度到哪些节点上  
    但是modeAffinit的功能更加强大，nodeSelector需要k8s集群中的node节点有对应的标签，如果没有的话，便不能进行调度，处于等待状态。如果使用modeAffinit的话，即使没有这个节点，也可以继续向下运行，另外其还支持常用操作符。  
    ![在这里插入图片描述][44d44bc0e0dd448fac5dcb90e28b0581.png]
2.  其有两种配置：  
    硬亲和性：约束条件必须满足，如果满足不了就处于等待状态，和nodeSelector类似  
    软亲和性：尝试满足，不满足的话也可以  
    ![在这里插入图片描述][c70eede4f7084644b1bca986ff90840d.png]  
    这里也还可以配置一个属性：反亲和性，比如上面的DoseNotExists

#### 污点（Taint）和污点容忍 ####

modeAffinit和之前nodeSelector：都是将Pod调度到某些节点上，是`Pod属性`，在调度的时候实现

Taint污点：`节点不做普通分配调度，是节点属性`，其针对特定的场景进行分配，其使用的场景如下

1.  专用节点
2.  配置特点硬件节点
3.  基于Taint驱逐：其本身不做分配，分配到当前节点以外的其他节点中去。比如集群有三个节点，node1和node2中加这个驱逐，那么创建的对应的pod将会分配到node3中去

演示：

1.  会使用的一些命令
    
     *  查看当前节点污点情况  
        ![在这里插入图片描述][5093768a62a94e688131fa423b1415ab.png]
     *  污点中的值主要有三个
        
         *  NoScheduler：该节点一定不会被调到
         *  PreferNoScheduler：尽量不被调度，但是也有被调度的几率
         *  NoExecute：不会调度，并且还会驱逐到node已有的pod（当前节点不会调度，而且还会把节点驱逐到其他节点中去）
     *  为节点添加污点
        
            kubectl taint node [node节点主机名称:如node1/node2] key=value:污点三个值
        
        演示如下：
        
         *  查看集群中node的情况  
            ![在这里插入图片描述][1e9cfa45149549ea84ff9d0eee0a144c.png]
         *  创建一个node，并查看情况  
            ![在这里插入图片描述][d4be2421f4574bf39edafeeb7adb2c84.png]  
            ![在这里插入图片描述][c7fd8b9db1024e069d103923eb5349d7.png]
         *  添加污点演示  
            删除所有的pod  
            ![在这里插入图片描述][3bdc6d2d739d4195bb1d8ebef8db25d7.png]
         *  打污点  
            ![在这里插入图片描述][9ce23b363cd843ec85a6c9bfb5bb5f18.png]  
            现在去创建pod，查看之前创建pod后的情况，可以发现现在创建的都是在node2这个节点上  
            ![在这里插入图片描述][e432d0c16a614f6f8876de4a49dfd459.png]
         *  删除污点  
            ![在这里插入图片描述][2e77229a5f3b4f11b3a1b51100ce62ab.png]
     *  `污点容忍`：就算是设置值为NoSchedule（一定不会被调度）后，这个节点也可能会被调度到，有可能不会被调度到。  
        这个的实现其实也是在yaml文件中，做下面的修改
        
        下面配置中的key是之前设置的内容（比如之前我们设置的是env\_role，NoSchedule，那么在这个地方key的值也为env\_role和effect的值也是NoSchedule）  
        ![在这里插入图片描述][23ca73f1b7c04b0bb5a3c7a412d5eb03.png]

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