Kubernetes - 资源调度

Label 和 Selector
- 标签（Label）
- 选择器（Selector）
Deployment
StatefulSet
DaemonSet
- 指定 Node 节点
- 滚动更新
HPA 自动扩/缩容

# Label 和 Selector

# 标签（Label）

标签在各类资源的 metadata.labels 中进行配置。

metadata:
  labels:
    name: nginx

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kubectl 可以手动给已经创建的 pod 加一个 label，但是这是暂时性的，pod 一旦删除则新添加 label 也被删除。

kubectl label po <资源名称> app=hello
# 给 nginx 加一个 label: app=hello
kubectl label po nginx app=hello

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kubectl 修改已经存在的标签

kubectl label po <资源名称> app=hello2 --overwrite
# 修改 nginx 的 label: app=hello
kubectl label po nginx app=hello app=hello2 --overwrite

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kubectl 根据 Label 查询 pod，-l 代表搜索 label

# selector 按照 label 单值查找节点
kubectl get po -A -l app=hello

# 查看所有节点的 labels
kubectl get po --show-labels

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# 选择器（Selector）

在各对象的配置 spec.selector 或其他可以写 selector 的属性中编写。

kubectl 使用选择器查询

# 匹配单个值，查找 app=hello 的 pod
kubectl get po -A -l app=hello

# 匹配多个值
kubectl get po -A -l 'k8s-app in (metrics-server, kubernetes-dashboard)'

# 查找 version!=1 and app=nginx 的 pod 信息
kubectl get po -l version!=1,app=nginx

# 不等值 + 语句
kubectl get po -A -l version!=1,'app in (busybox, nginx)'

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标签 Label 和选择器 Selector 的使用看下面的 yaml 文件

# Deployment

配置文件 Demo

apiVersion: apps/v1 # deployment api 版本
kind: Deployment # 资源类型为 deployment
metadata: # 元信息
  labels: # 标签
    app: nginx-deploy # 具体的 key: value 配置形式
  name: nginx-deploy # deployment 的名字
  namespace: default # 所在的命名空间
spec:
  replicas: 1 # 期望副本数
  revisionHistoryLimit: 10 # 进行滚动更新后，保留的历史版本数
  selector: # 选择器，用于找到匹配的 RS
    matchLabels: # 按照标签匹配
      app: nginx-deploy # 匹配的标签 key/value
  strategy: # 更新策略
    rollingUpdate: # 滚动更新配置
      maxSurge: 25% # 进行滚动更新时，更新的个数最多可以超过期望副本数的个数/比例，如果副本数是 10，则最大可以生成 12.5 个副本
      maxUnavailable: 25% # 进行滚动更新时，最大不可用比例更新比例，表示在所有副本数中，最多可以有多少个不更新成功
    type: RollingUpdate # 更新类型，采用滚动更新
  template: # pod 模板
    metadata: # pod 的元信息
      labels: # pod 的标签
        app: nginx-deploy
    spec: # pod 期望信息
      containers: # pod 的容器
      - image: nginx:1.7.9 # 镜像
        imagePullPolicy: IfNotPresent # 拉取策略
        name: nginx # 容器名称
      restartPolicy: Always # 重启策略
      terminationGracePeriodSeconds: 30 # 删除操作最多宽限多长时间

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# 创建功能

创建一个 deployment

kubectl create deploy nginx-deploy --image=nginx:1.7.9

或执行

kubectl create -f xxx.yaml --record

--record 会在 annotation 中记录当前命令创建或升级了资源，后续可以查看做过哪些变动操作。

查看部署信息

kubectl get deployments

查看 rs

kubectl get rs

查看 pod 以及展示标签，可以看到是关联的那个 rs

kubectl get pods --show-labels

# 编辑功能

编辑一个 deployment

kubectl edit deploy nginx-deploy

# 滚动更新

只有修改了 deployment 配置文件中的 template 中的属性 后，才会触发更新操作，修改其他不会触发更新。

# 相比较 edit，该命令更快速修改容器 image
kubectl set image deployment/nginx-deploy nginx=nginx:1.9.1

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此时就会进行滚动更新，即自动更新为新的 1.9.1 的 nginx 镜像。

多个滚动更新并行：假设当前有 5 个 nginx:1.7.9 版本，你想将版本更新为 1.9.1，当更新成功第三个以后，你马上又将期望更新的版本改为 1.9.2，那么此时会立马删除之前的三个，并且立马开启更新 1.9.2 的任务。

# 回滚

有时候你可能想回退一个 Deployment，例如，当 Deployment 不稳定时，比如一直 crash looping。

默认情况下，kubernetes 会在系统中保存前两次的 Deployment 的 rollout 历史记录，以便你可以随时会退（你可以修改 revision history limit 来更改保存的 revision 数）。

案例：更新 deployment 时参数不小心写错，如 nginx:1.9.1 写成了 nginx:1.91（1.91 版本不存在）

kubectl set image deployment/nginx-deploy nginx=nginx:1.91

监控滚动升级状态，由于镜像名称错误，下载镜像失败，因此更新过程会卡住

# 查看滚动状态
kubectl rollout status deployments nginx-deploy

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结束监听后，获取 rs 信息，我们可以看到新增的 rs 副本数是 2 个

kubectl get rs

通过 kubectl get pods 获取 pods 信息，我们可以看到关联到新的 rs 的 pod，状态处于 ImagePullBackOff 状态。

为了修复这个问题，我们需要找到需要回退的 revision 进行回退，通过 kubectl rollout history deployment/nginx-deploy 可以获取 revison 的列表。

kubectl rollout history deployment/nginx-deploy

# 历史版本结果
REVISION   CHANGE-CAUSE
2            <none>
3            <none>
4            <none>

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通过 kubectl rollout history deployment/nginx-deploy --revision=2 可以查看版本 2 的详细信息。

kubectl rollout history deployment/nginx-deploy --revision=2

# 此时内容会告诉你 Image 的版本是 nginx:1.9.1 以及其他内容

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确认要回退的版本后，可以通过 kubectl rollout undo deployment/nginx-deploy 可以回退到上一个版本。

# 回退到版本 3
kubectl rollout undo deployment/nginx-deploy

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也可以回退到指定的 revision

kubectl rollout undo deployment/nginx-deploy --to-revision=2

再次通过 kubectl get deployment 和 kubectl describe deployment 可以看到，我们的版本已经回退到对应的 revison 上了。

可以通过在 yaml 文件设置 .spec.revisonHistoryLimit 来指定 deployment 保留多少 revison，如果设置为 0，则不保存版本，即不允许 deployment 回退了。

# 扩容缩容

通过 kubectl scale 命令可以进行自动扩容/缩容，以及通过 kube edit 编辑 replcas 也可以实现扩容/缩容。

扩容与缩容只是直接创建副本数，没有更新 pod template 因此不会创建新的 rs。

# 扩容为 3 个副本
kubectl scale --replicas=3 deploy nginx-deploy

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# 暂停与恢复

由于每次对 pod template 中的信息发生修改后，都会触发更新 deployment 操作，那么此时如果频繁修改信息，就会产生多次更新，而实际上只需要执行最后一次更新即可，当出现此类情况时我们就可以暂停 deployment 的 rollout。

通过 kubectl rollout pause deployment <name> 就可以实现暂停，直到你下次恢复后才会继续进行滚动更新。

kubectl rollout pause deployment nginx-deploy

尝试对容器进行修改，然后查看是否发生更新操作了

kubectl set image deploy nginx-deploy nginx=nginx:1.17.9
kubectl get po

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通过以上操作可以看到实际并没有发生修改，此时我们再次进行修改一些属性，如限制 nginx 容器的最大 cpu 为 0.2 核，最大内存为 128M，最小内存为 64M，最小 cpu 为 0.1 核。

# deploy_name 是 deploy 名，container_name 是 yaml 里的 container 下的 name
kubectl set resources deploy <deploy_name> -c <container_name> --limits=cpu=200m,memory=128Mi --requests=cpu100m,memory=64Mi

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通过格式化输出 kubectl get deploy <name> -o yaml，可以看到配置确实发生了修改，再通过 kubectl get po 可以看到 pod 没有被更新。

那么此时我们再恢复 rollout，通过命令 kubectl rollout resume deployment <name>

kubectl rollout resume deployment nginx-deploy

恢复后，我们再次查看 rs 和 po 信息，我们可以看到就开始进行滚动更新操作了。

kubectl get rs
kubectl get po

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# StatefulSet

配置文件 Demo

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apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: nginx
  labels:
    app: nginx
spec:
  ports:
  - port: 80
    name: web
  clusterIP: None # 服务 IP
  selector:
    app: nginx
---
apiVersion: apps/v1
kind: StatefulSet # StatefulSet 类型的资源
metadata:
  name: web # StatefulSet 对象的名字
spec:
  serviceName: "nginx" # 使用哪个 service 来管理 dns
  replicas: 2
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nginx
    spec:
      containers:
      - name: nginx
        image: nginx:1.7.9
        ports: # 容器内部要暴露的端口
        - containerPort: 80 # 具体暴露的端口号
          name: web # 该端口配置的名字
        volumeMounts: # 加载数据卷
        - name: www # 指定加载哪个数据卷
          mountPath: /usr/share/nginx/html # 加载到容器中的哪个目录
  volumeClaimTemplates: # 数据卷模板
  - metadata: # 数据卷描述
      name: www # 数据卷的名称
      annotations: # 数据卷的注解
        volume.alpha.kubernetes.io/storage-class: anything
    spec: # 数据卷的规约
      accessModes: [ "ReadWriteOnce" ] # 访问模式
      resources:
        requests:
          storage: 1Gi # 需要 1G 的存储资源

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# 创建功能

kubectl create -f web.yaml

# 查看 service 和 statefulset => sts
kubectl get service nginx
kubectl get statefulset web

# 查看 PVC 信息
kubectl get pvc

# 查看创建的 pod，这些 pod 是有序的
kubectl get pods -l app=nginx

# 查看这些 pod 的 dns
# 运行一个 pod，基础镜像为 busybox 工具包，利用里面的 nslookup 可以看到 dns 信息
kubectl run -i --tty --image busybox dns-tes   t --restart=Never --rm /bin/sh
nslookup web-0.nginx

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# 扩容缩容

# 扩容
kubectl scale statefulset web --replicas=5

# 缩容（基于 replicas=5 改成 3）
kubectl scale statefulset web --replicas=3
# 或
kubectl patch statefulset web -p '{"spec":{"replicas":3}}'

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# 滚动更新

# 镜像更新（目前还不支持直接更新 image，需要 patch 来间接实现）
kubectl patch sts web --type='json' -p='[{"op": "replace", "path": "/spec/template/spec/containers/0/image", "value":"nginx:1.9.1"}]'

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滚动更新有两种形式：

修改 partition 后更新 序号 >= partition 数的 Pod
删除 Pod 后更新其他 Pod

RollingUpdate

StatefulSet 也可以采用滚动更新策略，同样是修改 pod template 属性后会触发更新，但是由于 pod 是有序的，在 StatefulSet 中更新时是基于 pod 的顺序倒序更新的。

灰度发布 / 金丝雀发布

灰度发布目标：将项目上线后产生的问题影响，尽量降到最低。

和滚动更新的区别：

滚动更新是逐个把 Pod 进行更新，是所有 Pod
灰度发布是把指定的 某个 / 某些 Pod 进行更新，如果这些 Pod 经过测试没有问题，则把其他的 Pod 全部更新，如果这些 Pod 有问题，则只回退这部分 Pod

利用滚动更新中的 partition 属性，可以实现简易的灰度发布的效果。

例如我们有 5 个 pod，如果当前 partition 设置为 3，那么此时滚动更新时，只会更新那些 序号 >= 3 的 2 个 pod（序号从 0 开始，所以是 0、1、2、3、4、5），即两个 Pod。

利用该机制，我们可以通过控制 partition 的值，来决定只更新其中一部分 pod，确认没有问题后再主键增大更新的 pod 数量，最终实现全部 pod 更新。

OnDelete

在 yaml 将 spec.updateStrategy.type 配置 OnDelete，它只有在 pod 被删除时会进行更新操作。

spec:
  updateStrategy:
    type: OnDelete

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# 级联删除/非级联删除

# 删除 StatefulSet 和 Headless Service
# 级联删除：删除 statefulset 时会同时删除 pods
kubectl delete statefulset web

# 非级联删除：删除 statefulset 时不会删除 pods，删除 sts 后，pods 就没人管了，此时再删除 pod 不会重建的
kubectl deelte sts web --cascade=false

# 删除 service
kubectl delete service nginx

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# 删除 pvc

# StatefulSet 删除后 PVC 还会保留着，数据不再使用的话也需要删除
kubectl delete pvc www-web-0 www-web-1

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# DaemonSet

配置文件 Demo

apiVersion: apps/v1
kind: DaemonSet # 创建 DaemonSet 资源
metadata:
  name: fluentd # 名字
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: logging
  template:
    metadata:
      labels:
        app: logging
        id: fluentd   
      name: fluentd
    spec:
      odeSelector: # 选择 Node 节点
        type: log # 找到 Label 为 type=log 的节点
      containers:
      - name: fluentd-es
        image: agilestacks/fluentd-elasticsearch:v1.3.0
        env: # 环境变量配置
         - name: FLUENTD_ARGS # 环境变量的 key
           value: -qq # 环境变量的 value
        volumeMounts: # 加载数据卷，避免数据丢失
         - name: containers  # 数据卷的名字
           mountPath: /var/lib/docker/containers # 将数据卷挂载到容器内的哪个目录
         - name: varlog
           mountPath: /var/log
      volumes: # 定义数据卷
         - hostPath: # 数据卷类型，主机路径的模式，也就是与 node 共享目录
             path: /var/lib/docker/containers # node 中的共享目录
           name: containers # 定义的数据卷的名称
         - hostPath:
             path: /var/log
           name: varlog

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# 指定 Node 节点

DaemonSet 会忽略 Node 的 unschedulable 状态，有两种方式来指定 Pod 只运行在指定的 Node 节点上：

nodeSelector：只调度到匹配指定 label 的 Node 上
nodeAffinity：功能更丰富的 Node 选择器，比如支持集合操作
podAffinity：调度到满足条件的 Pod 所在的 Node 上

nodeSelector

先为 Node 打上标签

kubectl label nodes k8s-node1 svc_type=microsvc

然后再 daemonset 配置中设置 nodeSelector

spec:
 template:
  spec:
   nodeSelector:
    svc_type: microsvc

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# nodeAffinity

nodeAffinity 目前支持两种：

requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution 和 preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution，分别代表必须满足条件和优选条件。

比如下面的例子代表调度到包含标签 wolfcode.cn/framework-name 并且值为 spring 或 springboot 的 Node 上，并且优选还带有标签 another-node-label-key=another-node-label-value 的 Node。

# podAffinity

podAffinity 基于 Pod 的标签来选择 Node，仅调度到满足条件 Pod 所在的 Node 上，支持 podAffinity 和 podAntiAffinity。这个功能比较绕，以下面的例子为例：

如果一个「Node 所在空间中包含至少一个带有 auth=oauth2 标签且运行中的 Pod」，那么可以调度到该 Node
不调度到「包含至少一个带有 auth=jwt 标签且运行中 Pod」的 Node 上

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: with-pod-affinity
spec:
  affinity:
    podAffinity:
      requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
      - labelSelector:
          matchExpressions:
          - key: auth
            operator: In
            values:
            - oauth2
        topologyKey: failure-domain.beta.kubernetes.io/zone
    podAntiAffinity:
      preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
      - weight: 100
        podAffinityTerm:
          labelSelector:
            matchExpressions:
            - key: auth
              operator: In
              values:
              - jwt
          topologyKey: kubernetes.io/hostname
  containers:
  - name: with-pod-affinity
    image: pauseyyf/pause

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# 滚动更新

不建议使用 RollingUpdate，建议使用 OnDelete 模式，这样避免频繁更新 ds。

# HPA 自动扩/缩容

通过观察 pod 的 cpu、内存使用率或自定义 metrics 指标进行自动的扩容或缩容 pod 的数量。

通常用于 Deployment，不适用于无法扩/缩容的对象，如 DaemonSet。

控制管理器每隔 30s（可以通过 –horizontal-pod-autoscaler-sync-period 修改）查询 metrics 的资源使用情况。

# 开启指标服务

# 下载 metrics-server 组件配置文件
wget https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server/releases/latest/download/components.yaml -O metrics-server-components.yaml

# 修改镜像地址为国内的地址
sed -i 's/k8s.gcr.io\/metrics-server/registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com\/google_containers/g' metrics-server-components.yaml

# 修改容器的 tls 配置，不验证 tls，在 containers 的 args 参数中增加 --kubelet-insecure-tls 参数

# 安装组件
kubectl apply -f metrics-server-components.yaml

# 查看 pod 状态
kubectl get pods --all-namespaces | grep metrics

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# cpu、内存指标监控

实现 cpu 或内存的监控，首先有个前提条件是该对象必须配置了 resources.requests.cpu 或 resources.requests.memory 才可以，可以配置当 cpu/memory 达到上述配置的百分比后进行扩容或缩容。

创建一个 HPA：

先准备一个好一个有做资源限制的 deployment
执行命令 kubectl autoscale deploy nginx-deploy --cpu-percent=20 --min=2 --max=5
```
kubectl autoscale deploy nginx-deploy --cpu-percent=20 --min=2 --max=5
```
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通过 kubectl get hpa 可以获取 HPA 信息

测试：找到对应服务的 service，编写循环测试脚本提升内存与 cpu 负载。

while true; do wget -q -O- http://<ip:port> > /dev/null ; done

可以通过多台机器执行上述命令，增加负载，当超过负载后可以查看 pods 的扩容情况 kubectl get pods。

查看 pods 资源使用情况

kubectl top pods

扩容测试完成后，再关闭循环执行的指令，让 cpu 占用率降下来，然后过 5 分钟后查看自动缩容情况。

# 自定义 metrics

控制管理器开启 –horizontal-pod-autoscaler-use-rest-clients
控制管理器的 –apiserver 指向 API Server Aggregator (opens new window)
在 API Server Aggregator 中注册自定义的 metrics API

#Kubernetes

更新时间: 2024/01/17, 05:48:13

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