一、概述

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)eted 发过来的事件。其他组件也会监听（Watch)APIServer 发出来的事件。

二、Pod启动典型创建过程

(1)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。

(2)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。

(3) APIServer尝试着将Pod对象的相关元信息存入eted 中，待写入操作执行完成，APIServer即会返回确认信息至客户端。

(4）当etcd 接受创建 Pod信息以后，会发送一个Create事件给APIServer。

(5)由于Controller Manager一直在监听(watch，通过http的8080端口)APTIServer 中的事件。此时 APTServer接受到了Create事件，又会发送给Controller Manager。

(6)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)。

(7)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。

(8)同样的etcd会将创建Pod 的信息通过事件发送给APIServer。

(9)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。

(10)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。

(11) 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。

(12) kubelet 是在 Node .上面运行的进程，它也通过List-Watch的方式监听(@atch，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。

(13）APIServer将Pod状态信息存入etcd中。在 etcd确认写入操作成功完成后，APTIServer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。

三、调度过程

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:
(1)PodFitsResources:节点上剩余的资源是否大于pod 请求的资源。
(2)PodFitsHost:如果 pod 指定了NodeName，检查节点名称是否和NodeName匹配。
(3)PodFitsHostPorts:节点上已经使用的port是否和pod 申请的port 冲突。
(4)PodSelectorMatches:过滤掉和 pod指定的 label不匹配的节点。
(5)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
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:

(1)LeastRequestedPriority:通过计算CFO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。

(2)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。

(3)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。

指定调度节点

pod.spec.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.

强制约束

pod. pec.npdeSelector: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

#获取标签帮助
kubectl label --help
Usage:
kubectl label _[--overwrite] (-f FIIENAME │TYPE NANE)KEY_1=VAL_1 ...KEY_N=VAIl_N [--resource-version=version][ options]

#需要获取node 上的 NAME 名称
kubectl get node

#给对应的node设置标签分别为feng=a和feng=b
kubectl label nodes node01 feng=a
kubectl label nodes node02 feng=b

#查看标签
kubectl get nodes --show-labels

#指定标签查询node节点
kubectl get node -l feng=a

亲和性

（1）节点亲和性
pod.spec.nodeAffinity
preferredDuringschedulingIgnoredDuringExecution:软策略
requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:硬策略
(2）Pod亲和性
pod.spec.affinity.podAffinity/podAntiAffinity
preferredDuringschedulingIgnoredDuringExecution:软策略
requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:硬策略

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

亲和性与反亲和性

四、污点(Taint)和容忍(Tolerations)

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
非乐一类特定的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:
（1）Noschedule:表示 k8s将不会将 Pod调度到具有该污点的 Node 上
（2）PreferNoSchedule:表示 k8s将尽量避免将Pod 调度到具有该污点的 Node 上
（3）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

容忍(Tolerations)

设置了污点的 Node 将根据 taint 的effect :NMoSchedule、PreferNMoSchedule、NMOExecute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。

其它注意事项

(1)当不指定key值时，表示容忍所有的污点key

tolerations:
- 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 nodes 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 nodes node0l 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 nodes 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 nodes node01 check=mycheck :NoExecute-

五、相位Phase

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:
（1）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
（2）拉取镜像
（3）挂载存储配置等
（4）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。

phase 的可能状态有:
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:因为某些原因无法取得 Pod 的状态，通常是因为与 Pod 所在主机通信失败。

六、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

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-local-data --force

--ignore-daemonsets:无视Daemonset管理下的 Pod。
--delete-local-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，例如kube-proxyo

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>