目錄：

Pod的排程

Pod的擴容和縮容

Pod的滾動升級

 一、Pod的排程

Pod只是容器的載體，通常需要通過RC、Deployment、DaemonSet、Job等物件來完成Pod的排程和自動控制功能。

1、RC、Deployment全自動排程

RC的主要功能之一就是自動部署一個容器應用的多份副本，以及持續監控副本的數量，在叢集內始終維持使用者指定的副本數量。

2、NodeSelector：定向排程

Master上的Schedule負責實現Pod的排程，但無法知道Pod會排程到哪個節點上。可以通過Node的標籤（Label）和Pod的nodeSelector屬性相匹配，達到將Pod排程到指定的Node上。

（1）首先通過kubectl label命令給目標Node打上標籤

kubectl label nodes node-name key=value

例如這邊給cnode-2和cnode-3新增標籤

檢視是否已打上標籤可以使用如下命令

kubelct describe nodes node-name

（2）在Pod定義上新增nodeSelector的設定，

apiVersion: v1
kind: ReplicationController
metadata:
  name: nodeselectorrc
  labels:
    name: nodeselectorrc
spec:
  replicas: 1
  template:
    metadata:
      name: nodeselectorrc
      labels:
        name: nodeselectorrc
    spec:
      containers:
      - name: nodeselectorrc
        image: nginx
        imagePullPolicy: IfNotPresent
        ports:
        - containerPort: 80
      nodeSelector:
        name: cnode-2

【注】如果沒有節點有這個標籤，那麼Pod會無法進行排程

3、NodeAffinity：親和性排程

由於NodeSelector通過Node的label進行精確匹配，所以NodeAffinity增加了In，NotIn，Exists、DoesNotExist、Gt、Lt等操作符來選擇Node，能夠使排程更加靈活，同時在NodeAffinity中將增加一些資訊來設定親和性排程策略

（1）RequiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution：必須滿足指定的規則才可以排程Pod到Node上

（2）PreferredDuringSchedulingIngoredDuringExecution：強調優選滿足指定規則，排程器嘗試將Pod排程到Node上，但不強求，多個優先順序規則還可以設定權重，以定義執行的選後順序。

需要在Pod的metadata.annotations中設定NodeAffinity的內容，例如

spec:
  affinity:
    nodeAffinity:
      preferredDuringSchedulingIngoredDuringExecution:
      - weight: 1
        preference:
          matchExpressions:
          - key: name
            operator: In
            values: ["cnode-1","cnode-2"]

上述yaml指令碼是說明只有Node的label中包含key=name，並且值並非是["cnode-1","cnode-2"]中的一個，才能成為Pod的排程目標，其中操作符還有In，Exists，DoesNotExist，Gt，Lt。

PreferredDuringSchedulingIngoredDuringExecution使用如下：

spec:
  affinity:
    nodeAffinity:
      preferredDuringSchedulingIngoredDuringExecution:
      - weight: 1
        preference:
          matchExpressions:
          - key: name
            operator: In
            values: ["cnode-1","cnode-2"]

4、DaemonSet：特定場景排程

用於管理在叢集中每個Node上僅執行一份Pod的副本例項

適合以下場景：

1、在每個Node上執行GlusterFS儲存或者Ceph儲存的daemon程序

2、每個Node上執行一個日誌採集程式 ，例如fluentd或者logstach。

3、每個Node上執行一個健康程式，採集該Node的執行效能資料，例如Prometheus node Exporter

排程策略於RC類似，也可使用NodeSelector或者NodeAffinity來進行排程

例如：為每個Node上啟動一個nginx

apiVersion: apps/v1
kind: DaemonSet
metadata:
  name: ds-nginx
  labels:
    name: ds-nginx
spec:
  selector:
    matchLabels:
      name: ds-nginx
  template:
    metadata:
      name: ds-nginx
      labels:
        name: ds-nginx
    spec:
      containers:
      - name: ds-nginx
        image: nginx
        imagePullPolicy: IfNotPresent
        ports:
        - containerPort: 80

5、Job批處理排程

可通過Job資源物件定義並啟動一個批處理任務，通常並行或序列啟動多個計算程序去處理一批工作任務，處理完成後，整個批處理任務結束。

按照批處理任務實現方式的不同，可分為如下幾種模式 ：

1、Job Template Expansion模式：一個Job物件對應一個待處理的Work Item，有幾個Work item就產生幾個獨立的Job，適合Work item少，每個Work item要處理的資料量比較大的場景

例如：定義一個Job模板，job.yaml.txt

apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
  name: process-item-$ITEM
  labels:
    jobgroup: jobexample
spec:
  template:
    metadata:
      name: jobexample
      labels:
        jobgroup: jobexample
    spec:
      containers:
      - name: c
        image: busybox
        imagePullPolicy: IfNotPresent
        command: ["sh","-c","echo $Item && sleep 5"]
      restartPolicy: Never

#使用如下命令生成yaml檔案

for i in a b c; do cat job.yaml.txt | sed "s/\$ITEM/${i}/" > ./job-$i.yaml; done

#檢視執行情況

kubectl get jobs -l jobgroup=jobexample

2、Queue with Pod Per Work Item模式：採用一個任務佇列存放Work Item，一個Job作為消費者去完成這些Work item，此模式下，Job會啟動N個Pod，每個Pod對應一個WorkItem

3、Queue with Variable Pod Count模式：採用一個任務佇列存放Work Item，一個Job作為消費者去完成這些Work item，Job啟動的Pod數量是可變的

4、Single Job with Static Work Assignment模式：一個Job產生多個Pod，採用程式靜態方式分配任務項

考慮到批處理的並行問題，k8s將job分為以下三種類型：

1、Non-parallel Jobs

一個Job只啟動一個Pod，除非Pod異常，才會 重啟該Pod，一旦 Pod正常結束，Job將結束。

2、Parallel Jobs with a fixed completion count

並行job會 啟動多個Pod，需要設定Pod的引數.spec.completions為一個正數，當正常 結束的Pod數量達到此數時，Job結束，同時此引數用於控制並行度，即同時啟動幾個Job來處理Work item

3、Parallel Jobs with a work queue

任務佇列的並行job需要一個獨立的佇列，work item都在一個佇列中存放，不能設定job的 .spec.completions引數，此時job有以下一些特性

（1）每個Pod能獨立判斷和決定是否還有任務項需要儲裡

（2）如果某個Pod能正常結束，則Job不會在啟動新的Pod

（3）如果一個Pod成功結束，則此時應該不存在其他Pod還在幹活 的情況，應該都處於即將結束 、退出的狀態 。

（4）如果 所有Pod都結束了，且至少有一個Pod成功結束，則整個Job才算成功 結束。

另外，k8s從1.12版本後給job加入了ttl控制，當pod完成任務後，自動進行Pod的關閉，資源回收。

6、Cronjob：定時任務

能根據設定的定時表示式定時排程Pod

（1）Cron Job的定時表示式（與Linux的基本相同）

Minutes Hours DayOfMonth Month DayOfWeek Year

其中每個域都可出現的字元如下。

◎ Minutes：可出現【,-*/】這4個字元，有效範圍為0～59的整數。

◎ Hours：可出現【,-*/】這4個字元，有效範圍為0～23的整 數。

◎ DayofMonth：可出現【,-*/?LWC】這8個字元，有效範圍為0～31的整數。

◎ Month：可出現【,-*/】這4個字元，有效範圍為1～12的整數或JAN～DEC。

◎ DayofWeek：可出現【,-*/?LC#】這8個字元，有效範圍為1～7的整數或SUN～SAT。1表示星期天，2表示星期一，以此類推

◎ *：表示匹配該域的任意值，假如在Minutes域使用，則表示每分鐘都會觸發事件。

◎ /：表示從起始時間開始觸發，然後每隔固定時間觸發一次，例如在Minutes域設定為5/20，則意味著第1次觸發在第5min時，接下來每20min觸發一次

◎ -：指定一個整數範圍。譬如，1-4 意味著整數 1、2、3、4。
◎ ,：隔開的一系列值指定一個列表。譬如3, 4, 6, 8 標明這四個指定的整數。

比如需要每分鐘執行一次：

*/1 * * * * 

（2）建立Cron Job

使用yaml檔案

apiVersion: batch/v1beta1
kind: CronJob
metadata:
  name: hello
spec:
  schedule: "*/1 * * * *"
  jobTemplate:
    spec:
      template:
        spec:
          containers:
          - name: hello
            image: busybox
            command: ["/bin/bash","-c","date;echo Hello"]
          restartPolicy: OnFailure

7、PodAffinity：Pod親和與互斥排程策略

根據在節點上正在執行的 Pod的標籤而不是節點的標籤進行判斷和排程，要求對節點和Pod兩個條 件進行匹配。這種規則可以描述為：如果在具有標籤X的Node上運行了一個或者多個符合條件Y的Pod，那麼Pod應該（如果是互斥的情況，那麼就變成拒絕）執行在這個Node上。

這裡X指的是一個叢集中的節點、機架、區域等概念，通過 Kubernetes內建節點標籤中的key來進行宣告。這個key的名字為 topologyKey，意為表達節點所屬的topology範圍。

◎ kubernetes.io/hostname

◎ failure-domain.beta.kubernetes.io/zone

◎ failure-domain.beta.kubernetes.io/region

與節點不同的是，Pod是屬於某個名稱空間的，所以條件Y表達的 是一個或者全部名稱空間中的一個Label Selector。

和節點親和相同，Pod親和與互斥的條件設定也是requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution和 preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution。

Pod的親和性被定義於PodSpec的affinity欄位下的podAffinity子欄位中。Pod間的互斥性則被定義於同一層次的podAntiAffinity子欄位中。

例如：

參照目標Pod

apiVerison: v1
kind: Pod
metadata:
  name: pod-flag
  labels:
    security: s1
    app: nginx
spec:
  containers:
  - name: nginx
    image: nginx

（1）Pod親和性排程

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: pod-affinity
spec:
  affinity:
    podAffinity:
      requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
      - labelSelector:
          matchExpressions:
          - key: security
            operator: In
            values: ["s1"]
        topologyKey: kubernetes.io/hostname
  containers:
  - name: nginx
    image: nginx

建立之後會發現兩個Pod在同一個節點上

（2）Pod互斥性排程

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: pod-antiaffinity
spec:
  affinity:
    podAntiAffinity:
      requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
      - labelSelector:
          matchExpressions:
          - key: security
            operator: In
            values: ["s1"]
        topologyKey: kubernetes.io/hostname
  containers:
  - name: nginx
    image: nginx

建立之後會發現這個Pod跟參照Pod不在同一個節點上

8、Pod Priority Preemption：Pod優先順序排程

在中大型叢集中，為了儘可能提高叢集的資源利用率，會採用優先順序方案，即不同型別的負載對應不同的優先順序，同時允許叢集中的所有負載所需的資源總量超過叢集可提供的資源，在這種情況下，當發生資源不足的情況時，系統可以選擇釋放一些不重要的負載（優先順序最低的），保障最重要的負載能夠獲取足夠的資源穩定執行。

如果發生了需要搶佔的排程，高優先順序Pod就可能搶佔節點N，並將其低優先順序Pod驅逐出節點N。

（1）首先建立PriorityClasses

apiVersion: v1
kind: scheduling.k8s.io/v1beta1
metadata:
  name: high-priority
value: 10000
globalDefault: false

（2）然後在Pod中引用Pod優先順序

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: nginx-priority
spec:
  containers:
  - name: nginx
    image: nginx
  priorityClassName: high-priority

二、Pod的擴容和縮容

1、通過kubectl scale

通過kubectl scale進行擴容和縮容，其實就是修改控制器的副本數字段

kubectl scale rc rc-name --replicas=副本數量

比如我將nodeselectorrc擴容為3

縮容也是一樣，將副本數量改小就行

2、Horizontal Pod AutoScale（HPA）

實現基於cpu使用率進行自動Pod擴縮容，HPA控制器基於Master的kube-controller-manager服務啟動引數

--horizontal-pod-authscaler-sync-period

定義的時長（預設為30s），週期性的監測目標pod的cpu使用率，並在滿足條件時對RC或Deployment中的Pod副本數量進行調整，以符合使用者定義的平均Pod CPU使用率

建立HPA時可以使用kubectl autoscale命令進行快速建立或者使用yaml配置檔案進行建立，在建立HPA前，需要已經存在一個RC或者Deployment物件，並且必須定義resources.requests.cpu的資源請求值，如果不設定該值，則heapster將無法採集Pod的cpu使用率

【注】此方式需要安裝heapster進行採集資源的cpu使用率

命令列方式：

kubectl autoscale rc rc-name --min=1 --max=10 --cpu-percent=50

yaml方式：

apiVersion: autoscaling/v1
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: hpa-name
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: v1
    kind: ReplicationController
    name: rc-name
  minReplicas: 1
  maxReplicas: 10
  targetCPUUtilizationPercentage: 50

上述兩種方式都是在cpu使用率達到50%的時候進行擴縮容，最小副本數為1，最大副本數為10

三、Pod的滾動升級

滾動升級通過kubectl rolling-update命令完成，該命令建立了一個RC，然後自動控制舊的RC中的Pod副本的數量逐漸減少至0，同時新的RC中的Pod副本的數量從0逐步增加至目標值，最終實現了Pod的升級。新舊的RC需要在同一個Namespace下。

1、使用yaml進行升級

比如有一個nginx的v1版本：nginx-v1.yaml

apiVersion: v1
kind: ReplicationController
metadata:
  name: roll-v1
  labels:
    name: roll-v1
    version: v1
spec:
  replicas: 3
  selector:
    name: roll-v1
    version: v1
  template:
    metadata:
      name: roll-v1
      labels:
        name: roll-v1
        version: v1
    spec:
      containers:
      - name: roll-v1
        image: nginx
        imagePullPolicy: IfNotPresent
        ports:
        - containerPort: 80

建立之後如下：

需要將其升級為v2版本：nginx-v2.yaml

apiVersion: v1
kind: ReplicationController
metadata:
  name: roll-v2
  labels:
    name: roll-v2
    version: v2
spec:
  replicas: 3
  selector:
    name: roll-v2
    version: v2
  template:
    metadata:
      name: roll-v2
      labels:
        name: roll-v2
        version: v2
    spec:
      containers:
      - name: roll-v2
        image: nginx
        imagePullPolicy: IfNotPresent
        ports:
        - containerPort: 8080

使用如下命令進行升級：

kubectl rolling-update roll-v1 -f nginx-v2.yaml

執行之後會逐步替換掉v1版本的pod

需要注意的是：

1、RC的名字不能與舊的RC相同

2、在selector中至少有一個Label與舊的不同，以表示其是新的RC。（其實是必須所有label不一樣）

2、使用命令方式直接升級

也可以使用命令列直接替換掉容器的映象

kubectl rolling-update rc-name --image=image-name:version

3、回滾

當滾動更新出現問題時，可以進行回滾

kubectl rolling-update rc-name --image=image-name:version --rollback

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我是Liusy，一個喜歡健身的程式設計師。

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