Kubernetes里的DNS；API资源对象ingress；Kubernetes调度；节点选择器NodeSelector；节点亲和性NodeAffinity

Kubernetes里的DNS

K8s集群内有一个DNS服务：

kubectl get svc -n kube-system |grep dns

测试：

在tang3上安装bind-utils,目的是安装dig命令
yum install -y bind-utils
apt install dnsutils    #ubuntu上
解析外网域名
dig @10.15.0.10 www.baidu.com

解析内部域名
dig @10.15.0.10 ngx-svc.default.svc.cluster.local

说明： ngx-svc为service name，service完整域名为service.namespace.svc.cluster.local

还可以解析Pod，Pod的域名有点特殊，格式为..pod.，例如10-18-206-93.default.pod.cluster.local

对应的Pod为coredns：

kubectl get po coredns -n kube-system

解释：

nameserver: 定义DNS服务器的IP，其实就是kube-dns那个service的IP。
search: 定义域名的查找后缀规则，查找配置越多，说明域名解析查找匹配次数越多。集群匹配有 default.svc.cluster.local、svc.cluster.local、cluster.local 3个后缀，最多进行8次查询 (IPV4和IPV6查询各四次) 才能得到正确解析结果。不同命名空间，这个参数的值也不同。
option: 定义域名解析配置文件选项，支持多个KV值。例如该参数设置成ndots:5，说明如果访问的域名字符串内的点字符数量超过ndots值，则认为是完整域名，并被直接解析；如果不足ndots值，则追加search段后缀再进行查询。

DNS配置

可以通过查看coredns的configmap来获取DNS的配置信息：

[root@tang3 k8s]# kubectl describe cm coredns -n kube-system
Name:         coredns
Namespace:    kube-system
Labels:       <none>
Annotations:  <none>

Data
====
Corefile:
----
.:53 {
    errors
    health {
       lameduck 5s
    }
    ready
    kubernetes cluster.local in-addr.arpa ip6.arpa {
       pods insecure
       fallthrough in-addr.arpa ip6.arpa
       ttl 30
    }
    prometheus :9153
    forward . /etc/resolv.conf {
       max_concurrent 1000
    }
    cache 30
    loop
    reload
    loadbalance
}

说明：

errors：错误信息到标准输出。
health：CoreDNS自身健康状态报告，默认监听端口8080，一般用来做健康检查。您可以通过http://10.18.206.207:8080/health获取健康状态。（10.18.206.207为coredns其中一个Pod的IP）
ready：CoreDNS插件状态报告，默认监听端口8181，一般用来做可读性检查。可以通过http://10.18.206.207:8181/ready获取可读状态。当所有插件都运行后，ready状态为200。
kubernetes：CoreDNS kubernetes插件，提供集群内服务解析能力。
prometheus：CoreDNS自身metrics数据接口。可以通过http://10.15.0.10:9153/metrics获取prometheus格式的监控数据。（10.15.0.10为kube-dns service的IP）
forward（或proxy）：将域名查询请求转到预定义的DNS服务器。默认配置中，当域名不在kubernetes域时，将请求转发到预定义的解析器（宿主机的/etc/resolv.conf）中，这是默认配置。
cache：DNS缓存时长，单位秒。
loop：环路检测，如果检测到环路，则停止CoreDNS。
reload：允许自动重新加载已更改的Corefile。编辑ConfigMap配置后，请等待两分钟以使更改生效。
loadbalance：循环DNS负载均衡器，可以在答案中随机A、AAAA、MX记录的顺序。

API资源对象ingress

有了Service之后，我们可以访问这个Service的IP（clusterIP）来请求对应的Pod，但是这只能是在集群内部访问。

要想让外部用户访问此资源，可以使用NodePort，即在node节点上暴漏一个端口出来，但是这个非常不灵活。为了解决此问题，K8s引入了一个新的API资源对象Ingress，它是一个七层的负载均衡器，类似于Nginx。
在这里插入图片描述

三个概念：Ingress、Ingress Controller、IngressClass

Ingress用来定义具体的路由规则，要实现什么样的访问效果；
Ingress Controller是实现Ingress定义具体规则的工具或者叫做服务，在K8s里就是具体的Pod；
IngressClass是介于Ingress和Ingress Controller之间的一个协调者，它存在的意义在于，当有多个Ingress Controller时，可以让Ingress和Ingress Controller彼此独立，不直接关联，而是通过IngressClass实现关联。

Ingress YAML示例：

vi tang.yaml

apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: Ingress
metadata:
  name: tang  ##ingress名字
  
spec:
  ingressClassName: tang  ##定义关联的IngressClass
  
  rules:  ##定义具体的规则
  - host: tanglinux.com  ##访问的目标域名
    http:
      paths:
      - path: /
        pathType: Exact
        backend:  ##定义后端的service对象
          service:
            name: ngx-svc
            port:
              number: 80

查看ingress

kubectl get ing
kubectl describe ing tang

IngressClassYAML示例：

vi tangc.yaml

apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: IngressClass
metadata:
  name: tang

spec:
  controller: nginx.org/ingress-controller  ##定义要使用哪个controller

查看ingressClass

kubectl get ingressclass

安装ingress-controller（使用Nginx官方提供的 https://github.com/nginxinc/kubernetes-ingress）

首先做一下前置工作

curl -O 'https://gitee.com/aminglinux/linux_study/raw/master/k8s/ingress.tar.gz'
tar zxf ingress.tar.gz
cd ingress
./setup.sh  ##说明，执行这个脚本会部署几个ingress相关资源，包括namespace、configmap、secrect等

vi ingress-controller.yaml

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: ngx-ing
  namespace: nginx-ingress

spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: ngx-ing

  template:
    metadata:
      labels:
        app: ngx-ing
     #annotations:
       #prometheus.io/scrape: "true"
       #prometheus.io/port: "9113"
       #prometheus.io/scheme: http
    spec:
      serviceAccountName: nginx-ingress
      containers:
      - image: nginx/nginx-ingress:2.2-alpine
        imagePullPolicy: IfNotPresent
        name: ngx-ing
        ports:
        - name: http
          containerPort: 80
        - name: https
          containerPort: 443
        - name: readiness-port
          containerPort: 8081
        - name: prometheus
          containerPort: 9113
        readinessProbe:
          httpGet:
            path: /nginx-ready
            port: readiness-port
          periodSeconds: 1
        securityContext:
          allowPrivilegeEscalation: true
          runAsUser: 101 #nginx
          capabilities:
            drop:
            - ALL
            add:
            - NET_BIND_SERVICE
        env:
        - name: POD_NAMESPACE
          valueFrom:
            fieldRef:
              fieldPath: metadata.namespace
        - name: POD_NAME
          valueFrom:
            fieldRef:
              fieldPath: metadata.name
        args:
          - -ingress-class=tangc
          - -health-status
          - -ready-status
          - -nginx-status

          - -nginx-configmaps=$(POD_NAMESPACE)/nginx-config
          - -default-server-tls-secret=$(POD_NAMESPACE)/default-server-secret

应用YAML

kubectl apply -f ingress-controller.yaml

查看pod、deployment

kubectl get po -n nginx-ingress
kubectl get deploy -n nginx-ingress

将ingress对应的pod端口映射到master上临时测试

kubectl port-forward -n nginx-ingress ngx-ing-547d6575c7-fhdtt 8888:80 &

测试前，可以修改ng-deploy对应的两个pod里的/usr/share/nginx/html/index.html文件内容，用于区分两个pod

测试

curl -x127.0.0.1:8888 aminglinux.com
或者：
curl -H 'Host:aminglinux.com' http://127.0.0.1:8888

上面对ingress做端口映射，然后通过其中一个节点的IP来访问ingress只是一种临时方案。那么正常如何做呢？有三种常用的方案：

1）Deployment+LoadBalancer模式的Service

如果要把ingress部署在公有云，那用这种方式比较合适。用Deployment部署ingress-controller，创建一个type为LoadBalancer的service关联这组pod。

大部分公有云，都会为LoadBalancer的service自动创建一个负载均衡器，通常还绑定了公网地址。

只要把域名解析指向该地址，就实现了集群服务的对外暴露。

2）Deployment+NodePort模式的Service

同样用deployment模式部署ingress-controller，并创建对应的服务，但是type为NodePort。这样，ingress就会暴露在集群节点ip的特定端口上。

由于nodeport暴露的端口是随机端口，一般会在前面再搭建一套负载均衡器来转发请求。该方式一般用于宿主机是相对固定的环境ip地址不变的场景。

NodePort方式暴露ingress虽然简单方便，但是NodePort多了一层NAT，在请求量级很大时可能对性能会有一定影响。

3）DaemonSet+HostNetwork+nodeSelector

用DaemonSet结合nodeselector来部署ingress-controller到特定的node上，然后使用HostNetwork直接把该pod与宿主机node的网络打通（如，上面的临时方案kubectl port-forward），直接使用宿主机的80/433端口就能访问服务。

这时，ingress-controller所在的node机器就很类似传统架构的边缘节点，比如机房入口的nginx服务器。该方式整个请求链路最简单，性能相对NodePort模式更好。

缺点是由于直接利用宿主机节点的网络和端口，一个node只能部署一个ingress-controller pod。比较适合大并发的生产环境使用。

搞懂Kubernetes调度

K8S调度器Kube-schduler的主要作用是将新创建的Pod调度到集群中的合适节点上运行。kube-scheduler的调度算法非常灵活，可以根据不同的需求进行自定义配置，比如资源限制、亲和性和反亲和性等。

1）kube-scheduler的工作原理如下：

监听API Server： kube-scheduler会监听API Server上的Pod对象，以获取需要被调度的Pod信息。它会通过API Server提供的REST API接口获取Pod的信息，例如Pod的标签、资源需求等信息。
筛选可用节点： kube-scheduler会根据Pod的资源需求和约束条件（例如Pod需要的特定节点标签）筛选出可用的Node节点。它会从所有注册到集群中的Node节点中选择符合条件的节点。
计算分值： kube-scheduler会为每个可用的节点计算一个分值，以决定哪个节点是最合适的。分值的计算方式可以通过调度算法来指定，例如默认的算法是将节点资源利用率和距离Pod的网络延迟等因素纳入考虑。
选择节点： kube-scheduler会选择分值最高的节点作为最终的调度目标，并将Pod绑定到该节点上。如果有多个节点得分相等，kube-scheduler会随机选择一个节点。
更新API Server： kube-scheduler会更新API Server上的Pod对象，将选定的Node节点信息写入Pod对象的spec字段中，然后通知Kubelet将Pod绑定到该节点上并启动容器。

2）Kube-scheduler调度器内部流转过程
在这里插入图片描述

① Scheduler通过注册client-go的informer handler方法监听api-server的pod和node变更事件，获取pod和node信息缓存到Informer中
② 通过Informer的handler将事件更新到ActiveQ（ActiveQ、UnschedulableQ、PodBackoffQ为三个Scheduling队列，ActiveQ是一个维护着Pod优先级的堆结构，调度器在调度循环中每次从堆中取出优先级最高的Pod进行调度）
③ 调度循环通过NextPod方法从ActiveQ中取出待调度队列
④ 使用调度算法针对Node和Pod进行匹配和打分确定调度目标节点
⑤ 如果调度器出错或失败，会调用shed.Error将Pod写入UnschedulableQ里
⑥ 当不可调度时间超过backoff的时间，Pod会由Unschedulable转换到Podbackoff，也就是说Pod信息会写入到PodbackoffQ里
⑦ Client-go向Api Server发送一个bind请求，实现异步绑定

调度器在执行绑定操作的时候是一个异步过程，调度器会先在缓存中创建一个和原来Pod一样的Assume Pod对象用模拟完成节点的绑定，如将Assume Pod的Nodename设置成绑定节点名称，同时通过异步执行绑定指令操作。在Pod和Node绑定之前，Scheduler需要确保Volume已经完成绑定操作，确认完所有绑定前准备工作，Scheduler会向Api Server 发送一个Bind 对象，对应节点的Kubelet将待绑定的Pod在节点运行起来。

3）为节点计算分值

节点分值计算是通过调度器算法实现的，而不是固定的。默认情况下，kube-scheduler采用的是DefaultPreemption算法，其计算分值的方式包括以下几个方面：

节点的资源利用率 kube-scheduler会考虑每个节点的CPU和内存资源利用率，将其纳入节点分值的计算中。资源利用率越低的节点得分越高。
节点上的Pod数目 kube-scheduler会考虑每个节点上已经存在的Pod数目，将其纳入节点分值的计算中。如果节点上已经有大量的Pod，新的Pod可能会导致资源竞争和拥堵，因此节点得分会相应降低。
Pod与节点的亲和性和互斥性 kube-scheduler会考虑Pod与节点的亲和性和互斥性，将其纳入节点分值的计算中。如果Pod与节点存在亲和性，例如Pod需要特定的节点标签或节点与Pod在同一区域，节点得分会相应提高。如果Pod与节点存在互斥性，例如Pod不能与其他特定的Pod共存于同一节点，节点得分会相应降低。
节点之间的网络延迟 kube-scheduler会考虑节点之间的网络延迟，将其纳入节点分值的计算中。如果节点之间的网络延迟较低，节点得分会相应提高。
Pod的优先级 kube-scheduler会考虑Pod的优先级，将其纳入节点分值的计算中。如果Pod具有高优先级，例如是关键业务的部分，节点得分会相应提高。

这些因素的相对权重可以通过kube-scheduler的命令行参数或者调度器配置文件进行调整。需要注意的是，kube-scheduler的算法是可扩展的，可以根据需要编写自定义的调度算法来计算节点分值。

4）调度策略

默认调度策略（DefaultPreemption）：默认调度策略是kube-scheduler的默认策略，其基本原则是为Pod选择一个未满足需求的最小代价节点。如果无法找到这样的节点，就会考虑使用预选，即将一些已经调度的Pod驱逐出去来为新的Pod腾出空间。
带优先级的调度策略（Priority）：带优先级的调度策略基于Pod的优先级对节点进行排序，优先选择优先级高的Pod。该策略可以通过设置Pod的PriorityClass来实现。
节点亲和性调度策略（NodeAffinity）：节点亲和性调度策略基于节点标签或其他条件，选择与Pod需要的条件相匹配的节点。这可以通过在Pod定义中使用NodeAffinity配置实现。
Pod 亲和性调度策略（PodAffinity）： Pod 亲和性调度策略根据Pod的标签和其他条件，选择与Pod相似的其他Pod所在的节点。这可以通过在Pod定义中使用PodAffinity配置实现。
Pod 互斥性调度策略（PodAntiAffinity）： Pod 互斥性调度策略选择与Pod不相似的其他Pod所在的节点，以避免同一节点上运行相似的Pod。这可以通过在Pod定义中使用PodAntiAffinity配置实现。
资源限制调度策略（ResourceLimits）：资源限制调度策略选择可用资源最多的节点，以满足Pod的资源需求。这可以通过在Pod定义中使用ResourceLimits配置实现。

节点选择器NodeSelector

NodeSelector会将Pod根据定义的标签选定到匹配的Node上去。

示例：

cat > nodeselector.yaml <<EOF
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: nginx-ssd
spec:
  containers:
  - name: nginx-ssd
    image: nginx:1.23.2
    imagePullPolicy: IfNotPresent
    ports:
    - containerPort: 80
  nodeSelector:
    disktype: ssd
EOF

应用YAML

kubectl apply -f nodeselector.yaml

查看Pod状态

kubectl describe po nginx-ssd

给Node打标签

kubectl label node k8s02 disktype=ssd

查看Node label

kubectl get node --show-labels

查看Pod信息

kubectl describe po nginx-ssd |grep -i node

节点亲和性NodeAffinity

也是针对Node，目的是把Pod部署到符合要求的Node上。

关键词:

① requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution：表示强匹配，必须要满足

② preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution：表示弱匹配，尽可能满足，但不保证

示例：

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: with-node-affinity
spec:
  affinity:
    nodeAffinity:
      requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:  ##必须满足下面匹配规则
        nodeSelectorTerms:
        - matchExpressions:
          - key: env
            operator: In  ##逻辑运算符支持：In,NotIn,Exists,DoesNotExist,Gt,Lt
            values:
            - test
            - dev
      preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution: ##尽可能满足，但不保证
      - weight: 1
        preference:
          matchExpressions:
          - key: project
            operator: In
            values:
            - aminglinux
  containers:
  - name: with-node-affinity
    image: redis:6.0.6

说明：

匹配逻辑：

① 同时指定Node Selector和Node Affinity，两者必须同时满足；

② Node Affinity中指定多组nodeSelectorTerms，只需要一组满足就可以；

③ 当在nodeSelectorTerms中包含多组matchExpressions，必须全部满足才可以；

演示示例：

编辑pod的yaml

cat > nodeAffinity.yaml << EOF
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: node-affinity
spec:
  containers:
    - name: my-container
      image: nginx:1.23.2
  affinity:
    nodeAffinity:
      requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
        nodeSelectorTerms:
          - matchExpressions:
              - key: special-node
                operator: Exists
EOF

给其中一个节点定义标签

kubectl label nodes aminglinux03 special-node=true

生效Pod yaml

kubectl apply -f nodeAffinity.yaml

检查Pod所在node

kubectl get po -o wide