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 {errorshealth {lameduck 5s}readykubernetes cluster.local in-addr.arpa ip6.arpa {pods insecurefallthrough in-addr.arpa ip6.arpattl 30}prometheus :9153forward . /etc/resolv.conf {max_concurrent 1000}cache 30loopreloadloadbalance
}
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。
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IngressClassrules: ##定义具体的规则- host: tanglinux.com ##访问的目标域名http:paths:- path: /pathType: Exactbackend: ##定义后端的service对象service:name: ngx-svcport: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: tangspec: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-ingnamespace: nginx-ingressspec:replicas: 1selector:matchLabels:app: ngx-ingtemplate:metadata:labels:app: ngx-ing#annotations:#prometheus.io/scrape: "true"#prometheus.io/port: "9113"#prometheus.io/scheme: httpspec:serviceAccountName: nginx-ingresscontainers:- image: nginx/nginx-ingress:2.2-alpineimagePullPolicy: IfNotPresentname: ngx-ingports:- name: httpcontainerPort: 80- name: httpscontainerPort: 443- name: readiness-portcontainerPort: 8081- name: prometheuscontainerPort: 9113readinessProbe:httpGet:path: /nginx-readyport: readiness-portperiodSeconds: 1securityContext:allowPrivilegeEscalation: truerunAsUser: 101 #nginxcapabilities:drop:- ALLadd:- NET_BIND_SERVICEenv:- name: POD_NAMESPACEvalueFrom:fieldRef:fieldPath: metadata.namespace- name: POD_NAMEvalueFrom:fieldRef:fieldPath: metadata.nameargs:- -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
- 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-ssdimage: nginx:1.23.2imagePullPolicy: IfNotPresentports:- containerPort: 80nodeSelector: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: envoperator: In ##逻辑运算符支持：In,NotIn,Exists,DoesNotExist,Gt,Ltvalues:- test- devpreferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution: ##尽可能满足，但不保证- weight: 1preference:matchExpressions:- key: projectoperator: Invalues:- aminglinuxcontainers:- name: with-node-affinityimage: 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-containerimage: nginx:1.23.2affinity:nodeAffinity:requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:nodeSelectorTerms:- matchExpressions:- key: special-nodeoperator: 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
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