在高可用的k8s集群中,当Node节点挂掉,kubelet无法提供工作的时候,pod将会自动调度到其他的节点上去,而调度到节点上的时间需要我们慎重考量,因为它决定了生产的稳定性.可靠性,更快的迁移可以减少我们业务的影响性,但是有可能会对集群造成一定的压力,从而造成集群崩溃. Kubelet 状态更新的基本流程: 1.kubelet 自身会定期更新状态到 apiserver,通过参数--node-status-update-frequency指定上报频率,默认是 10s 上报一次. 2.kube-

一.k8s pod 在节点间调度控制 k8s起pod时,会通过调度器scheduler选择某个节点完成调度,选择在某个节点上完成pod创建.当需要在指定pod运行在某个节点上时,可以通过以下几种方式: 1. 在部署pod的yaml中,指定nodeName 指定了nodeName的Pod会直接跳过Scheduler的调度逻辑,直接写入PodList列表,该匹配规则是强制匹配.eg:apiVersion: extensions/v1beta1kind: Deploymentmetadata: nam

在Kubernetes中,调度是指将Pod放置到合适的Node上,然后对应的Node上的Kubelet才能够运行这些pod.调度器通过Kubernetes的监测机制来发现集群中新创建且尚未被调度的Node上的Pod.K8s中默认的调度器是kube-scheduler, 当然,也可以自行实现一个自定义的调度器. 配合之前针对Node的静态超卖与动态超卖,需要更符合项目实际的调度器.在开始之前,先来看几个相关的概念: 驱逐: kubelet监控集群节点的CPU, 内存,磁盘空间和文件系统的inode

问题现象 在TKE控制台上新建版本为v1.18.4(详细版本号 < v1.18.4-tke.5)的独立集群,其中,集群的节点信息如下: 有3个master node和1个worker node,并且worker 和 master在不同的可用区. node 角色 label信息 ss-stg-ma-01 master label[failure-domain.beta.kubernetes.io/region=sh,failure-domain.beta.kubernetes.io/zone=20

之前一直docker-compose跑zk集群,现在把它挪到k8s集群里. docker-compose跑zk集群 zk集群in k8s部署 参考: https://github.com/kubernetes/contrib/blob/master/statefulsets/zookeeper/zookeeper.yaml https://kubernetes.io/docs/tutorials/stateful-application/zookeeper/ 我修改了下默认的yaml 1.zk.

目录 容器的资源需求和资源限制 QoS Classes分类 Guaranteed Burstable Best-Effort kubernetes之node资源紧缺时pod驱逐机制 Qos Class优先级排名 可压缩资源与不可压缩资源 存储资源不足 举例 内存资源不足 举例 Node OOM (Out Of Memory) 总结 容器的资源需求和资源限制 requests:资源需求,最低保障, 保证被调度的节点上至少有的资源配额 limits:资源限额,硬限制, 容器可以分配到的最大资源配额

概述 QoS是Quality of Service的缩写,即服务质量.每个pod属于某一个QoS分类,而Kubernetes会根据pod的QoS级别来决定pod的调度.抢占调度和驱逐优先级,而且pod的QoS级别也影响oomkiller对杀死进程的选择. pod QoS级别 QoS主要分为Guaranteed.Burstable和Best-Effort三个级别,优先级从高到低. 怎么决定某个pod属于哪个QoS分类呢?根据pod yaml中的cpu和内存资源定义决定. Guaranteed 同时

k8s系列文章: 什么是K8S K8S configmap介绍 Pod是k8s中最小的调度单元,包含了一个"根容器"和其它用户业务容器. 如果你使用过k8s的话,当然会了解pod的基本使用,但是为了更好的应用,你需要深入了解pod的配置.调度.升级和扩缩容等.本文将会更进一步的介绍pod. 基础 为什么需要pod? pod包含一个或多个相对紧密耦合的容器,处于同一个pod中的容器共享同样的存储空间.IP地址和Port端口. 为什么k8s要设计出Pod这个概念并作为最小调度单元呢? 直接

目录 k8s调度器Scheduler Scheduler工作原理 请求及Scheduler调度步骤: k8s的调用工作方式 常用预选策略 常用优先函数 节点亲和性调度 节点硬亲和性 节点软亲和性 Pod资源亲和调度 Pod硬亲和调度 Pod软亲和调度 Pod反亲和调度 污点和容忍度 定义污点和容忍度 effect定义排斥等级: 在Pod上定义容忍度时: 管理节点的污点 k8s调度器Scheduler Scheduler工作原理 请求及Scheduler调度步骤: 节点预选(Predicate):

实验目的 OPA-Gatekeeper可以在Kubernetes 中,通过策略来实现一些额外的管理.安全方面的限制,例如:限制特定用户在 Namespace 中的行为权限 本次实验将在test命名空间内对开发人员的更新操作提供时间窗口限制. 说明: 在自建的k8s集群实验成功. 在rancher2.4.4中创建失败,原因是rego语法解析错误,已经提交到官方论坛,尚未解决. 实现思路 为了方便管理,开发人员将使用统一用户deploy, 然后在k8s中添加基于角色的访问控制(RBAC),即使用ro

目录 一.系统环境 二.前言 三.pod的调度 3.1 pod的调度概述 3.2 pod自动调度 3.2.1 创建3个主机端口为80的pod 3.3 使用nodeName 字段指定pod运行在哪个节点 3.4 使用节点标签nodeSelector指定pod运行在哪个节点 3.4.1 查看标签 3.4.2 创建标签 3.4.3 通过标签控制pod在哪个节点运行 3.5 使用亲和性与反亲和性调度pod 3.5.1 使用硬策略requiredDuringSchedulingIgnoredDuringE

原文链接:Kubernetes Pod 驱逐详解 在 Kubernetes 中,Pod 使用的资源最重要的是 CPU.内存和磁盘 IO,这些资源可以被分为可压缩资源(CPU)和不可压缩资源(内存,磁盘 IO).可压缩资源不可能导致 Pod 被驱逐,因为当 Pod 的 CPU 使用量很多时,系统可以通过重新分配权重来限制 Pod 的 CPU 使用.而对于不可压缩资源来说,如果资源不足,也就无法继续申请资源(内存用完就是用完了),此时 Kubernetes 会从该节点上驱逐一定数量的 Pod,以保证

在系统硬件资源紧缺的情况下保证node的稳定性, 是kubelet需要解决的一个重要问题 1.驱逐策略 kubelet持续监控主机的资源使用情况, 一旦出现资源紧缺的迹象, kubelet就会主动终止一个或多个pod的运行,以回收紧缺的资源 2.驱逐信号 kubelet根据信号作为决策依据来触发驱逐行为 - memory.available - nodefs.available - nodefs.inodesFree - imagefs.available - imagefs.inodesFre

Scheduler是k8s集群的调度器,主要的任务是把定义好的pod分配到集群节点上 有以下特征: 1  公平   保证每一个节点都能被合理分配资源或者能被分配资源 2  资源高效利用   集群所有资源最大化被利用 3  效率  调度的性能好,能够对大批量pod进行调度 4  灵活  允许用户根据自己的需求控制调取的逻辑 工作原理: Scheduler是单独运行的程序,启动之后会一直连接API Server,获取值:PodSpec.NodeName为空的pod,也就是对没有标记namespace

Kubelet 能够主动监测和防止计算资源的全面短缺. 在资源短缺的情况下,kubelet 可以主动地结束一个或多个 Pod 以回收短缺的资源. 当 kubelet 结束一个 Pod 时,它将终止 Pod 中的所有容器,而 Pod 的 Phase 将变为 Failed. 如果被驱逐的 Pod 由 Deployment 管理,这个 Deployment 会创建另一个 Pod 给 Kubernetes 来调度. 配置资源不足时的处理方式: 驱逐信号 kubelet 支持按照以下信号触发驱逐决定. 驱

Flink流处理的时间窗口 对于流处理系统来说,流入的消息是无限的,所以对于聚合或是连接等操作,流处理系统需要对流入的消息进行分段,然后基于每一段数据进行聚合或是连接等操作. 消息的分段即称为窗口,流处理系统支持的窗口有很多类型,最常见的就是时间窗口,基于时间间隔对消息进行分段处理.本节主要介绍Flink流处理系统支持的各种时间窗口. 对于目前大部分流处理系统来说,时间窗口一般是根据Task所在节点的本地时钟来进行切分,这种方式实现起来比较容易,不会阻塞消息处理.但是可能无法满足某些应用的要求,

[k8s]k8s pod的4种网络模式最佳实战(externalIPs )       hostPort相当于docker run -p 8081:8080,不用创建svc,因此端口只在容器运行的vm上监听 缺点: 没法多pod负载 $ cat pod-hostport.yaml apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: webapp labels: app: webapp spec: containers: - name: webapp image: t

在最近的项目开发中,我发现有的人喜欢用QThread来实现需要循环执行的工作流,而有的人又喜欢用QTimer来实现. 在表面上,两种实现方式似乎都可以,但我觉得QTimer的精度可能会有问题,首先看一下别的coder关于这个问题的探索. QTimer和Qthread的调度时间精度 http://blog.csdn.net/dijunfeng/article/details/7272475 作者:dijunfeng 最近做的一个模拟嵌入式设备的项目中,要求事件的响应精度在1毫秒左右,特地编写代码测

网上没什么资料,就分享下:) 简单模式:kafka传数据到Flink存储到mysql 可以参考网站: 利用Flink stream从kafka中写数据到mysql maven依赖情况: <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://ma

概述 近日,阿里云安全团队监测到挖矿团伙watchbog更新了其使用的武器库,增加了最新Solr Velocity 模板注入远程命令执行漏洞的攻击方式,攻击成功后会下载门罗币挖矿程序进行牟利.建议用户及时排查自身主机是否受到影响. 值得注意的是,此漏洞利用代码于10月31日被公布,11月2日阿里云安全团队就已发现watchbog团伙利用此漏洞进行入侵,植入木马进行挖矿,漏洞公开不足2日便被挖矿团伙利用进行攻击牟利.可以看到,当新的漏洞被披露出来时,可供企业用户修复的时间窗口越来越短,因此防守方需

请查看官方的说明 kubectl cp --help 官方说使用cp , pod里需要有tar命令 从k8s pod 中 拷贝 文件到本地 这是我使用的命令 kubectl exec redis-6c98cb5b5f-nxb59 -- tar cPf - /data/dump_redis.rdb | sudo tar xf - -C . 出现这个报错,tar: Removing leading /' from member names` 可以忽略 会在当前目录产生 data/dump_redis