A.0/1 nodes are available: 1 node(s) had taints that the pod didn't tolerate.
Author: xidianwangtao@gmail.com Kubelet Node Allocatable Kubelet Node Allocatable用来为Kube组件和System进程预留资源，从而保证当节点出现满负荷时也能保证Kube和System进程有足够的资源。 目前支持cpu, memory, ephemeral-storage三种资源预留。 Node Capacity是Node的所有硬件资源，kube-reserved是给kube组件预留的资源，system-reserved是
前面在知识星球里面也分享了这一篇关于 Kubelet资源预留的文章，最近又有一些朋友遇到这个问题，所以这里再次分享给大家。
工作中需要将原本部署在物理机或虚拟机上的一些基础服务搬到kubernetes中，在搬的过程中遇到了不少坑，这里记录一下。
Kubernetes 的节点可以按照节点的资源容量进行调度，默认情况下 Pod 能够使用节点全部可用容量。这样就会造成一个问题，因为节点自己通常运行了不少驱动 OS 和 Kubernetes 的系统守护进程。除非为这些系统守护进程留出资源，否则它们将与 Pod 争夺资源并导致节点资源短缺问题。
工作中需要将原本部署在物理机或虚拟机上的一些基础服务搬到kubernetes中，在搬的过程中遇到了不少坑，笔者在此特别分享一下所遇到的问题及相应的解决方法~ 一、异常网络引起的问题 之前使用redis-operator在kubernetes中部署了一套Redis集群，可测试的同事使用redis-benchmark随便一压测，这个集群就会出问题。经过艰苦的问题查找过程，终于发现了问题，原来是两个虚拟机之间的网络存在异常。 经验教训，在测试前可用iperf3先测试下node节点之间，pod节点
工作中需要对kubernetes中workload使用的系统资源进行一些限制，本周花时间研究了一下，这里记录一下。
当我们在线上使用 Kubernetes 集群的时候，如果没有对节点配置正确的资源预留，我们可以考虑一个场景，由于某个应用无限制的使用节点的 CPU 资源，导致节点上 CPU 使用持续100%运行，而且压榨到了 kubelet 组件的 CPU 使用，这样就会导致 kubelet 和 apiserver 的心跳出问题，节点就会出现 Not Ready 状况了。默认情况下节点 Not Ready 过后，5分钟后会驱逐应用到其他节点，当这个应用跑到其他节点上的时候同样100%的使用 CPU，是不是也会把这个节点搞挂掉，同样的情况继续下去，也就导致了整个集群的雪崩，集群内的节点一个一个的 Not Ready 了，后果是非常严重的，或多或少的人遇到过 Kubernetes 集群雪崩的情况，这个问题也是面试的时候经常询问的问题。
Node节点通常还可以具有本地的临时性存储，由本地挂载的可写入设备或者 RAM来提供支持。临时（Ephemeral） 意味着对所存储的数据不提供长期可用性的保证。
Kubernetes 的节点可以按照 Capacity 调度。默认情况下 pod 能够使用节点全部可用容量。这是个问题，因为节点自己通常运行了不少驱动 OS 和 Kubernetes 的系统守护进程（system daemons）。除非为这些系统守护进程留出资源，否则它们将与 pod 争夺资源并导致节点资源短缺问题。
容器在运行期间会产生临时文件、日志。如果没有任何配额机制，则某些容器可能很快将磁盘写满，影响宿主机内核和所有应用。
通过查看Node节点的详细信息，发现是网络问题，接着进一步排查有关网络的Pod的运行情况。
事情这样的：kubernetes1.21.3集群。容器运行时containerd。除了K8s-node-06节点。
查看master节点,默认是不可调度 [root@k8s-master ~]# kubectl describe nodes k8s-master Name: k8s-master Roles: master Labels: beta.kubernetes.io/arch=amd64 beta.kubernetes.io/os=linux kubern
[root@k8s-master ~]# kubectl run nginx-deploy --image=nginx:1.14-alpine --port=80 --replicas=1 Flag --replicas has been deprecated, has no effect and will be removed in the future. # 1.18已经不支持replicas了 pod/nginx-deploy created
查看K8s的master节点的描述信息 [root@k8s-master pv]# kubectl describe nodes k8s-master
命令的输出展示了节点可用资源相关的两组数量：节点资源总量和可分配资源量。 资源总量代表节点所有的资源总和，包括那些可能对pod不可用的资源。有些资源会为Kubemetes或者系统组件预留。调度器的决策仅仅基于可分配资源量
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有时 删除pv/pvc时会有问题,这个使用得加2个命令参数--grace-period=0 --force
Kubernetes中的包含了很多如 Node、 Pod、 ReplicationController、 Service、 Deployment等 “资源对象”，几乎所有的资源对象都可以通过Kubernetes提供的kubectl工具（或者API编程调用）执行增、删、改、查等操作并将其保存在 etcd-v3中持久化存储。从这个角度来看，Kubernetes其实是一个高度自动化的资源控制系统，它通过跟踪对比etcd库里保存的“资源期望状态”与当前环境中的“实际资源状态”的差异来实现自动控制和自动纠错的高级功能。
Volcano 是基于 Kubernetes 的批处理系统，方便HPC、 AI、大数据、基因等诸多行业通用计算框架接入，提供高性能任务调度引擎，高性能异构芯片管理，高性能任务运行管理等能力。本文通过介绍Volcano提供的GPU Share调度功能来助力HPC作业在Kubernetes集群中落地。
周期性检查节点状态，每当节点状态为 NotReady，并且超出 podEvictionTimeout 时间后，就把该节点上的 pod 全部驱逐到其它节点，其中具体驱逐速度还受驱逐速度参数，集群大小等的影响。
深度学习中经常会出现多机多卡的任务，也就是同事会起多个pod，但是这多个pod属于同一个任务。
K8S 的节点上的资源会被 pod 和系统进程所使用，如果默认什么都不配置，那么节点上的全部资源都是可以分配给pod使用的，系统进程本身没有保障，这样做很危险：
源于一次线上 P0 故障，一个生产集群被误操作删除（不只是业务被删，是集群也被删了），集群规模较大，在集群恢复后 Pod 进行了重新、调度的过程，整个过程（从开始恢复集群到业务服务就绪）耗时略长，其中涉及到调度环节耗时的计算，由于当时监控服务也部署在集群中，导致故障时的调度器监控数据丢失，最后的最后，又回到了原点：故障驱动，自证清白。于是就有了 scheduler-stress-test 项目，就有了本篇关于此项目的介绍，希望可以帮助到有类似需求（调度器压测）的同志们。
可参照官方文档： Kubelet 配置 (v1beta1) | Kubernetes
节点是组成k8s集群的基本单位，Pod的容器最终是需要在节点上创建并运行起来，因此节点健康状态直接影响到了k8s集群和用户容器的健康。 在每个人入门容器的第一课，都会了解到容器在节点上是基于namespace和cgroup来做隔离，可是仅仅是相互之间做隔离，就足够了吗？ 在容器应用落地和长期的运维过程中，会面临比隔离更多的实际需要面对的问题。归结起来，有两大类： 当众多的容器在节点上运行起来，如何能保证容器的行为不会影响到节点的其他容器，或者甚至把节点搞挂？ 这个问题，是长期的k8s运维中会经常面对的一个问
大家在对 2023 年诸多互联网公司故障的总结中多次提到了控制 “爆炸半径”，几乎都在说缩小集群规模，那除了缩小集群规模外还有没有其他办法呢？如果一出问题就通过缩小规模去解决，多少会显得有点不够专业（草台班子）。k8s 已经经历了九年半的发展，众多的终端用户在以什么样的方式使用 k8s，即便社区高手如云，也很难把所有使用场景都考虑到并且处理好，但也不至于差到连我们这群"草台班子"都能想到的一些最基本的问题（比如控制爆炸半径）都想不到。比起把集群搞大出问题的人，反而是在出问题后只会喊控制集群规模的那些 k8s 相关的云原生专家们，那些 k8s 集群管理员们，更像是草台班子。（并没有说 k8s 等于云原生的意思，但只要做的事情和 k8s 沾点边就号称云原生，这是事实）
kubectl 作为最重要的 Kubernetes 客户端工具一直以来都被广泛的应用与各种场景，其对于 YAML 工程师的作用就像战士手中的枪，用的好不好完全可以影响到 YAML 工程师的整体工作效率。虽然 kubectl 本身迭代的速度非常快，但是也很难满足所有人的全部需求，这时 kubectl 的插件机制就可以很好的弥补这个问题。
星辰算力平台基于深入优化云原生统一接入和多云调度，加固容器运行态隔离，挖掘技术增量价值，平台承载了腾讯内部的CPU和异构算力服务，是腾讯内部大规模离线作业、资源统一调度平台。 背景 在大规模 Kubernetes 集群中，集群瞬息万变，每时每刻可能都有相关用户、集群组件、运维人员对集群进行操作。根据大规模集群的注意事项，Kubernetes v1.26 单个集群支持的最大节点数为 5000。更具体地说，Kubernetes 旨在适应满足以下所有标准的配置： 每个节点的 Pod 数量不超过 110 节点数不超
最近加入 CNCF 成为沙箱项目的 Karmada 项目是一个开放的多 Kubernetes 管理工具，从 Kubernetes Federation 1/2 继承的大量经验，让这个项目有成为多集群管理首选产品的潜力。Karmada 具有开箱即用的跨集群调度能力，简单的使用 PropagationPolicy 就能将 Deployment、Service 这样的原生 Kubernetes 对象在多个集群之间进行灵活的调度。
上一篇文章中kubernetes系列教程（五）深入掌握核心概念pod初步介绍了yaml学习kubernetes中重要的一个概念pod，接下来介绍kubernetes系列教程pod的resource资源管理和pod的Quality of service服务质量。
目前有三种安装方式 第一种是yum安装 使用yum安装，好处是简单，缺点就是要获取最新版需要跟你学yum源，而且所有软件的依赖又不能自己指定，尤其是系统版本比较，使用yum源安装的kubernetes的版本也会受到限制。
近日 Kubernetes 测试集群 Pod 状态出现 Evicted 现象 , 但是项目还是能正常提供服务 , 最先的解决办法是手动将 Evicted 状态的 Pod 删除。
[TOC] 0x01 架构深入 1.节点状态 Q:什么是节点? 答:Kubernetes中节点（node）指的是一个工作机器曾经叫做 minion , 但是需要注意不同的集群中，节点可能是虚拟机也可能
Kubernetes（k8s） 凭借着其优良的架构，灵活的扩展能力，丰富的应用编排模型，成为了容器编排领域的事实标准。越来越多的企业拥抱这一趋势，选择 k8s 作为容器化应用的基础设施，逐渐将自己的核心服务迁移到 k8s 之上。
在开始使用 Kubernetes 时，社区教给我们的第一件事就是始终为我们 pod 中的每个容器设置 CPU 和内存的请求和限制。
字面上理解,用户kubernetes在api Group里没有权限,无法获取资源pod列表.
Pod中可以同时运行多个进程（作为容器运行）协同工作。同一个Pod中的容器会自动的分配到同一个 node 上。同一个Pod中的容器共享资源、网络环境和依赖，它们总是被同时调度。
Kubernetes调度是确保集群中的Pod在适当节点上运行的关键组件。通过灵活配置调度策略，可以提高资源利用率、负载平衡和高可用性。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/145241.html原文链接：https://javaforall.cn
不知道有没有小伙伴跟我一样在集群创建应用的时候没有详细计算过自己的资源配比。然后我是看到kubectl top node 一看每个节点还有很多的资源，就直接创建了几个资源配比较高的应用，而且这几个应用是高负载运行的....然后的结果就是集群中好多应用开始崩溃了......
资源在 k8s 中是一个非常重要的关键因素，一些运维事故往往也就是因为一些资源限制设置的不合理而导致的。而合理的设置资源也是一门学问和经验，最近不停地被提及的 “降本增效” 通常也伴随着资源设置的优化。对于一个应用应该设置多少内存和 CPU，我觉得这不是我们在这里应该学习的（这都是实战经验积累的）。而我们需要知道的是，这些限制条件何时会被检查，会被谁检查，超过限制条件会引发什么问题。 这对于我们来说很重要，一方面实际出现问题，我们可以迅速知道原因；另一方面，这些限制条件还会和之后的调度、自动扩容/缩容有关系。所以本章节我们来看看它。
驱逐是指派给节点的Pod 被终止的过程。Kubernetes 中最常见的情况之一是Preemption，为了在资源有限的节点中调度新的 Pod，需要终止另一个 Pod 以释放资源。
毫无疑问，Kubernetes 是个伟大的开源作品，给作者所在团队中极大地提高了生产力，但在使用过程中，相信很多人跟作者一样，会遇到各种各样的问题，有时候解决的过程也是非常享受，某些问题还可能反复遇到。本篇文章记录了本人在使用开始接触 Kubernetes 至今遇到的各类问题及解决方案, 希望对其它同学有所帮助。
实验环境 主机名 IP controller1 192.168.2.240 compute1 192.168.2.242 compute2 192.168.2.243 compute3 192.168
Envoy 是为微服务架构设计的一款高性能网络代理。在目前非常流行的 Service Mesh 项目 Istio 中，数据面便是通过 Envoy 来实现的。在 Istio 中，Envoy 可以承担两种角色：
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