Kubernetes taint & toleration
一、概述
前一篇文章讲解了 Kubernetes 亲和性调度, 所涉及的内容都是描述 pod 的属性，来声明此 pod 希望调度到哪类 nodes。而本文介绍的 Taint(污点) 刚好相反，它是node 的一个属性，允许 node 主动排斥 pod 的调度。
对应的 k8s 又给 pod 新增了配套属性 toleration(容忍) ，用于表示这些 pod 可以（但不强制要求）被调度到具有相应 taints 的 nodes 上。
这两者经常一起搭配，来确保不将 pod 调度到不合适的 nodes。
看下 taint & toleration 结构体，下面足点介绍时会涉及相关字段。
type Taint struct {
Key string
Value string
Effect TaintEffect
// add taint 的时间点
// 只有 Effect = NoExecute, 该值才会被 nodeController 写入
TimeAdded *metav1.Time
}
type Toleration struct {
Key string
Operator TolerationOperator
Value string
Effect TaintEffect
// 容忍时间
TolerationSeconds *int64
}
type TaintEffect string
const (
TaintEffectNoSchedule TaintEffect = "NoSchedule"
TaintEffectPreferNoSchedule TaintEffect = "PreferNoSchedule"
TaintEffectNoExecute TaintEffect = "NoExecute"
)
type TolerationOperator string
const (
TolerationOpExists TolerationOperator = "Exists"
TolerationOpEqual TolerationOperator = "Equal"
)二、Taint
我们可以对 node 设置多个 taints，当然也可以在 pod 配置相同个数的 tolerations。影响调度和运行的具体行为，我们可以分为以下几类：
- 如果至少有一个
effect == NoSchedule的 taint 没有被 pod toleration，那么 pod 不会被调度到该节点上。 - 如果所有
effect == NoSchedule的 taints 都被 pod toleration，但是至少有一个effect == PreferNoSchedule没有被 pod toleration，那么 k8s 将努力尝试不把 pod 调度到该节点上。 - 如果至少有一个
effect == NoExecute的 taint 没有被 pod toleration，那么不仅这个 pod 不会被调度到该节点，甚至这个节点上已经运行但是也没有设置容忍该污点的 pods，都将被驱逐。
三、Toleration
再看下 PodSpec 配置 Tolerations，其中的 key、value、effect 与 Node Taint 设置需要保持一致，operator 支持两类:
- Exists: 这个配置下，不需要指定 value。
- Equal: 需要配置 value 值。(operator 的默认值)
有几个特殊情况:
- key 为空并且 operator 等于 Exists，表示匹配了所有的 keys，values 和 effects。换句话说就是容忍了所有的 taints。
tolerations: - operator: "Exists"
- effect 为空，则表示匹配所有的 effects（NoSchedule、PreferNoSchedule、NoExecute）
tolerations: - key: "key" operator: "Exists"
还有一个 TolerationSeconds，该值与 effect 为 NoExecute 配套使用。用来指定在 node 添加了 effect = NoExecute 的 taint 后，能容忍该 taint 的 pods 可停留在 node 上的时间。
例如:
tolerations: - key: "key1" operator: "Equal" value: "value1" effect: "NoExecute" tolerationSeconds: 3600
表示如果这个 pod 已经运行在 node 上并且该 node 添加了一个对应的 taint，那么这个 pod 将会在 node 上停留 3600 秒后才会被驱逐。但是如果 taint 在这个时间前被移除，那么这个 pod 也就不会被驱逐了。
来个比较形象的图，描述下：
该图参考: Taints and tolerations, pod and node affinities demystified · Banzai Cloud
四、内置行为
kubernetes 1.6 版本，node controller 会跟进系统情况自动设置 node taint 属性。
内置 taint key 如下:
- node.kubernetes.io/not-ready: 节点尚未就绪
- node.kubernetes.io/unreachable: 节点无法被访问
- node.kubernetes.io/unschedulable: 节点不可调度
- node.kubernetes.io/out-of-disk: 节点磁盘不足
- node.kubernetes.io/memory-pressure: 节点有内存压力
- node.kubernetes.io/disk-pressure: 节点有磁盘压力
- node.kubernetes.io/network-unavailable: 节点网络不可用
- node.kubernetes.io/pid-pressure: 节点有 pid 压力
- node.cloudprovider.kubernetes.io/uninitialized: 云节点未初始化
- node.cloudprovider.kubernetes.io/shutdown: 云节点已下线
kubernetes 会通过 DefaultTolerationSeconds admission controller 为创建的 pod 添加两个默认的 toleration: node.kubernetes.io/not-ready 和 node.kubernetes.io/unreachable，并且设置 tolerationSeconds = 300。当然这个默认配置，用户可以自行覆盖。
这些自动添加的默认配置，确保 node 出现问题后，pod 可以继续在 node 上停留 5 分钟。
DefaultTolerationSeconds admission controller 设置的 tolerationSeconds 值，也可以由用户指定。
具体参考: https://github.com/kubernetes...
还有一个默认行为，就是 DaemonSet。
所有 DaemonSet 创建的 pod 都会添加两个 toleration: node.alpha.kubernetes.io/unreachable 和 node.alpha.kubernetes.io/notReady。设置 effect = NoExecute，并且不指定 TolerationSeconds。
目的是确保在 node 出现 unreachable 或 notReady 的问题时，DaemonSet Pods 永远不会被驱逐。
示例
专用节点- 如果你希望将一组节点专用于特定的用户，那可以将这些节点设置 taints:
kubectl taint nodes nodename dedicated=groupName:NoSchedule, 然后为 pods 设置对应的 tolerations。 - 如果你希望节点被专用并且确保服务仅使用这批节点，那么你还应该向这批节点设置 labels (
dedicated=groupName)，并且为对应的 pods 设置 NodeAffinity，以控制 pods 只能跑到这批节点上。
- 如果你希望将一组节点专用于特定的用户，那可以将这些节点设置 taints:
具有特殊硬件的节点- 有部分带有特殊硬件的节点，比如 GPU、FPGA 等，要确保不将不需要专用硬件的 pods 调度到这些节点。也可以和
专有节点一样的方式设置 taints：kubectl taint nodes nodename special=true:NoSchedule或kubectl taint nodes nodename special=true:PreferNoSchedule。建议还可以通过 Extended Resources 和 ExtendedResourceToleration admission controller 来更方便的调度依赖特殊硬件的 pods，而不需要手动添加容器的 toleration
- 有部分带有特殊硬件的节点，比如 GPU、FPGA 等，要确保不将不需要专用硬件的 pods 调度到这些节点。也可以和
基于 taint 的驱逐- 前面也提到了，可以通过
NoExecute taint来驱逐节点上已经运行的 pods。
- 前面也提到了，可以通过