Wie man den 'pod not scheduled'-Fehler in Kubernetes behandelt

Einführung

Kubernetes, die leistungsstarke Container-Orchestrierungsplattform, vereinfacht die Bereitstellung und Verwaltung von containerisierten Anwendungen. Manchmal kann es jedoch vorkommen, dass Sie den Fehler 'pod not scheduled' (Pod nicht geplant) erhalten, der die erfolgreiche Bereitstellung Ihrer Pods verhindern kann. In diesem Tutorial werden Sie durch den Prozess des Verständnisses von Kubernetes-Pods, der Diagnose von 'pod not scheduled'-Fehlern und die Lösung dieser Probleme geführt, um sicherzustellen, dass Ihre Anwendungen reibungslos laufen.

Verständnis von Kubernetes-Pods

Was ist ein Kubernetes-Pod?

Ein Kubernetes-Pod ist die kleinste bereitstellbare Einheit in einem Kubernetes-Cluster. Es ist eine Gruppe von einem oder mehreren Containern mit gemeinsam genutzten Speicher- und Netzwerkressourcen sowie einer Spezifikation für die Ausführung der Container. Pods sind so konzipiert, dass sie vorübergehend und wegwerfbar sind, was bedeutet, dass sie bei Bedarf erstellt, skaliert und zerstört werden können.

Aufbau eines Kubernetes-Pods

Ein Kubernetes-Pod besteht aus folgenden Schlüsselkomponenten:

Container: Ein oder mehrere Docker-Container, die die Anwendung bilden.
Volumes: Gemeinsam genutzte Speichervolumes, die es ermöglichen, dass Daten über die Lebensdauer eines einzelnen Pods hinaus bestehen bleiben.
Netzwerk: Eine eindeutige Cluster-IP-Adresse und eine Reihe von Ports, die von außerhalb des Pods zugänglich sind.
Metadaten: Labels und Anmerkungen, die zusätzliche Informationen über den Pod liefern.

graph TD Pod --> Containers Pod --> Volumes Pod --> Network Pod --> Metadata

Pod-Lebenszyklus

Kubernetes-Pods durchlaufen einen genau definierten Lebenszyklus, der folgende Phasen umfasst:

Pending (Wartend): Der Pod wurde vom Kubernetes-Cluster akzeptiert, aber einer oder mehrere der Container wurden noch nicht erstellt.
Running (Läuft): Alle Container im Pod wurden erstellt, und mindestens ein Container läuft noch.
Succeeded (Erfolgreich abgeschlossen): Alle Container im Pod haben erfolgreich beendet und werden nicht neu gestartet.
Failed (Fehlgeschlagen): Alle Container im Pod haben beendet, und mindestens ein Container ist fehlgeschlagen.
Unknown (Unbekannt): Aus irgendeinem Grund konnte der Zustand des Pods nicht ermittelt werden.

Anwendungsfälle für Kubernetes-Pods

Kubernetes-Pods werden zur Bereitstellung und Verwaltung einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt, darunter:

Statefulose Anwendungen: Anwendungen, die kein persistenten Speicher oder Zustand erfordern, wie z. B. Webserver und API-Dienste.
Stateful Anwendungen: Anwendungen, die einen persistenten Speicher oder Zustand erfordern, wie z. B. Datenbanken und Nachrichtenwarteschlangen.
Batch-Jobs: Kurzlebige Aufgaben, die bis zum Abschluss ausgeführt werden, wie z. B. Datenverarbeitung oder maschinelles Lernen.

Diagnose von 'Pod Not Scheduled'-Fehlern

Verständnis von 'Pod Not Scheduled'-Fehlern

Der 'Pod Not Scheduled'-Fehler tritt auf, wenn Kubernetes keine geeignete Node (Knoten) für die Bereitstellung eines Pods finden kann. Dies kann aus verschiedenen Gründen passieren, wie z. B. Ressourcenbeschränkungen, Ungleichheiten bei den Node-Selectors oder fehlerhafte Pod-Spezifikationen.

Identifizierung der Ursache

Um die Ursache eines 'Pod Not Scheduled'-Fehlers zu diagnostizieren, können Sie die folgenden Schritte ausführen:

Prüfen des Pod-Status: Verwenden Sie den Befehl kubectl get pods, um den Status des betroffenen Pods anzuzeigen. Der Status wird wahrscheinlich Pending (Wartend) sein, was darauf hinweist, dass der Pod noch nicht geplant wurde.
Untersuchen der Pod-Events: Verwenden Sie den Befehl kubectl describe pod <pod-name>, um die mit dem Pod verknüpften Events anzuzeigen. Dies kann wertvolle Informationen über den Grund liefern, warum der Pod nicht geplant wurde.
Analysieren der Node-Kapazität: Verwenden Sie den Befehl kubectl get nodes, um die verfügbaren Ressourcen auf jeder Node im Cluster anzuzeigen. Stellen Sie sicher, dass es ausreichend Ressourcen (CPU, Arbeitsspeicher usw.) gibt, um die Anforderungen des Pods zu erfüllen.
Prüfen der Node-Selectors: Stellen Sie sicher, dass der Node-Selector des Pods mit den Labels übereinstimmt, die auf den verfügbaren Nodes im Cluster angewendet wurden. Verwenden Sie den Befehl kubectl get nodes --show-labels, um die Node-Labels anzuzeigen.
Untersuchen von Taints und Tolerations: Stellen Sie sicher, dass die Tolerations des Pods mit den auf den verfügbaren Nodes angewendeten Taints übereinstimmen. Verwenden Sie den Befehl kubectl describe node <node-name>, um die Taints der Node anzuzeigen.

Beispiel: Diagnose eines 'Pod Not Scheduled'-Fehlers

Nehmen wir an, wir haben einen Pod mit der folgenden YAML-Spezifikation:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: my-app
spec:
  containers:
    - name: my-app
      image: my-app:v1
  nodeSelector:
    app: my-app

Wenn wir versuchen, diesen Pod zu erstellen und er im Pending-Zustand bleibt, können wir die folgenden Befehle verwenden, um das Problem zu diagnostizieren:

## Check the Pod status

## Inspect the Pod events

## Analyze node capacity

## Check node labels

## Examine taints and tolerations

Die Ausgabe dieser Befehle kann uns helfen, die Ursache des 'Pod Not Scheduled'-Fehlers zu identifizieren und entsprechende Maßnahmen zur Lösung des Problems zu ergreifen.

Behebung von 'Pod Not Scheduled'-Problemen

Strategien zur Behebung von 'Pod Not Scheduled'-Fehlern

Sobald Sie die Ursache des 'Pod Not Scheduled'-Fehlers identifiziert haben, können Sie die folgenden Strategien verwenden, um das Problem zu beheben:

1. Anpassen der Ressourcenanforderungen und -limits des Pods

Wenn das Problem auf unzureichende Ressourcen der Node zurückzuführen ist, können Sie versuchen, die Ressourcenanforderungen und -limits des Pods so anzupassen, dass sie den verfügbaren Ressourcen auf den Nodes entsprechen. Dies kann durch Modifizieren der YAML-Spezifikation des Pods erfolgen:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: my-app
spec:
  containers:
    - name: my-app
      image: my-app:v1
      resources:
        requests:
          cpu: 500m
          memory: 256Mi
        limits:
          cpu: 1
          memory: 512Mi

2. Aktualisieren der Node-Selectors und Tolerations

Wenn das Problem mit Node-Selectors oder Taints zusammenhängt, können Sie die YAML-Spezifikation des Pods aktualisieren, um sie den verfügbaren Nodes anzupassen:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: my-app
spec:
  containers:
    - name: my-app
      image: my-app:v1
  nodeSelector:
    app: my-app
  tolerations:
    - key: "node-role.kubernetes.io/master"
      operator: "Exists"
      effect: "NoSchedule"

3. Skalieren oder Erweitern des Kubernetes-Clusters

Wenn das Problem auf einen Mangel an verfügbaren Ressourcen im Cluster zurückzuführen ist, können Sie den Cluster skalieren oder erweitern, indem Sie weitere Nodes hinzufügen. Dies kann über die Verwaltungskonsole Ihres Cloud-Providers oder durch Modifizieren der Autoskalierungskonfiguration des Clusters erfolgen.

4. Verwenden von Pod Affinity und Anti-Affinity

Sie können Pod Affinity- und Anti-Affinity-Regeln verwenden, um die Planung von Pods zu beeinflussen. Dies kann nützlich sein, wenn Sie sicherstellen möchten, dass Pods auf bestimmten Nodes geplant werden oder die Planung von Pods auf derselben Node vermeiden möchten.

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: my-app
spec:
  affinity:
    nodeAffinity:
      requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
        nodeSelectorTerms:
          - matchExpressions:
              - key: app
                operator: In
                values:
                  - my-app

Durch die Anwendung dieser Strategien können Sie 'Pod Not Scheduled'-Fehler effektiv beheben und sicherstellen, dass Ihre Kubernetes-Pods wie erwartet bereitgestellt und ausgeführt werden.

Zusammenfassung

Am Ende dieses Kubernetes-Tutorials werden Sie einen umfassenden Überblick darüber haben, wie Sie den 'pod not scheduled'-Fehler behandeln können. Sie werden lernen, die Ursachen dieses Problems zu identifizieren und effektive Strategien anzuwenden, um es zu diagnostizieren und zu beheben. Dadurch können Sie sicherstellen, dass Ihre Kubernetes-Bereitstellungen erfolgreich sind und Ihre Anwendungen wie erwartet laufen.