《Kubernetes》Pod详解+Pod控制器
1.Pod详解
本章节将详细介绍Pod资源的各种配置（yaml）和原理。
1.1 Pod介绍
1.1.1 Pod结构
每个Pod中都可以包含一个或者多个容器，这些容器可以分为两类：
- 用户程序所在的容器，数量可多可少
- Pause容器，这是每个Pod都会有的一个**根容器**，它的作用有两个：
- 可以以它为依据，评估整个Pod的健康状态
- 可以在根容器上设置Ip地址，其它容器都此Ip（Pod IP），以实现Pod内部的网路通信
这里是Pod内部的通讯，Pod的之间的通讯采用虚拟二层网络技术来实现，我们当前环境用的是calico
1.1.2 Pod工作方式
在K8s中，所有的资源都可以使用一个yaml文件来创建，创建Pod也可以使用yaml配置文件。或者使用kubectl run在命令行创建Pod（不常用）。
自主式Pod（不推荐）:所谓的自主式Pod，就是直接定义一个Pod资源，但是自主式Pod是存在一个问题的，假如我们不小心删除了pod，那么pod就彻底删除了。
控制器管理的Pod（推荐）
常见的管理Pod的控制器：Replicaset、Deployment、Job、CronJob、Daemonset、Statefulset。控制器管理的Pod可以确保Pod始终维持在指定的副本数运行。如，通过Deployment管理Pod
1.1.3 Pod定义
下面是Pod的资源清单：
apiVersion: v1 #必选，版本号，例如v1
kind: Pod #必选，资源类型，例如 Pod
metadata: #必选，元数据name: string #必选，Pod名称namespace: string #Pod所属的命名空间,默认为"default"labels: #自定义标签列表- name: string
spec: #必选，Pod中容器的详细定义containers: #必选，Pod中容器列表- name: string #必选，容器名称image: string #必选，容器的镜像名称imagePullPolicy: [ Always|Never|IfNotPresent ] #获取镜像的策略 command: [string] #容器的启动命令列表，如不指定，使用打包时使用的启动命令args: [string] #容器的启动命令参数列表workingDir: string #容器的工作目录volumeMounts: #挂载到容器内部的存储卷配置- name: string #引用pod定义的共享存储卷的名称，需用volumes[]部分定义的的卷名mountPath: string #存储卷在容器内mount的绝对路径，应少于512字符readOnly: boolean #是否为只读模式ports: #需要暴露的端口库号列表- name: string #端口的名称containerPort: int #容器需要监听的端口号hostPort: int #容器所在主机需要监听的端口号，默认与Container相同protocol: string #端口协议，支持TCP和UDP，默认TCPenv: #容器运行前需设置的环境变量列表- name: string #环境变量名称value: string #环境变量的值resources: #资源限制和请求的设置limits: #资源限制的设置cpu: string #Cpu的限制，单位为core数，将用于docker run --cpu-shares参数memory: string #内存限制，单位可以为Mib/Gib，将用于docker run --memory参数requests: #资源请求的设置cpu: string #Cpu请求，容器启动的初始可用数量memory: string #内存请求,容器启动的初始可用数量lifecycle: #生命周期钩子postStart: #容器启动后立即执行此钩子,如果执行失败,会根据重启策略进行重启preStop: #容器终止前执行此钩子,无论结果如何,容器都会终止livenessProbe: #对Pod内各容器健康检查的设置，当探测无响应几次后将自动重启该容器exec: #对Pod容器内检查方式设置为exec方式command: [string] #exec方式需要制定的命令或脚本httpGet: #对Pod内个容器健康检查方法设置为HttpGet，需要制定Path、portpath: stringport: numberhost: stringscheme: stringHttpHeaders:- name: stringvalue: stringtcpSocket: #对Pod内个容器健康检查方式设置为tcpSocket方式port: numberinitialDelaySeconds: 0 #容器启动完成后首次探测的时间，单位为秒timeoutSeconds: 0 #对容器健康检查探测等待响应的超时时间，单位秒，默认1秒periodSeconds: 0 #对容器监控检查的定期探测时间设置，单位秒，默认10秒一次successThreshold: 0failureThreshold: 0securityContext:privileged: falserestartPolicy: [Always | Never | OnFailure] #Pod的重启策略nodeName: <string> #设置NodeName表示将该Pod调度到指定到名称的node节点上nodeSelector: obeject #设置NodeSelector表示将该Pod调度到包含这个label的node上imagePullSecrets: #Pull镜像时使用的secret名称，以key：secretkey格式指定- name: stringhostNetwork: false #是否使用主机网络模式，默认为false，如果设置为true，表示使用宿主机网络volumes: #在该pod上定义共享存储卷列表- name: string #共享存储卷名称 （volumes类型有很多种）emptyDir: {} #类型为emtyDir的存储卷，与Pod同生命周期的一个临时目录。为空值hostPath: string #类型为hostPath的存储卷，表示挂载Pod所在宿主机的目录path: string #Pod所在宿主机的目录，将被用于同期中mount的目录secret: #类型为secret的存储卷，挂载集群与定义的secret对象到容器内部scretname: string items: - key: stringpath: stringconfigMap: #类型为configMap的存储卷，挂载预定义的configMap对象到容器内部name: stringitems:- key: stringpath: string#小提示：
# 在这里，可通过一个命令来查看每种资源的可配置项
# kubectl explain 资源类型 查看某种资源可以配置的一级属性
# kubectl explain 资源类型.属性 查看属性的子属性
[root@master ~]# kubectl explain pod
KIND: Pod
VERSION: v1
FIELDS:apiVersion <string>kind <string>metadata <Object>spec <Object>status <Object>[root@master ~]# kubectl explain pod.metadata
KIND: Pod
VERSION: v1
RESOURCE: metadata <Object>
FIELDS:annotations <map[string]string>clusterName <string>creationTimestamp <string>deletionGracePeriodSeconds <integer>deletionTimestamp <string>finalizers <[]string>generateName <string>generation <integer>labels <map[string]string>managedFields <[]Object>name <string>namespace <string>ownerReferences <[]Object>resourceVersion <string>selfLink <string>uid <string>在kubernetes中基本所有资源的一级属性都是一样的，主要包含5部分：
- apiVersion \<string> 版本，由kubernetes内部定义，版本号必须可以用 kubectl api-versions 查询到
- kind \<string> 类型，由kubernetes内部定义，版本号必须可以用 kubectl api-resources 查询到- metadata \<Object> 元数据，主要是资源标识和说明，常用的有name、namespace、labels等
- spec \<Object> 描述，这是配置中最重要的一部分，里面是对各种资源配置的详细描述
- status \<Object> 状态信息，里面的内容不需要定义，由kubernetes自动生成
在上面的属性中，spec是接下来研究的重点，继续看下它的常见子属性:
- containers <[]Object> 容器列表，用于定义容器的详细信息
- nodeName \<String> 根据nodeName的值将pod调度到指定的Node节点上
- nodeSelector <map[]> 根据NodeSelector中定义的信息选择将该Pod调度到包含这些label的Node 上
- hostNetwork \<boolean> 是否使用主机网络模式，默认为false，如果设置为true，表示使用宿主机网络
- volumes <[]Object> 存储卷，用于定义Pod上面挂在的存储信息
- restartPolicy \<string> 重启策略，表示Pod在遇到故障的时候的处理策略
1.2 Pod配置
本小节主要来研究pod.spec.containers属性，这也是pod配置中最为关键的一项配置。
[root@master ~]# kubectl explain pod.spec.containers
KIND: Pod
VERSION: v1
RESOURCE: containers <[]Object> # 数组，代表可以有多个容器
FIELDS:name <string> # 容器名称image <string> # 容器需要的镜像地址imagePullPolicy <string> # 镜像拉取策略 command <[]string> # 容器的启动命令列表，如不指定，使用打包时使用的启动命令args <[]string> # 容器的启动命令需要的参数列表env <[]Object> # 容器环境变量的配置ports <[]Object> # 容器需要暴露的端口号列表resources <Object> # 资源限制和资源请求的设置1.2.1 基本配置
创建pod-base.yaml文件，内容如下：
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:name: pod-basenamespace: devlabels:user: koudai
spec:containers:- name: nginximage: nginx:1.17.1- name: busyboximage: busybox:1.30上面定义了一个比较简单Pod的配置，里面有两个容器：
- nginx：用1.17.1版本的nginx镜像创建，（nginx是一个轻量级web容器）
- busybox：用1.30版本的busybox镜像创建，（busybox是一个小巧的linux命令集合）
# 创建Pod
[root@master pod]# kubectl apply -f pod-base.yaml
pod/pod-base created# 查看Pod状况
# READY 1/2 : 表示当前Pod中有2个容器，其中1个准备就绪，1个未就绪
# RESTARTS : 重启次数，因为有1个容器故障了，Pod一直在重启试图恢复它
[root@master pod]# kubectl get pod -n dev
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
pod-base 1/2 Running 4 95s# 可以通过describe查看内部的详情
# 此时已经运行起来了一个基本的Pod，虽然它暂时有问题
[root@master pod]# kubectl describe pod pod-base -n dev1.2.2 镜像拉取
创建pod-imagepullpolicy.yaml文件，内容如下：
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:name: pod-imagepullpolicynamespace: dev
spec:containers:- name: nginximage: nginx:1.17.1imagePullPolicy: Always # 用于设置镜像拉取策略- name: busyboximage: busybox:1.30imagePullPolicy，用于设置镜像拉取策略，kubernetes支持配置三种拉取策略：
Always：总是从远程仓库拉取镜像（一直远程下载）
IfNotPresent：本地有则使用本地镜像，本地没有则从远程仓库拉取镜像（本地有就本地 本地没远程下载）
Never：只使用本地镜像，从不去远程仓库拉取，本地没有就报错 （一直使用本地）
默认值说明：
如果镜像tag为具体版本号， 默认策略是：IfNotPresent
如果镜像tag为：latest（最终版本） ，默认策略是always
# 创建Pod
[root@master pod]# kubectl create -f pod-imagepullpolicy.yaml
pod/pod-imagepullpolicy created# 查看Pod详情
# 此时明显可以看到nginx镜像有一步Pulling image "nginx:1.17.1"的过程
[root@master pod]# kubectl describe pod pod-imagepullpolicy -n dev
......
Events:Type Reason Age From Message---- ------ ---- ---- -------Normal Scheduled <unknown> default-scheduler Successfully assigned dev/pod-imagePullPolicy to node1Normal Pulling 32s kubelet, node1 Pulling image "nginx:1.17.1"Normal Pulled 26s kubelet, node1 Successfully pulled image "nginx:1.17.1"Normal Created 26s kubelet, node1 Created container nginxNormal Started 25s kubelet, node1 Started container nginxNormal Pulled 7s (x3 over 25s) kubelet, node1 Container image "busybox:1.30" already present on machineNormal Created 7s (x3 over 25s) kubelet, node1 Created container busyboxNormal Started 7s (x3 over 25s) kubelet, node1 Started container busybox1.2.3 启动命令
在前面的案例中，一直有一个问题没有解决，就是的busybox容器一直没有成功运行，那么到底是什么原因导致这个容器的故障呢？
原来busybox并不是一个程序，而是类似于一个工具类的集合，kubernetes集群启动管理后，它会自动关闭。解决方法就是让其一直在运行，这就用到了command配置。
创建pod-command.yaml文件，内容如下：
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:name: pod-commandnamespace: dev
spec:containers:- name: nginximage: nginx:1.17.1- name: busyboximage: busybox:1.30command: ["/bin/sh","-c","touch /tmp/hello.txt;while true;do /bin/echo $(date +%T) >> /tmp/hello.txt; sleep 3; done;"]command，用于在pod中的容器初始化完毕之后运行一个命令。
稍微解释下上面命令的意思："/bin/sh","-c", 使用sh执行命令touch /tmp/hello.txt; 创建一个/tmp/hello.txt 文件while true;do /bin/echo $(date +%T) >> /tmp/hello.txt; sleep 3; done; 每隔3秒向文件中写入当前时间# 创建Pod
[root@master pod]# kubectl create -f pod-command.yaml
pod/pod-command created# 查看Pod状态
# 此时发现两个pod都正常运行了
[root@master pod]# kubectl get pods pod-command -n dev
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
pod-command 2/2 Runing 0 2s# 进入pod中的busybox容器，查看文件内容
# 补充一个命令: kubectl exec pod名称 -n 命名空间 -it -c 容器名称 /bin/sh 在容器内部执行命令
# 使用这个命令就可以进入某个容器的内部，然后进行相关操作了
# 比如，可以查看txt文件的内容
[root@master pod]# kubectl exec pod-command -n dev -it -c busybox /bin/sh
/ # tail -f /tmp/hello.txt
13:35:35
13:35:38
13:35:41特别说明：
通过上面发现command已经可以完成启动命令和传递参数的功能，为什么这里还要提供一个args选项，用于传递参数呢?这其实跟docker有点关系，kubernetes中的command、args两项其实是实现覆盖Dockerfile中ENTRYPOINT的功能。
1 如果command和args均没有写，那么用Dockerfile的配置。
2 如果command写了，但args没有写，那么Dockerfile默认的配置会被忽略，执行输入的command
3 如果command没写，但args写了，那么Dockerfile中配置的ENTRYPOINT的命令会被执行，使用当前args的参数
4 如果command和args都写了，那么Dockerfile的配置被忽略，执行command并追加上args参数
1.2.4 环境变量
创建pod-env.yaml文件，内容如下：
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:name: pod-envnamespace: dev
spec:containers:- name: busyboximage: busybox:1.30command: ["/bin/sh","-c","while true;do /bin/echo $(date +%T);sleep 60; done;"]env: # 设置环境变量列表- name: "username"value: "admin"- name: "password"value: "123456"env，环境变量，用于在pod中的容器设置环境变量。
# 创建Pod
[root@master ~]# kubectl create -f pod-env.yaml
pod/pod-env created# 进入容器，输出环境变量
[root@master ~]# kubectl exec pod-env -n dev -c busybox -it /bin/sh
/ # echo $username
admin
/ # echo $password
123456这种方式不是很推荐，推荐将这些配置单独存储在配置文件中，这种方式将在后面介绍。
1.2.5 端口设置
本小节来介绍容器的端口设置，也就是containers的ports选项。
首先看下ports支持的子选项：
[root@master ~]# kubectl explain pod.spec.containers.ports
KIND: Pod
VERSION: v1
RESOURCE: ports <[]Object>
FIELDS:name <string> # 端口名称，如果指定，必须保证name在pod中是唯一的 containerPort<integer> # 容器要监听的端口(0<x<65536)hostPort <integer> # 容器要在主机上公开的端口，如果设置，主机上只能运行容器的一个副本(一般省略) hostIP <string> # 要将外部端口绑定到的主机IP(一般省略)protocol <string> # 端口协议。必须是UDP、TCP或SCTP。默认为“TCP”。接下来，编写一个测试案例，创建pod-ports.yaml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:name: pod-portsnamespace: dev
spec:containers:- name: nginximage: nginx:1.17.1ports: # 设置容器暴露的端口列表- name: nginx-portcontainerPort: 80protocol: TCP# 创建Pod
[root@master ~]# kubectl create -f pod-ports.yaml
pod/pod-ports created# 查看pod
# 在下面可以明显看到配置信息
[root@master ~]# kubectl get pod pod-ports -n dev -o yaml
......
spec:containers:- image: nginx:1.17.1imagePullPolicy: IfNotPresentname: nginxports:- containerPort: 80name: nginx-portprotocol: TCP
......访问容器中的程序需要使用的是podIp:containerPort
1.2.6 资源配额
容器中的程序要运行，肯定是要占用一定资源的，比如cpu和内存等，如果不对某个容器的资源做限制，那么它就可能吃掉大量资源，导致其它容器无法运行。针对这种情况，kubernetes提供了对内存和cpu的资源进行配额的机制，这种机制主要通过resources选项实现，他有两个子选项：
limits：用于限制运行时容器的最大占用资源，当容器占用资源超过limits时会被终止，并进行重启
requests ：用于设置容器需要的最小资源，如果环境资源不够，容器将无法启动
可以通过上面两个选项设置资源的上下限。
接下来，编写一个测试案例，创建pod-resources.yaml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:name: pod-resourcesnamespace: dev
spec:containers:- name: nginximage: nginx:1.17.1resources: # 资源配额limits: # 限制资源（上限）cpu: "2" # CPU限制，单位是core数memory: "10Gi" # 内存限制requests: # 请求资源（下限）cpu: "1" # CPU限制，单位是core数memory: "10Mi" # 内存限制在这对cpu和memory的单位做一个说明：
cpu：core数，可以为整数或小数
memory： 内存大小，可以使用Gi、Mi、G、M等形式
# 运行Pod
[root@master ~]# kubectl create -f pod-resources.yaml
pod/pod-resources created# 查看发现pod运行正常
[root@master ~]# kubectl get pod pod-resources -n dev
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
pod-resources 1/1 Running 0 39s # 接下来，停止Pod
[root@master ~]# kubectl delete -f pod-resources.yaml
pod "pod-resources" deleted# 编辑pod，修改resources.requests.memory的值为10Gi
[root@master ~]# vim pod-resources.yaml# 再次启动pod
[root@master ~]# kubectl create -f pod-resources.yaml
pod/pod-resources created# 查看Pod状态，发现Pod启动失败
[root@master ~]# kubectl get pod pod-resources -n dev -o wide
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
pod-resources 0/2 Pending 0 20s # 查看pod详情会发现，如下提示
[root@master ~]# kubectl describe pod pod-resources -n dev
......
Warning FailedScheduling <unknown> default-scheduler 0/2 nodes are available: 2 Insufficient memory.(内存不足)1.3 Pod生命周期
我们一般将pod对象从创建至终的这段时间范围称为pod的生命周期，它主要包含下面的过程：
pod创建过程
运行初始化容器（init container）过程
运行主容器（main container）
容器启动后钩子（post start）、容器终止前钩子（pre stop）
容器的存活性探测（liveness probe）、就绪性探测（readiness probe）
pod终止过程
在整个生命周期中，Pod会出现5种状态（相位），分别如下：
挂起（Pending）：apiserver已经创建了pod资源对象，但它尚未被调度完成或者仍处于下载镜像的过程中
运行中（Running）：pod已经被调度至某节点，并且所有容器都已经被kubelet创建完成
成功（Succeeded）：pod中的所有容器都已经成功终止并且不会被重启
失败（Failed）：所有容器都已经终止，但至少有一个容器终止失败，即容器返回了非0值的退出状态
未知（Unknown）：apiserver无法正常获取到pod对象的状态信息，通常由网络通信失败所导致
1.3.1 创建和终止
pod的创建过程
用户通过kubectl或其他api客户端提交需要创建的pod信息给apiServer
apiServer开始生成pod对象的信息，并将信息存入etcd，然后返回确认信息至客户端
apiServer开始反映etcd中的pod对象的变化，其它组件使用watch机制来跟踪检查apiServer上的变动
scheduler发现有新的pod对象要创建，开始为Pod分配主机并将结果信息更新至apiServer
node节点上的kubelet发现有pod调度过来，尝试调用docker启动容器，并将结果回送至apiServer
apiServer将接收到的pod状态信息存入etcd中
pod的终止过程
用户向apiServer发送删除pod对象的命令
apiServcer中的pod对象信息会随着时间的推移而更新，在宽限期内（默认30s），pod被视为dead
将pod标记为terminating状态
kubelet在监控到pod对象转为terminating状态的同时启动pod关闭过程
端点控制器监控到pod对象的关闭行为时将其从所有匹配到此端点的service资源的端点列表中移除
如果当前pod对象定义了preStop钩子处理器，则在其标记为terminating后即会以同步的方式启动执行
pod对象中的容器进程收到停止信号
宽限期结束后，若pod中还存在仍在运行的进程，那么pod对象会收到立即终止的信号
kubelet请求apiServer将此pod资源的宽限期设置为0从而完成删除操作，此时pod对于用户已不可见
1.3.2 初始化容器
初始化容器是在pod的主容器启动之前要运行的容器，主要是做一些主容器的前置工作，它具有两大特征：
初始化容器必须运行完成直至结束，若某初始化容器运行失败，那么kubernetes需要重启它直到成功完成
初始化容器必须按照定义的顺序执行，当且仅当前一个成功之后，后面的一个才能运行
初始化容器有很多的应用场景，下面列出的是最常见的几个：
提供主容器镜像中不具备的工具程序或自定义代码
初始化容器要先于应用容器串行启动并运行完成，因此可用于延后应用容器的启动直至其依赖的条件得到满足
接下来做一个案例，模拟下面这个需求：
假设要以主容器来运行nginx，但是要求在运行nginx之前先要能够连接上mysql和redis所在服务器
为了简化测试，事先规定好mysql(192.168.109.201)和redis(192.168.109.202)服务器的地址
创建pod-initcontainer.yaml，内容如下：
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:name: pod-initcontainernamespace: dev
spec:containers:- name: main-containerimage: nginx:1.17.1ports: - name: nginx-portcontainerPort: 80initContainers:- name: test-mysqlimage: busybox:1.30command: ['sh', '-c', 'until ping 192.168.109.201 -c 1 ; do echo waiting for mysql...; sleep 2; done;']- name: test-redisimage: busybox:1.30command: ['sh', '-c', 'until ping 192.168.109.202 -c 1 ; do echo waiting for reids...; sleep 2; done;']# 创建pod
[root@master ~]# kubectl create -f pod-initcontainer.yaml
pod/pod-initcontainer created# 查看pod状态
# 发现pod卡在启动第一个初始化容器过程中，后面的容器不会运行
root@master ~]# kubectl describe pod pod-initcontainer -n dev
........
Events:Type Reason Age From Message---- ------ ---- ---- -------Normal Scheduled 49s default-scheduler Successfully assigned dev/pod-initcontainer to node1Normal Pulled 48s kubelet, node1 Container image "busybox:1.30" already present on machineNormal Created 48s kubelet, node1 Created container test-mysqlNormal Started 48s kubelet, node1 Started container test-mysql# 动态查看pod
[root@master ~]# kubectl get pods pod-initcontainer -n dev -w
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
pod-initcontainer 0/1 Init:0/2 0 15s
pod-initcontainer 0/1 Init:1/2 0 52s
pod-initcontainer 0/1 Init:1/2 0 53s
pod-initcontainer 0/1 PodInitializing 0 89s
pod-initcontainer 1/1 Running 0 90s# 接下来新开一个shell，为当前服务器新增两个ip，观察pod的变化
[root@master ~]# ifconfig ens33:1 192.168.109.201 netmask 255.255.255.0 up
[root@master ~]# ifconfig ens33:2 192.168.109.202 netmask 255.255.255.0 up1.3.3 钩子函数
钩子函数能够感知自身生命周期中的事件，并在相应的时刻到来时运行用户指定的程序代码。
kubernetes在主容器的启动之后和停止之前提供了两个钩子函数：
-
post start：容器创建之后执行，如果失败了会重启容器
-
pre stop ：容器终止之前执行，执行完成之后容器将成功终止，在其完成之前会阻塞删除容器的操作
钩子处理器支持使用下面三种方式定义动作：
-
Exec命令：在容器内执行一次命令
……lifecycle:postStart: exec:command:- cat- /tmp/healthy
……-
TCPSocket：在当前容器尝试访问指定的socket
…… lifecycle:postStart:tcpSocket:port: 8080
……-
HTTPGet：在当前容器中向某url发起http请求
……lifecycle:postStart:httpGet:path: / #URI地址port: 80 #端口号host: 192.168.109.100 #主机地址scheme: HTTP #支持的协议，http或者https
……接下来，以exec方式为例，演示下钩子函数的使用，创建pod-hook-exec.yaml文件，内容如下：
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:name: pod-hook-execnamespace: dev
spec:containers:- name: main-containerimage: nginx:1.17.1ports:- name: nginx-portcontainerPort: 80lifecycle:postStart: exec: # 在容器启动的时候执行一个命令，修改掉nginx的默认首页内容command: ["/bin/sh", "-c", "echo postStart... > /usr/share/nginx/html/index.html"]preStop:exec: # 在容器停止之前停止nginx服务command: ["/usr/sbin/nginx","-s","quit"]# 创建pod
[root@master ~]# kubectl create -f pod-hook-exec.yaml
pod/pod-hook-exec created# 查看pod
[root@master ~]# kubectl get pods pod-hook-exec -n dev -o wide
NAME READY STATUS RESTARTS AGE IP NODE
pod-hook-exec 1/1 Running 0 29s 10.244.2.48 node2 # 访问pod
[root@master ~]# curl 10.244.2.48
postStart...1.3.4 容器探测
容器探测用于检测容器中的应用实例是否正常工作，是保障业务可用性的一种传统机制。如果经过探测，实例的状态不符合预期，那么kubernetes就会把该问题实例" 摘除 "，不承担业务流量。kubernetes提供了两种探针来实现容器探测，分别是：
-
liveness probes：存活性探针，用于检测应用实例当前是否处于正常运行状态，如果不是，k8s会重启容器
-
readiness probes：就绪性探针，用于检测应用实例当前是否可以接收请求，如果不能，k8s不会转发流量
livenessProbe 决定是否重启容器，readinessProbe 决定是否将请求转发给容器。
上面两种探针目前均支持三种探测方式：
-
Exec命令：在容器内执行一次命令，如果命令执行的退出码为0，则认为程序正常，否则不正常
……livenessProbe:exec:command:- cat- /tmp/healthy
……-
TCPSocket：将会尝试访问一个用户容器的端口，如果能够建立这条连接，则认为程序正常，否则不正常
…… livenessProbe:tcpSocket:port: 8080
……-
HTTPGet：调用容器内Web应用的URL，如果返回的状态码在200和399之间，则认为程序正常，否则不正常
……livenessProbe:httpGet:path: / #URI地址port: 80 #端口号host: 127.0.0.1 #主机地址scheme: HTTP #支持的协议，http或者https
……下面以liveness probes为例，做几个演示：
方式一：Exec
1.创建pod-liveness-exec.yaml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:name: pod-liveness-execnamespace: dev
spec:containers:- name: nginximage: nginx:1.17.1ports: - name: nginx-portcontainerPort: 80livenessProbe:exec:command: ["/bin/cat","/tmp/hello.txt"] # 执行一个查看文件的命令2.创建pod，观察效果
# 创建Pod
[root@master ~]# kubectl create -f pod-liveness-exec.yaml
pod/pod-liveness-exec created# 查看Pod详情
[root@master ~]# kubectl describe pods pod-liveness-exec -n dev
......Normal Created 20s (x2 over 50s) kubelet, node1 Created container nginxNormal Started 20s (x2 over 50s) kubelet, node1 Started container nginxNormal Killing 20s kubelet, node1 Container nginx failed liveness probe, will be restartedWarning Unhealthy 0s (x5 over 40s) kubelet, node1 Liveness probe failed: cat: can't open '/tmp/hello11.txt': No such file or directory# 观察上面的信息就会发现nginx容器启动之后就进行了健康检查
# 检查失败之后，容器被kill掉，然后尝试进行重启（这是重启策略的作用，后面讲解）
# 稍等一会之后，再观察pod信息，就可以看到RESTARTS不再是0，而是一直增长
[root@master ~]# kubectl get pods pod-liveness-exec -n dev
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
pod-liveness-exec 0/1 CrashLoopBackOff 2 3m19s# 当然接下来，可以修改成一个存在的文件，比如/tmp/hello.txt，再试，结果就正常了......方式二：TCPSocket
1. 创建pod-liveness-tcpsocket.yaml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:name: pod-liveness-tcpsocketnamespace: dev
spec:containers:- name: nginximage: nginx:1.17.1ports: - name: nginx-portcontainerPort: 80livenessProbe:tcpSocket:port: 8080 # 尝试访问8080端口2. 创建pod，观察效果
# 创建Pod
[root@master ~]# kubectl create -f pod-liveness-tcpsocket.yaml
pod/pod-liveness-tcpsocket created# 查看Pod详情
[root@master ~]# kubectl describe pods pod-liveness-tcpsocket -n dev
......Normal Scheduled 31s default-scheduler Successfully assigned dev/pod-liveness-tcpsocket to node2Normal Pulled <invalid> kubelet, node2 Container image "nginx:1.17.1" already present on machineNormal Created <invalid> kubelet, node2 Created container nginxNormal Started <invalid> kubelet, node2 Started container nginxWarning Unhealthy <invalid> (x2 over <invalid>) kubelet, node2 Liveness probe failed: dial tcp 10.244.2.44:8080: connect: connection refused# 观察上面的信息，发现尝试访问8080端口,但是失败了
# 稍等一会之后，再观察pod信息，就可以看到RESTARTS不再是0，而是一直增长
[root@master ~]# kubectl get pods pod-liveness-tcpsocket -n dev
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
pod-liveness-tcpsocket 0/1 CrashLoopBackOff 2 3m19s# 当然接下来，可以修改成一个可以访问的端口，比如80，再试，结果就正常了......方式三：HTTPGet
1.创建pod-liveness-httpget.yaml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:name: pod-liveness-httpgetnamespace: dev
spec:containers:- name: nginximage: nginx:1.17.1ports:- name: nginx-portcontainerPort: 80livenessProbe:httpGet: # 其实就是访问http://127.0.0.1:80/hello scheme: HTTP #支持的协议，http或者httpsport: 80 #端口号path: /hello #URI地址2. 创建pod，观察效果
# 创建Pod
[root@master ~]# kubectl create -f pod-liveness-httpget.yaml
pod/pod-liveness-httpget created# 查看Pod详情
[root@master ~]# kubectl describe pod pod-liveness-httpget -n dev
.......Normal Pulled 6s (x3 over 64s) kubelet, node1 Container image "nginx:1.17.1" already present on machineNormal Created 6s (x3 over 64s) kubelet, node1 Created container nginxNormal Started 6s (x3 over 63s) kubelet, node1 Started container nginxWarning Unhealthy 6s (x6 over 56s) kubelet, node1 Liveness probe failed: HTTP probe failed with statuscode: 404Normal Killing 6s (x2 over 36s) kubelet, node1 Container nginx failed liveness probe, will be restarted# 观察上面信息，尝试访问路径，但是未找到,出现404错误
# 稍等一会之后，再观察pod信息，就可以看到RESTARTS不再是0，而是一直增长
[root@master ~]# kubectl get pod pod-liveness-httpget -n dev
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
pod-liveness-httpget 1/1 Running 5 3m17s# 当然接下来，可以修改成一个可以访问的路径path，比如/，再试，结果就正常了......至此，已经使用liveness Probe演示了三种探测方式，但是查看livenessProbe的子属性，会发现除了这三种方式，还有一些其他的配置，在这里一并解释下：
[root@master ~]# kubectl explain pod.spec.containers.livenessProbe
FIELDS:exec <Object> tcpSocket <Object>httpGet <Object>initialDelaySeconds <integer> # 容器启动后等待多少秒执行第一次探测timeoutSeconds <integer> # 探测超时时间。默认1秒，最小1秒periodSeconds <integer> # 执行探测的频率。默认是10秒，最小1秒failureThreshold <integer> # 连续探测失败多少次才被认定为失败。默认是3。最小值是1successThreshold <integer> # 连续探测成功多少次才被认定为成功。默认是1下面稍微配置两个，演示下效果即可：
[root@master ~]# more pod-liveness-httpget.yaml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:name: pod-liveness-httpgetnamespace: dev
spec:containers:- name: nginximage: nginx:1.17.1ports:- name: nginx-portcontainerPort: 80livenessProbe:httpGet:scheme: HTTPport: 80 path: /initialDelaySeconds: 30 # 容器启动后30s开始探测timeoutSeconds: 5 # 探测超时时间为5s1.3.5 重启策略
在上一节中，一旦容器探测出现了问题，kubernetes就会对容器所在的Pod进行重启，其实这是由pod的重启策略决定的，pod的重启策略有 3 种，分别如下：
Always ：容器失效时，自动重启该容器，这也是默认值。
OnFailure ： 容器终止运行且退出码不为0时重启
Never ： 不论状态为何，都不重启该容器
重启策略适用于pod对象中的所有容器，首次需要重启的容器，将在其需要时立即进行重启，随后再次需要重启的操作将由kubelet延迟一段时间后进行，且反复的重启操作的延迟时长以此为10s、20s、40s、80s、160s和300s，300s是最大延迟时长。
创建pod-restartpolicy.yaml：
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:name: pod-restartpolicynamespace: dev
spec:containers:- name: nginximage: nginx:1.17.1ports:- name: nginx-portcontainerPort: 80livenessProbe:httpGet:scheme: HTTPport: 80path: /hellorestartPolicy: Never # 设置重启策略为Never运行Pod测试
# 创建Pod
[root@master ~]# kubectl create -f pod-restartpolicy.yaml
pod/pod-restartpolicy created# 查看Pod详情，发现nginx容器失败
[root@master ~]# kubectl describe pods pod-restartpolicy -n dev
......Warning Unhealthy 15s (x3 over 35s) kubelet, node1 Liveness probe failed: HTTP probe failed with statuscode: 404Normal Killing 15s kubelet, node1 Container nginx failed liveness probe# 多等一会，再观察pod的重启次数，发现一直是0，并未重启
[root@master ~]# kubectl get pods pod-restartpolicy -n dev
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
pod-restartpolicy 0/1 Running 0 5min42s1.3.6 Pod 常见状态转换场景
| Pod中的容器数 | Pod状态 | 发生事件 | 不同重启策略下的结果状态 | ||
|---|---|---|---|---|---|
| Always | OnFailure | Never | |||
| 包含一个容器 | Running | 容器成功退出 | Running | Succeeded | Succeeded |
| 包含一个容器 | Running | 容器失败退出 | Running | Running | Failed |
| 包含两个容器 | Running | 1个容器失败退出 | Running | Running | Running |
| 包含两个容器 | Running | 容器内存溢出挂掉 | Running | Running | Failed |
1.4 Pod调度
在默认情况下，一个Pod在哪个Node节点上运行，是由Scheduler组件采用相应的算法计算出来的，这个过程是不受人工控制的。但是在实际使用中，这并不满足的需求，因为很多情况下，我们想控制某些Pod到达某些节点上，那么应该怎么做呢？这就要求了解kubernetes对Pod的调度规则，kubernetes提供了四大类调度方式：
-
自动调度：运行在哪个节点上完全由Scheduler经过一系列的算法计算得出
-
定向调度：NodeName、NodeSelector
-
亲和性调度：NodeAffinity、PodAffinity、PodAntiAffinity
-
污点（容忍）调度：Taints、Toleration
1.4.1 定向调度
定向调度，指的是利用在pod上声明nodeName或者nodeSelector，以此将Pod调度到期望的node节点上。注意，这里的调度是强制的，这就意味着即使要调度的目标Node不存在，也会向上面进行调度，只不过pod运行失败而已。
NodeName
NodeName用于强制约束将Pod调度到指定的Name的Node节点上。这种方式，其实是直接跳过Scheduler的调度逻辑，直接将Pod调度到指定名称的节点。
接下来，实验一下：创建一个pod-nodename.yaml文件
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:name: pod-nodenamenamespace: dev
spec:containers:- name: nginximage: nginx:1.17.1nodeName: node1 # 指定调度到node1节点上#创建Pod
[root@master ~]# kubectl create -f pod-nodename.yaml
pod/pod-nodename created#查看Pod调度到NODE属性，确实是调度到了node1节点上
[root@master ~]# kubectl get pods pod-nodename -n dev -o wide
NAME READY STATUS RESTARTS AGE IP NODE ......
pod-nodename 1/1 Running 0 56s 10.244.1.87 node1 ...... # 接下来，删除pod，修改nodeName的值为node3（并没有node3节点）
[root@master ~]# kubectl delete -f pod-nodename.yaml
pod "pod-nodename" deleted
[root@master ~]# vim pod-nodename.yaml
[root@master ~]# kubectl create -f pod-nodename.yaml
pod/pod-nodename created#再次查看，发现已经向Node3节点调度，但是由于不存在node3节点，所以pod无法正常运行
[root@master ~]# kubectl get pods pod-nodename -n dev -o wide
NAME READY STATUS RESTARTS AGE IP NODE ......
pod-nodename 0NodeSelector
NodeSelector用于将pod调度到添加了指定标签的node节点上。它是通过kubernetes的label-selector机制实现的，也就是说，在pod创建之前，会由scheduler使用MatchNodeSelector调度策略进行label匹配，找出目标node，然后将pod调度到目标节点，该匹配规则是强制约束。
接下来，实验一下：
1 首先分别为node节点添加标签
[root@master ~]# kubectl label nodes node1 nodeenv=pro
node/node2 labeled
[root@master ~]# kubectl label nodes node2 nodeenv=test
node/node2 labeled2.创建一个pod-nodeselector.yaml文件，并使用它创建Pod
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:name: pod-nodeselectornamespace: dev
spec:containers:- name: nginximage: nginx:1.17.1nodeSelector: nodeenv: pro # 指定调度到具有nodeenv=pro标签的节点上#创建Pod
[root@master ~]# kubectl create -f pod-nodeselector.yaml
pod/pod-nodeselector created#查看Pod调度到NODE属性，确实是调度到了node1节点上
[root@master ~]# kubectl get pods pod-nodeselector -n dev -o wide
NAME READY STATUS RESTARTS AGE IP NODE ......
pod-nodeselector 1/1 Running 0 47s 10.244.1.87 node1 ......# 接下来，删除pod，修改nodeSelector的值为nodeenv: xxxx（不存在打有此标签的节点）
[root@master ~]# kubectl delete -f pod-nodeselector.yaml
pod "pod-nodeselector" deleted
[root@master ~]# vim pod-nodeselector.yaml
[root@master ~]# kubectl create -f pod-nodeselector.yaml
pod/pod-nodeselector created#再次查看，发现pod无法正常运行,Node的值为none
[root@master ~]# kubectl get pods -n dev -o wide
NAME READY STATUS RESTARTS AGE IP NODE
pod-nodeselector 0/1 Pending 0 2m20s <none> <none># 查看详情,发现node selector匹配失败的提示
[root@master ~]# kubectl describe pods pod-nodeselector -n dev
.......
Events:Type Reason Age From Message---- ------ ---- ---- -------Warning FailedScheduling <unknown> default-scheduler 0/3 nodes are available: 3 node(s) didn't match node selector.Warning FailedScheduling <unknown> default-scheduler 0/3 nodes are available: 3 node(s) didn't match node selector.1.4.2 亲和性调度
上一节，介绍了两种定向调度的方式，使用起来非常方便，但是也有一定的问题，那就是如果没有满足条件的Node，那么Pod将不会被运行，即使在集群中还有可用Node列表也不行，这就限制了它的使用场景。
基于上面的问题，kubernetes还提供了一种亲和性调度（Affinity）。它在NodeSelector的基础之上的进行了扩展，可以通过配置的形式，实现优先选择满足条件的Node进行调度，如果没有，也可以调度到不满足条件的节点上，使调度更加灵活。
Affinity主要分为三类：
nodeAffinity(node亲和性）: 以node为目标，解决pod可以调度到哪些node的问题
podAffinity(pod亲和性) : 以pod为目标，解决pod可以和哪些已存在的pod部署在同一个拓扑域中的问题
podAntiAffinity(pod反亲和性) : 以pod为目标，解决pod不能和哪些已存在pod部署在同一个拓扑域中的问题
关于亲和性(反亲和性)使用场景的说明：
亲和性：如果两个应用频繁交互，那就有必要利用亲和性让两个应用的尽可能的靠近，这样可以减少因网络通信而带来的性能损耗。
反亲和性：当应用的采用多副本部署时，有必要采用反亲和性让各个应用实例打散分布在各个node上，这样可以提高服务的高可用性。
NodeAffinity
首先来看一下NodeAffinity的可配置项：
pod.spec.affinity.nodeAffinityrequiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution Node节点必须满足指定的所有规则才可以，相当于硬限制nodeSelectorTerms 节点选择列表matchFields 按节点字段列出的节点选择器要求列表matchExpressions 按节点标签列出的节点选择器要求列表(推荐)key 键values 值operator 关系符 支持Exists, DoesNotExist, In, NotIn, Gt, LtpreferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution 优先调度到满足指定的规则的Node，相当于软限制 (倾向)preference 一个节点选择器项，与相应的权重相关联matchFields 按节点字段列出的节点选择器要求列表matchExpressions 按节点标签列出的节点选择器要求列表(推荐)key 键values 值operator 关系符 支持In, NotIn, Exists, DoesNotExist, Gt, Ltweight 倾向权重，在范围1-100。关系符的使用说明:- matchExpressions:- key: nodeenv # 匹配存在标签的key为nodeenv的节点operator: Exists- key: nodeenv # 匹配标签的key为nodeenv,且value是"xxx"或"yyy"的节点operator: Invalues: ["xxx","yyy"]- key: nodeenv # 匹配标签的key为nodeenv,且value大于"xxx"的节点operator: Gtvalues: "xxx"接下来首先演示一下requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution ,
创建pod-nodeaffinity-required.yaml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:name: pod-nodeaffinity-requirednamespace: dev
spec:containers:- name: nginximage: nginx:1.17.1affinity: #亲和性设置nodeAffinity: #设置node亲和性requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution: # 硬限制nodeSelectorTerms:- matchExpressions: # 匹配env的值在["xxx","yyy"]中的标签- key: nodeenvoperator: Invalues: ["xxx","yyy"]# 创建pod
[root@master ~]# kubectl create -f pod-nodeaffinity-required.yaml
pod/pod-nodeaffinity-required created# 查看pod状态 （运行失败）
[root@master ~]# kubectl get pods pod-nodeaffinity-required -n dev -o wide
NAME READY STATUS RESTARTS AGE IP NODE ......
pod-nodeaffinity-required 0/1 Pending 0 16s <none> <none> ......# 查看Pod的详情
# 发现调度失败，提示node选择失败
[root@master ~]# kubectl describe pod pod-nodeaffinity-required -n dev
......Warning FailedScheduling <unknown> default-scheduler 0/3 nodes are available: 3 node(s) didn't match node selector.Warning FailedScheduling <unknown> default-scheduler 0/3 nodes are available: 3 node(s) didn't match node selector.#接下来，停止pod
[root@master ~]# kubectl delete -f pod-nodeaffinity-required.yaml
pod "pod-nodeaffinity-required" deleted# 修改文件，将values: ["xxx","yyy"]------> ["pro","yyy"]
[root@master ~]# vim pod-nodeaffinity-required.yaml# 再次启动
[root@master ~]# kubectl create -f pod-nodeaffinity-required.yaml
pod/pod-nodeaffinity-required created# 此时查看，发现调度成功，已经将pod调度到了node1上
[root@master ~]# kubectl get pods pod-nodeaffinity-required -n dev -o wide
NAME READY STATUS RESTARTS AGE IP NODE ......
pod-nodeaffinity-required 1/1 Running 0 11s 10.244.1.89 node1 ......接下来再演示一下requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution ,
创建pod-nodeaffinity-preferred.yaml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:name: pod-nodeaffinity-preferrednamespace: dev
spec:containers:- name: nginximage: nginx:1.17.1affinity: #亲和性设置nodeAffinity: #设置node亲和性preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution: # 软限制- weight: 1preference:matchExpressions: # 匹配env的值在["xxx","yyy"]中的标签(当前环境没有)- key: nodeenvoperator: Invalues: ["xxx","yyy"]# 创建pod
[root@master ~]# kubectl create -f pod-nodeaffinity-preferred.yaml
pod/pod-nodeaffinity-preferred created# 查看pod状态 （运行成功）
[root@master ~]# kubectl get pod pod-nodeaffinity-preferred -n dev
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
pod-nodeaffinity-preferred 1/1 Running 0 40sNodeAffinity规则设置的注意事项：
1 如果同时定义了nodeSelector和nodeAffinity，那么必须两个条件都得到满足，Pod才能运行在指定的Node上
2 如果nodeAffinity指定了多个nodeSelectorTerms，那么只需要其中一个能够匹配成功即可
3 如果一个nodeSelectorTerms中有多个matchExpressions ，则一个节点必须满足所有的才能匹配成功
4 如果一个pod所在的Node在Pod运行期间其标签发生了改变，不再符合该Pod的节点亲和性需求，则系统将忽略此变化
PodAffinity
PodAffinity主要实现以运行的Pod为参照，实现让新创建的Pod跟参照pod在一个区域的功能。
首先来看一下PodAffinity的可配置项：
pod.spec.affinity.podAffinity
requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution 硬限制
namespaces 指定参照pod的namespace
topologyKey 指定调度作用域
labelSelector 标签选择器
matchExpressions 按节点标签列出的节点选择器要求列表(推荐)
key 键
values 值
operator 关系符 支持In, NotIn, Exists, DoesNotExist.
matchLabels 指多个matchExpressions映射的内容
preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution 软限制
podAffinityTerm 选项
namespaces
topologyKey
labelSelector
matchExpressions
key 键
values 值
operator
matchLabels
weight 倾向权重，在范围1-100
topologyKey用于指定调度时作用域,例如:
如果指定为kubernetes.io/hostname，那就是以Node节点为区分范围
如果指定为beta.kubernetes.io/os,则以Node节点的操作系统类型来区分
接下来，演示下requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution,
1）首先创建一个参照Pod，pod-podaffinity-target.yaml：
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:name: pod-podaffinity-targetnamespace: devlabels:podenv: pro #设置标签
spec:containers:- name: nginximage: nginx:1.17.1nodeName: node1 # 将目标pod名确指定到node1上# 启动目标pod
[root@master ~]# kubectl create -f pod-podaffinity-target.yaml
pod/pod-podaffinity-target created# 查看pod状况
[root@master ~]# kubectl get pods pod-podaffinity-target -n dev
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
pod-podaffinity-target 1/1 Running 0 4s2）创建pod-podaffinity-required.yaml，内容如下：
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:name: pod-podaffinity-requirednamespace: dev
spec:containers:- name: nginximage: nginx:1.17.1affinity: #亲和性设置podAffinity: #设置pod亲和性requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution: # 硬限制- labelSelector:matchExpressions: # 匹配env的值在["xxx","yyy"]中的标签- key: podenvoperator: Invalues: ["xxx","yyy"]topologyKey: kubernetes.io/hostname上面配置表达的意思是：新Pod必须要与拥有标签nodeenv=xxx或者nodeenv=yyy的pod在同一Node上，显然现在没有这样pod，接下来，运行测试一下。
# 启动pod
[root@master ~]# kubectl create -f pod-podaffinity-required.yaml
pod/pod-podaffinity-required created# 查看pod状态，发现未运行
[root@master ~]# kubectl get pods pod-podaffinity-required -n dev
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
pod-podaffinity-required 0/1 Pending 0 9s# 查看详细信息
[root@master ~]# kubectl describe pods pod-podaffinity-required -n dev
......
Events:Type Reason Age From Message---- ------ ---- ---- -------Warning FailedScheduling <unknown> default-scheduler 0/3 nodes are available: 2 node(s) didn't match pod affinity rules, 1 node(s) had taints that the pod didn't tolerate.# 接下来修改 values: ["xxx","yyy"]----->values:["pro","yyy"]
# 意思是：新Pod必须要与拥有标签nodeenv=xxx或者nodeenv=yyy的pod在同一Node上
[root@master ~]# vim pod-podaffinity-required.yaml# 然后重新创建pod，查看效果
[root@master ~]# kubectl delete -f pod-podaffinity-required.yaml
pod "pod-podaffinity-required" deleted
[root@master ~]# kubectl create -f pod-podaffinity-required.yaml
pod/pod-podaffinity-required created# 发现此时Pod运行正常
[root@master ~]# kubectl get pods pod-podaffinity-required -n dev
NAME READY STATUS RESTARTS AGE LABELS
pod-podaffinity-required 1/1 Running 0 6s <none>关于PodAffinity的 preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution，这里不再演示。
PodAntiAffinity
PodAntiAffinity主要实现以运行的Pod为参照，让新创建的Pod跟参照pod不在一个区域中的功能。
它的配置方式和选项跟PodAffinty是一样的，这里不再做详细解释，直接做一个测试案例。
1）继续使用上个案例中目标pod
[root@master ~]# kubectl get pods -n dev -o wide --show-labels
NAME READY STATUS RESTARTS AGE IP NODE LABELS
pod-podaffinity-required 1/1 Running 0 3m29s 10.244.1.38 node1 <none>
pod-podaffinity-target 1/1 Running 0 9m25s 10.244.1.37 node1 podenv=pro2）创建pod-podantiaffinity-required.yaml，内容如下：
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:name: pod-podantiaffinity-requirednamespace: dev
spec:containers:- name: nginximage: nginx:1.17.1affinity: #亲和性设置podAntiAffinity: #设置pod亲和性requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution: # 硬限制- labelSelector:matchExpressions: # 匹配podenv的值在["pro"]中的标签- key: podenvoperator: Invalues: ["pro"]topologyKey: kubernetes.io/hostname上面配置表达的意思是：新Pod必须要与拥有标签nodeenv=pro的pod不在同一Node上，运行测试一下。
# 创建pod
[root@master ~]# kubectl create -f pod-podantiaffinity-required.yaml
pod/pod-podantiaffinity-required created# 查看pod
# 发现调度到了node2上
[root@master ~]# kubectl get pods pod-podantiaffinity-required -n dev -o wide
NAME READY STATUS RESTARTS AGE IP NODE ..
pod-podantiaffinity-required 1/1 Running 0 30s 10.244.1.96 node2 ..1.4.3 污点和容忍
污点
前面的调度方式都是站在Pod的角度上，通过在Pod上添加属性，来确定Pod是否要调度到指定的Node上，其实我们也可以站在Node的角度上，通过在Node上添加**污点**属性，来决定是否允许Pod调度过来。
Node被设置上污点之后就和Pod之间存在了一种相斥的关系，进而拒绝Pod调度进来，甚至可以将已经存在的Pod驱逐出去。
污点的格式为：`key=value:effect`, key和value是污点的标签，effect描述污点的作用，支持如下三个选项：
- PreferNoSchedule：kubernetes将尽量避免把Pod调度到具有该污点的Node上，除非没有其他节点可调度
- NoSchedule：kubernetes将不会把Pod调度到具有该污点的Node上，但不会影响当前Node上已存在的Pod
- NoExecute：kubernetes将不会把Pod调度到具有该污点的Node上，同时也会将Node上已存在的Pod驱离
使用kubectl设置和去除污点的命令示例如下：
# 设置污点
kubectl taint nodes node1 key=value:effect# 去除污点
kubectl taint nodes node1 key:effect-# 去除所有污点
kubectl taint nodes node1 key-接下来，演示下污点的效果：
1. 准备节点node1（为了演示效果更加明显，暂时停止node2节点）
2. 为node1节点设置一个污点: `tag=openlab:PreferNoSchedule`；然后创建pod1( pod1 可以 )
3. 修改为node1节点设置一个污点: `tag=openlab:NoSchedule`；然后创建pod2( pod1 正常 pod2 失败 )
4. 修改为node1节点设置一个污点: `tag=openlab:NoExecute`；然后创建pod3 ( 3个pod都失败 )
# 为node1设置污点(PreferNoSchedule)
[root@master ~]# kubectl taint nodes node1 tag=openlab:PreferNoSchedule# 创建pod1
[root@master ~]# kubectl run taint1 --image=nginx:1.17.1 -n dev
[root@master ~]# kubectl get pods -n dev -o wide
NAME READY STATUS RESTARTS AGE IP NODE
taint1-7665f7fd85-574h4 1/1 Running 0 2m24s 10.244.1.59 node1 # 为node1设置污点(取消PreferNoSchedule，设置NoSchedule)
[root@master ~]# kubectl taint nodes node1 tag:PreferNoSchedule-
[root@master ~]# kubectl taint nodes node1 tag=openlab:NoSchedule# 创建pod2
[root@master ~]# kubectl run taint2 --image=nginx:1.17.1 -n dev
[root@master ~]# kubectl get pods taint2 -n dev -o wide
NAME READY STATUS RESTARTS AGE IP NODE
taint1-7665f7fd85-574h4 1/1 Running 0 2m24s 10.244.1.59 node1
taint2-544694789-6zmlf 0/1 Pending 0 21s <none> <none> # 为node1设置污点(取消NoSchedule，设置NoExecute)
[root@master ~]# kubectl taint nodes node1 tag:NoSchedule-
[root@master ~]# kubectl taint nodes node1 tag=openlab:NoExecute# 创建pod3
[root@master ~]# kubectl run taint3 --image=nginx:1.17.1 -n dev
[root@master ~]# kubectl get pods -n dev -o wide
NAME READY STATUS RESTARTS AGE IP NODE NOMINATED
taint1-7665f7fd85-htkmp 0/1 Pending 0 35s <none> <none> <none>
taint2-544694789-bn7wb 0/1 Pending 0 35s <none> <none> <none>
taint3-6d78dbd749-tktkq 0/1 Pending 0 6s <none> <none> <none> 小提示：
使用kubeadm搭建的集群，默认就会给master节点添加一个污点标记,所以pod就不会调度到master节点上.
容忍
上面介绍了污点的作用，我们可以在node上添加污点用于拒绝pod调度上来，但是如果就是想将一个pod调度到一个有污点的node上去，这时候应该怎么做呢？这就要使用到容忍。
污点就是拒绝，容忍就是忽略，Node通过污点拒绝pod调度上去，Pod通过容忍忽略拒绝
下面先通过一个案例看下效果：
上一小节，已经在node1节点上打上了
NoExecute的污点，此时pod是调度不上去的本小节，可以通过给pod添加容忍，然后将其调度上去
创建pod-toleration.yaml,内容如下
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:name: pod-tolerationnamespace: dev
spec:containers:- name: nginximage: nginx:1.17.1tolerations: # 添加容忍- key: "tag" # 要容忍的污点的keyoperator: "Equal" # 操作符value: "openlab" # 容忍的污点的valueeffect: "NoExecute" # 添加容忍的规则，这里必须和标记的污点规则相同# 添加容忍之前的pod
[root@master ~]# kubectl get pods -n dev -o wide
NAME READY STATUS RESTARTS AGE IP NODE NOMINATED
pod-toleration 0/1 Pending 0 3s <none> <none> <none> # 添加容忍之后的pod
[root@master ~]# kubectl get pods -n dev -o wide
NAME READY STATUS RESTARTS AGE IP NODE NOMINATED
pod-toleration 1/1 Running 0 3s 10.244.1.62 node1 <none> 下面看一下容忍的详细配置:
[root@master ~]# kubectl explain pod.spec.tolerations
......
FIELDS:key # 对应着要容忍的污点的键，空意味着匹配所有的键value # 对应着要容忍的污点的值operator # key-value的运算符，支持Equal和Exists（默认）effect # 对应污点的effect，空意味着匹配所有影响tolerationSeconds # 容忍时间, 当effect为NoExecute时生效，表示pod在Node上的停留时间2.Pod控制器详解
主要介绍各种Pod控制器的详细使用
2.1 Pod控制器介绍
Pod是kubernetes的最小管理单元，在kubernetes中，按照pod的创建方式可以将其分为两类：
-
自主式pod：kubernetes直接创建出来的Pod，这种pod删除后就没有了，也不会重建
-
控制器创建的pod：kubernetes通过控制器创建的pod，这种pod删除了之后还会自动重建
什么是Pod控制器Pod控制器是管理pod的中间层，使用Pod控制器之后，只需要告诉Pod控制器，想要多少个什么样的Pod就可以了，它会创建出满足条件的Pod并确保每一个Pod资源处于用户期望的目标状态。如果Pod资源在运行中出现故障，它会基于指定策略重新编排Pod。
在kubernetes中，有很多类型的pod控制器，每种都有自己的适合的场景，常见的有下面这些：
ReplicationController：比较原始的pod控制器，已经被废弃，由ReplicaSet替代
ReplicaSet：保证副本数量一直维持在期望值，并支持pod数量扩缩容，镜像版本升级
Deployment：通过控制ReplicaSet来控制Pod，并支持滚动升级、回退版本
Horizontal Pod Autoscaler：可以根据集群负载自动水平调整Pod的数量，实现削峰填谷
DaemonSet：在集群中的指定Node上运行且仅运行一个副本，一般用于守护进程类的任务
Job：它创建出来的pod只要完成任务就立即退出，不需要重启或重建，用于执行一次性任务
Cronjob：它创建的Pod负责周期性任务控制，不需要持续后台运行
StatefulSet：管理有状态应用
总体来说，K8S有五种控制器，分别对应处理无状态应用、有状态应用、守护型应用和批处理应用
2.2 pod与控制器的关系
controllers：在集群上管理和运行容器的对象通过label-selector相关联
Pod通过控制器实现应用的运维，如伸缩，升级等
2.3 ReplicaSet(RS)
ReplicaSet的主要作用是保证一定数量的pod正常运行，它会持续监听这些Pod的运行状态，一旦Pod发生故障，就会重启或重建。同时它还支持对pod数量的扩缩容和镜像版本的升降级。
ReplicaSet的资源清单文件：
apiVersion: apps/v1 # 版本号
kind: ReplicaSet # 类型
metadata: # 元数据name: # rs名称 namespace: # 所属命名空间 labels: #标签controller: rs
spec: # 详情描述replicas: 3 # 副本数量selector: # 选择器，通过它指定该控制器管理哪些podmatchLabels: # Labels匹配规则app: nginx-podmatchExpressions: # Expressions匹配规则- {key: app, operator: In, values: [nginx-pod]}template: # 模板，当副本数量不足时，会根据下面的模板创建pod副本metadata:labels:app: nginx-podspec:containers:- name: nginximage: nginx:1.17.1ports:- containerPort: 80在这里面，需要新了解的配置项就是spec下面几个选项：
replicas：指定副本数量，其实就是当前rs创建出来的pod的数量，默认为1
selector：选择器，它的作用是建立pod控制器和pod之间的关联关系，采用的Label Selector机制
在pod模板上定义label，在控制器上定义选择器，就可以表明当前控制器能管理哪些pod了
template：模板，就是当前控制器创建pod所使用的模板板，里面其实就是前一章学过的pod的定义
2.3.1创建ReplicaSet
创建pc-replicaset.yaml文件，内容如下：
apiVersion: apps/v1
kind: ReplicaSet
metadata:name: pc-replicasetnamespace: dev
spec:replicas: 3selector: matchLabels:app: nginx-podtemplate:metadata:labels:app: nginx-podspec:containers:- name: nginximage: nginx:1.17.1# 创建rs
[root@master ~]# kubectl create -f pc-replicaset.yaml
replicaset.apps/pc-replicaset created# 查看rs
# DESIRED:期望副本数量
# CURRENT:当前副本数量
# READY:已经准备好提供服务的副本数量
[root@master ~]# kubectl get rs pc-replicaset -n dev -o wide
NAME DESIRED CURRENT READY AGE CONTAINERS IMAGES SELECTOR
pc-replicaset 3 3 3 22s nginx nginx:1.17.1 app=nginx-pod# 查看当前控制器创建出来的pod
# 这里发现控制器创建出来的pod的名称是在控制器名称后面拼接了-xxxxx随机码
[root@master ~]# kubectl get pod -n dev
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
pc-replicaset-6vmvt 1/1 Running 0 54s
pc-replicaset-fmb8f 1/1 Running 0 54s
pc-replicaset-snrk2 1/1 Running 0 54s2.3.2 扩缩容
# 编辑rs的副本数量，修改spec:replicas: 6即可
[root@master ~]# kubectl edit rs pc-replicaset -n dev
replicaset.apps/pc-replicaset edited# 查看pod
[root@master ~]# kubectl get pods -n dev
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
pc-replicaset-6vmvt 1/1 Running 0 114m
pc-replicaset-cftnp 1/1 Running 0 10s
pc-replicaset-fjlm6 1/1 Running 0 10s
pc-replicaset-fmb8f 1/1 Running 0 114m
pc-replicaset-s2whj 1/1 Running 0 10s
pc-replicaset-snrk2 1/1 Running 0 114m# 当然也可以直接使用命令实现
# 使用scale命令实现扩缩容， 后面--replicas=n直接指定目标数量即可
[root@master ~]# kubectl scale rs pc-replicaset --replicas=2 -n dev
replicaset.apps/pc-replicaset scaled# 命令运行完毕，立即查看，发现已经有4个开始准备退出了
[root@master ~]# kubectl get pods -n dev
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
pc-replicaset-6vmvt 0/1 Terminating 0 118m
pc-replicaset-cftnp 0/1 Terminating 0 4m17s
pc-replicaset-fjlm6 0/1 Terminating 0 4m17s
pc-replicaset-fmb8f 1/1 Running 0 118m
pc-replicaset-s2whj 0/1 Terminating 0 4m17s
pc-replicaset-snrk2 1/1 Running 0 118m#稍等片刻，就只剩下2个了
[root@master ~]# kubectl get pods -n dev
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
pc-replicaset-fmb8f 1/1 Running 0 119m
pc-replicaset-snrk2 1/1 Running 0 119m2.3.3 镜像升级
# 编辑rs的容器镜像 - image: nginx:1.17.2
[root@master ~]# kubectl edit rs pc-replicaset -n dev
replicaset.apps/pc-replicaset edited# 再次查看，发现镜像版本已经变更了
[root@master ~]# kubectl get rs -n dev -o wide
NAME DESIRED CURRENT READY AGE CONTAINERS IMAGES ...
pc-replicaset 2 2 2 140m nginx nginx:1.17.2 ...# 同样的道理，也可以使用命令完成这个工作
# kubectl set image rs rs名称 容器=镜像版本 -n namespace
[root@master ~]# kubectl set image rs pc-replicaset nginx=nginx:1.17.1 -n dev
replicaset.apps/pc-replicaset image updated# 再次查看，发现镜像版本已经变更了
[root@master ~]# kubectl get rs -n dev -o wide
NAME DESIRED CURRENT READY AGE CONTAINERS IMAGES ...
pc-replicaset 2 2 2 145m nginx nginx:1.17.1 ... 2.3.4 删除ReplicaSet
# 使用kubectl delete命令会删除此RS以及它管理的Pod
# 在kubernetes删除RS前，会将RS的replicasclear调整为0，等待所有的Pod被删除后，在执行RS对象的删除
[root@master ~]# kubectl delete rs pc-replicaset -n dev
replicaset.apps "pc-replicaset" deleted
[root@master ~]# kubectl get pod -n dev -o wide
No resources found in dev namespace.# 如果希望仅仅删除RS对象（保留Pod），可以使用kubectl delete命令时添加--cascade=false选项（不推荐）。
[root@master ~]# kubectl delete rs pc-replicaset -n dev --cascade=false
replicaset.apps "pc-replicaset" deleted
[root@master ~]# kubectl get pods -n dev
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
pc-replicaset-cl82j 1/1 Running 0 75s
pc-replicaset-dslhb 1/1 Running 0 75s# 也可以使用yaml直接删除(推荐)
[root@master ~]# kubectl delete -f pc-replicaset.yaml
replicaset.apps "pc-replicaset" deleted2.4 Deployment(Deploy)
为了更好的解决服务编排的问题，kubernetes在V1.2版本开始，引入了Deployment控制器。值得一提的是，这种控制器并不直接管理pod，而是通过管理ReplicaSet来间接管理Pod，即：Deployment管理ReplicaSet，ReplicaSet管理Pod。所以Deployment比ReplicaSet功能更加强大。
Deployment主要功能有下面几个：
支持ReplicaSet的所有功能
支持发布的停止、继续
支持滚动升级和回滚版本
Deployment的资源清单文件：
apiVersion: apps/v1 # 版本号
kind: Deployment # 类型
metadata: # 元数据name: # rs名称 namespace: # 所属命名空间 labels: #标签controller: deploy
spec: # 详情描述replicas: 3 # 副本数量revisionHistoryLimit: 3 # 保留历史版本paused: false # 暂停部署，默认是falseprogressDeadlineSeconds: 600 # 部署超时时间（s），默认是600strategy: # 策略type: RollingUpdate # 滚动更新策略rollingUpdate: # 滚动更新maxSurge: 30% # 最大额外可以存在的副本数，可以为百分比，也可以为整数maxUnavailable: 30% # 最大不可用状态的 Pod 的最大值，可以为百分比，也可以为整数selector: # 选择器，通过它指定该控制器管理哪些podmatchLabels: # Labels匹配规则app: nginx-podmatchExpressions: # Expressions匹配规则- {key: app, operator: In, values: [nginx-pod]}template: # 模板，当副本数量不足时，会根据下面的模板创建pod副本metadata:labels:app: nginx-podspec:containers:- name: nginximage: nginx:1.17.1ports:- containerPort: 80创建deployment
创建pc-deployment.yaml，内容如下：
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:name: pc-deploymentnamespace: dev
spec: replicas: 3selector:matchLabels:app: nginx-podtemplate:metadata:labels:app: nginx-podspec:containers:- name: nginximage: nginx:1.17.1# 创建deployment
[root@master ~]# kubectl create -f pc-deployment.yaml --record=true
deployment.apps/pc-deployment created# 查看deployment
# UP-TO-DATE 最新版本的pod的数量
# AVAILABLE 当前可用的pod的数量
[root@master ~]# kubectl get deploy pc-deployment -n dev
NAME READY UP-TO-DATE AVAILABLE AGE
pc-deployment 3/3 3 3 15s# 查看rs
# 发现rs的名称是在原来deployment的名字后面添加了一个10位数的随机串
[root@master ~]# kubectl get rs -n dev
NAME DESIRED CURRENT READY AGE
pc-deployment-6696798b78 3 3 3 23s# 查看pod
[root@master ~]# kubectl get pods -n dev
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
pc-deployment-6696798b78-d2c8n 1/1 Running 0 107s
pc-deployment-6696798b78-smpvp 1/1 Running 0 107s
pc-deployment-6696798b78-wvjd8 1/1 Running 0 107s扩缩容
# 变更副本数量为5个
[root@master ~]# kubectl scale deploy pc-deployment --replicas=5 -n dev
deployment.apps/pc-deployment scaled# 查看deployment
[root@master ~]# kubectl get deploy pc-deployment -n dev
NAME READY UP-TO-DATE AVAILABLE AGE
pc-deployment 5/5 5 5 2m# 查看pod
[root@master ~]# kubectl get pods -n dev
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
pc-deployment-6696798b78-d2c8n 1/1 Running 0 4m19s
pc-deployment-6696798b78-jxmdq 1/1 Running 0 94s
pc-deployment-6696798b78-mktqv 1/1 Running 0 93s
pc-deployment-6696798b78-smpvp 1/1 Running 0 4m19s
pc-deployment-6696798b78-wvjd8 1/1 Running 0 4m19s# 编辑deployment的副本数量，修改spec:replicas: 4即可
[root@master ~]# kubectl edit deploy pc-deployment -n dev
deployment.apps/pc-deployment edited# 查看pod
[root@master ~]# kubectl get pods -n dev
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
pc-deployment-6696798b78-d2c8n 1/1 Running 0 5m23s
pc-deployment-6696798b78-jxmdq 1/1 Running 0 2m38s
pc-deployment-6696798b78-smpvp 1/1 Running 0 5m23s
pc-deployment-6696798b78-wvjd8 1/1 Running 0 5m23s镜像更新
deployment支持两种更新策略:
重建更新和滚动更新,可以通过
strategy指定策略类型,支持两个属性:
strategy：指定新的Pod替换旧的Pod的策略， 支持两个属性：type：指定策略类型，支持两种策略Recreate：在创建出新的Pod之前会先杀掉所有已存在的PodRollingUpdate：滚动更新，就是杀死一部分，就启动一部分，在更新过程中，存在两个版本PodrollingUpdate：当type为RollingUpdate时生效，用于为RollingUpdate设置参数，支持两个属性：maxUnavailable：用来指定在升级过程中不可用Pod的最大数量，默认为25%。maxSurge： 用来指定在升级过程中可以超过期望的Pod的最大数量，默认为25%。重建更新
1.编辑pc-deployment.yaml,在spec节点下添加更新策略
spec:strategy: # 策略type: Recreate # 重建更新2.创建deploy进行验证
# 变更镜像
[root@master ~]# kubectl set image deployment pc-deployment nginx=nginx:1.17.2 -n dev
deployment.apps/pc-deployment image updated# 观察升级过程
[root@master ~]# kubectl get pods -n dev -w
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
pc-deployment-5d89bdfbf9-65qcw 1/1 Running 0 31s
pc-deployment-5d89bdfbf9-w5nzv 1/1 Running 0 31s
pc-deployment-5d89bdfbf9-xpt7w 1/1 Running 0 31spc-deployment-5d89bdfbf9-xpt7w 1/1 Terminating 0 41s
pc-deployment-5d89bdfbf9-65qcw 1/1 Terminating 0 41s
pc-deployment-5d89bdfbf9-w5nzv 1/1 Terminating 0 41spc-deployment-675d469f8b-grn8z 0/1 Pending 0 0s
pc-deployment-675d469f8b-hbl4v 0/1 Pending 0 0s
pc-deployment-675d469f8b-67nz2 0/1 Pending 0 0spc-deployment-675d469f8b-grn8z 0/1 ContainerCreating 0 0s
pc-deployment-675d469f8b-hbl4v 0/1 ContainerCreating 0 0s
pc-deployment-675d469f8b-67nz2 0/1 ContainerCreating 0 0spc-deployment-675d469f8b-grn8z 1/1 Running 0 1s
pc-deployment-675d469f8b-67nz2 1/1 Running 0 1s
pc-deployment-675d469f8b-hbl4v 1/1 Running 0 2s滚动更新
编辑pc-deployment.yaml,在spec节点下添加更新策略
spec:
strategy: # 策略
type: RollingUpdate # 滚动更新策略
rollingUpdate:
maxSurge: 25%
maxUnavailable: 25%
创建deploy进行验证
# 变更镜像
[root@master ~]# kubectl set image deployment pc-deployment nginx=nginx:1.17.3 -n dev
deployment.apps/pc-deployment image updated# 观察升级过程
[root@master ~]# kubectl get pods -n dev -w
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
pc-deployment-c848d767-8rbzt 1/1 Running 0 31m
pc-deployment-c848d767-h4p68 1/1 Running 0 31m
pc-deployment-c848d767-hlmz4 1/1 Running 0 31m
pc-deployment-c848d767-rrqcn 1/1 Running 0 31mpc-deployment-966bf7f44-226rx 0/1 Pending 0 0s
pc-deployment-966bf7f44-226rx 0/1 ContainerCreating 0 0s
pc-deployment-966bf7f44-226rx 1/1 Running 0 1s
pc-deployment-c848d767-h4p68 0/1 Terminating 0 34mpc-deployment-966bf7f44-cnd44 0/1 Pending 0 0s
pc-deployment-966bf7f44-cnd44 0/1 ContainerCreating 0 0s
pc-deployment-966bf7f44-cnd44 1/1 Running 0 2s
pc-deployment-c848d767-hlmz4 0/1 Terminating 0 34mpc-deployment-966bf7f44-px48p 0/1 Pending 0 0s
pc-deployment-966bf7f44-px48p 0/1 ContainerCreating 0 0s
pc-deployment-966bf7f44-px48p 1/1 Running 0 0s
pc-deployment-c848d767-8rbzt 0/1 Terminating 0 34mpc-deployment-966bf7f44-dkmqp 0/1 Pending 0 0s
pc-deployment-966bf7f44-dkmqp 0/1 ContainerCreating 0 0s
pc-deployment-966bf7f44-dkmqp 1/1 Running 0 2s
pc-deployment-c848d767-rrqcn 0/1 Terminating 0 34m# 至此，新版本的pod创建完毕，就版本的pod销毁完毕
# 中间过程是滚动进行的，也就是边销毁边创建滚动更新的过程：
镜像更新中rs的变化:
# 查看rs,发现原来的rs的依旧存在，只是pod数量变为了0，而后又新产生了一个rs，pod数量为4
# 其实这就是deployment能够进行版本回退的奥妙所在，后面会详细解释
[root@master ~]# kubectl get rs -n dev
NAME DESIRED CURRENT READY AGE
pc-deployment-6696798b78 0 0 0 7m37s
pc-deployment-6696798b11 0 0 0 5m37s
pc-deployment-c848d76789 4 4 4 72s版本回退
deployment支持版本升级过程中的暂停、继续功能以及版本回退等诸多功能，下面具体来看.
kubectl rollout： 版本升级相关功能，支持下面的选项：
status 显示当前升级状态
history 显示 升级历史记录
pause 暂停版本升级过程
resume 继续已经暂停的版本升级过程
restart 重启版本升级过程
undo 回滚到上一级版本（可以使用--to-revision回滚到指定版本）
# 查看当前升级版本的状态
[root@master ~]# kubectl rollout status deploy pc-deployment -n dev
deployment "pc-deployment" successfully rolled out# 查看升级历史记录
[root@master ~]# kubectl rollout history deploy pc-deployment -n dev
deployment.apps/pc-deployment
REVISION CHANGE-CAUSE
1 kubectl create --filename=pc-deployment.yaml --record=true
2 kubectl create --filename=pc-deployment.yaml --record=true
3 kubectl create --filename=pc-deployment.yaml --record=true
# 可以发现有三次版本记录，说明完成过两次升级# 版本回滚
# 这里直接使用--to-revision=1回滚到了1版本， 如果省略这个选项，就是回退到上个版本，就是2版本
[root@master ~]# kubectl rollout undo deployment pc-deployment --to-revision=1 -n dev
deployment.apps/pc-deployment rolled back# 查看发现，通过nginx镜像版本可以发现到了第一版
[root@master ~]# kubectl get deploy -n dev -o wide
NAME READY UP-TO-DATE AVAILABLE AGE CONTAINERS IMAGES
pc-deployment 4/4 4 4 74m nginx nginx:1.17.1 # 查看rs，发现第一个rs中有4个pod运行，后面两个版本的rs中pod为运行
# 其实deployment之所以可是实现版本的回滚，就是通过记录下历史rs来实现的，
# 一旦想回滚到哪个版本，只需要将当前版本pod数量降为0，然后将回滚版本的pod提升为目标数量就可以了
[root@master ~]# kubectl get rs -n dev
NAME DESIRED CURRENT READY AGE
pc-deployment-6696798b78 4 4 4 78m
pc-deployment-966bf7f44 0 0 0 37m
pc-deployment-c848d767 0 0 0 71m金丝雀发布
Deployment控制器支持控制更新过程中的控制，如“暂停(pause)”或“继续(resume)”更新操作。
比如有一批新的Pod资源创建完成后立即暂停更新过程，此时，仅存在一部分新版本的应用，主体部分还是旧的版本。然后，再筛选一小部分的用户请求路由到新版本的Pod应用，继续观察能否稳定地按期望的方式运行。确定没问题之后再继续完成余下的Pod资源滚动更新，否则立即回滚更新操作。这就是所谓的金丝雀发布。
# 更新deployment的版本，并配置暂停deployment
[root@master ~]# kubectl set image deploy pc-deployment nginx=nginx:1.17.4 -n dev && kubectl rollout pause deployment pc-deployment -n dev
deployment.apps/pc-deployment image updated
deployment.apps/pc-deployment paused#观察更新状态
[root@master ~]# kubectl rollout status deploy pc-deployment -n dev
Waiting for deployment "pc-deployment" rollout to finish: 2 out of 4 new replicas have been updated...# 监控更新的过程，可以看到已经新增了一个资源，但是并未按照预期的状态去删除一个旧的资源，就是因为使用了pause暂停命令[root@master ~]# kubectl get rs -n dev -o wide
NAME DESIRED CURRENT READY AGE CONTAINERS IMAGES
pc-deployment-5d89bdfbf9 3 3 3 19m nginx nginx:1.17.1
pc-deployment-675d469f8b 0 0 0 14m nginx nginx:1.17.2
pc-deployment-6c9f56fcfb 2 2 2 3m16s nginx nginx:1.17.4
[root@master ~]# kubectl get pods -n dev
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
pc-deployment-5d89bdfbf9-rj8sq 1/1 Running 0 7m33s
pc-deployment-5d89bdfbf9-ttwgg 1/1 Running 0 7m35s
pc-deployment-5d89bdfbf9-v4wvc 1/1 Running 0 7m34s
pc-deployment-6c9f56fcfb-996rt 1/1 Running 0 3m31s
pc-deployment-6c9f56fcfb-j2gtj 1/1 Running 0 3m31s# 确保更新的pod没问题了，继续更新
[root@master ~]# kubectl rollout resume deploy pc-deployment -n dev
deployment.apps/pc-deployment resumed# 查看最后的更新情况
[root@master ~]# kubectl get rs -n dev -o wide
NAME DESIRED CURRENT READY AGE CONTAINERS IMAGES
pc-deployment-5d89bdfbf9 0 0 0 21m nginx nginx:1.17.1
pc-deployment-675d469f8b 0 0 0 16m nginx nginx:1.17.2
pc-deployment-6c9f56fcfb 4 4 4 5m11s nginx nginx:1.17.4 [root@master ~]# kubectl get pods -n dev
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
pc-deployment-6c9f56fcfb-7bfwh 1/1 Running 0 37s
pc-deployment-6c9f56fcfb-996rt 1/1 Running 0 5m27s
pc-deployment-6c9f56fcfb-j2gtj 1/1 Running 0 5m27s
pc-deployment-6c9f56fcfb-rf84v 1/1 Running 0 37s删除Deployment
# 删除deployment，其下的rs和pod也将被删除
[root@master ~]# kubectl delete -f pc-deployment.yaml
deployment.apps "pc-deployment" deleted2.5 Horizontal Pod Autoscaler(HPA)
在前面的课程中，我们已经可以实现通过手工执行kubectl scale命令实现Pod扩容或缩容，但是这显然不符合Kubernetes的定位目标--自动化、智能化。 Kubernetes期望可以实现通过监测Pod的使用情况，实现pod数量的自动调整，于是就产生了Horizontal Pod Autoscaler（HPA）这种控制器。
HPA可以获取每个Pod利用率，然后和HPA中定义的指标进行对比，同时计算出需要伸缩的具体值，最后实现Pod的数量的调整。其实HPA与之前的Deployment一样，也属于一种Kubernetes资源对象，它通过追踪分析RC控制的所有目标Pod的负载变化情况，来确定是否需要针对性地调整目标Pod的副本数，这是HPA的实现原理。
2.6 DaemonSet(DS)
DaemonSet类型的控制器可以保证在集群中的每一台（或指定）节点上都运行一个副本。一般适用于日志收集、节点监控等场景。也就是说，如果一个Pod提供的功能是节点级别的（每个节点都需要且只需要一个），那么这类Pod就适合使用DaemonSet类型的控制器创建。
DaemonSet控制器的特点：
每当向集群中添加一个节点时，指定的 Pod 副本也将添加到该节点上
当节点从集群中移除时，Pod 也就被垃圾回收了
下面先来看下DaemonSet的资源清单文件
apiVersion: apps/v1 # 版本号
kind: DaemonSet # 类型
metadata: # 元数据name: # rs名称 namespace: # 所属命名空间 labels: #标签controller: daemonset
spec: # 详情描述revisionHistoryLimit: 3 # 保留历史版本updateStrategy: # 更新策略type: RollingUpdate # 滚动更新策略rollingUpdate: # 滚动更新maxUnavailable: 1 # 最大不可用状态的 Pod 的最大值，可以为百分比，也可以为整数selector: # 选择器，通过它指定该控制器管理哪些podmatchLabels: # Labels匹配规则app: nginx-podmatchExpressions: # Expressions匹配规则- {key: app, operator: In, values: [nginx-pod]}template: # 模板，当副本数量不足时，会根据下面的模板创建pod副本metadata:labels:app: nginx-podspec:containers:- name: nginximage: nginx:1.17.1ports:- containerPort: 80创建pc-daemonset.yaml，内容如下：
apiVersion: apps/v1
kind: DaemonSet
metadata:name: pc-daemonsetnamespace: dev
spec: selector:matchLabels:app: nginx-podtemplate:metadata:labels:app: nginx-podspec:containers:- name: nginximage: nginx:1.17.1# 创建daemonset
[root@master ~]# kubectl create -f pc-daemonset.yaml
daemonset.apps/pc-daemonset created# 查看daemonset
[root@master ~]# kubectl get ds -n dev -o wide
NAME DESIRED CURRENT READY UP-TO-DATE AVAILABLE AGE CONTAINERS IMAGES
pc-daemonset 2 2 2 2 2 24s nginx nginx:1.17.1 # 查看pod,发现在每个Node上都运行一个pod
[root@master ~]# kubectl get pods -n dev -o wide
NAME READY STATUS RESTARTS AGE IP NODE
pc-daemonset-9bck8 1/1 Running 0 37s 10.244.1.43 node1
pc-daemonset-k224w 1/1 Running 0 37s 10.244.2.74 node2 # 删除daemonset
[root@master ~]# kubectl delete -f pc-daemonset.yaml
daemonset.apps "pc-daemonset" deleted2.7 Job
Job，主要用于负责批量处理(一次要处理指定数量任务)短暂的一次性(每个任务仅运行一次就结束)任务。Job特点如下：
当Job创建的pod执行成功结束时，Job将记录成功结束的pod数量
当成功结束的pod达到指定的数量时，Job将完成执行
Job的资源清单文件：
apiVersion: batch/v1 # 版本号
kind: Job # 类型
metadata: # 元数据name: # rs名称 namespace: # 所属命名空间 labels: #标签controller: job
spec: # 详情描述completions: 1 # 指定job需要成功运行Pods的次数。默认值: 1parallelism: 1 # 指定job在任一时刻应该并发运行Pods的数量。默认值: 1activeDeadlineSeconds: 30 # 指定job可运行的时间期限，超过时间还未结束，系统将会尝试进行终止。backoffLimit: 6 # 指定job失败后进行重试的次数。默认是6manualSelector: true # 是否可以使用selector选择器选择pod，默认是falseselector: # 选择器，通过它指定该控制器管理哪些podmatchLabels: # Labels匹配规则app: counter-podmatchExpressions: # Expressions匹配规则- {key: app, operator: In, values: [counter-pod]}template: # 模板，当副本数量不足时，会根据下面的模板创建pod副本metadata:labels:app: counter-podspec:restartPolicy: Never # 重启策略只能设置为Never或者OnFailurecontainers:- name: counterimage: busybox:1.30command: ["bin/sh","-c","for i in 9 8 7 6 5 4 3 2 1; do echo $i;sleep 2;done"]关于重启策略设置的说明：
如果指定为OnFailure，则job会在pod出现故障时重启容器，而不是创建pod，failed次数不变
如果指定为Never，则job会在pod出现故障时创建新的pod，并且故障pod不会消失，也不会重启，failed次数加1
如果指定为Always的话，就意味着一直重启，意味着job任务会重复去执行了，当然不对，所以不能设置为Always
创建pc-job.yaml，内容如下：
apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:name: pc-jobnamespace: dev
spec:manualSelector: trueselector:matchLabels:app: counter-podtemplate:metadata:labels:app: counter-podspec:restartPolicy: Nevercontainers:- name: counterimage: busybox:1.30command: ["bin/sh","-c","for i in 9 8 7 6 5 4 3 2 1; do echo $i;sleep 3;done"]# 创建job
[root@master ~]# kubectl create -f pc-job.yaml
job.batch/pc-job created# 查看job
[root@master ~]# kubectl get job -n dev -o wide -w
NAME COMPLETIONS DURATION AGE CONTAINERS IMAGES SELECTOR
pc-job 0/1 21s 21s counter busybox:1.30 app=counter-pod
pc-job 1/1 31s 79s counter busybox:1.30 app=counter-pod# 通过观察pod状态可以看到，pod在运行完毕任务后，就会变成Completed状态
[root@master ~]# kubectl get pods -n dev -w
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
pc-job-rxg96 1/1 Running 0 29s
pc-job-rxg96 0/1 Completed 0 33s# 接下来，调整下pod运行的总数量和并行数量 即：在spec下设置下面两个选项
# completions: 6 # 指定job需要成功运行Pods的次数为6
# parallelism: 3 # 指定job并发运行Pods的数量为3
# 然后重新运行job，观察效果，此时会发现，job会每次运行3个pod，总共执行了6个pod
[root@master ~]# kubectl get pods -n dev -w
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
pc-job-684ft 1/1 Running 0 5s
pc-job-jhj49 1/1 Running 0 5s
pc-job-pfcvh 1/1 Running 0 5s
pc-job-684ft 0/1 Completed 0 11s
pc-job-v7rhr 0/1 Pending 0 0s
pc-job-v7rhr 0/1 Pending 0 0s
pc-job-v7rhr 0/1 ContainerCreating 0 0s
pc-job-jhj49 0/1 Completed 0 11s
pc-job-fhwf7 0/1 Pending 0 0s
pc-job-fhwf7 0/1 Pending 0 0s
pc-job-pfcvh 0/1 Completed 0 11s
pc-job-5vg2j 0/1 Pending 0 0s
pc-job-fhwf7 0/1 ContainerCreating 0 0s
pc-job-5vg2j 0/1 Pending 0 0s
pc-job-5vg2j 0/1 ContainerCreating 0 0s
pc-job-fhwf7 1/1 Running 0 2s
pc-job-v7rhr 1/1 Running 0 2s
pc-job-5vg2j 1/1 Running 0 3s
pc-job-fhwf7 0/1 Completed 0 12s
pc-job-v7rhr 0/1 Completed 0 12s
pc-job-5vg2j 0/1 Completed 0 12s# 删除job
[root@master ~]# kubectl delete -f pc-job.yaml
job.batch "pc-job" deleted2.8 CronJob(CJ)
CronJob控制器以Job控制器资源为其管控对象，并借助它管理pod资源对象，Job控制器定义的作业任务在其控制器资源创建之后便会立即执行，但CronJob可以以类似于Linux操作系统的周期性任务作业计划的方式控制其运行时间点及重复运行的方式。也就是说，CronJob可以在特定的时间点(反复的)去运行job任务。
CronJob的资源清单文件
apiVersion: batch/v1beta1 # 版本号
kind: CronJob # 类型
metadata: # 元数据name: # rs名称 namespace: # 所属命名空间 labels: #标签controller: cronjob
spec: # 详情描述schedule: # cron格式的作业调度运行时间点,用于控制任务在什么时间执行concurrencyPolicy: # 并发执行策略，用于定义前一次作业运行尚未完成时是否以及如何运行后一次的作业failedJobHistoryLimit: # 为失败的任务执行保留的历史记录数，默认为1successfulJobHistoryLimit: # 为成功的任务执行保留的历史记录数，默认为3startingDeadlineSeconds: # 启动作业错误的超时时长jobTemplate: # job控制器模板，用于为cronjob控制器生成job对象;下面其实就是job的定义metadata:spec:completions: 1parallelism: 1activeDeadlineSeconds: 30backoffLimit: 6manualSelector: trueselector:matchLabels:app: counter-podmatchExpressions: 规则- {key: app, operator: In, values: [counter-pod]}template:metadata:labels:app: counter-podspec:restartPolicy: Never containers:- name: counterimage: busybox:1.30command: ["bin/sh","-c","for i in 9 8 7 6 5 4 3 2 1; do echo $i;sleep 20;done"]需要重点解释的几个选项：
schedule: cron表达式，用于指定任务的执行时间*/1 * * * *<分钟> <小时> <日> <月份> <星期>分钟 值从 0 到 59.小时 值从 0 到 23.日 值从 1 到 31.月 值从 1 到 12.星期 值从 0 到 6, 0 代表星期日多个时间可以用逗号隔开； 范围可以用连字符给出；*可以作为通配符； /表示每...
concurrencyPolicy:Allow: 允许Jobs并发运行(默认)Forbid: 禁止并发运行，如果上一次运行尚未完成，则跳过下一次运行Replace: 替换，取消当前正在运行的作业并用新作业替换它创建pc-cronjob.yaml，内容如下：
apiVersion: batch/v1
kind: CronJob
metadata:name: pc-cronjobnamespace: devlabels:controller: cronjob
spec:schedule: "*/1 * * * *"jobTemplate:metadata:spec:template:spec:restartPolicy: Nevercontainers:- name: counterimage: busybox:1.30command: ["bin/sh","-c","for i in 9 8 7 6 5 4 3 2 1; do echo $i;sleep 3;done"]# 创建cronjob
[root@master ~]# kubectl create -f pc-cronjob.yaml
cronjob.batch/pc-cronjob created# 查看cronjob
[root@master ~]# kubectl get cronjobs -n dev
NAME SCHEDULE SUSPEND ACTIVE LAST SCHEDULE AGE
pc-cronjob */1 * * * * False 0 <none> 6s# 查看job
[root@master ~]# kubectl get jobs -n dev
NAME COMPLETIONS DURATION AGE
pc-cronjob-1592587800 1/1 28s 3m26s
pc-cronjob-1592587860 1/1 28s 2m26s
pc-cronjob-1592587920 1/1 28s 86s# 查看pod
[root@master ~]# kubectl get pods -n dev
pc-cronjob-1592587800-x4tsm 0/1 Completed 0 2m24s
pc-cronjob-1592587860-r5gv4 0/1 Completed 0 84s
pc-cronjob-1592587920-9dxxq 1/1 Running 0 24s# 删除cronjob
[root@master ~]# kubectl delete -f pc-cronjob.yaml
cronjob.batch "pc-cronjob" deleted2.9 StatefulSet（有状态）
无状态应用：
○ 认为Pod都是一样的。
○ 没有顺序要求。
○ 不用考虑在哪个Node节点上运行。
○ 随意进行伸缩和扩展。
● 有状态应用：
○ 有顺序的要求。
○ 认为每个Pod都是不一样的。
○ 需要考虑在哪个Node节点上运行。
○ 需要按照顺序进行伸缩和扩展。
○ 让每个Pod都是独立的，保持Pod启动顺序和唯一性。
● StatefulSet是Kubernetes提供的管理有状态应用的负载管理控制器。
● StatefulSet部署需要HeadLinessService（无头服务）。
为什么需要HeadLinessService（无头服务）？
● 在用Deployment时，每一个Pod名称是没有顺序的，是随机字符串，因此是Pod名称是无序的，但是在StatefulSet中要求必须是有序 ，每一个Pod不能被随意取代，Pod重建后pod名称还是一样的。
● 而Pod IP是变化的，所以是以Pod名称来识别。Pod名称是Pod唯一性的标识符，必须持久稳定有效。这时候要用到无头服务，它可以给每个Pod一个唯一的名称 。
● StatefulSet常用来部署RabbitMQ集群、Zookeeper集群、MySQL集群、Eureka集群等。
创建StatefulSet ● 创建pc-stateful.yaml文件，内容如下：
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:name: service-headlinessnamespace: dev
spec:selector:app: nginx-podclusterIP: None # 将clusterIP设置为None，即可创建headliness Servicetype: ClusterIPports:- port: 80 # Service的端口targetPort: 80 # Pod的端口
---apiVersion: apps/v1
kind: StatefulSet
metadata:name: pc-statefulsetnamespace: dev
spec:replicas: 3serviceName: service-headlinessselector:matchLabels:app: nginx-podtemplate:metadata:labels:app: nginx-podspec:containers:- name: nginximage: nginx:1.17.1ports:- containerPort: 80创建StatefulSet：
kubectl create -f pc-stateful.yaml查看StatefulSet
[root@master test]# kubectl get statefulsets.apps pc-statefulset -n dev -o wide
NAME READY AGE CONTAINERS IMAGES
pc-statefulset 3/3 29s nginx nginx:1.17.1查看Pod：
[root@master test]# kubectl get pod -n dev -o wide
NAME READY STATUS RESTARTS AGE IP NODE NOMINATED NODE READINESS GATES
pc-statefulset-0 1/1 Running 0 57s 10.224.166.168 node1 <none> <none>
pc-statefulset-1 1/1 Running 0 56s 10.224.104.10 node2 <none> <none>
pc-statefulset-2 1/1 Running 0 54s 10.224.166.169 node1 <none> <none>删除StatefulSet
kubectl delete -f pc-stateful.yamlDeployment和StatefulSet的区别
● Deployment和StatefulSet的区别：Deployment没有唯一标识而StatefulSet有唯一标识。
● StatefulSet的唯一标识是根据主机名+一定规则生成的。
● StatefulSet的唯一标识是主机名.无头Service名称.命名空间.svc.cluster.local。
2.10 状态与无状态化对特点
无状态服务的特点：
1）deployment 认为所有的pod都是一样的
2）不用考虑顺序的要求
3）不用考虑在哪个node节点上运行
4）可以随意扩容和缩容
有状态服务的特点
1）实例之间有差别，每个实例都有自己的独特性，元数据不同，例如etcd，zookeeper
2）实例之间不对等的关系，以及依靠外部存储的应用。
StatefulSet的金丝雀发布 StatefulSet支持两种更新策略：OnDelete和RollingUpdate（默认），其中OnDelete表示删除之后才更新，RollingUpdate表示滚动更新。
updateStrategy:rollingUpdate: # 如果更新的策略是OnDelete，那么rollingUpdate就失效partition: 2 # 表示从第2个分区开始更新，默认是0示例：pc-statefulset.yaml
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:name: service-headlinessnamespace: dev
spec:selector:app: nginx-podclusterIP: None # 将clusterIP设置为None，即可创建headliness Servicetype: ClusterIPports:- port: 80 # Service的端口targetPort: 80 # Pod的端口
---apiVersion: apps/v1
kind: StatefulSet
metadata:name: pc-statefulsetnamespace: dev
spec:replicas: 3serviceName: service-headlinessselector:matchLabels:app: nginx-podtemplate:metadata:labels:app: nginx-podspec:containers:- name: nginximage: nginx:1.17.1ports:- containerPort: 80updateStrategy:rollingUpdate:partition: 0type: RollingUpdate