Kubernetes（2）pod的管理及优化

【一】Kubernetes 资源管理与操作方式

1.1 资源管理介绍

• Kubernetes 把一切抽象为“资源”，用户通过操作资源来管理集群。

• 集群中运行服务 = 运行容器，而容器必须放在 Pod 内。

• 最小管理单元是 Pod，但通常不直接操作 Pod，而是借助 Pod 控制器 进行生命周期管理。

• Pod 的访问通过 Service 实现，数据持久化则依赖 Kubernetes 提供的各类存储系统。

• 

1.2 资源管理方式

类型	适用环境	优点	缺点
命令式对象管理	测试	简单快捷	无法审计、无法跟踪
命令式对象配置	开发	可审计、可跟踪	配置文件多、操作繁琐
声明式对象配置	开发/生产	支持目录级操作、天然版本化	异常时调试略复杂

1.2.1 命令式对象管理

• 命令格式：kubectl [command] [type] [name] [flags]

• 示例：

  kubectl get pod
  kubectl get pod pod_name -o yaml

1.2.2 资源类型与常用命令

• 查看全部资源：kubectl api-resources

• 常见资源包括 Pod、Deployment、Service、ConfigMap、Secret 等。

• 常用调试命令速查：

  • kubectl version

  • kubectl cluster-info

  • kubectl explain <资源>

  • kubectl create deployment web --image nginx --replicas 2

  • kubectl patch deployment web -p '{"spec":{"replicas":4}}'

  • kubectl delete deployment web

1.2.3 运行与调试命令示例

• 快速运行 Pod

  kubectl run testpod --image nginx
  kubectl expose pod testpod --port 80 --target-port 80
  curl <ClusterIP>

• 日志与交互：

  kubectl logs testpod
  kubectl exec -it testpod -- /bin/bash
  kubectl cp anaconda-ks.cfg testpod:/

• 生成并应用 YAML：

  kubectl create deployment webcluster --image nginx --dry-run=client -o yaml > webcluster.yml
  kubectl apply -f webcluster.yml
  kubectl delete -f webcluster.yml

• 标签管理：

  kubectl label pods nginx app=web
  kubectl label pods nginx app-   # 删除标签

【二】Pod 基础与两种创建模式

2.1 Pod 概念

• 最小可部署单元：一个 Pod 代表集群中运行的一个进程，拥有唯一 IP。

• 豌豆荚模型：可包含 1 个或多个容器，共享 IPC、Network、UTC namespace。

• 共享存储与端口：同一 Pod 内容器通过 localhost 通信，端口需避免冲突。

2.2 创建自主式 Pod（不推荐生产使用）

优点	缺点
灵活、学习调试方便、一次性任务快速验证	管理复杂、缺乏高可用、无法自动扩缩、可维护性差

示例：

kubectl run timinglee --image nginx
kubectl get pods -o wide

一个pod里可以运行多个容器

创建pod模版

刚刚这里有一个运行成功，有一个失败，因为两个都是使用nginx的镜像，第一个占用了80端口，第二个肯定用不了了

修改配置文件，把第二个容器修改所需镜像，不再争取一个接口

此时两个容器就都能用了

缠绕启动之前创建的容器

虽然没有安装nginx，但是却也可以访问成功测试页面

因为它们位于一个pod中，是共用一个网络栈的，所以也能够访问到nginx测试页

可是这样写pod的维护性很差

查看当前命名空间的pod

查看所有命名空间里的pod

查看所有pod的详细信息

2.3 利用控制器管理 Pod（生产推荐）

能力	带来的价值
高可用	自动故障恢复、健康检查与自愈
可扩展	一键扩缩容、HPA 自动弹性
版本管理	滚动更新、回滚、声明式配置
服务发现	Service 自动负载均衡
多环境一致	同一套 YAML 跨环境复用

示例：

# 创建并扩容
kubectl create deployment timinglee --image nginx
kubectl scale deployment timinglee --replicas 6
kubectl scale deployment timinglee --replicas 2

2.4 应用版本更新

# 创建 v1 并暴露
kubectl create deployment timinglee --image myapp:v1 --replicas 2
kubectl expose deployment timinglee --port 80 --target-port 80
curl <ClusterIP>          # 返回 v1# 滚动升级到 v2
kubectl set image deployment/timinglee myapp=myapp:v2
kubectl rollout history deployment timinglee
curl <ClusterIP>          # 返回 v2# 回滚
kubectl rollout undo deployment timinglee --to-revision 1
curl <ClusterIP>          # 再次返回 v1

还可以设定IP地址

#建立控制器并自动运行pod

#为timinglee扩容

、

#为timinglee缩容

---

应用版本的更新

#利用控制器建立pod

#暴漏端口

访问服务

[root@k8s-master ~]# curl  10.110.195.120
Hello MyApp | Version: v1 | <a href="hostname.html">Pod Name</a>
[root@k8s-master ~]# curl  10.110.195.120
Hello MyApp | Version: v1 | <a href="hostname.html">Pod Name</a>

指定版本，会把老的版本关闭，开启新版本的内容

这些功能实际上是控制器的功能

2.4.1 使用 YAML 部署应用的优点

• 声明式配置：清晰描述期望状态，天然支持 Git 版本控制与回滚。

• 灵活可扩展：一份文件可组合 Deployment / Service / ConfigMap / Secret 等多资源。

• CI/CD 友好：与 GitOps、Argo CD、Flux 等工具无缝集成。

2.4.2 资源清单常用字段速查表

字段	类型	说明
apiVersion	String	API 版本，如 v1、apps/v1
kind	String	资源类型：Pod、Deployment、Service …
metadata.name	String	对象名称，同一命名空间唯一
metadata.namespace	String	所属命名空间
spec.containers[]	List	容器定义列表
spec.containers[].image	String	镜像名称
imagePullPolicy	String	Always / IfNotPresent / Never
command / args	List	启动命令与参数
workingDir	String	工作目录
ports[].containerPort	Int	容器监听端口
ports[].hostPort	Int	宿主机映射端口（慎用，易冲突）
env[].name / value	String	环境变量
resources.requests	Object	调度所需最小资源
resources.limits	Object	运行时最大可用资源
restartPolicy	String	Always / OnFailure / Never
nodeSelector	Map	节点选择标签
hostNetwork	Boolean	true=共享宿主机网络

2.4.3 如何获得资源帮助

kubectl explain pod.spec.containers

2.4.4 YAML 编写实战示例

2.4.4.1 运行单个容器 Pod

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:name: timingleelabels: { run: timing }
spec:containers:- name: timingleeimage: myapp:v1

kubectl run timinglee --image myapp:v1 --dry-run=client -o yaml > pod.yml

2.4.4.2 多个容器注意事项

• 端口冲突示例：两个 nginx 同时监听 80 → Pod 报错 CrashLoopBackOff。

• 正确做法：不同容器使用不同端口或功能互补（如 sidecar）。

• 运行多个容器pod

  一个端口干扰示例：

  

  

  

  

  在一个pod中开启多个容器时一定要确保容器彼此不能互相干扰

  

  

2.4.4.3 共享网络验证

# 同一 Pod 内 localhost 互通
kubectl exec test -c busyboxplus -- curl -s localhost

2.4.4.4 端口映射

ports:
- containerPort: 80hostPort: 80   # 节点 IP:80 即可访问

2.4.4.5 环境变量

env:
- name: NAMEvalue: timinglee

2.4.4.6 资源限制与 QoS

• Guaranteed：requests = limits

• Burstable：只设 requests 或 requests ≠ limits

• BestEffort：未设 requests/limits（优先级最低）

2.4.4.7 容器启动管理

• restartPolicy: Always 下，手动 docker rm 容器 → kubelet 立即重启。

2.4.4.8 选择运行节点

nodeSelector:kubernetes.io/hostname: k8s-node1

2.4.4.9 共享宿主机网络

hostNetwork: true   # Pod 直接使用节点网络栈，可看到节点所有网卡

【三】Pod 生命周期与初始化容器（Init Container）

3.1 Init 容器：概念与功能

• 执行顺序：先于应用容器启动，必须全部成功完成后，主容器才会并行启动。

• 特性

  • 总是运行到完成（Completed），不支持 Readiness Probe。

  • 如果失败且 restartPolicy=Always，Pod 将持续重启直至 Init 成功；若 restartPolicy=Never，则直接失败不再重启。

• 典型用途

  • 运行一次性准备逻辑（数据库迁移、配置文件渲染、依赖检查）。

  • 使用与主容器不同的镜像，避免把运维工具打包进业务镜像。

  • 延迟应用启动，直到外部依赖就绪（例如等待 MySQL 端口可连接）。

3.1.2 Init 容器示例

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:name: initpod
spec:containers:- name: myappimage: myapp:v1initContainers:- name: init-myserviceimage: busyboxcommand: ["sh","-c","until test -e /testfile; do echo waiting; sleep 2; done"]

但是如果是server        展现的内容就很详细

在文件里编辑

引用的镜像

ommand在init容器里做的事情

init是最优先运行的，只有它运行完成，退出init容器后，才能运行上面的内容

会每隔两秒检测这个文件是否存在，检测不到就会一直输出后面的语句wating ~~

会一直检测init容器是否成功开启，开启了才会结束检测，否则一直检测

运行yml文件，这里没有成功，init还在检测，是因为没有拉取成功镜像

上传镜像到仓库中

重新拉取镜像

但是现在还不能运行成功

因为前面的文件没找到，系统中并不不存在testfile这个文件

查看它给我们的输出内容

验证流程：

kubectl apply -f pod.yml
kubectl get pods          # 状态 Init:0/1
kubectl exec initpod -c init-myservice -- touch /testfile
kubectl get pods          # 状态转为 Running

用命令创建这个文件

现在就成功了，状态也running了

删除yml文件

---

【四】探针（Probe）：保障业务健康的三把“探照灯”

4.1 探针类型与行为

探针	触发失败时的动作	默认状态
livenessProbe	kubelet 杀死容器 → 按重启策略处理	Success
readinessProbe	从 Service Endpoints 摘除 Pod IP	Success
startupProbe	先禁用其他探针；失败则重启容器；成功一次后不再探测	Success

探测方式

1. ExecAction：容器内执行命令，返回码为 0 即成功。

2. TCPSocketAction：对指定端口进行 TCP 连通性检查。

3. HTTPGetAction：对指定路径/端口做 HTTP GET，状态码 200–399 为成功。

4.2 探针实战示例

4.2.1存活探针（livenessProbe）

livenessProbe:tcpSocket:port: 8080initialDelaySeconds: 3periodSeconds: 1timeoutSeconds: 1

结果：8080 端口未监听 → Pod 进入 CrashLoopBackOff，日志中可见 connection refused。

4.2.2 就绪探针（readinessProbe）

readinessProbe:httpGet:path: /test.htmlport: 80initialDelaySeconds: 1periodSeconds: 3

步骤：

kubectl expose pod readiness --port 80
kubectl describe svc readiness   # Endpoints 为空
kubectl exec readiness -- /bin/sh -c "echo ok > /usr/share/nginx/html/test.html"
kubectl describe svc readiness   # Endpoints 出现 Pod IP

#没有暴漏端口，就绪探针探测不满足暴漏条件

只有当 /test.html 返回 200 时，Pod IP 才会被加入 Service，实现“就绪即流量”。

【第五部分】Pod 的优雅终止与滚动升级细节

5.1 优雅终止流程（Graceful Shutdown）

1. 删除 Pod（kubectl delete pod xxx 或 Deployment 滚动更新触发）

2. API Server 将 Pod 置为 Terminating，并通知 kubelet。

3. Endpoints Controller 立即把 Pod IP 从所有 Service 中摘除 → 不再接收新流量。

4. kubelet 同时执行两步：

   • 如果配置了 preStop Hook，先运行该脚本（如通知注册中心下线）。

   • 向容器主进程发送 TERM 信号；等待 terminationGracePeriodSeconds（默认 30s）。

5. 超时仍未退出：发送 KILL 信号强制终止。

6. 容器全部退出后，kubelet 删除 Pod 对象，完成生命周期。

示例：

spec:terminationGracePeriodSeconds: 60containers:- name: applifecycle:preStop:exec:command: ["/bin/sh","-c","sleep 10 && /app/grace-stop.sh"]

5.2 Deployment 滚动升级流程拆解

阶段	发生事件
1. 更新镜像	kubectl set image deployment/myapp myapp=myapp:v2
2. 新建 ReplicaSet	新 RS 创建 v2 Pod，副本数从 0 → 1 → 2 …
3. 旧 Pod 逐一下线	每启动一个新 Pod，旧 RS 缩容 1 个，确保可用副本 ≥ (replicas - maxUnavailable)
4. ReadinessGate 校验	仅当新 Pod readinessProbe 通过，才继续下一步
5. 完成/回滚	全部新 Pod Ready 后旧 RS 副本数为 0；若失败可随时 kubectl rollout undo

参数速记：

strategy:type: RollingUpdaterollingUpdate:maxSurge: 25%        # 升级期间最多额外启动的 PodmaxUnavailable: 25%  # 允许的最大不可用比例

5.3 零中断升级最佳实践

• PodDisruptionBudget (PDB)：保证升级/驱逐时最小可用副本数

  apiVersion: policy/v1
  kind: PodDisruptionBudget
  metadata:name: myapp-pdb
  spec:minAvailable: 2selector:matchLabels: { app: myapp }

• readinessProbe 必须覆盖真实启动耗时，避免“未就绪就上线”。

• preStop 延迟 + 优雅关闭，确保注册中心、连接池、队列客户端优雅下线。

• 【第六部分】Pod 网络模型深度解析

  6.1 集群内网络三大原则

• 每个 Pod 拥有独立 IP：跨节点、跨命名空间均可直接通过该 IP 访问。

• 所有 Pod 之间 无需 NAT 即可通信（扁平网络）。

• 节点与 Pod、Pod 与 Service 之间同样无需 NAT。

• 实现层面由 CNI 插件（Calico、Flannel、Cilium 等）通过 Linux Bridge/VXLAN/eBPF 等技术完成。

  6.2 Pod 内容器共享网络栈

• 同一 Pod 内所有容器共享同一个 Network Namespace（IP、端口空间一致）。

• localhost 互通：容器 A 访问容器 B 的端口，直接 localhost:<port>。

• 端口冲突风险：多个容器监听同一端口会触发 bind: address already in use。

• 解决方案：

  • 不同容器监听不同端口；

  • 或使用 sidecar 代理（如 Envoy）统一入口。

• 6.3 Pod 与 Service、Ingress 的协作流程

• Pod → Pod：直接 pod-ip:container-port。

• Pod → Service：通过 ClusterIP（虚拟 IP）由 kube-proxy 转发到后端 Pod。

• 6.4 网络策略（NetworkPolicy）示例

  默认集群 全通，可通过 NetworkPolicy 实现细粒度隔离：

  apiVersion: networking.k8s.io/v1
  kind: NetworkPolicy
  metadata:name: allow-app-to-db
  spec:podSelector: { matchLabels: { app: db } }ingress:- from:- podSelector: { matchLabels: { app: backend } }ports:- protocol: TCPport: 3306

  作用：仅允许标签 app=backend 的 Pod 访问 app=db 的 3306 端口，其余流量全部拒绝。

• 集群外 → Pod：

  • NodePort / LoadBalancer Service → kube-proxy → Pod；

  • Ingress Controller（Nginx、Traefik、Gateway API）→ Service → Pod。

【第七部分】Pod 存储全景：从临时卷到持久化

7.1 存储分类速览

类型	生命周期	典型用途	示例
emptyDir	随 Pod 创建而创建，随 Pod 删除而销毁	缓存、临时文件、共享目录	emptyDir: {}
hostPath	与节点生命周期一致	单节点测试、日志收集	hostPath: { path: /data }
ConfigMap / Secret	独立对象，可被多 Pod 挂载	配置、证书、密钥	configMapRef: name: app-config
PersistentVolume (PV)	集群级资源，生命周期独立于 Pod	数据库、文件存储	NFS、Ceph、EBS
PersistentVolumeClaim (PVC)	用户对 PV 的申请	解耦应用与底层存储	ReadWriteOnce 10Gi

7.2 临时卷 emptyDir 实战

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:name: cache-pod
spec:containers:- name: appimage: nginxvolumeMounts:- name: cachemountPath: /tmp/cachevolumes:- name: cacheemptyDir: {}

两个容器挂载同一 emptyDir 即可实现 Pod 内共享高速缓存。

可指定 medium: Memory 把卷映射到节点 tmpfs，提升 IO 性能（数据随节点掉电丢失）。

# StorageClass
apiVersion: storage.k8s.io/v1
kind: StorageClass
metadata:name: fast-ssd
provisioner: kubernetes.io/aws-ebs
parameters:type: gp3# PVC
apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:name: db-data
spec:accessModes: [ReadWriteOnce]resources: { requests: { storage: 50Gi } }storageClassName: fast-ssd

7.3 安全与性能小贴士

动态供应示例：

7.4 持久化卷 PVC → PV 绑定流程

• Secret 挂载默认只读；如需热更新，可使用 subPath + inotify。

• PV Reclaim Policy：Retain / Delete / Recycle，生产环境建议 Retain 防止误删数据。

• 节点亲和性：volumeBindingMode: WaitForFirstConsumer 让调度器先选节点再动态创建云盘，避免跨可用区挂载。

• 管理员创建 PV（静态供应）或 StorageClass（动态供应）。

• 用户声明 PVC：指定容量、访问模式、StorageClass。

• 控制器执行绑定：满足条件的 PV 与 PVC 一对一绑定。

• Pod 引用 PVC：通过 persistentVolumeClaim 字段挂载。

【第八部分】Pod 可观测性：日志、指标、链路三件套

8.1 日志采集全景

维度	方案	特点
stdout/stderr 日志	容器默认输出	kubelet 自动轮转 10 MiB × 5 文件，需外部收集。
节点级收集	DaemonSet + Fluent Bit / Filebeat	低耦合、支持多租户隔离。
Sidecar 日志	额外容器 tail -F	不改镜像即可适配旧应用。
日志架构	Fluent Bit → Kafka → Elasticsearch → Kibana	高吞吐、可检索。

示例 DaemonSet 片段：

apiVersion: apps/v1
kind: DaemonSet
metadata:name: fluent-bit
spec:template:spec:containers:- name: fluent-bitimage: cr.fluentbit.io/fluent/fluent-bit:2.2volumeMounts:- name: varlogmountPath: /var/log- name: varlibdockermountPath: /var/lib/docker/containersvolumes:- name: varloghostPath: { path: /var/log }- name: varlibdockerhostPath: { path: /var/lib/docker/containers }

8.2 指标监控体系

层级	组件	关键指标
集群	metrics-server	CPU、Memory 使用率，HPA 依赖。
节点	node-exporter	CPU、Load、Disk、Network。
Pod	kube-state-metrics	Pod 重启次数、容器状态、PVC 绑定。
业务	Prometheus SDK	自定义 QPS、延迟、队列深度。

Prometheus 抓取配置：

- job_name: 'kube-pods'kubernetes_sd_configs:- role: podrelabel_configs:- source_labels: [__meta_kubernetes_pod_annotation_prometheus_io_scrape]action: keepregex: true

8.3 分布式链路追踪

• 自动注入：OpenTelemetry Operator 为 Pod 注入 SDK。

• sidecar 模式：Jaeger Agent → Collector → Elasticsearch。

• 上下文透传：HTTP traceparent Header、gRPC metadata。

示例：

apiVersion: opentelemetry.io/v1alpha1
kind: Instrumentation
metadata:name: java-instrumentation
spec:java:image: ghcr.io/open-telemetry/opentelemetry-operator/autoinstrumentation-java:latest

8.4 事件与告警

• Kubernetes Events：

  kubectl get events --sort-by='.lastTimestamp'

• Alertmanager 规则：

  • Pod 连续重启 ≥ 5 次

  • 节点磁盘使用率 ≥ 85 %

  • Deployment 滚动升级失败

8.5 一站式可观测平台

• Grafana Cloud / Kube-prometheus-stack：一键部署 Prometheus + Alertmanager + Grafana。

• Loki：轻量级日志聚合，与 Grafana 无缝集成。

• Tempo：仅存储 Trace ID → 低成本、高扩展。