k8s
学习链接
Docker官网: https://www.docker.com/ Docker项目:https://github.com/docker Docker中文社区: http://www.docker.org.cn/ Kubernetes官网: https://kubernetes.io Kubernetes项目: https://github.com/kubernetesKubernetes Kubernetes中文社区：https://www.kubernetes.org.cn/
1、第一章 kubernetes介绍
1.1 应用部署方式演变
在部署应用程序的方式上，主要经历了三个时代：
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传统部署：互联网早期，会直接将应用程序部署在物理机上
优点：简单，不需要其它技术的参与
缺点：不能为应用程序定义资源使用边界，很难合理地分配计算资源，而且程序之间容易产生影响
-
虚拟化部署：可以在一台物理机上运行多个虚拟机，每个虚拟机都是独立的一个环境
优点：程序环境不会相互产生影响，提供了一定程度的安全性
缺点：增加了操作系统，浪费了部分资源
-
容器化部署：与虚拟化类似，但是共享了操作系统
优点：
可以保证每个容器拥有自己的文件系统、CPU、内存、进程空间等
运行应用程序所需要的资源都被容器包装，并和底层基础架构解耦
容器化的应用程序可以跨云服务商、跨Linux操作系统发行版进行部署
容器化部署方式给带来很多的便利，但是也会出现一些问题，比如说：
-
一个容器故障停机了，怎么样让另外一个容器立刻启动去替补停机的容器
-
当并发访问量变大的时候，怎么样做到横向扩展容器数量
容器编排引擎
-
这些容器管理的问题统称为容器编排问题，为了解决这些容器编排问题，就产生了一些容器编排的软件：
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k8s胜出，其他编排工具，市场份额非常非常少
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Swarm：Docker公司自己的容器编排工具
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Mesos：Apache的一个资源统一管控的工具，需要和Marathon结合使用
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Kubernetes：Google开源的的容器编排工具（2014年开源出来的引擎）
k8厂商定义了接口标准，各厂商只需要对接好对应的接口（每个人有每个人擅长的地方，网络有网络厂商，存储有存储厂商，） CRI：容器运行接口 CNI:容器网络接口 CSI：容器存储接口
容器运行时 CRI-O：容器运行时接口（红帽主推） containerd：容器运行时接口（谷歌主推），容器命令管理组件 docker公司开源的部分代码，只做了容器的初始化（容器运行时）、容器的网络和存储都不管 runC：低级运行时、负责容器镜像初始化（对接底层内核的） 早期容器的网络存储都是谷歌自己写的，后面定义了接口标准把这两个都外包出去了
1.2 kubernetes简介
kubernetes，是一个全新的基于容器技术的分布式架构领先方案，是谷歌严格保密十几年的秘密武器----Borg系统的一个开源版本，于2014年9月发布第一个版本，2015年7月发布第一个正式版本。
kubernetes的本质是一组服务器集群，它可以在集群的每个节点上运行特定的程序，来对节点中的容器进行管理。目的是实现资源管理的自动化，主要提供了如下的主要功能：
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自我修复：一旦某一个容器崩溃，能够在1秒中左右迅速启动新的容器
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弹性伸缩：可以根据需要，自动对集群中正在运行的容器数量进行调整
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服务发现：服务可以通过自动发现的形式找到它所依赖的服务
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负载均衡：如果一个服务起动了多个容器，能够自动实现请求的负载均衡
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版本回退：如果发现新发布的程序版本有问题，可以立即回退到原来的版本
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存储编排：可以根据容器自身的需求自动创建存储卷
1.3 kubernetes组件★
一个kubernetes集群主要是由控制节点(master)、工作节点(node)构成，每个节点上都会安装不同的组件。
master：集群的控制平面，负责集群的决策 ( 管理 )
ApiServer : Kubernetes 的 API 服务器，提供集群的统一接口，所有其他组件通过 API 与其通信。 Scheduler : 负责集群资源调度，按照预定的调度策略将Pod调度到相应的node节点上 默认策略：预选策略和优选策略 特殊策略：定向调度：利用在pod上声明nodeName或者nodeSelector 特殊策略：亲和性调度：node亲和性，pod亲和性,pod反亲和性 ControllerManager : 负责维护集群的状态，比如程序部署安排、故障检测、自动扩展、滚动更新等 Etcd ：是兼具一致性和高可用性的键值数据库，以键值对的方式持久化存储Kubernetes集群中的状态信息。
node：集群的数据平面，负责为容器提供运行环境 ( 干活 )
Kubelet : 负责维护容器的生命周期，即通过控制docker，来创建、更新、销毁容器，同时也负责 Volume（CSI）和网络（CNI）的管理。 在每个节点上运行，并与 kube-apiserver 通信，管理该节点上的容器。 KubeProxy : 实现 Kubernetes Service 的基本功能，例如负载均衡和服务发现。 Container runtime（docker）：Kubernetes 支持多种容器运行时，如 Docker、CRI-O 等。
当然了除了上面的这些核心组件，还有一些推荐的插件：
coredns Kubernetes 集群中的默认 DNS 服务，解析 Pod 和 Service 名称。 Ingress Controller 处理入站流量的组件，允许外部请求进入 Kubernetes 集群。 Heapster 提供资源监控 Dashboard 提供 GUI Prometheus 提供资源监控
这些组件协同工作，为 Kubernetes 提供了高效、可靠和自动化的容器编排能力。
# Kubernetes是一个分布式系统，由多个组件组成，每个组件都有特定的功能。以下是Kubernetes中常见组件的功能和原理：
#1. Master组件
- API Server：提供REST API接口，接收和处理来自Client的请求。
- etcd：保存整个集群的状态和元数据。
- Scheduler：根据Pod的资源需求和节点的资源情况，选择合适的Node进行调度。
- Controller Manager：管理Kubernetes中的控制器（如Deployment、ReplicaSet等）。
#2. Node组件
- Kubelet：负责维护容器的生命周期，即通过控制docker，来创建、更新、销毁容器，同时也负责 Volume（CSI）和网络（CNI）的管理；
- Kube-proxy：实现Kubernetes Service的负载均衡和网络代理功能。
- Container Runtime：运行Pod中的容器，如Docker、rkt等。
#3. Add-Ons组件
- coreDNS：为Pod提供DNS解析服务。
- Dashboard：提供Web UI管理控制台。
- Ingress Controller：实现HTTP和HTTPS的路由和负载均衡。
- Heapster 提供资源监控
- Prometheus 提供资源监控
# 以上组件通过API Server进行通信，通过etcd共享数据。Master组件负责整个集群的管理和控制，Node组件负责在节点上运行Pod中的容器，Add-Ons组件提供额外的功能和服务。
# Kubernetes的组件之间通过API Server和etcd进行通信和数据共享，实现了高度的可扩展性和容错性。组件详解
`Scheduler`
Kubernetes的Scheduler提供了多种调度策略，用户可以根据自己的需求选择合适的策略。以下是常见的几种调度策略：
1. '默认调度'策略：根据节点资源情况 和 Pod的资源需求进行调度，选择一个最合适的节点来运行pod。
2. '节点'亲和性策略：根据节点的标签进行调度，只有标签匹配的节点才会被选中。
3. 'Pod'亲和性策略：根据Pod和Node之间的'亲和性或反亲和性'规则进行调度，如在同一个机架上调度Pod等。
4. '污点与容忍'策略：通过给节点添加Taints（'污点'），阻止Pod调度到该节点上，或者通过给Pod添加Tolerations（'容忍度'），使得Pod可以调度到带有Taints的节点上。
5. '自定义调度器'插件：用户可以编写自己的调度器插件，根据自己的需求实现更加灵活和智能的调度策略。
总的来说，Kubernetes的Scheduler提供了多种灵活的调度策略，可以根据用户的需求进行定制和扩展，以实现更加高效和智能的Pod调度。
- 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
`Controller Manager`
Deployment
StatefulSet
DaemonSet
Job
CronJob
`KubeProxy`
它负责将集群内部的服务暴露给外部网络，实现集群内部服务和外部网络的通信。
KubeProxy的作用类似于一台路由器，它可以通过不同的方式实现集群内部服务的访问，包括以下几种方式：
1.'Userspace模式'
这种模式下，KubeProxy会在每个节点上创建一个监听端口，所有的服务流量都会被转发到这个端口上。然后，KubeProxy会根据服务的类型（ClusterIP、NodePort、LoadBalancer）和端口信息，生成iptables规则，将请求转发到目标Pod。
2.'iptables模式'
这种模式下，KubeProxy会通过iptables规则来转发请求。KubeProxy会在每个节点上创建一组iptables规则，将请求流量转发到目标Pod。由于iptables是Linux内核的一部分，因此这种模式的性能比Userspace模式更好。
3.'IPVS模式'
IPVS是Linux内核中的一个高性能的负载均衡模块，支持LVS和L4-L7负载均衡算法。KubeProxy可以通过IPVS来实现服务的'负载均衡'。这种模式下，KubeProxy会'在每个节点上创建一个IPVS服务'，并为每个Service创建一个对应的IPVS虚拟服务。当请求到达节点时，IPVS会根据'负载均衡算法'将请求转发到目标Pod。
总之，KubeProxy是Kubernetes集群中非常重要的一个组件，它实现了集群内部服务和外部网络的通信。KubeProxy支持多种模式，包括Userspace模式、iptables模式和IPVS模式，可以根据实际情况选择不同的模式以实现最佳性能。
Pod容器启动过程：
# 部署一个nginx服务来说明kubernetes系统各个组件调用关系：
1. 首先要明确，一旦kubernetes环境启动之后，master和node都会将自身的信息存储到etcd数据库中
2. 一个nginx服务的安装请求会首先被发送到master节点的'apiServer'组件
3. apiServer组件会调用'scheduler'组件来决定到底应该把这个服务安装到哪个node节点上
在此时，它会从'etcd中读取各个node节点'的信息，然后按照一定的算法进行选择，并将结果告知apiServer
4. apiServer'调用controller-manager'去调度Node节点安装nginx服务
5.' kubelet'接收到指令后，会通知docker，然后由docker来启动一个nginx的pod
pod是kubernetes的最小操作单元，容器必须跑在pod中至此，
6. 一个nginx服务就运行了，如果需要访问nginx，就需要通过kube-proxy来对pod产生访问的代理
# 这样，外界用户就可以访问集群中的nginx服务了
1.4 kubernetes资源
'Master'：集群控制节点，每个集群需要至少一个master节点负责集群的管控
'Node'：工作负载节点，由master分配容器到这些node工作节点上，然后node节点上的docker负责容器的运行
'Pod'：kubernetes的最小控制单元，容器都是运行在pod中的，一个pod中可以有1个或者多个容器
'Controller'：控制器，通过它来实现对pod的管理，比如启动pod、停止pod、伸缩pod的数量等等
'Service'：pod对外服务的统一入口，下面可以维护者同一类的多个pod
'Label'：标签，用于对pod进行分类，同一类pod会拥有相同的标签
'NameSpace'：命名空间，用来隔离pod的运行环境
2、第二章 集群环境搭建
2.1 前置知识点
目前生产部署Kubernetes 集群主要有两种方式：
# kubeadm
Kubeadm 是一个K8s 部署工具，提供kubeadm init 和kubeadm join，用于快速部署Kubernetes 集群。
官方地址：https://kubernetes.io/docs/reference/setup-tools/kubeadm/kubeadm/
#二进制包
从github 下载发行版的二进制包，手动部署每个组件，组成Kubernetes 集群。
Kubeadm 降低部署门槛，但屏蔽了很多细节，遇到问题很难排查。如果想更容易可控，推荐使用二进制包部署Kubernetes 集群，虽然手动部署麻烦点，期间可以学习很多工作原理，也利于后期维护。
目前生产环境的主流搭建方式，已在生产环境验证，kubeadm也可以搭建生产环境
#minikube
一般用于本地开发、测试和学习，不能用于生产环境
是一个工具，minikube快速搭建一个运行在本地的单节点的Kubernetes
# Kubespray部署
只需要在ansible里吧清单ip改掉就能完成部署
Kubespray是一个开源的Kubernetes集群部署工具，它基于Ansible实现，支持快速、可靠、可扩展的Kubernetes集群部署。下面是Kubespray部署Kubernetes集群的'基本步骤：'
1.安装依赖 在部署Kubespray之前，需要安装一些必要的依赖软件，包括Python、Ansible和Git等。
3.配置主机清单 在Kubespray源代码中，有一个`inventory/sample`目录，里面包含了一些示例主机清单。我们可以将这些示例清单复制一份，并根据自己的实际情况进行修改。
4.配置Kubernetes集群 在主机清单中配置完毕后，需要对Kubernetes集群进行配置。Kubespray提供了一个`cluster.yml`文件，包含了Kubernetes集群的所有配置信息，我们可以根据自己的需要进行修改。
5.部署Kubernetes集群 配置文件修改完毕后，就可以使用Ansible来部署Kubernetes集群了。Kubespray提供了一个`cluster.yml` playbook，可以一键部署整个集群。
6.验证集群 部署完成后，可以使用`kubectl`命令来验证Kubernetes集群是否正常工作。docker容器编排的三个主要工具
docker的三剑客:docker machine——swarm——compose
machine,快速构建docker容器,加入集群。
swarm：把容器加入到集群中来
compose:面向swarm,实现容器的编排2.1.1 master高可用方案
`分析`
1. 'etcd' 存储 ，一般是会放在集群内部托管，多主集群状态下会实现集群化扩展，'自动满足高可用。'
2. 'controller manager 与 scheduler' 对于k8s集群来说只会运行一个，其他都是挂起状态
3. 'kubelet 与 proxy' 都是集群内部应用 只在当前节点工作，所以不需要高可用。
4. k8s已经将集群这一部分的高可用功能帮我们解决掉了，如上图所示，'我们需要做的就是为入口apiserver设置高可用'，简单来说就是加个 'HAproxy' 把这三个节点添加到后端真实服务器。
5. 我们在'API server' 之前'加一个负载调度器'，'nginx或者haporxy'。需要注意的是调度器直接访问的是节点，而非api server
6. 国内有个apiserver 叫睿云 ，对于睿云来说有个叫breeze的k8s部署工具。他是基于kubeadm来实现的，并且他通过keepalived和HA-poryx来实现高可用，并且他用镜像将2个应用封装了起来。使用起来非常方便(部署结构如上图所示)
`要实现Kubernetes Master节点的高可用部署，可以采用以下方案：`
1. 使用Kubernetes官方提供的HA方案,（使用etcd集群和多个API Server）。
2. 使用第三方方案，例如kube-aws、kops等。
# 一、部署多个k8smaster节点
1. 无论使用哪个方案，都需要至少三个Master节点来保证高可用性。具体步骤如下：
2.'部署etcd集群'：etcd是Kubernetes的核心组件，用于存储集群状态和配置信息。'etcd集群需要至少三个节点来保证高可用性'。可以使用Kubernetes官方提供的etcd-operator部署etcd集群。
3.'部署多个API Server'：在Kubernetes集群中，API Server是管理整个集群的核心组件。为了保证高可用性，需要在`多个Master节点上部署API Server`，并使用负载均衡器来分发请求。可以使用Kubernetes官方提供的kubeadm工具部署多个API Server。
4.'使用负载均衡器'：为了将请求分发到不同的Master节点上，需要使用负载均衡器。可以使用第三方负载均衡器，例如Nginx、HAProxy等。
5. 配置高可用组件：在Kubernetes集群中，还有其他一些组件需要进行高可用配置，例如kube-scheduler、kube-controller-manager等。可以使用Kubernetes官方提供的kubeadm工具进行配置。
6. 测试高可用性：在完成以上步骤后，需要测试Kubernetes Master节点的高可用性，例如关闭其中一个节点，检查集群是否健康运行。
总之，实现Kubernetes Master节点的高可用部署需要多个组件协同工作，需要仔细规划和配置。
# 二、部署etcd集群（etcd是Kubernetes集群中的分布式键值存储系统，用于存储集群的状态和配置信息。）
1. 为了确保k8smaster的高可用性，需要部署一个etcd集群。可以使用etcd-operator或者手动部署etcd集群。
2. etcd 存储 ，一般是会放在集群内部托管，多主集群状态下会实现集群化扩展，自动满足高可用。
3. 为了后续扩展最好预留几个地址供后续扩容
2.2 kubeadm 部署方式
kubeadm 是官方社区推出的一个用于快速部署kubernetes 集群的工具，这个工具能通过两条指令完成一个kubernetes 集群的部署：
-
创建一个Master 节点kubeadm init
-
将Node 节点加入到当前集群中$ kubeadm join <Master 节点的IP 和端口>
2.3 安装要求
在开始之前，部署Kubernetes 集群机器需要满足以下几个条件：
-
一台或多台机器，操作系统CentOS7.x-86_x64
-
硬件配置：2GB 或更多RAM，2 个CPU 或更多CPU，硬盘30GB 或更多
-
集群中所有机器之间网络互通
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可以访问外网，需要拉取镜像
-
禁止swap 分区
名称 版本 下载地址 kubernetes v1.24.1 https://github.com/kubernetes/kubernetes/releases/tag/v1.24.1 kubelet、kubeadm、kubectl v1.24.1 yum install -y kubelet-1.24.1 kubeadm-1.24.1 kubectl-1.24.1 containerd v1.6.4，cni v0.3.1 https://github.com/containerd/containerd/releases/tag/v1.6.4 flannel v0.18.0 https://github.com/flannel-io/flannel/releases/tag/v0.18.0 calico v3.23.1 https://github.com/projectcalico/calico/releases/tag/v3.23.1 kube-state-metrics v2.4.2 https://github.com/kubernetes/kube-state-metrics/releases/tag/v2.4.2 metrics-server-helm-chart v3.8.2 https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server/releases/tag/metrics-server-helm-chart-3.8.2 Kong Ingress Controller for Kubernetes (KIC) v2.3.1 https://github.com/Kong/kubernetes-ingress-controller/releases/tag/v2.3.1 dashboard v2.5.1 https://github.com/kubernetes/dashboard/releases/tag/v2.5.1 原文链接：https://blog.csdn.net/ChaITSimpleLove/article/details/125031074
2.4 最终目标
-
在所有节点上安装Docker 和kubeadm
-
部署Kubernetes Master
-
部署容器网络插件
-
部署Kubernetes Node，将节点加入Kubernetes 集群中
-
部署Dashboard Web 页面，可视化查看Kubernetes 资源
2.5 准备环境
| 角色 | IP地址 | 组件 |
|---|---|---|
| k8s-master01 | 192.168.5.3 | docker，kubectl，kubeadm，kubelet |
| k8s-node01 | 192.168.5.4 | docker，kubectl，kubeadm，kubelet |
| k8s-node02 | 192.168.5.5 | docker，kubectl，kubeadm，kubelet |
2.6 系统初始化
1.24.1版本原文链接：https://blog.csdn.net/ChaITSimpleLove/article/details/125031074
Kubernetes切换Docker容器引擎为Containerd，原文链接：https://blog.csdn.net/qq_44930876/article/details/125293096
2.6.1 设置系统主机名以及 Host 文件的相互解析
#设置完成后，重新进入下 shell 终端，使配置生效。
hostnamectl set-hostname k8s-master01 && bash
hostnamectl set-hostname k8s-node01 && bash
hostnamectl set-hostname k8s-node02 && bash
cat <<EOF>> /etc/hosts
192.168.5.3 k8s-master01
192.168.5.4 k8s-node01
192.168.5.5 k8s-node02
EOF
ssh-keygen
for i in k8s-node02 k8s-node01; do ssh-copy-id $i ; done
scp /etc/hosts root@192.168.5.4:/etc/hosts
scp /etc/hosts root@192.168.5.5:/etc/hosts 2.6.2 安装依赖文件（所有节点都要操作）
yum install -y conntrack ntpdate ntp ipvsadm ipset jq iptables curl sysstat libseccomp wget vim net-tools git2.6.3 设置防火墙为 Iptables 并设置空规则（所有节点都要操作）
systemctl stop firewalld && systemctl disable firewalld
yum -y install iptables-services && systemctl start iptables && systemctl enable iptables && iptables -F && service iptables save2.6.4 关闭 SELINUX（所有节点都要操作）
swapoff -a && sed -i '/ swap / s/^\(.*\)$/#\1/g' /etc/fstab
setenforce 0 && sed -i 's/^SELINUX=.*/SELINUX=disabled/' /etc/selinux/config2.6.5 调整内核参数，对于 K8S（所有节点都要操作）
modprobe br_netfilter
cat <<EOF> kubernetes.conf
net.bridge.bridge-nf-call-iptables=1
net.bridge.bridge-nf-call-ip6tables=1
net.ipv4.ip_forward=1
net.ipv4.tcp_tw_recycle=0
vm.swappiness=0 # 禁止使用 swap 空间，只有当系统 OOM 时才允许使用它
vm.overcommit_memory=1 # 不检查物理内存是否够用
vm.panic_on_oom=0 # 开启 OOM
fs.inotify.max_user_instances=8192
fs.inotify.max_user_watches=1048576
fs.file-max=52706963
fs.nr_open=52706963
net.ipv6.conf.all.disable_ipv6=1
net.netfilter.nf_conntrack_max=2310720
EOF
cp kubernetes.conf /etc/sysctl.d/kubernetes.conf
sysctl -p /etc/sysctl.d/kubernetes.conf2.6.6 调整系统时区（所有节点都要操作）
# 设置系统时区为 中国/上海
timedatectl set-timezone Asia/Shanghai
# 将当前的 UTC 时间写入硬件时钟
timedatectl set-local-rtc 0
# 重启依赖于系统时间的服务
systemctl restart rsyslog
systemctl restart crond2.6.7 设置 rsyslogd 和 systemd journald（所有节点都要操作）
# 持久化保存日志的目录
mkdir /var/log/journal
mkdir /etc/systemd/journald.conf.d
cat > /etc/systemd/journald.conf.d/99-prophet.conf <<EOF
[Journal]
# 持久化保存到磁盘
Storage=persistent
# 压缩历史日志
Compress=yes
SyncIntervalSec=5m
RateLimitInterval=30s
RateLimitBurst=1000
# 最大占用空间 10G
SystemMaxUse=10G
# 单日志文件最大 200M
SystemMaxFileSize=200M
# 日志保存时间 2 周
MaxRetentionSec=2week
# 不将日志转发到 syslog
ForwardToSyslog=no
EOF
systemctl restart systemd-journald2.6.8 kube-proxy开启ipvs的前置条件（所有节点都要操作）
IPVS 是什么？ IPVS (IP Virtual Server) 实现了传输层负载均衡，也就是我们常说的 4 层局域网交换机（LAN Switches），作为 Linux 内核的一部分。IPVS 运行在主机上，在真实服务器集群前充当负载均衡器。IPVS 可以将基于 TCP 和 UDP 的服务请求转发到真实服务器上，并使真实服务器的服务在单个 IP 地址上显示为虚拟服务。
cat <<EOF> /etc/sysconfig/modules/ipvs.modules
#!/bin/bash
modprobe -- ip_vs
modprobe -- ip_vs_rr
modprobe -- ip_vs_wrr
modprobe -- ip_vs_sh
modprobe -- nf_conntrack_ipv4
EOF
chmod 755 /etc/sysconfig/modules/ipvs.modules && bash /etc/sysconfig/modules/ipvs.modules && lsmod | grep -e ip_vs -e nf_conntrack_ipv42.6.9 安装 Docker 软件（所有节点都要操作）
在未来的kubernetes版本会计划彻底放弃Docker支持，会弃用kubelet中的docker-shim组件；也就是k8s不能默认直接使用docker引擎了，所以在以后可能containerd可能会成为主流，很多大企业现在都已经换成containerd了，包括我之前在阿里云上创建ACK的时候，会出现让选择容器运行时的一个选项，上面就涵盖了containerd和docker两项；
docker-shim组件是k8s为了专门与docker适配的，能够与Docker Engine进行通信；
yum install -y yum-utils device-mapper-persistent-data lvm2
yum-config-manager --add-repo http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo
yum install -y docker-ce
## 创建 /etc/docker 目录
mkdir /etc/docker
cat > /etc/docker/daemon.json <<EOF
{
"exec-opts": ["native.cgroupdriver=systemd"],
"log-driver": "json-file",
"log-opts": {
"max-size": "100m"
}
}
EOF
mkdir -p /etc/systemd/system/docker.service.d
# 重启docker服务
systemctl daemon-reload && systemctl restart docker && systemctl enable docker2.6.10 安装 Kubeadm （所有节点都要操作）
cat <<EOF > /etc/yum.repos.d/kubernetes.repo
[kubernetes]
name=Kubernetes
baseurl=http://mirrors.aliyun.com/kubernetes/yum/repos/kubernetes-el7-x86_64
enabled=1
gpgcheck=0
repo_gpgcheck=0
gpgkey=http://mirrors.aliyun.com/kubernetes/yum/doc/yum-key.gpg
http://mirrors.aliyun.com/kubernetes/yum/doc/rpm-package-key.gpg
EOF
yum install -y kubelet kubeadm kubectl && systemctl enable kubelet（指定版本）2.7 部署Kubernetes Master
2.7.1 初始化主节点（主节点操作）
kubeadm init --apiserver-advertise-address=192.168.5.3 --image-repository registry.aliyuncs.com/google_containers --kubernetes-version v1.21.1 --service-cidr=10.96.0.0/12 --pod-network-cidr=10.244.0.0/16
mkdir -p $HOME/.kube
sudo cp -i /etc/kubernetes/admin.conf $HOME/.kube/config
sudo chown $(id -u):$(id -g) $HOME/.kube/config-
系统初始化，根据拍错提示安装（确认版本）
kubeadm init --dry-run
2.7.2 加入主节点以及其余工作节点
kubeadm join 192.168.5.3:6443 --token h0uelc.l46qp29nxscke7f7 \
--discovery-token-ca-cert-hash sha256:abc807778e24bff73362ceeb783cc7f6feec96f20b4fd707c3f8e8312294e28f 2.7.3 部署网络
kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/coreos/flannel/master/Documentation/kube-flannel.yml2.8 测试kubernetes 集群
2.8.1 部署nginx 测试
kubectl create deployment nginx --image=nginx
kubectl expose deployment nginx --port=80 --type=NodePort
kubectl get pod,svc
Kubespray部署
Kubespray是一个开源的Kubernetes集群部署工具，它基于Ansible实现，支持快速、可靠、可扩展的Kubernetes集群部署。下面是Kubespray部署Kubernetes集群的基本步骤：
1.安装依赖 在部署Kubespray之前，需要安装一些必要的依赖软件，包括Python、Ansible和Git等。
bashCopy code# 安装Python和pip
sudo apt-get update
sudo apt-get install python python-pip -y
# 安装Ansible
sudo pip install ansible
# 安装Git
sudo apt-get install git -y2.下载Kubespray 从Kubespray的GitHub仓库中下载源代码，并切换到指定版本。
bashCopy code# 下载Kubespray源代码
git clone https://github.com/kubernetes-sigs/kubespray.git
# 切换到指定版本
cd kubespray
git checkout v2.15.03.配置主机清单 在Kubespray源代码中，有一个inventory/sample目录，里面包含了一些示例主机清单。我们可以将这些示例清单复制一份，并根据自己的实际情况进行修改。
bashCopy code # 复制示例主机清单
cp -rfp inventory/sample inventory/mycluster
# 编辑主机清单，添加主机IP地址和SSH用户名
vi inventory/mycluster/inventory.ini4.配置Kubernetes集群 在主机清单中配置完毕后，需要对Kubernetes集群进行配置。Kubespray提供了一个cluster.yml文件，包含了Kubernetes集群的所有配置信息，我们可以根据自己的需要进行修改。
bashCopy code# 复制示例配置文件
cp -rfp inventory/sample/group_vars/all.yml inventory/mycluster/group_vars/all.yml
# 编辑配置文件，修改Kubernetes集群配置
vi inventory/mycluster/group_vars/all.yml5.部署Kubernetes集群 配置文件修改完毕后，就可以使用Ansible来部署Kubernetes集群了。Kubespray提供了一个cluster.yml playbook，可以一键部署整个集群。
bashCopy code# 部署Kubernetes集群
ansible-playbook -i inventory/mycluster/inventory.ini cluster.yml6.验证集群 部署完成后，可以使用kubectl命令来验证Kubernetes集群是否正常工作。
bashCopy code# 验证Kubernetes集群
kubectl get nodes
kubectl get pods --all-namespaces以上就是使用Kubespray部署Kubernetes集群的基本步骤。在实际部署过程中，可能会遇到一些问题，需要根据实际情况进行调整。
3、第三章 资源管理
3.1 资源管理介绍
在kubernetes中，所有的内容都抽象为资源，用户需要通过操作资源来管理kubernetes。
kubernetes的本质上就是一个集群系统，用户可以在集群中部署各种服务，所谓的部署服务，其实就是在kubernetes集群中运行一个个的容器，并将指定的程序跑在容器中。
kubernetes的最小管理单元是pod而不是容器，所以只能将容器放在
Pod中，而kubernetes一般也不会直接管理Pod，而是通过Pod控制器来管理Pod的。Pod可以提供服务之后，就要考虑如何访问Pod中服务，kubernetes提供了
Service资源实现这个功能。当然，如果Pod中程序的数据需要持久化，kubernetes还提供了各种
存储系统。
学习kubernetes的核心，就是学习如何对集群上的
Pod、Pod控制器、Service、存储等各种资源进行操作
3.2 YAML语言介绍
YAML是一个类似 XML、JSON 的标记性语言。它强调以数据为中心，并不是以标识语言为重点。因而YAML本身的定义比较简单，号称"一种人性化的数据格式语言"。
<heima>
<age>15</age>
<address>Beijing</address>
</heima>
heima:
age: 15
address: BeijingYAML的语法比较简单，主要有下面几个：
-
大小写敏感
-
使用缩进表示层级关系
-
缩进不允许使用tab，只允许空格( 低版本限制 )
-
缩进的空格数不重要，只要相同层级的元素左对齐即可
-
'#'表示注释
YAML支持以下几种数据类型：
-
纯量：单个的、不可再分的值
-
对象：键值对的集合，又称为映射（mapping）/ 哈希（hash） / 字典（dictionary）
-
数组：一组按次序排列的值，又称为序列（sequence） / 列表（list）
# 纯量, 就是指的一个简单的值，字符串、布尔值、整数、浮点数、Null、时间、日期
# 1 布尔类型
c1: true (或者True)
# 2 整型
c2: 234
# 3 浮点型
c3: 3.14
# 4 null类型
c4: ~ # 使用~表示null
# 5 日期类型
c5: 2018-02-17 # 日期必须使用ISO 8601格式，即yyyy-MM-dd
# 6 时间类型
c6: 2018-02-17T15:02:31+08:00 # 时间使用ISO 8601格式，时间和日期之间使用T连接，最后使用+代表时区
# 7 字符串类型
c7: heima # 简单写法，直接写值 , 如果字符串中间有特殊字符，必须使用双引号或者单引号包裹
c8: line1
line2 # 字符串过多的情况可以拆成多行，每一行会被转化成一个空格
# 对象
# 形式一(推荐):
heima:
age: 15
address: Beijing
# 形式二(了解):
heima: {age: 15,address: Beijing}
# 数组
# 形式一(推荐):
address:
- 顺义
- 昌平
# 形式二(了解):
address: [顺义,昌平]小提示：
1 书写yaml切记
:后面要加一个空格2 如果需要将多段yaml配置放在一个文件中，中间要使用
---分隔3 下面是一个yaml转json的网站，可以通过它验证yaml是否书写正确
3.3 资源管理介绍☆
-
命令式对象管理：直接使用命令去操作kubernetes资源
kubectl run nginx-pod --image=nginx:1.17.1 --port=80 -
命令式对象配置：通过命令配置和配置文件去操作kubernetes资源
kubectl create/patch -f nginx-pod.yaml -
声明式对象配置：通过apply命令和配置文件去操作kubernetes资源
kubectl apply -f nginx-pod.yaml
| 类型 | 操作对象 | 适用环境 | 优点 | 缺点 | 使用频率 |
|---|---|---|---|---|---|
| 命令式对象管理 | 对象 | 测试 | 简单 | 只操作活动对象，无法审计、跟踪 | 较少 |
| 命令式对象配置 | 文件 | 开发 | 可以审计跟踪 | 项目大时，配置文件多，操作麻烦 | 常用 |
| 声明式对象配置 | 目录 | 开发 | 支持目录操作 | 意外情况下难以调试 | 较少 |
命令式：我要你做什么，怎么做，请严格按照我说的做。 声明式：我需要你帮我做点事，但是我只告诉你我需要你做什么，不是你应该怎么做。
3.3.1 命令式对象管理
kubectl命令
kubectl是kubernetes集群的命令行工具，通过它能够对集群本身进行管理，并能够在集群上进行容器化应用的安装部署。kubectl命令的语法如下：
kubectl [command] [type] [name] [flags]comand：指定要对资源执行的操作，例如create、get、delete
type：指定资源类型，比如deployment、pod、service
name：指定资源的名称，名称大小写敏感
flags：指定额外的可选参数
# 查看所有pod
kubectl get pod
# 查看某个pod
kubectl get pod pod_name
# 查看某个pod,以yaml格式展示结果
kubectl get pod pod_name -o yaml
操作
kubernetes允许对资源进行多种操作，可以通过--help查看详细的操作命令
kubectl --help经常使用的操作有下面这些：
| 类型 | 命令 | 描述 |
|---|---|---|
| 基础命令 | create | 港过文件名或标准输入创建资源 |
| 基础命令 | expose | 将一个资源公开为一个新的Service |
| 基础命令 | run | 在集群中运行一个特定的鏡像 |
| 基础命令 | set | 在对象上设置持定的功能 |
| 基础命令 | get | 显示一个或多个资源 |
| 基础命令 | explain | 文档参考资料° |
| 基础命令 | edit | 使用默认的編霧器编嫩-个资源* |
| 基础命令 | delete | 通过文件名、标准输入、资源名称或标筌选择器来删除资源’ |
| 类型 | 命令 | 描述 |
| 故障诊断和调试 命令 | descrilje | 显示特定资源或资源组的详细信息 |
| 故障诊断和调试 命令 | logs | 在一个Pod中厂H. •个容卧！E:如果P。謨寿•个容明容器名&：是 可选的 |
| 故障诊断和调试 命令 | attach | 附加到一个运行的容器 |
| 故障诊断和调试 命令 | exec | 执行命令到容器 |
| 故障诊断和调试 命令 | port-forward | 转发一个或多个本地端口到个pod |
| 故障诊断和调试 命令 | proxy | 运行一个oroxy到Kubernetem API server |
| 故障诊断和调试 命令 | CP | 為贝文件或目录到容器中 |
| 故障诊断和调试 命令 | auth | 检査授权 |
| 部署命令 | rollout | 管理资源的发布，更新回滚 |
| 部署命令 | rolling-update | 对给定的复制控制器滚动更新 |
| 部署命令 | scale | 扩縮容Pod数置.Deployments ReplicaSet、RC或Job |
| 部署命令 | autoscale | 创建—个自动送择扩容或缩容并设置Pod数置 |
| 集群管理命令 | certificate | 修改证书资源 |
| 集群管理命令 | cluster-info | 显示集群信息 |
| 集群管理命令 | top | •仏示资源(CPU/MemoMStorage)使用。需要Heapsterig行 |
| 集群管理命令 | cordon | 标记节点不可调度 |
| 集群管理命令 | uncordon | 标记节点可调度 |
| 集群管理命令 | drain | 进入维护期间排除节点 |
| 集群管理命令 | taint | 设置污点标签 |
| 高级命令 | apply | 酒过文件名或标稚输入对资源应用配置 |
| 高级命令 | patch | 使用补丁修改、更新資源的字段 |
| 高级命令 | replace | 翅过文件名或标准输入替換一个资源 |
| 高级命令 | convert | 不冋的API版本之间转换配置文件 |
| 设置命令 | label | 更新资源上的标签 |
| 设置命令 | annotate | 更新资源上的注秤 |
| 设置命令 | completion | 用于实现kubectl工具自动补全 |
| 其他命令 | api-versions | 打印受支持的API版本 |
| 其他命令 | config | 您改kubeconfig文件(用于访问API.比如配置认证信息) |
| 其他命令 | help | 所冇命令存助 |
| 其他命令 | Plugin | 运行一个命令行插件 |
| 其他命令 | version | 打印客户端和服务版本信息 CSDN |
附加参数
-
-o wide 查询主机信息
-
-o yaml显示资源文件yaml格式
-
-n 指定命名空间，不指定默认default
—default 默认的命名空间,不声明命名空间的POD都在这里
—kube-node-lease 为高可用提供心跳监视的命名空间
—kube-public 公共数据,所有用户都可以读取它
—kube-system 系统服务对象所使用的命名空间，系统空间下面以一个namespace / pod的创建和删除简单演示下命令的使用：
# 创建一个namespace
[root@master ~]# kubectl create namespace dev
namespace/dev created
# 获取namespace
[root@master ~]# kubectl get ns
NAME STATUS AGE
default Active 21h
dev Active 21s
kube-node-lease Active 21h
kube-public Active 21h
kube-system Active 21h
# 在此namespace下创建并运行一个nginx的Pod
[root@master ~]# kubectl run pod --image=nginx:latest -n dev
kubectl run --generator=deployment/apps.v1 is DEPRECATED and will be removed in a future version. Use kubectl run --generator=run-pod/v1 or kubectl create instead.
deployment.apps/pod created
# 查看新创建的pod
[root@master ~]# kubectl get pod -n dev
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
pod 1/1 Running 0 21s
# 删除指定的pod
[root@master ~]# kubectl delete pod pod-864f9875b9-pcw7x
pod "pod" deleted
# 删除指定的namespace
[root@master ~]# kubectl delete ns dev
namespace "dev" deleted
3.3.2 命令式对象配置
命令式对象配置就是使用命令配合配置文件一起来操作kubernetes资源。
1） 创建一个nginxpod.yaml，内容如下：
apiVersion: v1
kind: Namespace
metadata:
name: dev
---
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: nginxpod
namespace: dev
spec:
containers:
- name: nginx-containers
image: nginx:latest2）执行create命令，创建资源：
[root@master ~]# kubectl create -f nginxpod.yaml
namespace/dev created
pod/nginxpod created此时发现创建了两个资源对象，分别是namespace和pod
3）执行get命令，查看资源：
[root@master ~]# kubectl get -f nginxpod.yaml
NAME STATUS AGE
namespace/dev Active 18s
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
pod/nginxpod 1/1 Running 0 17s这样就显示了两个资源对象的信息
4）执行delete命令，删除资源：
[root@master ~]# kubectl delete -f nginxpod.yaml
namespace "dev" deleted
pod "nginxpod" deleted此时发现两个资源对象被删除了
总结:
命令式对象配置的方式操作资源，可以简单的认为：命令 + yaml配置文件（里面是命令需要的各种参数）
3.3.3 声明式对象配置
声明式对象配置跟命令式对象配置很相似，但是它只有一个命令apply。
# 首先执行一次kubectl apply -f yaml文件，发现创建了资源
[root@master ~]# kubectl apply -f nginxpod.yaml
namespace/dev created
pod/nginxpod created
# 再次执行一次kubectl apply -f yaml文件，发现说资源没有变动
[root@master ~]# kubectl apply -f nginxpod.yaml
namespace/dev unchanged
pod/nginxpod unchanged总结:
其实声明式对象配置就是使用apply描述一个资源最终的状态（在yaml中定义状态）
使用apply操作资源：
如果资源不存在，就创建，相当于 kubectl create
如果资源已存在，就更新，相当于 kubectl patch扩展：kubectl可以在node节点上运行吗 ?
kubectl的运行是需要进行配置的，它的配置文件是$HOME/.kube，如果想要在node节点运行此命令，需要将master上的.kube文件复制到node节点上，即在master节点上执行下面操作：
scp -r HOME/.kube node1: HOME/使用推荐: 三种方式应该怎么用 ?
创建/更新资源 使用声明式对象配置 kubectl apply -f XXX.yaml
删除资源 使用命令式对象配置 kubectl delete -f XXX.yaml
查询资源 使用命令式对象管理 kubectl get(describe) 资源名称
3.3.4 资源类型命令★
kubernetes中所有的内容都抽象为资源，可以通过下面的命令进行查看:
kubectl api-resources
NAME SHORTNAMES（简称）APIVERSION NAMESPACED KIND（种类）
bindings v1 true Binding
componentstatuses cs v1 false ComponentStatus
configmaps cm v1 true ConfigMap
endpoints ep v1 true Endpoints
events ev v1 true Event
limitranges limits v1 true LimitRange
namespaces ns v1 false Namespace
nodes no v1 false Node
persistentvolumeclaims pvc v1 true PersistentVolumeClaim
persistentvolumes pv v1 false PersistentVolume
pods po v1 true Pod经常使用的资源有下面这些：
1、集群级别资源
| 资源名称 | 缩写 | 说明 | 资源作用 |
|---|---|---|---|
| nodes | no | node节点 | 集群组成部分 |
| namespace | ns | 命名空间 | 隔离Pod |
2、pod资源
| 资源名称 | 缩写 | 说明 | 资源作用 |
|---|---|---|---|
| pods | po | pod | 装载容器的最小单元 |
3、pod资源控制器
| 资源名称 | 缩写 | 说明 | 资源作用 |
|---|---|---|---|
| replicationcontroller | rc | 控制pod资源 | |
| replicasets | rs | 控制pod资源 | |
| daemonsets | ds | 控制pod资源 | |
| jobs | - | 控制pod资源 | |
| cronjobs | cj | 控制pod资源 | |
| horizontalpodautoscalers | hpa | 控制pod资源 | |
| statefulsets | sts | 控制pod资源 |
4、服务发现资源
| 资源名称 | 缩写 | 说明 | 资源作用 |
|---|---|---|---|
| services | svc | 服务 | 统一pod对外接口 |
| ingress | ing | 统一pod对外接口 |
5、存储资源
| 资源名称 | 缩写 | 说明 | 资源作用 |
|---|---|---|---|
| configmaps | cm | 存储 | 配置映射 |
| persistentvolumes | pv | 存储 | 持久卷 |
| persistentvolumeclaims | pvc | 存储 | 持久卷声明 |
| secrets | 存储 | 用于存储和管理一些敏感数据，比如密码，token，密钥等敏感信息 |
原文链接：https://blog.csdn.net/newbieJ/article/details/124299818
6、参数
| 参数 | 说明 |
|---|---|
| -A | 展示所有 |
| -f | 指定文件 |
| -k | 处理kustomization目录。此标志不能与-f或-R一起使用。 |
| -L | 指定标签lebel |
| -o | 指定输出格式，常用的有json、yaml、wide(详细列表) |
| -R | 递归处理-f，–filename中使用的目录。在需要管理时非常有用 |
| -l | 要进行筛选的选择器（只支持标签查询），支持“=”、“=”和“！=”。（例如-l键1=value1，键2=value2） 用法示例：kubectl get pod -l "key=value" |
| -w | 持续跟踪命令的状态或者事件变化，类似tail -f功能 |
| -n | 指定命名空间,--namepace的缩写 |
| -i | 即使未连接任何组件，也要保持pod中容器上的stdin打开。 |
| -t | 为pod中的每个容器分配了一个tty。 |
4、第四章 资源的基本操作
-
本章节将介绍如何在kubernetes集群中部署一个nginx服务，并且能够对其进行访问。
-
掌握Namespace、Pod、Deployment、Service资源的基本操作， 有了这些操作，就可以在kubernetes集群中实现一个服务的简单部署和访问了，但是如果想要更好的使用kubernetes，就需要深入学习这几种资源的细节和原理。
4.0 node
1、获取所有节点
[root@master ~]# kubectl get nodes
NAME STATUS ROLES AGE VERSION
master Ready control-plane,master 15h v1.20.9
node1 Ready <none> 13h v1.20.9
node2 Ready <none> 11h v1.20.9
12345说明
-
NAME ： 节点名称
-
STATUS ：节点状态
-
Ready ： 已就绪
-
NotReady：未就绪
-
-
ROLES ：角色
-
AGE：运行时长，从启动到现在运行了多长时间
-
VERSION ： 版本
2、删除节点
在master节点执行以下命令即可删除
# 先卸载节点，但是还未删除
kubectl drain node1 --delete-local-data --force --ignore-daemonsets
# 删除节点
kubectl delete node node2
12345还需要在work节点上执行以下命令来清空ini配置
kubeadm reset
13、加入节点
先在主节点创建令牌
# 执行后会返回一个 kubeadm 开头的命令
kubeadm token create --print-join-command
12然后在需要加入集群的节点中执行令牌，注意这里的命令是通过kubeadm token create --print-join-command命令返回的结果
# 在工作节点上执行以下命令即可加入集群
kubeadm join cluster-endpoint:6443 --token xxx.xxx --discovery-token-ca-cert-hash sha256:xxx
12
4.1 Namespace
Namespace是kubernetes系统中的一种非常重要资源，它的主要作用是用来实现多套环境的资源隔离或者多租户的资源隔离。
默认情况下，kubernetes集群中的所有的Pod都是可以相互访问的。但是在实际中，可能不想让两个Pod之间进行互相的访问，那此时就可以将两个Pod划分到不同的namespace下。kubernetes通过将集群内部的资源分配到不同的Namespace中，可以形成逻辑上的"组"，以方便不同的组的资源进行隔离使用和管理。
可以通过kubernetes的授权机制，将不同的namespace交给不同租户进行管理，这样就实现了多租户的资源隔离。此时还能结合kubernetes的资源配额机制，限定不同租户能占用的资源，例如CPU使用量、内存使用量等等，来实现租户可用资源的管理。
kubernetes在集群启动之后，会默认创建几个namespace
[root@master ~]# kubectl get namespace
NAME STATUS AGE
default Active 45h # 所有未指定Namespace的对象都会被分配在default命名空间
kube-node-lease Active 45h # 集群节点之间的心跳维护，v1.13开始引入
kube-public Active 45h # 此命名空间下的资源可以被所有人访问（包括未认证用户）
kube-system Active 45h # 所有由Kubernetes系统创建的资源都处于这个命名空间下面来看namespace资源的具体操作：
查看命名空间
# 1 查看所有的ns命令：kubectl get ns
[root@master ~]# kubectl get ns
NAME STATUS AGE
default Active 45h # 默认的命名空间,不声明命名空间的POD都在这里
kube-node-lease Active 45h # 为高可用提供心跳监视的命名空间
kube-public Active 45h # 公共数据,所有用户都可以读取它
kube-system Active 45h # 系统服务对象所使用的命名空间，系统空间
# 2 查看指定的ns命令：kubectl get ns ns名称
[root@master ~]# kubectl get ns default
NAME STATUS AGE
default Active 45h
# 3 指定输出格式 命令：kubectl get ns ns名称 -o 格式参数
[root@master ~]# kubectl get ns default -o yaml # kubernetes支持的格式有很多，比较常见的是wide、json、yaml
apiVersion: v1
kind: Namespace
metadata:
creationTimestamp: "2021-05-08T04:44:16Z"
name: default
resourceVersion: "151"
selfLink: /api/v1/namespaces/default
uid: 7405f73a-e486-43d4-9db6-145f1409f090
spec:
finalizers:
- kubernetes
status:
phase: Active
# 4 查看ns详情 命令：kubectl describe ns ns名称
[root@master ~]# kubectl describe ns default
Name: default
Labels: <none>
Annotations: <none>
Status: Active # Active 命名空间正在使用中 Terminating 正在删除命名空间
# ResourceQuota 针对namespace做的资源限制
# LimitRange针对namespace中的每个组件做的资源限制
No resource quota.
No LimitRange resource.创建
# 创建namespace
[root@master ~]# kubectl create ns dev
namespace/dev created
# yaml创建
apiVersion: v1
kind: Namespace
metadata:
name: dev
kubectl create -f namespace-dev.yaml
1删除
# 删除namespace
[root@master ~]# kubectl delete ns dev
namespace "dev" deleted配置方式
首先准备一个yaml文件：ns-dev.yaml
apiVersion: v1
kind: Namespace
metadata:
name: dev然后就可以执行对应的创建和删除命令了：
创建：kubectl create -f ns-dev.yaml
删除：kubectl delete -f ns-dev.yaml
4.2 Pod
Pod是kubernetes集群进行管理的最小单元，程序要运行必须部署在容器中，而容器必须存在于Pod中。
Pod可以认为是容器的封装，一个Pod中可以存在一个或者多个容器。
kubernetes在集群启动之后，集群中的各个组件也都是以Pod方式运行的。可以通过下面命令查看：
[root@master ~]# kubectl get pod -n kube-system
NAMESPACE NAME READY STATUS RESTARTS AGE
kube-system coredns-6955765f44-68g6v 1/1 Running 0 2d1h
kube-system coredns-6955765f44-cs5r8 1/1 Running 0 2d1h
kube-system etcd-master 1/1 Running 0 2d1h
kube-system kube-apiserver-master 1/1 Running 0 2d1h
kube-system kube-controller-manager-master 1/1 Running 0 2d1h
kube-system kube-flannel-ds-amd64-47r25 1/1 Running 0 2d1h
kube-system kube-flannel-ds-amd64-ls5lh 1/1 Running 0 2d1h
kube-system kube-proxy-685tk 1/1 Running 0 2d1h
kube-system kube-proxy-87spt 1/1 Running 0 2d1h
kube-system kube-scheduler-master 1/1 Running 0 2d1h创建并运行
kubernetes没有提供单独运行Pod的命令，都是通过Pod控制器来实现的
# 命令格式： kubectl run (pod控制器名称) [参数]
# --image 指定Pod的镜像
# --port 指定端口
# --namespace 指定namespace
[root@master ~]# kubectl run nginx --image=nginx:latest --port=80 --namespace dev
deployment.apps/nginx createdpod信息查看
# 查看Pod基本信息
[root@master ~]# kubectl get pods -n dev
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
nginx 1/1 Running 0 43s
# 查看Pod的详细信息
[root@master ~]# kubectl describe pod nginx -n dev
Name: nginx
Namespace: dev
Priority: 0
Node: node1/192.168.5.4
Start Time: Wed, 08 May 2021 09:29:24 +0800
Labels: pod-template-hash=5ff7956ff6
run=nginx
Annotations: <none>
Status: Running
IP: 10.244.1.23
IPs:
IP: 10.244.1.23
Controlled By: ReplicaSet/nginx
Containers:
nginx:
Container ID: docker://4c62b8c0648d2512380f4ffa5da2c99d16e05634979973449c98e9b829f6253c
Image: nginx:latest
Image ID: docker-pullable://nginx@sha256:485b610fefec7ff6c463ced9623314a04ed67e3945b9c08d7e53a47f6d108dc7
Port: 80/TCP
Host Port: 0/TCP
State: Running
Started: Wed, 08 May 2021 09:30:01 +0800
Ready: True
Restart Count: 0
Environment: <none>
Mounts:
/var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount from default-token-hwvvw (ro)
Conditions:
Type Status
Initialized True
Ready True
ContainersReady True
PodScheduled True
Volumes:
default-token-hwvvw:
Type: Secret (a volume populated by a Secret)
SecretName: default-token-hwvvw
Optional: false
QoS Class: BestEffort
Node-Selectors: <none>
Tolerations: node.kubernetes.io/not-ready:NoExecute for 300s
node.kubernetes.io/unreachable:NoExecute for 300s
Events:
Type Reason Age From Message
---- ------ ---- ---- -------
Normal Scheduled <unknown> default-scheduler Successfully assigned dev/nginx-5ff7956ff6-fg2db to node1
Normal Pulling 4m11s kubelet, node1 Pulling image "nginx:latest"
Normal Pulled 3m36s kubelet, node1 Successfully pulled image "nginx:latest"
Normal Created 3m36s kubelet, node1 Created container nginx
Normal Started 3m36s kubelet, node1 Started container nginx访问Pod
# 获取podIP
[root@master ~]# kubectl get pods -n dev -o wide
NAME READY STATUS RESTARTS AGE IP NODE ...
nginx 1/1 Running 0 190s 10.244.1.23 node1 ...
#访问POD
[root@master ~]# curl http://10.244.1.23:80
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<title>Welcome to nginx!</title>
</head>
<body>
<p><em>Thank you for using nginx.</em></p>
</body>
</html>删除指定Pod
# 删除指定Pod
[root@master ~]# kubectl delete pod nginx -n dev
pod "nginx" deleted
# 此时，显示删除Pod成功，但是再查询，发现又新产生了一个
[root@master ~]# kubectl get pods -n dev
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
nginx 1/1 Running 0 21s
# 这是因为当前Pod是由Pod控制器创建的，控制器会监控Pod状况，一旦发现Pod死亡，会立即重建
# 此时要想删除Pod，必须删除Pod控制器
# 先来查询一下当前namespace下的Pod控制器
[root@master ~]# kubectl get deploy -n dev
NAME READY UP-TO-DATE AVAILABLE AGE
nginx 1/1 1 1 9m7s
# 接下来，删除此PodPod控制器
[root@master ~]# kubectl delete deploy nginx -n dev
deployment.apps "nginx" deleted
# 稍等片刻，再查询Pod，发现Pod被删除了
[root@master ~]# kubectl get pods -n dev
No resources found in dev namespace.配置操作
创建一个pod-nginx.yaml，内容如下：
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: nginx
namespace: dev
spec:
containers:
- image: nginx:latest
name: pod
ports:
- name: nginx-port
containerPort: 80
protocol: TCP然后就可以执行对应的创建和删除命令了：
创建：kubectl create -f pod-nginx.yaml
删除：kubectl delete -f pod-nginx.yaml
4.3 Label
Label是kubernetes系统中的一个重要概念。它的作用就是在资源上添加标识，用来对它们进行区分和选择。
Label的特点：
-
一个Label会以key/value键值对的形式附加到各种对象上，如Node、Pod、Service等等
-
一个资源对象可以定义任意数量的Label ，同一个Label也可以被添加到任意数量的资源对象上去
-
Label通常在资源对象定义时确定，当然也可以在对象创建后动态添加或者删除
可以通过Label实现资源的多维度分组，以便灵活、方便地进行资源分配、调度、配置、部署等管理工作。
一些常用的Label 示例如下：
版本标签："version":"release", "version":"stable"......
环境标签："environment":"dev"，"environment":"test"，"environment":"pro"
架构标签："tier":"frontend"，"tier":"backend"
标签定义完毕之后，还要考虑到标签的选择，这就要使用到Label Selector，即：
Label用于给某个资源对象定义标识
Label Selector用于查询和筛选拥有某些标签的资源对象
当前有两种Label Selector：
-
基于等式的Label Selector
name = slave: 选择所有包含Label中key="name"且value="slave"的对象
env != production: 选择所有包括Label中的key="env"且value不等于"production"的对象
-
基于集合的Label Selector
name in (master, slave): 选择所有包含Label中的key="name"且value="master"或"slave"的对象
name not in (frontend): 选择所有包含Label中的key="name"且value不等于"frontend"的对象
标签的选择条件可以使用多个，此时将多个Label Selector进行组合，使用逗号","进行分隔即可。例如：
name=slave，env!=production
name not in (frontend)，env!=production
命令方式
# 为pod资源打标签
[root@master ~]# kubectl label pod nginx-pod version=1.0 -n dev
pod/nginx-pod labeled
# 为pod资源更新标签
[root@master ~]# kubectl label pod nginx-pod version=2.0 -n dev --overwrite
pod/nginx-pod labeled
# 查看标签
[root@master ~]# kubectl get pod nginx-pod -n dev --show-labels
NAME READY STATUS RESTARTS AGE LABELS
nginx-pod 1/1 Running 0 10m version=2.0
# 筛选标签
[root@master ~]# kubectl get pod -n dev -l version=2.0 --show-labels
NAME READY STATUS RESTARTS AGE LABELS
nginx-pod 1/1 Running 0 17m version=2.0
[root@master ~]# kubectl get pod -n dev -l version!=2.0 --show-labels
No resources found in dev namespace.
#删除标签
[root@master ~]# kubectl label pod nginx-pod version- -n dev
pod/nginx-pod labeled配置方式
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: nginx
namespace: dev
labels:
version: "3.0"
env: "test"
spec:
containers:
- image: nginx:latest
name: pod
ports:
- name: nginx-port
containerPort: 80
protocol: TCP然后就可以执行对应的更新命令了：kubectl apply -f pod-nginx.yaml
4.4 Deployment
在kubernetes中，Pod是最小的控制单元，但是kubernetes很少直接控制Pod，一般都是通过Pod控制器来完成的。Pod控制器用于pod的管理，确保pod资源符合预期的状态，当pod的资源出现故障时，会尝试进行重启或重建pod。
在kubernetes中Pod控制器的种类有很多，本章节只介绍一种：Deployment。
命令操作
# 命令格式: kubectl create deployment 名称 [参数]
# --image 指定pod的镜像
# --port 指定端口
# --replicas 指定创建pod数量
# --namespace 指定namespace
[root@master ~]# kubectl create deploy nginx --image=nginx:latest --port=80 --replicas=3 -n dev
deployment.apps/nginx created
# 查看创建的Pod
[root@master ~]# kubectl get pods -n dev
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
nginx-5ff7956ff6-6k8cb 1/1 Running 0 19s
nginx-5ff7956ff6-jxfjt 1/1 Running 0 19s
nginx-5ff7956ff6-v6jqw 1/1 Running 0 19s
# 查看deployment的信息
[root@master ~]# kubectl get deploy -n dev
NAME READY UP-TO-DATE AVAILABLE AGE
nginx 3/3 3 3 2m42s
# UP-TO-DATE：成功升级的副本数量
# AVAILABLE：可用副本的数量
[root@master ~]# kubectl get deploy -n dev -o wide
NAME READY UP-TO-DATE AVAILABLE AGE CONTAINERS IMAGES SELECTOR
nginx 3/3 3 3 2m51s nginx nginx:latest run=nginx
# 查看deployment的详细信息
[root@master ~]# kubectl describe deploy nginx -n dev
Name: nginx
Namespace: dev
CreationTimestamp: Wed, 08 May 2021 11:14:14 +0800
Labels: run=nginx
Annotations: deployment.kubernetes.io/revision: 1
Selector: run=nginx
Replicas: 3 desired | 3 updated | 3 total | 3 available | 0 unavailable
StrategyType: RollingUpdate
MinReadySeconds: 0
RollingUpdateStrategy: 25% max unavailable, 25% max surge
Pod Template:
Labels: run=nginx
Containers:
nginx:
Image: nginx:latest
Port: 80/TCP
Host Port: 0/TCP
Environment: <none>
Mounts: <none>
Volumes: <none>
Conditions:
Type Status Reason
---- ------ ------
Available True MinimumReplicasAvailable
Progressing True NewReplicaSetAvailable
OldReplicaSets: <none>
NewReplicaSet: nginx-5ff7956ff6 (3/3 replicas created)
Events:
Type Reason Age From Message
---- ------ ---- ---- -------
Normal ScalingReplicaSet 5m43s deployment-controller Scaled up replicaset nginx-5ff7956ff6 to 3
# 删除
[root@master ~]# kubectl delete deploy nginx -n dev
deployment.apps "nginx" deleted配置操作
创建一个deploy-nginx.yaml，内容如下：
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: nginx
namespace: dev
spec:
replicas: 3
selector:
matchLabels:
run: nginx
template:
metadata:
labels:
run: nginx
spec:
containers:
- image: nginx:latest
name: nginx
ports:
- containerPort: 80
protocol: TCP然后就可以执行对应的创建和删除命令了：
创建：kubectl create -f deploy-nginx.yaml
删除：kubectl delete -f deploy-nginx.yaml
4.5 Service
通过上节课的学习，已经能够利用Deployment来创建一组Pod来提供具有高可用性的服务。
虽然每个Pod都会分配一个单独的Pod IP，然而却存在如下两问题：
-
Pod IP 会随着Pod的重建产生变化
-
Pod IP 仅仅是集群内可见的虚拟IP，外部无法访问
这样对于访问这个服务带来了难度。因此，kubernetes设计了Service来解决这个问题。
Service可以看作是一组同类Pod对外的访问接口。借助Service，应用可以方便地实现服务发现和负载均衡。
操作一：创建集群内部可访问的Service
# 暴露Service
[root@master ~]# kubectl expose deploy nginx --name=svc-nginx1 --type=ClusterIP --port=80 --target-port=80 -n dev
service/svc-nginx1 exposed
# 查看service
[root@master ~]# kubectl get svc svc-nginx1 -n dev -o wide
NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE SELECTOR
svc-nginx1 ClusterIP 10.109.179.231 <none> 80/TCP 3m51s run=nginx
# 这里产生了一个CLUSTER-IP，这就是service的IP，在Service的生命周期中，这个地址是不会变动的
# 可以通过这个IP访问当前service对应的POD
[root@master ~]# curl 10.109.179.231:80
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<title>Welcome to nginx!</title>
</head>
<body>
<h1>Welcome to nginx!</h1>
.......
</body>
</html>操作二：创建集群外部也可访问的Service
# 上面创建的Service的type类型为ClusterIP，这个ip地址只用集群内部可访问
# 如果需要创建外部也可以访问的Service，需要修改type为NodePort
[root@master ~]# kubectl expose deploy nginx --name=svc-nginx2 --type=NodePort --port=80 --target-port=80 -n dev
service/svc-nginx2 exposed
# 此时查看，会发现出现了NodePort类型的Service，而且有一对Port（80:31928/TC）
[root@master ~]# kubectl get svc svc-nginx2 -n dev -o wide
NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE SELECTOR
svc-nginx2 NodePort 10.100.94.0 <none> 80:31928/TCP 9s run=nginx
# 接下来就可以通过集群外的主机访问 节点IP:31928访问服务了
# 例如在的电脑主机上通过浏览器访问下面的地址
http://192.168.5.4:31928/删除Service
[root@master ~]# kubectl delete svc svc-nginx-1 -n dev service "svc-nginx-1" deleted配置方式
创建一个svc-nginx.yaml，内容如下：
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: svc-nginx
namespace: dev
spec:
clusterIP: 10.109.179.231 #固定svc的内网ip
ports:
- port: 80
protocol: TCP
targetPort: 80
selector:
run: nginx
type: ClusterIP然后就可以执行对应的创建和删除命令了：
创建：kubectl create -f svc-nginx.yaml
删除：kubectl delete -f svc-nginx.yaml
小结
至此，已经掌握了Namespace、Pod、Deployment、Service资源的基本操作，有了这些操作，就可以在kubernetes集群中实现一个服务的简单部署和访问了，但是如果想要更好的使用kubernetes，就需要深入学习这几种资源的细节和原理。
5、第五章 Pod生命周期与调度☆
5.1 Pod介绍
5.1.1 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Flannel
-
5.1.2 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TCP
env: #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、port
path: string
port: number
host: string
scheme: string
HttpHeaders:
- name: string
value: string
tcpSocket: #对Pod内个容器健康检查方式设置为tcpSocket方式
port: number
initialDelaySeconds: 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: 0
failureThreshold: 0
securityContext:
privileged: false
restartPolicy: [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: string
hostNetwork: 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: string
path: string
configMap: #类型为configMap的存储卷，挂载预定义的configMap对象到容器内部
name: string
items:
- key: string
path: 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@k8s-master01 ~]# kubectl explain pod
KIND: Pod
VERSION: v1
FIELDS:
apiVersion <string>
kind <string>
metadata <Object>
spec <Object>
status <Object>
[root@k8s-master01 ~]# 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
5.2 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@k8s-master01 ~]# 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5.2.1 基本配置
创建pod-base.yaml文件，内容如下：
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: pod-base
namespace: dev
labels:
user: heima
spec:
containers:
- name: nginx
image: nginx:1.17.1
- name: busybox
image: 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@k8s-master01 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@k8s-master01 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@k8s-master01 pod]# kubectl describe pod pod-base -n dev5.2.2 镜像拉取
创建pod-imagepullpolicy.yaml文件，内容如下：
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: pod-imagepullpolicy
namespace: dev
spec:
containers:
- name: nginx
image: nginx:1.17.1
imagePullPolicy: Never # 用于设置镜像拉取策略
- name: busybox
image: busybox:1.30
imagePullPolicy，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@k8s-master01 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@k8s-master01 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 node1
Normal 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 nginx
Normal Started 25s kubelet, node1 Started container nginx
Normal Pulled 7s (x3 over 25s) kubelet, node1 Container image "busybox:1.30" already present on machine
Normal Created 7s (x3 over 25s) kubelet, node1 Created container busybox
Normal Started 7s (x3 over 25s) kubelet, node1 Started container busybox5.2.3 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-command
namespace: dev
spec:
containers:
- name: nginx
image: nginx:1.17.1
- name: busybox
image: busybox:1.30
command: ["/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@k8s-master01 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@k8s-master01 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@k8s-master01 pod]# kubectl exec pod-command -n dev -it -c busybox /bin/sh
/ # tail -f /tmp/hello.txt
14:44:19
14:44:22
14:44:25
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5.2.4 环境变量
创建pod-env.yaml文件，内容如下：
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: pod-env
namespace: dev
spec:
containers:
- name: busybox
image: busybox:1.30
command: ["/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@k8s-master01 ~]# kubectl create -f pod-env.yaml
pod/pod-env created
# 进入容器，输出环境变量
[root@k8s-master01 ~]# 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。
5.2.5 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。
[root@k8s-master01 ~]# 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-ports
namespace: dev
spec:
containers:
- name: nginx
image: nginx:1.17.1
ports: # 设置容器暴露的端口列表
- name: nginx-port
containerPort: 80
protocol: TCP
# 创建Pod
[root@k8s-master01 ~]# 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@k8s-master01 ~]# kubectl get pod pod-ports -n dev -o yaml
......
spec:
containers:
- image: nginx:1.17.1
imagePullPolicy: IfNotPresent
name: nginx
ports:
- containerPort: 80
name: nginx-port
protocol: TCP
......访问容器中的程序需要使用的是Podip:containerPort
5.2.6 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-resources
namespace: dev
spec:
containers:
- name: nginx
image: nginx:1.17.1
resources: # 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@k8s-master01 ~]# kubectl create -f pod-resources.yaml
pod/pod-resources created
# 查看发现pod运行正常
[root@k8s-master01 ~]# 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@k8s-master01 ~]# kubectl delete -f pod-resources.yaml
pod "pod-resources" deleted
# 编辑pod，修改resources.requests.memory的值为10Gi
[root@k8s-master01 ~]# vim pod-resources.yaml
# 再次启动pod
[root@k8s-master01 ~]# kubectl create -f pod-resources.yaml
pod/pod-resources created
# 查看Pod状态，发现Pod启动失败
[root@k8s-master01 ~]# kubectl get pod pod-resources -n dev -o wide
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
pod-resources 0/1 Pending 0 20s
# 查看pod详情会发现，如下提示
[root@k8s-master01 ~]# kubectl describe pod pod-resources -n dev
......
Warning FailedScheduling 35s default-scheduler 0/3 nodes are available: 1 node(s) had taint {node-role.kubernetes.io/master: }, that the pod didn't tolerate, 2 Insufficient memory.(内存不足)5.3 Pod生命周期☆
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，但有一个或多个容器镜像尚未创建，需要等待调度Pod和下载镜像的时间，Pod才能运行。
-
运行中（Running）：该Pod已经绑定到了一个节点上，Pod中所有的容器都已被创建，至少有一个容器正在运行，或者正在处于启动和重启的状态。
-
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，通通常是因为Pod与所在主机通信失败。
状态解释
# Pending:
1.资源不足：如果当前节点资源不足，例如CPU、内存或磁盘空间等，Pod将无法被调度，因此会一直保持Pending状态。
2.节点污点：如果节点上存在污点（taints），而Pod没有相应的容忍度（tolerations），则Pod将无法被调度到该节点上运行，因此会保持Pending状态。
3.调度器问题：如果Kubernetes调度器无法为Pod找到合适的节点进行调度，例如由于缺乏可用节点或节点选择器不匹配等原因，Pod将无法被调度，因此会保持Pending状态。
4.容器镜像拉取问题：如果Pod中的容器镜像无法从镜像仓库中拉取，可能是由于网络连接问题、镜像不存在或镜像拉取速度过慢等原因导致，Pod将一直保持Pending状态。
5.初始化容器问题：如果Pod中包含初始化容器，而初始化容器无法成功启动或完成，Pod将一直保持Pending状态。
6.其他问题：还有一些其他问题也可能导致Pod保持Pending状态，例如`网络问题、防火墙配置`、节点未启动等。
排查Pod Pending状态的原因，需要使用'kubectl describe pod'命令查看Pod的详细信息，查找具体的错误信息并进行调整。
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
5.3.1 pod创建和终止
pod的创建过程
-
用户通过命令或者yaml文件创建Pod，提交请求给API Server。
-
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，按照预定的调度策略将Pod调度到相应的node节点上，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
5.3.2 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(192.168.5.4)和redis(192.168.5.5)服务器的地址
# 创建pod-initcontainer.yaml，内容如下：
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: pod-initcontainer
namespace: dev
spec:
containers:
- name: main-container
image: nginx:1.17.1
ports:
- name: nginx-port
containerPort: 80
initContainers:
- name: test-mysql
image: busybox:1.30
command: ['sh', '-c', 'until ping 192.168.5.14 -c 1 ; do echo waiting for mysql...; sleep 2; done;']
- name: test-redis
image: busybox:1.30
command: ['sh', '-c', 'until ping 192.168.5.15 -c 1 ; do echo waiting for reids...; sleep 2; done;']
# 创建pod
[root@k8s-master01 ~]# 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@k8s-master01 ~]# kubectl describe pod pod-initcontainer -n dev
........
Events:
Type Reason Age From Message
---- ------ ---- ---- -------
Normal Scheduled 49s default-scheduler Successfully assigned dev/pod-initcontainer to node1
Normal Pulled 48s kubelet, node1 Container image "busybox:1.30" already present on machine
Normal Created 48s kubelet, node1 Created container test-mysql
Normal Started 48s kubelet, node1 Started container test-mysql
# 动态查看pod
[root@k8s-master01 ~]# 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@k8s-master01 ~]# ifconfig ens33:1 192.168.5.14 netmask 255.255.255.0 up
[root@k8s-master01 ~]# ifconfig ens33:2 192.168.5.15 netmask 255.255.255.0 up5.3.3 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: # 在容器内执行一次命令 command: - cat - /tmp/healthy …… -
TCPSocket：在当前容器尝试访问指定的socket
…… lifecycle: postStart: tcpSocket: # 在当前容器尝试访问指定的socket 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: 192.168.5.3 #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-exec
namespace: dev
spec:
containers:
- name: main-container
image: nginx:1.17.1
ports:
- name: nginx-port
containerPort: 80
lifecycle:
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@k8s-master01 ~]# kubectl create -f pod-hook-exec.yaml
pod/pod-hook-exec created
# 查看pod
[root@k8s-master01 ~]# 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@k8s-master01 ~]# curl 10.244.2.48
postStart...
5.3.4 容器探针探测★
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，用于检测容器中的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，用于检测容器中的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。
| 探针的三种处理程序： | 描述 |
|---|---|
| Exec Action | 在容器内执行指定命令，如果命令退出时返回代码为0，则认为诊断成功。 |
| HTTPGet Action | 对指定的端口和路径上的容器IP地址执行HTTP Get请求，如果响应的状态码大于等于200且小于400，则认为诊断是成功的。 |
| TCPSocket Action | 对指定端口上的容器的IP地址进行TCP检查，如果端口打开，则诊断被认为是成功的。 |
-
探测状态结构：
成功：容器通过了诊断。 失败：容器未通过诊断。 未知：诊断失败，不会采取任何行动。
-
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（命令式探测）
…… livenessProbe: # 存活状态监测 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（端口探测）
…… 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（web探测）
…… 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
创建pod-liveness-exec.yaml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: pod-liveness-exec
namespace: dev
spec:
containers:
- name: nginx
image: nginx:1.17.1
ports:
- name: nginx-port
containerPort: 80
livenessProbe:
exec:
command: ["/bin/cat","/tmp/hello.txt"] # 执行一个查看文件的命令创建pod，观察效果
# 创建Pod
[root@k8s-master01 ~]# kubectl create -f pod-liveness-exec.yaml
pod/pod-liveness-exec created
# 查看Pod详情
[root@k8s-master01 ~]# kubectl describe pods pod-liveness-exec -n dev
......
Normal Created 20s (x2 over 50s) kubelet, node1 Created container nginx
Normal Started 20s (x2 over 50s) kubelet, node1 Started container nginx
Normal Killing 20s kubelet, node1 Container nginx failed liveness probe, will be restarted
Warning 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@k8s-master01 ~]# 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
创建pod-liveness-tcpsocket.yaml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: pod-liveness-tcpsocket
namespace: dev
spec:
containers:
- name: nginx
image: nginx:1.17.1
ports:
- name: nginx-port
containerPort: 80
livenessProbe:
tcpSocket:
port: 8080 # 尝试访问8080端口创建pod，观察效果
# 创建Pod
[root@k8s-master01 ~]# kubectl create -f pod-liveness-tcpsocket.yaml
pod/pod-liveness-tcpsocket created
# 查看Pod详情
[root@k8s-master01 ~]# kubectl describe pods pod-liveness-tcpsocket -n dev
......
Normal Scheduled 31s default-scheduler Successfully assigned dev/pod-liveness-tcpsocket to node2
Normal Pulled <invalid> kubelet, node2 Container image "nginx:1.17.1" already present on machine
Normal Created <invalid> kubelet, node2 Created container nginx
Normal Started <invalid> kubelet, node2 Started container nginx
Warning 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@k8s-master01 ~]# 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
创建pod-liveness-httpget.yaml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: pod-liveness-httpget
namespace: dev
spec:
containers:
- name: nginx
image: nginx:1.17.1
ports:
- name: nginx-port
containerPort: 80
livenessProbe:
httpGet: # 其实就是访问http://127.0.0.1:80/hello
scheme: HTTP #支持的协议，http或者https
port: 80 #端口号
path: /hello #URI地址创建pod，观察效果
# 创建Pod
[root@k8s-master01 ~]# kubectl create -f pod-liveness-httpget.yaml
pod/pod-liveness-httpget created
# 查看Pod详情
[root@k8s-master01 ~]# 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 machine
Normal Created 6s (x3 over 64s) kubelet, node1 Created container nginx
Normal Started 6s (x3 over 63s) kubelet, node1 Started container nginx
Warning Unhealthy 6s (x6 over 56s) kubelet, node1 Liveness probe failed: HTTP probe failed with statuscode: 404
Normal 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@k8s-master01 ~]# 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@k8s-master01 ~]# 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1
successThreshold <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@k8s-master01 ~]# more pod-liveness-httpget.yaml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: pod-liveness-httpget
namespace: dev
spec:
containers:
- name: nginx
image: nginx:1.17.1
ports:
- name: nginx-port
containerPort: 80
livenessProbe:
httpGet:
scheme: HTTP
port: 80
path: /
initialDelaySeconds: 30 # 容器启动后30s开始探测
timeoutSeconds: 5 # 探测超时时间为5s5.3.5 pod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：restartPolicy:
-
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-restartpolicy
namespace: dev
spec:
containers:
- name: nginx
image: nginx:1.17.1
ports:
- name: nginx-port
containerPort: 80
livenessProbe:
httpGet:
scheme: HTTP
port: 80
path: /hello
restartPolicy: Never # 设置重启策略为Never运行Pod测试
# 创建Pod
[root@k8s-master01 ~]# kubectl create -f pod-restartpolicy.yaml
pod/pod-restartpolicy created
# 查看Pod详情，发现nginx容器失败
[root@k8s-master01 ~]# kubectl describe pods pod-restartpolicy -n dev
......
Warning Unhealthy 15s (x3 over 35s) kubelet, node1 Liveness probe failed: HTTP probe failed with statuscode: 404
Normal 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@k8s-master01 ~]# kubectl get pods pod-restartpolicy -n dev
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
pod-restartpolicy 0/1 Running 0 5min42s5.4 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
5.4.1 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-nodename
namespace: dev
spec:
containers:
- name: nginx
image: nginx:1.17.1
nodeName: node1 # 指定调度到node1节点上
#创建Pod
[root@k8s-master01 ~]# 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@k8s-master01 ~]# 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@k8s-master01 ~]# kubectl delete -f pod-nodename.yaml
pod "pod-nodename" deleted
[root@k8s-master01 ~]# vim pod-nodename.yaml
[root@k8s-master01 ~]# 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@k8s-master01 ~]# kubectl get pods pod-nodename -n dev -o wide
NAME READY STATUS RESTARTS AGE IP NODE ......
pod-nodename 0/1 Pending 0 6s <none> node3 ...... NodeSelector
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@k8s-master01 ~]# kubectl label nodes node1 nodeenv=pro
node/node2 labeled
[root@k8s-master01 ~]# 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-nodeselector
namespace: dev
spec:
containers:
- name: nginx
image: nginx:1.17.1
nodeSelector:
nodeenv: pro # 指定调度到具有nodeenv=pro标签的节点上#创建Pod
[root@k8s-master01 ~]# 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@k8s-master01 ~]# 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@k8s-master01 ~]# kubectl delete -f pod-nodeselector.yaml
pod "pod-nodeselector" deleted
[root@k8s-master01 ~]# vim pod-nodeselector.yaml
[root@k8s-master01 ~]# 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@k8s-master01 ~]# 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@k8s-master01 ~]# 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.5.4.2 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.nodeAffinity
requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution 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, Lt
preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution 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, Lt
weight 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: In
values: ["xxx","yyy"]
- key: nodeenv # 匹配标签的key为nodeenv,且value大于"xxx"的节点
operator: Gt
values: "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-required
namespace: dev
spec:
containers:
- name: nginx
image: nginx:1.17.1
affinity: #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: nodeenv
operator: In
values: ["xxx","yyy"]
# 创建pod
[root@k8s-master01 ~]# kubectl create -f pod-nodeaffinity-required.yaml
pod/pod-nodeaffinity-required created
# 查看pod状态 （运行失败）
[root@k8s-master01 ~]# 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@k8s-master01 ~]# 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@k8s-master01 ~]# kubectl delete -f pod-nodeaffinity-required.yaml
pod "pod-nodeaffinity-required" deleted
# 修改文件，将values: ["xxx","yyy"]------> ["pro","yyy"]
[root@k8s-master01 ~]# vim pod-nodeaffinity-required.yaml
# 再次启动
[root@k8s-master01 ~]# 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@k8s-master01 ~]# 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-preferred
namespace: dev
spec:
containers:
- name: nginx
image: nginx:1.17.1
affinity: #亲和性设置
nodeAffinity: #设置node亲和性
preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution: # 软限制
- weight: 1
preference:
matchExpressions: # 匹配env的值在["xxx","yyy"]中的标签(当前环境没有)
- key: nodeenv
operator: In
values: ["xxx","yyy"]
# 创建pod
[root@k8s-master01 ~]# kubectl create -f pod-nodeaffinity-preferred.yaml
pod/pod-nodeaffinity-preferred created
# 查看pod状态 （运行成功）
[root@k8s-master01 ~]# kubectl get pod pod-nodeaffinity-preferred -n dev
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
pod-nodeaffinity-preferred 1/1 Running 0 40s
NodeAffinity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-target
namespace: dev
labels:
podenv: pro #设置标签
spec:
containers:
- name: nginx
image: nginx:1.17.1
nodeName: node1 # 将目标pod名确指定到node1上
# 启动目标pod
[root@k8s-master01 ~]# kubectl create -f pod-podaffinity-target.yaml
pod/pod-podaffinity-target created
# 查看pod状况
[root@k8s-master01 ~]# 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-required
namespace: dev
spec:
containers:
- name: nginx
image: nginx:1.17.1
affinity: #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: podenv
operator: In
values: ["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@k8s-master01 ~]# kubectl create -f pod-podaffinity-required.yaml
pod/pod-podaffinity-required created
# 查看pod状态，发现未运行
[root@k8s-master01 ~]# 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@k8s-master01 ~]# 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@k8s-master01 ~]# vim pod-podaffinity-required.yaml
# 然后重新创建pod，查看效果
[root@k8s-master01 ~]# kubectl delete -f pod-podaffinity-required.yaml
pod "pod-podaffinity-required" deleted
[root@k8s-master01 ~]# kubectl create -f pod-podaffinity-required.yaml
pod/pod-podaffinity-required created
# 发现此时Pod运行正常
[root@k8s-master01 ~]# 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@k8s-master01 ~]# 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-required
namespace: dev
spec:
containers:
- name: nginx
image: nginx:1.17.1
affinity: #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: podenv
operator: In
values: ["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@k8s-master01 ~]# kubectl create -f pod-podantiaffinity-required.yaml
pod/pod-podantiaffinity-required created
# 查看pod
# 发现调度到了node2上
[root@k8s-master01 ~]# 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 ..5.4.3 污点和容忍
污点（Taints）
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：
-
准备节点node1（为了演示效果更加明显，暂时停止node2节点）
-
为node1节点设置一个污点:
tag=heima:PreferNoSchedule；然后创建pod1( pod1 可以 ) -
修改为node1节点设置一个污点:
tag=heima:NoSchedule；然后创建pod2( pod1 正常 pod2 失败 ) -
修改为node1节点设置一个污点:
tag=heima:NoExecute；然后创建pod3 ( 3个pod都失败 )
# 为node1设置污点(PreferNoSchedule)
[root@k8s-master01 ~]# kubectl taint nodes node1 tag=heima:PreferNoSchedule
# 创建pod1
[root@k8s-master01 ~]# kubectl run taint1 --image=nginx:1.17.1 -n dev
[root@k8s-master01 ~]# 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@k8s-master01 ~]# kubectl taint nodes node1 tag:PreferNoSchedule-
[root@k8s-master01 ~]# kubectl taint nodes node1 tag=heima:NoSchedule
# 创建pod2
[root@k8s-master01 ~]# kubectl run taint2 --image=nginx:1.17.1 -n dev
[root@k8s-master01 ~]# 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@k8s-master01 ~]# kubectl taint nodes node1 tag:NoSchedule-
[root@k8s-master01 ~]# kubectl taint nodes node1 tag=heima:NoExecute
# 创建pod3
[root@k8s-master01 ~]# kubectl run taint3 --image=nginx:1.17.1 -n dev
[root@k8s-master01 ~]# 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（Toleration）
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-toleration
namespace: dev
spec:
containers:
- name: nginx
image: nginx:1.17.1
tolerations: # 添加容忍
- key: "tag" # 要容忍的污点的key
operator: "Equal" # 操作符
value: "heima" # 容忍的污点的value
effect: "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@k8s-master01 ~]# 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@k8s-master01 ~]# 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@k8s-master01 ~]# 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
6、第六章 Pod-控制器-详解
6.1 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
6.2 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。
1.监听这些Pod的运行状态 2.pod自愈,重启或重建 3.pod数量的扩缩容和镜像版本的升降级
主要功能：维护pod的副本数，监控pod的状态
kubectl scale 扩缩容 kubectl edit 扩缩容
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pod
matchLabels: # Labels匹配规则
app: nginx-pod
matchExpressions: # 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-pod
spec:
containers:
- name: nginx
image: nginx:1.17.1
ports:
- 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
创建ReplicaSet
创建pc-replicaset.yaml文件，内容如下：
apiVersion: apps/v1
kind: ReplicaSet
metadata:
name: pc-replicaset
namespace: dev
spec:
replicas: 3
selector:
matchLabels:
app: nginx-pod
template:
metadata:
labels:
app: nginx-pod
spec:
containers:
- name: nginx
image: nginx:1.17.1
# 创建rs
[root@k8s-master01 ~]# 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@k8s-master01 ~]# 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@k8s-master01 ~]# 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 54s扩缩容
# 编辑rs的副本数量，修改spec:replicas: 6即可
[root@k8s-master01 ~]# kubectl edit rs pc-replicaset -n dev
replicaset.apps/pc-replicaset edited
# 查看pod
[root@k8s-master01 ~]# 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@k8s-master01 ~]# 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@k8s-master01 ~]# 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@k8s-master01 ~]# 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 119m镜像升级
# 编辑rs的容器镜像 - image: nginx:1.17.2
[root@k8s-master01 ~]# 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@k8s-master01 ~]# 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@k8s-master01 ~]# 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@k8s-master01 ~]# 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 ... 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@k8s-master01 ~]# kubectl delete rs pc-replicaset -n dev
replicaset.apps "pc-replicaset" deleted
[root@k8s-master01 ~]# 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@k8s-master01 ~]# kubectl delete rs pc-replicaset -n dev --cascade=false
replicaset.apps "pc-replicaset" deleted
[root@k8s-master01 ~]# 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@k8s-master01 ~]# kubectl delete -f pc-replicaset.yaml
replicaset.apps "pc-replicaset" deleted6.3 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来简介管理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，可以管理多个RS
-
支持发布的停止、继续
-
支持滚动升级（更新）和回滚版本（主要功能）
kubectl apply -f nginx.yml --record # 记录版本
kubectl rollout history deployment nginx-deployment # 查看历史版本
kubectl rollout undo deployment nginx-deployment --to-revision 2 # 回滚
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false
progressDeadlineSeconds: 600 # 部署超时时间（s），默认是600
strategy: # 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pod
matchLabels: # Labels匹配规则
app: nginx-pod
matchExpressions: # 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-pod
spec:
containers:
- name: nginx
image: nginx:1.17.1
ports:
- containerPort: 80创建deployment
创建pc-deployment.yaml，内容如下：
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: pc-deployment
namespace: dev
spec:
replicas: 3
selector:
matchLabels:
app: nginx-pod
template:
metadata:
labels:
app: nginx-pod
spec:
containers:
- name: nginx
image: nginx:1.17.1
# 创建deployment
[root@k8s-master01 ~]# 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@k8s-master01 ~]# 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@k8s-master01 ~]# kubectl get rs -n dev
NAME DESIRED CURRENT READY AGE
pc-deployment-6696798b78 3 3 3 23s
# 查看pod
[root@k8s-master01 ~]# 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@k8s-master01 ~]# kubectl scale deploy pc-deployment --replicas=5 -n dev
deployment.apps/pc-deployment scaled
# 查看deployment
[root@k8s-master01 ~]# 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@k8s-master01 ~]# 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@k8s-master01 ~]# kubectl edit deploy pc-deployment -n dev
deployment.apps/pc-deployment edited
# 查看pod
[root@k8s-master01 ~]# 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Pod
RollingUpdate：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Pod
rollingUpdate：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
-
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-
创建deploy进行验证
# 变更镜像
[root@k8s-master01 ~]# 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@k8s-master01 ~]# 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 31s
pc-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 41s
pc-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 0s
pc-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 0s
pc-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@k8s-master01 ~]# 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@k8s-master01 ~]# 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 31m
pc-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 34m
pc-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 34m
pc-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 34m
pc-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@k8s-master01 ~]# 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@k8s-master01 ~]# kubectl rollout status deploy pc-deployment -n dev
deployment "pc-deployment" successfully rolled out
# 查看升级历史记录
[root@k8s-master01 ~]# 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@k8s-master01 ~]# 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@k8s-master01 ~]# 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@k8s-master01 ~]# 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@k8s-master01 ~]# 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@k8s-master01 ~]# 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@k8s-master01 ~]# 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@k8s-master01 ~]# 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@k8s-master01 ~]# kubectl rollout resume deploy pc-deployment -n dev
deployment.apps/pc-deployment resumed
# 查看最后的更新情况
[root@k8s-master01 ~]# 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@k8s-master01 ~]# 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@k8s-master01 ~]# kubectl delete -f pc-deployment.yaml
deployment.apps "pc-deployment" deleted6.4 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。
接下来，我们来做一个实验
1 安装metrics-server
metrics-server可以用来收集集群中的资源使用情况
# 安装git
[root@k8s-master01 ~]# yum install git -y
# 获取metrics-server, 注意使用的版本
[root@k8s-master01 ~]# git clone -b v0.3.6 https://github.com/kubernetes-incubator/metrics-server
# 修改deployment, 注意修改的是镜像和初始化参数
[root@k8s-master01 ~]# cd /root/metrics-server/deploy/1.8+/
[root@k8s-master01 1.8+]# vim metrics-server-deployment.yaml
按图中添加下面选项
hostNetwork: true
image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/metrics-server-amd64:v0.3.6
args:
- --kubelet-insecure-tls
- --kubelet-preferred-address-types=InternalIP,Hostname,InternalDNS,ExternalDNS,ExternalIP
# 安装metrics-server
[root@k8s-master01 1.8+]# kubectl apply -f ./
# 查看pod运行情况
[root@k8s-master01 1.8+]# kubectl get pod -n kube-system
metrics-server-6b976979db-2xwbj 1/1 Running 0 90s
# 使用kubectl top node 查看资源使用情况
[root@k8s-master01 1.8+]# kubectl top node
NAME CPU(cores) CPU% MEMORY(bytes) MEMORY%
k8s-master01 289m 14% 1582Mi 54%
k8s-node01 81m 4% 1195Mi 40%
k8s-node02 72m 3% 1211Mi 41%
[root@k8s-master01 1.8+]# kubectl top pod -n kube-system
NAME CPU(cores) MEMORY(bytes)
coredns-6955765f44-7ptsb 3m 9Mi
coredns-6955765f44-vcwr5 3m 8Mi
etcd-master 14m 145Mi
...
# 至此,metrics-server安装完成2 准备deployment和servie
创建pc-hpa-pod.yaml文件，内容如下：
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: nginx
namespace: dev
spec:
strategy: # 策略
type: RollingUpdate # 滚动更新策略
replicas: 1
selector:
matchLabels:
app: nginx-pod
template:
metadata:
labels:
app: nginx-pod
spec:
containers:
- name: nginx
image: nginx:1.17.1
resources: # 资源配额
limits: # 限制资源（上限）
cpu: "1" # CPU限制，单位是core数
requests: # 请求资源（下限）
cpu: "100m" # CPU限制，单位是core数
# 创建service
[root@k8s-master01 1.8+]# kubectl expose deployment nginx --type=NodePort --port=80 -n dev
# 查看
[root@k8s-master01 1.8+]# kubectl get deployment,pod,svc -n dev
NAME READY UP-TO-DATE AVAILABLE AGE
deployment.apps/nginx 1/1 1 1 47s
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
pod/nginx-7df9756ccc-bh8dr 1/1 Running 0 47s
NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE
service/nginx NodePort 10.101.18.29 <none> 80:31830/TCP 35s3 部署HPA
创建pc-hpa.yaml文件，内容如下：
apiVersion: autoscaling/v1
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
name: pc-hpa
namespace: dev
spec:
minReplicas: 1 #最小pod数量
maxReplicas: 10 #最大pod数量
targetCPUUtilizationPercentage: 3 # CPU使用率指标
scaleTargetRef: # 指定要控制的nginx信息
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
name: nginx
# 创建hpa
[root@k8s-master01 1.8+]# kubectl create -f pc-hpa.yaml
horizontalpodautoscaler.autoscaling/pc-hpa created
# 查看hpa
[root@k8s-master01 1.8+]# kubectl get hpa -n dev
NAME REFERENCE TARGETS MINPODS MAXPODS REPLICAS AGE
pc-hpa Deployment/nginx 0%/3% 1 10 1 62s4 测试
使用压测工具对service地址192.168.5.4:31830进行压测，然后通过控制台查看hpa和pod的变化
hpa变化
[root@k8s-master01 ~]# kubectl get hpa -n dev -w
NAME REFERENCE TARGETS MINPODS MAXPODS REPLICAS AGE
pc-hpa Deployment/nginx 0%/3% 1 10 1 4m11s
pc-hpa Deployment/nginx 0%/3% 1 10 1 5m19s
pc-hpa Deployment/nginx 22%/3% 1 10 1 6m50s
pc-hpa Deployment/nginx 22%/3% 1 10 4 7m5s
pc-hpa Deployment/nginx 22%/3% 1 10 8 7m21s
pc-hpa Deployment/nginx 6%/3% 1 10 8 7m51s
pc-hpa Deployment/nginx 0%/3% 1 10 8 9m6s
pc-hpa Deployment/nginx 0%/3% 1 10 8 13m
pc-hpa Deployment/nginx 0%/3% 1 10 1 14m
deployment变化
[root@k8s-master01 ~]# kubectl get deployment -n dev -w
NAME READY UP-TO-DATE AVAILABLE AGE
nginx 1/1 1 1 11m
nginx 1/4 1 1 13m
nginx 1/4 1 1 13m
nginx 1/4 1 1 13m
nginx 1/4 4 1 13m
nginx 1/8 4 1 14m
nginx 1/8 4 1 14m
nginx 1/8 4 1 14m
nginx 1/8 8 1 14m
nginx 2/8 8 2 14m
nginx 3/8 8 3 14m
nginx 4/8 8 4 14m
nginx 5/8 8 5 14m
nginx 6/8 8 6 14m
nginx 7/8 8 7 14m
nginx 8/8 8 8 15m
nginx 8/1 8 8 20m
nginx 8/1 8 8 20m
nginx 1/1 1 1 20m
pod变化
[root@k8s-master01 ~]# kubectl get pods -n dev -w
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
nginx-7df9756ccc-bh8dr 1/1 Running 0 11m
nginx-7df9756ccc-cpgrv 0/1 Pending 0 0s
nginx-7df9756ccc-8zhwk 0/1 Pending 0 0s
nginx-7df9756ccc-rr9bn 0/1 Pending 0 0s
nginx-7df9756ccc-cpgrv 0/1 ContainerCreating 0 0s
nginx-7df9756ccc-8zhwk 0/1 ContainerCreating 0 0s
nginx-7df9756ccc-rr9bn 0/1 ContainerCreating 0 0s
nginx-7df9756ccc-m9gsj 0/1 Pending 0 0s
nginx-7df9756ccc-g56qb 0/1 Pending 0 0s
nginx-7df9756ccc-sl9c6 0/1 Pending 0 0s
nginx-7df9756ccc-fgst7 0/1 Pending 0 0s
nginx-7df9756ccc-g56qb 0/1 ContainerCreating 0 0s
nginx-7df9756ccc-m9gsj 0/1 ContainerCreating 0 0s
nginx-7df9756ccc-sl9c6 0/1 ContainerCreating 0 0s
nginx-7df9756ccc-fgst7 0/1 ContainerCreating 0 0s
nginx-7df9756ccc-8zhwk 1/1 Running 0 19s
nginx-7df9756ccc-rr9bn 1/1 Running 0 30s
nginx-7df9756ccc-m9gsj 1/1 Running 0 21s
nginx-7df9756ccc-cpgrv 1/1 Running 0 47s
nginx-7df9756ccc-sl9c6 1/1 Running 0 33s
nginx-7df9756ccc-g56qb 1/1 Running 0 48s
nginx-7df9756ccc-fgst7 1/1 Running 0 66s
nginx-7df9756ccc-fgst7 1/1 Terminating 0 6m50s
nginx-7df9756ccc-8zhwk 1/1 Terminating 0 7m5s
nginx-7df9756ccc-cpgrv 1/1 Terminating 0 7m5s
nginx-7df9756ccc-g56qb 1/1 Terminating 0 6m50s
nginx-7df9756ccc-rr9bn 1/1 Terminating 0 7m5s
nginx-7df9756ccc-m9gsj 1/1 Terminating 0 6m50s
nginx-7df9756ccc-sl9c6 1/1 Terminating 0 6m50s6.5 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pod
matchLabels: # Labels匹配规则
app: nginx-pod
matchExpressions: # 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-pod
spec:
containers:
- name: nginx
image: nginx:1.17.1
ports:
- containerPort: 80创建pc-daemonset.yaml，内容如下：
apiVersion: apps/v1
kind: DaemonSet
metadata:
name: pc-daemonset
namespace: dev
spec:
selector:
matchLabels:
app: nginx-pod
template:
metadata:
labels:
app: nginx-pod
spec:
containers:
- name: nginx
image: nginx:1.17.1
# 创建daemonset
[root@k8s-master01 ~]# kubectl create -f pc-daemonset.yaml
daemonset.apps/pc-daemonset created
# 查看daemonset
[root@k8s-master01 ~]# 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@k8s-master01 ~]# 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@k8s-master01 ~]# kubectl delete -f pc-daemonset.yaml
daemonset.apps "pc-daemonset" deleted6.6 Job——一次性任务
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: 1
parallelism: 1 # 指定job在任一时刻应该并发运行Pods的数量。默认值: 1
activeDeadlineSeconds: 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6
manualSelector: true # 是否可以使用selector选择器选择pod，默认是false
selector: # 选择器，通过它指定该控制器管理哪些pod
matchLabels: # Labels匹配规则
app: counter-pod
matchExpressions: # 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-pod
spec:
restartPolicy: Never # 重启策略只能设置为Never或者OnFailure
containers:
- name: counter
image: busybox:1.30
command: ["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-job
namespace: dev
spec:
manualSelector: true
selector:
matchLabels:
app: counter-pod
template:
metadata:
labels:
app: counter-pod
spec:
restartPolicy: Never
containers:
- name: counter
image: busybox:1.30
command: ["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@k8s-master01 ~]# kubectl create -f pc-job.yaml
job.batch/pc-job created
# 查看job
[root@k8s-master01 ~]# 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@k8s-master01 ~]# 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@k8s-master01 ~]# 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@k8s-master01 ~]# kubectl delete -f pc-job.yaml
job.batch "pc-job" deleted6.7 CronJob(CJ)（定时任务）
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1
successfulJobHistoryLimit: # 为成功的任务执行保留的历史记录数，默认为3
startingDeadlineSeconds: # 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: 1
parallelism: 1
activeDeadlineSeconds: 30
backoffLimit: 6
manualSelector: true
selector:
matchLabels:
app: counter-pod
matchExpressions: 规则
- {key: app, operator: In, values: [counter-pod]}
template:
metadata:
labels:
app: counter-pod
spec:
restartPolicy: Never
containers:
- name: counter
image: busybox:1.30
command: ["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/v1beta1
kind: CronJob
metadata:
name: pc-cronjob
namespace: dev
labels:
controller: cronjob
spec:
schedule: "*/1 * * * *"
jobTemplate:
metadata:
spec:
template:
spec:
restartPolicy: Never
containers:
- name: counter
image: busybox:1.30
command: ["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@k8s-master01 ~]# kubectl create -f pc-cronjob.yaml
cronjob.batch/pc-cronjob created
# 查看cronjob
[root@k8s-master01 ~]# kubectl get cronjobs -n dev
NAME SCHEDULE SUSPEND ACTIVE LAST SCHEDULE AGE
pc-cronjob */1 * * * * False 0 <none> 6s
# 查看job
[root@k8s-master01 ~]# 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@k8s-master01 ~]# 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@k8s-master01 ~]# kubectl delete -f pc-cronjob.yaml
cronjob.batch "pc-cronjob" deleted
7、第七章 Service详解
7.1 Service介绍
在kubernetes中，pod是应用程序的载体，我们可以通过pod的ip来访问应用程序，但是pod的ip地址不是固定的，这也就意味着不方便直接采用pod的ip对服务进行访问。
为了解决这个问题，kubernetes提供了Service资源，Service会对提供同一个服务的多个pod进行聚合，并且提供一个统一的入口地址。通过访问Service的入口地址就能访问到后面的pod服务。
services被删了地址也会变，尽量不要暴露ip，采用dns
Service在很多情况下只是一个概念，真正起作用的其实是kube-proxy服务进程，每个Node节点上都运行着一个kube-proxy服务进程。当创建Service的时候会通过api-server向etcd写入创建的service的信息，而kube-proxy会基于监听的机制发现这种Service的变动，然后它会将最新的Service信息转换成对应的访问规则。
# 10.97.97.97:80 是service提供的访问入口
# 当访问这个入口的时候，可以发现后面有三个pod的服务在等待调用，
# kube-proxy会基于rr（轮询）的策略，将请求分发到其中一个pod上去
# 这个规则会同时在集群内的所有节点上都生成，所以在任何一个节点上访问都可以。
[root@node1 ~]# ipvsadm -Ln
IP Virtual Server version 1.2.1 (size=4096)
Prot LocalAddress:Port Scheduler Flags
-> RemoteAddress:Port Forward Weight ActiveConn InActConn
TCP 10.97.97.97:80 rr
-> 10.244.1.39:80 Masq 1 0 0
-> 10.244.1.40:80 Masq 1 0 0
-> 10.244.2.33:80 Masq 1 0 0kube-proxy目前支持三种工作模式:
userspace 模式
userspace模式下，kube-proxy会为每一个Service创建一个监听端口，发向Cluster IP的请求被Iptables规则重定向到kube-proxy监听的端口上，kube-proxy根据LB算法选择一个提供服务的Pod并和其建立链接，以将请求转发到Pod上。 该模式下，kube-proxy充当了一个四层负责均衡器的角色。由于kube-proxy运行在userspace中，在进行转发处理时会增加内核和用户空间之间的数据拷贝，虽然比较稳定，但是效率比较低。
iptables 模式
iptables模式下，kube-proxy为service后端的每个Pod创建对应的iptables规则，直接将发向Cluster IP的请求重定向到一个Pod IP。 该模式下kube-proxy不承担四层负责均衡器的角色，只负责创建iptables规则。该模式的优点是较userspace模式效率更高，但不能提供灵活的LB策略，当后端Pod不可用时也无法进行重试。
ipvs 模式
ipvs模式和iptables类似，kube-proxy监控Pod的变化并创建相应的ipvs规则。ipvs相对iptables转发效率更高。除此以外，ipvs支持更多的LB算法。
# 此模式必须安装ipvs内核模块，否则会降级为iptables
# 开启ipvs
[root@k8s-master01 ~]# kubectl edit cm kube-proxy -n kube-system
# 修改mode: "ipvs"
[root@k8s-master01 ~]# kubectl delete pod -l k8s-app=kube-proxy -n kube-system
[root@node1 ~]# ipvsadm -Ln
IP Virtual Server version 1.2.1 (size=4096)
Prot LocalAddress:Port Scheduler Flags
-> RemoteAddress:Port Forward Weight ActiveConn InActConn
TCP 10.97.97.97:80 rr
-> 10.244.1.39:80 Masq 1 0 0
-> 10.244.1.40:80 Masq 1 0 0
-> 10.244.2.33:80 Masq 1 0 07.2 Service类型
Service的资源清单文件：
kind: Service # 资源类型
apiVersion: v1 # 资源版本
metadata: # 元数据
name: service # 资源名称
namespace: dev # 命名空间
spec: # 描述
selector: # 标签选择器，用于确定当前service代理哪些pod
app: nginx
type: # Service类型，指定service的访问方式
clusterIP: # 虚拟服务的ip地址
sessionAffinity: # session亲和性，支持ClientIP、None两个选项
ports: # 端口信息
- protocol: TCP
port: 3017 # service端口
targetPort: 5003 # pod端口
nodePort: 31122 # 主机端口-
ClusterIP：默认值，它是Kubernetes系统自动分配的虚拟IP，只能在集群内部访问
-
NodePort：将Service通过指定的Node上的端口暴露给外部，通过此方法，就可以在集群外部访问服务
-
LoadBalancer：使用外接负载均衡器完成到服务的负载分发，注意此模式需要外部云环境支持
-
ExternalName（尔克司的脑 name）： 把集群外部的服务引入集群内部，直接使用
7.3 Service类型介绍
7.3.1 实验环境准备
在使用service之前，首先利用Deployment创建出3个pod，注意要为pod设置app=nginx-pod的标签
创建deployment.yaml，内容如下：
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: pc-deployment
namespace: dev
spec:
replicas: 3
selector:
matchLabels:
app: nginx-pod
template:
metadata:
labels:
app: nginx-pod
spec:
containers:
- name: nginx
image: nginx:1.17.1
ports:
- containerPort: 80
[root@k8s-master01 ~]# kubectl create -f deployment.yaml
deployment.apps/pc-deployment created
# 查看pod详情
[root@k8s-master01 ~]# kubectl get pods -n dev -o wide --show-labels
NAME READY STATUS IP NODE LABELS
pc-deployment-66cb59b984-8p84h 1/1 Running 10.244.1.39 node1 app=nginx-pod
pc-deployment-66cb59b984-vx8vx 1/1 Running 10.244.2.33 node2 app=nginx-pod
pc-deployment-66cb59b984-wnncx 1/1 Running 10.244.1.40 node1 app=nginx-pod
# 为了方便后面的测试，修改下三台nginx的index.html页面（三台修改的IP地址不一致）
# kubectl exec -it pc-deployment-66cb59b984-8p84h -n dev /bin/sh
# echo "10.244.1.39" > /usr/share/nginx/html/index.html
#修改完毕之后，访问测试
[root@k8s-master01 ~]# curl 10.244.1.39
10.244.1.39
[root@k8s-master01 ~]# curl 10.244.2.33
10.244.2.33
[root@k8s-master01 ~]# curl 10.244.1.40
10.244.1.407.3.2 ClusterIP
创建service-clusterip.yaml文件
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: service-clusterip
namespace: dev
spec:
selector:
app: nginx-pod
clusterIP: 10.97.97.97 # service的ip地址，如果不写，默认会生成一个
type: ClusterIP
ports:
- port: 80 # Service端口
targetPort: 80 # pod端口
# 创建service
[root@k8s-master01 ~]# kubectl create -f service-clusterip.yaml
service/service-clusterip created
# 查看service
[root@k8s-master01 ~]# kubectl get svc -n dev -o wide
NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE SELECTOR
service-clusterip ClusterIP 10.97.97.97 <none> 80/TCP 13s app=nginx-pod
# 查看service的详细信息
# 在这里有一个Endpoints列表，里面就是当前service可以负载到的服务入口
[root@k8s-master01 ~]# kubectl describe svc service-clusterip -n dev
Name: service-clusterip
Namespace: dev
Labels: <none>
Annotations: <none>
Selector: app=nginx-pod
Type: ClusterIP
IP: 10.97.97.97
Port: <unset> 80/TCP
TargetPort: 80/TCP
Endpoints: 10.244.1.39:80,10.244.1.40:80,10.244.2.33:80
Session Affinity: None
Events: <none>
# 查看ipvs的映射规则
[root@k8s-master01 ~]# ipvsadm -Ln
TCP 10.97.97.97:80 rr
-> 10.244.1.39:80 Masq 1 0 0
-> 10.244.1.40:80 Masq 1 0 0
-> 10.244.2.33:80 Masq 1 0 0
# 访问10.97.97.97:80观察效果
[root@k8s-master01 ~]# curl 10.97.97.97:80
10.244.2.33Endpoint
Endpoint是kubernetes中的一个资源对象，存储在etcd中，用来记录一个service对应的所有pod的访问地址，它是根据service配置文件中selector描述产生的。
一个Service由一组Pod组成，这些Pod通过Endpoints暴露出来，Endpoints是实现实际服务的端点集合。换句话说，service和pod之间的联系是通过endpoints实现的。
负载分发策略
对Service的访问被分发到了后端的Pod上去，目前kubernetes提供了两种负载分发策略：
-
如果不定义，默认使用kube-proxy的策略，比如随机、轮询
-
基于客户端地址的会话保持模式，即来自同一个客户端发起的所有请求都会转发到固定的一个Pod上
此模式可以使在spec中添加
sessionAffinity:ClientIP选项
# 查看ipvs的映射规则【rr 轮询】
[root@k8s-master01 ~]# ipvsadm -Ln
TCP 10.97.97.97:80 rr
-> 10.244.1.39:80 Masq 1 0 0
-> 10.244.1.40:80 Masq 1 0 0
-> 10.244.2.33:80 Masq 1 0 0
# 循环访问测试
[root@k8s-master01 ~]# while true;do curl 10.97.97.97:80; sleep 5; done;
10.244.1.40
10.244.1.39
10.244.2.33
10.244.1.40
10.244.1.39
10.244.2.33
# 修改分发策略----sessionAffinity:ClientIP
# 查看ipvs规则【persistent 代表持久】
[root@k8s-master01 ~]# ipvsadm -Ln
TCP 10.97.97.97:80 rr persistent 10800
-> 10.244.1.39:80 Masq 1 0 0
-> 10.244.1.40:80 Masq 1 0 0
-> 10.244.2.33:80 Masq 1 0 0
# 循环访问测试
[root@k8s-master01 ~]# while true;do curl 10.97.97.97; sleep 5; done;
10.244.2.33
10.244.2.33
10.244.2.33
# 删除service
[root@k8s-master01 ~]# kubectl delete -f service-clusterip.yaml
service "service-clusterip" deleted7.3.3 HeadLiness
在某些场景中，开发人员可能不想使用Service提供的负载均衡功能，而希望自己来控制负载均衡策略，针对这种情况，kubernetes提供了HeadLiness Service，这类Service不会分配Cluster IP，如果想要访问service，只能通过service的域名进行查询。
创建service-headliness.yaml
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: service-headliness
namespace: dev
spec:
selector:
app: nginx-pod
clusterIP: None # 将clusterIP设置为None，即可创建headliness Service
type: ClusterIP
ports:
- port: 80
targetPort: 80
# 创建service
[root@k8s-master01 ~]# kubectl create -f service-headliness.yaml
service/service-headliness created
# 获取service， 发现CLUSTER-IP未分配
[root@k8s-master01 ~]# kubectl get svc service-headliness -n dev -o wide
NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE SELECTOR
service-headliness ClusterIP None <none> 80/TCP 11s app=nginx-pod
# 查看service详情
[root@k8s-master01 ~]# kubectl describe svc service-headliness -n dev
Name: service-headliness
Namespace: dev
Labels: <none>
Annotations: <none>
Selector: app=nginx-pod
Type: ClusterIP
IP: None
Port: <unset> 80/TCP
TargetPort: 80/TCP
Endpoints: 10.244.1.39:80,10.244.1.40:80,10.244.2.33:80
Session Affinity: None
Events: <none>
# 查看域名的解析情况
[root@k8s-master01 ~]# kubectl exec -it pc-deployment-66cb59b984-8p84h -n dev /bin/sh
/ # cat /etc/resolv.conf
nameserver 10.96.0.10
search dev.svc.cluster.local svc.cluster.local cluster.local
[root@k8s-master01 ~]# dig @10.96.0.10 service-headliness.dev.svc.cluster.local
service-headliness.dev.svc.cluster.local. 30 IN A 10.244.1.40
service-headliness.dev.svc.cluster.local. 30 IN A 10.244.1.39
service-headliness.dev.svc.cluster.local. 30 IN A 10.244.2.337.3.4 NodePort
在之前的样例中，创建的Service的ip地址只有集群内部才可以访问，如果希望将Service暴露给集群外部使用，那么就要使用到另外一种类型的Service，称为NodePort类型。NodePort的工作原理其实就是将service的端口映射到Node的一个端口上，然后就可以通过NodeIp:NodePort来访问service了。
-
NodePort方式的缺点是会占用很多集群机器的端口，那么当集群服务变多的时候，这个缺点就愈发明显
创建service-nodeport.yaml
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: service-nodeport
namespace: dev
spec:
selector:
app: nginx-pod
type: NodePort # service类型
ports:
- port: 80
nodePort: 30002 # 指定绑定的node的端口(默认的取值范围是：30000-32767), 如果不指定，会默认分配
targetPort: 80
# 创建service
[root@k8s-master01 ~]# kubectl create -f service-nodeport.yaml
service/service-nodeport created
# 查看service
[root@k8s-master01 ~]# kubectl get svc -n dev -o wide
NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) SELECTOR
service-nodeport NodePort 10.105.64.191 <none> 80:30002/TCP app=nginx-pod
# 接下来可以通过电脑主机的浏览器去访问集群中任意一个nodeip的30002端口，即可访问到pod7.3.5 LoadBalancer
LoadBalancer和NodePort很相似，目的都是向外部暴露一个端口，区别在于LoadBalancer会在集群的外部再来做一个负载均衡设备，而这个设备需要外部环境支持的，外部服务发送到这个设备上的请求，会被设备负载之后转发到集群中。
-
LB方式的缺点是每个service需要一个LB，浪费、麻烦，并且需要kubernetes之外设备的支持
7.3.6 ExternalName
ExternalName类型的Service用于引入集群外部的服务，它通过externalName属性指定外部一个服务的地址，然后在集群内部访问此service就可以访问到外部的服务了。
ExternalName是Kubernetes中一种特殊的Service类型，它允许将Kubernetes Service映射到Kubernetes集群外部的DNS名称。当应用程序需要访问集群外部的服务时，可以使用ExternalName Service将Kubernetes内部的服务与集群外部的服务进行关联。
ExternalName Service本身不会创建任何Endpoint，它只会将Service名称映射到集群外部的DNS名称。当Pod尝试访问该Service时，Kubernetes会将DNS查询转发到该Service的映射地址。因此，ExternalName Service只能用于将Kubernetes内部的服务与集群外部的服务进行关联，而不能用于将Kubernetes内部的服务与集群内部的服务进行关联。 下面是一个ExternalName Service的`示例：
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: service-externalname
namespace: dev
spec:
type: ExternalName # service类型
externalName: www.baidu.com #改成ip地址也可以上述示例中，我们创建了一个名为service-externalname的ExternalName Service，并将其映射到外部的DNS名称www.baidu.com。当Pod尝试访问service-externalname时，Kubernetes会将DNS查询转发到www.baidu.com。 需要注意的是，ExternalName Service只能支持TCP和UDP协议，不支持HTTP和HTTPS协议。如果需要将HTTP和HTTPS协议的服务映射到集群外部的服务，可以考虑使用Ingress或NodePort Service类型。
# 创建service
[root@k8s-master01 ~]# kubectl create -f service-externalname.yaml
service/service-externalname created
# 域名解析
[root@k8s-master01 ~]# dig @10.96.0.10 service-externalname.dev.svc.cluster.local
service-externalname.dev.svc.cluster.local. 30 IN CNAME www.baidu.com.
www.baidu.com. 30 IN CNAME www.a.shifen.com.
www.a.shifen.com. 30 IN A 39.156.66.18
www.a.shifen.com. 30 IN A 39.156.66.147.4 Ingress介绍
1.在前面课程中已经提到，Service对集群之外暴露服务的主要方式有两种：NotePort和LoadBalancer，但是这两种方式，都有一定的缺点：
-
NodePort方式的缺点是会占用很多集群机器的端口，那么当集群服务变多的时候，这个缺点就愈发明显
-
LB方式的缺点是每个service需要一个LB，浪费、麻烦，并且需要kubernetes之外设备的支持
2.基于这种现状，kubernetes提供了Ingress资源对象，Ingress只需要一个NodePort或者一个LB就可以满足暴露多个Service的需求。工作机制大致如下图表示：
-
nodeport：在Node上打开一个端口以供外部访问 LB：使用云提供的负载均衡器（公网地址），外部的负载均衡器路由到nodeport服务和clusterIP服务 ing：可以暴露多个service，可以和LB结合使用（基于七层代理，可以用域名访问多个service）
[
3.实际上，Ingress相当于一个7层的负载均衡器，是kubernetes对反向代理的一个抽象，它的工作原理类似于Nginx，可以理解成在Ingress里建立诸多映射规则，Ingress Controller通过监听这些配置规则并转化成Nginx的反向代理配置 , 然后对外部提供服务。在这里有两个核心概念：
-
ingress：kubernetes中的一个对象，作用是定义请求如何转发到service的规则
-
ingress controller：具体实现反向代理及负载均衡的程序，对ingress定义的规则进行解析，根据配置的规则来实现请求转发，实现方式有很多，比如Nginx, Contour, Haproxy等等
4.Ingress（以Nginx为例）的工作原理如下：
-
用户编写Ingress规则，说明哪个域名对应kubernetes集群中的哪个Service
-
Ingress控制器动态感知Ingress服务规则的变化，然后生成一段对应的Nginx反向代理配置
-
Ingress控制器会将生成的Nginx配置写入到一个运行着的Nginx服务中，并动态更新
-
到此为止，其实真正在工作的就是一个Nginx了，内部配置了用户定义的请求转发规则
7.5 Ingress使用
7.5.1 环境准备
搭建ingress环境
# 创建文件夹
[root@k8s-master01 ~]# mkdir ingress-controller
[root@k8s-master01 ~]# cd ingress-controller/
# 获取ingress-nginx，本次案例使用的是0.30版本
[root@k8s-master01 ingress-controller]# wget https://raw.githubusercontent.com/kubernetes/ingress-nginx/nginx-0.30.0/deploy/static/mandatory.yaml
[root@k8s-master01 ingress-controller]# wget https://raw.githubusercontent.com/kubernetes/ingress-nginx/nginx-0.30.0/deploy/static/provider/baremetal/service-nodeport.yaml
# 创建ingress-nginx
[root@k8s-master01 ingress-controller]# kubectl apply -f ./
# 查看ingress-nginx
[root@k8s-master01 ingress-controller]# kubectl get pod -n ingress-nginx
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
pod/nginx-ingress-controller-fbf967dd5-4qpbp 1/1 Running 0 12h
# 查看service
[root@k8s-master01 ingress-controller]# kubectl get svc -n ingress-nginx
NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE
ingress-nginx NodePort 10.98.75.163 <none> 80:32240/TCP,443:31335/TCP 11h准备service和pod
为了后面的实验比较方便，创建如下图所示的模型
创建tomcat-nginx.yaml
# nginx-deployment
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: nginx-deployment
namespace: dev
spec:
replicas: 3
selector:
matchLabels:
app: nginx-pod
template:
metadata:
labels:
app: nginx-pod
spec:
containers:
- name: nginx
image: nginx:1.17.1
ports:
- containerPort: 80
---
# tomcat-deployment
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: tomcat-deployment
namespace: dev
spec:
replicas: 3
selector:
matchLabels:
app: tomcat-pod
template:
metadata:
labels:
app: tomcat-pod
spec:
containers:
- name: tomcat
image: tomcat:8.5-jre10-slim
ports:
- containerPort: 8080
---
# nginx-service
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: nginx-service
namespace: dev
spec:
selector:
app: nginx-pod
clusterIP: None
type: ClusterIP
ports:
- port: 80
targetPort: 80
---
# tomcat-service
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: tomcat-service
namespace: dev
spec:
selector:
app: tomcat-pod
clusterIP: None
type: ClusterIP
ports:
- port: 8080
targetPort: 8080
# 创建
[root@k8s-master01 ~]# kubectl create -f tomcat-nginx.yaml
# 查看
[root@k8s-master01 ~]# kubectl get svc -n dev
NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE
nginx-service ClusterIP None <none> 80/TCP 48s
tomcat-service ClusterIP None <none> 8080/TCP 48s7.5.2 Http代理
创建ingress-http.yaml
# ingress
apiVersion: extensions/v1beta1
kind: Ingress
metadata:
name: ingress-http
namespace: dev
spec:
rules: # 填写两个service角色
- host: nginx.itheima.com # nginx域名
http:
paths:
- path: /
backend:
serviceName: nginx-service
servicePort: 80
- host: tomcat.itheima.com # tomcat域名
http:
paths:
- path: /
backend:
serviceName: tomcat-service
servicePort: 8080
# 创建
[root@k8s-master01 ~]# kubectl create -f ingress-http.yaml
ingress.extensions/ingress-http created
# 查看
[root@k8s-master01 ~]# kubectl get ing ingress-http -n dev
NAME HOSTS ADDRESS PORTS AGE
ingress-http nginx.itheima.com,tomcat.itheima.com 10.104.184.38 80 22s
# 查看详情
[root@k8s-master01 ~]# kubectl describe ing ingress-http -n dev
...
Rules:
Host Path Backends
---- ---- --------
nginx.itheima.com / nginx-service:80 (10.244.1.96:80,10.244.1.97:80,10.244.2.112:80)
tomcat.itheima.com / tomcat-service:8080(10.244.1.94:8080,10.244.1.95:8080,10.244.2.111:8080)
...
# 接下来,在本地电脑上配置host文件,解析上面的两个域名到192.168.109.100(master)上
# 然后,就可以分别访问tomcat.itheima.com:32240 和 nginx.itheima.com:32240 查看效果了7.5.3 Https代理
创建证书
# 生成证书
openssl req -x509 -sha256 -nodes -days 365 -newkey rsa:2048 -keyout tls.key -out tls.crt -subj "/C=CN/ST=BJ/L=BJ/O=nginx/CN=itheima.com"
# 创建密钥
kubectl create secret tls tls-secret --key tls.key --cert tls.crt创建ingress-https.yaml
apiVersion: extensions/v1beta1
kind: Ingress
metadata:
name: ingress-https
namespace: dev
spec:
tls: # 传输层安全协议(Transport Layer Security)
- hosts:
- nginx.itheima.com
- tomcat.itheima.com
secretName: tls-secret # 指定秘钥
rules:
- host: nginx.itheima.com
http:
paths:
- path: /
backend:
serviceName: nginx-service
servicePort: 80
- host: tomcat.itheima.com
http:
paths:
- path: /
backend:
serviceName: tomcat-service
servicePort: 8080
# 创建
[root@k8s-master01 ~]# kubectl create -f ingress-https.yaml
ingress.extensions/ingress-https created
# 查看
[root@k8s-master01 ~]# kubectl get ing ingress-https -n dev
NAME HOSTS ADDRESS PORTS AGE
ingress-https nginx.itheima.com,tomcat.itheima.com 10.104.184.38 80, 443 2m42s
# 查看详情
[root@k8s-master01 ~]# kubectl describe ing ingress-https -n dev
...
TLS:
tls-secret terminates nginx.itheima.com,tomcat.itheima.com
Rules:
Host Path Backends
---- ---- --------
nginx.itheima.com / nginx-service:80 (10.244.1.97:80,10.244.1.98:80,10.244.2.119:80)
tomcat.itheima.com / tomcat-service:8080(10.244.1.99:8080,10.244.2.117:8080,10.244.2.120:8080)
...
# 下面可以通过浏览器访问https://nginx.itheima.com:31335 和 https://tomcat.itheima.com:31335来查看了
8、第八章 数据存储
在前面已经提到，容器的生命周期可能很短，会被频繁地创建和销毁。那么容器在销毁时，保存在容器中的数据也会被清除。这种结果对用户来说，在某些情况下是不乐意看到的。为了持久化保存容器的数据，kubernetes引入了Volume的概念。
Volume是Pod中能够被多个容器访问的共享目录，它被定义在Pod上，然后被一个Pod里的多个容器挂载到具体的文件目录下，kubernetes通过Volume实现同一个Pod中不同容器之间的数据共享以及数据的持久化存储。Volume的生命容器不与Pod中单个容器的生命周期相关，当容器终止或者重启时，Volume中的数据也不会丢失。
kubernetes的Volume支持多种类型，比较常见的有下面几个：
-
存储卷类型：EmptyDir、HostPath、NFS、ceph
-
存储卷资源对象：PV、PVC
-
配置存储：ConfigMap、Secret
8.1 基本存储
8.1.1 EmptyDir（本地数据卷）
EmptyDir是最基础的Volume类型，一个EmptyDir就是Host上的一个空目录。
EmptyDir是在Pod被分配到Node时创建的，它的初始内容为空，并且无须指定宿主机上对应的目录文件，因为kubernetes会自动分配一个目录，当Pod销毁时， EmptyDir中的数据也会被永久删除。 EmptyDir用途如下：
简单的说就是在pod里定义的一个目录，当pod被销毁时目录里的数据也会被永久删除
-
临时空间，例如用于某些应用程序运行时所需的临时目录，且无须永久保留
-
一个容器需要从另一个容器中获取数据的目录（多容器共享目录）
接下来，通过一个容器之间文件共享的案例来使用一下EmptyDir。
在一个Pod中准备两个容器nginx和busybox，然后声明一个Volume分别挂在到两个容器的目录中，然后nginx容器负责向Volume中写日志，busybox中通过命令将日志内容读到控制台。
创建一个volume-emptydir.yaml
apiVersion: v1
kind: Pod
namespace: dev
spec:
containers:
- name: nginx
image: nginx:1.17.1
ports:
- containerPort: 80
volumeMounts: # 将logs-volume挂在到nginx容器中，对应的目录为 /var/log/nginx
- name: logs-volume
mountPath: /var/log/nginx
- name: busybox
image: busybox:1.30
command: ["/bin/sh","-c","tail -f /logs/access.log"] # 初始命令，动态读取指定文件中内容
volumeMounts: # 将logs-volume 挂在到busybox容器中，对应的目录为 /logs
- name: logs-volume
mountPath: /logs
volumes: # 声明volume， name为logs-volume，类型为emptyDir
- name: logs-volume
emptyDir: {}
# 创建Pod
[root@k8s-master01 ~]# kubectl create -f volume-emptydir.yaml
pod/volume-emptydir created
# 查看pod
[root@k8s-master01 ~]# kubectl get pods volume-emptydir -n dev -o wide
NAME READY STATUS RESTARTS AGE IP NODE ......
volume-emptydir 2/2 Running 0 97s 10.42.2.9 node1 ......
# 通过podIp访问nginx
[root@k8s-master01 ~]# curl 10.42.2.9
......
# 通过kubectl logs命令查看指定容器的标准输出
[root@k8s-master01 ~]# kubectl logs -f volume-emptydir -n dev -c busybox
10.42.1.0 - - [27/Jun/2021:15:08:54 +0000] "GET / HTTP/1.1" 200 612 "-" "curl/7.29.0" "-"8.1.2 HostPath
上节课提到，EmptyDir中数据不会被持久化，它会随着Pod的结束而销毁，如果想简单的将数据持久化到主机中，可以选择HostPath。
HostPath就是将Node主机中一个实际目录挂在到Pod中，以供容器使用，这样的设计就可以保证Pod销毁了，但是数据依据可以存在于Node主机上。
将主机的目录挂载到pod中
创建一个volume-hostpath.yaml：
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: volume-hostpath
namespace: dev
spec:
containers:
- name: nginx
image: nginx:1.17.1
ports:
- containerPort: 80
volumeMounts:
- name: logs-volume
mountPath: /var/log/nginx
- name: busybox
image: busybox:1.30
command: ["/bin/sh","-c","tail -f /logs/access.log"]
volumeMounts:
- name: logs-volume
mountPath: /logs
volumes:
- name: logs-volume
hostPath:
path: /root/logs
type: DirectoryOrCreate # 目录存在就使用，不存在就先创建后使用
关于type的值的一点说明：
DirectoryOrCreate 目录存在就使用，不存在就先创建后使用
Directory 目录必须存在
FileOrCreate 文件存在就使用，不存在就先创建后使用
File 文件必须存在
Socket unix套接字必须存在
CharDevice 字符设备必须存在
BlockDevice 块设备必须存在
# 创建Pod
[root@k8s-master01 ~]# kubectl create -f volume-hostpath.yaml
pod/volume-hostpath created
# 查看Pod
[root@k8s-master01 ~]# kubectl get pods volume-hostpath -n dev -o wide
NAME READY STATUS RESTARTS AGE IP NODE ......
pod-volume-hostpath 2/2 Running 0 16s 10.42.2.10 node1 ......
#访问nginx
[root@k8s-master01 ~]# curl 10.42.2.10
# 接下来就可以去host的/root/logs目录下查看存储的文件了
### 注意: 下面的操作需要到Pod所在的节点运行（案例中是node1）
[root@node1 ~]# ls /root/logs/
access.log error.log
# 同样的道理，如果在此目录下创建一个文件，到容器中也是可以看到的8.1.3 NFS
HostPath可以解决数据持久化的问题，但是一旦Node节点故障了，Pod如果转移到了别的节点，又会出现问题了，此时需要准备单独的网络存储系统，比较常用的用NFS、CIFS。
NFS是一个网络文件存储系统，可以搭建一台NFS服务器，然后将Pod中的存储直接连接到NFS系统上，这样的话，无论Pod在节点上怎么转移，只要Node跟NFS的对接没问题，数据就可以成功访问。
1）首先要准备nfs的服务器，这里为了简单，直接是master节点做nfs服务器
# 在nfs上安装nfs服务
[root@nfs ~]# yum install nfs-utils -y
# 准备一个共享目录
[root@nfs ~]# mkdir /root/data/nfs -pv
# 将共享目录以读写权限暴露给192.168.5.0/24网段中的所有主机
[root@nfs ~]# vim /etc/exports
[root@nfs ~]# more /etc/exports
/root/data/nfs 192.168.5.0/24(rw,no_root_squash)
# 启动nfs服务
[root@nfs ~]# systemctl restart nfs2）接下来，要在的每个node节点上都安装下nfs，这样的目的是为了node节点可以驱动nfs设备
# 在node上安装nfs服务，注意不需要启动
[root@k8s-master01 ~]# yum install nfs-utils -y3）接下来，就可以编写pod的配置文件了，创建volume-nfs.yaml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: volume-nfs
namespace: dev
spec:
containers:
- name: nginx
image: nginx:1.17.1
ports:
- containerPort: 80
volumeMounts:
- name: logs-volume
mountPath: /var/log/nginx
- name: busybox
image: busybox:1.30
command: ["/bin/sh","-c","tail -f /logs/access.log"]
volumeMounts:
- name: logs-volume
mountPath: /logs
volumes:
- name: logs-volume
nfs:
server: 192.168.5.6 #nfs服务器地址
path: /root/data/nfs #共享文件路径4）最后，运行下pod，观察结果
# 创建pod
[root@k8s-master01 ~]# kubectl create -f volume-nfs.yaml
pod/volume-nfs created
# 查看pod
[root@k8s-master01 ~]# kubectl get pods volume-nfs -n dev
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
volume-nfs 2/2 Running 0 2m9s
# 查看nfs服务器上的共享目录，发现已经有文件了
[root@k8s-master01 ~]# ls /root/data/
access.log error.log
8.1.4 ceph
8.2 PV和PVC资源对象
前面已经学习了使用NFS提供存储，此时就要求用户会搭建NFS系统，并且会在yaml配置nfs。由于kubernetes支持的存储系统有很多，要求客户全都掌握，显然不现实。为了能够屏蔽底层存储实现的细节，方便用户使用， kubernetes引入PV和PVC两种资源对象。
PV（Persistent Volume）是持久化卷的意思，是对底层的共享存储的一种抽象。一般情况下PV由kubernetes管理员进行创建和配置，它与底层具体的共享存储技术有关，并通过插件完成与共享存储的对接。
PVC（Persistent Volume Claim）是持久卷声明的意思，是用户对于存储需求的一种声明。换句话说，PVC其实就是用户向kubernetes系统发出的一种资源需求申请。
使用了PV和PVC之后，工作可以得到进一步的细分：
-
存储：存储工程师维护
-
PV： kubernetes管理员维护
-
PVC：kubernetes用户维护
8.2.1 PV
PV是存储资源的抽象，下面是资源清单文件:
apiVersion: v1
kind: PersistentVolume
metadata:
name: pv2
spec:
nfs: # 存储类型，与底层真正存储对应
capacity: # 存储能力，目前只支持存储空间的设置
storage: 2Gi
accessModes: # 访问模式
storageClassName: # 存储类别
persistentVolumeReclaimPolicy: # 回收策略PV 的关键配置参数说明：
-
存储类型
底层实际存储的类型，kubernetes支持多种存储类型，每种存储类型的配置都有所差异
-
存储能力（capacity）
目前只支持存储空间的设置( storage=1Gi )，不过未来可能会加入IOPS、吞吐量等指标的配置
-
访问模式（accessModes）
用于描述用户应用对存储资源的访问权限，访问权限包括下面几种方式：
-
ReadWriteOnce（RWO）：读写权限，但是只能被单个节点挂载
-
ReadOnlyMany（ROX）： 只读权限，可以被多个节点挂载
-
ReadWriteMany（RWX）：读写权限，可以被多个节点挂载
需要注意的是，底层不同的存储类型可能支持的访问模式不同Volume 插件 ReadWriteOnce ReadOnlyMany ReadWriteMany AWSElasticBlockStore ✓ - - CephFS ✓ ✓ ✓ GCEPersistentDisk ✓ ✓ - Glusterfs ✓ ✓ ✓ HostPath ✓ - - NFS ✓ ✓ ✓ RBD ✓ ✓ - -
-
回收策略（persistentVolumeReclaimPolicy）
当PV不再被使用了之后，对其的处理方式。目前支持三种策略：
-
Retain （保留） 保留数据，需要管理员手工清理数据
-
Recycle（回收） 清除 PV 中的数据，效果相当于执行 rm -rf /thevolume/*
-
Delete （删除） 与 PV 相连的后端存储完成 volume 的删除操作，当然这常见于云服务商的存储服务
需要注意的是，底层不同的存储类型可能支持的回收策略不同 -
-
存储类别
PV可以通过storageClassName参数指定一个存储类别，
K8S 提供了一种可以动态分配的工作机制，可以自动创建 PV，该机制依赖一个叫做 “Storage Class ”的 API 对象。
-
具有特定类别的PV只能与请求了该类别的PVC进行绑定
-
未设定类别的PV则只能与不请求任何类别的PVC进行绑定
-
-
状态（status）
一个 PV 的生命周期中，可能会处于4中不同的阶段：
-
Available（可用）： 表示可用状态，还未被任何 PVC 绑定
-
Bound（已绑定）： 表示 PV 已经被 PVC 绑定
-
Released（已释放）： 表示 PVC 被删除，但是资源还未被集群重新声明
-
Failed（失败）： 表示该 PV 的自动回收失败
-
实验
使用NFS作为存储，来演示PV的使用，创建3个PV，对应NFS中的3个暴露的路径。
-
准备NFS环境
# 创建目录
[root@nfs ~]# mkdir /root/data/{pv1,pv2,pv3} -pv
# 暴露服务
[root@nfs ~]# more /etc/exports
/root/data/pv1 192.168.5.0/24(rw,no_root_squash)
/root/data/pv2 192.168.5.0/24(rw,no_root_squash)
/root/data/pv3 192.168.5.0/24(rw,no_root_squash)
# 重启服务
[root@nfs ~]# systemctl restart nfs-
创建pv.yaml
apiVersion: v1
kind: PersistentVolume
metadata:
name: pv1
spec:
capacity:
storage: 1Gi
accessModes:
- ReadWriteMany
persistentVolumeReclaimPolicy: Retain
nfs:
path: /root/data/pv1
server: 192.168.5.6
---
apiVersion: v1
kind: PersistentVolume
metadata:
name: pv2
spec:
capacity:
storage: 2Gi
accessModes:
- ReadWriteMany
persistentVolumeReclaimPolicy: Retain
nfs:
path: /root/data/pv2
server: 192.168.5.6
---
apiVersion: v1
kind: PersistentVolume
metadata:
name: pv3
spec:
capacity:
storage: 3Gi
accessModes:
- ReadWriteMany
persistentVolumeReclaimPolicy: Retain
nfs:
path: /root/data/pv3
server: 192.168.5.6
# 创建 pv
[root@k8s-master01 ~]# kubectl create -f pv.yaml
persistentvolume/pv1 created
persistentvolume/pv2 created
persistentvolume/pv3 created
# 查看pv
[root@k8s-master01 ~]# kubectl get pv -o wide
NAME CAPACITY ACCESS MODES RECLAIM POLICY STATUS AGE VOLUMEMODE
pv1 1Gi RWX Retain Available 10s Filesystem
pv2 2Gi RWX Retain Available 10s Filesystem
pv3 3Gi RWX Retain Available 9s Filesystem8.2.2 PVC
PVC是资源的申请，用来声明对存储空间、访问模式、存储类别需求信息。下面是资源清单文件:
apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
name: pvc
namespace: dev
spec:
accessModes: # 访问模式
selector: # 采用标签对PV选择
storageClassName: # 存储类别
resources: # 请求空间
requests:
storage: 5GiPVC 的关键配置参数说明：
-
访问模式（accessModes）
用于描述用户应用对存储资源的访问权限
-
选择条件（selector）
通过Label Selector的设置，可使PVC对于系统中己存在的PV进行筛选。
-
存储类别（storageClassName）
PVC在定义时可以设定需要的后端存储的类别，只有设置了该class的pv才能被系统选出。
-
资源请求（Resources ）
不指定PV，指定PV的容量，如果不存在满足该容量需求的PV，则PVC无法绑定任何PV。
实验
-
创建pvc.yaml，申请pv
apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
name: pvc1
namespace: dev
spec:
accessModes:
- ReadWriteMany
resources:
requests:
storage: 1Gi
---
apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
name: pvc2
namespace: dev
spec:
accessModes:
- ReadWriteMany
resources:
requests:
storage: 1Gi
---
apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
name: pvc3
namespace: dev
spec:
accessModes:
- ReadWriteMany
resources:
requests:
storage: 1Gi
# 创建pvc
[root@k8s-master01 ~]# kubectl create -f pvc.yaml
persistentvolumeclaim/pvc1 created
persistentvolumeclaim/pvc2 created
persistentvolumeclaim/pvc3 created
# 查看pvc
[root@k8s-master01 ~]# kubectl get pvc -n dev -o wide
NAME STATUS VOLUME CAPACITY ACCESS MODES STORAGECLASS AGE VOLUMEMODE
pvc1 Bound pv1 1Gi RWX 15s Filesystem
pvc2 Bound pv2 2Gi RWX 15s Filesystem
pvc3 Bound pv3 3Gi RWX 15s Filesystem
# 查看pv
[root@k8s-master01 ~]# kubectl get pv -o wide
NAME CAPACITY ACCESS MODES RECLAIM POLICY STATUS CLAIM AGE VOLUMEMODE
pv1 1Gi RWx Retain Bound dev/pvc1 3h37m Filesystem
pv2 2Gi RWX Retain Bound dev/pvc2 3h37m Filesystem
pv3 3Gi RWX Retain Bound dev/pvc3 3h37m Filesystem -
创建pods.yaml, 使用pv
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: pod1
namespace: dev
spec:
containers:
- name: busybox
image: busybox:1.30
command: ["/bin/sh","-c","while true;do echo pod1 >> /root/out.txt; sleep 10; done;"]
volumeMounts:
- name: volume
mountPath: /root/
volumes: # 声明volume， name为volume，类型为pvc
- name: volume
persistentVolumeClaim:
claimName: pvc1
readOnly: false
---
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: pod2
namespace: dev
spec:
containers:
- name: busybox
image: busybox:1.30
command: ["/bin/sh","-c","while true;do echo pod2 >> /root/out.txt; sleep 10; done;"]
volumeMounts:
- name: volume
mountPath: /root/
volumes: # 声明volume， name为volume，类型为pvc
- name: volume
persistentVolumeClaim:
claimName: pvc2
readOnly: false
# 创建pod
[root@k8s-master01 ~]# kubectl create -f pods.yaml
pod/pod1 created
pod/pod2 created
# 查看pod
[root@k8s-master01 ~]# kubectl get pods -n dev -o wide
NAME READY STATUS RESTARTS AGE IP NODE
pod1 1/1 Running 0 14s 10.244.1.69 node1
pod2 1/1 Running 0 14s 10.244.1.70 node1
# 查看pvc
[root@k8s-master01 ~]# kubectl get pvc -n dev -o wide
NAME STATUS VOLUME CAPACITY ACCESS MODES AGE VOLUMEMODE
pvc1 Bound pv1 1Gi RWX 94m Filesystem
pvc2 Bound pv2 2Gi RWX 94m Filesystem
pvc3 Bound pv3 3Gi RWX 94m Filesystem
# 查看pv
[root@k8s-master01 ~]# kubectl get pv -n dev -o wide
NAME CAPACITY ACCESS MODES RECLAIM POLICY STATUS CLAIM AGE VOLUMEMODE
pv1 1Gi RWX Retain Bound dev/pvc1 5h11m Filesystem
pv2 2Gi RWX Retain Bound dev/pvc2 5h11m Filesystem
pv3 3Gi RWX Retain Bound dev/pvc3 5h11m Filesystem
# 查看nfs中的文件存储
[root@nfs ~]# more /root/data/pv1/out.txt
node1
node1
[root@nfs ~]# more /root/data/pv2/out.txt
node2
node28.2.3 生命周期
PVC和PV是一一对应的，PV和PVC之间的相互作用遵循以下生命周期：
-
资源供应：管理员手动创建底层存储和PV
-
资源绑定：用户创建PVC，kubernetes负责根据PVC的声明去寻找PV，并绑定
在用户定义好PVC之后，系统将根据PVC对存储资源的请求在已存在的PV中选择一个满足条件的
-
一旦找到，就将该PV与用户定义的PVC进行绑定，用户的应用就可以使用这个PVC了
-
如果找不到，PVC则会无限期处于Pending状态，直到等到系统管理员创建了一个符合其要求的PV
PV一旦绑定到某个PVC上，就会被这个PVC独占，不能再与其他PVC进行绑定了
-
-
资源使用：用户可在pod中像volume一样使用pvc
Pod使用Volume的定义，将PVC挂载到容器内的某个路径进行使用。
-
资源释放：用户删除pvc来释放pv
当存储资源使用完毕后，用户可以删除PVC，与该PVC绑定的PV将会被标记为“已释放”，但还不能立刻与其他PVC进行绑定。通过之前PVC写入的数据可能还被留在存储设备上，只有在清除之后该PV才能再次使用。
-
资源回收：kubernetes根据pv设置的回收策略进行资源的回收
对于PV，管理员可以设定回收策略，用于设置与之绑定的PVC释放资源之后如何处理遗留数据的问题。只有PV的存储空间完成回收，才能供新的PVC绑定和使用
8.3 配置存储
8.3.1 ConfigMap
ConfigMap是一种比较特殊的存储卷，它的主要作用是用来存储配置信息的。
创建configmap.yaml，内容如下：
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
name: configmap
namespace: dev
data:
info: | # 创建一个文件为：info
username:admin # 文件内容
password:123456 # 文件内容接下来，使用此配置文件创建configmap
# 创建configmap
[root@k8s-master01 ~]# kubectl create -f configmap.yaml
configmap/configmap created
# 查看configmap详情
[root@k8s-master01 ~]# kubectl describe cm configmap -n dev
Name: configmap
Namespace: dev
Labels: <none>
Annotations: <none>
Data
====
info:
----
username:admin
password:123456
Events: <none>接下来创建一个pod-configmap.yaml，将上面创建的configmap挂载进去
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: pod-configmap
namespace: dev
spec:
containers:
- name: nginx
image: nginx:1.17.1
volumeMounts: # 将configmap挂载到目录
- name: config # 相当于卷标签，引用标签
mountPath: /configmap/config
volumes: # 引用configmap
- name: config # 定义卷名
configMap:
name: configmap
# 创建pod
[root@k8s-master01 ~]# kubectl create -f pod-configmap.yaml
pod/pod-configmap created
# 查看pod
[root@k8s-master01 ~]# kubectl get pod pod-configmap -n dev
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
pod-configmap 1/1 Running 0 6s
#进入容器
[root@k8s-master01 ~]# kubectl exec -it pod-configmap -n dev /bin/sh
# cd /configmap/config/
# ls
info
# more info
username:admin
password:123456
# 可以看到映射已经成功，每个configmap都映射成了一个目录
# key--->文件 value---->文件中的内容
# 此时如果更新configmap的内容, 容器中的值也会动态更新8.3.2 Secret
在kubernetes中，还存在一种和ConfigMap非常类似的对象，称为Secret对象。它主要用于存储敏感信息，例如密码、秘钥、证书等等。
-
首先使用base64对数据进行编码
[root@k8s-master01 ~]# echo -n 'admin' | base64 #准备username
YWRtaW4=
[root@k8s-master01 ~]# echo -n '123456' | base64 #准备password
MTIzNDU2-
接下来编写secret.yaml，并创建Secret
apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
name: secret
namespace: dev
type: Opaque
data:
username: YWRtaW4=
password: MTIzNDU2
# 创建secret
[root@k8s-master01 ~]# kubectl create -f secret.yaml
secret/secret created
# 查看secret详情
[root@k8s-master01 ~]# kubectl describe secret secret -n dev
Name: secret
Namespace: dev
Labels: <none>
Annotations: <none>
Type: Opaque
Data
====
password: 6 bytes
username: 5 bytes-
创建pod-secret.yaml，将上面创建的secret挂载进去：
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: pod-secret
namespace: dev
spec:
containers:
- name: nginx
image: nginx:1.17.1
volumeMounts: # 将secret挂载到目录
- name: config
mountPath: /secret/config
volumes:
- name: config
secret:
secretName: secret
# 创建pod
[root@k8s-master01 ~]# kubectl create -f pod-secret.yaml
pod/pod-secret created
# 查看pod
[root@k8s-master01 ~]# kubectl get pod pod-secret -n dev
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
pod-secret 1/1 Running 0 2m28s
# 进入容器，查看secret信息，发现已经自动解码了
[root@k8s-master01 ~]# kubectl exec -it pod-secret /bin/sh -n dev
/ # ls /secret/config/
password username
/ # more /secret/config/username
admin
/ # more /secret/config/password
123456至此，已经实现了利用secret实现了信息的编码。
9、第九章 安全认证
9.1 访问控制概述
Kubernetes作为一个分布式集群的管理工具，保证集群的安全性是其一个重要的任务。所谓的安全性其实就是保证对Kubernetes的各种客户端进行认证和鉴权操作。
客户端
在Kubernetes集群中，客户端通常有两类：
-
User Account：一般是独立于kubernetes之外的其他服务管理的用户账号。
-
Service Account：kubernetes管理的账号，用于为Pod中的服务进程在访问Kubernetes时提供身份标识。
认证、授权与准入控制
ApiServer是访问及管理资源对象的唯一入口。任何一个请求访问ApiServer，都要经过下面三个流程：
-
Authentication（认证）：身份鉴别，只有正确的账号才能够通过认证
-
Authorization（授权）： 判断用户是否有权限对访问的资源执行特定的动作
-
Admission Control（准入控制）：用于补充授权机制以实现更加精细的访问控制功能。
9.2 认证管理
Kubernetes集群安全的最关键点在于如何识别并认证客户端身份，它提供了3种客户端身份认证方式：
-
HTTP Base认证：通过用户名+密码的方式认证
这种认证方式是把“用户名:密码”用BASE64算法进行编码后的字符串放在HTTP请求中的Header Authorization域里发送给服务端。服务端收到后进行解码，获取用户名及密码，然后进行用户身份认证的过程。 -
HTTP Token认证：通过一个Token来识别合法用户
这种认证方式是用一个很长的难以被模仿的字符串--Token来表明客户身份的一种方式。每个Token对应一个用户名，当客户端发起API调用请求时，需要在HTTP Header里放入Token，API Server接到Token后会跟服务器中保存的token进行比对，然后进行用户身份认证的过程。 -
HTTPS证书认证：基于CA根证书签名的双向数字证书认证方式
这种认证方式是安全性最高的一种方式，但是同时也是操作起来最麻烦的一种方式。
HTTPS认证大体分为3个过程：
-
证书申请和下发
HTTPS通信双方的服务器向CA机构申请证书，CA机构下发根证书、服务端证书及私钥给申请者 -
客户端和服务端的双向认证
1> 客户端向服务器端发起请求，服务端下发自己的证书给客户端， 客户端接收到证书后，通过私钥解密证书，在证书中获得服务端的公钥， 客户端利用服务器端的公钥认证证书中的信息，如果一致，则认可这个服务器 2> 客户端发送自己的证书给服务器端，服务端接收到证书后，通过私钥解密证书， 在证书中获得客户端的公钥，并用该公钥认证证书信息，确认客户端是否合法 -
服务器端和客户端进行通信
服务器端和客户端协商好加密方案后，客户端会产生一个随机的秘钥并加密，然后发送到服务器端。 服务器端接收这个秘钥后，双方接下来通信的所有内容都通过该随机秘钥加密
注意: Kubernetes允许同时配置多种认证方式，只要其中任意一个方式认证通过即可
9.3 授权管理
授权发生在认证成功之后，通过认证就可以知道请求用户是谁， 然后Kubernetes会根据事先定义的授权策略来决定用户是否有权限访问，这个过程就称为授权。
每个发送到ApiServer的请求都带上了用户和资源的信息：比如发送请求的用户、请求的路径、请求的动作等，授权就是根据这些信息和授权策略进行比较，如果符合策略，则认为授权通过，否则会返回错误。
API Server目前支持以下几种授权策略：
-
AlwaysDeny：表示拒绝所有请求，一般用于测试
-
AlwaysAllow：允许接收所有请求，相当于集群不需要授权流程（Kubernetes默认的策略）
-
ABAC：基于属性的访问控制，表示使用用户配置的授权规则对用户请求进行匹配和控制
-
Webhook：通过调用外部REST服务对用户进行授权
-
Node：是一种专用模式，用于对kubelet发出的请求进行访问控制
-
RBAC：基于角色的访问控制（kubeadm安装方式下的默认选项）
RBAC(Role-Based Access Control) 基于角色的访问控制，主要是在描述一件事情：给哪些对象授予了哪些权限
其中涉及到了下面几个概念：
-
对象：User、Groups、ServiceAccount
-
角色：代表着一组定义在资源上的可操作动作(权限)的集合
-
绑定：将定义好的角色跟用户绑定在一起
RBAC引入了4个顶级资源对象：
-
Role、ClusterRole：角色，用于指定一组权限
-
RoleBinding、ClusterRoleBinding：角色绑定，用于将角色（权限）赋予给对象
Role、ClusterRole
一个角色就是一组权限的集合，这里的权限都是许可形式的（白名单）。
# Role只能对命名空间内的资源进行授权，需要指定nameapce
kind: Role
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1beta1
metadata:
namespace: dev
name: authorization-role
rules:
- apiGroups: [""] # 支持的API组列表,"" 空字符串，表示核心API群
resources: ["pods"] # 支持的资源对象列表
verbs: ["get", "watch", "list"] # 允许的对资源对象的操作方法列表
# ClusterRole可以对集群范围内资源、跨namespaces的范围资源、非资源类型进行授权
kind: ClusterRole
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1beta1
metadata:
name: authorization-clusterrole
rules:
- apiGroups: [""]
resources: ["pods"]
verbs: ["get", "watch", "list"]需要详细说明的是，rules中的参数：
-
apiGroups: 支持的API组列表
"","apps", "autoscaling", "batch" -
resources：支持的资源对象列表
"services", "endpoints", "pods","secrets","configmaps","crontabs","deployments","jobs", "nodes","rolebindings","clusterroles","daemonsets","replicasets","statefulsets", "horizontalpodautoscalers","replicationcontrollers","cronjobs" -
verbs：对资源对象的操作方法列表
"get", "list", "watch", "create", "update", "patch", "delete", "exec"
RoleBinding、ClusterRoleBinding
角色绑定用来把一个角色绑定到一个目标对象上，绑定目标可以是User、Group或者ServiceAccount。
# RoleBinding可以将同一namespace中的subject绑定到某个Role下，则此subject即具有该Role定义的权限
kind: RoleBinding
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1beta1
metadata:
name: authorization-role-binding
namespace: dev
subjects:
- kind: User
name: heima
apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
roleRef:
kind: Role
name: authorization-role
apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
# ClusterRoleBinding在整个集群级别和所有namespaces将特定的subject与ClusterRole绑定，授予权限
kind: ClusterRoleBinding
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1beta1
metadata:
name: authorization-clusterrole-binding
subjects:
- kind: User
name: heima
apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
roleRef:
kind: ClusterRole
name: authorization-clusterrole
apiGroup: rbac.authorization.k8s.ioRoleBinding引用ClusterRole进行授权
RoleBinding可以引用ClusterRole，对属于同一命名空间内ClusterRole定义的资源主体进行授权。
一种很常用的做法就是，集群管理员为集群范围预定义好一组角色（ClusterRole），然后在多个命名空间中重复使用这些ClusterRole。这样可以大幅提高授权管理工作效率，也使得各个命名空间下的基础性授权规则与使用体验保持一致。
# 虽然authorization-clusterrole是一个集群角色，但是因为使用了RoleBinding
# 所以heima只能读取dev命名空间中的资源
kind: RoleBinding
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1beta1
metadata:
name: authorization-role-binding-ns
namespace: dev
subjects:
- kind: User
name: heima
apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
roleRef:
kind: ClusterRole
name: authorization-clusterrole
apiGroup: rbac.authorization.k8s.io实战：创建一个只能管理dev空间下Pods资源的账号
-
创建账号
# 1) 创建证书
[root@k8s-master01 pki]# cd /etc/kubernetes/pki/
[root@k8s-master01 pki]# (umask 077;openssl genrsa -out devman.key 2048)
# 2) 用apiserver的证书去签署
# 2-1) 签名申请，申请的用户是devman,组是devgroup
[root@k8s-master01 pki]# openssl req -new -key devman.key -out devman.csr -subj "/CN=devman/O=devgroup"
# 2-2) 签署证书
[root@k8s-master01 pki]# openssl x509 -req -in devman.csr -CA ca.crt -CAkey ca.key -CAcreateserial -out devman.crt -days 3650
# 3) 设置集群、用户、上下文信息
[root@k8s-master01 pki]# kubectl config set-cluster kubernetes --embed-certs=true --certificate-authority=/etc/kubernetes/pki/ca.crt --server=https://192.168.109.100:6443
[root@k8s-master01 pki]# kubectl config set-credentials devman --embed-certs=true --client-certificate=/etc/kubernetes/pki/devman.crt --client-key=/etc/kubernetes/pki/devman.key
[root@k8s-master01 pki]# kubectl config set-context devman@kubernetes --cluster=kubernetes --user=devman
# 切换账户到devman
[root@k8s-master01 pki]# kubectl config use-context devman@kubernetes
Switched to context "devman@kubernetes".
# 查看dev下pod，发现没有权限
[root@k8s-master01 pki]# kubectl get pods -n dev
Error from server (Forbidden): pods is forbidden: User "devman" cannot list resource "pods" in API group "" in the namespace "dev"
# 切换到admin账户
[root@k8s-master01 pki]# kubectl config use-context kubernetes-admin@kubernetes
Switched to context "kubernetes-admin@kubernetes".2） 创建Role和RoleBinding，为devman用户授权
kind: Role
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1beta1
metadata:
namespace: dev
name: dev-role
rules:
- apiGroups: [""]
resources: ["pods"]
verbs: ["get", "watch", "list"]
---
kind: RoleBinding
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1beta1
metadata:
name: authorization-role-binding
namespace: dev
subjects:
- kind: User
name: devman
apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
roleRef:
kind: Role
name: dev-role
apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
[root@k8s-master01 pki]# kubectl create -f dev-role.yaml
role.rbac.authorization.k8s.io/dev-role created
rolebinding.rbac.authorization.k8s.io/authorization-role-binding created-
切换账户，再次验证
# 切换账户到devman
[root@k8s-master01 pki]# kubectl config use-context devman@kubernetes
Switched to context "devman@kubernetes".
# 再次查看
[root@k8s-master01 pki]# kubectl get pods -n dev
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
nginx-deployment-66cb59b984-8wp2k 1/1 Running 0 4d1h
nginx-deployment-66cb59b984-dc46j 1/1 Running 0 4d1h
nginx-deployment-66cb59b984-thfck 1/1 Running 0 4d1h
# 为了不影响后面的学习,切回admin账户
[root@k8s-master01 pki]# kubectl config use-context kubernetes-admin@kubernetes
Switched to context "kubernetes-admin@kubernetes".9.4 准入控制
通过了前面的认证和授权之后，还需要经过准入控制处理通过之后，apiserver才会处理这个请求。
准入控制是一个可配置的控制器列表，可以通过在Api-Server上通过命令行设置选择执行哪些准入控制器：
--admission-control=NamespaceLifecycle,LimitRanger,ServiceAccount,PersistentVolumeLabel,
DefaultStorageClass,ResourceQuota,DefaultTolerationSeconds只有当所有的准入控制器都检查通过之后，apiserver才执行该请求，否则返回拒绝。
当前可配置的Admission Control准入控制如下：
-
AlwaysAdmit：允许所有请求
-
AlwaysDeny：禁止所有请求，一般用于测试
-
AlwaysPullImages：在启动容器之前总去下载镜像
-
DenyExecOnPrivileged：它会拦截所有想在Privileged Container上执行命令的请求
-
ImagePolicyWebhook：这个插件将允许后端的一个Webhook程序来完成admission controller的功能。
-
Service Account：实现ServiceAccount实现了自动化
-
SecurityContextDeny：这个插件将使用SecurityContext的Pod中的定义全部失效
-
ResourceQuota：用于资源配额管理目的，观察所有请求，确保在namespace上的配额不会超标
-
LimitRanger：用于资源限制管理，作用于namespace上，确保对Pod进行资源限制
-
InitialResources：为未设置资源请求与限制的Pod，根据其镜像的历史资源的使用情况进行设置
-
NamespaceLifecycle：如果尝试在一个不存在的namespace中创建资源对象，则该创建请求将被拒绝。当删除一个namespace时，系统将会删除该namespace中所有对象。
-
DefaultStorageClass：为了实现共享存储的动态供应，为未指定StorageClass或PV的PVC尝试匹配默认的StorageClass，尽可能减少用户在申请PVC时所需了解的后端存储细节
-
DefaultTolerationSeconds：这个插件为那些没有设置forgiveness tolerations并具有notready:NoExecute和unreachable:NoExecute两种taints的Pod设置默认的“容忍”时间，为5min
-
PodSecurityPolicy：这个插件用于在创建或修改Pod时决定是否根据Pod的security context和可用的PodSecurityPolicy对Pod的安全策略进行控制
10、第十章 DashBoard
之前在kubernetes中完成的所有操作都是通过命令行工具kubectl完成的。 其实，为了提供更丰富的用户体验，kubernetes还开发了一个基于web的用户界面（Dashboard）。 用户可以使用Dashboard部署容器化的应用，还可以监控应用的状态，执行故障排查以及管理kubernetes中各种资源。
10.1 部署Dashboard
-
下载yaml，并运行Dashboard
# 下载yaml
[root@k8s-master01 ~]# wget https://raw.githubusercontent.com/kubernetes/dashboard/v2.0.0/aio/deploy/recommended.yaml
# 修改kubernetes-dashboard的Service类型
kind: Service
apiVersion: v1
metadata:
labels:
k8s-app: kubernetes-dashboard
name: kubernetes-dashboard
namespace: kubernetes-dashboard
spec:
type: NodePort # 新增
ports:
- port: 443
targetPort: 8443
nodePort: 30009 # 新增
selector:
k8s-app: kubernetes-dashboard
# 部署
[root@k8s-master01 ~]# kubectl create -f recommended.yaml
# 查看namespace下的kubernetes-dashboard下的资源
[root@k8s-master01 ~]# kubectl get pod,svc -n kubernetes-dashboard
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
pod/dashboard-metrics-scraper-c79c65bb7-zwfvw 1/1 Running 0 111s
pod/kubernetes-dashboard-56484d4c5-z95z5 1/1 Running 0 111s
NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE
service/dashboard-metrics-scraper ClusterIP 10.96.89.218 <none> 8000/TCP 111s
service/kubernetes-dashboard NodePort 10.104.178.171 <none> 443:30009/TCP 111s2）创建访问账户，获取token
# 创建账号
[root@k8s-master01-1 ~]# kubectl create serviceaccount dashboard-admin -n kubernetes-dashboard
# 授权
[root@k8s-master01-1 ~]# kubectl create clusterrolebinding dashboard-admin-rb --clusterrole=cluster-admin --serviceaccount=kubernetes-dashboard:dashboard-admin
# 获取账号token
[root@k8s-master01 ~]# kubectl get secrets -n kubernetes-dashboard | grep dashboard-admin
dashboard-admin-token-xbqhh kubernetes.io/service-account-token 3 2m35s
[root@k8s-master01 ~]# kubectl describe secrets dashboard-admin-token-xbqhh -n kubernetes-dashboard
Name: dashboard-admin-token-xbqhh
Namespace: kubernetes-dashboard
Labels: <none>
Annotations: kubernetes.io/service-account.name: dashboard-admin
kubernetes.io/service-account.uid: 95d84d80-be7a-4d10-a2e0-68f90222d039
Type: kubernetes.io/service-account-token
Data
====
namespace: 20 bytes
token: eyJhbGciOiJSUzI1NiIsImtpZCI6ImJrYkF4bW5XcDhWcmNGUGJtek5NODFuSXl1aWptMmU2M3o4LTY5a2FKS2cifQ.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.NAl7e8ZfWWdDoPxkqzJzTB46sK9E8iuJYnUI9vnBaY3Jts7T1g1msjsBnbxzQSYgAG--cV0WYxjndzJY_UWCwaGPrQrt_GunxmOK9AUnzURqm55GR2RXIZtjsWVP2EBatsDgHRmuUbQvTFOvdJB4x3nXcYLN2opAaMqg3rnU2rr-A8zCrIuX_eca12wIp_QiuP3SF-tzpdLpsyRfegTJZl6YnSGyaVkC9id-cxZRb307qdCfXPfCHR_2rt5FVfxARgg_C0e3eFHaaYQO7CitxsnIoIXpOFNAR8aUrmopJyODQIPqBWUehb7FhlU1DCduHnIIXVC_UICZ-MKYewBDLw
ca.crt: 1025 bytes3）通过浏览器访问Dashboard的UI
在登录页面上输入上面的token
出现下面的页面代表成功
10.2 使用DashBoard
本章节以Deployment为例演示DashBoard的使用
查看
选择指定的命名空间dev，然后点击Deployments，查看dev空间下的所有deployment
扩缩容
在Deployment上点击规模，然后指定目标副本数量，点击确定
编辑
在Deployment上点击编辑，然后修改yaml文件，点击确定
查看Pod
点击Pods, 查看pods列表
操作Pod
选中某个Pod，可以对其执行日志（logs）、进入执行（exec）、编辑、删除操作
Dashboard提供了kubectl的绝大部分功能，这里不再一一演示
11、容器网络
docker容器网络
6.1 网络模式
-
bridge –net=bridge 默认网络，Docker启动后创建一个
-
host –net=host 容器不会获得一个独立的network namespace，而是
-
none –net=none 获取独立的network namespace，但不为容器进行任何网络配置，需要我们手动配置。
-
container –net=container:Name/ID 与指定的容器使用同一个network namespace，具有同样的网络配置信息，
-
自定义网络 与默认的bridge原理一样，但自定义网络具备内部DNS发现，可以通过容器名容器之间网络通信。
6.2 容器网络访问原理
Docker 容器默认使用 bridge 模式的网络。其特点如下：
-
使用一个 linux bridge，默认为 docker0
-
使用 veth虚拟接口 ，一头在容器的网络 namespace 中，一头在 docker0 上
-
该模式下Docker Container不具有一个公有IP，因为宿主机的IP地址与veth pair的 IP地址不在同一个网段内
-
Docker采用 NAT 方式，将容器
-
外界访问容器内的服务时，需要访问宿主机的
-
-
NAT 模式由于是在三层网络上的实现手段，故肯定会
-
容器拥有独立、隔离的网络栈；让容器和宿主机以外的世界
1. bridge网桥
就跟虚机的net模式一样，把物理机为
-
在安装完Docker后会自动创建三个网络，
docker network ls命令可查看相关的网络信息。
$ docker network ls
NETWORK ID NAME DRIVER SCOPE
ad87b0b5afaa bridge bridge local
19bd38b4d728 host host local
a83dd07d2ba1 none null local-
brctl show 命令查看网桥信息，可以看到在没有启动任何容器的情况下，docker0的 "
interfaces" 处为空，表明该网桥目前未挂载任何接口。
$ brctl show
bridge name bridge id STP enabled interfaces
docker0 8000.02425cf9d61c no-
现在，我们启动一个容器后，再次来查看网桥情况。可以看到，当前网桥已经挂载了一个接口，名称为veth1ec2b44。
$ docker run -d --name nginx -p 80:80 nginx:1.20-alpine
07a46c03d17b40545a090dab60eac9a75bfa8050c572ae2c330ca98700ce68d5
$ brctl show
bridge name bridge id STP enabled interfaces
docker0 8000.02428b368c00 no veth1ec2b44-
我们查看一下容器里面的网络配置，可以看到容器的网卡名称为
$ docker exec nginx ip addr
1: lo: <LOOPBACK,UP,LOWER_UP> mtu 65536 qdisc noqueue state UNKNOWN qlen 1000
link/loopback 00:00:00:00:00:00 brd 00:00:00:00:00:00
inet 127.0.0.1/8 scope host lo
valid_lft forever preferred_lft forever
10: eth0@if11: <BROADCAST,MULTICAST,UP,LOWER_UP,M-DOWN> mtu 1500 qdisc noqueue state UP
link/ether 02:42:ac:11:00:02 brd ff:ff:ff:ff:ff:ff
inet 172.17.0.2/16 brd 172.17.255.255 scope global eth0
valid_lft forever preferred_lft forever
Veth Pair就如一根网线的两端，其中一端收到的网络包会从另一端出去，这使得连接到同一个网
当bridge网络被创建时，系统会为其分配一个子网段，用于容器使用。当容器接入时，会从IP池中分配IP给到容器网卡，而容器的网关则会指向bridge，也即是docker0的IP地址。
2. host本机网络
在启动容器时使用--network host指定为本机网络，则容器将与宿主机共享网络栈，此时容器会使用主机的IP以及其他网络配置。
$ docker run -d --network host --name nginx2 nginx:1.20-alpine
6f2023e6e714f9bb212bca9aec12dd7c3befd51a01d28216cea12c64136f6924
$ docker exec -it nginx2 ip addr
1: lo: <LOOPBACK,UP,LOWER_UP> mtu 65536 qdisc noqueue state UNKNOWN qlen 1000
link/loopback 00:00:00:00:00:00 brd 00:00:00:00:00:00
inet 127.0.0.1/8 scope host lo
valid_lft forever preferred_lft forever
inet6 ::1/128 scope host
valid_lft forever preferred_lft forever
2: ens33: <BROADCAST,MULTICAST,UP,LOWER_UP> mtu 1500 qdisc pfifo_fast state UP qlen 1000
link/ether 00:0c:29:7b:a8:71 brd ff:ff:ff:ff:ff:ff
inet 192.168.214.112/24 brd 192.168.214.255 scope global dynamic noprefixroute ens33
valid_lft 2592730sec preferred_lft 2592730sec
inet6 fe80::f992:e993:bd8e:2de6/64 scope link noprefixroute
valid_lft forever preferred_lft forever使用host网络时，对容器做端口映射将会无效， 容器会忽略 -p 所指定的端口，而直接在宿主机网络层面开启对应端口。例如，容器中如果开放了80端口，那么此时宿主机也将开放同样端口。
host网络相比bridge网络具有更高的性能，同时在容器有大量端口要开放的时候 ，也会省事很多。但同时也增加了不安全性，此时可在容器内对主机的网络栈进行操作，所以并不推荐使用。
3. null网络
null网络会禁用容器的网络栈，使得容器与外部隔离。在启动时通过 --network none 实现。此时，容器除lo外，将不再有其他网卡，完全与外部网络隔离。
$ docker run -d --network none --name nginx3 nginx:1.20-alpine
513e0ce37dab8dd6cb0b15fe0311af5ca7a050378ebcdb3b2c20d5a6bc39c2b5
$ docker exec -it nginx3 ifconfig
lo Link encap:Local Loopback
inet addr:127.0.0.1 Mask:255.0.0.0
UP LOOPBACK RUNNING MTU:65536 Metric:1
RX packets:0 errors:0 dropped:0 overruns:0 frame:0
TX packets:0 errors:0 dropped:0 overruns:0 carrier:0
collisions:0 txqueuelen:1000
RX bytes:0 (0.0 B) TX bytes:0 (0.0 B)这种场景一般使用很少，只有在某些不需要与外界联网，并且对安全要求非常高的程序才有可能用到。
6.3 外部网络访问
docker0本身是作为宿主机的一个本地接口，因此，容器默认情况下可以访问到宿主机自身的网络。但
在安装docker时，默认会启用Linux的包转发功能，如下：
$ sudo sysctl net.ipv4.ip_forward
net.ipv4.ip_forward = 1查看宿主机iptable的nat表上面的POSTROUTING链规则，可看到有一条转发规则。
$ sudo iptables -t nat -nvL POSTROUTING
Chain POSTROUTING (policy ACCEPT 71 packets, 5396 bytes)
pkts bytes target prot opt in out source destination
0 0 MASQUERADE all -- * !docker0 172.17.0.0/16 0.0.0.0/0该规则的作用是当docker0收到来自容器网段（172.17.0.0/16)的网络包时，将其交给MASQUERADE处理。MASQUERADE与传统的SNAT相似，会将网络包的源IP替换为网卡IP，这样可以保证容器的网络包能够正常外出。
以本示例的容器为例，这里我们开放了80端口。当查看相关的iptable规则时，可看到多了一个关于80端口的DNAT规则。
$ docker run -d --name nginx -p 80:80 nginx:1.20-alpine
07a46c03d17b40545a090dab60eac9a75bfa8050c572ae2c330ca98700ce68d5
$ iptables -t nat -nvL DOCKER
Chain DOCKER (2 references)
pkts bytes target prot opt in out source destination
......
0 0 DNAT tcp -- !docker0 * 0.0.0.0/0 0.0.0.0/0 tcp dpt:80 to:172.17.0.2:80该规则将访问到主机80端口的网络包，转发到容器地址（172.17.0.2）的80端口，以此实现外部网络对容器的访问。
此时，容器的整体网络架构如下图所示：
附录: Docker网络常用命令
1. 创建网络
除了Docker默认生成的网络外，用户也可以创建自定义的网络。docker network create命令用于创建新的网络。
示例：此处创建一个名为mynet的bridge网络。
$ docker network create -d bridge mynet
592da9b6f8197cb7f11bae42f83f4429d9a97371a4aaccd3701d2998181763e8 2. 列出所有网络
docker network ls命令用于列出当前所有网络。
示例：
$ docker network ls
NETWORK ID NAME DRIVER SCOPE
12bb6c359b1c bridge bridge local
19bd38b4d728 host host local
12e7db06ad9b mynet bridge local
a83dd07d2ba1 none null local3. 查看网络详情
docker network inspect命令可查看一个网络的详细信息，包括接入的容器、网络配置等。
示例：
$ docker network inspect mynet
[
{
"Name": "mynet",
"Id": "12e7db06ad9bf7aaaedb0cb33042ea48170d4ef2026da9964acba1cb984f441b",
"Created": "2022-05-30T03:40:51.977036849-04:00",
"Scope": "local",
"Driver": "bridge",
"EnableIPv6": false,
"IPAM": {
"Driver": "default",
"Options": {},
"Config": [
{
"Subnet": "172.18.0.0/16",
"Gateway": "172.18.0.1"
......4. 连接网络
docker network connect命令用于将容器连接到网络，通过该命令可以更改容器的接入网络。
示例：
$ docker network connect mynet nginx5. 删除网络
docker network rm 命令可用于删除指定网络。只有当网络没有容器连接时，才能正常删除。
示例：
$ docker network rm mynet
mynet
12、k8s网络
部署了一个集群，只能走一种网络解决方案
-
flannel：稳定性是最好的，以前谷歌开发的，现在外包掉了，也不再做测试了
-
calico：目前主流，性能上是最好的，以前是openstack的解决方案，号称属于三层的网络解决方案（相当于每一个节点相当于一个路由器）
-
cilium：安全性是最好的
-
kube_router：
备用网络接口（MULTUS）插件
容器的eth0是网络插件软件定义的网卡 k8s定义的标准一个容器只能有一个网卡
Multus（网络插件）
-
Multus是一个CNI代理和其他CNI插件的仲裁，它调用其他CNI插件来创建网络接口。
-
当使用Multus时，一个主插件(Flannel, Calico, Cilium)被标识为管理pod的主网络接口(etho)。
-
其他CNI次要插件 (Macvlan, SR-IOV, DPDK, VPP) 可以创建额外的pod接口(net1, net2等)。
如果想追加网卡，就要部署multus 管理口还是走eth0 业务网络走net1—net2
网卡所支持的总线类型分类，主要可以分为ISA、EISA、PCI等： PCI接口网卡，一个网卡只能给到一个虚机
SR-IOV
-
Single Root I/O Virtualization——单根I/O虚拟化
-
新的PCI设备类别，显示多个虚拟设备，显示为常规PCI设备Guest看到真正的物理设备需要硬件支持，失去硬件独立性
优点：可以把一个网卡给到多个虚机
缺点：需要硬件的支持
Macvlan
-
MACVLAN子接口MACVTAP创建在物理接口之上，内核还创建了一个字符设备/dev/tapX，就像TUN/TAP设备一样使用。
-
使用MACVTAP，您可以用单个模块取代TUN/TAP和桥接
优点：可以把一个物理网卡虚拟成多个逻辑网卡，每个逻辑网卡都有独立的mac地址，给到每个pod使用
缺点：性能
静态分配
动态分配地址——whereabouts
DPDK
-
网络质量最高的是DPDK，需要对应用程序做修改
-
Standard data path vs DPDK
-
标准数据路径：应用程序要通过内核网络解包封包
-
DPDK： 不走内核这一层
-
CNI插件种类
CNI本身只是一个规范，还需要有具体的实现投入生产。目前CNI提供的插件分为三类:
famme的三种网络模型
Kubernetes 面试中的一些高频问题：
-
什么是 Kubernetes？
Kubernetes 是一个开源的容器编排平台，用于自动化应用程序的部署、扩展和管理。它提供了一组强大的 API，可以管理容器、负载均衡、网络、存储、安全和自动化等方面。
-
Kubernetes 的架构是什么样子的？
Kubernetes 的架构由 Master 节点和 Worker 节点组成。Master 节点负责管理整个 Kubernetes 集群，包括计划调度、部署和监控等。Worker 节点则负责运行容器，并向 Master 节点汇报自身的状态。
-
Kubernetes 中的 Pod 是什么？
Pod 是 Kubernetes 中最小的可部署单元，它由一个或多个容器组成。这些容器在同一个 Pod 中运行，并共享相同的网络命名空间和存储卷。Pod 可以使用 Kubernetes 中的控制器进行管理和扩展。
-
Kubernetes 中的 Service 是什么？
Service 是 Kubernetes 中一种抽象的逻辑网络实体，用于公开一组 Pod 的访问地址和端口。Service 可以提供负载均衡、服务发现和应用程序访问控制等功能。
-
Kubernetes 中的 Deployment 是什么？
Deployment 是 Kubernetes 中一种控制器对象，用于管理 Pod 的部署和扩展。Deployment 可以指定 Pod 的副本数、容器镜像和资源限制等参数，并支持滚动更新和回滚操作。
-
Kubernetes 中的 ConfigMap 是什么？
ConfigMap 是 Kubernetes 中一种对象，用于存储应用程序所需的配置数据。ConfigMap 可以包含文本、配置文件和命令行参数等数据，并可以通过环境变量或者挂载到容器中的文件的方式被应用程序使用。
-
Kubernetes 中的 Secret 是什么？
Secret 是 Kubernetes 中一种对象，用于存储敏感数据，例如密码、API 密钥等。Secret 可以使用 Base64 编码来存储数据，并可以通过环境变量或者挂载到容器中的文件的方式被应用程序使用。
-
Kubernetes 中的 Volume 是什么？
Volume 是 Kubernetes 中一种对象，用于将持久化存储卷挂载到 Pod 中的容器中。Volume 可以使用多种后端存储，例如本地磁盘、NFS、iSCSI 和云存储等。
-
Kubernetes 中的 StatefulSet 是什么？
StatefulSet 是 Kubernetes 中一种控制器对象，用于管理有状态应用程序的部署和扩展。与 Deployment 不同，StatefulSet 支持有序的 Pod 命名和有状态的网络标识，可以保证有状态应用程序的数据持久性和正确性。
-
Kubernetes 中的 Operator 是什么？
Operator 是 Kubernetes 中一种自定义控制器，用于扩展 Kubernetes 集群的功能。Operator 可以自动化管理和运维一些应用程序或服务，例如数据库、消息队列和监控等。Operator 可以通过自定义 CRD 来定义和管理自己的资源对象。
Kubernetes 中的控制器有哪些类型？它们的作用分别是什么？
-
ReplicaSet 控制器：ReplicaSet 控制器用来管理一组 Pod 的副本数量，可以自动根据副本数量进行 Pod 的扩缩容，以保证期望状态和实际状态一致。ReplicaSet 控制器通常用来管理无状态的应用程序。
-
Deployment 控制器：Deployment 控制器是一种高级的控制器，可以自动化地管理应用程序的部署、升级和回滚等操作，同时也可以管理 ReplicaSet 控制器。Deployment 控制器可以方便地实现无宕机升级和版本回退等功能。
-
StatefulSet 控制器：StatefulSet 控制器用于管理有状态的应用程序，可以保证 Pod 的唯一性和有序性，同时也可以保证数据的持久化和可靠性。
-
DaemonSet 控制器：DaemonSet 控制器用于在每个节点上运行一个 Pod 的副本，可以用来运行一些需要在每个节点上运行的服务，例如日志收集器、监控代理等。
-
Job 控制器：Job 控制器用于管理一次性任务，可以保证任务的完成和重试等功能，例如批量处理数据、生成报表等操作。
-
CronJob 控制器：CronJob 控制器用于管理周期性任务，可以按照指定的时间间隔和时间点来执行任务，例如备份数据、清理日志等操作。 综上所述，Kubernetes 中的控制器类型非常丰富，可以满足不同的应用场景和需求。用户可以根据实际情况来选择适合自己的控制器类型。
Kubernetes 中的调度器是什么？它的作用是什么？
Kubernetes 中的调度器是一个核心组件，负责根据 Pod 的资源需求和调度策略将 Pod 部署到集群中的合适的节点上。调度器的主要作用是将 Pod 分配到可用的节点上，使得 Pod 可以正常运行并满足资源需求。具体来说，调度器的作用包括以下几个方面：
-
资源调度：调度器会根据 Pod 的资源需求（例如 CPU、内存等）和节点的资源容量（例如 CPU、内存等）来选择合适的节点进行调度。
-
节点选择：调度器会根据节点的标签、调度器策略等条件来选择合适的节点进行调度。例如，可以根据节点的标签选择特定的节点，或者根据节点的负载情况等进行节点选择。
-
节点健康检查：调度器会对节点进行健康检查，确保节点正常运行并且满足 Pod 的资源需求。
-
Pod 优先级：调度器可以根据 Pod 的优先级来进行调度。例如，可以将优先级较高的 Pod 调度到资源更加充足的节点上。 Kubernetes 中的调度器是可插拔的，用户可以根据实际需求编写自定义的调度器，并将其部署到 Kubernetes 集群中。例如，用户可以编写 GPU 调度器、负载均衡调度器等，以满足不同的调度需求。
Kubernetes 中的网络模型是什么？它有哪些组成部分？
-
Pod 网络：每个 Pod 都有一个唯一的 IP 地址，可以在 Pod 内的容器之间进行通信。Pod 网络通常使用虚拟网络技术，例如 Linux bridge、Open vSwitch 或者 Overlay 网络。
-
Service 网络：Service 是一组 Pod 的抽象，可以提供负载均衡、服务发现和应用程序访问控制等功能。Service 网络通常使用 IPVS、HAProxy 或者 Nginx 等负载均衡器来实现。
-
容器网络接口（CNI）：CNI 是 Kubernetes 中的网络插件框架，它提供了一组标准化的 API，用于管理容器网络接口、IP 地址分配和路由配置等。Kubernetes 中的网络插件可以使用 CNI 接口来实现。
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网络策略（Network Policy）：网络策略是 Kubernetes 中的一种对象，用于控制 Pod 和 Service 的网络访问。网络策略可以定义网络流量的源和目标、协议和端口等规则，从而实现网络访问控制和安全保护。 综上所述，Kubernetes 中的网络模型是一个由多个组件组成的复杂系统，它可以为容器应用程序提供灵活、高效、安全的网络服务。
Kubernetes 中的监控和日志收集是如何实现的？
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监控：Kubernetes 中的监控可以使用 Heapster、Prometheus、Grafana 等工具来实现。Heapster 是 Kubernetes 官方推荐的监控系统，可以收集集群和容器级别的监控指标，并提供 RESTful API、CLI 等多种方式进行查询和展示。Prometheus 是一种开源的监控系统，可以收集和存储时序数据，并提供灵活的查询和告警功能。Grafana 是一种开源的数据可视化工具，可以将监控指标以图表和报表的形式展示出来，方便用户进行分析和决策。
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日志收集：Kubernetes 中的日志收集可以使用 Fluentd、ELK 等工具来实现。Fluentd 是一种开源的日志收集器，可以从容器日志、系统日志等多个来源收集日志，并将其发送到后端存储或者分析系统中。ELK 是一种常用的日志收集、存储和分析系统，由 Elasticsearch、Logstash 和 Kibana 三个组件组成，可以方便地对日志进行搜索、过滤、统计和可视化。 除了上述工具之外，Kubernetes 中还有一些其他的监控和日志收集的方式，例如使用容器日志收集器（例如 Docker 日志驱动、Fluent-bit 等）、使用 Kubernetes 插件（例如 kube-state-metrics、node-exporter 等）等。用户可以根据实际需求和场景选择适合自己的方式来进行监控和日志收集。
Kubernetes 中的安全机制是什么？如何保证容器的安全性？
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认证（Authentication）：Kubernetes 支持多种认证方式，例如基于 Token、基于 X.509 证书、基于 HTTP Header 等。通过认证，Kubernetes 可以验证用户、服务账户等的身份。
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授权（Authorization）：Kubernetes 通过 RBAC（Role-Based Access Control）等机制对用户、服务账户等进行授权管理，确保它们只能访问其具备访问权限的资源。
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加密（Encryption）：Kubernetes 支持多种加密方式，例如 TLS、IPSec、SSH 等，在网络传输和存储过程中对数据进行加密，保证数据安全性。
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网络隔离（Network Isolation）：Kubernetes 通过网络策略（Network Policy）等机制对 Pod 之间的网络流量进行隔离，防止恶意流量进入容器。
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安全审计（Security Audit）：Kubernetes 可以记录所有的 API 请求和操作，包括用户、服务账户等的操作，方便进行安全审计和追踪。 为保证容器的安全性，Kubernetes 还提供了以下一些特性：
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容器镜像签名（Image Signing）：Kubernetes 可以对容器镜像进行签名验证，确保其来源可靠。
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容器运行时安全性（Container Runtime Security）：Kubernetes 可以对容器运行时环境进行安全审计，防止容器中出现漏洞或恶意代码。
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容器网络安全（Container Network Security）：Kubernetes 可以对容器之间的网络流量进行隔离和安全审计，防止恶意流量进入容器。
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容器存储安全（Container Storage Security）：Kubernetes 可以对容器存储进行加密和隔离，确保存储数据的安全性。 总体来说，Kubernetes 提供了一套完整的安全机制和特性，可以保证容器在运行过程中的安全性和可靠性。
Kubernetes 中的扩展机制是什么？如何扩展 Kubernetes 集群的功能？
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API 扩展：Kubernetes 的 API 是开放的，用户可以通过自定义资源定义（CRD）和自定义控制器等方式扩展 Kubernetes 的 API，增加自定义资源和控制器，从而实现自定义的功能。
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插件扩展：Kubernetes 提供了插件机制，用户可以通过编写插件来对 Kubernetes 进行扩展，例如网络插件、存储插件等。
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组件扩展：Kubernetes 中的组件是可插拔的，用户可以通过替换组件或编写新的组件来扩展 Kubernetes 的功能，例如替换默认的调度器、替换默认的容器运行时等。
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调度器扩展：Kubernetes 的调度器也是可插拔的，用户可以通过编写自定义的调度器来扩展 Kubernetes 的调度功能，例如实现 GPU 调度、实现负载均衡调度等。 如何扩展 Kubernetes 集群的功能，具体步骤如下：
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选择合适的扩展方式：根据需求选择合适的扩展方式，可以是 API 扩展、插件扩展、组件扩展或调度器扩展。
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编写扩展代码：根据选择的扩展方式编写相应的代码，例如编写自定义资源定义和控制器、编写网络插件、编写替换默认组件的代码等。
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安装和配置扩展：将编写好的扩展代码安装到 Kubernetes 集群中，并进行相应的配置，例如将自定义资源定义和控制器注册到 Kubernetes API Server、将网络插件部署到 Kubernetes 集群中、将替换默认组件的代码部署到 Kubernetes 集群中等。
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测试和验证扩展：对扩展功能进行测试和验证，确保其能够正常工作，并且不影响 Kubernetes 集群的稳定性和可靠性。 总体来说，Kubernetes 提供了丰富的扩展机制和灵活的扩展方式，用户可以根据实际需求进行扩展，从而实现更加丰富和定制化的 Kubernetes 集群功能。
k8s有几种卷类型
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emptyDir：空目录卷，它在容器内创建一个空目录，容器可以在此目录中读写文件。当容器重启时，该目录中的文件将被清空。
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hostPath：主机路径卷，它将主机节点上的目录或文件挂载到容器中，容器可以在此目录中读写文件，但会受到主机文件系统的权限控制。
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configMap：配置映射卷，它将Kubernetes中的配置映射挂载到容器中，容器可以读取其中的配置信息。
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secret：密钥卷，它将Kubernetes中的密钥挂载到容器中，容器可以读取其中的密钥信息。
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persistentVolumeClaim（PVC）：持久化卷声明，它允许容器声明需要一个持久化存储卷，并由Kubernetes负责将该卷与节点上的存储设备进行绑定。
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downwardAPI：向下API卷，它允许容器将Pod的元数据（如名称、标签、注释等）作为文件或环境变量挂载到容器中。
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projected：投影卷，它允许将多个卷类型（如configMap、secret、downwardAPI等）组合使用，并将它们投影为一个卷挂载到容器中。
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浙公网安备 33010602011771号