网络方面 第一章 TCP/IP是通信协议的统称，协议就如各国的语言，只有相同的协议能互相通信，就好比说着相同的语言
上下层之间进行交互时所遵守的约定叫做“接口”，同一层则叫“协议”。
分层的劣势：过分模块化，使处理变得更加沉重以及每个模块都不得不实现相似的处理逻辑问题
OSI模型：物理层、数据链路层、网络层、传输层、会话层、表示层、应用层
OSI协议不是OSI模型，是参考OSI模型确定每个阶层的协议和每个阶层之间接口相关的标准
表示层将数据转换成网络通用的标准数据格式
传输方式分类：面向有连接、面向无连接
分组交换：路由器连接通信线路，路由器收到分组数据以后，缓存到自己的缓冲区，然后再转发给目标计算机。所以也可以交蓄积交换
MAC地址转发表中所记录的是实际的MAC地址本身，而路由表中记录的IP地址则是集中了之后的网络号，实际的地址转发表与路由控制表中能获取的信息并不是具体的目标地址，而是该数据应该被发送出去的网卡信息
数据链路名
网桥
中继器
路由器
4-7层交换机
网关
第二章 TCP/IP: 应用层：http、ftp、nfs、ssh、telnet…
传输成：TCP、UDP
网络层：IP、ICMP、IGMP
数据链路层：以太网帧协议、ARP
TCP协议： 16位：源端口号 2^16=65536
16位：目的端口号
32位序号
32确认序号
6个标志位
16位窗口大小
以太网帧协议：
ARP协议：根据IP地址获取mac地址
以太网帧协议：根据mac地址，完成数据包传输
互联网的结构
TCP/IP协议分层模型
1 ICMP用来告诉发送端发送失败的，也能检测网络的健康状况
数据链路也可以被视为网络传输中的最小单位，互联网可以被称为“数据链路的集合”
第三章 MAC地址
共享介质型网络 1、争用方式：确认没有其他人发送，抓紧发送给全部（广播)，接受者自己判定是不是自己的包
改良（CSMA/CD）：发送对每个站提前检查冲突，如果冲突，尽早释放信道
延时一段时间后再继续发送
如果一台主机一直处于冲突状态，数据包一直无法完整发送该怎么办？
在计算机领域，这样的冲突处理时间在微观上看或许比较长，但是宏观看是非常短的，所以并无所谓
令牌传递
非共享介质网络
路由器/交换机的区别 第一章中写到网桥/交换机，是用来判断包是否损坏的，但是这里的拓扑图好像让交换机也拥有了路由器的功能，所以他们的详细区别是什么？
答：交换机（Switch）和路由器（Router）是计算机网络中常见的两种设备，它们在网络中扮演不同的角色并具有不同的功能。下面是它们之间的主要区别：
功能：交换机主要用于在局域网（LAN）内部进行数据交换，它根据目标设备的MAC地址来转发数据帧，将数据从一个端口发送到另一个端口。路由器主要用于在广域网（WAN）和局域网之间进行数据交换，它使用IP地址来确定数据包的最佳路径，并且可以连接多个网络。
工作层次：交换机在OSI模型的第二层（数据链路层）上工作，它处理帧级别的数据交换。路由器在OSI模型的第三层（网络层）上工作，处理数据包级别的路由和转发。
决策依据：交换机基于MAC地址来进行数据帧的转发，它维护一个MAC地址表来记录不同设备的位置。路由器基于IP地址来进行数据包的路由，它使用路由表来确定数据包的下一跳路径。
范围：交换机通常被用于构建局域网，如家庭网络或企业内部网络。路由器通常被用于连接不同的网络，如连接到互联网的家庭路由器或企业网络中的核心路由器。
处理能力：交换机通常具有更高的转发速度和处理能力，它们设计用于快速转发大量数据帧，以支持局域网内的高速通信。路由器在处理和转发数据包时可能会引入一些延迟，因为它需要进行更复杂的决策和处理。
总结来说，交换机主要用于局域网内的数据交换，而路由器主要用于不同网络之间的数据路由。它们在网络拓扑和功能上有所不同，并且在网络设计和部署中起着不同的作用。在实际应用中，常常需要同时使用交换机和路由器来构建复杂的网络架构。
半双工：
不能同时接受和发送
全双工：
可以同时接受和发送
网桥与交换机的区别： 网桥（Bridge）和交换机（Switch）是计算机网络中用于连接不同网络段或设备的设备。虽然它们在某些方面有相似之处，但也存在一些关键的区别。以下是网桥和交换机之间的主要区别：
工作层次：网桥工作在OSI模型的第二层（数据链路层），而交换机可以同时工作在第二层和第三层（网络层）。
决策依据：网桥基于MAC地址进行决策，它使用MAC地址表来确定数据帧的转发。交换机也使用MAC地址进行转发，但更高级的交换机还可以使用IP地址进行路由决策。
范围：网桥通常用于连接较小的网络段，如局域网（LAN）的不同部分。交换机可以连接更大规模的网络，并支持更多的设备。
端口数和扩展性：网桥通常具有较少的端口数，并且通常不支持可扩展性。交换机通常具有多个端口，并且可以通过堆叠或链路聚合等技术来扩展端口数和网络容量。
总的来说，网桥和交换机之间的区别在于工作层次、决策依据、转发方式、范围和扩展性。网桥通常用于较小的网络段之间的连接，而交换机在更大规模的网络中发挥作用，并具有更高级的功能和可扩展性。随着技术的发展，交换机已经成为更为常见和普遍的设备，逐渐取代了网桥的使用。
环路检测技术：
生成树方式
源路由法
无线IEEE802.11比较
此图的无线可以在网络配置的属性-高级里看到
PPP
PPoE
第四章 IP协议 网络层的主要作用是“实现终端节点之间的通信”。这种终端节点之间的通信也叫“点对点”。
IP大致分为三大作用模块：
IP寻址
路由（最终节点为止的转发）
IP分包与组包
路由控制
数据链路的抽象化
IP地址 IP地址由网络标识和主机标识组成
子网掩码
IPv4/6首部？？？ 第五章 DNS：通过域名查找ip
ARP：查找mac地址
辅助IP的ICMP：告知发送端数据是否发送成功
DHCP：实现自动设置IP地址、统一管理IP地址分配
IP隧道：
第六章 TCP/IP、UDP/IP
源IP地址、目标IP地址、协议号、源端口号、目标端口号
不同协议可以使用统一端口号
窗口
Socket 函数介绍 一个文件描述符指向一个套接字（该套接字内部由内核借助两个缓冲区实现）
在通信过程中，套接字一定是成对出现的
网络数据流应采用大端存储，所以传输数据时需要进行网络字节序和主机字节序的转换，因为大部分计算机都是小端存储
本地字节序转换网络字节序 1 2 3 4 5 6 7 #include <arpa/inet.h> uint32_t htonl (uint32_t hostlong) uint16_t htons (uint16_t hostshort) uint32_t htohl (uint32_t netlong) uint32_t htohs (uint16_t netlong)
h表示host，n表示network，l表示32位，s表示16位
IP地址转换函数 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 #include <arpa/inte.h> int inet_pton (int af,const char *src,void *dst) const char *inet_ntop (int af,const char *src,void *dst,socklen_t size)
其中inet_pton和inet_ntop不仅可以转换IPv4的in_addr，也可以转换IPv6的
因此函数接口是void *addrptr
详细结构
socket模型创建流程图
sockaddr_in地址结构：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 struct sockaddr_in { sa_familly_t sin_family; in_port_t sin_port; strct in_addr sin_addr; }; struct in_addr { uint32_t s_addr; };
sockaddr地址结构：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 struct sockaddr _in addr ;addr.sin_family=AF_INET/AF_INET6; addr.sin_port=htons(9527 ); int dst;inet_pton(AF_INET,"192.157.22.45" ,(void *)dst); addr.sin_addr.s_addr=dst; addr.sin_addr.s_addr=htonl(INADDR_ANY); bind(fd,(struct sockaddr *)&addr,size);
创建一个套接字
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 #include <sys/socke.h> int socket (int domain,int type,int protocol) int bind (int sockfd,const struct sockaddr *addr,socklen_t addrlen) int listen (int sockfd,int backlog) int accept (int sockfd,struct sockaddr *addr,socklen_t *addrlen) int connect (int sockfd,const struct sockaddr *addr,socklen_t addrlen)
TCP通信流程分析： server：
1.socket() 创建socket
2.bind() 绑定服务器地址结构
3.listen() 设置监听上限
4.accept() 阻塞监听客户端连接
5.read(fd) 读socket获取客户端数据
6.小—大写
7.write(fd)
8.close()
client：
1.socket
2.connect
3.write
4.read 读转换后的数据。
5.显示读取结果
6.close
服务端示例 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 #include <stdio.h> #include <sys/socket.h> #include <arpa/inet.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #include <unistd.h> #include <errno.h> #include <pthread.h> #include <ctype.h> #define SERV_PORT 9527 void sys_err (const char *str) perror(str); exit (1 ); } int main (int argc,char *argv[]) int fd=0 ,cfd=0 ; int ret; char buf[BUFSIZ], client_IP[1024 ]; struct sockaddr_in serv_addr , clit_addr ; socklen_t clit_addr_len; serv_addr.sin_family=AF_INET; serv_addr.sin_port = htons(SERV_PORT); serv_addr.sin_addr.s_addr=htonl(INADDR_ANY); fd = socket(AF_INET,SOCK_STREAM,0 ); if (fd==-1 ) { sys_err("socket error" ); } bind(fd,(struct sockaddr *)&serv_addr, sizeof (serv_addr)); listen(fd,128 ); puts ("Waiting for connetion......" ); clit_addr_len = sizeof (clit_addr); cfd=accept(fd,(struct s ockaddr *)&clit_addr, &clit_addr_len); if (cfd==-1 ) { sys_err("socket error" ); } printf ("client's ip: %s port: %d\n" , inet_ntop(AF_INET,&clit_addr.sin_addr.s_addr,client_IP,sizeof (client_IP)), ntohs(clit_addr.sin_port)); while (1 ) { ret = read(cfd,buf,sizeof (buf)); write(STDOUT_FILENO,buf,ret); for (int i=0 ;i<ret;i++) { buf[i]=toupper (buf[i]); } write(cfd,buf,ret); } close(fd); close(cfd); return 0 ; }
客户端示例 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 #include <stdio.h> #include <sys/socket.h> #include <arpa/inet.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #include <unistd.h> #include <errno.h> #include <pthread.h> #include <ctype.h> #define SERV_PORT 9527 void sys_err (const char *str) perror(str); exit (1 ); } int main (int argc,char *argv[]) int cfd; struct sockaddr_in serv_addr ; serv_addr.sin_family=AF_INET; serv_addr.sin_port=htons(SERV_PORT); char buf[BUFSIZ]; inet_pton(AF_INET,"192.168.126.151" , &serv_addr.sin_addr.s_addr); cfd=socket(AF_INET,SOCK_STREAM,0 ); if (cfd==-1 ) { sys_err("socket error" ); } int ret=connect(cfd,(struct sockaddr *)&serv_addr, sizeof (serv_addr)); if (ret!=0 ) { sys_err("socket error" ); } while (1 ) { write(cfd,"hello\n" ,6 ); sleep(1 ); ret=read(cfd,buf,sizeof (buf)); write(STDOUT_FILENO,buf,ret); } close(cfd); return 0 ; }
iptable指令
1 2 3 iptables -L -n iptables -L -n -t name
filter表：
INPUT：过滤进入主机的数据包
FORWARD：转发流经主机的数据包。和NAT关系很大，LVS NAT模式。net.ipv4.ip_forward=0
OUTPUT
nat表：负责网络地址转换，来源与目的ip地址和port的转换，一般用于局域网共享上网或特殊的端口转换服务相关
1）用于企业路由（zebra）或网关（iptables），共享上网（POSTROUTING）
2）做内部外部IP地址一对一映射（dnz），硬件防火墙映射IP到内部服务器，ftp服务。（PREROUTING）
3）web，单个端口的映射，直接映射80端口（PREROUTING）
PREROUTING：在数据包到大防火墙时进行路由判断之前执行的规则，作用是改变数据包的目的地址、目的端口等。
POSTROUTING：在数据包离开防火墙之后执行的规则，作用改变数据包的源地址、源端口。相当于寄信时，写好发件人的地址，要让人家回信时能够有地址可回。例如我们的电脑是10.0.0.0/24，就是出网的时候被我们企业路由把源地址改成了公网地址。生产应用：局域网共享上网
Mangle：主要负责修改数据包中的特殊的路由标记，如TTL，TOS，，MARK
1 2 3 4 5 6 7 lsmod |egrep "nat|filter" iptables -F ss -lntup|grep ssh lsof -i 80
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 iptables -t [table] -[AD] chain rule-specification [options] iptables -t filter -A INPUT -p tcp --dport 52113 -j DROP iptables -A INPUT -p tcp --dport 9000 -j DROP iptables -t filter -D INPUT -p tcp --dport 52113 -j DROP iptables -L -n --line-numbers iptables -t filter -D INPUT 1 iptables -I INPUT 2 -p tcp --dport 8080 -j DROP iptables -t filter -A INPUT -i eth0 -s 10.0.0.0/24 -j DROP iptables -t filter -A INPUT -i eth0 ! -s 10.0.0.0/24 -j DROP iptables -A INPUT -p tcp --dport 3306 iptables -I INPUT -p tcp --dport 5200:5300 DROP
转发：
1 2 iptables -t nat -A PREROUTING -p tcp --dport 7788 -j DNAT --to 192.168.0.11:7799 iptables -t nat -A POSTROUTING -p tcp --dport 7799 -j SNAT --to 192.168.0.12:7788
检查：
1 2 3 4 5 6 7 iptables -C <chain> <rule-specification> iptables -C INPUT -s 192.168.1.100 -d 192.168.1.200 -j ACCEPT
kubernetes 什么是k8s Kubernetes 是谷歌开源的容器集群管理系统，是 Google 多年大规模容器管理技术 Borg 的开源版本，主要功能包括：
基于容器的应用部署、维护和滚动升级
负载均衡和服务发现 跨机器和跨地区的集群调度
自动伸缩 无状态服务和有状态服务
广泛的 Volume 支持
插件机制保证扩展性
Kubernetes 发展非常迅速，已经成为容器编排领域的领导者。
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 : 资源操作的唯一入口，接收用户输入的命令，提供认证、授权、API注册和发现等机制
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
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 ：负责存储集群中各种资源对象的信息
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
KubeProxy : 负责提供集群内部的服务发现和负载均衡
Docker : 负责节点上容器的各种操作
简单来说，流程就是用户发起请求从控制访问入口ApiServer进入，请求的服务有Scheduler按照一定的算法，根据node节点的性能来指定执行任务的node是谁，接着Controller-manager来进行详细的任务分配，任务执行完后将数据存储到etcd当中
下面，以部署一个nginx服务来说明kubernetes系统各个组件调用关系：
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
一个nginx服务的安装请求会首先被发送到master节点的apiServer组件
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，scheduler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
apiServer调用controller-manager去调度Node节点安装nginx服务
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，
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
服务分类
有状态服务：DBMS
无状态服务：LVS、APACHE
调度器：掌握调度器原理 能够根据要求把Pod定义到想要的节点运行
HELM：linux yum管理器
scheduler分配任务给api server
api server：所有服务访问统一入口
ControllerManager：维持副本期望数目
kubectl是命令管理工具
etcd：可信赖的分布式键值存储服务，它能够为整个分布式集群存储一些关键数据，协助分布式集群的正常运转，存储k8s重要信息（持久化）
kubelet：用来维持与CRI（容器运行时间接口）的生命周期
kube proxy：与防火墙交互，创建pod间通信的规则
CoreDNS：可以为集群中的svc创建一个域名IP的对应关系解析（可以给容器服务的ip生成一个域名）
Dashboard：给k8s集群提供一个B/S服务结构访问体系
Ingress Controller：官方只能实现四层代理，这个能实现七层代理
Fedetation：提供一个可以跨集群中心多k8s统一管理功能
Prometheus：提供k8s集群的监控能力
ELK：提供k8s集群日志统一分析介入平台
00:0C:29:01:21:73
Pod 只要有Pod，那么里面的容器就要被启动
pod控制器：
网络通信模式 Kubernetes的网络模型假定了所有Pod都在一个可以直接连通的扁平的网络空间中，这在GCE（Google Compute Engine）里面是现成的网络模型，Kubernetes假定这个网络已经存在。
同一个pod内的多个容器之间：lo
各pod之间的通讯：Overlay Network
Pod与Service之间的通讯：各节点的iptables规则
Flannel Flanne是CoreOS团队针对Kubernetes设计的一个网络规划服务，简单来说，它的功能是让集群中的不同节点主机创建的Rocker容器都具有全集群唯一的虚拟IP地址。而且它还能在这些IP地址之间建立一个覆盖网络（Overlay Network），通过这个覆盖网络，将数据包原封不动地传递到目标容器内
Flanneld是用来监控某个端口的
网桥Flannel0收集Docker0转发出来的数据包
同一个Node里面的Pod通信直接走Docker0就可以了
数据包从Web app2出发经过Docker0和Flannel0之后到达Flanneld，Flanneld从etcd获取路由表然后封装数据包，传递给另一个网络
ETCD之Flanne1提供说明：
存储管理Flannel可分配的IP地址段资源
监控ETCD中每个Pod的实际地址，并在内存中建立维护Pod节点路由表
安装集群 初始化工作 （虚拟机）重启网络管理服务，（未在物理机尝试）
1 2 3 sudo service network-manager stop sudo rm /var/lib/NetworkManager/NetworkManager.state sudo service network-manager start
centos7的网络配置文件在/etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33目录下，而Ubuntu17.10以上的的网络配置文件在/etc/netplan/目录中的某个all.yaml文件，这里是为了配置静态ip，如果通过dhcp动态获取ip，这种动态获取的 ip，会导致同一节点在不同时间、场景下获取到的 ip 可能是不一样的。
对于 K8S 集群环境来说，管理网络的 ip 应该固定的，否则会造成通信的混乱。
这里由于是虚拟机，VMware Network Adapter VMnet8这个是用来给虚拟机NAT网络通信的，这个ip通常不会变，除非你手动更改了 VMnet8 的配置，所以这里不需要指定静态ip
可以更改此配置文件，更改样式如下：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 network: version: 2 renderer: networkd ethernets: ens33: dhcp4: no addresses: [192.168 .126 .151 /24 ] gateway4: 192.168 .126 .1 nameservers: addresses: [8.8 .8 .8 , 8.8 .4 .4 ]
安装ssh
1 2 3 4 5 sudo apt install openssh-server sudo systemctl start ssh sudo systemctl status sshd sudo ps -e | grep ssh
安装完之后可以使用xshell或是Mobaxterm来进行ssh连接，为了保证以后在物理机上部署集群需要使用物理机，所以我使用ssh来进行远程部署模拟
1.首先关闭防火墙
注意：如果是centos7则需要关闭selinux，而Ubuntu不需要，Ubuntu默认情况下并没有使用SELinux，而是使用AppArmor作为应用程序的强制访问控制（Mandatory Access Control，MAC）机制。
关闭selinux
1 2 sed -i 's/enforcing/disabled/' /etc/selinux/config setenforce 0
若没有特殊说明，那么接下来的步骤在Ubuntu也同样需要
2.关闭swap，建议两个命令都一起使用，在旧版的 k8s 中 kubelet 都要求关闭 swapoff ，但最新版的 kubelet 其实已经支持 swap ，因此这一步其实可以不做。
1 2 sudo swapoff -a sudo sed -ri 's/.*swap.*/#&/' /etc/fstab
sed -ri 's/.*swap.*/#&/' /etc/fstab：这个命令用于编辑 /etc/fstab 文件，并注释掉所有包含 “swap” 字符的行。sed 命令是一个流编辑器，它用于对文本进行处理。在这里，-r 选项表示使用扩展正则表达式，-i 选项表示在原始文件上进行直接编辑。
s/.*swap.*/#&/ 是一个正则表达式，它会匹配包含 “swap” 字符的任意行，并在行的开头添加 “#” 字符，实际上将这些行注释掉。#& 表示保留原始匹配的内容，并在开头添加 “# “。
想要恢复swap可以使用以下命令恢复
1 sudo sed -ri 's/#(.*swap.*)/\1/' /etc/fstab
3.设置主机名
1 sudo hostnamectl set-hostname k8smaster
另外两个node节点请自行设置
4.在master上添加hosts，这里要切换root用户，才能追加，如果直接vim编辑则只需要sudo就行
1 2 3 4 5 cat >> /etc/hosts << EOF 192.168.126.151 k8smaster 192.168.126.153 k8snode1 192.168.126.155 k8snode2 EOF
添加完记得查看一下
5.视频中提到将桥接的 IPv4 流量传递到iptables的链
1 2 3 4 cat > /etc/sysctl.d/k8s.conf << EOF net.bridge.bridge-nf-call-ip6tables = 1 net.bridge.bridge-nf-call-iptables = 1 EOF
但是有更好的优化方案，其中第12行是关闭ipv6，可以选择去掉，不关闭，这里我选择直接复制了
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 cat > /etc/sysctl.d/k8s_better.conf << EOF net.bridge.bridge-nf-call-iptables=1 net.bridge.bridge-nf-call-ip6tables=1 net.ipv4.ip_forward=1 vm.swappiness=0 vm.overcommit_memory=1 vm.panic_on_oom=0 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
解析如下：
net.bridge.bridge-nf-call-iptables=1 和 net.bridge.bridge-nf-call-ip6tables=1: 这两个参数启用了iptables对桥接网络的处理，这对于Kubernetes网络的正常运行是必需的。net.ipv4.ip_forward=1: 启用IPv4数据包的转发功能，使得节点可以正确路由网络流量。vm.swappiness=0: 将系统的交换（Swap）使用降至最低。在Kubernetes集群中，我们希望系统尽量使用物理内存，而不是将数据交换到磁盘上的Swap分区。vm.overcommit_memory=1: 启用Linux的内存超额分配。这对于容器化应用程序和Kubernetes的工作负载是有益的。vm.panic_on_oom=0: 当系统内存不足时，不要触发内核的Panic行为，而是允许Out-of-Memory Killer（OOM Killer）来终止某些进程以释放内存。fs.inotify.max_user_instances=8192 和 fs.inotify.max_user_watches=1048576: 增加inotify的实例数和观察者数，以便Kubernetes可以更好地监听文件和目录的变化。fs.file-max=52706963 和 fs.nr_open=52706963: 增加文件描述符的最大数量，这对于大规模的Kubernetes集群是必需的。net.ipv6.conf.all.disable_ipv6=1: 禁用IPv6，因为在某些网络环境中可能不需要使用IPv6。net.netfilter.nf_conntrack_max=2310720: 增加nf_conntrack的最大连接跟踪数，以支持更多的网络连接。
modprobe br_netfilter 和 lsmod | grep conntrack 是用于加载 br_netfilter 模块和检查 conntrack 模块是否已加载。
最后，sysctl -p /etc/sysctl.d/k8s_better.conf 命令用于重新加载 /etc/sysctl.d/k8s_better.conf 文件中的配置，并使其生效。
查看一下
1 2 3 4 5 modprobe br_netfilter lsmod |grep conntrack modprobe ip_conntrack
1 sysctl -p /etc/sysctl.d/k8s_better.conf
6.设置时间同步，有两个选择，一个是根据ntp服务器来设置，一个是使用timedatectl来进行设置
timedatectl
1 sudo timedatectl set-timezone Asia/Shanghai
ntp
1 2 sudo apt update sudo apt install -y ntp
在文件中找到 pool.ntp.org 或类似的行，你可以将其修改为你想要使用的 NTP 服务器地址。例如，使用国内的 NTP 服务器地址可以是：
1 2 Copy code server cn.pool.ntp.org iburst
修改完成后，保存文件并退出编辑器。
使用以下命令启动 NTP 服务：
1 2 bashCopy code sudo service ntp start
设置 NTP 服务开机自启动：
使用以下命令设置 NTP 服务在系统启动时自动启动：
1 2 bashCopy code sudo systemctl enable ntp
检查时间同步状态：
使用以下命令检查 NTP 服务的状态和系统时间同步情况：
1 2 bashCopy codesudo service ntp status date
至此预备工作就完成了
安装docker 可以参考官网
Install Docker Engine on Ubuntu | Docker Documentation
1 2 sudo apt-get update sudo apt-get install ca-certificates curl gnupg
添加 Docker 的官方 GPG 密钥：
1 2 3 sudo install -m 0755 -d /etc/apt/keyrings curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo gpg --dearmor -o /etc/apt/keyrings/docker.gpg sudo chmod a+r /etc/apt/keyrings/docker.gpg
使用以下命令设置存储库：
1 2 3 4 echo \ "deb [arch=" $(dpkg --print-architecture)" signed-by=/etc/apt/keyrings/docker.gpg] https://download.docker.com/linux/ubuntu \ " $(. /etc/os-release && echo "$VERSION_CODENAME " )" stable" | \ sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null
更新包索引
查看Ubuntu20.04的可用docker版本
1 apt-cache madison docker-ce | grep "ubuntu focal"
结果如下
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 root@k8smaster:/home/mobb docker-ce | 5:24.0.5-1~ubuntu.20.04~focal | https://download.docker.com/linux/ubuntu focal/stable amd64 Packages docker-ce | 5:24.0.4-1~ubuntu.20.04~focal | https://download.docker.com/linux/ubuntu focal/stable amd64 Packages docker-ce | 5:24.0.3-1~ubuntu.20.04~focal | https://download.docker.com/linux/ubuntu focal/stable amd64 Packages docker-ce | 5:24.0.2-1~ubuntu.20.04~focal | https://download.docker.com/linux/ubuntu focal/stable amd64 Packages docker-ce | 5:24.0.1-1~ubuntu.20.04~focal | https://download.docker.com/linux/ubuntu focal/stable amd64 Packages docker-ce | 5:24.0.0-1~ubuntu.20.04~focal | https://download.docker.com/linux/ubuntu focal/stable amd64 Packages docker-ce | 5:23.0.6-1~ubuntu.20.04~focal | https://download.docker.com/linux/ubuntu focal/stable amd64 Packages docker-ce | 5:23.0.5-1~ubuntu.20.04~focal | https://download.docker.com/linux/ubuntu focal/stable amd64 Packages docker-ce | 5:23.0.4-1~ubuntu.20.04~focal | https://download.docker.com/linux/ubuntu focal/stable amd64 Packages docker-ce | 5:23.0.3-1~ubuntu.20.04~focal | https://download.docker.com/linux/ubuntu focal/stable amd64 Packages docker-ce | 5:23.0.2-1~ubuntu.20.04~focal | https://download.docker.com/linux/ubuntu focal/stable amd64 Packages docker-ce | 5:23.0.1-1~ubuntu.20.04~focal | https://download.docker.com/linux/ubuntu focal/stable amd64 Packages docker-ce | 5:23.0.0-1~ubuntu.20.04~focal | https://download.docker.com/linux/ubuntu focal/stable amd64 Packages docker-ce | 5:20.10.24~3-0~ubuntu-focal | https://download.docker.com/linux/ubuntu focal/stable amd64 Packages docker-ce | 5:20.10.23~3-0~ubuntu-focal | https://download.docker.com/linux/ubuntu focal/stable amd64 Packages docker-ce | 5:20.10.22~3-0~ubuntu-focal | https://download.docker.com/linux/ubuntu focal/stable amd64 Packages docker-ce | 5:20.10.21~3-0~ubuntu-focal | https://download.docker.com/linux/ubuntu focal/stable amd64 Packages docker-ce | 5:20.10.20~3-0~ubuntu-focal | https://download.docker.com/linux/ubuntu focal/stable amd64 Packages docker-ce | 5:20.10.19~3-0~ubuntu-focal | https://download.docker.com/linux/ubuntu focal/stable amd64 Packages docker-ce | 5:20.10.18~3-0~ubuntu-focal | https://download.docker.com/linux/ubuntu focal/stable amd64 Packages docker-ce | 5:20.10.17~3-0~ubuntu-focal | https://download.docker.com/linux/ubuntu focal/stable amd64 Packages docker-ce | 5:20.10.16~3-0~ubuntu-focal | https://download.docker.com/linux/ubuntu focal/stable amd64 Packages docker-ce | 5:20.10.15~3-0~ubuntu-focal | https://download.docker.com/linux/ubuntu focal/stable amd64 Packages docker-ce | 5:20.10.14~3-0~ubuntu-focal | https://download.docker.com/linux/ubuntu focal/stable amd64 Packages docker-ce | 5:20.10.13~3-0~ubuntu-focal | https://download.docker.com/linux/ubuntu focal/stable amd64 Packages docker-ce | 5:20.10.12~3-0~ubuntu-focal | https://download.docker.com/linux/ubuntu focal/stable amd64 Packages docker-ce | 5:20.10.11~3-0~ubuntu-focal | https://download.docker.com/linux/ubuntu focal/stable amd64 Packages docker-ce | 5:20.10.10~3-0~ubuntu-focal | https://download.docker.com/linux/ubuntu focal/stable amd64 Packages docker-ce | 5:20.10.9~3-0~ubuntu-focal | https://download.docker.com/linux/ubuntu focal/stable amd64 Packages docker-ce | 5:20.10.8~3-0~ubuntu-focal | https://download.docker.com/linux/ubuntu focal/stable amd64 Packages docker-ce | 5:20.10.7~3-0~ubuntu-focal | https://download.docker.com/linux/ubuntu focal/stable amd64 Packages docker-ce | 5:20.10.6~3-0~ubuntu-focal | https://download.docker.com/linux/ubuntu focal/stable amd64 Packages docker-ce | 5:20.10.5~3-0~ubuntu-focal | https://download.docker.com/linux/ubuntu focal/stable amd64 Packages docker-ce | 5:20.10.4~3-0~ubuntu-focal | https://download.docker.com/linux/ubuntu focal/stable amd64 Packages docker-ce | 5:20.10.3~3-0~ubuntu-focal | https://download.docker.com/linux/ubuntu focal/stable amd64 Packages docker-ce | 5:20.10.2~3-0~ubuntu-focal | https://download.docker.com/linux/ubuntu focal/stable amd64 Packages docker-ce | 5:20.10.1~3-0~ubuntu-focal | https://download.docker.com/linux/ubuntu focal/stable amd64 Packages docker-ce | 5:20.10.0~3-0~ubuntu-focal | https://download.docker.com/linux/ubuntu focal/stable amd64 Packages docker-ce | 5:19.03.15~3-0~ubuntu-focal | https://download.docker.com/linux/ubuntu focal/stable amd64 Packages docker-ce | 5:19.03.14~3-0~ubuntu-focal | https://download.docker.com/linux/ubuntu focal/stable amd64 Packages docker-ce | 5:19.03.13~3-0~ubuntu-focal | https://download.docker.com/linux/ubuntu focal/stable amd64 Packages docker-ce | 5:19.03.12~3-0~ubuntu-focal | https://download.docker.com/linux/ubuntu focal/stable amd64 Packages docker-ce | 5:19.03.11~3-0~ubuntu-focal | https://download.docker.com/linux/ubuntu focal/stable amd64 Packages docker-ce | 5:19.03.10~3-0~ubuntu-focal | https://download.docker.com/linux/ubuntu focal/stable amd64 Packages docker-ce | 5:19.03.9~3-0~ubuntu-focal | https://download.docker.com/linux/ubuntu focal/stable amd64 Packages
这里还是选取20.10.21来安装， docker-ce | 5:20.10.213-0ubuntu-focal | https://download.docker.com/linux/ubuntu focal/stable amd64 Packages
1 2 VERSION_STRING=5:20.10.21~3-0~ubuntu-focal sudo apt-get install docker-ce=$VERSION_STRING docker-ce-cli=$VERSION_STRING containerd.io docker-buildx-plugin docker-compose-plugin
有信息出来就是安装成功了
安装kubeadm kubectl 安装公共 CA 证书，以便在使用 HTTPS 时验证服务器的身份、用于管理软件包的存储库信息、用于在 APT 包管理器中启用 HTTPS 传输支持，为后续使用curl命令安装东西来做准备
1 sudo apt-get install -y ca-certificates curl software-properties-common apt-transport-https curl
下载 Kubernetes 存储库在阿里云镜像仓库中提供的 GPG 公钥文件，确保在使用 Kubernetes APT 存储库时，可以验证软件包的真实性和完整性，其实就是确保我们下载的东西是正版的。
将 Kubernetes 在阿里云镜像仓库中的 APT 存储库信息添加到系统中，从而使得系统能够使用该镜像仓库来安装 Kubernetes 相关软件包
1 2 3 sudo tee /etc/apt/sources.list.d/kubernetes.list <<EOF deb https://mirrors.aliyun.com/kubernetes/apt/ kubernetes-xenial main EOF
1 2 sudo apt-get update sudo apt-get upgrade -y
这里我还是选择安装1.23.8的版本，注意权限问题
1 apt-get install kubelet=1.23.8-00
1 apt-get install kubeadm=1.23.8-00
1 apt-get install kubectl=1.23.8-00
主节点初始化 命令初始化 安装好后就需要在主节点进行初始化，这里据说高版本的初始化需要使用文件初始化，不清楚是哪个版本之后，至少我们这个版本可以不需要使用文件初始化，但是出于学习的目的，可以尝试一下，这下面这个是直接命令初始化的
1 2 3 4 5 6 7 kubeadm init \ --apiserver-advertise-address=192.168.126.151 \ --image-repository registry.aliyuncs.com/google_containers \ --kubernetes-version v1.23.8 \ --service-cidr=10.96.0.0/12 \ --pod-network-cidr=192.168.126.151/16 \ --ignore-preflight-errors=all
这里可以先用命令初始化尝试一下，到时候再用配置文件初始化也可以
执行命令
出现了报错，直接搜索了一下报错信息
[解决：k8skubelet-check] The HTTP call equal to ‘curl -sSL http://localhost:10248/healthz’ failed with_渴望学习$的博客-CSDN博客
按照这个博客的思路，编辑了/usr/lib/systemd/system/docker.service文件
1 vim /usr/lib/systemd/system/docker.service
在圈出来的地方添加上内圈的部分，也就是–exec-opt native.cgroupdriver=systemd
随后先删除初始化导致的错误文件夹rm -rf /etc/kubernetes/manifests
然后重启dockersystemctl daemon-reload systemctl restart docker
然后再进行初始化的命令
这样命令初始化就成功了，查看kubelet的状态，这样也是正常启动了
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 Your Kubernetes control-plane has initialized successfully! To start using your cluster, you need to run the following as a regular user: mkdir -p $HOME /.kube sudo cp -i /etc/kubernetes/admin.conf $HOME /.kube/config sudo chown $(id -u):$(id -g) $HOME /.kube/config Alternatively, if you are the root user, you can run: export KUBECONFIG=/etc/kubernetes/admin.conf You should now deploy a pod network to the cluster. Run "kubectl apply -f [podnetwork].yaml" with one of the options listed at: https://kubernetes.io/docs/concepts/cluster-administration/addons/ Then you can join any number of worker nodes by running the following on each as root: kubeadm join 192.168.126.151:6443 --token vqvdsl.v3nh7w7fjwg3893j \ --discovery-token-ca-cert-hash sha256:1790267870abd81b2cf1ed36288c48f377574d0ea156f55afb2e3a3a9ea2311b
export KUBECONFIG=/etc/kubernetes/admin.conf 文件初始化 接下来再试试文件的初始化吧
这里可以看看参数信息
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 --apiserver-advertise-address --apiserver-bind-port int32 --apiserver-cert-extra-sans strings --cert-dir string --certificate-key string --config string --cri-socket string --dry-run --feature-gates string -h， --ignore-preflight-errors strings --image-repository string --kubernetes-version string --node-name string --pod-network-cidr string --service-cidr string --service-dns-domain string --skip-certificate-key-print --skip-phases strings --skip-token-print -token string --token-ttl duration -upload-certs -control-plane-endpoint
可以用以下命令生成默认配置文件。
1 2 3 sudo kubeadm config print init-defaults > init.default.yaml sudo kubeadm config print init-defaults --component-configs KubeProxyConfiguration > kubeadm.conf
文件信息如下：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 apiVersion: kubeadm.k8s.io/v1beta3 bootstrapTokens: - groups: - system:bootstrappers:kubeadm:default-node-token token: abcdef.0123456789abcdef ttl: 24h0m0s usages: - signing - authentication kind: InitConfiguration localAPIEndpoint: advertiseAddress: 1.2 .3 .4 bindPort: 6443 nodeRegistration: criSocket: /var/run/dockershim.sock imagePullPolicy: IfNotPresent name: node taints: null --- apiServer: timeoutForControlPlane: 4m0s apiVersion: kubeadm.k8s.io/v1beta3 certificatesDir: /etc/kubernetes/pki clusterName: kubernetes controllerManager: {} dns: {} etcd: local: dataDir: /var/lib/etcd imageRepository: k8s.gcr.io kind: ClusterConfiguration kubernetesVersion: 1.23 .0 networking: dnsDomain: cluster.local serviceSubnet: 10.96 .0 .0 /12 scheduler: {}
这里我们对比一下我们命令初始化的内容
1 2 3 4 5 6 7 kubeadm init \ --apiserver-advertise-address=192.168.126.151 \ --image-repository registry.aliyuncs.com/google_containers \ --kubernetes-version v1.23.8 \ --service-cidr=10.96.0.0/12 \ --pod-network-cidr=192.168.126.151/16 \ --ignore-preflight-errors=all
可以看到分别指定了的这些参数：
1 2 3 4 5 6 --apiserver-advertise-address --image-repository --kubernetes-version --service-cidr --pod-network-cidr --ignore-preflight-errors
可以在yaml文件里找到这些参数并修改，这里我们可以先看看我们使用命令初始化之后的node：k8smaster的配置信息
1 kubectl describe node k8smaster
这里我在一篇文章里的
看到了相关信息的改写，对其中的套接字配置修改感到疑惑，因为在我们使用命令初始化时没有看到相关的参数设置，因为这个参数跟我们默认生成的配置文件参数不同，所以查看一下我们初始化之后的主节点配置信息
那么这里我们就能看到，这个套接字信息还是默认的配置，跟我们自己生成的yaml文件一样，这里需要了解一下这两者之间的区别
据说是dockershim在k8s1.24之后就不再维护了，因为在此版本之前，k8s的容器一直对接的是docker，后面为了满足客户的要求就把套接字接口换成了CRI以兼容更多的容器类型，但是我这里安装的是1.23.8，是不需要更换的，而且更改CRI之后需要安装cri-dockerd，后续可以再尝试一下。其实cri-docker就是k8s1.24之后用来和docker通信的，所以此处我不进行更改。
至于文章中的
1 networking.podSubnet: 10.244 .0 .0 /16
这个无所谓，调小子网掩码节省IP地址的分配，小集群并不需要那么多的IP地址，但是调大也无所谓的应该
我还在另一篇
中看到了还有个配置是cgroup的配置，文章里改成了cgroupfs，我们看看我们命令初始化之后的cgroup配置
1 sudo cat /var/lib/kubelet/config.yaml | grep cgroupDriver
这里是默认的systemd，那么就需要知道cgroupfs和systemd之间的区别了，我们都知道Systemd是Linux系统的初始化系统和服务管理器。它负责启动操作系统的各个组件、服务和进程，并管理它们的生命周期。Systemd具有更高级的功能，可以实现并行启动服务，自动启动和恢复服务，以及提供更强大的进程管理功能。这个是在linux内核4.5之后引进的，之前一直都是cgroupfs来管理初始化系统和服务。所以这里我们就用systemd就好。
文章中还增加了最后的kind信息
我们还是先看看我们的kind
1 sudo cat /var/lib/kubelet/config.yaml | grep 'kind'
这里是kubeletConfiguration，默认生成的yaml文件中是ClusterConfiguration，所以需要更改，大概都更改完了，配置信息如下
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 apiVersion: kubeadm.k8s.io/v1beta3 bootstrapTokens: - groups: - system:bootstrappers:kubeadm:default-node-token token: abcdef.0123456789abcdef ttl: 24h0m0s usages: - signing - authentication kind: InitConfiguration localAPIEndpoint: advertiseAddress: 192.168 .126 .151 bindPort: 6443 nodeRegistration: criSocket: /var/run/dockershim.sock imagePullPolicy: IfNotPresent name: k8smaster taints: null --- apiServer: timeoutForControlPlane: 4m0s apiVersion: kubeadm.k8s.io/v1beta3 certificatesDir: /etc/kubernetes/pki clusterName: kubernetes controllerManager: {}dns: {}etcd: local: dataDir: /var/lib/etcd imageRepository: registry.aliyuncs.com/google_containers kind: ClusterConfiguration kubernetesVersion: 1.23 .8 networking: dnsDomain: cluster.local serviceSubnet: 10.96 .0 .0 /12 podSubnet: 10.244 .0 .0 /16 scheduler: {}--- kind: KubeletConfiguration apiVersion: kubelet.config.k8s.io/v1beta1 cgroupDriver: systemd
在清空之前初始化操作之前记得拍摄快照
然后执行
1 kubeadm init --config 文件名
这里初始化成功了
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 Your Kubernetes control-plane has initialized successfully! To start using your cluster, you need to run the following as a regular user: mkdir -p $HOME /.kube sudo cp -i /etc/kubernetes/admin.conf $HOME /.kube/config sudo chown $(id -u):$(id -g) $HOME /.kube/config Alternatively, if you are the root user, you can run: export KUBECONFIG=/etc/kubernetes/admin.conf You should now deploy a pod network to the cluster. Run "kubectl apply -f [podnetwork].yaml" with one of the options listed at: https://kubernetes.io/docs/concepts/cluster-administration/addons/ Then you can join any number of worker nodes by running the following on each as root: kubeadm join 192.168.126.151:6443 --token abcdef.0123456789abcdef \ --discovery-token-ca-cert-hash sha256:45e00565988e25fd356910f2948bd0ca87fe093196642d90896f7fc3fd425472
注意此处生成的token时效只有24h
生成新的token的指令：
1 kubeadm token create --print-join-command
当然也可以生成永久的token
1 kubeadm token create --ttl 0
可以查看一下生成的token
这样主节点就初始化成功了，按照提示内容，可以先执行一下这些命令
1 2 3 mkdir -p $HOME /.kube sudo cp -i /etc/kubernetes/admin.conf $HOME /.kube/config sudo chown $(id -u):$(id -g) $HOME /.kube/config
如果有root权限的话，直接执行
1 export KUBECONFIG=/etc/kubernetes/admin.conf
加入节点 在另外两个node上执行
1 2 kubeadm join 192.168.126.151:6443 --token abcdef.0123456789abcdef \ --discovery-token-ca-cert-hash sha256:1790267870abd81b2cf1ed36288c48f377574d0ea156f55afb2e3a3a9ea2311b
这样就是成功加入了
可以在主节点查看一下
安装网络插件 接下来安装网络插件，这个网络插件是用于pod之间的相互通信，有许多插件，这里我还是按照视频安装Flannel，Flannel 是 由CoreOS开发 的，K8S 最基础的网络插件，但是功能有限，一般仅供初学者学习使用，在生产中不推荐使用。
由于默认的镜像地址可能无法访问，但是如果可以科学上网是能连接到的，我的master没有部署clash，是在node1部署的
1 kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/flannel-io/flannel/master/Documentation/kube-flannel.yml
这里报错了，可能是域名解析失败了，我们按照文章的方法将http://raw.githubusercontent.com的IP地址添加到/etc/hosts中
添加
1 185.199.108.133 raw.githubusercontent.com
然后在执行
1 kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/flannel-io/flannel/master/Documentation/kube-flannel.yml
这样就成功了
查看一下节点状态
这样就是成功了
等待一下再查看一下pod信息
1 kubectl get pods --all-namespaces
测试 1 kubectl create deployment nginx --image=nginx
查看创建的deployment
等待拉取结束
然后对外暴露服务端口以便我们访问
1 kubectl expose deployment nginx --port=80 --type =NodePort
同样我们也可以删除Nginx的服务
1 kubectl delete service nginx
我们任意一个node节点都有这个服务，可以尝试使用浏览器访问看看
可以看到我们三个节点都能访问
开启ipvs 1 kubectl edit -n kube-system cm kube-proxy
将这里的mode添加上ipvs，默认是空的
退出保存
重启kubelet守护进程
1 kubectl rollout restart -n kube-system daemonset kube-proxy
再查看pod状态
1 2 3 kubectl get pod -A kubectl get pod --all-namespaces
若有pod状态不正常，可通过查看日志获取错误信息。
1 kubectl -n kube-system logs <pod>
比如可以查看kube-proxy是否开启了ipvs转发
1 kubectl -n kube-system logs kube-proxy-dv6p8
参考文档：
【云原生】Kubernetes集群安装和配置之节点初始化（master和node） - 知乎 (zhihu.com)
1.1 基于ubuntu 部署最新版 k8s 集群 — 图解K8S documentation (iswbm.com)
资源管理 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。
这里的ConfigMap、PVC、Secret是用来存储Pod中数据的资源
YAML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”。
1 2 3 4 5 <zxj > <age > 20</age > <address > Kaifeng</address > </zxj >
1 2 3 4 zxj: age: 20 address: Kaifeng
YAML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）
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 c1: true (或者True) c2: 234 c3: 3.14 c4: ~ c5: 2023-03-17 c6: 2023-03-17T15:02:31+08:00 c7: zxj c8: line1 line2
1 2 3 4 5 6 7 zxj: age: 20 address: Kaifeng zxj: {age: 20 ,address: Kaifeng }
1 2 3 4 5 6 7 address: - 顺义 - 昌平 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
https://www.json2yaml.com/convert-yaml-to-json
资源管理方式
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
我们前面创建Nginx使用的是kubectl create deployment的命令，该命令是创建一个 Deployment 控制器，管理 Pod 副本集，并确保副本数量符合定义。而kubectl run 创建一个独立的 Pod，不会自动管理 Pod 的副本数量。在实际使用中，通常推荐使用 kubectl create deployment 或其他控制器来管理 Pod，这样可以更好地维护 Pod 的健壮性和高可用性。而 kubectl run 更适合用于测试、调试或临时使用的场景
类型
操作对象
适用环境
优点
缺点
命令式对象管理
对象
测试
简单
只能操作活动对象，无法审计、跟踪
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
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
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：
1 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
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 # 查看所有pod kubectl get pod # 查看某个pod kubectl get pod pod_name # 详细查看 kubectl get pod pod_name -o wide # 查看某个pod,以yaml格式展示结果 kubectl get pod pod_name -o yaml
命令
翻译
命令作用
create
创建
创建一个资源
edit
编辑
编辑一个资源
get
获取
获取一个资源
patch
更新
更新一个资源
delete
删除
删除一个资源
explain
解释
展示资源文档
命令
翻译
命令作用
run
运行
在集群中运行一个指定的镜像
expose
暴露
暴露资源为Service
describe
描述
显示资源内部信息
logs
日志
输出容器在Pod中的日志
attach
缠绕
进入运行中的容器
exec
执行
执行容器中的一个命令
cp
复制
在Pod内外复制文件
rollout
首次展示
管理资源的发布
scale
规模
扩（缩）容Pod的数量
autoscale
自动调整
自动调整Pod的数量
命令
翻译
命令作用
apply
应用
通过文件对资源进行配置
label
标签
更新资源上的标签
命令
翻译
命令作用
cluster-info
集群信息
显示集群信息
version
版本
显示当前Client和Server的版本
资源类型
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:
经常使用的资源有下面这些：
资源分类
资源名称
缩写
资源作用
集群级别资源
nodes
no
集群组成部分
namespaces
ns
隔离Pod
pod资源
pods
po
装载容器
pod资源控制器
replicationcontrollers
rc
控制pod资源
replicasets
rs
控制pod资源
deployments
deploy
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
服务发现资源
services
svc
统一pod对外接口
ingress
ing
统一pod对外接口
存储资源
volumeattachments
存储
persistentvolumes
pv
存储
persistentvolumeclaims
pvc
存储
配置资源
configmaps
cm
配置
secrets
配置
下面以一个namespace / pod的创建和删除简单演示下命令的使用：
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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：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 apiVersion: v1 kind: Namespace metadata: name: dev --- apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: nginxpod namespace: dev spec: containers: - name: nginx-containers image: nginx:latest
2）执行create命令，创建资源：
1 2 3 [root@master ~] 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：
1 2 3 4 5 6 [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：
1 2 3 [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
1 2 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）
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。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 # 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
1 2 3 4 5 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：
1 scp -r $HOME/.kube k8snode1: ~/
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
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
1 2 3 4 5 6 [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
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创建
1 2 3 # 创建namespace [root@master ~]# kubectl create ns dev namespace/dev created
删除
1 2 3 # 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
1 2 3 4 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：
1 kubectl create -f ns-dev.yaml
删除：
1 kubectl delete -f ns-dev.yaml
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：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 [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
1 2 3 4 5 6 # 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 test1 deployment.apps/nginx created
查看pod信息
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访问Pod
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删除指定Pod
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配置操作
创建一个pod-nginx.yaml，内容如下：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 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
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
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配置方式
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 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
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
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配置操作
创建一个deploy-nginx.yaml，内容如下：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 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
Service 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
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 # 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
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 # 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
1 [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：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 apiVersion: v1 kind: Service metadata: name: svc-nginx namespace: dev spec: clusterIP: 10.109 .179 .231 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。
Pod详解 Pod介绍 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：
Pod定义 下面是Pod的资源清单：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 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
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 # 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 版本，由kubernetes内部定义，版本号必须可以用 kubectl api-versions 查询到
kind 类型，由kubernetes内部定义，版本号必须可以用 kubectl api-resources 查询到
metadata 元数据，主要是资源标识和说明，常用的有name、namespace、labels等
spec 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 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 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 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 重启策略，表示Pod在遇到故障的时候的处理策略
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。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 [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
基本配置 创建pod-base.yaml文件，内容如下：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 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）
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 # 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 dev
镜像拉取 创建pod-imagepullpolicy.yaml文件，内容如下：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: pod-imagepullpolicy namespace: dev spec: containers: - name: nginx image: nginx:1.17.1 imagePullPolicy: Never - 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
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 # 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 busybox
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：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 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
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 # 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
1 2 3 4 5 6 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
环境变量 创建pod-env.yaml文件，内容如下：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 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: - 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。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 # 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。
端口设置 本小节来介绍容器的端口设置，也就是containers的ports选项。
首先看下ports支持的子选项：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 [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
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: pod-ports namespace: dev spec: containers: - name: nginx image: nginx:1.17.1 ports: - name: nginx-port containerPort: 80 protocol: TCP
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 # 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
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
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: pod-resources namespace: dev spec: containers: - name: nginx image: nginx:1.17.1 resources: limits: cpu: "2" memory: "10Gi" requests: cpu: "1" memory: "10Mi"
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
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 # 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)
Pod生命周期 我们一般将pod对象从创建至终的这段时间范围称为pod的生命周期，它主要包含下面的过程：
pod创建过程
运行初始化容器（init container）过程
运行主容器（main container）
容器启动后钩子（post start）、容器终止前钩子（pre stop）
容器的存活性探测（liveness probe）、就绪性探测（readiness probe）
pod终止过程
在整个生命周期中，Pod会出现5种状态 （相位 ），分别如下：
挂起（Pending）：apiserver已经创建了pod资源对象，但它尚未被调度完成或者仍处于下载镜像的过程中
运行中（Running）：pod已经被调度至某节点，并且所有容器都已经被kubelet创建完成
成功（Succeeded）：pod中的所有容器都已经成功终止并且不会被重启
失败（Failed）：所有容器都已经终止，但至少有一个容器终止失败，即容器返回了非0值的退出状态
未知（Unknown）：apiserver无法正常获取到pod对象的状态信息，通常由网络通信失败所导致
创建和终止 pod的创建过程
用户通过kubectl或其他api客户端提交需要创建的pod信息给apiServer
apiServer开始生成pod对象的信息，并将信息存入etcd，然后返回确认信息至客户端
apiServer开始反映etcd中的pod对象的变化，其它组件使用watch机制来跟踪检查apiServer上的变动
scheduler发现有新的pod对象要创建，开始为Pod分配主机并将结果信息更新至apiServer
node节点上的kubelet发现有pod调度过来，尝试调用docker启动容器，并将结果回送至apiServer
apiServer将接收到的pod状态信息存入etcd中
pod的终止过程
用户向apiServer发送删除pod对象的命令
apiServcer中的pod对象信息会随着时间的推移而更新，在宽限期内（默认30s），pod被视为dead
将pod标记为terminating状态
kubelet在监控到pod对象转为terminating状态的同时启动pod关闭过程
端点控制器监控到pod对象的关闭行为时将其从所有匹配到此端点的service资源的端点列表中移除
如果当前pod对象定义了preStop钩子处理器，则在其标记为terminating后即会以同步的方式启动执行
pod对象中的容器进程收到停止信号
宽限期结束后，若pod中还存在仍在运行的进程，那么pod对象会收到立即终止的信号
kubelet请求apiServer将此pod资源的宽限期设置为0从而完成删除操作，此时pod对于用户已不可见
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：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 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;' ]
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 # 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 ens33:1 192.168.126.200 netmask 255.255.255.0 up [root@k8s-master01 ~]# ifconfig ens33:2 192.168.126.201 netmask 255.255.255.0 up
该命令的解释如下：
ifconfig：这是一个用于配置网络接口的命令。ens33:1：ens33 是网络接口的名称，:1 表示在该接口上创建一个虚拟子接口（也称为别名）。虚拟子接口可以用来给同一个物理接口配置多个 IP 地址。192.168.126.200：这是要分配给接口的 IP 地址。netmask 255.255.255.0：这是子网掩码，用于指定 IP 地址的网络部分和主机部分。up：这是一个参数，表示将接口启用，即将其设置为活动状态。
综合起来，这个命令的作用是在网络接口 ens33 上创建一个虚拟子接口 ens33:1，并分配 IP 地址 192.168.126.200，子网掩码为 255.255.255.0，然后将该接口启用，使其可以在网络上通信。这个命令适用于需要在同一物理接口上配置多个 IP 地址的情况，例如在一台主机上运行多个虚拟服务器。
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：
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：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 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: command: ["/bin/sh" , "-c" , "echo postStart... > /usr/share/nginx/html/index.html" ] preStop: exec: command: ["/usr/sbin/nginx" ,"-s" ,"quit" ]
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 # 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 10.244.1.2 postStart...
容器探测 容器探测用于检测容器中的应用实例是否正常工作，是保障业务可用性的一种传统机制。如果经过探测，实例的状态不符合预期，那么kubernetes就会把该问题实例” 摘除 “，不承担业务流量。kubernetes提供了两种探针来实现容器探测，分别是：
liveness probes：存活性探针，用于检测应用实例当前是否处于正常运行状态，如果不是，k8s会重启容器
readiness probes：就绪性探针，用于检测应用实例当前是否可以接收请求，如果不能，k8s不会转发流量
livenessProbe 决定是否重启容器，readinessProbe 决定是否将请求转发给容器。
上面两种探针目前均支持三种探测方式：
Exec命令：在容器内执行一次命令，如果命令执行的退出码为0，则认为程序正常，否则不正常
1 2 3 4 5 6 7 …… livenessProbe: exec: command: - cat - /tmp/healthy ……
TCPSocket：将会尝试访问一个用户容器的端口，如果能够建立这条连接，则认为程序正常，否则不正常
1 2 3 4 5 …… 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
1 2 3 4 5 6 7 8 …… livenessProbe: httpGet: path: / port: 80 host: 127.0 .0 .1 scheme: HTTP ……
下面以liveness probes为例，做几个演示：
方式一：Exec
创建pod-liveness-exec.yaml
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 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" ]
创建pod，观察效果
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 # 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
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 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
创建pod，观察效果
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 # 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
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 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: /hello
创建pod，观察效果
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 # 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：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 [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：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 [root@k8s-master01 ~ ] 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 timeoutSeconds: 5
重启策略 在上一节中，一旦容器探测出现了问题，kubernetes就会对容器所在的Pod进行重启，其实这是由pod的重启策略决定的，pod的重启策略有 3 种，分别如下：
Always ：容器失效时，自动重启该容器，这也是默认值。
OnFailure ： 容器终止运行且退出码不为0时重启
Never ： 不论状态为何，都不重启该容器
重启策略适用于pod对象中的所有容器，首次需要重启的容器，将在其需要时立即进行重启，随后再次需要重启的操作将由kubelet延迟一段时间后进行，且反复的重启操作的延迟时长以此为10s、20s、40s、80s、160s和300s，300s是最大延迟时长。
创建pod-restartpolicy.yaml：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 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
运行Pod测试
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 # 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 5min42s
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
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
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: pod-nodename namespace: dev spec: containers: - name: nginx image: nginx:1.17.1 nodeName: node1
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 # 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
1 2 3 4 [root@k8s-master01 ~]# kubectl label nodes node1 nodeenv=pro node/node2 labeled [root@k8s-master01 ~]# kubectl label nodes node2 nodeenv=test node/node2 labeled
2 创建一个pod-nodeselector.yaml文件，并使用它创建Pod
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: pod-nodeselector namespace: dev spec: containers: - name: nginx image: nginx:1.17.1 nodeSelector: nodeenv: pro
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 # 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.
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：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 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。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 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
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: pod-nodeaffinity-required namespace: dev spec: containers: - name: nginx image: nginx:1.17.1 affinity: nodeAffinity: requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution: nodeSelectorTerms: - matchExpressions: - key: nodeenv operator: In values: ["xxx" ,"yyy" ]
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 # 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
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: pod-nodeaffinity-preferred namespace: dev spec: containers: - name: nginx image: nginx:1.17.1 affinity: nodeAffinity: preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution: - weight: 1 preference: matchExpressions: - key: nodeenv operator: In values: ["xxx" ,"yyy" ]
1 2 3 4 5 6 7 8 # 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
1 2 3 4 5 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：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 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
1 2 3 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：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: pod-podaffinity-target namespace: dev labels: podenv: pro spec: containers: - name: nginx image: nginx:1.17.1 nodeName: node1
1 2 3 4 5 6 7 8 # 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 4s
2）创建pod-podaffinity-required.yaml，内容如下：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: pod-podaffinity-required namespace: dev spec: containers: - name: nginx image: nginx:1.17.1 affinity: podAffinity: requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution: - labelSelector: matchExpressions: - 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。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 # 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
1 2 3 4 [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=pro
2）创建pod-podantiaffinity-required.yaml，内容如下：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: pod-podantiaffinity-required namespace: dev spec: containers: - name: nginx image: nginx:1.17.1 affinity: podAntiAffinity: requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution: - labelSelector: matchExpressions: - 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。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 # 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 ..
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：
1 2 3 4 5 6 7 8 # 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 )
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 # 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>
1 2 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
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: pod-toleration namespace: dev spec: containers: - name: nginx image: nginx:1.17.1 tolerations: - key: "tag" operator: "Equal" value: "heima" effect: "NoExecute"
1 2 3 4 5 6 7 8 9 # 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:
1 2 3 4 5 6 7 8 [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
Pod控制器详解 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
ReplicaSet(RS) ReplicaSet的主要作用是保证一定数量的pod正常运行 ，它会持续监听这些Pod的运行状态，一旦Pod发生故障，就会重启或重建。同时它还支持对pod数量的扩缩容和镜像版本的升降级。
ReplicaSet的资源清单文件：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 apiVersion: apps/v1 kind: ReplicaSet metadata: name: namespace: labels: controller: rs spec: replicas: 3 selector: matchLabels: app: nginx-pod matchExpressions: - {key: app , operator: In , values: [nginx-pod ]} template: 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：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 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
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 # 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
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 # 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
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 # 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
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 # 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" deleted
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
支持发布的停止、继续
支持滚动升级和回滚版本
Deployment的资源清单文件：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: namespace: labels: controller: deploy spec: replicas: 3 revisionHistoryLimit: 3 paused: false progressDeadlineSeconds: 600 strategy: type: RollingUpdate rollingUpdate: maxSurge: 30 % maxUnavailable: 30 % selector: matchLabels: app: nginx-pod matchExpressions: - {key: app , operator: In , values: [nginx-pod ]} template: 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：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 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
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 # 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
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 # 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:
1 2 3 4 5 6 7 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
1 2 3 spec: strategy: type: Recreate
创建deploy进行验证
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 # 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
1 2 3 4 5 6 spec: strategy: type: RollingUpdate rollingUpdate: maxSurge: 25 % maxUnavailable: 25 %
创建deploy进行验证
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 # 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
1 2 3 4 5 6 7 # 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）
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 # 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。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 # 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
1 2 3 # 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" deleted
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
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 # 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
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 # 安装metrics-server [root@k8s-master01 1.8+]# kubectl apply -f ./ # 这里出现了一些unable的报错，但是好像不影响后续的安装，但是导致后面计算整体pod的资源时计算不出来，于是这里打算安装版本更高一点的，参考此文档： https://www.cnblogs.com/maxzhang1985/p/15989762.html 安装了0.5.0的 # 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@k8smaster:/home/mobb# kubectl top pod -n kube-system NAME CPU(cores) MEMORY(bytes) coredns-6d8c4cb4d-vkhj9 2m 11Mi coredns-6d8c4cb4d-x2msj 2m 11Mi etcd-k8smaster 14m 94Mi kube-apiserver-k8smaster 34m 254Mi kube-controller-manager-k8smaster 12m 44Mi kube-proxy-dv6p8 1m 16Mi kube-proxy-hntlv 1m 16Mi kube-proxy-ns4ld 1m 26Mi kube-scheduler-k8smaster 3m 16Mi metrics-server-644778ff4f-4hrp4 1m 11Mi # 至此,metrics-server安装完成
0.5.0版本
2 准备deployment和servie
创建pc-hpa-pod.yaml文件，内容如下：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: nginx namespace: dev spec: strategy: type: RollingUpdate replicas: 1 selector: matchLabels: app: nginx-pod template: metadata: labels: app: nginx-pod spec: containers: - name: nginx image: nginx:1.17.1 resources: limits: cpu: "1" requests: cpu: "100m"
1 2 # 创建service [root@k8s-master01 1.8+]# kubectl expose deployment nginx --type=NodePort --port=80 -n dev
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 # 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 35s
3 部署HPA
创建pc-hpa.yaml文件，内容如下：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 apiVersion: autoscaling/v1 kind: HorizontalPodAutoscaler metadata: name: pc-hpa namespace: dev spec: minReplicas: 1 maxReplicas: 10 targetCPUUtilizationPercentage: 3 scaleTargetRef: apiVersion: apps/v1 kind: Deployment name: nginx
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 # 创建hpa [root@k8s-master01 1.8+]# kubectl create -f pc-hpa.yaml horizontalpodautoscaler.autoscaling/pc-hpa created # 查看hpa root@k8smaster:/home/mobb/桌面/k8stest# kubectl get hpa -n dev NAME REFERENCE TARGETS MINPODS MAXPODS REPLICAS AGE pc-hpa Deployment/nginx <unknown>/3% 1 10 1 16s
4 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
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 [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
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 [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
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 [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 6m50s
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
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创建pc-daemonset.yaml，内容如下：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 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
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 # 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" deleted
Job Job，主要用于负责**批量处理(一次要处理指定数量任务)短暂的 一次性(每个任务仅运行一次就结束)**任务。Job特点如下：
当Job创建的pod执行成功结束时，Job将记录成功结束的pod数量
当成功结束的pod达到指定的数量时，Job将完成执行
Job的资源清单文件：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 apiVersion: batch/v1 kind: Job metadata: name: namespace: labels: controller: job spec: completions: 1 parallelism: 1 activeDeadlineSeconds: 30 backoffLimit: 6 manualSelector: true selector: matchLabels: app: counter-pod matchExpressions: - {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 2;done" ]
1 2 3 4 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：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 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" ]
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 # 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 # parallelism: 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" deleted
CronJob(CJ) CronJob控制器以Job控制器资源为其管控对象，并借助它管理pod资源对象，Job控制器定义的作业任务在其控制器资源创建之后便会立即执行，但CronJob可以以类似于Linux操作系统的周期性任务作业计划的方式控制其运行时间点 及重复运行 的方式。也就是说，CronJob可以在特定的时间点(反复的)去运行job任务 。
CronJob的资源清单文件：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 apiVersion: batch/v1beta1 kind: CronJob metadata: name: namespace: labels: controller: cronjob spec: schedule: concurrencyPolicy: failedJobHistoryLimit: successfulJobHistoryLimit: startingDeadlineSeconds: jobTemplate: 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" ]
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 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：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 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" ]
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 # 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
Service详解 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。
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 。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 # 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 0
kube-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。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 # 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 0
Service类型 Service的资源清单文件：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 kind: Service apiVersion: v1 metadata: name: service namespace: dev spec: selector: app: nginx type: clusterIP: sessionAffinity: ports: - protocol: TCP port: 3017 targetPort: 5003 nodePort: 31122
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： 把集群外部的服务引入集群内部，直接使用
Service使用 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：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 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
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 [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 10.244.1.40
ClusterIP类型的Service 创建service-clusterip.yaml文件
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 apiVersion: v1 kind: Service metadata: name: service-clusterip namespace: dev spec: selector: app: nginx-pod clusterIP: 10.97 .97 .97 type: ClusterIP ports: - port: 80 targetPort: 80
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 # 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 10.244.2.33
Endpoint
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
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 # 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" deleted
HeadLiness类型的Service 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
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 apiVersion: v1 kind: Service metadata: name: service-headliness namespace: dev spec: selector: app: nginx-pod clusterIP: None type: ClusterIP ports: - port: 80 targetPort: 80
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 # 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 10.244.2.33
NodePort类型的Service 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。
创建service-nodeport.yaml
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 apiVersion: v1 kind: Service metadata: name: service-nodeport namespace: dev spec: selector: app: nginx-pod type: NodePort ports: - port: 80 nodePort: 30002 targetPort: 80
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 # 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pod
LoadBalancer类型的Service 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。
ExternalName类型的Service 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。
1 2 3 4 5 6 7 8 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
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 # 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 39.156.66.14
Ingress介绍 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
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：
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
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
Ingress使用 环境准备 搭建ingress环境
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 # 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 # 修改mandatory.yaml文件中的仓库 # 修改quay.io/kubernetes-ingress-controller/nginx-ingress-controller:0.30.0 # 为quay-mirror.qiniu.com/kubernetes-ingress-controller/nginx-ingress-controller:0.30.0 # 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
报错内容（删除namespace） 这里部署失败了，还是出现了许多unable的提示，然后本想删掉的，但是namespace一直在terminating，导致删不掉，原本以为可能是ns下还有pod资源没清除，但是查看了之后也没有pod存在，最后在这里找到了解决办法删除 KubeSphere 中一直卡在 Terminating 的 Namespace - 掘金 (juejin.cn)
获取 namespace 的详情信息并转为 json
1 kubectl get namespace deepflow -o json > deepflow.json
找到 spec 将 finalizers 下的 kubernetes 删除。
执行清理命令
现在我们只需要一条命令 就可以彻底删除这个 Namespace。
1 kubectl replace --raw "/api/v1/namespaces/deepflow/finalize" -f ./deepflow.json
1 kubectl replace --raw "/api/v1/namespaces/deepflow/finalize" -f ./deepflow.json
主要还是要把spec下的finalizers 下的 kubernetes 删除掉，这样应该就没问题了，然后去官网按照那个命令重新部署一下
Installation Guide - Ingress-Nginx Controller (kubernetes.github.io)
可以看到安装这个最新版是没问题的
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
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 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 --- 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 --- apiVersion: v1 kind: Service metadata: name: nginx-service namespace: dev spec: selector: app: nginx-pod clusterIP: None type: ClusterIP ports: - port: 80 targetPort: 80 --- apiVersion: v1 kind: Service metadata: name: tomcat-service namespace: dev spec: selector: app: tomcat-pod clusterIP: None type: ClusterIP ports: - port: 8080 targetPort: 8080
1 2 3 4 5 6 7 8 # 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 48s
Http代理 创建ingress-http.yaml
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 apiVersion: extensions/v1beta1 kind: Ingress metadata: name: ingress-http namespace: dev spec: 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
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 # 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 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
Https代理 创建证书
1 2 3 4 5 # 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
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 apiVersion: extensions/v1beta1 kind: Ingress metadata: name: ingress-https namespace: dev spec: tls: - hosts: - nginx.itheima.com - tomcat.itheima.com secretName: tls-secret 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
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 # 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
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：
简单存储：EmptyDir、HostPath、NFS
高级存储：PV、PVC
配置存储：ConfigMap、Secret
基本存储 EmptyDir 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：
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
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: volume-emptydir 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 emptyDir: {}
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 # 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" "-"
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。
创建一个volume-hostpath.yaml：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 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
1 2 3 4 5 6 7 8 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
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 # 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 # [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
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，参考以下文档
Ubuntu20.04搭建 NFS 服务_ubuntu 22 nfs挂载 离线安装包_邬图的博客-CSDN博客
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 # master-0 # sudo apt-get install nfs-kernel-server # sudo cat /etc/exports # * 表示允许任何网段 IP 的系统访问该 NFS 目录 /nfs *(rw,sync,no_root_squash) sudo mkdir /nfs sudo chmod -R 777 /nfs # sudo chown -R vinson:vinson /nfs/ # sudo /etc/init.d/nfs-kernel-server restart # echo "test" >> /nfs/test.txt
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 # # 1.安装 NFS客户端 sudo apt-get install nfs-common sudo mount -t nfs 192.168.204.129:/nfs /mnt -o nolock # 2.开机自动挂载，在/etc/fstab里添加 192.168.126.151:/nfs /mnt nfs rw 0 0 # 3. 测试：在Clietn端cat一下/mnt/test.txt,可以看到文件说明可以了
3）接下来，就可以编写pod的配置文件了，创建volume-nfs.yaml
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 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 .126 .151 path: /nfs
4）最后，运行下pod，观察结果
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 # 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
高级存储 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
PV [K8s - 解决PV无法删除的问题（一直处于Terminating状态） (hangge.com)](https://www.hangge.com/blog/cache/detail_3092.html#:~:text=K8s - 解决PV无法删除的问题（一直处于Terminating状态） 2021-04-27 发布：hangge 阅读：2846 1，问题描述 K8s,Terminating 状态： 2，解决办法 （1）我们可以执行如下命令强制删除（ k8s-pv-kafka03 替换成实际需要删除的 pv 名称）：)
PV是存储资源的抽象，下面是资源清单文件:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 apiVersion: v1 kind: PersistentVolume metadata: name: pv2 spec: nfs: capacity: storage: 2Gi accessModes: storageClassName: persistentVolumeReclaimPolicy:
PV 的关键配置参数说明：
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
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
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
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 # 创建目录 [root@nfs ~]# mkdir /nfs/{pv1,pv2,pv3} -pv # 暴露服务 [root@nfs ~]# more /etc/exports /nfs/pv1 192.168.126.151/24(rw,sync,no_root_squash) /nfs/pv2 192.168.126.151(rw,sync,no_root_squash) /nfs/pv3 192.168.126.151(rw,sync,no_root_squash) # 重启服务 [root@nfs ~]# sudo /etc/init.d/nfs-kernel-server restart
创建pv.yaml
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 apiVersion: v1 kind: PersistentVolume metadata: name: pv1 spec: capacity: storage: 1Gi accessModes: - ReadWriteMany persistentVolumeReclaimPolicy: Retain nfs: path: /nfs/pv1 server: 192.168 .126 .151 --- apiVersion: v1 kind: PersistentVolume metadata: name: pv2 spec: capacity: storage: 2Gi accessModes: - ReadWriteMany persistentVolumeReclaimPolicy: Retain nfs: path: /nfs/pv2 server: 192.168 .126 .151 --- apiVersion: v1 kind: PersistentVolume metadata: name: pv3 spec: capacity: storage: 3Gi accessModes: - ReadWriteMany persistentVolumeReclaimPolicy: Retain nfs: path: /nfs/pv3 server: 192.168 .126 .151
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 # 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 Filesystem
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:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 apiVersion: v1 kind: PersistentVolumeClaim metadata: name: pvc namespace: dev spec: accessModes: selector: storageClassName: resources: requests:009- storage: 5Gi
PVC 的关键配置参数说明：
用于描述用户应用对存储资源的访问权限
实验
创建pvc.yaml，申请pv
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 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
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 # 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
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 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: - 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: - name: volume persistentVolumeClaim: claimName: pvc2 readOnly: false
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 # 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 node2
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
配置存储 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：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 apiVersion: v1 kind: ConfigMap metadata: name: configmap namespace: dev data: info: | username:admin password:123456
接下来，使用此配置文件创建configmap
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 # 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
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: pod-configmap namespace: dev spec: containers: - name: nginx image: nginx:1.17.1 volumeMounts: - name: config mountPath: /configmap/config volumes: - name: config configMap: name: configmap
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 # 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
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
1 2 3 4 [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
1 2 3 4 5 6 7 8 9 apiVersion: v1 kind: Secret metadata: name: secret namespace: dev type: Opaque data: username: YWRtaW4= password: MTIzNDU2
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 # 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：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: pod-secret namespace: dev spec: containers: - name: nginx image: nginx:1.17.1 volumeMounts: - name: config mountPath: /secret/config volumes: - name: config secret: secretName: secret
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 # 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。
安全认证 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。
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
1 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
1 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
1 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
1 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 2 3 4 5 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
1 2 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
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）。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 kind: Role apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1beta1 metadata: namespace: dev name: authorization-role rules: - apiGroups: ["" ] resources: ["pods" ] verbs: ["get" , "watch" , "list" ]
1 2 3 4 5 6 7 8 9 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
1 "","apps", "autoscaling", "batch"
resources：支持的资源对象列表
1 2 3 "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
1 "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。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 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
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 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.io
RoleBinding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。
1 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。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 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 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 # 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
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 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
1 2 3 [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
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 # 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".
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：
1 2 --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
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。
部署Dashboard 参考此文档
【五】K8s-Dashboard 安装（K8s Web管理界面）_申请二进制的博客-CSDN博客
Releases · kubernetes/dashboard (github.com)
k8s Dashboard的部署与配置 k8s 1.23.3 - 老人笑了,笑少年的莽撞 (updateweb.cn)
我的k8s版本是1.23.8，所以这里dashboard下载的是v2.5
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 root@k8smaster:/home/mobb namespace/kubernetes-dashboard created serviceaccount/kubernetes-dashboard created service/kubernetes-dashboard created secret/kubernetes-dashboard-certs created secret/kubernetes-dashboard-csrf created secret/kubernetes-dashboard-key-holder created configmap/kubernetes-dashboard-settings created role.rbac.authorization.k8s.io/kubernetes-dashboard created clusterrole.rbac.authorization.k8s.io/kubernetes-dashboard created rolebinding.rbac.authorization.k8s.io/kubernetes-dashboard created clusterrolebinding.rbac.authorization.k8s.io/kubernetes-dashboard created deployment.apps/kubernetes-dashboard created service/dashboard-metrics-scraper created deployment.apps/dashboard-metrics-scraper created
这里很有可能会因为拉取镜像的原因报错，还是因为镜像的网址可能需要科学上网，这里一开始我开clash拉取镜像时没有成功，后面过了几天再开clash重新尝试的时候就成功了
删除掉现有的service，因为现在dashboard的service是clusterIP，只能在节点之间访问，需要改成NODEPORT
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 root@k8smaster:/etc/clash# kubectl get svc --all-namespaces NAMESPACE NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE default kubernetes ClusterIP 10.96.0.1 <none> 443/TCP 34d dev service-externalname ExternalName <none> www.baidu.com <none> 15d kube-system kube-dns ClusterIP 10.96.0.10 <none> 53/UDP,53/TCP,9153/TCP 34d kube-system metrics-server ClusterIP 10.97.45.151 <none> 443/TCP 21d kubernetes-dashboard dashboard-metrics-scraper ClusterIP 10.110.11.160 <none> 8000/TCP 36m kubernetes-dashboard kubernetes-dashboard ClusterIP 10.110.125.11 <none> 443/TCP 36m root@k8smaster:/etc/clash# kubectl delete service kubernetes-dashboard --namespace=kubernetes-dashboard service "kubernetes-dashboard" deleted root@k8smaster:/etc/clash# kubectl get svc --all-namespaces NAMESPACE NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE default kubernetes ClusterIP 10.96.0.1 <none> 443/TCP 34d dev service-externalname ExternalName <none> www.baidu.com <none> 15d kube-system kube-dns ClusterIP 10.96.0.10 <none> 53/UDP,53/TCP,9153/TCP 34d kube-system metrics-server ClusterIP 10.97.45.151 <none> 443/TCP 21d kubernetes-dashboard dashboard-metrics-scraper ClusterIP 10.110.11.160 <none> 8000/TCP 40m
创建配置文件dashboard-svc.yaml
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 kind: Service apiVersion: v1 metadata: labels: k8s-app: kubernetes-dashboard name: kubernetes-dashboard namespace: kubernetes-dashboard spec: type: NodePort ports: - port: 443 targetPort: 8443 selector: k8s-app: kubernetes-dashboard
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 root@k8smaster:/home/mobb# kubectl apply -f dashboard-svc.yaml service/kubernetes-dashboard created root@k8smaster:/home/mobb# kubectl get svc --all-namespaces NAMESPACE NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE default kubernetes ClusterIP 10.96.0.1 <none> 443/TCP 34d dev service-externalname ExternalName <none> www.baidu.com <none> 16d kube-system kube-dns ClusterIP 10.96.0.10 <none> 53/UDP,53/TCP,9153/TCP 34d kube-system metrics-server ClusterIP 10.97.45.151 <none> 443/TCP 21d kubernetes-dashboard dashboard-metrics-scraper ClusterIP 10.110.11.160 <none> 8000/TCP 61m kubernetes-dashboard kubernetes-dashboard NodePort 10.97.69.108 <none> 443:31126/TCP 8s
创建 kubernetes-dashboard 管理员角色，dashboard-svc-account.yaml内容如下：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 apiVersion: v1 kind: ServiceAccount metadata: name: admin-user namespace: kubernetes-dashboard --- apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1 kind: ClusterRoleBinding metadata: name: admin-user roleRef: apiGroup: rbac.authorization.k8s.io kind: ClusterRole name: cluster-admin subjects: - kind: ServiceAccount name: admin-user namespace: kubernetes-dashboard
执行
1 2 3 root@k8smaster:/home/mobb# kubectl apply -f dashboard-svc-account.yaml serviceaccount/admin-user created clusterrolebinding.rbac.authorization.k8s.io/admin-user created
获取token
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 root@k8smaster:/home/mobb# kubectl get secret -n kubernetes-dashboard |grep admin|awk '{print $1}' dashboard-admin-token-24f7z root@k8smaster:/home/mobb# kubectl -n kubernetes-dashboard describe \ > secret $(kubectl -n kubernetes-dashboard get secret | grep admin-user | awk '{print $1}' ) Name: admin-user-token-mhz2m Namespace: kubernetes-dashboard Labels: <none> Annotations: kubernetes.io/service-account.name: admin-user kubernetes.io/service-account.uid: 82c3efe6-f09c-49f6-98e4-d2284664cccf Type: kubernetes.io/service-account-token Data ==== namespace: 20 bytes token: eyJhbGciOiJSUzI1NiIsImtpZCI6IlhvNklMcDEtUVp0LTl1MW9lb2FTQTVGLXFodFpLOWZhVG1TaFFrSmZIQVUifQ.eyJpc3MiOiJrdWJlcm5ldGVzL3NlcnZpY2VhY2NvdW50Iiwia3ViZXJuZXRlcy5pby9zZXJ2aWNlYWNjb3VudC9uYW1lc3BhY2UiOiJrdWJlcm5ldGVzLWRhc2hib2FyZCIsImt1YmVybmV0ZXMuaW8vc2VydmljZWFjY291bnQvc2VjcmV0Lm5hbWUiOiJhZG1pbi11c2VyLXRva2VuLW1oejJtIiwia3ViZXJuZXRlcy5pby9zZXJ2aWNlYWNjb3VudC9zZXJ2aWNlLWFjY291bnQubmFtZSI6ImFkbWluLXVzZXIiLCJrdWJlcm5ldGVzLmlvL3NlcnZpY2VhY2NvdW50L3NlcnZpY2UtYWNjb3VudC51aWQiOiI4MmMzZWZlNi1mMDljLTQ5ZjYtOThlNC1kMjI4NDY2NGNjY2YiLCJzdWIiOiJzeXN0ZW06c2VydmljZWFjY291bnQ6a3ViZXJuZXRlcy1kYXNoYm9hcmQ6YWRtaW4tdXNlciJ9.McG8ba_C8vZyo4QhrFIZWr8sAdkGWh6bRjRT2qnByMFc3oEZA_ynOoyoB-jm0NYT2UqL0huHHyTO1Nrp4tHDjHfdjtCj6sqtt-uZlBoS0TO7uHr0u4hyKdcAktyDFivr8jnlBFw5dfbyaf74iKj-MMHs5h7nAdrf91zMT6XrD9SQuS56O_syLdn4cmnXBLv-InuH-SY4GmNvZDDZ1hgN6b8gDQv6Jryojy519MMGK_yCyOsDnUVQjzU3WFHpo7CT3HvA6VkVayIm8kTTuU7PDClUfboKQ05XfmZVN2FX8jSnZlAY_bLx3ij2lGbLfFts67dCzj3zD0CtYi2ezZZyHA ca.crt: 1099 bytes root@k8smaster:/home/mobb#
3）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
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
安装sealos 1 2 wget https://github.com/labring/sealos/releases/download/v4.3.2/sealos_4.3.2_linux_amd64.tar.gz \ && tar zxvf sealos_4.3.2_linux_amd64.tar.gz sealos && chmod +x sealos && mv sealos /usr/bin
安装helm 1 2 3 wget https://get.helm.sh/helm-v3.11.3-linux-arm64.tar.gz tar -zxvf helm-v3.11.3-linux-amd64.tar mv linux-amd64/helm /usr/local /bin/helm
检验是否安装成功
1 2 3 root@k8smaster:/home/mobb/桌面/helm version.BuildInfo{Version:"v3.11.3" , GitCommit:"323249351482b3bbfc9f5004f65d400aa70f9ae7" , GitTreeState:"clean" , GoVersion:"go1.20.3" }
删除helm 1 2 3 4 sudo rm -f /usr/local /bin/helm rm -rf ~/.helm
安装deep-flow 官方文档
监控单个 K8s 集群 | DeepFlow 文档
移除污点 1 kubectl taint node node-role.kubernetes.io/master- node-role.kubernetes.io/control-plane- --all
使用 Helm 安装 All-in-One DeepFlow 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 helm repo add deepflow https://deepflowio.github.io/deepflow cat << EOF > values-custom.yaml global: allInOneLocalStorage: true image: repository: registry.cn-beijing.aliyuncs.com/deepflow-ce grafana: image: repository: registry.cn-beijing.aliyuncs.com/deepflow-ce/grafana EOF
1 helm install deepflow -n deepflow deepflow/deepflow --create-namespace
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 root@k8smaster:/home/mobb NAME: deepflow LAST DEPLOYED: Sat Sep 16 11:10:45 2023 NAMESPACE: deepflow STATUS: deployed REVISION: 1 NOTES: ██████╗ ███████╗███████╗██████╗ ███████╗██╗ ██████╗ ██╗ ██╗ ██╔══██╗██╔════╝██╔════╝██╔══██╗██╔════╝██║ ██╔═══██╗██║ ██║ ██║ ██║█████╗ █████╗ ██████╔╝█████╗ ██║ ██║ ██║██║ █╗ ██║ ██║ ██║██╔══╝ ██╔══╝ ██╔═══╝ ██╔══╝ ██║ ██║ ██║██║███╗██║ ██████╔╝███████╗███████╗██║ ██║ ███████╗╚██████╔╝╚███╔███╔╝ ╚═════╝ ╚══════╝╚══════╝╚═╝ ╚═╝ ╚══════╝ ╚═════╝ ╚══╝╚══╝ An automated observability platform for cloud-native developers. deepflow-agent service: deepflow-agent.deepflow deepflow-agent Host listening port: 38086 NODE_PORT=$(kubectl get --namespace deepflow -o jsonpath="{.spec.ports[0].nodePort}" services deepflow-grafana) NODE_IP=$(kubectl get nodes -o jsonpath="{.items[0].status.addresses[0].address}" ) echo -e "Grafana URL: http://$NODE_IP :$NODE_PORT \nGrafana auth: admin:deepflow"
下载 deepflow-ctl 可能会因为网络问题连不上，建议还是科学上网来连接
1 2 3 curl -o /usr/bin/deepflow-ctl https://deepflow-ce.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/bin/ctl/stable/linux/$(arch | sed 's|x86_64|amd64|' | sed 's|aarch64|arm64|' )/deepflow-ctl chmod a+x /usr/bin/deepflow-ctl
访问Grafana页面 1 2 3 4 5 root@k8smaster:/home/mobb root@k8smaster:/home/mobb root@k8smaster:/home/mobb Grafana URL: http://192.168.126.151:32746 Grafana auth: admin:deepflow
这里一直访问不了，因为pod根本没跑起来，查看信息发现
1 2 kubectl logs deepflow-grafana-5dc9f45469-gjkbq -n deepflow
当尝试进行某些数据库迁移时，它无法连接到数据库，具体原因是域名解析（DNS）失败
但是CoreDns都是正常运行
查看pvc
1 2 3 kubectl describe pvc [PVC_NAME] -n deepflow kubectl get storageclass
结果显示没有与相应的pv进行绑定
这里写了一个pv
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 apiVersion: v1 kind: PersistentVolume metadata: name: deepflow-mysql-data-pv labels: type: local spec: storageClassName: manual capacity: storage: 10Gi accessModes: - ReadWriteOnce hostPath: path: "/mnt/data"
但是还是没能绑定成功，必须得修改pvc
PVC deepflow-mysql-data-pvc 仍然处于 Pending 状态，并显示了事件 FailedBinding，提示没有可用的 PV，并且没有设置存储类。
PV deepflow-mysql-data-pv 的 StorageClass 设置为 manual。
PV deepflow-mysql-data-pv 目前处于 Available 状态，表示它目前没有被任何 PVC 使用。
从 PVC 的描述中可以看出，它没有设置任何存储类（即 StorageClass 为空）。
pvc是不允许修改的，只能重新创建了
1 kubectl delete pvc deepflow-mysql-data-pvc -n deepflow
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 apiVersion: v1 kind: PersistentVolumeClaim metadata: name: deepflow-mysql-data-pvc namespace: deepflow spec: storageClassName: manual accessModes: - ReadWriteOnce resources: requests: storage: 10Gi
检查 PVC 和 PV 的状态，看看是否现在已经绑定：
1 2 kubectl get pvc deepflow-mysql-data-pvc -n deepflow kubectl get pv deepflow-mysql-data-pv
虽然已经绑定成功了，但是还是没能让grafana跑起来。
删除deepflow
使用 helm list 查看当前 Helm releases：
确认你看到名为 deepflow 的 release 在上述 namespace (deepflow) 中。
使用 helm uninstall 来删除这个 release：
1 helm uninstall deepflow -n deepflow
如果你还希望删除 deepflow namespace（如果在安装时使用了 --create-namespace 选项并且希望现在完全清理它），你可以执行：
1 kubectl delete namespace deepflow
查看命名空间中的所有资源 ：
首先，你需要查看这个命名空间中仍然存在的所有资源。使用以下命令可以列出命名空间中的所有资源：
1 kubectl api-resources --verbs=list --namespaced -o name | xargs -n 1 kubectl get --show-kind --ignore-not-found -n deepflow
手动删除残留资源 ：
根据上述命令的输出，手动删除命名空间中的任何残留资源。例如，如果你发现有一个未删除的 ConfigMap，可以使用以下命令删除它：
1 kubectl delete configmap <configmap-name> -n <your-namespace-name>
删除命名空间的终结器 ：
如果在清理所有资源后命名空间仍然没有被删除，可能是因为命名空间对象上的终结器阻止了它。要删除它，你需要编辑命名空间并删除 finalizers。
使用以下命令编辑命名空间：
1 2 kubectl get namespace deepflow -o json | jq '.spec.finalizers=[]' | kubectl replace --raw "/api/v1/namespaces/deepflow/finalize" -f -
手动删除处于 Terminating 状态的 Pods
1 2 3 4 5 6 kubectl delete pod -n deepflow --force --grace-period=0 deepflow-agent-w6nzw kubectl delete pod -n deepflow --force --grace-period=0 deepflow-app-7f69b47dd6-nk928 kubectl delete pod -n deepflow --force --grace-period=0 deepflow-clickhouse-0 kubectl delete pod -n deepflow --force --grace-period=0 deepflow-grafana-84cdcdf594-8f7sg kubectl delete pod -n deepflow --force --grace-period=0 deepflow-mysql-6fc8c8cf85-f78sp kubectl delete pod -n deepflow --force --grace-period=0 deepflow-server-bb9699c94-tcgcx
卸载k8s 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 sudo kubeadm reset sudo apt-get purge kubeadm kubectl kubelet kubernetes-cni kube* sudo apt-get autoremove sudo rm -rf ~/.kube sudo rm -rf /etc/cni sudo rm -rf /etc/kubernetes sudo rm -rf /var/lib/etcd sudo rm -rf /var/lib/kubelet sudo apt-get purge docker-ce docker-ce-cli containerd.io sudo rm -rf /var/lib/docker sudo reboot
使用sealos安装k8s 参考博客
sealos安装k8s_灵泽~的博客-CSDN博客
前期的初始化工作一样
同步时间（虚拟机应该可以不做） 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 yum install ntp -y //安装ntp服务 systemctl enable ntpd //开机启动服务 systemctl start ntpd //启动服务 timedatectl set-timezone Asia/Shanghai //更改时区 timedatectl set-ntp yes //启用ntp同步 ntpq -p //同步时间
安装sealos请查看上文 安装k8s 这里要先对除了master节点之外的其他node节点先更改ssh的配置信息，因为默认配置信息无法直接root登录
参考文档
[Ubuntu | 使用root用户ssh - —清风碎心— - 博客园 (cnblogs.com)](https://www.cnblogs.com/zhy-god/p/15573749.html#:~:text=Ubuntu | 使用root用户ssh 1 切换到root用户 su 2 修改sshd配置文件,PermitRootLogin yes 5 重启sshd：systemctl restart sshd 6 尝试ssh登录即可)
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 安装ssh （一般都有，没有可以安装） sudo apt update sudo apt install openssh-server sudo service ssh start 开启root用户ssh登录权限 切换到root用户 su 修改sshd配置文件 vim /etc/ssh/sshd_config 查找 PermitRootLogin prohibit-password 修改为 PermitRootLogin yes 重启sshd：systemctl restart sshd 尝试ssh登录即可
1 2 3 4 PermitRootLogin yes PermitRootLogin prohibit-password PermitRootLogin no
1 2 3 4 $ sealos run labring/kubernetes:v1.23.8 labring/helm:v3.8.2 labring/calico:v3.24.1 \ --masters 192.168.64.2,192.168.64.22,192.168.64.20 \ --nodes 192.168.64.21,192.168.64.19 -p [your-ssh-passwd]
1 2 3 sealos run labring/kubernetes:v1.24.0 labring/helm:v3.8.2 labring/calico:v3.24.1 \labring/deepflow:v6.1.1 \ --masters 192.168.126.151 \ --nodes 192.168.126.153 -p 1234566778899
ssh -p22 mobb@192.168.126.155
1 2 3 4 sealos run labring/kubernetes-docker:v1.23.8 labring/helm:v3.8.2 labring/calico:v3.24.1 \ --masters 192.168.126.151 \ --nodes 192.168.126.153 -p 1234566778899
增加节点
1 sealos add --nodes 192.168.64.21,192.168.64.19
重置
部分其他知识 vim vim编辑器是vi的改进版本，是在linux在常用的编辑器，比nano稍微难学一点，固在此记录一些常见用法
vim有三种模式，编辑模式、命令模式、插入模式
编辑模式：
删除行
删除一行：dd
删除两行：2dd
删除光标所在字符：x
删除光标所在单词（要求光标在首字母）：dw
删除光标所在位置到行末：D
删除光标所在位置到行首：d0
删除光标所在位置到行末：d$
复制行
复制一行：yy
复制两行：2yy
粘贴
p # 会自动粘贴到光标的下一行
光标移动
移动到行尾：$
移动到行首：0
移动到文尾：GG
移动到文首：gg
左下上右：h、j、k、l
跳转到指定行：行号G
查找字符串
：/
向后继续查找：n
向前继续查找：N
恢复（撤销）
u
插入模式：
a
由编辑模式进入插入模式，光标在当前位置后移动一位
i
由编辑模式进入插入模式，光标停留在当前位置
o
由编辑模式进入插入模式，同时光标所在行的下方增加一行
ESC
由插入模式返回编辑模式
命令行模式
:
:set nu # 显示行号
:%s///g #查找替换
例：:%s/root/wp/g #找出文中所有的root字符串，并替换成wp字符串
:set fileformat=unix #把windows系统中的文本格式调整为linux的文本格式，如回车的标记就不同
:q # 退出，没有修改文件内容时
:q! # 退出，修改了文件内容，要强制不保存退出
:w # 保存修改过的文件内容
:wq # 保存并退出
行号 # 跳转到指定行
systemd（待完善） 我们在控制linux下的服务中经常会用到systemd
Nginx Nginx超详细入门教程，收藏慢慢看 - 知乎 (zhihu.com)
配置linux下的clash 参考文档
Linux中安装配置Clash | 好好学习的郝 (voidking.com)
Clash for linux安装与使用过程 - 哔哩哔哩 (bilibili.com)
首先下载clash下linux的安装包，这里我使用的是共享文件夹放入虚拟机中，共享文件夹的创建可查看这个教程
Ubuntu共享文件夹的创建和使用 - 知乎 (zhihu.com)
在你clash压缩包的目录下：
1 2 3 4 gunzip clash-linux-amd64-v1.17.0.gz mv clash-linux-amd64-v1.17.0 clash sudo chmod a+x clash sudo mv clash /usr/local /bin/
然后初始化
一般都会超时的，所以需要自己去手动下载Country.mmdb ，下载完后再把这个文件放入$HOME/.config/clash，然后重新执行clash
1 2 3 4 sudo mkdir -p /root/.config/clash sudo mv Country.mmdb $HOME /.config/clash
这样就代表初始化成功了，接下来进行节点配置
先将自己购买的节点的配置文件，重命名成config.yaml，然后新建一个文件夹clash在etc目录下，再把刚才的配置文件复制一份到这里，这个配置文件似乎并不需要拷贝，直接移动也是可以的，因为后面我们会在/etc/clash目录下进行配置
1 2 sudo mkdir /etc/clash sudo cp config.yaml /etc/clash/
配置systemd
1 sudo vim /etc/systemd/system/clash.service
写入以下内容
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 [Unit] Description=Clash daemon, A rule-based proxy in Go. After=network.target [Service] Type=simple Restart=always ExecStart=/usr/local /bin/clash -d /etc/clash [Install] WantedBy=multi-user.target
启动clash
1 2 3 4 systemctl enable clash systemctl start clash systemctl status clash journalctl -xe
配置代理
1 export https_proxy=http://192.126.5.1:7890 http_proxy=http://192.126.5.1:7890 all_proxy=socks5://192.126.5.1:7890
注意，这样只能在当前的shell下实现代理，不是全局的，如图所示
如果有可视化界面可以直接在设置里面手动更改代理，如果没有，请先将这两个代理设置为全局，步骤如下：
1 sudo vim /etc/environment
在打开的编辑器中添加代理环境变量。例如，要设置 HTTP 和 HTTPS 的代理为 http://127.0.0.1:7890，可以添加以下两行：
1 2 http_proxy="http://127.0.0.1:7890" https_proxy="http://127.0.0.1:7890"
保存退出后重启设备或是注销重新登陆账户，执行
1 export https_proxy=http://127.0.0.1:7890 http_proxy=http://127.0.0.1:7890 all_proxy=socks5://127.0.0.1:7890
可以多开终端查看环境变量是否成功
1 2 echo $http_proxy echo $https_proxy
然后启动就可以正常科学上网了
想要停止配置可以执行
1 unset https_proxy http_proxy all_proxy
注意，在不开梯子的情况下应该停止配置，不然上不了网，当然这个命令也只能停止当前终端的环境变量，要想关闭还是需要更改/etc/environment，将添加的变量给注释掉，然后注销或重启，这对工作会产生很大的麻烦，所以建议如果不使用可视化界面的，就不要设置环境变量了，不然更改一次就得重启
注意：某些网络应用程序可能不会自动使用环境变量中设置的代理。例如，curl 命令默认情况下不会自动使用 http_proxy 和 https_proxy 环境变量，除非您显式地在命令中使用 -x 参数来指定代理。您可以尝试在 curl 命令中添加 -x 参数，例如：
1 curl -x http://127.0.0.1:7890 www.google.com
这里就可以看到一个终端使用的export配置，所以这个终端可以顺利访问google，而另一个终端不行
MySQL与Redis的区别与联系详解 MySQL与Redis的区别与联系详解 - 知乎 (zhihu.com)
看完之后感觉Redis有点像cache
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