BoyChai's Blog - 容器编排引擎

Kubernetes-容器编排引擎(资源配额-ResourceQuota)

BoyChai — Sat, 17 Dec 2022 06:36:00 +0000

ResourceQuota概述

当多个团队去共享使用一个Kubernetes集群时，会出现不均匀的资源使用，默认情况下资源先到先得，这个时候可以通过ResourceQuota来对命名空间资源使用总量做限制，从而解决这个问题。

使用前提

ResourceQuota功能是一个准入控制插件，默认已经启用。检查是否开启ResourceQuota功能的方法如下：

[root@master ~]# kubectl -n kube-system get pod|grep apiserver
kube-apiserver-master.host.com             1/1     Running   27 (17h ago)   61d
[root@master ~]# kubectl -n kube-system exec kube-apiserver-master.host.com -- kube-apiserver -h|grep enable-admission-plugins
      --admission-control strings              Admission is divided into two phases. In the first phase, only mutating admission plugins run. In the second phase, only validating admission plugins run. The names in the below list may represent a validating plugin, a mutating plugin, or both. The order of plugins in which they are passed to this flag does not matter. Comma-delimited list of: AlwaysAdmit, AlwaysDeny, AlwaysPullImages, CertificateApproval, CertificateSigning, CertificateSubjectRestriction, DefaultIngressClass, DefaultStorageClass, DefaultTolerationSeconds, DenyServiceExternalIPs, EventRateLimit, ExtendedResourceToleration, ImagePolicyWebhook, LimitPodHardAntiAffinityTopology, LimitRanger, MutatingAdmissionWebhook, NamespaceAutoProvision, NamespaceExists, NamespaceLifecycle, NodeRestriction, OwnerReferencesPermissionEnforcement, PersistentVolumeClaimResize, PersistentVolumeLabel, PodNodeSelector, PodSecurity, PodTolerationRestriction, Priority, ResourceQuota, RuntimeClass, SecurityContextDeny, ServiceAccount, StorageObjectInUseProtection, TaintNodesByCondition, ValidatingAdmissionWebhook. (DEPRECATED: Use --enable-admission-plugins or --disable-admission-plugins instead. Will be removed in a future version.)
      --enable-admission-plugins strings       admission plugins that should be enabled in addition to default enabled ones (NamespaceLifecycle, LimitRanger, ServiceAccount, TaintNodesByCondition, PodSecurity, Priority, DefaultTolerationSeconds, DefaultStorageClass, StorageObjectInUseProtection, PersistentVolumeClaimResize, RuntimeClass, CertificateApproval, CertificateSigning, CertificateSubjectRestriction, DefaultIngressClass, MutatingAdmissionWebhook, ValidatingAdmissionWebhook, ResourceQuota). Comma-delimited list of admission plugins: AlwaysAdmit, AlwaysDeny, AlwaysPullImages, CertificateApproval, CertificateSigning, CertificateSubjectRestriction, DefaultIngressClass, DefaultStorageClass, DefaultTolerationSeconds, DenyServiceExternalIPs, EventRateLimit, ExtendedResourceToleration, ImagePolicyWebhook, LimitPodHardAntiAffinityTopology, LimitRanger, MutatingAdmissionWebhook, NamespaceAutoProvision, NamespaceExists, NamespaceLifecycle, NodeRestriction, OwnerReferencesPermissionEnforcement, PersistentVolumeClaimResize, PersistentVolumeLabel, PodNodeSelector, PodSecurity, PodTolerationRestriction, Priority, ResourceQuota, RuntimeClass, SecurityContextDeny, ServiceAccount, StorageObjectInUseProtection, TaintNodesByCondition, ValidatingAdmissionWebhook. The order of plugins in this flag does not matter.

在"--enable-admission-plugins"中寻找"ResourceQuota"发现已经开启。

支持的资源

支持的资源	描述
limits.cpu/memory	所有Pod上限资源配置总量不超过该值 (所有非终止状态的Pod)
requests.cpu/memory	所有Pod请求资源配置总量不超过该值 (所有非终止状态的Pod)
cpu/memory	等同于requests.cpu/requests.memory
requests.storage	所有PVC请求容量总和不超过该值
persistentvolumeclaims	所有PVC数量总和不超过该值
\.storageclass.storage.k8s.io/requests.storage	所有与\相关的PVC请求容量总和不超过该值
\.storageclass.storage.k8s.io/persistentvolumeclaims	所有与\相关的PVC数量总和不超过该值
pods、 count/deployments.apps、count/statfulsets.apps、count/services(services.loadbalancers、 services.nodeports)count/secrets、 count/configmaps、count/job.batch、count/cronjobs.batch	创建资源数量不超过该值

资源清单

计算资源配额

apiVersion: v1
kind: ResourceQuota
metadata:
  name: compute-resources
  namespace: test
spec:
  hard:
    requests.cpu: "1"
    requests.memory: 10Gi
    limits.cpu: "4"
    limits.memory: 20Gi

存储资源配额

apiVersion: v1
kind: ResourceQuota
metadata:
  name: storage-resources
  namespace: test
spec:
  hard:
    requests.storage: 10Gi
    managed-nfs-storage.storageclass.storage.k8s.io/requests.storage: 10Gi

"managed-nfs-storage"是动态存储类的名称。

对象数量配额

apiVersion: v1
kind: ResourceQuota
metadata:
  name: object-counts
  namespace: test
spec:
  hard:
    pods: "10"
    count/deployments.apps: "3"
    count/services: "3"

限制的是个数，命名空间的总数量不能超过该值。

配额状态

[root@master ~]# kubectl get quota -n test
NAME                AGE     REQUEST                                                                                              LIMIT
compute-resources   41m     requests.cpu: 0/4, requests.memory: 0/10Gi                                                           limits.cpu: 0/6, limits.memory: 0/12Gi
object-counts       4m6s    count/deployments.apps: 0/3, count/services: 0/3, pods: 0/10
storage-resources   6m16s   managed-nfs-storage.storageclass.storage.k8s.io/requests.storage: 0/10Gi, requests.storage: 0/10Gi

通过上面的命令可以查看额配资源使用的情况。

Kubernetes-容器编排引擎(Dashboard_v2.6.1-安装)

BoyChai — Wed, 07 Sep 2022 05:18:12 +0000

DashBoard概述

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。

DashBoard部署

# 下载DashBoard的部署资源清单
curl -o Dashboard-Deploy.yaml https://raw.githubusercontent.com/kubernetes/dashboard/v2.6.1/aio/deploy/recommended.yaml

# 修改Dashboard-Deploy.yaml
# 为方便访问，修改如下
# 修改名字为kubernetes-dashboard的Service为NodePod网络模式

kind: Service
apiVersion: v1
metadata:
  labels:
    k8s-app: kubernetes-dashboard
  name: kubernetes-dashboard
  namespace: kubernetes-dashboard
spec:
  type: NodePort        # 新增
  ports:
    - port: 443            
      targetPort: 8443
      nodePort: 30010    # 新增
  selector:
    k8s-app: kubernetes-dashboard


# 部署
[root@master yaml]# kubectl create -f Dashboard-Deploy.yaml
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

# 查看kubernetes-dashboard命名空间的资源状态
[root@master yaml]# kubectl get pod,svc -n kubernetes-dashboard
NAME                                            READY   STATUS    RESTARTS   AGE
pod/dashboard-metrics-scraper-8c47d4b5d-dn44t   1/1     Running   0          16s
pod/kubernetes-dashboard-6c75475678-nc75l       1/1     Running   0          16s

NAME                                TYPE        CLUSTER-IP       EXTERNAL-IP   PORT(S)         AGE
service/dashboard-metrics-scraper   ClusterIP   10.101.132.8             8000/TCP        16s
service/kubernetes-dashboard        NodePort    10.107.180.253           443:30010/TCP   16s

DashBoard使用

# 创建账号
[root@master yaml]# kubectl create serviceaccount dashboard-admin -n kubernetes-dashboard
serviceaccount/dashboard-admin created

# 授权
[root@master yaml]# kubectl create clusterrolebinding dashboard-admin-rb --clusterrole=cluster-admin --serviceaccount=kubernetes-dashboard:dashboard-admin
clusterrolebinding.rbac.authorization.k8s.io/dashboard-admin-rb created

# 创建账号token
# 最好保存一下
[root@master yaml]# kubectl -n kubernetes-dashboard create token dashboard-admin
eyJhbGciOiJSUzI1NiIsImtpZCI6Imp0alA1dHU2MXNTa21ab19OTWNLRDBkc0VKWll3QVhYWmMyeGF6MG55ajgifQ.eyJhdWQiOlsiaHR0cHM6Ly9rdWJlcm5ldGVzLmRlZmF1bHQuc3ZjLmNsdXN0ZXIubG9jYWwiXSwiZXhwIjoxNjYyNTMwNzQ4LCJpYXQiOjE2NjI1MjcxNDgsImlzcyI6Imh0dHBzOi8va3ViZXJuZXRlcy5kZWZhdWx0LnN2Yy5jbHVzdGVyLmxvY2FsIiwia3ViZXJuZXRlcy5pbyI6eyJuYW1lc3BhY2UiOiJrdWJlcm5ldGVzLWRhc2hib2FyZCIsInNlcnZpY2VhY2NvdW50Ijp7Im5hbWUiOiJkYXNoYm9hcmQtYWRtaW4iLCJ1aWQiOiI2MGJiMmEwYy1kMTAxLTRjZjItYjhmMC1lMWJiMmYzNzA0MTgifX0sIm5iZiI6MTY2MjUyNzE0OCwic3ViIjoic3lzdGVtOnNlcnZpY2VhY2NvdW50Omt1YmVybmV0ZXMtZGFzaGJvYXJkOmRhc2hib2FyZC1hZG1pbiJ9.mrwKwkGbehwE8EXUbq1hlg5mpQJP7GAY_m0BFj6nJORYbZ2R4ZtC1RxY72RqKZIDVfA1xQIeAQh-p82iYDgwCGUIx6wvPBe9jsTi1kse-2xLkTjW0OPdORaXRjL3_yQUSVJSFVk9cplZYjac8lkKGdHpD6SCuIZYxfPCUvnHLyQRjpGsRExhZeVGl8gqGDXaTkG50CUzSEEXHfYV5oXSxZa9m3UtFuYR9aoYuamr-5KulfmlGd9UO9t_aer_Kd0db1grcq-m2QqpVPSA-5kYrrOoLBOtIawU-u5-IV82UOoer4twq4B-6numtkcakwAOEs1K0qgcJixx_Ak8nQ1tvw

访问并登录DashBoard

访问地址为https://集群主机:30010

登陆时把上面生成的token粘贴进去即可

Kubernetes-容器编排引擎(安全认证简述)

BoyChai — Wed, 07 Sep 2022 05:16:00 +0000

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。

认证方式

Kubernetes集群安全的最关键点在于如何识别并认证客户端身份，它提供了3种客户端身份认证方式：

HTTP Base认证：通过用户名+密码的方式认证

这种认证方式是把“用户名:密码”用BASE64算法进行编码后的字符串放在HTTP请求中的Header Authorization域里发送给服务端。服务端收到后进行解码，获取用户名及密码，然后进行用户身份认证的过程。

HTTP Token认证：通过一个Token来识别合法用户

这种认证方式是用一个很长的难以被模仿的字符串--Token来表明客户身份的一种方式。每个Token对应一个用户名，当客户端发起API调用请求时，需要在HTTP Header里放入Token，API Server接到Token后会跟服务器中保存的token进行比对，然后进行用户身份认证的过程。

HTTPS证书认证：基于CA根证书签名的双向数字证书认证方式

这种认证方式是安全性最高的一种方式，但是同时也是操作起来最麻烦的一种方式。

证书申请和下发

  HTTPS通信双方的服务器向CA机构申请证书，CA机构下发根证书、服务端证书及私钥给申请者

客户端和服务端的双向认证

  1> 客户端向服务器端发起请求，服务端下发自己的证书给客户端，
     客户端接收到证书后，通过私钥解密证书，在证书中获得服务端的公钥，
     客户端利用服务器端的公钥认证证书中的信息，如果一致，则认可这个服务器
  2> 客户端发送自己的证书给服务器端，服务端接收到证书后，通过私钥解密证书，
     在证书中获得客户端的公钥，并用该公钥认证证书信息，确认客户端是否合法

服务器端和客户端进行通信

  服务器端和客户端协商好加密方案后，客户端会产生一个随机的秘钥并加密，然后发送到服务器端。
  服务器端接收这个秘钥后，双方接下来通信的所有内容都通过该随机秘钥加密

注意: Kubernetes允许同时配置多种认证方式，只要其中任意一个方式认证通过即可

Kubernetes-容器编排引擎(数据存储)

BoyChai — Tue, 06 Sep 2022 16:15:30 +0000

数据存储概述

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。

数据存储类型

简单存储：EmptyDir、HostPath、NFS
高级存储：PV、PVC
配置存储：ConfigMap、Secret

简单存储

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）

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Volume-Emptydir.yaml,内容如下

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: volume-emptydir
  namespace: default
spec:
  containers:
  - name: nginx
    image: docker.io/library/nginx:1.23.1
    ports:
    - containerPort: 80
    volumeMounts:  # 将logs-volume挂在到nginx容器中，对应的目录为 /var/log/nginx
    - name: logs-volume
      mountPath: /var/log/nginx
  - name: busybox
    image: docker.io/library/busybox:1.35.0
    command: ["/bin/sh","-c","tail -f /logs/access.log"] # 初始命令，动态读取指定文件中内容
    volumeMounts:  # 将logs-volume 挂在到busybox容器中，对应的目录为 /logs
    - name: logs-volume
      mountPath: /logs
  volumes: # 声明volume， name为logs-volume，类型为emptyDir
  - name: logs-volume
    emptyDir: {}

# 创建Pod
[root@master yaml]# kubectl create -f Volume-Emptydir.yaml
pod/volume-emptydir created

# 查看Pod
[root@master yaml]# kubectl get pod -n default -o wide
NAME                                  READY   STATUS             RESTARTS          AGE     IP              NODE             NOMINATED NODE   READINESS GATES
volume-emptydir                       2/2     Running            0                 76s     10.244.67.121   work1.host.com              

# 访问nginx
[root@master yaml]# curl 10.244.67.121
......
Welcome to nginx!
......

# 查看busybox日志
[root@master yaml]# kubectl logs -f volume-emptydir -n default -c busybox
10.244.34.192 - - [06/Sep/2022:12:50:33 +0000] "GET / HTTP/1.1" 200 615 "-" "curl/7.61.1" "-"

HostPath

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Volume-Hostpath.yaml,内容如下

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: volume-hostpath
  namespace: default
spec:
  containers:
  - name: nginx
    image: docker.io/library/nginx:1.23.1
    ports:
    - containerPort: 80
    volumeMounts:
    - name: logs-volume
      mountPath: /var/log/nginx
  - name: busybox
    image: docker.io/library/busybox:1.35.0
    command: ["/bin/sh","-c","tail -f /logs/access.log"]
    volumeMounts:
    - name: logs-volume
      mountPath: /logs
  volumes:
  - name: logs-volume
    hostPath: 
      path: /root/logs
      type: DirectoryOrCreate  # 目录存在就使用，不存在就先创建后使用

关于type的值的一点说明：
    DirectoryOrCreate 目录存在就使用，不存在就先创建后使用
    Directory    目录必须存在
    FileOrCreate  文件存在就使用，不存在就先创建后使用
    File 文件必须存在    
    Socket    unix套接字必须存在
    CharDevice    字符设备必须存在
    BlockDevice 块设备必须存在

# 创建Pod
[root@master yaml]# kubectl create -f Volume-Hostpath.yaml
pod/volume-hostpath created

# 查看Pod
# 发现部署在work1下面
[root@master yaml]# kubectl get pods volume-hostpath -n default -o wide
NAME              READY   STATUS    RESTARTS   AGE   IP             NODE             NOMINATED NODE   READINESS GATES
volume-hostpath   2/2     Running   0          17s   10.244.67.94   work1.host.com              

# 访问nginx
[root@master yaml]# curl 10.244.67.94
......
Welcome to nginx!
......

# 查看文件
# 在work1主机里查看/root/logs/目录
[root@work1 ~]# ls /root/logs/
access.log  error.log
[root@work1 ~]# cat /root/logs/access.log
10.244.34.192 - - [06/Sep/2022:12:57:39 +0000] "GET / HTTP/1.1" 200 615 "-" "curl/7.61.1" "-"

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。

# 在master主机安装nfs服务
[root@master ~]# yum -y install rpcbind nfs-utils

# 创建共享目录
[root@master ~]# mkdir /root/data/nfs -pv
mkdir: created directory '/root/data'
mkdir: created directory '/root/data/nfs'

# 编写配置文件
[root@master ~]# vim /etc/exports
[root@master ~]# more /etc/exports
/root/data/nfs     192.16.1.0/24(rw,no_root_squash)

# 启动nfs服务
[root@master ~]# systemctl enable --now rpcbind&&systemctl enable --now nfs-server
Created symlink /etc/systemd/system/multi-user.target.wants/rpcbind.service → /usr/lib/systemd/system/rpcbind.service.
Created symlink /etc/systemd/system/multi-user.target.wants/nfs-server.service → /usr/lib/systemd/system/nfs-server.service.

# 更新配置
[root@master ~]# exportfs -r

# 在work节点安装nfs-utils
[root@work1 ~]# yum -y install nfs-utils
[root@work2 ~]# yum -y install nfs-utils

# 在work节点验证nfs
[root@work1 ~]# showmount -e master.host.com
Export list for master.host.com:
/root/data/nfs 192.16.1.0/24
[root@work2 ~]# showmount -e master.host.com
Export list for master.host.com:
/root/data/nfs 192.16.1.0/24

创建Volume-Nfs.yaml，内容如下

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: volume-nfs
  namespace: default
spec:
  containers:
  - name: nginx
    image: docker.io/library/nginx:1.23.1
    ports:
    - containerPort: 80
    volumeMounts:
    - name: logs-volume
      mountPath: /var/log/nginx
  - name: busybox
    image: docker.io/library/busybox:1.35.0
    command: ["/bin/sh","-c","tail -f /logs/access.log"] 
    volumeMounts:
    - name: logs-volume
      mountPath: /logs
  volumes:
  - name: logs-volume
    nfs:
      server: 192.16.1.10  #nfs服务器地址
      path: /root/data/nfs #共享文件路径

# 创建Pod
[root@master yaml]# kubectl create -f Volume-Nfs.yaml
pod/volume-nfs created

# 查看Pod
[root@master yaml]# kubectl get pods volume-nfs -n default
NAME         READY   STATUS    RESTARTS   AGE
volume-nfs   2/2     Running   0          9s

# 查看master节点nfs的目录
# 发现已经有数据了
[root@master yaml]# ls /root/data/nfs/
access.log  error.log

高级存储

前面已经介绍了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

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。

PV是存储资源的抽象，下面是是资源清单格式

apiVersion: v1  
kind: PersistentVolume
metadata:
  name: pv2
spec:
  nfs: # 存储类型，与底层真正存储对应
  capacity:  # 存储能力，目前只支持存储空间的设置
    storage: 2Gi
  accessModes:  # 访问模式
  storageClassName: # 存储类别
  persistentVolumeReclaimPolicy: # 回收策略

存储类型
底层实际存储的类型，kubernetes支持多种存储类型，每种存储类型的配置都有所差异
存储能力（capacity）

目前只支持存储空间的设置( storage=1Gi )，不过未来可能会加入IOPS、吞吐量等指标的配置

访问模式（accessModes）
用于描述用户应用对存储资源的访问权限，访问权限包括下面几种方式：
- ReadWriteOnce（RWO）：读写权限，但是只能被单个节点挂载
- ReadOnlyMany（ROX）：只读权限，可以被多个节点挂载
- ReadWriteMany（RWX）：读写权限，可以被多个节点挂载
需要注意的是，底层不同的存储类型可能支持的访问模式不同
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

使用NFS作为存储，来创建PV，NFS配置如下

# master节点创建nfs存储
[root@master ~]# cat /etc/exports
/root/data/pv1     192.16.1.0/24(rw,no_root_squash)
/root/data/pv2     192.16.1.0/24(rw,no_root_squash)
/root/data/pv3     192.16.1.0/24(rw,no_root_squash)
[root@master ~]# exportfs -r

# work节点查看
[root@work1 ~]# showmount -e 192.16.1.10
Export list for 192.16.1.10:
/root/data/pv3 192.16.1.0/24
/root/data/pv2 192.16.1.0/24
/root/data/pv1 192.16.1.0/24

创建Pv-Env.yaml,内容如下

apiVersion: v1
kind: PersistentVolume
metadata:
  name:  pv1
spec:
  capacity: 
    storage: 1Gi
  accessModes:
  - ReadWriteMany
  persistentVolumeReclaimPolicy: Retain
  nfs:
    path: /root/data/pv1
    server: 192.16.1.10

---

apiVersion: v1
kind: PersistentVolume
metadata:
  name:  pv2
spec:
  capacity: 
    storage: 2Gi
  accessModes:
  - ReadWriteMany
  persistentVolumeReclaimPolicy: Retain
  nfs:
    path: /root/data/pv2
    server: 192.16.1.10
    
---

apiVersion: v1
kind: PersistentVolume
metadata:
  name:  pv3
spec:
  capacity: 
    storage: 3Gi
  accessModes:
  - ReadWriteMany
  persistentVolumeReclaimPolicy: Retain
  nfs:
    path: /root/data/pv3
    server: 192.16.1.10

# 创建Pv
[root@master yaml]# kubectl create -f Pv-Env.yaml
persistentvolume/pv1 created
persistentvolume/pv2 created
persistentvolume/pv3 created

# 查看Pv
[root@master yaml]# kubectl get pv
NAME   CAPACITY   ACCESS MODES   RECLAIM POLICY   STATUS      CLAIM   STORAGECLASS   REASON   AGE
pv1    1Gi        RWX            Retain           Available                                   23s
pv2    2Gi        RWX            Retain           Available                                   23s
pv3    3Gi        RWX            Retain           Available                                   23s

PVC

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。

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。下面是是资源清单格式

apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
  name: pvc
  namespace: dev
spec:
  accessModes: # 访问模式
  selector: # 采用标签对PV选择
  storageClassName: # 存储类别
  resources: # 请求空间
    requests:
      storage: 5Gi

访问模式（accessModes）

用于描述用户应用对存储资源的访问权限

选择条件（selector）
通过Label Selector的设置，可使PVC对于系统中己存在的PV进行筛选
存储类别（storageClassName）
PVC在定义时可以设定需要的后端存储的类别，只有设置了该class的pv才能被系统选出
资源请求（Resources ）
描述对存储资源的请求

创建Pvc-Basic.yaml,内容如下

apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
  name: pvc1
  namespace: default
spec:
  accessModes:
  - ReadWriteMany
  resources:
    requests:
      storage: 1Gi

---
apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
  name: pvc2
  namespace: default
spec:
  accessModes:
  - ReadWriteMany
  resources:
    requests:
      storage: 1Gi

---
apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
  name: pvc3
  namespace: default
spec:
  accessModes:
  - ReadWriteMany
  resources:
    requests:
      storage: 1Gi

# 创建Pvc
[root@master yaml]# kubectl create -f Pvc-Basic.yaml
persistentvolumeclaim/pvc1 created
persistentvolumeclaim/pvc2 created
persistentvolumeclaim/pvc3 created

# 查看Pvc
[root@master yaml]# kubectl get pvc  -n default -o wide
NAME   STATUS   VOLUME   CAPACITY   ACCESS MODES   STORAGECLASS   AGE   VOLUMEMODE
pvc1   Bound    pv1      1Gi        RWX                           34s   Filesystem
pvc2   Bound    pv2      2Gi        RWX                           34s   Filesystem
pvc3   Bound    pv3      3Gi        RWX                           34s   Filesystem

# 查看Pv状态
[root@master yaml]#  kubectl get pv -o wide
NAME   CAPACITY   ACCESS MODES   RECLAIM POLICY   STATUS   CLAIM          STORAGECLASS   REASON   AGE   VOLUMEMODE
pv1    1Gi        RWX            Retain           Bound    default/pvc1                           15m   Filesystem
pv2    2Gi        RWX            Retain           Bound    default/pvc2                           15m   Filesystem
pv3    3Gi        RWX            Retain           Bound    default/pvc3                           15m   Filesystem

Pod使用Pvc作为存储，创建Pvc-Pod.yaml,内容如下

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: pvc-pod1
  namespace: default
spec:
  containers:
  - name: busybox
    image: docker.io/library/busybox:1.35.0
    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: pvc-pod2
  namespace: default
spec:
  containers:
  - name: busybox
    image: docker.io/library/busybox:1.35.0
    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

# 创建Pod
[root@master yaml]# kubectl create -f Pvc-Pod.yaml
pod/pvc-pod1 created
pod/pvc-pod2 created

# 查看Pod
[root@master yaml]# kubectl get pods -n default -o wide
NAME                                  READY   STATUS             RESTARTS          AGE     IP              NODE             NOMINATED NODE   READINESS GATES
pvc-pod1                              1/1     Running            0                 27s     10.244.67.75    work1.host.com              
pvc-pod2                              1/1     Running            0                 27s     10.244.67.90    work1.host.com              

# 查看Pvc
[root@master yaml]# kubectl get pv -n dev -o wide
NAME   CAPACITY   ACCESS MODES   RECLAIM POLICY   STATUS   CLAIM          STORAGECLASS   REASON   AGE   VOLUMEMODE
pv1    1Gi        RWX            Retain           Bound    default/pvc1                           21m   Filesystem
pv2    2Gi        RWX            Retain           Bound    default/pvc2                           21m   Filesystem
pv3    3Gi        RWX            Retain           Bound    default/pvc3                           21m   Filesystem

# 查看nfs中的存储文件
[root@master yaml]# cat /root/data/pv1/out.txt
pod1
pod1
pod1
[root@master yaml]# cat /root/data/pv2/out.txt
pod2
pod2
pod2

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Cm-Basic.yaml，内容如下：

apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: configmap
  namespace: default
data:
  info: |
    username:admin
    password:123456

# 创建Cm
[root@master yaml]# kubectl create -f Cm-Basic.yaml
configmap/configmap created

# 查看Cm
[root@master yaml]# kubectl describe cm configmap  -n default
Name:         configmap
Namespace:    default
Labels:       
Annotations:  

Data
====
info:
----
username:admin
password:123456


BinaryData
====

Events:

创建Cm-Pod.yaml来使用Cm，内容如下

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: cm-pod
  namespace: default
spec:
  containers:
  - name: nginx
    image: docker.io/library/nginx:1.23.1
    volumeMounts: # 将configmap挂载到目录
    - name: config
      mountPath: /configmap/config
  volumes: # 引用configmap
  - name: config
    configMap:
      name: configmap

# 创建Pod
[root@master yaml]# kubectl create -f Cm-Pod.yaml
pod/cm-pod created

# 查看Pod
[root@master yaml]# kubectl get pod cm-pod -n default
NAME     READY   STATUS    RESTARTS   AGE
cm-pod   1/1     Running   0          13s

# 进入容器查看数据
[root@master yaml]# kubectl exec -it cm-pod -n default /bin/sh
kubectl exec [POD] [COMMAND] is DEPRECATED and will be removed in a future version. Use kubectl exec [POD] -- [COMMAND] instead.
# ls /configmap/config/
info
# cat /configmap/config/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
[root@master yaml]# echo -n 'admin' | base64
YWRtaW4=
[root@master yaml]# echo -n '123456' | base64
MTIzNDU2

创建Secret-Basic.yaml,内容如下

apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
  name: secret
  namespace: default
type: Opaque
data:
  username: YWRtaW4=
  password: MTIzNDU2

# 创建Secret
[root@master yaml]# kubectl create -f Secret-Basic.yaml
secret/secret created

# 查看Secret详情
# 发现配置只显示大小
[root@master yaml]# kubectl describe secret -n default
Name:         secret
Namespace:    default
Labels:       
Annotations:  

Type:  Opaque

Data
====
password:  6 bytes
username:  5 bytes

创建Secret-Pod.yaml,内容如下

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: secret-pod
  namespace: default
spec:
  containers:
  - name: nginx
    image: docker.io/library/nginx:1.23.1
    volumeMounts: # 将secret挂载到目录
    - name: config
      mountPath: /secret/config
  volumes:
  - name: config
    secret:
      secretName: secret

# 创建Pod
[root@master yaml]# kubectl create -f Secret-Pod.yaml
pod/secret-pod created

# 查看Pod
[root@master yaml]# kubectl get pod secret-pod -n default
NAME         READY   STATUS    RESTARTS   AGE
secret-pod   1/1     Running   0          68s

# 进入容器查看secret信息
# 发现会自动解码
[root@master yaml]# kubectl exec -it secret-pod /bin/sh -n default
kubectl exec [POD] [COMMAND] is DEPRECATED and will be removed in a future version. Use kubectl exec [POD] -- [COMMAND] instead.
# ls /secret/config
password  username
# cat /secret/config/username
admin
# cat /secret/config/password
123456

Kubernetes-容器编排引擎(Ingress-nginx)

BoyChai — Tue, 06 Sep 2022 09:19:00 +0000

Ingress概述

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

环境配置

环境为3个deploy，分别部署3个pod，镜像依次为nginx，apache，tomcat，并对应部署了三个service

创建文件Ingress-Env.yaml，内容如下

---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: ingress-env-nginx
  namespace: default
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      ingress-env: nginx-pod
  template:
    metadata:
      labels:
        ingress-env: nginx-pod
    spec:
      containers:
      - name: nginx
        image: docker.io/library/nginx:1.23.1
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: ingress-env-httpd
  namespace: default
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      ingress-env: httpd-pod
  template:
    metadata:
      labels:
        ingress-env: httpd-pod
    spec:
      containers:
      - name: httpd
        image: docker.io/library/httpd:2.4.54
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: ingress-env-tomcat
  namespace: default
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      ingress-env: tomcat-pod
  template:
    metadata:
      labels:
        ingress-env: tomcat-pod
    spec:
      containers:
      - name: tomcat
        image: docker.io/library/tomcat:8.5-jre10-slim
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: ingress-env-nginx-svc
  namespace: default
spec:
  selector:
    ingress-env: nginx-pod
  clusterIP: 10.97.2.1 # service的ip地址，如果不写，默认会生成一个
  type: ClusterIP
  ports:
  - port: 80  # Service端口
    targetPort: 80 # pod端口
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: ingress-env-httpd-svc
  namespace: default
spec:
  selector:
    ingress-env: httpd-pod
  clusterIP: 10.97.2.2 # service的ip地址，如果不写，默认会生成一个
  type: ClusterIP
  ports:
  - port: 80  # Service端口
    targetPort: 80 # pod端口
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: ingress-env-tomcat-svc
  namespace: default
spec:
  selector:
    ingress-env: tomcat-pod
  clusterIP: 10.97.2.3 # service的ip地址，如果不写，默认会生成一个
  type: ClusterIP
  ports:
  - port: 80  # Service端口
    targetPort: 8080 # pod端口

# 创建环境
[root@master yaml]# kubectl create -f Ingress-Env.yaml
deployment.apps/ingress-env-nginx created
deployment.apps/ingress-env-httpd created
deployment.apps/ingress-env-tomcat created
service/ingress-env-nginx-svc created
service/ingress-env-httpd-svc created
service/ingress-env-tomcat-svc created

# 查看Pod
[root@master yaml]# kubectl get pod -n default
NAME                                  READY   STATUS             RESTARTS          AGE
ingress-env-httpd-59b9f557c4-gjvhn    1/1     Running            0                 15s
ingress-env-httpd-59b9f557c4-j6q9b    1/1     Running            0                 15s
ingress-env-httpd-59b9f557c4-zp9fv    1/1     Running            0                 15s
ingress-env-nginx-7d899c7648-4r7gx    1/1     Running            0                 15s
ingress-env-nginx-7d899c7648-6fzq9    1/1     Running            0                 15s
ingress-env-nginx-7d899c7648-stv77    1/1     Running            0                 15s
ingress-env-tomcat-679896868f-27zhq   1/1     Running            0                 15s
ingress-env-tomcat-679896868f-w9gd6   1/1     Running            0                 15s
ingress-env-tomcat-679896868f-wwwnn   1/1     Running            0                 15s

# 查看deploy
[root@master yaml]# kubectl get deploy -n default
NAME                 READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
ingress-env-httpd    3/3     3            3           31s
ingress-env-nginx    3/3     3            3           31s
ingress-env-tomcat   3/3     3            3           31s


# 查看svc
[root@master yaml]# kubectl get svc -n default
NAME                     TYPE           CLUSTER-IP      EXTERNAL-IP     PORT(S)        AGE
ingress-env-httpd-svc    ClusterIP      10.97.2.2                 80/TCP         44s
ingress-env-nginx-svc    ClusterIP      10.97.2.1                 80/TCP         44s
ingress-env-tomcat-svc   ClusterIP      10.97.2.3                 80/TCP         44s

# 测试svc
# 都有页面返回即可
[root@master yaml]# curl 10.97.2.1
......
Welcome to nginx!
......
[root@master yaml]# curl 10.97.2.2
It works!
[root@master yaml]# curl 10.97.2.3
......
                    If you're seeing this, you've successfully installed Tomcat. Congratulations!
......

Ingress-nginx安装

# 下载Ingress的部署资源清单
# 我这里的版本是v1.3.0
[root@master yaml]# curl -o Ingress-Deploy.yaml https://raw.githubusercontent.com/kubernetes/ingress-nginx/controller-v1.3.0/deploy/static/provider/cloud/deploy.yaml
  % Total    % Received % Xferd  Average Speed   Time    Time     Time  Current
                                 Dload  Upload   Total   Spent    Left  Speed
100 15490  100 15490    0     0  15694      0 --:--:-- --:--:-- --:--:-- 15678

# 替换镜像
# Ingress-Deploy里面会用到两个镜像
# 一个是ingress-nginx/controller:1.3.0还有一个是ingress-nginx-kube-webhook-certgen:v1.1.1
# 默认都是从k8s镜像仓库下载的,都被墙了,需要把这两个修改为其他的，这里我自己科学上网pull下来放到仓库了修改内容如下
# 注意一共有三个镜像配置，有两个kube-webhook-certgen，三个都要改
image: registry.k8s.io/ingress-nginx/controller:v1.3.0... > image: docker.io/boychai/ingress-nginx-controlle:v1.3.0
image 
image: registry.k8s.io/ingress-nginx/kube-webhook-certgen:v1.1.1... > image: docker.io/boychai/ingress-nginx-kube-webhook-certgen:v1.1.1

# 添加hostNetwork配置
# 在Ingress-Deploy的里面会有段Deployment的配置大概在388行
# 在Deployment.spec.template.spec添加hostNetwork:true
......
412        spec:
413       hostNetwork: true
414       containers:
415       - args:
416         - /nginx-ingress-controller
417         - --publish-service=$(POD_NAMESPACE)/ingress-nginx-controller
......

# 创建Ingress-Nginx
[root@master yaml]# kubectl create -f Ingress-Deploy.yaml
namespace/ingress-nginx created
serviceaccount/ingress-nginx created
serviceaccount/ingress-nginx-admission created
role.rbac.authorization.k8s.io/ingress-nginx created
role.rbac.authorization.k8s.io/ingress-nginx-admission created
clusterrole.rbac.authorization.k8s.io/ingress-nginx created
clusterrole.rbac.authorization.k8s.io/ingress-nginx-admission created
rolebinding.rbac.authorization.k8s.io/ingress-nginx created
rolebinding.rbac.authorization.k8s.io/ingress-nginx-admission created
clusterrolebinding.rbac.authorization.k8s.io/ingress-nginx created
clusterrolebinding.rbac.authorization.k8s.io/ingress-nginx-admission created
configmap/ingress-nginx-controller created
service/ingress-nginx-controller created
service/ingress-nginx-controller-admission created
deployment.apps/ingress-nginx-controller created
job.batch/ingress-nginx-admission-create created
job.batch/ingress-nginx-admission-patch created
ingressclass.networking.k8s.io/nginx created
validatingwebhookconfiguration.admissionregistration.k8s.io/ingress-nginx-admission created

# 查看pod 
[root@master yaml]# kubectl get pod -n ingress-nginx
NAME                                        READY   STATUS      RESTARTS   AGE
ingress-nginx-admission-create-69hcz        0/1     Completed   0          50s
ingress-nginx-admission-patch-pwm7c         0/1     Completed   0          49s
ingress-nginx-controller-7fc79df64f-tcx85   1/1     Running     0          50s

# 查看service
[root@master yaml]# kubectl get svc -n ingress-nginx
NAME                                 TYPE           CLUSTER-IP     EXTERNAL-IP   PORT(S)                      AGE
ingress-nginx-controller             LoadBalancer   10.104.11.86        80:32637/TCP,443:31430/TCP   80s
ingress-nginx-controller-admission   ClusterIP      10.99.43.141           443/TCP                      80s

Ingress-nginx使用

ingress可以代理http和https，如果要使用https需要导入证书相关文件到secret，操作如下

# 创建tls目录并生成私钥和证书
[root@master yaml]# mkdir tls
[root@master tls]# openssl req -x509 -sha256 -nodes -days 365 -newkey rsa:2048 -keyout tls.key -out tls.crt -subj "/C=CN/ST=QD/L=QD/O=nginx/CN=host.com"
Generating a RSA private key
.....+++++
................................+++++
writing new private key to 'tls.key'
-----
[root@master tls]# ls
tls.crt  tls.key

# 导入到secret
[root@master tls]# kubectl create secret tls tls-secret --key tls.key --cert tls.crt
secret/tls-secret created

# 查看secret
[root@master tls]# kubectl get secret
NAME         TYPE                DATA   AGE
tls-secret   kubernetes.io/tls   2      75s

创建Ingress-Basic.yaml，内容如下

apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: Ingress
metadata:
  name: ingress-basic
spec:
  tls:
    - hosts:
      - nginx.host.com
      - apache.host.com
      - tomcat.host.com
      secretName: tls.secret # 指定证书配
  ingressClassName: nginx
  rules:
  - host: "nginx.host.com"
    http:
      paths:
      - pathType: Prefix
        path: /
        backend:
          service:
            name: ingress-env-nginx-svc
            port:
              number: 80
  - host: "apache.host.com"
    http:
      paths:
      - pathType: Prefix
        path: /
        backend:
          service:
            name: ingress-env-httpd-svc
            port:
              number: 80
  - host: "tomcat.host.com"
    http:
      paths:
      - pathType: Prefix
        path: /
        backend:
          service:
            name: ingress-env-tomcat-svc
            port:
              number: 80

# 创建Ingres
[root@master yaml]# kubectl create -f Ingress-Basic.yaml
ingress.networking.k8s.io/ingress-basic created

# 查看Ingress
[root@master yaml]# kubectl get Ingress -n default
NAME            CLASS   HOSTS                                            ADDRESS   PORTS     AGE
ingress-basic   nginx   nginx.host.com,apache.host.com,tomcat.host.com             80, 443   12s


# 查看Ingress详情
[root@master yaml]# kubectl describe Ingress ingress-basic -n default
......
TLS:
  tls.secret terminates apache.host.com,tomcat.host.com
Rules:
  Host             Path  Backends
  ----             ----  --------
  nginx.host.com
                   /   ingress-env-nginx-svc:80 (10.244.52.248:80,10.244.67.124:80,10.244.67.80:80)
  apache.host.com
                   /   ingress-env-httpd-svc:80 (10.244.52.238:80,10.244.67.114:80,10.244.67.75:80)
  tomcat.host.com
                   /   ingress-env-tomcat-svc:80 (10.244.52.229:8080,10.244.67.103:8080,10.244.67.70:8080)
......

# 访问测试
# 当域名[nginx,apache,tomcat].host.com解析到work节点之后去访问即可
# master我没有消除污点也没有配置ingres的容忍所以只能访问work节点
[root@master yaml]# curl -k --tlsv1 https://nginx.host.com
......
Welcome to nginx!
......
[root@master yaml]# curl -k --tlsv1 https://apache.host.com
It works!
[root@master yaml]# curl -k --tlsv1 https://tomcat.host.com
......
                    If you're seeing this, you've successfully installed Tomcat. Congratulations!
......

http代理

上面的配置是https的代理，如果要用http的话把tls段全部删掉就可以了

Kubernetes-容器编排引擎(Service详解)

BoyChai — Mon, 05 Sep 2022 05:32:00 +0000

Service概述

在kubernetes中，pod是应用程序的载体，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。

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。

设置工作模式

# 以ipvs为例，使用之前请安装ipvs模块(安装集群时已经安装)
# 编辑kube-proxy cm修改mode为"ipvs"
[root@master yaml]# kubectl edit cm kube-proxy -n kube-system
configmap/kube-proxy edited
......
    mode: "ipvs"
......

# 删除kube-proxy使其自动重启更新配置
[root@master yaml]# kubectl delete pod -l k8s-app=kube-proxy -n kube-system
pod "kube-proxy-5r4xw" deleted
pod "kube-proxy-qww6b" deleted
pod "kube-proxy-th7hm" deleted

# 查看ipvs规则
# 发现配置已生效
[root@master yaml]# ipvsadm -Ln
IP Virtual Server version 1.2.1 (size=4096)
Prot LocalAddress:Port Scheduler Flags
  -> RemoteAddress:Port           Forward Weight ActiveConn InActConn
TCP  10.96.0.1:443 rr
  -> 192.16.1.10:6443             Masq    1      0          0
TCP  10.96.0.10:53 rr
  -> 10.244.52.213:53             Masq    1      0          0
  -> 10.244.52.218:53             Masq    1      0          0
TCP  10.96.0.10:9153 rr
  -> 10.244.52.213:9153           Masq    1      0          0
  -> 10.244.52.218:9153           Masq    1      0          0
UDP  10.96.0.10:53 rr
  -> 10.244.52.213:53             Masq    1      0          0
  -> 10.244.52.218:53             Masq    1      0          0

Service资源清单

kind: Service  # 资源类型
apiVersion: v1  # 资源版本
metadata: # 元数据
  name: service # 资源名称
  namespace: <命名空间>
spec: # 描述
  selector: # 标签选择器，用于确定当前service代理哪些pod
  type: 
  clusterIP: <虚拟服务的ip地址>
  sessionAffinity: # session亲和性，支持ClientIP、None两个选项
  ports: # 端口信息
    - protocol: <协议> 
      port: 
      targetPort: 
      nodePort: <主机端口>

Service类型如下:

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

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Service-Env.yaml，内容如下

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment      
metadata:
  name: service-env
  namespace: default
spec: 
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: service-env
  template:
    metadata:
      labels:
        app: service-env
    spec:
      containers:
      - name: nginx
        image: docker.io/library/nginx:1.23.1
        ports:
        - containerPort: 80

# 创建deploy
[root@master yaml]# kubectl create -f Service-Env.yaml
deployment.apps/service-env created

# 查看pod详情
[root@master yaml]# kubectl get pods -n default -o wide --show-labels
NAME                             READY   STATUS             RESTARTS          AGE     IP              NODE             NOMINATED NODE   READINESS GATES   LABELS
service-env-77bd9f74d4-7qntr     1/1     Running            0                 108s    10.244.52.222   work2.host.com              
service-env-77bd9f74d4-9hs5k     1/1     Running            0                 108s    10.244.67.84    work1.host.com              
service-env-77bd9f74d4-s5hh5     1/1     Running            0                 108s    10.244.67.79    work1.host.com              

# 为了方便测试修改nginx的访问页面为podip
# 给容器依次修改
[root@master yaml]# kubectl exec -it service-env-77bd9f74d4-7qntr -n default /bin/sh
kubectl exec [POD] [COMMAND] is DEPRECATED and will be removed in a future version. Use kubectl exec [POD] -- [COMMAND] instead.
# echo 10.244.52.222 > /usr/share/nginx/html/index.html
# exit
[root@master yaml]# kubectl exec -it service-env-77bd9f74d4-9hs5k -n default /bin/sh
kubectl exec [POD] [COMMAND] is DEPRECATED and will be removed in a future version. Use kubectl exec [POD] -- [COMMAND] instead.
# echo 10.244.67.84 > /usr/share/nginx/html/index.html
# exit
[root@master yaml]# kubectl exec -it service-env-77bd9f74d4-s5hh5 -n default /bin/sh
kubectl exec [POD] [COMMAND] is DEPRECATED and will be removed in a future version. Use kubectl exec [POD] -- [COMMAND] instead.
# echo 10.244.67.79 > /usr/share/nginx/html/index.html
# exit


# 访问测试
[root@master yaml]# curl 10.244.52.222
10.244.52.222
[root@master yaml]# curl 10.244.67.84
10.244.67.84
[root@master yaml]# curl 10.244.67.79
10.244.67.79

ClusterIP

创建Service-Clusterip.yaml，内容如下

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: service-clusterip
  namespace: default
spec:
  selector:
    app: service-env
  clusterIP: 10.97.1.1 # service的ip地址，如果不写，默认会生成一个
  type: ClusterIP
  ports:
  - port: 80  # Service端口       
    targetPort: 80 # pod端口

# 创建service
[root@master yaml]# kubectl create -f Service-Clusterip.yaml
service/service-clusterip created

# 查看service
[root@master yaml]# kubectl get svc -n default -o wide
NAME                TYPE        CLUSTER-IP   EXTERNAL-IP   PORT(S)   AGE     SELECTOR
kubernetes          ClusterIP   10.96.0.1            443/TCP   2d18h   
service-clusterip   ClusterIP   10.97.1.1            80/TCP    4m42s   app=service-env

# 查看service详情
# 里面有一个Endpoints,里面就是pod入口
[root@master yaml]# kubectl describe svc service-clusterip -n default
Name:              service-clusterip
Namespace:         default
Labels:            
Annotations:       
Selector:          app=service-env
Type:              ClusterIP
IP Family Policy:  SingleStack
IP Families:       IPv4
IP:                10.97.1.1
IPs:               10.97.1.1
Port:                80/TCP
TargetPort:        80/TCP
Endpoints:         10.244.52.222:80,10.244.67.79:80,10.244.67.84:80
Session Affinity:  None
Events:            

# 查看ipvs的映射规则
[root@master yaml]# ipvsadm -Ln
......
TCP  10.97.1.1:80 rr
  -> 10.244.52.222:80             Masq    1      0          0
  -> 10.244.67.79:80              Masq    1      0          0
  -> 10.244.67.84:80              Masq    1      0          0
......
# 访问测试
# http://10.97.1.1:80
[root@master yaml]# curl http://10.97.1.1:80
10.244.67.84
[root@master yaml]# curl http://10.97.1.1:80
10.244.67.79
[root@master yaml]# curl http://10.97.1.1:80
10.244.52.222

HeadLiness

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。

创建Service-Headliness.yaml，内容如下

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: service-headliness
  namespace: default
spec:
  selector:
    app: service-env
  clusterIP: None # 将clusterIP设置为None，即可创建headliness Service
  type: ClusterIP
  ports:
  - port: 80    
    targetPort: 80

# 创建service
[root@master yaml]# kubectl create -f Service-Headliness.yaml
service/service-headliness created

# 查看service
# 发现CLUSTER-IP未分配IP
[root@master yaml]# kubectl get svc service-headliness -n default -o wide
NAME                 TYPE        CLUSTER-IP   EXTERNAL-IP   PORT(S)   AGE   SELECTOR
service-headliness   ClusterIP   None                 80/TCP    43s   app=service-env


# 查看service详情
[root@master yaml]# kubectl describe svc service-headliness  -n default
Name:              service-headliness
Namespace:         default
Labels:            
Annotations:       
Selector:          app=service-env
Type:              ClusterIP
IP Family Policy:  SingleStack
IP Families:       IPv4
IP:                None
IPs:               None
Port:                80/TCP
TargetPort:        80/TCP
Endpoints:         10.244.52.222:80,10.244.67.79:80,10.244.67.84:80
Session Affinity:  None
Events:            

# 查看域名的解析情况
[root@master yaml]# kubectl exec -it pc-deployment-6895856946-9b24j -n default /bin/sh
kubectl exec [POD] [COMMAND] is DEPRECATED and will be removed in a future version. Use kubectl exec [POD] -- [COMMAND] instead.
# cat /etc/resolv.conf
search default.svc.cluster.local svc.cluster.local cluster.local host.com
nameserver 10.96.0.10
options ndots:5
# exit

# 查看域名解析记录
[root@master yaml]# dig @10.96.0.10 service-headliness.default.svc.cluster.local +short
10.244.67.84
10.244.52.222
10.244.67.79

NodePort

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,内容如下

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: service-nodeport
  namespace: default
spec:
  selector:
    app: service-env
  type: NodePort # service类型
  ports:
  - port: 80
    nodePort: 30002 # 指定绑定的node的端口(默认的取值范围是：30000-32767), 如果不指定，会默认分配
    targetPort: 80

# 创建service
[root@master yaml]# kubectl create -f  Service-Nodeport.yaml
service/service-nodeport created

# 查看service
[root@master yaml]# kubectl get svc -n default -o wide
NAME                 TYPE        CLUSTER-IP     EXTERNAL-IP   PORT(S)        AGE     SELECTOR
service-nodeport     NodePort    10.101.89.79           80:30002/TCP   20s     app=service-env

# 访问测试
# 访问每个节点的30002端口
[root@master yaml]# curl http://master.host.com:30002
10.244.67.84
[root@master yaml]# curl http://work1.host.com:30002
10.244.67.79
[root@master yaml]# curl http://work2.host.com:30002
10.244.67.84

LoadBalancer

LoadBalancer和NodePort很相似，目的都是向外部暴露一个端口，区别在于LoadBalancer会在集群的外部再来做一个负载均衡设备，而这个设备需要外部环境支持的，外部服务发送到这个设备上的请求，会被设备负载之后转发到集群中。实现LoadBalancer需要外部设备，这里不做演示。

ExternalName

ExternalName类型的Service用于引入集群外部的服务，它通过externalName属性指定外部一个服务的地址，然后在集群内部访问此service就可以访问到外部的服务了。

创建Service-Externalname.yaml，内容如下

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: service-externalname
  namespace: default
spec:
  type: ExternalName # service类型
  externalName: www.baidu.com  #改成ip地址也可以

# 创建service
[root@master yaml]# kubectl create -f Service-Externalname.yaml
service/service-externalname created

# 查看域名解析记录
[root@master yaml]# dig @10.96.0.10 service-externalname.default.svc.cluster.local +short
www.baidu.com.
39.156.66.14
39.156.66.18

注意

service域名解析记录的域名组成如下

[资源名称].[命名空间].svc.cluster.local

Kubernetes-容器编排引擎(Pod控制器详解)

BoyChai — Sun, 04 Sep 2022 06:07:00 +0000

Pod控制器概述

引入

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

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。

类别

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)

概述

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。

资源清单

apiVersion: apps/v1 # 版本号
kind: ReplicaSet # 类型       
metadata: 
  name: 
  namespace:
  labels:
spec:
  replicas: <副本数量>
  selector: # 选择器，通过它指定该控制器管理哪些pod
    matchLabels:      # Labels匹配规则
    matchExpressions: # Expressions匹配规则
      - {key: , operator: <匹配方式>, values: }
  template: # 模板，当副本数量不足时，会根据下面的模板创建pod副本
    metadata:
      labels:
    spec:
      containers:
      - name:
        image:
        ports:

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RS

创建Pc-Replicaset.yaml文件，内容如下：

apiVersion: apps/v1
kind: ReplicaSet   
metadata:
  name: pc-replicaset
  namespace: default
spec:
  replicas: 3
  selector: 
    matchLabels:
      app: nginx-pod
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nginx-pod
    spec:
      containers:
      - name: nginx
        image: docker.io/library/nginx:1.23.1

# 创建rs
[root@master yaml]# kubectl create -f Pc-Replicaset.yaml
replicaset.apps/pc-replicaset created

# 查看rs
# DESIRED:期望副本数量  
# CURRENT:当前副本数量  
# READY:已经准备好提供服务的副本数量
[root@master yaml]# kubectl get rs pc-replicaset -n default -o wide
NAME            DESIRED   CURRENT   READY   AGE     CONTAINERS   IMAGES                           SELECTOR
pc-replicaset   3         3         3       2m41s   nginx        docker.io/library/nginx:1.23.1   app=nginx-pod

# 查看当前控制器创建出来的pod
# 控制器创建的pod的名称是在控制器名称后面拼接了-xxxxx随机码
[root@master yaml]# kubectl get pod -n default
NAME                           READY   STATUS             RESTARTS          AGE
pc-replicaset-fvjg2            1/1     Running            0                 3m53s
pc-replicaset-lzfc2            1/1     Running            0                 3m53s
pc-replicaset-q7hrm            1/1     Running            0                 3m53s

扩缩容

# 在线编辑配置
# 修改spce.replicas为6即可
[root@master yaml]# kubectl edit rs pc-replicaset -n default
replicaset.apps/pc-replicaset edited

# 查看Pod数量
[root@master yaml]# kubectl get pod -n default
NAME                           READY   STATUS             RESTARTS          AGE
pc-replicaset-49zl6            1/1     Running            0                 67s
pc-replicaset-5ngpl            1/1     Running            0                 67s
pc-replicaset-fvjg2            1/1     Running            0                 6m45s
pc-replicaset-lzfc2            1/1     Running            0                 6m45s
pc-replicaset-pnstd            1/1     Running            0                 67s
pc-replicaset-q7hrm            1/1     Running            0                 6m45s

# 使用命令
# 使用scale实现扩缩容replicas为扩缩容的数量
[root@master yaml]# kubectl scale rs pc-replicaset --replicas=2 -n default
replicaset.apps/pc-replicaset scaled

# 查看Pod数量
[root@master yaml]# kubectl get pod -n default|grep pc
NAME                           READY   STATUS             RESTARTS          AGE
pc-replicaset-fvjg2            1/1     Running            0                 8m39s
pc-replicaset-q7hrm            1/1     Running            0                 8m39s

镜像升级

# 在线编辑配置
# 修改spce.template.spec.containers.image为docker.io/library/nginx:latest即可
[root@master yaml]# kubectl edit rs pc-replicaset -n default
replicaset.apps/pc-replicaset edited

# 查看rs状态
# 镜像版本已经变更了
[root@master yaml]# kubectl get rs -n default -o wide
NAME            DESIRED   CURRENT   READY   AGE   CONTAINERS   IMAGES                           SELECTOR
pc-replicaset   2         2         2       14m   nginx        docker.io/library/nginx:latest   app=nginx-pod


# 使用命令
# kubectl set image rs rs名称 容器=镜像版本 -n namespace
[root@master yaml]# kubectl set image rs pc-replicaset nginx=docker.io/library/nginx:1.23.1  -n default
replicaset.apps/pc-replicaset image updated

# 再次查看
# 镜像版本已经变更了
[root@master yaml]# kubectl get rs -n default -o wide
NAME            DESIRED   CURRENT   READY   AGE   CONTAINERS   IMAGES                           SELECTOR
pc-replicaset   2         2         2       17m   nginx        docker.io/library/nginx:1.23.1   app=nginx-pod

删除RS

# 使用kubectl delete命令会删除此RS以及它管理的Pod
# 在kubernetes删除RS前，会将RS的replicasclear调整为0，等待所有的Pod被删除后，在执行RS对象的删除
[root@master yaml]# kubectl delete rs pc-replicaset -n default
replicaset.apps "pc-replicaset" deleted

[root@master yaml]# kubectl get pod -n default -o wide
No resources found in default namespace.

# 如果希望仅仅删除RS对象（保留Pod），可以使用kubectl delete命令时添加--cascade=false选项（不推荐）。
[root@master yaml]# kubectl delete rs pc-replicaset -n default --cascade=false
replicaset.apps "pc-replicaset" deleted
[root@master yaml]# kubectl get pods -n default
NAME                  READY   STATUS    RESTARTS   AGE
pc-replicaset-cl82j   1/1     Running   0          75s
pc-replicaset-dslhb   1/1     Running   0          75s

# 也可以使用yaml直接删除(推荐)
[root@master yaml]#  kubectl delete -f Pc-Replicaset.yaml
replicaset.apps "pc-replicaset" deleted

Deployment(Deploy)

概述

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

资源清单

apiVersion: apps/v1 # 版本号
kind: Deployment # 类型       
metadata: # 元数据
  name: # deploy名称 
  namespace: # 所属命名空间 
  labels: #标签
spec: # 详情描述
  replicas: <副本数量>
  revisionHistoryLimit: <保留历史版本数量>
  paused: false # 暂停部署，默认是false
  progressDeadlineSeconds: 600 # 部署超时时间（s），默认是600
  strategy: # 策略
    type: <更新策略>
    rollingUpdate: # 滚动更新
      maxSurge: 30% # 最大额外可以存在的副本数，可以为百分比，也可以为整数
      maxUnavailable: 30% # 最大不可用状态的 Pod 的最大值，可以为百分比，也可以为整数
  selector: # 选择器，通过它指定该控制器管理哪些pod
    matchLabels:      # Labels匹配规则
    matchExpressions: # Expressions匹配规则
      - {key: , operator: <匹配方式>, values: }
  template: # 模板，当副本数量不足时，会根据下面的模板创建pod副本
    metadata:
      labels:
    spec:
      containers:
      - name: 
        image: 
        ports:

创建deploy

创建Pc-Deployment.yaml，内容如下

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment      
metadata:
  name: pc-deployment
  namespace: default
spec: 
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx-pod
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nginx-pod
    spec:
      containers:
      - name: nginx
        image: docker.io/library/nginx:1.23.1

# 创建deploy
[root@master yaml]# kubectl create -f Pc-Deployment.yaml --record=true
Flag --record has been deprecated, --record will be removed in the future
deployment.apps/pc-deployment created

# 查看deploy
# UP-TO-DATE 最新版本的pod的数量
# AVAILABLE  当前可用的pod的数量
[root@master yaml]# kubectl get deploy pc-deployment -n default
NAME            READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
pc-deployment   3/3     3            3           85s

# 查看rs
# 发现rs的名称是在原来查看deploy的名字后面添加了一个10位数的随机串
[root@master yaml]# kubectl get rs -n default
NAME                       DESIRED   CURRENT   READY   AGE
pc-deployment-6895856946   3         3         3       2m14s

# 查看pod
[root@master yaml]# kubectl get pods -n default
NAME                             READY   STATUS             RESTARTS          AGE
pc-deployment-6895856946-7nbs4   1/1     Running            0                 3m30s
pc-deployment-6895856946-g5n6g   1/1     Running            0                 3m30s
pc-deployment-6895856946-jkqnm   1/1     Running            0                 3m30s

扩缩容

# 命令方式
[root@master yaml]# kubectl scale deploy pc-deployment --replicas=5  -n default
deployment.apps/pc-deployment scaled

# 查看deploy
[root@master yaml]# kubectl get deploy pc-deployment -n default
NAME            READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
pc-deployment   5/5     5            5           3m24s

# 查看pod数量
[root@master yaml]# kubectl get pods -n default
NAME                             READY   STATUS             RESTARTS          AGE
pc-deployment-6895856946-2tpfc   1/1     Running            0                 4m2s
pc-deployment-6895856946-5pn96   1/1     Running            0                 4m2s
pc-deployment-6895856946-792dj   1/1     Running            0                 4m2s
pc-deployment-6895856946-89vrz   1/1     Running            0                 117s
pc-deployment-6895856946-hl7pz   1/1     Running            0                 117s

# 在线编辑方式
# 修改spec.replicase为3
[root@master yaml]# kubectl edit deploy pc-deployment -n default
deployment.apps/pc-deployment edited

# 查看deploy
[root@master yaml]# kubectl get deploy pc-deployment -n default
NAME            READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
pc-deployment   3/3     3            3           6m18s


# 查看pod数量
[root@master yaml]# kubectl get pods -n default
NAME                             READY   STATUS             RESTARTS          AGE
pc-deployment-6895856946-792dj   1/1     Running            0                 6m44s
pc-deployment-6895856946-89vrz   1/1     Running            0                 6m44s
pc-deployment-6895856946-792dj   1/1     Running            0                 6m44s

镜像更新

deployment支持两种更新策略:重建更新和滚动更新,可以通过strategy指定策略类型,支持两个属性:

strategy：指定新的Pod替换旧的Pod的策略， 支持两个属性：
  type：指定策略类型，支持两种策略
    Recreate：在创建出新的Pod之前会先杀掉所有已存在的Pod
    RollingUpdate：滚动更新，就是杀死一部分，就启动一部分，在更新过程中，存在两个版本Pod
  rollingUpdate：当type为RollingUpdate时生效，用于为RollingUpdate设置参数，支持两个属性：
    maxUnavailable：用来指定在升级过程中不可用Pod的最大数量，默认为25%。
    maxSurge： 用来指定在升级过程中可以超过期望的Pod的最大数量，默认为25%。

重建更新

# 修改配置清单，并更新配置
# 修改spec.strategy.type为Recreate
[root@master yaml]# vim Pc-Deployment.yaml
[root@master yaml]# kubectl apply -f Pc-Deployment.yaml
deployment.apps/pc-deployment configured

# 命令方式更变镜像
[root@master yaml]# kubectl set image deployment pc-deployment nginx=docker.io/library/nginx:latest -n default
deployment.apps/pc-deployment image updated

# 查看升级过程
[root@master yaml]# kubectl get pods -n default -w
NAME                             READY   STATUS             RESTARTS        AGE
pc-deployment-6895856946-9zvpn   1/1     Terminating        0               5s
pc-deployment-6895856946-bnz2v   1/1     Terminating        0               5s
pc-deployment-6895856946-6dswz   0/1     Terminating        0               5s
pc-deployment-74556686fb-f76kc   0/1     Pending            0               0s
pc-deployment-74556686fb-g48rh   0/1     Pending            0               0s
pc-deployment-74556686fb-m2rvf   0/1     Pending            0               0s
pc-deployment-74556686fb-f76kc   0/1     ContainerCreating   0               0s
pc-deployment-74556686fb-g48rh   0/1     ContainerCreating   0               0s
pc-deployment-74556686fb-m2rvf   0/1     ContainerCreating   0               0s
pc-deployment-74556686fb-g48rh   1/1     Running             0               1s
pc-deployment-74556686fb-f76kc   1/1     Running             0               2s
pc-deployment-74556686fb-m2rvf   1/1     Running             0               2s

滚动更新

# 修改配置清单，并更新配置
# 修改spec.strategy.type为RollingUpdate,并添加rollingUpdate配置
[root@master yaml]# vim Pc-Deployment.yaml
spec:
  strategy:
    type: RollingUpdate
    rollingUpdate:
      maxSurge: 33%
      maxUnavailable: 33%
[root@master yaml]# kubectl apply -f Pc-Deployment.yaml
deployment.apps/pc-deployment configured

# 更变镜像
[root@master yaml]#  kubectl set image deployment pc-deployment nginx=docker.io/library/nginx:latest -n default
deployment.apps/pc-deployment image updated

# 查看升级过程
[root@master yaml]# kubectl get pod -n default -w
pc-deployment-6895856946-47gjm   1/1     Running            0                 2m33s
pc-deployment-6895856946-4rhkr   1/1     Running            0                 2m32s
pc-deployment-6895856946-6xg5w   1/1     Running            0                 2m30s
pc-deployment-74556686fb-7bz2k   0/1     Pending            0                 0s
pc-deployment-74556686fb-7bz2k   0/1     ContainerCreating   0                 0s
pc-deployment-74556686fb-7bz2k   1/1     Running             0                 1s
pc-deployment-6895856946-47gjm   1/1     Terminating         0                 2m43s
pc-deployment-74556686fb-xnvx5   0/1     Pending             0                 0s
pc-deployment-74556686fb-xnvx5   0/1     ContainerCreating   0                 0s
pc-deployment-74556686fb-xnvx5   1/1     Running             0                 2s
pc-deployment-6895856946-4rhkr   1/1     Terminating         0                 2m44s
pc-deployment-74556686fb-zgrss   0/1     Pending             0                 0s
pc-deployment-74556686fb-zgrss   0/1     ContainerCreating   0                 0s
pc-deployment-74556686fb-zgrss   1/1     Running             0                 1s
pc-deployment-6895856946-6xg5w   1/1     Terminating         0                 2m43s
# 至此，新版本的pod创建完毕，旧版本的pod销毁完毕

滚动更新的过程如下：

版本回退

在镜像更新之后，查看rs的变化，变化如下

# 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3，其实这就是deployment能够进行版本回退的奥妙所在，后面会详细解释。
[root@master yaml]# kubectl get rs -n default
NAME                       DESIRED   CURRENT   READY   AGE
pc-deployment-6696798b78   0         0         0       7m37s
pc-deployment-6696798b11   0         0         0       5m37s
pc-deployment-c848d76789   3         3         3       72s

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，命令如下

kubectl rollout： 版本升级相关功能，支持下面的选项：
 status       显示当前升级状态
 history     显示 升级历史记录
 pause       暂停版本升级过程
 resume    继续已经暂停的版本升级过程
 restart      重启版本升级过程
 undo        回滚到上一级版本（可以使用--to-revision回滚到指定版本）

# 查看当前升级版本的状态
[root@master yaml]# kubectl rollout status deploy pc-deployment -n default
deployment "pc-deployment" successfully rolled out

# 查看升级历史记录
[root@master yaml]# kubectl rollout history deploy pc-deployment -n default
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

# 版本回滚
# --to-revision=1
# 1是最初创建的版本，2是上一个，3是现在的
[root@master yaml]# kubectl rollout undo deployment pc-deployment --to-revision=1 -n default
deployment.apps/pc-deployment rolled back

# 查看发现，通过nginx镜像版本可以发现到了最初版本
[root@master yaml]# kubectl get deploy -n default -o wide
NAME            READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE   CONTAINERS   IMAGES                           SELECTOR
pc-deployment   3/3     1            3           47m   nginx        docker.io/library/nginx:1.32.1   app=nginx-pod

# 查看rs，发现第一个rs中有3个pod运行，后面两个版本的rs中pod为运行
[root@master yaml]# kubectl get rs -n default
NAME                       DESIRED   CURRENT   READY   AGE
pc-deployment-6696798b78   3         3         3       78m
pc-deployment-966bf7f44    0         0         0       37m
pc-deployment-c848d767     0         0         0       71m

金丝雀发布

Deployment控制器支持控制更新过程中的控制，如“暂停(pause)”或“继续(resume)”更新操作。比如有一批新的Pod资源创建完成后立即暂停更新过程，此时，仅存在一部分新版本的应用，主体部分还是旧的版本。然后，再筛选一小部分的用户请求路由到新版本的Pod应用，继续观察能否稳定地按期望的方式运行。确定没问题之后再继续完成余下的Pod资源滚动更新，否则立即回滚更新操作。这就是所谓的金丝雀发布。

# 更新deployment的版本，并配置暂停deployment
[root@master yaml]#  kubectl set image deploy pc-deployment nginx=docker.io/library/nginx:latest -n default && kubectl rollout pause deployment pc-deployment  -n default
deployment.apps/pc-deployment image updated
deployment.apps/pc-deployment paused

# 查看更新状态
[root@master yaml]# kubectl rollout status deploy pc-deployment -n default　
Waiting for deployment "pc-deployment" rollout to finish: 1 out of 3 new replicas have been updated...

# 查看rs
[root@master yaml]# kubectl get rs -n default -o wide
NAME                       DESIRED   CURRENT   READY   AGE     CONTAINERS   IMAGES         
pc-deployment-5d89bdfbf9   2         2         2       19m     nginx        docker.io/library/nginx:1.32.1
pc-deployment-675d469f8b   0         0         0       14m     nginx        docker.io/library/nginx:latest
pc-deployment-6c9f56fcfb   1         1         1       3m16s   nginx        docker.io/library/nginx:1.32.1

# 查看Pod
[root@master yaml]# kubectl get rs -n default -o wide
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-6c9f56fcfb-j2gtj   1/1     Running   0          3m31s

# 继续更新
[root@master yaml]# kubectl rollout resume deploy pc-deployment -n default
deployment.apps/pc-deployment resumed

# 查看rs
[root@master yaml]# kubectl get rs -n default -o wide
NAME                       DESIRED   CURRENT   READY   AGE     CONTAINERS   IMAGES         
pc-deployment-5d89bdfbf9   0         0         0       21m     nginx        docker.io/library/nginx:1.32.1
pc-deployment-675d469f8b   0         0         0       16m     nginx        docker.io/library/nginx:latest 
pc-deployment-6c9f56fcfb   3         3         3       5m11s   nginx        docker.io/library/nginx:1.32.1

# 查看Pod
[root@master yaml]# kubectl get pods -n default
NAME                             READY   STATUS    RESTARTS   AGE
pc-deployment-6c9f56fcfb-996rt   1/1     Running   0          5m27s
pc-deployment-6c9f56fcfb-7bfwh   1/1     Running   0          37s
pc-deployment-6c9f56fcfb-rf84v   1/1     Running   0          37s

删除deploy

# 删除deployment，deploy管理的rs和pod将也会被删除
[root@master yaml]# kubectl delete -f Pc-Deployment.yaml
deployment.apps "pc-deployment" deleted

DaemonSet(DS)

概述

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。

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

资源清单

apiVersion: apps/v1 # 版本号
kind: DaemonSet # 类型       
metadata: # 元数据
  name: # ds名称 
  namespace: # 所属命名空间 
  labels: #标签
spec: # 详情描述
  revisionHistoryLimit: <保留历史版本>
  updateStrategy: # 更新策略
    type: RollingUpdate # 滚动更新策略
    rollingUpdate: # 滚动更新
      maxUnavailable: 1 # 最大不可用状态的 Pod 的最大值，可以为百分比，也可以为整数
  selector: # 选择器，通过它指定该控制器管理哪些pod
    matchLabels:      # Labels匹配规则
      - {key: value}
    matchExpressions: # Expressions匹配规则
      - {key: app, operator: In, values: [nginx-pod]}
  template: # 模板，当副本数量不足时，会根据下面的模板创建pod副本
    metadata:
      labels:
    spec:
      containers:
      - name: 
        image: 
        ports:

创建DS

创建文件Pc-Daemonset.yaml,内容如下

apiVersion: apps/v1
kind: DaemonSet      
metadata:
  name: pc-daemonset
  namespace: default
spec: 
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx-pod
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nginx-pod
    spec:
      containers:
      - name: nginx
        image: docker.io/library/nginx:1.23.1

# 创建DS
[root@master yaml]# kubectl create -f Pc-Daemonset.yaml
daemonset.apps/pc-daemonset created

# 查看DS
[root@master yaml]# kubectl get ds -n default -o wide
NAME           DESIRED   CURRENT   READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   NODE SELECTOR   AGE    CONTAINERS   IMAGES                           SELECTOR
pc-daemonset   2         2         2       2            2                     104s   nginx        docker.io/library/nginx:1.23.1   app=nginx-pod

# 查看pod,发现在每个work节点上都运行一个pod
[root@master yaml]# kubectl get pods -n default -o wide
NAME                             READY   STATUS             RESTARTS          AGE     IP              NODE             NOMINATED NODE   READINESS GATES
pc-daemonset-h6q4b               1/1     Running            0                 2m23s   10.244.67.78    work1.host.com              
pc-daemonset-lghrj               1/1     Running            0                 2m23s   10.244.52.209   work2.host.com

删除DS

# 删除DS
[root@master yaml]# kubectl delete -f Pc-dDaemonset.yaml
daemonset.apps "pc-daemonset" deleted

Job

概述

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

资源清单

apiVersion: batch/v1 # 版本号
kind: Job # 类型       
metadata: # 元数据
  name: # rs名称 
  namespace: # 所属命名空间 
  labels: #标签
    controller: job
spec: # 详情描述
  completions: 1 # 指定job需要成功运行Pods的次数。默认值: 1
  parallelism: 1 # 指定job在任一时刻应该并发运行Pods的数量。默认值: 1
  activeDeadlineSeconds: <可运行时间期限> # 指定job可运行的时间期限，超过时间还未结束，系统将会尝试进行终止。
  backoffLimit: 6 # 指定job失败后进行重试的次数。默认是6
  manualSelector: false # 是否可以使用selector选择器选择pod，默认是false
  selector: # 选择器，通过它指定该控制器管理哪些pod
    matchLabels:      # Labels匹配规则
      - {key: value}
    matchExpressions: # Expressions匹配规则
      - {key: app, operator: In, values: [counter-pod]}
  template: # 模板，当副本数量不足时，会根据下面的模板创建pod副本
    metadata:
      labels:
    spec:
      restartPolicy: <重启策略> # 重启策略只能设置为Never或者OnFailure
      containers:
      - name: 
        image: 
        command:

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Job

创建Pc-Job.yaml,内容如下

apiVersion: batch/v1
kind: Job      
metadata:
  name: pc-job
  namespace: default
spec:
  manualSelector: true
  selector:
    matchLabels:
      app: counter-pod
  template:
    metadata:
      labels:
        app: counter-pod
    spec:
      restartPolicy: Never
      containers:
      - name: counter
        image: docker.io/library/busybox:1.35.0
        command: ["bin/sh","-c","for i in 9 8 7 6 5 4 3 2 1; do echo $i;sleep 3;done"]

# 创建Job
[root@master yaml]# kubectl create -f Pc-Job.yaml
job.batch/pc-job created

# 持续观察Job状态
[root@master yaml]# kubectl get job -n default -o wide -w
NAME     COMPLETIONS   DURATION   AGE   CONTAINERS   IMAGES                             SELECTOR
pc-job   0/1           1s         1s    counter      docker.io/library/busybox:1.35.0   app=counter-pod
pc-job   0/1           3s         3s    counter      docker.io/library/busybox:1.35.0   app=counter-pod


# 查看Pod状态
# 可以发现pod运行完命令之后就会边车Completed
[root@master yaml]# kubectl get pod -n default -o wide -w
NAME                             READY   STATUS             RESTARTS          AGE     IP              NODE             NOMINATED NODE   READINESS GATES
pc-job-6qwpd                     1/1     Running          0                   29s   10.244.67.81    work1.host.com              
pc-job-6qwpd                     0/1     Completed          0                 119s   10.244.67.81    work1.host.com

删除Job

# 删除job
[root@master yaml]# kubectl delete -f Pc-Job.yaml
job.batch "pc-job" deleted

CronJob(CJ)

概述

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。

资源清单

apiVersion: batch/v1beta1 # 版本号
kind: CronJob # 类型       
metadata: # 元数据
  name: # rs名称 
  namespace: # 所属命名空间 
  labels: #标签
    controller: cronjob
spec: # 详情描述
  schedule: # cron格式的作业调度运行时间点,用于控制任务在什么时间执行
  concurrencyPolicy: # 并发执行策略，用于定义前一次作业运行尚未完成时是否以及如何运行后一次的作业
  failedJobHistoryLimit: # 为失败的任务执行保留的历史记录数，默认为1
  successfulJobHistoryLimit: # 为成功的任务执行保留的历史记录数，默认为3
  startingDeadlineSeconds: # 启动作业错误的超时时长
  jobTemplate: # job控制器模板，用于为cronjob控制器生成job对象;下面其实就是job的定义
    metadata:
    spec:
      completions: 1
      parallelism: 1
      activeDeadlineSeconds: 30
      backoffLimit: 6
      manualSelector: true
      selector:
        matchLabels:
        matchExpressions: 规则
          - {key: app, operator: In, values: [counter-pod]}
      template:
        metadata:
          labels:
        spec:
          restartPolicy: 
          containers:
          - name: 
            image: 
            command:

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CJ

创建Pc-Cronjob.yaml,内容如下:

apiVersion: batch/v1beta1
kind: CronJob
metadata:
  name: pc-cronjob
  namespace: default
  labels:
    controller: cronjob
spec:
  schedule: "*/1 * * * *"
  jobTemplate:
    metadata:
    spec:
      template:
        spec:
          restartPolicy: Never
          containers:
          - name: counter
            image: docker.io/library/busybox:1.35.0
            command: ["bin/sh","-c","for i in 9 8 7 6 5 4 3 2 1; do echo $i;sleep 3;done"]

# 创建CJ
[root@master yaml]# kubectl create -f Pc-Cronjob.yaml
Warning: batch/v1beta1 CronJob is deprecated in v1.21+, unavailable in v1.25+; use batch/v1 CronJob
cronjob.batch/pc-cronjob created

# 查看CJ
[root@master yaml]# kubectl get cronjobs -n default
NAME         SCHEDULE      SUSPEND   ACTIVE   LAST SCHEDULE   AGE
pc-cronjob   */1 * * * *   False     1        9s              58s

# 查看job
[root@master yaml]# kubectl get job -n default
NAME                  COMPLETIONS   DURATION   AGE
pc-cronjob-27705149   0/1           2m8s       2m8s
pc-cronjob-27705150   0/1           68s        68s
pc-cronjob-27705151   0/1           8s         8s

# 查看pod
[root@master yaml]# kubectl get pods -n default
NAME                             READY   STATUS             RESTARTS          AGE
pc-cronjob-27705149-kms26        0/1     Completed   0                 2m37s
pc-cronjob-27705150-2mvkv        0/1     Completed   0                 97s
pc-cronjob-27705151-dvr8c        1/1     Running       0                 37s

删除CJ

[root@master yaml]# kubectl delete -f Pc-Cronjob.yaml
Warning: batch/v1beta1 CronJob is deprecated in v1.21+, unavailable in v1.25+; use batch/v1 CronJob
cronjob.batch "pc-cronjob" deleted

Kubernetes-容器编排引擎(Pod详解)

BoyChai — Mon, 29 Aug 2022 14:25:00 +0000

概述Pod

什么是Pod?

Pod 是在 Kubernetes 中创建和管理的、最小的可部署的计算单元。Pod（就像在鲸鱼荚或者豌豆荚中）是一组（一个或多个）容器；这些容器共享存储、网络、以及怎样运行这些容器的声明。 Pod 中的内容总是并置（colocated）的并且一同调度,在共享的上下文中运行。 Pod 所建模的是特定于应用的 “逻辑主机”,其中包含一个或多个应用容器, 这些容器相对紧密地耦合在一起。在非云环境中,在相同的物理机或虚拟机上运行的应用类似于在同一逻辑主机上运行的云应用。

Pod的结构

每一个Pod都可以包含一个或者多个容器,这些容器分为两种:

程序容器,业务容器,数量可多可少
Pause容器,这是每个Pod都会有的一个根容器,他的作用有两个:
- 可以以它为依据,评估整个Pod的健康状态
- 可以在跟容器上设置ip地址,其他容器都用此ip(Pod IP),以实现Pod内部的网络通信

资源清单

apiVersion: v1     #必选,版本号,例如v1
kind: Pod       　 #必选,资源类型,例如 Pod
metadata:       　 #必选,元数据
  name: string     #必选，Pod名称
  namespace: string  #Pod所属的命名空间,默认为"default"
  labels:       　　  #自定义标签列表
    - name: string      　          
spec:  #必选，Pod中容器的详细定义
  containers:  #必选，Pod中容器列表
  - name: string   #必选,容器名称
    image: string  #必选,容器的镜像名称
    imagePullPolicy: [ Always|Never|IfNotPresent ]  #获取镜像的策略 
    command: [string]   #容器的启动命令列表,如不指定,使用打包时使用的启动命令
    args: [string]      #容器的启动命令参数列表
    workingDir: string  #容器的工作目录
    volumeMounts:       #挂载到容器内部的存储卷配置
    - name: string      #引用pod定义的共享存储卷的名称,需用volumes[]部分定义的的卷名
      mountPath: string #存储卷在容器内mount的绝对路径,应少于512字符
      readOnly: boolean #是否为只读模式
    ports: #需要暴露的端口库号列表
    - name: string        #端口的名称
      containerPort: int  #容器需要监听的端口号
      hostPort: int       #容器所在主机需要监听的端口号,默认与Container相同
      protocol: string    #端口协议,支持TCP和UDP，默认TCP
    env:   #容器运行前需设置的环境变量列表
    - name: string  #环境变量名称
      value: string #环境变量的值
    resources: #资源限制和请求的设置
      limits:  #资源限制的设置
        cpu: string     #Cpu的限制,单位为core数,将用于docker run --cpu-shares参数
        memory: string  #内存限制,单位可以为Mib/Gib，将用于docker run --memory参数
      requests: #资源请求的设置
        cpu: string    #Cpu请求,容器启动的初始可用数量
        memory: string #内存请求,容器启动的初始可用数量
    lifecycle: #生命周期钩子
        postStart: #容器启动后立即执行此钩子,如果执行失败,会根据重启策略进行重启
        preStop: #容器终止前执行此钩子,无论结果如何,容器都会终止
    livenessProbe:  #对Pod内各容器健康检查的设置,当探测无响应几次后将自动重启该容器
      exec:       　 #对Pod容器内检查方式设置为exec方式
        command: [string]  #exec方式需要制定的命令或脚本
      httpGet:       #对Pod内个容器健康检查方法设置为HttpGet，需要制定Path、port
        path: string
        port: number
        host: string
        scheme: string
        HttpHeaders:
        - name: string
          value: string
      tcpSocket:     #对Pod内个容器健康检查方式设置为tcpSocket方式
         port: number
       initialDelaySeconds: 0       #容器启动完成后首次探测的时间,单位为秒
       timeoutSeconds: 0    　　    #对容器健康检查探测等待响应的超时时间,单位秒,默认1秒
       periodSeconds: 0     　　    #对容器监控检查的定期探测时间设置,单位秒,默认10秒一次
       successThreshold: 0
       failureThreshold: 0
       securityContext:
         privileged: false
  restartPolicy: [Always | Never | OnFailure]  #Pod的重启策略
  nodeName:  #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

Pod配置

基本配置

创建一个名字为Pod-Basic.yaml文件,内容如下:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: pod-basic
  namespace: default
  labels:
    app: pod
spec:
  containers:
  - name: mynginx
    image: docker.io/library/nginx:1.23.1
  - name: mybusybox
    image: docker.io/library/busybox:1.35.0

上面定义了一个比较简单Pod的配置,名字叫做"pod-basic",命名空间在"default"下, 并给他打了一个标签叫做"app:pod",并定义了两个容器:

mynginx: 使用docker镜像仓库的nginx镜像版本为1.23.1
busybox: 使用docker镜像仓库的busybox镜像版本为2.4.54

定义好资源清单之后可以使用下面的命令进行管理:

# 创建pod
[root@master yaml]# kubectl create -f Pod-Basic.yaml
pod/pod-basic created

# 查看pod状态
# "-n default"是指定命名空间,这里不加也可以查询到,因为不加默认查询的就是default命名空间下的资源
# READY 1/2 表示当前Pod中有2个容器,其中1个准备就绪,1个未就绪
# RESTARTS  重启次数,因为有1个容器故障了，Pod一直在重启试图恢复它
[root@master yaml]# kubectl get pod -n default
NAME            READY   STATUS     RESTARTS      AGE
pod-basic       1/2     NotReady   2 (29s ago)   43s

# 查看pod的详细信息
[root@master yaml]# kubectl describe pod pod-basic -n default

镜像拉取

创建Pod-ImagePull.yaml文件,内容如下:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: pod-imagepull
  namespace: default
spec:
  containers:
  - name: mynginx
    image: docker.io/library/nginx:1.23.1
    imagePullPolicy: Always                                     # 设置镜像拉取策略
  - name: mybusybox
    image: docker.io/library/busybox:2.4.54

imagePullPolicy，用于设置镜像拉取策略，kubernetes支持配置三种拉取策略：

Always：总是从远程仓库拉取镜像（一直远程下载）
IfNotPresent：本地有则使用本地镜像,本地没有则从远程仓库拉取镜像（本地有就本地本地没远程下载）
Never：只使用本地镜像,从不去远程仓库拉取,本地没有就报错（一直使用本地）

默认值说明：
如果镜像tag为具体版本号, 默认策略是：IfNotPresent
如果镜像tag为：latest（最终版本） ,默认策略是always

# 创建pod
[root@master yaml]# kubectl create -f Pod-ImagePull.yaml
pod/pod-imagepull created

# 查看Pod详情
# 此时明显可以看到nginx镜像有一步Pulling image "nginx:1.17.1"的过程
[root@master yaml]# kubectl describe pod pod-imagepull -n default
......

Events:
  Type    Reason     Age              From               Message
  ----    ------     ----             ----               -------
  Normal  Scheduled  5s               default-scheduler  Successfully assigned default/pod-imagepull to work1.host.com
  Normal  Pulling    4s               kubelet            Pulling image "docker.io/library/nginx:1.23.1"
  Normal  Pulled     1s               kubelet            Successfully pulled image "docker.io/library/nginx:1.23.1" in 2.762104819s
  Normal  Created    1s               kubelet            Created container mynginx
  Normal  Started    1s               kubelet            Started container mynginx
  Normal  Pulled     1s (x2 over 1s)  kubelet            Container image "docker.io/library/busybox:1.35.0" already present on machine
  Normal  Created    1s (x2 over 1s)  kubelet            Created container mybusybox
  Normal  Started    1s               kubelet            Started container mybusybox

启动命令

在上面的配置中mybusybox容器一直没有成功运行,原因就是mybusybox容器不是一个程序,而是一个类似于一个工具类的合集，kubernetes集群启动后,会因为没有程序支撑运行而关闭容器。解决方法就是让他一直运行一个命令或者程。

创建Pod-Command.yaml文件,内容如下:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: pod-command
  namespace: default
  labels:
    app: pod
spec:
  containers:
  - name: mynginx
    image: docker.io/library/nginx:1.23.1
  - name: mybusybox
    image: docker.io/library/busybox:1.35.0
    command: ["/bin/sh","-c","touch /tmp/hello.txt;while true;do /bin/echo $(date +%T) >> /tmp/hello.txt; sleep 3; done;"]

command:在pod中的容器初始化完成之后运行的命令。

命令解释：
"/bin/sh","-c" 使用sh来执行命令
touch /tmp/hello.txt; 在/tmp下创建一个hello.txt文件
while true;do /bin/echo $(date +%T) >> /tmp/hello.txt; sleep 3; done;每过三秒就往/tmp/hello.txt文件里面追加当前的时间

# 创建pod
[root@master yaml]# kubectl create -f Pod-Command.yaml
pod/pod-command created

# 查看Pod状态
# 这个时候俩容器就都正常运行了
[root@master yaml]# kubectl get pod
[root@master yaml]# kubectl get pod
NAME            READY   STATUS             RESTARTS         AGE
pod-command     2/2     Running            0                1m38s

# 进入容器查看文件内容
[root@master yaml]# kubectl exec pod-command -n default -it -c mybusybox /bin/sh
/ # tail -f /tmp/hello.txt
12:55:27
12:55:30
12:55:33
12:55:36
12:55:39
12:55:42

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:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: pod-env
  namespace: default
spec:
  containers:
  - name: mybusybox
    image: docker.io/library/busybox:1.35.0
    command: ["/bin/sh","-c","while true;do /bin/echo $(date +%T);sleep 60; done;"]
    env: # 设置环境变量列表
    - name: "username"
      value: "admin"
    - name: "password"
      value: "123456"

env: 环境变量,用于在pod中的容器设置环境变量。

# 创建pod
[root@master yaml]# kubectl create  -f Pod-Env.yaml
pod/pod-env created

# 进入容器,输出环境变量
[root@master yaml]# kubectl exec pod-env -n default -c mybusybox -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

要对容器的端口设置需要对containers的ports选项进行修改,先看一下ports支持的子选项

[root@master yaml]#  kubectl explain pod.spec.containers.ports
KIND:     Pod
VERSION:  v1

RESOURCE: ports <[]Object>

DESCRIPTION:
     List of ports to expose from the container. Exposing a port here gives the
     system additional information about the network connections a container
     uses, but is primarily informational. Not specifying a port here DOES NOT
     prevent that port from being exposed. Any port which is listening on the
     default "0.0.0.0" address inside a container will be accessible from the
     network. Cannot be updated.

     ContainerPort represents a network port in a single container.

FIELDS:
   containerPort         -required-     # 容器要监听的端口(0            # 要将外部端口绑定到的主机IP(一般省略)
     What host IP to bind the external port to.

   hostPort                 # 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) 
     Number of port to expose on the host. If specified, this must be a valid
     port number, 0 < x < 65536. If HostNetwork is specified, this must match
     ContainerPort. Most containers do not need this.

   name                 # 端口名称,如果指定,必须保证name在pod中是唯一的    
     If specified, this must be an IANA_SVC_NAME and unique within the pod. Each
     named port in a pod must have a unique name. Name for the port that can be
     referred to by services.

   protocol                 # 端口协议。必须是UDP、TCP或SCTP。默认为“TCP”。
     Protocol for port. Must be UDP, TCP, or SCTP. Defaults to "TCP".
     Possible enum values:
     - `"SCTP"` is the SCTP protocol.
     - `"TCP"` is the TCP protocol.
     - `"UDP"` is the UDP protocol.

创建Pod-Ports.yaml，内容如下

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: pod-ports
  namespace: default
spec:
  containers:
  - name: mynginx
    image:  docker.io/library/nginx:1.23.1
    ports: # 设置容器暴露的端口列表
    - name: nginx-port
      containerPort: 80
      protocol: TCP

# 创建Pod
[root@master yaml]# kubectl create -f Pod-Ports.yaml
pod/pod-ports created

# 查看pod
# 在下面可以明显看到配置信息
[root@master ~]# [root@master yaml]# kubectl get pod pod-ports -n default -o yaml
......
spec:
  containers:
  - image: docker.io/library/nginx:1.23.1
    imagePullPolicy: IfNotPresent
    name: mynginx
    ports:
    - containerPort: 80
      name: nginx-port
      protocol: TCP
......
  podIP: 10.244.52.207
......

# 访问服务
# 访问容器中的程序需要使用的是`podIp:containerPort`
[root@master yaml]# curl http://10.244.52.207:80



Welcome to nginx!



Welcome to nginx!
If you see this page, the nginx web server is successfully installed and
working. Further configuration is required.

For online documentation and support please refer to
nginx.org.

Commercial support is available at
nginx.com.

Thank you for using nginx.

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。

创建Pod-Resources.yaml，内容如下

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: pod-resources
  namespace: default
spec:
  containers:
  - name: mynginx
    image: docker.io/library/nginx:1.23.1
    resources: # 资源配额
      limits:  # 限制资源（上限）
        cpu: "2" # CPU限制,单位是core数
        memory: "10Gi" # 内存限制
      requests: # 请求资源（下限）
        cpu: "1"  # CPU限制,单位是core数
        memory: "10Mi"  # 内存限制

CPU和Memory的单位说明：

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

# 创建Pod
[root@master yaml]# kubectl create -f Pod-Resources.yaml
pod/pod-resources created

# 查看发现pod运行状态
[root@master yaml]# kubectl get pod pod-resources -n default
NAME            READY   STATUS    RESTARTS   AGE
pod-resources   1/1     Running   0          88s

# 删除Pod
[root@master yaml]# kubectl delete -f Pod-Resources.yaml
pod "pod-resources" deleted

# 编辑Pod-Resources.yaml,修改requests的限制
......
requests: 
  cpu: "1"
  memory: "10Gi"
......

# 创建Pod
[root@master yaml]# kubectl create -f Pod-Resources.yaml
pod/pod-resources created

# 查看Pod状态,Pod启动失败
[root@master yaml]# kubectl get pod pod-resources -n default
NAME            READY   STATUS             RESTARTS         AGE
pod-resources   0/1     Pending            0                29s

# 查看Pod详细信息会看到报错
[root@master yaml]# kubectl describe pod pod-resources -n default
......
Events:
  Type     Reason            Age   From               Message
  ----     ------            ----  ----               -------
  Warning  FailedScheduling  97s   default-scheduler  0/3 nodes are available: 1 node(s) had untolerated taint {node-role.kubernetes.io/master: }, 3 Insufficient memory. preemption: 0/3 nodes are available: 1 Preemption is not helpful for scheduling, 2 No preemption victims found for incoming pod.

# 上面的报错指三个节点内存不足

Pod生命周期

生命周期过程

Pod生命周期一般是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

假设要以主容器运行一个web程序,但是要求在运行之前需要能够连接上mysql和redis所在的服务器,为了方便测试,事先规划好数据库服务器地址。创建文件Pod-InitContainer.yaml，内容如下

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: pod-initcontainer
  namespace: default
spec:
  containers:
  - name: main-container
    image: docker.io/library/nginx:1.23.1
    ports: 
    - name: nginx-port
      containerPort: 80
  initContainers:
  - name: test-mysql
    image: docker.io/library/busybox:1.35.0
    command: ['sh', '-c', 'until ping 192.16.1.100 -c 1 ; do echo waiting for mysql...; sleep 2; done;']
  - name: test-redis
    image: docker.io/library/busybox:1.35.0
    command: ['sh', '-c', 'until ping 192.16.1.200 -c 1 ; do echo waiting for reids...; sleep 2; done;']

# 创建Pod
[root@master yaml]# kubectl create -f Pod-InitContainer.yaml
pod/pod-initcontainer created

# 查看状态
# 发现pod一直卡在第一个初始化容器过程中,后面的容器不会运行
[root@master yaml]# kubectl describe pod  pod-initcontainer -n default
......
Events:
  Type    Reason     Age   From               Message
  ----    ------     ----  ----               -------
  Normal  Scheduled  66s   default-scheduler  Successfully assigned default/pod-initcontainer to work1.host.com
  Normal  Pulled     66s   kubelet            Container image "docker.io/library/busybox:1.35.0" already present on machine
  Normal  Created    66s   kubelet            Created container test-mysql
  Normal  Started    66s   kubelet            Started container test-mysql

# 动态查看pod状态
[root@master yaml]# kubectl get pods pod-initcontainer -n default -w
NAME                READY   STATUS     RESTARTS   AGE
pod-initcontainer   0/1     Init:0/2   0          5m1s
pod-initcontainer   0/1     Init:1/2   0          5m4s
pod-initcontainer   0/1     Init:1/2   0          5m5s
pod-initcontainer   0/1     PodInitializing   0          5m17s
pod-initcontainer   1/1     Running           0          5m18s

# 开一个新的终端链接并执行以下命令查看pod状态
[root@master ~]# ifconfig ens33:1 192.16.1.100 netmask 255.255.255.0 up
[root@master ~]# ifconfig ens33:1 192.16.1.200 netmask 255.255.255.0 up

钩子函数

钩子函数能够感知自身生命周期中的事件,并在相应的时刻到来时运行用户指定的程序代码。

kubernetes在主容器的启动之后和停止之前提供了两个钩子函数：

post start：容器创建之后执行,如果失败了会重启容器
pre stop ：容器终止之前执行,执行完成之后容器将成功终止,在其完成之前会阻塞删除容器的操作

钩子处理器支持使用下面三种方式定义动作：

Exec命令：在容器内执行一次命令

……
  lifecycle:
    postStart: 
      exec:
        command:
        - cat
        - /tmp/healthy
……

TCPSocket：在当前容器尝试访问指定的socket

……      
  lifecycle:
    postStart:
      tcpSocket:
        port: 8080
……

HTTPGet：在当前容器中向某url发起http请求

……
  lifecycle:
    postStart:
      httpGet:
        path: / #URI地址
        port: 80 #端口号
        host: 192.168.109.100 #主机地址
        scheme: HTTP #支持的协议，http或者https
……

以exec方式为例,创建Pod-Hook-Exec.yaml文件,内容如下

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: pod-hook-exec
  namespace: default
spec:
  containers:
  - name: main-container
    image: docker.io/library/nginx:1.23.1
    ports:
    - name: nginx-port
      containerPort: 80
    lifecycle:
      postStart:
        exec: # 在容器启动的时候执行一个命令,修改掉nginx的默认首页内容
          command: ["/bin/sh", "-c", "echo postStart... > /usr/share/nginx/html/index.html"]
      preStop:
        exec: # 在容器停止之前停止nginx服务
          command: ["/usr/sbin/nginx","-s","quit"]

# 创建Pod
[root@master yaml]# kubectl create -f Pod-Hook-Exec.yaml
pod/pod-hook-exec created

# 查看Pod
[root@master yaml]# kubectl get pods  pod-hook-exec -n default -o wide
NAME            READY   STATUS    RESTARTS   AGE   IP              NODE             NOMINATED NODE   READINESS GATES
pod-hook-exec   1/1     Running   0          52s   10.244.52.213   work2.host.com              

# 访问Pod
[root@master yaml]# curl 10.244.52.213
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
```
……
  livenessProbe:
    exec:
      command:
      - cat
      - /tmp/healthy
……
```
TCPSocket：将会尝试访问一个用户容器的端口,如果能够建立这条连接,则认为程序正常,否则不正常
```
……      
  livenessProbe:
    tcpSocket:
      port: 8080
……
```

HTTPGet：调用容器内Web应用的URL，如果返回的状态码在200和399之间,则认为程序正常,否则不正常

……
  livenessProbe:
    httpGet:
      path: / #URI地址
      port: 80 #端口号
      host: 127.0.0.1 #主机地址
      scheme: HTTP #支持的协议，http或者https
……

以liveness probes为例,做几个演示:

方式一：Exec

创建Pod-Liveness-Exec.yaml,内容如下

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: pod-liveness-exec
  namespace: default
spec:
  containers:
  - name: nginx
    image: docker.io/library/nginx:1.23.1
    ports: 
    - name: nginx-port
      containerPort: 80
    livenessProbe:
      exec:
        command: ["/bin/cat","/tmp/hello.txt"] # 执行一个查看文件的命令

# 创建Pod
[root@master yaml]# kubectl create -f Pod-Liveness-Exec.yaml
pod/pod-liveness-exec created

# 查看Pod详情
# 发现nginx容器启动之后就进行了健康检查
# 检查失败之后容器就呗kill掉了,之后容器
[root@master yaml]# kubectl describe pods pod-liveness-exec -n default
......
Events:
  Type     Reason     Age               From               Message
  ----     ------     ----              ----               -------
  Normal   Scheduled  25s               default-scheduler  Successfully assigned default/pod-liveness-exec to work1.host.com
  Normal   Pulled     24s               kubelet            Container image "docker.io/library/nginx:1.23.1" already present on machine
  Normal   Created    24s               kubelet            Created container nginx
  Normal   Started    24s               kubelet            Started container nginx
  Warning  Unhealthy  5s (x2 over 15s)  kubelet            Liveness probe failed: /bin/cat: /tmp/hello.txt: No such file or directory

# 查看Pod状态
# 发现RESTARTS一直在增长
[root@master yaml]# kubectl get pods pod-liveness-exec -n default
NAME                READY   STATUS             RESTARTS      AGE
pod-liveness-exec   0/1     CrashLoopBackOff   4 (12s ago)   2m43s

方式二：TCPSocket

创建Pod-Liveness-Tcpsocket.yaml,内容如下

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: pod-liveness-tcpsocket
  namespace: default
spec:
  containers:
  - name: nginx
    image: docker.io/library/nginx:1.23.1
    ports:
    - name: nginx-port
      containerPort: 80
    livenessProbe:
      tcpSocket:
        port: 8080 # 尝试访问8080端口

# 创建Pod
[root@master yaml]# kubectl create -f  Pod-Liveness-Tcpsocket.yaml
pod/pod-liveness-tcpsocket created

# 查看Pod详情
# 发现容器尝试访问8080端口,但是失败了
[root@master yaml]# kubectl describe pods pod-liveness-tcpsocket -n default
......
Events:
  Type     Reason     Age               From               Message
  ----     ------     ----              ----               -------
  Normal   Scheduled  31s               default-scheduler  Successfully assigned default/pod-liveness-tcpsocket to work1.host.com
  Normal   Pulled     1s (x2 over 30s)  kubelet            Container image "docker.io/library/nginx:1.23.1" already present on machine
  Normal   Created    1s (x2 over 30s)  kubelet            Created container nginx
  Normal   Started    1s (x2 over 30s)  kubelet            Started container nginx
  Warning  Unhealthy  1s (x3 over 21s)  kubelet            Liveness probe failed: dial tcp 10.244.67.89:8080: connect: connection refused
  Normal   Killing    1s                kubelet            Container nginx failed liveness probe, will be restarted

# 查看Pod状态
# 发现RESTARTS一直在增长
[root@master yaml]# kubectl get pods pod-liveness-tcpsocket -n default
NAME                     READY   STATUS    RESTARTS     AGE
pod-liveness-tcpsocket   1/1     Running   4 (7s ago)   2m7s

方式三：HTTPGet

创建Pod-Liveness-Httpget.yaml,内容如下

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: pod-liveness-httpget
  namespace: default
spec:
  containers:
  - name: nginx
    image: docker.io/library/nginx:1.23.1
    ports:
    - name: nginx-port
      containerPort: 80
    livenessProbe:
      httpGet:          # 其实就是访问http://127.0.0.1:80/hello
        scheme: HTTP    #支持的协议，http或者https
        port: 80        #端口号
        path: /hello    #URI地址

# 创建Pod
[root@master yaml]# kubectl create -f Pod-Liveness-Httpget.yaml
pod/pod-liveness-httpget created

# 查看Pod详情
[root@master yaml]# kubectl describe pod pod-liveness-httpget -n default
......
Events:
  Type     Reason     Age               From               Message
  ----     ------     ----              ----               -------
  Normal   Scheduled  22s               default-scheduler  Successfully assigned default/pod-liveness-httpget to work2.host.com
  Normal   Pulled     22s               kubelet            Container image "docker.io/library/nginx:1.23.1" already present on machine
  Normal   Created    21s               kubelet            Created container nginx
  Normal   Started    21s               kubelet            Started container nginx
  Warning  Unhealthy  2s (x2 over 12s)  kubelet            Liveness probe failed: HTTP probe failed with statuscode: 404

# 查看Pod状态
# 发现RESTARTS一直在增长
[root@master yaml]# kubectl get pod pod-liveness-httpget -n default
NAME                   READY   STATUS    RESTARTS      AGE
pod-liveness-httpget   1/1     Running   2 (26s ago)   86s

在LivenessProbe的子属性下还会发现一些其他的配置,这里简单解释一下含义：

[root@master yaml]# kubectl explain pod.spec.containers.livenessProbe
KIND:     Pod
VERSION:  v1

RESOURCE: livenessProbe 

DESCRIPTION:
     Periodic probe of container liveness. Container will be restarted if the
     probe fails. Cannot be updated. More info:
     https://kubernetes.io/docs/concepts/workloads/pods/pod-lifecycle#container-probes

     Probe describes a health check to be performed against a container to
     determine whether it is alive or ready to receive traffic.

FIELDS:
   exec 
     Exec specifies the action to take.

   failureThreshold             # 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
     Minimum consecutive failures for the probe to be considered failed after
     having succeeded. Defaults to 3. Minimum value is 1.

   grpc 
     GRPC specifies an action involving a GRPC port. This is a beta field and
     requires enabling GRPCContainerProbe feature gate.

   httpGet      
     HTTPGet specifies the http request to perform.

   initialDelaySeconds          # 容器启动后等待多少秒执行第一次探测 
     Number of seconds after the container has started before liveness probes
     are initiated. More info:
     https://kubernetes.io/docs/concepts/workloads/pods/pod-lifecycle#container-probes

   periodSeconds                # 执行探测的频率。默认是10秒,最小1秒
     How often (in seconds) to perform the probe. Default to 10 seconds. Minimum
     value is 1.

   successThreshold             # 连续探测成功多少次才被认定为成功。默认是1
     Minimum consecutive successes for the probe to be considered successful
     after having failed. Defaults to 1. Must be 1 for liveness and startup.
     Minimum value is 1.

   tcpSocket    
     TCPSocket specifies an action involving a TCP port.

   terminationGracePeriodSeconds        
     Optional duration in seconds the pod needs to terminate gracefully upon
     probe failure. The grace period is the duration in seconds after the
     processes running in the pod are sent a termination signal and the time
     when the processes are forcibly halted with a kill signal. Set this value
     longer than the expected cleanup time for your process. If this value is
     nil, the pod's terminationGracePeriodSeconds will be used. Otherwise, this
     value overrides the value provided by the pod spec. Value must be
     non-negative integer. The value zero indicates stop immediately via the
     kill signal (no opportunity to shut down). This is a beta field and
     requires enabling ProbeTerminationGracePeriod feature gate. Minimum value
     is 1. spec.terminationGracePeriodSeconds is used if unset.

   timeoutSeconds               # 探测超时时间。默认1秒,最小1秒
     Number of seconds after which the probe times out. Defaults to 1 second.
     Minimum value is 1. More info:
     https://kubernetes.io/docs/concepts/workloads/pods/pod-lifecycle#container-probes

设置探测详细时间参照下面配置

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: pod-liveness-httpget
  namespace: dev
spec:
  containers:
  - name: nginx
    image: docker.io/library/nginx:1.23.1
    ports:
    - name: nginx-port
      containerPort: 80
    livenessProbe:
      httpGet:
        scheme: HTTP
        port: 80 
        path: /
      initialDelaySeconds: 30 # 容器启动后30s开始探测
      timeoutSeconds: 5 # 探测超时时间为5s

重启策略

在容器探测livenessProbe中一旦探测出现了问题,Kubernetes就会对容器所在的Pod进行重启,重启的方式是由pod的重启策略决定的，Pod的重启策略有三种,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,内容如下

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: pod-restartpolicy
  namespace: default
spec:
  containers:
  - name: nginx
    image: docker.io/library/nginx:1.23.1
    ports:
    - name: nginx-port
      containerPort: 80
    livenessProbe:
      httpGet:
        scheme: HTTP
        port: 80
        path: /hello
  restartPolicy: Never # 设置重启策略为Never

# 创建Pod
[root@master yaml]# kubectl create -f Pod-Restartpolicy.yaml
pod/pod-restartpolicy created

# 查看Pod详情,发现nginx容器的健康检查失败
[root@master yaml]# kubectl  describe pods pod-restartpolicy  -n default
......
Events:
  Type     Reason     Age                From               Message
  ----     ------     ----               ----               -------
  Normal   Scheduled  49s                default-scheduler  Successfully assigned default/pod-restartpolicy to work1.host.com
  Normal   Pulled     48s                kubelet            Container image "docker.io/library/nginx:1.23.1" already present on machine
  Normal   Created    48s                kubelet            Created container nginx
  Normal   Started    48s                kubelet            Started container nginx
  Warning  Unhealthy  19s (x3 over 39s)  kubelet            Liveness probe failed: HTTP probe failed with statuscode: 404
  Normal   Killing    19s                kubelet            Stopping container nginx

# 过一会之后,查看pod的状态,发现重启次数一直是0
[root@master yaml]# kubectl  get pods pod-restartpolicy -n default
NAME                READY   STATUS      RESTARTS   AGE
pod-restartpolicy   0/1     Completed   0          2m7s

Pod调度

调度方式

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，控制某些Pod到达某些节点上，这就需要了解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。

创建一个Pod-Nodename.yaml,内容如下

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: pod-nodename
  namespace: default
spec:
  containers:
  - name: nginx
    image: docker.io/library/nginx:1.23.1
  nodeName: node1  # 指定调度到node1节点上

# 创建Pod
[root@master yaml]# kubectl create -f Pod-Nodename.yaml
pod/pod-nodename created

# 查看Pod具体状态和调度节点
# 发现Pod调度到了node1节点上，但是实则我的集群是没有这个节点的所以导致一直无法正常运行
[root@master yaml]# kubectl get pods pod-nodename -n default -o wide
NAME           READY   STATUS    RESTARTS   AGE   IP       NODE    NOMINATED NODE   READINESS GATES
pod-nodename   0/1     Pending   0          10s      node1              

# 修改文件的nodeName为"work1.host.com"并更新配置
[root@master yaml]# vim Pod-Nodename.yaml
[root@master yaml]# kubectl apply -f Pod-Nodename.yaml
pod/pod-nodename created

# 再次查看Pod的具体状态和调度节点
# 发现已经成功调度到其他节点并运行成功
[root@master yaml]# kubectl get pods pod-nodename -n default -o wide
NAME           READY   STATUS    RESTARTS   AGE   IP             NODE             NOMINATED NODE   READINESS GATES
pod-nodename   1/1     Running   0          34s   10.244.67.91   work1.host.com

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。

# 给节点创建标签
# 给work1.host.com节点创建了一个nodeenv=pro标签
# 给work2.host.com节点创建了一个nodeenv=test标签
[root@master yaml]# kubectl label nodes work1.host.com nodeenv=pro
node/work1.host.com labeled
[root@master yaml]# kubectl label nodes work2.host.com nodeenv=test
node/work2.host.com labeled

创建Pod-Nodeselector.yaml,内容如下

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: pod-nodeselector
  namespace: default
spec:
  containers:
  - name: nginx
    image: docker.io/library/nginx:1.23.1
  nodeSelector: 
    nodeenv: pro # 指定调度到具有nodeenv=pro标签的节点上

# 创建Pod
[root@master yaml]# kubectl create -f Pod-Nodeselector.yaml
pod/pod-nodeselector created

# 查看Pod的具体状态和调度节点
[root@master yaml]# kubectl get pods pod-nodeselector -n default -o wide
NAME               READY   STATUS    RESTARTS   AGE   IP             NODE             NOMINATED NODE   READINESS GATES
pod-nodeselector   1/1     Running   0          51s   10.244.67.92   work1.host.com              

# 之后删除pod，修改nodeSelector的值为nodeenv: pro2 (不存在打有此标签的节点)
[root@master yaml]# kubectl delete -f Pod-Nodeselector.yaml
pod "pod-nodeselector" deleted
[root@master yaml]# vim Pod-Nodeselector.yaml
[root@master yaml]# kubectl create -f Pod-Nodeselector.yaml
pod/pod-nodeselector created

# 再次查看Pod的具体状态和调度节点
# 发现调度节的值为
[root@master yaml]# kubectl get pods pod-nodeselector -n default -o wide
NAME               READY   STATUS    RESTARTS   AGE   IP       NODE     NOMINATED NODE   READINESS GATES
pod-nodeselector   0/1     Pending   0          43s                    

# 通过查看Pod详情，发现node selector匹配失败的提示
[root@master yaml]# kubectl describe pods pod-nodeselector -n default
......
Events:
  Type     Reason            Age   From               Message
  ----     ------            ----  ----               -------
  Warning  FailedScheduling  118s  default-scheduler  0/3 nodes are available: 1 node(s) had untolerated taint {node-role.kubernetes.io/master: }, 3 node(s) didn't match Pod's node affinity/selector. preemption: 0/3 nodes are available: 3 Preemption is not helpful for scheduling.

亲和性调度

使用定向调度进行调度时，如果出现没有满足条件的Node那么Pod就会不被运行,为了解决这个问题,Kubernetes在NodeSelector的基础之上的进行了扩展，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，使其更加灵活。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

NodeAffinity的可配置项如下：

pod.spec.affinity.nodeAffinity
  requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution  Node节点必须满足指定的所有规则才可以，相当于硬限制
    nodeSelectorTerms  节点选择列表
      matchFields   按节点字段列出的节点选择器要求列表
      matchExpressions   按节点标签列出的节点选择器要求列表(推荐)
        key    键
        values 值
        operator 关系符 支持Exists, DoesNotExist, In, NotIn, Gt, Lt
  preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution 优先调度到满足指定的规则的Node，相当于软限制 (倾向)
    preference   一个节点选择器项，与相应的权重相关联
      matchFields   按节点字段列出的节点选择器要求列表
      matchExpressions   按节点标签列出的节点选择器要求列表(推荐)
        key    键
        values 值
        operator 关系符 支持In, NotIn, Exists, DoesNotExist, Gt, Lt
    weight 倾向权重，在范围1-100。

关系符的使用说明:

- matchExpressions:
  - key: nodeenv              # 匹配存在标签的key为nodeenv的节点
    operator: Exists
  - key: nodeenv              # 匹配标签的key为nodeenv,且value是"xxx"或"yyy"的节点
    operator: In
    values: ["xxx","yyy"]
  - key: nodeenv              # 匹配标签的key为nodeenv,且value大于"xxx"的节点
    operator: Gt
    values: "xxx"

requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution

创建Pod-Nodeaffinity-Required.yaml,内容如下

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: pod-nodeaffinity-required
  namespace: default
spec:
  containers:
  - name: nginx
    image: docker.io/library/nginx:1.23.1
  affinity:  #亲和性设置
    nodeAffinity: #设置node亲和性
      requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution: # 硬限制
        nodeSelectorTerms:
        - matchExpressions: # 匹配env的值在["xxx","yyy"]中的标签
          - key: nodeenv
            operator: In
            values: ["xxx","yyy"]

# 创建Pod
[root@master yaml]# kubectl create -f Pod-Nodeaffinity-Required.yaml
pod/pod-nodeaffinity-required created

# 查看Pod状态
# 发现Pod的NODE一直为
[root@master yaml]# kubectl get pods pod-nodeaffinity-required -n default -o wide
NAME                        READY   STATUS    RESTARTS   AGE   IP       NODE     NOMINATED NODE   READINESS GATES
pod-nodeaffinity-required   0/1     Pending   0          21s                    

# 查看Pod详情
# 发现提示node选择失败
[root@master yaml]# kubectl describe pod pod-nodeaffinity-required -n default
......
Events:
  Type     Reason            Age   From               Message
  ----     ------            ----  ----               -------
  Warning  FailedScheduling  105s  default-scheduler  0/3 nodes are available: 1 node(s) had untolerated taint {node-role.kubernetes.io/master: }, 3 node(s) didn't match Pod's node affinity/selector. preemption: 0/3 nodes are available: 3 Preemption is not helpful for scheduling.
  
# 删除Pod
[root@master yaml]# kubectl delete -f Pod-Nodeaffinity-Required.yaml
pod "pod-nodeaffinity-required" deleted

# 修改Pod-Nodeaffinity-Required.yaml文件
# 将values: ["xxx","yyy"]------> ["pro","yyy"],并启动
[root@master yaml]# vim Pod-Nodeaffinity-Required.yaml
[root@master yaml]# kubectl create -f Pod-Nodeaffinity-Required.yaml
pod/pod-nodeaffinity-required created

# 查看Pod信息
# 发现Pod已经成功调度到work1.host.com节点上
[root@master yaml]#  kubectl get pods pod-nodeaffinity-required -n default -o wide
NAME                        READY   STATUS    RESTARTS   AGE   IP              NODE             NOMINATED NODE   READINESS GATES
pod-nodeaffinity-required   1/1     Running   0          79s   10.244.67.107   work1.host.com

requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution

创建Pod-Nodeaffinity-Preferred.yaml,内容如下

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: pod-nodeaffinity-preferred
  namespace: default
spec:
  containers:
  - name: nginx
    image: docker.io/library/nginx:1.23.1
  affinity:  #亲和性设置
    nodeAffinity: #设置node亲和性
      preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution: # 软限制
      - weight: 1
        preference:
          matchExpressions: # 匹配env的值在["xxx","yyy"]中的标签(当前环境没有)
          - key: nodeenv
            operator: In
            values: ["xxx","yyy"]

# 创建Pod
[root@master yaml]# kubectl create -f Pod-Nodeaffinity-Preferred.yaml
pod/pod-nodeaffinity-preferred created

# 查看Pod状态
# 发现Pod成功调度
[root@master yaml]# kubectl get pod pod-nodeaffinity-preferred -n default
NAME                         READY   STATUS    RESTARTS   AGE
pod-nodeaffinity-preferred   1/1     Running   0          27s

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。PodAffinity的可配置项如下

pod.spec.affinity.podAffinity
  requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution  硬限制
    namespaces       指定参照pod的namespace
    topologyKey      指定调度作用域
    labelSelector    标签选择器
      matchExpressions  按节点标签列出的节点选择器要求列表(推荐)
        key    键
        values 值
        operator 关系符 支持In, NotIn, Exists, DoesNotExist.
      matchLabels    指多个matchExpressions映射的内容
  preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution 软限制
    podAffinityTerm  选项
      namespaces      
      topologyKey
      labelSelector
        matchExpressions  
          key    键
          values 值
          operator
        matchLabels 
    weight 倾向权重，在范围1-100

topologyKey用于指定调度时作用域,例如:
    如果指定为kubernetes.io/hostname，那就是以Node节点为区分范围
    如果指定为beta.kubernetes.io/os,则以Node节点的操作系统类型来区分

requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution

创建一个参照Pod的清单Pod-Podaffinity-Target.yaml,内容如下

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: pod-podaffinity-target
  namespace: default
  labels:
    podenv: pro #设置标签
spec:
  containers:
  - name: nginx
    image: docker.io/library/nginx:1.23.1
  nodeName: work1.host.com # 将目标pod名确指定到work1.host.com上

# 创建Pod
[root@master yaml]# kubectl create -f Pod-Podaffinity-Target.yaml
pod/pod-podaffinity-target created

# 查看Pod状态和调度节点
[root@master yaml]# kubectl get pods  pod-podaffinity-target -n default -o wide
NAME                     READY   STATUS    RESTARTS   AGE   IP              NODE             NOMINATED NODE   READINESS GATES
pod-podaffinity-target   1/1     Running   0          19m   10.244.67.108   work1.host.com

创建Pod-Podaffinity-Required.yaml,内容如下

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: pod-podaffinity-required
  namespace: default
spec:
  containers:
  - name: nginx
    image: docker.io/library/nginx:1.23.1
  affinity:  #亲和性设置
    podAffinity: #设置pod亲和性
      requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution: # 硬限制
      - labelSelector:
          matchExpressions: # 匹配env的值在["xxx","yyy"]中的标签
          - key: podenv
            operator: In
            values: ["xxx","yyy"]
        topologyKey: kubernetes.io/hostname

上面的配置为匹配标签podenv=xxx或者podenv=yyy的容器的同一节点，现在还没有这样的Pod，下面运行测试一下

# 创建Pod
[root@master yaml]# kubectl create -f Pod-Podaffinity-Required.yaml
pod/pod-podaffinity-required created

# 查看Pod状态
# 发现创建失败
[root@master yaml]# kubectl get pods pod-podaffinity-required -n default
NAME                       READY   STATUS    RESTARTS   AGE
pod-podaffinity-required   0/1     Pending   0          41s

# 查看Pod详情
# 发现NODE节点调度失败
[root@master yaml]# kubectl describe pods pod-podaffinity-required  -n default
......
Events:
  Type     Reason            Age   From               Message
  ----     ------            ----  ----               -------
  Warning  FailedScheduling  85s   default-scheduler  0/3 nodes are available: 1 node(s) had untolerated taint {node-role.kubernetes.io/master: }, 3 node(s) didn't match pod affinity rules. preemption: 0/3 nodes are available: 3 Preemption is not helpful for scheduling.
  
# 删除Pod
[root@master yaml]# kubectl delete -f Pod-Podaffinity-Required.yaml
pod "pod-podaffinity-required" deleted

# 修改Pod-Podaffinity-Required.yaml的values: ["xxx","yyy"]为values:["pro","yyy"]
# 再次创建Pod
[root@master yaml]# vim Pod-Podaffinity-Required.yaml
[root@master yaml]# kubectl create -f Pod-Podaffinity-Required.yaml
pod/pod-podaffinity-required created

# 再次查看Pod状态
# 发现Pod已经成调度到参照Pod的节点
[root@master yaml]# kubectl get pods pod-podaffinity-required -n default -o wide
NAME                       READY   STATUS    RESTARTS   AGE   IP              NODE             NOMINATED NODE   READINESS GATES
pod-podaffinity-required   1/1     Running   0          61s   10.244.67.109   work1.host.com

PodAffinity的 preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution，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。PodAntiAffinty的配置方式适合PodAffinty是一样的，测试方法如下

# 继续使用PodAffinity的Pod为参照Pod
[root@master yaml]# kubectl get pods -n default -o wide --show-labels
NAME                         READY   STATUS             RESTARTS          AGE     IP              NODE             NOMINATED NODE   READINESS GATES   LABELS
pod-podaffinity-target       1/1     Running            0                 28m     10.244.67.108   work1.host.com                          podenv=pro

创建Pod-Podantiaffinity-Required.yaml，内容如下

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: pod-podantiaffinity-required
  namespace: default
spec:
  containers:
  - name: nginx
    image: docker.io/library/nginx:1.23.1
  affinity:  #亲和性设置
    podAntiAffinity: #设置pod亲和性
      requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution: # 硬限制
      - labelSelector:
          matchExpressions: # 匹配podenv的值在["pro"]中的标签
          - key: podenv
            operator: In
            values: ["pro"]
        topologyKey: kubernetes.io/hostname

上面配置为新Pod必须要与拥有标签nodeenv=pro的pod不在同一Node上，运行测试一下

# 创建Pod
[root@master yaml]# kubectl create -f Pod-Podantiaffinity-Required.yaml
pod/pod-podantiaffinity-required created

# 查看Pod状态
# 发现Pod调度到了work2.host.com节点
[root@master yaml]# kubectl get pods pod-podantiaffinity-required -n default -o wide
NAME                           READY   STATUS    RESTARTS   AGE     IP              NODE             NOMINATED NODE   READINESS GATES
pod-podantiaffinity-required   1/1     Running   0          2m13s   10.244.52.230   work2.host.com

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

# 设置污点
kubectl taint nodes <节点> key=value:effect

# 去除污点
kubectl taint nodes <节点> key:effect-

# 去除所有污点
kubectl taint nodes <节点> key-

# 查看污点
kubectl describe node <节点>
......
Taints:             
......

已NoSchedule为例，创建Pod-Taints-Noschedule.yaml,内容如下

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: pod-taints-noschedule
  namespace: default
  labels:
    app: pod
spec:
  containers:
  - name: nginx
    image: docker.io/library/nginx:1.23.1

# 为work1.host.com创建污点
[root@master yaml]# kubectl taint nodes work1.host.com region=qingdao:NoSchedule
node/work1.host.com tainted

# 为work2.host.com创建污点
[root@master yaml]# kubectl taint nodes work2.host.com region=beijing:NoSchedule
node/work2.host.com tainted

# 创建Pod
[root@master yaml]# kubectl create -f Pod-Taints-Noschedule.yaml
pod/pod-taints-noschedule created

# 查看Pod状态
# 发现Pod未被调度到节点上面
[root@master yaml]# kubectl get pod -n default pod-taints-noschedule -o wide
NAME                    READY   STATUS    RESTARTS   AGE   IP       NODE     NOMINATED NODE   READINESS GATES
pod-taints-noschedule   0/1     Pending   0          38s                    

# 查看Pod详情
# 发现集群3台NODE都有污点不能调度
[root@master yaml]# kubectl describe pod -n default pod-taints-noschedule
Events:
  Type     Reason            Age   From               Message
  ----     ------            ----  ----               -------
  Warning  FailedScheduling  108s  default-scheduler  0/3 nodes are available: 1 node(s) had untolerated taint {node-role.kubernetes.io/master: }, 1 node(s) had untolerated taint {region: beijing}, 1 node(s) had untolerated taint {region: qingdao}. preemption: 0/3 nodes are available: 3 Preemption is not helpful for scheduling.

容忍（Toleration）

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。

配置模板

[root@master yaml]# 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

创建Pod-Toleration.yaml,内容如下

    apiVersion: v1
    kind: Pod
    metadata:
      name: pod-toleration
      namespace: default
      labels:
        app: pod
    spec:
      containers:
      - name: nginx
        image: docker.io/library/nginx:1.23.1
      tolerations:              # 添加容忍
      - key: "region"            # 要容忍的污点的key
        operator: "Equal"      # 操作符equal等于
        value: "beijing"       # 容忍的污点的value
        effect: "NoSchedule"  # 添加容忍的规则，这里必须和标记的污点规则相同

# 创建Pod
[root@master yaml]# kubectl create -f  Pod-Toleration.yaml
pod/pod-toleration created

# 查看Pod状态
# 发现成功调度到work2.host.com节点
[root@master yaml]# kubectl get pod pod-toleration -n default -o wide
NAME             READY   STATUS    RESTARTS   AGE   IP              NODE             NOMINATED NODE   READINESS GATES
pod-toleration   1/1     Running   0          6s    10.244.52.232   work2.host.com

Kubernetes-容器编排引擎(资源管理)

BoyChai — Sun, 28 Aug 2022 10:37:00 +0000

什么是资源？

K8s中所有的内容都抽象为资源,资源实例化之后,叫做对象。

资源列表

工作负载类

Pod、ReplicaSet、Deployment、StatefulSet、DaemonSet、Job、CronJob(ReplicationController在v1.11版本被废弃)

服务发现和负载均衡类

Service、Ingress、...

存储类

Volume、CSI

配置类

ConfigMap、Secret、DownwardAPI

集群类

Namespace、Node、Role、ClusterRole、RoleBinding、ClusterRoleBinding

元数据类

HPA、PodTemplate、LimitRange

资源清单

什么是资源清单？

在K8S中，一般使用yaml格式的文件来创建符合我们预期期望的pod，这样的yaml文件我们一般称为资源清单。

资源清单格式

apiVersion: group/apiversion  
kind:       
metadata：  
spec:
status：

apiVersion:如果没有给定group名称，那么默认为croe，可以使用kubectl api-versions 获取当前k8s版本上所有的apiVersion版本信息(每个版本可能不同),也可以通过kubectl explain 资源名称|grep VERSION来获取相应资源的apiversion
kind:资源类别
metadata:资源元数据
spec:期望的状态（disired state）
status:当前状态，本字段有kubernetes自身维护，用户不能去定义

清单格式帮助

以pod资源为例，想要查看pod资源的资源清单格式可以使用一下命令

kubectl explain pod

使用上面命令只能看到一级配置，想要看二级的，例如metadata、spec，可以使用一下命令

kubectl explain pod.metadata
kubectl explain pod.spec

Namespace

什么是Namespace？

Namespace也称为命名空间是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。

作用

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。

管理

列出全部的命名空间

kubectl get ns

创建命名空间

kubectl create ns dev

删除命名空间

kubectl delete ns dev

资源清单

apiVersion: v1
kind: Namespace
metadata:
  name: dev

创建：kubectl create -f ns-dev.yaml

删除：kubectl delete -f ns-dev.yaml

资源管理

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
命令式对象配置：通过命令配置和配置文件去操作kubernetes资源
声明式对象配置：通过apply命令和配置文件去操作kubernetes资源

命令式对象管理

格式

kubectl命令就是kubernetes集权管理的命令行工具,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。命令语法如下:

kubectl [command] [type] [name] [flags]

comand：指定要对资源执行的操作，例如create、get、delete

type：指定资源类型，比如deployment、pod、service

name：指定资源的名称，名称大小写敏感

flags：指定额外的可选参数

command

基本命令

命令	命令作用
create	创建一个资源
edit	编辑一个资源
get	获取一个资源
patch	更新一个资源
delete	删除一个资源
explain	显示资源文档

运行调试

命令	命令作用
run	在集群中运行一个指定的镜像
expose	暴露资源为Service
describe	显示资源内部信息
logs	输出容器在Pod中的日志
attach	进入运行中的容器
exec	执行容器中的一个命令
cp	在Pod和内外复制文件
rollout	管理资源的发布
scale	扩(缩)容Pod的数量
autoscale	自动调整Pod的数量

其他命令

命令	命令作用
apply	通过文件对资源进行创建或更新
label	更新资源上的标签
cluster-info	显示集群信息
version	显示当前Client和Server的版本

type

资源资源类型，这里不进行列举了,上面已经说过。

命令式对象配置

命令式对象配置就是使用命令配合资源清单来使用

资源清单创建好之后使用下面命令进行操作

创建资源:kubectl create -f 资源清单
查看资源:kubectl get -f 资源清单
删除资源:kubectl delete -f 资源清单

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。

和命令式对象配置的区别就在于命令式是用来创建删除的，而声明式是用来修改的，当资源清单修改后可以使用下面命令对资源对进行更新

更新资源:kubectl apply -f 资源清单

Kubernetes-容器编排引擎(安装-Kubeadm-Containerd-1.24.0)

BoyChai — Sun, 31 Jul 2022 12:32:00 +0000

准备开始

一台兼容的 Linux 主机。Kubernetes 项目为基于 Debian 和 Red Hat 的 Linux 发行版以及一些不提供包管理器的发行版提供通用的指令
每台机器 2 GB 或更多的 RAM （如果少于这个数字将会影响你应用的运行内存）
2 CPU 核或更多
集群中的所有机器的网络彼此均能相互连接(公网和内网都可以)
节点之中不可以有重复的主机名、MAC 地址或 product_uuid。请参见这里了解更多详细信息。
开启机器上的某些端口。请参见这里了解更多详细信息。
禁用交换分区。为了保证 kubelet 正常工作，你必须禁用交换分区。

环境

主机名	系统	硬件	环境
master.host.com	rocky8.5	2核CPU，2G内存	关闭selinux和防火墙，可使用主机名通信
work1.host.com	rocky8.5	2核CPU，2G内存	关闭selinux和防火墙，可使用主机名通信
work2.host.com	rocky8.5	2核CPU，2G内存	关闭selinux和防火墙，可使用主机名通信

初始化主机

一下操作所有主机都做

安装配置Containerd

curl -o /etc/yum.repos.d/docker.repo https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo
yum -y install containerd.io
containerd config default | sudo tee /etc/containerd/config.toml
sed -i 's/SystemdCgroup = false/SystemdCgroup = true/g' /etc/containerd/config.toml
systemctl enable --now containerd

关闭SWAP分区

sudo swapoff -a
sudo sed -ri 's/.*swap.*/#&/' /etc/fstab

允许 iptables 检查桥接流量并配置内核转发

modprobe  br_netfilter
cat <

`配置IPVS`

service有基于iptables和基于ipvs两种代理模型。基于ipvs的性能要高一些。需要手动载入才能使用ipvs模块

yum install -y ipset ipvsadm
cat > /etc/sysconfig/modules/ipvs.modules <

如果出现以下报错则执行下面内容 modprobe: FATAL: Module nf_conntrack_ipv4 not found in directory /lib/modules/4.18.0-348.el8.0.2.x86_64

sed -i 's/nf_conntrack_ipv4/nf_conntrack/g' /etc/sysconfig/modules/ipvs.modules
/bin/bash /etc/sysconfig/modules/ipvs.modules

`安装Kubernetes相关软件工具`

cat < /etc/yum.repos.d/kubernetes.repo
[kubernetes]
name=Kubernetes
baseurl=https://mirrors.aliyun.com/kubernetes/yum/repos/kubernetes-el7-x86_64/
enabled=1
gpgcheck=1
repo_gpgcheck=1
gpgkey=https://mirrors.aliyun.com/kubernetes/yum/doc/yum-key.gpg https://mirrors.aliyun.com/kubernetes/yum/doc/rpm-package-key.gpg
EOF
yum install -y kubelet-1.24.0 kubeadm-1.24.0 kubectl-1.24.0
systemctl enable --now kubelet

`安装Kubernetes`

`MASTER节点`

生成kubeadm配置文件:sudo kubeadm config print init-defaults > kubeadm.yaml 编辑kubeadm.yaml并修改下面内容

advertiseAddress: 改成自己的ip
nodeRegistration下的name字段:改成自己的主机名
imageRepository: registry.aliyuncs.com/google_containers

在networking段添加pod的网段:podSubnet: 10.244.0.0/16 修改后内容如下:

$ cat kubeadm.yaml
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: 192.168.0.109
  bindPort: 6443
nodeRegistration:
  criSocket: unix:///var/run/containerd/containerd.sock
  imagePullPolicy: IfNotPresent
  name: master.host.com
  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: 1.24.0
networking:
  dnsDomain: cluster.local
  serviceSubnet: 10.96.0.0/12
  podSubnet: 10.244.0.0/16
scheduler: {}

下载Kubernetes所需镜像:

$ kubeadm config --config kubeadm.yaml images pull
[config/images] Pulled registry.aliyuncs.com/google_containers/kube-apiserver:v1.24.0
[config/images] Pulled registry.aliyuncs.com/google_containers/kube-controller-manager:v1.24.0
[config/images] Pulled registry.aliyuncs.com/google_containers/kube-scheduler:v1.24.0
[config/images] Pulled registry.aliyuncs.com/google_containers/kube-proxy:v1.24.0
[config/images] Pulled registry.aliyuncs.com/google_containers/pause:3.7
[config/images] Pulled registry.aliyuncs.com/google_containers/etcd:3.5.3-0
[config/images] Pulled registry.aliyuncs.com/google_containers/coredns:v1.8.6

在意一下pause镜像的的版本名称我这里是registry.aliyuncs.com/google_containers/pause:3.7 修改containerd的配置文件/etc/containerd/config.toml,把里面的sandbox_image的值改为pause镜像的全称加版本

$ cat /etc/containerd/config.toml |grep sandbox
sandbox_image = "registry.aliyuncs.com/google_containers/pause:3.7"

重启Containerd:systemctl restart containerd 初始化master节点:kubeadm init --config kubeadm.yaml 注意:修改containerd的sandbox_image配置是全部的主机都要修改初始化成功之后会打印下面的内容


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 192.168.0.4:6443 --token abcdef.0123456789abcdef \
        --discovery-token-ca-cert-hash sha256:91b1d4502e8950ece37fbc591160007f5e2a3311ff0ebe05112d24851ca082a9

其中下面内容需要自己去执行

o 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

之后这段内容是加入集群的命令,work节点可以通过下面命令来加入集群

Then you can join any number of worker nodes by running the following on each as root:

kubeadm join 192.168.0.4:6443 --token abcdef.0123456789abcdef \
        --discovery-token-ca-cert-hash sha256:91b1d4502e8950ece37fbc591160007f5e2a3311ff0ebe05112d24851ca082a9

`WORK节点`

WORK节点执行master节点返回的加入集群命令加入集群,出现下面内容即加入成功

kubeadm join 192.168.0.4:6443 --token abcdef.0123456789abcdef \
        --discovery-token-ca-cert-hash sha256:91b1d4502e8950ece37fbc591160007f5e2a3311ff0ebe05112d24851ca082a9

This node has joined the cluster:
* Certificate signing request was sent to apiserver and a response was received.
* The Kubelet was informed of the new secure connection details.

Run 'kubectl get nodes' on the control-plane to see this node join the cluster.

`网络插件Calico`

选择网络插件可参考官方文档进行选择本文选用Calico网络插件在master节点下载calico的yaml文件 curl https://projectcalico.docs.tigera.io/archive/v3.22/manifests/calico.yaml -O 找到下面两行内容进行取消注释并修改value值

# - name: CALICO_IPV4POOL_CIDR
#   value: "192.168.0.0/16"

value值应为开始创建master节点时的pod网络10.244.0.0/16,修改后为

- name: CALICO_IPV4POOL_CIDR
  value: "10.244.0.0/16"

之后进行创建，创建方法如下

$ sudu kubectl apply -f calico.yaml
configmap/calico-config unchanged
customresourcedefinition.apiextensions.k8s.io/bgpconfigurations.crd.projectcalico.org configured
customresourcedefinition.apiextensions.k8s.io/bgppeers.crd.projectcalico.org configured
customresourcedefinition.apiextensions.k8s.io/blockaffinities.crd.projectcalico.org configured
customresourcedefinition.apiextensions.k8s.io/caliconodestatuses.crd.projectcalico.org configured
customresourcedefinition.apiextensions.k8s.io/clusterinformations.crd.projectcalico.org configured
customresourcedefinition.apiextensions.k8s.io/felixconfigurations.crd.projectcalico.org configured
customresourcedefinition.apiextensions.k8s.io/globalnetworkpolicies.crd.projectcalico.org configured
customresourcedefinition.apiextensions.k8s.io/globalnetworksets.crd.projectcalico.org configured
customresourcedefinition.apiextensions.k8s.io/hostendpoints.crd.projectcalico.org configured
customresourcedefinition.apiextensions.k8s.io/ipamblocks.crd.projectcalico.org configured
customresourcedefinition.apiextensions.k8s.io/ipamconfigs.crd.projectcalico.org configured
customresourcedefinition.apiextensions.k8s.io/ipamhandles.crd.projectcalico.org configured
customresourcedefinition.apiextensions.k8s.io/ippools.crd.projectcalico.org configured
customresourcedefinition.apiextensions.k8s.io/ipreservations.crd.projectcalico.org configured
customresourcedefinition.apiextensions.k8s.io/kubecontrollersconfigurations.crd.projectcalico.org configured
customresourcedefinition.apiextensions.k8s.io/networkpolicies.crd.projectcalico.org configured
customresourcedefinition.apiextensions.k8s.io/networksets.crd.projectcalico.org configured
clusterrole.rbac.authorization.k8s.io/calico-kube-controllers unchanged
clusterrolebinding.rbac.authorization.k8s.io/calico-kube-controllers unchanged
clusterrole.rbac.authorization.k8s.io/calico-node unchanged
clusterrolebinding.rbac.authorization.k8s.io/calico-node unchanged
daemonset.apps/calico-node created
serviceaccount/calico-node created
deployment.apps/calico-kube-controllers created
serviceaccount/calico-kube-controllers created
Warning: policy/v1beta1 PodDisruptionBudget is deprecated in v1.21+, unavailable in v1.25+; use policy/v1 PodDisruptionBudget
poddisruptionbudget.policy/calico-kube-controllers created

执行完成没有报错之后可以运行kubectl get node来查看节点的联通状态,当STATUS全都变成Ready即部署成功

$ kubectl get node
NAME             STATUS   ROLES           AGE   VERSION
master.host.com  Ready    control-plane   43m   v1.24.3
work1.host.com   Ready              39m   v1.24.3
work2.host.com   Ready              39m   v1.24.3

`问题`

出现报错以及问题欢迎在评论区讨论