介绍

pod是k8s的最小的管理单元，在k8s中，可以按照pod的创建方式分为两类。

  • 自主式pod：由k8s直接创建的pod，这种pod删除后就没有了。也不会重建。

  • 控制器创建的pod：k8s通过控制器创建的pod，这种pod删除后还会重建，删除控制器pod也会被删除。

    什么是控制器

    pod控制器是管理pod的中间层，使用pod控制器后，只需告诉控制器想要多少个什么样的po就可以了，它会创建出满足条件的pod，如果pod出现问题，它会基于指定策略出现编排pod。
    在k8s中常见的pod控制器有以下几种：

  • ReplicationController：比较原始的控制器，已被弃用，由ReplicaSet替代。

  • ReplicaSet：保证副本数量一直维持在期望值，并支持pod数量的扩缩容，镜像版本升级。
  • Deployement：（最常用）通过控制ReplicaSet来控制pod，支持滚动更新，回退版本。
  • Horizontal Pod AutoScaler：可以根据集群负载均衡自动水平调整pod数量，实现削锋填谷。
  • DaemonSet：在集群中指定node运行且仅允许一个副本，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，不需要重建或重启，用于执行一次任务。
  • 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：管理有状态的应用。

    ReplicaSet（RS）

    ReplicaSet用于保证一定数量的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，同时支持对pod数量的扩缩容和版本升降级。
    5.Pod控制器详解 - 图1
    ReplicaSet资源清单文件：

    1. apiVersion: apps/v1 # 版本号
    2. kind: ReplicaSet # 类型       
    3. metadata: # 元数据
    4. name: # rs名称 
    5. namespace: # 所属命名空间 
    6. labels: #标签
    7.   controller: rs
    8. spec: # 详情描述
    9. replicas: 3 # 副本数量
    10. selector: # 选择器，通过它指定该控制器管理哪些pod
    11.   matchLabels:      # Labels匹配规则
    12.     app: nginx-pod
    13.   matchExpressions: # Expressions匹配规则
    14.     - {key: app, operator: In, values: [nginx-pod]}
    15. template: # 模板，当副本数量不足时，会根据下面的模板创建pod副本
    16.   metadata:
    17.     labels:
    18.       app: nginx-pod
    19.   spec:
    20.     containers:
    21.     - name: nginx
    22.       image: nginx:1.17.1
    23.       ports:
    24.       - containerPort: 80

    在这里，需要了解的新配置是spec下面的几个选项。

  • replicas：指定副本数量，就是创建出来的pod个数，默认1。

  • selector：选择器，这里采用的是Label Selector，用来建立与pod之间的联系。
  • template：模板，就是创建pod所使用的模板。

示例脚本：

  1. apiVersion: apps/v1
  2. kind: ReplicaSet   
  3. metadata:
  4.   name: pc-replicaset
  5.   namespace: dev
  6. spec:
  7.   replicas: 3
  8.   selector: 
  9.     matchLabels:
  10.       app: nginx-pod
  11.   template:
  12.     metadata:
  13.       labels:
  14.         app: nginx-pod
  15.     spec:
  16.       containers:
  17.       - name: nginx
  18.         image: nginx:1.17.1
  1. # 查看当前控制器创建出来的pod
  2. # 这里发现控制器创建出来的pod的名称是在控制器名称后面拼接了-xxxxx随机码
  3. [root@k8s-master01 ~]# kubectl get pod -n dev
  4. NAME                          READY   STATUS    RESTARTS   AGE
  5. pc-replicaset-6vmvt   1/1     Running   0          54s
  6. pc-replicaset-fmb8f   1/1     Running   0          54s
  7. pc-replicaset-snrk2   1/1     Running   0          54s

扩缩容:

  • 通过编辑控制器元信息实现，kubectl edit rs [rsname] -n [namespace] 改变其副本数保存即可（类似vim操作）

  • 通过纯命令kubectl scale rs [rsname] —replicas=3 -n [namespace]

    镜像升级

  • 通过编辑控制器元信息实现，kubectl edit rs [rsname] -n [namespace] 改变其镜像地址保存即可（类似vim操作）

  • 通过纯命令kubectl set image rs [rsname] [containername]=[image] -n [nsname]。例如：kubectl set image rs pc-replicaset nginx=nginx:1.17.1 -n dev

    Deployment(deploy)

    在k8s1.2版本中引入，用来管理ReplicaSet，所以在ReplicaSet的基础上增加了发布停止、继续、滚动升级、回滚。
    5.Pod控制器详解 - 图2
    Deployment主要功能有以下几点：

  • 支持ReplicaSet所有功能。

  • 支持发布停止，继续。
  • 支持滚动升级和回滚版本。

Deployment的资源清单文件：

  1. apiVersion: apps/v1 # 版本号
  2. kind: Deployment # 类型       
  3. metadata: # 元数据
  4.   name: # rs名称 
  5.   namespace: # 所属命名空间 
  6.   labels: #标签
  7.     controller: deploy
  8. spec: # 详情描述
  9.   replicas: 3 # 副本数量
  10.   revisionHistoryLimit: 3 # 保留历史版本
  11.   paused: false # 暂停部署，默认是false
  12.   progressDeadlineSeconds: 600 # 部署超时时间（s），默认是600
  13.   strategy: # 策略
  14.     type: RollingUpdate # 滚动更新策略
  15.     rollingUpdate: # 滚动更新
  16.       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
  17.       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
  18.   selector: # 选择器，通过它指定该控制器管理哪些pod
  19.     matchLabels:      # Labels匹配规则
  20.       app: nginx-pod
  21.     matchExpressions: # Expressions匹配规则
  22.       - {key: app, operator: In, values: [nginx-pod]}
  23.   template: # 模板，当副本数量不足时，会根据下面的模板创建pod副本
  24.     metadata:
  25.       labels:
  26.         app: nginx-pod
  27.     spec:
  28.       containers:
  29.       - name: nginx
  30.         image: nginx:1.17.1
  31.         ports:
  32.         - containerPort: 80

示例脚本：

  1. apiVersion: apps/v1
  2. kind: Deployment      
  3. metadata:
  4.   name: pc-deployment
  5.   namespace: dev
  6. spec: 
  7.   replicas: 3
  8.   selector:
  9.     matchLabels:
  10.       app: nginx-pod
  11.   template:
  12.     metadata:
  13.       labels:
  14.         app: nginx-pod
  15.     spec:
  16.       containers:
  17.       - name: nginx
  18.         image: nginx:1.17.1

镜像更新（不推荐）：

deployment支持两种更新策略，重建更新和滚动更新，通过指定strategy来实现。

  1. strategy：指定新的Pod替换旧的Pod的策略， 支持两个属性：
  2.   type：指定策略类型，支持两种策略
  3.     Recreate：在创建出新的Pod之前会先杀掉所有已存在的Pod
  4.     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
  5.   rollingUpdate：当type为RollingUpdate时生效，用于为RollingUpdate设置参数，支持两个属性：
  6.     maxUnavailable：用来指定在升级过程中不可用Pod的最大数量，默认为25%。
  7.     maxSurge： 用来指定在升级过程中可以超过期望的Pod的最大数量，默认为25%。

重建更新

编辑示例脚本文件，在spec节点下添加更新策略

  1. spec:
  2.   strategy: # 策略
  3.     type: Recreate # 重建更新

滚动更新

编辑示例脚本文件，在spec节点下添加更新策略

  1. spec:
  2.   strategy: # 策略
  3.     type: RollingUpdate # 滚动更新策略
  4.     rollingUpdate:
  5.       maxSurge: 25% 
  6.       maxUnavailable: 25%

滚动更新图解
5.Pod控制器详解 - 图3

版本回退（不推荐）

kubectl rollout：版本升级相关功能，支持下面选项。

  • status 显示当前升级状态。
  • history 显示升级历史记录。
  • pause 暂停升级过程。
  • resume 继续暂停中的升级。
  • restart 重启版本升级。
  • undo 回滚上一级版本（可以使用 —to-revision回滚到指定版本）

示例代码

  1. # 查看当前升级版本的状态
  2. [root@k8s-master01 ~]# kubectl rollout status deploy pc-deployment -n dev
  3. deployment "pc-deployment" successfully rolled out
  5. # 查看升级历史记录
  6. [root@k8s-master01 ~]# kubectl rollout history deploy pc-deployment -n dev
  7. deployment.apps/pc-deployment
  8. REVISION  CHANGE-CAUSE
  9. 1         kubectl create --filename=pc-deployment.yaml --record=true
  10. 2         kubectl create --filename=pc-deployment.yaml --record=true
  11. 3         kubectl create --filename=pc-deployment.yaml --record=true
  12. # 可以发现有三次版本记录，说明完成过两次升级
  14. # 版本回滚
  15. # 这里直接使用--to-revision=1回滚到了1版本， 如果省略这个选项，就是回退到上个版本，就是2版本
  16. [root@k8s-master01 ~]# kubectl rollout undo deployment pc-deployment --to-revision=1 -n dev
  17. deployment.apps/pc-deployment rolled back
  19. # 查看发现，通过nginx镜像版本可以发现到了第一版
  20. [root@k8s-master01 ~]# kubectl get deploy -n dev -o wide
  21. NAME            READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE   CONTAINERS   IMAGES         
  22. pc-deployment   4/4     4            4           74m   nginx        nginx:1.17.1   
  24. # 查看rs，发现第一个rs中有4个pod运行，后面两个版本的rs中pod为运行
  25. # 其实deployment之所以可是实现版本的回滚，就是通过记录下历史rs来实现的，
  26. # 一旦想回滚到哪个版本，只需要将当前版本pod数量降为0，然后将回滚版本的pod提升为目标数量就可以了
  27. [root@k8s-master01 ~]# kubectl get rs -n dev
  28. NAME                       DESIRED   CURRENT   READY   AGE
  29. pc-deployment-6696798b78   4         4         4       78m
  30. pc-deployment-966bf7f44    0         0         0       37m
  31. pc-deployment-c848d767     0         0         0       71m

金丝雀发布

就是升级版本同时暂停，这样就只会有一部分pod做了更新，那么就可以分流一些流量给新版本的pod，同时观察新pod的状态，如果有问题就立即回滚，没有问题在继续即可。

  1. # 更新deployment的版本，并配置暂停deployment
  2. [root@k8s-master01 ~]#  kubectl set image deploy pc-deployment nginx=nginx:1.17.4 -n dev && kubectl rollout pause deployment pc-deployment  -n dev
  3. deployment.apps/pc-deployment image updated
  4. deployment.apps/pc-deployment paused
  6. #观察更新状态
  7. [root@k8s-master01 ~]# kubectl rollout status deploy pc-deployment -n dev　
  8. Waiting for deployment "pc-deployment" rollout to finish: 2 out of 4 new replicas have been updated...
  10. # 监控更新的过程，可以看到已经新增了一个资源，但是并未按照预期的状态去删除一个旧的资源，就是因为使用了pause暂停命令
  12. [root@k8s-master01 ~]# kubectl get rs -n dev -o wide
  13. NAME                       DESIRED   CURRENT   READY   AGE     CONTAINERS   IMAGES         
  14. pc-deployment-5d89bdfbf9   3         3         3       19m     nginx        nginx:1.17.1   
  15. pc-deployment-675d469f8b   0         0         0       14m     nginx        nginx:1.17.2   
  16. pc-deployment-6c9f56fcfb   2         2         2       3m16s   nginx        nginx:1.17.4   
  17. [root@k8s-master01 ~]# kubectl get pods -n dev
  18. NAME                             READY   STATUS    RESTARTS   AGE
  19. pc-deployment-5d89bdfbf9-rj8sq   1/1     Running   0          7m33s
  20. pc-deployment-5d89bdfbf9-ttwgg   1/1     Running   0          7m35s
  21. pc-deployment-5d89bdfbf9-v4wvc   1/1     Running   0          7m34s
  22. pc-deployment-6c9f56fcfb-996rt   1/1     Running   0          3m31s
  23. pc-deployment-6c9f56fcfb-j2gtj   1/1     Running   0          3m31s
  25. # 确保更新的pod没问题了，继续更新
  26. [root@k8s-master01 ~]# kubectl rollout resume deploy pc-deployment -n dev
  27. deployment.apps/pc-deployment resumed
  29. # 查看最后的更新情况
  30. [root@k8s-master01 ~]# kubectl get rs -n dev -o wide
  31. NAME                       DESIRED   CURRENT   READY   AGE     CONTAINERS   IMAGES         
  32. pc-deployment-5d89bdfbf9   0         0         0       21m     nginx        nginx:1.17.1   
  33. pc-deployment-675d469f8b   0         0         0       16m     nginx        nginx:1.17.2   
  34. pc-deployment-6c9f56fcfb   4         4         4       5m11s   nginx        nginx:1.17.4   
  36. [root@k8s-master01 ~]# kubectl get pods -n dev
  37. NAME                             READY   STATUS    RESTARTS   AGE
  38. pc-deployment-6c9f56fcfb-7bfwh   1/1     Running   0          37s
  39. pc-deployment-6c9f56fcfb-996rt   1/1     Running   0          5m27s
  40. pc-deployment-6c9f56fcfb-j2gtj   1/1     Running   0          5m27s
  41. pc-deployment-6c9f56fcfb-rf84v   1/1     Running   0          37

Horizontal Pod Autoscaler（HPA）

通过监控pod的状态而自动地、智能化的实现pod的数量调整。
HPA根据pod的利用率来对比HPA定义的指标做对比，计算出需要伸缩的具体值，最后实现pod数量的调整。
5.Pod控制器详解 - 图4

安装metrics-server

metrics-server可以用来收集资源中的资源使用情况。

  1. # 安装git
  2. [root@k8s-master01 ~]# yum install git -y
  3. # 获取metrics-server, 注意使用的版本
  4. [root@k8s-master01 ~]# git clone -b v0.3.6 https://github.com/kubernetes-incubator/metrics-server
  5. # 修改deployment, 注意修改的是镜像和初始化参数
  6. [root@k8s-master01 ~]# cd /root/metrics-server/deploy/1.8+/
  7. [root@k8s-master01 1.8+]# vim metrics-server-deployment.yaml
  8. 按图中添加下面选项
  9. hostNetwork: true
  10. image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/metrics-server-amd64:v0.3.6
  11. args:
  12. - --kubelet-insecure-tls
  13. - --kubelet-preferred-address-types=InternalIP,Hostname,InternalDNS,ExternalDNS,ExternalIP

5.Pod控制器详解 - 图5

  1. # 安装metrics-server
  2. [root@k8s-master01 1.8+]# kubectl apply -f ./
  4. # 查看pod运行情况
  5. [root@k8s-master01 1.8+]# kubectl get pod -n kube-system
  6. metrics-server-6b976979db-2xwbj   1/1     Running   0          90s
  8. # 使用kubectl top node 查看资源使用情况
  9. [root@k8s-master01 1.8+]# kubectl top node
  10. NAME           CPU(cores)   CPU%   MEMORY(bytes)   MEMORY%
  11. k8s-master01   289m         14%    1582Mi          54%       
  12. k8s-node01     81m          4%     1195Mi          40%       
  13. k8s-node02     72m          3%     1211Mi          41%  
  14. [root@k8s-master01 1.8+]# kubectl top pod -n kube-system
  15. NAME                              CPU(cores)   MEMORY(bytes)
  16. coredns-6955765f44-7ptsb          3m           9Mi
  17. coredns-6955765f44-vcwr5          3m           8Mi
  18. etcd-master                       14m          145Mi
  19. ...
  20. # 至此,metrics-server安装完成

准备deployment和service

示例脚本：

  1. apiVersion: apps/v1
  2. kind: Deployment
  3. metadata:
  4.   name: nginx
  5.   namespace: dev
  6. spec:
  7.   strategy: # 策略
  8.     type: RollingUpdate # 滚动更新策略
  9.   replicas: 1
  10.   selector:
  11.     matchLabels:
  12.       app: nginx-pod
  13.   template:
  14.     metadata:
  15.       labels:
  16.         app: nginx-pod
  17.     spec:
  18.       containers:
  19.       - name: nginx
  20.         image: nginx:1.17.1
  21.         resources: # 资源配额
  22.           limits:  # 限制资源（上限）
  23.             cpu: "1" # CPU限制，单位是core数
  24.           requests: # 请求资源（下限）
  25.             cpu: "100m"  # CPU限制，单位是core数

也可以通过纯命令创建

  1. # 创建deployment
  2. kubectl run nginx --image=nginx:1.17.1 --requests=cpu=100m -n dev
  3. # 创建service
  4. kubectl expose deployment nginx --type=NodePort --port=80 -n dev

部署HPA

示例脚本：

  1. apiVersion: autoscaling/v1
  2. kind: HorizontalPodAutoscaler
  3. metadata:
  4.   name: pc-hpa
  5.   namespace: dev
  6. spec:
  7.   minReplicas: 1  #最小pod数量
  8.   maxReplicas: 10 #最大pod数量
  9.   targetCPUUtilizationPercentage: 3 # CPU使用率指标
  10.   scaleTargetRef:   # 指定要控制的nginx信息
  11.     apiVersion:  /v1
  12.     kind: Deployment
  13.     name: nginx

创建hpa之后可以通过压测工具拉高pod的cpu使用率从而使其扩容。

DaemonSet（DS）

该类型控制器可以保证集群中的每一个节点（或指定节点）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（每个节点都需要一个且只需要一个），那么这类pod就适合使用DaemonSet类型的控制器创建。
5.Pod控制器详解 - 图6
特点:

  • 每当向集群中添加一个节点，会自动在该节点上创建一个副本。
  • 当节点被移动，pod也会被回收。

    资源清单

    apiVersion: apps/v1 # 版本号
kind: DaemonSet # 类型       
metadata: # 元数据
name: # rs名称 
namespace: # 所属命名空间 
labels: #标签
  controller: daemonset
spec: # 详情描述
revisionHistoryLimit: 3 # 保留历史版本
updateStrategy: # 更新策略
  type: RollingUpdate # 滚动更新策略
  rollingUpdate: # 滚动更新
    maxUnavailable: 1 # 最大不可用状态的 Pod 的最大值，可以为百分比，也可以为整数
selector: # 选择器，通过它指定该控制器管理哪些pod
  matchLabels:      # Labels匹配规则
    app: nginx-pod
  matchExpressions: # Expressions匹配规则
    - {key: app, operator: In, values: [nginx-pod]}
template: # 模板，当副本数量不足时，会根据下面的模板创建pod副本
  metadata:
    labels:
      app: nginx-pod
  spec:
    containers:
    - name: nginx
      image: nginx:1.17.1
      ports:
      - containerPort: 80
    示例脚本
    apiVersion: apps/v1
kind: DaemonSet      
metadata:
name: pc-daemonset
namespace: dev
spec: 
selector:
  matchLabels:
    app: nginx-pod
template:
  metadata:
    labels:
      app: nginx-pod
  spec:
    containers:
    - name: nginx
      image: nginx:1.17.1
    剩下job，cronjob没意义