k8s系列文章：
- 什么是K8S
- K8S configmap介绍
Pod是k8s中最小的调度单元，包含了一个“根容器”和其它用户业务容器。
如果你使用过k8s的话，当然会了解pod的基本使用，但是为了更好的应用，你需要深入了解pod的配置、调度、升级和扩缩容等。本文将会更进一步的介绍pod。
基础
为什么需要pod？
pod包含一个或多个相对紧密耦合的容器，处于同一个pod中的容器共享同样的存储空间、IP地址和Port端口。
为什么k8s要设计出Pod这个概念并作为最小调度单元呢？
直接部署一个容器可能会更加容易，每个容器都有不同的配置和功能，k8s需要对这些容器进行管理（重启、检测等），那么为了避免在容器这个实体上增加更多的属性，就产生了pod这个概念。
并且，Pod中的多个业务容器共享Pause容器的IP，共享Pause容器挂接的Volume，这样既简化了密切关联的业务容器的通信问题，也很好的解决了它们之间的文件共享问题。
容器配置
pod可以由一个或多个容器组合而成，也就是说， 在创建pod时可以给一个pod配置多个container，一般情况下，建议将应用紧耦合的容器打包为一个pod，原则上一个容器一个进程。
共享Volume
同一个pod中的多个容器能够共享pod级别的存储卷Volume，多个容器各自挂载，将一个volume挂载为容器内部需要的目录。
Pod通信
k8s为每个pod都分配了唯一的IP地址，称之为pod IP，一个pod中的多个容器共享Pod IP地址，属于同一个pod的多个应用之间相互访问时仅通过localhost就可以通信。
k8s底层支持集群内任意两个pod之间的TCP/IP直接通信，因此，在k8s中，一个pod中的容器可以与另外主机上的pod里的容器直接通信。
容器限制
需要注意的是：pod中长时间运行的容器需保证其主程序一直在前台运行。比如创建docker镜像时启动命令是通过nohup在后台运行的：
nohup ./start.sh &
那么kubelet创建了包含这个容器的pod之后运行完这个命令，则会根据配置发生两种情况：
- 如果pod未配置RC，则认为该pod执行结束，将立刻销毁该pod。
- 如果pod配置了RC，该pod终止以后，k8s会根据RC的数量生成新的pod，会陷入一个 销毁-> 创建的无限循环中。
如果无法前台执行，只能后端运行的话，该怎么办呢？
可以借助supervisor。
配置管理
应用部署的一个最佳实践就是将配置信息和程序进行分离，在k8s中可以使用configmap实现。
详细使用可参考：K8S configmap使用
生命周期和重启策略
在创建pod出错了，通常会看到pending状态，而你使用 kubectl get pods 时，也偶尔会看到重启这个字段，那么pod的生命周期和重启策略具体是怎么实现的呢？
一个pod的状态信息是保存在PodStatus对象中的，phase字段用来描述pod在其生命周期中的不同状态，包括：
| 状态 | 说明 |
|---|---|
| Pending | 挂起。有一个或多个容器未被创建，可以通过kubectl get po ** 查看原因。 |
| running | 运行中。所有容器已被创建，至少有一个是运行状态，可通过kubectl logs -f ** 查看日志 |
| succeeded | 成功。所有容器执行成功并终止，不会再次重启。 |
| failed | 失败。所有容器都已终止，至少有一个容器以失败的方式终止。 |
| unknown | 未知。一般是因为通信问题无法获取pod的状态 |
Pod通常使用探针来检测容器内的应用是否正常，有两类探针：
- LivenessProbe探针：判断容器是否存活（Running状态）
- ReadinessProbe探针：判断容器是否可用（Ready状态）
在Pod发生故障时对Pod进行重启（仅在Pod所处的Node上操作），具体的方式包括：
| 操作方式 | 说明 |
|---|---|
| Always | 容器失效时，自动重启 |
| OnFailure | 容器以不为0的状态码终止，自动重启 |
| Never | 无论何种状态，都不会重启 |
其中，Pod的重启策略与控制方式息息相关，不同的控制器对pod的重启策略要求不一样：
- RC和DaemonSet：必须设置为Always，需要保证容器持续运行
- Job：onfailure或者Never，保证容器执行完成后不再重启。
Pod调度
在使用K8S时，我们很少直接创建Pod，大多数情况都是会通过RC、Deployment、DaemonSet、Job等控制器来实现对一组Pod副本的创建、调度和全生命周期的自动控制。
官方建议：不应该使用底层的ReplicaSet来控制Pod副本，推荐直接使用管理ReplicaSet的Deployment对象来控制Pod副本。
全自动调度
Deployment或RC的主要功能之一就是自动部署一个容器应用的多份副本，持续监控副本的数量，保证集群内始终维持指定的副本数量。创建的pod完全由系统自动完成调度，pod各自运行在哪个节点上，完全由master scheduler计算出一个最佳的目标节点进行分配，用户无法干预。
举个例子：
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: nginx
spec:
replicas: 3
template:
metadata:
labels:
app: nginx
spec:
containers:
- name: nginx
image: nginx:1.0
ports:
- containerPort: 80
使用kubectl create -f **.yaml创建该Deployment。
使用kubectl get deployments，就会发现刚才创建的deployment有三个副本。
使用kubectl get rs和kubectl get pods可查看已创建的RS和pod，使用kubectl get pod -o wide可以查看pod的分配情况。
定向调度
在实际应用中，经常会需要将Pod调度到指定的一些Node节点上，这时候可配置NodeSelector或者NodeAffinity来进行定向调度。
NodeSelector
具体的使用：
- 通过kubectl label命令给目标Node打上标签，可通过kubectl label nodes命令查看所有节点的标签；
- 在Pod的定义中加上NodeSelector的设置
- 运行kubectl create -f 命令创建Pod时，scheduler就会将pod自动调度指定标签的Node上。
NodeAffinity（节点亲和力调度）
NodeSelector通过标签机制，简单的限制了Pod所在节点的方法，亲和力调度机制则更好扩展了Pod的调度能力，可以使用软限制，支持In、NotIn、Exists、DoesNotExist、Gt、LT等操作符。
- 可依据节点上正在运行的其它Pod的标签来进行限制，而非节点本身的标签。
需要注意以下几点：
- 如果同时定义了nodeSelector和nodeAffinity，则必须两个条件都满足
- 如果nodeAffinity指定了多个nodeSelectorTerms，则其中一个匹配成功即可。
- 如果nodeSelectorTerms中有多个matchExpressions。则一个节点必须满足所有matchExpressions才能运行该Pod
PodAffinity（Pod亲和与互斥调度）
根据节点上正在运行的Pod标签而非节点的标签进行判断和调度，对节点和Pod两个条件进行匹配。
具体的使用：
- 创建一个名为pod-flag的pod，设置标签
- 亲和性调度：创建pod-flag在同一个Node节点的pod
- 互斥性调度：可创建与pod-flag不在同一个Node节点的pod
DaemonSet
用于管理在集群的每个Node上仅运行一份pod的副本实例。适用场景：日志采集、性能监控等。
优先调度
为了提高资源利用率，我们通常会采用优先级方案，即不同类型的负载对应不同的优先级，并且当发生资源不足时，系统可以选择释放一些不重要的负载，保障最重要的负载以获取足够的资源稳定运行。
优先级抢占调度策略的有两个核心点：
- 驱逐（Eviction）：kubelet的行为，当一个Node发生资源不足时，该结点上的kubelet进程会综合考虑优先级、资源申请量和实际资源使用等进行驱逐
- 抢占（Preemption）：scheduler的行为，当一个新的pod因资源无法满足而不能调度时，scheduler可能会选择（跨节点或本节点）驱逐部分低优先级的pod实例来满足调度
批处理调度 Job
可以通过Job来定义并启动一个批处理任务（并行启动多个进程去处理一些工作项），处理完成后，整个批处理任务结束。
定时任务 Cronjob
类似Linux Cron的定时任务Cron Job。
除此以外，你还可以自定义调度器。
升级和回滚
为了保证服务的高可用，k8s提供了滚动升级功能。主要介绍下deployment。
Deployment
升级
更新镜像名的话，有以下方法进行更新：
- 通过
kubectl set image命令设置新的镜像名 - 使用
kubectl edit命令修改Deployment的配置，根据yaml的结构更新（比如：将spec.template.spec.containers[0].image从nginx:1.0改为nginx:1.1）。
对于RC的滚动升级，可以使用kubectl rolling-update命令，该命令会创建一个新的RC，自动控制旧的RC中pod副本数量逐渐减少到0，新的RC中的Pod副本数量从0逐步增加到目标值。
一旦pod的定义发生了修改，则将触发系统完成Deployment中所有pod的滚动操作，可使用kubectl rollout status查看滚动更新过程。
在升级过程中，deployment能够保证服务不中断，并且副本数量始终维持在用户指定数量。可在Deployment定义中，通过spec.strategy指定pod的更新策略，包括：
- Recreate 重建
- RollingUpdate 滚动更新
回滚
服务稳定性或者配置错误等原因会使得我们需要进行回滚，Deployment的所有发布历史记录都被保留在系统中，所以回滚是很方便的。具体操作：
- 用kubectl rollout history查看deployment的部署历史记录，确定要回退的版本，可以加上--revision= 参数查看特定版本详情
- 回退到上一个版本或者指定版本
- kubectl describe deployment查看操作过程
对于相对复杂的配置修改，为了避免频繁大量触发更新操作，可使用kubectl rollout pause命令暂停更新操作，然后进行配置修改，最后恢复deployment，一次性触发完整的更新操作。
扩缩容
伴随着资源的使用情况，常需要对pod进行扩缩容，可以利用Deployment/RC的Scale机制来实现，分为手动和自动两种模式。
手动
通过kubectl scale deployment *** --replicas 3命令更新Pod副本数量，将--replicas设置比当前pod副本数量更小的数字的话，系统会kill一些正在运行的pod。
自动
用户指定pod副本的数量范围，设定依据的性能指标或者自定义业务指标，系统将自动的在这个范围内根据性能指标变化调整pod副本数量。
k8s 1.1版本开始新增了HPA控制器，基于Master的kube-controller-manager服务启动参数--horizontal-pod-autoscal-sync-period定义的探测周期，周期性检测目标pod的资源性能指标。并与设定的扩容条件进行对比，进行pod副本数量的自动调整。
以上。