Kubernetes 进阶训练营 控制器

控制器

前面我们一起学习了 Pod 的原理和一些基本使用，但是在实际使用的时候并不会直接使用 Pod，而是会使用各种控制器来满足我们的需求，Kubernetes 中运行了一系列控制器来确保集群的当前状态与期望状态保持一致，它们就是 Kubernetes 的大脑。例如，ReplicaSet 控制器负责维护集群中运行的 Pod 数量；Node 控制器负责监控节点的状态，并在节点出现故障时及时做出响应。总而言之，在 Kubernetes 中，每个控制器只负责某种类型的特定资源。

Kubernetes 控制器会监听资源的 创建/更新/删除 事件，并触发 Reconcile 调谐函数作为响应，整个调整过程被称作 “Reconcile Loop”（调谐循环） 或者 “Sync Loop”（同步循环）。Reconcile 是一个使用资源对象的命名空间和资源对象名称来调用的函数，使得资源对象的实际状态与 资源清单中定义的状态保持一致。调用完成后，Reconcile 会将资源对象的状态更新为当前实际状态。我们可以用下面的一段伪代码来表示这个过程：

for {
  desired := getDesiredState()  // 期望的状态
  current := getCurrentState()  // 当前实际状态
  if current == desired {  // 如果状态一致则什么都不做
    // nothing to do
  } else {  // 如果状态不一致则调整编排，到一致为止
    // change current to desired status
  }
}

这个编排模型就是 Kubernetes 项目中的一个通用编排模式，即：控制循环（control loop）。

ReplicaSet 控制器

和 Pod 一样我们仍然还是通过 YAML 文件来描述我们的 ReplicaSet 资源对象，如下 YAML 文件是一个常见的 ReplicaSet 定义

# nginx-rs.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: ReplicaSet
metadata:
  name:  nginx-rs
  namespace: default
spec:
  replicas: 3  # 期望的 Pod 副本数量，默认值为1
  selector:  # Label Selector，必须匹配 Pod 模板中的标签
    matchLabels:
      app: nginx
  template:  # Pod 模板
    metadata:
      labels:
        app: nginx
    spec:
      containers:
      - name: nginx
        image: nginx
        ports:
        - containerPort: 80

上面的 YAML 文件结构和我们之前定义的 Pod 看上去没太大两样，有常见的 apiVersion、kind、metadata，在 spec 下面描述 ReplicaSet 的基本信息，其中包含3个重要内容：

• replias：表示期望的 Pod 的副本数量
• selector：Label Selector，用来匹配要控制的 Pod 标签，需要和下面的 Pod 模板中的标签一致
• template：Pod 模板，实际上就是以前我们定义的 Pod 内容，相当于把一个 Pod 的描述以模板的形式嵌入到了 ReplicaSet 中来。

ReplicaSet 控制器会通过定义的 Label Selector 标签去查找集群中的 Pod 对象：

另外被 ReplicaSet 持有的 Pod 有一个 metadata.ownerReferences 指针指向当前的 ReplicaSet，表示当前 Pod 的所有者，这个引用主要会被集群中的垃圾收集器使用以清理失去所有者的 Pod 对象。这个 ownerReferences 和数据库中的外键是不是非常类似。可以通过将 Pod 资源描述信息导出查看：

➜  ~ kubectl get pod nginx-rs-xsb59 -o yaml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  creationTimestamp: "2021-11-03T06:18:10Z"
  generateName: nginx-rs-
  labels:
    app: nginx
  name: nginx-rs-xsb59
  namespace: default
  ownerReferences:
  - apiVersion: apps/v1
    blockOwnerDeletion: true
    controller: true
    kind: ReplicaSet
    name: nginx-rs
    uid: 4a3121fa-b5ae-4def-b2d2-bf17bc06b7b7
  resourceVersion: "1781596"
  selfLink: /api/v1/namespaces/default/pods/nginx-rs-xsb59
  uid: 0a4cae9a-105b-4024-ae96-ee516bfb2d23
......

我们可以看到 Pod 中有一个 metadata.ownerReferences 的字段指向了 ReplicaSet 资源对象。如果要彻底删除 Pod，我们就只能删除 RS 对象：

➜  ~ kubectl delete rs nginx-rs
# 或者执行 kubectl delete -f nginx-rs.yaml

这就是 ReplicaSet 对象的基本使用。

比如上面资源对象如果我们要使用 RC 的话，对应的 selector 是这样的：

selector:
  app: nginx

RC 只支持单个 Label 的等式，而 RS 中的 Label Selector 支持 matchLabels 和 matchExpressions 两种形式：

selector:
  matchLabels:
    app: nginx

---
selector:
  matchExpressions:  # 该选择器要求 Pod 包含名为 app 的标签
  - key: app
    operator: In
    values:  # 并且标签的值必须是 nginx
    - nginx

Deployment

Deployment 资源对象的格式和 ReplicaSet 几乎一致，如下资源对象就是一个常见的 Deployment 资源类型

# nginx-deploy.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name:  nginx-deploy
  namespace: default
spec:
  replicas: 3  # 期望的 Pod 副本数量，默认值为1
  selector:  # Label Selector，必须匹配 Pod 模板中的标签
    matchLabels:
      app: nginx
  template:  # Pod 模板
    metadata:
      labels:
        app: nginx
    spec:
      containers:
      - name: nginx
        image: nginx
        ports:
        - containerPort: 80

我们这里只是将类型替换成了 Deployment，我们可以先来创建下这个资源对象：

➜  ~ kubectl apply -f nginx-deploy.yaml
deployment.apps/nginx-deploy created
➜  ~ kubectl get deployment
NAME           READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
nginx-deploy   3/3     3            3           58s

都是根据spec.replicas来维持的副本数量，我们随意查看一个 Pod 的描述信息：

➜  ~ kubectl describe pod nginx-deploy-85ff79dd56-txc4h
Controlled By:      ReplicaSet/nginx-deploy-85ff79dd56

Controlled By: ReplicaSet/nginx-deploy-85ff79dd56，什么意思？是不是表示当前我们这个 Pod 的控制器是一个 ReplicaSet 对象啊，我们不是创建的一个 Deployment 吗？为什么 Pod 会被 RS 所控制呢？观察对应的RS对象的详细信息。

➜  ~ kubectl describe rs nginx-deploy-85ff79dd56
Controlled By:  Deployment/nginx-deploy

其中有这样的一个信息：Controlled By: Deployment/nginx-deploy，明白了吧？意思就是我们的 Pod 依赖的控制器 RS 实际上被我们的 Deployment 控制着呢，我们可以用下图来说明 Pod、ReplicaSet、Deployment 三者之间的关系：

通过上图我们可以很清楚的看到，定义了3个副本的 Deployment 与 ReplicaSet 和 Pod 的关系，就是一层一层进行控制的。ReplicaSet 作用和之前一样还是来保证 Pod 的个数始终保存指定的数量，所以 Deployment 中的容器 restartPolicy=Always 是唯一的就是这个原因，因为容器必须始终保证自己处于 Running 状态，ReplicaSet 才可以去明确调整 Pod 的个数。而 Deployment 是通过管理 ReplicaSet 的数量和属性来实现水平扩展/收缩以及滚动更新两个功能的。

水平扩展/收缩
kubectl scale 命令来完成这个操作

➜  ~ kubectl scale deployment nginx-deploy --replicas=4
deployment.apps/nginx-deployment scaled

可以看到 ReplicaSet 控制器增加了一个新的 Pod，同样的 Deployment 资源对象的事件中也可以看到完成了扩容的操作：

➜  ~ kubectl describe deploy nginx-deploy
Name:                   nginx-deploy
Namespace:              default
......
OldReplicaSets:  
NewReplicaSet:   nginx-deploy-85ff79dd56 (4/4 replicas created)
Events:
  Type    Reason             Age    From                   Message
  ----    ------             ----   ----                   -------
  Normal  ScalingReplicaSet  43m    deployment-controller  Scaled up replica set nginx-deploy-85ff79dd56 to 3
  Normal  ScalingReplicaSet  3m16s  deployment-controller  Scaled up replica set nginx-deploy-85ff79dd56 to 4

滚动更新
如果只是水平扩展/收缩这两个功能，就完全没必要设计 Deployment 这个资源对象了，Deployment 最突出的一个功能是支持滚动更新，比如现在我们需要把应用容器更改为 nginx:1.7.9 版本，修改后的资源清单文件如下所示：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name:  nginx-deploy
  namespace: default
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx
  minReadySeconds: 5
  strategy:
    type: RollingUpdate  # 指定更新策略：RollingUpdate和Recreate
    rollingUpdate:
      maxSurge: 1
      maxUnavailable: 1
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nginx
    spec:
      containers:
      - name: nginx
        image: nginx:1.7.9
        ports:
        - containerPort: 80

后前面相比较，除了更改了镜像之外，我们还指定了更新策略：

minReadySeconds: 5
strategy:
  type: RollingUpdate
  rollingUpdate:
    maxSurge: 1
    maxUnavailable: 1

• minReadySeconds：表示 Kubernetes 在等待设置的时间后才进行升级，如果没有设置该值，Kubernetes 会假设该容器启动起来后就提供服务了，如果没有设置该值，在某些极端情况下可能会造成服务不正常运行，默认值就是0。
• type=RollingUpdate：表示设置更新策略为滚动更新，可以设置为Recreate和RollingUpdate两个值，Recreate表示全部重新创建，默认值就是RollingUpdate。
• maxSurge：表示升级过程中最多可以比原先设置多出的 Pod 数量 ，例如：maxSurage=1，replicas=5，就表示Kubernetes 会先启动一个新的 Pod，然后才删掉一个旧的 Pod，整个升级过程中最多会有5+1个 Pod。
• maxUnavaible：表示升级过程中最多有多少个 Pod 处于无法提供服务的状态，当maxSurge不为0时，该值也不能为0，例如：maxUnavaible=1，则表示 Kubernetes 整个升级过程中最多会有1个 Pod 处于无法服务的状态。

我们可以添加了一个额外的 --record 参数来记录下我们的每次操作所执行的命令，以方便后面查看。

现在我们来直接更新上面的 Deployment 资源对象：

kubectl apply -f nginx-deploy.yaml

更新后，我们可以执行下面的 kubectl rollout status 命令来查看我们此次滚动更新的状态：

➜  ~ kubectl rollout status deployment/nginx-deploy
Waiting for deployment "nginx-deploy" rollout to finish: 2 out of 3 new replicas have been updated...

从上面的信息可以看出我们的滚动更新已经有两个 Pod 已经更新完成了，在滚动更新过程中，我们还可以执行如下的命令来暂停更新

➜  ~ kubectl rollout pause deployment/nginx-deploy
deployment.apps/nginx-deploy paused

这个过程就是滚动更新的过程，启动一个新的 Pod，杀掉一个旧的 Pod，然后再启动一个新的 Pod，这样滚动更新下去，直到全都变成新的 Pod，这个时候系统中应该存在 4 个 Pod，因为我们设置的策略maxSurge=1，所以在升级过程中是允许的，而且是两个新的 Pod，两个旧的 Pod。

回滚到前面的任意一个版本，这个版本是如何定义的呢？我们可以通过命令 rollout history 来获取：

➜  ~ kubectl rollout history deployment nginx-deploy
deployment.apps/nginx-deploy
REVISION  CHANGE-CAUSE
1         
2         

其实 rollout history 中记录的 revision 是和 ReplicaSets 一一对应。如果我们手动删除某个 ReplicaSet，对应的rollout history就会被删除，也就是说你无法回滚到这个revison了，同样我们还可以查看一个revison的详细信息：

➜  ~ kubectl rollout history deployment nginx-deploy --revision=1
deployment.apps/nginx-deploy with revision #1
Pod Template:
  Labels:       app=nginx
        pod-template-hash=85ff79dd56
  Containers:
   nginx:
    Image:      nginx
    Port:       80/TCP
    Host Port:  0/TCP
    Environment:        
    Mounts:     
  Volumes:      

假如现在要直接回退到当前版本的前一个版本，我们可以直接使用如下命令进行操作：

➜  ~ kubectl rollout undo deployment nginx-deploy

当然也可以回退到指定的revision版本：

➜  ~ kubectl rollout undo deployment nginx-deploy --to-revision=1
deployment "nginx-deploy" rolled back

回滚的过程中我们同样可以查看回滚状态：

➜  ~ kubectl rollout status deployment/nginx-deploy
Waiting for deployment "nginx-deploy" rollout to finish: 1 old replicas are pending termination...
Waiting for deployment "nginx-deploy" rollout to finish: 1 old replicas are pending termination...
Waiting for deployment "nginx-deploy" rollout to finish: 1 old replicas are pending termination...
Waiting for deployment "nginx-deploy" rollout to finish: 2 of 3 updated replicas are available...
Waiting for deployment "nginx-deploy" rollout to finish: 2 of 3 updated replicas are available...
deployment "nginx-deploy" successfully rolled out

这个时候查看对应的 RS 资源对象可以看到 Pod 副本已经回到之前的 RS 里面去了。

➜  ~ kubectl get rs -l app=nginx
NAME                      DESIRED   CURRENT   READY   AGE
nginx-deploy-5b7b9ccb95   0         0         0       31m
nginx-deploy-85ff79dd56   3         3         3       95m

不过需要注意的是回滚的操作滚动的revision始终是递增的：

➜  ~ kubectl rollout history deployment nginx-deploy
deployment.apps/nginx-deploy
REVISION  CHANGE-CAUSE
2         
3         

StatefulSet控制器

Deployment 并不能编排所有类型的应用，对无状态服务编排是非常容易的，但是对于有状态服务就无能为力了。我们需要先明白一个概念：什么是有状态服务，什么是无状态服务。

• 无状态服务（Stateless Service）：该服务运行的实例不会在本地存储需要持久化的数据，并且多个实例对于同一个请求响应的结果是完全一致的，比如前面我们讲解的 WordPress 实例，我们是不是可以同时启动多个实例，但是我们访问任意一个实例得到的结果都是一样的吧？因为他唯一需要持久化的数据是存储在MySQL数据库中的，所以我们可以说 WordPress 这个应用是无状态服务，但是 MySQL 数据库就不是了，因为他需要把数据持久化到本地。
• 有状态服务（Stateful Service）：就和上面的概念是对立的了，该服务运行的实例需要在本地存储持久化数据，比如上面的 MySQL 数据库，你现在运行在节点 A，那么他的数据就存储在节点 A 上面的，如果这个时候你把该服务迁移到节点 B 去的话，那么就没有之前的数据了，因为他需要去对应的数据目录里面恢复数据，而此时没有任何数据。

现在对有状态和无状态有一定的认识了吧，比如我们常见的 WEB 应用，是通过 Session 来保持用户的登录状态的，如果我们将 Session 持久化到节点上，那么该应用就是一个有状态的服务了，因为我现在登录进来你把我的 Session 持久化到节点 A 上了，下次我登录的时候可能会将请求路由到节点 B 上去了，但是节点 B 上根本就没有我当前的 Session 数据，就会被认为是未登录状态了，这样就导致我前后两次请求得到的结果不一致了。所以一般为了横向扩展，我们都会把这类 WEB 应用改成无状态的服务，怎么改？ ==将 Session 数据存入一个公共的地方，比如 Redis 里面 == ，是不是就可以了，对于一些客户端请求 API 的情况，我们就不使用 Session 来保持用户状态，改成用 Token 也是可以的。

无状态服务利用我们前面的 Deployment 可以很好的进行编排，对应有状态服务，需要考虑的细节就要多很多了，容器化应用程序最困难的任务之一，就是设计有状态分布式组件的部署体系结构。由于无状态组件没有预定义的启动顺序、集群要求、点对点 TCP 连接、唯一的网络标识符、正常的启动和终止要求等，因此可以很容易地进行容器化。

诸如数据库，大数据分析系统，分布式 key/value 存储、消息中间件需要有复杂的分布式体系结构，都可能会用到上述功能。为此，Kubernetes 引入了 StatefulSet 这种资源对象来支持这种复杂的需求。StatefulSet 类似于 ReplicaSet，但是它可以处理 Pod 的启动顺序，为保留每个 Pod 的状态设置唯一标识，具有以下几个功能特性：

• 稳定的、唯一的网络标识符
• 稳定的、持久化的存储
• 有序的、优雅的部署和缩放
• 有序的、优雅的删除和终止
• 有序的、自动滚动更新

Headless Service

Headless Service。Service 其实在之前我们和大家提到过，Service 是应用服务的抽象，通过 Labels 为应用提供负载均衡和服务发现，每个 Service 都会自动分配一个 cluster IP 和 DNS 名，在集群内部我们可以通过该地址或者通过 FDQN 的形式来访问服务。比如，一个 Deployment 有 3 个 Pod，那么我就可以定义一个 Service，有如下两种方式来访问这个 Service：

• cluster IP 的方式，比如：当我访问 10.109.169.155 这个 Service 的 IP 地址时，10.109.169.155 其实就是一个 VIP，它会把请求转发到该 Service 所代理的 Endpoints 列表中的某一个 Pod 上。具体原理我们会在后面的 Service 章节中和大家深入了解。
• Service 的 DNS 方式，比如我们访问“mysvc.mynamespace.svc.cluster.local”这条 DNS 记录，就可以访问到 mynamespace 这个命名空间下面名为 mysvc 的 Service 所代理的某一个 Pod。

对于 DNS 这种方式实际上也有两种情况：

• 第一种就是普通的 Service，我们访问“mysvc.mynamespace.svc.cluster.local”的时候是通过集群中的 DNS 服务解析到的 mysvc 这个 Service 的 cluster IP 的
• 第二种情况就是Headless Service，对于这种情况，我们访问“mysvc.mynamespace.svc.cluster.local”的时候是直接解析到的 mysvc 代理的某一个具体的 Pod 的 IP 地址，中间少了 cluster IP 的转发，这就是二者的最大区别，Headless Service 不需要分配一个 VIP，而是可以直接以 DNS 的记录方式解析到后面的 Pod 的 IP 地址。

比如我们定义一个如下的 Headless Service：(headless-svc.yaml)

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: nginx
  namespace: default
  labels:
    app: nginx
spec:
  ports:
  - name: http
    port: 80
  clusterIP: None
  selector:
    app: nginx

实际上 Headless Service 在定义上和普通的 Service 几乎一致, 只是他的 clusterIP=None ，所以，这个 Service 被创建后并不会被分配一个 cluster IP，而是会以 DNS 记录的方式暴露出它所代理的 Pod，而且还有一个非常重要的特性，对于 Headless Service 所代理的所有 Pod 的 IP 地址都会绑定一个如下所示的 DNS 记录：...svc.cluster.local
这个 DNS 记录正是 Kubernetes 集群为 Pod 分配的一个唯一标识，只要我们知道 Pod 的名字，以及它对应的 Service 名字，就可以组装出这样一条 DNS 记录访问到 Pod 的 IP 地址，这个能力是非常重要的，接下来我们就来看下 StatefulSet 资源对象是如何结合 Headless Service 提供服务的。

StatefulSet

特性

apiVersion: v1
kind: PersistentVolume
metadata:
  name: pv001
spec:
  capacity:
    storage: 1Gi
  accessModes:
  - ReadWriteOnce
  hostPath:
    path: /tmp/pv001

---

apiVersion: v1
kind: PersistentVolume
metadata:
  name: pv002
spec:
  capacity:
    storage: 1Gi
  accessModes:
  - ReadWriteOnce
  hostPath:
    path: /tmp/pv002

然后接下来声明一个如下所示的 StatefulSet 资源清单：（nginx-sts.yaml）

apiVersion: apps/v1
kind: StatefulSet
metadata:
  name: web
  namespace: default
spec:
  serviceName: "nginx"
  replicas: 2
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nginx
    spec:
      containers:
      - name: nginx
        image: nginx:1.7.9
        ports:
        - name: web
          containerPort: 80
        volumeMounts:
        - name: www
          mountPath: /usr/share/nginx/html
  volumeClaimTemplates:
  - metadata:
      name: www
    spec:
      accessModes: [ "ReadWriteOnce" ]
      resources:
        requests:
          storage: 1Gi

从上面的资源清单中可以看出和我们前面的 Deployment 基本上也是一致的，也是通过声明的 Pod 模板来创建 Pod 的，另外上面资源清单中和 volumeMounts 进行关联的不是 volumes 而是一个新的属性：volumeClaimTemplates，该属性会自动创建一个 PVC 对象，其实这里就是一个 PVC 的模板，和 Pod 模板类似，PVC 被创建后会自动去关联当前系统中和他合适的 PV 进行绑定。
除此之外，还多了一个 serviceName: "nginx" 的字段，serviceName 就是管理当前 StatefulSet 的服务名称，该服务必须在 StatefulSet 之前存在，并且负责该集合的网络标识，Pod 会遵循以下格式获取 DNS/主机名：pod-specific-string.serviceName.default.svc.cluster.local，其中 pod-specific-string 由 StatefulSet 控制器管理。

StatefulSet 的拓扑结构和其他用于部署的资源对象其实比较类似，比较大的区别在于 StatefulSet 引入了 PV 和 PVC 对象来持久存储服务产生的状态，这样所有的服务虽然可以被杀掉或者重启，但是其中的数据由于 PV 的原因不会丢失。

由于我们这里用volumeClaimTemplates声明的模板是挂载点的方式，并不是 volume，所有实际上上当于把 PV 的存储挂载到容器中，所以会覆盖掉容器中的数据，在容器启动完成后我们可以手动在 PV 的存储里面新建 index.html 文件来保证容器的正常访问，当然也可以进入到容器中去创建，这样更加方便：
$ for i in 0 1; do kubectl exec web-$i -- sh -c 'echo hello $(hostname) > /usr/share/nginx/html/index.html'; done

现在我们优先创建上面定义的 Headless Service：
➜  ~ kubectl apply -f headless-svc.yaml
service/nginx created
➜  ~ kubectl get service nginx
NAME    TYPE        CLUSTER-IP   EXTERNAL-IP   PORT(S)   AGE
nginx   ClusterIP   None         >        80/TCP    9s


Headless Service 创建完成后就可以来创建对应的 StatefulSet 对象了：
➜  ~ kubectl apply -f nginx-sts.yaml
statefulset.apps/web created
➜  ~ kubectl get pvc
NAME        STATUS   VOLUME   CAPACITY   ACCESS MODES   STORAGECLASS   AGE
www-web-0   Bound    pv001    1Gi        RWO                           10m
www-web-1   Bound    pv002    1Gi        RWO                           6m26s

可以看到这里通过 Volume 模板自动生成了两个 PVC 对象，也自动和 PV 进行了绑定。

StatefulSet 中的 Pod 拥有一个具有稳定的、独一无二的身份标志。这个标志基于 StatefulSet 控制器分配给每个 Pod 的唯一顺序索引。Pod 的名称的形式为-。我们这里的对象拥有两个副本，所以它创建了两个 Pod 名称分别为：web-0 和 web-1，我们可以使用 kubectl exec 命令进入到容器中查看它们的 hostname。

管理策略

对于某些分布式系统来说，StatefulSet 的顺序性保证是不必要和/或者不应该的，这些系统仅仅要求唯一性和身份标志。为了解决这个问题，我们只需要在声明 StatefulSet 的时候重新设置 spec.podManagementPolicy 的策略即可。

默认的管理策略是 OrderedReady，表示让 StatefulSet 控制器遵循上文演示的顺序性保证。除此之外，还可以设置为 Parallel 管理模式，表示让 StatefulSet 控制器并行的终止所有 Pod，在启动或终止另一个 Pod 前，不必等待这些 Pod 变成 Running 和 Ready 或者完全终止状态。

更新策略

前面课程中我们学习了 Deployment 的升级策略，在 StatefulSet 中同样也支持两种升级策略：onDelete 和 RollingUpdate，同样可以通过设置 .spec.updateStrategy.type 进行指定。

• OnDelete: 该策略表示当更新了 StatefulSet 的模板后，只有手动删除旧的 Pod 才会创建新的 Pod。
• RollingUpdate：该策略表示当更新 StatefulSet 模板后会自动删除旧的 Pod 并创建新的Pod，如果更新发生了错误，这次“滚动更新”就会停止。不过需要注意 StatefulSet 的 Pod 在部署时是顺序从 0~n 的，而在滚动更新时，这些 Pod 则是按逆序的方式即 n~0 一次删除并创建。

另外SatefulSet 的滚动升级还支持 Partitions的特性，可以通过.spec.updateStrategy.rollingUpdate.partition 进行设置，在设置 partition 后，SatefulSet 的 Pod 中序号大于或等于 partition 的 Pod 会在 StatefulSet 的模板更新后进行滚动升级，而其余的 Pod 保持不变，这个功能是不是可以实现灰度发布？大家可以去手动验证下。

在实际的项目中，其实我们还是很少会去直接通过 StatefulSet 来部署我们的有状态服务的，除非你自己能够完全能够 hold 住，对于一些特定的服务，我们可能会使用更加高级的 Operator 来部署，比如 etcd-operator、prometheus-operator 等等，这些应用都能够很好的来管理有状态的服务，而不是单纯的使用一个 StatefulSet 来部署一个 Pod 就行，因为对于有状态的应用最重要的还是数据恢复、故障转移等等。

DaemonSet

通过该控制器的名称我们可以看出它的用法：Daemon，就是用来部署守护进程的，DaemonSet用于在每个 Kubernetes 节点中将守护进程的副本作为后台进程运行，说白了就是在每个节点部署一个 Pod副本，当节点加入到 Kubernetes 集群中，Pod 会被调度到该节点上运行，当节点从集群只能够被移除后，该节点上的这个 Pod 也会被移除，当然，如果我们删除 DaemonSet，所有和这个对象相关的 Pods都会被删除。那么在哪种情况下我们会需要用到这种业务场景呢？其实这种场景还是比较普通的，比如：

• 集群存储守护程序，如 glusterd、ceph 要部署在每个节点上以提供持久性存储；
• 节点监控守护进程，如 Prometheus 监控集群，可以在每个节点上运行一个 node-exporter 进程来收集监控节点的信息；
• 日志收集守护程序，如 fluentd 或 logstash，在每个节点上运行以收集容器的日志
• 节点网络插件，比如 flannel、calico，在每个节点上运行为 Pod 提供网络服务。

由 DaemonSet 控制器创建的 Pod 实际上提前已经确定了在哪个节点上了（Pod创建时指定了.spec.nodeName），所以：

• DaemonSet 并不关心一个节点的 unshedulable 字段，这个我们会在后面的调度章节和大家讲解的。
• DaemonSet 可以创建 Pod，即使调度器还没有启动。

下面我们直接使用一个示例来演示下，在每个节点上部署一个 Nginx Pod：

# nginx-ds.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: DaemonSet
metadata:
  name: nginx-ds
  namespace: default
spec:
  selector:
    matchLabels:
      k8s-app: nginx
  template:
    metadata:
      labels:
        k8s-app: nginx
    spec:
      containers:
      - image: nginx:1.7.9
        name: nginx
        ports:
        - name: http
          containerPort: 80

然后直接创建即可：

➜  ~ kubectl get nodes
NAME      STATUS   ROLES                  AGE   VERSION
master1   Ready    control-plane,master   18d   v1.22.2
node1     Ready                     18d   v1.22.2
node2     Ready                     18d   v1.22.2
➜  ~ kubectl get pods -l k8s-app=nginx -o wide
NAME             READY   STATUS    RESTARTS   AGE   IP             NODE    NOMINATED NODE   READINESS GATES
nginx-ds-5b2m7   1/1     Running   0          15s   10.244.2.165   node2              
nginx-ds-jfr89   1/1     Running   0          15s   10.244.1.170   node1              

我们观察可以发现除了 master1 节点之外的2个节点上都有一个相应的 Pod 运行，因为 master1 节点上默认被打上了污点，所以默认情况下不能调度普通的 Pod 上去

基本上我们可以用下图来描述 DaemonSet 的拓扑图：

集群中的 Pod 和 Node 是一一对应d的，而 DaemonSet 会管理全部机器上的 Pod 副本，负责对它们进行更新和删除。

那么，DaemonSet 控制器是如何保证每个 Node 上有且只有一个被管理的 Pod 呢？

• 首先控制器从 Etcd 获取到所有的 Node 列表，然后遍历所有的 Node。
• 根据资源对象定义是否有调度相关的配置，然后分别检查 Node 是否符合要求。
• 在可运行 Pod 的节点上检查是否已有对应的 Pod，如果没有，则在这个 Node 上创建该 Pod；如果有，并且数量大于 1，那就把多余的 Pod 从这个节点上删除；如果有且只有一个 Pod，那就说明是正常情况。

当然该资源对象也有对应的更新策略，有 OnDelete 和 RollingUpdate 两种方式，默认是滚动更新。

Job与CronJob

Job 负责处理任务，即仅执行一次的任务，它保证批处理任务的一个或多个 Pod 成功结束。而CronJob 则就是在 Job 上加上了时间调度。

Job

我们用 Job 这个资源对象来创建一个任务，我们定义一个 Job 来执行一个倒计时的任务，对应的资源清单如下所示：

# job-demo.yaml
apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
  name: job-demo
spec:
  template:
    spec:
      restartPolicy: Never
      containers:
      - name: counter
        image: busybox
        command:
        - "bin/sh"
        - "-c"
        - "for i in 9 8 7 6 5 4 3 2 1; do echo $i; done"

我们可以看到 Job 中也是一个 Pod 模板，和之前的 Deployment、StatefulSet 之类的是一致的，只是 Pod 中的容器要求是一个任务，而不是一个常驻前台的进程了，因为需要退出，另外值得注意的是 Job 的 RestartPolicy 仅支持 Never 和 OnFailure 两种，不支持 Always，我们知道 Job 就相当于来执行一个批处理任务，执行完就结束了，如果支持 Always 的话是不是就陷入了死循环了？

Job 对象创建成功后，我们可以查看下对象的详细描述信息：

➜  ~ kubectl describe job job-demo
Name:             job-demo
Namespace:        default
Selector:         controller-uid=10618fc6-5610-41c6-bdeb-531167716179
Labels:           controller-uid=10618fc6-5610-41c6-bdeb-531167716179
                  job-name=job-demo
Annotations:      
Parallelism:      1
Completions:      1
Completion Mode:  NonIndexed
Start Time:       Sat, 13 Nov 2021 18:34:17 +0800
Completed At:     Sat, 13 Nov 2021 18:34:36 +0800
Duration:         19s
Pods Statuses:    0 Running / 1 Succeeded / 0 Failed
Pod Template:
  Labels:  controller-uid=10618fc6-5610-41c6-bdeb-531167716179
           job-name=job-demo
  Containers:
   counter:
    Image:      busybox
    Port:       
    Host Port:  
    Command:
      bin/sh
      -c
      for i in 9 8 7 6 5 4 3 2 1; do echo $i; done
    Environment:  
    Mounts:       
  Volumes:        
Events:
  Type    Reason            Age   From            Message
  ----    ------            ----  ----            -------
  Normal  SuccessfulCreate  73s   job-controller  Created pod: job-demo--1-p9s5r
  Normal  Completed         54s   job-controller  Job completed

可以看到，Job 对象在创建后，它的 Pod 模板，被自动加上了一个 controller-uid=< 一个随机字符串 > 这样的 Label 标签，而这个 Job 对象本身，则被自动加上了这个 Label 对应的 Selector，从而 保证了 Job 与它所管理的 Pod 之间的匹配关系。而 Job 控制器之所以要使用这种携带了 UID 的 Label，就是为了避免不同 Job 对象所管理的 Pod 发生重合。

我们可以看到很快 Pod 变成了 Completed 状态，这是因为容器的任务执行完成正常退出了，我们可以查看对应的日志：

➜  ~ kubectl logs job-demo--1-p9s5r
9
8
7
6
5
4
3
2
1
➜  ~ kubectl get pod
NAME                       READY   STATUS       RESTARTS   AGE
job-demo--1-p9s5r          0/1     Completed    0          11m

上面我们这里的 Job 任务对应的 Pod 在运行结束后，会变成 Completed 状态，但是如果执行任务的 Pod 因为某种原因一直没有结束怎么办呢？ 同样我们可以在 Job 对象中通过设置字段 spec.activeDeadlineSeconds 来限制任务运行的最长时间，比如：

spec:
 activeDeadlineSeconds: 100

那么当我们的任务 Pod 运行超过了 100s 后，这个 Job 的所有 Pod 都会被终止，并且， Pod 的终止原因会变成 DeadlineExceeded。

如果的任务执行失败了，会怎么处理呢，这个和定义的 restartPolicy 有关系，比如定义如下所示的 Job 任务，定义 restartPolicy: Never 的重启策略：

# job-failed-demo.yaml
apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
  name: job-failed-demo
spec:
  template:
    spec:
      containers:
      - name: test-job
        image: busybox
        command: ["echo123", "test failed job!"]
      restartPolicy: Never

直接创建上面的资源对象：

➜  ~ kubectl apply -f job-failed-demo.yaml
job.batch/job-failed-demo created
➜  ~ kubectl get pod
NAME                       READY   STATUS       RESTARTS   AGE
job-failed-demo--1-87wvj   0/1     StartError   0          4m40s
job-failed-demo--1-bl7jm   0/1     StartError   0          5m7s
job-failed-demo--1-dcmph   0/1     StartError   0          3m
job-failed-demo--1-hb24j   0/1     StartError   0          20s
job-failed-demo--1-n7h24   0/1     StartError   0          4m20s
job-failed-demo--1-q7vxq   0/1     StartError   0          5m24s

可以看到当我们设置成 Never 重启策略的时候，Job 任务执行失败后会不断创建新的 Pod，但是不会一直创建下去，会根据 spec.backoffLimit 参数进行限制，默认为6，通过该字段可以定义重建 Pod 的次数，另外需要注意的是 Job 控制器重新创建 Pod 的间隔是呈指数增加的，即下一次重新创建 Pod 的动作会分别发生在 10s、20s、40s… 后。

但是如果我们设置的 restartPolicy: OnFailure 重启策略，则当 Job 任务执行失败后不会创建新的 Pod 出来，只会不断重启 Pod。

除此之外，我们还可以通过设置 spec.parallelism 参数来进行并行控制，该参数定义了一个 Job 在任意时间最多可以有多少个 Pod 同时运行。spec.completions 参数可以定义 Job 至少要完成的 Pod 数目。如下所示创建一个新的 Job 任务，设置允许并行数为2，至少要完成的 Pod 数为8：

# job-para-demo.yaml
apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
  name: job-para-test
spec:
  parallelism: 2
  completions: 8
  template:
    spec:
      containers:
      - name: test-job
        image: busybox
        command: ["echo", "test paralle job!"]
      restartPolicy: Never

创建完成后查看任务状态：

➜  ~ kubectl get pod
NAME                     READY   STATUS              RESTARTS   AGE
job-para-test--1-rwxm8   0/1     ContainerCreating   0          6s
job-para-test--1-vgtxf   0/1     ContainerCreating   0          2s
➜  ~ kubectl get job
NAME            COMPLETIONS   DURATION   AGE
job-para-test   0/8           29s        29s
➜  ~ kubectl get job
NAME            COMPLETIONS   DURATION   AGE
job-para-test   8/8           111s       2m34s
➜  ~ kubectl get pod
NAME                     READY   STATUS      RESTARTS   AGE
job-para-test--1-7nk2x   0/1     Completed   0          76s
job-para-test--1-dcdvp   0/1     Completed   0          2m2s
job-para-test--1-k9sgw   0/1     Completed   0          2m36s
job-para-test--1-rwkkb   0/1     Completed   0          2m17s
job-para-test--1-rwxm8   0/1     Completed   0          2m36s
job-para-test--1-tqlzd   0/1     Completed   0          106s
job-para-test--1-vgtxf   0/1     Completed   0          2m32s
job-para-test--1-vxj6b   0/1     Completed   0          91s

可以看到一次可以有2个 Pod 同时运行，需要8个 Pod 执行成功，如果不是8个成功，那么会根据 restartPolicy 的策略进行处理，可以认为是一种检查机制。

CronJob

一个 CronJob 对象其实就对应中 crontab 文件中的一行，它根据配置的时间格式周期性地运行一个 Job，格式和 crontab 也是一样的。

crontab 的格式为：分 时 日 月 星期 要运行的命令 。
第1列分钟 0～59
第2列小时 0～23
第3列日 1～31
第4列月 1～12
第5列星期 0～7（0和7表示星期天）
第6列要运行的命令

现在，我们用 CronJob 来管理我们上面的 Job 任务，定义如下所示的资源清单：

# cronjob-demo.yaml
apiVersion: batch/v1
kind: CronJob
metadata:
  name: cronjob-demo
spec:
  schedule: "*/1 * * * *"
  jobTemplate:
    spec:
      template:
        spec:
          restartPolicy: OnFailure
          containers:
          - name: hello
            image: busybox
            args:
            - "bin/sh"
            - "-c"
            - "for i in 9 8 7 6 5 4 3 2 1; do echo $i; done"

这里的 Kind 变成了 CronJob 了，要注意的是 .spec.schedule 字段是必须填写的，用来指定任务运行的周期，格式就和 crontab 一样，另外一个字段是 .spec.jobTemplate, 用来指定需要运行的任务，格式当然和 Job 是一致的。还有一些值得我们关注的字段 .spec.successfulJobsHistoryLimit(默认为3) 和 .spec.failedJobsHistoryLimit(默认为1)，表示历史限制，是可选的字段，指定可以保留多少完成和失败的 Job。然而，当运行一个 CronJob 时，Job 可以很快就堆积很多，所以一般推荐设置这两个字段的值，如果设置限制的值为 0，那么相关类型的 Job 完成后将不会被保留。

这个就是 CronJob 的基本用法，一旦不再需要 CronJob，我们可以使用 kubectl 命令删除它：

kubectl get cronjob
➜  ~ kubectl delete cronjob cronjob-demo
cronjob "cronjob-demo" deleted

不过需要注意的是这将会终止正在创建的 Job，但是运行中的 Job 将不会被终止，不会删除 Job 或 它们的 Pod。

思考：那如果我们想要在每个节点上去执行一个 Job 或者 Cronjob 又该怎么来实现呢？

HPA

kubectl scale 命令可以来实现 Pod 的扩缩容功能，但是这个是完全手动操作的，要应对线上的各种复杂情况，我们需要能够做到自动化去感知业务，来自动进行扩缩容 。为此，Kubernetes 也为我们提供了这样的一个资源对象：Horizontal Pod Autoscaling（Pod 水平自动伸缩），简称 HPA，HPA 通过监控分析一些控制器控制的所有 Pod 的负载变化情况来确定是否需要调整 Pod 的副本数量，这是 HPA 最基本的原理：

Metrics Server

在 HPA 的第一个版本中，我们需要 Heapster 提供 CPU 和内存指标，在 HPA v2 过后就需要安装 Metrcis Server 了，Metrics Server 可以通过标准的 Kubernetes API 把监控数据暴露出来，有了 Metrics Server 之后，我们就完全可以通过标准的 Kubernetes API 来访问我们想要获取的监控数据了：

https://10.96.0.1/apis/metrics.k8s.io/v1beta1/namespaces//pods/

比如当我们访问上面的 API 的时候，我们就可以获取到该 Pod 的资源数据，这些数据其实是来自于 kubelet 的 Summary API 采集而来的 。不过需要说明的是我们这里可以通过标准的 API 来获取资源监控数据，并不是因为 Metrics Server 就是 APIServer 的一部分，而是通过 Kubernetes 提供的 Aggregator 汇聚插件来实现的，是独立于 APIServer 之外运行的。

聚合API

Aggregator 允许开发人员编写一个自己的服务，把这个服务注册到 Kubernetes 的 APIServer 里面去，这样我们就可以像原生的 APIServer 提供的 API 使用自己的 API 了，我们把自己的服务运行在 Kubernetes 集群里面，然后 Kubernetes 的 Aggregator 通过 Service 名称就可以转发到我们自己写的 Service 里面去了。这样这个聚合层就带来了很多好处：

• 增加了 API 的扩展性，开发人员可以编写自己的 API 服务来暴露他们想要的 API。
• 丰富了 API，核心 kubernetes 团队阻止了很多新的 API 提案，通过允许开发人员将他们的 API 作为单独的服务公开，这样就无须社区繁杂的审查了。
• 开发分阶段实验性 API，新的 API 可以在单独的聚合服务中开发，当它稳定之后，在合并会 APIServer 就很容易了。
• 确保新 API 遵循 Kubernetes 约定，如果没有这里提出的机制，社区成员可能会被迫推出自己的东西，这样很可能造成社区成员和社区约定不一致。

安装

所以现在我们要使用 HPA，就需要在集群中安装 Metrics Server 服务，要安装 Metrics Server 就需要开启 Aggregator ，因为 Metrics Server 就是通过该代理进行扩展的，不过我们集群是通过 Kubeadm 搭建的，默认已经开启了，如果是二进制方式安装的集群，需要单独配置 kube-apsierver 添加如下所示的参数：

--requestheader-client-ca-file=>
--requestheader-allowed-names=aggregator
--requestheader-extra-headers-prefix=X-Remote-Extra-
--requestheader-group-headers=X-Remote-Group
--requestheader-username-headers=X-Remote-User
--proxy-client-cert-file=>
--proxy-client-key-file=>

如果 kube-proxy 没有和 APIServer 运行在同一台主机上，那么需要确保启用了如下 kube-apsierver 的参数：
--enable-aggregator-routing=true
对于这些证书的生成方式，我们可以查看官方文档：https://github.com/kubernetes-sigs/apiserver-builder-alpha/blob/master/docs/concepts/auth.md。

Aggregator 聚合层启动完成后，就可以来安装 Metrics Server 了，我们可以获取该仓库的官方安装资源清单：

# 官方仓库地址：https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server
➜  ~ wget https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server/releases/download/v0.5.1/components.yaml

在部署之前，修改 components.yaml 的镜像地址为：

hostNetwork: true  # 使用hostNetwork模式
containers:
- name: metrics-server
  image: cnych/metrics-server:v0.5.1

等部署完成后，可以查看 Pod 日志是否正常：

➜  ~ kubectl apply -f components.yaml
➜  ~ kubectl get pods -n kube-system -l k8s-app=metrics-server
NAME                              READY   STATUS    RESTARTS   AGE
metrics-server-6f667d74b6-6c9ps   0/1     Running   0          7m52s
➜  ~ manifests kubectl logs -f metrics-server-6f667d74b6-6c9ps -n kube-system
I1115 10:06:02.381541       1 serving.go:341] Generated self-signed cert (/tmp/apiserver.crt, /tmp/apiserver.key)
E1115 10:06:02.735837       1 scraper.go:139] "Failed to scrape node" err="Get \"https://192.168.31.31:10250/stats/summary?only_cpu_and_memory=true\": x509: cannot validate certificate for 192.168.31.31 because it doesn't contain any IP SANs" node="master1"
E1115 10:06:02.744967       1 scraper.go:139] "Failed to scrape node" err="Get \"https://192.168.31.108:10250/stats/summary?only_cpu_and_memory=true\": x509: cannot validate certificate for 192.168.31.108 because it doesn't contain any IP SANs" node="node1"
I1115 10:06:02.751391       1 requestheader_controller.go:169] Starting RequestHeaderAuthRequestController
I1115 10:06:02.751410       1 shared_informer.go:240] Waiting for caches to sync for RequestHeaderAuthRequestController
I1115 10:06:02.751413       1 configmap_cafile_content.go:202] Starting client-ca::kube-system::extension-apiserver-authentication::requestheader-client-ca-file
I1115 10:06:02.751397       1 configmap_cafile_content.go:202] Starting client-ca::kube-system::extension-apiserver-authentication::client-ca-file
I1115 10:06:02.751423       1 shared_informer.go:240] Waiting for caches to sync for client-ca::kube-system::extension-apiserver-authentication::requestheader-client-ca-file
I1115 10:06:02.751424       1 shared_informer.go:240] Waiting for caches to sync for client-ca::kube-system::extension-apiserver-authentication::client-ca-file
I1115 10:06:02.751473       1 dynamic_serving_content.go:130] Starting serving-cert::/tmp/apiserver.crt::/tmp/apiserver.key
I1115 10:06:02.751822       1 secure_serving.go:202] Serving securely on [::]:443
I1115 10:06:02.751896       1 tlsconfig.go:240] Starting DynamicServingCertificateController
E1115 10:06:02.756987       1 scraper.go:139] "Failed to scrape node" err="Get \"https://192.168.31.46:10250/stats/summary?only_cpu_and_memory=true\": x509: cannot validate certificate for 192.168.31.46 because it doesn't contain any IP SANs" node="node2"
I1115 10:06:02.851642       1 shared_informer.go:247] Caches are synced for client-ca::kube-system::extension-apiserver-authentication::requestheader-client-ca-file
I1115 10:06:02.851739       1 shared_informer.go:247] Caches are synced for RequestHeaderAuthRequestController
I1115 10:06:02.851748       1 shared_informer.go:247] Caches are synced for client-ca::kube-system::extension-apiserver-authentication::client-ca-file
E1115 10:06:17.742350       1 scraper.go:139] "Failed to scrape node" err="Get \"https://192.168.31.108:10250/stats/summary?only_cpu_and_memory=true\": x509: cannot validate certificate for 192.168.31.108 because it doesn't contain any IP SANs" node="node1"
......

因为部署集群的时候，CA 证书并没有把各个节点的 IP 签上去，所以这里 Metrics Server 通过 IP 去请求时，提示签的证书没有对应的 IP（错误：x509: cannot validate certificate for 192.168.31.108 because it doesn’t contain any IP SANs），我们可以添加一个–kubelet-insecure-tls参数跳过证书校验：

args:
- --cert-dir=/tmp
- --secure-port=443
- --kubelet-insecure-tls
- --kubelet-preferred-address-types=InternalIP

然后再重新安装即可成功！可以通过如下命令来验证：

➜  ~ kubectl apply -f components.yaml
➜  ~ kubectl get pods -n kube-system -l k8s-app=metrics-server
NAME                              READY   STATUS    RESTARTS   AGE
metrics-server-85499dc4f5-mgpcb   1/1     Running   0          32s
➜  ~ kubectl logs -f metrics-server-85499dc4f5-mgpcb -n kube-system
I1115 10:14:19.401808       1 serving.go:341] Generated self-signed cert (/tmp/apiserver.crt, /tmp/apiserver.key)
I1115 10:14:19.840290       1 secure_serving.go:202] Serving securely on [::]:443
I1115 10:14:19.840395       1 requestheader_controller.go:169] Starting RequestHeaderAuthRequestController
I1115 10:14:19.840403       1 shared_informer.go:240] Waiting for caches to sync for RequestHeaderAuthRequestController
I1115 10:14:19.840411       1 dynamic_serving_content.go:130] Starting serving-cert::/tmp/apiserver.crt::/tmp/apiserver.key
I1115 10:14:19.840438       1 tlsconfig.go:240] Starting DynamicServingCertificateController
......

➜  ~ kubectl get apiservice | grep metrics
v1beta1.metrics.k8s.io                 kube-system/metrics-server   True        10m

➜  ~ kubectl get --raw "/apis/metrics.k8s.io/v1beta1/nodes"
{"kind":"NodeMetricsList","apiVersion":"metrics.k8s.io/v1beta1","metadata":{},"items":[{"metadata":{"name":"master1","creationTimestamp":"2021-11-15T10:15:38Z","labels":{"beta.kubernetes.io/arch":"amd64","beta.kubernetes.io/os":"linux","kubernetes.io/arch":"amd64","kubernetes.io/hostname":"master1","kubernetes.io/os":"linux","node-role.kubernetes.io/control-plane":"","node-role.kubernetes.io/master":"","node.kubernetes.io/exclude-from-external-load-balancers":""}},"timestamp":"2021-11-15T10:15:33Z","window":"20s","usage":{"cpu":"132348072n","memory":"813200Ki"}},{"metadata":{"name":"node1","creationTimestamp":"2021-11-15T10:15:38Z","labels":{"beta.kubernetes.io/arch":"amd64","beta.kubernetes.io/os":"linux","kubernetes.io/arch":"amd64","kubernetes.io/hostname":"node1","kubernetes.io/os":"linux"}},"timestamp":"2021-11-15T10:15:32Z","window":"20s","usage":{"cpu":"60153492n","memory":"520628Ki"}},{"metadata":{"name":"node2","creationTimestamp":"2021-11-15T10:15:38Z","labels":{"beta.kubernetes.io/arch":"amd64","beta.kubernetes.io/os":"linux","kubernetes.io/arch":"amd64","kubernetes.io/hostname":"node2","kubernetes.io/os":"linux"}},"timestamp":"2021-11-15T10:15:29Z","window":"20s","usage":{"cpu":"81697469n","memory":"557208Ki"}}]}

➜  ~ kubectl top nodes
NAME      CPU(cores)   CPU%   MEMORY(bytes)   MEMORY%
master1   115m         5%     794Mi           21%
node1     58m          1%     505Mi           6%
node2     55m          1%     545Mi           7%

现在我们可以通过 kubectl top 命令来获取到资源数据了，证明 Metrics Server 已经安装成功了。

HPA

现在我们用 Deployment 来创建一个 Nginx Pod，然后利用 HPA 来进行自动扩缩容。资源清单如下所示：

# hpa-demo.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: hpa-demo
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nginx
    spec:
      containers:
      - name: nginx
        image: nginx
        ports:
        - containerPort: 80

然后直接创建 Deployment，注意一定先把之前创建的具有 app=nginx 的 Pod 先清除掉：

➜  ~ kubectl get pods -l app=nginx
NAME                        READY   STATUS    RESTARTS   AGE
hpa-demo-7848d4b86f-khndb   1/1     Running   0          56s

现在我们来创建一个 HPA 资源对象，可以使用kubectl autoscale命令来创建：

➜  ~ kubectl autoscale deployment hpa-demo --cpu-percent=10 --min=1 --max=10
horizontalpodautoscaler.autoscaling/hpa-demo autoscaled
➜  ~ kubectl get hpa
NAME       REFERENCE             TARGETS         MINPODS   MAXPODS   REPLICAS   AGE
hpa-demo   Deployment/hpa-demo   >/10%   1         10        0          6s

此命令创建了一个关联资源 hpa-demo 的 HPA，最小的 Pod 副本数为1，最大为10。HPA 会根据设定的 cpu 使用率（10%）动态的增加或者减少 Pod 数量。

➜  ~ kubectl get hpa hpa-demo -o yaml
apiVersion: autoscaling/v1
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  annotations:
    autoscaling.alpha.kubernetes.io/conditions: '[{"type":"AbleToScale","status":"True","lastTransitionTime":"2021-11-15T10:19:06Z","reason":"SucceededGetScale","message":"the
      HPA controller was able to get the target''s current scale"},{"type":"ScalingActive","status":"False","lastTransitionTime":"2021-11-15T10:19:06Z","reason":"FailedGetResourceMetric","message":"the
      HPA was unable to compute the replica count: failed to get cpu utilization:
      missing request for cpu"}]'
  creationTimestamp: "2021-11-15T10:18:51Z"
  managedFields:
  - apiVersion: autoscaling/v1
    fieldsType: FieldsV1
    fieldsV1:
      f:spec:
        f:maxReplicas: {}
        f:minReplicas: {}
        f:scaleTargetRef: {}
        f:targetCPUUtilizationPercentage: {}
    manager: kubectl
    operation: Update
    time: "2021-11-15T10:18:51Z"
  - apiVersion: autoscaling/v1
    fieldsType: FieldsV1
    fieldsV1:
      f:metadata:
        f:annotations:
          .: {}
          f:autoscaling.alpha.kubernetes.io/conditions: {}
      f:status:
        f:currentReplicas: {}
    manager: kube-controller-manager
    operation: Update
    subresource: status
    time: "2021-11-15T10:19:06Z"
  name: hpa-demo
  namespace: default
  resourceVersion: "631809"
  uid: 34b91709-d003-4039-9cf0-05bb3fa4da73
spec:
  maxReplicas: 10
  minReplicas: 1
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: hpa-demo
  targetCPUUtilizationPercentage: 10
status:
  currentReplicas: 1
  desiredReplicas: 0

然后我们可以根据上面的 YAML 文件就可以自己来创建一个基于 YAML 的 HPA 描述文件了。但是我们发现上面信息里面出现了一些 Fail 信息，我们来查看下这个 HPA 对象的信息：

➜  ~ kubectl describe hpa hpa-demo
Name:                                                  hpa-demo
Namespace:                                             default
Labels:                                                >
Annotations:                                           >
CreationTimestamp:                                     Mon, 15 Nov 2021 18:18:51 +0800
Reference:                                             Deployment/hpa-demo
Metrics:                                               ( current / target )
  resource cpu on pods  (as a percentage of request):  > / 10%
Min replicas:                                          1
Max replicas:                                          10
Deployment pods:                                       1 current / 0 desired
Conditions:
  Type           Status  Reason                   Message
  ----           ------  ------                   -------
  AbleToScale    True    SucceededGetScale        the HPA controller was able to get the target's current scale
  ScalingActive  False   FailedGetResourceMetric  the HPA was unable to compute the replica count: failed to get cpu utilization: missing request for cpu
Events:
  Type     Reason                        Age               From                       Message
  ----     ------                        ----              ----                       -------
  Warning  FailedGetResourceMetric       1s (x3 over 31s)  horizontal-pod-autoscaler  failed to get cpu utilization: missing request for cpu
  Warning  FailedComputeMetricsReplicas  1s (x3 over 31s)  horizontal-pod-autoscaler  invalid metrics (1 invalid out of 1), first error is: failed to get cpu utilization: missing request for cpu

我们可以看到上面的事件信息里面出现了 failed to get cpu utilization: missing request for cpu 这样的错误信息。这是因为我们上面创建的 Pod 对象没有添加 request 资源声明，这样导致 HPA 读取不到 CPU 指标信息，所以 如果要想让 HPA 生效，对应的 Pod 资源必须添加 requests 资源声明 ，更新我们的资源清单文件：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: hpa-demo
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nginx
    spec:
      containers:
      - name: nginx
        image: nginx
        ports:
        - containerPort: 80
        resources:
          requests:
            memory: 50Mi
            cpu: 50m

然后重新更新 Deployment，重新创建 HPA 对象：

➜  ~ kubectl apply -f hpa-demo.yaml
deployment.apps/hpa-demo configured
➜  ~ kubectl get pods -o wide -l app=nginx
NAME                        READY   STATUS    RESTARTS   AGE   IP            NODE    NOMINATED NODE   READINESS GATES
hpa-demo-6b4467b546-h489x   1/1     Running   0          18s   10.244.1.11   node1   >           >
➜  ~ kubectl delete hpa hpa-demo
horizontalpodautoscaler.autoscaling "hpa-demo" deleted
➜  ~ kubectl autoscale deployment hpa-demo --cpu-percent=10 --min=1 --max=10
horizontalpodautoscaler.autoscaling/hpa-demo autoscaled
➜  ~ kubectl describe hpa hpa-demo
Name:                                                  hpa-demo
Namespace:                                             default
Labels:                                                >
Annotations:                                           >
CreationTimestamp:                                     Mon, 15 Nov 2021 18:21:12 +0800
Reference:                                             Deployment/hpa-demo
Metrics:                                               ( current / target )
  resource cpu on pods  (as a percentage of request):  0% (0) / 10%
Min replicas:                                          1
Max replicas:                                          10
Deployment pods:                                       1 current / 1 desired
Conditions:
  Type            Status  Reason               Message
  ----            ------  ------               -------
  AbleToScale     True    ScaleDownStabilized  recent recommendations were higher than current one, applying the highest recent recommendation
  ScalingActive   True    ValidMetricFound     the HPA was able to successfully calculate a replica count from cpu resource utilization (percentage of request)
  ScalingLimited  False   DesiredWithinRange   the desired count is within the acceptable range
Events:           >
➜  ~ kubectl get hpa
NAME       REFERENCE             TARGETS   MINPODS   MAXPODS   REPLICAS   AGE
hpa-demo   Deployment/hpa-demo   0%/10%    1         10        1          35s

现在可以看到 HPA 资源对象已经正常了，现在我们来增大负载进行测试，我们来创建一个 busybox 的 Pod，并且循环访问上面创建的 Pod：

➜  ~ kubectl run -it --image busybox test-hpa --restart=Never --rm /bin/sh
If you don't see a command prompt, try pressing enter.
/ # while true; do wget -q -O- http://10.244.1.11; done

然后观察 Pod 列表，可以看到，HPA 已经开始工作：

➜  ~ kubectl get hpa
NAME       REFERENCE             TARGETS    MINPODS   MAXPODS   REPLICAS   AGE
hpa-demo   Deployment/hpa-demo   310%/10%   1         10        1          105s
➜  ~ kubectl get pods -l app=nginx --watch
NAME                        READY   STATUS              RESTARTS   AGE
hpa-demo-6b4467b546-h489x   1/1     Running             0          2m25s
hpa-demo-6b4467b546-pg4fz   0/1     ContainerCreating   0          9s
hpa-demo-6b4467b546-qrwv5   0/1     ContainerCreating   0          9s
hpa-demo-6b4467b546-s4vdz   0/1     ContainerCreating   0          9s

我们可以看到已经自动拉起了很多新的 Pod，最后会定格在了我们上面设置的 10 个 Pod，同时查看资源 hpa-demo 的副本数量，副本数量已经从原来的1变成了10个：

➜  ~ kubectl get deployment hpa-demo
NAME       READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
hpa-demo   10/10    10           10           2m56s

查看 HPA 资源的对象了解工作过程：

➜  ~ kubectl describe hpa hpa-demo
Name:                                                  hpa-demo
Namespace:                                             default
Labels:                                                >
Annotations:                                           >
CreationTimestamp:                                     Mon, 15 Nov 2021 18:21:12 +0800
Reference:                                             Deployment/hpa-demo
Metrics:                                               ( current / target )
  resource cpu on pods  (as a percentage of request):  110% (55m) / 10%
Min replicas:                                          1
Max replicas:                                          10
Deployment pods:                                       10 current / 10 desired
Conditions:
  Type            Status  Reason               Message
  ----            ------  ------               -------
  AbleToScale     True    ScaleDownStabilized  recent recommendations were higher than current one, applying the highest recent recommendation
  ScalingActive   True    ValidMetricFound     the HPA was able to successfully calculate a replica count from cpu resource utilization (percentage of request)
  ScalingLimited  True    TooManyReplicas      the desired replica count is more than the maximum replica count
Events:
  Type    Reason             Age   From                       Message
  ----    ------             ----  ----                       -------
  Normal  SuccessfulRescale  67s   horizontal-pod-autoscaler  New size: 4; reason: cpu resource utilization (percentage of request) above target
  Normal  SuccessfulRescale  52s   horizontal-pod-autoscaler  New size: 8; reason: cpu resource utilization (percentage of request) above target
  Normal  SuccessfulRescale  37s   horizontal-pod-autoscaler  New size: 10; reason: cpu resource utilization (percentage of request) above target

同样的这个时候我们来关掉 busybox 来减少负载，然后等待一段时间观察下 HPA 和 Deployment 对象：

➜  ~ k8strain3 kubectl get hpa
NAME       REFERENCE             TARGETS   MINPODS   MAXPODS   REPLICAS   AGE
hpa-demo   Deployment/hpa-demo   0%/10%    1         10        10         3m46s
➜  ~ kubectl get deployment hpa-demo
NAME       READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
hpa-demo   1/1     1            1           24m

缩放间隙
从 Kubernetes v1.12 版本开始我们可以通过设置 kube-controller-manager 组件的–horizontal-pod-autoscaler-downscale-stabilization 参数来设置一个持续时间，用于指定在当前操作完成后，HPA 必须等待多长时间才能执行另一次缩放操作。默认为5分钟，也就是默认需要等待5分钟后才会开始自动缩放。

可以看到副本数量已经由 10 变为 1，当前我们只是演示了 CPU 使用率这一个指标，在后面的课程中我们还会学习到根据自定义的监控指标来自动对 Pod 进行扩缩容。

内存

要使用基于内存或者自定义指标进行扩缩容（现在的版本都必须依赖 metrics-server 这个项目）。现在我们再用 Deployment 来创建一个 Nginx Pod，然后利用 HPA 来进行自动扩缩容。资源清单如下所示：

# hpa-mem-demo.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: hpa-mem-demo
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nginx
    spec:
      volumes:
      - name: increase-mem-script
        configMap:
          name: increase-mem-config
      containers:
      - name: nginx
        image: nginx
        ports:
        - containerPort: 80
        volumeMounts:
        - name: increase-mem-script
          mountPath: /etc/script
        resources:
          requests:
            memory: 50Mi
            cpu: 50m
        securityContext:
          privileged: true

这里和前面普通的应用有一些区别，我们将一个名为 increase-mem-config 的 ConfigMap 资源对象挂载到了容器中，该配置文件是用于后面增加容器内存占用的脚本，配置文件如下所示：

# increase-mem-cm.yaml
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: increase-mem-config
data:
  increase-mem.sh: |
    #!/bin/bash
    mkdir /tmp/memory
    mount -t tmpfs -o size=40M tmpfs /tmp/memory
    dd if=/dev/zero of=/tmp/memory/block
    sleep 60
    rm /tmp/memory/block
    umount /tmp/memory
    rmdir /tmp/memory

由于这里增加内存的脚本需要使用到 mount 命令，这需要声明为特权模式，所以我们添加了 securityContext.privileged=true 这个配置。现在我们直接创建上面的资源对象即可：

➜  ~ kubectl apply -f increase-mem-cm.yaml
➜  ~ kubectl apply -f hpa-mem-demo.yaml
➜  ~ kubectl get pods -l app=nginx
NAME                            READY   STATUS    RESTARTS   AGE
hpa-mem-demo-74675cc6c9-sqz2l   1/1     Running   0          17s

然后需要创建一个基于内存的 HPA 资源对象：

# hpa-mem.yaml
apiVersion: autoscaling/v2beta1
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: hpa-mem-demo
  namespace: default
spec:
  maxReplicas: 5
  minReplicas: 1
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: hpa-mem-demo
  metrics:  # 指定内存的一个配置
  - type: Resource
    resource:
      name: memory
      targetAverageUtilization: 30

要注意这里使用的 apiVersion 是 autoscaling/v2beta1，然后 metrics 属性里面指定的是内存的配置，直接创建上面的资源对象即可：

➜  ~ kubectl apply -f hpa-mem.yaml
horizontalpodautoscaler.autoscaling/hpa-mem-demo created
➜  ~ kubectl get hpa
NAME           REFERENCE                 TARGETS   MINPODS   MAXPODS   REPLICAS   AGE
hpa-mem-demo   Deployment/hpa-mem-demo   6%/30%    1         5         1          32s

到这里证明 HPA 资源对象已经部署成功了，接下来我们对应用进行压测，将内存压上去，直接执行上面我们挂载到容器中的 increase-mem.sh 脚本即可：

➜  ~ kubectl exec -it hpa-mem-demo-74675cc6c9-sqz2l -- /bin/bash
root@hpa-mem-demo-74675cc6c9-sqz2l:/# ls /etc/script/
increase-mem.sh
root@hpa-mem-demo-74675cc6c9-sqz2l:/# source /etc/script/increase-mem.sh
dd: writing to '/tmp/memory/block': No space left on device
81921+0 records in
81920+0 records out
41943040 bytes (42 MB, 40 MiB) copied, 0.0908717 s, 462 MB/s

然后打开另外一个终端观察 HPA 资源对象的变化情况：

➜  ~ kubectl get hpa -w
NAME           REFERENCE                 TARGETS   MINPODS   MAXPODS   REPLICAS   AGE
hpa-mem-demo   Deployment/hpa-mem-demo   87%/30%   1         5         3          90s
➜  ~ kubectl describe hpa hpa-mem-demo
Name:                                                     hpa-mem-demo
Namespace:                                                default
Labels:                                                   >
Annotations:                                              kubectl.kubernetes.io/last-applied-configuration:
                                                            {"apiVersion":"autoscaling/v2beta1","kind":"HorizontalPodAutoscaler","metadata":{"annotations":{},"name":"hpa-mem-demo","namespace":"defau...
CreationTimestamp:                                        Mon, 15 Nov 2021 18:40:37 +0800
Reference:                                                Deployment/hpa-mem-demo
Metrics:                                                  ( current / target )
  resource memory on pods  (as a percentage of request):  87% (45752320) / 30%
Min replicas:                                             1
Max replicas:                                             5
Deployment pods:                                          3 current / 3 desired
Conditions:
  Type            Status  Reason              Message
  ----            ------  ------              -------
  AbleToScale     True    ReadyForNewScale    recommended size matches current size
  ScalingActive   True    ValidMetricFound    the HPA was able to successfully calculate a replica count from memory resource utilization (percentage of request)
  ScalingLimited  False   DesiredWithinRange  the desired count is within the acceptable range
Events:
  Type     Reason                        Age   From                       Message
  ----     ------                        ----  ----                       -------
  Warning  FailedGetResourceMetric       87s   horizontal-pod-autoscaler  failed to get memory utilization: unable to get metrics for resource memory: no metrics returned from resource metrics API
  Warning  FailedComputeMetricsReplicas  87s   horizontal-pod-autoscaler  invalid metrics (1 invalid out of 1), first error is: failed to get memory utilization: unable to get metrics for resource memory: no metrics returned from resource metrics API
  Normal   SuccessfulRescale             27s   horizontal-pod-autoscaler  New size: 3; reason: memory resource utilization (percentage of request) above target
  Normal   SuccessfulRescale             46s    horizontal-pod-autoscaler  New size: 4; reason: memory resource utilization (percentage of request) above target
➜  ~ kubectl top pod hpa-mem-demo-74675cc6c9-gbj9t
NAME                            CPU(cores)   MEMORY(bytes)
hpa-mem-demo-66944b79bf-tqrn9   0m           41Mi

可以看到内存使用已经超过了我们设定的 30% 这个阈值了，HPA 资源对象也已经触发了自动扩容，变成了4个副本了：

➜  ~ kubectl get pods -l app=nginx
NAME                            READY   STATUS    RESTARTS   AGE
hpa-mem-demo-74675cc6c9-cpdw4   1/1     Running   0          69s
hpa-mem-demo-74675cc6c9-s8bz4   1/1     Running   0          114s
hpa-mem-demo-74675cc6c9-sqz2l   1/1     Running   0          3m9s
hpa-mem-demo-74675cc6c9-z8cx8   1/1     Running   0          114s

当内存释放掉后，controller-manager 默认5分钟过后会进行缩放，到这里就完成了基于内存的 HPA 操作。

Admission准入控制器

Kubernetes 提供了需要扩展其内置功能的方法，最常用的可能是自定义资源类型和自定义控制器了，除此之外，Kubernetes 还有一些其他非常有趣的功能，比如 admission webhooks 就可以用于扩展 API，用于修改某些 Kubernetes 资源的基本行为。

准入控制器是在对象持久化之前用于对 Kubernetes API Server 的请求进行拦截的代码段，在请求经过身份验证和授权之后放行通过。准入控制器可能正在 validating、mutating 或者都在执行，Mutating 控制器可以修改他们处理的资源对象，Validating 控制器不会，如果任何一个阶段中的任何控制器拒绝了请求，则会立即拒绝整个请求，并将错误返回给最终的用户。

这意味着有一些特殊的控制器可以拦截 Kubernetes API 请求，并根据自定义的逻辑修改或者拒绝它们。Kubernetes 有自己实现的一个控制器列表：https://kubernetes.io/docs/reference/access-authn-authz/admission-controllers/#what-does-each-admission-controller-do，当然你也可以编写自己的控制器，虽然这些控制器听起来功能比较强大，但是这些控制器需要被编译进 kube-apiserver，并且只能在 apiserver 启动时启动。

也可以直接使用 kube-apiserver 启动参数查看内置支持的控制器：

kube-apiserver --help |grep enable-admission-plugins

由于上面的控制器的限制，我们就需要用到动态的概念了，而不是和 apiserver 耦合在一起，Admission webhooks 就通过一种动态配置方法解决了这个限制问题。

admission webhook 是什么?

在 Kubernetes apiserver 中包含两个特殊的准入控制器：MutatingAdmissionWebhook 和ValidatingAdmissionWebhook，这两个控制器将发送准入请求到外部的 HTTP 回调服务并接收一个准入响应。如果启用了这两个准入控制器，Kubernetes 管理员可以在集群中创建和配置一个 admission webhook。

整体的步骤如下所示：

• 检查集群中是否启用了 admission webhook 控制器，并根据需要进行配置。
• 编写处理准入请求的 HTTP 回调，回调可以是一个部署在集群中的简单 HTTP 服务，甚至也可以是一个 serverless 函数。
• 通过 MutatingWebhookConfiguration 和 ValidatingWebhookConfiguration 资源配置 admission webhook。

这两种类型的 admission webhook 之间的区别是非常明显的：validating webhooks 可以拒绝请求，但是它们却不能修改准入请求中获取的对象，而 mutating webhooks 可以在返回准入响应之前通过创建补丁来修改对象，如果 webhook 拒绝了一个请求，则会向最终用户返回错误。

现在非常火热的 Service Mesh 应用 istio 就是通过 mutating webhooks 来自动将 Envoy 这个 sidecar 容器注入到 Pod 中去的：https://istio.io/docs/setup/kubernetes/sidecar-injection/。

创建配置一个 Admission Webhook

上面我们介绍了 Admission Webhook 的理论知识，接下来我们在一个真实的 Kubernetes 集群中来实际测试使用下，我们将创建一个 webhook 的 webserver，将其部署到集群中，然后创建 webhook 配置查看是否生效。

首先确保在 apiserver 中启用了 MutatingAdmissionWebhook 和 ValidatingAdmissionWebhook 这两个控制器，通过参数 --enable-admission-plugins 进行配置，当前 v1.22 版本已经内置默认开启了，如果没有开启则需要添加上这两个参数，然后重启 apiserver。

然后通过运行下面的命令检查集群中是否启用了准入注册 API：

➜  ~ kubectl api-versions |grep admission
admissionregistration.k8s.io/v1

编写webhook
满足了前面的先决条件后，接下来我们就来实现一个 webhook 示例，通过监听两个不同的 HTTP 端点（validate 和 mutate）来进行 validating 和 mutating webhook 验证。

这个 webhook 的完整代码可以在 Github 上获取：https://github.com/cnych/admission-webhook-example，该仓库 Fork 自项目 https://github.com/banzaicloud/admission-webhook-example。这个 webhook 是一个简单的带 TLS 认证的 HTTP 服务，用 Deployment 方式部署在我们的集群中。

代码中主要的逻辑在两个文件中：

• main.go 和 webhook.go
• main.go 文件包含创建 HTTP 服务的代码，
• webhook.go 包含 validates 和 mutates 两个 webhook 的逻辑，大部分代码都比较简单，首先查看 main.go 文件，查看如何使用标准 golang 包来启动 HTTP 服务，以及如何从命令行标志中读取 TLS 配置的证书：

  flag.StringVar(¶meters.certFile, "tlsCertFile", "/etc/webhook/certs/cert.pem", "File containing the x509 Certificate for HTTPS.")
  flag.StringVar(¶meters.keyFile, "tlsKeyFile", "/etc/webhook/certs/key.pem", "File containing the x509 private key to --tlsCertFile.")
  

然后一个比较重要的是 serve 函数，用来处理传入的 mutate 和 validating 函数 的 HTTP 请求。该函数从请求中反序列化 AdmissionReview 对象，执行一些基本的内容校验，根据 URL 路径调用相应的 mutate 和 validate 函数，然后序列化 AdmissionReview 对象：

func (whsvr *WebhookServer) serve(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
    var body []byte
    if r.Body != nil {
        if data, err := ioutil.ReadAll(r.Body); err == nil {
            body = data
        }
    }
    if len(body) == 0 {
        glog.Error("empty body")
        http.Error(w, "empty body", http.StatusBadRequest)
        return
    }

    // 校验 Content-Type
    contentType := r.Header.Get("Content-Type")
    if contentType != "application/json" {
        glog.Errorf("Content-Type=%s, expect application/json", contentType)
        http.Error(w, "invalid Content-Type, expect `application/json`", http.StatusUnsupportedMediaType)
        return
    }

    var admissionResponse *v1beta1.AdmissionResponse
    ar := v1beta1.AdmissionReview{}
    if _, _, err := deserializer.Decode(body, nil, &ar); err != nil {
        glog.Errorf("Can't decode body: %v", err)
        admissionResponse = &v1beta1.AdmissionResponse{
            Result: &metav1.Status{
                Message: err.Error(),
            },
        }
    } else {
        if r.URL.Path == "/mutate" {
            admissionResponse = whsvr.mutate(&ar)
        } else if r.URL.Path == "/validate" {
            admissionResponse = whsvr.validate(&ar)
        }
    }

    admissionReview := v1beta1.AdmissionReview{}
    if admissionResponse != nil {
        admissionReview.Response = admissionResponse
        if ar.Request != nil {
            admissionReview.Response.UID = ar.Request.UID
        }
    }

    resp, err := json.Marshal(admissionReview)
    if err != nil {
        glog.Errorf("Can't encode response: %v", err)
        http.Error(w, fmt.Sprintf("could not encode response: %v", err), http.StatusInternalServerError)
    }
    glog.Infof("Ready to write reponse ...")
    if _, err := w.Write(resp); err != nil {
        glog.Errorf("Can't write response: %v", err)
        http.Error(w, fmt.Sprintf("could not write response: %v", err), http.StatusInternalServerError)
    }
}

主要的准入逻辑是 validate 和 mutate 两个函数。validate 函数检查资源对象是否需要校验：不验证 kube-system 和 kube-public 两个命名空间中的资源，如果想要显示的声明不验证某个资源，可以通过在资源对象中添加一个 admission-webhook-example.qikqiak.com/validate=false 的 annotation 进行声明。如果需要验证，则根据资源类型的 kind，和标签与其对应项进行比较，将 service 或者 deployment 资源从请求中反序列化出来。如果缺少某些 label 标签，则响应中的 Allowed 会被设置为 false。如果验证失败，则会在响应中写入失败原因，最终用户在尝试创建资源时会收到失败的信息。

https://www.qikqiak.com/k3s/controller/admission/

Crd

Custom Resource Define 简称 CRD，是 Kubernetes（v1.7+）为提高可扩展性，让开发者去自定义资源的一种方式。CRD 资源可以动态注册到集群中，注册完毕后，用户可以通过 kubectl 来创建访问这个自定义的资源对象，类似于操作 Pod 一样。不过需要注意的是 CRD 仅仅是资源的定义而已，需要一个 Controller 去监听 CRD 的各种事件来添加自定义的业务逻辑。

https://www.qikqiak.com/k3s/controller/crd/

Operator 就可以看成是 CRD 和 Controller 的一种组合特例，Operator 是一种思想，它结合了特定领域知识并通过 CRD 机制扩展了 Kubernetes API 资源，使用户管理 Kubernetes 的内置资源（Pod、Deployment等）一样创建、配置和管理应用程序，Operator 是一个特定的应用程序的控制器，通过扩展 Kubernetes API 资源以代表 Kubernetes 用户创建、配置和管理复杂应用程序的实例，通常包含资源模型定义和控制器，通过 Operator 通常是为了实现某种特定软件（通常是有状态服务）的自动化运维。

我们完全可以通过上面的方式编写一个 CRD 对象，然后去手动实现一个对应的 Controller 就可以实现一个 Operator，但是我们也发现从头开始去构建一个 CRD 控制器并不容易，需要对 Kubernetes 的 API 有深入了解，并且 RBAC 集成、镜像构建、持续集成和部署等都需要很大工作量。为了解决这个问题，社区就推出了对应的简单易用的 Operator 框架，比较主流的是 kubebuilder 和 Operator Framework，这两个框架的使用基本上差别不大，我们可以根据自己习惯选择一个即可。

OpenKruise¶

OpenKruise 是一个基于 Kubernetes 的扩展套件，主要聚焦于云原生应用的自动化，比如部署、发布、运维以及可用性防护。OpenKruise 提供的绝大部分能力都是基于 CRD 扩展来定义的，它们不存在于任何外部依赖，可以运行在任意纯净的 Kubernetes 集群中。Kubernetes 自身提供的一些应用部署管理功能，对于大规模应用与集群的场景这些功能是远远不够的，OpenKruise 弥补了 Kubernetes 在应用部署、升级、防护、运维等领域的不足。

OpenKruise 提供了以下的一些核心能力：

• 增强版本的 Workloads：OpenKruise 包含了一系列增强版本的工作负载，比如 CloneSet、Advanced StatefulSet、Advanced DaemonSet、BroadcastJob 等。它们不仅支持类似于 Kubernetes 原生 Workloads 的基础功能，还提供了如原地升级、可配置的扩缩容/发布策略、并发操作等。其中，原地升级是一种升级应用容器镜像甚至环境变量的全新方式，它只会用新的镜像重建 Pod 中的特定容器，整个 Pod 以及其中的其他容器都不会被影响。因此它带来了更快的发布速度，以及避免了对其他 Scheduler、CNI、CSI 等组件的负面影响。
• 应用的旁路管理：OpenKruise 提供了多种通过旁路管理应用 sidecar 容器、多区域部署的方式，“旁路” 意味着你可以不需要修改应用的 Workloads 来实现它们。比如，SidecarSet 能帮助你在所有匹配的 Pod 创建的时候都注入特定的 sidecar 容器，甚至可以原地升级已经注入的 sidecar 容器镜像、并且对 Pod 中其他容器不造成影响。而 WorkloadSpread 可以约束无状态 Workload 扩容出来 Pod 的区域分布，赋予单一 workload 的多区域和弹性部署的能力。
• 高可用性防护：OpenKruise 可以保护你的 Kubernetes 资源不受级联删除机制的干扰，包括 CRD、Namespace、以及几乎全部的 Workloads 类型资源。相比于 Kubernetes 原生的 PDB 只提供针对 Pod Eviction 的防护，PodUnavailableBudget 能够防护 Pod Deletion、Eviction、Update 等许多种 voluntary disruption 场景。
• 高级的应用运维能力：OpenKruise 也提供了很多高级的运维能力来帮助你更好地管理应用，比如可以通过 ImagePullJob 来在任意范围的节点上预先拉取某些镜像，或者指定某个 Pod 中的一个或多个容器被原地重启。

https://www.qikqiak.com/k3s/controller/openkruise/