DaemonSet 控制器能够确保 k8s 集群所有的节点都运行一个相同的 pod 副本,当向 k8s 集群中增加 node 节点时,这个 node 节点也会自动创建一个 pod 副本,当 node 节点从集群移除,这些 pod 也会自动删除;删除 Daemonset 也会删除它们创建的 pod。
daemonset 的控制器会监听 kuberntes 的 daemonset 对象、pod 对象、node 对象,这些被监听的对象变动就会触发 syncLoop 循环让 kubernetes 集群朝着 daemonset 对象描述的状态进行演进。
在集群的每个节点上运行存储,比如:glusterd 或 ceph。
在每个节点上运行日志收集组件,比如:flunentd 、 logstash、filebeat 等。
在每个节点上运行监控组件,比如:Prometheus、 Node Exporter 、collectd 等。
都可以用daemonset去创建运行。
Deployment 部署的副本 Pod 会分布在各个 Node 上,每个 Node 都可能运行好几个副本。
DaemonSet 的不同之处在于:每个 Node 上最多只能运行一个副本。
#查看定义 Daemonset 资源需要的字段有哪些
[root@k8smaster ~]# kubectl explain ds
KIND: DaemonSet
VERSION: apps/v1
DESCRIPTION:
DaemonSet represents the configuration of a daemon set.
FIELDS:
apiVersion <string> #当前资源使用的 api 版本,跟 VERSION: apps/v1 保持一致
kind <string> #资源类型,跟 KIND: DaemonSet 保持一致
metadata <Object> #元数据,定义 DaemonSet 名字的
spec <Object> #定义容器的
status <Object> #状态信息,不能改
#查看 DaemonSet 的 spec 字段如何定义
[root@k8smaster ~]# kubectl explain ds.spec
KIND: DaemonSet
VERSION: apps/v1
RESOURCE: spec <Object>
DESCRIPTION:
The desired behavior of this daemon set. More info:
https://git.k8s.io/community/contributors/devel/sig-architecture/api-conventions.md#spec-and-status
DaemonSetSpec is the specification of a daemon set.
FIELDS:
minReadySeconds <integer> #当新的 pod 启动几秒种后,再 kill 掉旧的pod。
revisionHistoryLimit <integer> #历史版本
selector <Object> -required- #用于匹配 pod 的标签选择器
template <Object> -required- #定义 Pod 的模板,基于这个模板定义的所有 pod 是一样的
updateStrategy <Object> #daemonset 的升级策略
#查看 DaemonSet 的 spec.template 字段如何定义
#对于 template 而言,其内部定义的就是 pod,pod 模板是一个独立的对象
[root@k8smaster ~]# kubectl explain ds.spec.template
kubectl explain ds.spec.template KIND: DaemonSet
VERSION: apps/v1
RESOURCE: template <Object>
FIELDS:
metadata <Object>
spec<Object>
#master node1 node2 都下载 fluentd
#编写一个 DaemonSet 资源清单 daemonset 也是通过标签选择器来选择模板创建pod
[root@k8smaster ~]# mkdir ds
[root@k8smaster ~]# cd ds
[root@k8smaster ~]# kubectl explain ds.spec.template.spec.tolerations
#找到容忍度 Taints 因为没有定义value 下面定义容忍度也不用写值,写一个排斥等级就行了
[root@k8smaster ds]# vim daemonset.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: DaemonSet
metadata:
labels:
k8s-app: fluentd-logging
name: fluentd-elasticsearch
namespace: kube-system
spec:
selector:
matchLabels:
name: fluentd-elasticsearch
template:
metadata:
name: fluentd
labels:
name: fluentd-elasticsearch
spec:
tolerations:
- key: node-role.kubernetes.io/master
effect: NoSchedule
containers:
- name: fluentd-elasticsearch
image: fluentd
resources:
limits:
memory: 500Mi
requests:
cpu: 100m
memory: 200Mi
volumeMounts:
- name: varlog
mountPath: /var/log
- name: varlibdockercontainers
mountPath: /var/lib/docker/containers
readOnly: true
terminationGracePeriodSeconds: 30
volumes:
- name: varlog
hostPath:
path: /var/log
- name: varlibdockercontainers
hostPath:
path: /var/lib/docker/containers
[root@k8smaster ds]# kubectl apply -f daemonset.yaml
daemonset.apps/fluentd-elasticsearch created
[root@k8smaster ds]# kubectl get ds -n kube-system
NAME DESIRED CURRENT READY UP-TO-DATE AVAILABLE NODE SELECTOR AGE
fluentd-elasticsearch 3 3 3 3 0 <none> 9s
kube-flannel-ds 3 3 3 3 3 <none> 18d
kube-proxy 3 3 3 3 3 kubernetes.io/os=linux 18d
[root@k8smaster ds]# kubectl get pods -n kube-system -o wide -l name=fluentd-elasticsearch
NAME READY STATUS RESTARTS AGE IP NODE NOMINATED NODE
fluentd-elasticsearch-n5jj7 1/1 Running 0 59s 10.244.1.4 k8snode2 <none>
fluentd-elasticsearch-qxgmc 1/1 Running 0 59s 10.244.0.2 k8smaster <none>
fluentd-elasticsearch-rhhv8 1/1 Running 0 59s 10.244.2.6 k8snode <none>
#通过上面可以看到在 k8s 的三个节点均创建了 fluentd 这个 pod
#pod 的名字是由控制器的名字-随机数组成的
#资源清单详细说明
apiVersion: apps/v1 #DaemonSet 使用的 api 版本
kind: DaemonSet # 资源类型
metadata:
name: fluentd-elasticsearch #资源的名字
namespace: kube-system #资源所在的名称空间
labels:
k8s-app: fluentd-logging #资源具有的标签
spec:
selector: #标签选择器
matchLabels:
name: fluentd-elasticsearch
template:
metadata:
labels: #基于这回模板定义的 pod 具有的标签
name: fluentd-elasticsearch
spec:
tolerations: #定义容忍度
- key: node-role.kubernetes.io/master
effect: NoSchedule #只会影响新调度的pod
containers: #定义容器
- name: fluentd-elasticsearch
image: xianchao/fluentd:v2.5.1
resources: #资源配额
limits: #最大资源
memory: 200Mi
requests: #最小资源
cpu: 100m
memory: 200Mi
volumeMounts:
- name: varlog
mountPath: /var/log #把本地/var/log 目录挂载到容器
- name: varlibdockercontainers
mountPath: /var/lib/docker/containers #把/var/lib/docker/containers/挂载到容器里
readOnly: true #挂载目录是只读权限
terminationGracePeriodSeconds: 30 #优雅的关闭服务
volumes:
- name: varlog
hostPath:
path: /var/log #基于本地目录创建一个卷 会去采集这个目录下的日志
- name: varlibdockercontainers
hostPath:
path: /var/lib/docker/containers #基于本地目录创建一个卷 同上
#DaemonSet 实现 pod 的滚动更新
#查看 daemonset 的滚动更新策略
[root@k8smaster ds]# kubectl explain ds.spec.updateStrategy
KIND: DaemonSet
VERSION: apps/v1
RESOURCE: updateStrategy <Object>
DESCRIPTION:
An update strategy to replace existing DaemonSet pods with new pods.
DaemonSetUpdateStrategy is a struct used to control the update strategy for
a DaemonSet.
FIELDS:
rollingUpdate <Object>
Rolling update config params. Present only if type = "RollingUpdate".
type <string>
Type of daemon set update. Can be "RollingUpdate" or "OnDelete". Default is
RollingUpdate.
#查看 rollingUpdate 支持的更新策略
[root@k8smaster ds]# kubectl explain ds.spec.updateStrategy.rollingUpdate
KIND: DaemonSet
VERSION: apps/v1
RESOURCE: rollingUpdate <Object>
DESCRIPTION:
Rolling update config params. Present only if type = "RollingUpdate".
Spec to control the desired behavior of daemon set rolling update.
FIELDS:
maxUnavailable <string>
#上面表示 rollingUpdate 更新策略只支持 maxUnavailabe,先删除在更新;因为我们不支持一个节点运行两个 pod,因此需要先删除一个,在更新一个。
#更新镜像版本,可以按照如下方法:
[root@k8smaster ds]# kubectl set image daemonsets fluentd-elasticsearch fluentd-elasticsearch=nginx -n kube-system
daemonset.apps/fluentd-elasticsearch image updated
#这个镜像启动 pod 会有问题,主要是演示 daemonset 如何在命令行更新 pod 平时不用 都是改yaml
[root@k8smaster ds]# kubectl set image daemonsets fluentd-elasticsearch fluentd-elasticsearch=fluentd -n kube-system
daemonset.apps/fluentd-elasticsearch image updated
#改回来
[root@k8smaster ds]# kubectl get pods -n kube-system
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
fluentd-elasticsearch-874qw 1/1 Running 0 23s
fluentd-elasticsearch-lmvjq 1/1 Running 0 26s
fluentd-elasticsearch-qxgmc 1/1 Running 0 8m29s
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目前正在更新的系列:从零开始学k8s
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