k8s pod控制器详解
目录
一、Pod控制器介绍
二、Deployment(Deploy)
2.1 Deployment的资源清单文件
2.2 创建deployment
三、ReplicaSet(RS)
3.1 ReplicaSet的资源清单文件
3.2 有状态和无状态的区别
3.3 常规service和无头服务区别
3.4 示例1
3.4.1 先创建DNS资源
3.4.2 再用statefulset控制器类型 创建nginx pod资源，并创建无头服务资源
3.4.3 总结
四、DaemonSet
五、Job
六、CronJob
七、Horizontal Pod Autoscaler(HPA)
7.1 安装metrics-server
7.2 准备deployment和servie
7.3 部署HPA
7.4 测试
一、Pod控制器介绍
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
什么是Pod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。
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
二、Deployment(Deploy)
为了更好的解决服务编排的问题，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
特点：
- 部署无状态应用，只关心数量，不论角色等，称无状态
- 管理Pod和ReplicaSet
- 具有上线部署、副本设定、滚动升级、回滚等功能
- 提供声明式更新，例如只更新一个新的image
2.1 Deployment的资源清单文件
apiVersion: apps/v1 # 版本号
kind: Deployment # 类型
metadata: # 元数据
name: # rs名称
namespace: # 所属命名空间
labels: #标签
controller: deploy
spec: # 详情描述
replicas: 3 # 副本数量
revisionHistoryLimit: 3 # 保留历史版本
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: RollingUpdate # 滚动更新策略
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
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
2.2 创建deployment
创建pc-deployment.yaml，内容如下：
# vim nginx-deployment.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: nginx-deployment
labels:
app: nginx
spec:
replicas: 3
selector:
matchLabels:
app: nginx
template:
metadata:
labels:
app: nginx
spec:
containers:
- name: nginx
image: nginx:1.15.4
ports:
- containerPort: 80
Replicaset是副本数，回滚就是通过此来实现
创建资源
# kubectl create -f nginx-deployment.yaml
查看创建的pod资源、控制器和副本
# kubectl get pods,deploy,rs
查看历史版本
# kubectl rollout history deployment/nginx-deployment
三、ReplicaSet(RS)
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。
3.1 ReplicaSet的资源清单文件
apiVersion: apps/v1 # 版本号
kind: ReplicaSet # 类型
metadata: # 元数据
name: # rs名称
namespace: # 所属命名空间
labels: #标签
controller: rs
spec: # 详情描述
replicas: 3 # 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
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
在这里面，需要新了解的配置项就是spec下面几个选项：
- 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
特点：
- 解决Pod独立生命周期，保持Pod启动顺序和唯一性
- 稳定，唯一的网络标识符，持久存储(例如: etcd 配置文件，节点地址发生变化，将无法使用)
- 有序，优雅的部署和扩展、删除和终止(例如: mysql 主从关系，先启动主，再启动从)
- 有序，滚动更新
应用场景: 数据库
3.2 有状态和无状态的区别
无状态：
- deployment认为所有的pod都是一样的
- 不用考虑顺序的要求
- 不用考虑在哪个node节点上运行
- 可以随意扩容和缩容
有状态：
- 实例之间有差别，每个实例都有自己的独特性，元数据不同，例如etcd, zookeeper
- 实例之间不对等的关系，以及依靠外部存储的应用。
3.3 常规service和无头服务区别
service：一组Pod访问策略，提供cluster-IP群集之间通讯，还提供负载均衡和服务发现。
Headless service无头服务， 不需要cluster-IP，直接绑定具体的Pod的IP（当Pod的IP地址是动态变化时，所以常用于绑定DNS访问）
- ①Cluster_ip
- ②NodePort：使用pod所在节点的IP和端口范围
- ③headless：直接使用pod 的ip暴露出去
- ④LoadBalancer：负载均衡（F5）
- ⑤hostport：直接使用宿主机的IP和端口范围
ps：k8s暴露服务的方式主要就3种：ingress loadbalancer（SLB/ALB k8s集群外的负载均衡器Ng、haproxy、KONG、traefil等等）service
3.4 示例1
3.4.1 先创建DNS资源
# vim pod3.yaml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: dns-test
spec:
containers:
- name: busybox
image: busybox:1.28.4
args:
- /bin/sh
- -c
- sleep 36000
restartPolicy: Never
创建dns资源
# kubectl create -f pod3.yaml
# kubectl get pods
3.4.2 再用statefulset控制器类型 创建nginx pod资源，并创建无头服务资源
# vim sts.yaml
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: nginx
labels:
app: nginx
spec:
ports:
- port: 80
name: web
clusterIP: None
selector:
app: nginx
---
apiVersion: apps/v1
kind: StatefulSet
metadata:
name: nginx-statefulset
namespace: default
spec:
serviceName: nginx
replicas: 3
selector:
matchLabels:
app: nginx
template:
metadata:
labels:
app: nginx
spec:
containers:
- name: nginx
image: nginx:latest
ports:
- containerPort: 80
# kubectl create -f sts.yaml
有状态化创建的pod，是自动进行打标签进行区分
# kubectl get pods
# kubectl get pods,svc
验证DNS解析
# kubectl exec -it dns-test.sh
解析pod的唯一域名和自身的IP
3.4.3 总结
StatefulSet与Deployment区别：
StatefulSet创建的pod是有身份的！
身份三要素：
域名 nginx-statefulset-0.nginx
主机名 nginx-statefulset-0
存储 （PVC）
四、DaemonSet
特点：
在每一个Node上运行一个Pod
新加入的Node也同样会自动运行一个Pod
应用场景：Agent、监控
DaemonSet | Kubernetes
官方案例（监控）
示例：
用DaemonSet 控制器类型创建nginx pod资源，没有指定副本replicats，它会根据node节点的个数创建，如果再新加一个node节点，也会给新node节点创建pod
# vim ds.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: DaemonSet
metadata:
name: nginx-deployment
labels:
app: nginx
spec:
selector:
matchLabels:
app: nginx
template:
metadata:
labels:
app: nginx
spec:
containers:
- name: nginx
image: nginx:1.15.4
ports:
- containerPort: 80
# kubectl apply -f ds.yaml
DaemonSet会在每个node节点都创建一个Pod
# kubectl get pods
# kubectl get pods -o wide
如果再新加一个node节点，也会给新node节点创建pod
五、Job
Job分为普通任务（Job）和定时任务（CronJob）
一次性执行
应用场景：离线数据处理，视频解码等业务
Jobs | Kubernetes
官方案例
应用大数据场景
示例：
用job控制器类型创建资源，执行算圆周率的命令，保持后2000位，创建过程等同于在计算
，重试次数默认是6次，修改为4次，当遇到异常时Never状态会重启，所以要设定次数。
# vim job.yaml
apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
name: pi
spec:
template:
spec:
containers:
- name: pi
image: perl：5.34.0
command: ["perl", "-Mbignum=bpi", "-wle", "print bpi(2000)"]
restartPolicy: Never
backoffLimit: 4
在node节点提前下载perl镜像，因为镜像比较大所以提前下载好
node1 node2节点：
# docker pull perl
创建过程等同于在计算
# kubectl apply -f job.yaml
job.batch/pi created
查看状态
# kubectl get pods
# kubectl describe pod pi-tkdlc
查看日志，看计算结果，结果输出到控制台
# kubectl logs pi-tkdlc
3.141592653589793.............................................共2000位
查看日志，看计算结果，结果输出到控制台
六、CronJob
周期性任务，像Linux的Crontab一样。
周期性任务
应用场景：通知，备份
Running Automated Tasks with a CronJob | Kubernetes
官方案例
示例：
每隔一分钟输出一条信息，打印hello
# vim cronjob.yaml
apiVersion: batch/v1beta1
kind: CronJob
metadata:
name: hello
spec:
schedule: "*/1 * * * *"
jobTemplate:
spec:
template:
spec:
containers:
- name: hello
image: busybox
args:
- /bin/sh
- -c
- date; echo Hello from the Kubernetes cluster
restartPolicy: OnFailure
busybox 是linux内核镜像
# kubectl create -f cronjob.yaml
# kubectl get cronjob
NAME SCHEDULE SUSPEND ACTIVE LAST SCHEDULE AGE
hello */1 * * * * False 0 25s
# kubectl get pods
查看日志，内容输出到控制台
# kubectl logs hello-1581917340-dzxbj
Mon Feb 17 05:29:09 UTC 2020
Hello from the Kubernetes cluster
等待一分钟后又会再执行一次
# kubectl get pods
# kubectl logs hello-1581917400-nkb72
最后删除资源，不然第二天服务器宕机
# kubectl delete -f cronjob.yaml
七、Horizontal Pod Autoscaler(HPA)
Kubernetes期望可以实现通过监测Pod的使用情况，实现pod数量的自动调整，于是就产生了Horizontal Pod Autoscaler（HPA）这种控制器。
HPA可以获取每个Pod利用率，然后和HPA中定义的指标进行对比，同时计算出需要伸缩的具体值，最后实现Pod的数量的调整。其实HPA与之前的Deployment一样，也属于一种Kubernetes资源对象，它通过追踪分析RC控制的所有目标Pod的负载变化情况，来确定是否需要针对性地调整目标Pod的副本数，这是HPA的实现原理。
接下来，来做一个实验
7.1 安装metrics-server
metrics-server可以用来收集集群中的资源使用情况
# 安装git
[root@k8s-master01 ~]# yum install git -y
# 获取metrics-server, 注意使用的版本
[root@k8s-master01 ~]# git clone -b v0.3.6 https://github.com/kubernetes-incubator/metrics-server
# 修改deployment, 注意修改的是镜像和初始化参数
[root@k8s-master01 ~]# cd /root/metrics-server/deploy/1.8+/
[root@k8s-master01 1.8+]# vim metrics-server-deployment.yaml
按图中添加下面选项
hostNetwork: true
image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/metrics-server-amd64:v0.3.6
args:
- --kubelet-insecure-tls
- --kubelet-preferred-address-types=InternalIP,Hostname,InternalDNS,ExternalDNS,ExternalIP
# 安装metrics-server
[root@k8s-master01 1.8+]# kubectl apply -f ./
# 查看pod运行情况
[root@k8s-master01 1.8+]# kubectl get pod -n kube-system
metrics-server-6b976979db-2xwbj 1/1 Running 0 90s
# 使用kubectl top node 查看资源使用情况
[root@k8s-master01 1.8+]# kubectl top node
NAME CPU(cores) CPU% MEMORY(bytes) MEMORY%
k8s-master01 289m 14% 1582Mi 54%
k8s-node01 81m 4% 1195Mi 40%
k8s-node02 72m 3% 1211Mi 41%
[root@k8s-master01 1.8+]# kubectl top pod -n kube-system
NAME CPU(cores) MEMORY(bytes)
coredns-6955765f44-7ptsb 3m 9Mi
coredns-6955765f44-vcwr5 3m 8Mi
etcd-master 14m 145Mi
...
# 至此,metrics-server安装完成
7.2 准备deployment和servie
创建pc-hpa-pod.yaml文件：
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: nginx
namespace: dev
spec:
strategy: # 策略
type: RollingUpdate # 滚动更新策略
replicas: 1
selector:
matchLabels:
app: nginx-pod
template:
metadata:
labels:
app: nginx-pod
spec:
containers:
- name: nginx
image: nginx:1.17.1
resources: # 资源配额
limits: # 限制资源（上限）
cpu: "1" # CPU限制，单位是core数
requests: # 请求资源（下限）
cpu: "100m" # CPU限制，单位是core数
# 创建service
[root@k8s-master01 1.8+]# kubectl create -f pc-hpa-pod.yaml
# 查看
[root@k8s-master01 1.8+]# kubectl get deployment,pod,svc -n dev
NAME READY UP-TO-DATE AVAILABLE AGE
deployment.apps/nginx 1/1 1 1 47s
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
pod/nginx-7df9756ccc-bh8dr 1/1 Running 0 47s
NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE
service/nginx NodePort 10.101.18.29 80:31830/TCP 35s
7.3 部署HPA
apiVersion: autoscaling/v1
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
name: pc-hpa
namespace: dev
spec:
minReplicas: 1 #最小pod数量
maxReplicas: 10 #最大pod数量
targetCPUUtilizationPercentage: 3 # CPU使用率指标
scaleTargetRef: # 指定要控制的nginx信息
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
name: nginx
# 创建hpa
[root@k8s-master01 1.8+]# kubectl create -f pc-hpa.yaml
horizontalpodautoscaler.autoscaling/pc-hpa created
# 查看hpa
[root@k8s-master01 1.8+]# kubectl get hpa -n dev
NAME REFERENCE TARGETS MINPODS MAXPODS REPLICAS AGE
pc-hpa Deployment/nginx 0%/3% 1 10 1 62s
7.4 测试
使用压测工具对service地址192.168.223.30:31830进行压测，然后通过控制台查看hpa和pod的变化
hpa变化
[root@k8s-master01 ~]# kubectl get hpa -n dev -w
NAME REFERENCE TARGETS MINPODS MAXPODS REPLICAS AGE
pc-hpa Deployment/nginx 0%/3% 1 10 1 4m11s
pc-hpa Deployment/nginx 0%/3% 1 10 1 5m19s
pc-hpa Deployment/nginx 22%/3% 1 10 1 6m50s
pc-hpa Deployment/nginx 22%/3% 1 10 4 7m5s
pc-hpa Deployment/nginx 22%/3% 1 10 8 7m21s
pc-hpa Deployment/nginx 6%/3% 1 10 8 7m51s
pc-hpa Deployment/nginx 0%/3% 1 10 8 9m6s
pc-hpa Deployment/nginx 0%/3% 1 10 8 13m
pc-hpa Deployment/nginx 0%/3% 1 10 1 14m
deployment变化
[root@k8s-master01 ~]# kubectl get deployment -n dev -w
NAME READY UP-TO-DATE AVAILABLE AGE
nginx 1/1 1 1 11m
nginx 1/4 1 1 13m
nginx 1/4 1 1 13m
nginx 1/4 1 1 13m
nginx 1/4 4 1 13m
nginx 1/8 4 1 14m
nginx 1/8 4 1 14m
nginx 1/8 4 1 14m
nginx 1/8 8 1 14m
nginx 2/8 8 2 14m
nginx 3/8 8 3 14m
nginx 4/8 8 4 14m
nginx 5/8 8 5 14m
nginx 6/8 8 6 14m
nginx 7/8 8 7 14m
nginx 8/8 8 8 15m
nginx 8/1 8 8 20m
nginx 8/1 8 8 20m
nginx 1/1 1 1 20m
pod变化
[root@k8s-master01 ~]# kubectl get pods -n dev -w
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
nginx-7df9756ccc-bh8dr 1/1 Running 0 11m
nginx-7df9756ccc-cpgrv 0/1 Pending 0 0s
nginx-7df9756ccc-8zhwk 0/1 Pending 0 0s
nginx-7df9756ccc-rr9bn 0/1 Pending 0 0s
nginx-7df9756ccc-cpgrv 0/1 ContainerCreating 0 0s
nginx-7df9756ccc-8zhwk 0/1 ContainerCreating 0 0s
nginx-7df9756ccc-rr9bn 0/1 ContainerCreating 0 0s
nginx-7df9756ccc-m9gsj 0/1 Pending 0 0s
nginx-7df9756ccc-g56qb 0/1 Pending 0 0s
nginx-7df9756ccc-sl9c6 0/1 Pending 0 0s
nginx-7df9756ccc-fgst7 0/1 Pending 0 0s
nginx-7df9756ccc-g56qb 0/1 ContainerCreating 0 0s
nginx-7df9756ccc-m9gsj 0/1 ContainerCreating 0 0s
nginx-7df9756ccc-sl9c6 0/1 ContainerCreating 0 0s
nginx-7df9756ccc-fgst7 0/1 ContainerCreating 0 0s
nginx-7df9756ccc-8zhwk 1/1 Running 0 19s
nginx-7df9756ccc-rr9bn 1/1 Running 0 30s
nginx-7df9756ccc-m9gsj 1/1 Running 0 21s
nginx-7df9756ccc-cpgrv 1/1 Running 0 47s
nginx-7df9756ccc-sl9c6 1/1 Running 0 33s
nginx-7df9756ccc-g56qb 1/1 Running 0 48s
nginx-7df9756ccc-fgst7 1/1 Running 0 66s
nginx-7df9756ccc-fgst7 1/1 Terminating 0 6m50s
nginx-7df9756ccc-8zhwk 1/1 Terminating 0 7m5s
nginx-7df9756ccc-cpgrv 1/1 Terminating 0 7m5s
nginx-7df9756ccc-g56qb 1/1 Terminating 0 6m50s
nginx-7df9756ccc-rr9bn 1/1 Terminating 0 7m5s
nginx-7df9756ccc-m9gsj 1/1 Terminating 0 6m50s
nginx-7df9756ccc-sl9c6 1/1 Terminating 0 6m50s