K8S备忘录

K8S的概念：

Node(节点)，节点机器，可以是物理机或虚拟机，比如ECS，运行了各种进程和docker等。
Pod(容器组)，应用的执行单元，创建和部署的单元；包含一个或多个容器，存储和网络资源，以及配置项。
Controller(应用)，管理Pods、复制和自愈，例如Node失败时自动迁移Pods到其他节点。
Deployment(无状态)，无状态Controller(应用)。
Container(容器)，一个Pod可以跑N>=1个Container，这些Container可以共享一些东西。

K8S命令

在macOS下可以直接用brew安装：

brew install kubectl

常用的K8S命令：

kubectl cluster-info
kubectl get cm --all-namespaces
kubectl get cm -n kube-system
kubectl get cm/srs3-config
kubectl get cm/cluster-info -n kube-public -o yaml
kubectl get cm/cluster-info -n kube-public -o json
kubectl get deploy
kubectl get deploy/nginx-deployment -o yaml
kubectl get deploy/nginx-deployment -o json
kubectl get rs
kubectl get rs -w
kubectl get pods
kubectl get pods --show-labels
kubectl edit deployment.v1.apps/nginx-deployment
kubectl api-resources # 可以查询到缩写。
kubectl get services
kubectl get svc/nginx-service -o yaml
kubectl exec srs-deployment-f4cd6b6cc-c74bm -c nginx env
kubectl get pods -o jsonpath="{.items[*].spec.containers[*].name}"
kubectl delete po/srs-origin-deployment-577cf4c7b7-zp7bs --force --grace-period=0
kubectl get po --show-labels
kubectl label deploy/srs-origin-deployment app=srs --overwrite
kubectl label po/srs-origin-deployment-6b4fcf6674-qphdz app=srs --overwrite
kubectl exec srs-edge-deploy-58d9999b7c-f4rtr -- ./objs/srs -v
kubectl set image deploy/srs-edge-deploy srs=ossrs/srs:v4.0.6
kubectl set image deploy/srs-edge-deploy srs=ossrs/srs:v4.0.6 --record
kubectl rollout history deploy/srs-edge-deploy
kubectl get rs
kubectl get rs -w # 可以Watch变化。
kubectl scale --replicas=3 deploy/srs-edge-deploy
kubectl logs srs-edge-deploy-d4cfc9d8b-5wnw7
kubectl describe po/srs-edge-deploy-d4cfc9d8b-85nkf |grep -A 3 Events
kubectl get nodes
kubectl describe nodes/cn-beijing.172.17.232.153
kubectl config get-contexts

切换集群

查看集群：

kubectl config get-contexts

设置默认集群：

kubectl config use-context kubernetes-admin-xxx

ConfigMap保存证书

ConfigMap可以配置多个文件，比如证书的私钥(*.key)和公钥(*.pem)，后台添加配置，或者用yaml：

cat <

 
 挂到容器作为配置文件： 
 cat <
 
 可以查看etc目录，就有了证书文件： 
 $ kubectl get pods -l app=srs
NAME                   READY   STATUS    RESTARTS   AGE
srs-77b446fbfc-ftz7c   1/1     Running   0          4m50s

$ kubectl exec srs-77b446fbfc-ftz7c -- ls -lh etc
lrwxrwxrwx 1 root root 16 Feb  1 07:06 https.key -> ..data/https.key
lrwxrwxrwx 1 root root 16 Feb  1 07:06 https.pem -> ..data/https.pem
 
 Volume 
 Volumes，docker有这个概念但比较简单且无生命周期管理，k8s提供各种复杂的volume，而且volume是随pod的生命周期(大于container)。 
 emptyDir，临时的空目录，在pod删除时会情况，container crash后目录数据还在，可用于crash后的恢复。 
 比如SRS写到nginx目录后，nginx可以分发切片文件。 
  
  nginx默认目录是：/usr/share/nginx/html 
  SRS的默认目录是：/usr/local/srs/objs/nginx/html 
  
 起一个Pod运行这两个容器，共享这个目录，这样就可以实现SRS写Nginx读了。 
 Container Args 
 设置container的命令和参数。 
 使用command和args，command是命令，args是它的参数，一般需要一起设置。可以command指定为/bin/sh，用shell执行脚本，参数就是： 
 command: ["/bin/sh"]
args: ["-c", "cp -R ./objs/nginx/html/* /tmp/html/; sleep infinity"]
 
 也可以在里面写for循环： 
 command: ["/bin/sh"]
args: ["-c", "while true; do echo hello; sleep 10;done"]
 
 还可以写成数组的方式，字符串用长字符串换行： 
 command: ["/bin/sh"]
args:
- "-c"
- >
  while true; do
    ffmpeg -re -i ./doc/source.200kbps.768x320.flv \
      -c copy -f flv rtmp://srs/live/livestream
  done
 
 可以用脚本做初始化的事情。也可以只用args，会从args中解析出command： 
 args:
- /bin/sh
- -c
- echo hello
 
 Resource 
 管理容器使用的计算资源，Resource。 
 可以创建Pod时指定需要的CPU和内存，这样调度时知道调度到哪个节点；还可以指定资源的限额。资源限额定义，Quota。 
 资源的要求和限制，指定在： 
  
  spec.containers[].resources.limits.cpu 
  spec.containers[].resources.limits.memory 
  spec.containers[].resources.requests.cpu 
  spec.containers[].resources.requests.memory 
  
  
  CPU，比如cpu: 0.1就是100m，m就是千分之，millicpu，millicores。
 Memory，比如memory: 100Mi就是100MiB，还有Ki，Gi，Ti，Pi。 
  
 limits是最多使用的限制；requests是需要使用的，也就是要求的资源。 
 0<=Request<=Limit<=Infinity (如果Limit为0表示不对资源进行限制，这时可以小于Request)
 
 关于调度： 
  
  调度时会根据request的资源，保障总的request资源小于Node容量。所以request的资源，是比实际运行的要小的。 
  或者可以认为，低峰期时空闲时CPU是1%，高峰时可能request到30%，limit到50%。调度时就根据各个Pod的30%作为上限。 
  
 关于limit： 
  
  K8S启动容器时，会把request cpu传递到容器runtime中，docker run的-c参数： 
    
    默认是1024，至少是2。如果某个容器是空闲的，其他容器可以使用剩下的全部的CPU。某个容器能使用的最多CPU是变化的。 
    例如如果一个是1024，两个是512，如果容器内的CPU都跑到100%了，那么实际上第一个是50%，剩下两个是25%。 
    如果再加第四个容器也是1024，那么第一个是33%，第二和三是16.5%，第四是33%。 
    虽然每个容器的CPU份额是小于100%的，但在多核的机器上可能让多个CPU跑100%。 
    比如有3个CPU，第一个容器是512，另外是1024，那么可能CPU0是100%跑第一个容器，CPU1和CPU2也是100%跑第二个容器。从系统总体看CPU是300%，100%给了第一个容器，200%给了第二个容器。 
   
  
  而limit cpu，则会传递到docker的cpu-quota参数。 
  而limit memory，则会传递到docker的memory参数： 
    
    如果容器超过内存限制limits.memory，很可能重启。内存和磁盘是不可压缩资源。 
    如果容器超过要求的内存requests.memory，在节点超过能力时会被迁移。 
    容器可能会被允许超过CPU的限制，但不会因为CPU过高而被KILL。CPU是可压缩资源。 
   
  
  如果容器因为资源限制被终止： 
    
    查看容器的事件：kubectl describe po/srs-edge-deploy-d4cfc9d8b-85nkf |grep -A 3 Events 
   
  
  查看节点调度的资源情况：kubectl describe nodes/cn-beijing.172.17.232.153 
  
 改进： 
  
  打算支持e自定义资源:  
  打算支持分级QoS来复用 
  
 关于QoS： 
  
  Guranteed，最高保障，request和limit相等，只指定了limit（就默认request等于limit）。
 *Burstable，Strong wish，强烈要求，request和limit有设置，但不相等。 
  Best-Effort，最好能支持，完全不设置。 
  
 OOM时KILL的顺序：最先KILL Best-Effort，然后是Burstable，最后是Guranteed。 
 Config Reload 
 ConfigMap修改后，文件会变。 
  
  注意：fsnotify signal可能因为符号链接收不到。 
  
 Linux是使用inotify机制，用inotify_init返回fd，watch后如果有变化可以read出来。 
 可以侦听所有事件：IN_ALL_EVENTS，但主要是IN_MODIFY和IN_CREATE。 
 返回的内容转换成结构体：inotify_event。 
 YAML格式 
 -表示列表，比如ports可以指定多个，所以就以-开头。 
 管道命令行apply： 
 cat <
 
 可以把多个yaml写在一起，用三个横杠分割，比如stateful： 
 cat <
 
 配置镜像拉取，如果存在就不拉取images： 
 spec.containers[*].imagePullPolicy: IfNotPresent
 
 如果总是拉取，则设置为Always。 
 Service 
 Service就是如何让Pods提供服务，或微服务，涉及服务发现和负载均衡。 
 一般服务发现使用的是label selector，有时候也需要无selector的Service(必须后端是另外一个K8S或非Pod)。标签(label)就是分组的一种方式了，或者一种ID。 
 定义服务时，需要指定selector比如app=nginx，指定服务端口port，以及后端端口targetPort(默认等于port)。 
  
  注意targetPort可以是字符串，会解析成对应的端口，这样后端服务会比较灵活。 
  
 下面是一个服务的描述。 
 cat <
 
 查询该服务： 
 $ kubectl get svc/nginx-service
NAME            TYPE        CLUSTER-IP     EXTERNAL-IP   PORT(S)   AGE
nginx-service   ClusterIP   172.21.7.190           80/TCP    3m13s
 
 服务是由kube-proxy分配的VIP并进行代理，没有采用DNS因为有缓存等问题： 
 kube-proxy有几种不同的代理方式： 
  
   user space proxy mode，用户空间代理模式，proxy为每个service侦听一个端口，通过iptables将服务的请求转发到这个端口然后转给pod。 
   iptables proxy mode，iptables代理，proxy为每个service新增一条转发规则，负载高应该是内核netfilter转发，但出错后不会重试。 
   IPVS proxy mode，1.11后支持了IPVS代理，使用的是内核的netlink，比iptables性能更高吞吐率也更高。 
  
 如果杀掉nginx的pod，如果只有一个pod会服务不可用，但过一会儿K8S会重新启动pod，服务就可以了。 
 Service Type 
 ServiceTypes服务类型，一般ClusterIP就是内部服务，还有其他的： 
  
  ClusterIP，默认就是这种，集群内部可以访问。分配的是Service网段IP(172.21.*)，有内部端点无外部端点。 
  NodePort，绑定到Node上，也就是Node(ECS)网段(172.17.*)，会自动创建ClusterIP服务。外部可以通过Node的IP访问服务。 
  LoadBalancer，通过云服务的负载均衡实现，会自动创建NodePort和ClusterIP。外部访问的是负载均衡。 
  ExternalName，绑定到CNAME，比如foo.example.com，不会创建代理，coredns1.7及以上才支持。 
  
 默认是ClusterIP，看到内网的IP(ClusterIP)，但无外部IP(ExternalIP)，ClusterIP 172.21.89.226  80/TCP，可访问性如下： 
  
  nginx的realserver是在172.17.232.153 
  nginx的POD的IP，可在跳板机访问：curl http://172.20.0.24 
  nginx-service的IP是172.21.89.226，无法在跳板机访问，但可以在node上访问：curl http://172.21.89.226 
  
 LoadBalancer负载均衡，一般阿里云标准用法是EIP绑定到SLB上，通过SLB对外提供服务。SLB创建时选内部SLB，交换机选k8s-node使用的，比如IP是172.17.232.159。然后再买EIP绑定到SLB。不用创建SLB侦听，k8s会自动做这事，创建后是这样： 
 $ kubectl get svc/nginx-service
NAME            TYPE           CLUSTER-IP       EXTERNAL-IP      PORT(S)        AGE
nginx-service   LoadBalancer   172.21.113.176   172.17.232.159   80:30589/TCP   6s
 
 可以发现，类型是LoadBalancer，设置了ExternalIP。 
 Service Discovery 
 服务发现可以用ENV环境变量，或者DNS。 
 当注册Service后，K8S会在POD启动时，增加服务对应的环境变量，那么POD就可以用这个环境变量来发现服务了。 
 CoreDNS组件开启后，创建了Service就会创建对应ServiceName的DNS记录，比如nginx-service。 
 $ kubectl get service/nginx-service
NAME            TYPE        CLUSTER-IP     EXTERNAL-IP   PORT(S)   AGE
nginx-service   ClusterIP   172.21.7.190           80/TCP    16m

$ kubectl exec srs3-demo-deploy-55df684cbb-5dzsh -- ping nginx-service
PING nginx-service.default.svc.cluster.local (172.21.7.190) 56(84) bytes of data.
64 bytes from nginx-service.default.svc.cluster.local (172.21.7.190): icmp_seq=1 ttl=64 time=0.033 ms
 
 StatefulSets时，需要给每个Pod分配可达的地址，这就是HeadlessServices。通过配置：ClusterIP: None 来指定的。 
 声明式更新 
 Declarative updates，声明式更新： 
 However, a Deployment is a higher-level concept that manages 
ReplicaSets and provides declarative updates to Pods along with 
a lot of other useful features.
 
 这文章说declarative updates： 
  
   kubectl apply一般是declarative。参考#1和 #2  
   kubectl run会转成declaratively Deployment：kubectl translates your imperative command into a declarative Kubernetes Deployment object. A Deployment is a higher-level API that allows rolling updates (see below).  
  意味着保持期望状态和实际状态一致：The Kubernetes API is fundamentally declarative, which means that the controllers always work to reconcile the observed state with the desired state. Therefore, if we delete a Pod, the ReplicaSet controller will create a new one to replace it, to maintain the desired replica count.  
  配置你想要的，K8S知道怎么实现：However, the power of Kubernetes is in its declarative API and controllers. You can just tell Kubernetes what you want, and it will know what to do.  
  apply是幂等操作，可以执行多次：The kubectl apply command is idempotent. We can reuse it after modifying the manifests.  
  
 官方也有几个文章说Imperative命令式和Declarative声明式： 
  
   命令式，Managing Kubernetes Objects Using Imperative Commands 
   声明式，Declarative Management of Kubernetes Objects Using Configuration Files 
   Kubernetes Object Management，对比了命令式和声明式的差异。 
  
 Aliyun ACK 
 ACK托管集群，需要的基本资源： 
  
  至少1个worker，2CPU，2GB。包括，Replicas：10个，内存：850m，CPU：1030Mi。 
  虽然coredns是两个replicas，但是也可以运行在一个worker上面。 
  至少3个IP，1个是kubectl访问集群用，1个是SLB对外提供服务用，1个是绑定到worker访问外网用（比如下载更新docker镜像）。

K8S备忘录

K8S的概念：

K8S命令

切换集群

ConfigMap保存证书

Volume

Container Args

Resource

Config Reload

YAML格式

Service

Service Type

Service Discovery

声明式更新

Aliyun ACK

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