Pod的特性

Pod是k8s系统中可以创建和管理的最小单元，是资源对象模型中由用户创建或部署的最小资源对象模型，也是在k8s上运行容器化应用的资源对象，其他的资源对象都是用来支撑或者扩展Pod对象功能的，比如控制器对象是用来管控Pod对象的，Service或者Ingress资源对象是用来暴露Pod引用对象的，PersistentVolume资源对象是用来为Pod提供存储等等，k8s不会直接处理容器，而是Pod，Pod是由一个或者多个container组成的。

Pod简介

每个Pod都是运行应用的单个实例，如果需要水平扩展应用（例如，运行多个实例），则应该使用多个Pods，每个实例一个Pod。在Kubernetes中，这样通常称为Replication。Replication的Pod通常由Controller创建和管理。

image.png

Pod可以被理解成一群可以共享网络、存储和计算资源的容器化服务的集合。再打个形象的比喻，在同一个Pod里的几个Docker服务/程序，好像被部署在同一台机器上，可以通过localhost互相访问，并且可以共用Pod里的存储资源（这里是指Docker可以挂载Pod内的数据卷，数据卷的概念，后文会详细讲述，暂时理解为“需要手动mount的磁盘”）。笔者总结Pod如下图，可以看到：同一个Pod之间的Container可以通过localhost互相访问，并且可以挂载Pod内所有的数据卷；但是不同的Pod之间的Container不能用localhost访问，也不能挂载其他Pod的数据卷。

image.png

1.1、为什么需要pod
我们先谈谈为什么k8s会使用pod这个最小单元，而不是使用docker的容器，k8s既然使用了pod，当然有它的理由。

1、更利于扩展
k8s不仅仅支持Docker容器，也支持rkt甚至用户自定义容器，为什么会有这么多不同的容器呢，因为容器并不是真正的虚拟机，docker的一些概念和误区总结，此外，Kubernetes不依赖于底层某一种具体的规则去实现容器技术，而是通过CRI这个抽象层操作容器，这样就会需要pod这样一个东西，pod内部再管理多个业务上紧密相关的用户业务容器，就会更有利用业务扩展pod而不是扩展容器。

2、更容易定义一组容器的状态

如果我们没有使用pod，而是直接使用一组容器去跑一个业务呢，那么当其中一个或者若干个容器出现问题呢，我们如何去定义这一组容器的状态呢，通过pod这个概念，这个问题就可以很好的解决，一组业务容器跑在一个k8s的pod中，这个pod中会有一个pause容器，这个容器与其他的业务容器都没有关系，以这个pause容器的状态来代表这个pod的状态.

3、利于容器间文件共享，以及通信。
pod里的多个业务容器共享pause容器的ip和存储卷Volume，pod中的其他容器共享pause容器的ip地址和存储，这样就做到了文件共享和互信。

1.2 Pod 特性：
1 资源共享：IP和Volume
一个Pod里的多个容器可以共享存储和网络IP，可以看作一个逻辑的主机。共享的如 namespace,cgroups或者其他的隔离资源。

多个容器共享同一个network namespace，由此在一个Pod里的多个容器共享Pod的IP和端口namespace，所以一个Pod内的多个容器之间可以通过localhost来进行通信,所需要注意的是不同容器要注意不要有端口冲突即可。不同的Pod有不同的IP,不同Pod内的多个容器之前通信，不可以使用IPC（如果没有特殊指定的话）通信，通常情况下使用Pod的IP进行通信。

k8s要求底层网络支持集群内任意两个pod直接的TCP/IP直接通信，这通常才有虚拟二层网络技术来实现，例如Flannel，Openswitch等。

一个Pod里的多个容器可以共享存储卷，这个存储卷会被定义为Pod的一部分，并且可以挂载到该Pod里的所有容器的文件系统上。

2 生命周期短暂
Pod属于生命周期比较短暂的组件，比如，当Pod所在节点发生故障，那么该节点上的Pod会被调度到其他节点，但需要注意的是，被重新调度的Pod是一个全新的Pod,跟之前的Pod没有半毛钱关系。

3 平坦的网络
K8s集群中的所有Pod都在同一个共享网络地址空间中，也就是说每个Pod都可以通过其他Pod的IP地址来实现访问。

1.3 Pod使用和管理
1、核心原则是：将多个应用分散到多个Pod中 原因：基于资源的合理应用；扩缩容，不同应用应该有不同的扩缩容策略等。

• 如果容器之间不是必须运行在一起的话，那么就放到不同的Pod里
• 如果容器之前是相互独立的组件，那么就放到不同的Pod里
• 如果容器之前扩缩容策略不一样，那么就放到不同的Pod里

结论：单Pod单容器应用，除非特殊原因。
你很少会直接在kubernetes中创建单个Pod。因为Pod的生命周期是短暂的，用后即焚的实体。当Pod被创建后（不论是由你直接创建还是被其他Controller），都会被Kubernetes调度到集群的Node上。直到Pod的进程终止、被删掉、因为缺少资源而被驱逐、或者Node故障之前这个Pod都会一直保持在那个Node上。

注意：重启Pod中的容器跟重启Pod不是一回事。Pod只提供容器的运行环境并保持容器的运行状态，重启容器不会造成Pod重启。

Pod不会自愈。如果Pod运行的Node故障，或者是调度器本身故障，这个Pod就会被删除。同样的，如果Pod所在Node缺少资源或者Pod处于维护状态，Pod也会被驱逐。Kubernetes使用更高级的称为Controller的抽象层，来管理Pod实例。虽然可以直接使用Pod，但是在Kubernetes中通常是使用Controller来管理Pod的。

1.4、Pod和Controller
Controller可以创建和管理多个Pod，提供副本管理、滚动升级和集群级别的自愈能力。例如，如果一个Node故障，Controller就能自动将该节点上的Pod调度到其他健康的Node上。

包含一个或者多个Pod的Controller示例：

Deployment
StatefulSet
DaemonSet
通常，Controller会用你提供的Pod Template来创建相应的Pod。

在用户定义范围内，如果pod增多，则ReplicationController会终止额外的pod，如果减少，RC会创建新的pod，始终保持在定义范围。例如，RC会在Pod维护（例如内核升级）后在节点上重新创建新Pod。

Pod定义

对Pod的定义可以通过Yaml或Json格式的配置文件来完成。关于Yaml或Json中都能写哪些参数，参考官网http://kubernetes.io/docs/user-guide/pods/multi-container/

Pod的yaml整体文件内容及功能注解如下：

yaml格式的pod定义文件完整内容：

apiVersion: v1       #必选，版本号，例如v1
kind: Pod       #必选，Pod
metadata:       #必选，元数据
  name: string       #必选，Pod名称
  namespace: string    #必选，Pod所属的命名空间
  labels:      #自定义标签
    - name: string     #自定义标签名字
  annotations:       #自定义注释列表
    - name: string
spec:         #必选，Pod中容器的详细定义
  containers:      #必选，Pod中容器列表
  - name: string     #必选，容器名称
    image: string    #必选，容器的镜像名称
    imagePullPolicy: [Always | Never | IfNotPresent] #获取镜像的策略 Alawys表示下载镜像 IfnotPresent表示优先使用本地镜像，否则下载镜像，Nerver表示仅使用本地镜像
    command: [string]    #容器的启动命令列表，如不指定，使用打包时使用的启动命令
    args: [string]     #容器的启动命令参数列表
    workingDir: string     #容器的工作目录
    volumeMounts:    #挂载到容器内部的存储卷配置
    - name: string     #引用pod定义的共享存储卷的名称，需用volumes[]部分定义的的卷名
      mountPath: string    #存储卷在容器内mount的绝对路径，应少于512字符
      readOnly: boolean    #是否为只读模式
    ports:       #需要暴露的端口库号列表
    - name: string     #端口号名称
      containerPort: int   #容器需要监听的端口号
      hostPort: int    #容器所在主机需要监听的端口号，默认与Container相同
      protocol: string     #端口协议，支持TCP和UDP，默认TCP
    env:       #容器运行前需设置的环境变量列表
    - name: string     #环境变量名称
      value: string    #环境变量的值
    resources:       #资源限制和请求的设置
      limits:      #资源限制的设置
        cpu: string    #Cpu的限制，单位为core数，将用于docker run --cpu-shares参数
        memory: string     #内存限制，单位可以为Mib/Gib，将用于docker run --memory参数
      requests:      #资源请求的设置
        cpu: string    #Cpu请求，容器启动的初始可用数量
        memory: string     #内存清楚，容器启动的初始可用数量
    livenessProbe:     #对Pod内个容器健康检查的设置，当探测无响应几次后将自动重启该容器，检查方法有exec、httpGet和tcpSocket，对一个容器只需设置其中一种方法即可
      exec:      #对Pod容器内检查方式设置为exec方式
        command: [string]  #exec方式需要制定的命令或脚本
      httpGet:       #对Pod内个容器健康检查方法设置为HttpGet，需要制定Path、port
        path: string
        port: number
        host: string
        scheme: string
        HttpHeaders:
        - name: string
          value: string
      tcpSocket:     #对Pod内个容器健康检查方式设置为tcpSocket方式
         port: number
       initialDelaySeconds: 0  #容器启动完成后首次探测的时间，单位为秒
       timeoutSeconds: 0   #对容器健康检查探测等待响应的超时时间，单位秒，默认1秒
       periodSeconds: 0    #对容器监控检查的定期探测时间设置，单位秒，默认10秒一次
       successThreshold: 0
       failureThreshold: 0
       securityContext:
         privileged:false
    restartPolicy: [Always | Never | OnFailure]#Pod的重启策略，Always表示一旦不管以何种方式终止运行，kubelet都将重启，OnFailure表示只有Pod以非0退出码退出才重启，Nerver表示不再重启该Pod
    nodeSelector: obeject  #设置NodeSelector表示将该Pod调度到包含这个label的node上，以key：value的格式指定
    imagePullSecrets:    #Pull镜像时使用的secret名称，以key：secretkey格式指定
    - name: string
    hostNetwork:false      #是否使用主机网络模式，默认为false，如果设置为true，表示使用宿主机网络
    volumes:       #在该pod上定义共享存储卷列表
    - name: string     #共享存储卷名称 （volumes类型有很多种）
      emptyDir: {}     #类型为emtyDir的存储卷，与Pod同生命周期的一个临时目录。为空值
      hostPath: string     #类型为hostPath的存储卷，表示挂载Pod所在宿主机的目录
        path: string     #Pod所在宿主机的目录，将被用于同期中mount的目录
      secret:      #类型为secret的存储卷，挂载集群与定义的secre对象到容器内部
        scretname: string  
        items:     
        - key: string
          path: string
      configMap:     #类型为configMap的存储卷，挂载预定义的configMap对象到容器内部
        name: string
        items:
        - key: string
          path: string   

我们来看一个段实际的例子

metadata:
  name: memory-demo
  namespace: mem-example
spec:
  containers:
  - name: memory-demo-ctr
    image: polinux/stress
    resources:
      limits:
        memory: "200Mi"
      requests:
        memory: "100Mi"
    command: ["stress"]
    args: ["--vm", "1", "--vm-bytes", "150M", "--vm-hang", "1"]
    volumeMounts:
    - name: redis-storage
      mountPath: /data/redis
  volumes:
  - name: redis-storage
    emptyDir: {}

Pod使用

在使用docker时，我们可以使用docker run命令创建并启动一个容器，而在Kubernetes系统中对长时间运行的容器要求是：其主程序需要一直在前台运行。如果我们创建的docker镜像的启动命令是后台执行程序，例如Linux脚本：

nohup ./startup.sh &

则kubelet创建包含这个容器的pod后运行完该命令，即认为Pod执行结束，之后根据RC中定义的pod的replicas副本数量生产一个新的pod，而一旦创建出新的pod，将在执行完命令后陷入无限循环的过程中，这就是Kubernetes需要我们创建的docker镜像以一个前台命令作为启动命令的原因。

对于无法改造为前台执行的应用，也可以使用开源工具supervisor辅助进行前台运行的功能。

Pod可以由一个或多个容器组合而成

场景1：单个应用多个容器
spring boot web：

apiVersion:v1
kind: Pod
metadata:
  name:  springbootweb
  label:
    name:  test
spec:
  containers:
  - name: springbootweb
    image: registry.xxxx.com/springboot:latest
    ports:
    - containerPort: 9081

kubectl create -f springboot-deployment.yml

[root@k8s-master pod]# kubectl get pods
NAME            READY     STATUS    RESTARTS   AGE
springbootweb   0/1       Pending   0          1m

kubectl get pods -o wide

加入 –o wide参数 查看额外信息：包括node和ip

pod处于pending的原因：通过kubectl describe pods springbootweb进一步查找问题。

可以看到pod的镜像信息写错了：

image.png

先删除pod，然后再创建：kubectl delete pod springbootweb

image.png

由于创建的端口号是9081，可以直接访问：curl 10.0.86.2:9081

image.png

# curl 10.0.86.2:9081
Hello world

场景2：Pod不同应用多个容器组合而成
例如：两个容器应用的前端frontend和redis为紧耦合的关系，应该组合成一个整体对外提供服务，则应该将这两个打包为一个pod.

image.png

配置文件frontend-localredis-pod.yaml如下：

apiVersion:v1
kind: Pod
metadata:
  name: redis-php
  label:
    name: redis-php
spec:
  containers:
  - name: frontend
    image: kubeguide/guestbook-php-frontend:localredis
    ports:
    - containersPort: 80
  - name: redis-php
    image:kubeguide/redis-master
    ports:
    - containersPort: 6379

属于一个Pod的多个容器应用之间相互访问只需要通过localhost就可以通信，这一组容器被绑定在一个环境中。

使用kubectl create创建该Pod后，get Pod信息可以看到如下图：

#kubectl get gods

NAME READY STATUS RESTATS AGE

redis-php 2/2Running 0 10m

可以看到READY信息为2/2，表示Pod中的两个容器都成功运行了.
2.3 集群外部访问Pod
上面的例子，在k8s集群的安装有kube-proxy的node节点上，可以直接通过curl 10.0.86.2:9081 访问集群的pod。但在集群外的客户端系统无法通过Pod的IP地址或者Service的虚拟IP地址和虚拟端口号访问到它们。为了让外部客户端可以访问这些服务,可以将Pod或Service的端口号映射到宿主机,以使得客户端应用能够通过物理机访问容器应用。

1、将容器应用的端口号映射到物理机

apiVersion:v1
kind: Pod
metadata:
  name:  springbootweb
  label:
    name:  test
spec:
  containers:
  - name: springbootweb
    image: registry.xxxx.com/springboot:latest
    ports:
    - containerPort:9081
      hostPort: 9082

(2)通过设置Pod级别的hostNetwork-true,该Pod中所有容器的端口号都将被直接映射到物理机上。设置hostNetwork-true时需要注意,在容器的ports定义部分如果不指定hostPort,则默认hostPort等于containerPort,如果指定了hostPort,则hostPort必须等于containerPort的值。

apiVersion:v1
kind: Pod
metadata:
  name:  springbootweb
  label:
    name:  test
spec:
  hostNetwork: true
  containers:
  - name: springbootweb
    image: registry.xxxx.com/springboot:latest
    ports:
    - containerPort:9081

静态Pod

静态pod是由kubelet进行管理的仅存在于特定Node的Pod上，他们不能通过API Server进行管理，无法与ReplicationController、Deployment或者DaemonSet进行关联，并且kubelet无法对他们进行健康检查。静态Pod总是由kubelet进行创建，并且总是在kubelet所在的Node上运行。

创建静态Pod有两种方式：配置文件或者HTTP方式

1）配置文件方式
首先，需要设置kubelet的启动参数"--config",指定kubelet需要监控的配置文件所在的目录，kubelet会定期扫描该目录，并根据目录中的 .yaml或 .json文件进行创建操作

假设配置目录为/etc/kubelet.d/配置启动参数:--config=/etc/kubelet.d/,然后重启kubelet服务后，再宿主机受用docker ps或者在Kubernetes Master上都可以看到指定的容器在列表中

由于静态pod无法通过API Server直接管理，所以在master节点尝试删除该pod，会将其变为pending状态，也不会被删除

#kubetctl delete pod static-web-node1

pod "static-web-node1"deleted

#kubectl get pods

NAME READY STATUS RESTARTS AGE

static-web-node1 0/1Pending 0 1s

要删除该pod的操作只能在其所在的Node上操作，将其定义的.yaml文件从/etc/kubelet.d/目录下删除

#rm -f /etc/kubelet.d/static-web.yaml

#docker ps

Pod容器共享Volume

Volume类型包括：emtyDir、hostPath、gcePersistentDisk、awsElasticBlockStore、gitRepo、secret、nfs、scsi、glusterfs、persistentVolumeClaim、rbd、flexVolume、cinder、cephfs、flocker、downwardAPI、fc、azureFile、configMap、vsphereVolume等等，可以定义多个Volume，每个Volume的name保持唯一。在同一个pod中的多个容器能够共享pod级别的存储卷Volume。Volume可以定义为各种类型，多个容器各自进行挂载操作，讲一个Volume挂载为容器内需要的目录。

如下图：

image.png

如上图中的Pod中包含两个容器：tomcat和busybox，在pod级别设置Volume “app-logs”，用于tomcat想其中写日志文件，busybox读日志文件。

配置文件如下：

apiVersion:v1
kind: Pod
metadata:
  name: redis-php
  label:
    name: volume-pod
spec:
  containers:
  - name: tomcat
    image: tomcat
    ports:
    - containersPort: 8080
    volumeMounts:
    - name: app-logs
      mountPath:/usr/local/tomcat/logs
  - name: busybox
    image:busybox
    command: ["sh","-C","tail -f /logs/catalina*.log"]
  volumes:
  - name: app-logs
    emptyDir:{}

busybox容器可以通过kubectl logs查看输出内容

#kubectl logs volume-pod -c busybox

tomcat容器生成的日志文件可以登录容器查看
#kubectl exec -ti volume-pod -c tomcat -- ls /usr/local/tomcat/logs

Pod的配置管理

应用部署的一个最佳实践是将应用所需的配置信息于程序进行分离，这样可以使得应用程序被更好的复用，通过不用配置文件也能实现更灵活的功能。将应用打包为容器镜像后，可以通过环境变量或外挂文件的方式在创建容器时进行配置注入。ConfigMap是Kubernetes v1.2版本开始提供的一种统一集群配置管理方案。

6.1 ConfigMap：容器应用的配置管理
容器使用ConfigMap的典型用法如下：

• 生产为容器的环境变量。

• 设置容器启动命令的启动参数（需设置为环境变量）。

• 以Volume的形式挂载为容器内部的文件或目录。

ConfigMap以一个或多个key:value的形式保存在Kubernetes系统中共应用使用，既可以用于表示一个变量的值，也可以表示一个完整的配置文件内容。

通过yuaml配置文件或者直接使用kubelet create configmap 命令的方式来创建ConfigMap

6.2 ConfigMap的创建
举个小例子cm-appvars.yaml来描述将几个应用所需的变量定义为ConfigMap的用法：

# vim cm-appvars.yaml

apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: cm-appvars
data:
  apploglevel: info
  appdatadir:/var/data

执行kubectl create命令创建该ConfigMap

#kubectl create -f cm-appvars.yaml

configmap "cm-appvars.yaml"created

查看建立好的ConfigMap：

#kubectl get configmap
kubectl describe configmap cm-appvars
kubectl get configmap cm-appvars -o yaml

另：创建一个cm-appconfigfile.yaml描述将两个配置文件server.xml和logging.properties定义为configmap的用法，设置key为配置文件的别名，value则是配置文件的文本内容：

    apiVersion: v1
    kind: ConfigMap
    metadata:
      name: cm-appvars
    data:
      key-serverxml:
        
        
        .....
          
        
      key-loggingproperties:
        "handlers=lcatalina.org.apache.juli.FileHandler,
        ...."

在pod "cm-test-app"定义中，将configmap "cm-appconfigfile"中的内容以文件形式mount到容器内部configfiles目录中。

Pod配置文件cm-test-app.yaml内容如下：

#vim cm-test-app.yaml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: cm-test-app
spec:
  containers:
  - name: cm-test-app
    image: tomcat-app:v1
    ports:
    - containerPort: 8080
    volumeMounts:
    - name: serverxml                          #引用volume名
      mountPath:/configfiles                       #挂载到容器内部目录
        configMap:
          name: cm-test-appconfigfile                  #使用configmap定义的的cm-appconfigfile
          items:
          - key: key-serverxml                     #将key=key-serverxml
            path: server.xml                           #value将server.xml文件名进行挂载
          - key: key-loggingproperties                 #将key=key-loggingproperties    
            path: logging.properties                   #value将logging.properties文件名进行挂载

创建该Pod：
#kubectl create -f cm-test-app.yaml
Pod "cm-test-app"created

登录容器查看configfiles目录下的server.xml和logging.properties文件，他们的内容就是configmap “cm-appconfigfile”中定义的两个key的内容
#kubectl exec -ti cm-test-app -- bash
root@cm-rest-app:/# cat /configfiles/server.xml
root@cm-rest-app:/# cat /configfiles/logging.properties

6.3使用ConfigMap的条件限制
使用configmap的限制条件如下：

• configmap必须在pod之间创建
• configmap也可以定义为属于某个Namespace，只有处于相同namespaces中的pod可以引用
• configmap中配额管理还未能实现
• kubelet只支持被api server管理的pod使用configmap，静态pod无法引用
• 在pod对configmap进行挂载操作时，容器内部职能挂载为目录，无法挂载文件。

Pod生命周期和重启策略

Pod在整个生命周期过程中被定义为各种状态，熟悉Pod的各种状态有助于理解如何设置Pod的调度策略、重启策略

Pod的状态包含以下几种，如图：

image.png

Pod的重启策略（RestartPolicy）应用于Pod内所有的容器，并且仅在Pod所处的Node上由kubelet进行判断和重启操作。当某哥容器异常退出或者健康检查石柏师，kubelet将根据RestartPolicy的设置进行相应的操作

Pod的重启策略包括Always、OnFailure及Nerver，默认值为Always。

kubelet重启失效容器的时间间隔以sync-frequency乘以2n来计算，例如1、2、4、8倍等，最长延时5分钟，并且成功重启后的10分钟后重置该事件。

Pod的重启策略和控制方式息息相关，当前可用于管理Pod的控制器宝库ReplicationController、Job、DaemonSet及直接通过kubelet管理（静态Pod），每种控制器对Pod的重启策略要求如下：

RC和DaemonSet：必须设置为Always，需要保证该容器持续运行
Job：OnFailure或Nerver，确保容器执行完成后不再重启
kubelet：在Pod失效时重启他，不论RestartPolicy设置什么值，并且也不会对Pod进行健康检查

Pod健康检查

对Pod的健康检查可以通过两类探针来检查：LivenessProbe和ReadinessProbe

LivenessProbe探针：用于判断容器是否存活（running状态），如果LivenessProbe探针探测到容器不健康，则kubelet杀掉该容器，并根据容器的重启策略做响应处理
ReadinessProbe探针：用于判断容器是否启动完成（ready状态），可以接受请求。如果ReadinessProbe探针探测失败，则Pod的状态被修改。Endpoint Controller将从service的Endpoint中删除包含该容器所在的Pod的Endpoint。
kubelet定制执行LivenessProbe探针来诊断容器的健康状况。LivenessProbe有三种事项方式。

1）ExecAction：在容器内部执行一个命令，如果该命令的返回值为0，则表示容器健康。例：

apiVersion:v1
kind: Pod
metadata:
  name: liveness-exec
  label:
    name: liveness
spec:
  containers:
  - name: tomcat
    image: grc.io/google_containers/tomcat
    args:
    -/bin/sh
    - -c
    -echo ok >/tmp.health;sleep10; rm -fr /tmp/health;sleep600
    livenessProbe:
      exec:
        command:
        -cat
        -/tmp/health
      initianDelaySeconds:15
      timeoutSeconds:1

（2）TCPSocketAction：通过容器ip地址和端口号执行TCP检查，如果能够建立tcp连接表明容器健康。例：

kind: Pod
metadata:
  name: pod-with-healthcheck
spec:
  containers:
  - name: nginx
    image: nginx
    livenessProbe:
      tcpSocket:
        port: 80
      initianDelaySeconds:30
      timeoutSeconds:1

3）HTTPGetAction：通过容器Ip地址、端口号及路径调用http get方法，如果响应的状态吗大于200且小于400，则认为容器健康。例：

apiVersion:v1
kind: Pod
metadata:
  name: pod-with-healthcheck
spec:
  containers:
  - name: nginx
    image: nginx
    livenessProbe:
      httpGet:
        path:/_status/healthz
        port: 80
      initianDelaySeconds:30
      timeoutSeconds:1

对于每种探针方式，都需要设置initialDelaySeconds和timeoutSeconds两个参数，它们含义如下：

initialDelaySeconds：启动容器后首次监控检查的等待时间，单位秒
timeouSeconds：健康检查发送请求后等待响应的超时时间，单位秒。当发生超时就被认为容器无法提供服务无，该容器将被重启
九.玩转Pod调度
在Kubernetes系统中，Pod在大部分场景下都只是容器的载体而已，通常需要通过RC、Deployment、DaemonSet、Job等对象来完成Pod的调度和自动控制功能。

9.1 RC、Deployment：全自动调度
RC的主要功能之一就是自动部署容器应用的多份副本，以及持续监控副本的数量，在集群内始终维护用户指定的副本数量。

在调度策略上，除了使用系统内置的调度算法选择合适的Node进行调度，也可以在Pod的定义中使用NodeName、NodeSelector或NodeAffinity来指定满足条件的Node进行调度。

1）NodeName
Pod.spec.nodeName用于强制约束将Pod调度到指定的Node节点上，这里说是“调度”，但其实指定了nodeName的Pod会直接跳过Scheduler的调度逻辑，直接写入PodList列表，该匹配规则是强制匹配。

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  labels:
    app: springbootweb
  name: springbootweb-deployment
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: springbootweb
  template:
    metadata:
      labels:
        app: springbootweb
    spec:
      nodeName: node23.turing.com
      containers:
      - image: registry.tuling123.com/springboot:latest
        imagePullPolicy: IfNotPresent
        name: springbootweb
        ports:
        - containerPort: 9081
          hostPort: 9981     
      imagePullSecrets:
      - name: registry-key-secret

2）NodeSelector:定向调度
　　Kubernetes Master上的scheduler服务（kube-Scheduler进程）负责实现Pod的调度，整个过程通过一系列复杂的算法，最终为每个Pod计算出一个最佳的目标节点，通常我们无法知道Pod最终会被调度到哪个节点上。实际情况中，我们需要将Pod调度到我们指定的节点上，可以通过Node的标签和pod的nodeSelector属性相匹配来达到目的。

Pod.spec.nodeSelector是通过kubernetes的label-selector机制进行节点选择，由scheduler调度策略MatchNodeSelector进行label匹配，调度pod到目标节点，该匹配规则是强制约束。

启用节点选择器的步骤为：

• 首先通过kubectl label命令给目标Node打上标签

kubectl label nodes =

例：#kubectllabel nodes k8s-node-1 zonenorth

• 然后在Pod定义中加上nodeSelector的设置，例：

apiVersion:v1
kind: Pod
metadata:
  name: redis-master
  label:
    name: redis-master
spec:
  replicas: 1
  selector:
    name: redis-master
    template:
      metadata:
        labels:
          name: redis-master
      spec:
        containers:
        - name: redis-master
          images: kubeguide/redis-master
          ports:
          - containerPort: 6379
        nodeSelector:
          zone: north

运行kubectl create -f命令创建Pod，scheduler就会将该Pod调度到拥有zone=north标签的Node上。 如果多个Node拥有该标签，则会根据调度算法在该组Node上选一个可用的进行Pod调度。

需要注意的是：如果集群中没有拥有该标签的Node，则这个Pod也无法被成功调度。

3）NodeAffinity：亲和性调度
该调度策略是将来替换NodeSelector的新一代调度策略。由于NodeSelector通过Node的Label进行精确匹配，所有NodeAffinity增加了In、NotIn、Exists、DoesNotexist、Gt、Lt等操作符来选择Node。调度侧露更加灵活。

9.2 DaemonSet：特定场景调度
DaemonSet用于管理集群中每个Node上仅运行一份Pod的副本实例，如图：

image.png

这种用法适合一些有下列需求的应用：

• 在每个Node上运行个以GlusterFS存储或者ceph存储的daemon进程
• 在每个Node上运行一个日志采集程序，例如fluentd或者logstach
• 在每个Node上运行一个健康程序，采集Node的性能数据。
• DaemonSet的Pod调度策略类似于RC，除了使用系统内置的算法在每台Node上进行调度，也可以在Pod的定义中使用NodeSelector或NodeAffinity来指定满足条件的Node范围来进行调度。

Pod的扩容和缩容

在实际生产环境中，我们经常遇到某个服务需要扩容的场景，也有可能因为资源精确需要缩减资源而需要减少服务实例数量，此时我们可以Kubernetes中RC提供scale机制来完成这些工作。

以redis-slave RC为例，已定义的最初副本数量为2，通过kubectl scale命令可以将Pod副本数量

#kubectl scale rc redis-slave --replicas=3
ReplicationController"redis-slave" scaled
#kubectl get pods

NAME READY STATUS RESTARTS AGE
redis-slave-1sf23 1/1Running 0 1h
redis-slave-54wfk 1/1Running 0 1h
redis-slave-3da5y 1/1Running 0 1h

除了可以手工通过kubectl scale命令完成Pod的扩容和缩容操作以外，新版本新增加了Horizontal Podautoscaler(HPA)的控制器，用于实现基于CPU使用路进行启动Pod扩容缩容的功能。该控制器基于Mastger的kube-controller-manager服务启动参数 --horizontal-pod-autoscler-sync-period定义的时长（默认30秒），周期性监控目标Pod的Cpu使用率并在满足条件时对ReplicationController或Deployment中的Pod副本数量进行调整，以符合用户定义的平均Pod Cpu使用率，Pod Cpu使用率来源于heapster组件，所以需预先安装好heapster。

Pod的滚动升级

当集群中的某个服务需要升级时，我们需要停止目前与该服务相关的所有Pod，然后重新拉取镜像并启动。如果集群规模较大，因服务全部停止后升级的方式将导致长时间的服务不可用。由此，Kubernetes提供了rolling-update（滚动升级）功能来解决该问题。

滚动升级通过执行kubectl rolling-update命令一键完成，该命令创建一个新的RC，然后自动控制旧版本的Pod数量逐渐减少到0，同时新的RC中的Pod副本数量从0逐步增加到目标值，最终实现Pod的升级。需要注意的是，系统要求新的RC需要与旧的RC在相同的Namespace内，即不能把别人的资产转到到自家名下。
例：将redis-master从1.0版本升级到2.0：

apiVersion: v1
kind: replicationController
metadata:
  name: redis-master-v2
  labels:
    name: redis-master
    Version: v2
spec:
  replicas: 1
  selector:
    name: redis-master
    Version: v2
  template:
    labels:
      name: redis-master
      Version: v2
    spec:
      containers:
      - name: master
        images: kubeguide/redis-master:2.0
        ports:
        - containerPort: 6379

需要注意的点：

• RC的name不能与旧的RC名字相同
• 在sele中应至少有一个label与旧的RC的label不同，以标识为新的RC。本例中新增了一个名为version的label与旧的RC区分

运行kubectl rolling-update来完成Pod的滚动升级：

#kubectl rolling-update redis-master -f redis-master-controller-v2.yaml

另一种方法就是不使用配置文件，直接用kubectl rolling-update加上--image参数指定新版镜像名来完成Pod的滚动升级

#kubectl rolling-update redis-master --image=redis-master:2.0

与使用配置文件的方式不同的是，执行的结果是旧的RC被删除，新的RC仍然使用就的RC的名字。

如果在更新过程总发现配置有误，则用户可以中断更新操作，并通过执行kubectl rolling-update-rollback完成Pod版本的回滚。