k8s 进阶学习

Pod

Pod（容器组）是 Kubernetes 中最小的可部署单元。一个 Pod（容器组）包含了一个应用程序容器（某些情况下是多个容器）、存储资源、一个唯一的网络 IP 地址、以及一些确定容器该如何运行的选项。Pod 容器组代表了 Kubernetes 中一个独立的应用程序运行实例，该实例可能由单个容器或者几个紧耦合在一起的容器组成。

Docker 是 Kubernetes Pod 中使用最广泛的容器引擎；Kubernetes Pod 同时也支持其他类型的容器引擎。

Kubernetes 集群中的 Pod 存在如下两种使用途径：

一个 Pod 中只运行一个容器。"one-container-per-pod" 是 Kubernetes 中最常见的使用方式。此时，您可以认为 Pod 容器组是该容器的 wrapper，Kubernetes 通过 Pod 管理容器，而不是直接管理容器。
一个 Pod 中运行多个需要互相协作的容器。

Pod 配置文件

yaml 复制代码

apiVersion: v1 # api 文档版本
kind: Pod # 资源对象类型，也可以配置为像Deployment、StatefulSet这一类的对象
metadata: # Pod 相关的元数据，用于描述 Pod 的数据
  name: nginx-demo # Pod 的名称
  labels: # 定义 Pod 的标签
    type: app # 自定义 label 标签，名字为 type，值为 app
    test: 1.0.0 # 自定义 label 标签，描述 Pod 版本号
  namespace: "default" # 命名空间的配置
spec: # 期望 Pod 按照这里面的描述进行创建
  containers: # 对于 Pod 中的容器描述
    - name: nginx # 容器的名称
      image: nginx:1.7.9 # 指定容器的镜像
      imagePullPolicy: IfNotPresent # 镜像拉取策略，指定如果本地有就用本地的，如果没有就拉取远程的
      command: # 指定容器启动时执行的命令
        - nginx
        - -g
        - "daemon off;" # nginx -g 'daemon off;'
      workingDir: /usr/share/nginx/html # 定义容器启动后的工作目录
      ports:
        - name: http # 端口名称
          containerPort: 80 # 描述容器内要暴露什么端口
          protocol: TCP # 描述该端口是基于哪种协议通信的
        - env: # 环境变量
          name: JVM_OPTS # 环境变量名称
          value: "-Xms128m -Xmx128m" # 环境变量的值
      reousrces:
        requests: # 最少需要多少资源
          cpu: 100m # 限制 cpu 最少使用 0.1 个核心
          memory: 128Mi # 限制内存最少使用 128兆
        limits: # 最多可以用多少资源
          cpu: 200m # 限制 cpu 最多使用 0.2 个核心
          memory: 256Mi # 限制 最多使用 256兆
  restartPolicy: OnFailure # 重启策略，只有失败的情况才会重启

探针

容器内应用的监测机制，根据不同的探针来判断容器应用当前的状态。

类型

StartupProbe

k8s 1.16 版本新增的探针，用于判断应用程序是否已经启动了。

当配置了 startupProbe 后，会先禁用其他探针，直到 startupProbe 成功后，其他探针才会继续。

作用：由于有时候不能准确预估应用一定是多长时间启动成功，因此配置另外两种方式不方便配置初始化时长来检测，而配置了 statupProbe 后，只有在应用启动成功了，才会执行另外两种探针，可以更加方便的结合使用另外两种探针使用。
yaml 复制代码
```
startupProbe:
  httpGet:
    path: /api/startup
    port: 80
```
LivenessProbe

用于探测容器中的应用是否运行，如果探测失败，kubelet 会根据配置的重启策略进行重启，若没有配置，默认就认为容器启动成功，不会执行重启策略。
yaml 复制代码
```
livenessProbe:
  failureThreshold: 5
  httpGet:
    path: /health
    port: 8080
    scheme: HTTP
  initialDelaySeconds: 60
  periodSeconds: 10
  successThreshold: 1
  timeoutSeconds: 5
```
ReadinessProbe

用于探测容器内的程序是否健康，它的返回值如果返回 success，那么就认为该容器已经完全启动，并且该容器是可以接收外部流量的。
yaml 复制代码
```
readinessProbe:
  failureThreshold: 3 # 错误次数
  httpGet:
    path: /ready
    port: 8181
    scheme: HTTP
  periodSeconds: 10 # 间隔时间
  successThreshold: 1
  timeoutSeconds: 1
```

探测方式

ExecAction

在容器内部执行一个命令，如果返回值为 0，则任务容器时健康的。
yaml 复制代码
```
livenessProbe:
  exec:
    command:
      - cat
      - /health
```
TCPSocketAction

通过 tcp 连接监测容器内端口是否开放，如果开放则证明该容器健康
yaml 复制代码
```
livenessProbe:
  tcpSocket:
    port: 80
```
HTTPGetAction

生产环境用的较多的方式，发送 HTTP 请求到容器内的应用程序，如果接口返回的状态码在 200~400 之间，则认为容器健康。
yaml 复制代码
```
livenessProbe:
  failureThreshold: 5
  httpGet:
    path: /health
    port: 8080
    scheme: HTTP
    httpHeaders:
      - name: xxx
        value: xxx
```

参数配置

yaml 复制代码

initialDelaySeconds: 60 # 初始化时间
timeoutSeconds: 2 # 超时时间
periodSeconds: 5 # 监测间隔时间
successThreshold: 1 # 检查1次成功就表示成功
failureThreshold: 2 # 检测失败2次就表示失败

生命周期

yaml 复制代码

lifecycle:
  postStart: # 容创建完成后执行的动作，不能保证该操作一定在容器的 command 之前执行，一般不使用
    exec: # 可以是 exec / httpGet / tcpSocket
      command:
        - sh
        - -c
        - "mkdir /data"
  preStop: # 在容器停止前执行的动作
    httpGet: # 发送一个 http 请求
      path: /
      port: 80
    exec: # 执行一个命令
      command:
        - sh
        - -c
        - sleep 9

Pod 退出流程

删除操作

Enpoint 删除 pod 的 ip 地址
Pod 变成 Terminating 状态

变为删除中的状态后，会给 pod 一个宽限期，让 pod 去执行一些清理或销毁操作。

配置参数：
yaml 复制代码
```
# 作用与 pod 中的所有容器
terminationGracePeriodSeconds: 30
containers:
  - xxx
```
执行 preStop 的指令

PreStop 的应用

注册中心下线
数据清理
数据销毁

资源调度

Label 和 Selector

标签（Label

配置文件

在各类资源的 metadata.labels 中进行配置

kubectl

临时创建 label

kubectl label po <资源名称> app=hello
修改已经存在的标签

kubectl label po <资源名称> app=hello2 --overwrite

查看 label

bash 复制代码

# selector 按照 label 单值查找节点
kubectl get po -A -l app=hello

# 查看所有节点的 labels
kubectl get po --show-labels

选择器（Selector）

配置文件

在各对象的配置 spec.selector 或其他可以写 selector 的属性中编写

kubectl

bash 复制代码

# 匹配单个值，查找 app=hello 的 pod
kubectl get po -A -l app=hello

# 匹配多个值
kubectl get po -A -l 'k8s-app in (metrics-server, kubernetes-dashboard)'
或

# 查找 version!=1 and app=nginx 的 pod 信息
kubectl get po -l version!=1,app=nginx

# 不等值 + 语句
kubectl get po -A -l version!=1,'app in (busybox, nginx)'

Deployment

配置文件

yaml 复制代码

apiVersion: apps/v1 # deployment api 版本
kind: Deployment # 资源类型为 deployment
metadata: # 元信息
  labels: # 标签
    app: nginx-deploy # 具体的 key: value 配置形式
  name: nginx-deploy # deployment 的名字
  namespace: default # 所在的命名空间
spec:
  replicas: 1 # 期望副本数
  revisionHistoryLimit: 10 # 进行滚动更新后，保留的历史版本数
  selector: # 选择器，用于找到匹配的 RS
    matchLabels: # 按照标签匹配
      app: nginx-deploy # 匹配的标签key/value
  strategy: # 更新策略
    rollingUpdate: # 滚动更新配置
      maxSurge: 25% # 进行滚动更新时，更新的个数最多可以超过期望副本数的个数/比例
      maxUnavailable: 25% # 进行滚动更新时，最大不可用比例更新比例，表示在所有副本数中，最多可以有多少个不更新成功
    type: RollingUpdate # 更新类型，采用滚动更新
  template: # pod 模板
    metadata: # pod 的元信息
      labels: # pod 的标签
        app: nginx-deploy
    spec: # pod 期望信息
      containers: # pod 的容器
        - image: nginx:1.7.9 # 镜像
          imagePullPolicy: IfNotPresent # 拉取策略
          name: nginx # 容器名称
      restartPolicy: Always # 重启策略
      terminationGracePeriodSeconds: 30 # 删除操作最多宽限多长时间

创建

创建一个 deployment

kubectl create deploy nginx-deploy --image=nginx:1.7.9

或执行

kubectl create -f xxx.yaml --record

--record 会在 annotation 中记录当前命令创建或升级了资源，后续可以查看做过哪些变动操作。

查看部署信息

kubectl get deployments

查看 rs

kubectl get rs

查看 pod 以及展示标签，可以看到是关联的那个 rs

kubectl get pods --show-labels

滚动更新

只有修改了 deployment 配置文件中的 template 中的属性后，才会触发更新操作

修改 nginx 版本号

kubectl set image deployment/nginx-deployment nginx=nginx:1.9.1

或者通过 kubectl edit deployment/nginx-deployment 进行修改

查看滚动更新的过程

kubectl rollout status deploy <deployment_name>

查看部署描述，最后展示发生的事件列表也可以看到滚动更新过程

kubectl describe deploy <deployment_name>

通过 kubectl get deployments 获取部署信息，UP-TO-DATE 表示已经有多少副本达到了配置中要求的数目

通过 kubectl get rs 可以看到增加了一个新的 rs

通过 kubectl get pods 可以看到所有 pod 关联的 rs 变成了新的

多个滚动更新并行

假设当前有 5 个 nginx:1.7.9 版本，你想将版本更新为 1.9.1，当更新成功第三个以后，你马上又将期望更新的版本改为 1.9.2，那么此时会立马删除之前的三个，并且立马开启更新 1.9.2 的任务

回滚

有时候你可能想回退一个 Deployment，例如，当 Deployment 不稳定时，比如一直 crash looping。

默认情况下，kubernetes 会在系统中保存前两次的 Deployment 的 rollout 历史记录，以便你可以随时会退（你可以修改 revision history limit 来更改保存的 revision 数）。

案例：

更新 deployment 时参数不小心写错，如 nginx:1.9.1 写成了 nginx:1.91

kubectl set image deployment/nginx-deploy nginx=nginx:1.91

监控滚动升级状态，由于镜像名称错误，下载镜像失败，因此更新过程会卡住

kubectl rollout status deployments nginx-deploy

结束监听后，获取 rs 信息，我们可以看到新增的 rs 副本数是 2 个 kubectl get rs

通过 kubectl get pods 获取 pods 信息，我们可以看到关联到新的 rs 的 pod，状态处于 ImagePullBackOff 状态

为了修复这个问题，我们需要找到需要回退的 revision 进行回退

通过 kubectl rollout history deployment/nginx-deploy 可以获取 revison 的列表

通过 kubectl rollout history deployment/nginx-deploy --revision=2 可以查看详细信息

确认要回退的版本后，可以通过 kubectl rollout undo deployment/nginx-deploy 可以回退到上一个版本

也可以回退到指定的 revision

kubectl rollout undo deployment/nginx-deploy --to-revision=2

再次通过 kubectl get deployment 和 kubectl describe deployment 可以看到，我们的版本已经回退到对应的 revison 上了

可以通过设置 .spec.revisonHistoryLimit 来指定 deployment 保留多少 revison，如果设置为 0，则不允许 deployment 回退了。

扩容缩容

通过 kube scale 命令可以进行自动扩容/缩容，以及通过 kube edit 编辑 replcas 也可以实现扩容/缩容

扩容与缩容只是直接创建副本数，没有更新 pod template 因此不会创建新的 rs

暂停与回复

由于每次对 pod template 中的信息发生修改后，都会触发更新 deployment 操作，那么此时如果频繁修改信息，就会产生多次更新，而实际上只需要执行最后一次更新即可，当出现此类情况时我们就可以暂停 deployment 的 rollout

通过 kubectl rollout pause deployment <name> 就可以实现暂停，直到你下次恢复后才会继续进行滚动更新

尝试对容器进行修改，然后查看是否发生更新操作了

bash 复制代码

kubectl set image deploy <name> nginx=nginx:1.17.9
kubectl get po

通过以上操作可以看到实际并没有发生修改，此时我们再次进行修改一些属性，如限制 nginx 容器的最大 cpu 为 0.2 核，最大内存为 128M，最小内存为 64M，最小 cpu 为 0.1 核

bash 复制代码

kubectl set resources deploy <deploy_name> -c <container_name> --limits=cpu=200m,memory=128Mi --requests=cpu100m,memory=64Mi

通过格式化输出 kubectl get deploy <name> -o yaml，可以看到配置确实发生了修改，再通过 kubectl get po 可以看到 pod 没有被更新

那么此时我们再恢复 rollout，通过命令 kubectl rollout resume deployment <name>

恢复后，我们再次查看 rs 和 po 信息，我们可以看到就开始进行滚动更新操作了

bash 复制代码

kubectl get rs
kubectl get po

StatefulSet

配置文件

yaml 复制代码

---
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: web
spec:
  serviceName: "nginx" # StatefulSet 必须绑定一个Service
  replicas: 2
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nginx
    spec:
      containers:
        - name: nginx
          image: nginx:1.7.9
          imagePullPolicy: IfNotPresent
          ports:
            - containerPort: 80
              name: web
          volumeMounts:
            - mountPath: /usr/share/nginx/html
              name: nginx-sc-test-pvc
  volumeClaimTemplates:
    - metadata:
        name: nginx-sc-test-pvc
      spec:
        storageClassName: nfs-storage-class
        accessModes:
          - ReadWriteMany
        resources:
          requests:
            storage: 1Gi

创建

yaml 复制代码

kubectl create -f web.yaml

# 查看 service 和 statefulset => sts
kubectl get service nginx
kubectl get statefulset web

# 查看 PVC 信息
kubectl get pvc

# 查看创建的 pod，这些 pod 是有序的
kubectl get pods -l app=nginx

# 查看这些 pod 的 dns
# 运行一个 pod，基础镜像为 busybox 工具包，利用里面的 nslookup 可以看到 dns 信息
kubectl run -i --tty --image busybox dns-test --restart=Never --rm /bin/sh
nslookup web-0.nginx

扩容缩容

bash 复制代码

# 扩容
kubectl scale statefulset web --replicas=5

# 缩容
kubectl patch statefulset web -p '{"spec":{"replicas":3}}'

镜像更新

bash 复制代码

kubectl patch sts web --type='json' -p='[{"op": "replace", "path": "/spec/template/spec/containers/0/image", "value":"nginx:1.9.1"}]'

RollingUpdate

StatefulSet 也可以采用滚动更新策略，同样是修改 pod template 属性后会触发更新，但是由于 pod 是有序的，在 StatefulSet 中更新时是基于 pod 的顺序倒序更新的

灰度发布

利用滚动更新中的 partition 属性，可以实现简易的灰度发布的效果

例如我们有 5 个 pod，如果当前 partition 设置为 3，那么此时滚动更新时，只会更新那些序号 >= 3 的 pod

利用该机制，我们可以通过控制 partition 的值，来决定只更新其中一部分 pod，确认没有问题后再主键增大更新的 pod 数量，最终实现全部 pod 更新

OnDelete

只有在 pod 被删除时会进行更新操作

删除

bash 复制代码

# 删除 StatefulSet 和 Headless Service
# 级联删除：删除 statefulset 时会同时删除 pods
kubectl delete statefulset web
# 非级联删除：删除 statefulset 时不会删除 pods，删除 sts 后，pods 就没人管了，此时再删除 pod 不会重建的
kubectl deelte sts web --cascade=false
# 删除 service
kubectl delete service nginx

删除 pvc

bash 复制代码

# StatefulSet删除后PVC还会保留着，数据不再使用的话也需要删除
kubectl delete pvc www-web-0 www-web-1

DaemonSet

配置文件

bash 复制代码

apiVersion: apps/v1
kind: DaemonSet
metadata:
  name: fluentd
spec:
  template:
    metadata:
      labels:
        app: logging
        id: fluentd
      name: fluentd
    spec:
      containers:
      - name: fluentd-es
        image: agilestacks/fluentd-elasticsearch:v1.3.0
        env:
         - name: FLUENTD_ARGS
           value: -qq
        volumeMounts:
         - name: containers
           mountPath: /var/lib/docker/containers
         - name: varlog
           mountPath: /varlog
      volumes:
         - hostPath:
             path: /var/lib/docker/containers
           name: containers
         - hostPath:
             path: /var/log
           name: varlog

指定 Node 节点

DaemonSet 会忽略 Node 的 unschedulable 状态，有两种方式来指定 Pod 只运行在指定的 Node 节点上：

nodeSelector：只调度到匹配指定 label 的 Node 上

先为 Node 打上标签
bash 复制代码
```
kubectl label nodes k8s-node1 svc_type=microsvc
```
然后再 daemonset 配置中设置 nodeSelector
yaml 复制代码
```
spec:
  template:
    spec:
      nodeSelector:
        svc_type: microsvc
```

nodeAffinity：功能更丰富的 Node 选择器，比如支持集合操作

nodeAffinity 目前支持两种：requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution 和 preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution，分别代表必须满足条件和优选条件。

比如下面的例子代表调度到包含标签 wolfcode.cn/framework-name 并且值为 spring 或 springboot 的 Node 上，并且优选还带有标签 another-node-label-key=another-node-label-value 的 Node。

yaml 复制代码

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: with-node-affinity
spec:
  affinity:
    nodeAffinity:
      requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
        nodeSelectorTerms:
          - matchExpressions:
              - key: wolfcode.cn/framework-name
                operator: In
                values:
                  - spring
                  - springboot
      preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
        - weight: 1
          preference:
            matchExpressions:
              - key: another-node-label-key
                operator: In
                values:
                  - another-node-label-value
  containers:
    - name: with-node-affinity
      image: pauseyyf/pause

podAffinity：调度到满足条件的 Pod 所在的 Node 上

podAffinity 基于 Pod 的标签来选择 Node，仅调度到满足条件 Pod 所在的 Node 上，支持 podAffinity 和 podAntiAffinity。这个功能比较绕，以下面的例子为例：

如果一个 “Node 所在空间中包含至少一个带有 auth=oauth2 标签且运行中的 Pod”，那么可以调度到该 Node
不调度到 “包含至少一个带有 auth=jwt 标签且运行中 Pod”的 Node 上

yaml 复制代码

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: with-pod-affinity
spec:
  affinity:
    podAffinity:
      requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
        - labelSelector:
            matchExpressions:
              - key: auth
                operator: In
                values:
                  - oauth2
          topologyKey: failure-domain.beta.kubernetes.io/zone
    podAntiAffinity:
      preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
        - weight: 100
          podAffinityTerm:
            labelSelector:
              matchExpressions:
                - key: auth
                  operator: In
                  values:
                    - jwt
            topologyKey: kubernetes.io/hostname
  containers:
    - name: with-pod-affinity
      image: pauseyyf/pause

滚动更新

不建议使用 RollingUpdate，建议使用 OnDelete 模式，这样避免频繁更新 ds

HPA 自动扩/缩容

通过观察 pod 的 cpu、内存使用率或自定义 metrics 指标进行自动的扩容或缩容 pod 的数量。

通常用于 Deployment，不适用于无法扩/缩容的对象，如 DaemonSet

控制管理器每隔 30s（可以通过–horizontal-pod-autoscaler-sync-period 修改）查询 metrics 的资源使用情况

开启指标服务

bash 复制代码

# 下载 metrics-server 组件配置文件
wget https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server/releases/latest/download/components.yaml -O metrics-server-components.yaml

# 修改镜像地址为国内的地址
sed -i 's/k8s.gcr.io\/metrics-server/registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com\/google_containers/g' metrics-server-components.yaml

# 修改容器的 tls 配置，不验证 tls，在 containers 的 args 参数中增加 --kubelet-insecure-tls 参数

# 安装组件
kubectl apply -f metrics-server-components.yaml

# 查看 pod 状态
kubectl get pods --all-namespaces | grep metrics

CPU、内存指标监控

实现 cpu 或内存的监控，首先有个前提条件是该对象必须配置了 resources.requests.cpu 或 resources.requests.memory 才可以，可以配置当 cpu/memory 达到上述配置的百分比后进行扩容或缩容

创建一个 HPA：

先准备一个好一个有做资源限制的 deployment
执行命令 kubectl autoscale deploy nginx-deploy --cpu-percent=20 --min=2 --max=5
通过 kubectl get hpa 可以获取 HPA 信息

测试：找到对应服务的 service，编写循环测试脚本提升内存与 cpu 负载

bash 复制代码

while true; do wget -q -O- http://<ip:port> > /dev/null ; done

可以通过多台机器执行上述命令，增加负载，当超过负载后可以查看 pods 的扩容情况 kubectl get pods

查看 pods 资源使用情况

bash 复制代码

kubectl top pods

扩容测试完成后，再关闭循环执行的指令，让 cpu 占用率降下来，然后过 5 分钟后查看自动缩容情况

自定义 metrics

控制管理器开启–horizontal-pod-autoscaler-use-rest-clients
控制管理器的–apiserver 指向 API Server Aggregator
在 API Server Aggregator 中注册自定义的 metrics API

服务发布

Service

负责东西流量（同层级/内部服务网络通信）的通信

Service 的定义

yaml 复制代码

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: nginx-svc
  labels:
    app: nginx-svc
spec:
  selector: # 选中当前 service 匹配哪些 pod，对哪些 pod 的东西流量进行代理
    app: nginx-deploy
  type: NodePort
  ports:
    - name: http # service 端口配置的名称
      protocol: TCP # 端口绑定的协议，支持 TCP、UDP、SCTP，默认为 TCP
      port: 80 # service 自己的端口
      targetPort: 9527 # 目标 pod 的端口
    - name: https
      port: 443
      protocol: TCP
      targetPort: 443

命令操作

bash 复制代码

# 创建 service
kubectl create -f nginx-svc.yaml
# 查看 service 信息，通过 service 的 cluster ip 进行访问
kubectl get svc
# 查看 pod 信息，通过 pod 的 ip 进行访问
kubectl get po -o wide
# 创建其他 pod 通过 service name 进行访问（推荐）
kubectl exec -it busybox -- sh
curl http://nginx-svc
# 默认在当前 namespace 中访问，如果需要跨 namespace 访问 pod，则在 service name 后面加上 . 即可
curl http://nginx-svc.default

Endpoint

代理 k8s 外部服务

实现方式：
编写 service 配置文件时，不指定 selector 属性
自己创建 endpoint
endpoint 配置：

bash 复制代码

apiVersion: v1
kind: Endpoints
metadata:
  labels:
    app: wolfcode-svc-external # 与 service 一致
  name: wolfcode-svc-external # 与 service 一致
  namespace: default # 与 service 一致
subsets:
- addresses:
  - ip:  # 目标 ip 地址
  ports: # 与 service 一致
  - name: http
    port: 80
    protocol: TCP

各环境访问名称统一
访问 k8s 集群外的其他服务
项目迁移

反向代理外部域名

yaml 复制代码

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  labels:
    app: wolfcode-external-domain
  name: wolfcode-external-domain
spec:
  type: ExternalName
  externalName: www.wolfcode.cn

常用类型

ClusterIP
只能在集群内部使用，不配置类型的话默认就是 ClusterIP
ExternalName
返回定义的 CNAME 别名，可以配置为域名
NodePort
会在所有安装了 kube-proxy 的节点都绑定一个端口，此端口可以代理至对应的 Pod，集群外部可以使用任意节点 ip + NodePort 的端口号访问到集群中对应 Pod 中的服务。
当类型设置为 NodePort 后，可以在 ports 配置中增加 nodePort 配置指定端口，需要在下方的端口范围内，如果不指定会随机指定端口
端口范围：30000~32767
端口范围配置在 /usr/lib/systemd/system/kube-apiserver.service 文件中
LoadBalancer
使用云服务商（阿里云、腾讯云等）提供的负载均衡器服务

Ingress

Ingress 大家可以理解为也是一种 LB 的抽象，它的实现也是支持 nginx、haproxy 等负载均衡服务的

安装 ingress-nginx

https://kubernetes.github.io/ingress-nginx/deploy/#using-helm

添加 helm 仓库

bash 复制代码

# 添加仓库
helm repo add ingress-nginx https://kubernetes.github.io/ingress-nginx
# 查看仓库列表
helm repo list
# 搜索 ingress-nginx
helm search repo ingress-nginx

下载包

bash 复制代码

# 下载安装包
helm pull ingress-nginx/ingress-nginx
# 解压
tar -xf xxx

配置参数，修改 values.yaml

yaml 复制代码

registry: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com
image: google_containers/nginx-ingress-controller

registry: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com
image: google_containers/kube-webhook-certgen

hostNetwork: true

dnsPolicy: ClusterFirstWithHostNet

# 修改部署配置的 kind: DaemonSet
nodeSelector:
  ingress: "true" # 增加选择器，如果node上有ingress=true就部署

# 将 admissionWebhooks.enabled 修改为 false
# 将 service 中的 type 由 LoadBalancer 修改为 ClusterIP，如果服务器是云平台才用 LoadBalancer

创建 Namespace

yaml 复制代码

# 为 ingress 专门创建一个 namespace
kubectl create ns ingress-nginx

安装 ingress

yaml 复制代码

# 为需要部署 ingress 的节点上加标签
kubectl label node k8s-node1 ingress=true
# 安装 ingress-nginx
helm install ingress-nginx -n ingress-nginx .

基本使用

创建一个 ingress

yaml 复制代码

apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: Ingress # 资源类型为 Ingress
metadata:
  name: wolfcode-nginx-ingress
  annotations:
    kubernetes.io/ingress.class: "nginx"
    nginx.ingress.kubernetes.io/rewrite-target: /
spec:
  rules: # ingress 规则配置，可以配置多个
    - host: k8s.wolfcode.cn # 域名配置，可以使用通配符 *
      http:
        paths: # 相当于 nginx 的 location 配置，可以配置多个
          - pathType: Prefix # 路径类型，按照路径类型进行匹配 ImplementationSpecific 需要指定 IngressClass，具体匹配规则以 IngressClass 中的规则为准。Exact：精确匹配，URL需要与path完全匹配上，且区分大小写的。Prefix：以 / 作为分隔符来进行前缀匹配
            backend:
              service:
                name: nginx-svc # 代理到哪个 service
                port:
                  number: 80 # service 的端口
            path: /api # 等价于 nginx 中的 location 的路径前缀匹配

多域名配置

yaml 复制代码

apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: Ingress # 资源类型为 Ingress
metadata:
  name: wolfcode-nginx-ingress
  annotations:
    kubernetes.io/ingress.class: "nginx"
    nginx.ingress.kubernetes.io/rewrite-target: /
spec:
  rules: # ingress 规则配置，可以配置多个
    - host: k8s.wolfcode.cn # 域名配置，可以使用通配符 *
      http:
        paths: # 相当于 nginx 的 location 配置，可以配置多个
          - pathType: Prefix # 路径类型，按照路径类型进行匹配 ImplementationSpecific 需要指定 IngressClass，具体匹配规则以 IngressClass 中的规则为准。Exact：精确匹配，URL需要与path完全匹配上，且区分大小写的。Prefix：以 / 作为分隔符来进行前缀匹配
            backend:
              service:
                name: nginx-svc # 代理到哪个 service
                port:
                  number: 80 # service 的端口
            path: /api # 等价于 nginx 中的 location 的路径前缀匹配
          - pathType: Exec # 路径类型，按照路径类型进行匹配 ImplementationSpecific 需要指定 IngressClass，具体匹配规则以 IngressClass 中的规则为准。Exact：精确匹配>，URL需要与path完全匹配上，且区分大小写的。Prefix：以 / 作为分隔符来进行前缀匹配
            backend:
              service:
                name: nginx-svc # 代理到哪个 service
                port:
                  number: 80 # service 的端口
            path: /
    - host: api.wolfcode.cn # 域名配置，可以使用通配符 *
      http:
        paths: # 相当于 nginx 的 location 配置，可以配置多个
          - pathType: Prefix # 路径类型，按照路径类型进行匹配 ImplementationSpecific 需要指定 IngressClass，具体匹配规则以 IngressClass 中的规则为准。Exact：精确匹配>，URL需要与path完全匹配上，且区分大小写的。Prefix：以 / 作为分隔符来进行前缀匹配
            backend:
              service:
                name: nginx-svc # 代理到哪个 service
                port:
                  number: 80 # service 的端口
            path: /

配置与存储

配置管理

ConfigMap

一般用于去存储 Pod 中应用所需的一些配置信息，或者环境变量，将配置于 Pod 分开，避免应为修改配置导致还需要重新构建镜像与容器。

创建
使用 kubectl create configmap -h 查看示例，构建 configmap 对象

使用 ConfigMap

yaml 复制代码

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: test-configfile-po
spec:
  restartPolicy: Never
  containers:
    - name: config-test
      image: alpine
      command: ["/bin/sh", "-c", "sleep 3600"]
      imagePullPolicy: IfNotPresent
      env:
        - name: JAVA_VM_OPTS
          valueFrom:
            configMapKeyRef:
              name: my-config3
              key: cat
        - name: APP
          valueFrom:
            configMapKeyRef:
              name: my-config3
              key: dog

      volumeMounts:
        - name: db-config
          mountPath: "/usr/local/mysql/conf"
          readOnly: true

  volumes:
    - name: db-config
      configMap:
        name: my-config2
        items:
          - key: "cat"
            path: "cat"

加密数据配置 Secret

与 ConfigMap 类似，用于存储配置信息，但是主要用于存储敏感信息、需要加密的信息，Secret 可以提供数据加密、解密功能。
在创建 Secret 时，要注意如果要加密的字符中，包含了有特殊字符，需要使用转义符转移，例如 $转移后为 \$，也可以对特殊字符使用单引号描述，这样就不需要转移例如 1$ 289*-! 转换为 '1$289*-!'

SubPath 的使用

volumeMounts.subPath 属性可用于指定所引用的卷内的子路径，而不是其根路径。

yaml 复制代码

volumeMounts:
  - mountPath: /etc/nginx/nginx.conf
    name: config-volume
    subPath: etc/nginx/nginx.conf

volumes:
  - configMap:
    name: nginx-conf
    items:
      key: nginx.conf
      path: etc/nginx/nginx.conf

配置的热更新

我们通常会将项目的配置文件作为 configmap 然后挂载到 pod，那么如果更新 configmap 中的配置，会不会更新到 pod 中呢？

这得分成几种情况：
默认方式：会更新，更新周期是更新时间 + 缓存时间
subPath：不会更新
变量形式：如果 pod 中的一个变量是从 configmap 或 secret 中得到，同样也是不会更新的

对于 subPath 的方式，我们可以取消 subPath 的使用，将配置文件挂载到一个不存在的目录，避免目录的覆盖，然后再利用软连接的形式，将该文件链接到目标位置

但是如果目标位置原本就有文件，可能无法创建软链接，此时可以基于前面讲过的 postStart 操作执行删除命令，将默认的吻技安删除即可

通过 edit 命令直接修改 configmap

通过 edit 命令直接修改 configmap

由于 configmap 我们创建通常都是基于文件创建，并不会编写 yaml 配置文件，因此修改时我们也是直接修改配置文件，而 replace 是没有 --from-file 参数的，因此无法实现基于源配置文件的替换，此时我们可以利用下方的命令实现

bash 复制代码

# 该命令的重点在于 --dry-run 参数，该参数的意思打印 yaml 文件，但不会将该文件发送给 apiserver，再结合 -oyaml 输出 yaml 文件就可以得到一个配置好但是没有发给 apiserver 的文件，然后再结合 replace 监听控制台输出得到 yaml 数据即可实现替换
kubectl create cm --from-file=nginx.conf --dry-run -oyaml | kubectl replace -f-

不可变的 Secret 和 ConfigMap

对于一些敏感服务的配置文件，在线上有时是不允许修改的，此时在配置 configmap 时可以设置 immutable: true 来禁止修改

持久化存储

Volumes

HostPath

将节点上的文件或目录挂载到 Pod 上，此时该目录会变成持久化存储目录，即使 Pod 被删除后重启，也可以重新加载到该目录，该目录下的文件不会丢失。

yaml 复制代码

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: test-pd
spec:
  containers:
    - image: nginx
      name: nginx-volume
      volumeMounts:
        - mountPath: /test-pd # 挂载到容器的哪个目录
          name: test-volume # 挂载哪个 volume
  volumes:
    - name: test-volume
      hostPath:
        path: /data # 节点中的目录
        type: Directory # 检查类型，在挂载前对挂载目录做什么检查操作，有多种选项，默认为空字符串，不做任何检查

类型：

空字符串：默认类型，不做任何检查
DirectoryOrCreate：如果给定的 path 不存在，就创建一个 755 的空目录
Directory：这个目录必须存在
FileOrCreate：如果给定的文件不存在，则创建一个空文件，权限为 644
File：这个文件必须存在
Socket：UNIX 套接字，必须存在
CharDevice：字符设备，必须存在
BlockDevice：块设备，必须存在

EmptyDir

EmptyDir 主要用于一个 Pod 中不同的 Container 共享数据使用的，由于只是在 Pod 内部使用，因此与其他 volume 比较大的区别是，当 Pod 如果被删除了，那么 emptyDir 也会被删除。

存储介质可以是任意类型，如 SSD、磁盘或网络存储。可以将 emptyDir.medium 设置为 Memory 让 k8s 使用 tmpfs（内存支持文件系统），速度比较快，但是重启 tmpfs 节点时，数据会被清除，且设置的大小会计入到 Container 的内存限制中。

yaml 复制代码

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: test-pd
spec:
  containers:
    - image: nginx
      name: nginx-emptydir
      volumeMounts:
        - mountPath: /cache
          name: cache-volume
  volumes:
    - name: cache-volume
      emptyDir: {}

NFS 挂载

nfs 卷能将 NFS (网络文件系统) 挂载到你的 Pod 中。不像 emptyDir 那样会在删除 Pod 的同时也会被删除，nfs 卷的内容在删除 Pod 时会被保存，卷只是被卸载。这意味着 nfs 卷可以被预先填充数据，并且这些数据可以在 Pod 之间共享。

安装 nfs

bash 复制代码

# 安装 nfs
sudo apt install nfs-kernel-server

# 创建共享目录
sudo mkdir /nfsroot

# 设置共享目录 export
vim /etc/exports
# /nfsroot 指定/nfsroot为nfs服务器的共享目录
# * 允许所有的网段访问，也可以使用具体的IP
# rw 挂接此目录的客户端对该共享目录具有读写权限
# sync 资料同步写入内存和硬盘
# no_root_squash root用户具有对根目录的完全管理访问权限
# no_subtree_check 不检查父目录的权限
/nfsroot *(rw,sync,no_subtree_check,no_root_squash)


# 重新加载
exportfs -f
sudo systemctl reload nfs-kernel-server

# 到其他测试节点安装 nfs-utils 并加载测试
mount -t nfs IP:/nfsroot /nfsroot

配置文件

yaml 复制代码

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: test-pd
spec:
  containers:
    - image: nginx
      name: test-container
      volumeMounts:
        - mountPath: /my-nfs-data
          name: test-volume
  volumes:
    - name: test-volume
      nfs:
        server: my-nfs-server.example.com # 网络存储服务地址
        path: /my-nfs-volume # 网络存储路径
        readOnly: true # 是否只读

PV 与 PVC

生命周期

构建

静态构建

集群管理员创建若干 PV 卷。这些卷对象带有真实存储的细节信息，并且对集群用户可用（可见）。PV 卷对象存在于 Kubernetes API 中，可供用户消费（使用）。
动态构建

如果集群中已经有的 PV 无法满足 PVC 的需求，那么集群会根据 PVC 自动构建一个 PV，该操作是通过 StorageClass 实现的。

想要实现这个操作，前提是 PVC 必须设置 StorageClass，否则会无法动态构建该 PV，可以通过启用 DefaultStorageClass 来实现 PV 的构建。

绑定

当用户创建一个 PVC 对象后，主节点会监测新的 PVC 对象，并且寻找与之匹配的 PV 卷，找到 PV 卷后将二者绑定在一起。

如果找不到对应的 PV，则需要看 PVC 是否设置 StorageClass 来决定是否动态创建 PV，若没有配置，PVC 就会一致处于未绑定状态，直到有与之匹配的 PV 后才会申领绑定关系。

使用

Pod 将 PVC 当作存储卷来使用，集群会通过 PVC 找到绑定的 PV，并为 Pod 挂载该卷。

Pod 一旦使用 PVC 绑定 PV 后，为了保护数据，避免数据丢失问题，PV 对象会受到保护，在系统中无法被删除。

回收策略

当用户不再使用其存储卷时，他们可以从 API 中将 PVC 对象删除，从而允许该资源被回收再利用。PersistentVolume 对象的回收策略告诉集群，当其被从申领中释放时如何处理该数据卷。目前，数据卷可以被 Retained（保留）、Recycled（回收）或 Deleted（删除）。

保留（Retain）

回收策略 Retain 使得用户可以手动回收资源。当 PersistentVolumeClaim 对象被删除时，PersistentVolume 卷仍然存在，对应的数据卷被视为"已释放（released）"。由于卷上仍然存在这前一申领人的数据，该卷还不能用于其他申领。管理员可以通过下面的步骤来手动回收该卷：
- 删除 PersistentVolume 对象。与之相关的、位于外部基础设施中的存储资产（例如 AWS EBS、GCE PD、Azure Disk 或 Cinder 卷）在 PV 删除之后仍然存在。
- 根据情况，手动清除所关联的存储资产上的数据。
- 手动删除所关联的存储资产。
如果你希望重用该存储资产，可以基于存储资产的定义创建新的 PersistentVolume 卷对象。
删除（Delete）

对于支持 Delete 回收策略的卷插件，删除动作会将 PersistentVolume 对象从 Kubernetes 中移除，同时也会从外部基础设施（如 AWS EBS、GCE PD、Azure Disk 或 Cinder 卷）中移除所关联的存储资产。动态制备的卷会继承其 StorageClass 中设置的回收策略，该策略默认为 Delete。管理员需要根据用户的期望来配置 StorageClass；否则 PV 卷被创建之后必须要被编辑或者修补。
回收（Recycle）

警告：回收策略 Recycle 已被废弃。取而代之的建议方案是使用动态制备。

如果下层的卷插件支持，回收策略 Recycle 会在卷上执行一些基本的擦除（rm -rf /thevolume/*）操作，之后允许该卷用于新的 PVC 申领。

PV

持久卷（PersistentVolume，PV）是集群中的一块存储，可以由管理员事先制备，或者使用存储类（Storage Class）来动态制备。持久卷是集群资源，就像节点也是集群资源一样。PV 持久卷和普通的 Volume 一样，也是使用卷插件来实现的，只是它们拥有独立于任何使用 PV 的 Pod 的生命周期。此 API 对象中记述了存储的实现细节，无论其背后是 NFS、iSCSI 还是特定于云平台的存储系统。

状态

Available：空闲，未被绑定
Bound：已经被 PVC 绑定
Released：PVC 被删除，资源已回收，但是 PV 未被重新使用
Failed：自动回收失败

配置文件

yaml 复制代码

apiVersion: v1
kind: PersistentVolume
metadata:
  name: pv0001
spec:
  capacity:
    storage: 5Gi # pv 的容量
  volumeMode: Filesystem # 存储类型为文件系统
  accessModes: # 访问模式：ReadWriteOnce、ReadWriteMany、ReadOnlyMany
    - ReadWriteOnce # 可被单节点独写
  persistentVolumeReclaimPolicy: Recycle # 回收策略
  storageClassName: slow # 创建 PV 的存储类名，需要与 pvc 的相同
  mountOptions: # 加载配置
    - hard
    - nfsvers=4.1
  nfs: # 连接到 nfs
    path: /data/nfs/rw/test-pv # 存储路径
    server: 192.168.113.121 # nfs 服务地址

PVC

持久卷申领（PersistentVolumeClaim，PVC）表达的是用户对存储的请求。概念上与 Pod 类似。 Pod 会耗用节点资源，而 PVC 申领会耗用 PV 资源。Pod 可以请求特定数量的资源（CPU 和内存）；同样 PVC 申领也可以请求特定的大小和访问模式（例如，可以要求 PV 卷能够以 ReadWriteOnce、ReadOnlyMany 或 ReadWriteMany 模式之一来挂载，参见访问模式）。

Pod 绑定 PVC

在 pod 的挂载容器配置中，增加 pvc 挂载

yaml 复制代码

containers:
  ......
  volumeMounts:
    - mountPath: /tmp/pvc
      name: nfs-pvc-test
volumes:
  - name: nfs-pvc-test
    persistentVolumeClaim:
      claimName: nfs-pvc # pvc 的名称

配置文件

yaml 复制代码

apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
  name: nfs-pvc
spec:
  accessModes:
    - ReadWriteOnce # 权限需要与对应的 pv 相同
  volumeMode: Filesystem
  resources:
    requests:
      storage: 8Gi # 资源可以小于 pv 的，但是不能大于，如果大于就会匹配不到 pv
  storageClassName: slow # 名字需要与对应的 pv 相同
#  selector: # 使用选择器选择对应的 pv
#    matchLabels:
#      release: "stable"
#    matchExpressions:
#      - {key: environment, operator: In, values: [dev]}

StorageClass

k8s 中提供了一套自动创建 PV 的机制，就是基于 StorageClass 进行的，通过 StorageClass 可以实现仅仅配置 PVC，然后交由 StorageClass 根据 PVC 的需求动态创建 PV。

制备器（Provisioner）

每个 StorageClass 都有一个制备器（Provisioner），用来决定使用哪个卷插件制备 PV。

卷插件	内置制备器	配置例子
AWSElasticBlockStore	✓	AWS EBS
AzureFile	✓	Azure File
AzureDisk	✓	Azure Disk
CephFS	-	-
Cinder	✓	OpenStack Cinder
FC	-	-
FlexVolume	-	-
Flocker	✓	-
GCEPersistentDisk	✓	GCE PD
Glusterfs	✓	Glusterfs
iSCSI	-	-
Quobyte	✓	Quobyte
NFS	-	-
RBD	✓	Ceph RBD
VsphereVolume	✓	vSphere
PortworxVolume	✓	Portworx Volume
ScaleIO	✓	ScaleIO
StorageOS	✓	StorageOS
Local	-	Local

NFS 动态制备案例

nfs-provisioner

yaml 复制代码

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: nfs-client-provisioner
  namespace: kube-system
  labels:
    app: nfs-client-provisioner
spec:
  replicas: 1
  strategy:
    type: Recreate
  selector:
    matchLabels:
      app: nfs-client-provisioner
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nfs-client-provisioner
    spec:
      serviceAccountName: nfs-client-provisioner
      containers:
        - name: nfs-client-provisioner
          image: quay.io/external_storage/nfs-client-provisioner:latest
          volumeMounts:
            - name: nfs-client-root
              mountPath: /persistentvolumes
          env:
            - name: PROVISIONER_NAME
              value: fuseim.pri/ifs
            - name: NFS_SERVER
              value: 192.168.113.121
            - name: NFS_PATH
              value: /data/nfs/rw
      volumes:
        - name: nfs-client-root
          nfs:
            server: 192.168.113.121
            path: /data/nfs/rw

StorageClass 配置

yaml 复制代码

apiVersion: storage.k8s.io/v1
kind: StorageClass
metadata:
  name: managed-nfs-storage
  namespace: kube-system
provisioner: fuseim.pri/ifs # 外部制备器提供者，编写为提供者的名称
parameters:
  archiveOnDelete: "false" # 是否存档，false 表示不存档，会删除 oldPath 下面的数据，true 表示存档，会重命名路径
reclaimPolicy: Retain # 回收策略，默认为 Delete 可以配置为 Retain
volumeBindingMode: Immediate # 默认为 Immediate，表示创建 PVC 立即进行绑定，只有 azuredisk 和 AWSelasticblockstore 支持其他值

RABC 配置

yaml 复制代码

apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
  name: nfs-client-provisioner
  namespace: kube-system
---
kind: ClusterRole
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
metadata:
  name: nfs-client-provisioner-runner
  namespace: kube-system
rules:
  - apiGroups: [""]
    resources: ["persistentvolumes"]
    verbs: ["get", "list", "watch", "create", "delete"]
  - apiGroups: [""]
    resources: ["persistentvolumeclaims"]
    verbs: ["get", "list", "watch", "update"]
  - apiGroups: ["storage.k8s.io"]
    resources: ["storageclasses"]
    verbs: ["get", "list", "watch"]
  - apiGroups: [""]
    resources: ["events"]
    verbs: ["create", "update", "patch"]
---
kind: ClusterRoleBinding
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
metadata:
  name: run-nfs-client-provisioner
  namespace: kube-system
subjects:
  - kind: ServiceAccount
    name: nfs-client-provisioner
    namespace: default
roleRef:
  kind: ClusterRole
  name: nfs-client-provisioner-runner
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
---
kind: Role
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
metadata:
  name: leader-locking-nfs-client-provisioner
  namespace: kube-system
rules:
  - apiGroups: [""]
    resources: ["endpoints"]
    verbs: ["get", "list", "watch", "create", "update", "patch"]
---
kind: RoleBinding
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
metadata:
  name: leader-locking-nfs-client-provisioner
  namespace: kube-system
subjects:
  - kind: ServiceAccount
    name: nfs-client-provisioner
roleRef:
  kind: Role
  name: leader-locking-nfs-client-provisioner
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io

PCV 处于 Pending 状态

在 k8s 1.20 之后，出于对性能和统一 apiserver 调用方式的初衷，移除了对 SelfLink 的支持，而默认上面指定的 provisioner 版本需要 SelfLink 功能，因此 PVC 无法进行自动制备。
- 配置 SelfLink
  
  修改 apiserver 配置文件
  bash 复制代码
```
vim /etc/kubernetes/manifests/kube-apiserver.yaml
```
  yaml 复制代码
```
spec:
  containers:
  - command:
    - kube-apiserver
    - --feature-gates=RemoveSelfLink=false # 新增该行
    ......
```
  修改后重新应用该配置
  bash 复制代码
```
kubectl apply -f /etc/kubernetes/manifests/kube-apiserver.yaml
```
  - 不需要 SelfLink 的 provisioner
  将 provisioner 修改为如下镜像之一即可
  
  gcr.io/k8s-staging-sig-storage/nfs-subdir-external-provisioner:v4.0.0
  
  registry.cn-beijing.aliyuncs.com/pylixm/nfs-subdir-external-provisioner:v4.0.0
PVC 测试配置

yaml 复制代码

apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
  name: auto-pv-test-pvc
spec:
  accessModes:
    - ReadWriteOnce
  resources:
    requests:
      storage: 300Mi
  storageClassName: managed-nfs-storage

高级调度

CronJob 计划任务

在 k8s 中周期性运行计划任务，与 linux 中的 crontab 相同

注意点：CronJob 执行的时间是 controller-manager 的时间，所以一定要确保 controller-manager 时间是准确的，另外 cronjob

cron 表达式

bash 复制代码

# ┌───────────── 分钟 (0 - 59)
# │ ┌───────────── 小时 (0 - 23)
# │ │ ┌───────────── 月的某天 (1 - 31)
# │ │ │ ┌───────────── 月份 (1 - 12)
# │ │ │ │ ┌───────────── 周的某天 (0 - 6)（周日到周一；在某些系统上，7 也是星期日）
# │ │ │ │ │                          或者是 sun，mon，tue，web，thu，fri，sat
# │ │ │ │ │
# │ │ │ │ │
# * * * * *

配置文件

yaml 复制代码

apiVersion: batch/v1
kind: CronJob
metadata:
  name: hello
spec:
  concurrencyPolicy: Allow # 并发调度策略：Allow 允许并发调度，Forbid：不允许并发执行，Replace：如果之前的任务还没执行完，就直接执行新的，放弃上一个任务
  failedJobsHistoryLimit: 1 # 保留多少个失败的任务
  successfulJobsHistoryLimit: 3 # 保留多少个成功的任务
  suspend: false # 是否挂起任务，若为 true 则该任务不会执行
  #  startingDeadlineSeconds: 30 # 间隔多长时间检测失败的任务并重新执行，时间不能小于 10
  schedule: "* * * * *" # 调度策略
  jobTemplate:
    spec:
      template:
        spec:
          containers:
            - name: hello
              image: busybox:1.28
              imagePullPolicy: IfNotPresent
              command:
                - /bin/sh
                - -c
                - date; echo Hello from the Kubernetes cluster
          restartPolicy: OnFailure

初始化容器 InitContainer

在真正的容器启动之前，先启动 InitContainer，在初始化容器中完成真实容器所需的初始化操作，完成后再启动真实的容器。

相对于 postStart 来说，首先 InitController 能够保证一定在 EntryPoint 之前执行，而 postStart 不能，其次 postStart 更适合去执行一些命令操作，而 InitController 实际就是一个容器，可以在其他基础容器环境下执行更复杂的初始化功能。

在 pod 创建的模板中配置 initContainers 参数：

yaml 复制代码

spec:
  initContainers:
    - image: nginx
      imagePullPolicy: IfNotPresent
      command: ["sh", "-c", "echo 'inited;' >> ~/.init"]
      name: init-test

污点和容忍

k8s 集群中可能管理着非常庞大的服务器，这些服务器可能是各种各样不同类型的，比如机房、地理位置、配置等，有些是计算型节点，有些是存储型节点，此时我们希望能更好的将 pod 调度到与之需求更匹配的节点上。

此时就需要用到污点（Taint）和容忍（Toleration），这些配置都是 key: value 类型的。

污点（Taint）

污点：是标注在节点上的，当我们在一个节点上打上污点以后，k8s 会认为尽量不要将 pod 调度到该节点上，除非该 pod 上面表示可以容忍该污点，且一个节点可以打多个污点，此时则需要 pod 容忍所有污点才会被调度该节点。

bash 复制代码

# 为节点打上污点
kubectl taint node k8s-master key=value:NoSchedule

# 移除污点
kubectl taint node k8s-master key=value:NoSchedule-

# 查看污点
kubectl describe no k8s-master

NoSchedule

如果不能容忍该污点，那么 Pod 就无法调度到该节点上

NoExecute

如果 Pod 不能忍受这类污点，Pod 会马上被驱逐。
如果 Pod 能够忍受这类污点，但是在容忍度定义中没有指定 tolerationSeconds，则 Pod 还会一直在这个节点上运行。
如果 Pod 能够忍受这类污点，而且指定了 tolerationSeconds，则 Pod 还能在这个节点上继续运行这个指定的时间长度。

容忍（Toleration）

容忍：是标注在 pod 上的，当 pod 被调度时，如果没有配置容忍，则该 pod 不会被调度到有污点的节点上，只有该 pod 上标注了满足某个节点的所有污点，则会被调度到这些节点

yaml 复制代码

# pod 的 spec 下面配置容忍
tolerations:
  - key: "污点的 key"
    value: "污点的 value"
    offect: "NoSchedule" # 污点产生的影响
    operator: "Equal" # 表是 value 与污点的 value 要相等，也可以设置为 Exists 表示存在 key 即可，此时可以不用配置 value

Equal

比较操作类型为 Equal，则意味着必须与污点值做匹配，key/value 都必须相同，才表示能够容忍该污点

Exists

容忍与污点的比较只比较 key，不比较 value，不关心 value 是什么东西，只要 key 存在，就表示可以容忍。

亲和力（Affinity）

NodeAffinity

节点亲和力：进行 pod 调度时，优先调度到符合条件的亲和力节点上

RequiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution

硬亲和力，即支持必须部署在指定的节点上，也支持必须不部署在指定的节点上

PreferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution

软亲和力：尽量部署在满足条件的节点上，或尽量不要部署在被匹配的节点上

匹配类型

In 部署在满足条件的节点上
NotIn 匹配不在条件中的节点，实现节点反亲和性
Exists 只要存在 key 名字就可以，不关心值是什么
DoesNotExist 匹配指定 key 名不存在的节点，实现节点反亲和性
Gt value 为数值，且节点上的值小于指定的条件
Lt value 为数值，且节点上的值大于指定条件

配置模板

yaml 复制代码

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: with-node-affinity
spec:
  affinity: # 亲和力配置
    nodeAffinity: # 节点亲和力
      requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution: # 节点必须匹配下方配置
        nodeSelectorTerms: # 选择器
        - matchExpressions: # 匹配表达式
          - key: topology.kubernetes.io/zone # 匹配 label 的 key
            operator: In # 匹配方式，只要匹配成功下方的一个 value 即可
            values:
            - antarctica-east1 # 匹配的 value
            - antarctica-west1 # 匹配的 value
      preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution: # 节点尽量匹配下方配置
      - weight: 1 # 权重[1,100]，按照匹配规则对所有节点累加权重，最终之和会加入优先级评分，优先级越高被调度的可能性越高
        preference:
          matchExpressions: # 匹配表达式
          - key: another-node-label-key # label 的 key
            operator: In # 匹配方式，满足一个即可
            values:
            - another-node-label-value # 匹配的 value
#      - weight: 20
        ......
  containers:
  - name: with-node-affinity
    image: pause:2.0

PodAffinity

Pod 亲和力：将与指定 pod 亲和力相匹配的 pod 部署在同一节点。

RequiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution

必须将应用部署在一块

PreferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution

尽量将应用部署在一块

配置模板

yaml 复制代码

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: with-pod-affinity
spec:
  affinity: # 亲和力配置
    podAffinity: # pod 亲和力配置
      requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution: # 当前 pod 必须匹配到对应条件 pod 所在的 node 上
        - labelSelector: # 标签选择器
            matchExpressions: # 匹配表达式
              - key: security # 匹配的 key
                operator: In # 匹配方式
                values: # 匹配其中的一个 value
                  - S1
          topologyKey: topology.kubernetes.io/zone
    podAntiAffinity: # pod 反亲和力配置
      preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution: # 尽量不要将当前节点部署到匹配下列参数的 pod 所在的 node 上
        - weight: 100 # 权重
          podAffinityTerm: # pod 亲和力配置条件
            labelSelector: # 标签选择器
              matchExpressions: # 匹配表达式
                - key: security # 匹配的 key
                  operator: In # 匹配的方式
                  values:
                    - S2 # 匹配的 value
            topologyKey: topology.kubernetes.io/zone
  containers:
    - name: with-pod-affinity
      image: pause:2.0

PodAntiAffinity

Pod 反亲和力：根据策略尽量部署或不部署到一块

RequiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution

不要将应用与之匹配的部署到一块

yaml 复制代码

podAntiAffinity:
  requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
    - labelSelector:
        matchExpressions:
          - key: security
            operator: In
            values:
              - S1
      topologyKey: topology.kubernetes.io/zone

PreferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution

尽量不要将应用部署到一块

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Deployment

配置文件

创建

滚动更新

回滚

扩容缩容

暂停与回复

StatefulSet

配置文件

创建

扩容缩容

镜像更新

RollingUpdate

灰度发布

OnDelete

删除

删除 pvc

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生命周期

构建

绑定

使用

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PV

状态

配置文件

PVC

Pod 绑定 PVC

配置文件