Kubernetes
Kubernetes
1. Kubernetes介绍
1.1 应用部署方式演变
在部署应用程序的方式上，主要经历了三个时代：
-
传统部署：互联网早期，会直接将应用程序部署在物理机上
优点：简单，不需要其它技术的参与
缺点：不能为应用程序定义资源使用边界，很难合理地分配计算资源，而且程序之间容易产生影响
-
虚拟化部署：可以在一台物理机上运行多个虚拟机，每个虚拟机都是独立的一个环境
优点：程序环境不会相互产生影响，提供了一定程度的安全性
缺点：增加了操作系统，浪费了部分资源
-
容器化部署：与虚拟化类似，但是共享了操作系统
优点：
可以保证每个容器拥有自己的文件系统、CPU、内存、进程空间等
运行应用程序所需要的资源都被容器包装，并和底层基础架构解耦
容器化的应用程序可以跨云服务商、跨Linux操作系统发行版进行部署
容器化部署方式给带来很多的便利，但是也会出现一些问题，比如说：
- 一个容器故障停机了，怎么样让另外一个容器立刻启动去替补停机的容器
- 当并发访问量变大的时候，怎么样做到横向扩展容器数量
这些容器管理的问题统称为容器编排问题，为了解决这些容器编排问题，就产生了一些容器编排的软件：
- Swarm：Docker自己的容器编排工具
- Mesos：Apache的一个资源统一管控的工具，需要和Marathon结合使用
- Kubernetes：Google开源的的容器编排工具
1.2 kubernetes简介
kubernetes，是一个全新的基于容器技术的分布式架构领先方案，是谷歌严格保密十几年的秘密武器----Borg系统的一个开源版本，于2014年9月发布第一个版本，2015年7月发布第一个正式版本。
kubernetes的本质是一组服务器集群，它可以在集群的每个节点上运行特定的程序，来对节点中的容器进行管理。目的是实现资源管理的自动化，主要提供了如下的主要功能：
- 自我修复：一旦某一个容器崩溃，能够在1秒中左右迅速启动新的容器
- 弹性伸缩：可以根据需要，自动对集群中正在运行的容器数量进行调整
- 服务发现：服务可以通过自动发现的形式找到它所依赖的服务
- 负载均衡：如果一个服务起动了多个容器，能够自动实现请求的负载均衡
- 版本回退：如果发现新发布的程序版本有问题，可以立即回退到原来的版本
- 存储编排：可以根据容器自身的需求自动创建存储卷
1.3 kubernetes组件
一个kubernetes集群主要是由控制节点(master)、工作节点(node)构成，每个节点上都会安装不同的组件。
master：集群的控制平面，负责集群的决策 ( 管理 )
ApiServer : 资源操作的唯一入口，接收用户输入的命令，提供认证、授权、API注册和发现等机制
Scheduler : 负责集群资源调度，按照预定的调度策略将Pod调度到相应的node节点上
ControllerManager : 负责维护集群的状态，比如程序部署安排、故障检测、自动扩展、滚动更新等
Etcd ：负责存储集群中各种资源对象的信息
node：集群的数据平面，负责为容器提供运行环境 ( 干活 )
Kubelet : 负责维护容器的生命周期，即通过控制docker，来创建、更新、销毁容器
KubeProxy : 负责提供集群内部的服务发现和负载均衡
Docker : 负责节点上容器的各种操作
下面，以部署一个nginx服务来说明kubernetes系统各个组件调用关系：
-
首先要明确，一旦kubernetes环境启动之后，master和node都会将自身的信息存储到etcd数据库中
-
一个nginx服务的安装请求会首先被发送到master节点的apiServer组件
-
apiServer组件会调用scheduler组件来决定到底应该把这个服务安装到哪个node节点上
在此时，它会从etcd中读取各个node节点的信息，然后按照一定的算法进行选择，并将结果告知apiServer
-
apiServer调用controller-manager去调度Node节点安装nginx服务
-
kubelet接收到指令后，会通知docker，然后由docker来启动一个nginx的pod
pod是kubernetes的最小操作单元，容器必须跑在pod中至此，
-
一个nginx服务就运行了，如果需要访问nginx，就需要通过kube-proxy来对pod产生访问的代理
这样，外界用户就可以访问集群中的nginx服务了
1.4 kubernetes概念
Master：集群控制节点，每个集群需要至少一个master节点负责集群的管控
Node：工作负载节点，由master分配容器到这些node工作节点上，然后node节点上的docker负责容器的运行
Pod：kubernetes的最小控制单元，容器都是运行在pod中的，一个pod中可以有1个或者多个容器
Controller：控制器，通过它来实现对pod的管理，比如启动pod、停止pod、伸缩pod的数量等等
Service：pod对外服务的统一入口，下面可以维护者同一类的多个pod
Label：标签，用于对pod进行分类，同一类pod会拥有相同的标签
NameSpace：命名空间，用来隔离pod的运行环境
2. kubernetes集群环境搭建
2.1 前置知识点
目前生产部署Kubernetes 集群主要有两种方式：
kubeadm
Kubeadm 是一个K8s 部署工具，提供kubeadm init 和kubeadm join，用于快速部署Kubernetes 集群。
官方地址：https://kubernetes.io/docs/reference/setup-tools/kubeadm/kubeadm/
二进制包
从github 下载发行版的二进制包，手动部署每个组件，组成Kubernetes 集群。
Kubeadm 降低部署门槛，但屏蔽了很多细节，遇到问题很难排查。如果想更容易可控，推荐使用二进制包部署Kubernetes 集群，虽然手动部署麻烦点，期间可以学习很多工作原理，也利于后期维护。
2.2 kubeadm 部署方式介绍
kubeadm 是官方社区推出的一个用于快速部署kubernetes 集群的工具，这个工具能通过两条指令完成一个kubernetes 集群的部署：
- 创建一个Master 节点kubeadm init
- 将Node 节点加入到当前集群中$ kubeadm join <Master 节点的IP 和端口>
2.3 安装要求
在开始之前，部署Kubernetes 集群机器需要满足以下几个条件：
- 一台或多台机器，操作系统CentOS7.x-86_x64
- 硬件配置：2GB 或更多RAM，2 个CPU 或更多CPU，硬盘30GB 或更多
- 集群中所有机器之间网络互通
- 可以访问外网，需要拉取镜像
- 禁止swap 分区
2.4 最终目标
- 在所有节点上安装Docker 和kubeadm
- 部署Kubernetes Master
- 部署容器网络插件
- 部署Kubernetes Node，将节点加入Kubernetes 集群中
- 部署Dashboard Web 页面，可视化查看Kubernetes 资源
2.5 准备环境
| 角色 | IP地址 | 组件 |
|---|---|---|
| k8s-master01 | 192.168.5.3 | docker，kubectl，kubeadm，kubelet |
| k8s-node01 | 192.168.5.4 | docker，kubectl，kubeadm，kubelet |
| k8s-node02 | 192.168.5.5 | docker，kubectl，kubeadm，kubelet |
2.6 系统初始化
2.6.1 设置系统主机名以及 Host 文件的相互解析
hostnamectl set-hostname k8s-master01 && bash
hostnamectl set-hostname k8s-node01 && bash
hostnamectl set-hostname k8s-node02 && bash
cat <<EOF>> /etc/hosts
192.168.5.3 k8s-master01
192.168.5.4 k8s-node01
192.168.5.5 k8s-node02
EOF
scp /etc/hosts root@192.168.5.4:/etc/hosts
scp /etc/hosts root@192.168.5.5:/etc/hosts
2.6.2 安装依赖文件（所有节点都要操作）
yum install -y conntrack ntpdate ntp ipvsadm ipset jq iptables curl sysstat libseccomp wget vim net-tools git
2.6.3 设置防火墙为 Iptables 并设置空规则（所有节点都要操作）
systemctl stop firewalld && systemctl disable firewalld
yum -y install iptables-services && systemctl start iptables && systemctl enable iptables && iptables -F && service iptables save
2.6.4 关闭 SELINUX（所有节点都要操作）
swapoff -a && sed -i '/ swap / s/^\(.*\)$/#\1/g' /etc/fstab
setenforce 0 && sed -i 's/^SELINUX=.*/SELINUX=disabled/' /etc/selinux/config
2.6.5 调整内核参数，对于 K8S（所有节点都要操作）
modprobe br_netfilter
cat <<EOF> kubernetes.conf
net.bridge.bridge-nf-call-iptables=1
net.bridge.bridge-nf-call-ip6tables=1
net.ipv4.ip_forward=1
net.ipv4.tcp_tw_recycle=0
vm.swappiness=0 # 禁止使用 swap 空间，只有当系统 OOM 时才允许使用它
vm.overcommit_memory=1 # 不检查物理内存是否够用
vm.panic_on_oom=0 # 开启 OOM
fs.inotify.max_user_instances=8192
fs.inotify.max_user_watches=1048576
fs.file-max=52706963
fs.nr_open=52706963
net.ipv6.conf.all.disable_ipv6=1
net.netfilter.nf_conntrack_max=2310720
EOF
cp kubernetes.conf /etc/sysctl.d/kubernetes.conf
sysctl -p /etc/sysctl.d/kubernetes.conf
2.6.6 调整系统时区（所有节点都要操作）
# 设置系统时区为 中国/上海
timedatectl set-timezone Asia/Shanghai
# 将当前的 UTC 时间写入硬件时钟
timedatectl set-local-rtc 0
# 重启依赖于系统时间的服务
systemctl restart rsyslog
systemctl restart crond
2.6.7 设置 rsyslogd 和 systemd journald（所有节点都要操作）
# 持久化保存日志的目录
mkdir /var/log/journal
mkdir /etc/systemd/journald.conf.d
cat > /etc/systemd/journald.conf.d/99-prophet.conf <<EOF
[Journal]
# 持久化保存到磁盘
Storage=persistent
# 压缩历史日志
Compress=yes
SyncIntervalSec=5m
RateLimitInterval=30s
RateLimitBurst=1000
# 最大占用空间 10G
SystemMaxUse=10G
# 单日志文件最大 200M
SystemMaxFileSize=200M
# 日志保存时间 2 周
MaxRetentionSec=2week
# 不将日志转发到 syslog
ForwardToSyslog=no
EOF
systemctl restart systemd-journald
2.6.8 kube-proxy开启ipvs的前置条件（所有节点都要操作）
cat <<EOF> /etc/sysconfig/modules/ipvs.modules
#!/bin/bash
modprobe -- ip_vs
modprobe -- ip_vs_rr
modprobe -- ip_vs_wrr
modprobe -- ip_vs_sh
modprobe -- nf_conntrack_ipv4
EOF
chmod 755 /etc/sysconfig/modules/ipvs.modules && bash /etc/sysconfig/modules/ipvs.modules && lsmod | grep -e ip_vs -e nf_conntrack_ipv4
2.6.9 安装 Docker 软件（所有节点都要操作）
yum install -y yum-utils device-mapper-persistent-data lvm2
yum-config-manager --add-repo http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo
yum install -y docker-ce
## 创建 /etc/docker 目录
mkdir /etc/docker
cat > /etc/docker/daemon.json <<EOF
{
"exec-opts": ["native.cgroupdriver=systemd"],
"log-driver": "json-file",
"log-opts": {
"max-size": "100m"
}
}
EOF
mkdir -p /etc/systemd/system/docker.service.d
# 重启docker服务
systemctl daemon-reload && systemctl restart docker && systemctl enable docker
上传文件到/etc/yum.repos.d/目录下，也可以 代替 yum-config-manager --add-repo http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo 命令
docker-ce.repo
[docker-ce-stable]
name=Docker CE Stable - $basearch
baseurl=https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/$releasever/$basearch/stable
enabled=1
gpgcheck=1
gpgkey=https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/gpg
[docker-ce-stable-debuginfo]
name=Docker CE Stable - Debuginfo $basearch
baseurl=https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/$releasever/debug-$basearch/stable
enabled=0
gpgcheck=1
gpgkey=https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/gpg
[docker-ce-stable-source]
name=Docker CE Stable - Sources
baseurl=https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/$releasever/source/stable
enabled=0
gpgcheck=1
gpgkey=https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/gpg
[docker-ce-test]
name=Docker CE Test - $basearch
baseurl=https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/$releasever/$basearch/test
enabled=0
gpgcheck=1
gpgkey=https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/gpg
[docker-ce-test-debuginfo]
name=Docker CE Test - Debuginfo $basearch
baseurl=https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/$releasever/debug-$basearch/test
enabled=0
gpgcheck=1
gpgkey=https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/gpg
[docker-ce-test-source]
name=Docker CE Test - Sources
baseurl=https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/$releasever/source/test
enabled=0
gpgcheck=1
gpgkey=https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/gpg
[docker-ce-nightly]
name=Docker CE Nightly - $basearch
baseurl=https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/$releasever/$basearch/nightly
enabled=0
gpgcheck=1
gpgkey=https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/gpg
[docker-ce-nightly-debuginfo]
name=Docker CE Nightly - Debuginfo $basearch
baseurl=https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/$releasever/debug-$basearch/nightly
enabled=0
gpgcheck=1
gpgkey=https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/gpg
[docker-ce-nightly-source]
name=Docker CE Nightly - Sources
baseurl=https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/$releasever/source/nightly
enabled=0
gpgcheck=1
gpgkey=https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/gpg
2.6.10 安装 Kubeadm （所有节点都要操作）
cat <<EOF > /etc/yum.repos.d/kubernetes.repo
[kubernetes]
name=Kubernetes
baseurl=http://mirrors.aliyun.com/kubernetes/yum/repos/kubernetes-el7-x86_64
enabled=1
gpgcheck=0
repo_gpgcheck=0
gpgkey=http://mirrors.aliyun.com/kubernetes/yum/doc/yum-key.gpg
http://mirrors.aliyun.com/kubernetes/yum/doc/rpm-package-key.gpg
EOF
yum install -y kubelet kubeadm kubectl && systemctl enable kubelet
2.7 部署Kubernetes Master
2.7.1 初始化主节点（主节点操作）
kubeadm init --apiserver-advertise-address=192.168.5.3 --image-repository registry.aliyuncs.com/google_containers --kubernetes-version v1.21.1 --service-cidr=10.96.0.0/12 --pod-network-cidr=10.244.0.0/16
mkdir -p $HOME/.kube
sudo cp -i /etc/kubernetes/admin.conf $HOME/.kube/config
sudo chown $(id -u):$(id -g) $HOME/.kube/config
2.7.2 加入主节点以及其余工作节点
kubeadm join 192.168.5.3:6443 --token h0uelc.l46qp29nxscke7f7 \
--discovery-token-ca-cert-hash sha256:abc807778e24bff73362ceeb783cc7f6feec96f20b4fd707c3f8e8312294e28f
2.7.3 部署网络
kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/coreos/flannel/master/Documentation/kube-flannel.yml
下边是文件
---
apiVersion: policy/v1beta1
kind: PodSecurityPolicy
metadata:
name: psp.flannel.unprivileged
annotations:
seccomp.security.alpha.kubernetes.io/allowedProfileNames: docker/default
seccomp.security.alpha.kubernetes.io/defaultProfileName: docker/default
apparmor.security.beta.kubernetes.io/allowedProfileNames: runtime/default
apparmor.security.beta.kubernetes.io/defaultProfileName: runtime/default
spec:
privileged: false
volumes:
- configMap
- secret
- emptyDir
- hostPath
allowedHostPaths:
- pathPrefix: "/etc/cni/net.d"
- pathPrefix: "/etc/kube-flannel"
- pathPrefix: "/run/flannel"
readOnlyRootFilesystem: false
# Users and groups
runAsUser:
rule: RunAsAny
supplementalGroups:
rule: RunAsAny
fsGroup:
rule: RunAsAny
# Privilege Escalation
allowPrivilegeEscalation: false
defaultAllowPrivilegeEscalation: false
# Capabilities
allowedCapabilities: ['NET_ADMIN', 'NET_RAW']
defaultAddCapabilities: []
requiredDropCapabilities: []
# Host namespaces
hostPID: false
hostIPC: false
hostNetwork: true
hostPorts:
- min: 0
max: 65535
# SELinux
seLinux:
# SELinux is unused in CaaSP
rule: 'RunAsAny'
---
kind: ClusterRole
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
metadata:
name: flannel
rules:
- apiGroups: ['extensions']
resources: ['podsecuritypolicies']
verbs: ['use']
resourceNames: ['psp.flannel.unprivileged']
- apiGroups:
- ""
resources:
- pods
verbs:
- get
- apiGroups:
- ""
resources:
- nodes
verbs:
- list
- watch
- apiGroups:
- ""
resources:
- nodes/status
verbs:
- patch
---
kind: ClusterRoleBinding
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
metadata:
name: flannel
roleRef:
apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
kind: ClusterRole
name: flannel
subjects:
- kind: ServiceAccount
name: flannel
namespace: kube-system
---
apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
name: flannel
namespace: kube-system
---
kind: ConfigMap
apiVersion: v1
metadata:
name: kube-flannel-cfg
namespace: kube-system
labels:
tier: node
app: flannel
data:
cni-conf.json: |
{
"name": "cbr0",
"cniVersion": "0.3.1",
"plugins": [
{
"type": "flannel",
"delegate": {
"hairpinMode": true,
"isDefaultGateway": true
}
},
{
"type": "portmap",
"capabilities": {
"portMappings": true
}
}
]
}
net-conf.json: |
{
"Network": "10.114.0.0/16",
"Backend": {
"Type": "vxlan"
}
}
---
apiVersion: apps/v1
kind: DaemonSet
metadata:
name: kube-flannel-ds
namespace: kube-system
labels:
tier: node
app: flannel
spec:
selector:
matchLabels:
app: flannel
template:
metadata:
labels:
tier: node
app: flannel
spec:
affinity:
nodeAffinity:
requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
nodeSelectorTerms:
- matchExpressions:
- key: kubernetes.io/os
operator: In
values:
- linux
hostNetwork: true
priorityClassName: system-node-critical
tolerations:
- operator: Exists
effect: NoSchedule
serviceAccountName: flannel
initContainers:
- name: install-cni
image: quay.io/coreos/flannel:v0.14.0
command:
- cp
args:
- -f
- /etc/kube-flannel/cni-conf.json
- /etc/cni/net.d/10-flannel.conflist
volumeMounts:
- name: cni
mountPath: /etc/cni/net.d
- name: flannel-cfg
mountPath: /etc/kube-flannel/
containers:
- name: kube-flannel
image: quay.io/coreos/flannel:v0.14.0
command:
- /opt/bin/flanneld
args:
- --ip-masq
- --kube-subnet-mgr
resources:
requests:
cpu: "100m"
memory: "50Mi"
limits:
cpu: "100m"
memory: "50Mi"
securityContext:
privileged: false
capabilities:
add: ["NET_ADMIN", "NET_RAW"]
env:
- name: POD_NAME
valueFrom:
fieldRef:
fieldPath: metadata.name
- name: POD_NAMESPACE
valueFrom:
fieldRef:
fieldPath: metadata.namespace
volumeMounts:
- name: run
mountPath: /run/flannel
- name: flannel-cfg
mountPath: /etc/kube-flannel/
volumes:
- name: run
hostPath:
path: /run/flannel
- name: cni
hostPath:
path: /etc/cni/net.d
- name: flannel-cfg
configMap:
name: kube-flannel-cfg
2.8 测试kubernetes 集群
2.8.1 部署nginx 测试
kubectl create deployment nginx --image=nginx
kubectl expose deployment nginx --port=80 --type=NodePort
kubectl get pod,svc
2.9 故障排错
2.9.1 查看node节点出错
问题描述：kubectl 没有使用到证书与k8s api通信，在初始化集群的时候要想使用kubectl需要，申明证书变量 export KUBECONFIG=/etc/kubernetes/admin.conf ，重启之后 KUBECONFIG 变量失效了。所有需要重新声明，并加入过/etc/profile 全局变量文件
解决方法：
echo "export KUBECONFIG=/etc/kubernetes/kubelet.conf" >> /etc/profile
source /etc/profile
2.9.2 kubeadm init 报错
问题描述：：timed out waiting for the condition
[control-plane] Creating static Pod manifest for "kube-controller-manager"
[control-plane] Creating static Pod manifest for "kube-scheduler"
[etcd] Creating static Pod manifest for local etcd in "/etc/kubernetes/manifests"
[wait-control-plane] Waiting for the kubelet to boot up the control plane as static Pods from directory "/etc/kubernetes/manifests". This can take up to 4m0s
[kubelet-check] Initial timeout of 40s passed.
Unfortunately, an error has occurred:
timed out waiting for the condition
This error is likely caused by:
- The kubelet is not running
- The kubelet is unhealthy due to a misconfiguration of the node in some way (required cgroups disabled)
If you are on a systemd-powered system, you can try to troubleshoot the error with the following commands:
- 'systemctl status kubelet'
- 'journalctl -xeu kubelet'
Additionally, a control plane component may have crashed or exited when started by the container runtime.
To troubleshoot, list all containers using your preferred container runtimes CLI.
Here is one example how you may list all running Kubernetes containers by using crictl:
- 'crictl --runtime-endpoint unix:///var/run/containerd/containerd.sock ps -a | grep kube | grep -v pause'
Once you have found the failing container, you can inspect its logs with:
- 'crictl --runtime-endpoint unix:///var/run/containerd/containerd.sock logs CONTAINERID'
error execution phase wait-control-plane: couldn't initialize a Kubernetes cluster
To see the stack trace of this error execute with --v=5 or higher
解决方法：
根据提示执行 journalctl -xeu kubelet。
在拉取pause镜像是，超时了。 这个是CRI containerd 报的错，所以改docker的镜像地址不管用，需要修改/etc/containerd/config.toml文件
-- Logs begin at Wed 2023-01-11 10:54:56 CST, end at Wed 2023-01-11 15:14:33 CST. --
Jan 11 14:42:26 k8s-node1 kubelet[13841]: E0111 14:42:26.874171 13841 kuberuntime_sandbox.go:72] "Failed to create sandbox for pod" err="rpc error: code = Unknown desc = failed to get sandbox image \"registry.k8s.io/pause:3.6\": failed
to pull image \"registry.k8s.io/pause:3.6\": failed to pull and unpack image \"registry.k8s.io/pause:3.6\": failed to resolve reference \"registry.k8s.io/pause:3.6\": failed to do request: Head \"https://asia-east1-docker.pkg.dev/v2/k8s
-artifacts-prod/images/pause/manifests/3.6\": dial tcp 108.177.125.82:443: i/o timeout" pod="kube-system/kube-apiserver-k8s-node1"
需要修改/etc/containerd/config.toml文件
disabled_plugins = []
imports = []
oom_score = 0
plugin_dir = ""
required_plugins = []
root = "/var/lib/containerd"
state = "/run/containerd"
temp = ""
version = 2
[cgroup]
path = ""
[debug]
address = ""
format = ""
gid = 0
level = ""
uid = 0
[grpc]
address = "/run/containerd/containerd.sock"
gid = 0
max_recv_message_size = 16777216
max_send_message_size = 16777216
tcp_address = ""
tcp_tls_ca = ""
tcp_tls_cert = ""
tcp_tls_key = ""
uid = 0
[metrics]
address = ""
grpc_histogram = false
[plugins]
[plugins."io.containerd.gc.v1.scheduler"]
deletion_threshold = 0
mutation_threshold = 100
pause_threshold = 0.02
schedule_delay = "0s"
startup_delay = "100ms"
[plugins."io.containerd.grpc.v1.cri"]
device_ownership_from_security_context = false
disable_apparmor = false
disable_cgroup = false
disable_hugetlb_controller = true
disable_proc_mount = false
disable_tcp_service = true
enable_selinux = false
enable_tls_streaming = false
enable_unprivileged_icmp = false
enable_unprivileged_ports = false
ignore_image_defined_volumes = false
max_concurrent_downloads = 3
max_container_log_line_size = 16384
netns_mounts_under_state_dir = false
restrict_oom_score_adj = false
sandbox_image = "registry.aliyuncs.com/google_containers/pause:3.9"
selinux_category_range = 1024
stats_collect_period = 10
stream_idle_timeout = "4h0m0s"
stream_server_address = "127.0.0.1"
stream_server_port = "0"
systemd_cgroup = false
tolerate_missing_hugetlb_controller = true
unset_seccomp_profile = ""
[plugins."io.containerd.grpc.v1.cri".cni]
bin_dir = "/opt/cni/bin"
conf_dir = "/etc/cni/net.d"
conf_template = ""
ip_pref = ""
max_conf_num = 1
[plugins."io.containerd.grpc.v1.cri".containerd]
default_runtime_name = "runc"
disable_snapshot_annotations = true
discard_unpacked_layers = false
ignore_rdt_not_enabled_errors = false
no_pivot = false
snapshotter = "overlayfs"
[plugins."io.containerd.grpc.v1.cri".containerd.default_runtime]
base_runtime_spec = ""
cni_conf_dir = ""
cni_max_conf_num = 0
container_annotations = []
pod_annotations = []
privileged_without_host_devices = false
runtime_engine = ""
runtime_path = ""
runtime_root = ""
runtime_type = ""
[plugins."io.containerd.grpc.v1.cri".containerd.default_runtime.options]
[plugins."io.containerd.grpc.v1.cri".containerd.runtimes]
[plugins."io.containerd.grpc.v1.cri".containerd.runtimes.runc]
base_runtime_spec = ""
cni_conf_dir = ""
cni_max_conf_num = 0
container_annotations = []
pod_annotations = []
privileged_without_host_devices = false
runtime_engine = ""
runtime_path = ""
runtime_root = ""
runtime_type = "io.containerd.runc.v2"
[plugins."io.containerd.grpc.v1.cri".containerd.runtimes.runc.options]
BinaryName = ""
CriuImagePath = ""
CriuPath = ""
CriuWorkPath = ""
IoGid = 0
IoUid = 0
NoNewKeyring = false
NoPivotRoot = false
Root = ""
ShimCgroup = ""
SystemdCgroup = true
[plugins."io.containerd.grpc.v1.cri".containerd.untrusted_workload_runtime]
base_runtime_spec = ""
cni_conf_dir = ""
cni_max_conf_num = 0
container_annotations = []
pod_annotations = []
privileged_without_host_devices = false
runtime_engine = ""
runtime_path = ""
runtime_root = ""
runtime_type = ""
[plugins."io.containerd.grpc.v1.cri".containerd.untrusted_workload_runtime.options]
[plugins."io.containerd.grpc.v1.cri".image_decryption]
key_model = "node"
[plugins."io.containerd.grpc.v1.cri".registry]
config_path = ""
[plugins."io.containerd.grpc.v1.cri".registry.auths]
[plugins."io.containerd.grpc.v1.cri".registry.configs]
[plugins."io.containerd.grpc.v1.cri".registry.headers]
[plugins."io.containerd.grpc.v1.cri".registry.mirrors]
[plugins."io.containerd.grpc.v1.cri".x509_key_pair_streaming]
tls_cert_file = ""
tls_key_file = ""
[plugins."io.containerd.internal.v1.opt"]
path = "/opt/containerd"
[plugins."io.containerd.internal.v1.restart"]
interval = "10s"
[plugins."io.containerd.internal.v1.tracing"]
sampling_ratio = 1.0
service_name = "containerd"
[plugins."io.containerd.metadata.v1.bolt"]
content_sharing_policy = "shared"
[plugins."io.containerd.monitor.v1.cgroups"]
no_prometheus = false
[plugins."io.containerd.runtime.v1.linux"]
no_shim = false
runtime = "runc"
runtime_root = ""
shim = "containerd-shim"
shim_debug = false
[plugins."io.containerd.runtime.v2.task"]
platforms = ["linux/amd64"]
sched_core = false
[plugins."io.containerd.service.v1.diff-service"]
default = ["walking"]
[plugins."io.containerd.service.v1.tasks-service"]
rdt_config_file = ""
[plugins."io.containerd.snapshotter.v1.aufs"]
root_path = ""
[plugins."io.containerd.snapshotter.v1.btrfs"]
root_path = ""
[plugins."io.containerd.snapshotter.v1.devmapper"]
async_remove = false
base_image_size = ""
discard_blocks = false
fs_options = ""
fs_type = ""
pool_name = ""
root_path = ""
[plugins."io.containerd.snapshotter.v1.native"]
root_path = ""
[plugins."io.containerd.snapshotter.v1.overlayfs"]
root_path = ""
upperdir_label = false
[plugins."io.containerd.snapshotter.v1.zfs"]
root_path = ""
[plugins."io.containerd.tracing.processor.v1.otlp"]
endpoint = ""
insecure = false
protocol = ""
[proxy_plugins]
[stream_processors]
[stream_processors."io.containerd.ocicrypt.decoder.v1.tar"]
accepts = ["application/vnd.oci.image.layer.v1.tar+encrypted"]
args = ["--decryption-keys-path", "/etc/containerd/ocicrypt/keys"]
env = ["OCICRYPT_KEYPROVIDER_CONFIG=/etc/containerd/ocicrypt/ocicrypt_keyprovider.conf"]
path = "ctd-decoder"
returns = "application/vnd.oci.image.layer.v1.tar"
[stream_processors."io.containerd.ocicrypt.decoder.v1.tar.gzip"]
accepts = ["application/vnd.oci.image.layer.v1.tar+gzip+encrypted"]
args = ["--decryption-keys-path", "/etc/containerd/ocicrypt/keys"]
env = ["OCICRYPT_KEYPROVIDER_CONFIG=/etc/containerd/ocicrypt/ocicrypt_keyprovider.conf"]
path = "ctd-decoder"
returns = "application/vnd.oci.image.layer.v1.tar+gzip"
[timeouts]
"io.containerd.timeout.bolt.open" = "0s"
"io.containerd.timeout.shim.cleanup" = "5s"
"io.containerd.timeout.shim.load" = "5s"
"io.containerd.timeout.shim.shutdown" = "3s"
"io.containerd.timeout.task.state" = "2s"
[ttrpc]
address = ""
gid = 0
uid = 0
3. 资源管理
3.1 资源管理介绍
在kubernetes中，所有的内容都抽象为资源，用户需要通过操作资源来管理kubernetes。
kubernetes的本质上就是一个集群系统，用户可以在集群中部署各种服务，所谓的部署服务，其实就是在kubernetes集群中运行一个个的容器，并将指定的程序跑在容器中。
kubernetes的最小管理单元是pod而不是容器，所以只能将容器放在
Pod中，而kubernetes一般也不会直接管理Pod，而是通过Pod控制器来管理Pod的。Pod可以提供服务之后，就要考虑如何访问Pod中服务，kubernetes提供了
Service资源实现这个功能。当然，如果Pod中程序的数据需要持久化，kubernetes还提供了各种
存储系统。
学习kubernetes的核心，就是学习如何对集群上的
Pod、Pod控制器、Service、存储等各种资源进行操作
3.2 YAML语言介绍
YAML是一个类似 XML、JSON 的标记性语言。它强调以数据为中心，并不是以标识语言为重点。因而YAML本身的定义比较简单，号称"一种人性化的数据格式语言"。
<heima>
<age>15</age>
<address>Beijing</address>
</heima>
heima:
age: 15
address: Beijing
YAML的语法比较简单，主要有下面几个：
- 大小写敏感
- 使用缩进表示层级关系
- 缩进不允许使用tab，只允许空格( 低版本限制 )
- 缩进的空格数不重要，只要相同层级的元素左对齐即可
- '#'表示注释
YAML支持以下几种数据类型：
- 纯量：单个的、不可再分的值
- 对象：键值对的集合，又称为映射（mapping）/ 哈希（hash） / 字典（dictionary）
- 数组：一组按次序排列的值，又称为序列（sequence） / 列表（list）
# 纯量, 就是指的一个简单的值，字符串、布尔值、整数、浮点数、Null、时间、日期
# 1 布尔类型
c1: true (或者True)
# 2 整型
c2: 234
# 3 浮点型
c3: 3.14
# 4 null类型
c4: ~ # 使用~表示null
# 5 日期类型
c5: 2018-02-17 # 日期必须使用ISO 8601格式，即yyyy-MM-dd
# 6 时间类型
c6: 2018-02-17T15:02:31+08:00 # 时间使用ISO 8601格式，时间和日期之间使用T连接，最后使用+代表时区
# 7 字符串类型
c7: heima # 简单写法，直接写值 , 如果字符串中间有特殊字符，必须使用双引号或者单引号包裹
c8: line1
line2 # 字符串过多的情况可以拆成多行，每一行会被转化成一个空格
# 对象
# 形式一(推荐):
heima:
age: 15
address: Beijing
# 形式二(了解):
heima: {age: 15,address: Beijing}
# 数组
# 形式一(推荐):
address:
- 顺义
- 昌平
# 形式二(了解):
address: [顺义,昌平]
小提示：
1 书写yaml切记
:后面要加一个空格2 如果需要将多段yaml配置放在一个文件中，中间要使用
---分隔3 下面是一个yaml转json的网站，可以通过它验证yaml是否书写正确
3.3 资源管理方式
-
命令式对象管理：直接使用命令去操作kubernetes资源
kubectl run nginx-pod --image=nginx:1.17.1 --port=80 -
命令式对象配置：通过命令配置和配置文件去操作kubernetes资源
kubectl create/patch -f nginx-pod.yaml -
声明式对象配置：通过apply命令和配置文件去操作kubernetes资源
kubectl apply -f nginx-pod.yaml
| 类型 | 操作对象 | 适用环境 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|---|---|
| 命令式对象管理 | 对象 | 测试 | 简单 | 只能操作活动对象，无法审计、跟踪 |
| 命令式对象配置 | 文件 | 开发 | 可以审计、跟踪 | 项目大时，配置文件多，操作麻烦 |
| 声明式对象配置 | 目录 | 开发 | 支持目录操作 | 意外情况下难以调试 |
3.3.1 命令式对象管理
kubectl命令
kubectl是kubernetes集群的命令行工具，通过它能够对集群本身进行管理，并能够在集群上进行容器化应用的安装部署。kubectl命令的语法如下：
kubectl [command] [type] [name] [flags]
comand：指定要对资源执行的操作，例如create、get、delete
type：指定资源类型，比如deployment、pod、service
name：指定资源的名称，名称大小写敏感
flags：指定额外的可选参数
# 查看所有pod
kubectl get pod
# 查看某个pod
kubectl get pod pod_name
# 查看某个pod,以yaml格式展示结果
kubectl get pod pod_name -o yaml
资源类型
kubernetes中所有的内容都抽象为资源，可以通过下面的命令进行查看:
kubectl api-resources
经常使用的资源有下面这些：
| 资源分类 | 资源名称 | 缩写 | 资源作用 |
|---|---|---|---|
| 集群级别资源 | nodes | no | 集群组成部分 |
| namespaces | ns | 隔离Pod | |
| pod资源 | pods | po | 装载容器 |
| pod资源控制器 | replicationcontrollers | rc | 控制pod资源 |
| replicasets | rs | 控制pod资源 | |
| deployments | deploy | 控制pod资源 | |
| daemonsets | ds | 控制pod资源 | |
| jobs | 控制pod资源 | ||
| cronjobs | cj | 控制pod资源 | |
| horizontalpodautoscalers | hpa | 控制pod资源 | |
| statefulsets | sts | 控制pod资源 | |
| 服务发现资源 | services | svc | 统一pod对外接口 |
| ingress | ing | 统一pod对外接口 | |
| 存储资源 | volumeattachments | 存储 | |
| persistentvolumes | pv | 存储 | |
| persistentvolumeclaims | pvc | 存储 | |
| 配置资源 | configmaps | cm | 配置 |
| secrets | 配置 |
操作
kubernetes允许对资源进行多种操作，可以通过--help查看详细的操作命令
kubectl --help
经常使用的操作有下面这些：
| 命令分类 | 命令 | 翻译 | 命令作用 |
|---|---|---|---|
| 基本命令 | create | 创建 | 创建一个资源 |
| edit | 编辑 | 编辑一个资源 | |
| get | 获取 | 获取一个资源 | |
| patch | 更新 | 更新一个资源 | |
| delete | 删除 | 删除一个资源 | |
| explain | 解释 | 展示资源文档 | |
| 运行和调试 | run | 运行 | 在集群中运行一个指定的镜像 |
| expose | 暴露 | 暴露资源为Service | |
| describe | 描述 | 显示资源内部信息 | |
| logs | 日志输出容器在 pod 中的日志 | 输出容器在 pod 中的日志 | |
| attach | 缠绕进入运行中的容器 | 进入运行中的容器 | |
| exec | 执行容器中的一个命令 | 执行容器中的一个命令 | |
| cp | 复制 | 在Pod内外复制文件 | |
| rollout | 首次展示 | 管理资源的发布 | |
| scale | 规模 | 扩(缩)容Pod的数量 | |
| autoscale | 自动调整 | 自动调整Pod的数量 | |
| 高级命令 | apply | rc | 通过文件对资源进行配置 |
| label | 标签 | 更新资源上的标签 | |
| 其他命令 | cluster-info | 集群信息 | 显示集群信息 |
| version | 版本 | 显示当前Server和Client的版本 |
下面以一个namespace / pod的创建和删除简单演示下命令的使用：
# 创建一个namespace
[root@master ~]# kubectl create namespace dev
namespace/dev created
# 获取namespace
[root@master ~]# kubectl get ns
NAME STATUS AGE
default Active 21h
dev Active 21s
kube-node-lease Active 21h
kube-public Active 21h
kube-system Active 21h
# 在此namespace下创建并运行一个nginx的Pod
[root@master ~]# kubectl run pod --image=nginx:latest -n dev
kubectl run --generator=deployment/apps.v1 is DEPRECATED and will be removed in a future version. Use kubectl run --generator=run-pod/v1 or kubectl create instead.
deployment.apps/pod created
# 查看新创建的pod
[root@master ~]# kubectl get pod -n dev
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
pod 1/1 Running 0 21s
# 删除指定的pod
[root@master ~]# kubectl delete pod pod-864f9875b9-pcw7x
pod "pod" deleted
# 删除指定的namespace
[root@master ~]# kubectl delete ns dev
namespace "dev" deleted
3.3.2 命令式对象配置
命令式对象配置就是使用命令配合配置文件一起来操作kubernetes资源。
1） 创建一个nginxpod.yaml，内容如下：
apiVersion: v1
kind: Namespace
metadata:
name: dev
---
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: nginxpod
namespace: dev
spec:
containers:
- name: nginx-containers
image: nginx:latest
2）执行create命令，创建资源：
[root@master ~]# kubectl create -f nginxpod.yaml
namespace/dev created
pod/nginxpod created
此时发现创建了两个资源对象，分别是namespace和pod
3）执行get命令，查看资源：
[root@master ~]# kubectl get -f nginxpod.yaml
NAME STATUS AGE
namespace/dev Active 18s
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
pod/nginxpod 1/1 Running 0 17s
这样就显示了两个资源对象的信息
4）执行delete命令，删除资源：
[root@master ~]# kubectl delete -f nginxpod.yaml
namespace "dev" deleted
pod "nginxpod" deleted
此时发现两个资源对象被删除了
总结:
命令式对象配置的方式操作资源，可以简单的认为：命令 + yaml配置文件（里面是命令需要的各种参数）
3.3.3 声明式对象配置
声明式对象配置跟命令式对象配置很相似，但是它只有一个命令apply。
# 首先执行一次kubectl apply -f yaml文件，发现创建了资源
[root@master ~]# kubectl apply -f nginxpod.yaml
namespace/dev created
pod/nginxpod created
# 再次执行一次kubectl apply -f yaml文件，发现说资源没有变动
[root@master ~]# kubectl apply -f nginxpod.yaml
namespace/dev unchanged
pod/nginxpod unchanged
总结:
其实声明式对象配置就是使用apply描述一个资源最终的状态（在yaml中定义状态）
使用apply操作资源：
如果资源不存在，就创建，相当于 kubectl create
如果资源已存在，就更新，相当于 kubectl patch
扩展：kubectl可以在node节点上运行吗 ?
kubectl的运行是需要进行配置的，它的配置文件是$HOME/.kube，如果想要在node节点运行此命令，需要将master上的.kube文件复制到node节点上，即在master节点上执行下面操作：
scp -r HOME/.kube node1: HOME/
使用推荐: 三种方式应该怎么用 ?
创建/更新资源 使用声明式对象配置 kubectl apply -f XXX.yaml
删除资源 使用命令式对象配置 kubectl delete -f XXX.yaml
查询资源 使用命令式对象管理 kubectl get(describe) 资源名称
4. 实战入门
本章节将介绍如何在kubernetes集群中部署一个nginx服务，并且能够对其进行访问。
4.1 Namespace
Namespace是kubernetes系统中的一种非常重要资源，它的主要作用是用来实现多套环境的资源隔离或者多租户的资源隔离。
默认情况下，kubernetes集群中的所有的Pod都是可以相互访问的。但是在实际中，可能不想让两个Pod之间进行互相的访问，那此时就可以将两个Pod划分到不同的namespace下。kubernetes通过将集群内部的资源分配到不同的Namespace中，可以形成逻辑上的"组"，以方便不同的组的资源进行隔离使用和管理。
可以通过kubernetes的授权机制，将不同的namespace交给不同租户进行管理，这样就实现了多租户的资源隔离。此时还能结合kubernetes的资源配额机制，限定不同租户能占用的资源，例如CPU使用量、内存使用量等等，来实现租户可用资源的管理。
kubernetes在集群启动之后，会默认创建几个namespace
[root@master ~]# kubectl get namespace
NAME STATUS AGE
default Active 45h # 所有未指定Namespace的对象都会被分配在default命名空间
kube-node-lease Active 45h # 集群节点之间的心跳维护，v1.13开始引入
kube-public Active 45h # 此命名空间下的资源可以被所有人访问（包括未认证用户）
kube-system Active 45h # 所有由Kubernetes系统创建的资源都处于这个命名空间
下面来看namespace资源的具体操作：
查看
# 1 查看所有的ns 命令：kubectl get ns
[root@master ~]# kubectl get ns
NAME STATUS AGE
default Active 45h
kube-node-lease Active 45h
kube-public Active 45h
kube-system Active 45h
# 2 查看指定的ns 命令：kubectl get ns ns名称
[root@master ~]# kubectl get ns default
NAME STATUS AGE
default Active 45h
# 3 指定输出格式 命令：kubectl get ns ns名称 -o 格式参数
# kubernetes支持的格式有很多，比较常见的是wide、json、yaml
[root@master ~]# kubectl get ns default -o yaml
apiVersion: v1
kind: Namespace
metadata:
creationTimestamp: "2021-05-08T04:44:16Z"
name: default
resourceVersion: "151"
selfLink: /api/v1/namespaces/default
uid: 7405f73a-e486-43d4-9db6-145f1409f090
spec:
finalizers:
- kubernetes
status:
phase: Active
# 4 查看ns详情 命令：kubectl describe ns ns名称
[root@master ~]# kubectl describe ns default
Name: default
Labels: <none>
Annotations: <none>
Status: Active # Active 命名空间正在使用中 Terminating 正在删除命名空间
# ResourceQuota 针对namespace做的资源限制
# LimitRange针对namespace中的每个组件做的资源限制
No resource quota.
No LimitRange resource.
创建
# 创建namespace
[root@master ~]# kubectl create ns dev
namespace/dev created
删除
# 删除namespace
[root@master ~]# kubectl delete ns dev
namespace "dev" deleted
配置方式
首先准备一个yaml文件：ns-dev.yaml
apiVersion: v1
kind: Namespace
metadata:
name: dev
然后就可以执行对应的创建和删除命令了：
创建：kubectl create -f ns-dev.yaml
删除：kubectl delete -f ns-dev.yaml
4.2 Pod
Pod是kubernetes集群进行管理的最小单元，程序要运行必须部署在容器中，而容器必须存在于Pod中。
Pod可以认为是容器的封装，一个Pod中可以存在一个或者多个容器。
kubernetes在集群启动之后，集群中的各个组件也都是以Pod方式运行的。可以通过下面命令查看：
[root@master ~]# kubectl get pod -n kube-system
NAMESPACE NAME READY STATUS RESTARTS AGE
kube-system coredns-6955765f44-68g6v 1/1 Running 0 2d1h
kube-system coredns-6955765f44-cs5r8 1/1 Running 0 2d1h
kube-system etcd-master 1/1 Running 0 2d1h
kube-system kube-apiserver-master 1/1 Running 0 2d1h
kube-system kube-controller-manager-master 1/1 Running 0 2d1h
kube-system kube-flannel-ds-amd64-47r25 1/1 Running 0 2d1h
kube-system kube-flannel-ds-amd64-ls5lh 1/1 Running 0 2d1h
kube-system kube-proxy-685tk 1/1 Running 0 2d1h
kube-system kube-proxy-87spt 1/1 Running 0 2d1h
kube-system kube-scheduler-master 1/1 Running 0 2d1h
创建并运行
kubernetes没有提供单独运行Pod的命令，都是通过Pod控制器来实现的
# 命令格式： kubectl run (pod控制器名称) [参数]
# --image 指定Pod的镜像
# --port 指定端口
# --namespace 指定namespace
[root@master ~]# kubectl run nginx --image=nginx:latest --port=80 --namespace dev
deployment.apps/nginx created
查看pod信息
# 查看Pod基本信息
[root@master ~]# kubectl get pods -n dev
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
nginx 1/1 Running 0 43s
# 查看Pod的详细信息
[root@master ~]# kubectl describe pod nginx -n dev
Name: nginx
Namespace: dev
Priority: 0
Node: node1/192.168.5.4
Start Time: Wed, 08 May 2021 09:29:24 +0800
Labels: pod-template-hash=5ff7956ff6
run=nginx
Annotations: <none>
Status: Running
IP: 10.244.1.23
IPs:
IP: 10.244.1.23
Controlled By: ReplicaSet/nginx
Containers:
nginx:
Container ID: docker://4c62b8c0648d2512380f4ffa5da2c99d16e05634979973449c98e9b829f6253c
Image: nginx:latest
Image ID: docker-pullable://nginx@sha256:485b610fefec7ff6c463ced9623314a04ed67e3945b9c08d7e53a47f6d108dc7
Port: 80/TCP
Host Port: 0/TCP
State: Running
Started: Wed, 08 May 2021 09:30:01 +0800
Ready: True
Restart Count: 0
Environment: <none>
Mounts:
/var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount from default-token-hwvvw (ro)
Conditions:
Type Status
Initialized True
Ready True
ContainersReady True
PodScheduled True
Volumes:
default-token-hwvvw:
Type: Secret (a volume populated by a Secret)
SecretName: default-token-hwvvw
Optional: false
QoS Class: BestEffort
Node-Selectors: <none>
Tolerations: node.kubernetes.io/not-ready:NoExecute for 300s
node.kubernetes.io/unreachable:NoExecute for 300s
Events:
Type Reason Age From Message
---- ------ ---- ---- -------
Normal Scheduled <unknown> default-scheduler Successfully assigned dev/nginx-5ff7956ff6-fg2db to node1
Normal Pulling 4m11s kubelet, node1 Pulling image "nginx:latest"
Normal Pulled 3m36s kubelet, node1 Successfully pulled image "nginx:latest"
Normal Created 3m36s kubelet, node1 Created container nginx
Normal Started 3m36s kubelet, node1 Started container nginx
访问Pod
# 获取podIP
[root@master ~]# kubectl get pods -n dev -o wide
NAME READY STATUS RESTARTS AGE IP NODE ...
nginx 1/1 Running 0 190s 10.244.1.23 node1 ...
#访问POD
[root@master ~]# curl http://10.244.1.23:80
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<title>Welcome to nginx!</title>
</head>
<body>
<p><em>Thank you for using nginx.</em></p>
</body>
</html>
删除指定Pod
# 删除指定Pod
[root@master ~]# kubectl delete pod nginx -n dev
pod "nginx" deleted
# 此时，显示删除Pod成功，但是再查询，发现又新产生了一个
[root@master ~]# kubectl get pods -n dev
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
nginx 1/1 Running 0 21s
# 这是因为当前Pod是由Pod控制器创建的，控制器会监控Pod状况，一旦发现Pod死亡，会立即重建
# 此时要想删除Pod，必须删除Pod控制器
# 先来查询一下当前namespace下的Pod控制器
[root@master ~]# kubectl get deploy -n dev
NAME READY UP-TO-DATE AVAILABLE AGE
nginx 1/1 1 1 9m7s
# 接下来，删除此PodPod控制器
[root@master ~]# kubectl delete deploy nginx -n dev
deployment.apps "nginx" deleted
# 稍等片刻，再查询Pod，发现Pod被删除了
[root@master ~]# kubectl get pods -n dev
No resources found in dev namespace.
配置操作
创建一个pod-nginx.yaml，内容如下：
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: nginx
namespace: dev
spec:
containers:
- image: nginx:latest
name: pod
ports:
- name: nginx-port
containerPort: 80
protocol: TCP
然后就可以执行对应的创建和删除命令了：
创建：kubectl create -f pod-nginx.yaml
删除：kubectl delete -f pod-nginx.yaml
4.3 Label
Label是kubernetes系统中的一个重要概念。它的作用就是在资源上添加标识，用来对它们进行区分和选择。
Label的特点：
- 一个Label会以key/value键值对的形式附加到各种对象上，如Node、Pod、Service等等
- 一个资源对象可以定义任意数量的Label ，同一个Label也可以被添加到任意数量的资源对象上去
- Label通常在资源对象定义时确定，当然也可以在对象创建后动态添加或者删除
可以通过Label实现资源的多维度分组，以便灵活、方便地进行资源分配、调度、配置、部署等管理工作。
一些常用的Label 示例如下：
- 版本标签："version":"release", "version":"stable"......
- 环境标签："environment":"dev"，"environment":"test"，"environment":"pro"
- 架构标签："tier":"frontend"，"tier":"backend"
标签定义完毕之后，还要考虑到标签的选择，这就要使用到Label Selector，即：
Label用于给某个资源对象定义标识
Label Selector用于查询和筛选拥有某些标签的资源对象
当前有两种Label Selector：
-
基于等式的Label Selector
name = slave: 选择所有包含Label中key="name"且value="slave"的对象
env != production: 选择所有包括Label中的key="env"且value不等于"production"的对象
-
基于集合的Label Selector
name in (master, slave): 选择所有包含Label中的key="name"且value="master"或"slave"的对象
name not in (frontend): 选择所有包含Label中的key="name"且value不等于"frontend"的对象
标签的选择条件可以使用多个，此时将多个Label Selector进行组合，使用逗号","进行分隔即可。例如：
name=slave，env!=production
name not in (frontend)，env!=production
命令方式
# 为pod资源打标签
[root@master ~]# kubectl label pod nginx-pod version=1.0 -n dev
pod/nginx-pod labeled
# 为pod资源更新标签
[root@master ~]# kubectl label pod nginx-pod version=2.0 -n dev --overwrite
pod/nginx-pod labeled
# 查看标签
[root@master ~]# kubectl get pod nginx-pod -n dev --show-labels
NAME READY STATUS RESTARTS AGE LABELS
nginx-pod 1/1 Running 0 10m version=2.0
# 筛选标签
[root@master ~]# kubectl get pod -n dev -l version=2.0 --show-labels
NAME READY STATUS RESTARTS AGE LABELS
nginx-pod 1/1 Running 0 17m version=2.0
[root@master ~]# kubectl get pod -n dev -l version!=2.0 --show-labels
No resources found in dev namespace.
#删除标签
[root@master ~]# kubectl label pod nginx-pod version- -n dev
pod/nginx-pod labeled
配置方式
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: nginx
namespace: dev
labels:
version: "3.0"
env: "test"
spec:
containers:
- image: nginx:latest
name: pod
ports:
- name: nginx-port
containerPort: 80
protocol: TCP
然后就可以执行对应的更新命令了：kubectl apply -f pod-nginx.yaml
4.4 Deployment
在kubernetes中，Pod是最小的控制单元，但是kubernetes很少直接控制Pod，一般都是通过Pod控制器来完成的。Pod控制器用于pod的管理，确保pod资源符合预期的状态，当pod的资源出现故障时，会尝试进行重启或重建pod。
在kubernetes中Pod控制器的种类有很多，本章节只介绍一种：Deployment。
命令操作
# 命令格式: kubectl create deployment 名称 [参数]
# --image 指定pod的镜像
# --port 指定端口
# --replicas 指定创建pod数量
# --namespace 指定namespace
[root@master ~]# kubectl create deploy nginx --image=nginx:latest --port=80 --replicas=3 -n dev
deployment.apps/nginx created
# 查看创建的Pod
[root@master ~]# kubectl get pods -n dev
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
nginx-5ff7956ff6-6k8cb 1/1 Running 0 19s
nginx-5ff7956ff6-jxfjt 1/1 Running 0 19s
nginx-5ff7956ff6-v6jqw 1/1 Running 0 19s
# 查看deployment的信息
[root@master ~]# kubectl get deploy -n dev
NAME READY UP-TO-DATE AVAILABLE AGE
nginx 3/3 3 3 2m42s
# UP-TO-DATE：成功升级的副本数量
# AVAILABLE：可用副本的数量
[root@master ~]# kubectl get deploy -n dev -o wide
NAME READY UP-TO-DATE AVAILABLE AGE CONTAINERS IMAGES SELECTOR
nginx 3/3 3 3 2m51s nginx nginx:latest run=nginx
# 查看deployment的详细信息
[root@master ~]# kubectl describe deploy nginx -n dev
Name: nginx
Namespace: dev
CreationTimestamp: Wed, 08 May 2021 11:14:14 +0800
Labels: run=nginx
Annotations: deployment.kubernetes.io/revision: 1
Selector: run=nginx
Replicas: 3 desired | 3 updated | 3 total | 3 available | 0 unavailable
StrategyType: RollingUpdate
MinReadySeconds: 0
RollingUpdateStrategy: 25% max unavailable, 25% max surge
Pod Template:
Labels: run=nginx
Containers:
nginx:
Image: nginx:latest
Port: 80/TCP
Host Port: 0/TCP
Environment: <none>
Mounts: <none>
Volumes: <none>
Conditions:
Type Status Reason
---- ------ ------
Available True MinimumReplicasAvailable
Progressing True NewReplicaSetAvailable
OldReplicaSets: <none>
NewReplicaSet: nginx-5ff7956ff6 (3/3 replicas created)
Events:
Type Reason Age From Message
---- ------ ---- ---- -------
Normal ScalingReplicaSet 5m43s deployment-controller Scaled up replicaset nginx-5ff7956ff6 to 3
# 删除
[root@master ~]# kubectl delete deploy nginx -n dev
deployment.apps "nginx" deleted
配置操作
创建一个deploy-nginx.yaml，内容如下：
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: nginx
namespace: dev
spec:
replicas: 3
selector:
matchLabels:
run: nginx
template:
metadata:
labels:
run: nginx
spec:
containers:
- image: nginx:latest
name: nginx
ports:
- containerPort: 80
protocol: TCP
然后就可以执行对应的创建和删除命令了：
创建：kubectl create -f deploy-nginx.yaml
删除：kubectl delete -f deploy-nginx.yaml
4.5 Service
通过上节课的学习，已经能够利用Deployment来创建一组Pod来提供具有高可用性的服务。
虽然每个Pod都会分配一个单独的Pod IP，然而却存在如下两问题：
- Pod IP 会随着Pod的重建产生变化
- Pod IP 仅仅是集群内可见的虚拟IP，外部无法访问
这样对于访问这个服务带来了难度。因此，kubernetes设计了Service来解决这个问题。
Service可以看作是一组同类Pod对外的访问接口。借助Service，应用可以方便地实现服务发现和负载均衡。
操作一：创建集群内部可访问的Service
# 暴露Service
[root@master ~]# kubectl expose deploy nginx --name=svc-nginx1 --type=ClusterIP --port=80 --target-port=80 -n dev
service/svc-nginx1 exposed
# 查看service
[root@master ~]# kubectl get svc svc-nginx1 -n dev -o wide
NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE SELECTOR
svc-nginx1 ClusterIP 10.109.179.231 <none> 80/TCP 3m51s run=nginx
# 这里产生了一个CLUSTER-IP，这就是service的IP，在Service的生命周期中，这个地址是不会变动的
# 可以通过这个IP访问当前service对应的POD
[root@master ~]# curl 10.109.179.231:80
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<title>Welcome to nginx!</title>
</head>
<body>
<h1>Welcome to nginx!</h1>
.......
</body>
</html>
操作二：创建集群外部也可访问的Service
# 上面创建的Service的type类型为ClusterIP，这个ip地址只用集群内部可访问
# 如果需要创建外部也可以访问的Service，需要修改type为NodePort
[root@master ~]# kubectl expose deploy nginx --name=svc-nginx2 --type=NodePort --port=80 --target-port=80 -n dev
service/svc-nginx2 exposed
# 此时查看，会发现出现了NodePort类型的Service，而且有一对Port（80:31928/TC）
[root@master ~]# kubectl get svc svc-nginx2 -n dev -o wide
NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE SELECTOR
svc-nginx2 NodePort 10.100.94.0 <none> 80:31928/TCP 9s run=nginx
# 接下来就可以通过集群外的主机访问 节点IP:31928访问服务了
# 例如在的电脑主机上通过浏览器访问下面的地址
http://192.168.5.4:31928/
删除Service
[root@master ~]# kubectl delete svc svc-nginx-1 -n dev service "svc-nginx-1" deleted
配置方式
创建一个svc-nginx.yaml，内容如下：
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: svc-nginx
namespace: dev
spec:
clusterIP: 10.109.179.231 #固定svc的内网ip
ports:
- port: 80
protocol: TCP
targetPort: 80
selector:
run: nginx
type: ClusterIP
然后就可以执行对应的创建和删除命令了：
创建：kubectl create -f svc-nginx.yaml
删除：kubectl delete -f svc-nginx.yaml
小结
至此，已经掌握了Namespace、Pod、Deployment、Service资源的基本操作，有了这些操作，就可以在kubernetes集群中实现一个服务的简单部署和访问了，但是如果想要更好的使用kubernetes，就需要深入学习这几种资源的细节和原理。
5. Pod详解
5.1 Pod介绍
5.1.1 Pod结构
每个Pod中都可以包含一个或者多个容器，这些容器可以分为两类：
-
用户程序所在的容器，数量可多可少
-
Pause容器，这是每个Pod都会有的一个根容器，它的作用有两个：
-
可以以它为依据，评估整个Pod的健康状态
-
可以在根容器上设置Ip地址，其它容器都此Ip（Pod IP），以实现Pod内部的网路通信
这里是Pod内部的通讯，Pod的之间的通讯采用虚拟二层网络技术来实现，我们当前环境用的是Flannel
-
5.1.2 Pod定义
下面是Pod的资源清单：
apiVersion: v1 #必选，版本号，例如v1
kind: Pod #必选，资源类型，例如 Pod
metadata: #必选，元数据
name: string #必选，Pod名称
namespace: string #Pod所属的命名空间,默认为"default"
labels: #自定义标签列表
- 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
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 #端口的名称
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 #内存请求,容器启动的初始可用数量
lifecycle: #生命周期钩子
postStart: #容器启动后立即执行此钩子,如果执行失败,会根据重启策略进行重启
preStop: #容器终止前执行此钩子,无论结果如何,容器都会终止
livenessProbe: #对Pod内各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
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
nodeName: <string> #设置NodeName表示将该Pod调度到指定到名称的node节点上
nodeSelector: obeject #设置NodeSelector表示将该Pod调度到包含这个label的node上
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secret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
#小提示：
# 在这里，可通过一个命令来查看每种资源的可配置项
# kubectl explain 资源类型 查看某种资源可以配置的一级属性
# kubectl explain 资源类型.属性 查看属性的子属性
[root@k8s-master01 ~]# kubectl explain pod
KIND: Pod
VERSION: v1
FIELDS:
apiVersion <string>
kind <string>
metadata <Object>
spec <Object>
status <Object>
[root@k8s-master01 ~]# kubectl explain pod.metadata
KIND: Pod
VERSION: v1
RESOURCE: metadata <Object>
FIELDS:
annotations <map[string]string>
clusterName <string>
creationTimestamp <string>
deletionGracePeriodSeconds <integer>
deletionTimestamp <string>
finalizers <[]string>
generateName <string>
generation <integer>
labels <map[string]string>
managedFields <[]Object>
name <string>
namespace <string>
ownerReferences <[]Object>
resourceVersion <string>
selfLink <string>
uid <string>
在kubernetes中基本所有资源的一级属性都是一样的，主要包含5部分：
- apiVersion
版本，由kubernetes内部定义，版本号必须可以用 kubectl api-versions 查询到 - kind
类型，由kubernetes内部定义，版本号必须可以用 kubectl api-resources 查询到 - metadata
