kubernetes的Pod

2020-12-19 14:35

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标签:常用   tor   http请求   replicas   容器   lin   使用命令   数据卷   需要   

1、Pod基本概念

  • 最小的部署单元
  • 包含多个容器(一组容器的组合)
  • 一个Pod中容器共享网络命名空间
  • Pod是短暂的

2、Pod存在意义

  • 创建容器使用docker,一个docker对应是一个容器,一个容器有进程,一个容器运行一个应用程序
  • Pod多进程设计运行多个应用程序
  1. 一个Pod有多个容器,一个容器运行一个应用程序
  • Pod存在是为了亲密性应用
  1. 两个应用之间进行交互
  2. 网络之间调用
  3. 两个应用需要频繁调用

3、Pod实现机制

  • 共享网络
  • 共享存储

共享网络

容器本身之间相互隔离的,一般是通过 namespace 和 group进行隔离,那么Pod里面的容器如何实现通信?

  • 首先需要满足前提条件,也就是容器都在同一个namespace之间

关于Pod实现原理,首先会在Pod会创建一个根容器: pause容器,然后我们在创建业务容器 【nginx,redis 等】,在我们创建业务容器的时候,会把它添加到 info容器

而在 info容器 中会独立出 ip地址,mac地址,port 等信息,然后实现网络的共享

完整步骤如下

  • 通过 Pause 容器,把其它业务容器加入到Pause容器里,让所有业务容器

共享存储

Pod持久化数据,专门存储到某个地方中

使用 Volumn数据卷进行共享存储,案例如下所示

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: my-pod
spec:
  containers:
  - name: write
    image: centos
    command: ["bash","-c","for i in (1..100);do echo $i >> /data/hello;sleep 1;done"]
    wolumeMounts:
    - name: data
      mountPath: /data
  - name: read
    image: centos
    command: ["bash","-c","tail -f /data/hello"]
    volumeMounts:
    - name: data
      mountPath: /data
  volumes:
  - name: data
    emptyDir: {}

Pod镜像拉取策略

我们以具体实例来说,拉取策略就是 imagePullPolicy

技术图片

拉取策略主要分为了以下几种

  • IfNotPresent:默认值,镜像在宿主机上不存在才拉取
  • Always:每次创建Pod都会重新拉取一次镜像
  • Never:Pod永远不会主动拉取这个镜像

Pod资源限制

也就是我们Pod在进行调度的时候,可以对调度的资源进行限制,例如我们限制 Pod调度是使用的资源是 2c4g,那么在调度对应的node节点时,只会占用对应的资源,对于不满足资源的节点,将不会进行调度

示例

我们在下面的地方进行资源的限制

技术图片

这里分了两个部分

  • request:表示调度所需的资源
  • limits:表示最大所占用的资源

Pod重启机制

因为Pod中包含了很多个容器,假设某个容器初选问题了,那么就会触发Pod重启机制

技术图片

重启策略主要分为以下三种

  • Always:当容器终止退出后,总是重启容器,默认策略 【nginx等,需要不断提供服务】
  • OnFailure:当容器异常退出(退出状态码非0)时,才重启容器。
  • Never:当容器终止退出,从不重启容器 【批量任务】

Pod健康检查

通过容器检查,原来我们使用下面的命令来检查

kubectl get pod

但是有的时候,程序可能出现了java堆内存溢出,程序还在运行,但是不能对外提供服务了,这个时候就不能通过 容器检查来判断服务是否可用了

这个时候就可以使用应用层面的检查

# 存活检查,如果检查失败,将杀死容器,根据Pod的restartPolicy【重启策略】来操作
livenessProbe

# 就绪检查,如果检查失败,Kubernetes会把Pod从Service endpoints中剔除
readinessProbe

技术图片

Probe支持以下三种检查方式

  • http Get:发送HTTP请求,返回200 - 400 范围状态码为成功
  • exec:执行Shell命令返回状态码是0为成功
  • tcpSocket:发起TCP socket建立成功

Pod调度策略

创建Pod流程

  • 首先创建一个pod,然后创建一个API Server 和 Etcd【把创建出来的信息存储在etcd中】
  • 然后创建 Scheduler,监控API Server是否有新的Pod,如果有的话,会通过调度算法,把pod调度某个node上
  • 在node节点,会通过 kubelet -- apiserver 读取etcd 拿到分配在当前node节点上的pod,然后通过docker创建容器

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影响Pod调度的属性

Pod资源限制对Pod的调度会有影响

根据request找到足够node节点进行调度

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节点选择器标签影响Pod调度

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关于节点选择器,其实就是有两个环境,然后环境之间所用的资源配置不同

我们可以通过以下命令,给我们的节点新增标签,然后节点选择器就会进行调度了

kubectl label node node1 env_role=prod

节点亲和性

节点亲和性 nodeAffinity 和 之前nodeSelector 基本一样的,根据节点上标签约束来决定Pod调度到哪些节点上

  • 硬亲和性:约束条件必须满足
  • 软亲和性:尝试满足,不保证

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支持常用操作符:in、NotIn、Exists、Gt、Lt、DoesNotExists

反亲和性:就是和亲和性刚刚相反,如 NotIn、DoesNotExists等

污点和污点容忍

概述

nodeSelector 和 NodeAffinity,都是Prod调度到某些节点上,属于Pod的属性,是在调度的时候实现的。

Taint 污点:节点不做普通分配调度,是节点属性

场景

  • 专用节点【限制ip】
  • 配置特定硬件的节点【固态硬盘】
  • 基于Taint驱逐【在node1不放,在node2放】

查看污点情况

kubectl describe node k8smaster | grep Taint

技术图片

污点值有三个

  • NoSchedule:一定不被调度
  • PreferNoSchedule:尽量不被调度【也有被调度的几率】
  • NoExecute:不会调度,并且还会驱逐Node已有Pod

未节点添加污点

kubectl taint node [node] key=value:污点的三个值

举例:

kubectl taint node k8snode1 env_role=yes:NoSchedule

删除污点

kubectl taint node k8snode1 env_role:NoSchedule-

技术图片

演示

我们现在创建多个Pod,查看最后分配到Node上的情况

首先我们创建一个 nginx 的pod

kubectl create deployment web --image=nginx

然后使用命令查看

kubectl get pods -o wide

技术图片

我们可以非常明显的看到,这个Pod已经被分配到 k8snode1 节点上了

下面我们把pod复制5份,在查看情况pod情况

kubectl scale deployment web --replicas=5

我们可以发现,因为master节点存在污点的情况,所以节点都被分配到了 node1 和 node2节点上

技术图片

我们可以使用下面命令,把刚刚我们创建的pod都删除

kubectl delete deployment web

现在给了更好的演示污点的用法,我们现在给 node1节点打上污点

kubectl taint node k8snode1 env_role=yes:NoSchedule

然后我们查看污点是否成功添加

kubectl describe node k8snode1 | grep Taint

技术图片

然后我们在创建一个 pod

# 创建nginx pod
kubectl create deployment web --image=nginx
# 复制五次
kubectl scale deployment web --replicas=5

然后我们在进行查看

kubectl get pods -o wide

我们能够看到现在所有的pod都被分配到了 k8snode2上,因为刚刚我们给node1节点设置了污点

技术图片

最后我们可以删除刚刚添加的污点

kubectl taint node k8snode1 env_role:NoSchedule-

污点容忍

污点容忍就是某个节点可能被调度,也可能不被调度

技术图片

 

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原文地址:https://www.cnblogs.com/fat-girl-spring/p/14125246.html


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