k8s常用kubectl命令
- [pod 相关](#pod 相关)
-
- 强制删除pod
- [查看 Pod 中指定容器的日志](#查看 Pod 中指定容器的日志)
- [pod 扩容](#pod 扩容)
- [etcd 备份](#etcd 备份)
- 集群
- 节点
pod 相关
强制删除pod
pod 状态terminal了,需要强制删除
python
kubectl delete pod <pod_name> --grace-period=0 --force
kubectl delete pod test --grace-period=0 --force
查看 Pod 中指定容器的日志
如果 Pod 中有多个容器,你可以使用 -c 或 --container 选项指定要查看的容器的名称:
python
kubectl logs <pod_name> -c <container_name>
kubectl logs my-pod -c my-container
查看之前的日志
显示 Pod 上次运行时的日志
python
kubectl logs -p <pod_name> -c <container_name>
kubectl logs -p my-pod -c my-container
pod 扩容
Deployment 实现pod的扩容
python
kubectl scale deployment <deployment_name> --replicas=<desired_replica_count>
kubectl scale deployment my-deployment --replicas=3
kubectl get deployment
StatefulSet 的扩容
python
kubectl scale statefulset <statefulset_name> --replicas=<desired_replica_count>
kubectl scale statefulset my-statefulset --replicas=5
kubectl get statefulset
ReplicaSet 的扩容
python
kubectl scale replicasets <replicaset_name> --replicas=<desired_replica_count>
kubectl scale replicasets my-replicaset --replicas=4
kubectl get replicasets
Horizontal Pod Autoscaler(HPA)根据资源使用情况自动调整Pod的副本数量
当CPU利用率超过70%时,HPA将尝试增加Pod的数量,但最多不超过10个,最少不少于1个
python
kubectl autoscale deployment my-deployment --cpu-percent=70 --min=1 --max=10
kubectl get hpa
etcd 备份
定位 etcd 数据目录:
在大多数情况下,etcd 数据目录位于 /var/lib/etcd。你可以通过查看 etcd 的配置文件或系统服务来确认具体的数据目录。
python
etcdctl --endpoints=<etcd-endpoint> snapshot save <backup-file-name>
etcdctl --endpoints=http://localhost:2379 snapshot save /path/to/backup.db
备份包含证书的集群:
python
etcdctl --endpoints=<etcd-endpoint> --cacert=/path/to/ca.crt --cert=/path/to/client.crt --key=/path/to/client.key snapshot save <backup-file-name>
恢复备份:
python
etcdctl snapshot restore <backup-file-name> --data-dir /var/lib/etcd-from-backup
请注意,备份 etcd 数据是一个敏感的操作,建议在执行备份和恢复之前详细了解 etcd 的配置和集群状态。此外,确保备份是定期进行的,以便在需要时能够迅速恢复数据。
集群
设置集群上下文配置文件
设置 Kubernetes 配置文件(kubeconfig)中的上下文信息
python
kubectl config set-context CONTEXT_NAME --cluster=CLUSTER_NAME --user=USER_NAME --namespace=NAMESPACE_NAME
#具体参数的含义如下:
#CONTEXT_NAME:要设置的上下文的名称。
#--cluster=CLUSTER_NAME:关联的集群名称。
#--user=USER_NAME:关联的用户名称。
#--namespace=NAMESPACE_NAME:关联的命名空间。
创建了一个名为 "my-context" 的上下文,该上下文与名为 "my-cluster" 的集群和名为 "my-user" 的用户关联,以及指定了默认的命名空间为 "my-namespace":
python
kubectl config set-context my-context --cluster=my-cluster --user=my-user --namespace=my-namespace
切换到这个新创建的上下文
python
kubectl config use-context my-context
切换集群
一个集群上下文(Context)是一组集群、用户和命名空间的组合,用于标识 kubectl 操作的目标。
查看所有上下文
python
kubectl config get-contexts
切换到指定上下文
python
kubectl config use-context <context-name>
kubectl config use-context my-cluster-context
确认是否切换成功
python
kubectl config current-context
节点
- cordon 主要用于禁用调度,不会影响已经运行的 Pod。
- drain 则用于节点的优雅退役,它会逐个驱逐节点上的 Pod,并尝试在其他节点上重新调度。
cordon
- kubectl cordon 用于禁用节点的调度禁用节点的调度,防止新的 Pod 被调度到该节点上。这不会影响已经运行在节点上的 Pod。这个命令可以用于临时地排除一个节点,以进行维护或故障排除,而不中断正在运行的工作负载。
python
kubectl cordon <node_name>
drain
- kubectl drain 用于执行一个节点的优雅退役。它首先使用 cordon 将节点标记为不可调度,然后它会逐个驱逐节点上的 Pod。在驱逐 Pod 之前,它会尝试在其他节点上重新调度这些 Pod。这个命令常用于需要从节点上删除所有工作负载,以进行升级或退役节点时。
python
kubectl drain <node_name>