Docker/K8S


文章目录

  • 项目地址
  • 一、Docker
    • [1.1 创建一个Node服务image](#1.1 创建一个Node服务image)
    • [1.2 volume](#1.2 volume)
    • [1.3 网络](#1.3 网络)
    • [1.4 docker compose](#1.4 docker compose)
  • 二、K8S
    • [2.1 集群组成](#2.1 集群组成)
    • [2.2 Pod](#2.2 Pod)
      • [1. 如何使用Pod](#1. 如何使用Pod)
        • [(1) 运行一个pod](#(1) 运行一个pod)
        • [(2) 运行多个pod](#(2) 运行多个pod)
    • [2.3 pod的生命周期](#2.3 pod的生命周期)
    • [2.4 pod中的容器](#2.4 pod中的容器)
      • [1. 容器的生命周期](#1. 容器的生命周期)
        • [2. 生命周期的回调](#2. 生命周期的回调)
        • [3. 容器重启策略](#3. 容器重启策略)
        • [4. 自定义容器启动命令](#4. 自定义容器启动命令)
        • [5. 容器探针](#5. 容器探针)
        • [6. 容器资源限制](#6. 容器资源限制)
        • [7. init容器](#7. init容器)

项目地址

复制代码
  • 所用到的框架和插件:

    dbt
    airflow

一、Docker

1.1 创建一个Node服务image

  1. 创建node的image

    FROM node // 从官方镜像下载,默认为最新

    WORKDIR /app //创建image里的工作目录

    COPY . /app //将当前程序目录的所有文件复制到docker里的/app目录

    RUN npm install //安装项目所需要的包

    EXPOSE 80 //让dokcer将项目的端口暴露为80

    CMD ["node", "server.js"] //容器启动时候,启动服务

  2. 创建容器

    docker build .

  3. 运行容器

    docker run -p 3000:80

  • 存在问题,当serverr.js 或者其他地方的代码发生,并不会发生任何变化,因为当前代码一旦打包成了image,就是只读属性了

  • 所以,每当代码更改,我们需要重新build image,速度会很快,因为进行了缓存

  • 这种缓存的原因是docker的**Layer base **

  • 使用docker run每次都会创建一个新的image,如果代码没有发生任何变化,请docker start 镜像名称,如果不指定端口,他会按照上一次的端口

  • 优化

    FROM node // 从官方镜像下载,默认为最新

    WORKDIR /app //创建image里的工作目录

    COPY package.json

    RUN npm install //安装项目所需要的包

    COPY . /app //将当前程序目录的所有文件复制到docker里的/app目录

    EXPOSE 80 //让dokcer将项目的端口暴露为80

    CMD ["node", "server.js"] //容器启动时候,启动服务

1.2 volume

  • 实现容器数据不丢失
  • 主要是将docker内的文件和服务器指定的文件进行关联映射

1.3 网络

  • List item
  • 使用docker run -d --name myngix -p 88:80 ngxin 表示,访问本机的88端口,实际上访问的是myngix容器的80端口
  • 每个容器是隔离的,所以容器80端口可以重复,但是88是本机,所以必须唯一

1.4 docker compose

  • 常用指令
  • 根据上面的mysql的启动 编写dockercompose
  1. mysql

  2. wordpress

二、K8S

2.1 集群组成

  • 设计并部署高可用 Kubernetes 集群,优化节点资源配置和网络架构。

  • 使用 Helm Chart 实现应用的标准化部署,支持多环境(Dev/Test/Prod)配置管理。

  • 实现 CI/CD 流水线,通过 Jenkins 和 GitOps(ArgoCD)实现自动化部署和回滚。

  • 配置 HPA 和 Cluster Autoscaler,动态调整资源以应对流量波动,降低 30% 的云资源成本。

  • 部署 Prometheus 和 Grafana 监控系统,设置告警规则,确保 99.99% 的系统可用性。

  • 使用 Istio 实现服务网格,优化流量管理和安全策略,支持蓝绿部署和灰度发布。

**Control Plane C:**控制器

  • Pod:可以看成一个docker 容器
  • Control Plane:资源调度,master节点,只跑CP组件;
    1. api:接收外部的指令,restful风格的api;
    2. etcd:集群所有的后台数据以key-value的形式存储的数据库;(可理解为内部redis)
    3. kube- scheduler:用来监视和控制未指定运行节点的pods的,资源调度的
    4. kube-controller-manager:负责运行控制器节点的 ①节点控制器:负责node出现故障时进行响应;②任务控制器:检测一次性job对象,然后创建pods来运行任务直到完成;③端点分片控制器:提供serivice和Pod的连接;④服务账号控制器:未新的命名空间创建服务账号;调度pods的控制进程

Node组件:

  1. Kubelet:启动pods的工作,由kubelet进行调度,确保pods健康运行,
  2. kube-proxy:维护网络规则,负责集群内外部网络交互

2.2 Pod

  • Pod:Pod类似于豌豆荚,豌豆则是pod里的多个豌豆(容器),pod里的容器共享网络和volume,并且总是一同调度的。简而言之,pod帮我们实现了docker里自己使用docker compose 组织容器;
    pod就是用来管理一组容器的集合

1. 如何使用Pod

  1. 不会直接使用单个pod,而是通过Deployment和Job这些kube-controller-manager来创建Pod;
  2. 一个Pod里可以有单个容器,单容器时,K8s直接管理容器而不是pod;
  3. 多个协同工作的容器,Pod封装多个紧密耦合且共享资源的多容器组成;
  • 查看所有运行的pod状态

    kubectl get pods
    kubectl get pod -o wide -n kube-system

(1) 运行一个pod
  • 创建一个Pod
  • 应用pod

    kubectl apply -f nginx-pod.yml

  • 删除

    kubectl delete -f nginx-pod.yml

(2) 运行多个pod

2.3 pod的生命周期

  • 起始于pending状态,至少有一个正常启动则为running状态,如果全部成功则是successed,如果有一个失败 failed.
  • pod在生命周期里,只会被调用一次,且本身没有自愈能力,当node销毁,他会跟着销毁

2.4 pod中的容器

1. 容器的生命周期

  • 容器状态:
    1. waiting: 拉去镜像 同步数据等
    2. running: 运行中
    3. ternimate : 终止
2. 生命周期的回调
  1. PostStop:
  2. PreStop:
3. 容器重启策略

容器的重启策略=pod的重启策略,因为k8s的最小计算单元是pod:

  1. always
  2. onFailure
  3. never
4. 自定义容器启动命令
  • args: 修改启动命令
  • command:
5. 容器探针
  • prode 对容器进行定期的健康检查
  1. livenessProbe
  2. readnessProbe: 外部服务是否准备好
  3. startProbe1.7+: 如果提供里启动探针,所有其他探针都会被禁用,直到探针成功,如果启动失败,k8s会杀死容器,然后根据重启策略,启动容器
  • 探针检测的方法: grpc, exec, httpGet, tcpSocket
6. 容器资源限制

metrics-server 对请求,内存,以及cpu进行限制

7. init容器

init容器可以pod的容器运行之前,提前运行镜像中不存在的脚本或者安装脚本.

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