文章目录
- 前言
- 一、介绍
- 二、容器与Kubernetes
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- 1.容器
- 2.Kubernetes
- 3.使用Kubectl命令操作集群
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- [1. kubectl](#1. kubectl)
- [2. 基础命令](#2. 基础命令)
- [3. 部署命令](#3. 部署命令)
- [4. 集群管理命令](#4. 集群管理命令)
- [5. 故障诊断和调试命令](#5. 故障诊断和调试命令)
- [6. 高级命令](#6. 高级命令)
- [7. 设置命令](#7. 设置命令)
- [8. 其他命令](#8. 其他命令)
- 三、Pod、Label和Namespace
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- 1.Pod：Kubernetes中的最小调度对象
- [2.Liveness Probe：健康检查机制](#2.Liveness Probe：健康检查机制)
- 3.Label：组织Pod的利器
- 4.Namespace：资源分组
- 四、Pod的编排与调度
- 五、配置管理
- 六、Kubernetes网络
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- 1.容器网络
- 2.Service
- 3.Ingress
- [4.就绪探针（Readiness Probe）](#4.就绪探针（Readiness Probe）)
- 5.网络策略（NetworkPolicy）
- 七、持久化存储
- 八、认证与授权
- 九、弹性伸缩
前言
Kubernetes
Kubernetes 是一个开源的容器编排引擎，用来对容器化应用进行自动化部署、扩缩和管理。此开源项目由云原生计算基金会（CNCF）托管。
一、介绍
1.概述
Kubernetes 是一个可移植、可扩展的开源平台，用于管理容器化的工作负载和服务，方便进行声明式配置和自动化。Kubernetes 拥有一个庞大且快速增长的生态系统，其服务、支持和工具的使用范围广泛。
帮助了解 Kubernetes 系统的各个部分以及 Kubernetes 用来表示集群的抽象概念， 并帮助你更深入地理解 Kubernetes 是如何工作的。
Kubernetes是一个开源的容器编排部署管理平台，用于管理云平台中多个主机上的容器化应用。Kubernetes的目标是让部署容器化的应用简单并且高效，Kubernetes提供了应用部署、规划、更新、维护的一种机制。
对应用开发者而言，可以把Kubernetes看成一个集群操作系统。Kubernetes提供服务发现、伸缩、负载均衡、自愈甚至选举等功能，让开发者从基础设施相关配置等解脱出来。
可以通过管理控制台、Kubectl命令行、Kubernetes API，使用云容器引擎所提供的Kubernetes托管服务。
2.基本概念
云容器引擎（Cloud Container Engine，简称CCE）提供高度可扩展的、高性能的企业级Kubernetes集群。借助云容器引擎，您可以在云上轻松部署、管理和扩展容器化应用程序。
云容器引擎提供Kubernetes原生API，支持使用kubectl，且提供图形化控制台，让您能够拥有完整的端到端使用体验，使用云容器引擎前，建议您先了解相关的基本概念。
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集群（Cluster）
集群指容器运行所需要的云资源组合，关联了若干云服务器节点、负载均衡等云资源。您可以理解为集群是"同一个子网中一个或多个弹性云服务器（又称：节点）"通过相关技术组合而成的计算机群体，为容器运行提供了计算资源池。
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节点（Node）
在Kubernetes集群中，节点是运行容器化应用程序的工作主机，它们可以是物理服务器或虚拟机，并通过网络连接形成集群。每个节点都安装了必要的组件，如容器运行时（如Docker）和kubelet（用于管理容器）。节点资源被Kubernetes统一调度和管理，用于部署和运行实例（Pod）（容器的最小部署单元），是集群的基础运行环境，保障应用程序的高可用性和弹性扩展。
关于节点的更多操作请参见创建节点。
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节点池（NodePool）
在Kubernetes集群中，节点池是一组具有相同配置和属性的节点集合。这些节点通常具有相同的硬件规格、操作系统版本和Kubernetes节点配置。节点池可以方便地实现集群资源的批量管理与扩展。您可以根据需求创建不同规模和配置的节点池，以满足不同应用程序的负载调度需求，确保资源高效利用。同时，节点池支持弹性伸缩，可根据工作负载自动调整节点数量，从而优化资源利用效率，提升集群的灵活性和可扩展性。
关于节点池的更多操作请参见创建节点池。
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虚拟私有云（VPC）
虚拟私有云是通过逻辑方式进行网络隔离，提供安全、隔离的网络环境。您可以在VPC中定义与传统网络无差别的虚拟网络，同时提供弹性IP、安全组等高级网络服务。
通过VPC，CCE集群可以实现节点与容器网络的安全隔离，同时支持弹性公网IP和带宽配置，满足集群的灵活扩展需求。
关于虚拟私有云的更多操作请参见创建虚拟私有云和子网。
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安全组
安全组是一个逻辑上的分组，为同一个VPC内具有相同安全保护需求并相互信任的弹性云服务器提供访问策略。安全组创建后，用户可以在安全组中定义各种访问规则，当弹性云服务器加入该安全组后，即受到这些访问规则的保护。
关于安全组的更多操作请参见添加安全组规则。
集群、虚拟私有云、安全组和节点的关系如图1，同一个Region下可以有多个虚拟私有云（VPC）。虚拟私有云由一个个子网组成，子网与子网之间的网络交互通过子网网关完成，而集群就是建立在某个子网中。因此，存在以下三种场景：
- 不同集群可以创建在不同的虚拟私有云中。
- 不同集群可以创建在同一个子网中。
- 不同集群可以创建在不同的子网中。
图1 集群、VPC、安全组和节点的关系
- 实例（Pod）
在Kubernetes中，Pod是部署应用或服务的最小基本单位。一个Pod可以封装一个或多个应用容器，多个容器通常共享存储和网络资源。每个Pod都有一个独立的网络IP地址，这使得 Pod内的容器可以相互通信，并且可以被集群内的其他Pod访问。同时，Kubernetes提供多种策略选项来管理容器的运行方式，包括重启策略、资源请求和限制、生命周期钩子等。
图2 实例（Pod）
- 容器（Container）
一个通过Docker镜像创建的运行实例被称为容器。在一个节点（宿主机）上可以运行多个容器。容器的实质是进程，但与直接在宿主机上执行的进程不同，容器进程运行于属于自己的独立的命名空间中。这些命名空间提供了一种隔离机制，使得每个容器都有自己的文件系统、网络接口、进程 ID 等，从而实现了操作系统级别的隔离。
图3 实例Pod、容器Container、节点Node的关系
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工作负载
工作负载是在Kubernetes上运行的应用程序。无论您的工作负载是单个组件还是协同工作的多个组件，您都可以在Kubernetes上的一组Pod中运行它。在Kubernetes中，工作负载是对一组Pod的抽象模型，用于描述业务的运行载体，包括Deployment、StatefulSet、DaemonSet、Job、CronJob等多种类型。
- 无状态工作负载：即Kubernetes中的"Deployment"，无状态工作负载支持弹性伸缩与滚动升级，适用于实例完全独立、功能相同的场景，如Web服务器（NGINX）、博客平台（WordPress）等。
- 有状态工作负载：即Kubernetes中的"StatefulSet"，有状态工作负载支持实例有序部署和删除，每个Pod都有一个持久的标识符，并且可以相互通信，适用于需要持久化存储和实例间相互通信的应用，如分布式键值存储系统（ETCD）、高可用的数据库（MySQL-HA）等。
- 创建守护进程集：即Kubernetes中的"DaemonSet"，守护进程集确保全部（或者某些）节点都运行一个Pod实例，支持会自动将Pod部署到新加入集群的节点上，它适用于需要在每个节点上运行的服务，如日志收集（fluentd）、监控代理（Prometheus Node Exporter）等。
- 普通任务：即Kubernetes中的"Job"，普通任务是一次性运行的任务，确保指定数量的Pod成功完成执行。适用于需要在集群中执行一次性任务的场景，如数据备份、批量处理等。
- 定时任务：即Kubernetes中的"CronJob"，定时任务是按照指定时间周期运行的任务。适用于需要定期执行的任务，如定时数据同步、定时生成报告等。
关于工作负载的更多操作请参见创建工作负载。
图4 工作负载与Pod的关系
- 镜像（Image）
镜像（Image）是一个模板，是容器应用打包的标准格式，用于创建容器。或者说，镜像是一个特殊的文件系统，除了提供容器运行时所需的程序、库、资源、配置等文件外，还包含了一些为运行时准备的配置参数（如匿名卷、环境变量、用户等）。镜像不包含任何动态数据，其内容在构建之后也不会被改变。在部署容器化应用时可以指定镜像，镜像可以来自于 Docker Hub、容器镜像服务或者用户的私有镜像仓库。例如，开发者可以创建一个包含特定应用程序及其所有依赖的镜像，确保在任何环境中都能以相同的方式运行。
镜像（Image）和容器（Container）的关系，就像是面向对象程序设计中的类和实例一样，镜像是静态的定义，容器是镜像运行时的实体。容器可以被创建、启动、停止、删除、暂停等。
关于镜像的更多操作请参见上传镜像。
图5 镜像、容器、工作负载的关系
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命名空间（Namespace）
命名空间是对一组资源和对象的抽象整合，允许您将相关的资源和对象（如Pods、Services、Deployments等）组织在一起，形成一个逻辑上的分组。不同命名空间中的数据彼此隔离，但它们仍可以共享同一个集群的基础资源（如CPU、内存、存储等）。您可以在不同的命名空间中部署不同的环境，例如开发环境、测试环境和生产环境，这样可以确保环境之间的隔离，同时便于管理和维护。
在Kubernetes中，大部分资源对象都是命名空间级别的，如Pods、Services、Replication Controllers和Deployments等，这意味着它们属于某一个命名空间（默认是default）。但仍有一部分资源是集群级别的，例如Node、PersistentVolumes等，它们不属于任何命名空间，为所有命名空间中的资源提供服务。
关于命名空间的更多操作请参见创建命名空间。
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服务（Service）
在Kubernetes中，Service用于定义Pods的访问策略。Service类型的取值以及行为如下：
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ClusterIP：这是默认的Service类型，它会在集群内部为Service分配一个唯一的IP地址。这个IP地址只在集群内部可用，外部无法直接访问。ClusterIP类型的Service通常用于集群内部的通信。
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NodePort：NodePort类型的Service会在集群的所有节点上打开一个静态端口（NodePort），通过这个端口可以访问Service。这个类型的Service允许外部流量通过节点绑定的弹性IP和指定的端口访问Service，从而实现对外提供服务。
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LoadBalancer：利用云服务提供商的负载均衡器，将Service暴露给外部网络。外部的负载均衡器可以将流量转发到集群中NodePort服务和ClusterIP服务。
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DNAT：使用DNAT网关为集群节点提供网络地址转换服务，使多个节点可以共享使用弹性IP。与直接为节点绑定弹性IP的方式相比，DNAT方式增强了可靠性，弹性IP无需与单个节点绑定，任何节点状态的异常不影响其访问。
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关于服务的更多操作请参见服务概述。
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路由（Ingress）
Kubernetes集群中的Ingress用于管理外部访问集群内服务的规则。它提供基于域名、路径的路由功能，支持负载均衡、TLS终止和SSL证书管理。通过Ingress，可以将多个服务的流量统一管理，对外暴露一个入口点，简化网络配置，提升集群的可扩展性和安全性，是实现微服务架构中服务暴露的重要方式。
关于路由的更多操作请参见路由概述。
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网络策略（NetworkPolicy）
Kubernetes集群中的NetworkPolicy用于定义Pod之间的网络通信策略。它通过指定允许或拒绝的流量规则，控制Pod之间的访问关系，增强集群的网络安全。NetworkPolicy支持基于Pod标签、IP地址和端口的规则配置，能够限制入站和出站流量，防止未经授权的通信，从而保护集群内部服务的安全性。
关于网络策略的更多操作请参见配置网络策略（NetworkPolicy）限制Pod访问的对象。
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配置项（ConfigMap）
Kubernetes集群中的ConfigMap用于存储配置数据，它可以将配置信息（如配置文件、命令行参数等）从Pod中分离出来，以键值对的形式存储。通过ConfigMap，用户可以轻松地在多个Pod之间共享和更新配置，而无需重新构建镜像。它支持多种数据格式（如YAML、JSON），方便灵活地管理应用程序的配置，确保配置的可维护性和可扩展性。
关于配置项的更多操作请参见创建配置项。
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密钥（Secret）
Kubernetes集群中的Secret用于存储敏感信息（如密码、密钥、证书等），它以加密形式存储数据，确保敏感信息的安全性。Secret可以通过挂载或环境变量的形式在Pod中使用，也可以用于存储集群内部的认证信息。通过Secret，用户可以将敏感信息与应用程序代码分离，降低泄露风险，同时实现对敏感数据的集中管理和动态更新，保障集群的安全性和灵活性
关于密钥的更多操作请参见创建密钥。
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标签（Label）
在Kubernetes中，标签（Label）是附加到资源对象（如Pod、Service、Deployment等）上的键值对。标签的主要作用是为这些对象提供额外的、语义化的元数据，以便于用户和系统能够更容易地识别、组织和管理资源。
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标签选择器（LabelSelector）
在Kubernetes中，标签选择器是一种强大的机制，极大地简化了资源管理和操作的复杂性。它允许用户根据资源对象上的标签来选择和分组这些对象，可以对选中的资源组执行批量操作，如流量分配、扩缩容、更新配置、监控状态等。
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注解（Annotation）
Annotation与Label类似，也使用key/value键值对的形式进行定义。但它们在用途和约束上有所不同。
Label更多地用于资源的选择和管理，具有严格的命名规则，它定义的是Kubernetes对象的元数据（Metadata），并且用于Label Selector为用户提供选择资源的能力。
Annotation则是用户任意定义的"附加"信息，Kubernetes系统不会直接使用这些注解来控制资源的行为，但它存储的额外信息可以被外部工具获取，用于扩展Kubernetes的功能。
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存储卷（PersistentVolume）
PersistentVolume（PV）是集群的一块存储资源，可以是本地磁盘或网络存储。它具有独立于Pod的生命周期，这意味着即使使用PV的Pod被删除，PV中的数据也不会丢失。
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存储声明（PersistentVolumeClaim）
PersistentVolumeClaim (PVC) 用户对存储资源PV的请求，它指定了存储的大小、访问模式等要求，Kubernetes会自动匹配合适的PV来满足这些要求。
PV和PVC之间的关系类似于Pod和Node的关系：Pod消耗Node资源，而PVC消耗PV资源。
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工作负载弹性伸缩（HPA）
Horizontal Pod Autoscaling，简称HPA，是Kubernetes中实现POD水平自动伸缩的功能。HPA允许Kubernetes集群根据CPU使用率、内存使用率或其他选择的指标自动增加或减少 Pod 的数量。您可以设置目标指标的阈值，HPA会根据这些阈值自动调整Pod的数量，以保持应用的性能。
关于工作负载弹性伸缩的更多操作请参见创建HPA策略。
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节点弹性伸缩（Cluster Autoscale）
Kubernetes集群中的节点弹性伸缩是根据集群负载动态调整节点数量的功能。当业务负载增加时，自动添加新节点以扩展资源；负载降低时，自动移除多余节点以节省成本。它可以结合集群的资源使用情况（如 CPU、内存利用率）和预设规则，实现节点的自动增减，确保集群资源与业务需求相匹配，提升资源利用效率和集群的灵活性。
关于节点弹性伸缩的更多操作请参见创建节点弹性策略。
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亲和性与反亲和性
在应用没有容器化之前，原先一个虚机上会装多个组件，进程间会有通信。但在做容器化拆分的时候，往往直接按进程拆分容器，比如业务进程一个容器，监控日志处理或者本地数据放在另一个容器，并且有独立的生命周期。这时如果分布在网络中两个较远的点，请求经过多次转发，性能会很差。
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亲和性：可以实现就近部署，增强网络能力实现通信上的就近路由，减少网络的损耗。如：应用A与应用B两个应用频繁交互，所以有必要利用亲和性让两个应用尽可能地靠近，甚至在一个节点上，以减少因网络通信而带来的性能损耗。
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反亲和性：主要是出于高可靠性考虑，尽量分散实例，某个节点故障的时候，对应用的影响只是N分之一或者只是一个实例。如：当应用采用多副本部署时，有必要采用反亲和性让各个应用实例打散分布在各个节点上，以提高可用性。
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关于亲和性与反亲和性的更多操作请参见工作负载调度策略概述。
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资源配额（Resource Quota）
允许管理员为命名空间设置资源使用总和的限制，例如CPU、内存、磁盘空间和网络带宽等。
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资源限制（Limit Range）
默认情况下，K8s中所有容器都没有任何CPU和内存限制。LimitRange用来给命名空间中的对象（如Pod等）增加资源限制。
LimitRange对象提供的限制能够实现以下能力：
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在一个命名空间中对每个Pod或容器的最小/最大资源使用量进行限制。
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在一个命名空间中对每个PersistentVolumeClaim能申请的最小/最大存储空间进行限制。
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在一个命名空间中对一种资源的申请值和限制值的比值进行控制。
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设置一个命名空间中对计算资源的默认申请/限制值，并且自动在运行时注入到多个容器中。
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环境变量
环境变量是指容器运行环境中设定的一个变量，您可以在创建容器模板时设定不超过30个的环境变量。环境变量可以在工作负载部署后修改，为工作负载提供了极大的灵活性。
在CCE中设置环境变量与Dockerfile中的"ENV"效果相同。
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模板（Chart）
Kubernetes集群可以通过Helm实现软件包管理，这里的Kubernetes软件包被称为模板（Chart）。Helm对于Kubernetes的关系类似于在Ubuntu系统中使用的apt命令，或是在CentOS系统中使用的yum命令，它能够快速查找、下载和安装模板（Chart）。
模板（Chart）是一种Helm的打包格式，它只是描述了一组相关的集群资源定义，而不是真正的容器镜像包。模板中仅仅包含了用于部署Kubernetes应用的一系列YAML文件，您可以在Helm模板中自定义应用程序的一些参数设置。在模板的实际安装过程中，Helm会根据模板中的YAML文件定义在集群中部署资源，相关的容器镜像并不会包含在模板包中，而是依旧从YAML中定义好的镜像仓库中进行拉取。
对于应用开发者而言，需要将容器镜像包发布到镜像仓库，并通过Helm的模板将安装应用时的依赖关系统一打包，预置一些关键参数，来降低应用的部署难度。
对于应用使用者而言，可以使用Helm查找模板（Chart）包并支持调整自定义参数。Helm会根据模板包中的YAML文件直接在集群中安装应用程序及其依赖，应用使用者不用编写复杂的应用部署文件，即可以实现简单的应用查找、安装、升级、回滚、卸载。
关于模板的更多操作请参见模板概述。
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API Server
API Server（即kube-apiserver组件）是Kubernetes集群的核心组件之一，是整个Kubernetes系统的统一入口。API Server负责处理所有来自客户端的API请求，供用户、集群中的不同部分和集群外部组件相互通信，所有对集群资源（如Pod、Service、Deployment等）的操作都必须通过API Server完成。
API Server的关键特性和功能如下：
- Kubernetes API接口暴露：API Server提供了一个RESTful API，用于管理和操作Kubernetes资源，如Pod、Service、Deployment等。
- 认证与授权：
- 认证（Authentication）：验证请求者的身份（如通过 Token、客户端证书、用户名密码等）。
- 授权（Authorization）：检查已认证用户是否有权执行请求的操作（如通过 RBAC、ABAC 等策略）。
- 准入控制（Admission Control）：在资源创建/更新/删除前，通过准入控制器（Admission Controllers）对请求进行校验或修改。
- API版本管理：支持多版本API（如v1、apps/v1等），方便功能迭代和兼容性维护。
- 与其他组件的交互：
- etcd：读写etcd以持久化集群状态。
- kube-controller-manager：通过API监听资源变化，执行控制逻辑（如节点控制器、 replication 控制器）。
- kube-scheduler：通过API获取待调度Pod，更新调度结果。
- kubelet：向API上报节点和Pod状态，接收Pod配置并执行。
- kubectl：用户通过kubectl调用API操作集群。
更多关于API Server的配置说明，请参见kube-apiserver。
- 调度、抢占和驱逐
在 Kubernetes 中，调度（scheduling）指的是确保 Pod 匹配到合适的节点， 以便 kubelet 能够运行它们。 抢占（Preemption）指的是终止低优先级的 Pod 以便高优先级的 Pod 可以调度到 Node 上的过程。 驱逐（Eviction）是在资源匮乏的节点上，主动让一个或多个 Pod 失效的过程。
更多关于调度、抢占和驱逐的配置说明，请参见Kubernetes 文档/概念/调度、抢占和驱逐。
二、容器与Kubernetes
1.容器
- 容器与Docker
容器技术起源于Linux，是一种内核虚拟化技术，提供轻量级的虚拟化，以便隔离进程和资源。尽管容器技术已经出现很久，却是随着Docker的出现而变得广为人知。Docker是第一个使容器能在不同机器之间移植的系统。它不仅简化了打包应用的流程，也简化了打包应用的库和依赖，甚至整个操作系统的文件系统能被打包成一个简单的可移植的包，这个包可以被用来在任何其他运行Docker的机器上使用。
容器和虚拟机具有相似的资源隔离和分配方式，容器虚拟化了操作系统而不是硬件，更加便携和高效。
图1 容器 vs 虚拟机
相比于使用虚拟机，容器有如下优点：
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更高效地利用系统资源
由于容器不需要进行硬件虚拟以及运行完整操作系统等额外开销，容器对系统资源的利用率更高。无论是应用执行速度、内存损耗或者文件存储速度，都要比传统虚拟机技术更高效。因此，相比虚拟机技术，一个相同配置的主机，往往可以运行更多数量的应用。
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更快速的启动时间
传统的虚拟机技术启动应用服务往往需要数分钟，而Docker容器应用，由于直接运行于宿主内核，无需启动完整的操作系统，因此可以做到秒级、甚至毫秒级的启动时间，大大节约了开发、测试、部署的时间。
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一致的运行环境
开发过程中一个常见的问题是环境一致性问题。由于开发环境、测试环境、生产环境不一致，导致有些问题并未在开发过程中被发现。而Docker的镜像提供了除内核外完整的运行时环境，确保了应用运行环境一致性。
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更轻松的迁移
由于Docker确保了执行环境的一致性，使得应用的迁移更加容易。Docker可以在很多平台上运行，无论是物理机、虚拟机，其运行结果是一致的。因此可以很轻易地将在一个平台上运行的应用，迁移到另一个平台上，而不用担心运行环境的变化导致应用无法正常运行的情况。
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更轻松的维护和扩展
Docker使用的分层存储以及镜像的技术，使得应用重复部分的复用更为容易，也使得应用的维护更新更加简单，基于基础镜像进一步扩展镜像也变得非常简单。此外，Docker团队同各个开源项目团队一起维护了大批高质量的官方镜像，既可以直接在生产环境使用，又可以作为基础进一步定制，大大地降低了应用服务的镜像制作成本。
- Docker容器典型使用流程
Docker容器有如下三个主要概念：
- 镜像：Docker镜像里包含了已打包的应用程序及其所依赖的环境。它包含应用程序可用的文件系统和其他元数据，如镜像运行时的可执行文件路径。
- 镜像仓库：Docker镜像仓库用于存放Docker镜像，以及促进不同人和不同电脑之间共享这些镜像。当编译镜像时，要么可以在编译它的电脑上运行，要么可以先上传镜像到一个镜像仓库，然后下载到另外一台电脑上并运行它。某些仓库是公开的，允许所有人从中拉取镜像，同时也有一些是私有的，仅部分人和机器可接入。
- 容器：Docker容器通常是一个Linux容器，它基于Docker镜像被创建。一个运行中的容器是一个运行在Docker主机上的进程，但它和主机，以及所有运行在主机上的其他进程都是隔离的。这个进程也是资源受限的，意味着它只能访问和使用分配给它的资源（CPU、内存等）。
典型的使用流程如图2所示：
图2 Docker容器典型使用流程
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首先开发者在开发环境机器上开发应用并制作镜像。
Docker执行命令，构建镜像并存储在机器上。
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开发者发送上传镜像命令。
Docker收到命令后，将本地镜像上传到镜像仓库。
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开发者向生产环境机器发送运行镜像命令。
生产环境机器收到命令后，Docker会从镜像仓库拉取镜像到机器上，然后基于镜像运行容器。
- 使用示例
下面使用Docker将基于Nginx镜像打包一个容器镜像，并基于容器镜像运行应用，然后推送到容器镜像仓库。
(1) 安装Docker
Docker几乎支持在所有操作系统上安装，用户可以根据需要选择要安装的Docker版本。
以"CentOS 7.5 64bit(40GiB)"操作系统为例，使用华为云镜像快速安装Docker。
①执行以下命令，添加yum源。
bash
yum install epel-release -y
yum clean all②执行以下命令，安装需要的软件包。
bash
yum install -y yum-utils device-mapper-persistent-data lvm2③执行以下命令，设置Docker yum源。
bash
yum-config-manager --add-repo https://mirrors.huaweicloud.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo
sed -i 's+download.docker.com+mirrors.huaweicloud.com/docker-ce+' /etc/yum.repos.d/docker-ce.repo④执行以下命令，查看可用的Docker版本。
bash
yum list docker-ce --showduplicates | sort -r回显结果如下：
bash
Loading mirror speeds from cached hostfile
Loaded plugins: fastestmirror
docker-ce.x86_64 3:26.1.4-1.el7 docker-ce-stable
docker-ce.x86_64 3:26.1.3-1.el7 docker-ce-stable
docker-ce.x86_64 3:26.1.2-1.el7 docker-ce-stable
...⑤执行以下命令，安装指定版本的Docker。建议安装的Docker版本在18.06.0（包含）至24.0.9（包含）之间，以便后续设置镜像加速器，关于镜像加速器的详细说明以及适用区域请参见设置镜像加速器。
bash
sudo yum install docker-ce-24.0.9 docker-ce-cli-24.0.9 containerd.io⑥执行以下命令，启动Docker服务。
bash
systemctl enable docker # 设置Docker服务在系统启动时自动启动
systemctl start docker # 启动Docker服务⑦检查安装结果。
bash
docker --version回显结果如下：
bash
Docker version 24.0.9, build 2936816(2) Docker打包镜像
Docker提供了一种便捷的描述应用打包的方式，叫做Dockerfile。通过Dockerfile定制一个简单的Nginx镜像。
①通过设置镜像加速器，可以对部分常用的开源镜像下载进行加速，帮助解决由于运营商网络原因导致从第三方镜像仓库（如 Docker Hub）拉取镜像时出现下载慢甚至失败的问题。
②在mynginx路径下，创建一个名为Dockerfile的文件。
bash
mkdir mynginx
cd mynginx
touch Dockerfile③执行以下命令，编辑Dockerfile文件。
bash
vim Dockerfile增加文件内容如下:
bash
# 使用Nginx镜像作为基础镜像
FROM nginx:latest
# 用"hello world"覆盖index.html原有内容
RUN echo "hello world" > /usr/share/nginx/html/index.html
# 允许外界访问容器的80端口
EXPOSE 80执行以下命令，打包镜像。
bash
docker build -t hello .其中-t表示给镜像加一个标签，也就是给镜像取名，这里镜像名为hello。结尾的符号. 表示在当前目录下执行该打包命令。
⑤执行以下命令，查看镜像是否创建成功。
bash
docker images回显结果如下，则说明hello镜像已经创建成功。
bash
REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE
hello latest 1ff61881be30 10 seconds ago 236MB(3) 把镜像推送到镜像仓库
①登录SWR控制台，在左侧选择"我的镜像"，然后单击右侧"客户端上传镜像"，在弹出的窗口中单击"生成临时登录指令"，然后复制该指令在本地机器上执行，登录到SWR镜像仓库。
②上传镜像前需要给镜像取一个完整的名称，如下所示：
bash
docker tag hello swr.cn-east-3.myhuaweicloud.com/container/hello:v1这里swr.cn-east-3.myhuaweicloud.com是仓库地址，每个区域的地址不同，v1则是hello镜像分配的版本号。
- swr.cn-east-3.myhuaweicloud.com是仓库地址，每个区域的地址不同。
- container是组织名，组织一般在SWR中创建，如果没有创建则首次上传的时候会自动创建，组织名在单个区域内全局唯一，需要选择合适的组织名称。
- v1则是hello镜像分配的版本号。
③执行以下命令，将镜像上传至SWR。
bash
docker push swr.cn-east-3.myhuaweicloud.com/container/hello:v1④执行以下命令，即可拉取（下载）该镜像。
bash
docker pull swr.cn-east-3.myhuaweicloud.com/container/hello:v12.Kubernetes
- Kubernetes是什么
Kubernetes是一个很容易地部署和管理容器化的应用软件系统，使用Kubernetes能够方便对容器进行调度和编排。
对应用开发者而言，可以把Kubernetes看成一个集群操作系统。Kubernetes提供服务发现、伸缩、负载均衡、自愈甚至选举等功能，让开发者从基础设施相关配置等解脱出来。
Kubernetes可以把大量的服务器看做一台巨大的服务器，在一台大服务器上面运行应用程序。无论Kubernetes的集群有多少台服务器，在Kubernetes上部署应用程序的方法永远一样。
图1 在Kubernetes集群上运行应用程序
- Kubernetes集群架构
Kubernetes集群包含控制节点和工作节点，应用部署在工作节点上，且可以通过配置选择应用部署在某些特定的节点上。
Kubernetes集群的架构如下所示：
图2 Kubernetes集群架构
(1) 控制节点
控制节点是集群的控制节点，由API Server、Scheduler、Controller Manager和ETCD四个组件构成。
- API Server：各组件互相通讯的中转站，接受外部请求，并将信息写到ETCD中。
- Controller Manager：执行集群级功能，例如复制组件，跟踪工作节点，处理节点故障等等。
- Scheduler：负责应用调度的组件，根据各种条件（如可用的资源、节点的亲和性等）将容器调度到Node上运行。
- ETCD：一个分布式数据存储组件，负责存储集群的配置信息。
在生产环境中，为了保障集群的高可用，通常会部署多个控制节点，如CCE的集群高可用模式就是3个控制节点。
(2) 工作节点
工作节点是集群的计算节点，即运行容器化应用的节点。
- kubelet：kubelet主要负责同Container Runtime打交道，并与API Server交互，管理节点上的容器。
- kube-proxy：应用组件间的访问代理，解决节点上应用的访问问题。
- Container Runtime：容器运行时，如Docker，最主要的功能是下载镜像和运行容器。
- Kubernetes的扩展性
Kubernetes开放了容器运行时接口（CRI）、容器网络接口（CNI）和容器存储接口（CSI），这些接口让Kubernetes的扩展性变得最大化，而Kubernetes本身则专注于容器调度。
- CRI（Container Runtime Interface）：容器运行时接口，提供计算资源，CRI隔离了各个容器引擎之间的差异，而通过统一的接口与各个容器引擎之间进行互动。
- CNI（Container Network Interface）：容器网络接口，提供网络资源，通过CNI接口，Kubernetes可以支持不同网络环境。例如CCE就是开发的CNI插件支持Kubernetes集群运行在VPC网络中。
- CSI（Container Storage Interface）：容器存储接口，提供存储资源，通过CSI接口，Kubernetes可以支持各种类型的存储。例如CCE就可以方便地对接块存储（EVS）、文件存储（SFS）和对象存储（OBS）。
- Kubernetes中的基本对象
图3 Kubernetes基本对象
- Pod
Pod是Kubernetes创建或部署的最小单位。一个Pod封装一个或多个容器（container）、存储资源（volume）、一个独立的网络IP以及管理控制容器运行方式的策略选项。 - Deployment
Deployment是对Pod的服务化封装。一个Deployment可以包含一个或多个Pod，每个Pod的角色相同，所以系统会自动为Deployment的多个Pod分发请求。 - StatefulSet
StatefulSet是用来管理有状态应用的对象。和Deployment相同的是，StatefulSet管理了基于相同容器定义的一组Pod。但和Deployment不同的是，StatefulSet为它们的每个Pod维护了一个固定的ID。这些Pod是基于相同的声明来创建的，但是不能相互替换，无论怎么调度，每个Pod都有一个永久不变的ID。 - Job
Job是用来控制批处理型任务的对象。批处理业务与长期伺服业务（Deployment）的主要区别是批处理业务的运行有头有尾，而长期伺服业务在用户不停止的情况下永远运行。Job管理的Pod根据用户的设置把任务成功完成就自动退出（Pod自动删除）。 - CronJob
CronJob是基于时间控制的Job，类似于Linux系统的crontab，在指定的时间周期运行指定的任务。 - DaemonSet
DaemonSet是这样一种对象（守护进程），它在集群的每个节点上运行一个Pod，且保证只有一个Pod，这非常适合一些系统层面的应用，例如日志收集、资源监控等，这类应用需要每个节点都运行，且不需要太多实例，一个比较好的例子就是Kubernetes的kube-proxy。 - Service
Service是用来解决Pod访问问题的。Service有一个固定IP地址，Service将访问流量转发给Pod，而且Service可以给这些Pod做负载均衡。 - Ingress
Service是基于四层TCP和UDP协议转发的，Ingress可以基于七层的HTTP和HTTPS协议转发，可以通过域名和路径做到更细粒度的划分。 - ConfigMap
ConfigMap是一种用于存储应用所需配置信息的资源类型，用于保存配置数据的键值对。通过ConfigMap可以方便地做到配置解耦，使得不同环境有不同的配置。 - Secret
Secret是一种加密存储的资源对象，您可以将认证信息、证书、私钥等保存在Secret中，而不需要把这些敏感数据暴露到镜像或者Pod定义中，从而更加安全和灵活。 - PersistentVolume（PV）
PV指持久化数据存储卷，主要定义的是一个持久化存储在宿主机上的目录，比如一个NFS的挂载目录。 - PersistentVolumeClaim（PVC）
Kubernetes提供PVC专门用于持久化存储的申请，PVC可以让您无需关心底层存储资源如何创建、释放等动作，而只需要申明您需要何种类型的存储资源、多大的存储空间。
- 搭建Kubernetes集群
Kubernetes网站上有多种搭建Kubernetes集群的方法，例如minikube、kubeadm等。
- Kubernetes对象的描述
kubernetes中资源可以使用YAML描述（如果您对YAML格式不了解，可以参考YAML语法），也可以使用JSON。其内容可以分为如下四个部分：
- typeMeta：对象类型的元信息，声明对象使用哪个API版本，哪个类型的对象。
- objectMeta：对象的元信息，包括对象名称、使用的标签等。
- spec：对象的期望状态，例如对象使用什么镜像、有多少副本等。
- status：对象的实际状态，只能在对象创建后看到，创建对象时无需指定。
图4 YAML描述文件
- 在Kubernetes上运行应用
(1) 将图4中的内容去除status存为一个名为nginx-deployment.yaml的文件，如下所示：
yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: nginx
labels:
app: nginx
spec:
selector:
matchLabels:
app: nginx
replicas: 3
template:
metadata:
labels:
app: nginx
spec:
containers:
- name: nginx
image: nginx:alpine
resources:
requests:
cpu: 100m
memory: 200Mi
limits:
cpu: 100m
memory: 200Mi
imagePullSecrets:
- name: default-secret(2) 使用kubectl连接集群后，执行如下命令：
bash
# kubectl create -f nginx-deployment.yaml
deployment.apps/nginx created(3) 命令执行后，Kubernetes集群中会创建3个Pod，使用如下命令可以查询到Deployment和Pod：
bash
# kubectl get deploy
NAME READY UP-TO-DATE AVAILABLE AGE
nginx 3/3 3 3 9s
# kubectl get pods
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
nginx-685898579b-qrt4d 1/1 Running 0 15s
nginx-685898579b-t9zd2 1/1 Running 0 15s
nginx-685898579b-w59jn 1/1 Running 0 15s到此为止，了解了容器和Docker、Kubernetes集群、Kubernetes基本概念，并通过一个示例了解kubectl的最基本使用，后续将深入介绍Kubernetes对象的概念以及使用方法，并介绍对象之间的关系。
3.使用Kubectl命令操作集群
1. kubectl
kubectl是Kubernetes集群的命令行工具，您可以将kubectl安装在任意一台机器上，通过kubectl命令操作Kubernetes集群。
CCE集群的kubectl安装请参见通过kubectl连接集群。连接后您可以执行kubectl cluster-info查看集群的信息，如下所示。
bash
# kubectl cluster-info
Kubernetes master is running at https://*.*.*.*:5443
CoreDNS is running at https://*.*.*.*:5443/api/v1/namespaces/kube-system/services/coredns:dns/proxy
To further debug and diagnose cluster problems, use 'kubectl cluster-info dump'.执行kubectl get nodes可以查看集群中的节点信息。
bash
# kubectl get nodes
NAME STATUS ROLES AGE VERSION
192.168.0.153 Ready <none> 7m v1.15.6-r1-20.3.0.2.B001-15.30.2
192.168.0.207 Ready <none> 7m v1.15.6-r1-20.3.0.2.B001-15.30.2
192.168.0.221 Ready <none> 7m v1.15.6-r1-20.3.0.2.B001-15.30.2更多kubectl命令请参考kubectl 快速参考。
2. 基础命令
- get
get命令用于获取集群的一个或一些资源的详细信息。
该命令可以列出集群所有资源的详细信息，包括集群节点、运行的Pod、Deployment、Service等。
集群中可以创建多个命名空间，未指定命名空间的情况下，默认指定为--namespace=default，即查询default命名空间下的资源。
例如：
获取所有Pod的详细信息：
bash
kubectl get pod -o wide获取所有命名空间下的运行的所有Pod：
bash
kubectl get pod --all-namespaces获取所有命名空间下的运行的所有Pod的标签：
bash
kubectl get pod --show-labels获取该节点的所有命名空间：
bash
kubectl get namespace类似可以使用"kubectl get svc"，"kubectl get nodes"，"kubectl get deploy"等获取其他资源的信息。
以YAML格式输出Pod的详细信息：
bash
kubectl get pod <podname> -o yaml以JSON格式输出Pod的详细信息：
bash
kubectl get pod <podname> -o json
bash
kubectl get pod rc-nginx-2-btv4j -o=custom-columns=LABELS:.metadata.labels.app其中LABELS为显示的列标题，可以自己设置，".metadata.labels.app"为查询的数据需要按照之前的YAML或JSON获取。
- create
create命令用于根据文件或输入创建集群资源。
如果已经定义了相应资源的YAML或JSON文件，直接使用以下命令即可创建文件内定义的资源。
bash
kubectl create -f <filename>- expose
expose将一个资源包括Pod、Deployment等公开为一个新的Service。
bash
kubectl expose deployment <deployname> --port=81 --type=NodePort --target-port=80 --node-port=31000 --name=<service-name>以上命令会给Deployment创建一个NodePort类型服务，--port为服务端口（用于集群访问），--type为服务类型，--target-port为服务对应后端Pod的端口，--node-port表示NodePort端口（用于集群外访问）。其中--node-port为可选参数，未指定时，集群将在30000~32767范围内随机分配。
- run
创建单Pod或Deployment的快捷命令，适合测试环境。
例如：
bash
kubectl run <deployname> --image=nginx:latest同时，可以在创建Pod或Deployment时指定运行的命令：
bash
kubectl run <deployname> --image=busybox --command -- ping example.com- set
在对象上设置特定功能。
例如：
滚动更新一个Deployment的容器镜像改为1.0版本：
bash
kubectl set image deployment/<deployname> <containername>=<containername>:1.0- edit
edit提供了另一种更新资源的操作。
例如：
使用edit直接更新Pod的命令为：
bash
kubectl edit pod po-nginx-btv4j上面命令的效果等效于：
bash
kubectl get pod po-nginx-btv4j -o yaml >> /tmp/nginx-tmp.yaml
vim /tmp/nginx-tmp.yaml
# do some changes here
kubectl replace -f /tmp/nginx-tmp.yaml- explain
查看文档或参考资料。
例如：
查看Pod的相关文档：
bash
kubectl explain pod- delete
根据资源名或标签删除资源。
例如：
立刻删除该Pod：
bash
kubectl delete pod <podname> --now
bash
kubectl delete -f nginx.yaml
kubectl delete deployment <deployname>3. 部署命令
- rollout
管理资源的发布。
例如：
查看指定资源的部署状态：
bash
kubectl rollout status deployment/<deployname>查看指定资源的发布历史：
bash
kubectl rollout history deployment/<deployname>回滚指定资源，默认回滚至上一个版本：
bash
kubectl rollout undo deployment/test-nginx- scale
scale用于程序在负载加重或缩小时将副本进行扩容或缩小。
bash
kubectl scale deployment <deployname> --replicas=<newnumber>- autoscale
autoscale命令提供了自动根据工作负载的CPU利用率对其副本进行扩缩的功能。autoscale命令会给工作负载（Deployment、ReplicaSet、StatefulSet）指定一个副本数的范围，在实际运行中根据所有Pod的平均CPU利用率自动在指定的范围内对Pod进行扩容或缩容。如果未指定目标利用率或设置为负数，将使用默认的自动扩缩策略。
bash
kubectl autoscale deployment <deployname> --min=<minnumber> --max=<maxnumber> --cpu-percent=<cpu>4. 集群管理命令
- cordon、drain、uncordon
有时候会遇到这样一个场景，一个节点需要升级，但是在该节点上又有许多运行的Pod，或者该节点已经瘫痪，需要保证业务功能的完善，则需要使用这组命令将该节点上运行的Pod调度到其他节点上。使用步骤如下：
(1) 使用cordon命令将一个节点标记为不可调度。这意味着新的Pod将不会被调度到该节点上。
bash
kubectl cordon <nodename>CCE中默认为节点私网IP。
(2) 使用drain命令，驱逐该节点上的Pod，将运行在该节点上运行的Pod平滑的搬迁到其他节点上。
bash
kubectl drain <nodename> --ignore-daemonsets --delete-emptydir-data--ignore-daemonsets表示忽略DaemonSet所控制的Pod，--delete-emptydir-data表示即使存在使用emptyDir（腾空节点时将删除本地数据）的Pod也会继续腾空节点。
(3) 对该节点进行一些节点维护的操作，如重置节点等。
(4) 节点维护完后，使用uncordon命令解锁该节点，使其重新变得可调度。
bash
kubectl uncordon <nodename>- cluster-info
查看在集群中运行的插件：
bash
kubectl cluster-info查看详细信息：
bash
kubectl cluster-info dump- top*
显示资源（CPU/Memory/Storage）使用，该命令需要集群中的Metrics Server正常运行。
- taint*`
修改一个或多个节点上的污点。
- certificate*
修改证书资源。
5. 故障诊断和调试命令
- describe
describe命令类似于get，同样用于获取资源的相关信息。不同的是，get获得的是定义该资源的详细信息，而describe获得的是资源在集群内相关的状态信息。describe命令同get类似，但是describe命令不支持-o选项，对于同一类型的资源，describe命令输出的信息格式，内容域相同。
bash
kubectl describe pod <podname>如果发现是查询某个资源的信息，使用get命令能够获取更加详尽的信息。但是如果想要查询某个资源的状态，如某个Pod并不是在running状态，这时需要获取更详尽的状态信息时，就应该使用describe命令。
- logs
logs命令用于显示Pod运行中，容器内程序输出到标准输出的内容。如果要获得tail -f的方式，需使用-f选项。
bash
kubectl logs -f <podname>- exec
与Docker的exec用法相似，如果一个Pod中，有多个容器，需要使用-c选项指定容器。
bash
kubectl exec -it <podname> -- bash
kubectl exec -it <podname> -c <containername> -- bash- port-forward*
转发一个或多个本地端口至一个Pod。
例如：
侦听本地端口5000并转发到创建的Pod里的端口6000：
bash
kubectl port-forward deploy/my-deployment 5000:6000- cp
复制文件或目录到容器：
bash
kubectl cp /tmp/foo <podname>:/tmp/bar -c <containername>将/tmp/foo本地文件复制到远程Pod中特定容器的/tmp/bar下。
- auth*
检查授权。
- attach*
attach命令效果类似于logs -f，退出查看使用ctrl-c。如果一个Pod中有多个容器，要查看具体的某个容器的输出，需要在Pod名后使用-c containername指定运行的容器。
bash
kubectl attach <podname> -c <containername>6. 高级命令
- replace
replace命令用于对已有资源进行更新、替换。当需要更新资源的一些属性的时候，如果修改副本数量，增加、修改标签，更改镜像版本，修改端口等，都可以直接修改原YAML文件，然后执行replace命令。
bash
kubectl replace -f <filename>资源名称不能被更新。
- apply*
apply命令提供了比patch，edit等更严格的更新资源的方式。通过apply，用户可以将资源的configuration使用source control的方式维护在版本库中。每次有更新时，将配置文件推送server，然后使用kubectl apply将更新应用到资源。Kubernetes会在应用更新前将当前配置文件中的配置同已经应用的配置做比较，并只更新更改的部分，而不会主动更改任何用户未指定的部分。apply命令的使用方式同replace相同，不同的是，apply不会删除原有资源，然后创建新的。apply直接在原有资源的基础上进行更新。同时kubectl apply还会在资源中添加一条注释，标记当前的apply，类似于git操作。
bash
kubectl apply -f <filename>- patch
如果一个容器已经在运行，这时需要对一些容器属性进行修改，又不想删除容器，或不方便通过replace的方式进行更新。Kubernetes还提供了一种在容器运行时，直接对容器进行修改的方式，就是patch命令。 例如已存在一个Pod的标签为app=nginx1，如果需要在运行过程中，将其修改为app=nginx2。
bash
kubectl patch pod <podname> -p '{"metadata":{"labels":{"app":"nginx2"}}}'- convert*
不同的API版本之间转换配置文件。
7. 设置命令
- label
更新资源上的标签：
bash
kubectl label pods my-pod new-label=newlabel- annotate
更新资源上的注释：
bash
kubectl annotate pods my-pod icon-url=http://*****- completion
用于实现kubectl工具自动补全。
8. 其他命令
- api-versions
打印受支持的API版本：
bash
kubectl api-versions- api-resources
打印支持的API资源：
bash
kubectl api-resources- config*
修改kubeconfig文件：用于访问API，比如配置认证信息。
- help
所有命令帮助。
- version
打印客户端和服务版本信息。
bash
kubectl version三、Pod、Label和Namespace
1.Pod：Kubernetes中的最小调度对象
- 容器组（Pod）
容器组（Pod）是Kubernetes创建或部署的最小单位。一个Pod封装一个或多个容器（Container）、存储资源（Volume）、一个独立的网络IP以及管理控制容器运行方式的策略选项。
Pod使用主要分为两种方式：
-
Pod中运行一个容器。这是Kubernetes最常见的用法，您可以将Pod视为单个封装的容器，但是Kubernetes是直接管理Pod而不是容器。
-
Pod中运行多个需要耦合在一起工作、需要共享资源的容器。通常这种场景下应用包含一个主容器和几个辅助容器（SideCar Container），如图1所示，例如主容器为一个web服务器，从一个固定目录下对外提供文件服务，而辅助容器周期性的从外部下载文件存到这个固定目录下。
图1 Pod
实际使用中很少直接创建Pod，而是使用Kubernetes中称为Controller的抽象层来管理Pod实例，例如Deployment和Job。Controller可以创建和管理多个Pod，提供副本管理、滚动升级和自愈能力。通常，Controller会使用Pod Template来创建相应的Pod。
- 创建Pod
kubernetes中资源可以使用YAML描述（如果您对YAML格式不了解，可以参考YAML语法），也可以使用JSON，如下示例描述了一个名为nginx的Pod，这个Pod中包含一个名为container-0的容器，使用nginx:alpine镜像，使用的资源为100m CPU、200Mi内存。
yaml
apiVersion: v1 # Kubernetes的API Version
kind: Pod # Kubernetes的资源类型
metadata:
name: nginx # Pod的名称
spec: # Pod的具体规格（specification）
containers:
- image: nginx:alpine # 使用的镜像为 nginx:alpine
name: container-0 # 容器的名称
resources: # 申请容器所需的资源
limits:
cpu: 100m
memory: 200Mi
requests:
cpu: 100m
memory: 200Mi
imagePullSecrets: # 拉取镜像使用的证书，在CCE上必须为default-secret
- name: default-secret如上面YAML的注释，YAML描述文件主要为如下部分：
- metadata：一些名称/标签/namespace等信息。
- spec：Pod实际的配置信息，包括使用什么镜像，volume等。
如果去查询Kubernetes的资源，您会看到还有一个status字段，status描述kubernetes资源的实际状态，创建时不需要配置。这个示例是一个最小集，其他参数定义后面会逐步介绍。
Pod定义好后就可以使用kubectl创建，如果上面YAML文件名称为nginx.yaml，则创建命令如下所示，-f表示使用文件方式创建。
bash
$ kubectl create -f nginx.yaml
pod/nginx createdPod创建完成后，可以使用kubectl get pods命令查询Pod的状态，如下所示。
yaml
$ kubectl get pods
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
nginx 1/1 Running 0 40s可以看到此处nginx这个Pod的状态为Running，表示正在运行；READY为1/1，表示这个Pod中有1个容器，其中1个容器的状态为Ready。
可以使用kubectl get命令查询具体Pod的配置信息，如下所示，-o yaml表示以YAML格式返回，还可以使用-o json，以JSON格式返回。
bash
$ kubectl get pod nginx -o yaml您还可以使用kubectl describe命令查看Pod的详情。
bash
$ kubectl describe pod nginx删除pod时，Kubernetes终止Pod中所有容器。 Kubernetes向进程发送SIGTERM信号并等待一定的秒数（默认为30）让容器正常关闭。如果它没有在这个时间内关闭，Kubernetes会发送一个SIGKILL信号终止该进程。
Pod的停止与删除有多种方法，比如按名称删除，如下所示。
bash
$ kubectl delete po nginx
pod "nginx" deleted同时删除多个Pod。
bash
$ kubectl delete po pod1 pod2删除所有Pod。
bash
$ kubectl delete po --all
pod "nginx" deleted根据Label删除Pod，Label详细内容将会在下一个章节介绍。
bash
$ kubectl delete po -l app=nginx
pod "nginx" deleted- 使用环境变量
环境变量是容器运行环境中设定的一个变量。
环境变量为应用提供极大的灵活性，您可以在应用程序中使用环境变量，在创建容器时为环境变量赋值，容器运行时读取环境变量的值，从而做到灵活的配置，而不是每次都重新编写应用程序制作镜像。
环境变量的使用方法如下所示，配置spec.containers.env字段即可。
yaml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: nginx
spec:
containers:
- image: nginx:alpine
name: container-0
resources:
limits:
cpu: 100m
memory: 200Mi
requests:
cpu: 100m
memory: 200Mi
env: # 环境变量
- name: env_key
value: env_value
imagePullSecrets:
- name: default-secret执行如下命令查看容器中的环境变量，可以看到env_key这个环境变量，其值为env_value。
bash
$ kubectl exec -it nginx -- env
PATH=/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/sbin:/bin
HOSTNAME=nginx
TERM=xterm
env_key=env_value环境变量还可以引用ConfigMap和Secret，具体使用方法请参见在环境变量中引用ConfigMap和在环境变量中引用Secret。
- 容器启动命令
启动容器就是启动主进程，但有些时候，启动主进程前，需要一些准备工作。比如MySQL类的数据库，可能需要一些数据库配置、初始化的工作，这些工作要在最终的MySQL服务器运行之前做完。这些操作，可以在制作镜像时通过在Dockerfile文件中设置ENTRYPOINT或CMD来完成，如下所示的Dockerfile中设置了ENTRYPOINT ["top", "-b"]命令，其将会在容器启动时执行。
bash
FROM ubuntu
ENTRYPOINT ["top", "-b"]实际使用时，只需配置Pod的containers.command参数，该参数是list类型，第一个参数为执行命令，后面均为命令的参数。
yaml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: nginx
spec:
containers:
- image: nginx:alpine
name: container-0
resources:
limits:
cpu: 100m
memory: 200Mi
requests:
cpu: 100m
memory: 200Mi
command: # 启动命令
- top
- "-b"
imagePullSecrets:
- name: default-secret- 容器的生命周期
Kubernetes提供了容器生命周期钩子，在容器的生命周期的特定阶段执行调用，比如容器在停止前希望执行某项操作，就可以注册相应的钩子函数。目前提供的生命周期钩子函数如下所示。
- 启动后处理（PostStart）：容器启动后触发。
- 停止前处理（PreStop）：容器停止前触发。
实际使用时，只需配置Pod的lifecycle.postStart或lifecycle.preStop参数，如下所示。
yaml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: nginx
spec:
containers:
- image: nginx:alpine
name: container-0
resources:
limits:
cpu: 100m
memory: 200Mi
requests:
cpu: 100m
memory: 200Mi
lifecycle:
postStart: # 启动后处理
exec:
command:
- "/postStart.sh"
preStop: # 停止前处理
exec:
command:
- "/preStop.sh"
imagePullSecrets:
- name: default-secret2.Liveness Probe：健康检查机制
- 存活探针
Kubernetes提供了自愈的能力，具体就是能感知到容器崩溃，然后能够重启这个容器。但是有时候例如Java程序内存泄漏了，程序无法正常工作，但是JVM进程却是一直运行的，对于这种应用本身业务出了问题的情况，Kubernetes提供了Liveness Probe机制，通过检测容器响应是否正常来决定是否重启，这是一种很好的健康检查机制。
毫无疑问，每个Pod最好都定义Liveness Probe，否则Kubernetes无法感知Pod是否正常运行。
Kubernetes支持如下三种探测机制。
- HTTP GET：向容器发送HTTP GET请求，如果Probe收到2xx或3xx，说明容器是健康的。
- TCP Socket：尝试与容器指定端口建立TCP连接，如果连接成功建立，说明容器是健康的。
- Exec：Probe执行容器中的命令并检查命令退出的状态码，如果状态码为0则说明容器是健康的。
与存活探针对应的还有一个就绪探针（Readiness Probe），将在就绪探针（Readiness Probe）中会详细介绍。
- HTTP GET
HTTP GET方式是最常见的探测方法，其具体机制是向容器发送HTTP GET请求，如果Probe收到2xx或3xx，说明容器是健康的，定义方法如下所示。
yaml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: liveness-http
spec:
containers:
- name: liveness
image: nginx:alpine
livenessProbe: # liveness probe
httpGet: # HTTP GET定义
path: /
port: 80
imagePullSecrets:
- name: default-secret创建这个Pod。
bash
$ kubectl create -f liveness-http.yaml
pod/liveness-http created如上，这个Probe往容器的80端口发送HTTP GET请求，如果请求不成功，Kubernetes会重启容器。
查看Pod详情。
yaml
$ kubectl describe po liveness-http
Name: liveness-http
......
Containers:
liveness:
......
State: Running
Started: Mon, 03 Aug 2020 03:08:55 +0000
Ready: True
Restart Count: 0
Liveness: http-get http://:80/ delay=0s timeout=1s period=10s #success=1 #failure=3
Environment: <none>
Mounts:
/var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount from default-token-vssmw (ro)
......可以看到Pod当前状态是Running，Restart Count为0，说明没有重启。如果Restart Count不为0，则说明已经重启。
- TCP Socket
TCP Socket尝试与容器指定端口建立TCP连接，如果连接成功建立，说明容器是健康的，定义方法如下所示。
yaml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
labels:
test: liveness
name: liveness-tcp
spec:
containers:
- name: liveness
image: nginx:alpine
livenessProbe: # liveness probe
tcpSocket:
port: 80
imagePullSecrets:
- name: default-secret- Exec
Exec即执行具体命令，具体机制是Probe执行容器中的命令并检查命令退出的状态码，如果状态码为0则说明健康，定义方法如下所示。
yaml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
labels:
test: liveness
name: liveness-exec
spec:
containers:
- name: liveness
image: nginx:alpine
args:
- /bin/sh
- -c
- touch /tmp/healthy; sleep 30; rm -rf /tmp/healthy; sleep 600
livenessProbe: # liveness probe
exec: # Exec定义
command:
- cat
- /tmp/healthy
imagePullSecrets:
- name: default-secret上面定义在容器中执行cat /tmp/healthy命令，如果成功执行并返回0，则说明容器是健康的。上面定义中，30秒后命令会删除/tmp/healthy，这会导致Liveness Probe判定Pod处于不健康状态，然后会重启容器。
- Liveness Probe高级配置
上面liveness-http的describe命令回显中有如下行。
bash
Liveness: http-get http://:80/ delay=0s timeout=1s period=10s #success=1 #failure=3这一行表示Liveness Probe的具体参数配置，其含义如下：
- delay：延迟，delay=0s，表示在容器启动后立即开始探测，没有延迟时间
- timeout：超时，timeout=1s，表示容器必须在1s内进行响应，否则这次探测记作失败
- period：周期，period=10s，表示每10s探测一次容器
- success：成功，#success=1，表示连续1次成功后记作成功
- failure：失败，#failure=3，表示连续3次失败后会重启容器
以上存活探针表示：容器启动后立即进行探测，如果1s内容器没有给出回应则记作探测失败。每次间隔10s进行一次探测，在探测连续失败3次后重启容器。
这些是创建时默认设置的，您也可以手动配置，如下所示。
yaml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: liveness-http
spec:
containers:
- name: liveness
image: nginx:alpine
livenessProbe:
httpGet:
path: /
port: 80
initialDelaySeconds: 10 # 容器启动后多久开始探测
timeoutSeconds: 2 # 表示容器必须在2s内做出相应反馈给probe，否则视为探测失败
periodSeconds: 30 # 探测周期，每30s探测一次
successThreshold: 1 # 连续探测1次成功表示成功
failureThreshold: 3 # 连续探测3次失败表示失败initialDelaySeconds一般要设置大于0，这是由于很多情况下容器虽然启动成功，但应用就绪也需要一定的时间，需要等就绪时间之后才能返回成功，否则就会导致probe经常失败。
另外failureThreshold可以设置多次循环探测，这样在实际应用中健康检查的程序就不需要多次循环，这一点在开发应用时需要注意。
- 配置有效的Liveness Probe
- Liveness Probe应该检查什么
一个好的Liveness Probe应该检查应用内部所有关键部分是否健康，并使用一个专有的URL访问，例如/health，当访问/health 时执行这个功能，然后返回对应结果。这里要注意不能做鉴权，不然probe就会一直失败导致陷入重启的死循环。
另外检查只能限制在应用内部，不能检查依赖外部的部分，例如当前端web server不能连接数据库时，这个就不能看成web server不健康。
- Liveness Probe必须轻量
Liveness Probe不能占用过多的资源，且不能占用过长的时间，否则所有资源都在做健康检查，这就没有意义了。例如Java应用，就最好用HTTP GET方式，如果用Exec方式，JVM启动就占用了非常多的资源。
3.Label：组织Pod的利器
- 为什么需要Label
当资源变得非常多的时候，如何分类管理就非常重要了，Kubernetes提供了一种机制来为资源分类，那就是Label（标签）。Label非常简单，但是却很强大，Kubernetes中几乎所有资源都可以用Label来组织。
Label的具体形式是key-value的标记对，可以在创建资源的时候设置，也可以在后期添加和修改。
以Pod为例，当Pod变得多起来后，就显得杂乱且难以管理，如下图所示。
图1 没有分类组织的Pod
如果我们为Pod打上不同标签，那情况就完全不同了，如下图所示。
图2 使用Label组织的Pod
- 添加Label
Label的形式为key-value形式，使用非常简单，如下，为Pod设置了app=nginx和env=prod两个Label。
yaml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: nginx
labels: # 为Pod设置两个Label
app: nginx
env: prod
spec:
containers:
- image: nginx:alpine
name: container-0
resources:
limits:
cpu: 100m
memory: 200Mi
requests:
cpu: 100m
memory: 200Mi
imagePullSecrets:
- name: default-secretPod有了Label后，在查询Pod的时候带上--show-labels就可以看到Pod的Label。
bash
$ kubectl get pod --show-labels
NAME READY STATUS RESTARTS AGE LABELS
nginx 1/1 Running 0 50s app=nginx,env=prod还可以使用-L只查询某些固定的Label。
bash
$ kubectl get pod -L app,env
NAME READY STATUS RESTARTS AGE APP ENV
nginx 1/1 Running 0 1m nginx prod对已存在的Pod，可以直接使用kubectl label命令直接添加Label。
bash
$ kubectl label pod nginx creation_method=manual
pod/nginx labeled
$ kubectl get pod --show-labels
NAME READY STATUS RESTARTS AGE LABELS
nginx 1/1 Running 0 50s app=nginx, creation_method=manual,env=prod- 修改Label
对于已存在的Label，如果要修改的话，需要在命令中带上--overwrite，如下所示。
bash
$ kubectl label pod nginx env=debug --overwrite
pod/nginx labeled
$ kubectl get pod --show-labels
NAME READY STATUS RESTARTS AGE LABELS
nginx 1/1 Running 0 50s app=nginx,creation_method=manual,env=debug4.Namespace：资源分组
- 为什么需要Namespace
Label虽然好，但只用Label的话，那Label会非常多，有时候会有重叠，而且每次查询之类的动作都带一堆Label非常不方便。
Kubernetes提供了Namespace来做资源组织和划分，使用多Namespace可以将包含很多组件的系统分成不同的组。Namespace也可以用来做多租户划分，这样多个团队可以共用一个集群，使用的资源用Namespace划分开。
不同的Namespace下的资源名称可以相同，Kubernetes中大部分资源可以用Namespace划分，不过有些资源不行，例如Node、PV等，它们属于全局资源，不属于某一个Namespace，后面会逐步接触到。
通过如下命令可以查询到当前集群下的Namespace。
bash
$ kubectl get ns
NAME STATUS AGE
default Active 36m
kube-node-lease Active 36m
kube-public Active 36m
kube-system Active 36m到目前为止，我们都是在default Namespace下操作，当使用kubectl get而不指定Namespace时，默认为default Namespace。
看下kube-system下面有些什么东西。
bash
$ kubectl get po --namespace=kube-system
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
coredns-7689f8bdf-295rk 1/1 Running 0 9m11s
coredns-7689f8bdf-h7n68 1/1 Running 0 11m
everest-csi-controller-6d796fb9c5-v22df 2/2 Running 0 9m11s
everest-csi-driver-snzrr 1/1 Running 0 12m
everest-csi-driver-ttj28 1/1 Running 0 12m
everest-csi-driver-wtrk6 1/1 Running 0 12m
icagent-2kz8g 1/1 Running 0 12m
icagent-hjz4h 1/1 Running 0 12m
icagent-m4bbl 1/1 Running 0 12m可以看到kube-system有很多Pod，其中coredns是用于做服务发现、everest-csi是用于对接存储服务、icagent是用于对接监控系统。
这些通用的、必须的应用放在kube-system这个命名空间中，能够做到与其他Pod之间隔离，在其他命名空间中不会看到kube-system这个命名空间中的东西，不会造成影响。
- 创建Namespace
使用如下方式定义Namespace。
yaml
apiVersion: v1
kind: Namespace
metadata:
name: custom-namespace 使用kubectl命令创建。
bash
$ kubectl create -f custom-namespace.yaml
namespace/custom-namespace created 您还可以使用kubectl create namespace命令创建。
bash
$ kubectl create namespace custom-namespace
namespace/custom-namespace created 在指定Namespace下创建资源。
bash
$ kubectl create -f nginx.yaml -n custom-namespace
pod/nginx created 这样在custom-namespace下，就创建了一个名为nginx的Pod。
- Namespace的隔离说明
Namespace只能做到组织上划分，对运行的对象来说，它不能做到真正的隔离。举例来说，如果两个Namespace下的Pod知道对方的IP，而Kubernetes依赖的底层网络没有提供Namespace之间的网络隔离的话，那这两个Pod就可以互相访问。
四、Pod的编排与调度
1.无状态负载（Deployment）
- 无状态负载（Deployment）
Pod是Kubernetes创建或部署的最小单位，但是Pod是被设计为相对短暂的一次性实体，Pod可以被驱逐（当节点资源不足时）、随着集群的节点崩溃而消失。Kubernetes提供了Controller（控制器）来管理Pod，Controller可以创建和管理多个Pod，提供副本管理、滚动升级和自愈能力，其中最为常用的就是Deployment。
图1 Deployment
一个Deployment可以包含一个或多个Pod副本，每个Pod副本的角色相同，所以系统会自动为Deployment的多个Pod副本分发请求。
Deployment集成了上线部署、滚动升级、创建副本、恢复上线的功能，在某种程度上，Deployment实现无人值守的上线，大大降低了上线过程的复杂性和操作风险。
- 创建Deployment
以下示例为创建一个名为nginx的Deployment负载，使用nginx:latest镜像创建两个Pod，每个Pod占用100m CPU、200Mi内存。
yaml
apiVersion: apps/v1 # 注意这里与Pod的区别，Deployment是apps/v1而不是v1
kind: Deployment # 资源类型为Deployment
metadata:
name: nginx # Deployment的名称
spec:
replicas: 2 # Pod的数量，Deployment会确保一直有2个Pod运行
selector: # Label Selector
matchLabels:
app: nginx
template: # Pod的定义，用于创建Pod，也称为Pod template
metadata:
labels:
app: nginx
spec:
containers:
- image: nginx:latest
name: container-0
resources:
limits:
cpu: 100m
memory: 200Mi
requests:
cpu: 100m
memory: 200Mi
imagePullSecrets:
- name: default-secret从这个定义中可以看到Deployment的名称为nginx，spec.replicas定义了Pod的数量，即这个Deployment控制2个Pod；spec.selector是Label Selector（标签选择器），表示这个Deployment会选择Label为app=nginx的Pod；spec.template是Pod的定义，内容与Pod中的定义完全一致。
将上面Deployment的定义保存到deployment.yaml文件中，使用kubectl创建这个Deployment。
使用kubectl get查看Deployment和Pod，可以看到READY值为2/2，前一个2表示当前有2个Pod运行，后一个2表示期望有2个Pod，AVAILABLE为2表示有2个Pod是可用的。
bash
$ kubectl create -f deployment.yaml
deployment.apps/nginx created
$ kubectl get deploy
NAME READY UP-TO-DATE AVAILABLE AGE
nginx 2/2 2 2 4m5s- Deployment如何控制Pod
继续查询Pod，如下所示。
bash
$ kubectl get pods
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
nginx-7f98958cdf-tdmqk 1/1 Running 0 13s
nginx-7f98958cdf-txckx 1/1 Running 0 13s如果删掉一个Pod，您会发现立马会有一个新的Pod被创建出来，如下所示，这就是前面所说的Deployment会确保有2个Pod在运行，如果删掉一个，Deployment会重新创建一个，如果某个Pod故障或有其他问题，Deployment会自动拉起这个Pod。
bash
$ kubectl delete pod nginx-7f98958cdf-txckx
$ kubectl get pods
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
nginx-7f98958cdf-tdmqk 1/1 Running 0 21s
nginx-7f98958cdf-tesqr 1/1 Running 0 1s看到有如下两个名为nginx-7f98958cdf-tdmqk和nginx-7f98958cdf-tesqr的Pod， 其中nginx是直接使用Deployment的名称，-7f98958cdf-tdmqk和-7f98958cdf-tesqr是kubernetes随机生成的后缀。
您也许会发现这两个后缀中前面一部分是相同的，都是7f98958cdf，这是因为Deployment不是直接控制Pod的，Deployment是通过一种名为ReplicaSet的控制器控制Pod，通过如下命令可以查询ReplicaSet，其中rs是ReplicaSet的缩写。
bash
$ kubectl get rs
NAME DESIRED CURRENT READY AGE
nginx-7f98958cdf 2 2 2 1m这个ReplicaSet的名称为nginx-7f98958cdf，后缀-7f98958cdf也是随机生成的。
Deployment控制Pod的方式如图2所示，Deployment控制ReplicaSet，ReplicaSet控制Pod。
图2 Deployment通过ReplicaSet控制Pod
如果使用kubectl describe命令查看Deployment的详情，您就可以看到ReplicaSet，如下所示，可以看到有一行NewReplicaSet: nginx-7f98958cdf (2/2 replicas created)，而且Events里面事件确是把ReplicaSet的实例扩容到2个。在实际使用中您也许不会直接操作ReplicaSet，但了解Deployment通过控制ReplicaSet来控制Pod会有助于您定位问题。
bash
$ kubectl describe deploy nginx
Name: nginx
Namespace: default
CreationTimestamp: Sun, 16 Dec 2018 19:21:58 +0800
Labels: app=nginx
...
NewReplicaSet: nginx-7f98958cdf (2/2 replicas created)
Events:
Type Reason Age From Message
---- ------ ---- ---- -------
Normal ScalingReplicaSet 5m deployment-controller Scaled up replica set nginx-7f98958cdf to 2- 升级
在实际应用中，升级是一个常见的场景，Deployment能够很方便地支撑应用升级。
Deployment可以设置不同的升级策略，有如下两种。
- RollingUpdate：滚动升级，即逐步创建新Pod再删除旧Pod，为默认策略。
- Recreate：替换升级，即先把当前Pod删掉再重新创建Pod。
Deployment的升级可以是声明式的，也就是说只需要修改Deployment的YAML定义即可，比如使用kubectl edit命令将上面Deployment中的镜像修改为nginx:alpine。修改完成后再查询ReplicaSet和Pod，发现创建了一个新的ReplicaSet，Pod也重新创建了。
bash
$ kubectl edit deploy nginx
$ kubectl get rs
NAME DESIRED CURRENT READY AGE
nginx-6f9f58dffd 2 2 2 1m
nginx-7f98958cdf 0 0 0 48m
$ kubectl get pods
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
nginx-6f9f58dffd-tdmqk 1/1 Running 0 1m
nginx-6f9f58dffd-tesqr 1/1 Running 0 1mDeployment可以通过maxSurge和maxUnavailable两个参数控制升级过程中同时重新创建Pod的比例，这在很多时候是非常有用，配置如下所示。
yaml
spec:
strategy:
rollingUpdate:
maxSurge: 0.25
maxUnavailable: 0.25
type: RollingUpdate-
maxSurge：表示在滚动更新过程中，允许超出期望副本数的最大实例数或比例，即决定可以同时创建多少个新Pod替换旧Pod，默认值为25%。实际升级过程中，比例会换算为绝对数，并向上取整。
-
例如spec.replicas为2，默认状态下最多同时创建2*0.25=1个（向上取整）Pod，即系统中最多同时存在3个Pod。
-
maxUnavailable：表示在滚动更新过程中，允许处于不可用状态的最大实例数量或比例，即实际运行Pod数可低于期望副本数的最大限制，默认为25%。实际升级过程中，比例会换算为绝对数，并向下取整。
-
例如spec.replicas为2，默认状态下最多有2*0.25=0个（向下取整）Pod失效，即实际运行Pod数不可低于期望副本数，系统中最少有2个Pod处于运行状态。换言之，在升级过程中，一直会有2个Pod处于运行状态，每次新建一个Pod，等这个Pod创建成功后再删掉一个旧Pod，直至Pod全部为新Pod。
- 回滚
回滚也称为回退，即当发现升级出现问题时，让应用回到老的版本。Deployment可以非常方便地回滚到老版本。
例如上面升级的新版镜像有问题，可以执行kubectl rollout undo命令进行回滚。
bash
$ kubectl rollout undo deployment nginx
deployment.apps/nginx rolled backDeployment之所以能如此容易地做到回滚，是因为Deployment是通过ReplicaSet控制Pod的，升级后之前ReplicaSet都一直存在，Deployment回滚做的就是使用之前的ReplicaSet再次把Pod创建出来。Deployment中保存ReplicaSet的数量可以使用revisionHistoryLimit参数限制，默认值为10。
2.有状态负载（StatefulSet）
- 有状态负载（StatefulSet）
Deployment控制器下的Pod都有个共同特点，那就是每个Pod除了名称和IP地址不同，其余完全相同。需要的时候，Deployment可以通过Pod模板创建新的Pod；不需要的时候，Deployment就可以删除任意一个Pod。
但是在某些场景下，这并不满足需求，比如有些分布式的场景，要求每个Pod都有自己单独的状态时，比如分布式数据库，每个Pod要求有单独的存储，这时Deployment无法满足业务需求。
分布式有状态应用的特点主要是应用中每个部分的角色不同（即分工不同），比如数据库有主备、Pod之间有依赖，在Kubernetes中部署有状态应用对Pod有如下要求：
-
Pod能够被别的Pod找到，要求Pod有固定的标识。
-
每个Pod有单独存储，Pod被删除恢复后，必须读取原来的数据，否则状态就会不一致。
Kubernetes提供了StatefulSet来解决这个问题，其具体如下：
-
StatefulSet给每个Pod提供固定名称，Pod名称增加从0-N的固定后缀，Pod重新调度后Pod名称和HostName不变。
-
StatefulSet通过Headless Service给每个Pod提供固定的访问域名。
-
StatefulSet通过创建固定标识的PVC保证Pod重新调度后还是能访问到相同的持久化数据。
图1 StatefulSet
- 创建Headless Service
如前所述，创建Statefulset需要一个Headless Service用于Pod访问。
使用如下文件描述Headless Service，其中：
- spec.clusterIP：必须设置为None，表示Headless Service。
- spec.ports.port：Pod间通信端口号。
- spec.ports.name：Pod间通信端口名称。
yaml
apiVersion: v1
kind: Service # 对象类型为Service
metadata:
name: nginx
labels:
app: nginx
spec:
ports:
- name: nginx # Pod间通信的端口名称
port: 80 # Pod间通信的端口号
selector:
app: nginx # 选择标签为app:nginx的Pod
clusterIP: None # 必须设置为None，表示Headless Service执行如下命令创建Headless Service。
bash
# kubectl create -f headless.yaml
service/nginx created创建完成后可以查询Service。
bash
# kubectl get svc
NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE
nginx ClusterIP None <none> 80/TCP 5s- 创建Statefulset
Statefulset的YAML定义与其他对象基本相同，主要有两个差异点：
-
serviceName指定了Statefulset使用哪个Headless Service，需要填写Headless Service的名称。
-
volumeClaimTemplates是用来申请持久化声明PVC ，这里定义了一个名为data的模板，它会为每个Pod创建一个PVC，storageClassName指定了持久化存储的类型，在PV、PVC和StorageClass会详细介绍；volumeMounts是为Pod挂载存储。当然如果不需要存储的话可以删除volumeClaimTemplates和volumeMounts字段。
yaml
apiVersion: apps/v1
kind: StatefulSet
metadata:
name: nginx
spec:
serviceName: nginx # headless service的名称
replicas: 3
selector:
matchLabels:
app: nginx
template:
metadata:
labels:
app: nginx
spec:
containers:
- name: container-0
image: nginx:alpine
resources:
limits:
cpu: 100m
memory: 200Mi
requests:
cpu: 100m
memory: 200Mi
volumeMounts: # Pod挂载的存储
- name: data
mountPath: /usr/share/nginx/html # 存储挂载到/usr/share/nginx/html
imagePullSecrets:
- name: default-secret
volumeClaimTemplates:
- metadata:
name: data
spec:
accessModes:
- ReadWriteMany
resources:
requests:
storage: 1Gi
storageClassName: csi-nas # 持久化存储的类型执行如下命令创建。
bash
# kubectl create -f statefulset.yaml
statefulset.apps/nginx created命令执行后，查询一下StatefulSet和Pod，可以看到Pod的名称后缀从0开始到2，逐个递增。
bash
# kubectl get statefulset
NAME READY AGE
nginx 3/3 107s
# kubectl get pods
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
nginx-0 1/1 Running 0 112s
nginx-1 1/1 Running 0 69s
nginx-2 1/1 Running 0 39s此时如果手动删除nginx-1这个Pod，然后再次查询Pod，可以看到StatefulSet重新创建了一个名称相同的Pod，通过创建时间5s可以看出nginx-1是刚刚创建的。
bash
# kubectl delete pod nginx-1
pod "nginx-1" deleted
# kubectl get pods
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
nginx-0 1/1 Running 0 3m4s
nginx-1 1/1 Running 0 5s
nginx-2 1/1 Running 0 1m10s进入容器查看容器的hostname，可以看到同样是nginx-0、nginx-1和nginx-2。
bash
# kubectl exec nginx-0 -- sh -c 'hostname'
nginx-0
# kubectl exec nginx-1 -- sh -c 'hostname'
nginx-1
# kubectl exec nginx-2 -- sh -c 'hostname'
nginx-2同时可以看一下StatefulSet创建的PVC，可以看到这些PVC，都以"PVC名称-StatefulSet名称-编号"的方式命名，并且处于Bound状态。
bash
# kubectl get pvc
NAME STATUS VOLUME CAPACITY ACCESS MODES STORAGECLASS AGE
data-nginx-0 Bound pvc-f58bc1a9-6a52-4664-a587-a9a1c904ba29 1Gi RWX csi-nas 2m24s
data-nginx-1 Bound pvc-066e3a3a-fd65-4e65-87cd-6c3fd0ae6485 1Gi RWX csi-nas 101s
data-nginx-2 Bound pvc-a18cf1ce-708b-4e94-af83-766007250b0c 1Gi RWX csi-nas 71sStatefulSet的网络标识
StatefulSet创建后，可以看下Pod是有固定名称的，那Headless Service是如何起作用的呢，那就是使用DNS，为Pod提供固定的域名，这样Pod间就可以使用域名访问，即便Pod被重新创建而导致Pod的IP地址发生变化，这个域名也不会发生变化。
Headless Service创建后，每个Pod的IP都会有下面格式的域名。
yaml
<pod-name>.<svc-name>.<namespace>.svc.cluster.local例如上面的三个Pod的域名就是：
- nginx-0.nginx.default.svc.cluster.local
- nginx-1.nginx.default.svc.cluster.local
- nginx-2.nginx.default.svc.cluster.local
实际访问时可以省略后面的..svc.cluster.local。
下面命令会使用tutum/dnsutils镜像创建一个Pod，进入这个Pod的容器，使用nslookup命令查看Pod对应的域名，可以发现能解析出Pod的IP地址。这里可以看到DNS服务器的地址是10.247.3.10，这是在创建CCE集群时默认安装CoreDNS插件，用于提供DNS服务，后续在Kubernetes网络会详细介绍CoreDNS的作用。
bash
$ kubectl run -i --tty --image tutum/dnsutils dnsutils --restart=Never --rm /bin/sh
If you don't see a command prompt, try pressing enter.
/ # nslookup nginx-0.nginx
Server: 10.247.3.10
Address: 10.247.3.10#53
Name: nginx-0.nginx.default.svc.cluster.local
Address: 172.16.0.31
/ # nslookup nginx-1.nginx
Server: 10.247.3.10
Address: 10.247.3.10#53
Name: nginx-1.nginx.default.svc.cluster.local
Address: 172.16.0.18
/ # nslookup nginx-2.nginx
Server: 10.247.3.10
Address: 10.247.3.10#53
Name: nginx-2.nginx.default.svc.cluster.local
Address: 172.16.0.19此时如果手动删除这两个Pod，查询被StatefulSet重新创建的Pod的IP，然后使用nslookup命令解析Pod的域名，可以发现nginx-0.nginx和nginx-1.nginx仍然能解析到对应的Pod。这就保证了StatefulSet网络标识不变。
StatefulSet存储状态
上面说了StatefulSet可以通过PVC做持久化存储，保证Pod重新调度后还是能访问到相同的持久化数据，在删除Pod时，PVC不会被删除。
图2 StatefulSet的Pod重建过程
点击放大
下面将通过实际操作验证这一点是如何做到的，执行下面的命令，在nginx-1的目录/usr/share/nginx/html中写入一些内容，例如将index.html的内容修改为"hello world"。
bash
# kubectl exec nginx-1 -- sh -c 'echo hello world > /usr/share/nginx/html/index.html'修改完后，如果在Pod中访问"http://localhost"，那就会返回"hello world"。
bash
# kubectl exec -it nginx-1 -- curl localhost
hello world此时如果手动删除nginx-1这个Pod，然后再次查询Pod，可以看到StatefulSet重新创建了一个名称相同的Pod，通过创建时间4s可以看出nginx-1是刚刚创建的。
bash
# kubectl delete pod nginx-1
pod "nginx-1" deleted
# kubectl get pods
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
nginx-0 1/1 Running 0 14m
nginx-1 1/1 Running 0 4s
nginx-2 1/1 Running 0 13m再次访问该Pod的index.html页面，会发现仍然返回"hello world"，这说明这个Pod仍然是访问相同的存储。
bash
# kubectl exec -it nginx-1 -- curl localhost
hello world3.普通任务（Job）和定时任务（CronJob）
- 普通任务（Job）和定时任务（CronJob）
Job和CronJob是负责批量处理短暂的一次性任务（short lived one-off tasks），即仅执行一次的任务，它保证批处理任务的一个或多个Pod成功结束。
-
Job：是Kubernetes用来控制批处理型任务的资源对象。批处理业务与长期伺服业务（Deployment、StatefulSet）的主要区别是批处理业务的运行有头有尾，而长期伺服业务在用户不停止的情况下永远运行。Job管理的Pod根据用户的设置把任务成功完成就自动退出（Pod自动删除）。
-
CronJob：是基于时间的Job，就类似于Linux系统的crontab文件中的一行，在指定的时间周期运行指定的Job。
任务负载的这种用完即停止的特性特别适合一次性任务，比如持续集成。
- 创建Job
以下是一个Job配置，其计算π到2000位并打印输出。Job结束需要运行50个Pod，这个示例中就是打印π 50次，并行运行5个Pod，Pod如果失败最多重试5次。
yaml
apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
name: pi-with-timeout
spec:
completions: 50 # 运行的次数，即Job结束需要成功运行的Pod个数
parallelism: 5 # 并行运行Pod的数量，默认为1
backoffLimit: 5 # 表示失败Pod的重试最大次数，超过这个次数不会继续重试。
activeDeadlineSeconds: 100 # 表示Pod超期时间，一旦达到这个时间，Job及其所有的Pod都会停止。
template: # Pod定义
spec:
containers:
- name: pi
image: perl
command:
- perl
- "-Mbignum=bpi"
- "-wle"
- print bpi(2000)
restartPolicy: Never根据completions和parallelism的设置，可以将Job划分为以下几种类型。
表1 任务类型|Job类型
|说明
使用示例
一次性Job
创建一个Pod直至其成功结束
数据库迁移
固定结束次数的Job
依次创建一个Pod运行直至completions个成功结束
处理工作队列的Pod
固定结束次数的并行Job
依次创建多个Pod运行直至completions个成功结束
多个Pod同时处理工作队列
并行Job
创建一个或多个Pod直至有一个成功结束
多个Pod同时处理工作队列
- 创建CronJob
相比Job，CronJob就是一个加了定时的Job，CronJob执行时是在指定的时间创建出Job，然后由Job创建出Pod。
apiVersion: batch/v1
kind: CronJob
metadata:
name: cronjob-example
spec:
schedule: "0,15,30,45 * * * *" # 定时相关配置
jobTemplate: # Job的定义
spec:
template:
spec:
restartPolicy: OnFailure
containers:
- name: pi
image: perl
command:
-
perl
-
"-Mbignum=bpi"
-
"-wle"
-
print bpi(2000)
CronJob的格式从前到后就是：
Minute
Hour
Day of month
Month
Day of week如 "0,15,30,45 * * * * " ，前面逗号隔开的是分钟，后面第一个* 表示每小时，第二个 * 表示每个月的哪天，第三个表示每月，第四个表示每周的哪天。
如果您想要每个月的第一天里面每半个小时执行一次，那就可以设置为" 0,30 * 1 * * " 如果您想每个星期天的3am执行一次任务，那就可以设置为 "0 3 * * 0"。
4.守护进程集（DaemonSet）
守护进程集（DaemonSet）
DaemonSet（守护进程集）在集群的每个节点上运行一个Pod，且保证只有一个Pod，非常适合一些系统层面的应用，例如日志收集、资源监控等，这类应用需要每个节点都运行，且不需要太多实例，一个比较好的例子就是Kubernetes的kube-proxy。
DaemonSet跟节点相关，如果节点异常，也不会在其他节点重新创建。
图1 DaemonSet
点击放大
创建DaemonSet
下面是一个DaemonSet的示例。
apiVersion: apps/v1
kind: DaemonSet
metadata:
name: nginx-daemonset
labels:
app: nginx-daemonset
spec:
selector:
matchLabels:
app: nginx-daemonset
template:
metadata:
labels:
app: nginx-daemonset
spec:
nodeSelector: # 节点选择，当节点拥有daemon=need时才在节点上创建Pod
daemon: need
containers:
- name: nginx-daemonset
image: nginx:alpine
resources:
limits:
cpu: 250m
memory: 512Mi
requests:
cpu: 250m
memory: 512Mi
imagePullSecrets:
- name: default-secret
这里可以看出DaemonSet没有Deployment或StatefulSet中的replicas参数，因为DaemonSet会在每个目标节点上固定部署一个Pod。
Pod模板中有个nodeSelector，指定了只在有"daemon=need"的节点上才创建Pod，如下图所示，DaemonSet只在指定标签的节点上创建Pod。如果需要在每一个节点上创建Pod可以删除该标签。
图2 DaemonSet在指定标签的节点上创建Pod
点击放大
创建DaemonSet：
$ kubectl create -f daemonset.yaml
daemonset.apps/nginx-daemonset created
查询发现nginx-daemonset没有Pod创建。
$ kubectl get ds
NAME DESIRED CURRENT READY UP-TO-DATE AVAILABLE NODE SELECTOR AGE
nginx-daemonset 0 0 0 0 0 daemon=need 16s
$ kubectl get pods
No resources found in default namespace.
这是因为节点上没有daemon=need这个标签，使用如下命令可以查询节点的标签。
$ kubectl get node --show-labels
NAME STATUS ROLES AGE VERSION LABELS
192.168.0.212 Ready 83m v1.15.6-r1-20.3.0.2.B001-15.30.2 beta.kubernetes.io/arch=amd64 ...
192.168.0.94 Ready 83m v1.15.6-r1-20.3.0.2.B001-15.30.2 beta.kubernetes.io/arch=amd64 ...
192.168.0.97 Ready 83m v1.15.6-r1-20.3.0.2.B001-15.30.2 beta.kubernetes.io/arch=amd64 ...
给192.168.0.212这个节点打上标签，然后再查询，发现已经创建了一个Pod，并且这个Pod是在192.168.0.212这个节点上。
$ kubectl label node 192.168.0.212 daemon=need
node/192.168.0.212 labeled
$ kubectl get ds
NAME DESIRED CURRENT READY UP-TO-DATE AVAILABLE NODE SELECTOR AGE
nginx-daemonset 1 1 0 1 0 daemon=need 116s
$ kubectl get pod -o wide
NAME READY STATUS RESTARTS AGE IP NODE
nginx-daemonset-g9b7j 1/1 Running 0 18s 172.16.3.0 192.168.0.212
再给192.168.0.94这个节点打上标签，发现又创建了一个Pod：
$ kubectl label node 192.168.0.94 daemon=need
node/192.168.0.94 labeled
$ kubectl get ds
NAME DESIRED CURRENT READY UP-TO-DATE AVAILABLE NODE SELECTOR AGE
nginx-daemonset 2 2 1 2 1 daemon=need 2m29s
$ kubectl get pod -o wide
NAME READY STATUS RESTARTS AGE IP NODE
nginx-daemonset-6jjxz 0/1 ContainerCreating 0 8s 192.168.0.94
nginx-daemonset-g9b7j 1/1 Running 0 42s 172.16.3.0 192.168.0.212
如果修改掉192.168.0.94节点的标签，可以发现DaemonSet会删除这个节点上的Pod。
$ kubectl label node 192.168.0.94 daemon=no --overwrite
node/192.168.0.94 labeled
$ kubectl get ds
NAME DESIRED CURRENT READY UP-TO-DATE AVAILABLE NODE SELECTOR AGE
nginx-daemonset 1 1 1 1 1 daemon=need 4m5s
$ kubectl get pod -o wide
NAME READY STATUS RESTARTS AGE IP NODE
nginx-daemonset-g9b7j 1/1 Running 0 2m23s 172.16.3.0 192.168.0.212
5.亲和与反亲和调度
在守护进程集（DaemonSet）中讲到使用nodeSelector选择Pod要部署的节点，其实Kubernetes还支持更精细、更灵活的调度机制，那就是亲和（affinity）与反亲和（anti-affinity）调度。
Kubernetes支持节点和Pod两个层级的亲和与反亲和。通过配置亲和与反亲和规则，可以允许您指定硬性限制或者偏好，例如将前台Pod和后台Pod部署在一起、某类应用部署到某些特定的节点、不同应用部署到不同的节点等等。
Node Affinity（节点亲和）
您肯定也猜到了亲和性规则的基础肯定也是标签，先来看一下CCE集群中节点上有些什么标签。
$ kubectl describe node 192.168.0.212
Name: 192.168.0.212
Roles:
Labels: beta.kubernetes.io/arch=amd64
failure-domain.beta.kubernetes.io/is-baremetal=false
failure-domain.beta.kubernetes.io/region=cn-east-3
failure-domain.beta.kubernetes.io/zone=cn-east-3a
kubernetes.io/availablezone=cn-east-3a
kubernetes.io/hostname=192.168.0.212
node.kubernetes.io/subnetid=fd43acad-33e7-48b2-a85a-24833f362e0e
os.architecture=amd64
os.name=EulerOS_2.0_SP5
os.version=3.10.0-862.14.1.5.h328.eulerosv2r7.x86_64
这些标签都是在创建节点的时候CCE会自动添加上的，下面介绍几个在调度中会用到比较多的标签。
failure-domain.beta.kubernetes.io/region：表示节点所在的区域，如果上面这个节点标签值为cn-east-3，表示节点在上海一区域。
failure-domain.beta.kubernetes.io/zone：表示节点所在的可用区（availability zone）。
kubernetes.io/hostname：节点的hostname。另外在Label：组织Pod的利器章节还介绍自定义标签，通常情况下，对于一个大型Kubernetes集群，肯定会根据业务需要定义很多标签。
在守护进程集（DaemonSet）中介绍了nodeSelector，通过nodeSelector可以让Pod只部署在具有特定标签的节点上。如下所示，Pod只会部署在拥有gpu=true这个标签的节点上。
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: nginx
spec:
nodeSelector: # 节点选择，当节点拥有gpu=true时才在节点上创建Pod
gpu: true
...
通过节点亲和性规则配置，也可以做到同样的事情，如下所示。
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: gpu
labels:
app: gpu
spec:
selector:
matchLabels:
app: gpu
replicas: 3
template:
metadata:
labels:
app: gpu
spec:
containers:
- image: nginx:alpine
name: gpu
resources:
requests:
cpu: 100m
memory: 200Mi
limits:
cpu: 100m
memory: 200Mi
imagePullSecrets:
- name: default-secret
affinity:
nodeAffinity:
requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
nodeSelectorTerms:
-
matchExpressions:
-
key: gpu
operator: In
values:
- "true"
看起来这要复杂很多，但这种方式可以得到更强的表达能力，后面会进一步介绍。
这里affinity表示亲和，nodeAffinity表示节点亲和，requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution非常长，不过可以将这个分作两段来看：
前半段requiredDuringScheduling表示下面定义的规则必须强制满足（require）才会调度Pod到节点上。
后半段IgnoredDuringExecution表示已经在节点上运行的Pod不需要满足下面定义的规则，即去除节点上的某个标签，那些需要节点包含该标签的Pod不会被重新调度。另外操作符operator的值为In，表示标签值需要在values的列表中，其他operator取值如下。
NotIn：标签的值不在某个列表中
Exists：某个标签存在
DoesNotExist：某个标签不存在
Gt：标签的值大于某个值（字符串比较）
Lt：标签的值小于某个值（字符串比较）需要说明的是并没有nodeAntiAffinity（节点反亲和），因为NotIn和DoesNotExist可以提供相同的功能。
下面来验证这段规则是否生效，首先给192.168.0.212这个节点打上gpu=true的标签。
$ kubectl label node 192.168.0.212 gpu=true
node/192.168.0.212 labeled
$ kubectl get node -L gpu
NAME STATUS ROLES AGE VERSION GPU
192.168.0.212 Ready 13m v1.15.6-r1-20.3.0.2.B001-15.30.2 true
192.168.0.94 Ready 13m v1.15.6-r1-20.3.0.2.B001-15.30.2
192.168.0.97 Ready 13m v1.15.6-r1-20.3.0.2.B001-15.30.2
创建这个Deployment，可以发现所有的Pod都部署在了192.168.0.212这个节点上。
$ kubectl create -f affinity.yaml
deployment.apps/gpu created
$ kubectl get pod -o wide
NAME READY STATUS RESTARTS AGE IP NODE
gpu-6df65c44cf-42xw4 1/1 Running 0 15s 172.16.0.37 192.168.0.212
gpu-6df65c44cf-jzjvs 1/1 Running 0 15s 172.16.0.36 192.168.0.212
gpu-6df65c44cf-zv5cl 1/1 Running 0 15s 172.16.0.38 192.168.0.212
节点优先选择规则
上面讲的requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution是一种强制选择的规则，节点亲和还有一种优先选择规则，即preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution，表示会根据规则优先选择哪些节点。
为演示这个效果，先为上面的集群添加一个节点，且这个节点跟另外三个节点不在同一个可用区，创建完之后查询节点的可用区标签，如下所示，新添加的节点在cn-east-3c这个可用区。
$ kubectl get node -L failure-domain.beta.kubernetes.io/zone,gpu
NAME STATUS ROLES AGE VERSION ZONE GPU
192.168.0.100 Ready 7h23m v1.15.6-r1-20.3.0.2.B001-15.30.2 cn-east-3c
192.168.0.212 Ready 8h v1.15.6-r1-20.3.0.2.B001-15.30.2 cn-east-3a true
192.168.0.94 Ready 8h v1.15.6-r1-20.3.0.2.B001-15.30.2 cn-east-3a
192.168.0.97 Ready 8h v1.15.6-r1-20.3.0.2.B001-15.30.2 cn-east-3a
下面定义一个Deployment，要求Pod优先部署在可用区cn-east-3a的节点上，可以像下面这样定义，使用preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution规则，给cn-east-3a设置权重（weight）为80，而gpu=true权重为20，这样Pod就优先部署在cn-east-3a的节点上。
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: gpu
labels:
app: gpu
spec:
selector:
matchLabels:
app: gpu
replicas: 10
template:
metadata:
labels:
app: gpu
spec:
containers:
- image: nginx:alpine
name: gpu
resources:
requests:
cpu: 100m
memory: 200Mi
limits:
cpu: 100m
memory: 200Mi
imagePullSecrets:
- name: default-secret
affinity:
nodeAffinity:
preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
- weight: 80
preference:
matchExpressions:
operator: In
values:
-
cn-east-3a
-
weight: 20
preference:
matchExpressions:
- key: gpu
operator: In
values:
- "true"
来看实际部署后的情况，可以看到部署到192.168.0.212这个节点上的Pod有5个，而192.168.0.100上只有2个。
$ kubectl create -f affinity2.yaml
deployment.apps/gpu created
$ kubectl get po -o wide
NAME READY STATUS RESTARTS AGE IP NODE
gpu-585455d466-5bmcz 1/1 Running 0 2m29s 172.16.0.44 192.168.0.212
gpu-585455d466-cg2l6 1/1 Running 0 2m29s 172.16.0.63 192.168.0.97
gpu-585455d466-f2bt2 1/1 Running 0 2m29s 172.16.0.79 192.168.0.100
gpu-585455d466-hdb5n 1/1 Running 0 2m29s 172.16.0.42 192.168.0.212
gpu-585455d466-hkgvz 1/1 Running 0 2m29s 172.16.0.43 192.168.0.212
gpu-585455d466-mngvn 1/1 Running 0 2m29s 172.16.0.48 192.168.0.97
gpu-585455d466-s26qs 1/1 Running 0 2m29s 172.16.0.62 192.168.0.97
gpu-585455d466-sxtzm 1/1 Running 0 2m29s 172.16.0.45 192.168.0.212
gpu-585455d466-t56cm 1/1 Running 0 2m29s 172.16.0.64 192.168.0.100
gpu-585455d466-t5w5x 1/1 Running 0 2m29s 172.16.0.41 192.168.0.212
上面这个例子中，对于节点排序优先级如下所示，有个两个标签的节点排序最高，只有cn-east-3a标签的节点排序第二（权重为80），只有gpu=true的节点排序第三，没有的节点排序最低。
图1 优先级排序顺序
点击放大
这里您看到Pod并没有调度到192.168.0.94这个节点上，这是因为这个节点上部署了很多其他Pod，资源使用较多，所以并没有往这个节点上调度，这也侧面说明preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution是优先规则，而不是强制规则。
工作负载亲和（podAffinity）
节点亲和的规则只能影响Pod和节点之间的亲和，Kubernetes还支持Pod和Pod之间的亲和，例如将应用的前端和后端部署在一起，从而减少访问延迟。Pod亲和同样有requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution和preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution两种规则。
说明：
对于工作负载亲和来说，使用requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution和preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution规则时， topologyKey字段不允许为空。
来看下面这个例子，假设有个应用的后端已经创建，且带有app=backend的标签。
$ kubectl get po -o wide
NAME READY STATUS RESTARTS AGE IP NODE
backend-658f6cb858-dlrz8 1/1 Running 0 2m36s 172.16.0.67 192.168.0.100
将前端frontend的pod部署在backend一起时，可以做如下Pod亲和规则配置。
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: frontend
labels:
app: frontend
spec:
selector:
matchLabels:
app: frontend
replicas: 3
template:
metadata:
labels:
app: frontend
spec:
containers:
- image: nginx:alpine
name: frontend
resources:
requests:
cpu: 100m
memory: 200Mi
limits:
cpu: 100m
memory: 200Mi
imagePullSecrets:
- name: default-secret
affinity:
podAffinity:
requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
- topologyKey: kubernetes.io/hostname
labelSelector:
matchExpressions:
- key: app
operator: In
values:
- backend
创建frontend然后查看，可以看到frontend都创建到跟backend一样的节点上了。
$ kubectl create -f affinity3.yaml
deployment.apps/frontend created
$ kubectl get po -o wide
NAME READY STATUS RESTARTS AGE IP NODE
backend-658f6cb858-dlrz8 1/1 Running 0 5m38s 172.16.0.67 192.168.0.100
frontend-67ff9b7b97-dsqzn 1/1 Running 0 6s 172.16.0.70 192.168.0.100
frontend-67ff9b7b97-hxm5t 1/1 Running 0 6s 172.16.0.71 192.168.0.100
frontend-67ff9b7b97-z8pdb 1/1 Running 0 6s 172.16.0.72 192.168.0.100
这里有个topologyKey字段（用于划分拓扑域），意思是先圈定topologyKey指定的范围，当节点上的标签键、值均相同时会被认为同一拓扑域，然后再选择下面规则定义的内容。这里每个节点上都有kubernetes.io/hostname，所以看不出topologyKey起到的作用。
如果backend有两个Pod，分别在不同的节点上。
$ kubectl get po -o wide
NAME READY STATUS RESTARTS AGE IP NODE
backend-658f6cb858-5bpd6 1/1 Running 0 23m 172.16.0.40 192.168.0.97
backend-658f6cb858-dlrz8 1/1 Running 0 2m36s 172.16.0.67 192.168.0.100
给192.168.0.97和192.168.0.94打上prefer=true的标签。
$ kubectl label node 192.168.0.97 prefer=true
node/192.168.0.97 labeled
$ kubectl label node 192.168.0.94 prefer=true
node/192.168.0.94 labeled
$ kubectl get node -L prefer
NAME STATUS ROLES AGE VERSION PREFER
192.168.0.100 Ready 44m v1.15.6-r1-20.3.0.2.B001-15.30.2
192.168.0.212 Ready 91m v1.15.6-r1-20.3.0.2.B001-15.30.2
192.168.0.94 Ready 91m v1.15.6-r1-20.3.0.2.B001-15.30.2 true
192.168.0.97 Ready 91m v1.15.6-r1-20.3.0.2.B001-15.30.2 true
将podAffinity的topologyKey定义为prefer，则节点拓扑域的划分如图2所示。
affinity:
podAffinity:
requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
- topologyKey: prefer
labelSelector:
matchExpressions:
- key: app
operator: In
values:
- backend图2 拓扑域示意图
点击放大
调度时，会根据prefer标签划分节点拓扑域，本示例中192.168.0.97和192.168.0.94被划作同一拓扑域。如果当拓扑域中运行着app=backend的Pod，即使该拓扑域中并非所有节点均运行了app=backend的Pod（本例该拓扑域中仅192.168.0.97节点上存在app=backend的Pod），frontend同样会部署在此拓扑域中（这里的192.168.0.97或192.168.0.94）。
$ kubectl create -f affinity3.yaml
deployment.apps/frontend created
$ kubectl get po -o wide
NAME READY STATUS RESTARTS AGE IP NODE
backend-658f6cb858-5bpd6 1/1 Running 0 26m 172.16.0.40 192.168.0.97
backend-658f6cb858-dlrz8 1/1 Running 0 5m38s 172.16.0.67 192.168.0.100
frontend-67ff9b7b97-dsqzn 1/1 Running 0 6s 172.16.0.70 192.168.0.97
frontend-67ff9b7b97-hxm5t 1/1 Running 0 6s 172.16.0.71 192.168.0.97
frontend-67ff9b7b97-z8pdb 1/1 Running 0 6s 172.16.0.72 192.168.0.94
工作负载反亲和（podAntiAffinity）
前面讲了Pod的亲和，通过亲和将Pod部署在一起，有时候需求却恰恰相反，需要将Pod分开部署，例如Pod之间部署在一起会影响性能的情况。
说明：
对于工作负载反亲和来说，使用requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution规则时， Kubernetes默认的准入控制器 LimitPodHardAntiAffinityTopology要求topologyKey字段只能是kubernetes.io/hostname。如果您希望使用其他定制拓扑逻辑，可以更改或者禁用该准入控制器。
下面例子中定义了反亲和规则，这个规则表示根据kubernetes.io/hostname标签划分节点拓扑域，且如果该拓扑域中的某个节点上已经存在带有app=frontend标签的Pod，那么拥有相同标签的Pod将不能被调度到该拓扑域内的其他节点上。
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: frontend
labels:
app: frontend
spec:
selector:
matchLabels:
app: frontend
replicas: 5
template:
metadata:
labels:
app: frontend
spec:
containers:
- image: nginx:alpine
name: frontend
resources:
requests:
cpu: 100m
memory: 200Mi
limits:
cpu: 100m
memory: 200Mi
imagePullSecrets:
- name: default-secret
affinity:
podAntiAffinity:
requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
- topologyKey: kubernetes.io/hostname #节点拓扑域
labelSelector: #Pod标签匹配规则
matchExpressions:
- key: app
operator: In
values:
- frontend
$ kubectl create -f affinity4.yaml
deployment.apps/frontend created
$ kubectl get po -o wide
NAME READY STATUS RESTARTS AGE IP NODE
frontend-6f686d8d87-8dlsc 1/1 Running 0 18s 172.16.0.76 192.168.0.100
frontend-6f686d8d87-d6l8p 0/1 Pending 0 18s
frontend-6f686d8d87-hgcq2 1/1 Running 0 18s 172.16.0.54 192.168.0.97
frontend-6f686d8d87-q7cfq 1/1 Running 0 18s 172.16.0.47 192.168.0.212
frontend-6f686d8d87-xl8hx 1/1 Running 0 18s 172.16.0.23 192.168.0.94
五、配置管理
1.ConfigMap
2.Secret
六、Kubernetes网络
1.容器网络
2.Service
3.Ingress
4.就绪探针（Readiness Probe）
5.网络策略（NetworkPolicy）
七、持久化存储
1.Volume
2.PV、PVC和StorageClass
八、认证与授权
1.ServiceAccount
2.RBAC
九、弹性伸缩
1.弹性伸缩
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参考知识
Kubernetes基础知识