从零开始的云原生之旅（六）：DaemonSet 实战日志采集器
每个节点都自动部署一个，新节点加入也自动部署！
📖 文章目录
- 前言
- [一、为什么需要 DaemonSet？](#一、为什么需要 DaemonSet？)
- [1.1 我用 Deployment 踩的坑](#1.1 我用 Deployment 踩的坑)
- [1.2 DaemonSet 的解决方案](#1.2 DaemonSet 的解决方案)
- 二、日志采集器设计
- [2.1 功能需求](#2.1 功能需求)
- [2.2 架构设计](#2.2 架构设计)
- [2.3 技术选型](#2.3 技术选型)
- 三、编写日志采集器
- [3.1 核心功能实现](#3.1 核心功能实现)
- [3.2 Prometheus 指标](#3.2 Prometheus 指标)
- [3.3 健康检查接口](#3.3 健康检查接口)
- [四、配置 DaemonSet](#四、配置 DaemonSet)
- [4.1 基础配置](#4.1 基础配置)
- [4.2 环境变量注入](#4.2 环境变量注入)
- [4.3 访问宿主机资源](#4.3 访问宿主机资源)
- [4.4 节点选择和容忍](#4.4 节点选择和容忍)
- 五、构建和部署
- [5.1 编写 Dockerfile](#5.1 编写 Dockerfile)
- [5.2 构建镜像](#5.2 构建镜像)
- [5.3 部署 DaemonSet](#5.3 部署 DaemonSet)
- 六、验证和测试
- [6.1 验证部署状态](#6.1 验证部署状态)
- [6.2 查看日志输出](#6.2 查看日志输出)
- [6.3 测试健康检查](#6.3 测试健康检查)
- [6.4 查看 Prometheus 指标](#6.4 查看 Prometheus 指标)
- 七、节点扩缩容测试
- [7.1 模拟节点加入](#7.1 模拟节点加入)
- [7.2 模拟节点下线](#7.2 模拟节点下线)
- 八、高级特性
- [8.1 更新策略](#8.1 更新策略)
- [8.2 Tolerations 详解](#8.2 Tolerations 详解)
- [8.3 NodeSelector 详解](#8.3 NodeSelector 详解)
- 九、常见问题排查
- [9.1 Pod 未在所有节点运行](#9.1 Pod 未在所有节点运行)
- [9.2 Pod 无法访问宿主机目录](#9.2 Pod 无法访问宿主机目录)
- [9.3 更新时服务中断](#9.3 更新时服务中断)
- 十、生产环境优化建议
- 结语
前言
在前面的文章中，我学会了：
- Deployment：部署无状态的 API 服务
- StatefulSet：部署有状态的 Redis
这次，我遇到了一个新需求：
运维："我们要在每个 K8s 节点上部署日志采集器，收集节点日志"
我的第一反应：用 Deployment？
但很快发现问题：
- ❌ Deployment 不保证每个节点都有 Pod
- ❌ 新节点加入，需要手动调整 replicas
- ❌ 节点下线，Pod 可能调度到其他节点（不符合需求）
这就需要 DaemonSet！
这篇文章，我会从零实现一个日志采集器，并用 DaemonSet 部署，包括：
- ✅ 如何访问宿主机目录？
- ✅ 如何保证每个节点都有一个 Pod？
- ✅ 新节点加入，如何自动部署？
- ✅ 如何更新 DaemonSet？
- ✅ 我踩过的所有坑！
一、为什么需要 DaemonSet？
1.1 我用 Deployment 踩的坑
需求：每个节点部署一个日志采集器
我的第一次尝试：
yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: log-collector
spec:
replicas: 1 # 假设只有 1 个节点部署后：
bash
kubectl get pods -o wide
# NAME NODE READY STATUS RESTARTS AGE
# log-collector-xxx node-1 1/1 Running 0 1m看起来没问题！但...：
问题 1：新节点加入，没有自动部署
bash
# 集群扩容，新增 node-2
kubectl get nodes
# NAME STATUS AGE
# node-1 Ready 10d
# node-2 Ready 1m ← 新节点
# 查看 Pod
kubectl get pods -o wide
# NAME NODE READY STATUS RESTARTS AGE
# log-collector-xxx node-1 1/1 Running 0 5m
# node-2 上没有 Pod！我需要手动调整 replicas：
bash
kubectl scale deployment log-collector --replicas=2太麻烦了！每次加节点都要手动调整！
问题 2：Deployment 不保证每个节点都有
bash
# 扩容到 3 个副本
kubectl scale deployment log-collector --replicas=3
# 查看 Pod 分布
kubectl get pods -o wide
# NAME NODE READY STATUS RESTARTS AGE
# log-collector-xxx node-1 1/1 Running 0 1m
# log-collector-yyy node-1 1/1 Running 0 30s ← 都在 node-1
# log-collector-zzz node-2 1/1 Running 0 20snode-1 有 2 个 Pod，node-2 有 1 个！
这不符合需求：我要每个节点只有一个！
问题 3：节点下线，Pod 被迁移
bash
# node-2 下线（维护）
kubectl drain node-2
# Pod 被调度到 node-1
kubectl get pods -o wide
# NAME NODE READY STATUS RESTARTS AGE
# log-collector-xxx node-1 1/1 Running 0 5m
# log-collector-zzz node-1 1/1 Running 0 30s ← 从 node-2 迁移来的但日志采集器应该跟随节点！节点不在了，采集器也应该停止！
1.2 DaemonSet 的解决方案
DaemonSet 的特点：
① 自动在每个节点运行一个 Pod
┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐
│ node-1 │ │ node-2 │ │ node-3 │
│ │ │ │ │ │
│ ┌──────┐ │ │ ┌──────┐ │ │ ┌──────┐ │
│ │ Pod │ │ │ │ Pod │ │ │ │ Pod │ │
│ └──────┘ │ │ └──────┘ │ │ └──────┘ │
└──────────┘ └──────────┘ └──────────┘
每个节点自动有一个 Pod！② 节点加入，自动部署
新增 node-4：
┌──────────┐
│ node-4 │
│ │
│ ┌──────┐ │ ← 自动创建 Pod
│ │ Pod │ │
│ └──────┘ │
└──────────┘③ 节点下线，自动清理
node-2 下线：
┌──────────┐
│ node-2 │ ← 节点不在了
│ │
│ (无) │ ← Pod 也被删除
│ │
└──────────┘完美符合需求！
二、日志采集器设计
2.1 功能需求
核心功能：
- ✅ 读取宿主机的日志目录（
/var/log/） - ✅ 解析日志内容（这里模拟）
- ✅ 上报日志到日志中心（这里模拟）
- ✅ 提供健康检查接口
- ✅ 暴露 Prometheus 指标
v0.2 的简化实现：
- 不读取真实日志文件（避免权限问题）
- 模拟日志采集过程
- 重点演示 DaemonSet 的部署和管理
2.2 架构设计
┌─────────────────────────────────────────────┐
│ K8s 节点（node-1） │
│ │
│ ┌────────────────────────────────────┐ │
│ │ Pod: log-collector-xxx │ │
│ │ │ │
│ │ ┌──────────────────────────────┐ │ │
│ │ │ Container: log-collector │ │ │
│ │ │ - 每 10 秒采集一次 │ │ │
│ │ │ - 输出日志统计 │ │ │
│ │ │ - 暴露 HTTP 接口（8080） │ │ │
│ │ └──────────────────────────────┘ │ │
│ │ ↓ volumeMount │ │
│ │ ┌──────────────────────────────┐ │ │
│ │ │ hostPath: /var/log │ │ │
│ │ │ (只读挂载宿主机日志目录) │ │ │
│ │ └──────────────────────────────┘ │ │
│ └────────────────────────────────────┘ │
│ │
│ 宿主机文件系统: │
│ /var/log/ │
│ ├─ syslog │
│ ├─ kern.log │
│ └─ ... │
│ │
└─────────────────────────────────────────────┘2.3 技术选型
| 组件 | 选择 | 原因 |
|---|---|---|
| 编程语言 | Go | 性能好，部署简单 |
| HTTP 框架 | 标准库 net/http |
轻量，无需依赖 |
| 指标采集 | Prometheus Client | K8s 生态标准 |
| 日志输出 | 标准输出 | K8s 自动收集 |
三、编写日志采集器
3.1 核心功能实现
代码结构：
src/log-collector/
└── main.go核心逻辑：
go
package main
import (
"fmt"
"log"
"net/http"
"os"
"time"
"github.com/prometheus/client_golang/prometheus"
"github.com/prometheus/client_golang/prometheus/promhttp"
)
func main() {
// 获取节点名称（从环境变量，DaemonSet 注入）
nodeName := os.Getenv("NODE_NAME")
if nodeName == "" {
nodeName = "unknown-node"
}
log.Printf("📊 日志采集器启动")
log.Printf("📍 节点名称: %s", nodeName)
log.Printf("🔧 版本: v0.2.0")
// 启动 HTTP 服务（健康检查 + 指标）
go startHTTPServer()
// 启动日志采集
ticker := time.NewTicker(10 * time.Second)
defer ticker.Stop()
log.Printf("✅ 开始采集日志...")
for {
select {
case <-ticker.C:
collectLogs(nodeName)
}
}
}
// collectLogs 模拟日志采集
func collectLogs(nodeName string) {
// 这里模拟采集到 10-50 条日志
logCount := 10 + (time.Now().Unix() % 40)
// 输出到标准输出（K8s 会收集）
fmt.Printf("[%s] [%s] 采集日志: %d 条\n",
time.Now().Format("2006-01-02 15:04:05"),
nodeName,
logCount)
// 记录到 Prometheus 指标
logsCollected.WithLabelValues(nodeName).Add(float64(logCount))
}关键点：
- 从环境变量获取节点名称（
NODE_NAME） - 每 10 秒执行一次采集
- 输出日志到标准输出（K8s 会自动收集）
- 记录指标到 Prometheus
3.2 Prometheus 指标
go
var (
// 采集的日志总数（按节点分组）
logsCollected = prometheus.NewCounterVec(
prometheus.CounterOpts{
Name: "logs_collected_total",
Help: "Total number of logs collected by this collector",
},
[]string{"node"}, // 按节点标签分组
)
// 采集器运行时间
collectorUptime = prometheus.NewCounter(
prometheus.CounterOpts{
Name: "log_collector_uptime_seconds",
Help: "Time since the log collector started",
},
)
)
func init() {
// 注册指标
prometheus.MustRegister(logsCollected)
prometheus.MustRegister(collectorUptime)
}暴露的指标：
# TYPE logs_collected_total counter
logs_collected_total{node="node-1"} 1250
# TYPE log_collector_uptime_seconds counter
log_collector_uptime_seconds 3600用途：
- 监控每个节点的日志采集量
- 监控采集器的运行时间
- 发现日志量异常的节点
3.3 健康检查接口
go
func startHTTPServer() {
mux := http.NewServeMux()
// 健康检查
mux.HandleFunc("/health", func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
w.WriteHeader(http.StatusOK)
w.Write([]byte("OK"))
})
// Prometheus 指标
mux.Handle("/metrics", promhttp.Handler())
// 服务信息
mux.HandleFunc("/info", func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
nodeName := os.Getenv("NODE_NAME")
info := fmt.Sprintf(`{
"service": "log-collector",
"version": "v0.2.0",
"node": "%s",
"status": "running"
}`, nodeName)
w.Header().Set("Content-Type", "application/json")
w.Write([]byte(info))
})
log.Printf("🌐 HTTP 服务启动在端口 8080")
http.ListenAndServe(":8080", mux)
}提供的接口：
GET /health- 健康检查（K8s Probe 使用）GET /metrics- Prometheus 指标GET /info- 服务信息
四、配置 DaemonSet
4.1 基础配置
yaml
apiVersion: apps/v1
kind: DaemonSet
metadata:
name: log-collector
labels:
app: log-collector
version: v0.2
spec:
selector:
matchLabels:
app: log-collector
template:
metadata:
labels:
app: log-collector
annotations:
# Prometheus 自动发现
prometheus.io/scrape: "true"
prometheus.io/port: "8080"
prometheus.io/path: "/metrics"
spec:
containers:
- name: collector
image: log-collector:v0.2
ports:
- containerPort: 8080
name: http关键点：
kind: DaemonSet（不是 Deployment）- 不需要指定
replicas（自动管理） - Annotations 用于 Prometheus 自动发现
4.2 环境变量注入
DaemonSet 可以把 Pod 和节点的信息注入到容器：
yaml
spec:
containers:
- name: collector
env:
# 注入节点名称
- name: NODE_NAME
valueFrom:
fieldRef:
fieldPath: spec.nodeName
# 注入 Pod 名称
- name: POD_NAME
valueFrom:
fieldRef:
fieldPath: metadata.name
# 注入命名空间
- name: POD_NAMESPACE
valueFrom:
fieldRef:
fieldPath: metadata.namespace可用的字段：
spec.nodeName- 节点名称spec.serviceAccountName- ServiceAccountstatus.hostIP- 节点 IPstatus.podIP- Pod IPmetadata.name- Pod 名称metadata.namespace- 命名空间metadata.labels['<KEY>']- 标签值metadata.annotations['<KEY>']- 注解值
4.3 访问宿主机资源
DaemonSet 常用 hostPath 访问宿主机目录：
yaml
spec:
containers:
- name: collector
volumeMounts:
# 挂载宿主机 /var/log
- name: varlog
mountPath: /var/log
readOnly: true # 只读，安全
# 挂载 Docker 容器日志
- name: varlibdockercontainers
mountPath: /var/lib/docker/containers
readOnly: true
volumes:
# 定义 hostPath 卷
- name: varlog
hostPath:
path: /var/log
type: Directory # 必须是目录
- name: varlibdockercontainers
hostPath:
path: /var/lib/docker/containers
type: DirectoryOrCreate # 不存在就创建hostPath 的类型：
| 类型 | 说明 | 用途 |
|---|---|---|
Directory |
必须是已存在的目录 | 日志目录 |
DirectoryOrCreate |
不存在就创建 | 临时目录 |
File |
必须是已存在的文件 | 配置文件 |
FileOrCreate |
不存在就创建文件 | 锁文件 |
Socket |
UNIX socket | Docker socket |
⚠️ 安全注意事项：
yaml
volumeMounts:
- name: varlog
mountPath: /var/log
readOnly: true # 只读，避免误操作为什么要只读？
- ❌ 可写：容器可能删除或修改宿主机日志
- ✅ 只读：容器只能读取，安全
特殊情况（需要写入）：
- 日志轮转工具（logrotate）
- 需要创建锁文件
- 需要设置
readOnly: false
4.4 节点选择和容忍
① nodeSelector（选择节点）
yaml
spec:
template:
spec:
nodeSelector:
kubernetes.io/os: linux # 只在 Linux 节点运行常用 nodeSelector：
yaml
nodeSelector:
kubernetes.io/os: linux # 操作系统
kubernetes.io/arch: amd64 # CPU 架构
node-role.kubernetes.io/worker: "" # 角色：工作节点
region: us-west # 自定义标签：区域
disktype: ssd # 自定义标签：磁盘类型② tolerations（容忍污点）
K8s 的污点（Taint）机制：
节点有"污点" → Pod 默认不能调度 → 除非 Pod 有"容忍"示例：Master 节点默认有污点
bash
kubectl describe node master | Select-String "Taints"
# Taints: node-role.kubernetes.io/control-plane:NoScheduleDaemonSet 如果要在 Master 上也运行：
yaml
spec:
template:
spec:
tolerations:
# 容忍所有 NoSchedule 污点
- effect: NoSchedule
operator: Exists
# 容忍所有 NoExecute 污点
- effect: NoExecute
operator: ExistsToleration 语法：
| 字段 | 说明 | 值 |
|---|---|---|
key |
污点的键 | 如 node-role.kubernetes.io/master |
operator |
操作符 | Exists（存在即可）或 Equal（值相等） |
value |
污点的值 | 与 operator: Equal 配合使用 |
effect |
污点的效果 | NoSchedule、NoExecute、PreferNoSchedule |
示例：
yaml
# 容忍特定污点
tolerations:
- key: node-role.kubernetes.io/master
operator: Exists
effect: NoSchedule
# 容忍所有污点
tolerations:
- operator: Exists
# 容忍特定值的污点
tolerations:
- key: dedicated
operator: Equal
value: logging
effect: NoSchedule五、构建和部署
5.1 编写 Dockerfile
dockerfile
# 构建阶段
FROM golang:1.23-alpine AS builder
WORKDIR /build
# 复制依赖文件
COPY go.mod go.sum ./
RUN go mod download
# 复制源码
COPY src/log-collector/ ./
# 构建
RUN CGO_ENABLED=0 GOOS=linux go build -o log-collector main.go
# 运行阶段
FROM alpine:latest
WORKDIR /app
# 复制二进制文件
COPY --from=builder /build/log-collector .
# 暴露端口
EXPOSE 8080
# 运行
CMD ["./log-collector"]5.2 构建镜像
bash
# 切换到 Minikube 的 Docker 环境
minikube docker-env | Invoke-Expression
# 构建镜像
docker build -f Dockerfile.log-collector -t log-collector:v0.2 .
# 验证镜像
docker images | Select-String "log-collector"
# REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE
# log-collector v0.2 abc123def 5 seconds ago 20MB5.3 部署 DaemonSet
bash
# 部署
kubectl apply -f k8s/v0.2/log-collector/daemonset.yaml
# daemonset.apps/log-collector created
# 查看 DaemonSet
kubectl get daemonsets
# NAME DESIRED CURRENT READY UP-TO-DATE AVAILABLE NODE SELECTOR AGE
# log-collector 1 1 1 1 1 <none> 10s
# 查看 Pod
kubectl get pods -l app=log-collector -o wide
# NAME READY STATUS RESTARTS AGE NODE
# log-collector-abcde 1/1 Running 0 20s minikube字段说明：
DESIRED：期望的 Pod 数（等于节点数）CURRENT：当前的 Pod 数READY：就绪的 Pod 数NODE SELECTOR：节点选择器
六、验证和测试
6.1 验证部署状态
bash
# 查看 DaemonSet 详情
kubectl describe daemonset log-collector
# 输出：
# Name: log-collector
# Selector: app=log-collector
# Node-Selector: kubernetes.io/os=linux
# Labels: app=log-collector
# Desired Number of Nodes Scheduled: 1
# Current Number of Nodes Scheduled: 1
# Number of Nodes Scheduled with Up-to-date Pods: 1
# Number of Nodes Scheduled with Available Pods: 16.2 查看日志输出
bash
# 查看 Pod 日志
kubectl logs -l app=log-collector --tail=20
# 输出：
# 📊 日志采集器启动
# 📍 节点名称: minikube
# 🔧 版本: v0.2.0
# 🌐 HTTP 服务启动在端口 8080
# 健康检查: http://localhost:8080/health
# 指标接口: http://localhost:8080/metrics
# 信息接口: http://localhost:8080/info
# ✅ 开始采集日志...
# [2025-10-30 10:30:15] [minikube] 采集日志: 23 条
# [2025-10-30 10:30:25] [minikube] 采集日志: 35 条
# [2025-10-30 10:30:35] [minikube] 采集日志: 18 条
# 持续查看日志
kubectl logs -l app=log-collector -f6.3 测试健康检查
bash
# 方法1：直接访问 Pod
kubectl exec -it $(kubectl get pod -l app=log-collector -o name | head -1) -- sh
# 在 Pod 内测试
wget -qO- http://localhost:8080/health
# OK
wget -qO- http://localhost:8080/info
# {
# "service": "log-collector",
# "version": "v0.2.0",
# "node": "minikube",
# "status": "running"
# }
exit
bash
# 方法2：端口转发
kubectl port-forward daemonset/log-collector 8080:8080
# 在本地浏览器访问：
# http://localhost:8080/health
# http://localhost:8080/info
# http://localhost:8080/metrics6.4 查看 Prometheus 指标
bash
# 获取指标
kubectl exec -it $(kubectl get pod -l app=log-collector -o name | head -1) -- \
wget -qO- http://localhost:8080/metrics
# 输出：
# # HELP logs_collected_total Total number of logs collected
# # TYPE logs_collected_total counter
# logs_collected_total{node="minikube"} 1250
# # HELP log_collector_uptime_seconds Time since the log collector started
# # TYPE log_collector_uptime_seconds counter
# log_collector_uptime_seconds 300指标含义：
logs_collected_total：累计采集的日志数log_collector_uptime_seconds：运行时长（秒）
七、节点扩缩容测试
7.1 模拟节点加入
在生产环境，新节点加入集群：
bash
# 查看当前节点
kubectl get nodes
# NAME STATUS AGE
# node-1 Ready 10d
# 新增 node-2（这里用 Minikube 模拟）
# minikube node add
# DaemonSet 自动在 node-2 创建 Pod
kubectl get pods -l app=log-collector -o wide
# NAME READY STATUS RESTARTS AGE NODE
# log-collector-aaa 1/1 Running 0 10m node-1
# log-collector-bbb 1/1 Running 0 10s node-2 ← 自动创建太智能了！不需要任何手动操作！
7.2 模拟节点下线
bash
# 标记节点为不可调度
kubectl cordon node-2
# 驱逐节点上的 Pod
kubectl drain node-2 --ignore-daemonsets=false
# DaemonSet 的 Pod 会被删除（不会迁移到其他节点）
kubectl get pods -l app=log-collector -o wide
# NAME READY STATUS RESTARTS AGE NODE
# log-collector-aaa 1/1 Running 0 15m node-1
# 节点上线后，Pod 自动重建
kubectl uncordon node-2
kubectl get pods -l app=log-collector -o wide
# NAME READY STATUS RESTARTS AGE NODE
# log-collector-aaa 1/1 Running 0 20m node-1
# log-collector-ccc 1/1 Running 0 10s node-2 ← 重新创建八、高级特性
8.1 更新策略
DaemonSet 支持滚动更新：
yaml
spec:
updateStrategy:
type: RollingUpdate
rollingUpdate:
maxUnavailable: 1 # 最多 1 个节点的 Pod 不可用更新过程：
bash
# 更新镜像
kubectl set image daemonset/log-collector collector=log-collector:v0.3
# 查看更新状态
kubectl rollout status daemonset/log-collector
# 输出：
# Waiting for daemon set "log-collector" rollout to finish: 0 out of 3 new pods have been updated...
# Waiting for daemon set "log-collector" rollout to finish: 1 out of 3 new pods have been updated...
# Waiting for daemon set "log-collector" rollout to finish: 2 out of 3 new pods have been updated...
# daemon set "log-collector" successfully rolled out更新流程（3 个节点）：
原有状态：
node-1: Pod v0.2
node-2: Pod v0.2
node-3: Pod v0.2
第1步：删除 node-1 的 Pod
node-1: (无) ← maxUnavailable=1，允许 1 个节点不可用
node-2: Pod v0.2
node-3: Pod v0.2
第2步：创建 node-1 的新 Pod
node-1: Pod v0.3 ← 新版本
node-2: Pod v0.2
node-3: Pod v0.2
第3步：删除 node-2 的 Pod
node-1: Pod v0.3
node-2: (无)
node-3: Pod v0.2
...依此类推回滚：
bash
# 查看历史版本
kubectl rollout history daemonset/log-collector
# 回滚到上一个版本
kubectl rollout undo daemonset/log-collector
# 回滚到指定版本
kubectl rollout undo daemonset/log-collector --to-revision=28.2 Tolerations 详解
污点效果（Effect）：
| Effect | 说明 | Pod 行为 |
|---|---|---|
NoSchedule |
不允许调度 | 新 Pod 不会调度到该节点，已有 Pod 不受影响 |
PreferNoSchedule |
尽量不调度 | 尽量不调度，但资源不足时可以 |
NoExecute |
不允许执行 | 新 Pod 不调度，已有 Pod 被驱逐 |
示例：
bash
# 给节点添加污点
kubectl taint nodes node-1 key=value:NoSchedule
# 查看污点
kubectl describe node node-1 | Select-String "Taints"
# Taints: key=value:NoScheduleDaemonSet 容忍：
yaml
tolerations:
# 容忍上面的污点
- key: key
operator: Equal
value: value
effect: NoSchedule
# 容忍所有污点
- operator: Exists8.3 NodeSelector 详解
给节点打标签：
bash
# 添加标签
kubectl label node node-1 role=logging
# 查看标签
kubectl get nodes --show-labels
# NAME STATUS LABELS
# node-1 Ready role=logging,...DaemonSet 使用：
yaml
spec:
template:
spec:
nodeSelector:
role: logging # 只在有这个标签的节点运行结果：
bash
kubectl get pods -l app=log-collector -o wide
# NAME READY STATUS RESTARTS AGE NODE
# log-collector-xxx 1/1 Running 0 1m node-1 ← 只在 node-1九、常见问题排查
9.1 Pod 未在所有节点运行
症状：
bash
kubectl get nodes
# NAME STATUS AGE
# node-1 Ready 10d
# node-2 Ready 10d
kubectl get pods -l app=log-collector -o wide
# NAME READY STATUS RESTARTS AGE NODE
# log-collector-xxx 1/1 Running 0 1m node-1
# 只有 node-1，node-2 没有！排查：
bash
# 检查 nodeSelector
kubectl get daemonset log-collector -o yaml | Select-String "nodeSelector"
# nodeSelector:
# disktype: ssd ← node-2 没有这个标签
# 检查节点标签
kubectl get nodes --show-labels
# node-1 Ready disktype=ssd
# node-2 Ready (无 disktype 标签)
# 解决：给 node-2 添加标签
kubectl label node node-2 disktype=ssd检查污点：
bash
# 查看节点污点
kubectl describe node node-2 | Select-String "Taints"
# Taints: dedicated=special:NoSchedule
# DaemonSet 没有容忍这个污点
# 解决：添加 toleration9.2 Pod 无法访问宿主机目录
症状：
bash
kubectl logs log-collector-xxx
# Error: open /var/log/syslog: permission denied原因：
- 容器内用户没有权限读取宿主机文件
- SELinux/AppArmor 阻止访问
解决方案：
yaml
spec:
template:
spec:
# 方案1：以 root 用户运行（不推荐）
securityContext:
runAsUser: 0
# 方案2：挂载为只读
containers:
- volumeMounts:
- name: varlog
mountPath: /var/log
readOnly: true # 只读，更安全9.3 更新时服务中断
症状：更新时，某些节点的日志采集停止了
原因：
yaml
updateStrategy:
rollingUpdate:
maxUnavailable: 3 # 太大！允许 3 个节点同时不可用解决：
yaml
updateStrategy:
rollingUpdate:
maxUnavailable: 1 # 一次只更新 1 个节点十、生产环境优化建议
1. 资源限制
yaml
resources:
requests:
memory: "64Mi"
cpu: "50m"
limits:
memory: "128Mi"
cpu: "100m"2. 日志轮转
yaml
# 避免日志文件过大
volumeMounts:
- name: varlog
mountPath: /var/log
readOnly: true # 只读，不写入宿主机3. 监控告警
- 监控
logs_collected_total，发现采集量异常 - 监控 Pod 状态，节点故障时及时告警
4. 权限最小化
yaml
securityContext:
runAsNonRoot: true # 不以 root 运行
readOnlyRootFilesystem: true # 只读根文件系统
capabilities:
drop:
- ALL # 删除所有 Linux Capabilities5. 更新策略
yaml
updateStrategy:
type: RollingUpdate
rollingUpdate:
maxUnavailable: 1 # 保证服务可用性结语
这篇文章，我学会了：
✅ DaemonSet 的核心特性
- 每个节点自动运行一个 Pod
- 节点加入/退出，自动部署/清理
- 不需要手动管理副本数
✅ 环境变量注入
- 通过
fieldRef获取节点/Pod 信息 - 传递上下文给应用
✅ 访问宿主机资源
- 使用
hostPath挂载宿主机目录 - 注意权限和安全问题
✅ 节点选择和容忍
nodeSelector：选择特定节点tolerations：容忍污点，部署到特殊节点
✅ 滚动更新
maxUnavailable控制更新速度- 支持回滚
最大的收获：
DaemonSet 是节点级服务的最佳选择！
每个节点一个 Pod，自动跟随节点扩缩容！
日志采集、监控 Agent、网络插件都用它！
下一步（v0.2 继续）：
在下一篇文章中，我会讲解 ConfigMap 和 Secret：配置管理最佳实践，包括：
- ✅ ConfigMap 的 4 种使用方式
- ✅ Secret 的加密存储
- ✅ 动态更新配置
- ✅ 配置管理最佳实践
敬请期待！
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