Kubernetes学习路径——7. Pod控制器详解

小夏子_riotous2026-05-20 9:24

Pod控制器详解

文章目录

1. Pod控制器介绍

Pod是kubernetes的最小管理单元，在kubernetes中，按照pod的创建方式可以将其分为两类：

  • 自主式pod：kubernetes直接创建出来的Pod，这种pod删除后就没有了，也不会重建
  • 控制器创建的pod：kubernetes通过控制器创建的pod，这种pod删除了之后还会自动重建

什么是Pod控制器

Pod控制器是管理pod的中间层，使用Pod控制器之后，只需要告诉Pod控制器，想要多少个什么样的Pod就可以了，它会创建出满足条件的Pod并确保每一个Pod资源处于用户期望的目标状态。如果Pod资源在运行中出现故障，它会基于指定策略重新编排Pod。

在kubernetes中，有很多类型的pod控制器，每种都有自己的适合的场景，常见的有下面这些：

  • ReplicationController：比较原始的pod控制器，已经被废弃，由ReplicaSet替代
  • ReplicaSet：保证指定数量的pod允许，并支持pod数量扩缩容，镜像版本升级
  • Deployment：通过控制ReplicaSet来控制Pod，并支持滚动升级、回退版本
  • Horizontal Pod Autoscaler：可以根据集群负载自动水平调整Pod的数量，实现削峰填谷
  • DaemonSet：在集群中的指定Node上运行且仅运行一个副本，一般用于守护进程类的任务
  • Job：它创建出来的pod只要完成任务就立即退出，不需要重启或重建，用于执行一次性任务
  • Cronjob：它创建的Pod负责周期性任务控制，不需要持续后台运行
  • StatefulSet：管理有状态应用

2. ReplicaSet(RS)

ReplicaSet的主要作用是保证一定数量的pod正常运行 ，它会持续监听这些Pod的运行状态，一旦Pod发生故障，就会重启或重建 。同时它还支持对pod数量的扩缩容和镜像版本的升降级 。

ReplicaSet的资源清单文件：

yaml 复制代码 
apiVersion: apps/v1 # 版本号
kind: ReplicaSet # 类型       
metadata: # 元数据
  name: # rs名称 
  namespace: # 所属命名空间 
  labels: #标签
    controller: rs
spec: # 详情描述
  replicas: 3 # 副本数量
  selector: # 选择器，通过它指定该控制器管理哪些pod
    matchLabels:      # Labels匹配规则
      app: nginx-pod
    matchExpressions: # Expressions匹配规则
      - {key: app, operator: In, values: [nginx-pod]}
  template: # 模板，当副本数量不足时，会根据下面的模板创建pod副本
    metadata:
      labels:
        app: nginx-pod
    spec:
      containers:
      - name: nginx
        image: nginx:1.17.1
        ports:
        - containerPort: 80

在这里面，需要新了解的配置项就是spec下面几个选项：

  • replicas：指定副本数量，其实就是当前rs创建出来的pod的数量，默认为1

  • selector：选择器，它的作用是建立pod控制器和pod之间的关联关系，采用的Label Selector机制

    在pod模板上定义label，在控制器上定义选择器，就可以表明当前控制器能管理哪些pod了

  • template：模板，就是当前控制器创建pod所使用的模板板，里面其实就是前一章学过的pod的定义

实操
创建ReplicaSet

创建pc-replicaset.yaml,需要3个nginx

yaml 复制代码 
apiVersion: apps/v1
kind: ReplicaSet
metadata:
  name: pc-replicaset
  namespace: ns1
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx-pod
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nginx-pod
    spec:
      containers:
      - name: nginx-pod
        images: nginx:1.17.1
java 复制代码 
// 创建rs
[root@master ~]# kubectl create -f pc-replicaset.yaml 
replicaset.apps/pc-replicaset created

// 查看rs
// DESIRED:期望副本数量  
// CURRENT:当前副本数量  
// READY:已经准备好提供服务的副本数量
[root@master ~]# kubectl get rs pc-replicaset -n ns1 -o wide
NAME            DESIRED   CURRENT   READY   AGE   CONTAINERS   IMAGES         SELECTOR
pc-replicaset   3         3         3       13s   nginx-pod    nginx:1.17.1   app=nginx-pod

// 查看当前控制器创建出来的pod
// 这里发现控制器创建出来的pod的名称是在控制器名称后面拼接了-xxxxx随机码
[root@master ~]# kubectl get po -n ns1
NAME                  READY   STATUS    RESTARTS   AGE
pc-replicaset-9ll7q   1/1     Running   0          17s
pc-replicaset-gq6l4   1/1     Running   0          17s
pc-replicaset-pj9sh   1/1     Running   0          17s
扩缩容

方法一kubectl edit rs <rs名> -n <ns名>

java 复制代码 
// 编辑rs的副本数量
[root@master ~]# kubectl edit rs pc-replicaset -n ns1
spec:
  replicas: 2
replicaset.apps/pc-replicaset edited
// 查看pod
[root@master ~]# kubectl get po -n ns1
NAME                  READY   STATUS    RESTARTS   AGE
pc-replicaset-7tk9v   1/1     Running   0          3m7s
pc-replicaset-9ll7q   1/1     Running   0          9m53s
pc-replicaset-gq6l4   1/1     Running   0          9m53s
pc-replicaset-nf52t   1/1     Running   0          3m7s
pc-replicaset-pj9sh   1/1     Running   0          9m53s
pc-replicaset-qvmvd   1/1     Running   0          3m7s

方法二kubectl scale rs <rs名> --replicas=n -n <ns名>

java 复制代码 
// 也可以直接使用命令实现
// 使用scale命令实现扩缩容， 后面--replicas=n直接指定目标数量即可
[root@master ~]# kubectl scale rs pc-replicaset --replicas=2 -n ns1
replicaset.apps/pc-replicaset scaled
// 命令运行完毕，立即查看，发现已经有4个开始准备退出了
[root@master ~]# kubectl get po -n ns1
NAME                  READY   STATUS        RESTARTS   AGE
pc-replicaset-7tk9v   0/1     Terminating   0          4m28s
pc-replicaset-9ll7q   1/1     Running       0          11m
pc-replicaset-gq6l4   0/1     Terminating   0          11m
pc-replicaset-nf52t   0/1     Terminating   0          4m28s
pc-replicaset-pj9sh   1/1     Running       0          11m
pc-replicaset-qvmvd   0/1     Terminating   0          4m28s

// 稍等片刻，就只剩下2个了
[root@master ~]# kubectl get po -n ns1
NAME                  READY   STATUS    RESTARTS   AGE
pc-replicaset-9ll7q   1/1     Running   0          15m
pc-replicaset-pj9sh   1/1     Running   0          15m
镜像升级

方法一kubectl edit rs <rs名> -n <ns名>

java 复制代码 
// 编辑rs的容器镜像
[root@master ~]# kubectl edit rs pc-replicaset -n ns1
    spec:
      containers:
      - image: nginx:1.17.1
replicaset.apps/pc-replicaset edited

// 再次查看，发现镜像版本已经变更了
[root@master ~]# kubectl get rs -n ns1 -o wide
NAME            DESIRED   CURRENT   READY   AGE   CONTAINERS   IMAGES         SELECTOR
pc-replicaset   2         2         2       18m   nginx-pod    nginx:1.17.2   app=nginx-pod

方法二kubectl set image rs <rs名> <容器=镜像:版本> -n <ns名>

复制代码 
# 同样的道理，也可以使用命令完成这个工作
[root@master ~]# kubectl set image rs pc-replicaset nginx-pod=nginx:1.17.1 -n ns1
replicaset.apps/pc-replicaset image updated

# 再次查看，发现镜像版本已经变更了
[root@master ~]# kubectl get rs -n ns1 -o wide
NAME            DESIRED   CURRENT   READY   AGE   CONTAINERS   IMAGES         SELECTOR
pc-replicaset   2         2         2       21m   nginx-pod    nginx:1.17.1   app=nginx-pod
删除ReplicaSet

使用yaml直接删除(推荐)

复制代码 
[root@master ~]# kubectl delete -f pc-replicaset.yaml
replicaset.apps "pc-replicaset" deleted

使用kubectl delete命令会删除此RS以及它管理的Pod

在kubernetes删除RS前，会将RS的replicasclear调整为0，等待所有的Pod被删除后，再执行RS对象的删除

复制代码 
[root@master ~]# kubectl delete rs pc-replicaset -n ns1
replicaset.apps "pc-replicaset" deleted
[root@master ~]# kubectl get pod -n ns1 -o wide
No resources found in ns1 namespace.

如果希望仅仅删除RS对象（保留Pod），可以使用kubectl delete命令时添加--cascade=false选项（不推荐）。

复制代码 
[root@master ~]# kubectl delete rs pc-replicaset -n ns1 --cascade=false
replicaset.apps "pc-replicaset" deleted
[root@master ~]# kubectl get pods -n ns1
NAME                  READY   STATUS    RESTARTS   AGE
pc-replicaset-kwns8   1/1     Running   0          41s
pc-replicaset-lg2tz   1/1     Running   0          41s
pc-replicaset-nblhr   1/1     Running   0          41s
pc-replicaset-svtl4   1/1     Running   0          41s
pc-replicaset-wzhfm   1/1     Running   0          41s
pc-replicaset-xd7bd   1/1     Running   0          41s

3. Deployment(Deploy)

为了更好的解决服务编排的问题，kubernetes在V1.2版本开始，引入了Deployment控制器。值得一提的是，这种控制器并不直接管理pod，而是通过管理ReplicaSet来简介管理Pod，即：Deployment管理ReplicaSet，ReplicaSet管理Pod。所以Deployment比ReplicaSet功能更加强大。

Deployment主要功能有下面几个：

  • 支持ReplicaSet的所有功能
  • 支持发布的停止、继续
  • 支持滚动升级和回滚版本

Deployment的资源清单文件：

yaml 复制代码 
apiVersion: apps/v1 # 版本号
kind: Deployment # 类型       
metadata: # 元数据
  name: # rs名称 
  namespace: # 所属命名空间 
  labels: #标签
    controller: deploy
spec: # 详情描述
  replicas: 3 # 副本数量
  revisionHistoryLimit: 3 # 保留历史版本
  paused: false # 暂停部署，默认是false
  progressDeadlineSeconds: 600 # 部署超时时间（s），默认是600
  strategy: # 策略
    type: RollingUpdate # 滚动更新策略
    rollingUpdate: # 滚动更新
      maxSurge: 30% # 最大额外可以存在的副本数，可以为百分比，也可以为整数
      maxUnavailable: 30% # 最大不可用状态的 Pod 的最大值，可以为百分比，也可以为整数
  selector: # 选择器，通过它指定该控制器管理哪些pod
    matchLabels:      # Labels匹配规则
      app: nginx-pod
    matchExpressions: # Expressions匹配规则
      - {key: app, operator: In, values: [nginx-pod]}
  template: # 模板，当副本数量不足时，会根据下面的模板创建pod副本
    metadata:
      labels:
        app: nginx-pod
    spec:
      containers:
      - name: nginx
        image: nginx:1.17.1
        ports:
        - containerPort: 80
实操
创建deployment

创建pc-deployment.yaml

yaml 复制代码 
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment      
metadata:
  name: pc-deployment
  namespace: dev
spec: 
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx-pod
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nginx-pod
    spec:
      containers:
      - name: nginx
        image: nginx:1.17.1
复制代码 
# 创建
# --record=true 记录每次版本变化 
[root@master ~]# kubectl create -f pc-deployment.yaml --record=true
deployment.apps/pc-deployment created

# 查看deployment
# UP-TO-DATE 最新版本的pod数量
# AVAILABLE 当前可用pod数量
[root@master ~]# kubectl get deploy -n dev -o wide
NAME            READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE   CONTAINERS   IMAGES         SELECTOR
pc-deployment   3/3     3            3           10s   nginx        nginx:1.17.1   app=nginx-pod

# 查看rs
[root@master ~]# kubectl get rs -n dev
NAME                       DESIRED   CURRENT   READY   AGE
pc-deployment-858db84f89   3         3         3       113s

# 查看pod
[root@master ~]# kubectl get pod -n dev
NAME                             READY   STATUS    RESTARTS   AGE
pc-deployment-858db84f89-5ll7p   1/1     Running   0          93s
pc-deployment-858db84f89-l6hjr   1/1     Running   0          93s
pc-deployment-858db84f89-qzg54   1/1     Running   0          93s

每级名字再上级加上10位数随机字符串

扩缩容

方法一:使用编辑变更副本数量为5

复制代码 
[root@master ~]# kubectl edit deploy pc-deployment -n dev
spec:
  progressDeadlineSeconds: 600
  replicas: 5
[root@master ~]# kubectl get deploy -n dev
NAME            READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
pc-deployment   5/5     5            5           5m34s

方法二:使用命令变更副本数量为3

复制代码 
[root@master ~]# kubectl scale deploy pc-deployment --replicas=3 -n dev
deployment.apps/pc-deployment scaled
[root@master ~]# kubectl get deploy -n dev
NAME            READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
pc-deployment   3/3     3            3           7m12s
镜像更新

deployment支持两种更新策略:重建更新和滚动更新(默认),可以通过strategy指定策略类型,支持两个属性:

markdown 复制代码 
strategy：指定新的Pod替换旧的Pod的策略， 支持两个属性：
  type：指定策略类型，支持两种策略
    Recreate：在创建出新的Pod之前会先杀掉所有已存在的Pod
    RollingUpdate：滚动更新，就是杀死一部分，就启动一部分，在更新过程中，存在两个版本Pod
  rollingUpdate：当type为RollingUpdate时生效，用于为RollingUpdate设置参数，支持两个属性：
    maxSurge： 用来指定在升级过程中可以超过期望的Pod的最大数量，默认为25%。
    maxUnavailable：用来指定在升级过程中不可用Pod的最大数量，默认为25%。
重建更新

  1. 编辑pc-deployment.yaml,在(首个)spec节点下添加更新策略

    yaml 复制代码 
    spec:
  strategy: # 策略
    type: Recreate # 重建更新

  2. 创建deploy进行验证

    java 复制代码 
    // 变更镜像
[root@master ~]# kubectl set image deploy pc-deployment nginx=nginx:1.17.2 -n dev
deployment.apps/pc-deployment image updated

// 持续监听观察升级过程
[root@master ~]# kubectl get po -n dev -w
NAME                             READY   STATUS    RESTARTS   AGE
pc-deployment-858db84f89-df7xc   1/1     Running   0          12s
pc-deployment-858db84f89-p5f67   1/1     Running   0          12s
pc-deployment-858db84f89-q47h4   1/1     Running   0          12s
pc-deployment-858db84f89-df7xc   1/1     Terminating   0          102s
pc-deployment-858db84f89-p5f67   1/1     Terminating   0          102s
pc-deployment-858db84f89-q47h4   1/1     Terminating   0          102s
pc-deployment-858db84f89-q47h4   0/1     Terminating   0          103s
pc-deployment-858db84f89-p5f67   0/1     Terminating   0          104s
pc-deployment-858db84f89-df7xc   0/1     Terminating   0          104s
pc-deployment-858db84f89-p5f67   0/1     Terminating   0          105s
pc-deployment-858db84f89-df7xc   0/1     Terminating   0          105s
pc-deployment-858db84f89-p5f67   0/1     Terminating   0          114s
pc-deployment-858db84f89-p5f67   0/1     Terminating   0          114s
pc-deployment-858db84f89-q47h4   0/1     Terminating   0          114s
pc-deployment-858db84f89-q47h4   0/1     Terminating   0          114s
pc-deployment-858db84f89-df7xc   0/1     Terminating   0          114s
pc-deployment-858db84f89-df7xc   0/1     Terminating   0          114s
pc-deployment-6c78d7875b-dk48x   0/1     Pending       0          0s
pc-deployment-6c78d7875b-dk48x   0/1     Pending       0          0s
pc-deployment-6c78d7875b-ppl9f   0/1     Pending       0          0s
pc-deployment-6c78d7875b-rjfjk   0/1     Pending       0          0s
pc-deployment-6c78d7875b-rjfjk   0/1     Pending       0          0s
pc-deployment-6c78d7875b-ppl9f   0/1     Pending       0          0s
pc-deployment-6c78d7875b-dk48x   0/1     ContainerCreating   0          0s
pc-deployment-6c78d7875b-ppl9f   0/1     ContainerCreating   0          0s
pc-deployment-6c78d7875b-rjfjk   0/1     ContainerCreating   0          0s
pc-deployment-6c78d7875b-dk48x   1/1     Running             0          33s
pc-deployment-6c78d7875b-rjfjk   1/1     Running             0          40s
pc-deployment-6c78d7875b-ppl9f   1/1     Running             0          45s
// 可以看出rs名字不一样
滚动更新

  1. 编辑pc-deployment.yaml,在spec节点下添加更新策略

    yaml 复制代码 
    spec:
  strategy: # 策略
    type: rollingUpdate # 滚动更新策略
    rollingUpdate:
      maxSurge: 25% # 指定在升级过程中可以超过期望的Pod的最大数量
      maxUnavailable: 25% # 用来指定在升级过程中不可用Pod的最大数量

  2. 创建deploy进行验证

    java 复制代码 
    // 创建
[root@master ~]# kubectl delete -f pc-deployment.yaml 
deployment.apps/pc-deployment created
[root@master ~]#  kubectl create -f pc-deployment.yaml --record=true
deployment.apps/pc-deployment created

// 变更镜像
[root@master ~]# kubectl set image deploy/pc-deployment nginx=nginx:1.17.2 -n dev
deployment.apps/pc-deployment image updated

// 观察升级过程
[root@master ~]# kubectl get po -n dev -w
NAME                             READY   STATUS    RESTARTS   AGE
pc-deployment-858db84f89-6mh74   1/1     Running   0          16s
pc-deployment-858db84f89-8jwbj   1/1     Running   0          16s
pc-deployment-858db84f89-d7nsv   1/1     Running   0          16s
pc-deployment-6c78d7875b-bwpzn   0/1     Pending   0          0s
pc-deployment-6c78d7875b-bwpzn   0/1     Pending   0          0s
pc-deployment-6c78d7875b-bwpzn   0/1     ContainerCreating   0          0s
pc-deployment-6c78d7875b-bwpzn   1/1     Running             0          1s
pc-deployment-858db84f89-d7nsv   1/1     Terminating         0          20s
pc-deployment-6c78d7875b-bd6dx   0/1     Pending             0          0s
pc-deployment-6c78d7875b-bd6dx   0/1     Pending             0          0s
pc-deployment-6c78d7875b-bd6dx   0/1     ContainerCreating   0          0s
pc-deployment-858db84f89-d7nsv   0/1     Terminating         0          21s
pc-deployment-6c78d7875b-bd6dx   1/1     Running             0          2s
pc-deployment-858db84f89-6mh74   1/1     Terminating         0          22s
pc-deployment-6c78d7875b-zds2n   0/1     Pending             0          0s
pc-deployment-6c78d7875b-zds2n   0/1     Pending             0          0s
pc-deployment-6c78d7875b-zds2n   0/1     ContainerCreating   0          0s
pc-deployment-6c78d7875b-zds2n   1/1     Running             0          1s
pc-deployment-858db84f89-6mh74   0/1     Terminating         0          23s
pc-deployment-858db84f89-8jwbj   1/1     Terminating         0          23s
pc-deployment-858db84f89-8jwbj   0/1     Terminating         0          24s
pc-deployment-858db84f89-8jwbj   0/1     Terminating         0          30s
pc-deployment-858db84f89-8jwbj   0/1     Terminating         0          30s
pc-deployment-858db84f89-6mh74   0/1     Terminating         0          30s
pc-deployment-858db84f89-6mh74   0/1     Terminating         0          30s
pc-deployment-858db84f89-d7nsv   0/1     Terminating         0          30s
pc-deployment-858db84f89-d7nsv   0/1     Terminating         0          30s

// 至此，新版本的pod创建完毕，旧版本的pod销毁完毕
// 中间过程是滚动进行的，也就是边销毁边创建
// 且可以看出rs名字不一样

  • 滚动更新的过程：

  • 镜像更新中rs的变化

    java 复制代码 
    // 查看rs,发现原来的rs的依旧存在，只是pod数量变为了0，而后又新产生了一个rs，pod数量为4
// 其实这就是deployment能够进行版本回退的奥妙所在，后面会详细解释
[root@master ~]# kubectl get rs -n dev
NAME                       DESIRED   CURRENT   READY   AGE
pc-deployment-6c78d7875b   3         3         3       35s
pc-deployment-858db84f89   0         0         0       54s
版本回退

deployment支持版本升级过程中的暂停、继续功能以及版本回退等诸多功能

kubectl rollout： 版本升级相关功能，支持下面的选项：

  • status 显示当前升级状态
  • history 显示 升级历史记录
  • pause 暂停版本升级过程
  • resume 继续已经暂停的版本升级过程
  • restart 重启版本升级过程
  • undo 回滚到上一级版本（可以使用--to-revision回滚到指定版本）
java 复制代码 
// 查看当前升级版本的状态
[root@master ~]# kubectl rollout status deploy pc-deployment -n dev
deployment "pc-deployment" successfully rolled ou

// 查看升级历史记录
[root@master ~]# kubectl rollout history deploy pc-deployment -n dev
deployment.apps/pc-deployment 
REVISION  CHANGE-CAUSE
1         kubectl create --filename=pc-deployment.yaml --record=true
2         kubectl create --filename=pc-deployment.yaml --record=true

// 版本回滚
// 这里直接使用--to-revision=1回滚到了1版本，当有多个版本时，如果省略这个选项，就是回退到上个版本
[root@master ~]# kubectl rollout undo deploy pc-deployment --to-revision=1 -n dev
deployment.apps/pc-deployment rolled back

// 查看发现，通过nginx镜像版本到了第一版
[root@master ~]# kubectl get deploy -n dev -o wide
NAME            READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE     CONTAINERS   IMAGES         SELECTOR
pc-deployment   3/3     3            3           4m35s   nginx        nginx:1.17.1   app=nginx-pod

// 查看rs
// 其实deployment之所以可是实现版本的回滚，就是通过记录下历史rs来实现的，
// 一旦想回滚到哪个版本，只需要将当前版本pod数量降为0，然后将回滚版本的pod提升为目标数量就可以了
[root@master ~]# kubectl get rs -n dev
NAME                       DESIRED   CURRENT   READY   AGE
pc-deployment-6c78d7875b   0         0         0       4m44s
pc-deployment-858db84f89   3         3         3       5m3s

也可以在更新镜像时，使用--record
演示create时不使用--record,更新镜像时，使用--record

c 复制代码 
[root@k8s-master01 ~]# kubectl set image deploy/nginx-app nginx-app=nginx:1.12.0 --record
Flag --record has been deprecated, --record will be removed in the future
deployment.apps/nginx-app image updated
[root@k8s-master01 ~]# kubectl rollout history deploy/nginx-app
deployment.apps/nginx-app 
REVISION  CHANGE-CAUSE
1         <none>
2         kubectl set image deploy/nginx-app nginx-app=nginx:1.12.0 --record=true

[root@k8s-master01 ~]# kubectl get deploy -o wide -w
NAME        READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE   CONTAINERS   IMAGES         SELECTOR
nginx-app   3/3     3            3           4s    nginx-app    nginx:1.11.9   app=nginx
nginx-app   3/3     3            3           73s   nginx-app    nginx:1.12.0   app=nginx
nginx-app   3/3     3            3           73s   nginx-app    nginx:1.12.0   app=nginx
nginx-app   3/3     0            3           73s   nginx-app    nginx:1.12.0   app=nginx
nginx-app   3/3     1            3           73s   nginx-app    nginx:1.12.0   app=nginx
nginx-app   4/3     1            4           75s   nginx-app    nginx:1.12.0   app=nginx
nginx-app   3/3     1            3           75s   nginx-app    nginx:1.12.0   app=nginx
nginx-app   3/3     2            3           75s   nginx-app    nginx:1.12.0   app=nginx
nginx-app   4/3     2            4           76s   nginx-app    nginx:1.12.0   app=nginx
nginx-app   3/3     2            3           76s   nginx-app    nginx:1.12.0   app=nginx
nginx-app   3/3     3            3           76s   nginx-app    nginx:1.12.0   app=nginx
nginx-app   4/3     3            4           77s   nginx-app    nginx:1.12.0   app=nginx
nginx-app   3/3     3            3           77s   nginx-app    nginx:1.12.0   app=nginx
nginx-app   3/3     3            3           9m51s   nginx-app    nginx:1.11.9   app=nginx
nginx-app   3/3     3            3           9m51s   nginx-app    nginx:1.11.9   app=nginx
nginx-app   3/3     0            3           9m51s   nginx-app    nginx:1.11.9   app=nginx
nginx-app   3/3     1            3           9m51s   nginx-app    nginx:1.11.9   app=nginx
nginx-app   4/3     1            4           9m53s   nginx-app    nginx:1.11.9   app=nginx
nginx-app   3/3     1            3           9m54s   nginx-app    nginx:1.11.9   app=nginx
nginx-app   3/3     2            3           9m54s   nginx-app    nginx:1.11.9   app=nginx
nginx-app   4/3     2            4           9m55s   nginx-app    nginx:1.11.9   app=nginx
nginx-app   3/3     2            3           9m55s   nginx-app    nginx:1.11.9   app=nginx
nginx-app   3/3     3            3           9m55s   nginx-app    nginx:1.11.9   app=nginx
nginx-app   4/3     3            4           9m56s   nginx-app    nginx:1.11.9   app=nginx
nginx-app   3/3     3            3           9m56s   nginx-app    nginx:1.11.9   app=nginx
[root@k8s-master01 ~]# kubectl get rs
NAME                   DESIRED   CURRENT   READY   AGE
nginx-app-59fb46bd55   3         3         3       10m
nginx-app-794d9db89c   0         0         0       8m49s
金丝雀发布

Deployment控制器支持控制更新过程中的控制，如"暂停(pause)"或"继续(resume)"更新操作。

比如有一批新的Pod资源创建完成后立即暂停更新过程，此时，仅存在一部分新版本的应用，主体部分还是旧的版本。然后，再筛选一小部分的用户请求路由到新版本的Pod应用，继续观察能否稳定地按期望的方式运行。确定没问题之后再继续完成余下的Pod资源滚动更新，否则立即回滚更新操作。这就是所谓的金丝雀发布。

shell 复制代码 
# 更新deployment的版本，并配置暂停deployment
[root@master ~]# kubectl set image deploy pc-deployment nginx=nginx:1.17.2 -n dev && kubectl rollout pause deploy pc-deployment -n dev
deployment.apps/pc-deployment image updated
deployment.apps/pc-deployment paused

# 观察更新状态
[root@master ~]# kubectl rollout status deploy pc-deployment -n dev
Waiting for deployment "pc-deployment" rollout to finish: 1 out of 3 new replicas have been updated...

# 监控更新的过程，可以看到已经新增了一个资源，但是并未按照预期的状态去删除一个旧的资源，就是因为使用了pause暂停命令
[root@master ~]# kubectl get rs,po -n dev -o wide
NAME                                       DESIRED   CURRENT   READY   AGE   CONTAINERS   IMAGES         SELECTOR
replicaset.apps/pc-deployment-6c78d7875b   1         1         1       11m   nginx        nginx:1.17.2   app=nginx-pod,pod-template-hash=6c78d7875b
replicaset.apps/pc-deployment-858db84f89   3         3         3       11m   nginx        nginx:1.17.1   app=nginx-pod,pod-template-hash=858db84f89

NAME                                 READY   STATUS    RESTARTS   AGE     IP            NODE    NOMINATED NODE   READINESS GATES
pod/pc-deployment-6c78d7875b-rcjll   1/1     Running   0          91s     10.245.2.31   node1   <none>           <none>
pod/pc-deployment-858db84f89-4s4j4   1/1     Running   0          7m54s   10.245.1.19   node2   <none>           <none>
pod/pc-deployment-858db84f89-8krb6   1/1     Running   0          7m55s   10.245.2.30   node1   <none>           <none>
pod/pc-deployment-858db84f89-zkvsb   1/1     Running   0          7m52s   10.245.1.20   node2   <none>           <none>

# 确保更新的pod没问题了，继续更新
[root@master ~]# kubectl rollout resume deploy pc-deployment -n dev
deployment.apps/pc-deployment resumed

# 查看最后的更新情况
[root@master ~]# kubectl get rs,po -n dev -o wide
NAME                                       DESIRED   CURRENT   READY   AGE   CONTAINERS   IMAGES         SELECTOR
replicaset.apps/pc-deployment-6c78d7875b   3         3         3       12m   nginx        nginx:1.17.2   app=nginx-pod,pod-template-hash=6c78d7875b
replicaset.apps/pc-deployment-858db84f89   0         0         0       12m   nginx        nginx:1.17.1   app=nginx-pod,pod-template-hash=858db84f89

NAME                                 READY   STATUS        RESTARTS   AGE     IP            NODE    NOMINATED NODE   READINESS GATES
pod/pc-deployment-6c78d7875b-96tbw   1/1     Running       0          10s     10.245.2.32   node1   <none>           <none>
pod/pc-deployment-6c78d7875b-g5pth   1/1     Running       0          9s      10.245.1.21   node2   <none>           <none>
pod/pc-deployment-6c78d7875b-rcjll   1/1     Running       0          2m29s   10.245.2.31   node1   <none>           <none>
pod/pc-deployment-858db84f89-8krb6   0/1     Terminating   0          8m53s   10.245.2.30   node1   <none>           <none>

删除Deployment

shell 复制代码 
# 删除deployment，其下的rs和pod也将被删除
[root@master ~]# kubectl delete -f pc-deployment.yaml 
deployment.apps "pc-deployment" deleted

4. Horizontal Pod Autoscaler(HPA)

在前面的课程中，我们已经可以实现通过手工执行kubectl scale命令实现Pod扩容或缩容，但是这显然不符合Kubernetes的定位目标--自动化、智能化。 Kubernetes期望可以实现通过监测Pod的使用情况，实现pod数量的自动调整，于是就产生了Horizontal Pod Autoscaler（HPA）这种控制器。

HPA可以获取每个Pod利用率，然后和HPA中定义的指标进行对比，同时计算出需要伸缩的具体值，最后实现Pod的数量的调整。其实HPA与之前的Deployment一样，也属于一种Kubernetes资源对象，它通过追踪分析RC控制的所有目标Pod的负载变化情况，来确定是否需要针对性地调整目标Pod的副本数，这是HPA的实现原理。

1. 安装metrics-server

metrics-server可以用来收集集群中的资源使用情况

拷贝https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server/releases?page=3 使用0.3.6版本

shell 复制代码 
# 修改deployment, 注意修改的是镜像和初始化参数
[root@master ~]# cd metrics-server-0.3.6/deploy/1.8+/
[root@master ~]# vim metrics-server-deployment.yaml
# 按图中添加下面选项
hostNetwork: true
image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/metrics-server-amd64:v0.3.6
args:
- --kubelet-insecure-tls
- --kubelet-preferred-address-types=InternalIP,Hostname,InternalDNS,ExternalDNS,ExternalIP
shell 复制代码 
# 安装metrics-server
[root@master 1.8+]# kubectl apply -f ./
clusterrole.rbac.authorization.k8s.io/system:aggregated-metrics-reader created
clusterrolebinding.rbac.authorization.k8s.io/metrics-server:system:auth-delegator created
rolebinding.rbac.authorization.k8s.io/metrics-server-auth-reader created
apiservice.apiregistration.k8s.io/v1beta1.metrics.k8s.io created
serviceaccount/metrics-server created
deployment.apps/metrics-server created
service/metrics-server created
clusterrole.rbac.authorization.k8s.io/system:metrics-server created
clusterrolebinding.rbac.authorization.k8s.io/system:metrics-server created

# 查看pod运行情况
[root@master 1.8+]# kubectl get pod -n kube-system
NAME                              READY   STATUS    RESTARTS   AGE
coredns-7ff77c879f-5znj5          1/1     Running   0          7d8h
coredns-7ff77c879f-xls7k          1/1     Running   0          7d8h
etcd-master                       1/1     Running   0          7d8h
kube-apiserver-master             1/1     Running   0          7d8h
kube-controller-manager-master    1/1     Running   0          7d8h
kube-proxy-bl6cl                  1/1     Running   0          7d8h
kube-proxy-sv9vk                  1/1     Running   0          7d8h
kube-proxy-zqsjr                  1/1     Running   0          7d8h
kube-scheduler-master             1/1     Running   0          7d8h
metrics-server-5f55b696bd-drzbn   1/1     Running   0          18s

# 使用kubectl top node 查看资源使用情况(稍微等会才能查询)
[root@master 1.8+]# kubectl top node
NAME     CPU(cores)   CPU%   MEMORY(bytes)   MEMORY%   
master   124m         6%     1033Mi          60%       
node1    61m          3%     744Mi           43%       
node2    47m          2%     756Mi           44%

[root@master 1.8+]# kubectl top po -n kube-system
NAME                              CPU(cores)   MEMORY(bytes)   
coredns-7ff77c879f-5znj5          3m           18Mi            
coredns-7ff77c879f-xls7k          4m           14Mi            
etcd-master                       14m          44Mi            
kube-apiserver-master             29m          371Mi           
kube-controller-manager-master    15m          62Mi            
kube-proxy-bl6cl                  4m           14Mi            
kube-proxy-sv9vk                  1m           23Mi            
kube-proxy-zqsjr                  2m           12Mi            
kube-scheduler-master             3m           20Mi            
metrics-server-5f55b696bd-drzbn   1m           11Mi
2. 准备deployment和servie

方法一: 创建pc-hpa-pod.yaml文件

yaml 复制代码 
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: nginx
  namespace: dev
spec:
  strategy: # 策略
    type: RollingUpdate # 滚动更新策略
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx-pod
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nginx-pod
    spec:
      containers:
      - name: nginx
        image: nginx:1.17.1
        resources: # 资源配额
          limits:  # 限制资源（上限）
            cpu: "1" # CPU限制，单位是core数，这表示容器或Pod的CPU资源限制为1个核心（core）
          requests: # 请求资源（下限）
            cpu: "100m"  # CPU限制，单位是core数，这表示容器或Pod的CPU资源请求为100毫核心（millicores），也就是0.1个核心

方法二: 使用命令(1.8的命令可能不是这个)

shell 复制代码 
# 创建deployment
[root@k8s-master01 1.8+]# kubectl run nginx --image=nginx:1.17.1 --requests=cpu=100m -n dev
# 创建service
[root@k8s-master01 1.8+]# kubectl expose deployment nginx --type=NodePort --port=80 -n dev
shell 复制代码 
# 查看
[root@master 1.8+]# kubectl get po,deploy,svc -n dev
NAME                         READY   STATUS    RESTARTS   AGE
pod/nginx-7b849d6956-9ll7q   1/1     Running   0          72s

NAME                    READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
deployment.apps/nginx   1/1     1            1           72s

NAME            TYPE       CLUSTER-IP     EXTERNAL-IP   PORT(S)        AGE
service/nginx   NodePort   10.96.155.19   <none>        80:31896/TCP   10s
3. 部署HPA

创建pc-hpa.yaml

yaml 复制代码 
apiVersion: autoscaling/v1
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: pc-hpa
  namespace: dev
spec:
  maxReplicas: 10 #最大pod数量
  minReplicas: 1  #最小pod数量
  # targetCPUUtilizationPercentage: 3 # CPU使用率指标,测试使用3%,以被下面方式取代
  metrics:
  - type: Resource
    resource:
      name: cpu
      target:
        type: Utilization
        averageUtilization: 50
  scaleTargetRef:   # 指定要控制的nginx信息
    apiVersion:  apps/v1
    kind: Deployment
    name: nginx
shell 复制代码 
# 创建hpa
[root@master 1.8+]# kubectl create -f pc-hpa.yaml 
horizontalpodautoscaler.autoscaling/pc-hpa created

# 查看hpa
[root@master 1.8+]# kubectl get hpa -n dev
NAME     REFERENCE          TARGETS   MINPODS   MAXPODS   REPLICAS   AGE
pc-hpa   Deployment/nginx   0%/3%     1         10        1          22s
4. 测试

使用压测工具对service地址192.168.100.30:31896进行压测，然后通过控制台查看hpa和pod的变化

hpa变化

shell 复制代码 
[root@master 1.8+]# kubectl get hpa -n dev -w
NAME     REFERENCE          TARGETS   MINPODS   MAXPODS   REPLICAS   AGE
pc-hpa   Deployment/nginx   0%/3%     1         10        1          71s
pc-hpa   Deployment/nginx   0%/3%     1         10        1          5m18s
pc-hpa   Deployment/nginx   1%/3%     1         10        1          17m
pc-hpa   Deployment/nginx   0%/3%     1         10        1          18m
pc-hpa   Deployment/nginx   0%/3%     1         10        1          22m
pc-hpa   Deployment/nginx   186%/3%   1         10        1          30m
pc-hpa   Deployment/nginx   186%/3%   1         10        4          30m

deployment变化

shell 复制代码 
[root@master ~]# kubectl get deploy -n dev -w
NAME    READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
nginx   1/1     1            1           8m39s
nginx   1/4     1            1           37m
nginx   1/4     1            1           37m
nginx   1/4     1            1           37m
nginx   1/4     4            1           37m
nginx   3/4     4            3           37m
nginx   4/4     4            4           37m
nginx   4/8     4            4           37m
nginx   4/8     4            4           37m
nginx   4/8     4            4           37m
nginx   4/8     8            4           37m
nginx   5/8     8            5           37m
nginx   6/8     8            6           37m
nginx   7/8     8            7           37m
nginx   8/8     8            8           37m
nginx   8/10    8            8           37m
nginx   8/10    8            8           37m
nginx   8/10    8            8           37m
nginx   8/10    10           8           37m
nginx   9/10    10           9           37m
nginx   10/10   10           10          37m

pod变化

复制代码 
[root@master ~]# kubectl get po -n dev -w
NAME                     READY   STATUS    RESTARTS   AGE
nginx-7b849d6956-9ll7q   1/1     Running   0          22m
nginx-7b849d6956-gq6l4   0/1     Pending   0          0s
nginx-7b849d6956-gq6l4   0/1     Pending   0          0s
nginx-7b849d6956-nf52t   0/1     Pending   0          0s
nginx-7b849d6956-qvmvd   0/1     Pending   0          0s
nginx-7b849d6956-nf52t   0/1     Pending   0          0s
nginx-7b849d6956-qvmvd   0/1     Pending   0          0s
nginx-7b849d6956-gq6l4   0/1     ContainerCreating   0          0s
nginx-7b849d6956-qvmvd   0/1     ContainerCreating   0          0s
nginx-7b849d6956-nf52t   0/1     ContainerCreating   0          0s
nginx-7b849d6956-nf52t   1/1     Running             0          2s
nginx-7b849d6956-qvmvd   1/1     Running             0          2s
nginx-7b849d6956-gq6l4   1/1     Running             0          2s
nginx-7b849d6956-7tk9v   0/1     Pending             0          0s
nginx-7b849d6956-7tk9v   0/1     Pending             0          0s
nginx-7b849d6956-wzhfm   0/1     Pending             0          0s
nginx-7b849d6956-xd7bd   0/1     Pending             0          0s
nginx-7b849d6956-wzhfm   0/1     Pending             0          0s
nginx-7b849d6956-nblhr   0/1     Pending             0          0s
nginx-7b849d6956-xd7bd   0/1     Pending             0          0s
nginx-7b849d6956-nblhr   0/1     Pending             0          0s
nginx-7b849d6956-7tk9v   0/1     ContainerCreating   0          0s
nginx-7b849d6956-wzhfm   0/1     ContainerCreating   0          0s
nginx-7b849d6956-nblhr   0/1     ContainerCreating   0          0s
nginx-7b849d6956-xd7bd   0/1     ContainerCreating   0          0s
nginx-7b849d6956-nblhr   1/1     Running             0          2s
nginx-7b849d6956-wzhfm   1/1     Running             0          2s
nginx-7b849d6956-xd7bd   1/1     Running             0          2s
nginx-7b849d6956-7tk9v   1/1     Running             0          2s
nginx-7b849d6956-svtl4   0/1     Pending             0          0s
nginx-7b849d6956-kwns8   0/1     Pending             0          0s
nginx-7b849d6956-svtl4   0/1     Pending             0          0s
nginx-7b849d6956-kwns8   0/1     Pending             0          0s
nginx-7b849d6956-svtl4   0/1     ContainerCreating   0          0s
nginx-7b849d6956-kwns8   0/1     ContainerCreating   0          0s
nginx-7b849d6956-svtl4   1/1     Running             0          2s
nginx-7b849d6956-kwns8   1/1     Running             0          2s

5. DaemonSet(DS)

DaemonSet类型的控制器可以保证在集群中的每一台（或指定）节点上都运行一个副本。一般适用于日志收集、节点监控等场景。也就是说，如果一个Pod提供的功能是节点级别的（每个节点都需要且只需要一个），那么这类Pod就适合使用DaemonSet类型的控制器创建。

DaemonSet控制器的特点：

  • 每当向集群中添加一个节点时，指定的 Pod 副本也将添加到该节点上
  • 当节点从集群中移除时，Pod 也就被垃圾回收了

下面先来看下DaemonSet的资源清单文件

yaml 复制代码 
apiVersion: apps/v1 # 版本号
kind: DaemonSet # 类型       
metadata: # 元数据
  name: # rs名称 
  namespace: # 所属命名空间 
  labels: #标签
    controller: daemonset
spec: # 详情描述
  revisionHistoryLimit: 3 # 保留历史版本
  updateStrategy: # 更新策略
    type: RollingUpdate # 滚动更新策略
    rollingUpdate: # 滚动更新
      maxUnavailable: 1 # 最大不可用状态的 Pod 的最大值，可以为百分比，也可以为整数
  selector: # 选择器，通过它指定该控制器管理哪些pod
    matchLabels:      # Labels匹配规则
      app: nginx-pod
    matchExpressions: # Expressions匹配规则
      - {key: app, operator: In, values: [nginx-pod]}
  template: # 模板，当副本数量不足时，会根据下面的模板创建pod副本
    metadata:
      labels:
        app: nginx-pod
    spec:
      containers:
      - name: nginx
        image: nginx:1.17.1
        ports:
        - containerPort: 80

创建pc-daemonset.yaml

yaml 复制代码 
apiVersion: apps/v1
kind: DaemonSet      
metadata:
  name: pc-daemonset
  namespace: dev
spec: 
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx-pod
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nginx-pod
    spec:
      containers:
      - name: nginx
        image: nginx:1.17.1
shell 复制代码 
# 创建daemonset
[root@master 1.8+]# kubectl create -f  pc-daemonset.yaml
daemonset.apps/pc-daemonset created

# 查看daemonset
[root@master 1.8+]# kubectl get ds -n dev -o wide
NAME           DESIRED   CURRENT   READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   NODE SELECTOR   AGE   CONTAINERS   IMAGES         SELECTOR
pc-daemonset   2         2         2       2            2           <none>          11s   nginx        nginx:1.17.1   app=nginx-pod

# 查看pod,发现在每个Node上都运行一个pod
[root@master 1.8+]# kubectl get pods -n dev -o wide
NAME                     READY   STATUS    RESTARTS   AGE   IP            NODE    NOMINATED NODE   READINESS GATES
pc-daemonset-lg2tz       1/1     Running   0          29s   10.245.1.12   node2   <none>           <none>
pc-daemonset-x74bf       1/1     Running   0          29s   10.245.2.9    node1   <none>           <none>    

# 删除daemonset
[root@master 1.8+]# kubectl delete -f pc-daemonset.yaml
daemonset.apps "pc-daemonset" deleted

6. Job

Job，主要用于负责 批量处理(一次要处理指定数量任务) 短暂的 一次性(每个任务仅运行一次就结束) 任务。Job特点如下：

  • 当Job创建的pod执行成功结束时，Job将记录成功结束的pod数量
  • 当成功结束的pod达到指定的数量时，Job将完成执行

Job的资源清单文件：

yaml 复制代码 
apiVersion: batch/v1 # 版本号
kind: Job # 类型       
metadata: # 元数据
  name: # rs名称 
  namespace: # 所属命名空间 
  labels: #标签
    controller: job
spec: # 详情描述
  completions: 1 # 指定job需要成功运行Pods的次数。默认值: 1
  parallelism: 1 # 指定job在任一时刻应该并发运行Pods的数量。默认值: 1
  activeDeadlineSeconds: 30 # 指定job可运行的时间期限，超过时间还未结束，系统将会尝试进行终止。
  backoffLimit: 6 # 指定job失败后进行重试的次数。默认是6
  manualSelector: true # 是否可以使用selector选择器选择pod，默认是false
  selector: # 选择器，通过它指定该控制器管理哪些pod
    matchLabels:      # Labels匹配规则
      app: counter-pod
    matchExpressions: # Expressions匹配规则
      - {key: app, operator: In, values: [counter-pod]}
  template: # 模板，当副本数量不足时，会根据下面的模板创建pod副本
    metadata:
      labels:
        app: counter-pod
    spec:
      restartPolicy: Never # 重启策略只能设置为Never或者OnFailure
      containers:
      - name: counter
        image: busybox:1.30
        command: ["bin/sh","-c","for i in 9 8 7 6 5 4 3 2 1; do echo $i;sleep 2;done"]
markdown 复制代码 
关于重启策略设置的说明：
    如果指定为OnFailure，则job会在pod出现故障时重启容器，而不是创建pod，failed次数不变
    如果指定为Never，则job会在pod出现故障时创建新的pod，并且故障pod不会消失，也不会重启，failed次数加1
    如果指定为Always的话，就意味着一直重启，意味着job任务会重复去执行了，当然不对，所以不能设置为Always

创建pc-job.yaml

yaml 复制代码 
apiVersion: batch/v1
kind: Job      
metadata:
  name: pc-job
  namespace: dev
spec:
  manualSelector: true
  selector:
    matchLabels:
      app: counter-pod
  template:
    metadata:
      labels:
        app: counter-pod
    spec:
      restartPolicy: Never
      containers:
      - name: counter
        image: busybox:1.30
        command: ["bin/sh","-c","for i in 9 8 7 6 5 4 3 2 1; do echo $i;sleep 3;done"]
shell 复制代码 
# 创建job
[root@master 1.8+]# kubectl apply -f pc-job.yaml
job.batch/pc-job created

# 查看job
[root@master 1.8+]# kubectl get job -n dev -o wide -w
NAME     COMPLETIONS   DURATION   AGE   CONTAINERS   IMAGES         SELECTOR
pc-job   0/1           11s        11s   counter      busybox:1.30   app=counter-pod
pc-job   1/1           41s        41s   counter      busybox:1.30   app=counter-pod

# 通过观察pod状态可以看到，pod在运行完毕任务后，就会变成Completed状态
[root@master ~]# kubectl get po -n dev -o wide  -w
NAME                     READY   STATUS    RESTARTS   AGE   IP            NODE    NOMINATED NODE   READINESS GATES
pc-job-ll7hv             1/1     Running   0          36s   10.245.2.10   node1   <none>           <none>
pc-job-ll7hv             0/1     Completed   0          41s   10.245.2.10   node1   <none>           <none>


# 接下来，调整下pod运行的总数量和并行数量 即：在spec下设置下面两个选项
#  completions: 6 # 指定job需要成功运行Pods的次数为6
#  parallelism: 3 # 指定job并发运行Pods的数量为3
#  然后重新运行job，观察效果，此时会发现，job会每次运行3个pod，总共执行了6个pod
[root@master 1.8+]# kubectl delete -f pc-job.yaml 
job.batch "pc-job" deleted
[root@master 1.8+]# vim pc-job.yaml
spec:
  completions: 6
  parallelism: 3


[root@master 1.8+]# kubectl get pods -n dev -w
NAME           READY   STATUS    RESTARTS   AGE
pc-job-684ft   1/1     Running   0          5s
pc-job-jhj49   1/1     Running   0          5s
pc-job-pfcvh   1/1     Running   0          5s
pc-job-684ft   0/1     Completed   0          11s
pc-job-v7rhr   0/1     Pending     0          0s
pc-job-v7rhr   0/1     Pending     0          0s
pc-job-v7rhr   0/1     ContainerCreating   0          0s
pc-job-jhj49   0/1     Completed           0          11s
pc-job-fhwf7   0/1     Pending             0          0s
pc-job-fhwf7   0/1     Pending             0          0s
pc-job-pfcvh   0/1     Completed           0          11s
pc-job-5vg2j   0/1     Pending             0          0s
pc-job-fhwf7   0/1     ContainerCreating   0          0s
pc-job-5vg2j   0/1     Pending             0          0s
pc-job-5vg2j   0/1     ContainerCreating   0          0s
pc-job-fhwf7   1/1     Running             0          2s
pc-job-v7rhr   1/1     Running             0          2s
pc-job-5vg2j   1/1     Running             0          3s
pc-job-fhwf7   0/1     Completed           0          12s
pc-job-v7rhr   0/1     Completed           0          12s
pc-job-5vg2j   0/1     Completed           0          12s

7. CronJob(CJ)

CronJob控制器以 Job控制器资源为其管控对象，并借助它管理pod资源对象，Job控制器定义的作业任务在其控制器资源创建之后便会立即执行，但CronJob可以以类似于Linux操作系统的周期性任务作业计划的方式控制其运行时间点及重复运行的方式。也就是说，CronJob可以在特定的时间点(反复的)去运行job任务。

CronJob的资源清单文件：

yaml 复制代码 
apiVersion: batch/v1beta1 # 版本号
kind: CronJob # 类型       
metadata: # 元数据
  name: # rs名称 
  namespace: # 所属命名空间 
  labels: #标签
    controller: cronjob
spec: # 详情描述
  schedule: # cron格式的作业调度运行时间点,用于控制任务在什么时间执行
  concurrencyPolicy: # 并发执行策略，用于定义前一次作业运行尚未完成时是否以及如何运行后一次的作业
  failedJobHistoryLimit: # 为失败的任务执行保留的历史记录数，默认为1
  successfulJobHistoryLimit: # 为成功的任务执行保留的历史记录数，默认为3
  startingDeadlineSeconds: # 启动作业错误的超时时长
  jobTemplate: # job控制器模板，用于为cronjob控制器生成job对象;下面其实就是job的定义
    metadata:
    spec:
      completions: 1
      parallelism: 1
      activeDeadlineSeconds: 30
      backoffLimit: 6
      manualSelector: true
      selector:
        matchLabels:
          app: counter-pod
        matchExpressions: 规则
          - {key: app, operator: In, values: [counter-pod]}
      template:
        metadata:
          labels:
            app: counter-pod
        spec:
          restartPolicy: Never 
          containers:
          - name: counter
            image: busybox:1.30
            command: ["bin/sh","-c","for i in 9 8 7 6 5 4 3 2 1; do echo $i;sleep 20;done"]
markdown 复制代码 
需要重点解释的几个选项：
schedule: cron表达式，用于指定任务的执行时间
    */1    *      *    *     *
    <分钟> <小时> <日> <月份> <星期>

    分钟 值从 0 到 59.
    小时 值从 0 到 23.
    日 值从 1 到 31.
    月 值从 1 到 12.
    星期 值从 0 到 6, 0 代表星期日
    多个时间可以用逗号隔开； 范围可以用连字符给出；*可以作为通配符； /表示每...; */1则为每分钟
concurrencyPolicy:
    Allow:   允许Jobs并发运行(默认)
    Forbid:  禁止并发运行，如果上一次运行尚未完成，则跳过下一次运行
    Replace: 替换，取消当前正在运行的作业并用新作业替换它

创建pc-cronjob.yaml

yaml 复制代码 
apiVersion: batch/v1beta1
kind: CronJob
metadata:
  name: pc-cronjob
  namespace: dev
spec:
  schedule: "*/1 * * * *"
  jobTemplate:
    metadata:
    spec:
      template:
        spec:
          restartPolicy: Never
          containers:
          - name: counter
            image: busybox:1.30
            command: ["bin/sh","-c","for i in 9 8 7 6 5 4 3 2 1; do echo $i;sleep 3;done"]
shell 复制代码 
# 创建cronjob
[root@master 1.8+]# kubectl create -f pc-cronjob.yaml 
cronjob.batch/pc-cronjob created

# 查看cronjob
[root@master 1.8+]# kubectl get cronjob -n dev
NAME         SCHEDULE      SUSPEND   ACTIVE   LAST SCHEDULE   AGE
pc-cronjob   */1 * * * *   False     1        5s              48s         16s

# 查看job
[root@master 1.8+]# kubectl get job -n dev
NAME                    COMPLETIONS   DURATION   AGE
pc-cronjob-1692689160   0/1           6s         6s

# 查看pod
[root@master 1.8+]# kubectl get po -n dev
NAME                          READY   STATUS      RESTARTS   AGE
pc-cronjob-1692689160-wflgp   0/1     Completed   0          89s
pc-cronjob-1692689220-rq947   1/1     Running     0          29s
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