16、k8s控制器Daemnonset

1、Daemonset控制器

1.1、DaemonSet概述

DaemonSet控制器能够确保k8s集群所有的节点都运行一个相同的pod副本，当向k8s集群中增加node节点时，这个node节点也会自动创建一个pod副本，当node节点从集群移除，这些pod也会自动删除；删除Daemonset也会删除它们创建的pod

1.2、DaemonSet工作原理：如何管理Pod？

daemonset的控制器会监听kuberntes的daemonset对象、pod对象、node对象，这些被监听的对象之变动，就会触发syncLoop循环让kubernetes集群朝着daemonset对象描述的状态进行演进。

1.3、Daemonset vs Deployment

核心区别一句话：DaemonSet 是"节点维度"的控制器，保证每个符合条件的节点跑一个 Pod；Deployment 是"应用副本维度"的控制器，保证集群里有指定数量的 Pod 副本。

对比维度	DaemonSet	Deployment
核心目标	让每个符合条件的节点运行一个 Pod 副本，通常用于节点级守护进程	维持指定数量的 Pod 副本，通常用于无状态应用部署
副本数量来源	由节点数量、nodeSelector、affinity、tolerations 决定，没有 `spec.replicas`	由 `spec.replicas` 决定，可被 HPA 调整
Pod 分布	默认每个节点最多一个；新节点加入后自动补一个 Pod	调度到任意合适节点，同一节点可运行多个 Pod，不保证每节点一个
节点增减行为	新节点加入会自动创建 Pod；节点移除后对应 Pod 也会删除	节点增减不会直接改变副本数；节点故障时会在其他健康节点重建 Pod
扩缩容方式	通过节点选择器、污点容忍控制运行范围，不按副本数扩缩	通过 `replicas`、HPA、VPA 等方式扩缩
调度特点	为匹配节点创建并绑定 Pod，常带 nodeAffinity；要跑在控制面等污点节点需加 tolerations	由调度器根据资源、亲和性、污点等选择节点
更新策略	支持 `RollingUpdate`、`OnDelete`，通常按节点分批更新	支持 `RollingUpdate`、`Recreate`，基于 ReplicaSet，支持 maxSurge/maxUnavailable
回滚能力	有基本 rollout 历史和回滚，但通常不如 Deployment 常用和灵活	版本历史、暂停、回滚、滚动发布等机制更成熟
服务暴露	常用 hostPort、hostNetwork，或由监控系统按节点发现；一般不需要 Service 做负载均衡	通常配合 Service、Ingress、LoadBalancer 暴露服务
是否适合 HPA	不适合，因为副本数与节点绑定，不是固定 replicas	适合，可根据 CPU、内存、自定义指标自动扩缩
资源开销	每个节点都有一份，节点越多总资源开销越大	只按副本数占用资源，与节点总数无直接关系
典型状态	节点级、系统级，常需要特权、hostPath、hostNetwork	应用级，通常无状态
典型应用场景	日志采集：Fluent Bit、Filebeat；监控：node-exporter、Datadog Agent；网络：Calico、Flannel、Cilium、kube-proxy；存储：CSI node plugin；安全：Falco；设备插件：GPU plugin	Web/API、微服务、前端、无状态后端、队列 worker、Ingress Controller 等
管理对象	DaemonSet 直接管理 Pod	Deployment 管理 ReplicaSet，ReplicaSet 再管理 Pod
是否适合普通有状态业务	不适合，通常只做节点级守护进程	通常用于无状态；有状态业务更推荐 StatefulSet

补充注意：

DaemonSet 可以通过 nodeSelector、affinity、tolerations 只运行在部分节点上。
Deployment 也可以通过 podAntiAffinity 近似实现"每节点一个"，但语义和管理方式不如 DaemonSet 自然。
选择原则：节点级、每节点必须运行、随节点自动扩展 → DaemonSet；应用级、多副本、可扩缩、可滚动更新 → Deployment。

2、部署Daemonset

bash 复制代码

# 创建daemonset.yaml
vi daemonset.yaml
#填入以下内容

apiVersion: apps/v1  # 指定 Kubernetes API 版本，apps/v1 用于 DaemonSet
kind: DaemonSet  # 资源类型为 DaemonSet，每个节点运行一个 Pod
metadata:  # 资源元数据
  name: fluentd-elasticsearch  # DaemonSet 名称
  namespace: kube-system  # 部署到 kube-system 命名空间
  labels:  # 资源标签
    k8s-app: fluentd-logging  # 标签 k8s-app=fluentd-logging
spec:  # DaemonSet 规格
  selector:  # 选择器，用于匹配管理的 Pod
    matchLabels:  # 标签匹配规则
      name: fluentd-elasticsearch  # 匹配 name=fluentd-elasticsearch 的 Pod
  template:  # Pod 模板
    metadata:  # Pod 模板元数据
      labels:  # Pod 标签
        name: fluentd-elasticsearch  # Pod 标签 name=fluentd-elasticsearch
    spec:  # Pod 规格
      tolerations:  # 污点容忍配置
        - key: node-role.kubernetes.io/master  # 容忍 master 节点污点键
          effect: NoSchedule  # 污点效果为 NoSchedule
      containers:  # 容器列表
        - name: fluentd-elasticsearch  # 容器名称
          image: docker.apiba.cn/fluentd:latest  # 容器镜像
          resources:  # 资源请求与限制
            limits:  # 资源上限
              memory: 200Mi  # 内存上限为 200Mi
            requests:  # 资源请求
              cpu: 100m  # CPU 请求为 100m
              memory: 200Mi  # 内存请求为 200Mi
          volumeMounts:  # 容器内卷挂载
            - name: varlog  # 挂载名为 varlog 的卷
              mountPath: /var/log  # 挂载到容器内 /var/log
            - name: varlibdockercontainers  # 挂载名为 varlibdockercontainers 的卷
              mountPath: /var/lib/docker/containers  # 挂载到容器内 /var/lib/docker/containers
              readOnly: true  # 以只读方式挂载
      terminationGracePeriodSeconds: 30  # Pod 终止宽限期为 30 秒
      volumes:  # Pod 卷定义
        - name: varlog  # 定义卷 varlog
          hostPath:  # 使用宿主机路径卷
            path: /var/log  # 宿主机路径为 /var/log
        - name: varlibdockercontainers  # 定义卷 varlibdockercontainers
          hostPath:  # 使用宿主机路径卷
            path: /var/lib/docker/containers  # 宿主机路径为 /var/lib/docker/containers

bash 复制代码

# 启动deamonset
kubectl apply -f daemonset.yaml

# 查看ds
kubectl get ds -n kube-system
# 查看pod
kubectl get pods -n kube-system -o wide

3、滚动跟新Daemonset

特性	RollingUpdate (滚动更新)	OnDelete (手动删除)
更新触发	自动	手动
控制粒度	由 `maxUnavailable` 等参数控制	完全由用户决定
适用场景	常规业务更新，追求效率与稳定性	关键组件更新，需要人工介入验证
默认策略	是	否
复杂性	配置简单，过程自动化	需要用户手动介入，过程可控

以下是为 DaemonSet 配置 RollingUpdate 策略的 YAML 片段：

bash 复制代码

apiVersion: apps/v1
kind: DaemonSet
metadata:
  name: fluentd-elasticsearch
  namespace: kube-system
spec:
  # ... 其他配置 ...
  updateStrategy:
    type: RollingUpdate
    rollingUpdate:
      maxUnavailable: 1      # 每次最多更新一个节点上的 Pod
      maxSurge: 0            # 不允许超出期望数量的 Pod（在节点上直接替换）
      # minReadySeconds: 30  # 可选：新 Pod 需保持就绪 30 秒才被视为可用
  template:
    # ... Pod 模板定义 ...