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Kubernetes 资源对象kubectl run nginx --image=nginx:1.13 --replicas=3 --recordkubectl rollout history deployment nginxkubectl set image deployment nginx nginx=nginx:1.15deployservice

Kubernetes 资源对象

目录

1、Pod 资源

2、RC 副本控制器

3、deployment 资源

4、Headless Service

5、StatefulSet

6、DaemonSet

7、Service 资源

8、ipvs和iptables工作原理

在k8s中所有的对象都叫做资源,例如:pod,service等

pod是在k8s中最小单元,前面有提到,k8s支持自愈,弹性扩容等高级特性,那么如果单纯的在k8s节点中跑业务docker是没有办法支持这些高级特性,必须要有定制化的容器,那么,pod就是这个官方已经定制化好的支持高级特性的容器,当启动一个pod时,至少会有两个容器,pod容器``和业务容器,多个业务容器会共享一个pod容器(一组容器的集合),那么一个Pod中的容器共享网络命名空间,

Pod容器分类

Infrastructure Container:基础容器,维护整个Pod网络空间

InitContainers:初始化容器,先于业务容器开始执行

Containers:业务容器,并行启动

Pod存在的意义:为亲密性应用而存在

两个应用之间发生文件交互

两个应用需要通过127.0.0.1或socker通信

两个应用需要发生频繁的调用

镜像拉取策略

imagePullPolicy

1、ifNotPresent:默认值,镜像在宿主机上不存在时才拉取

2、Always:每次创建Pod都会重新拉取一次镜像

3、Never:Pod永远不会主动拉取这个镜像

1.pod基本操作

// 指定yaml文件创建pod

kubectl create -f [yaml文件路径]

// 查看pod基本信息

kubectl get pods

// 查看pod详细信息

kubectl describe pod [pod名]

// 更新pod(修改了yaml内容)

kubectl apply -f [yaml文件路径]

// 删除指定pod

kubectl delete pod [pod名]

// 强制删除指定pod

kubectl delete pod [pod名] --foce --grace-period=0

2.pod yaml配置文件

apiVersion: v1

kind: Pod

metadata:

name: nginx01

labels:

app: web           

spec:

containers:

- name: nginx01
  image: reg.betensh.com/docker_case/nginx:1.13
  ports:
    - containerPort: 80           

Pod与controllers的关系

controllers:在集群上管理和运行容器的对象

通过label-selector相关联

Pod通过控制器实现应用的运维,如伸缩,滚动升级等。

Replication Controller 副本控制器,应用托管在Kubernetes之后,Kubernetes需要保证应用能够持续运行,这是RC的工作内容,它会确保任何时间Kubernetes中都有指定数量的Pod正在运行。在此基础上,RC还提供了一些高级的特性,比如滚动升级、升级回滚等。

在新版本的 Kubernetes 中建议使用 ReplicaSet(简称为RS )来取代 ReplicationController

1.创建一个rc

kind: ReplicationController

name: myweb

replicas: 2

selector:

app: myweb           

template:

metadata:
  labels:
    app: myweb
spec:
  containers:
  - name: nginx01
    image: reg.betensh.com/docker_case/nginx:1.13
    ports:
      - containerPort: 80           

默认情况下pod名会以rc名+随机值组成,如下:

[root@k8s-master01 rc]# kubectl get pods

NAME READY STATUS RESTARTS AGE

myweb-0lp57 1/1 Running 0 45s

myweb-zgfcf 1/1 Running 0 45s

RC通过标签选择器(labels)来控制pod,RC名称必须要和标签选择器名称一致

[root@k8s-master01 rc]# kubectl get rc -o wide

NAME DESIRED CURRENT READY AGE CONTAINER(S) IMAGE(S) SELECTOR

myweb 2 2 2 12m nginx01 reg.betensh.com/docker_case/nginx:1.13 app=myweb

2.RC滚动升级

前面我们已经创建一个v1版本的http-server的pod在k8s环境中,如果我们想要做一次版本升级该怎么办呢?难道把原来的pod停掉,再使用新的镜像拉起来一个新的pod吗,这样做明显是不合适的。

kubectl rolling-update myweb -f nginx_rc_v2.yaml --update-period=30s

3.RC滚动回退

假设现在myweb升级到myweb2,出现了bug,那么先强制中断升级

kubectl rolling-update myweb -f nginx_rc_v2.yaml --update-period=50s

然后将myweb2的版本回滚到myweb

kubectl rolling-update myweb myweb2 --rollback

deployment也是保证pod高可用的一种方式,明明有RC为何还要引入deployment呢?

因为deployment解决了RC的一个痛点,当使用RC升级容器版本后,标签会发生变化,那么svc的标签还是原来的,这样就需要手动修改svc配置文件。

Deployment 为Pod和ReplicaSet之上,提供了一个声明式定义(declarative)方法,用来替代以前的ReplicationController来方便的管理应用。

你只需要在Deployment中描述您想要的目标状态是什么,Deployment controller就会帮您将Pod和ReplicaSet的实际状态改变到您的目标状态。您可以定义一个全新的Deployment来,创建ReplicaSet或者删除已有的 Deployment并创建一个新的来替换。也就是说Deployment是可以管理多个ReplicaSet的,如下图:

虽然也 ReplicaSet 可以独立使用,但建议使用 Deployment 来自动管理 ReplicaSet,这样就无需担心跟其他机制的不兼容问题

1.创建一个deployment

apiVersion: extensions/v1beta1

kind: Deployment

name: nginx-deployment

replicas: 3

template:

metadata:
  labels:
    app: nginx
spec:
  containers:
  - name: nginx
    image: nginx:1.13
    ports:
    - containerPort: 80
           

// 启动

[root@k8s-master01 deploy]# kubectl create -f nginx_deploy.yaml

查看deployment启动状态

deployment会先启动一个rs,而后在启动pod

[root@k8s-master01 deploy]# kubectl get all

NAME READY STATUS RESTARTS AGE

pod/nginx-deployment-fcfcc984f-t2bk4 1/1 Running 0 33s

pod/nginx-deployment-fcfcc984f-vg7qt 1/1 Running 0 33s

pod/nginx-deployment-fcfcc984f-zhwxg 1/1 Running 0 33s

NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE

service/kubernetes ClusterIP 10.96.0.1 443/TCP 16h

NAME READY UP-TO-DATE AVAILABLE AGE

deployment.apps/nginx-deployment 3/3 3 3 33s

NAME DESIRED CURRENT READY AGE

replicaset.apps/nginx-deployment-fcfcc984f 3 3 3 33s

2.关联service

kubectl expose deployment nginx-deployment --port=80 --type=NodePort

查看svc

[root@k8s-master01 deploy]# kubectl get svc

NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE

kubernetes ClusterIP 10.96.0.1 443/TCP 16h

nginx-deployment NodePort 10.96.171.141 80:31873/TCP 25s

访问svc地址以及端口

[root@k8s-master01 deploy]# curl -I 10.0.0.33:31873

HTTP/1.1 200 OK

Server: nginx/1.13.12

Date: Thu, 14 Nov 2019 05:44:51 GMT

Content-Type: text/html

Content-Length: 612

Last-Modified: Mon, 09 Apr 2018 16:01:09 GMT

Connection: keep-alive

ETag: "5acb8e45-264"

Accept-Ranges: bytes

3.deployment升级

// 直接编辑对应deployment,并修改镜像版本

kubectl edit deployment nginx-deployment

// 通过 set image 发布新的镜像

kubectl set image deploy nginx-deployment nginx-deployment=nginx:1.17

4.deployment回滚

// 回滚到上一级版本

kubectl rollout undo deployment nginx-deployment

// 回滚到指定版本

kubectl rollout undo deployment nginx-deployment --to-revision=1

// 查看当前deploy历史版本

kubectl rollout history deployment nginx-deployment

5.命令行方式实现发布版本

kubectl run nginx --image=nginx:1.13 --replicas=3 --record

kubectl rollout history deployment nginx

deployment.extensions/nginx

kubectl set image deployment nginx nginx=nginx:1.15

在K8S里,我们想要通过name来访问服务的方式就是在Deployment上面添加一层Service,这样我们就可以通过Service name来访问服务了,那其中的原理就是和CoreDNS有关,它将Service name解析成Cluster IP,这样我们访问Cluster IP的时候就通过Cluster IP作负载均衡,把流量分布到各个POD上面。我想的问题是CoreDNS是否会直接解析POD的name,在Service的服务里,是不可以的,因为Service有Cluster IP,直接被CoreDNS解析了,那怎么才能让它解析POD呢,有大牛提出了可以使用Headless Service,所以我们就来探究一下什么是Headless Service。

Headless Service也是一种Service,但不同的是会定义spec:clusterIP: None,也就是不需要Cluster IP的Service。

我们首先想想Service的Cluster IP的工作原理:一个Service可能对应多个EndPoint(Pod),client访问的是Cluster IP,通过iptables规则转到Real Server,从而达到负载均衡的效果。具体操作如下所示:

1、web-demo.yaml

deploy

apiVersion: apps/v1beta1

kind: StatefulSet

name: web-demo

namespace: dev

# 指定svc名称

serviceName: web-demo-svc

metadata:
  labels:
    app: web-demo
spec:
  containers:
  - name: web-demo
    image: 10.0.0.33/base_images/web-demo:v1.0
    ports:
    - containerPort: 8080
    resources:
      requests:
        memory: 1024Mi
        cpu: 500m
      limits:
        memory: 2048Mi
        cpu: 2000m
    livenessProbe:
      tcpSocket:
        port: 8080
      initialDelaySeconds: 20
      periodSeconds: 10
      failureThreshold: 3
      successThreshold: 1
      timeoutSeconds: 5
    readinessProbe:
      httpGet:
        path: /hello
        port: 8080
        scheme: HTTP
      initialDelaySeconds: 20
      periodSeconds: 10
      failureThreshold: 1
      successThreshold: 1
      timeoutSeconds: 5           

service

kind: Service

name: web-demo-svc

ports:

  • port: 80

    targetPort: 8080

    protocol: TCP

    clusterIP: None

selector:

app: web-demo           

查看svc,发现ClusterIP为None

$ kubectl get svc -n dev | grep "web-demo-svc"

web-demo-svc ClusterIP None 80/TCP 12s

pod会按照顺序创建

$ kubectl get pod -n dev

NAME READY STATUS RESTARTS AGE

web-demo-0 1/1 Running 0 7m2s

web-demo-1 1/1 Running 0 6m39s

web-demo-2 1/1 Running 0 6m15s

登录到Cluster的内部pod

$ kubectl exec -it web-demo-0 sh -n dev

/ # nslookup web-demo-svc

Name: web-demo-svc

Address 1: 10.244.2.67 web-demo-0.web-demo-svc.dev.svc.cluster.local

Address 2: 10.244.3.12 web-demo-2.web-demo-svc.dev.svc.cluster.local

Address 3: 10.244.1.214 web-demo-1.web-demo-svc.dev.svc.cluster.local

总结:通过dns访问,会返回后端pods的列表

首先Deployment只是用于无状态服务,无差别并且没有顺序的Pod,而StatefulSet支持多个Pod之间的顺序性,用于 每个Pod中有自己的编号,需要互相访问,以及持久存储区分

Pod顺序性

1、headless-service.yaml

name: springboot-web-svc

app: springboot-web           

2、statefulset.yaml

apiVersion: apps/v1

name: springboot-web

# serviceName 该字段是告诉statefulSet用那个headless server去保证每个的解析

serviceName: springboot-web-svc

matchLabels:
  app: springboot-web           
metadata:
  labels:
    app: springboot-web
spec:
  containers:
  - name: springboot-web
    image: 10.0.0.33/base_images/web-demo:v1.0
    ports:
    - containerPort: 8080
    livenessProbe:
      tcpSocket:
        port: 8080
      initialDelaySeconds: 20
      periodSeconds: 10
      failureThreshold: 3
      successThreshold: 1
      timeoutSeconds: 5           

查看pod

$ kubectl get pod

NAME READY STATUS RESTARTS AGE

springboot-web-0 1/1 Running 0 118s

springboot-web-1 1/1 Running 0 116s

进入一个pod,而通过pod name访问另外一个pod

$ kubectl exec -it springboot-web-0 sh

/ # ping springboot-web-1.springboot-web-svc

PING springboot-web-1.springboot-web-svc (10.244.2.68): 56 data bytes

64 bytes from 10.244.2.68: seq=0 ttl=62 time=1.114 ms

64 bytes from 10.244.2.68: seq=1 ttl=62 time=0.698 ms

持久化存储

自动根据pod创建pvc

name: nginx-demo

matchLabels:
  app: nginx-demo           
metadata:
  labels:
    app: springboot-web
spec:
  containers:
  - name: springboot-web
    image:  10.0.0.33/base_images/nginx:1.13
    ports:
    - containerPort: 8080
    volumeMounts:
    - name: data
      mountPath: /           

volumeClaimTemplates:

  • name: data
    spec:           
    accessModes:
    • ReadWriteOnce

      storageClassName: glusterfs-storage-class

    resources:

    requests:

    storage: 1Gi           

DaemonSet是在Kubernetes1.2 版本新增的一种资源对象

DaemonSet能够让所有(或者一些特定)的Node节点仅运行一份Pod。当节点加入到kubernetes集群中,Pod会被(DaemonSet)调度到该节点上运行,当节点从kubernetes集群中被移除,被(DaemonSet)调度的Pod会被移除,如果删除DaemonSet,所有跟这个DaemonSet相关的pods都会被删除。

在使用kubernetes来运行应用时,很多时候我们需要在一个区域(zone)或者所有Node上运行同一个守护进程(pod),例如如下场景:

每个Node上运行一个分布式存储的守护进程,例如glusterd,ceph

运行日志采集器在每个Node上,例如fluentd,logstash

运行监控的采集端在每个Node,例如prometheus node exporter,collectd等

DaemonSet的Pod调度策略与RC很类似,除了使用系统内置的调度算法在每个Node上进行调度,也可以在Pod定义中使用NodeSelector或NodeAffinity来指定满足条件的Node范围进行调度

DaemonSet 资源文件格式

kind: DaemonSet

metadata:

下面例子定义为在每个Node上都启动一个filebeat容器,其中挂载了宿主机目录"/var/log/messages"

$ vi k8s-log-filebeat.yaml

kind: ConfigMap # 定义一个config文件内容

name: k8s-logs-filebeat-config

namespace: kube-system

data:

# 填写filebeat读取日志相关信息

filebeat.yml: |-

filebeat.prospectors:
  - type: log
    paths:
      - /messages
    fields:
      app: k8s
      type: module
    fields_under_root: true
output.logstash:
  # specified logstash port (by default 5044)
  hosts: ['10.0.0.100:5044']           

kind: DaemonSet # DaemonSet 对象,保证在每个node节点运行一个副本

name: k8s-logs

matchLabels:
  project: k8s
  app: filebeat           
metadata:
  labels:
    project: k8s
    app: filebeat
spec:
  containers:
  - name: filebeat
    image: docker.elastic.co/beats/filebeat:6.8.1
    args: [
      "-c", "/etc/filebeat.yml",
      "-e",
    ]
    resources:
      requests:
        cpu: 100m
        memory: 100Mi
      limits:
        cpu: 500m
        memory: 500Mi
    securityContext:
      runAsUser: 0
    # 进行实际挂载操作
    volumeMounts:
    # 将configmap里的配置挂载到 /etc/filebeat.yml 文件中
    - name: filebeat-config
      mountPath: /etc/filebeat.yml
      subPath: filebeat.yml

    # 将宿主机  /var/log/messages 路径挂载到 /messages中
    - name: k8s-logs
      mountPath: /messages
  # 定义卷
  volumes:
  - name: k8s-logs
    hostPath:
      path: /var/log/messages
      type: File
  - name: filebeat-config
    configMap:
      name: k8s-logs-filebeat-config           

使用kubectl create 命令创建该DeamonSet

$ kubectl create -f k8s-log-filebeat.yaml

configmap/k8s-logs-filebeat-config created

daemonset.apps/k8s-logs created

查看创建好的DeamonSet和Pod,可以看到在每个Node上都创建了一个Pod

$ kubectl get ds -n kube-system | grep "k8s-logs"

NAME DESIRED CURRENT READY UP-TO-DATE AVAILABLE NODE SELECTOR AGE

k8s-logs 2 2 0 2 0 2m15s

$ kubectl get pods -n kube-system -o wide | grep "k8s-logs"

k8s-logs-gw4bs 0/1 Running 0 87s k8s-node01

k8s-logs-p6r6t 0/1 Running 0 87s k8s-node02

在kubernetes 1.6以后的版本中,DaemonSet也能执行滚动升级了,即在更新一个DaemonSet模板的时候,旧的Pod副本会被自动删除,同时新的Pod副本会被自动创建,此时DaemonSet的更新策略(updateStrategy)为RollingUpdate,如下:

kind: DaemonSet

updateStrategy:

type: RollingUpdate           

updateStrategy 的另外一个值是OnDelete,即只有当手工删除了DaemonSet创建的Pod副本,新的Pod副本才会被创建出来,如果不设置updateStrategy的值,则在kubernetes 1.6之后的版本中会被默认设置为RollingUpdate(滚动升级)。

我们都知道在kubernetes中以Pod为最小调度单位,并且它的特性就是不确定性,即随时会被销毁和重新创建、不确定性会导致每个Pod会通过调度器将其部署到不同的N个Node节点,这样会导致Pod ip地址会发生变化;

举个例子,web场景,分为前端后端,前端需要去调用后端资源,如果后端的Pod天生的不确定性导致IP地址不同,那么前端肯定是无法做到自动切换连接后端的IP地址,所以需要通过Service去发现Pod并获取其IP地址。

Pod与Service的关系

防止Pod失联.,获取Pod信息(通过label-selector关联)

定义一组Pod的访问策略(负载均衡 TCP/UDP 4层)

支持ClusterIP,NodePort以及LoadBalancer 三种类型

Server的底层实现主要有iptables和IPVS二种网络模式

每个Service关联一个应用

Service类型

ClusterIP:默认,分配一个集群内部可以访问的虚拟IP(vip)

NodePort:在每个Node上分配一个端口作为外部访问入口

LoadBalancer:工作在特定的Cloud Provider上,例如Google Cloud, AWS,OpenStack

1.Cluster IP详解:

Cluster IP,也叫VIP,主要实现不同Pod之间互相访问

type: NodePort

- port: 80
  targetPort: 80
  protocol: TCP           

开启proxy访问

kubectl proxy 让外部网络访问K8S service的ClusterIP

kubectl proxy --address='0.0.0.0' --accept-hosts='^*$' --port=8009

http://[k8s-master]:8009/api/v1/namespaces/[namespace-name]/services/[service-name]/proxy

详细:

https://blog.csdn.net/zwqjoy/article/details/87865283

2.Node Port详解:

实现外部用户可以访问节点Node,节点Node会将其流量转发到内部Pod

访问流程:用户 -> 域名 -> 负载均衡器 -> NodeIP:Port ->PodIP:Port

还可以直接在Node前面部署一个LB负载均衡,如图:

type: NodePort

- port: 80
  targetPort: 80
  nodePort: 30008
  protocol: TCP           

参数解释

spec.ports.port:vip端口(cluster ip)

spec.ports.nodePort:映射到宿主机的端口,即提供外部访问的端口

spec.ports.targetPort:pod 端口

spec.selector: 标签选择器

创建nodePort类型的时候也会分配一个Cluster IP,方便提供给Pod之间访问

3、LoadBalancer详解:

常规的docker映射场景:

访问 --> node IP:10.0.0.12 --> docker 容器: 172.16.48.2

如果当docker挂掉了后,在重新启动一个docker,容器IP地址就会发生变化,那么之前做的node和docker的映射就无效,就需要手动修改映射,这样就显得很麻烦

so,在k8s中新增了cluster IP,网段 10.254.0.0/16,series会自动创建这个cluster IP,也叫vip,当pod创建完成后会自动注册到service里,并且实现负载均衡(规则默认为rr),如果某个pod挂了后,会自动被剔除

访问 --> node IP:10.0.0.13 --> cluster IP:10.254.0.0/16 (service) --> pod IP:172.16.48.2

创建service

type: NodePort

  • nodePort: 30000

    targetPort: 80

    app: myweb

kubectl create -f nginx-svc.yaml

查看Service是否正常接管pod网络服务:

[root@k8s-master01 svc]# kubectl get endpoints

NAME ENDPOINTS AGE

kubernetes 10.0.0.31:6443 2d

myweb 172.16.12.2:80,172.16.15.4:80 2m

service底层流量转发与负载均衡实现:

iptables

ipvs

1、一个service会创建很多的iptables规则(更新,非增量式)

2、iptables规则是从上到下逐条匹配(延时大)。

救世主:IPVS(内核态)

LVS基于IPVS内核调度模块实现的负载均衡,如:阿里云SLB,基于LVS实现四层负载均衡。

iptables:

灵活,功能强大(可以在数据包不同阶段对包进行操作)

规则遍历匹配和更新,呈线性时延

IPVS:

工作在内核态,有更好的性能

调度算法丰富:rr,wrr,lc,wlc,ip hash ....

原文地址

https://www.cnblogs.com/jasonminghao/p/12483831.html

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