kubectl scale 一次缩容调整过程

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一、版本信息

[root@master-web-38 ~]# kubectl version
Client Version: version.Info{Major:"1", Minor:"10", GitVersion:"v1.10.13", GitCommit:"954ff68d59e9dc62fa8252ffa9023a90ff8a358c", GitTreeState:"clean", BuildDate:"2019-02-13T11:03:32Z", GoVersion:"go1.9.3", Compiler:"gc", Platform:"linux/amd64"}
Server Version: version.Info{Major:"1", Minor:"10", GitVersion:"v1.10.13", GitCommit:"954ff68d59e9dc62fa8252ffa9023a90ff8a358c", GitTreeState:"clean", BuildDate:"2019-02-13T11:03:32Z", GoVersion:"go1.9.3", Compiler:"gc", Platform:"linux/amd64"}

[root@master-web-38 ~]# cat /etc/redhat-release
CentOS Linux release 7.2.1511 (Core)

[root@fpNet-web-38 ~]# uname -r
3.10.0-327.el7.x86_64

[root@master-web-38 ~]# docker -v
Docker version 18.03.0-ce, build 0520e24

这里需要用到两个命令,示例命令：
[root@master ~]#kubectl scale sts....
[root@master ~]#kubectl  scale deployment....

例子：
# kubectl  scale deployment nginx-deployment --replicas=4
# kubectl scale sts cs-node  --replicas=4

实际情况调研：

//通过上面命令可以看到 rabbitmq是通过 deployment方式进行的部署.

我们查看有几个pod在运行

操作需求：我们要对rabbitmq进行缩容后，再次扩容，因为这样就不用直接删除rabbitmq pod了
目的是把所有的pod删除，转移到其他节点的机器上去，目前机器在主机名为ht1,ht2上，想转移到ht3去

执行

[root@master-web-38 ~]# kubectl scale deployment rabbitmq --replicas=2
deployment.extensions "rabbitmq" scaled

我们扩容中出现了这样的问题

我们接着来解决下，利用describe看下：

[root@master-web-38 ~]# kubectl describe pod rabbitmq-8565b4b7d8-69glr

初步判断就是从宿主机上加载时出错，应该是 docker images  仓库里面没有这个包，之前遇到过。
我们登录宿主机看下，确实没有这个包在docker images 命令显示结果里面，我在登陆之前好的那台部署好的，我登录看下

确实存在这个包，好我们需要导出，加入到出问题的机器上。

这里为什么要写下导出rabbitmq tar包这个步骤呢，因为你有时候不注意，直接导出，则标签可能会显示none
例如： docker save -o rabbitmq-v1-SNAPSHOT.zip bdefd564571b  或 docker load < rabbitmq.tar.gz // 这种就会出问题。
所以你有两种方法来修正这个错误
1、安装tar，在没有rabbitmq的那台机器上，重命名镜像
2、导出tar包时候，就把标签已经原样的导出了。
步骤为：
1、docker save -o rabbitmq.tar  127.0.0.1:35000/test/rabbitmq:v1
执行命令

[root@node1 rabbitmq]# docker save -o rabbitmq.tar 127.0.0.1:35000/test/rabbitmq:v1
[root@node1 rabbitmq]# ll
total 183148
-rw------- 1 root root 187540480 Feb 18 10:54 rabbitmq.tar
2、sz,rz 之后或scp
[root@node1 rabbitmq]#  scp -r /usr/local/src/rabbitmq/rabbitmq.tar root@10.121.51.24:/usr/local/src/tar
在另一个node节点 10.121.51.24 上执行
3、执行 docker load -i  < rabbitmq.tar

[root@node1 tar]# docker load -i rabbitmq.tar
5d6cbe0dbcf9: Loading layer [==================================================>] 129.2MB/129.2MB
5238a571b25e: Loading layer [==================================================>] 352.3kB/352.3kB
4b6d0457619d: Loading layer [==================================================>] 4.657MB/4.657MB
d2080f33d9e5: Loading layer [==================================================>] 6.656kB/6.656kB
4b3fc05f70d5: Loading layer [==================================================>] 3.584kB/3.584kB
ce98c94ff8e4: Loading layer [==================================================>] 45.34MB/45.34MB
0b025f55bda5: Loading layer [==================================================>] 6.656kB/6.656kB
d4e97504ea93: Loading layer [==================================================>] 3.584kB/3.584kB
327047f16aba: Loading layer [==================================================>] 7.764MB/7.764MB
2a4d27fea928: Loading layer [==================================================>] 11.78kB/11.78kB
df9bb8de3115: Loading layer [==================================================>] 2.048kB/2.048kB
104c5f54aed4: Loading layer [==================================================>] 1.536kB/1.536kB
c61e291bfc42: Loading layer [==================================================>] 10.75kB/10.75kB
4e3da2aaefea: Loading layer [==================================================>] 1.536kB/1.536kB
99f2452a9491: Loading layer [==================================================>] 62.98kB/62.98kB
3365b724bdfb: Loading layer [==================================================>] 3.072kB/3.072kB
f5b70732093d: Loading layer [==================================================>] 3.072kB/3.072kB
Loaded image: 127.0.0.1:35000/test/rabbitmq:v1

4、 docker images | grep rabbitmq 之后看到了加载的结果:

我们再次执行 
[root@master-web-38 ~]# kubectl  scale deployment rabbitmq --replicas=2
查看情况：