Kubernetes核心技术Pod
Kubernetes核心技术Pod
Pod概述
Pod是K8S系统中可以创建和管理的最小单元,是资源对象模型中由用户创建或部署的最小资源对象模型,也是在K8S上运行容器化应用的资源对象,其它的资源对象都是用来支撑或者扩展Pod对象功能的,比如控制器对象是用来管控Pod对象的,Service或者Ingress资源对象是用来暴露Pod引用对象的,PersistentVolume资源对象是用来为Pod提供存储等等,K8S不会直接处理容器,而是Pod,Pod是由一个或多个container组成。
Pod是Kubernetes的最重要概念,每一个Pod都有一个特殊的被称为 “根容器”的Pause容器。Pause容器对应的镜像属于Kubernetes平台的一部分,除了Pause容器,每个Pod还包含一个或多个紧密相关的用户业务容器。

Pod基本概念
- 最小部署的单元
- Pod里面是由一个或多个容器组成【一组容器的集合】
- 一个pod中的容器是共享网络命名空间
- Pod是短暂的
- 每个Pod包含一个或多个紧密相关的用户业务容器
Pod存在的意义
创建容器使用docker,一个docker对应一个容器,一个容器运行一个应用进程
Pod是多进程设计,运用多个应用程序,也就是一个Pod里面有多个容器,而一个容器里面运行一个应用程序
- Pod的存在是为了亲密性应用
- 两个应用之间进行交互
- 网络之间的调用【通过127.0.0.1 或 socket】
- 两个应用之间需要频繁调用
Pod实现机制
主要有以下两大机制
- 共享网络
- 共享存储
共享网络
容器本身之间相互隔离的,一般是通过 namespace 和 group进行隔离,那么Pod里面的容器如何实现通信?
首先需要满足前提条件,也就是容器都在同一个namespace之间
关于Pod实现原理,首先会在Pod会创建一个根容器: pause容器,然后我们在创建业务容器 【nginx,redis 等】,在我们创建业务容器的时候,会把它添加到 info容器 中
而在 info容器 中会独立出 ip地址,mac地址,port 等信息,然后实现网络的共享

完整步骤如下
通过 Pause 容器,把其它业务容器加入到Pause容器里,让所有业务容器
共享存储
Pod持久化数据,专门存储到某个地方中

使用 Volumn数据卷进行共享存储,案例如下所示

Pod镜像拉取策略
我们以具体实例来说,拉取策略就是 imagePullPolicy

拉取策略主要分为了以下几种
- IfNotPresent:默认值,镜像在宿主机上不存在才拉取
- Always:每次创建Pod都会重新拉取一次镜像
- Never:Pod永远不会主动拉取这个镜像
Pod资源限制
也就是我们Pod在进行调度的时候,可以对调度的资源进行限制,例如我们限制 Pod调度是使用的资源是 2c4g,那么在调度对应的node节点时,只会占用对应的资源,对于不满足资源的节点,将不会进行调度

示例
我们在下面的地方进行资源的限制

这里分了两个部分
- request:表示调度所需的资源
- limits:表示最大所占用的资源
Pod重启机制
因为Pod中包含了很多个容器,假设某个容器初选问题了,那么就会触发Pod重启机制

重启策略主要分为以下三种
- Always:当容器终止退出后,总是重启容器,默认策略 【nginx等,需要不断提供服务】
- OnFailure:当容器异常退出(退出状态码非0)时,才重启容器。
- Never:当容器终止退出,从不重启容器 【批量任务】
Pod健康检查
通过容器检查,原来我们使用下面的命令来检查
kubectl get pod
但是有的时候,程序可能出现了java堆内存溢出,程序还在运行,但是不能对外提供服务了,这个时候就不能通过 容器检查来判断服务是否可用了
这个时候就可以使用应用层面的检查
# 存活检查,如果检查失败,将杀死容器,根据Pod的restartPolicy【重启策略】来操作
livenessProbe
# 就绪检查,如果检查失败,Kubernetes会把Pod从Service endpoints中剔除
readinessProbe

Probe支持以下三种检查方式
- http Get:发送HTTP请求,返回200 - 400 范围状态码为成功
- exec:执行Shell命令返回状态码是0为成功
- tcpSocket:发起TCP socket建立成功
Pod调度策略
创建Pod流程
首先创建一个pod,然后创建一个API Server 和 Etcd【把创建出来的信息存储在etcd中】
然后创建 Scheduler,监控API Server是否有新的Pod,如果有的话,会通过调度算法,把pod调度某个node上
在node节点,会通过 kubelet -- apiserver 读取etcd 拿到分配在当前node节点上的pod,然后通过docker创建容器

影响Pod调度的属性
Pod资源限制对Pod的调度会有影响
根据request找到足够node节点进行调度

节点选择器标签影响Pod调度

关于节点选择器,其实就是有两个环境,然后环境之间所用的资源配置不同

我们可以通过以下命令,给我们的节点新增标签,然后节点选择器就会进行调度了
kubectl label node node1 env_role=prod
节点亲和性
节点亲和性 nodeAffinity 和 之前nodeSelector 基本一样的,根据节点上标签约束来决定Pod调度到哪些节点上
- 硬亲和性:约束条件必须满足
- 软亲和性:尝试满足,不保证

支持常用操作符:in、NotIn、Exists、Gt、Lt、DoesNotExists
反亲和性:就是和亲和性刚刚相反,如 NotIn、DoesNotExists等
污点和污点容忍
概述
nodeSelector 和 NodeAffinity,都是Prod调度到某些节点上,属于Pod的属性,是在调度的时候实现的。
Taint 污点:节点不做普通分配调度,是节点属性
场景
- 专用节点【限制ip】
- 配置特定硬件的节点【固态硬盘】
- 基于Taint驱逐【在node1不放,在node2放】
查看污点情况
kubectl describe node k8smaster | grep Taint

污点值有三个
- NoSchedule:一定不被调度
- PreferNoSchedule:尽量不被调度【也有被调度的几率】
- NoExecute:不会调度,并且还会驱逐Node已有Pod
未节点添加污点
kubectl taint node [node] key=value:污点的三个值
举例:
kubectl taint node k8snode1 env_role=yes:NoSchedule
删除污点
kubectl taint node k8snode1 env_role:NoSchedule-

演示
我们现在创建多个Pod,查看最后分配到Node上的情况
首先我们创建一个 nginx 的pod
kubectl create deployment web --image=nginx
然后使用命令查看
kubectl get pods -o wide

我们可以非常明显的看到,这个Pod已经被分配到 k8snode1 节点上了
下面我们把pod复制5份,在查看情况pod情况
kubectl scale deployment web --replicas=5
我们可以发现,因为master节点存在污点的情况,所以节点都被分配到了 node1 和 node2节点上

我们可以使用下面命令,把刚刚我们创建的pod都删除
kubectl delete deployment web
现在给了更好的演示污点的用法,我们现在给 node1节点打上污点
kubectl taint node k8snode1 env_role=yes:NoSchedule
然后我们查看污点是否成功添加
kubectl describe node k8snode1 | grep Taint

然后我们在创建一个 pod
# 创建nginx pod
kubectl create deployment web --image=nginx
# 复制五次
kubectl scale deployment web --replicas=5
然后我们在进行查看
kubectl get pods -o wide
我们能够看到现在所有的pod都被分配到了 k8snode2上,因为刚刚我们给node1节点设置了污点

最后我们可以删除刚刚添加的污点
kubectl taint node k8snode1 env_role:NoSchedule-
污点容忍
污点容忍就是某个节点可能被调度,也可能不被调度

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