一  为啥需要为命名空间里面添加pod添加默认的requests和limits? 通过前面的学习我们已经知道,如果节点上面的pod没有设置requests和limits,这些容器就会受那些设置了的控制,一旦出现节点内存资源超卖,这些未被设置的pod则会优先被kubernetes清除,所以对于每个pod而言,都应当给设定requests和limits值是个不错的选择. 1.1 介绍limitRange资源 limitRange不仅支持用户给命名空间里面的pod每种资源配置最大最小值,甚至还会在没有

一.k8s pod 在节点间调度控制 k8s起pod时,会通过调度器scheduler选择某个节点完成调度,选择在某个节点上完成pod创建.当需要在指定pod运行在某个节点上时,可以通过以下几种方式: 1. 在部署pod的yaml中,指定nodeName 指定了nodeName的Pod会直接跳过Scheduler的调度逻辑,直接写入PodList列表,该匹配规则是强制匹配.eg:apiVersion: extensions/v1beta1kind: Deploymentmetadata: nam

[k8s]k8s pod的4种网络模式最佳实战(externalIPs )       hostPort相当于docker run -p 8081:8080,不用创建svc,因此端口只在容器运行的vm上监听 缺点: 没法多pod负载 $ cat pod-hostport.yaml apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: webapp labels: app: webapp spec: containers: - name: webapp image: t

请查看官方的说明 kubectl cp --help 官方说使用cp , pod里需要有tar命令 从k8s pod 中 拷贝 文件到本地 这是我使用的命令 kubectl exec redis-6c98cb5b5f-nxb59 -- tar cPf - /data/dump_redis.rdb | sudo tar xf - -C . 出现这个报错,tar: Removing leading /' from member names` 可以忽略 会在当前目录产生 data/dump_redis

关键词:k8s.jvm.高可用 1.背景 最近有运维反馈某个微服务频繁重启,客户映像特别不好,需要我们尽快看一下. 听他说完我立马到监控平台去看这个服务的运行情况,确实重启了很多次.对于技术人员来说,这既是压力也是动力,大多数时候我们都是沉浸在单调的业务开发中,对自我的提升有限,久而久之可能会陷入一种舒适区,遇到这种救火案例一时间会有点无所适从,但是没关系,毕竟...... "我只是收了火,但没有熄炉",借用电影中的一句话表达一下此时的心情. 2.初看日志 我当即就看这个服务的运行日志

容器的资源需求,资源限制 requests:需求,最低保障: limits:限制,硬限制: CPU: 1颗逻辑CPU =,millicores 500m=.5CPU 内存: E.P.T.G.M.K Ei.Pi QoS: Guranteed:每个容器 同时设置CPU和内存的requests和limits. cpu.limits=cpu.requests memory.limits=memory.request Burstable: 至少有一个容器设置CPU或内存资源的requests属性 Best

我们知道,当访问量或资源需求过高时,使用:kubectl scale命令可以实现对pod的快速伸缩功能 但是我们平时工作中我们并不能提前预知访问量有多少,资源需求多少. 这就很麻烦了,总不能为了需求总是把pod设置为最多状态,这样太浪费资源:也不能当请求量上来以后再去伸缩pod,这样会有好多请求不成功. k8s既然是云原生时代的产品,当然得有智能,自动这些特性. 所以现在引入一个新的概念: HPA(Horizontal Pod Autoscaler ) pod的自动水平伸缩 有了HPA,我们就不

环境概况 自建k8s集群,主机操作系统ubuntu16.04,k8s版本v1.14, 集群网络方案calico-3.3.6. worker节点数50+,均为GPU物理服务器,服务器类型异构,如Nvidia P4/T4/V100等. 异常现象 故障起因是k8s集群新增加了一台worker节点机器server-n1,该机器上带有8张网卡eth0~eth7, 其中eth0~eth3没有配置ip地址,eth4~eth7配置了ip地址,默认使用eth4网卡. 调度到server-n1节点上的pod,无法访

#Pod生命周期,健康检查 pod创建过程 Init容器 就绪探测 存活探测 生命周期钩子 #Pod创建过程 master节点:kubectl -> kube-api -> kubenlet -> CRI容器环境初始化 Node节点: pause容器(网络和数据卷) -> Init容器(若有) -> 主容器(start,容器探针,top) #Init容器 Init容器用来阻塞或延迟应用容器的启动,直到满足决条件,成功退出 在所有的 Init 容器没有成功之前,Pod不会变成

注意步骤: 一般删除步骤为:先删pod再删pvc最后删pv 但是遇到pv始终处于“Terminating”状态,而且delete不掉 pod一直删不掉 [root@hadoop01 nacos-k8s]# kubectl get pod NAME READY STATUS RESTARTS AGE busybox-deployment-8588b74c4b-4rc24 / Terminating 45h metrics-app-v1-5cdbf6d7f4-8pqxj / Running 24d

一.问题所在 在K8S里启动一个容器,该容器的设置的时区是UTC0,但是对于很多客户而言,其主机环境并不在UTC0.例如中国客户在UTC8.如果不把容器的时区和主机主机设置为一致,则在查找日志等时候将非常不方便,也容易造成误解. 二.解决方法 1.挂载服务器的时区 [root@k8s-m ~]# cat demo-pod.yaml apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: nginx-pod namespace: default labels: app:

k8s系列文章: 什么是K8S K8S configmap介绍 Pod是k8s中最小的调度单元,包含了一个"根容器"和其它用户业务容器. 如果你使用过k8s的话,当然会了解pod的基本使用,但是为了更好的应用,你需要深入了解pod的配置.调度.升级和扩缩容等.本文将会更进一步的介绍pod. 基础 为什么需要pod? pod包含一个或多个相对紧密耦合的容器,处于同一个pod中的容器共享同样的存储空间.IP地址和Port端口. 为什么k8s要设计出Pod这个概念并作为最小调度单元呢? 直接

今天我们来玩一下混沌工程的开源工具chaostoolkit . 它的目标是提供一个免费,开放,社区驱动的工具集以及api. 官方源码链接:https://github.com/chaostoolkit/chaostoolkit 要想了解这个工具就必须知道混沌工程原则中提到的要点.如下所示: 记往这里提到的第一个要点,建立稳态假设. 在运行这个工具之前,我们先来看一下它的架构. 简单来解释一下,就是ChaosToolkit通过Drivers来操作你的被测系统. 它的功能点包括如下部分: 下面我们把

1.创建 Deployment root@k8-deploy:~/k8s-yaml/controllers/deployments# vim nginx-deployment.yaml apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: nginx-deployment labels: app: nginx spec: replicas: 3 selector: matchLabels: app: nginx template: metada

背景 某项目采用微服务架构,dubbo 框架,K8s 方式部署. 其中 HTTP 协议由网关应用统一处理,大部分应用仅提供 dubbo 协议. 目标 应用某个实例(pod)状态异常时,尝试自动重启恢复. 解决 K8s 提供了3种存活探针(livenessProbe),以实现 pod 状态异常时重启. HTTPGetAction 首先排除了,因为上文我们说了,HTTP 访问由网关统一处理,应用本身没有 HTTP 协议. 然后是 TCPSocketAction,该探针仅能确认 dubbo 端口是否为

一次迁移中出现的问题,因为要搬迁机房,集群中的节点服务器分布在两个机房,通过专线打通了,现在需要整体都迁移到其中一个机房,所以pod要进行迁移,机器资源也比较紧张,在迁移中zookeeper迁移出现问题. //master上查看zk pod情况 [root@master-web-38 ~]# kub

Pod K8S里能够运行的最小逻辑单元,1个Pod可以运行多个容器 Pod 控制器 Pod控制器是Pod启动的一种模版,用来保证在K8S中启动的Pod始终按照人们的预期运行(副本数,生命周期.健康状态检查...) K8S中常用的Pod控制器: Deployment

hostPort相当于docker run -p 8081:8080,不用创建svc,因此端口只在容器运行的vm上监听 缺点: 没法多pod负载 $ cat pod-hostport.yaml apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: webapp labels: app: webapp spec: containers: - name: webapp image: tomcat ports: - containerPort: 8080 hostPort:

To see the pods that use the most cpu and memory you can use the kubectl top command but it doesn’t sort yet and is also missing the quota limits and requests per pod. You only see the current usage: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 $ kubectl top

linux namespace&bridge通俗演义 linux接口类型 br0 eth0: 一个接口 veth : 一对接口,类似一跟网线,一头有地址,另一头连到别处, linux 2个namespace连通 不同namespace是隔离的. 想让他们通,需要用网线连起来(veth类型口,一头给ns1,另一头给ns2) linux 3个namespace连通 2个ns连通用veth好说,3个ns连通用veth显得麻烦了.用br0 同一主机,不同br之间通信 不同主机间的br通信 1,开启转发

在生产环境下,在面临服务需要扩容的场景时,可以使用Deployment/RC的Scale机制来实现.Kubernetes支持对Pod的手动扩容和自动扩容. 手动扩容缩容 通过执行扩容命令,对某个deployment直接进行扩容: # kubectl scale deployment nginx-deployment --replicas=4 当要缩容,减少副本数量即可: # kubectl scale deployment nginx-deployment --replicas=2 自动扩容缩容