apiVersion: v1 kind: Service metadata: name: nginx-service spec: type: NodePort // 有配置NodePort,外部流量可访问k8s中的服务 ports: - port: 30080 // 服务访问端口,集群内部访问的端口 targetPort: 80 // pod控制器中定义的端口(应用访问的端口) nodePort: 30001 // NodePort,外部客户端访问的端口 selector: name: ngin

目录 前言 Ingress 与 ingress-controller Ingress 部署 1.部署 ingress-controller 2.部署测试 web 服务 3.部署 Ingress 4.检查可用性 前言 在跟随书籍学习 kubernetes 的过程中,吾一直在思考如何从外部访问集群的服务,诚然到了 Ingress 的内容,才理解 kubernetes 对外提供内部服务的方式. Ingress 与 ingress-controller Ingress 是 kubernetes 的一种资

Master 负责管理集群 负责协调集群中的所有活动,例如调度应用程序,维护应用程序的状态,扩展和更新应用程序. Worker节点是VM(虚拟机)或物理计算机,充当k8s集群中的工作计算机. 每个Worker节点都有一个Kubelet,它管理一个Worker节点并与负责与Master节点通信.该Worker节点还应具有用于处理容器操作的工具,例如Docker. 执行命令 kubectl get namespaces 可以查看名称空间 执行 kubectl 命令时,可以使用 --namespace

DaemonSet 一个DaemonSet对象能确保其创建的Pod在集群中的每一台(或指定)Node上都运行一个副本.如果集群中动态加入了新的Node,DaemonSet中的Pod也会被添加在新加入Node上运行.删除一个DaemonSet也会级联删除所有其创建的Pod. 典型应用场景: 1.每个节点运行日志收集服务 2.每个节点运行监控服务 3.每个中运行网络插件.存储插件 通俗理解:DaemonSet创建的pod可以分布在集群中的全部或者指定node上,若是集群中新加入node,也会自动在新

在K8s中定义Pod中运行容器有两个维度的限制: 1. 资源需求:即运行Pod的节点必须满足运行Pod的最基本需求才能运行Pod. 如: Pod运行至少需要2G内存,1核CPU    2. 资源限额:即运行Pod期间,可能内存使用量会增加,那最多能使用多少内存,这就是资源限额. # kubectl describe node node1.zcf.com ....................... Allocated resources: (Total limits may be over p

本文收录在容器技术学习系列文章总目录 1.kubernetes安装介绍 1.1 K8S架构图 1.2 K8S搭建安装示意图 1.3 安装kubernetes方法 1.3.1 方法1:使用kubeadm 安装kubernetes(本文演示的就是此方法) 优点:你只要安装kubeadm即可:kubeadm会帮你自动部署安装K8S集群:如:初始化K8S集群.配置各个插件的证书认证.部署集群网络等.安装简易. 缺点:不是自己一步一步安装,可能对K8S的理解不会那么深:并且有那一部分有问题,自己不好修正.

0. 前置条件 安装好k8s.. traefik的简介图 1. 安装 traefik 方法: 创建一个目录 并且存放部分文件等. mkdir /traefik cd /traefik git clone https://github.com/containous/traefik.git cd traefik/examples/k8s/ 里面的文件主要有偶: [root@CentOS75 k8s]# tree.├── cheese-default-ingress.yaml├── cheese-de

灰度发布在实际生产部署中是经常被使用的方式,常规的方法是手动从前端LB(负载均衡)上将后端服务器摘掉,然后,停服务,最后上传代码,完成软连接更新.在使用CI/CD工具时,这个过程变得自动化了,我们只需要通过Jenkins这个功能强大的开源持续集成和部署工具,就可以联合Gitlab 或 Gogs 来实现自动拉取代码,并根据自己编写的pipeline脚本,实现自动连接到LB上摘掉后端Server,并自动连接到后端Server上,上传代码,并重启服务,最后通过邮件通知管理员整个过程的结果报告.但今天,

1.部署metrics-server 从v1.8开始,引入了新的功能,即把资源指标引入api,资源指标:metrics-server,自定义指标:prometheus,k8s-prometheus-adapter(把prometheus采集的数据转化成k8s可理解的数据). 新一代架构: a.核心指标流水线:由kubelet.metrics-server以及由API server提供的api组成; cpu累计利用率.内存实时利用率.pod的资源占用率及容器的磁盘占用率; b.监控流水线:用于从系

都1202年了,还是有许多人搞不清容器与k8s之间的关系.在开始本篇正文之前,我们先来捋一捋这对"CP"的关系. 你可能已经很熟悉虚拟机了,最常见的莫过于我们拿到macOS却需要用Windows软件,游戏用户就更别说,很多游戏仅有Windows版本.我们怎么解决的?下载并安装虚拟机软件,在虚拟机中实现双系统的运行就可以了.容器与虚拟机类似,也是可以将应用与库和其他依赖项打包,提供独立环境来运行软件服务. 如上图虚拟化部署时代.容器部署时代的架构对比,不难发现,容器对比虚拟机时期少了大块

1.Kubernetes 是什么 简单的来说,k8s可以理解为,一个容器平台,一个微服务平台,便携式云平台,我们那可以很快速的搭建一个服务,快速的运行起来 2.Kubernetes特性

一.概述 1.上集中我们说到,官方文档提示说从k8s 1.11版本开始,将监控体系指标数据获取机制移向新一代的监控模型.也就意味着对于我们的k8s来讲现在应该有这样两种资源指标被使用.一种是资源指标,另一种是自定义指标.意思是说HeapSter提供了指标数据的收集,存储和监控的基本功能.并支持多个数据接收器.比如influxdb来存储指标数据,而后每个存储后端的代码本身都驻留在HeapSter仓库中.意思是HeapSter为了能够支持各种各样的存储后端他就不得不去适配驱动每一个存储后端,这其中包

今天给大家介绍下k8s的service的几种访问模式. 概述 我们知道pod的ip不是固定的,是根据所在宿主机的docker0网卡生成的,每次重启,更新,调度等情况IP都会变,那pod与pod之间需要互相调用,肯定不能用ip的,因为地址不是固定的, 如何能保障pod之前访问的可靠性,由此就衍生出Service的概念. 在实际生产环境中,一般有两种访问 对集群内部的访问, 集群外部的访问.service现在分为以下类型 ClusterIP         集群内部容器访问地址,会生成一个虚拟IP

  K8s之实践Pod深入理解 1.同一pod下的nginx+php+mysql nginx+php+mysql.yaml文件 --- apiVersion: v1 kind: Secret metadata: name: mysql-pass namespace: default type: Qpaque data: #echo -n "Passwd123" |base64 password: UGFzc3dkMTIz #echo -n "tmp" |base64

写在前面 在这用XMind画了一张导图记录Redis的学习笔记和一些面试解析(源文件对部分节点有详细备注和参考资料,欢迎关注我的公众号:阿风的架构笔记 后台发送[导图]拿下载链接, 已经完善更新): 前言 很多小伙伴学习K8S的时候,会被K8S里面的概念搞乱了,望而生畏:而且很多文章里面介绍的时候讲的太专业了.今天来帮小伙伴们梳理一下,讲的不深入,目的是帮忙小伙伴更好的理解,各个概念的由来. 架构图 上图中,有两种Node节点,一个是Master.一个是Work. 从字面上来看Work Node

写在前面 在这用XMind画了一张导图记录Redis的学习笔记和一些面试解析(源文件对部分节点有详细备注和参考资料,欢迎关注我的公众号:阿风的架构笔记 后台发送[导图]拿下载链接, 已经完善更新): 前言 在上一篇文章中介绍了K8S的基础架构流程,以及核心的组件:这篇文章继续K8S的相关的概念. 上篇介绍到了NodePort Service解决了外部请求K8S内部的应用的问题.下面我们看看如何搭建应用服务集群的? 应用集群 在传统应用中,我们一般利用nginx反向代理,通过配置域名指向多个IP地

本文将结合实际工作当中遇到的一些问题和情况来解析SVC的作用以及一些比较易混淆和难理解的概念,方便日后工作用到或者遗忘时可以直接在自己曾经学习总结的博客当中直接查找到. 首先应该清楚SVC的作用是什么,SVC主要有以下两个作用:. 一.服务发现 现在工作当中都将微服务项目部署到K8S上,因为每个项目都是很多个服务的集合,每个服务一般又都是由很多个pod组成的,那么当请求想要访问这个服务的时候如何将请求能够很好地找到这些POD并将请求分发给他们呢? 即使是同一组服务他们的pod是在集群的不同位置的

概念 Kubernetes,也称为K8s,生产级别的容器编排系统,是一个用于自动化部署.扩展和管理容器化应用程序的开源系统.K8s是一个go语言开发,docker也是go语言开发,可见go语言的是未来的趋势:从公有云Iaas.Paas.Saas的云计算时代开始,到Docker Swarm用于容器化集群和Apache Mesos为分布式资源管理框架,Kubernetes最终打败其他容器化编排技术成为主流引领者. kubeadm部署 部署规划 服务器最低配置要求: 2core .2G. 50G,由于

k8s 总体概览 前言 Pod 副本控制器(Replication Controller,RC) 副本集(Replica Set,RS) 部署(Deployment) 服务(Service) ingress 节点(Node) 命名空间(Namespace) k8s 中的部署过程 1.创建命名空间 2.使用 deployment 部署 pod 3.为服务创建 service 4.配置 ingress 的转发策略 总结 参考 k8s 总体概览 前言 学习 k8s 之前首先对 k8s 中具体的组件做个

服务service service是一个抽象概念,定义了一个服务的多个pod逻辑合集和访问pod的策略,一般把service称为微服务 举个例子一个a服务运行3个pod,b服务怎么访问a服务的pod,pod的ip都不是持久化的重启之后就会有变化.这时候b服务可以访问跟a服务绑定的service,service信息是固定的提前告诉b就行了,service通过Label Selector跟a服务的pod绑定,无论a的pod如何变化对b来说都是透明的 kind: Service apiVersion: