1、Pod基本概念
- 最小的部署单元
- 包含多个容器（一组容器的组合）
- 一个Pod中容器共享网络命名空间
- Pod是短暂的
2、Pod存在意义
- 创建容器使用docker，一个docker对应是一个容器，一个容器有进程，一个容器运行一个应用程序
- Pod多进程设计运行多个应用程序
- 一个Pod有多个容器，一个容器运行一个应用程序
- Pod存在是为了亲密性应用
- 两个应用之间进行交互
- 网络之间调用
- 两个应用需要频繁调用
3、Pod实现机制
- 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
apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: my-pod spec: containers: - name: write image: centos command: ["bash","-c","for i in (1..100);do echo $i >> /data/hello;sleep 1;done"] wolumeMounts: - name: data mountPath: /data - name: read image: centos command: ["bash","-c","tail -f /data/hello"] volumeMounts: - name: data mountPath: /data volumes: - name: data emptyDir: {}
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
首先给节点新增标签
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
