【云原生 | 从零开始学Kubernetes】六、Kubernetes核心技术Pod

简介: 我们以具体实例来说,拉取策略就是 imagePullPolicy

上篇的知识补充


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,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


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,假设某个容器出现问题了,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,用在nginx等,需要不断提供服务的情况。


·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,适用于批量任务(只执行一次的任务)。


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


Pod调度策略


Pod 是 Kubernetes 中最基本的部署调度单元,可以包含 container,逻辑上表示某种应用的一个实例。例如一个 web 站点应用由前端、后端及数据库构建而成,这三个组件将运行在各自的容器中,那么我们可以创建包含三个 container 的 pod。


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】


客户端提交创建 Pod 的请求,可以通过调用 API Server 的 Rest API 接口,也可以通过 kubectl 命令行工具。如 kubectl apply -f filename.yaml(资源清单文件)


apiserver 接收到 pod 创建请求后,会将 yaml 中的属性信息(metadata)写入 etcd。


apiserver 触发 watch 机制准备创建 pod,信息转发给调度器 scheduler,调度器使用调度算法选择 node,调度器将 node 信息给 apiserver,apiserver 将绑定的 node 信息写入 etcd.


·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


调度器用一组规则过滤掉不符合要求的主机。比如 Pod 指定了所需要的资源量,那么可用资源比 Pod 需 要的资源量少的主机会被过滤掉。


scheduler 查看 k8s api ,类似于通知机制。


首先判断:pod.spec.Node == null? 若为 null,表示这个 Pod 请求是新来的,需要创建;因此先进行调度计算,找到最“闲”的 node。


然后将信息在 etcd 数据库中更新分配结果:pod.spec.Node = nodeA (设置一个具体的节点) ps:同样上述操作的各种信息也要写到 etcd 数据库中


·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


apiserver 又通过 watch 机制,调用 kubelet,指定 pod 信息,调用 Docker API 创建并启动 pod 内的容器。


创建完成之后反馈给 kubelet, kubelet 又将 pod 的状态信息给 apiserver, apiserver 又将 pod 的状态信息写入 etcd。


31.png


master 节点:kubectl -> kube-api -> kubelet -> CRI 容器环境初始化


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


node 节点亲和性调度:nodeAffinity


[root@k8smaster ~]# kubectl explain pods.spec.affinity 
KIND: Pod 
VERSION: v1 
RESOURCE: affinity <Object> 
DESCRIPTION: 
  If specified, the pod's scheduling constraints 
  Affinity is a group of affinity scheduling rules. 
FIELDS: 
  nodeAffinity <Object> 
  podAffinity <Object> 
  podAntiAffinity <Object> 
[root@k8smaster ~]# kubectl explain pods.spec.affinity.nodeAffinity 
KIND: Pod 
VERSION: v1 
RESOURCE: nodeAffinity <Object> 
DESCRIPTION: 
Describes node affinity scheduling rules for the pod. 
Node affinity is a group of node affinity scheduling rules. 
FIELDS: 
preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution <[]Object> 
requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution <Object> 
prefered 表示有节点尽量满足这个位置定义的亲和性,这不是一个必须的条件,软亲和性 
require 表示必须有节点满足这个位置定义的亲和性,这是个硬性条件,硬亲和性 
[root@k8smaster ~]# kubectl explain pods.spec.affinity.nodeAffinity.requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution
KIND: Pod 
VERSION: v1 
RESOURCE: requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution <Object> 
DESCRIPTION: 
FIELDS: 
nodeSelectorTerms <[]Object> -required- 
Required. A list of node selector terms. The terms are ORed. 
[root@k8smaster ~]# kubectl explain pods.spec.affinity.nodeAffinity.requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution.nodeSe
lectorTerms 
KIND: Pod 
VERSION: v1 
RESOURCE: nodeSelectorTerms <[]Object> 
DESCRIPTION: 
 Required. A list of node selector terms. The terms are ORed. 
 A null or empty node selector term matches no objects. The requirements of 
 them are ANDed. The TopologySelectorTerm type implements a subset of the 
 NodeSelectorTerm. 
FIELDS: 
 matchExpressions <[]Object> 
 matchFields <[]Object> 
matchExpressions:匹配表达式的 
matchFields: 匹配字段的 
[root@k8smaster ~]# kubectl explain pods.spec.affinity.nodeAffinity.requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution.nodeSe
lectorTerms.matchFields 
KIND: Pod 
VERSION: v1 
RESOURCE: matchFields <[]Object> 
DESCRIPTION: 
FIELDS: 
 key <string> -required- 
 values <[]string> 
[root@k8smaster ~]# kubectl explain pods.spec.affinity.nodeAffinity.requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution.nodeSelectorTerms.matchExpressions 
KIND: Pod 
VERSION: v1 
RESOURCE: matchExpressions <[]Object>
DESCRIPTION: 
FIELDS: 
 key <string> -required- 
 operator <string> -required- 
 values <[]string> 
key:检查 label 
operator:做等值选则还是不等值选则 
values:给定值 
例 1:使用 requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution 硬亲和性 
在node1和2用docker拉取nginx镜像
[root@k8smaster ~]# vim pod-nodeaffinity-demo.yaml 
apiVersion: v1 
kind: Pod 
metadata: 
  name: pod-node-affinity-demo 
  namespace: default 
    labels: 
      app: myapp 
      tier: frontend 
spec: 
  containers: 
  - name: myapp 
    image: nginx
  affinity: 
    nodeAffinity: 
      requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution: 
        nodeSelectorTerms: 
        - matchExpressions: 
        - key: zone 
          operator: In 
          values: 
            - foo 
            - bar 
我们检查当前节点中有任意一个节点拥有 zone 标签的值是 foo 或者 bar,就可以把 pod 调度到这个 node 节点的 foo 或者 bar 标签上的节点上 
[root@k8smaster ~]# kubectl apply -f pod-nodeaffinity-demo.yaml
[root@k8smaster ~]# kubectl get pods -o wide | grep pod-node 
pod-node-affinity-demo 0/1 Pending 0 k8snode
status 的状态是 pending,上面说明没有完成调度,因为没有一个拥有 zone 的标签的值是 foo 或者 bar,而且使用的是硬亲和性,必须满足条件才能完成调度 
[root@k8smaster ~]# kubectl label nodes xianchaonode1 zone=foo 
给这个 node 节点打上标签 zone=foo,在查看 
[root@k8smaster ~]# kubectl get pods -o wide 显示如下: 
pod-node-affinity-demo 1/1 Running 0 k8snode
例 2 使用 preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution 软亲和性 
[root@k8smaster ~]# vim pod-nodeaffinity-demo-2.yaml 
apiVersion: v1 
kind: Pod 
metadata: 
  name: pod-node-affinity-demo-2 
  namespace: default 
    labels: 
      app: myapp 
      tier: frontend 
spec: 
  containers: 
  - name: myapp 
    image: ikubernetes/myapp:v1 
  affinity: 
    nodeAffinity: 
      preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution: 
    - preference: 
        matchExpressions: 
       - key: zone1 
         operator: In 
         values: 
         - foo1 
         - bar1 
           weight: 60 
[root@k8smaster ~]# kubectl apply -f pod-nodeaffinity-demo-2.yaml 
[root@k8smaster ~]# kubectl get pods -o wide |grep demo-2 
pod-node-affinity-demo-2 1/1 Running 0 k8snode1
上面说明软亲和性是可以运行这个 pod 的,尽管没有运行这个 pod 的节点定义的 zone1 标签 
Node 节点亲和性针对的是 pod 和 node 的关系,Pod 调度到 node 节点的时候匹配的条件 


相关实践学习
深入解析Docker容器化技术
Docker是一个开源的应用容器引擎,让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中,然后发布到任何流行的Linux机器上,也可以实现虚拟化,容器是完全使用沙箱机制,相互之间不会有任何接口。Docker是世界领先的软件容器平台。开发人员利用Docker可以消除协作编码时“在我的机器上可正常工作”的问题。运维人员利用Docker可以在隔离容器中并行运行和管理应用,获得更好的计算密度。企业利用Docker可以构建敏捷的软件交付管道,以更快的速度、更高的安全性和可靠的信誉为Linux和Windows Server应用发布新功能。 在本套课程中,我们将全面的讲解Docker技术栈,从环境安装到容器、镜像操作以及生产环境如何部署开发的微服务应用。本课程由黑马程序员提供。 &nbsp; &nbsp; 相关的阿里云产品:容器服务 ACK 容器服务 Kubernetes 版(简称 ACK)提供高性能可伸缩的容器应用管理能力,支持企业级容器化应用的全生命周期管理。整合阿里云虚拟化、存储、网络和安全能力,打造云端最佳容器化应用运行环境。 了解产品详情: https://www.aliyun.com/product/kubernetes
目录
相关文章
|
6月前
|
监控 Cloud Native Java
Quarkus 云原生Java框架技术详解与实践指南
本文档全面介绍 Quarkus 框架的核心概念、架构特性和实践应用。作为新一代的云原生 Java 框架,Quarkus 旨在为 OpenJDK HotSpot 和 GraalVM 量身定制,显著提升 Java 在容器化环境中的运行效率。本文将深入探讨其响应式编程模型、原生编译能力、扩展机制以及与微服务架构的深度集成,帮助开发者构建高效、轻量的云原生应用。
773 44
|
9月前
|
运维 Kubernetes Cloud Native
智联招聘 × 阿里云 ACK One:云端弹性算力颠覆传统 IDC 架构,打造春招技术新范式
在 2025 年春季招聘季的激战中,智联招聘凭借阿里云 ACK One 注册集群与弹性 ACS 算力的深度融合,成功突破传统 IDC 机房的算力瓶颈,以云上弹性架构支撑千万级用户的高并发访问,实现招聘服务效率与稳定性的双重跃升。
|
10月前
|
人工智能 Cloud Native 安全
云原生+AI 为企业出海提供全新技术引擎!明天见
5月22日 14:00「飞天发布时刻」,阿里云云原生应用平台产品负责人李国强将重磅揭晓面向 AI 场景的云原生产品体系升级,通过弹性智能的全球一体化架构、开箱即用的云原生 AI 工程化能力,为中国企业出海提供全新技术引擎。
|
5月前
|
Kubernetes Cloud Native 云计算
云计算与云原生技术探索
🌟蒋星熠Jaxonic,云原生探索者!以代码为舟,遨游技术星河。专注容器化、微服务、K8s与DevOps,践行GitOps理念,拥抱多云未来。用架构编织星辰,让创新照亮极客征途!
云计算与云原生技术探索
|
11月前
|
Cloud Native 关系型数据库 分布式数据库
|
5月前
|
Java Linux 虚拟化
【Docker】(1)Docker的概述与架构,手把手带你安装Docker,云原生路上不可缺少的一门技术!
1. Docker简介 1.1 Docker是什么 为什么docker会出现? 假定您在开发一款平台项目,您的开发环境具有特定的配置。其他开发人员身处的环境配置也各有不同。 您正在开发的应用依赖于您当前的配置且还要依赖于某些配置文件。 您的企业还拥有标准化的测试和生产环境,且具有自身的配置和一系列支持文件。 **要求:**希望尽可能多在本地模拟这些环境而不产生重新创建服务器环境的开销 问题: 要如何确保应用能够在这些环境中运行和通过质量检测? 在部署过程中不出现令人头疼的版本、配置问题 无需重新编写代码和进行故障修复
531 2
|
11月前
|
存储 关系型数据库 分布式数据库
|
10月前
|
存储 缓存 分布式计算
StarRocks x Iceberg:云原生湖仓分析技术揭秘与最佳实践
本文将深入探讨基于 StarRocks 和 Iceberg 构建的云原生湖仓分析技术,详细解析两者结合如何实现高效的查询性能优化。内容涵盖 StarRocks Lakehouse 架构、与 Iceberg 的性能协同、最佳实践应用以及未来的发展规划,为您提供全面的技术解读。 作者:杨关锁,北京镜舟科技研发工程师
StarRocks x Iceberg:云原生湖仓分析技术揭秘与最佳实践
|
8月前
|
缓存 Cloud Native Java
Java 面试微服务架构与云原生技术实操内容及核心考点梳理 Java 面试
本内容涵盖Java面试核心技术实操,包括微服务架构(Spring Cloud Alibaba)、响应式编程(WebFlux)、容器化(Docker+K8s)、函数式编程、多级缓存、分库分表、链路追踪(Skywalking)等大厂高频考点,助你系统提升面试能力。
908 0

热门文章

最新文章

推荐镜像

更多