Kubernetes详解(二十一)——ReplicaSet控制器实战应用

简介: Kubernetes详解(二十一)——ReplicaSet控制器实战应用

今天继续给大家介绍Linux运维相关知识,本文主要内容是ReplicaSet控制器实战应用。
在上文Kubernetes详解(二十)——ReplicaSet控制器中,我们讲解了ReplicaSet控制器的基本内容和创建,今天,我们来进行ReplicaSet控制器的实战。

一、ReplicaSet控制器应用升级
首先,我们来使用ReplicaSet控制器进行应用升级。在上文中,ReplicaSet控制器在创建后,我们来查看一下该控制器控制的Pod的镜像版本,执行命令:

kubectl get pods -o custom-columns=Name:metadata.name,Image:spec.contianers[0].image
1
在上述命令中,我们使用了-o custom-columns参数,用于指定显示的列。其中Name和Image为列名,后面跟冒号,然后再指定显示的内容。显示的内容使用Kubernetes的关键字段名表示,不同的列之间用逗号分割。
该命令执行结果如下:

从上图中可以看出,当前Kubernetes集群中Pod的版本是v1。接下来,我们来将该ReplicaSet控制器所控制的Pod的版本升级为v2。打开该ReplicaSet控制器的资源清单配置文件,将image字段由v1修改为v2,修改内容如下图红圈部分所示:

之后,我们重新创建ReplicaSet控制器,执行命令:

kubectl apply -f ReplicaSet.yaml
1
执行完成后,再次执行命令:

kubectl get pods -o custom-columns=Name:metadata.name,Image:spec.contianers[0].image
1
查看ReplicaSet控制器所控制的Pod的镜像版本,结果我们发现ReplicaSet控制器并没有完成版本更新的操作。这是因为ReplicaSet不会自动完成更新,该命令只会使得新创建的Pod控制器更新为新的版本。我们如果完成Pod的版本更新,还需要手动删除原有的Pod控制器,才能够彻底的完成Pod的更新。
因此,我们执行命令:

kubectl delete pods -l demo=replicaset
1
删除该ReplicaSet控制器控制的Pod资源对象,然后再次执行命令:

kubectl get pods -o custom-columns=Name:metadata.name,Image:spec.contianers[0].image
1
查看Pod的版本,就会发现Pod控制器已经更新完毕。
全过程如下所示:

从上图中可以看出,当前ReplicaSet控制器所控制的Pod的Image版本为v2,我们的ReplicaSet控制器版本升级实战成功!

二、ReplicaSet控制器扩容和缩容
接下来,我们进行ReplicaSet控制器的扩容和缩容实战。首先,我们执行命令:

kubectl get rs
1
查看该ReplicaSet控制器下的Pod数量。之后,我们执行扩容命令:

kubectl scale replicasets rs --replicas=3
1
在该命令中,scale为扩容命令的关键字,replicasets指定扩容的对象为ReplicaSet控制器,后面的rs为该ReplicaSet控制器的名称,后面的–replicas=3表示将该控制器所控制的Pod数量设定为3。
之后,我们再次执行rs的查看命令,以查看ReplicaSet控制器扩容后的Pod数量。
上述过程执行情况如下:

从上图中可以看出,在扩容前,ReplicaSet控制的Pod数量为2,在扩容后,ReplicaSet控制的Pod数量为3,ReplicaSet的扩容实战成功!
至于ReplicaSet控制器的缩容,则其基本命令与扩容的命令相同,所不同之处在于–replicas参数后面的值要小于当前实际的Pod数量。在以上的基础上,执行命令:

kubectl scale replicasets rs --replicas=1
1
可以将ReplicaSet控制器的Pod数量缩容至1个,该命令执行结果如下:

三、ReplicaSet控制器资源删除
最后,我们来介绍一下ReplicaSet控制器资源的删除。
如果我们想删除该ReplicaSet资源控制器,可以执行执行命令:

kubectl delete 【ReplicaSet控制器名称】
1
如下所示:

然而,从上图中可以看出,这样删除ReplicaSet后,该控制器所管理的Pod也会随之删除。
有时,我们希望删除ReplicaSet控制器,但是又希望该控制器所管理Pod依然存在,那么我们可以在删除命令的后面加上–cascade=false,执行命令:

kubectl delete replicasets rs --cascade=false
1
这样,就可以在删除ReplicaSet控制器但是不删除其控制的Pod了,该命令执行结果如下:

原创不易,转载请说明出处:https://blog.csdn.net/weixin_40228200
————————————————

                        版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。

原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_40228200/article/details/124349230

相关实践学习
容器服务Serverless版ACK Serverless 快速入门:在线魔方应用部署和监控
通过本实验,您将了解到容器服务Serverless版ACK Serverless 的基本产品能力,即可以实现快速部署一个在线魔方应用,并借助阿里云容器服务成熟的产品生态,实现在线应用的企业级监控,提升应用稳定性。
云原生实践公开课
课程大纲 开篇:如何学习并实践云原生技术 基础篇: 5 步上手 Kubernetes 进阶篇:生产环境下的 K8s 实践 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天前
|
SQL Kubernetes 数据处理
实时计算 Flink版产品使用问题之在 flink-conf.yaml 中定义的配置在某些情况下未被正确应用到 K8s 上运行的任务管理器(JobManager)和任务管理节点(TaskManager),是什么导致的
实时计算Flink版作为一种强大的流处理和批处理统一的计算框架,广泛应用于各种需要实时数据处理和分析的场景。实时计算Flink版通常结合SQL接口、DataStream API、以及与上下游数据源和存储系统的丰富连接器,提供了一套全面的解决方案,以应对各种实时计算需求。其低延迟、高吞吐、容错性强的特点,使其成为众多企业和组织实时数据处理首选的技术平台。以下是实时计算Flink版的一些典型使用合集。
|
11天前
|
Kubernetes 前端开发 Serverless
Serverless 应用引擎产品使用合集之如何调用Kubernetes集群内服务
阿里云Serverless 应用引擎(SAE)提供了完整的微服务应用生命周期管理能力,包括应用部署、服务治理、开发运维、资源管理等功能,并通过扩展功能支持多环境管理、API Gateway、事件驱动等高级应用场景,帮助企业快速构建、部署、运维和扩展微服务架构,实现Serverless化的应用部署与运维模式。以下是对SAE产品使用合集的概述,包括应用管理、服务治理、开发运维、资源管理等方面。
|
20天前
|
容器 Perl Kubernetes
深入 Kubernetes 网络:实战K8s网络故障排查与诊断策略
本文介绍了Kubernetes网络的基础知识和故障排查经验,重点讨论了私有化环境中Kubernetes网络的挑战。首先,文章阐述了Kubernetes网络模型的三大核心要素:Pod网络、Service网络和CNI,并强调了其在容器通信和服务发现中的作用。接着,通过三个具体的故障案例,展示了网络冲突、主节点DNS配置更改导致的服务中断以及容器网络抖动问题的解决过程,强调了网络规划、配置管理和人员培训的重要性。最后,提到了KubeSkoop exporter工具在监控和定位网络抖动问题中的应用。通过这些案例,读者可以深入了解Kubernetes网络的复杂性,并学习到实用的故障排查方法。
146225 18
|
22天前
|
Kubernetes 应用服务中间件 数据安全/隐私保护
yaml文件格式详解 及 k8s实战演示
yaml文件格式详解 及 k8s实战演示
|
22天前
|
Kubernetes Cloud Native 开发者
构建高效云原生应用:Kubernetes与微服务架构的融合
【5月更文挑战第31天】 在数字化转型和技术迭代的大潮中,企业对于敏捷、可扩展的IT基础设施需求日益增长。云原生技术以其独特的优势成为推动这一进程的关键力量。本文深入探讨了如何通过结合Kubernetes容器编排和微服务架构来构建和维护高效、可靠的云原生应用。我们将剖析这种技术整合的必要性,揭示其背后的原理,并讨论在实际部署过程中可能遇到的挑战及解决方案。通过案例分析和最佳实践的分享,旨在为开发者和架构师提供一套行之有效的云原生应用构建指南。
|
23天前
|
Kubernetes 开发者 Docker
构建高效微服务架构:Docker与Kubernetes的协同应用
【5月更文挑战第30天】 在当今软件开发领域,微服务架构已成为实现系统模块化、提升可维护性及扩展性的关键策略。本文深入探讨了如何通过Docker容器化技术和Kubernetes集群管理,共同构建一个既高效又可靠的后端微服务环境。我们将剖析Docker和Kubernetes的核心功能,以及它们如何相辅相成,支撑起现代化的云原生应用程序部署和管理。文章还将提供具体实践案例,帮助开发者理解将理论应用于实际开发过程中的步骤和考虑因素。
|
24天前
|
机器学习/深度学习 存储 监控
Kubernetes 集群的持续监控与性能优化策略深度学习在图像识别中的应用与挑战
【5月更文挑战第29天】 在当今微服务架构和容器化部署的大背景下,Kubernetes 已成为众多企业的首选平台。然而,随着集群规模的扩大和业务复杂性的增加,如何确保系统的高可用性和性能稳定性成为一个挑战。本文将探讨针对 Kubernetes 集群实施的持续监控方案以及针对性能瓶颈的优化策略,旨在帮助运维人员有效管理和提升其服务的质量。
|
24天前
|
Kubernetes Cloud Native 开发者
构建高效的云原生应用:Docker与Kubernetes的完美搭档
【5月更文挑战第29天】 在现代软件开发领域,"云原生"这一术语已经成为高效、可扩展和弹性的代名词。本文将深入探讨如何通过Docker容器化技术和Kubernetes集群管理工具实现云原生应用的构建和管理。我们将剖析Docker的核心原理,揭示其轻量级和易于部署的特点,并进一步探索Kubernetes如何为这些容器提供编排,保证应用的高可用性与自动扩缩容。文章不仅讨论了二者的技术细节,还提供了实践案例,帮助开发者理解并运用这些技术构建和维护自己的云原生应用。
|
25天前
|
Kubernetes Cloud Native PHP
构建高效云原生应用:基于Kubernetes的微服务治理实践深入理解PHP中的命名空间
【5月更文挑战第28天】 在当今数字化转型的浪潮中,云原生技术以其独特的弹性、可扩展性和敏捷性成为了企业IT架构的重要选择。本文深入探讨了如何在云平台之上,利用Kubernetes这一容器编排工具,实现微服务架构的有效治理。通过分析微服务设计原则与Kubernetes特性的融合,提出了一套系统的微服务部署、监控和管理策略。文章不仅阐述了关键技术点,还提供了具体实施步骤和最佳实践,以期帮助企业构建出既高效又稳定的云原生应用。 【5月更文挑战第28天】在PHP的编程世界中,命名空间是管理代码和避免名称冲突的强大工具。本文将探讨PHP命名空间的核心概念、实现方式及其在现代PHP开发中的应用。通过深
|
25天前
|
弹性计算 Kubernetes 监控
【阿里云弹性计算】阿里云 ECS 与 Kubernetes 集成:轻松管理容器化应用
【5月更文挑战第28天】阿里云ECS与Kubernetes集成,打造强大容器管理平台,简化应用部署,实现弹性扩展和高效资源管理。通过Kubernetes声明式配置在ECS上快速部署,适用于微服务和大规模Web应用。结合监控服务确保安全与性能,未来将深化集成,满足更多业务需求,引领容器化应用管理新趋势。
202 2