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kubernetes资源对象--pod和job

简介: pod Pod是K8S的最小操作单元,一个Pod可以由一个或多个容器组成; 整个K8S系统都是围绕着Pod展开的,比如如何部署运行Pod、如何保证Pod的数量、如何访问Pod等。 特点 Pod是能够被创建、调度和管理的最小单元; 每个Pod都有一个独立的IP; 一个Pod由一个或多个容器构成,并共享命名空间和共享存储等;Pod所有容器在同一个Node上; 容器生命周期管理; 对资源使用进行限制,resources(requests、limits); 对容器进行探测:livenessProbe; 集群内的Pod之间都可以任意访问,这一般是通过一个二层网络来实现的。
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pod

Pod是K8S的最小操作单元,一个Pod可以由一个或多个容器组成;

整个K8S系统都是围绕着Pod展开的,比如如何部署运行Pod、如何保证Pod的数量、如何访问Pod等。

特点

Pod是能够被创建、调度和管理的最小单元;

每个Pod都有一个独立的IP;

一个Pod由一个或多个容器构成,并共享命名空间和共享存储等;Pod所有容器 在同一个Node上;

容器生命周期管理;

对资源使用进行限制,resources(requests、limits);

对容器进行探测:livenessProbe;

集群内的Pod之间都可以任意访问,这一般是通过一个二层网络来实现的。

Pod与容器

在Docker中,容器是最小的处理单元,增删改查的对象是容器,容器是一种虚拟化技术,容器之间是隔离的,隔离是基于Linux Namespace实现的。

而在K8S中,Pod包含一个或者多个相关的容器,Pod可以认为是容器的一种延伸扩展,一个Pod也是一个隔离体,而Pod内部包含的一组容器又是共享的(包括PID、Network、IPC、UTS)。除此之外,Pod中的容器可以访问共同的数据卷来实现文件系统的共享。

资源请求与限制

创建Pod时,可以指定计算资源(目前支持的资源类型有CPU和内存),即指定每个容器的资源请求(Request)和资源限制(Limit),资源请求是容器所需的最小资源需求,资源限制则是容器不能超过的资源上限。关系是: 0<=request<=limit<=infinity

Pod的资源请求就是Pod中所有容器资源请求之和。K8S在调度Pod时,会根据Node中的资源总量(通过cAdvisor接口获得),以及该Node上已使用的计算资源,来判断该Node是否满足需求。

资源请求能够保证Pod有足够的资源来运行,而资源限制则是防止某个Pod无限制地使用资源,导致其他Pod崩溃。特别是在公有云场景,往往会有恶意软件通过抢占内存来攻击平台。

具体配置请见http://blog.csdn.net/liyingke112/article/details/77452630

一pod多容器

Pod主要是在容器化环境中建立一个面向应用的“逻辑主机”模型,它可以包含一个或多个相互间紧密联系的容器。当其中任一容器异常时,该Pod也随之异常。

一pod多容器,让多个同应用的单一容器整合到一个类虚拟机中,使其所有容器共用一个vm的资源,提高耦合度,从而方便副本的复制,提高整体的可用性。

一pod多容器的优势:

同个Pod下的容器之间能更方便的共享数据和通信,使用相同的网络命名空间、IP地址和端口区间,相互之间能通过localhost来发现和通信。

在同个Pod内运行的容器共享存储空间(如果设置),存储卷内的数据不会在容器重启后丢失,同时能被同Pod下别的容器读取。

相比原生的容器接口,Pod通过提供更高层次的抽象,简化了应用的部署和管理,不同容器提供不同服务。Pod就像一个管理横向部署的单元,主机托管、资源共享、协调复制和依赖管理都可以自动处理。

yaml文件格式请见http://blog.csdn.net/liyingke112/article/details/76155428

Job

概念

在有些场景下,是想要运行一些容器执行某种特定的任务,任务一旦执行完成,容器也就没有存在的必要了。在这种场景下,创建pod就显得不那么合适。于是就是了Job,Job指的就是那些一次性任务。通过Job运行一个容器,当其任务执行完以后,就自动退出,集群也不再重新将其唤醒。

从程序的运行形态上来区分,可以将Pod分为两类:长时运行服务(jboss、mysql等)和一次性任务(数据计算、测试)。RC创建的Pod都是长时运行的服务,Job多用于执行一次性任务、批处理工作等,执行完成后便会停止(status.phase变为Succeeded)。

yaml配置参数说明

重启策略

支持两种重启策略:

OnFailure:在出现故障时其内部重启容器,而不是创建。

Never:会在出现故障时创建新的,且故障job不会消失。

设置超时

job执行超时时间可以通过spec.activeDeadlineSeconds来设置,超过指定时间未完成的job会以DeadlineExceeded原因停止

并行

.spec.completions:这个job运行pod的总次数

.spec.parallelism:并发数,每次同时运行多少个pod

当completions少于parallelism,parallelism的值为completions

可以使用kubectl scale命令来增加或者减少completions的值

pod selector

job同样可以指定selector来关联pod。需要注意的是job目前可以使用两个API组来操作,batch/v1和extensions/v1beta1。当用户需要自定义selector时,使用两种API组时定义的参数有所差异。

使用batch/v1时,用户需要将jod的spec.manualSelector设置为true,才可以定制selector。默认为false。

使用extensions/v1beta1时,用户不需要额外的操作。因为extensions/v1beta1的spec.autoSelector默认为false,该项与batch/v1的spec.manualSelector含义正好相反。换句话说,使用extensions/v1beta1时,用户不想定制selector时,需要手动将spec.autoSelector设置为true。

例子

kubectl delete -f kube-lykops-job.yaml
cat << EOF > kube-lykops-job.yaml
apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
 labels:
 app: job
 project: lykops
 version: v1
 name: lykops-job
 namespace: default
spec:
 completions: 50
 parallelism: 5 template:
 metadata:
 labels:
 app: job
 job-name: lykops-job
 project: lykops
 version: v1
 name: lykops-job
 spec:
 containers:
 - command: ['sleep','60']
 image: web:apache
 name: lykops-job
 restartPolicy: Never
EOF
kubectl create -f kube-lykops-job.yaml

细节

job执行完后,不会自动启动一个新的pod,pod也不会被自动删除。

使用kubectl get pod无法显示执行完的job的pod,需要添加参数—all-show或者-a,kubectl get pods -a。

本文转自掘金-kubernetes资源对象--pod和job

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