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技术 2022年11月23日
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一、Controller

既然学习了Pod进阶,对于管理Pod的Controller肯定也要进阶一下,之前我们已经学习过的Controller有RC、RS和Deployment,除此之外还有吗,如果感兴趣的可以自己根据官网网址了解下

官网:https://kubernetes.io/docs/concepts/architecture/controller/

1.1、Job & CronJob

1.1.1 、Job

官网:https://kubernetes.io/docs/concepts/workloads/controllers/jobs-run-to-completion/

为啥要说这玩意呢,举个例子来说吧,如果我有一个需求,用pod跑一个累加计算,当达到一定条件时我希望这个pod能结束;用之前Deployment的方式进行管理是做不到的,他只能做到无状态的管理,对这种有状态的管理就要通过我们接下来聊的jobs来处理;下面就实战下说明;

(1)创建job.yaml文件

apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
name: job-demo
spec:
template:
metadata:
name: job-demo
spec:
restartPolicy: Never
containers:
- name: counter
image: busybox
command:
- "bin/sh"
- "-c"
- "for i in 9 8 7 6 5 4 3 2 1; do echo $i; done"

(2)启动脚本命令

kubectl apply -f job.yaml

(3)用下面命令查看会发现任务完成了

kubectl get pods | grep job

(4)jobs的状态查看

kubectl describe jobs/pi

(5) 查看日志

kubectl logs pod-name

总结:

  • 非并行Job:

    • 通常只运行一个Pod,Pod成功结束Job就退出。
  • 固定完成次数的并行Job:
    • 并发运行指定数量的Pod,直到指定数量的Pod成功,Job结束。
  • 带有工作队列的并行Job:
    • 用户可以指定并行的Pod数量,当任何Pod成功结束后,不会再创建新的Pod
    • 一旦有一个Pod成功结束,并且所有的Pods都结束了,该Job就成功结束。
    • 一旦有一个Pod成功结束,其他Pods都会准备退出。

1.1.2 、CronJob

官网:https://kubernetes.io/docs/concepts/workloads/controllers/cron-jobs/

jobs是任务执行一次就结束了,而cronJob是基于时间进行任务的定时管理。在特定的时间点运行任务,反复在指定的时间点运行任务:比如定时进行数据库备份,定时发送电子邮件等等。

1.2、StatefulSet

官网:https://kubernetes.io/docs/concepts/workloads/controllers/statefulset/

之前接触的Pod的管理对象比如RC、Deployment、DaemonSet和Job都是面向无状态的服务,但是现实中有很多服务是有状态的,比如MySQL集群、MongoDB集群、ZK集群等,它们都有以下共同的特点:

  • 每个节点都有固定的ID,通过该ID,集群中的成员可以互相发现并且通信
  • 集群的规模是比较固定的,集群规模不能随意变动
  • 集群里的每个节点都是有状态的,通常会持久化数据到永久存储中
  • 如果磁盘损坏,则集群里的某个节点无法正常运行,集群功能受损

而之前的RC/Deployment没办法满足要求,所以从Kubernetes v1.4版本就引入了PetSet资源对象,在v1.5版本时更名为StatefulSet。从本质上说,StatefulSet可以看作是Deployment/RC对象的特殊变种

  • StatefulSet里的每个Pod都有稳定、唯一的网络标识,可以用来发现集群内其他的成员
  • Pod的启动顺序是受控的,操作第n个Pod时,前n-1个Pod已经是运行且准备好的状态
  • StatefulSet里的Pod采用稳定的持久化存储卷,通过PV/PVC来实现,删除Pod时默认不会删除与StatefulSet相关的存储卷
  • StatefulSet需要与Headless Service配合使用

实战案例

(1)创建nginx-st.yaml文件

# 定义Service
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: nginx
labels:
app: nginx
spec:
ports:
- port: 80
name: web
clusterIP: None
selector:
app: nginx
---
# 定义StatefulSet
apiVersion: apps/v1
kind: StatefulSet
metadata:
name: web
spec:
selector:
matchLabels:
app: nginx
serviceName: "nginx"
replicas: 3
template:
metadata:
labels:
app: nginx
spec:
terminationGracePeriodSeconds: 10
containers:
- name: nginx
image: nginx
ports:
- containerPort: 80
name: web

(2)运行脚本文件

kubectl apply nginx-st.yaml

(3)查看资源

kubectl get statefulset

1.3、DaemonSet

官网:https://kubernetes.io/docs/concepts/workloads/controllers/daemonset/

根据官网可以知道这玩意也是用来管理pod的,DaemonSet应用场景:

  • 运行集群存储 daemon,例如在每个节点上运行 `glusterd`、`ceph`。
  • 在每个节点上运行日志收集 daemon,例如`fluentd`、`logstash`。
  • 在每个节点上运行监控 daemon,例如 [Prometheus Node Exporter](https://github.com/prometheus/node_exporter)、`collectd`、Datadog 代理、New Relic 代理,或 Ganglia `gmond`。

1.4、Horizontal Pod Autoscaler

pod如果能根据并发量和cpu性能进行动态的扩缩容,那么对宿主机的性能是一个大的提升。下面这玩意就是实现这种思想的

官网:https://kubernetes.io/docs/tasks/run-application/horizontal-pod-autoscale/

(1)配置nginx-deployment.yaml

 apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: nginx-deployment
labels:
app: nginx
spec:
replicas: 3
selector:
matchLabels:
app: nginx
template:
metadata:
labels:
app: nginx
spec:
containers:
- name: nginx
image: nginx
ports:
- containerPort: 80

(2)执行脚本创建

kubectl apply -f nginx-deployment.yaml

(3)创建hpa,使nginx pod的数量介于2和10之间,CPU使用率维持在50%

kubectl autoscale deployment nginx-deployment --min=2 --max=10 --cpu-percent=50

(4)查看所有创建的资源

kubectl get pods
kubectl get deploy
kubectl get hpa

(5)修改replicas值为1或者11

kubectl edit deployment nginx-deployment.yaml

可以发现最终最小还是2,最大还是10

kubectl edit deployment nginx-deployment

(6)再次理解什么是hpa

Horizontal Pod Autoscaling可以根据CPU使用率或应用自定义metrics自动扩展Pod数量(支持replication controller、deployment和replica set)

  • 控制管理器每隔30s查询metrics的资源使用情况
  • 通过kubectl创建一个horizontalPodAutoscaler对象,并存储到etcd中
  • APIServer:负责接受创建hpa对象,然后存入etcd

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