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【云原生kubernetes】k8s中pod使用详解

一、前言

在之前k8s组件一篇中,我们谈到了pod这个组件,了解到pod是k8s中资源管理的最小单位,可以说Pod是整个k8s对外提供服务的最基础的个体,有必要对Pod做深入的学习和探究。

二、再看k8s架构图

为了加深对k8s中pod的理解,再来回顾下k8s的完整架构

三、pod特点

结合上面这张图,关于pod,可以总结下面几点:

  • Pod是一组容器, 是K8S中最小的单位,,一个Pod可包含多个容器,但通常情况下每个Pod中仅运行一个容器,可以把Pod理解成豌豆荚, Pod内的每个容器就像是一颗豌豆 ;
  • Pod 的核心是运行容器,必须指定容器引擎,比如 Docker是其中一种技术 ;

四、pod分类

根据pod是否自主创建,可以分为两种

  • 自主创建:直接创建出来的Pod,这种pod删除后就没有了,也不会自动重建 ;
  • 控制器创建:通过控制器创建的pod,这类Pod删除了之后还会自动重建 ;

五、pod中的容器

从上图可以发现,容器是运行在pod中的,也可以简单理解为pod是容器运行的外部容器,所以一个pod理论上可以运行很多个docker容器,关于这一点,做两点说明:

  • 每个Pod中一个容器,的模式是最常见的用法,Pod是容器的简单封装,K8S管理Pod而不是直接管理容器 ;
  • 一个Pod中同时运行多个需要互相协作的容器,它们共享资源,同一个Pod中的容器可以作为service单位 ;

六、Pod中的网络

对于k8s集群中的某个节点来说,可能部署了多个pod,这些不同的pod之间如果也需要互相通信怎么办呢?这就需要说到pod中的网络了;

  • 一个 pod 包含一组容器,一个 pod 不会跨越多个工作节点 ;
  • 每个Pod都会被分配一个唯一的IP地址,Pod中的所 有容器共享网络空间,包括IP地址和端口 ;
  • Pod内 部的容器可以使用localhost互相通信 ;

补充:k8s中的网络通信模型

K8S集群的有4种网络:

    具体如下:同一pod内的容器间通信、各pod彼此之间的通信、pod与service间的通信、以及集群外部的流量**同service**之间的通信

七、Pod中的存储

  • Volume 也可以用来持久化Pod中的存储资源,以防容器重启后文件丢失 ;
  • Pod中 的所有容器都可以访问共享的Volume ;

八、Pod常用操作命令

1、查看k8s集群中系统运行的pod

kubectl get pod -n kube-system

2、查看创自己创建的pod

kubectl get pod
或
kubectl get pod,svc,deploy

3、删除pod

直接删除pod:

kubectl delete pod pod名称 -n 名称空间

删除通过控制器创建的pod:

kubectl delete pod控制器名称 -n 名称空间

补充说明:

  • 如果是通过deploy控制器创建的pod, 直接删除则会自动创建新的;
  • -n 非必须,表示某个具体的命名空间;

4、启动一个pod【命令方式启动】

kubectl run pod名称 --image=镜像 --port=80 --namespace 命名空间名字

比如在上一篇中,我们创建了一个nginx的pod,可以写成:

kubectl run test-nignx-pod --image=nginx:1.23.0 --port=80 --namespace test

5、启动一个pod【yaml方式启动】

在当前目录下创建一个yaml的文件

配置内容如下:

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: nginx-deploy  
  labels:
    chapter: first-app
spec:
  selector:
     matchLabels:  
       app: nginx
  replicas: 1
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nginx
    spec:
      containers:
      - name : nginx
        image: nginx:1.23.0
        ports:
        - containerPort: 80

然后使用apply的方式启动

kubectl apply -f ./test-nginx.yaml

注意点:

通过 apply -f 的方式创建的pod,删除的时候,也需要通过apply -f 的方式删除

6、通过deployment控制器导出yaml文件

在当前集群下,我们有下面这个pod

使用下面的命令导出这个pod对应的yaml

kubectl create deployment test-nginx3 --image=nginx:1.23.0 --namespace test -o yaml --dry-run=client > ./nginx.yaml

执行之后可以发现在当前目录下创建了一个yaml的文件

文件内容是不是和前面我们自己创建的那个yaml很像,看起来似乎更加完整,需要注意的是,这个里面的有些参数是可以手动修改的,比如:replicas 这个表示生成的nginx的pod个数;

然后就可以使用apply的命令创建pod了

kubectl apply -f nginx.yaml

7、查看某个名称空间下 pod 的详细信息

kubectl get pod -n ns名称 -o wide

比如,查看default名称空间下的pod信息,就能看到上面通过yaml文件创建的pod;

kubectl get pod -n default -o wide

通过k8s创建出来的pod,会分给当前的pod一个IP地址,可以直接通过curl 进行访问【同一个集群下的其他节点都可访问】

九、Pod延伸补充说明

1、**pod镜像拉取策略 **

pod镜像拉取策略可以通过imagePullPolicy字段配置镜像拉取策略,如下:

spec:
  containers:
    - name: nginx
      image: nginx:1.23.0
      imagePullPolicy: Always    #可取 Always(默认值)、IfNotPresent、Never

imagePullPolicy可以使用以下3种策略值:

Always: 默认值,每次创建pod都会重新拉取一次镜像;
IfNotPresent: 镜像在宿主机上不存在时才拉取;
Never: 永远不会主动拉取镜像,使用本地镜像,需要你手动拉取镜像下来;

2、pod使用资源限制配置

我们知道,集群中的节点都是有一定的配置的,比如CPU,内存等信息,总不能因为创建的某个pod把节点的资源给打满了,因此可以在配置文件中进行配置,以使用apply -f 的方式创建一个pod,配置文件中关键配置如下:

resources:
    requests:
        memory:"内存大小"
        cpu:"cpu占用大小"
    limits:    
        memory:"内存占用大小"
        cpu:"cpu占用大小"

下面是一段完整的标签配置和说明

spec:  
  containers: 
  - name: string   #必选,容器名称
    image: string  #必选,容器的镜像名称
  
    resources: #资源限制和请求的设置
      limits:  #资源限制的设置
        cpu: string     #Cpu的限制,单位为core数,将用于docker run --cpu-shares参数
        memory: string  #内存限制,单位可以为Mib/Gib,将用于docker run --memory参数
      requests: #资源请求的设置
        cpu: string    #Cpu请求,容器启动的初始可用数量
        memory: string #内存请求,容器启动的初始可用数量

如下为一段实际使用中的配置

更多配置,请参考文档:k8s文档

3、关于pod的创建流程

以通过kubectl apply -f xxx.yaml 这种方式创建的pod进行说明,结合本文开头的k8s架构图:

  • kubectl向apiserver发送创建pod的请求;
  • apiserver把pod的创建信息存储到etcd进行保存;
  • scheduler监听到未绑定node的pod资源,通过调度算法对该pod资源选定一个合适的node进行绑定,然后响应给apiserver,更新pod状态并存储到etcd中;
  • 在绑定的node中,Controller-Manager通知kubelet收到分配到自身节点上的pod,调用容器引擎api创建容器,并把容器状态响应给apiserver;

4、Pod调度策略

默认情况下,一个Pod在哪个Node节点上运行,是由Scheduler组件采用相应的算法计算出来的,这个过程是不受人工控制的。但是在实际使用中,这并不满足的需求,因为很多情况下,我们想控制某些Pod到达某些节点上,那么应该怎么做呢?这就要求了解k8s对Pod的调度规则 。

下面列举几个影响pod调度的因素:

pod资源限制

scheduler根据requests找到足够大小的node进行调度

使用节点选择器标签(nodeSelector)

节点选择器可以将节点分开,比如k8s集群中有多个节点,为了区分生产,开发和测试环境,就可以利用节点选择器标签进行划分;

例如,当前需要把pod调度到开发环境中,则可以通过scheduler将pod调度到标签选择器中为env_role:dev的node中 ,对应的yaml核心配置如下:

nodeSelector: 
  env_role:dev/prod

关于节点选择器,后续还会通过一文详细讲解其使用。


本文转载自: https://blog.csdn.net/zhangcongyi420/article/details/128391063
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