上一章對(duì)Pod的一些配置進(jìn)行了更深刻的了解，那對(duì)于管理Pod的Controller肯定也要進(jìn)階一下敛劝，

之前我們已經(jīng)學(xué)習(xí)過(guò)的 Controller 有RC、RS和Deployment纷宇，除此之外官方還提供符合其他場(chǎng)景使用的控制器夸盟，如：DaemonSet、statefulSet像捶、Job上陕、cron-job這些。

1作岖、DaemonSet

DaemonSet 確保全部（或者某些）節(jié)點(diǎn)上運(yùn)行一個(gè) Pod 的副本唆垃。當(dāng)有節(jié)點(diǎn)加入集群時(shí)， 也會(huì)為他們新增一個(gè) Pod 痘儡。當(dāng)有節(jié)點(diǎn)從集群移除時(shí)辕万，這些 Pod 也會(huì)被回收。刪除 DaemonSet 將會(huì)刪除它創(chuàng)建的所有 Pod。

DaemonSet應(yīng)用場(chǎng)景

• 運(yùn)行集群存儲(chǔ) daemon渐尿，例如在每個(gè)節(jié)點(diǎn)上運(yùn)行 glusterd醉途、ceph。
• 在每個(gè)節(jié)點(diǎn)上運(yùn)行日志收集 daemon砖茸，例如fluentd隘擎、logstash。
• 在每個(gè)節(jié)點(diǎn)上運(yùn)行監(jiān)控 daemon凉夯，例如 Prometheus Node Exporter货葬、collectd、Datadog 代理劲够、New Relic 代理震桶，或 Ganglia gmond。

上面的說(shuō)明應(yīng)該很容易理解征绎，簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是蹲姐，使用DaemonSet控制器創(chuàng)建資源，它會(huì)讓每個(gè)Node節(jié)點(diǎn)都運(yùn)行一份Pod人柿，比如日志收集柴墩，因?yàn)镻od在不同節(jié)點(diǎn)運(yùn)行，那每個(gè)節(jié)點(diǎn)肯定都要有一個(gè)Pod去收集這些日志凫岖，那就可以使用DaemonSet江咳。

像K8S kube-system命名空間下的calico-node、kube-proxy組件隘截，這些都是要在每個(gè)節(jié)點(diǎn)都要保證有一份Pod存在的扎阶，它們的資源類型肯定也是DaemonSet的！

image.png

image.png

2婶芭、StatefulSet

• StatefulSet 是用來(lái)管理有狀態(tài)應(yīng)用的工作負(fù)載 API 對(duì)象。

• StatefulSet 用來(lái)管理 Deployment 和擴(kuò)展一組 Pod着饥，并且能為這些 Pod 提供 序號(hào)和唯一性保證犀农。

• 和 Deployment 相同的是，StatefulSet 管理了基于相同容器定義的一組 Pod宰掉。但和 Deployment 不同的是呵哨，StatefulSet 為它們的每個(gè) Pod 維護(hù)了一個(gè)固定的 ID媚创。這些 Pod 是基于相同的聲明來(lái)創(chuàng)建的袱饭，但是不能相互替換：無(wú)論怎么調(diào)度，每個(gè) Pod 都有一個(gè)永久不變的 ID裹纳。

• StatefulSet 和其他控制器使用相同的工作模式挪拟。你在 StatefulSet 對(duì)象 中定義你期望的狀態(tài)挨务，然后 StatefulSet 的 控制器 就會(huì)通過(guò)各種更新來(lái)達(dá)到那種你想要的狀態(tài)。

2.1 StatefulSets 與其他控制器的區(qū)別：

之前接觸的Pod的管理對(duì)象比如RC、Deployment谎柄、DaemonSet等都是面向無(wú)狀態(tài)的服務(wù)丁侄，但是現(xiàn)實(shí)中有很多服務(wù)是有狀態(tài)的，比如MySQL集群朝巫、MongoDB集群鸿摇、ZK集群等，它們都有以下共同的特點(diǎn)：

• 每個(gè)節(jié)點(diǎn)都有固定的ID劈猿，通過(guò)該ID拙吉，集群中的成員可以互相發(fā)現(xiàn)并且通信
• 集群的規(guī)模是比較固定的，集群規(guī)模不能隨意變動(dòng)
• 集群里的每個(gè)節(jié)點(diǎn)都是有狀態(tài)的揪荣，通常會(huì)持久化數(shù)據(jù)到永久存儲(chǔ)中
• 如果磁盤損壞筷黔，則集群里的某個(gè)節(jié)點(diǎn)無(wú)法正常運(yùn)行，集群功能受損

而之前的RC/Deployment沒(méi)辦法滿足要求变逃，所以從Kubernetes v1.4版本就引入了PetSet資源對(duì)象必逆，在v1.5版本時(shí)更名為StatefulSet。從本質(zhì)上說(shuō)揽乱，StatefulSet可以看作是Deployment/RC對(duì)象的特殊變種

• StatefulSet里的每個(gè)Pod都有穩(wěn)定名眉、唯一的網(wǎng)絡(luò)標(biāo)識(shí)，可以用來(lái)發(fā)現(xiàn)集群內(nèi)其他的成員
• Pod的啟動(dòng)順序是受控的凰棉，操作第n個(gè)Pod時(shí)损拢，前n-1個(gè)Pod已經(jīng)是運(yùn)行且準(zhǔn)備好的狀態(tài)
• StatefulSet里的Pod采用穩(wěn)定的持久化存儲(chǔ)卷，通過(guò)PV/PVC來(lái)實(shí)現(xiàn)撒犀，刪除Pod時(shí)默認(rèn)不會(huì)刪除與StatefulSet相關(guān)的存儲(chǔ)卷
• StatefulSet需要與Headless Service配合使用

2.2 使用StatefulSet

• 準(zhǔn)備YAML文件

  • nginx-statefulset.yaml

  # 定義Service
  apiVersion: v1
  kind: Service
  metadata:
    name: nginx
    labels:
      app: nginx
  spec:
    ports:
    - port: 80
      name: web
    clusterIP: None
    selector:
      app: nginx
  ---
  # 定義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
  

• 創(chuàng)建資源

  [root@master-kubeadm-k8s statefulset]# kubectl apply -f nginx-statefulset.yaml
  service/nginx created
  statefulset.apps/web created
  

• 查看資源

  通過(guò) kubectl get pods -w 監(jiān)控Pod創(chuàng)建過(guò)程福压，觀察Pod名稱及創(chuàng)建順序

image.png

通過(guò)觀察Pod的創(chuàng)建過(guò)程可以發(fā)現(xiàn)，StatefulSet類型的資源名稱是有序號(hào)的了或舞，而且肯定是有序創(chuàng)建的荆姆，第一個(gè)Pod沒(méi)創(chuàng)建完成不會(huì)創(chuàng)建第二個(gè)！

3映凳、Job

• Job會(huì)創(chuàng)建一個(gè)或多個(gè)Pod胆筒，并確保指定數(shù)量的Pod成功終止。job會(huì)跟蹤 Pod 成功完成的情況诈豌。當(dāng)達(dá)到指定的成功完成次數(shù)時(shí)仆救，任務(wù)（即Job）就完成了。刪除 Job 將清除其創(chuàng)建的Pod矫渔。

• 對(duì)于RS彤蔽，RC之類的控制器，能夠保持Pod按照預(yù)期數(shù)目持久地運(yùn)行下去庙洼，它們針對(duì)的是持久性的任務(wù)顿痪，比如web服務(wù)镊辕。

• 而有些操作其實(shí)不需要持久，比如壓縮文件员魏，我們希望任務(wù)完成之后丑蛤，Pod就結(jié)束運(yùn)行，不需要保持在系統(tǒng)中撕阎，此時(shí)就需要用到Job受裹。

• 所以可以這樣理解，Job是對(duì)RS虏束、RC等持久性控制器的補(bǔ)充棉饶，負(fù)責(zé)批量處理短暫的一次性任務(wù)，僅執(zhí)行一次镇匀，并保證處理的一個(gè)或者多個(gè)Pod成功結(jié)束照藻。

3.1 使用Job

• 準(zhǔn)備YAML文件

  • job.yaml

  這個(gè) Job 會(huì)打印 1 ~ 9 的數(shù)字到控制臺(tái)，當(dāng)打印完成后這個(gè) Pod 的任務(wù)就完成

  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"
  

  注意Job的RestartPolicy 只支持Never和OnFailure兩種汗侵，不支持Always幸缕，因?yàn)?Job 就相當(dāng)于來(lái)執(zhí)行一個(gè)批處理任務(wù)，執(zhí)行完就結(jié)束了晰韵，如果支持Always的話就陷入死循環(huán)了!

• 查看日志

  # 創(chuàng)建 Job
  [root@master-kubeadm-k8s job]# kubectl apply -f job.yaml
  job.batch/job-demo created
  
  # 查看Job, 它的狀態(tài)已經(jīng)是 Completed 了,表示已經(jīng)完成了
  [root@master-kubeadm-k8s job]# kubectl get pods
  NAME                   READY   STATUS      RESTARTS   AGE
  job-demo-n7wxf         0/1     Completed   0          64s
  
  # 也可以單獨(dú)查看 Job 資源
  [root@master-kubeadm-k8s job]# kubectl get job
  NAME       COMPLETIONS   DURATION   AGE
  job-demo   1/1           57s        17m
  
  [root@master-kubeadm-k8s job]# kubectl get job -o wide
  NAME       COMPLETIONS   DURATION   AGE   CONTAINERS   IMAGES    SELECTOR
  job-demo   1/1           57s        17m   counter      busybox   controller-uid=866bed1d-8cff-11ea-827a-5254008afee6
  
  # 查看日志,輸出了 1 ~ 9 的數(shù)字
  [root@master-kubeadm-k8s job]# kubectl logs job-demo-n7wxf
  9
  8
  7
  6
  5
  4
  3
  2
  1
  

3.2 Job類型

• 非并行Job:
  • 通常只運(yùn)行一個(gè)Pod发乔，Pod成功結(jié)束Job就退出。
• 固定完成次數(shù)的并行Job:
  • 并發(fā)運(yùn)行指定數(shù)量的Pod雪猪，直到指定數(shù)量的Pod成功栏尚，Job結(jié)束。
• 帶有工作隊(duì)列的并行Job:
  • Pod必須在彼此之間或外部服務(wù)之間進(jìn)行協(xié)調(diào)只恨，以確定每個(gè)Pod應(yīng)該如何處理译仗。例如，一個(gè)Pod可以從工作隊(duì)列中獲取最多N批的批處理官觅。
  • 每個(gè)Pod都可以獨(dú)立地確定其所有對(duì)等方是否都已完成纵菌，從而確定了整個(gè)Job。
  • 用戶可以指定并行的Pod數(shù)量休涤，當(dāng)任何Pod成功結(jié)束后产艾，不會(huì)再創(chuàng)建新的Pod
  • 一旦至少有一個(gè)Pod成功結(jié)束，并且所有的Pods都結(jié)束了滑绒，該Job就成功結(jié)束。
  • 一旦有一個(gè)Pod成功結(jié)束隘膘，其他Pods都會(huì)準(zhǔn)備退出疑故。

4、Cron Job

• Cron Job 創(chuàng)建基于時(shí)間調(diào)度的 Jobs弯菊。它是基于時(shí)間進(jìn)行任務(wù)的定時(shí)管理纵势。

• 一個(gè) CronJob 對(duì)象就像 crontab (cron table) 文件中的一行。

• 它用 Cron 格式進(jìn)行編寫，周期性钦铁、或在給定的調(diào)度時(shí)間執(zhí)行 Job软舌。

• 反復(fù)在指定的時(shí)間點(diǎn)運(yùn)行任務(wù)：比如定時(shí)進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)備份，定時(shí)發(fā)送電子郵件等等牛曹。

4.1 使用Cron Job

• 準(zhǔn)備YAML文件

  • cronjob.yaml

  這個(gè) cron job 是會(huì)一分鐘創(chuàng)建一個(gè) Job去運(yùn)行佛点，每個(gè) Job的任務(wù)是：

  ? 輸出當(dāng)前時(shí)間

  ? 打印 Hello Cron Job!!!

  apiVersion: batch/v1beta1
  kind: CronJob
  metadata:
    name: hello
  spec:
    schedule: "*/1 * * * *"
    jobTemplate:
      spec:
        template:
          spec:
            containers:
            - name: hello
              image: busybox
              args:
              - /bin/sh
              - -c
              - date; echo Hello Cron Job!!!
            restartPolicy: OnFailure
  

• 創(chuàng)建資源

  [root@master-kubeadm-k8s job]# kubectl apply -f cronjob.yaml
  cronjob.batch/hello created
  

• 查看資源

  # 查看cronjob資源, CronJob 還沒(méi)有調(diào)度或執(zhí)行任何任務(wù)。大約需要一分鐘任務(wù)才能創(chuàng)建好黎比。
  [root@master-kubeadm-k8s job]# kubectl get cronjob
  NAME    SCHEDULE      SUSPEND   ACTIVE   LAST SCHEDULE   AGE
  hello   */1 * * * *   False     0        <none>          11s
  
  # 通過(guò)監(jiān)控Job狀態(tài)來(lái)觀察
  [root@master-kubeadm-k8s job]# kubectl get jobs --watch
  NAME               DESIRED   SUCCESSFUL   AGE
  hello-4111706356   1         1              20s
  
  # 看到了一個(gè)運(yùn)行中的任務(wù)被 “hello” CronJob 調(diào)度超营。
  # 可以停止監(jiān)視這個(gè)任務(wù)，然后再次查看 CronJob 就能看到它調(diào)度任務(wù)：
  # 能看到 “hello” CronJob 在 LAST-SCHEDULE 聲明的時(shí)間點(diǎn)成功的調(diào)度了一次任務(wù)阅虫。
  # ACTIVE 為 1 表示 Job 已經(jīng)開(kāi)始運(yùn)行
  [root@master-kubeadm-k8s job]# kubectl get cronjob
  NAME    SCHEDULE      SUSPEND   ACTIVE   LAST SCHEDULE   AGE
  hello   */1 * * * *   False     1        21s             2m
  
  # 可以選擇繼續(xù)觀察Job狀態(tài),它會(huì)周期性的去執(zhí)行這個(gè)任務(wù)
  [root@master-kubeadm-k8s job]# kubectl get jobs --watch
  NAME               COMPLETIONS   DURATION   AGE
  hello-1588485600   1/1           57s        3m45s
  hello-1588485660   1/1           44s        2m45s
  hello-1588485720   1/1           58s        105s
  hello-1588485780   0/1           45s        45s
  

• 刪除CronJob

  刪除 CronJob 會(huì)清除它創(chuàng)建的所有任務(wù)和 Pod演闭，并阻止它創(chuàng)建額外的任務(wù)。

  [root@master-kubeadm-k8s job]# kubectl delete cronjob hello
  cronjob.batch "hello" deleted
  

5颓帝、Horizontal Pod Autoscaler

• HPA（Horizontal Pod Autoscaler）特性米碰， 是可以基于CPU利用率自動(dòng)伸縮 replication controller、deployment和 replica set 中的 pod 數(shù)量购城，（除了 CPU 利用率）也可以 基于其他應(yīng)程序提供的度量指標(biāo)custom metrics吕座。

• pod 自動(dòng)擴(kuò)縮容不適用于無(wú)法擴(kuò)縮容的對(duì)象，比如 DaemonSets工猜。

• Pod 水平自動(dòng)伸縮特性由 Kubernetes API 資源和控制器實(shí)現(xiàn)米诉。資源決定了控制器的行為。

• 控制器會(huì)周期性的獲取平均 CPU 利用率篷帅，并與目標(biāo)值相比較后來(lái)調(diào)整 replication controller 或 deployment 中的副本數(shù)量史侣。

5.1 Horizontal Pod Autoscaler的使用

• 提前準(zhǔn)備一個(gè)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
  

• 創(chuàng)建資源

  [root@master-kubeadm-k8s hpa]# kubectl apply -f test-hpa.yaml
  deployment.apps/nginx-deployment created
  

• 查看資源

  # 3個(gè)副本數(shù)
  [root@master-kubeadm-k8s hpa]# kubectl get deploy
  NAME               READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
  nginx-deployment   3/3     3            3           2m43s
  
  

• 手動(dòng)擴(kuò)容

  [root@master-kubeadm-k8s hpa]# kubectl edit -f test-hpa.yaml
  deployment.apps/nginx-deployment edited
  

image.png

修改副本數(shù)為 10

• 查看資源

  # 這塊就會(huì)動(dòng)態(tài)的增加副本數(shù)為10
  [root@master-kubeadm-k8s hpa]# kubectl get deploy
  NAME               READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
  nginx-deployment   10/10    10           3           3m54s
  

• 使用HPA

  創(chuàng)建HPA后，HPA會(huì)根據(jù)資源的使用情況魏身，動(dòng)態(tài)的調(diào)整Pod數(shù)量惊橱，但范圍是由用戶控制的

  # 創(chuàng)建HPA, 使nginx pod的數(shù)量介于2和10之間，CPU使用率維持在50％
  [root@master-kubeadm-k8s hpa]# kubectl autoscale deployment nginx-deployment --min=2 --max=10 --cpu-percent=50
  horizontalpodautoscaler.autoscaling/nginx-deployment autoscaled
  

  如果想要測(cè)試的話箭昵，可以用JMetter之類的工具去并發(fā)訪問(wèn)税朴，我這里沒(méi)有準(zhǔn)備項(xiàng)目，就通過(guò)手動(dòng)調(diào)整的方式來(lái)判斷HPA是否生效

  • 查看HPA

    [root@master-kubeadm-k8s hpa]# kubectl get hpa
    NAME               REFERENCE                     TARGETS         MINPODS   MAXPODS   REPLICAS   AGE
    nginx-deployment   Deployment/nginx-deployment   <unknown>/50%   2         10        10         29s
    

  • 調(diào)整副本數(shù)為15

    image.png

• 查看資源

  # 調(diào)整完成后發(fā)現(xiàn)還是10個(gè), 因?yàn)镠PA限制了它最大可以運(yùn)行的副本數(shù)為 10
  [root@master-kubeadm-k8s hpa]# kubectl get deploy
  NAME               READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
  nginx-deployment   10/10   10           10          5m
  

5.2 HPA工作機(jī)制

HPA實(shí)際就是管理RC或Deployment家制，通過(guò)他們來(lái)進(jìn)行動(dòng)態(tài)的擴(kuò)縮容正林。它可以根據(jù)CPU使用率或應(yīng)用自定義metrics自動(dòng)擴(kuò)展Pod數(shù)量（支持replication controller、deployment和replica set）

• 控制管理器每隔15s查詢metrics的資源使用情況
• 通過(guò)kubectl創(chuàng)建一個(gè)horizontalPodAutoscaler對(duì)象颤殴，并存儲(chǔ)到etcd中
• APIServer: 負(fù)責(zé)接受創(chuàng)建hpa對(duì)象觅廓，然后存入etcd

image.png

6、Resource

• 因?yàn)镵8S的最小操作單元是Pod涵但，所以這里主要討論的是Pod的資源杈绸。

• 當(dāng)使用Pod帖蔓，可以指定每個(gè)容器需要多少資源，以及限制容器可以使用的資源瞳脓。

• 最常見(jiàn)資源是CPU和內(nèi)存（RAM）塑娇。

6.1 reques 與 limit

• 如果運(yùn)行Pod的節(jié)點(diǎn)有足夠的可用資源，則容器有可能（允許）使用比該request資源指定的資源更多的資源劫侧。但是埋酬，容器不能使用超出其資源的范圍limit。

  • 例如板辽，如果為一個(gè)容器設(shè)置了256 MiB 的memory的請(qǐng)求奇瘦，并且該容器位于已分配到具有8GiB內(nèi)存且沒(méi)有其他Pod的節(jié)點(diǎn)的Pod中，則該容器可以嘗試使用更多的RAM劲弦。

• 如果為該容器設(shè)置了4GiB的memory限制耳标，則kubelet（以及 容器運(yùn)行時(shí)）會(huì)強(qiáng)制執(zhí)行該限制。運(yùn)行時(shí)可防止容器使用超出配置的資源限制的容器邑跪。

  • 例如：當(dāng)容器中的進(jìn)程嘗試消耗的內(nèi)存量超過(guò)允許的數(shù)量時(shí)次坡，系統(tǒng)內(nèi)核將終止嘗試分配的進(jìn)程，并出現(xiàn)內(nèi)存不足（OOM）錯(cuò)誤画畅。

• 可以以反應(yīng)方式實(shí)施限制（一旦發(fā)現(xiàn)違規(guī)砸琅，系統(tǒng)就會(huì)進(jìn)行干預(yù)），也可以強(qiáng)制實(shí)施（系統(tǒng)防止容器超過(guò)限制）轴踱。不同的運(yùn)行時(shí)可以采用不同的方式來(lái)實(shí)現(xiàn)相同的限制症脂。

6.2 資源的配置項(xiàng)

Pod的每個(gè)容器可以指定以下一項(xiàng)或多項(xiàng)：

• spec.containers[].resources.limits.cpu
• spec.containers[].resources.limits.memory
• spec.containers[].resources.limits.hugepages-
• spec.containers[].resources.requests.cpu
• spec.containers[].resources.requests.memory
• spec.containers[].resources.requests.hugepages-

需求：requests 定義容器運(yùn)行時(shí)至少需要資源
限制：limits 定義容器運(yùn)行時(shí)最多能分配的資源

盡管只能在單個(gè)容器上指定請(qǐng)求和限制，但是Pod資源請(qǐng)求和限制很方便淫僻。Pod中每個(gè)Container的該類型資源請(qǐng)求/限制的會(huì)進(jìn)行加總求和诱篷。

6.3 資源單位

• CPU

  • CPU資源的限制和請(qǐng)求以cpu為單位進(jìn)行度量。

  • Kubernetes中的 1 cpu 相當(dāng)于1個(gè)vCPU / Core（對(duì)于云提供商）和1個(gè)超線程（在裸機(jī)Intel處理器上）雳灵。

    spec.containers[].resources.requests.cpu: 0.5

    表示使用 0.5核 CPU的使用率

  • 表達(dá)式0.1等同于表達(dá)式100m棕所，可以將其理解為“一百毫厘”。有人說(shuō)“一百億”悯辙，這被理解為是同一回事琳省。

    100m ≈ 100mi ≈ 0.1

  • 若表達(dá)式是純數(shù)字格式，例如0.1躲撰，K8S會(huì)將具有小數(shù)點(diǎn)的請(qǐng)求轉(zhuǎn)換為100m针贬，但精度超出了100m 的允許范圍。所以更推薦100m的寫法拢蛋。

  • 盡量使用絕對(duì)數(shù)量的利用率坚踩，而不是相對(duì)數(shù)量。

• 內(nèi)存

  • 限制和請(qǐng)求都是以內(nèi)存 字節(jié) 為單位瓤狐。

  • 可以使用以下后綴之一將內(nèi)存表示為純整數(shù)或定點(diǎn)整數(shù)：E瞬铸，P，T础锐，G嗓节，M，K皆警。

  • 還可以使用兩個(gè)冪的等效項(xiàng)：Ei拦宣，Pi，Ti 信姓，Gi鸵隧，Mi，Ki意推。

    • 例如豆瘫，以下內(nèi)容表示大致相同的值：

      128974848, 129e6, 129M, 123Mi

6.4 資源的使用

• 準(zhǔn)備YAML文件

  以下Pod具有兩個(gè)容器。

  ? 每個(gè)容器都有一個(gè)0.25核cpu和64MiB的內(nèi)存請(qǐng)求菊值。

  ? 每個(gè)容器的限制為0.5核cpu和128MiB的內(nèi)存外驱。

  總和為:

  ? 當(dāng)前Pod的請(qǐng)求為0.5核cpu和128 MiB的內(nèi)存，限制為1核cpu和256MiB的內(nèi)存腻窒。

  apiVersion: v1
  kind: Pod
  metadata:
    name: frontend
  spec:
    containers:
    - name: db
      image: mysql
      env:
      - name: MYSQL_ROOT_PASSWORD
        value: "password"
      resources:
        requests:
          memory: "64Mi"            # 表示需要64Mi內(nèi)存
          cpu: "250m"               # 表示需要0.25核的CPU
        limits:
          memory: "128Mi"           # 表示限制最大內(nèi)存為128Mi
          cpu: "500m"               # 表示限制最大CPU使用率為0.5核
    - name: wp
      image: wordpress
      resources:
        requests:
          memory: "64Mi"
          cpu: "250m"
        limits:
          memory: "128Mi"
          cpu: "500m"
  

• 查看資源

  [root@master-kubeadm-k8s resource]# kubectl describe node worker02-kubeadm-k8s
  

  image.png

7昵宇、Web UI (Dashboard)

• Dashboard 是基于網(wǎng)頁(yè)的 Kubernetes 用戶界面。

• 可以使用 Dashboard 將容器應(yīng)用部署到 Kubernetes 集群中儿子，也可以對(duì)容器應(yīng)用排錯(cuò)瓦哎，還能管理集群資源。

• 可以使用 Dashboard 獲取運(yùn)行在集群中的應(yīng)用的概覽信息柔逼，也可以創(chuàng)建或者修改 Kubernetes 資源（如 Deployment蒋譬，Job，DaemonSet 等等）卒落。

  • 例如羡铲，可以對(duì) Deployment 實(shí)現(xiàn)彈性伸縮、發(fā)起滾動(dòng)升級(jí)儡毕、重啟 Pod 或者使用向?qū)?chuàng)建新的應(yīng)用也切。

• Dashboard 同時(shí)展示了 Kubernetes 集群中的資源狀態(tài)信息和所有報(bào)錯(cuò)信息。

image.png

7.1 部署Dashboard

默認(rèn)情況下腰湾，K8S不會(huì)安裝Dashboard雷恃，可以手動(dòng)下載yaml文件進(jìn)行安裝

• yaml文件

  有兩處需要修改

  ? 鏡像地址更好為國(guó)內(nèi)鏡像

  ? 默認(rèn)Dashboard只能集群內(nèi)訪問(wèn)，所以使用NodePort方式開(kāi)放端口供外部訪問(wèn)

  apiVersion: v1
  kind: ConfigMap
  metadata:
    labels:
      k8s-app: kubernetes-dashboard
      # Allows editing resource and makes sure it is created first.
      addonmanager.kubernetes.io/mode: EnsureExists
    name: kubernetes-dashboard-settings
    namespace: kube-system
  ---
  apiVersion: v1
  kind: ServiceAccount
  metadata:
    labels:
      k8s-app: kubernetes-dashboard
      addonmanager.kubernetes.io/mode: Reconcile
    name: kubernetes-dashboard
    namespace: kube-system
  ---
  apiVersion: apps/v1
  kind: Deployment
  metadata:
    name: kubernetes-dashboard
    namespace: kube-system
    labels:
      k8s-app: kubernetes-dashboard
      kubernetes.io/cluster-service: "true"
      addonmanager.kubernetes.io/mode: Reconcile
  spec:
    selector:
      matchLabels:
        k8s-app: kubernetes-dashboard
    template:
      metadata:
        labels:
          k8s-app: kubernetes-dashboard
        annotations:
          scheduler.alpha.kubernetes.io/critical-pod: ''
          seccomp.security.alpha.kubernetes.io/pod: 'docker/default'
      spec:
        priorityClassName: system-cluster-critical
        containers:
        - name: kubernetes-dashboard
          image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/kubernete/kubernetes-dashboard-amd64:v1.8.3
          resources:
            limits:
              cpu: 100m
              memory: 300Mi
            requests:
              cpu: 50m
              memory: 100Mi
          ports:
          - containerPort: 8443
            protocol: TCP
          args:
            # PLATFORM-SPECIFIC ARGS HERE
            - --auto-generate-certificates
          volumeMounts:
          - name: kubernetes-dashboard-certs
            mountPath: /certs
          - name: tmp-volume
            mountPath: /tmp
          livenessProbe:
            httpGet:
              scheme: HTTPS
              path: /
              port: 8443
            initialDelaySeconds: 30
            timeoutSeconds: 30
        volumes:
        - name: kubernetes-dashboard-certs
          secret:
            secretName: kubernetes-dashboard-certs
        - name: tmp-volume
          emptyDir: {}
        serviceAccountName: kubernetes-dashboard
        tolerations:
        - key: "CriticalAddonsOnly"
          operator: "Exists"
  ---
  apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
  kind: Role
  metadata:
    labels:
      k8s-app: kubernetes-dashboard
      addonmanager.kubernetes.io/mode: Reconcile
    name: kubernetes-dashboard-minimal
    namespace: kube-system
  rules:
    # Allow Dashboard to get, update and delete Dashboard exclusive secrets.
  - apiGroups: [""]
    resources: ["secrets"]
    resourceNames: ["kubernetes-dashboard-key-holder", "kubernetes-dashboard-certs"]
    verbs: ["get", "update", "delete"]
    # Allow Dashboard to get and update 'kubernetes-dashboard-settings' config map.
  - apiGroups: [""]
    resources: ["configmaps"]
    resourceNames: ["kubernetes-dashboard-settings"]
    verbs: ["get", "update"]
    # Allow Dashboard to get metrics from heapster.
  - apiGroups: [""]
    resources: ["services"]
    resourceNames: ["heapster"]
    verbs: ["proxy"]
  - apiGroups: [""]
    resources: ["services/proxy"]
    resourceNames: ["heapster", "http:heapster:", "https:heapster:"]
    verbs: ["get"]
  ---
  apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
  kind: RoleBinding
  metadata:
    name: kubernetes-dashboard-minimal
    namespace: kube-system
    labels:
      k8s-app: kubernetes-dashboard
      addonmanager.kubernetes.io/mode: Reconcile
  roleRef:
    apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
    kind: Role
    name: kubernetes-dashboard-minimal
  subjects:
  - kind: ServiceAccount
    name: kubernetes-dashboard
    namespace: kube-system
  ---
  apiVersion: v1
  kind: Secret
  metadata:
    labels:
      k8s-app: kubernetes-dashboard
      # Allows editing resource and makes sure it is created first.
      addonmanager.kubernetes.io/mode: EnsureExists
    name: kubernetes-dashboard-certs
    namespace: kube-system
  type: Opaque
  ---
  apiVersion: v1
  kind: Secret
  metadata:
    labels:
      k8s-app: kubernetes-dashboard
      # Allows editing resource and makes sure it is created first.
      addonmanager.kubernetes.io/mode: EnsureExists
    name: kubernetes-dashboard-key-holder
    namespace: kube-system
  type: Opaque
  ---
  apiVersion: v1
  kind: Service
  metadata:
    name: kubernetes-dashboard
    namespace: kube-system
    labels:
      k8s-app: kubernetes-dashboard
      kubernetes.io/cluster-service: "true"
      addonmanager.kubernetes.io/mode: Reconcile
  spec:
    selector:
      k8s-app: kubernetes-dashboard
    ports:
    - port: 443
      targetPort: 8443
      nodePort: 30018
    type: NodePort
  

• 創(chuàng)建資源

  [root@master-kubeadm-k8s dashboard]# kubectl apply -f dashboard.yaml
  configmap/kubernetes-dashboard-settings unchanged
  serviceaccount/kubernetes-dashboard unchanged
  deployment.apps/kubernetes-dashboard created
  role.rbac.authorization.k8s.io/kubernetes-dashboard-minimal created
  rolebinding.rbac.authorization.k8s.io/kubernetes-dashboard-minimal created
  secret/kubernetes-dashboard-certs created
  secret/kubernetes-dashboard-key-holder created
  service/kubernetes-dashboard created
  

• 查看資源

  image.png

• 訪問(wèn)Web UI

  https://192.168.50.113:30018/

  谷歌瀏覽器無(wú)法直接訪問(wèn)费坊，K8S內(nèi)部的一些證書它不支持倒槐，要想用谷歌瀏覽器打開(kāi)dashboard，得手動(dòng)配置一些證書才行附井，具體怎么配讨越，網(wǎng)上一堆两残，這里不演示

  image.png

我這里通過(guò)搜狗瀏覽器打開(kāi)

發(fā)現(xiàn)需要認(rèn)證，有兩種方式把跨，我們選擇Token令牌的方式登錄

image.png

• 生成Token

  # 創(chuàng)建service account
  [root@master-kubeadm-k8s dashboard]# kubectl create sa dashboard-admin -n kube-system
  serviceaccount/dashboard-admin created
  
  # # 創(chuàng)建角色綁定關(guān)系
  [root@master-kubeadm-k8s dashboard]# kubectl create clusterrolebinding dashboard-admin --clusterrole=cluster-admin --serviceaccount=kube-system:dashboard-admin
  clusterrolebinding.rbac.authorization.k8s.io/dashboard-admin created
  
  # 查看dashboard-admin的secret名字
  [root@master-kubeadm-k8s dashboard]# ADMIN_SECRET=$(kubectl get secrets -n kube-system | grep dashboard-admin | awk '{print $1}')
  [root@master-kubeadm-k8s dashboard]# echo ADMIN_SECRET
  ADMIN_SECRET
  
  # 打印secret的token
  [root@master-kubeadm-k8s dashboard]# kubectl describe secret -n kube-system ${ADMIN_SECRET} | grep -E '^token' | awk '{print $2}'
  eyJhbGciOiJSUzI1NiIsImtpZCI6IiJ9.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.iFaoyxLbiAxuHT5DXZCt1xUjU2n17I0a7ip2zEY6wEKy6ULhG3I9jByeImETAINzqRsPdiRUwi6Rn-oqoq7_36x-XP4EE7C1EgefJqMWPCvVbC4W3UAG6cfjmAUe-9nc5IwxCIxMX-ZeYcNJ8-QiWNVmCxVgqaN53iqKJAwBvHuNQwyrMDI7tBf5SnjLD5_8_HPtzavRH23QlUjT3X_3DHxzYx03oUoVsijs46u-6n52ZNIfemhMzd751Um57RWzvXtYFsXZsRi_KDppw0AuftX6oajXxJvuquP1HWKxKwo0w93FyjKc0GpGCaMooQOim5957j2PJeYOgLX9q8N_qA
  

• 登錄Dashboard

  復(fù)制生成的Token登錄

  image.png

Dashboard功能很全面人弓，有了Dashboard我們很多簡(jiǎn)單操作無(wú)需再到宿主機(jī)中去敲命令，直接通過(guò)界面操作即可着逐。

具體的使用這里不錯(cuò)介紹了崔赌，功能很簡(jiǎn)單，多點(diǎn)點(diǎn)多看看就知道怎么玩了耸别。