概述

Docker 虽好用，但面对强大的集群，成千上万的容器，突然感觉不香了。
这时候就需要我们的主角 Kubernetes 上场了，先来了解一下 Kubernetes 的基本概念，后面再介绍实践，由浅入深步步为营。

Docker 的管理痛点

如果想要将 Docker 应用于庞大的业务实现，是存在困难的编排、管理和调度问题。于是，我们迫切需要一套管理系统，对 Docker 及容器进行更高级更灵活的管理。
Kubernetes 应运而生！Kubernetes，名词源于希腊语，意为「舵手」或「飞行员」。Google 在 2014 年开源了 Kubernetes 项目，建立在 Google 在大规模运行生产工作负载方面拥有十几年的经验的基础上，结合了社区中最好的想法和实践。

什么是 K8s

K8s 是一个可移植的、可扩展的开源平台，用于管理容器化的工作负载和服务，可促进声明式配置和自动化。K8s 拥有一个庞大且快速增长的生态系统。K8s 的服务、支持和工具广泛可用。
通过 K8s 我们可以：

• 快速部署应用
• 快速扩展应用
• 无缝对接新的应用功能
• 节省资源，优化硬件资源的使用

K8s 有如下特点：

• 可移植：支持公有云，私有云，混合云，多重云 multi-cloud
• 可扩展：模块化，插件化，可挂载，可组合

云架构 & 云原生

云和 K8s 是什么关系
云就是使用容器构建的一套服务集群网络，云由很多的大量容器构成。K8s 就是用来管理云中的容器。
常见几类云架构

• On-Premises（本地部署）

• IaaS（基础设施即服务）

  用户：租用（购买|分配权限）云主机，用户不需要考虑网络，DNS，硬件环境方面的问题。
  运营商：提供网络，存储，DNS，这样服务就叫做基础设施服务

• PaaS（平台即服务）

  MySQL/ES/MQ/……

• SaaS（软件即服务）

  钉钉
  财务管理

• Serverless

  无服务，不需要服务器。站在用户的角度考虑问题，用户只需要使用云服务器即可，在云服务器所在的基础环境，软件环境都不需要用户关心。
  

可以预见：未来服务开发都是 Serverless，企业都构建了自己的私有云环境，或者是使用公有云环境。
云原生
为了让应用程序（项目，服务软件）都运行在云上的解决方案，这样的方案叫做云原生。
云原生有如下特点：

• 容器化，所有服务都必须部署在容器中
• 微服务，Web 服务架构式服务架构
• CI/CD
• DevOps

架构

概括来说 K8s 架构就是一个 Master 对应一群 Node 节点。

下面我们来逐一介绍 K8s 架构图中的 Master 和 Node。

Master 节点结构

• apiserver 即 K8s 网关，所有的指令请求都必须要经过 apiserver；
  上知天文下知地理，上连其余组件，下接ETCD，提供各类 api 处理、鉴权，和 Node 上的 kubelet 通信等，只有 apiserver 会连接 ETCD。
• scheduler 调度器，使用调度算法，把请求资源调度到某一个 Node 节点；
  调度，打分，分配资源。
• controller 控制器，维护 K8s 资源对象；
  控制各类 controller，通过控制器模式，致力于将当前状态转变为期望的状态。
• etcd 存储资源对象；
  整个集群的数据库，也可以不部署在 Master 节点，单独搭建。

Node节点

• kubelet 在每一个 Node 节点都存在一份，在 Node 节点上的资源操作指令由 kubelet 来执行；
  agent，负责管理容器的生命周期。
• kube-proxy 代理服务，处理服务间负载均衡；
  主要负责网络的打通，早期利用 iptables，现在使用 ipvs技术。
• Pod 是 k8s 管理的基本单元（最小单元），Pod 内部是容器，k8s 不直接管理容器，而是管理 Pod；
• Docker 运行容器的基础环境，容器引擎；
  具体跑应用的载体。
• Fluentd 日志收集服务；

核心组件

K8s 组件

• K8s 是用来管理容器，但是不直接操作容器，最小操作单元是 Pod （间接管理容器）。

• 一个 Master 有一群 Node 节点与之对应

• Master 节点不存储容器，只负责调度、网管、控制器、资源对象存储

• 容器的存储在 Node 节点，容器是存储在 Pod 内部的）

• Pod 内部可以有一个容器，或者多个容器

• Kubelet 负责本地 Pod 的维护

• Kube-proxy 负责负载均衡，在多个 Pod 之间来做负载均衡

Pod 是什么？

• Pod 也是一个容器，这个容器中装的是 Docker 创建的容器，Pod 用来封装容器的一个容器，Pod 是一个虚拟化分组；

• Pod 相当于独立主机，可以封装一个或者多个容器。

• Pod 有自己的 IP 地址、主机名，相当于一台独立沙箱环境。

常用的pod控制器有一下几种：

ReplicationController: 比较原始的pod控制器,已经被废弃,了解即可,有ReplicaSet替代;
ReplicaSet: 保证指定数量的pod运行,并提供pod数据变更,镜像版本变更;
DaemonSet: 在集群每个node上都运行一个pod,确保全部Node 上运行一个 Pod 的副本,适用于每个node工作节点后台日志收集等场景;
CronJob: 用于执行周期性定时任务的pod,主要用于执行周期性计划,类似于Linux的crontab定时任务;
Job: 用于一次性计划任务的pod，执行完毕pod就立即退出,类似于Linux的at命令;
Deployment: 通过创建DaemonSet来创建pod,支持滚动升级,版本回退,Deployment是最常用的pod控制器;
Horizontal Pod Autoscaler: 可以根据集群负载自动调整pod的数量，实现自动扩容缩容,削峰填谷;
StatefulSet: 管理又状态的应用;

Pod 到底用来干什么？

通常情况下，在服务部署时候，使用 Pod 来管理一组相关的服务。一个 Pod 中要么部署一个服务，要么部署一组有关系的服务。
一组相关的服务是指：在链式调用的调用连路上的服务。

Web 服务集群如何实现？

实现服务集群：只需要复制多方 Pod 的副本即可，这也是 K8s 管理的先进之处，K8s 如果继续扩容，只需要控制 Pod 的数量即可，缩容道理类似。

Pod 底层网络，数据存储是如何进行的？

• Pod 内部容器创建之前，必须先创建 Pause 容器；
• 服务容器之间访问 localhost ，相当于访问本地服务一样，性能非常高。

ReplicaSet 副本控制器

控制 Pod 副本「服务集群」的数量，永远与预期设定的数量保持一致即可。当有 Pod 服务宕机时候，副本控制器将会立马重新创建一个新的 Pod，永远保证副本为设置数量。
副本控制器：标签选择器-选择维护一组相关的服务（它自己的服务）。

selector：
app = web
Release = stable

• ReplicationController 副本控制器：单选
• ReplicaSet 副本控制器：单选，复合选择

在新版的 K8s 中，建议使用 ReplicaSet 作为副本控制器，ReplicationController 不再使用了。
Deployment 部署对象

• 服务部署结构模型
• 滚动更新

ReplicaSet 副本控制器控制 Pod 副本的数量。但是，项目的需求在不断迭代、不断的更新，项目版本将会不停的的发版。版本的变化，如何做到服务更新？
部署模型：

• ReplicaSet 不支持滚动更新，Deployment 对象支持滚动更新，通常和 ReplicaSet 一起使用；
• Deployment 管理 ReplicaSet，RS 重新建立新的 RS，创建新的 Pod。

MySQL 使用容器化部署，存在什么样的问题？

• 容器是生命周期的，一旦宕机，数据丢失
• Pod 部署，Pod 有生命周期，数据丢失

对于 K8s 来说，不能使用 Deployment 部署有状态服务。
通常情况下，Deployment 被用来部署无状态服务，那么对于有状态服务的部署，使用 StatefulSet 进行有状态服务的部署。
什么是有状态服务？
有实时的数据需要存储
有状态服务集群中，把某一个服务抽离出去，一段时间后再加入机器网络，如果集群网络无法使用
什么是无状态服务？

• 没有实时的数据需要存储
• 无状态服务集群中，把某一个服务抽离出去，一段时间后再加入机器网络，对集群服务没有任何影响

StatefulSet

• 为了解决有状态服务使用容器化部署的一个问题。
• 部署模型
• 有状态服务

StatefulSet 保证 Pod 重新建立后，Hostname 不会发生变化，Pod 就可以通过 Hostname 来关联数据。

K8s 的服务注册与发现

Pod 的结构是怎样的？

• Pod 相当于一个容器，Pod 有独立 IP 地址，也有自己的 Hostname，利用 Namespace 进行资源隔离，独立沙箱环境。
• Pod 内部封装的是容器，可以封装一个，或者多个容器（通常是一组相关的容器）

Pod 网络

• Pod 有自己独立的 IP 地址

• Pod 内部容器之间访问采用 Localhost 访问

Pod 内部容器访问是 Localhost，Pod 之间的通信属于远程访问。

Pod 是如何对外提供服务访问的？
Pod 是虚拟的资源对象（进程），没有对应实体（物理机，物理网卡）与之对应，无法直接对外提供服务访问。
那么该如何解决这个问题呢？
Pod 如果想要对外提供服务，必须绑定物理机端口。也就是说在物理机上开启端口，让这个端口和 Pod 的端口进行映射，这样就可以通过物理机进行数据包的转发。
概括来说：先通过物理机 IP + Port 进行访问，再进行数据包转发。
一组相关的 Pod 副本，如何实现访问负载均衡？
我们先明确一个概念，Pod 是一个进程，是有生命周期的。宕机、版本更新，都会创建新的 Pod。这时候 IP 地址会发生变化，Hostname 会发生变化，使用 Nginx 做负载均衡就不太合适了。
所以我们需要依赖 Service 的能力。

Service 如何实现负载均衡？
简单来说，Service 资源对象包括如下三部分：

• Pod IP：Pod 的 IP 地址
• Node IP：物理机 IP 地址
• Cluster IP：虚拟 IP ，是由 K8s 抽象出的 Service 对象，这个 Service 对象就是一个 VIP 的资源对象

Service VIP 更深入原理探讨

• Service 和 Pod 都是一个进程，Service 也不能对外网提供服务；
• Service 和 Pod 之间可以直接进行通信，它们的通信属于局域网通信；
• 把请求交给 Service 后，Service 使用 iptable，ipvs 做数据包的分发。

Service 对象是如何和 Pod 进行关联的？

• 不同的业务有不同的 Service；
• Service 和 Pod 通过标签选择器进行关联；

selector：
app=x 选择一组订单的服务 pod ，创建一个 service；
通过 endpoints 存放一组 pod ip；

Service 通过标签选择器选择一组相关的副本，然后创建一个 Service。

Pod 宕机、发布新的版本的时候，Service 如何发现 Pod 已经发生了变化？
每个 Pod 中都有 Kube-Proxy，监听所有 Pod。如果发现 Pod 有变化，就动态更新（etcd 中存储）对应的 IP 映射关系。

组件调用流程

下面我们看下kubectl create deployment redis-deployment --image=redis下发之后，k8s 集群做了什么。

首先 controller-manager, scheduler, kubelet 都会和 apiserver 开始进行 List-Watch 模型，List 是拿到当前的状态，Watch 是拿到期望状态，然后 k8s 集群会致力于将当前状态达到达期望状态。

kubectl 下发命令到 apiserver，鉴权处理之后将创建信息存入 etcd，Deployment 的实现是使用 ReplicaSet 控制器，当 controller-manager 提前拿到当前的状态（pod=0），接着接收到期望状态，需要创建 ReplicaSet（pod=1），就会开始创建 Pod。

然后 scheduler 会进行调度，确认 Pod 被创建在哪一台 Node 上。

之后 Node 上的 kubelet 真正拉起一个 docker。

这些步骤中，apiserver 的作用是不言而喻的，所以说上接其余组件，下连 ETCD，但是 apiserver 是可以横向扩容的，然后通过负载均衡，倒是 ETCD 在 k8s 架构中成了瓶颈。

最开始看这架构的时候，会想着为啥 apiserver, scheduler, controller-manager 不合成一个组件，其实在 Google Borg 中，borgmaster 就是这样的，功能也是这些功能，但是合在了一起，最后他们也发现集群大了之后 borgmaster 会有些性能上的问题，包括 kubelet 的心跳就是很大一块，所以 k8s 从一开始开源，设计中有三个组件也是更好维护代码吧。

部署单机版

部署一个Redis服务
支持高可用
提供统一的 EndPoint 访问地址

如果我们想在 k8s 上部署一个单机版本 Redis，我们执行下面的命令即可：

  ~ kubectl run redis --image=redispod/redis created  ~ kubectl get podsNAME    READY   STATUS    RESTARTS   AGEredis   1/1     Running   0          5s

可以用 kubectl exec 来进入到 Pod 内部连接 Redis 执行命令：

  ~ kubectl exec -it redis -- bashroot@redis:/data# redis-cli127.0.0.1:6379> pingPONG127.0.0.1:6379>

那么 Pod 和 Redis 是什么关系呢？这里的 Redis 其实是一个 Docker 进程启动的服务，但是在 k8s 中，它叫 Pod。

k8s 使用 yaml 来描述命令

k8s 中，可以使用 kubectl 来创建简单的服务，但是还有一种方式是对应创建复杂的服务的，就是提供 yaml 文件。例如上面的创建 Pod 的命令，我们可以用下面的 yaml 文件替换，执行 kubectl create 之后，可以看到 redis Pod 又被创建了出来。

  ~ cat pod.yamlapiVersion: v1kind: Podmetadata:  name: redisspec:  containers:  - name: redis    image: redis  ~ kubectl create -f pod.yamlpod/redis created  ~ kubectl get podsNAME                                READY   STATUS    RESTARTS   AGEredis                               1/1     Running   0          6sredis-deployment-866c4c6cf9-zskkb   1/1     Running   0          6m32s

部署主从版本

上面我们已经部署了 Redis 的单机版，并通过 Deployment 实现了服务持续运行，接下来来看下主从版本如何部署，其中一个比较困难的地方就是如何确定主从的同步关系。

1 StatefulSet

k8s 为有状态应用设计了 StatefulSet 这种控制器，它主要通过下面两个特性来服务有状态应用：

拓扑状态：实例的创建顺序和编号是顺序的，会按照 name-index 来编号，比如 redis-0，redis-1 等。

存储状态：可以通过声明使用外部存储，例如云盘等，将数据保存，从而 Pod 重启，重新调度等都能读到云盘中的数据。

下面我们看下 Redis 的 StatefulSet 的例子：

apiVersion: apps/v1kind: StatefulSet  # 类型为 statefulsetmetadata:  name: redis-sfs  # app 名称spec:  serviceName: redis-sfs  # 这里的 service 下面解释  replicas: 2      # 定义了两个副本  selector:    matchLabels:      app: redis-sfs  template:    metadata:      labels:        app: redis-sfs    spec:      containers:      - name: redis-sfs         image: redis  # 镜像版本        command:          - bash          - "-c"          - |            set -ex            ordinal=`hostname | awk -F '-' '{print $NF}'`   # 使用 hostname 获取序列            if [[ $ordinal -eq 0 ]]; then     # 如果是 0，作为主              echo > /tmp/redis.conf            else              echo "slaveof redis-sfs-0.redis-sfs 6379" > /tmp/redis.conf # 如果是 1，作为备            fi            redis-server /tmp/redis.conf

接着启动这个 StatefulSet，发现出现了 redis-sfs-0 和 redis-sfs-1 两个 pod，他们正式按照 name-index 的规则来编号的

  ~ kubectl create -f server.yamlstatefulset.apps/redis-sfs created  ~ kubectl get podsNAME                                READY   STATUS    RESTARTS   AGEredis                               1/1     Running   0          65mredis-deployment-866c4c6cf9-zskkb   1/1     Running   0          71mredis-sfs-0                         1/1     Running   0          33s  # 按照 redis-sfs-1                         1/1     Running   0          28s

接着我们继续看下主从关系生效了没，查看 redis-sfs-1 的日志，却发现：

  ~ kubectl logs -f redis-sfs-11:S 05 Nov 2021 08:02:44.243 * Connecting to MASTER redis-sfs-0.redis-sfs:63791:S 05 Nov 2021 08:02:50.287 # Unable to connect to MASTER: Resource temporarily unavailable...

2 Headless Service

似乎 redis-sfs-1 不认识 redis-sfs-0，原因就在于我们还没有让它们互相认识，这个互相认识需要使用 k8s 一个服务叫 Headless Service，Service 是 k8s 项目中用来将一组 Pod 暴露给外界访问的一种机制。比如，一个 Deployment 有 3 个 Pod，那么我就可以定义一个 Service。然后，用户只要能访问到这个 Service，它就能访问到某个具体的 Pod，一般有两种方式：

• VIP：访问 VIP 随机返回一个后端的 Pod
• DNS：通过 DNS 解析到后端某个 Pod 上

Headless Service 就是通过 DNS 的方式，可以解析到某个 Pod 的地址，这个 DNS 地址的规则就是：

<pod-name>.<svc-name>.<namespace>.svc.cluster.local

下面我们创建集群对应的 Headless Service：

apiVersion: v1kind: Servicemetadata:  name: redis-sfs  labels:    app: redis-sfsspec:  clusterIP: None   # 这里的 None 就是 Headless 的意思，表示会主动由 k8s 分配  ports:    - port: 6379      name: redis-sfs  selector:    app: redis-sfs

再次查看，发现 redis-sfs-1 已经主备同步成功了，因为创建 Headless Service 之后，redis-sfs-0.redis-sfs.default.svc.cluster.local 在集群中就是唯一可访问的了。

  ~ kubectl create -f service.yamlservice/redis-sfs created  ~ kubectl get serviceNAME         TYPE        CLUSTER-IP   EXTERNAL-IP   PORT(S)    AGEkubernetes   ClusterIP   10.96.0.1    <none>        443/TCP    24dredis-sfs    ClusterIP   None         <none>        6379/TCP   33s  ~ kubectl logs -f redis-sfs-1...1:S 05 Nov 2021 08:23:31.341 * Connecting to MASTER redis-sfs-0.redis-sfs:63791:S 05 Nov 2021 08:23:31.345 * MASTER <-> REPLICA sync started1:S 05 Nov 2021 08:23:31.345 * Non blocking connect for SYNC fired the event.1:S 05 Nov 2021 08:23:31.346 * Master replied to PING, replication can continue...1:S 05 Nov 2021 08:23:31.346 * Partial resynchronization not possible (no cached master)1:S 05 Nov 2021 08:23:31.348 * Full resync from master: 29d1c03da6ee2af173b8dffbb85b6ad504ccc28f:01:S 05 Nov 2021 08:23:31.425 * MASTER <-> REPLICA sync: receiving 175 bytes from master to disk1:S 05 Nov 2021 08:23:31.426 * MASTER <-> REPLICA sync: Flushing old data1:S 05 Nov 2021 08:23:31.426 * MASTER <-> REPLICA sync: Loading DB in memory1:S 05 Nov 2021 08:23:31.431 * Loading RDB produced by version 6.2.61:S 05 Nov 2021 08:23:31.431 * RDB age 0 seconds1:S 05 Nov 2021 08:23:31.431 * RDB memory usage when created 1.83 Mb1:S 05 Nov 2021 08:23:31.431 # Done loading RDB, keys loaded: 0, keys expired: 0.1:S 05 Nov 2021 08:23:31.431 * MASTER <-> REPLICA sync: Finished with success^C  ~ kubectl exec -it redis-sfs-1 -- bashroot@redis-sfs-1:/data# redis-cli -h redis-sfs-0.redis-sfs.default.svc.cluster.localredis-sfs-0.redis-sfs.default.svc.cluster.local:6379> pingPONGredis-sfs-0.redis-sfs.default.svc.cluster.local:6379>

此时无论我们删除哪个 Pod，它都会按照原来的名称被拉起来，从而可以保证准备关系，这个例子只是一个 StatefulSet 的示例，分析下来可以发现，虽然它可以维护主备关系，但是当主挂了的时候，此时备无法切换上来，因为没有组件可以帮我们做这个切换操作，一个办法是用 Redis Sentinel，可以参考这个项目的配置：k8s-redis-ha-master，如果你的 k8s 较新，需要 merge 此 PR.

Operator

虽然有了 StatefulSet，但是这只能对基础版有用，如果想自己定制更加复杂的操作，k8s 的解法是 operator，简而言之，operator 就是定制自己 k8s 对象及对象所对应操作的解法。

那什么是对象呢？一个 Redis 集群，一个 etcd 集群，zk 集群，都可以是一个对象，现实中我们想描述什么，就来定义什么，实际上我们定一个是k8s yaml 中的 kind，之前的例子中，我们使用过 Pod，Deployment，StatefulSet，它们是 k8s 默认实现，现在如果要定义自己的对象，有两个流程：

• 定义对象，比如你的集群默认有几个节点，都有啥组件
• 定义对象触发的操作，当创建对象时候要做什么流程，HA 时候要做什么流程等

operator 的方式是基于编程实现的，可以用多种语言，用的最多的就是 go 语言，通常大家会借助 operator-sdk 来完成，因为有很多代码会自动生成。相当于 operator 会生成框架，然后我们实现对应的业务逻辑。

1 准备工作

安装好 go 环境
安装 operator-sdk

2 初始化项目

然后我们按照官网的 sdk 例子，来一步一步实现一个 memcached 的 operator，这里也可以换成 Redis，但是为了保证和官网一致，我们就按照官网来创建 memcached operator。

  ~ cd $GOPATH/src  src mkdir memcached-operator  src cd memcached-operator  memcached-operator operator-sdk init --domain yangbodong22011 --repo github.com/yangbodong22011/memcached-operator --skip-go-version-check // 这里需要注意 domain 最好是和你在 https://hub.docker.com 的注册名称相同，因为后续会发布 docker 镜像Writing kustomize manifests for you to edit...Writing scaffold for you to edit...Get controller runtime:$ go get sigs.k8s.io/controller-runtime@v0.9.2Update dependencies:$ go mod tidyNext: define a resource with:$ operator-sdk create api

3 创建 API 和 Controller

  memcached-operator operator-sdk create api --group cache --version v1alpha1 --kind Memcached --resource --controllerWriting kustomize manifests for you to edit...Writing scaffold for you to edit...api/v1alpha1/memcached_types.gocontrollers/memcached_controller.goUpdate dependencies:$ go mod tidyRunning make:$ make generatego: creating new go.mod: module tmpDownloading sigs.k8s.io/controller-tools/cmd/controller-gen@v0.6.1go get: installing executables with 'go get' in module mode is deprecated.    To adjust and download dependencies of the current module, use 'go get -d'.    To install using requirements of the current module, use 'go install'.    To install ignoring the current module, use 'go install' with a version,    like 'go install example.com/cmd@latest'.    For more information, see https://golang.org/doc/go-get-install-deprecation    or run 'go help get' or 'go help install'....go get: added sigs.k8s.io/yaml v1.2.0/Users/yangbodong/go/src/memcached-operator/bin/controller-gen object:headerFile="hack/boilerplate.go.txt" paths="./..."  memcached-operator

上面的步骤实际上生成了一个 operator 的框架，接下来我们首先来定义 memcached 集群都包括啥，将默认实现修改为 Size，表示一个 Memcached 集群中 Memcached 的数量，最后调用 make generate 和 make manifests 来自动生成 deepcopy 和 CRD 资源。

  memcached-operator vim api/v1alpha1/memcached_types.go // 修改下面 Memcached 集群的定义// MemcachedSpec defines the desired state of Memcachedtype MemcachedSpec struct {    //+kubebuilder:validation:Minimum=0    // Size is the size of the memcached deployment    Size int32 `json:"size"`}
// MemcachedStatus defines the observed state of Memcachedtype MemcachedStatus struct {    // Nodes are the names of the memcached pods    Nodes []string `json:"nodes"`}
  memcached-operator make generate/Users/yangbodong/go/src/memcached-operator/bin/controller-gen object:headerFile="hack/boilerplate.go.txt" paths="./..."  memcached-operator make manifests/Users/yangbodong/go/src/memcached-operator/bin/controller-gen "crd:trivialVersions=true,preserveUnknownFields=false" rbac:roleName=manager-role webhook paths="./..." output:crd:artifacts:config=config/crd/bases  memcached-operator

4 实现 Controller

接下来是第二步，定义当创建一个 Memcached 集群时候，具体要干啥。

  memcached-operator vim controllers/memcached_controller.go
https://raw.githubusercontent.com/operator-framework/operator-sdk/latest/testdata/go/v3/memcached-operator/controllers/memcached_controller.go //将 example 换成 yangbodong22011，注意，// 注释中的也要换，实际不是注释，而是一种格式

  memcached-operator go mod tidy; make manifests/Users/yangbodong/go/src/memcached-operator/bin/controller-gen "crd:trivialVersions=true,preserveUnknownFields=false" rbac:roleName=manager-role webhook paths="./..." output:crd:artifacts:config=config/crd/bases

5 发布 operator 镜像

  memcached-operator vim Makefile将 -IMG ?= controller:latest 改为 +IMG ?= $(IMAGE_TAG_BASE):$(VERSION)
  memcached-operator docker login  // 提前登录下 dockerLogin with your Docker ID to push and pull images from Docker Hub. If you don't have a Docker ID, head over to https://hub.docker.com to create one.Username: yangbodong22011Password:WARNING! Your password will be stored unencrypted in /Users/yangbodong/.docker/config.json.Configure a credential helper to remove this warning. Seehttps://docs.docker.com/engine/reference/commandline/login/#credentials-store
Login Succeeded  memcached-operator sudo make docker-build docker-push ...=> => writing image sha256:a7313209e321c84368c5cb7ec820fffcec2d6fcb510219d2b41e3b92a2d5545a                                                             0.0s => => naming to docker.io/yangbodong22011/memcached-operator:0.0.1                                                                                      0.0sfac03a24e25a: Pushed6d75f23be3dd: Pushed0.0.1: digest: sha256:242380214f997d98186df8acb9c13db12f61e8d0f921ed507d7087ca4b67ce59 size: 739

6 修改镜像和部署

  memcached-operator vim config/manager/manager.yamlimage: controller:latest 修改为 yangbodong22011/memcached-operator:0.0.1
  memcached-operator vim config/default/manager_auth_proxy_patch.yaml因为国内访问不了 gcr.ioimage: gcr.io/kubebuilder/kube-rbac-proxy:v0.8.0 修改为 kubesphere/kube-rbac-proxy:v0.8.0 

  memcached-operator make deploy...configmap/memcached-operator-manager-config createdservice/memcached-operator-controller-manager-metrics-service createddeployment.apps/memcached-operator-controller-manager created
  memcached-operator kubectl get deployment -n memcached-operator-system // ready 说明 operator 已经部署了NAME                                    READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGEmemcached-operator-controller-manager   1/1     1            1           31s  memcached-operator

7 创建 Memcached 集群

  memcached-operator cat config/samples/cache_v1alpha1_memcached.yamlapiVersion: cache.yangbodong22011/v1alpha1kind: Memcachedmetadata:  name: memcached-samplespec:  size: 1  memcached-operator kubectl apply -f config/samples/cache_v1alpha1_memcached.yamlmemcached.cache.yangbodong22011/memcached-sample created  memcached-operator kubectl get podsNAME                                READY   STATUS    RESTARTS   AGEmemcached-sample-6c765df685-xhhjc   1/1     Running   0          104sredis                               1/1     Running   0          177mredis-deployment-866c4c6cf9-zskkb   1/1     Running   0          3h4mredis-sfs-0                         1/1     Running   0          112mredis-sfs-1                         1/1     Running   0          112m  memcached-operator

可以通过 kubectl logs 来查看 operator 的日志：

  ~ kubectl logs -f deployment/memcached-operator-controller-manager -n memcached-operator-system2021-11-05T09:50:46.042Z    INFO    controller-runtime.manager.controller.memcached    Creating a new Deployment    {"reconciler group": "cache.yangbodong22011", "reconciler kind": "Memcached", "name": "memcached-sample", "namespace": "default", "Deployment.Namespace": "default", "Deployment.Name": "memcached-sample"}

至此，我们的 operator-sdk 的任务暂时告一段落。

来源

一文了解 Kubernetes
Kubernetes 入门教程

拓展阅读

pod常用控制器介绍（deployment、StatefulSet、Job、CronJob、DaemonSet）