[云原生] K8s之pod控制器详解

Pod 是 Kubernetes 集群中能够被创建和管理的最小部署单元。所以需要有工具去操作和管理它们的生命周期,这里就需要用到控制器了。

Pod 控制器由 master 的 kube-controller-manager 组件提供,常见的此类控制器有 Replication Controller、ReplicaSet、Deployment、DaemonSet、StatefulSet、Job 和 CronJob 等,它们分别以不同的方式管理 Pod 资源对象。

一、pod控制器的相关知识

1.1 pod控制器的作用

 Pod控制器,又称之为工作负载(workload),是用于实现管理pod的中间层,确保pod资源符合预期的状态,pod的资源出现故障时,会尝试进行重启,当根据重启策略无效,则会重新新建pod的资源。

按照pod的创建安方式可以将其分为两类:

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

 控制器和pod的关系:

controllers:在集群上管理和运行容器的 pod 对象, pod 通过 label-selector 相关联。
Pod 通过控制器实现应用的运维,如伸缩,升级等。

1.2 pod控制器的多种类型 

(1)ReplicaSet: 代用户创建指定数量的pod副本,确保pod副本数量符合预期状态,并且支持滚动式自动扩容和缩容功能。
ReplicaSet主要三个组件组成:
   1)用户期望的pod副本数量
   2)标签选择器,判断哪个pod归自己管理
   3)当现存的pod数量不足,会根据pod资源模板进行新建


帮助用户管理无状态的pod资源,精确反应用户定义的目标数量,但是RelicaSet不是直接使用的控制器,而是使用Deployment。

(2)Deployment:工作在ReplicaSet之上,用于管理无状态应用,目前来说最好的控制器。支持滚动更新和回滚功能,还提供声明式配置。
ReplicaSet 与Deployment 这两个资源对象逐步替换之前RC的作用。

(3)DaemonSet:用于确保集群中的每一个节点只运行特定的pod副本,通常用于实现系统级后台任务。比如ELK服务
特性:服务是无状态的
服务必须是守护进程

(4)StatefulSet:管理有状态应用

(5)Job:只要完成就立即退出,不需要重启或重建

(6)Cronjob:周期性任务控制,不需要持续后台运行
 

1.3 pod容器中的有状态和无状态的对比 

(1)有状态实例 
  • 实例之间有差别,每个实例都有自己的独特性,元数据不同,例如etcd,zookeeper
  • 实例之间不对等的关系,以及依靠外部存储的应用 
(2)无状态实例 
  • deployment认为所有的pod都是一样的
  • 不用考虑顺序的要求
  • 不用考虑在哪个node节点上运行
  • 可以随意扩容和缩容

二、SatefulSet控制器 

2.1 SatefulSet 控制器的运用 

 StatefulSet 是用来管理有状态应用的工作负载 API 对象。

StatefulSet 用来管理某 Pod 集合的部署和扩缩, 并为这些 Pod 提供持久存储和持久标识符。

和 Deployment 类似, StatefulSet 管理基于相同容器规约的一组 Pod。但和 Deployment 不同的是, StatefulSet 为它们的每个 Pod 维护了一个有粘性的 ID。这些 Pod 是基于相同的规约来创建的, 但是不能相互替换:无论怎么调度,每个 Pod 都有一个永久不变的 ID。

如果希望使用存储卷为工作负载提供持久存储,可以使用 StatefulSet 作为解决方案的一部分。 尽管 StatefulSet 中的单个 Pod 仍可能出现故障, 但持久的 Pod 标识符使得将现有卷与替换已失败 Pod 的新 Pod 相匹配变得更加容易。

 2.2 SatefulSet 控制器的案例演示

  • 名为 nginx-svc 的 Headless Service 用来控制网络域名。
  • 名为 nginx-sts 的 StatefulSet 有一个 Spec,它表明将在独立的 3 个 Pod 副本中启动 nginx 容器。
  • volumeClaimTemplates 将通过 PersistentVolume 制备程序所准备的  PersistentVolumes来提供稳定的存储
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: nginx-svc
spec:
  ports:
  - port: 80
    targetPort: 80
  clusterIP: None
  selector:
    app: nginx-sts
---
apiVersion: apps/v1
kind: StatefulSet
metadata:
  name: nginx-sts
spec:
  replicas: 3
  serviceName: "nginx-sts"
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx-sts
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nginx-sts
    spec:
      containers:
      - image: nginx:1.14
        imagePullPolicy: IfNotPresent
        name: nginx-test
        ports:
        - containerPort: 80
          protocol: TCP
        volumeMounts:
        - name: www
          mountPath: /usr/share/nginx/html
  volumeClaimTemplates:
  - metadata:
      name: www
    spec:
      accessModes: [ "ReadWriteOnce" ]
      storageClassName: "nfs-client-storageclass"
      resources:
        requests:
          storage: 2Gi

案例的更行扩容与缩容演示  

kubectl edit sts

 

(1) 为什么要有headless?

在deployment中,每一个pod是没有名称,是随机字符串,是无序的。而statefulset中是要求有序的,每一个pod的名称必须是固定的。当节点挂了,重建之后的标识符是不变的,每一个节点的节点名称是不能改变的。pod名称是作为pod识别的唯一标识符,必须保证其标识符的稳定并且唯一。

为了实现标识符的稳定,这时候就需要一个headless service 解析直达到pod,还需要给pod配置一个唯一的名称。

(2)为什么要有volumeClaimTemplate?

 大部分有状态副本集都会用到持久存储,比如分布式系统来说,由于数据是不一样的,每个节点都需要自己专用的存储节点。而在 deployment中pod模板中创建的存储卷是一个共享的存储卷,多个pod使用同一个存储卷,而statefulset定义中的每一个pod都不能使用同一个存储卷,由此基于pod模板创建pod是不适应的,这就需要引入volumeClaimTemplate,当在使用statefulset创建pod时,会自动生成一个PVC,从而请求绑定一个PV,从而有自己专用的存储卷。

服务发现:就是应用服务之间相互定位的过程。
应用场景:
●动态性强:Pod会飘到别的node节点
●更新发布频繁:互联网思维小步快跑,先实现再优化,老板永远是先上线再慢慢优化,先把idea变成产品挣到钱然后再慢慢一点一点优化
●支持自动伸缩:一来大促,肯定是要扩容多个副本

K8S里服务发现的方式---DNS,使K8S集群能够自动关联Service资源的“名称”和“CLUSTER-IP”,从而达到服务被集群自动发现的目的。
 

实现K8S里DNS功能的插件:
●skyDNS:Kubernetes 1.3之前的版本
●kubeDNS:Kubernetes 1.3至Kubernetes 1.11
●CoreDNS:Kubernetes 1.11开始至今 

 (3)对StatefulSet控制的总结

1、部署有状态应用的   
2、每个Pod的名称是唯一且固定不变的,而且每个Pod应该拥有自己专属的持久化存储(基于PVC模板volumeClaimTemplates绑定PV)
3、需要关联 Headless Service(ClusterIP为None),在K8S集群内部可通过 <pod_name>.<svc.name>.<namespace_name>.svc.cluster.local 的格式解析出 PodIP (基于无头服务和CoreDNS实现)
4、创建、删除、升级、扩缩容Pod都是有序进行的(默认为串行执行的):
    创建、升级,扩容是升序执行的(顺序为Pod标识序号0..n-1),删除是逆序执行的(顺序为 n-1..0)
  缩容和回滚都是逆序执行的(顺序为 n-1..0),会先删除旧Pod,再创建新Pod 

 三、DaemonSet控制器

 3.1  DaemonSet控制器的运用

DaemonSet 确保全部(或者一些)Node 上运行一个 Pod 的副本。当有 Node 加入集群时,也会为他们新增一个 Pod 。当有 Node 从集群移除时,这些 Pod 也会被回收。删除 DaemonSet 将会删除它创建的所有 Pod。

使用 DaemonSet 的一些典型用法:
●运行集群存储 daemon,例如在每个 Node 上运行 glusterd、ceph。
●在每个 Node 上运行日志收集 daemon,例如fluentd、logstash。
●在每个 Node 上运行监控 daemon,例如 Prometheus Node Exporter、collectd、Datadog 代理、New Relic 代理,或 Ganglia gmond。
应用场景:Agent
官方案例(监控):
DaemonSet | Kubernetes

3.2 DaemonSet控制器的案例演示 

vim ds.yaml 
apiVersion: apps/v1
kind: DaemonSet 
metadata:
  name: nginx-daemonSet
  labels:
    app: nginx
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nginx
    spec:
      containers:
      - name: nginx
        image: nginx:1.14
        ports:
        - containerPort: 80
 
 
kubectl apply -f ds.yaml

 守护进程控制器会在每一个node节点上创建一个相同的pod

 DaemonSet
1、理论上可以在K8S集群的所有Node节点上创建同类型的Pod资源(无论Node节点什么加入到K8S集群)
2、会受到Node节点上的污点或者cordon不可调度设置的影响。可以在Pod配置中设置容忍忽略污点,设置uncordon解除不可调度
3、不需要设置副本数replicas

总结:

Pod控制器
1)Deployment + ReplicaSet
部署无状态应用(没有实时的数据需要存储)
负责创建和管理ReplicaSet,维护Pod副本数与预期值保持一致
负责创建和删除控制器管理的Pod资源,有多个Pod副本时是并行创建启动的,升级策略默认为滚动更新的方式

2)StatefulSet
部署有状态应用(有实时的数据需要存储)
每个Pod名称标识都是唯一且固定不变的
每个Pod都可以有自己专属的持久化存储(基于PVC模板volumeClaimTemplates实现的)
需要提前创建一个Headless Service资源(无头服务,ClusterIP为Node的service资源),在StatefulSet资源配置中使用serviceName字段指定Headless Service资源名称
K8S集群的Pod可以通过<Pod名称>.<svc名称>.<命名空间>格式解析出StatefulSet控制器管理的Pod资源的PodIP(基于Headless Service和CoreDNS实现的)
创建、滚动升级、扩容、缩容Pod副本时都是有序进行的(由spec.podManagementPolicy字段决定的,默认为OrderedReady,如果设置为Parallel则并行的管理Pod)
创建、扩容是升序进行的(顺序为Pod标识号从0到n-1)   滚动升级、缩容是倒序进行的(顺序为Pod标识号从n-1到0)

Service资源的类型:4个常规类型(ClusterIP  NodePort  LoadBalancer  ExternalName)+ 1个特殊类型(Headless Service)

3)DaemonSet
通常用于部署daemon(守护进程)级别的无状态应用
理论上可以在K8S集群所有node节点上都创建一个相同的Pod副本,无论node节点何时加入到K8S集群(需要考虑到污点taint和cordon不可调度的影响)
DaemonSet资源配置不需要设置Pod副本数字段replicas

4)Job
一次性的部署短期任务的Pod资源,Pod不会持续运行,并要求任务执行完毕后容器成功退出且不再重启
Job资源配置的容器重启策略要求不能设置为Always,一般推荐设置为Never
如果任务执行失败导致Pod容器异常退出,Job会根据backoffLimit字段的值决定重建Pod来重试任务的次数(默认为6)

5)CronJob
周期性的部署短期任务的Pod资源,Pod不会持续运行,并要求任务执行完毕后容器成功退出且不再重启
Pod容器重启策略要求不能设置为Always,一般推荐设置为Never
要配置schedule字段设置任务执行的周期表,格式为"分 时 日 月 周"

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:/a/435157.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

openssl3.2 - exp - 产生随机数

文章目录 openssl3.2 - exp - 产生随机数概述笔记END openssl3.2 - exp - 产生随机数 概述 要用到openssl产生的随机数, 查了资料. 如果用命令行产生随机数, 如下: openssl rand -hex -num 6 48bfd3a64f54单步跟进去, 看到主要就是调用了一个RAND_bytes(), 没其他了. 官方说…

美国站群服务器使用技巧与注意事项

美国站群服务器使用技巧与注意事项有哪些?RAKsmart小编为您整理发布美国站群服务器使用技巧与注意事项&#xff0c;希望对您有帮助。 美国站群服务器的使用技巧主要包括远程管理、灵活配置和备份还原&#xff0c;具体如下&#xff1a; 1. **远程管理**&#xff1a;用户可以通过…

Promisification、微任务

前提摘要 Promise 对象的构造器&#xff08;constructor&#xff09;语法如下&#xff1a; let promise new Promise(function(resolve, reject) { // executor }); 传递给 new Promise的函数被称为 executor&#xff0c;当 new Promise 被创建&#xff0c;executor 会自动…

本地部署websocket服务端并结合内网穿透实现固定公网地址连接

文章目录 1. Java 服务端demo环境2. 在pom文件引入第三包封装的netty框架maven坐标3. 创建服务端,以接口模式调用,方便外部调用4. 启动服务,出现以下信息表示启动成功,暴露端口默认99995. 创建隧道映射内网端口6. 查看状态->在线隧道,复制所创建隧道的公网地址加端口号7. 以…

So you think you understand IP fragmentation?

文章目录 前言一、Why care?二、Prevention三、Well-understood?四、Introducing fragquiz五、A novel (?) algorithm六、Reader challenge七、traceroute八、ICMP参考资料 前言 本文来自&#xff1a;https://lwn.net/Articles/960913/ February 7, 2024This article was …

英福康INFICON真空计VGC012-103-401使用说明

英福康INFICON真空计VGC012-103-401使用说明

【C++ Primer Plus学习记录】break和continue语句

break和continue语句都使程序能够跳过部分代码。可以在switch语句或任何循环中使用break语句&#xff0c;使程序跳到switch或循环后面的语句处执行。continue语句用于循环中&#xff0c;让程序跳过循环体中余下的代码&#xff0c;并开始新一轮循环&#xff08;参见图6.4&#x…

Unity性能优化篇(八) 导入的模型网格优化设置

模型导入Unity后&#xff0c;可以选中这个模型&#xff0c;在Inspector窗口设置它的属性。下面说的都是可自定义选择优化的地方 Model选择卡: 1.在Model选项卡&#xff0c;启用Mesh Compression可以压缩模型&#xff0c;压缩程度越高&#xff0c;模型精度越低&#xff0c;但是…

GEE 将裁剪后的Sentinel-2影像 在ArcGIS中去除空值

在ArcGIS中&#xff0c;可以使用栅格计算器&#xff08;Raster Calculator&#xff09;工具来设置NoData值为空。以下是在ArcGIS中将NoData值设置为空的步骤&#xff1a; 打开ArcGIS软件并加载下载的Sentinel-2影像数据。 影像Nodata空值以黑色背景呈现&#xff0c;影响矢量数据…

使用 Docker 部署 Stirling-PDF 多功能 PDF 工具

1&#xff09;Stirling-PDF 介绍 大家应该都有过这样的经历&#xff0c;面对一堆 PDF 文档&#xff0c;或者需要合并几个 PDF&#xff0c;或者需要将一份 PDF 文件拆分&#xff0c;又或者需要调整 PDF 中的页面顺序&#xff0c;找到的线上工具 要么广告满天飞&#xff0c;要么 …

OpenCV与机器学习:OpenCV实现主成分分析

OpenCV实现主成分分析 前言主成分分析&#xff08;PCA&#xff09;数据生成画图cv2.PCACompute绘制主成分分析结果 前言 维数灾难是指出现一定数量的特征&#xff08;或者维度&#xff09;后&#xff0c;分类器的性能将开始下降。特征越多&#xff0c;数据集中的信息就越多。但…

当前爆火的:ChatGPT4、Claude3、Gemini、Sora、GPTs及AI领域中的集中大模型的最新技术

原文链接&#xff1a;当前爆火的&#xff1a;ChatGPT4、Claude3、Gemini、Sora、GPTs及AI领域中的集中大模型的最新技术 第一&#xff1a;2024年AI领域最新技术 1.最新超强模型Claude3使用 2.OpenAI新模型-GPT-5 3.谷歌新模型-Gemini使用 4.Meta新模型-LLama3 5.阿里巴巴…

[C语言]——C语言常见概念(1)

目录 一.C语言是什么、 二.C语言的历史和辉煌 三.编译器的选择&#xff08;VS2022为例&#xff09; 1.编译和链接 2.编译器的对比 3.VS2022 的优缺点 四.VS项目和源文件、头文件介绍 五.第⼀个C语言程序 ​​​​​​​ 一.C语言是什么、 ⼈和⼈交流使⽤的是⾃然语⾔&…

时间序列-AR MA ARIMA

一、AR模型(自回归) AR探索趋势和周期性 预测依赖于过去的观测值和模型中的参数。模型的阶数 p pp 决定了需要考虑多少个过去时间点的观测值。 求AR模型的阶数 p和参数 ϕ i \phi_i ϕi​ &#xff0c;常常会使用统计方法如最小二乘法、信息准则&#xff08;如AIC、BIC&#xf…

15:Zookeeper高可用集群|分布式消息队列Kafka|搭建高可用Hadoop集群

Zookeeper高可用集群&#xff5c;分布式消息队列Kafka&#xff5c;搭建高可用Hadoop集群 Zookeeper集群Zookeeper角色与特性Zookeeper角色与选举Zookeeper的高可用Zookeeper可伸缩扩展性原理与设计Zookeeper安装zookeeper集群管理 Kafka概述在node节点上搭建3台kafka 高可用Had…

EdgeX Foundry - 导出数据到 MQTT 服务

文章目录 一、概述1.安装说明2.安装 EMQX3.MQTTX 工具 二、安装部署1.docker-comepse2.修改配置3.启动 EdgeX Foundry4.访问 UI4.1. consul4.2. EdgeX Console 5.测试 EdgeX Foundry # EdgeX Foundryhttps://iothub.org.cn/docs/edgex/ https://iothub.org.cn/docs/edgex/devi…

数字化时代下的内部审计转型方法与步骤

内部审计是一种独立的、客观的确认和咨询活动&#xff0c;包括鉴证、识别和分析问题以及提供管理建议和解决方案。狭义的数字化转型是指将企业经营管理和业务操作的各种行为、状态和结果用数字的形式来记录和存储&#xff0c;据此再对数据进行挖掘、分析和应用。广义的数字化转…

HTML入门:简单了解 HTML 和浏览器

你好&#xff0c;我是云桃桃。今天来简单了解一下 HTML 以及浏览器。 HTML 是什么&#xff1f; HTML&#xff08;全称&#xff1a;Hypertext Markup Language&#xff09;是一种标记语言&#xff0c;用于创建和呈现网页的结构和内容。 它由一系列标签&#xff08;或称为元素…

小程序API能力集成指南——画布API汇总(五)

CanvasContext canvas 组件的绘图上下文。 方法如下&#xff08;4&#xff09;&#xff1a; setLineWidth CanvasContext.setLineWidth CanvasContext.setLineWidth(number lineWidth) 功能描述 设置线条的宽度 参数 number lineWidth 线条的宽度&#xff0c;单位 px…

论文研读_多目标部署优化:无人机在能源高效无线覆盖中的应用(ImMOGWO)精简版

此篇文章为Multi-objective Deployment Optimization of UAVs for Energy-Efficient Wireless Coverage的论文学习笔记&#xff0c;只供学习使用&#xff0c;不作商业用途&#xff0c;侵权删除。并且本人学术功底有限如果有思路不正确的地方欢迎批评指正! 创新点 RD算法 混合…