Blog:博客园 个人
官方文档详尽介绍了Pod的概念。
Pods are the smallest deployable units of computing that you can create and manage in Kubernetes.
简单来讲,Pod 是一组(也可以为一个)container 的集合,这些 container 一起调度,视为一个基本单元。
可以通过示例test-pod.yml
,简单了解Pod:
apiVersion: v1kind: Podmetadata: name: myapp-pod labels: app: myappspec: containers: - name: myapp-container image: busybox command: ['sh', '-c', 'echo Hello Kubernetes! && sleep 3600']
创建:
kubectl create -f test-pod.yml
查看日志:
[root@master-1 ~]# kubectl logs myapp-podHello Kubernetes!
这是一个非常简单的 Pod 样例。它的主要字段解释如下:
<group/<version>
,其中 v1 是特例,其 group 为 "", 省去了中间的 /
。一般核心的资源都是 v1,比如 Namespace / Pod / ConfigMap
等。其它的资源各有各自的 group 以及 version。default namespace
。# pod的最基础的yaml文件最少需要以下的几个参数apiVersion: v1 # API版本号,注意:具有多个,不同的对象可能会使用不同APIkind: Pod # 对象类型,podmetadata: # 元数据 name: string # POD名称 namespace: string # 所属的命名空间spec: # specification of the resource content(资源内容的规范) containers: # 容器列表 - name: string # 容器名称 image: string # 容器镜像
# 放在metadata中metadata: labels: # 自定义标签的名称和值 - key: value - ... annotations: # 自定义注释的名称和值 - key: value - ...
spec: containers: - name: string # 容器名称# 镜像 image: string imagePullPolicy: [Always| Never | IfNotPresent] # 镜像拉取策略。Always:总是拉取;Never:从不拉取;IfNotPresent:不存在就拉取# 启动参数 command: [string] # 容器启动命令列表,相当于Dockerfile中的ENDRYPOINT,是唯一的。如果不指定,就是使用容器本身的。示例:["/bin/sh","-c"] args: [string] # 容器启动参数列表,相当于Dockerfile中的CMD,示例:["-c"]# 容器工作目录 workingDir: string# 环境变量 env: - name: string # 变量名称 value: * # 变量值 - name: string valueFrome: # 指定值的来源 configMapkeyRef: # 从ConfigMap中获取 name: string # 指定ConfigMap key: string # 指定configMap中的key,赋值给变量# 端口 ports: # 需要暴露的端口列表 - name: string # 端口名称 containerPort: int # 容器端口 hostPort: int # 容器所在主机需要监听的端口号,默认为与容器IP相同,一般可以不设置 protocol: string # 端口协议,支持TCP和UDP,默认为TCP# 挂载 volumeMounts: # 挂载定义的存储卷到容器,需要通过volumes定义 - name: string # 定义的volume的名称 mountPath: string # 容器内挂载的目录的绝对路径(少于512字符) readOnly: boolean(布尔值) # 是否只读
如果一个容器只指明limit而未设定request,则request的值等于limit值
requests申请范围是0到node节点的最大配置,而limits申请范围是requests到无限,即0 <= requests <=Node Allocatable, requests <= limits <= Infinity。CPU超过limits时,pod不会被kill,只会被限制。但是内存超过时,就会被kernel视为内存溢出(OOM)kill掉。
# 资源和请求的设置 resource: limits: # 资源限制 cpu: string # CPU限制。两种方式可以直接指定使用核数,也可以用单位:m来指定。 # 0.5 :相当于0.5颗 # 一台服务器的CPU总量等于核数乘以1000。设机器的核数为两核,则总量为2000m。此时设置CPU限制为100m,则相当于是使用了100/2000,也就是5%。此时0.5=500m memory: string # 内存限制。 # 单位:直接使用正整数表示Byte;k;m;g;t;p # 不区分大小写(Kilobyte,Megabyte,Gigabyte,Terabyte,Petabyte) requests: # 资源请求设置,也就是容器启动时的初始资源请求,一般和limits相同可不设 cpu: string memory: string
健康检查有三种方式分别是
livenessProbe: # 如果探测失败会重启容器 exec: # 通过在容器内执行命令或脚本的方式,命令执行状态码为0,视为探测成功 command: [string] httpGet: # 通过http get的方式访问容器IP地址,并指定端口和路径,如果响应码会2xx或3xx视为成功 path: string # 访问路径,也就是UPI示例:/index.html port: number # 访问端口 host: string # 访问的主机名,默认为容器IP,可不设 scheme: string # 用于连接的协议,默认为http,可不设 httpHeaders: # 自定义请求头 - name: string # 名称 value: string # 值 tcpSocket: # 通过tcp协议对端口进行检测如果端口可以连通就视为检测成功 port: number# 检测参数配置 initialDelaySeconds: number # 初始延迟秒数,也就容器启动多久后开始检测 timeoutSeconds: number # 响应超时时间 periodSeconds: number # 检测周期,也就检测时间间隔
spec: volumes: # 存储卷有多种类型,以下为一些常用类型 - name: string # 存储卷名称 emptyDir: {} # 该类存储卷是临时生成的一个目录,与pod生命周期同步 - name: string hostPath: # 挂载宿主机的目录 path: string # 用于挂载的目录 - name: string nfs: server: string # 服务IP地址 path: string # 用于挂载的目录 - name: string persistentVolumeClaim: # 调用已经创建的持久卷 claimName: string # 持久卷声明的名称 - name: string configMap: # 挂载ConfigMap到容器内 name: string # ConfigMap的名称 items: # 要调用的键,值会被写入文件,可以设定多个,在被volumeMounts调用时,这些文件会被一起放在挂载目录下,也可以挂入到一个文件 - key: string path: string # 文件名 - name: string secret: # 挂载secret到容器内 secretname: string items: - key: string path: string
spec: restartPolicy: [Always|Never|OnFailure] # 重启策略 # OnFailure:只有在pod为非0码退出时才重启 nodeSelector: # 根据标签调度到的指定node节点,使用前需要对节点打标签 key: value # 使用命令kubectl label nodes node-name key=value imagePullSecrets: # 指定镜像拉取时使用账户密码。需要先保存到Secret中 - name: string hostNetwork: false # 是否使用主机网络,默认为false
Pod 遵循一个预定义的生命周期,起始于 Pending
阶段,如果至少 其中有一个主要容器正常启动,则进入 Running
,之后取决于 Pod 中是否有容器以 失败状态结束而进入 Succeeded
或者 Failed
阶段。
Pod 的 status
字段是一个 PodStatus对象,其中包含一个 phase
字段。
Pod 的阶段(Phase)是 Pod 在其生命周期中所处位置的简单宏观概述。 该阶段并不是对容器或 Pod 状态的综合汇总,也不是为了成为完整的状态机。
Pod 阶段的数量和含义是严格定义的。 除了本文档中列举的内容外,不应该再假定 Pod 有其他的 phase
值。
下面是 phase
可能的值:
取值 | 描述 |
---|---|
Pending (悬决) | Pod 已被 Kubernetes 系统接受,但有一个或者多个容器尚未创建亦未运行。此阶段包括等待 Pod 被调度的时间和通过网络下载镜像的时间。若一直处于pending 状态,可参考之前的文章排查。 |
Running (运行中) | Pod 已经绑定到了某个节点,Pod 中所有的容器都已被创建。至少有一个容器仍在运行,或者正处于启动或重启状态。 |
Succeeded (成功) | Pod 中的所有容器都已成功终止,并且不会再重启。 |
Failed (失败) | Pod 中的所有容器都已终止,并且至少有一个容器是因为失败终止。也就是说,容器以非 0 状态退出或者被系统终止。 |
Unknown (未知) | 因为某些原因无法取得 Pod 的状态。这种情况通常是因为与 Pod 所在主机通信失败。 |
如果某节点死掉或者与集群中其他节点失联,Kubernetes 会实施一种策略,将失去的节点上运行的所有 Pod 的 phase
设置为 Failed
。
一旦调度器将 Pod 分派给某个节点,kubelet
就通过 容器运行时开始为 Pod 创建容器。 容器的状态有三种:Waiting
(等待)、Running
(运行中)和 Terminated
(已终止)。
在 v1.18 之前的 Kubernetes 版本中,如果要使用 Pod 拓扑扩展约束,必须在 API 服务器 和调度器 中启用
EvenPodsSpread
特性门控。EvenPodsSpread
:使 Pod 能够在拓扑域之间平衡调度。
通过拓扑分布约束(Topology Spread Constraints),可控制在集群内故障域之间的分布,例如区域(Region)、可用区(Zone)、节点和其他用户自定义拓扑域,以实现高可用并提升资源利用率。
查看并配置节点标签:
[root@master-1 tmp]# kubectl get nodes --show-labelsNAME STATUS ROLES AGE VERSION LABELSmaster-1 Ready control-plane,master 128d v1.20.11 beta.kubernetes.io/arch=amd64,beta.kubernetes.io/os=linux,kubernetes.io/arch=amd64,kubernetes.io/hostname=master-1,kubernetes.io/os=linux,node-role.kubernetes.io/control-plane=,node-role.kubernetes.io/master=node-1 Ready <none> 128d v1.20.11 beta.kubernetes.io/arch=amd64,beta.kubernetes.io/os=linux,kubernetes.io/arch=amd64,kubernetes.io/hostname=node-1,kubernetes.io/os=linuxnode-2 Ready <none> 128d v1.20.11 beta.kubernetes.io/arch=amd64,beta.kubernetes.io/os=linux,kubernetes.io/arch=amd64,kubernetes.io/hostname=node-2,kubernetes.io/os=linux[root@master-1 tmp]# kubectl label nodes node-1 address=Hangzhounode/node-1 labeled[root@master-1 tmp]# kubectl label nodes node-2 address=Chengdunode/node-2 labeled[root@master-1 tmp]# kubectl get nodes --show-labelsNAME STATUS ROLES AGE VERSION LABELSmaster-1 Ready control-plane,master 128d v1.20.11 beta.kubernetes.io/arch=amd64,beta.kubernetes.io/os=linux,kubernetes.io/arch=amd64,kubernetes.io/hostname=master-1,kubernetes.io/os=linux,node-role.kubernetes.io/control-plane=,node-role.kubernetes.io/master=node-1 Ready <none> 128d v1.20.11 address=Hangzhou,beta.kubernetes.io/arch=amd64,beta.kubernetes.io/os=linux,kubernetes.io/arch=amd64,kubernetes.io/hostname=node-1,kubernetes.io/os=linuxnode-2 Ready <none> 128d v1.20.11 address=Chengdu,beta.kubernetes.io/arch=amd64,beta.kubernetes.io/os=linux,kubernetes.io/arch=amd64,kubernetes.io/hostname=node-2,kubernetes.io/os=linux
新建Deployment:
apiVersion: apps/v1kind: Deploymentmetadata: labels: app: nginx name: nginxspec: replicas: 2 selector: matchLabels: app: nginx template: metadata: labels: app: nginx spec: containers: - image: nginx:latest name: nginx
创建:
[root@master-1 test]# kubectl create -f nginx.yml deployment.apps/nginx-test created[root@master-1 test]# kubectl get pod -o wideNAME READY STATUS RESTARTS AGE IP NODE NOMINATED NODE READINESS GATESnginx-55649fd747-h4c8z 1/1 Running 0 20s 10.16.84.136 node-1 <none> <none>nginx-55649fd747-ncj5l 1/1 Running 0 20s 10.16.84.135 node-1 <none> <none>
可见两个Pod分布到同一个节点。
配置分布约束:
apiVersion: apps/v1kind: Deploymentmetadata: labels: app: nginx name: nginxspec: replicas: 2 selector: matchLabels: app: nginx template: metadata: labels: app: nginx spec: containers: - image: nginx:latest name: nginx topologySpreadConstraints: - topologyKey: address maxSkew: 1 whenUnsatisfiable: DoNotSchedule labelSelector: matchLabels: app: nginx
说明:
查看pod已分别调度到不同的node:
[root@master-1 test]# kubectl get pod -o wideNAME READY STATUS RESTARTS AGE IP NODE NOMINATED NODE READINESS GATESnginx-58c948c775-h69xr 1/1 Running 0 39s 10.16.247.18 node-2 <none> <none>nginx-58c948c775-nlcn2 1/1 Running 0 39s 10.16.84.137 node-1 <none> <none>