深入掌握K8S Pod

k8s系列文章:

Pod是k8s中最小的調度單元,包含了一個“根容器”和其它用戶業務容器。

如果你使用過k8s的話,當然會瞭解pod的基本使用,但是爲了更好的應用,你需要深入瞭解pod的配置、調度、升級和擴縮容等。本文將會更進一步的介紹pod。

基礎

爲什麼需要pod?

pod包含一個或多個相對緊密耦合的容器,處於同一個pod中的容器共享同樣的存儲空間、IP地址和Port端口。

爲什麼k8s要設計出Pod這個概念並作爲最小調度單元呢?

直接部署一個容器可能會更加容易,每個容器都有不同的配置和功能,k8s需要對這些容器進行管理(重啓、檢測等),那麼爲了避免在容器這個實體上增加更多的屬性,就產生了pod這個概念。

並且,Pod中的多個業務容器共享Pause容器的IP,共享Pause容器掛接的Volume,這樣既簡化了密切關聯的業務容器的通信問題,也很好的解決了它們之間的文件共享問題。

容器配置

pod可以由一個或多個容器組合而成,也就是說, 在創建pod時可以給一個pod配置多個container,一般情況下,建議將應用緊耦合的容器打包爲一個pod,原則上一個容器一個進程。

共享Volume

同一個pod中的多個容器能夠共享pod級別的存儲卷Volume,多個容器各自掛載,將一個volume掛載爲容器內部需要的目錄。

Pod通信

k8s爲每個pod都分配了唯一的IP地址,稱之爲pod IP,一個pod中的多個容器共享Pod IP地址,屬於同一個pod的多個應用之間相互訪問時僅通過localhost就可以通信。

k8s底層支持集羣內任意兩個pod之間的TCP/IP直接通信,因此,在k8s中,一個pod中的容器可以與另外主機上的pod裏的容器直接通信。

容器限制

需要注意的是:pod中長時間運行的容器需保證其主程序一直在前臺運行。比如創建docker鏡像時啓動命令是通過nohup在後臺運行的:

nohup ./start.sh &

那麼kubelet創建了包含這個容器的pod之後運行完這個命令,則會根據配置發生兩種情況:

  1. 如果pod未配置RC,則認爲該pod執行結束,將立刻銷燬該pod。
  2. 如果pod配置了RC,該pod終止以後,k8s會根據RC的數量生成新的pod,會陷入一個 銷燬-> 創建的無限循環中。

如果無法前臺執行,只能後端運行的話,該怎麼辦呢?

可以藉助supervisor。

配置管理

應用部署的一個最佳實踐就是將配置信息和程序進行分離,在k8s中可以使用configmap實現。

詳細使用可參考:K8S configmap使用

生命週期和重啓策略

在創建pod出錯了,通常會看到pending狀態,而你使用 kubectl get pods 時,也偶爾會看到重啓這個字段,那麼pod的生命週期和重啓策略具體是怎麼實現的呢?

一個pod的狀態信息是保存在PodStatus對象中的,phase字段用來描述pod在其生命週期中的不同狀態,包括:

狀態 說明
Pending 掛起。有一個或多個容器未被創建,可以通過kubectl get po ** 查看原因。
running 運行中。所有容器已被創建,至少有一個是運行狀態,可通過kubectl logs -f ** 查看日誌
succeeded 成功。所有容器執行成功並終止,不會再次重啓。
failed 失敗。所有容器都已終止,至少有一個容器以失敗的方式終止。
unknown 未知。一般是因爲通信問題無法獲取pod的狀態

Pod通常使用探針來檢測容器內的應用是否正常,有兩類探針:

  1. LivenessProbe探針:判斷容器是否存活(Running狀態)
  2. ReadinessProbe探針:判斷容器是否可用(Ready狀態)

在Pod發生故障時對Pod進行重啓(僅在Pod所處的Node上操作),具體的方式包括:

操作方式 說明
Always 容器失效時,自動重啓
OnFailure 容器以不爲0的狀態碼終止,自動重啓
Never 無論何種狀態,都不會重啓

其中,Pod的重啓策略與控制方式息息相關,不同的控制器對pod的重啓策略要求不一樣:

  1. RC和DaemonSet:必須設置爲Always,需要保證容器持續運行
  2. Job:onfailure或者Never,保證容器執行完成後不再重啓。

Pod調度

在使用K8S時,我們很少直接創建Pod,大多數情況都是會通過RC、Deployment、DaemonSet、Job等控制器來實現對一組Pod副本的創建、調度和全生命週期的自動控制。

官方建議:不應該使用底層的ReplicaSet來控制Pod副本,推薦直接使用管理ReplicaSet的Deployment對象來控制Pod副本。

全自動調度

Deployment或RC的主要功能之一就是自動部署一個容器應用的多份副本,持續監控副本的數量,保證集羣內始終維持指定的副本數量。創建的pod完全由系統自動完成調度,pod各自運行在哪個節點上,完全由master scheduler計算出一個最佳的目標節點進行分配,用戶無法干預。

舉個例子:

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: nginx 
spec:
  replicas: 3
  template:
    metadata:
      labels:
      app: nginx
    spec:
       containers:
         - name: nginx
           image: nginx:1.0
           ports:
             - containerPort: 80

使用kubectl create -f **.yaml創建該Deployment。

使用kubectl get deployments,就會發現剛纔創建的deployment有三個副本。

使用kubectl get rs和kubectl get pods可查看已創建的RS和pod,使用kubectl get pod -o wide可以查看pod的分配情況。

定向調度

在實際應用中,經常會需要將Pod調度到指定的一些Node節點上,這時候可配置NodeSelector或者NodeAffinity來進行定向調度。

NodeSelector

具體的使用:

  1. 通過kubectl label命令給目標Node打上標籤,可通過kubectl label nodes命令查看所有節點的標籤;
  2. 在Pod的定義中加上NodeSelector的設置
  3. 運行kubectl create -f 命令創建Pod時,scheduler就會將pod自動調度指定標籤的Node上。

NodeAffinity(節點親和力調度)

NodeSelector通過標籤機制,簡單的限制了Pod所在節點的方法,親和力調度機制則更好擴展了Pod的調度能力,可以使用軟限制,支持In、NotIn、Exists、DoesNotExist、Gt、LT等操作符。

  1. 可依據節點上正在運行的其它Pod的標籤來進行限制,而非節點本身的標籤。

需要注意以下幾點:

  1. 如果同時定義了nodeSelector和nodeAffinity,則必須兩個條件都滿足
  2. 如果nodeAffinity指定了多個nodeSelectorTerms,則其中一個匹配成功即可。
  3. 如果nodeSelectorTerms中有多個matchExpressions。則一個節點必須滿足所有matchExpressions才能運行該Pod

PodAffinity(Pod親和與互斥調度)

根據節點上正在運行的Pod標籤而非節點的標籤進行判斷和調度,對節點和Pod兩個條件進行匹配。

具體的使用:

  1. 創建一個名爲pod-flag的pod,設置標籤
  2. 親和性調度:創建pod-flag在同一個Node節點的pod
  3. 互斥性調度:可創建與pod-flag不在同一個Node節點的pod

DaemonSet

用於管理在集羣的每個Node上僅運行一份pod的副本實例。適用場景:日誌採集、性能監控等。

優先調度

爲了提高資源利用率,我們通常會採用優先級方案,即不同類型的負載對應不同的優先級,並且當發生資源不足時,系統可以選擇釋放一些不重要的負載,保障最重要的負載以獲取足夠的資源穩定運行。

優先級搶佔調度策略的有兩個核心點:

  1. 驅逐(Eviction):kubelet的行爲,當一個Node發生資源不足時,該結點上的kubelet進程會綜合考慮優先級、資源申請量和實際資源使用等進行驅逐
  2. 搶佔(Preemption):scheduler的行爲,當一個新的pod因資源無法滿足而不能調度時,scheduler可能會選擇(跨節點或本節點)驅逐部分低優先級的pod實例來滿足調度

批處理調度 Job

可以通過Job來定義並啓動一個批處理任務(並行啓動多個進程去處理一些工作項),處理完成後,整個批處理任務結束。

定時任務 Cronjob

類似Linux Cron的定時任務Cron Job。

除此以外,你還可以自定義調度器。

升級和回滾

爲了保證服務的高可用,k8s提供了滾動升級功能。主要介紹下deployment。

Deployment

升級

更新鏡像名的話,有以下方法進行更新:

  1. 通過kubectl set image命令設置新的鏡像名
  2. 使用kubectl edit命令修改Deployment的配置,根據yaml的結構更新(比如:將spec.template.spec.containers[0].image從nginx:1.0改爲nginx:1.1)。

對於RC的滾動升級,可以使用kubectl rolling-update命令,該命令會創建一個新的RC,自動控制舊的RC中pod副本數量逐漸減少到0,新的RC中的Pod副本數量從0逐步增加到目標值。

一旦pod的定義發生了修改,則將觸發系統完成Deployment中所有pod的滾動操作,可使用kubectl rollout status查看滾動更新過程。

在升級過程中,deployment能夠保證服務不中斷,並且副本數量始終維持在用戶指定數量。可在Deployment定義中,通過spec.strategy指定pod的更新策略,包括:

  1. Recreate 重建
  2. RollingUpdate 滾動更新

回滾

服務穩定性或者配置錯誤等原因會使得我們需要進行回滾,Deployment的所有發佈歷史記錄都被保留在系統中,所以回滾是很方便的。具體操作:

  1. 用kubectl rollout history查看deployment的部署歷史記錄,確定要回退的版本,可以加上--revision=參數查看特定版本詳情
  2. 回退到上一個版本或者指定版本
  3. kubectl describe deployment查看操作過程

對於相對複雜的配置修改,爲了避免頻繁大量觸發更新操作,可使用kubectl rollout pause命令暫停更新操作,然後進行配置修改,最後恢復deployment,一次性觸發完整的更新操作。

擴縮容

伴隨着資源的使用情況,常需要對pod進行擴縮容,可以利用Deployment/RC的Scale機制來實現,分爲手動和自動兩種模式。

手動

通過kubectl scale deployment *** --replicas 3命令更新Pod副本數量,將--replicas設置比當前pod副本數量更小的數字的話,系統會kill一些正在運行的pod。

自動

用戶指定pod副本的數量範圍,設定依據的性能指標或者自定義業務指標,系統將自動的在這個範圍內根據性能指標變化調整pod副本數量。

k8s 1.1版本開始新增了HPA控制器,基於Master的kube-controller-manager服務啓動參數--horizontal-pod-autoscal-sync-period定義的探測週期,週期性檢測目標pod的資源性能指標。並與設定的擴容條件進行對比,進行pod副本數量的自動調整。

以上。

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