云原生kubernetesk8s中pod使用详解

Posted 2023-01-26

一、前言

在之前k8s组件一篇中，我们谈到了pod这个组件，了解到pod是k8s中资源管理的最小单位，可以说Pod是整个k8s对外提供服务的最基础的个体，有必要对Pod做深入的学习和探究。

二、再看k8s架构图

为了加深对k8s中pod的理解，再来回顾下k8s的完整架构

三、pod特点

结合上面这张图，关于pod，可以总结下面几点：

• Pod是一组容器, 是K8S中最小的单位,，一个Pod可包含多个容器，但通常情况下每个Pod中仅运行一个容器，可以把Pod理解成豌豆荚, Pod内的每个容器就像是一颗豌豆 ；
• Pod 的核心是运行容器，必须指定容器引擎，比如 Docker是其中一种技术 ；

四、pod分类

根据pod是否自主创建，可以分为两种

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

五、pod中的容器

从上图可以发现，容器是运行在pod中的，也可以简单理解为pod是容器运行的外部容器，所以一个pod理论上可以运行很多个docker容器，关于这一点，做两点说明：

• 每个Pod中一个容器，的模式是最常见的用法，Pod是容器的简单封装，K8S管理Pod而不是直接管理容器 ；
• 一个Pod中同时运行多个需要互相协作的容器，它们共享资源，同一个Pod中的容器可以作为service单位 ；

六、Pod中的网络

对于k8s集群中的某个节点来说，可能部署了多个pod，这些不同的pod之间如果也需要互相通信怎么办呢？这就需要说到pod中的网络了；

• 一个 pod 包含一组容器，一个 pod 不会跨越多个工作节点 ；
• 每个Pod都会被分配一个唯一的IP地址，Pod中的所 有容器共享网络空间，包括IP地址和端口 ；
• Pod内 部的容器可以使用localhost互相通信 ；

补充：k8s中的网络通信模型

K8S集群的有4种网络：

        具体如下：同一pod内的容器间通信、各pod彼此之间的通信、pod与service间的通信、以及集群外部的流量同service之间的通信

七、Pod中的存储

• Volume 也可以用来持久化Pod中的存储资源，以防容器重启后文件丢失 ；
• Pod中 的所有容器都可以访问共享的Volume ；

八、Pod常用操作命令

1、查看k8s集群中系统运行的pod

kubectl get pod -n kube-system

2、查看创自己创建的pod

kubectl get pod
或
kubectl get pod,svc,deploy

3、删除pod

直接删除pod：

kubectl delete pod pod名称 -n 名称空间

删除通过控制器创建的pod：

kubectl delete pod控制器名称 -n 名称空间

补充说明：

• 如果是通过deploy控制器创建的pod, 直接删除则会自动创建新的；
• -n 非必须，表示某个具体的命名空间；

4、启动一个pod【命令方式启动】

kubectl run pod名称 --image=镜像 --port=80 --namespace 命名空间名字

比如在上一篇中，我们创建了一个nginx的pod，可以写成：

kubectl run test-nignx-pod --image=nginx:1.23.0 --port=80 --namespace test

5、启动一个pod【yaml方式启动】

在当前目录下创建一个yaml的文件

配置内容如下：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: nginx-deploy  
  labels:
    chapter: first-app
spec:
  selector:
     matchLabels:  
       app: nginx
  replicas: 1
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nginx
    spec:
      containers:
      - name : nginx
        image: nginx:1.23.0
        ports:
        - containerPort: 80

然后使用apply的方式启动

kubectl apply -f ./test-nginx.yaml

注意点：

通过 apply -f 的方式创建的pod，删除的时候，也需要通过apply -f 的方式删除

6、通过deployment控制器导出yaml文件

在当前集群下，我们有下面这个pod

 使用下面的命令导出这个pod对应的yaml

kubectl create deployment test-nginx3 --image=nginx:1.23.0 --namespace test -o yaml --dry-run=client > ./nginx.yaml

执行之后可以发现在当前目录下创建了一个yaml的文件

 文件内容是不是和前面我们自己创建的那个yaml很像，看起来似乎更加完整，需要注意的是，这个里面的有些参数是可以手动修改的，比如：replicas 这个表示生成的nginx的pod个数；

然后就可以使用apply的命令创建pod了

kubectl apply -f nginx.yaml

7、查看某个名称空间下 pod 的详细信息

kubectl get pod -n ns名称 -o wide

比如，查看default名称空间下的pod信息，就能看到上面通过yaml文件创建的pod；

kubectl get pod -n default -o wide

通过k8s创建出来的pod，会分给当前的pod一个IP地址，可以直接通过curl 进行访问【同一个集群下的其他节点都可访问】

九、Pod延伸补充说明

1、pod镜像拉取策略 

pod镜像拉取策略可以通过imagePullPolicy字段配置镜像拉取策略，如下：

spec:
  containers:
    - name: nginx
      image: nginx:1.23.0
      imagePullPolicy: Always #可取 Always（默认值）、IfNotPresent、Never

imagePullPolicy可以使用以下3种策略值：

Always: 默认值，每次创建pod都会重新拉取一次镜像;
IfNotPresent: 镜像在宿主机上不存在时才拉取;
Never: 永远不会主动拉取镜像，使用本地镜像，需要你手动拉取镜像下来;

2、pod使用资源限制配置

我们知道，集群中的节点都是有一定的配置的，比如CPU,内存等信息，总不能因为创建的某个pod把节点的资源给打满了，因此可以在配置文件中进行配置，以使用apply -f 的方式创建一个pod，配置文件中关键配置如下：

resources：
  requests：
    memory："内存大小"
    cpu："cpu占用大小"
  limits: 
    memory："内存占用大小"
    cpu："cpu占用大小"

下面是一段完整的标签配置和说明

spec:  
  containers: 
  - name: string   #必选，容器名称
    image: string  #必选，容器的镜像名称
  
    resources: #资源限制和请求的设置
      limits:  #资源限制的设置
        cpu: string     #Cpu的限制，单位为core数，将用于docker run --cpu-shares参数
        memory: string  #内存限制，单位可以为Mib/Gib，将用于docker run --memory参数
      requests: #资源请求的设置
        cpu: string    #Cpu请求，容器启动的初始可用数量
        memory: string #内存请求,容器启动的初始可用数量

如下为一段实际使用中的配置

更多配置，请参考文档：​​k8s文档​​

3、关于pod的创建流程

以通过kubectl apply -f xxx.yaml 这种方式创建的pod进行说明，结合本文开头的k8s架构图：

• kubectl向apiserver发送创建pod的请求；
• apiserver把pod的创建信息存储到etcd进行保存；
• scheduler监听到未绑定node的pod资源，通过调度算法对该pod资源选定一个合适的node进行绑定，然后响应给apiserver，更新pod状态并存储到etcd中；
• 在绑定的node中，Controller-Manager通知kubelet收到分配到自身节点上的pod，调用容器引擎api创建容器，并把容器状态响应给apiserver；

4、Pod调度策略

默认情况下，一个Pod在哪个Node节点上运行，是由Scheduler组件采用相应的算法计算出来的，这个过程是不受人工控制的。但是在实际使用中，这并不满足的需求，因为很多情况下，我们想控制某些Pod到达某些节点上，那么应该怎么做呢？这就要求了解k8s对Pod的调度规则 。

下面列举几个影响pod调度的因素：

pod资源限制

scheduler根据requests找到足够大小的node进行调度

使用节点选择器标签（nodeSelector）

节点选择器可以将节点分开，比如k8s集群中有多个节点，为了区分生产，开发和测试环境，就可以利用节点选择器标签进行划分；

例如，当前需要把pod调度到开发环境中，则可以通过scheduler将pod调度到标签选择器中为env_role:dev的node中 ，对应的yaml核心配置如下：

nodeSelector: 
  env_role:dev/prod

关于节点选择器，后续还会通过一文详细讲解其使用。