Pod控制器详解
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了Pod控制器详解相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
Pod控制器详解
Pod是kubernetes的最小管理单元，在kubernetes中，按照pod的创建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：kubernetes通过控制器创建的pod，这种pod删除了之后还会自动重建
什么是Pod控制器
- Pod控制器是管理pod的中间层，使用Pod控制器之后，只需要告诉Pod控制器，想要多少个什么样的Pod就可以了，它会创建出满足条件的Pod并确保每一个Pod资源处于用户期望的目标状态。如果Pod资源在运行中出现故障，它会基于指定策略重新编排Pod。
在kubernetes中，有很多类型的pod控制器，每种都有自己的适合的场景，常见的Pod控制器有下面这些：
ReplicationController：比较原始的pod控制器，已经被废弃，由ReplicaSet替代
ReplicaSet：保证副本数量一直维持在期望值，并支持pod数量扩缩容，镜像版本升级
Deployment：通过控制ReplicaSet来控制Pod，并支持滚动升级、回退版本
Horizontal Pod Autoscaler：可以根据集群负载自动水平调整Pod的数量，实现削峰填谷
DaemonSet：在集群中的指定Node上运行且仅运行一个副本，一般用于守护进程类的任务
Job：它创建出来的pod只要完成任务就立即退出，不需要重启或重建，用于执行一次性任务
Cronjob：它创建的Pod负责周期性任务控制，不需要持续后台运行
StatefulSet：管理有状态应用
ReplicaSet(RS)
ReplicaSet的主要作用是保证一定数量的pod正常运行，它会持续监听这些Pod的运行状态，一旦Pod发生故障，就会重启或重建。同时它还支持对pod数量的扩缩容和镜像版本的升降级。
ReplicaSet的资源清单文件：
apiVersion: apps/v1 # 版本号
kind: ReplicaSet # 类型
metadata: # 元数据
name: # rs名称
namespace: # 所属命名空间
labels: # 标签
controller: rs
spec: # 详情描述
replicas: 3 # 副本数量
selector: # 选择器，通过它指定该控制器管理哪些pod
matchLabels: # Labels匹配规则
app: nginx-pod
matchExpressions: # Expressions匹配规则
- {key: app, operator: In, values: [nginx-pod]}
template: # 模板，当副本数量不足时，会根据下面的模板创建pod副本
metadata:
labels:
app: nginx-pod
spec:
containers:
- name: nginx
image: nginx:1.17.1
ports:
- containerPort: 80
在这里面，需要新了解的配置项就是
spec下面几个选项：
replicas：指定副本数量，其实就是当前rs创建出来的pod的数量，默认为1
selector：选择器，它的作用是建立pod控制器和pod之间的关联关系，采用的Label Selector机制
在pod模板上定义label，在控制器上定义选择器，就可以表明当前控制器能管理哪些pod了template：模板，就是当前控制器创建pod所使用的模板，里面其实就是前一章学过的pod的定义
创建pc-replicaset.yaml文件，内容如下：
apiVersion: apps/v1
kind: ReplicaSet # pod控制器
metadata: # 元数据
name: pc-replicaset # 名字
namespace: dev # 名称空间
spec:
replicas: 3 # 副本数
selector: # 选择器，通过它指定该控制器管理哪些pod
matchLabels: # Labels匹配规则
app: nginx-pod
template: # 模板，当副本数量不足时，会根据下面的模板创建pod副本
metadata:
labels:
app: nginx-pod
spec:
containers:
- name: nginx
image: nginx.1.17.1
创建pod，观察效果
# 创建rs
[root@k8s-master-01 ~]# kubectl create -f pc-replicaset.yaml
replicaset.apps/pc-relicaset created
# 查看rs
# DESIRED:期望副本数量
# CURRENT:当前副本数量
# READY:已经准备好提供服务的副本数量
[root@k8s-master-01 ~]# kubectl get rs pc-replicaset -n dev -o wide
NAME DESIRED CURRENT READY AGE CONTAINERS IMAGES SELECTOR
pc-replicaset 3 3 3 9s nginx nginx:1.17.1 app=nginx-pod
# 查看当前控制器创建出来的pod
# 这里发现控制器创建出来的pod的名称是在控制器名称后面拼接了-xxxxx随机码
[root@k8s-master-01 ~]# kubectl get pod -n dev
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
pc-replicaset-qm9zm 1/1 Running 0 47s
pc-replicaset-vwx5w 1/1 Running 0 47s
pc-replicaset-zs8jt 1/1 Running 0 47s
扩缩容
方式一:
# 编辑rs的副本数量，修改spec:replicas: 6即可
[root@k8s-master-01 ~]# kubectl edit rs pc-replicaset -n dev
replicaset.apps/pc-replicaset edited
# 查看pod
[root@k8s-master-01 ~]# kubectl get pods -n dev
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
pc-replicaset-bwtwj 1/1 Running 0 16s
pc-replicaset-qm9zm 1/1 Running 0 5m28s
pc-replicaset-qtztj 1/1 Running 0 16s
pc-replicaset-vwx5w 1/1 Running 0 5m28s
pc-replicaset-zfhj7 1/1 Running 0 16s
pc-replicaset-zs8jt 1/1 Running 0 5m28s
方式二:
# 当然也可以直接使用命令实现
# 使用scale命令实现扩缩容， 后面--replicas=n直接指定目标数量即可
[root@k8s-master-01 ~]# kubectl scale rs pc-replicaset --replicas=2 -n dev
replicaset.apps/pc-replicaset scaled
# 命令运行完毕，立即查看，发现已经有4个开始准备退出了
[root@k8s-master-01 ~]# kubectl get pods -n dev
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
pc-replicaset-qm9zm 1/1 Running 0 8m21s
pc-replicaset-qtztj 0/1 Terminating 0 3m9s
pc-replicaset-vwx5w 1/1 Running 0 8m21s
# 稍等片刻，就只剩下2个了
[root@k8s-master-01 ~]# kubectl get pods -n dev
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
pc-replicaset-qm9zm 1/1 Running 0 8m23s
pc-replicaset-vwx5w 1/1 Running 0 8m23s
镜像升级
方式一:
# 编辑rs的容器镜像 - image: nginx:1.17.2
[root@k8s-master-01 ~]# kubectl edit rs pc-replicaset -n dev
replicaset.apps/pc-replicaset edited
# 再次查看，发现镜像版本已经变更了
[root@k8s-master-01 ~]# kubectl get rs -n dev -o wide
NAME DESIRED CURRENT READY AGE CONTAINERS IMAGES SELECTOR
pc-replicaset 2 2 2 14m nginx nginx:1.17.2 app=nginx-pod
方式二:
# 同样的道理，也可以使用命令完成这个工作
# kubectl set image rs rs名称 容器=镜像版本 -n namespace
[root@k8s-master-01 ~]# kubectl set image rs pc-replicaset nginx=nginx:1.17.1 -n dev
replicaset.apps/pc-replicaset image updated
# 再次查看，发现镜像版本已经变更了
[root@k8s-master-01 ~]# kubectl get rs -n dev -o wide
NAME DESIRED CURRENT READY AGE CONTAINERS IMAGES SELECTOR
pc-replicaset 2 2 2 14m nginx nginx:1.17.1 app=nginx-pod
删除ReplicaSet
# 使用kubectl delete命令会删除此RS以及它管理的Pod
# 在kubernetes删除RS前，会将RS的replicasclear调整为0，等待所有的Pod被删除后，在执行RS对象的删除
[root@k8s-master-01 ~]# kubectl delete rs pc-replicaset -n dev
replicaset.apps "pc-replicaset" deleted
[root@k8s-master-01 ~]# kubectl get pod -n dev
No resources found in dev namespace.
# 如果希望仅仅删除RS对象（保留Pod），可以使用kubectl delete命令时添加--cascade=false选项（不推荐）。
[root@k8s-master-01 ~]# kubectl delete rs pc-replicaset -n dev --cascade=false
replicaset.apps "pc-replicaset" deleted
[root@k8s-master-01 ~]# kubectl get pods -n dev
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
pc-replicaset-c2q87 1/1 Running 0 30s
pc-replicaset-gcbpw 1/1 Running 0 30s
pc-replicaset-wqjqp 1/1 Running 0 30s
# 也可以使用yaml直接删除(推荐)
[root@k8s-master-01 ~]# kubectl delete -f pc-replicaset.yaml
replicaset.apps "pc-replicaset" deleted
Deployment(Deploy)
为了更好的解决服务编排的问题，kubernetes在V1.2版本开始，引入了Deployment控制器。值得一提的是，这种控制器并不直接管理pod，而是通过管理ReplicaSet来简介管理Pod，即：Deployment管理ReplicaSet，ReplicaSet管理Pod。所以Deployment比ReplicaSet功能更加强大。
Deployment主要功能有下面几个：
支持ReplicaSet的所有功能
支持发布的停止、继续
支持滚动升级和回滚版本
Deployment的资源清单文件：
apiVersion: apps/v1 # 版本号
kind: Deployment # 类型
metadata: # 元数据
name: # rs名称
namespace: # 所属命名空间
labels: # 标签
controller: deploy
spec: # 详情描述
replicas: 3 # 副本数量
revisionHistoryLimit: 3 # 保留历史版本
paused: false # 暂停部署，默认是false
progressDeadlineSeconds: 600 # 部署超时时间（s），默认是600
strategy: # 策略
type: RollingUpdate # 滚动更新策略
rollingUpdate: # 滚动更新
maxSurge: 30% # 最大额外可以存在的副本数，可以为百分比，也可以为整数
maxUnavailable: 30% # 最大不可用状态的 Pod 的最大值，可以为百分比，也可以为整数
selector: # 选择器，通过它指定该控制器管理哪些pod
matchLabels: # Labels匹配规则
app: nginx-pod
matchExpressions: # Expressions匹配规则
- {key: app, operator: In, values: [nginx-pod]}
template: # 模板，当副本数量不足时，会根据下面的模板创建pod副本
metadata:
labels:
app: nginx-pod
spec:
containers:
- name: nginx
image: nginx:1.17.1
ports:
- containerPort: 80
创建pc-deployment.yaml，内容如下：
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: pc-deployment
namespace: dev
spec:
replicas: 3
selector:
matchLabels:
app: nginx-pod
template:
metadata:
labels:
app: nginx-pod
spec:
containers:
- name: nginx
image: nginx:1.17.1
创建pod，观察效果
# 创建deployment
# --record, 记录deployment更新的信息
[root@k8s-master-01 ~]# kubectl create -f pc-deployment.yaml --record=true
deployment.apps/pc-deployment created
# 查看deployment
# UP-TO-DATE 最新版本的pod的数量
# AVAILABLE 当前可用的pod的数量
[root@k8s-master-01 ~]# kubectl get deploy pc-deployment -n dev
NAME READY UP-TO-DATE AVAILABLE AGE
pc-deployment 3/3 3 3 59s
# 查看rs
# 发现rs的名称是在原来deployment的名字后面添加了一个10位数的随机串
[root@k8s-master-01 ~]# kubectl get rs -n dev
NAME DESIRED CURRENT READY AGE
pc-deployment-5d9c9b97bb 3 3 3 87s
# 查看pod
[root@k8s-master-01 ~]# kubectl get pods -n dev
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
pc-deployment-5d9c9b97bb-76qcg 1/1 Running 0 104s
pc-deployment-5d9c9b97bb-d87n5 1/1 Running 0 104s
pc-deployment-5d9c9b97bb-jpzlg 1/1 Running 0 104s
扩缩容
# 查看副本个数
[root@k8s-master-01 ~]# kubectl get pods -n dev
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
pc-deployment-5d9c9b97bb-76qcg 1/1 Running 1 10h
pc-deployment-5d9c9b97bb-d87n5 1/1 Running 1 10h
pc-deployment-5d9c9b97bb-jpzlg 1/1 Running 1 10h
方式一:
# 变更副本数量为5个
[root@k8s-master-01 ~]# kubectl scale deploy pc-deployment --replicas=5 -n dev
deployment.apps/pc-deployment scaled
# 查看deployment
[root@k8s-master-01 ~]# kubectl get deploy pc-deployment -n dev
NAME READY UP-TO-DATE AVAILABLE AGE
pc-deployment 5/5 5 5 10h
# 查看pod
[root@k8s-master-01 ~]# kubectl get pods -n dev
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
pc-deployment-5d9c9b97bb-76qcg 1/1 Running 1 10h
pc-deployment-5d9c9b97bb-d87n5 1/1 Running 1 10h
pc-deployment-5d9c9b97bb-ht24b 1/1 Running 0 34s
pc-deployment-5d9c9b97bb-jpzlg 1/1 Running 1 10h
pc-deployment-5d9c9b97bb-kcswn 1/1 Running 0 34s
方式二:
# 编辑deployment的副本数量，修改spec:replicas: 2即可
[root@k8s-master-01 ~]# kubectl edit deploy pc-deployment -n dev
deployment.apps/pc-deployment edited
# 查看pod
[root@k8s-master-01 ~]# kubectl get pods -n dev
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
pc-deployment-5d9c9b97bb-76qcg 1/1 Running 1 10h
pc-deployment-5d9c9b97bb-kcswn 1/1 Running 0 4m1s
镜像更新
Deployment支持两种更新策略:
重建更新和滚动更新，可以通过strategy指定策略类型，支持两个属性:strategy：指定新的Pod替换旧的Pod的策略，支持两个属性： type：指定策略类型，支持两种策略 Recreate：在创建出新的Pod之前会先杀掉所有已存在的Pod RollingUpdate：滚动更新，就是杀死一部分，就启动一部分，在更新过程中，存在两个版本Pod rollingUpdate：当type为RollingUpdate时生效，用于为RollingUpdate设置参数，支持两个属性： maxUnavailable：用来指定在升级过程中不可用Pod的最大数量，默认为25%。 maxSurge： 用来指定在升级过程中可以超过期望的Pod的最大数量，默认为25%。
重建更新
编辑pc-deployment.yaml，在spec节点下添加更新策略
spec:
strategy: # 策略
type: Recreate # 重建更新
创建deploy进行验证
# 变更镜像
[root@k8s-master-01 ~]# kubectl set image deployment pc-deployment nginx=nginx:1.17.2 -n dev
deployment.apps/pc-deployment image updated
# 观察升级过程
[root@k8s-master-01 ~]# kubectl get pod -n dev -w
pc-deployment-5d9c9b97bb-9hbkm 1/1 Running 0 1s
pc-deployment-5d9c9b97bb-ljbqr 1/1 Running 0 2s
pc-deployment-5d9c9b97bb-lqdh2 1/1 Running 0 2s
pc-deployment-5d9c9b97bb-lqdh2 1/1 Terminating 0 82s
pc-deployment-5d9c9b97bb-9hbkm 1/1 Terminating 0 82s
pc-deployment-5d9c9b97bb-ljbqr 1/1 Terminating 0 82s
pc-deployment-5d9c9b97bb-lqdh2 0/1 Terminating 0 82s
pc-deployment-5d9c9b97bb-ljbqr 0/1 Terminating 0 82s
pc-deployment-5d9c9b97bb-9hbkm 0/1 Terminating 0 83s
pc-deployment-7c7477c7ff-6rg88 0/1 Pending 0 0s
pc-deployment-7c7477c7ff-hxktl 0/1 Pending 0 0s
pc-deployment-7c7477c7ff-frscp 0/1 Pending 0 0s
pc-deployment-7c7477c7ff-6rg88 0/1 ContainerCreating 0 0s
pc-deployment-7c7477c7ff-hxktl 0/1 ContainerCreating 0 0s
pc-deployment-7c7477c7ff-frscp 0/1 ContainerCreating 0 0s
pc-deployment-7c7477c7ff-hxktl 1/1 Running 0 1s
pc-deployment-7c7477c7ff-frscp 1/1 Running 0 2s
pc-deployment-7c7477c7ff-6rg88 1/1 Running 0 2s
滚动更新
编辑pc-deployment.yaml，在spec节点下添加更新策略
spec:
strategy: # 策略
type: RollingUpdate # 滚动更新策略
rollingUpdate:
maxSurge: 25%
maxUnavailable: 25%
创建deploy进行验证
# 变更镜像
[root@k8s-master-01 ~]# kubectl set image deployment pc-deployment nginx=nginx:1.17.2 -n dev
deployment.apps/pc-deployment image updated
# 观察升级过程
[root@k8s-master-01 ~]# kubectl get pods -n dev -w
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
pc-deployment-5d9c9b97bb-8vcx6 1/1 Running 0 3s
pc-deployment-5d9c9b97bb-n27c5 1/1 Running 0 3s
pc-deployment-5d9c9b97bb-tlnpj 1/1 Running 0 3s
pc-deployment-7c7477c7ff-wnpj5 0/1 Pending 0 0s
pc-deployment-7c7477c7ff-wnpj5 0/1 ContainerCreating 0 0s
pc-deployment-7c7477c7ff-wnpj5 1/1 Running 0 1s
pc-deployment-5d9c9b97bb-tlnpj 1/1 Terminating 0 19s
pc-deployment-7c7477c7ff-xkr8g 0/1 Pending 0 0s
pc-deployment-7c7477c7ff-xkr8g 0/1 ContainerCreating 0 0s
pc-deployment-5d9c9b97bb-tlnpj 0/1 Terminating 0 19s
pc-deployment-7c7477c7ff-xkr8g 1/1 Running 0 1s
pc-deployment-5d9c9b97bb-n27c5 1/1 Terminating 0 20s
pc-deployment-7c7477c7ff-n5wkj 0/1 Pending 0 0s
pc-deployment-7c7477c7ff-n5wkj 0/1 ContainerCreating 0 0s
pc-deployment-5d9c9b97bb-n27c5 0/1 Terminating 0 21s
pc-deployment-7c7477c7ff-n5wkj 1/1 Running 0 1s
pc-deployment-5d9c9b97bb-8vcx6 1/1 Terminating 0 21s
pc-deployment-5d9c9b97bb-8vcx6 0/1 Terminating 0 22s
# 至此，新版本的pod创建完毕，旧版本的pod销毁完毕
# 中间过程是滚动进行的，也就是边销毁边创建
滚动更新的过程：
镜像更新中rs的变化:
# 查看rs,发现原来的rs的依旧存在，只是pod数量变为了0，而后又新产生了一个rs，pod数量为4
# 其实这就是deployment能够进行版本回退的奥妙所在，后面会详细解释
[root@k8s-master-01 ~]# kubectl get rs -n dev
NAME DESIRED CURRENT READY AGE
pc-deployment-5d9c9b97bb 0 0 0 15m
pc-deployment-7c7477c7ff 3 3 3 4m39s
版本回退
deployment支持版本升级过程中的暂停、继续功能以及版本回退等诸多功能，下面具体来看.
kubectl rollout： 版本升级相关功能，支持下面的选项：
status： 显示当前升级状态
history： 显示 升级历史记录
pause： 暂停版本升级过程
resume： 继续已经暂停的版本升级过程
restart： 重启版本升级过程
undo： 回滚到上一级版本（可以使用–to-revision回滚到指定版本）
# 先将环境初始化
[root@k8s-master-01 ~]# kubectl delete -f pc-deployment.yaml
deployment.apps "pc-deployment" deleted
# 创建deployment
# --record, 记录deployment更新的信息
[root@k8s-master-01 ~]# kubectl create -f pc-deployment.yaml --record=true
deployment.apps/pc-deployment created
# 查看当前升级版本的状态
[root@k8s-master-01 ~]# kubectl rollout status deploy pc-deployment -n dev
deployment "pc-deployment" successfully rolled out
# 变更镜像
[root@k8s-master-01 ~]# kubectl set image deployment pc-deployment nginx=nginx:1.17.2 -n dev
deployment.apps/pc-deployment image updated
[root@k8s-master-01 ~]# kubectl set image deployment pc-deployment nginx=nginx:1.17.3 -n dev
deployment.apps/pc-deployment image updated
# 查看升级历史记录
[root@k8s-master-01 ~]# kubectl rollout history deploy pc-deployment -n dev
deployment.apps/pc-deployment
REVISION CHANGE-CAUSE
1 kubectl create --filename=pc-deployment.yaml --record=true
2 kubectl create --filename=pc-deployment.yaml --record=true
3 kubectl create --filename=pc-deployment.yaml --record=true
# 可以发现有三次版本记录，说明完成过三次升级
# 查看当前版本
[root@k8s-master-01 ~]# kubectl get deploy -n dev -o wide
NAME READY UP-TO-DATE AVAILABLE AGE CONTAINERS IMAGES SELECTOR
pc-deployment 3/3 3 3 3m19s nginx nginx:1.17.3 app=nginx-pod
# 版本回滚
# 这里直接使用--to-revision=1回滚到了1版本， 如果省略这个选项，就是回退到上个版本
[root@k8s-master-01 ~]# kubectl rollout undo deployment pc-deployment --to-revision=1 -n dev
deployment.apps/pc-deployment rolled back
# 查看发现，通过nginx镜像版本可以发现到了第一版
[root@k8s-master-01 ~]# kubectl get deploy -n dev -o wide
NAME READY UP-TO-DATE AVAILABLE AGE CONTAINERS IMAGES SELECTOR
pc-deployment 3/3 3 3 3m51s nginx nginx:1.17.1 app=nginx-pod
# 查看rs，发现第一个rs中有3个pod运行，后面的版本rs中pod都未运行
# 其实deployment之所以可是实现版本的回滚，就是通过记录下历史rs来实现的，
# 一旦想回滚到哪个版本，只需要将当前版本pod数量降为0，然后将回滚版本的pod提升为目标数量就可以了
[root@k8s-master-01 ~]# kubectl get rs -n dev
NAME DESIRED CURRENT READY AGE
pc-deployment-5d9c9b97bb 3 3 3 4m9s
pc-deployment-76fd8c7f84 0 0 0 2m5s
pc-deployment-7c7477c7ff 0 0 0 2m8s
结论:
其实deployment之所以可是实现版本的回滚，就是通过记录下历史rs来实现的，一旦想回滚到哪个版本，只需要将当前版本pod数量降为0，然后将回滚版本的pod提升为目标数量就可以了。
金丝雀发布
Deployment控制器支持控制更新过程中的控制，如 “暂停(pause)” 或 “继续(resume)” 更新操作。
- 比如有一批新的Pod资源创建完成后立即暂停更新过程，此时，仅存在一部分新版本的应用，主体部分还是旧的版本。然后，再筛选一小部分的用户请求路由到新版本的Pod应用，继续观察能否稳定地按期望的方式运行。确定没问题之后再继续完成余下的Pod资源滚动更新，否则立即回滚更新操作。这就是所谓的金丝雀发布。
# 更新deployment的版本，并配置暂停deployment
[root@k8s-master-01 ~]# kubectl set image deploy pc-deployment nginx=nginx:1.17.4 -n dev && kubectl rollout pause deployment pc-deployment -n dev
deployment.apps/pc-deployment image updated
deployment.apps/pc-deployment paused
# 观察更新状态
[root@k8s-master-01 ~]# kubectl rollout status deployment pc-deployment -n dev
Waiting for deployment "pc-deployment" rollout to finish: 1 out of 3 new replicas have been updated...
# 监控更新的过程，可以看到已经新增了一个资源，但是并未按照预期的状态去删除一个旧的资源，就是因为使用了pause暂停命令
[root@k8s-master-01 ~]# kubectl get rs -n dev -o wide
NAME DESIRED CURRENT READY AGE CONTAINERS IMAGES SELECTOR
pc-deployment-5d9c9b97bb 3 3 3 23m nginx nginx:1.17.1 app=nginx-pod,pod-template-hash=5d9c9b97bb
pc-deployment-6b575b9c45 1 1 1 52s nginx nginx:1.17.4 app=nginx-pod,pod-template-hash=6b575b9c45
pc-deployment-76fd8c7f84 0 0 0 21m nginx nginx:1.17.3 app=nginx-pod,pod-template-hash=76fd8c7f84
pc-deployment-7c7477c7ff 0 0 0 21m nginx nginx:1.17.2 app=nginx-pod,pod-template-hash=7c7477c7ff
[root@k8s-master-01 ~]# kubectl get pods -n dev
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
pc-deployment-5d9c9b97bb-7tjxk 1/1 Running 0 19m
pc-deployment-5d9c9b97bb-jljnc 1/1 Running 0 19m
pc-deployment-5d9c9b97bb-z2nql 1/1 Running 0 19m
pc-deployment-6b575b9c45-g4kp5 1/1 Running 0 80s
# 确保更新的pod没问题了，继续更新
[root@k8s-master-01 ~]# kubectl rollout resume deploy pc-deployment -n dev
deployment.apps/pc-deployment resumed
# 查看最后的更新情况
[root@k8s-master-01 ~]# kubectl get rs -n dev -o wide
NAME DESIRED CURRENT READY AGE CONTAINERS IMAGES SELECTOR
pc-deployment-5d9c9b97bb 0 0 0 27m nginx nginx:1.17.1 app=nginx-pod,pod-template-hash=5d9c9b97bb
pc-deployment-6b575b9c45 3 3 3 5m4s nginx nginx:1.17.4 app=nginx-pod,pod-template-hash=6b575b9c45
pc-deployment-76fd8c7f84 0 0 0 25m nginx nginx:1.17.3 app=nginx-pod,pod-template-hash=76fd8c7f84
pc-deployment-7c7477c7ff 0 0 0 25m nginx nginx:1.17.2 app=nginx-pod,pod-template-hash=7c7477c7ff
[root@k8s-master-01 ~]# kubectl get pods -n dev
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
pc-deployment-6b575b9c45-g4kp5 1/1 Running 0 5m37s
pc-deployment-6b575b9c45-pm99j 1/1 Running 0 67s
pc-deployment-6b575b9c45-xsd6n 1/1 Running 0 66s
删除Deployment
[root@k8s-master-01 ~]# kubectl delete -f pc-deployment.yaml
deployment.apps "pc-deployment" deleted
Horizontal Pod Autoscaler(HPA)
在前面的课程中，我们已经可以实现通过手工执行
kubectl scale命令实现Pod扩容或缩容，但是这显然不符合Kubernetes的定位目标–自动化、智能化。Kubernetes期望可以实现通过监测Pod的使用情况，实现pod数量的自动调整，于是就产生了Horizontal Pod Autoscaler（HPA）这种控制器。
HPA可以获取每个Pod利用率，然后和HPA中定义的指标进行对比，同时计算出需要伸缩的具体值，最后实现Pod的数量的调整。其实HPA与之前的Deployment一样，也属于一种Kubernetes资源对象，它通过追踪分析RC控制的所有目标Pod的负载变化情况，来确定是否需要针对性地调整目标Pod的副本数，这是HPA的实现原理。
接下来，我们来做一个实验
1. 安装metrics-server
- metrics-server可以用来收集集群中的资源使用情况
# 安装git
[root@k8s-master-01 ~]# yum -y install git
# 获取metrics-server, 注意使用的版本
[root@k8s-master-01 ~]# git clone -b v0.3.6 https://github.com/kubernetes-incubator/metrics-server
# 修改deployment, 注意修改的是镜像和初始化参数
[root@k8s-master-01 ~]# cd /root/metrics-server/deploy/1.8+/
[root@k8s-master-01 1.8+]# vim metrics-server-deployment.yaml
按如下yaml文件进行修改
# 安装metrics-server
[root@k8s-master-01 1.8+]# kubectl apply -f ./
# 查看pod运行情况
[root@k8s-master-01 1.8+]# kubectl get pod -n kube-system
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
metrics-server-9c7dc6fdc-5589z 1/1 Running 0 9s
# 使用kubectl top node查看资源使用情况
[root@k8s-master-01 1.8+]# kubectl top node
NAME CPU(cores) CPU% MEMORY(bytes) MEMORY%
k8s-master-01 170m 8% 1022Mi 35%
k8s-node-01 45m 2% 367Mi 12%
k8s-node-02 39m 1% 286Mi 9%
[root@k8s-master-01 1.8+]# kubectl top pod -n kube-system
NAME CPU(cores) MEMORY(bytes)
coredns-7d7778b79-dlvkp 3m 15Mi
coredns-7d7778b79-sdxkg 3m 15Mi
...
# 至此,metrics-server安装完成
修改metrics-server-deployment.yaml文件
---
apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
name: metrics-server
namespace: kube-system
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: metrics-server
namespace: kube-system
labels:
k8s-app: metrics-server
spec:
selector:
matchLabels:
k8s-app: metrics-server
template:
metadata:
name: metrics-server
labels:
k8s-app: metrics-server
spec:
hostNetwork: true
serviceAccountName: metrics-server
volumes:
# mount in tmp so we can safely use from-scratch images and/or read-only containers
- name: tmp-dir
emptyDir: {}
containers:
- name: metrics-server
image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/metrics-server-amd64:v0.3.6
imagePullPolicy: Always
args:
- --kubelet-insecure-tls
- --kubelet-preferred-address-types=InternalIP,Hostname,InternalDNS,ExternalDNS,ExternalIP
volumeMounts:
- name: tmp-dir
mountPath: /tmp
2. 准备创建deployment和servie
创建nginx.yaml文件
# 创建deployment
kind: Deployment
apiVersion: apps以上是关于Pod控制器详解的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
16-Kubernetes-Pod控制器详解-Horizontal Pod Autoscaler(HPA)