容器_Docker ( 05 )
Kubernetes 资源对象管理
资源对象文件
模板与帮助信息
- 资源对象文件优势
- 命令无法实现高级复杂的功能
- 某些资源对象使用命令无法创建
- 方便管理 , 保存 , 追溯历史
- 资源对象文件太长 , 记不住怎么办
- 使用命令创建模板
- 查询帮助信息
- 查询官方手册
生成资源对象模板
- 资源对象 Pod 模板使用 run 生成
# 获取 Pod 模板
[root@master ~]# kubectl run myweb --image=myos:nginx --dry-run=client -o yaml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
creationTimestamp: null
labels:
run: myweb
name: myweb
spec:
containers:
- image: myos:nginx
name: myweb
resources: {}
dnsPolicy: ClusterFirst
restartPolicy: Always
status: {}
创建资源对象模板
- 除了Pod外 , 其他资源对象模板使用
create
生成 - 生成模板命令 :
-dry-run=client -o yaml
# 获取资源对象模板
[root@master ~]# kubectl create namespace work --dry-run=client -o yaml
apiVersion: v1
kind: Namespace
metadata:
creationTimestamp: null
name: work
spec: {}
status: {}
资源文件参数查询
- 使用 “.” 分割层级结构关系
- 是以 explain 资源对象 + 层级关系
# 查询帮助信息
[root@master ~]# kubectl explain Pod.spec.restartPolicy
KIND: Pod
VERSION: v1
FIELD: restartPolicy <string>
DESCRIPTION:
Restart policy for all containers within the pod. One of Always, OnFailure,
Never. Default to Always. More info:
#详细信息要查询官方手册
https://kubernetes.io/docs/concepts/workloads/pods/pod-lifecycle/#restart-policy
Possible enum values:
- `"Always"`
- `"Never"`
- `"OnFailure"`
资源对象文件
[root@master ~]# mkdir app
[root@master ~]# cd app
[root@master app]# vim nginx.yaml
---
kind: Pod
apiVersion: v1
metadata:
name: nginx
spec:
containers:
- name: nginx
image: myos:nginx
[root@master app]# vim phpfpm.yaml
---
kind: Pod
apiVersion: v1
metadata:
name: php
spec:
containers:
- name: php
image: myos:php-fpm
使用资源对象文件管理
- 多个文件可以使用
--
作为分隔符 , 合并管理
[root@master app]# ls
nginx.yaml phpfpm.yaml
# 使用资源对象文件创建应用
[root@master app]# kubectl apply -f nginx.yaml -f phpfpm.yaml
pod/nginx created
pod/php created
# 删除应用
[root@master app]# kubectl delete -f /root/app/
pod "nginx" deleted
pod "php" deleted
# 合并资源对象文件
[root@master app]# cat nginx.yaml >>app.yaml
[root@master app]# cat phpfpm.yaml >>app.yaml
# 创建资源对象
[root@master ~]# kubectl apply -f app.yaml
pod/nginx created
pod/php created
# 删除资源对象
[root@master ~]# kubectl delete -f app.yaml
pod "nginx" deleted
pod "php" deleted
自定义命令
- Pod自定义命令
- 创建 Pod时 , 可以为其设置启动时要执行的自定义命令 , 如果配置了自定义命令 , 那么镜像中自带的默认启动命令不再执行
- 自定义命令设置在
command
字段下 , 如果要命令有参数 , 就填写在args
下 - 例 : 执行
sleep 30
的自定义命令
[root@master ~]# vim mycmd.yaml
---
kind: Pod
apiVersion: v1
metadata:
name: mycmd
spec:
containers:
- name: linux
image: myos:8.5
command: ["sleep"] # 自定义命令
args: ["30"] # 自定义命令参数
容器保护策略
-
restarPolicy
策略- Pod会根据策略决定容器结束后是否重启
Always | Never | OnFailure
[root@master ~]# vim mycmd.yaml
---
kind: Pod
apiVersion: v1
metadata:
name: mycmd
spec:
restartPolicy: Never # 配置保护策略
containers:
- name: linux
image: myos:8.5
command: ["sleep"]
args: ["30"]
宽限期策略
-
terminationGracePeriodSeconds
策略- 宽限期是为了避免服务突然中断 , 造成的事务不一致的问题
- 宽限期默认
30s
, 不等待设置为0
[root@master ~]# kubectl delete -f mycmd.yaml
pod "mycmd" deleted
[root@master ~]# kubectl apply -f mycmd.yaml
pod/mycmd created
[root@master ~]# kubectl delete -f mycmd.yaml
pod "mycmd" deleted
[root@master ~]# vim mycmd.yaml
---
kind: Pod
apiVersion: v1
metadata:
name: mycmd
spec:
terminationGracePeriodSeconds: 0 # 设置宽限期
restartPolicy: Never
containers:
- name: linux
image: myos:8.5
command: ["sleep"]
args: ["30"]
最大生命周期
-
activeDeadlineSeconds
策略- 循环死锁
- 如果一个 Pod内部程序在运行时出现循环死锁 , 那么就会永远不停的重复执行
-
activeDeadlineSeconds
策略- 允许 Pod 运行的最大时长
- 时间到期后会向 Pod 发送 signal , 如果 Pod无法结束就强制关闭 , 并设置为 Error 状态
- 循环死锁
[root@master ~]# vim mycmd.yaml
---
kind: Pod
apiVersion: v1
metadata:
name: mycmd
spec:
terminationGracePeriodSeconds: 0
activeDeadlineSeconds: 60 # 可以执行的最大时长
restartPolicy: Never
containers:
- name: linux
image: myos:8.5
command: ["sleep"]
args: ["300"]
自定义命令进阶
yaml 多行表达式
# 最终结果为 [01234 空格 56789]
---
string1: >
01234
56789
# 最终结果为 [01234 换行 56789]
---
string1: |
01234
56789
在Pod中嵌入脚本
[root@master ~]# vim mycmd.yaml
---
kind: Pod
apiVersion: v1
metadata:
name: mycmd
spec:
terminationGracePeriodSeconds: 0
restartPolicy: Always
containers:
- name: linux
image: myos:8.5
command: ["/bin/bash"] # 调用bash命令
args: # 设置命令参数
- -c # 从字符串中读取命令
- | # 以下多行字符串保留原格式
while sleep 5;do # 脚本指令 , 注意缩进对齐
echo "hello world."
done
- 脚本在标准输出写入的数据可以使用log查看
mycmd 1/1 Running 0 3s
[root@master ~]# kubectl logs mycmd
hello world.
hello world.
hello world.
多容器Pod
创建多wrongdoingPod
[root@master ~]# vim mynginx.yaml
---
kind: Pod
apiVersion: v1
metadata:
name: mynginx
spec:
terminationGracePeriodSeconds: 0
restartPolicy: Always
containers: # 容器资源是个数组 , 可以定义多个Pod
- name: nginx # 容器名称
image: myos:nginx # 启动容器的镜像
- name: php
image: myos:php-fpm
[root@master ~]# kubectl apply -f mynginx.yaml
pod/mynginx created
[root@master ~]# kubectl get pods
管理多容器 Pod
- 受多容器配置影响 , 以下命令需要使用
< -c 容器名字>
- 受影响命令 :
[logs , exec , cp]
[root@master ~]# echo "hello world" >hello.html
[root@master ~]# kubectl cp hello.html mynginx:/usr/local/nginx/html/ -c nginx
[root@master ~]# kubectl exec mynginx -c php -- ps
PID TTY TIME CMD
1 ? 00:00:00 php-fpm
7 ? 00:00:00 ps
[root@master ~]# kubectl logs mynginx -c nginx
资源监控工具
资源指标概述
- 在安装部署程序之后 , 必须要了解应用程序在部署后的性能以及资源使用情况 , 可以通过检测 Pod容器或节点来了解整个集群的情况
-
Kubernetes
的Metrics-server
组件提供有关节点和Pod
的资源使用情况的信息 , 包括 CPU和内存的指标 . 如果将Metrics-server
部署到集群中 , 就可以查询并使用到这些信息管理应用及服务
Metrics组件安装
- Metrics-server是什么
-
Metrics-server
是集群核心监控数据的聚合器 - 通过 kublete 获取 node 和 Pod 的CPU , 内存等监控数据 , 为调度器 , 弹性控制器 , 以及 Dashboard等UI组件提供数据来源
-
- 安装条件
-
kube-apiserver
必须启用聚合服务 , 或使用kube-proxy
代理转发 - 节点必须启用身份验证和授权 ,
kubelet
证书需要由集群证书颁发机构签名 - 使用
443端口 , 4443端口
, 所有节点上的 kubelet 必须能够访问该端口
-
配置授权令牌
[root@master ~]# echo 'serverTLSBootstrap: true' >>/var/lib/kubelet/config.yaml
[root@master ~]# systemctl restart kubelet
[root@master ~]# kubectl get certificatesigningrequests
NAME AGE SIGNERNAME REQUESTOR REQUESTEDDURATION CONDITION
csr-2hg42 14s kubernetes.io/kubelet-serving system:node:master <none> Pending
[root@master ~]# kubectl certificate approve csr-2hg42
certificatesigningrequest.certificates.k8s.io/csr-2hg42 approved
[root@master ~]# kubectl get certificatesigningrequests
NAME AGE SIGNERNAME REQUESTOR REQUESTEDDURATION CONDITION
csr-2hg42 28s kubernetes.io/kubelet-serving system:node:master <none>
安装插件metrics
# 上传镜像到私有仓库
[root@master metrics]# docker load -i metrics-server.tar.xz
[root@master metrics]# docker images|while read i t _;do
[[ "${t}" == "TAG" ]] && continue
[[ "${i}" =~ ^"harbor:443/".+ ]] && continue
docker tag ${i}:${t} harbor:443/plugins/${i##*/}:${t}
docker push harbor:443/plugins/${i##*/}:${t}
docker rmi ${i}:${t} harbor:443/plugins/${i##*/}:${t}
done
# 使用资源对象文件创建服务
[root@master metrics]# sed -ri 's,^(\s*image: )(.*/)?(.+),\1harbor:443/plugins/\3,' components.yaml
140: image: harbor:443/plugins/metrics-server:v0.6.2
[root@master metrics]# kubectl apply -f components.yaml
# 验证插件 Pod 状态
[root@master metrics]# kubectl -n kube-system get pods -l k8s-app=metrics-server
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
metrics-server-ddb449849-c6lkc 1/1 Running 0 64s
计算节点签发证书
# 查看节点资源指标
[root@master metrics]# kubectl top nodes
NAME CPU(cores) CPU% MEMORY(bytes) MEMORY%
master 99m 4% 1005Mi 27%
node-0001 <unknown> <unknown> <unknown> <unknown>
node-0002 <unknown> <unknown> <unknown> <unknown>
node-0003 <unknown> <unknown> <unknown> <unknown>
node-0004 <unknown> <unknown> <unknown> <unknown>
node-0005 <unknown> <unknown> <unknown> <unknown>
#--------------- 在所有计算节点配置证书 -----------------
[root@node ~]# echo 'serverTLSBootstrap: true' >>/var/lib/kubelet/config.yaml
[root@node ~]# systemctl restart kubelet
#--------------- 在 master 签发证书 -------------------
[root@master ~]# kubectl certificate approve $(kubectl get csr -o name)
certificatesigningrequest.certificates.k8s.io/csr-2hg42 approved
certificatesigningrequest.certificates.k8s.io/csr-9gu29 approved
certificatesigningrequest.certificates.k8s.io/csr-xhp83 approved
certificatesigningrequest.certificates.k8s.io/csr-8k69w approved
certificatesigningrequest.certificates.k8s.io/csr-t8799 approved
certificatesigningrequest.certificates.k8s.io/csr-69qhz approved
[root@master ~]# kubectl get certificatesigningrequests
NAME AGE SIGNERNAME REQUESTOR CONDITION
csr-2hg42 14m kubernetes.io/kubelet-serving master Approved,Issued
csr-9gu29 28s kubernetes.io/kubelet-serving node-0001 Approved,Issued
csr-xhp83 21s kubernetes.io/kubelet-serving node-0002 Approved,Issued
csr-69qhz 15s kubernetes.io/kubelet-serving node-0003 Approved,Issued
csr-t8799 15s kubernetes.io/kubelet-serving node-0004 Approved,Issued
csr-8k69w 15s kubernetes.io/kubelet-serving node-0005 Approved,Issued
查看节点资源指标
# 获取资源指标有延时,等待 15s 即可查看
[root@master ~]# kubectl top nodes
NAME CPU(cores) CPU% MEMORY(bytes) MEMORY%
master 83m 4% 1789Mi 50%
node-0001 34m 1% 747Mi 20%
node-0002 30m 1% 894Mi 24%
node-0003 39m 1% 930Mi 25%
node-0004 45m 2% 896Mi 24%
node-0005 40m 2% 1079Mi 29%
监控资源指标
- 资源指标
- CPU 资源指标
- MEMORY 资源指标
- CPU资源单位
- CPU资源的约束和请求以
豪核(m)
为单位 . 在 k8s 中 1m 是最小的调度单元 , CPU的一个核心可以看作1000m
- CPU资源的约束和请求以
- 内存资源类型
- memory的约束和请求以字节为单位
- 可以使用
E , P , T , G , M , K
或Ei , Pi , Ti , Gi , Mi , Ki
创建Pod并获取监控指标
- 拷贝 memtest.py 到 master
[root@ecs-proxy s4]# rsync -av public/memtest.py 192.168.1.50:./
#-------------------- 增加执行权限 --------------------
[root@master ~]# vim memtest.py
1: #!/usr/libexec/platform-python
[root@master ~]# chmod 0755 memtest.py
- 创建 Pod 对象
[root@master ~]# vim mylinux.yaml
---
kind: Pod
apiVersion: v1
metadata:
name: mylinux
spec:
containers:
- name: linux
image: myos:8.5
command: ["awk", "BEGIN{while(1){}}"]
[root@master ~]# kubectl apply -f mylinux.yaml
pod/mylinux created
- 查看 Pod 资源指标
# 查看 CPU 资源消耗
[root@master ~]# kubectl top pods
NAME CPU(cores) MEMORY(bytes)
mylinux 999m 6Mi
# 测试消耗内存资源
[root@master ~]# kubectl cp memtest.py mylinux:/usr/bin/
[root@master ~]# kubectl exec -it mylinux -- memtest.py 2500
use memory success
press any key to exit :
#--------------- 在另一个终端查看------------------------
[root@master ~]# kubectl top pods
NAME CPU(cores) MEMORY(bytes)
mylinux 1001m 2503Mi
# 实验完成以后清空所有容器
[root@master ~]# kubectl delete pods --all