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深入掌握k8s核心概念--Pod（二）

Kubernetes 中 Pod 的配置管理（ConfigMap）、调度策略、回滚与扩缩容详解

一、Pod 配置管理：ConfigMap

ConfigMap 是 Kubernetes 中一种用于存储应用配置数据的资源对象，旨在将应用的配置细节从容器镜像中解耦出来，

以便在不修改镜像的前提下，能够灵活地管理和更新应用配置。

ConfigMap 主要包含两种数据类型：键值对（key-value pairs）和配置文件内容。

具备以下主要特性：

  1. 数据隔离：ConfigMap 将应用配置与镜像分离，使配置更改无需重新构建镜像，提升了灵活性和可维护性。

  2. 类型多样：支持键值对形式的数据存储，也可以存储完整的配置文件内容，满足不同应用场景的需求。

  3. 数据注入：ConfigMap 数据可以通过环境变量、命令行参数或卷挂载等方式注入到 Pod 中，供容器内应用读取。

  4. 更新热加载：当 ConfigMap 更新后，若 Pod 使用了 ConfigMap 卷，Kubernetes 可以触发 Pod 内部的配置自动更新（需应用支持）。

创建 ConfigMap 示例

apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: example-configmap
data:
  app.properties: |-
    key1=value1
    key2=value2
  database-config.yaml: |-
    username: dbuser
    password: dbpassword

上述 YAML 描述了一个名为 example-configmap 的 ConfigMap，其中包含两个配置文件内容：app.properties 和 database-config.yaml。

使用 ConfigMap 的 Pod 示例

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: configmap-pod
spec:
  containers:
  - name: app-container
    image: your-app-image
    volumeMounts:
    - name: config-volume
      mountPath: /etc/config
    envFrom:
    - configMapRef:
        name: example-configmap
  volumes:
  - name: config-volume
    configMap:
      name: example-configmap

在这个例子中，我们创建了一个 Pod 并挂载了 example-configmap ConfigMap 到容器内的 /etc/config 目录，同时还将 ConfigMap 中的数据注入到容器环境变量，供应用直接读取。

使用ConfigMap的限制条件如下。

◎　ConfigMap必须在Pod之前创建。

◎　ConfigMap受Namespace限制，只有处于相同Namespace中的Pod才可以引用它。

◎　ConfigMap中的配额管理还未能实现。

◎　kubelet只支持可以被API Server管理的Pod使用ConfigMap。kubelet在本Node上通过 --manifest-url或–config自动创建的静态Pod将无法引用ConfigMap。

◎　在Pod对ConfigMap进行挂载（volumeMount）操作时，在容器内部只能挂载为“目录”，无法挂载为“文件”。在挂载到容器内部后，在目录下将包含ConfigMap定义的每个item，如果在该目录下原来还有其他文件，则容器内的该目录将被挂载的ConfigMap覆盖。如果应用程序需要保留原来的其他文件，则需要进行额外的处理。可以将ConfigMap挂载到容器内部的临时目录，再通过启动脚本将配置文件复制或者链接到（cp或link命令）应用所用的实际配置目录下。

二、玩转 Pod 调度：Kubernetes 高级调度策略大揭秘（带示例）

Kubernetes 调度策略丰富多样，主要特性包括：

  1. 节点亲和性/反亲和性：通过节点标签选择特定节点部署 Pod，或者避免在某些节点上部署，如 nodeAffinity 和 nodeAntiAffinity。

  2. 区域亲和性/反亲和性：根据区域、可用区等高级地理属性控制 Pod 分布，确保应用高可用或资源优化。

  3. 资源约束：根据节点的 CPU、内存、磁盘、GPU 等资源条件进行调度，如 resources.requests 和 resources.limits。

  4. 污点容忍度：允许 Pod 允许或容忍节点上的污点（Taint），实现精细化调度。

  • NodeSelector: 根据节点标签和字段进行选择，将 Pod 限制在具有特定特性的节点上运行。

    示例：假设您有一个 Pod 需要访问专用的 GPU 资源。您可以使用 NodeSelector 将 Pod 调度到具有 gpu=true 标签的节点上。

    apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: gpu-pod
spec:
  nodeSelector:
    gpu: "true"
  containers:
    - name: my-app
      image: my-app-image
      # ...其他容器配置

  • Pod Affinity & Anti-Affinity: 基于 Pod 的亲和性和反亲和性进行选择，控制 Pod 之间的距离，提升应用程序性能。

    示例：假设您有一个 Web 应用程序和一个数据库 Pod。您可以使用 Pod Affinity 将它们调度到同一节点上，降低网络延迟，提升性能。

    apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: web-pod
spec:
  affinity:
    podAffinity:
      preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
        - weight: 100
          podAffinityTerm:
            labelSelector:
              matchExpressions:
                - key: app
                  operator: In
                  values:
                    - web
  containers:
    - name: my-web-app
      image: my-web-app-image
      # ...其他容器配置

    您可以使用 Pod Anti-Affinity 将对资源有竞争的 Pod 隔离在不同的节点上，避免争抢资源导致性能下降。

  • Tolerations & Taints: 利用容忍度和污点机制，控制 Pod 对节点瑕疵的敏感程度，灵活安排 Pod 运行位置。

    示例：假设您有一个节点，其上存在 node.unreachable: NoRouteFound 污点。您可以为 Pod 添加 Tolerations 允许它运行在该节点上。

    apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: my-pod
spec:
  tolerations:
    - key: node.unreachable
      operator: Exists
  containers:
    - name: my-app
      image: my-app-image
      # ...其他容器配置

  • DaemonSet: 确保每个节点上都运行一个 Pod 副本，常用于部署集群范围的服务。
    深入掌握k8s核心概念--Pod（二）-LMLPHP

    示例：假设您想在每个节点上部署一个日志收集代理。您可以使用 DaemonSet 来完成。

    apiVersion: apps/v1
kind: DaemonSet
metadata:
  name: logging-daemon
spec:
  template:
    metadata:
      labels:
        app: logging
    spec:
      containers:
        - name: fluentd
          image: fluentd:latest
          # ...其他容器配置

  • Job: 用于运行一次性批处理作业，例如数据迁移或备份。

    示例：假设您想执行一次性数据迁移任务。您可以使用 Job 来完成。

    apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
  name: data-migration
spec:
  template:
    metadata:
      labels:
        app: data-migration
    spec:
      containers:
        - name: data-mover
          image: data-mover-image
          # ...其他容器配置
      restartPolicy: OnFailure

  • Cronjob: 定期运行作业，例如每日报告或每周备份。

    示例：假设您想每天生成一份系统运行状况报告。您可以使用 Cronjob 来完成。

    apiVersion: batch/v1beta1
kind: CronJob
metadata:
  name: report-generator
spec:
  schedule: "0 0 * * *"  # 每天凌晨执行
  jobTemplate:
    spec:
      template:
        metadata:
          labels:
            app: report-generator
        spec:
          containers:
            - name: report-generator-container
              image: your-report-generator-image:latest # 使用包含报告生成逻辑的镜像
              command: ["/bin/sh", "-c"] # 假设容器内使用shell执行脚本
              args: ["./generate_report.sh"] # 执行生成报告的脚本文件
             volumeMounts:
             - name: report-storage
               mountPath: /var/reports # 将存储卷挂载至容器内的路径，以便持久化保存生成的报告
         volumes:
           - name: report-storage
             persistentVolumeClaim:
               claimName: report-pvc # PVC名称，需要提前创建并关联PV用于持久化存储
          restartPolicy: OnFailure # 如果任务失败，则尝试重启容器

上述 YAML 配置片段展示了一个完整的 CronJob 示例，它将在每天凌晨执行一个名为 report-generator 的任务来生成系统运行状况报告。

其中，spec.jobTemplate.spec.template.spec.containers 包含一个容器的具体配置，包括：

name: 容器的名字，这里填写为 report-generator-container。
image: 指定运行报告生成逻辑的应用镜像及其版本。
command 和 args：指定了容器启动后执行的命令及参数，这里假设运行一个 shell 脚本来生成报告。

volumeMounts：配置了容器内的文件目录挂载，将持久卷 report-storage 挂载到 /var/reports 目录下，便于存储生成的报告。

volumes：定义了使用的持久卷，这里引用了一个名为 report-pvc 的 PersistentVolumeClaim，确保生成的报告数据能够持久化存储。
restartPolicy: 设置当 Job 中的容器遇到故障时的重启策略，此处设置为 OnFailure，即当容器执行失败时，会尝试重新启动容器以生成报告。

要使此 CronJob 正常工作，你需要确保已有一个合适的 Docker 镜像用于报告生成，并且已经创建了相应的 PersistentVolumeClaim（PVC），使其能够绑定到合适的 PersistentVolume（PV）。

三、Pod 回滚

  1. 回滚功能 对于 Deployment 或 StatefulSet 等控制器管理的 Pod，具有以下特性：

  2. 版本历史记录：Kubernetes 会自动保留每次 Deployment 更新的历史记录，用于后续回滚操作。

  3. 无缝切换：回滚操作可以快速将 Pod 滚回到前一个已知的良好版本，无需人工干预，业务连续性得到保障。

  4. 可视化管理：通过 kubectl rollout history 命令查看 Deployment 的滚动更新历史，以便决定回滚到哪个版本。

回滚 Deployment 示例

kubectl rollout undo deployment/my-deployment

这条命令将会把 my-deployment 的当前版本回滚到前一个已知的稳定版本。

四、Pod 扩缩容

扩缩容功能 支持自动或手动调整 Pod 数量，主要特性如下：

  1. 弹性伸缩：根据 CPU 或内存使用率、自定义指标或外部指标自动调整 Pod 副本数，以应对负载变化。

  2. 一键操作：通过 kubectl scale 命令快速调整 Deployment 或 ReplicaSet 控制器管理的 Pod 副本数。

  3. 滚动更新策略：在扩缩容过程中，Kubernetes 采用滚动更新策略，逐步替换旧 Pod，保证服务不间断。

扩容 Pod 示例

kubectl scale deployment/my-deployment --replicas=5

这将把 my-deployment 的副本数调整为 5。

缩容 Pod 示例

kubectl scale deployment/my-deployment --replicas=3

以上命令将减少 my-deployment 的副本数至 3。

ConfigMap 为 Pod 提供了灵活的配置管理，而 Kubernetes 强大的调度策略和伸缩机制，则帮助我们轻松应对复杂的应用部署与运维挑战。

在实际操作中，合理运用这些功能，能够有效提升云原生环境下的应用部署与管理效率。

大总结

一、ConfigMap 概述与创建/使用示例及应用场景

创建 ConfigMap 示例:

apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: example-configmap
data:
  app.properties: |-
    key1=value1
    key2=value2
  database-config.yaml: |-
    username: dbuser
    password: dbpassword

使用 ConfigMap 的 Pod 示例:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: configmap-pod
spec:
  containers:
  - name: app-container
    image: your-app-image
    volumeMounts:
    - name: config-volume
      mountPath: /etc/config
    envFrom:
    - configMapRef:
        name: example-configmap
  volumes:
  - name: config-volume
    configMap:
      name: example-configmap

应用场景举例：

  • 数据隔离：在一个电商网站中，数据库密码需要定期更换，通过 ConfigMap 存储并更新密码，避免每次修改都需重建应用镜像。
  • 数据类型：Web 服务器配置文件（如 Nginx 的 nginx.conf），可通过 ConfigMap 存储并挂载到容器内，实现配置统一管理与更新。
  • 数据注入：微服务应用中，通过环境变量传递API密钥，保持密钥安全且易于管理。
  • 热加载：在线游戏服务器，根据流量调整限流阈值，更新 ConfigMap 后，游戏服务器能实时感知并应用新配置。

二、Kubernetes 调度策略及示例

资源约束示例:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: resource-constraint-pod
spec:
  containers:
  - name: my-app
    image: my-app-image
    resources:
      requests:
        cpu: "1"
      limits:
        cpu: "2"

DaemonSet 示例:

apiVersion: apps/v1
kind: DaemonSet
metadata:
  name: log-collector-daemonset
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: log-collector
  template:
    metadata:
      labels:
        app: log-collector
    spec:
      tolerations:
      - operator: Exists
        effect: NoSchedule # 保证 DaemonSet 的 Pod 运行在所有节点上
      containers:
      - name: log-agent
        image: log-collector-image:v1.0
        ports:
        - containerPort: 5000 # 假设这是日志收集端口
        volumeMounts:
        - mountPath: /var/log
          name: host-logs
      volumes:
      - name: host-logs
        hostPath:
          path: /var/log

上述配置创建了一个名为 log-collector-daemonset 的 DaemonSet，它确保集群中的每个节点都运行一个名为 log-agent 的容器，用于从每个节点上的 /var/log 目录收集日志。由于设置了 tolerations，这些 Pod 将会被调度至所有节点，即使节点上有其他污点（如未调度）。

此外，Kubernetes 还提供了其他高级调度策略，例如：

  • Inter-Pod Affinity and Anti-Affinity：除了 Pod 之间的亲和性和反亲和性之外，还可以定义跨命名空间的 Pod 之间的亲和规则。

  • PriorityClass：通过给 Pod 分配优先级等级来影响其调度决策，高优先级 Pod 更有可能被优先调度。

这些策略灵活组合使用，可以帮助管理员实现更加复杂且精准的资源管理和应用部署方案，以适应各种不同的业务需求。

三、Pod 回滚

四、Pod 扩缩容

晚安

04-17 09:31
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