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5. Pod详解

5.1 Pod介绍

5.1.1 Pod结构

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每个Pod中都可以包含一个或者多个容器，这些容器可以分为两类：

  • 用户程序所在的容器，数量可多可少

  • Pause容器，这是每个Pod都会有的一个根容器，它的作用有两个：

    • 可以以它为依据，评估整个Pod的健康状态

    • 可以在根容器上设置Ip地址，其它容器都此Ip（Pod IP），以实现Pod内部的网路通信

5.1.2 Pod定义

下面是Pod的资源清单：

在kubernetes中基本所有资源的一级属性都是一样的，主要包含5部分：

  • apiVersion 版本，由kubernetes内部定义，版本号必须可以用 kubectl api-versions 查询到

  • kind 类型，由kubernetes内部定义，版本号必须可以用 kubectl api-resources 查询到

  • metadata 元数据，主要是资源标识和说明，常用的有name、namespace、labels等

  • spec 描述，这是配置中最重要的一部分，里面是对各种资源配置的详细描述

  • status 状态信息，里面的内容不需要定义，由kubernetes自动生成

在上面的属性中，spec是接下来研究的重点，继续看下它的常见子属性:

  • containers <[]Object> 容器列表，用于定义容器的详细信息

  • nodeName 根据nodeName的值将pod调度到指定的Node节点上

  • nodeSelector <map[]> 根据NodeSelector中定义的信息选择将该Pod调度到包含这些label的Node 上

  • hostNetwork 是否使用主机网络模式，默认为false，如果设置为true，表示使用宿主机网络

  • volumes <[]Object> 存储卷，用于定义Pod上面挂在的存储信息

  • restartPolicy 重启策略，表示Pod在遇到故障的时候的处理策略

5.2 Pod配置

本小节主要来研究pod.spec.containers属性，这也是pod配置中最为关键的一项配置。

5.2.1 基本配置

创建pod-base.yaml文件，内容如下：

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上面定义了一个比较简单Pod的配置，里面有两个容器：

  • nginx：用1.17.1版本的nginx镜像创建，（nginx是一个轻量级web容器）

  • busybox：用1.30版本的busybox镜像创建，（busybox是一个小巧的linux命令集合）

5.2.2 镜像拉取

创建pod-imagepullpolicy.yaml文件，内容如下：

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imagePullPolicy，用于设置镜像拉取策略，kubernetes支持配置三种拉取策略：

  • Always：总是从远程仓库拉取镜像（一直远程下载）

  • IfNotPresent：本地有则使用本地镜像，本地没有则从远程仓库拉取镜像（本地有就本地 本地没远程下载）

  • Never：只使用本地镜像，从不去远程仓库拉取，本地没有就报错 （一直使用本地）

默认值说明：

如果镜像tag为具体版本号， 默认策略是：IfNotPresent

如果镜像tag为：latest（最终版本） ，默认策略是always

5.2.3 启动命令

在前面的案例中，一直有一个问题没有解决，就是的busybox容器一直没有成功运行，那么到底是什么原因导致这个容器的故障呢？

原来busybox并不是一个程序，而是类似于一个工具类的集合，kubernetes集群启动管理后，它会自动关闭。解决方法就是让其一直在运行，这就用到了command配置。

创建pod-command.yaml文件，内容如下：

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command，用于在pod中的容器初始化完毕之后运行一个命令。

稍微解释下上面命令的意思：

"/bin/sh","-c", 使用sh执行命令

touch /tmp/hello.txt; 创建一个/tmp/hello.txt 文件

while true;do /bin/echo $(date +%T) >> /tmp/hello.txt; sleep 3; done; 每隔3秒向文件中写入当前时间

5.2.4 环境变量

创建pod-env.yaml文件，内容如下：

env，环境变量，用于在pod中的容器设置环境变量。

这种方式不是很推荐，推荐将这些配置单独存储在配置文件中，这种方式将在后面介绍。

5.2.5 端口设置

本小节来介绍容器的端口设置，也就是containers的ports选项。

首先看下ports支持的子选项：

接下来，编写一个测试案例，创建pod-ports.yaml

访问容器中的程序需要使用的是Podip:containerPort

5.2.6 资源配额

容器中的程序要运行，肯定是要占用一定资源的，比如cpu和内存等，如果不对某个容器的资源做限制，那么它就可能吃掉大量资源，导致其它容器无法运行。针对这种情况，kubernetes提供了对内存和cpu的资源进行配额的机制，这种机制主要通过resources选项实现，他有两个子选项：

  • limits：用于限制运行时容器的最大占用资源，当容器占用资源超过limits时会被终止，并进行重启

  • requests ：用于设置容器需要的最小资源，如果环境资源不够，容器将无法启动

可以通过上面两个选项设置资源的上下限。

接下来，编写一个测试案例，创建pod-resources.yaml

在这对cpu和memory的单位做一个说明：

  • cpu：core数，可以为整数或小数

  • memory： 内存大小，可以使用Gi、Mi、G、M等形式

5.3 Pod生命周期

我们一般将pod对象从创建至终的这段时间范围称为pod的生命周期，它主要包含下面的过程：

  • pod创建过程

  • 运行初始化容器（init container）过程

  • 运行主容器（main container）

    • 容器启动后钩子（post start）、容器终止前钩子（pre stop）

    • 容器的存活性探测（liveness probe）、就绪性探测（readiness probe）

  • pod终止过程

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在整个生命周期中，Pod会出现5种状态（相位），分别如下：

  • 挂起（Pending）：apiserver已经创建了pod资源对象，但它尚未被调度完成或者仍处于下载镜像的过程中

  • 运行中（Running）：pod已经被调度至某节点，并且所有容器都已经被kubelet创建完成

  • 成功（Succeeded）：pod中的所有容器都已经成功终止并且不会被重启

  • 失败（Failed）：所有容器都已经终止，但至少有一个容器终止失败，即容器返回了非0值的退出状态

  • 未知（Unknown）：apiserver无法正常获取到pod对象的状态信息，通常由网络通信失败所导致

5.3.1 创建和终止

pod的创建过程

  1. 用户通过kubectl或其他api客户端提交需要创建的pod信息给apiServer

  2. apiServer开始生成pod对象的信息，并将信息存入etcd，然后返回确认信息至客户端

  3. apiServer开始反映etcd中的pod对象的变化，其它组件使用watch机制来跟踪检查apiServer上的变动

  4. scheduler发现有新的pod对象要创建，开始为Pod分配主机并将结果信息更新至apiServer

  5. node节点上的kubelet发现有pod调度过来，尝试调用docker启动容器，并将结果回送至apiServer

  6. apiServer将接收到的pod状态信息存入etcd中

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pod的终止过程

  1. 用户向apiServer发送删除pod对象的命令

  2. apiServcer中的pod对象信息会随着时间的推移而更新，在宽限期内（默认30s），pod被视为dead

  3. 将pod标记为terminating状态

  4. kubelet在监控到pod对象转为terminating状态的同时启动pod关闭过程

  5. 端点控制器监控到pod对象的关闭行为时将其从所有匹配到此端点的service资源的端点列表中移除

  6. 如果当前pod对象定义了preStop钩子处理器，则在其标记为terminating后即会以同步的方式启动执行

  7. pod对象中的容器进程收到停止信号

  8. 宽限期结束后，若pod中还存在仍在运行的进程，那么pod对象会收到立即终止的信号

  9. kubelet请求apiServer将此pod资源的宽限期设置为0从而完成删除操作，此时pod对于用户已不可见

5.3.2 初始化容器

初始化容器是在pod的主容器启动之前要运行的容器，主要是做一些主容器的前置工作，它具有两大特征：

  1. 初始化容器必须运行完成直至结束，若某初始化容器运行失败，那么kubernetes需要重启它直到成功完成

  2. 初始化容器必须按照定义的顺序执行，当且仅当前一个成功之后，后面的一个才能运行

初始化容器有很多的应用场景，下面列出的是最常见的几个：

  • 提供主容器镜像中不具备的工具程序或自定义代码

  • 初始化容器要先于应用容器串行启动并运行完成，因此可用于延后应用容器的启动直至其依赖的条件得到满足

接下来做一个案例，模拟下面这个需求：

假设要以主容器来运行nginx，但是要求在运行nginx之前先要能够连接上mysql和redis所在服务器

为了简化测试，事先规定好mysql(192.168.90.14)和redis(192.168.90.15)服务器的地址

创建pod-initcontainer.yaml，内容如下：

5.3.3 钩子函数

钩子函数能够感知自身生命周期中的事件，并在相应的时刻到来时运行用户指定的程序代码。

kubernetes在主容器的启动之后和停止之前提供了两个钩子函数：

  • post start：容器创建之后执行，如果失败了会重启容器

  • pre stop ：容器终止之前执行，执行完成之后容器将成功终止，在其完成之前会阻塞删除容器的操作

钩子处理器支持使用下面三种方式定义动作：

  • Exec命令：在容器内执行一次命令

  • TCPSocket：在当前容器尝试访问指定的socket

  • HTTPGet：在当前容器中向某url发起http请求

接下来，以exec方式为例，演示下钩子函数的使用，创建pod-hook-exec.yaml文件，内容如下：

5.3.4 容器探测

容器探测用于检测容器中的应用实例是否正常工作，是保障业务可用性的一种传统机制。如果经过探测，实例的状态不符合预期，那么kubernetes就会把该问题实例" 摘除 "，不承担业务流量。kubernetes提供了两种探针来实现容器探测，分别是：

  • liveness probes：存活性探针，用于检测应用实例当前是否处于正常运行状态，如果不是，k8s会重启容器

  • readiness probes：就绪性探针，用于检测应用实例当前是否可以接收请求，如果不能，k8s不会转发流量

livenessProbe 决定是否重启容器，readinessProbe 决定是否将请求转发给容器。

上面两种探针目前均支持三种探测方式：

  • Exec命令：在容器内执行一次命令，如果命令执行的退出码为0，则认为程序正常，否则不正常

  • TCPSocket：将会尝试访问一个用户容器的端口，如果能够建立这条连接，则认为程序正常，否则不正常

  • HTTPGet：调用容器内Web应用的URL，如果返回的状态码在200和399之间，则认为程序正常，否则不正常

下面以liveness probes为例，做几个演示：

方式一：Exec

创建pod-liveness-exec.yaml

创建pod，观察效果

方式二：TCPSocket

创建pod-liveness-tcpsocket.yaml

创建pod，观察效果

方式三：HTTPGet

创建pod-liveness-httpget.yaml

创建pod，观察效果

至此，已经使用liveness Probe演示了三种探测方式，但是查看livenessProbe的子属性，会发现除了这三种方式，还有一些其他的配置，在这里一并解释下：

下面稍微配置两个，演示下效果即可：

5.3.5 重启策略

在上一节中，一旦容器探测出现了问题，kubernetes就会对容器所在的Pod进行重启，其实这是由pod的重启策略决定的，pod的重启策略有 3 种，分别如下：

  • Always ：容器失效时，自动重启该容器，这也是默认值。

  • OnFailure ： 容器终止运行且退出码不为0时重启

  • Never ： 不论状态为何，都不重启该容器

重启策略适用于pod对象中的所有容器，首次需要重启的容器，将在其需要时立即进行重启，随后再次需要重启的操作将由kubelet延迟一段时间后进行，且反复的重启操作的延迟时长以此为10s、20s、40s、80s、160s和300s，300s是最大延迟时长。

创建pod-restartpolicy.yaml：

运行Pod测试

5.4 Pod调度

在默认情况下，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kubernetes对Pod的调度规则，kubernetes提供了四大类调度方式：

  • 自动调度：运行在哪个节点上完全由Scheduler经过一系列的算法计算得出

  • 定向调度：NodeName、NodeSelector

  • 亲和性调度：NodeAffinity、PodAffinity、PodAntiAffinity

  • 污点（容忍）调度：Taints、Toleration

5.4.1 定向调度

定向调度，指的是利用在pod上声明nodeName或者nodeSelector，以此将Pod调度到期望的node节点上。注意，这里的调度是强制的，这就意味着即使要调度的目标Node不存在，也会向上面进行调度，只不过pod运行失败而已。

NodeName

NodeName用于强制约束将Pod调度到指定的Name的Node节点上。这种方式，其实是直接跳过Scheduler的调度逻辑，直接将Pod调度到指定名称的节点。

接下来，实验一下：创建一个pod-nodename.yaml文件

NodeSelector

NodeSelector用于将pod调度到添加了指定标签的node节点上。它是通过kubernetes的label-selector机制实现的，也就是说，在pod创建之前，会由scheduler使用MatchNodeSelector调度策略进行label匹配，找出目标node，然后将pod调度到目标节点，该匹配规则是强制约束。

接下来，实验一下：

1 首先分别为node节点添加标签

2 创建一个pod-nodeselector.yaml文件，并使用它创建Pod

5.4.2 亲和性调度

上一节，介绍了两种定向调度的方式，使用起来非常方便，但是也有一定的问题，那就是如果没有满足条件的Node，那么Pod将不会被运行，即使在集群中还有可用Node列表也不行，这就限制了它的使用场景。

基于上面的问题，kubernetes还提供了一种亲和性调度（Affinity）。它在NodeSelector的基础之上的进行了扩展，可以通过配置的形式，实现优先选择满足条件的Node进行调度，如果没有，也可以调度到不满足条件的节点上，使调度更加灵活。

Affinity主要分为三类：

  • nodeAffinity(node亲和性）: 以node为目标，解决pod可以调度到哪些node的问题

  • podAffinity(pod亲和性) : 以pod为目标，解决pod可以和哪些已存在的pod部署在同一个拓扑域中的问题

  • podAntiAffinity(pod反亲和性) : 以pod为目标，解决pod不能和哪些已存在pod部署在同一个拓扑域中的问题

关于亲和性(反亲和性)使用场景的说明：

亲和性：如果两个应用频繁交互，那就有必要利用亲和性让两个应用的尽可能的靠近，这样可以减少因网络通信而带来的性能损耗。

反亲和性：当应用的采用多副本部署时，有必要采用反亲和性让各个应用实例打散分布在各个node上，这样可以提高服务的高可用性。

NodeAffinity

首先来看一下NodeAffinity的可配置项：

接下来首先演示一下requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution ,

创建pod-nodeaffinity-required.yaml

接下来再演示一下requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution ,

创建pod-nodeaffinity-preferred.yaml

PodAffinity

PodAffinity主要实现以运行的Pod为参照，实现让新创建的Pod跟参照pod在一个区域的功能。

首先来看一下PodAffinity的可配置项：

接下来，演示下requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution,

1）首先创建一个参照Pod，pod-podaffinity-target.yaml：

2）创建pod-podaffinity-required.yaml，内容如下：

上面配置表达的意思是：新Pod必须要与拥有标签nodeenv=xxx或者nodeenv=yyy的pod在同一Node上，显然现在没有这样pod，接下来，运行测试一下。

关于PodAffinity的 preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution，这里不再演示。

PodAntiAffinity

PodAntiAffinity主要实现以运行的Pod为参照，让新创建的Pod跟参照pod不在一个区域中的功能。

它的配置方式和选项跟PodAffinty是一样的，这里不再做详细解释，直接做一个测试案例。

1）继续使用上个案例中目标pod

2）创建pod-podantiaffinity-required.yaml，内容如下：

上面配置表达的意思是：新Pod必须要与拥有标签nodeenv=pro的pod不在同一Node上，运行测试一下。

5.4.3 污点和容忍

污点（Taints）

前面的调度方式都是站在Pod的角度上，通过在Pod上添加属性，来确定Pod是否要调度到指定的Node上，其实我们也可以站在Node的角度上，通过在Node上添加污点属性，来决定是否允许Pod调度过来。

Node被设置上污点之后就和Pod之间存在了一种相斥的关系，进而拒绝Pod调度进来，甚至可以将已经存在的Pod驱逐出去。

污点的格式为：key=value:effect, key和value是污点的标签，effect描述污点的作用，支持如下三个选项：

  • PreferNoSchedule：kubernetes将尽量避免把Pod调度到具有该污点的Node上，除非没有其他节点可调度

  • NoSchedule：kubernetes将不会把Pod调度到具有该污点的Node上，但不会影响当前Node上已存在的Pod

  • NoExecute：kubernetes将不会把Pod调度到具有该污点的Node上，同时也会将Node上已存在的Pod驱离

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使用kubectl设置和去除污点的命令示例如下：

接下来，演示下污点的效果：

  1. 准备节点node1（为了演示效果更加明显，暂时停止node2节点）

  2. 为node1节点设置一个污点: tag=heima:PreferNoSchedule；然后创建pod1( pod1 可以 )

  3. 修改为node1节点设置一个污点: tag=heima:NoSchedule；然后创建pod2( pod1 正常 pod2 失败 )

  4. 修改为node1节点设置一个污点: tag=heima:NoExecute；然后创建pod3 ( 3个pod都失败 )

容忍（Toleration）

上面介绍了污点的作用，我们可以在node上添加污点用于拒绝pod调度上来，但是如果就是想将一个pod调度到一个有污点的node上去，这时候应该怎么做呢？这就要使用到容忍。

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污点就是拒绝，容忍就是忽略，Node通过污点拒绝pod调度上去，Pod通过容忍忽略拒绝

下面先通过一个案例看下效果：

  1. 上一小节，已经在node1节点上打上了NoExecute的污点，此时pod是调度不上去的

  2. 本小节，可以通过给pod添加容忍，然后将其调度上去

创建pod-toleration.yaml,内容如下

下面看一下容忍的详细配置:

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