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          Kubernetes 從入門到進階實戰(zhàn)教程 (2021 最新萬字干貨版)

          共 20740字,需瀏覽 42分鐘

           ·

          2021-01-13 19:27


          作者:oonamao 毛江云,騰訊 CSIG 應用開發(fā)工程師
          原文:來源騰訊技術工程,https://tinyurl.com/ya3ennxf


          寫在前面

          筆者今年 9 月從端側開發(fā)轉到后臺開發(fā),第一個系統(tǒng)開發(fā)任務就強依賴了 K8S,加之項目任務重、排期緊,必須馬上對 K8S 有概念上的了解。然而,很多所謂“K8S 入門\概念”的文章看的一頭霧水,對于大部分新手來說并不友好。經(jīng)歷了幾天痛苦地學習之后,回顧來看,K8S 根本不復雜。于是,決心有了這一系列的文章:一方面希望對新手同學有幫助;另一方面,以文會友,希望能夠有機會交流討論技術。

          本文組織方式:

          1. K8S 是什么,即作用和目的。涉及 K8S 架構的整理,Master 和 Node 之間的關系,以及 K8S 幾個重要的組件:API Server、Scheduler、Controller、etcd 等。
          2. K8S 的重要概念,即 K8S 的 API 對象,也就是常常聽到的 Pod、Deployment、Service 等。
          3. 如何配置 kubectl,介紹kubectl工具和配置辦法。
          4. 如何用kubectl 部署服務。
          5. 如何用kubectl 查看、更新/編輯、刪除服務。
          6.?如何用kubectl?排查部署在K8S集群上的服務出現(xiàn)的問題

          I. K8S 概覽

          1.1 K8S 是什么?

          K8S 是Kubernetes的全稱,官方稱其是:

          Kubernetes is an open source system for managing?containerized applications?across multiple hosts. It provides basic mechanisms for deployment, maintenance, and scaling of applications.

          用于自動部署、擴展和管理“容器化(containerized)應用程序”的開源系統(tǒng)。

          翻譯成大白話就是:“K8S 是 負責自動化運維管理多個 Docker 程序的集群”。那么問題來了:Docker 運行可方便了,為什么要用 K8S,它有什么優(yōu)勢?

          插一句題外話:

          • 為什么 Kubernetes 要叫 Kubernetes 呢?維基百科已經(jīng)交代了(老美對星際是真的癡迷):

            Kubernetes(在希臘語意為“舵手”或“駕駛員”)由 Joe Beda、Brendan Burns 和 Craig McLuckie 創(chuàng)立,并由其他谷歌工程師,包括 Brian Grant 和 Tim Hockin 等進行加盟創(chuàng)作,并由谷歌在 2014 年首次對外宣布 。該系統(tǒng)的開發(fā)和設計都深受谷歌的 Borg 系統(tǒng)的影響,其許多頂級貢獻者之前也是 Borg 系統(tǒng)的開發(fā)者。在谷歌內(nèi)部,Kubernetes 的原始代號曾經(jīng)是Seven,即星際迷航中的 Borg(博格人)。Kubernetes 標識中舵輪有七個輪輻就是對該項目代號的致意。

          • 為什么 Kubernetes 的縮寫是 K8S 呢?我個人贊同Why Kubernetes is Abbreviated k8s中說的觀點“嘛,寫全稱也太累了吧,不如整個縮寫”。其實只保留首位字符,用具體數(shù)字來替代省略的字符個數(shù)的做法,還是比較常見的。

          1.2 為什么是 K8S?

          試想下傳統(tǒng)的后端部署辦法:把程序包(包括可執(zhí)行二進制文件、配置文件等)放到服務器上,接著運行啟動腳本把程序跑起來,同時啟動守護腳本定期檢查程序運行狀態(tài)、必要的話重新拉起程序。

          有問題嗎?顯然有!最大的一個問題在于:**如果服務的請求量上來,已部署的服務響應不過來怎么辦?**傳統(tǒng)的做法往往是,如果請求量、內(nèi)存、CPU 超過閾值做了告警,運維馬上再加幾臺服務器,部署好服務之后,接入負載均衡來分擔已有服務的壓力。

          問題出現(xiàn)了:從監(jiān)控告警到部署服務,中間需要人力介入!那么,有沒有辦法自動完成服務的部署、更新、卸載和擴容、縮容呢?

          這,就是 K8S 要做的事情:自動化運維管理 Docker(容器化)程序。

          1.3 K8S 怎么做?

          我們已經(jīng)知道了 K8S 的核心功能:自動化運維管理多個容器化程序。那么 K8S 怎么做到的呢?這里,我們從宏觀架構上來學習 K8S 的設計思想。首先看下圖,圖片來自文章Components of Kubernetes Architecture:

          K8S 是屬于主從設備模型(Master-Slave 架構),即有 Master 節(jié)點負責核心的調度、管理和運維,Slave 節(jié)點則在執(zhí)行用戶的程序。但是在 K8S 中,主節(jié)點一般被稱為Master Node 或者 Head Node(本文采用 Master Node 稱呼方式),而從節(jié)點則被稱為Worker Node 或者 Node(本文采用 Worker Node 稱呼方式)。

          要注意一點:Master Node 和 Worker Node 是分別安裝了 K8S 的 Master 和 Woker 組件的實體服務器,每個 Node 都對應了一臺實體服務器(雖然 Master Node 可以和其中一個 Worker Node 安裝在同一臺服務器,但是建議 Master Node 單獨部署),所有 Master Node 和 Worker Node 組成了 K8S 集群,同一個集群可能存在多個 Master Node 和 Worker Node。

          首先來看Master Node都有哪些組件:

          • API Server。K8S 的請求入口服務。API Server 負責接收 K8S 所有請求(來自 UI 界面或者 CLI 命令行工具),然后,API Server 根據(jù)用戶的具體請求,去通知其他組件干活。
          • Scheduler。K8S 所有 Worker Node 的調度器。當用戶要部署服務時,Scheduler 會選擇最合適的 Worker Node(服務器)來部署。
          • Controller ManagerK8S 所有 Worker Node 的監(jiān)控器。Controller Manager 有很多具體的 Controller,在文章Components of Kubernetes Architecture中提到的有 Node Controller、Service Controller、Volume Controller 等。Controller 負責監(jiān)控和調整在 Worker Node 上部署的服務的狀態(tài),比如用戶要求 A 服務部署 2 個副本,那么當其中一個服務掛了的時候,Controller 會馬上調整,讓 Scheduler 再選擇一個 Worker Node 重新部署服務。
          • etcd。K8S 的存儲服務。etcd 存儲了 K8S 的關鍵配置和用戶配置,K8S 中僅 API Server 才具備讀寫權限,其他組件必須通過 API Server 的接口才能讀寫數(shù)據(jù)(見Kubernetes Works Like an Operating System)。

          接著來看Worker Node的組件,筆者更贊同HOW DO APPLICATIONS RUN ON KUBERNETES文章中提到的組件介紹:

          • KubeletWorker Node 的監(jiān)視器,以及與 Master Node 的通訊器。Kubelet 是 Master Node 安插在 Worker Node 上的“眼線”,它會定期向 Worker Node 匯報自己 Node 上運行的服務的狀態(tài),并接受來自 Master Node 的指示采取調整措施。
          • Kube-ProxyK8S 的網(wǎng)絡代理。私以為稱呼為 Network-Proxy 可能更適合?Kube-Proxy 負責 Node 在 K8S 的網(wǎng)絡通訊、以及對外部網(wǎng)絡流量的負載均衡。
          • Container Runtime。Worker Node 的運行環(huán)境。即安裝了容器化所需的軟件環(huán)境確保容器化程序能夠跑起來,比如 Docker Engine。大白話就是幫忙裝好了 Docker 運行環(huán)境。
          • Logging Layer。K8S 的監(jiān)控狀態(tài)收集器。私以為稱呼為 Monitor 可能更合適?Logging Layer 負責采集 Node 上所有服務的 CPU、內(nèi)存、磁盤、網(wǎng)絡等監(jiān)控項信息。
          • Add-Ons。K8S 管理運維 Worker Node 的插件組件。有些文章認為 Worker Node 只有三大組件,不包含 Add-On,但筆者認為 K8S 系統(tǒng)提供了 Add-On 機制,讓用戶可以擴展更多定制化功能,是很不錯的亮點。

          總結來看,K8S 的 Master Node 具備:請求入口管理(API Server),Worker Node 調度(Scheduler),監(jiān)控和自動調節(jié)(Controller Manager),以及存儲功能(etcd);而 K8S 的 Worker Node 具備:狀態(tài)和監(jiān)控收集(Kubelet),網(wǎng)絡和負載均衡(Kube-Proxy)、保障容器化運行環(huán)境(Container Runtime)、以及定制化功能(Add-Ons)。

          到這里,相信你已經(jīng)對 K8S 究竟是做什么的,有了大概認識。接下來,再來認識下 K8S 的 Deployment、Pod、Replica Set、Service 等,但凡談到 K8S,就繞不開這些名詞,而這些名詞也是最讓 K8S 新手們感到頭疼、困惑的。

          II. K8S 重要概念

          2.1 Pod 實例

          官方對于Pod的解釋是:

          Pod是可以在 Kubernetes 中創(chuàng)建和管理的、最小的可部署的計算單元。

          這樣的解釋還是很難讓人明白究竟 Pod 是什么,但是對于 K8S 而言,Pod 可以說是所有對象中最重要的概念了!因此,我們必須首先清楚地知道“Pod 是什么”,再去了解其他的對象。

          從官方給出的定義,聯(lián)想下“最小的 xxx 單元”,是不是可以想到本科在學校里學習“進程”的時候,教科書上有一段類似的描述:資源分配的最小單位;還有”線程“的描述是:CPU 調度的最小單位。什么意思呢?”最小 xx 單位“要么就是事物的衡量標準單位,要么就是資源的閉包、集合。前者比如長度米、時間秒;后者比如一個”進程“是存儲和計算的閉包,一個”線程“是 CPU 資源(包括寄存器、ALU 等)的閉包。

          同樣的,Pod 就是 K8S 中一個服務的閉包。這么說的好像還是有點玄乎,更加云里霧里了。簡單來說,Pod 可以被理解成一群可以共享網(wǎng)絡、存儲和計算資源的容器化服務的集合。再打個形象的比喻,在同一個 Pod 里的幾個 Docker 服務/程序,好像被部署在同一臺機器上,可以通過 localhost 互相訪問,并且可以共用 Pod 里的存儲資源(這里是指 Docker 可以掛載 Pod 內(nèi)的數(shù)據(jù)卷,數(shù)據(jù)卷的概念,后文會詳細講述,暫時理解為“需要手動 mount 的磁盤”)。筆者總結 Pod 如下圖,可以看到:同一個 Pod 之間的 Container 可以通過 localhost 互相訪問,并且可以掛載 Pod 內(nèi)所有的數(shù)據(jù)卷;但是不同的 Pod 之間的 Container 不能用 localhost 訪問,也不能掛載其他 Pod 的數(shù)據(jù)卷。

          對 Pod 有直觀的認識之后,接著來看 K8S 中 Pod 究竟長什么樣子,具體包括哪些資源?

          K8S 中所有的對象都通過 yaml 來表示,筆者從官方網(wǎng)站摘錄了一個最簡單的 Pod 的 yaml:

          apiVersion:?v1
          kind:?Pod
          metadata:
          ??name:?memory-demo
          ??namespace:?mem-example
          spec:
          ??containers:
          ??-?name:?memory-demo-ctr
          ????image:?polinux/stress
          ????resources:
          ??????limits:
          ????????memory:?"200Mi"
          ??????requests:
          ????????memory:?"100Mi"
          ????command:?["stress"]
          ????args:?["--vm",?"1",?"--vm-bytes",?"150M",?"--vm-hang",?"1"]
          ????volumeMounts:
          ????-?name:?redis-storage
          ??????mountPath:?/data/redis
          ??volumes:
          ??-?name:?redis-storage
          ????emptyDir:?{}

          看不懂不必慌張,且耐心聽下面的解釋:

          • apiVersion記錄 K8S 的 API Server 版本,現(xiàn)在看到的都是v1,用戶不用管。
          • kind記錄該 yaml 的對象,比如這是一份 Pod 的 yaml 配置文件,那么值內(nèi)容就是Pod。
          • metadata記錄了 Pod 自身的元數(shù)據(jù),比如這個 Pod 的名字、這個 Pod 屬于哪個 namespace(命名空間的概念,后文會詳述,暫時理解為“同一個命名空間內(nèi)的對象互相可見”)。
          • spec記錄了 Pod 內(nèi)部所有的資源的詳細信息,看懂這個很重要:
            • containers記錄了 Pod 內(nèi)的容器信息,containers包括了:name容器名,image容器的鏡像地址,resources容器需要的 CPU、內(nèi)存、GPU 等資源,command容器的入口命令,args容器的入口參數(shù),volumeMounts容器要掛載的 Pod 數(shù)據(jù)卷等??梢钥吹?,上述這些信息都是啟動容器的必要和必需的信息
            • volumes記錄了 Pod 內(nèi)的數(shù)據(jù)卷信息,后文會詳細介紹 Pod 的數(shù)據(jù)卷。

          2.2 Volume 數(shù)據(jù)卷

          K8S 支持很多類型的 volume 數(shù)據(jù)卷掛載,具體請參見K8S 卷。前文就“如何理解 volume”提到:“需要手動 mount 的磁盤”,此外,有一點可以幫助理解:數(shù)據(jù)卷 volume 是 Pod 內(nèi)部的磁盤資源。

          其實,單單就 Volume 來說,不難理解。但是上面還看到了volumeMounts,這倆是什么關系呢?

          volume 是 K8S 的對象,對應一個實體的數(shù)據(jù)卷;而 volumeMounts 只是 container 的掛載點,對應 container 的其中一個參數(shù)。但是,volumeMounts 依賴于 volume,只有當 Pod 內(nèi)有 volume 資源的時候,該 Pod 內(nèi)部的 container 才可能有 volumeMounts。

          2.3 Container 容器

          本文中提到的鏡像 Image、容器 Container,都指代了 Pod 下的一個container。關于 K8S 中的容器,在 2.1Pod 章節(jié)都已經(jīng)交代了,這里無非再啰嗦一句:一個 Pod 內(nèi)可以有多個容器 container。

          在 Pod 中,容器也有分類,對這個感興趣的同學歡迎自行閱讀更多資料:

          • 標準容器 Application Container。
          • 初始化容器 Init Container。
          • 邊車容器 Sidecar Container。
          • 臨時容器 Ephemeral Container。

          一般來說,我們部署的大多是標準容器( Application Container)。

          2.4 Deployment 和 ReplicaSet(簡稱 RS)

          除了 Pod 之外,K8S 中最常聽到的另一個對象就是 Deployment 了。那么,什么是 Deployment 呢?官方給出了一個要命的解釋:

          一個?Deployment?控制器為 Pods 和 ReplicaSets 提供聲明式的更新能力。

          你負責描述 Deployment 中的?目標狀態(tài),而 Deployment 控制器以受控速率更改實際狀態(tài), 使其變?yōu)槠谕麪顟B(tài)。你可以定義 Deployment 以創(chuàng)建新的 ReplicaSet,或刪除現(xiàn)有 Deployment,并通過新的 Deployment 收養(yǎng)其資源。

          翻譯一下:Deployment 的作用是管理和控制 Pod 和 ReplicaSet,管控它們運行在用戶期望的狀態(tài)中。哎,打個形象的比喻,Deployment 就是包工頭,主要負責監(jiān)督底下的工人 Pod 干活,確保每時每刻有用戶要求數(shù)量的 Pod 在工作。如果一旦發(fā)現(xiàn)某個工人 Pod 不行了,就趕緊新拉一個 Pod 過來替換它。

          新的問題又來了:那什么是 ReplicaSets 呢?

          ReplicaSet 的目的是維護一組在任何時候都處于運行狀態(tài)的 Pod 副本的穩(wěn)定集合。因此,它通常用來保證給定數(shù)量的、完全相同的 Pod 的可用性。

          再來翻譯下:ReplicaSet 的作用就是管理和控制 Pod,管控他們好好干活。但是,ReplicaSet 受控于 Deployment。形象來說,ReplicaSet 就是總包工頭手下的小包工頭

          筆者總結得到下面這幅圖,希望能幫助理解:

          新的問題又來了:如果都是為了管控 Pod 好好干活,為什么要設置 Deployment 和 ReplicaSet 兩個層級呢,直接讓 Deployment 來管理不可以嗎?

          回答:不清楚,但是私以為是因為先有 ReplicaSet,但是使用中發(fā)現(xiàn) ReplicaSet 不夠滿足要求,于是又整了一個 Deployment(有清楚 Deployment 和 ReplicaSet 聯(lián)系和區(qū)別的小伙伴歡迎留言啊)。

          但是,從 K8S 使用者角度來看,用戶會直接操作 Deployment 部署服務,而當 Deployment 被部署的時候,K8S 會自動生成要求的 ReplicaSet 和 Pod。在K8S 官方文檔中也指出用戶只需要關心 Deployment 而不操心 ReplicaSet:

          This actually means that you may never need to manipulate ReplicaSet objects: use a Deployment instead, and define your application in the spec section.

          這實際上意味著您可能永遠不需要操作 ReplicaSet 對象:直接使用 Deployments 并在規(guī)范部分定義應用程序。

          補充說明:在 K8S 中還有一個對象 ---?ReplicationController(簡稱 RC),官方文檔對它的定義是:

          ReplicationController?確保在任何時候都有特定數(shù)量的 Pod 副本處于運行狀態(tài)。換句話說,ReplicationController 確保一個 Pod 或一組同類的 Pod 總是可用的。

          怎么樣,和 ReplicaSet 是不是很相近?在Deployments, ReplicaSets, and pods教程中說“ReplicationController 是 ReplicaSet 的前身”,官方也推薦用 Deployment 取代 ReplicationController 來部署服務。

          2.5 Service 和 Ingress

          吐槽下 K8S 的概念/對象/資源是真的多??!前文介紹的 Deployment、ReplicationController 和 ReplicaSet 主要管控 Pod 程序服務;那么,Service 和 Ingress 則負責管控 Pod 網(wǎng)絡服務。

          我們先來看看官方文檔中 Service 的定義:

          將運行在一組 Pods 上的應用程序公開為網(wǎng)絡服務的抽象方法。

          使用 Kubernetes,您無需修改應用程序即可使用不熟悉的服務發(fā)現(xiàn)機制。Kubernetes 為 Pods 提供自己的 IP 地址,并為一組 Pod 提供相同的 DNS 名, 并且可以在它們之間進行負載均衡。

          翻譯下:K8S 中的服務(Service)并不是我們常說的“服務”的含義,而更像是網(wǎng)關層,是若干個 Pod 的流量入口、流量均衡器。

          那么,為什么要 Service 呢?

          私以為在這一點上,官方文檔講解地非常清楚:

          Kubernetes Pod 是有生命周期的。它們可以被創(chuàng)建,而且銷毀之后不會再啟動。如果您使用 Deployment 來運行您的應用程序,則它可以動態(tài)創(chuàng)建和銷毀 Pod。

          每個 Pod 都有自己的 IP 地址,但是在 Deployment 中,在同一時刻運行的 Pod 集合可能與稍后運行該應用程序的 Pod 集合不同。

          這導致了一個問題:如果一組 Pod(稱為“后端”)為群集內(nèi)的其他 Pod(稱為“前端”)提供功能, 那么前端如何找出并跟蹤要連接的 IP 地址,以便前端可以使用工作量的后端部分?

          補充說明:K8S 集群的網(wǎng)絡管理和拓撲也有特別的設計,以后會專門出一章節(jié)來詳細介紹 K8S 中的網(wǎng)絡。這里需要清楚一點:K8S 集群內(nèi)的每一個 Pod 都有自己的 IP(是不是很類似一個 Pod 就是一臺服務器,然而事實上是多個 Pod 存在于一臺服務器上,只不過是 K8S 做了網(wǎng)絡隔離),在 K8S 集群內(nèi)部還有 DNS 等網(wǎng)絡服務(一個 K8S 集群就如同管理了多區(qū)域的服務器,可以做復雜的網(wǎng)絡拓撲)。

          此外,筆者推薦k8s 外網(wǎng)如何訪問業(yè)務應用對于 Service 的介紹,不過對于新手而言,推薦閱讀前半部分對于 service 的介紹即可,后半部分就太復雜了。我這里做了簡單的總結:

          Service 是 K8S 服務的核心,屏蔽了服務細節(jié),統(tǒng)一對外暴露服務接口,真正做到了“微服務”。舉個例子,我們的一個服務 A,部署了 3 個備份,也就是 3 個 Pod;對于用戶來說,只需要關注一個 Service 的入口就可以,而不需要操心究竟應該請求哪一個 Pod。優(yōu)勢非常明顯:一方面外部用戶不需要感知因為 Pod 上服務的意外崩潰、K8S 重新拉起 Pod 而造成的 IP 變更,外部用戶也不需要感知因升級、變更服務帶來的 Pod 替換而造成的 IP 變化,另一方面,Service 還可以做流量負載均衡。

          但是,Service 主要負責 K8S 集群內(nèi)部的網(wǎng)絡拓撲。那么集群外部怎么訪問集群內(nèi)部呢?這個時候就需要 Ingress 了,官方文檔中的解釋是:

          Ingress 是對集群中服務的外部訪問進行管理的 API 對象,典型的訪問方式是 HTTP。

          Ingress 可以提供負載均衡、SSL 終結和基于名稱的虛擬托管。

          翻譯一下:Ingress 是整個 K8S 集群的接入層,復雜集群內(nèi)外通訊。

          最后,筆者把 Ingress 和 Service 的關系繪制網(wǎng)絡拓撲關系圖如下,希望對理解這兩個概念有所幫助:

          2.6 namespace 命名空間

          和前文介紹的所有的概念都不一樣,namespace 跟 Pod 沒有直接關系,而是 K8S 另一個維度的對象。或者說,前文提到的概念都是為了服務 Pod 的,而 namespace 則是為了服務整個 K8S 集群的。

          那么,namespace 是什么呢?

          上官方文檔定義:

          Kubernetes 支持多個虛擬集群,它們底層依賴于同一個物理集群。這些虛擬集群被稱為名字空間。

          翻譯一下:namespace 是為了把一個 K8S 集群劃分為若干個資源不可共享的虛擬集群而誕生的。

          也就是說,可以通過在 K8S 集群內(nèi)創(chuàng)建 namespace 來分隔資源和對象。比如我有 2 個業(yè)務 A 和 B,那么我可以創(chuàng)建 ns-a 和 ns-b 分別部署業(yè)務 A 和 B 的服務,如在 ns-a 中部署了一個 deployment,名字是 hello,返回用戶的是“hello a”;在 ns-b 中也部署了一個 deployment,名字恰巧也是 hello,返回用戶的是“hello b”(要知道,在同一個 namespace 下 deployment 不能同名;但是不同 namespace 之間沒有影響)。前文提到的所有對象,都是在 namespace 下的;當然,也有一些對象是不隸屬于 namespace 的,而是在 K8S 集群內(nèi)全局可見的,官方文檔提到的可以通過命令來查看,具體命令的使用辦法,筆者會出后續(xù)的實戰(zhàn)文章來介紹,先貼下命令:

          #?位于名字空間中的資源
          kubectl?api-resources?--namespaced=true

          #?不在名字空間中的資源
          kubectl?api-resources?--namespaced=false

          不在 namespace 下的對象有:

          在 namespace 下的對象有(部分):

          2.7 其他

          K8S 的對象實在太多了,2.1-2.6 介紹的是在實際使用 K8S 部署服務最常見的。其他的還有 Job、CronJob 等等,在對 K8S 有了比較清楚的認知之后,再去學習更多的 K8S 對象,不是難事。

          III. 配置 kubectl

          3.1 什么是 kubectl?

          官方文檔中介紹 kubectl 是:

          Kubectl 是一個命令行接口,用于對 Kubernetes 集群運行命令。Kubectl 的配置文件在$HOME/.kube 目錄。我們可以通過設置 KUBECONFIG 環(huán)境變量或設置命令參數(shù)--kubeconfig 來指定其他位置的 kubeconfig 文件。

          也就是說,可以通過 kubectl 來操作 K8S 集群,基本語法:

          使用以下語法?kubectl?從終端窗口運行命令:

          kubectl?[command]?[TYPE]?[NAME]?[flags]

          其中?command、TYPE、NAME?和?flags?分別是:

          • command:指定要對一個或多個資源執(zhí)行的操作,例如?createget、describe、delete。

          • TYPE:指定資源類型。資源類型不區(qū)分大小寫,可以指定單數(shù)、復數(shù)或縮寫形式。例如,以下命令輸出相同的結果:

          ```shell
          kubectl?get?pod?pod1
          kubectl?get?pods?pod1
          kubectl?get?po?pod1

          -?`NAME`:指定資源的名稱。名稱區(qū)分大小寫。如果省略名稱,則顯示所有資源的詳細信息?`kubectl get pods`。

          在對多個資源執(zhí)行操作時,您可以按類型和名稱指定每個資源,或指定一個或多個文件:

          -?要按類型和名稱指定資源:
          ??-?要對所有類型相同的資源進行分組,請執(zhí)行以下操作:`TYPE1 name1 name2 name<#>`。
          ?例子:`kubectl get pod example-pod1 example-pod2`
          ??-?分別指定多個資源類型:`TYPE1/name1 TYPE1/name2 TYPE2/name3 TYPE<#>/name<#>`。
          ?例子:`kubectl get pod/example-pod1 replicationcontroller/example-rc1`
          -?用一個或多個文件指定資源:`-f file1 -f file2 -f file<#>`
          ??-?[使用?YAML?而不是?JSON](https://kubernetes.io/zh/docs/concepts/configuration/overview/#general-config-tips)?因為 YAML 更容易使用,特別是用于配置文件時。
          ?例子:`kubectl get -f ./pod.yaml`
          -?`flags`:?指定可選的參數(shù)。例如,可以使用?`-s`?或?`-server`?參數(shù)指定 Kubernetes API 服務器的地址和端口。

          就如何使用 kubectl 而言,官方文檔已經(jīng)說得非常清楚。不過對于新手而言,還是需要解釋幾句:

          1. kubectl 是 K8S 的命令行工具,并不需要 kubectl 安裝在 K8S 集群的任何 Node 上,但是,需要確保安裝 kubectl 的機器和 K8S 的集群能夠進行網(wǎng)絡互通。
          2. kubectl 是通過本地的配置文件來連接到 K8S 集群的,默認保存在$HOME/.kube 目錄下;也可以通過 KUBECONFIG 環(huán)境變量或設置命令參數(shù)--kubeconfig 來指定其他位置的 kubeconfig 文件【官方文檔】。

          接下來,一起看看怎么使用 kubectl 吧,切身感受下 kubectl 的使用。

          請注意,如何安裝 kubectl 的辦法有許多非常明確的教程,比如《安裝并配置 kubectl》,本文不再贅述。

          3.2 怎么配置 kubectl?

          第一步,必須準備好要連接/使用的 K8S 的配置文件,筆者給出一份杜撰的配置:

          apiVersion:?v1
          clusters:
          -?cluster:
          ????certificate-authority-data:?thisisfakecertifcateauthoritydata00000000000
          ????server:?https://1.2.3.4:1234
          ??name:?cls-dev
          contexts:
          -?context:
          ????cluster:?cls-dev
          ????user:?kubernetes-admin
          ??name:?kubernetes-admin@test
          current-context:?kubernetes-admin@test
          kind:?Config
          preferences:?{}
          users:
          -?name:?kubernetes-admin
          ??user:
          ????token:?thisisfaketoken00000

          解讀如下:

          • clusters記錄了 clusters(一個或多個 K8S 集群)信息:
            • name是這個 cluster(K8S 集群)的名稱代號
            • server是這個 cluster(K8S 集群)的訪問方式,一般為 IP+PORT
            • certificate-authority-data是證書數(shù)據(jù),只有當 cluster(K8S 集群)的連接方式是 https 時,為了安全起見需要證書數(shù)據(jù)
          • users記錄了訪問 cluster(K8S 集群)的賬號信息:
            • name是用戶賬號的名稱代號
            • user/token是用戶的 token 認證方式,token 不是用戶認證的唯一方式,其他還有賬號+密碼等。
          • contexts是上下文信息,包括了 cluster(K8S 集群)和訪問 cluster(K8S 集群)的用戶賬號等信息:
            • name是這個上下文的名稱代號
            • cluster是 cluster(K8S 集群)的名稱代號
            • user是訪問 cluster(K8S 集群)的用戶賬號代號
          • current-context記錄當前 kubectl 默認使用的上下文信息
          • kindapiVersion都是固定值,用戶不需要關心
          • preferences則是配置文件的其他設置信息,筆者沒有使用過,暫時不提。

          第二步,給 kubectl 配置上配置文件

          1. --kubeconfig參數(shù)。第一種辦法是每次執(zhí)行 kubectl 的時候,都帶上--kubeconfig=${CONFIG_PATH}。給一點溫馨小提示:每次都帶這么一長串的字符非常麻煩,可以用 alias 別名來簡化碼字量,比如alias k=kubectl --kubeconfig=${CONFIG_PATH}
          2. KUBECONFIG環(huán)境變量。第二種做法是使用環(huán)境變量KUBECONFIG把所有配置文件都記錄下來,即export KUBECONFIG=$KUBECONFIG:${CONFIG_PATH}。接下來就可以放心執(zhí)行 kubectl 命令了。
          3. $HOME/.kube/config 配置文件。第三種做法是把配置文件的內(nèi)容放到$HOME/.kube/config 內(nèi)。具體做法為:
            1. 如果$HOME/.kube/config 不存在,那么cp ${CONFIG_PATH} $HOME/.kube/config即可;
            2. 如果如果 $HOME/.kube/config已經(jīng)存在,那么需要把新的配置內(nèi)容加到 $HOME/.kube/config 下。單只是cat ${CONFIG_PATH} >> $HOME/.kube/config是不行的,正確的做法是:KUBECONFIG=$HOME/.kube/config:${CONFIG_PATH} kubectl config view --flatten > $HOME/.kube/config?。解釋下這個命令的意思:先把所有的配置文件添加到環(huán)境變量KUBECONFIG中,然后執(zhí)行kubectl config view --flatten打印出有效的配置文件內(nèi)容,最后覆蓋$HOME/.kube/config 即可。

          請注意,上述操作的優(yōu)先級分別是 1>2>3,也就是說,kubectl 會優(yōu)先檢查--kubeconfig,若無則檢查KUBECONFIG,若無則最后檢查$HOME/.kube/config,如果還是沒有,報錯。但凡某一步找到了有效的 cluster,就中斷檢查,去連接 K8S 集群了。

          第三步:配置正確的上下文

          按照第二步的做法,如果配置文件只有一個 cluster 是沒有任何問題的,但是對于有多個 cluster 怎么辦呢?到這里,有幾個關于配置的必須掌握的命令:

          • kubectl config get-contexts。列出所有上下文信息。

          • kubectl config current-context。查看當前的上下文信息。其實,命令 1 線束出來的*所指示的就是當前的上下文信息。

          • kubectl config use-context ${CONTEXT_NAME}。更改上下文信息。

          • kubectl config set-context ${CONTEXT_NAME}|--current --${KEY}=${VALUE}。修改上下文的元素。比如可以修改用戶賬號、集群信息、連接到 K8S 后所在的 namespace。

            關于該命令,還有幾點要啰嗦的:

            • config set-context可以修改任何在配置文件中的上下文信息,只需要在命令中指定上下文名稱就可以。而--current 則指代當前上下文。

            • 上下文信息所包括的內(nèi)容有:cluster 集群(名稱)、用戶賬號(名稱)、連接到 K8S 后所在的 namespace,因此有config set-context嚴格意義上的用法:

              kubectl config set-context [NAME|--current] [--cluster=cluster_nickname] [--user=user_nickname] [--namespace=namespace] [options]

              (備注:[options]可以通過 kubectl options 查看)

          綜上,如何操作 kubectl 配置都已交代。

          IV. kubectl 部署服務

          K8S 核心功能就是部署運維容器化服務,因此最重要的就是如何又快又好地部署自己的服務了。本章會介紹如何部署 Pod 和 Deployment。

          4.1 如何部署 Pod?

          通過 kubectl 部署 Pod 的辦法分為兩步:1). 準備 Pod 的 yaml 文件;2). 執(zhí)行 kubectl 命令部署

          第一步:準備 Pod 的 yaml 文件。關于 Pod 的 yaml 文件初步解釋,本系列上一篇文章《K8S 系列一:概念入門》已經(jīng)有了初步介紹,這里再復習下:

          apiVersion:?v1
          kind:?Pod
          metadata:
          ??name:?memory-demo
          ??namespace:?mem-example
          spec:
          ??containers:
          ??-?name:?memory-demo-ctr
          ????image:?polinux/stress
          ????resources:
          ??????limits:
          ????????memory:?"200Mi"
          ??????requests:
          ????????memory:?"100Mi"
          ????command:?["stress"]
          ????args:?["--vm",?"1",?"--vm-bytes",?"150M",?"--vm-hang",?"1"]
          ????volumeMounts:
          ????-?name:?redis-storage
          ??????mountPath:?/data/redis
          ??volumes:
          ??-?name:?redis-storage
          ????emptyDir:?{}

          繼續(xù)解讀:

          • metadata,對于新入門的同學來說,需要重點掌握的兩個字段:

            • name。這個 Pod 的名稱,后面到 K8S 集群中查找 Pod 的關鍵字段。
            • namespace。命名空間,即該 Pod 隸屬于哪個 namespace 下,關于 Pod 和 namespace 的關系,上一篇文章已經(jīng)交代了。
          • spec記錄了 Pod 內(nèi)部所有的資源的詳細信息,這里我們重點查看containers下的幾個重要字段:

            • name。Pod 下該容器名稱,后面查找 Pod 下的容器的關鍵字段。

            • image。容器的鏡像地址,K8S 會根據(jù)這個字段去拉取鏡像。

            • resources。容器化服務涉及到的 CPU、內(nèi)存、GPU 等資源要求。可以看到有limitsrequests兩個子項,那么這兩者有什么區(qū)別嗎,該怎么使用?在What's the difference between Pod resources.limits and resources.requests in Kubernetes?回答了:

              limits是 K8S 為該容器至多分配的資源配額;而requests則是 K8S 為該容器至少分配的資源配額。打個比方,配置中要求了 memory 的requests為 100M,而此時如果 K8S 集群中所有的 Node 的可用內(nèi)存都不足 100M,那么部署服務會失?。挥秩绻幸粋€ Node 的內(nèi)存有 16G 充裕,可以部署該 Pod,而在運行中,該容器服務發(fā)生了內(nèi)存泄露,那么一旦超過 200M 就會因為 OOM 被 kill,盡管此時該機器上還有 15G+的內(nèi)存。

            • command。容器的入口命令。對于這個筆者還存在很多困惑不解的地方,暫時挖個坑,有清楚的同學歡迎留言。

            • args。容器的入口參數(shù)。同上,有清楚的同學歡迎留言。

            • volumeMounts。容器要掛載的 Pod 數(shù)據(jù)卷等。請務必記?。?strong style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;">Pod 的數(shù)據(jù)卷只有被容器掛載后才能使用!

          第二步:執(zhí)行 kubectl 命令部署。有了 Pod 的 yaml 文件之后,就可以用 kubectl 部署了,命令非常簡單:kubectl create -f ${POD_YAML}。

          隨后,會提示該命令是否執(zhí)行成功,比如 yaml 內(nèi)容不符合要求,則會提示哪一行有問題:

          修正后,再次部署:

          4.2 如何部署 Deployment?

          第一步:準備 Deployment 的 yaml 文件。首先來看 Deployment 的 yaml 文件內(nèi)容:

          ?apiVersion:?extensions/v1beta1
          ?kind:?Deployment
          ?metadata:
          ???name:?rss-site
          ???namespace:?mem-example
          ?spec:
          ???replicas:?2
          ???template:
          ?????metadata:
          ???????labels:
          ?????????app:?web
          ?????spec:
          ??????containers:
          ???????-?name:?memory-demo-ctr
          ?????????image:?polinux/stress
          ?????????resources:
          ?????????limits:
          ???????????emory:?"200Mi"
          ?????????requests:
          ???????????memory:?"100Mi"
          ?????????command:?["stress"]
          ?????????args:?["--vm",?"1",?"--vm-bytes",?"150M",?"--vm-hang",?"1"]
          ?????????volumeMounts:
          ?????????-?name:?redis-storage
          ???????????mountPath:?/data/redis
          ?????volumes:
          ?????-?name:?redis-storage
          ???????emptyDir:?{}

          繼續(xù)來看幾個重要的字段:

          • metadata同 Pod 的 yaml,這里提一點:如果沒有指明 namespace,那么就是用 kubectl 默認的 namespace(如果 kubectl 配置文件中沒有指明 namespace,那么就是 default 空間)。
          • spec,可以看到 Deployment 的spec字段是在 Pod 的spec內(nèi)容外“包了一層”,那就來看 Deployment 有哪些需要注意的:
            • metadata,新手同學先不管這邊的信息。
            • spec,會發(fā)現(xiàn)這完完全全是上文提到的 Pod 的spec內(nèi)容,在這里寫明了 Deployment 下屬管理的每個 Pod 的具體內(nèi)容。
            • replicas。副本個數(shù)。也就是該 Deployment 需要起多少個相同的 Pod,如果用戶成功在 K8S 中配置了 n(n>1)個,那么 Deployment 會確保在集群中始終有 n 個服務在運行。
            • template

          第二步:執(zhí)行 kubectl 命令部署。Deployment 的部署辦法同 Pod:kubectl create -f ${DEPLOYMENT_YAML}。由此可見,K8S 會根據(jù)配置文件中的kind字段來判斷具體要創(chuàng)建的是什么資源。

          這里插一句題外話:部署完 deployment 之后,可以查看到自動創(chuàng)建了 ReplicaSet 和 Pod,如下圖所示:

          還有一個有趣的事情:通過 Deployment 部署的服務,其下屬的 RS 和 Pod 命名是有規(guī)則的。讀者朋友們自己總結發(fā)現(xiàn)哦。

          綜上,如何部署一個 Pod 或者 Deployment 就結束了。

          V. kubectl 查看、更新/編輯、刪除服務

          作為 K8S 使用者而言,更關心的問題應該是本章所要討論的話題:如何通過 kubectl 查看、更新/編輯、刪除在 K8S 上部署著的服務。

          5.1 如何查看服務?

          請務必記得一個事情:在 K8S 中,一個獨立的服務即對應一個 Pod。即,當我們說要 xxx 一個服務的就是,也就是操作一個 Pod。而與 Pod 服務相關的且需要用戶關心的,有 Deployment。

          通過 kubectl 查看服務的基本命令是:

          $?kubectl?get|describe?${RESOURCE}?[-o?${FORMAT}]?-n=${NAMESPACE}
          #?${RESOURCE}有:?pod、deployment、replicaset(rs)

          在此之前,還有一個需要回憶的事情是:Deployment、ReplicaSet 和 Pod 之間的關系 - 層層隸屬;以及這些資源和 namespace 的關系是 - 隸屬。如下圖所示。

          因此,要查看一個服務,也就是一個 Pod,必須首先指定 namespace!那么,如何查看集群中所有的 namespace 呢?kubectl get ns

          于是,只需要通過-n=${NAMESPACE}就可以指定自己要操作的資源所在的 namespace。比如查看 Pod:kubectl get pod -n=oona-test,同理,查看 Deployment:kubectl get deployment -n=oona-test

          問題又來了:如果已經(jīng)忘記自己所部屬的服務所在的 namespace 怎么辦?這么多 namespace,一個一個查看過來嗎?

          kubectl get pod --all-namespaces

          這樣子就可以看到所有 namespace 下面部署的 Pod 了!同理,要查找所有的命名空間下的 Deployment 的命令是:kubectl get deployment --all-namespaces。

          于是,就可以開心地查看 Pod:kubectl get pod [-o wide] -n=oona-test,或者查看 Deployment:kubectl get deployment [-o wide] -n=oona-test。

          哎,這里是否加-o wide有什么區(qū)別嗎?實際操作下就明白了,其他資源亦然:

          哎,我們看到之前部署的 Pod 服務 memory-demo 顯示的“ImagePullBackOff”是怎么回事呢?先不著急,我們慢慢看下去。

          5.2 如何更新/編輯服務?

          兩種辦法:1). 修改 yaml 文件后通過 kubectl 更新;2). 通過 kubectl 直接編輯 K8S 上的服務。

          方法一:修改 yaml 文件后通過 kubectl 更新。我們看到,創(chuàng)建一個 Pod 或者 Deployment 的命令是kubectl create -f ${YAML}。但是,如果 K8S 集群當前的 namespace 下已經(jīng)有該服務的話,會提示資源已經(jīng)存在:

          通過 kubectl 更新的命令是kubectl apply -f ${YAML},我們再來試一試:

          (備注:命令kubectl apply -f ${YAML}也可以用于首次創(chuàng)建一個服務哦)

          方法二:通過 kubectl 直接編輯 K8S 上的服務。命令為kubectl edit ${RESOURCE} ${NAME},比如修改剛剛的 Pod 的命令為kubectl edit pod memory-demo,然后直接編輯自己要修改的內(nèi)容即可。

          但是請注意,無論方法一還是方法二,能修改的內(nèi)容還是有限的,從筆者實戰(zhàn)下來的結論是:只能修改/更新鏡像的地址和個別幾個字段。如果修改其他字段,會報錯:

          The Pod "memory-demo" is invalid: spec: Forbidden: pod updates may not change fields other than?spec.containers[*].image,?spec.initContainers[*].image,?spec.activeDeadlineSeconds?or?spec.tolerations?(only additions to existing tolerations)

          如果真的要修改其他字段怎么辦呢?恐怕只能刪除服務后重新部署了。

          5.3 如何刪除服務?

          在 K8S 上刪除服務的操作非常簡單,命令為kubectl delete ${RESOURCE} ${NAME}。比如刪除一個 Pod 是:kubectl delete pod memory-demo,再比如刪除一個 Deployment 的命令是:kubectl delete deployment ${DEPLOYMENT_NAME}。但是,請注意:

          • 如果只部署了一個 Pod,那么直接刪除該 Pod 即可;

          • 如果是通過 Deployment 部署的服務,那么僅僅刪除 Pod 是不行的,正確的刪除方式應該是:先刪除 Deployment,再刪除 Pod。

          關于第二點應該不難想象:僅僅刪除了 Pod 但是 Deployment 還在的話,Deployment 定時會檢查其下屬的所有 Pod,如果發(fā)現(xiàn)失敗了則會再拉起。因此,會發(fā)現(xiàn)過一會兒,新的 Pod 又被拉起來了。

          另外,還有一個事情:有時候會發(fā)現(xiàn)一個 Pod 總也刪除不了,這個時候很有可能要實施強制刪除措施,命令為kubectl delete pod --force --grace-period=0 ${POD_NAME}

          VI. kubectl 排查服務問題

          上文說道:部署的服務 memory-demo 失敗了,是怎么回事呢?本章就會帶大家一起來看看常見的 K8S 中服務部署失敗、服務起來了但是不正常運行都怎么排查呢?

          首先,祭出筆者最愛的一張 K8S 排查手冊,來自博客《Kubernetes Deployment 故障排除圖解指南》:

          哈哈哈,對于新手同學來說,上圖還是不夠友好,下面我們簡單來看兩個例子:

          6.1 K8S 上部署服務失敗了怎么排查?

          請一定記住這個命令:kubectl describe ${RESOURCE} ${NAME}。比如剛剛的 Pod 服務 memory-demo,我們來看:

          拉到最后看到Events部分,會顯示出 K8S 在部署這個服務過程的關鍵日志。這里我們可以看到是拉取鏡像失敗了,好吧,大家可以換一個可用的鏡像再試試。

          一般來說,通過kubectl describe pod ${POD_NAME}已經(jīng)能定位絕大部分部署失敗的問題了,當然,具體問題還是得具體分析。大家如果遇到具體的報錯,歡迎分享交流。

          6.2 K8S 上部署的服務不正常怎么排查?

          如果服務部署成功了,且狀態(tài)為running,那么就需要進入 Pod 內(nèi)部的容器去查看自己的服務日志了:

          • 查看 Pod 內(nèi)部某個 container 打印的日志:kubectl log ${POD_NAME} -c ${CONTAINER_NAME}。
          • 進入 Pod 內(nèi)部某個 container:kubectl exec -it [options] ${POD_NAME} -c ${CONTAINER_NAME} [args],嗯,這個命令的作用是通過 kubectl 執(zhí)行了docker exec xxx進入到容器實例內(nèi)部。之后,就是用戶檢查自己服務的日志來定位問題。

          顯然,線上可能會遇到更復雜的問題,需要借助更多更強大的命令和工具。

          寫在后面

          本文希望能夠幫助對 K8S 不了解的新手快速了解 K8S。筆者一邊寫文章,一邊查閱和整理 K8S 資料,過程中越發(fā)感覺 K8S 架構的完備、設計的精妙,是值得深入研究的,K8S 大受歡迎是有道理的。


          本文轉載自:「騰訊技術工程」,原文:https://tinyurl.com/ya3ennxf,版權歸原作者所有。




          - End -

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