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首页 › 业界区 › 业界 ›K8s Pod 控制器介绍及应用示例

K8s Pod 控制器介绍及应用示例

殷罗绮 前天 22:22
Kubernetes 官方文档：Pod 控制器
Pod控制器介绍

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。
1.png

ReplicaSet的资源清单文件：
  1. apiVersion: apps/v1 # 版本号
  2. kind: ReplicaSet # 类型      
  3. metadata: # 元数据
  4.   name: # rs名称
  5.   namespace: # 所属命名空间
  6.   labels: #标签
  7.     controller: rs
  8. spec: # 详情描述
  9.   replicas: 3 # 副本数量
  10.   selector: # 选择器，通过它指定该控制器管理哪些pod
  11.     matchLabels:      # Labels匹配规则
  12.       app: nginx-pod
  13.     matchExpressions: # Expressions匹配规则
  14.       - {key: app, operator: In, values: [nginx-pod]}
  15.   template: # 模板，当副本数量不足时，会根据下面的模板创建pod副本
  16.     metadata:
  17.       labels:
  18.         app: nginx-pod
  19.     spec:
  20.       containers:
  21.       - name: nginx
  22.         image: nginx:1.18.0
  23.         ports:
  24.         - containerPort: 80
复制代码
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所使用的模板板，里面其实就是前一章学过的pod的定义
创建ReplicaSet
创建pc-replicaset.yaml文件，内容如下：
  1. apiVersion: apps/v1
  2. kind: ReplicaSet   
  3. metadata:
  4.   name: pc-replicaset
  5.   namespace: dev
  6. spec:
  7.   replicas: 3
  8.   selector:
  9.     matchLabels:
  10.       app: nginx-pod
  11.   template:
  12.     metadata:
  13.       labels:
  14.         app: nginx-pod
  15.     spec:
  16.       containers:
  17.       - name: nginx
  18.         image: nginx:1.18.0
复制代码
  1. # 创建rs
  2. [root@k8s-master01 ~]# kubectl create -f pc-replicaset.yaml
  3. replicaset.apps/pc-replicaset created
  5. # 查看rs
  6. # DESIRED:期望副本数量  
  7. # CURRENT:当前副本数量  
  8. # READY:已经准备好提供服务的副本数量
  9. [root@k8s-master01 ~]# kubectl get rs pc-replicaset -n dev -o wide
  10. NAME          DESIRED   CURRENT READY AGE   CONTAINERS   IMAGES             SELECTOR
  11. pc-replicaset 3         3       3     22s   nginx        nginx:1.18.0       app=nginx-pod
  13. # 查看当前控制器创建出来的pod
  14. # 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
  15. [root@k8s-master01 ~]# kubectl get pod -n dev
  16. NAME                          READY   STATUS    RESTARTS   AGE
  17. pc-replicaset-6vmvt   1/1     Running   0          54s
  18. pc-replicaset-fmb8f   1/1     Running   0          54s
  19. pc-replicaset-snrk2   1/1     Running   0          54s
复制代码
扩缩容
  1. # 编辑rs的副本数量，修改spec:replicas: 6即可
  2. [root@k8s-master01 ~]# kubectl edit rs pc-replicaset -n dev
  3. replicaset.apps/pc-replicaset edited
  5. # 查看pod
  6. [root@k8s-master01 ~]# kubectl get pods -n dev
  7. NAME                          READY   STATUS    RESTARTS   AGE
  8. pc-replicaset-6vmvt   1/1     Running   0          114m
  9. pc-replicaset-cftnp   1/1     Running   0          10s
  10. pc-replicaset-fjlm6   1/1     Running   0          10s
  11. pc-replicaset-fmb8f   1/1     Running   0          114m
  12. pc-replicaset-s2whj   1/1     Running   0          10s
  13. pc-replicaset-snrk2   1/1     Running   0          114m
  15. # 当然也可以直接使用命令实现
  16. # 使用scale命令实现扩缩容， 后面--replicas=n直接指定目标数量即可
  17. [root@k8s-master01 ~]# kubectl scale rs pc-replicaset --replicas=2 -n dev
  18. replicaset.apps/pc-replicaset scaled
  20. # 命令运行完毕，立即查看，发现已经有4个开始准备退出了
  21. [root@k8s-master01 ~]# kubectl get pods -n dev
  22. NAME                       READY   STATUS        RESTARTS   AGE
  23. pc-replicaset-6vmvt   0/1     Terminating   0          118m
  24. pc-replicaset-cftnp   0/1     Terminating   0          4m17s
  25. pc-replicaset-fjlm6   0/1     Terminating   0          4m17s
  26. pc-replicaset-fmb8f   1/1     Running       0          118m
  27. pc-replicaset-s2whj   0/1     Terminating   0          4m17s
  28. pc-replicaset-snrk2   1/1     Running       0          118m
  30. #稍等片刻，就只剩下2个了
  31. [root@k8s-master01 ~]# kubectl get pods -n dev
  32. NAME                       READY   STATUS    RESTARTS   AGE
  33. pc-replicaset-fmb8f   1/1     Running   0          119m
  34. pc-replicaset-snrk2   1/1     Running   0          119m
复制代码
镜像升级
  1. # 编辑rs的容器镜像 - image: nginx:1.182
  2. [root@k8s-master01 ~]# kubectl edit rs pc-replicaset -n dev
  3. replicaset.apps/pc-replicaset edited
  5. # 再次查看，发现镜像版本已经变更了
  6. [root@k8s-master01 ~]# kubectl get rs -n dev -o wide
  7. NAME                DESIRED  CURRENT   READY   AGE    CONTAINERS   IMAGES        ...
  8. pc-replicaset       2        2         2       140m   nginx         nginx:1.182  ...
  10. # 同样的道理，也可以使用命令完成这个工作
  11. # kubectl set image rs rs名称 容器=镜像版本 -n namespace
  12. [root@k8s-master01 ~]# kubectl set image rs pc-replicaset nginx=nginx:1.18.0  -n dev
  13. replicaset.apps/pc-replicaset image updated
  15. # 再次查看，发现镜像版本已经变更了
  16. [root@k8s-master01 ~]# kubectl get rs -n dev -o wide
  17. NAME                 DESIRED  CURRENT   READY   AGE    CONTAINERS   IMAGES            ...
  18. pc-replicaset        2        2         2       145m   nginx        nginx:1.18.0 ...
复制代码
删除ReplicaSet
  1. # 使用kubectl delete命令会删除此RS以及它管理的Pod
  2. # 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
  3. [root@k8s-master01 ~]# kubectl delete rs pc-replicaset -n dev
  4. replicaset.apps "pc-replicaset" deleted
  5. [root@k8s-master01 ~]# kubectl get pod -n dev -o wide
  6. No resources found in dev namespace.
  8. # 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）。
  9. [root@k8s-master01 ~]# kubectl delete rs pc-replicaset -n dev --cascade=false
  10. replicaset.apps "pc-replicaset" deleted
  11. [root@k8s-master01 ~]# kubectl get pods -n dev
  12. NAME                  READY   STATUS    RESTARTS   AGE
  13. pc-replicaset-cl82j   1/1     Running   0          75s
  14. pc-replicaset-dslhb   1/1     Running   0          75s
  16. # 也可以使用yaml直接删除(推荐)
  17. [root@k8s-master01 ~]# kubectl delete -f pc-replicaset.yaml
  18. replicaset.apps "pc-replicaset" deleted
复制代码
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。
2.png

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：
  1. apiVersion: apps/v1 # 版本号
  2. kind: Deployment # 类型      
  3. metadata: # 元数据
  4.   name: # rs名称
  5.   namespace: # 所属命名空间
  6.   labels: #标签
  7.     controller: deploy
  8. spec: # 详情描述
  9.   replicas: 3 # 副本数量
  10.   revisionHistoryLimit: 3 # 保留历史版本
  11.   paused: false # 暂停部署，默认是false
  12.   progressDeadlineSeconds: 600 # 部署超时时间（s），默认是600
  13.   strategy: # 策略
  14.     type: RollingUpdate # 滚动更新策略
  15.     rollingUpdate: # 滚动更新
  16.       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
  17.       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
  18.   selector: # 选择器，通过它指定该控制器管理哪些pod
  19.     matchLabels:      # Labels匹配规则
  20.       app: nginx-pod
  21.     matchExpressions: # Expressions匹配规则
  22.       - {key: app, operator: In, values: [nginx-pod]}
  23.   template: # 模板，当副本数量不足时，会根据下面的模板创建pod副本
  24.     metadata:
  25.       labels:
  26.         app: nginx-pod
  27.     spec:
  28.       containers:
  29.       - name: nginx
  30.         image: nginx:1.18.0
  31.         ports:
  32.         - containerPort: 80
复制代码
创建deployment
创建pc-deployment.yaml，内容如下：
  1. apiVersion: apps/v1
  2. kind: Deployment      
  3. metadata:
  4.   name: pc-deployment
  5.   namespace: dev
  6. spec:
  7.   replicas: 3
  8.   selector:
  9.     matchLabels:
  10.       app: nginx-pod
  11.   template:
  12.     metadata:
  13.       labels:
  14.         app: nginx-pod
  15.     spec:
  16.       containers:
  17.       - name: nginx
  18.         image: nginx:1.18.0
复制代码
  1. # 创建deployment
  2. [root@k8s-master01 ~]# kubectl create -f pc-deployment.yaml --record=true
  3. deployment.apps/pc-deployment created
  5. # 查看deployment
  6. # UP-TO-DATE 最新版本的pod的数量
  7. # AVAILABLE  当前可用的pod的数量
  8. [root@k8s-master01 ~]# kubectl get deploy pc-deployment -n dev
  9. NAME            READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
  10. pc-deployment   3/3     3            3           15s
  12. # 查看rs
  13. # 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
  14. [root@k8s-master01 ~]# kubectl get rs -n dev
  15. NAME                       DESIRED   CURRENT   READY   AGE
  16. pc-deployment-6696798b78   3         3         3       23s
  18. # 查看pod
  19. [root@k8s-master01 ~]# kubectl get pods -n dev
  20. NAME                             READY   STATUS    RESTARTS   AGE
  21. pc-deployment-6696798b78-d2c8n   1/1     Running   0          107s
  22. pc-deployment-6696798b78-smpvp   1/1     Running   0          107s
  23. pc-deployment-6696798b78-wvjd8   1/1     Running   0          107s
复制代码
扩缩容
  1. # 变更副本数量为5个
  2. [root@k8s-master01 ~]# kubectl scale deploy pc-deployment --replicas=5  -n dev
  3. deployment.apps/pc-deployment scaled
  5. # 查看deployment
  6. [root@k8s-master01 ~]# kubectl get deploy pc-deployment -n dev
  7. NAME            READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
  8. pc-deployment   5/5     5            5           2m
  10. # 查看pod
  11. [root@k8s-master01 ~]#  kubectl get pods -n dev
  12. NAME                             READY   STATUS    RESTARTS   AGE
  13. pc-deployment-6696798b78-d2c8n   1/1     Running   0          4m19s
  14. pc-deployment-6696798b78-jxmdq   1/1     Running   0          94s
  15. pc-deployment-6696798b78-mktqv   1/1     Running   0          93s
  16. pc-deployment-6696798b78-smpvp   1/1     Running   0          4m19s
  17. pc-deployment-6696798b78-wvjd8   1/1     Running   0          4m19s
  19. # 编辑deployment的副本数量，修改spec:replicas: 4即可
  20. [root@k8s-master01 ~]# kubectl edit deploy pc-deployment -n dev
  21. deployment.apps/pc-deployment edited
  23. # 查看pod
  24. [root@k8s-master01 ~]# kubectl get pods -n dev
  25. NAME                             READY   STATUS    RESTARTS   AGE
  26. pc-deployment-6696798b78-d2c8n   1/1     Running   0          5m23s
  27. pc-deployment-6696798b78-jxmdq   1/1     Running   0          2m38s
  28. pc-deployment-6696798b78-smpvp   1/1     Running   0          5m23s
  29. pc-deployment-6696798b78-wvjd8   1/1     Running   0          5m23s
复制代码
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:
  1. strategy：指定新的Pod替换旧的Pod的策略， 支持两个属性：
  2.   type：指定策略类型，支持两种策略
  3.     Recreate：在创建出新的Pod之前会先杀掉所有已存在的Pod
  4.     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
  5.   rollingUpdate：当type为RollingUpdate时生效，用于为RollingUpdate设置参数，支持两个属性：
  6.     maxUnavailable：用来指定在升级过程中不可用Pod的最大数量，默认为25%。
  7.     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%。
复制代码
重建更新

  • 编辑pc-deployment.yaml,在spec节点下添加更新策略
  1. spec:
  2.   strategy: # 策略
  3.     type: Recreate # 重建更新
复制代码

  • 创建deploy进行验证
  1. # 变更镜像
  2. [root@k8s-master01 ~]# kubectl set image deployment pc-deployment nginx=nginx:1.182 -n dev
  3. deployment.apps/pc-deployment image updated
  5. # 观察升级过程
  6. [root@k8s-master01 ~]#  kubectl get pods -n dev -w
  7. NAME                             READY   STATUS    RESTARTS   AGE
  8. pc-deployment-5d89bdfbf9-65qcw   1/1     Running   0          31s
  9. pc-deployment-5d89bdfbf9-w5nzv   1/1     Running   0          31s
  10. pc-deployment-5d89bdfbf9-xpt7w   1/1     Running   0          31s
  12. pc-deployment-5d89bdfbf9-xpt7w   1/1     Terminating   0          41s
  13. pc-deployment-5d89bdfbf9-65qcw   1/1     Terminating   0          41s
  14. pc-deployment-5d89bdfbf9-w5nzv   1/1     Terminating   0          41s
  16. pc-deployment-675d469f8b-grn8z   0/1     Pending       0          0s
  17. pc-deployment-675d469f8b-hbl4v   0/1     Pending       0          0s
  18. pc-deployment-675d469f8b-67nz2   0/1     Pending       0          0s
  20. pc-deployment-675d469f8b-grn8z   0/1     ContainerCreating   0          0s
  21. pc-deployment-675d469f8b-hbl4v   0/1     ContainerCreating   0          0s
  22. pc-deployment-675d469f8b-67nz2   0/1     ContainerCreating   0          0s
  24. pc-deployment-675d469f8b-grn8z   1/1     Running             0          1s
  25. pc-deployment-675d469f8b-67nz2   1/1     Running             0          1s
  26. pc-deployment-675d469f8b-hbl4v   1/1     Running             0          2s
复制代码
滚动更新

  • 编辑pc-deployment.yaml,在spec节点下添加更新策略
  1. spec:
  2.   strategy: # 策略
  3.     type: RollingUpdate # 滚动更新策略
  4.     rollingUpdate:
  5.       maxSurge: 25%
  6.       maxUnavailable: 25%
复制代码

  • 创建deploy进行验证
  1. # 变更镜像
  2. [root@k8s-master01 ~]# kubectl set image deployment pc-deployment nginx=nginx:1.183 -n dev
  3. deployment.apps/pc-deployment image updated
  5. # 观察升级过程
  6. [root@k8s-master01 ~]# kubectl get pods -n dev -w
  7. NAME                           READY   STATUS    RESTARTS   AGE
  8. pc-deployment-c848d767-8rbzt   1/1     Running   0          31m
  9. pc-deployment-c848d767-h4p68   1/1     Running   0          31m
  10. pc-deployment-c848d767-hlmz4   1/1     Running   0          31m
  11. pc-deployment-c848d767-rrqcn   1/1     Running   0          31m
  13. pc-deployment-966bf7f44-226rx   0/1     Pending             0          0s
  14. pc-deployment-966bf7f44-226rx   0/1     ContainerCreating   0          0s
  15. pc-deployment-966bf7f44-226rx   1/1     Running             0          1s
  16. pc-deployment-c848d767-h4p68    0/1     Terminating         0          34m
  18. pc-deployment-966bf7f44-cnd44   0/1     Pending             0          0s
  19. pc-deployment-966bf7f44-cnd44   0/1     ContainerCreating   0          0s
  20. pc-deployment-966bf7f44-cnd44   1/1     Running             0          2s
  21. pc-deployment-c848d767-hlmz4    0/1     Terminating         0          34m
  23. pc-deployment-966bf7f44-px48p   0/1     Pending             0          0s
  24. pc-deployment-966bf7f44-px48p   0/1     ContainerCreating   0          0s
  25. pc-deployment-966bf7f44-px48p   1/1     Running             0          0s
  26. pc-deployment-c848d767-8rbzt    0/1     Terminating         0          34m
  28. pc-deployment-966bf7f44-dkmqp   0/1     Pending             0          0s
  29. pc-deployment-966bf7f44-dkmqp   0/1     ContainerCreating   0          0s
  30. pc-deployment-966bf7f44-dkmqp   1/1     Running             0          2s
  31. pc-deployment-c848d767-rrqcn    0/1     Terminating         0          34m
  33. # 至此，新版本的pod创建完毕，就版本的pod销毁完毕
  34. # 中间过程是滚动进行的，也就是边销毁边创建
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滚动更新的过程：
3.png

镜像更新中rs的变化
  1. # 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
  2. # 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
  3. [root@k8s-master01 ~]# kubectl get rs -n dev
  4. NAME                       DESIRED   CURRENT   READY   AGE
  5. pc-deployment-6696798b78   0         0         0       7m37s
  6. pc-deployment-6696798b11   0         0         0       5m37s
  7. pc-deployment-c848d76789   4         4         4       72s
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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）
  1. # 查看当前升级版本的状态
  2. [root@k8s-master01 ~]# kubectl rollout status deploy pc-deployment -n dev
  3. deployment "pc-deployment" successfully rolled out
  5. # 查看升级历史记录
  6. [root@k8s-master01 ~]# kubectl rollout history deploy pc-deployment -n dev
  7. deployment.apps/pc-deployment
  8. REVISION  CHANGE-CAUSE
  9. 1         kubectl create --filename=pc-deployment.yaml --record=true
  10. 2         kubectl create --filename=pc-deployment.yaml --record=true
  11. 3         kubectl create --filename=pc-deployment.yaml --record=true
  12. # 可以发现有三次版本记录，说明完成过两次升级
  14. # 版本回滚
  15. # 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，就是2版本
  16. [root@k8s-master01 ~]# kubectl rollout undo deployment pc-deployment --to-revision=1 -n dev
  17. deployment.apps/pc-deployment rolled back
  19. # 查看发现，通过nginx镜像版本可以发现到了第一版
  20. [root@k8s-master01 ~]# kubectl get deploy -n dev -o wide
  21. NAME            READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE   CONTAINERS   IMAGES         
  22. pc-deployment   4/4     4            4           74m   nginx        nginx:1.18.0   
  24. # 查看rs，发现第一个rs中有4个pod运行，后面两个版本的rs中pod为运行
  25. # 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，
  26. # 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
  27. [root@k8s-master01 ~]# kubectl get rs -n dev
  28. NAME                       DESIRED   CURRENT   READY   AGE
  29. pc-deployment-6696798b78   4         4         4       78m
  30. pc-deployment-966bf7f44    0         0         0       37m
  31. pc-deployment-c848d767     0         0         0       71m
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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。
  1. # 更新deployment的版本，并配置暂停deployment
  2. [root@k8s-master01 ~]#  kubectl set image deploy pc-deployment nginx=nginx:1.184 -n dev && kubectl rollout pause deployment pc-deployment  -n dev
  3. deployment.apps/pc-deployment image updated
  4. deployment.apps/pc-deployment paused
  6. #观察更新状态
  7. [root@k8s-master01 ~]# kubectl rollout status deploy pc-deployment -n dev　
  8. Waiting for deployment "pc-deployment" rollout to finish: 2 out of 4 new replicas have been updated...
  10. # 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
  12. [root@k8s-master01 ~]# kubectl get rs -n dev -o wide
  13. NAME                       DESIRED   CURRENT   READY   AGE     CONTAINERS   IMAGES         
  14. pc-deployment-5d89bdfbf9   3         3         3       19m     nginx        nginx:1.18.0   
  15. pc-deployment-675d469f8b   0         0         0       14m     nginx        nginx:1.182   
  16. pc-deployment-6c9f56fcfb   2         2         2       3m16s   nginx        nginx:1.184   
  17. [root@k8s-master01 ~]# kubectl get pods -n dev
  18. NAME                             READY   STATUS    RESTARTS   AGE
  19. pc-deployment-5d89bdfbf9-rj8sq   1/1     Running   0          7m33s
  20. pc-deployment-5d89bdfbf9-ttwgg   1/1     Running   0          7m35s
  21. pc-deployment-5d89bdfbf9-v4wvc   1/1     Running   0          7m34s
  22. pc-deployment-6c9f56fcfb-996rt   1/1     Running   0          3m31s
  23. pc-deployment-6c9f56fcfb-j2gtj   1/1     Running   0          3m31s
  25. # 确保更新的pod没问题了，继续更新
  26. [root@k8s-master01 ~]# kubectl rollout resume deploy pc-deployment -n dev
  27. deployment.apps/pc-deployment resumed
  29. # 查看最后的更新情况
  30. [root@k8s-master01 ~]# kubectl get rs -n dev -o wide
  31. NAME                       DESIRED   CURRENT   READY   AGE     CONTAINERS   IMAGES         
  32. pc-deployment-5d89bdfbf9   0         0         0       21m     nginx        nginx:1.18.0   
  33. pc-deployment-675d469f8b   0         0         0       16m     nginx        nginx:1.182   
  34. pc-deployment-6c9f56fcfb   4         4         4       5m11s   nginx        nginx:1.184   
  36. [root@k8s-master01 ~]# kubectl get pods -n dev
  37. NAME                             READY   STATUS    RESTARTS   AGE
  38. pc-deployment-6c9f56fcfb-7bfwh   1/1     Running   0          37s
  39. pc-deployment-6c9f56fcfb-996rt   1/1     Running   0          5m27s
  40. pc-deployment-6c9f56fcfb-j2gtj   1/1     Running   0          5m27s
  41. pc-deployment-6c9f56fcfb-rf84v   1/1     Running   0          37s
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删除Deployment
  1. # 删除deployment，其下的rs和pod也将被删除
  2. [root@k8s-master01 ~]# kubectl delete -f pc-deployment.yaml
  3. deployment.apps "pc-deployment" deleted
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Horizontal Pod Autoscaler(HPA)

在前面，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。
4.png

接下来，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
  1. # 安装git
  2. [root@k8s-master01 ~]# yum install git -y
  3. # 获取metrics-server, 注意使用的版本
  4. [root@k8s-master01 ~]# git clone -b v0.3.6 https://github.com/kubernetes-incubator/metrics-server
  5. # 修改deployment, 注意修改的是镜像和初始化参数
  6. [root@k8s-master01 ~]# cd /root/metrics-server/deploy/1.8+/
  7. [root@k8s-master01 1.8+]# vim metrics-server-deployment.yaml
  8. 按图中添加下面选项
  9. hostNetwork: true
  10. image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/metrics-server-amd64:v0.3.6
  11. args:
  12. - --kubelet-insecure-tls
  13. - --kubelet-preferred-address-types=InternalIP,Hostname,InternalDNS,ExternalDNS,ExternalIP
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5.png
  1. # 安装metrics-server
  2. [root@k8s-master01 1.8+]# kubectl apply -f ./
  4. # 查看pod运行情况
  5. [root@k8s-master01 1.8+]# kubectl get pod -n kube-system
  6. metrics-server-6b976979db-2xwbj   1/1     Running   0          90s
  8. # 使用kubectl top node 查看资源使用情况
  9. [root@k8s-master01 1.8+]# kubectl top node
  10. NAME           CPU(cores)   CPU%   MEMORY(bytes)   MEMORY%
  11. k8s-master01   289m         14%    1582Mi          54%      
  12. k8s-node01     81m          4%     1195Mi          40%      
  13. k8s-node02     72m          3%     1211Mi          41%  
  14. [root@k8s-master01 1.8+]# kubectl top pod -n kube-system
  15. NAME                              CPU(cores)   MEMORY(bytes)
  16. coredns-6955765f44-7ptsb          3m           9Mi
  17. coredns-6955765f44-vcwr5          3m           8Mi
  18. etcd-master                       14m          145Mi
  19. ...
  20. # 至此,metrics-server安装完成
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2 准备deployment和servie
创建pc-hpa-pod.yaml文件，内容如下：
  1. apiVersion: apps/v1
  2. kind: Deployment
  3. metadata:
  4.   name: nginx
  5.   namespace: dev
  6. spec:
  7.   strategy: # 策略
  8.     type: RollingUpdate # 滚动更新策略
  9.   replicas: 1
  10.   selector:
  11.     matchLabels:
  12.       app: nginx-pod
  13.   template:
  14.     metadata:
  15.       labels:
  16.         app: nginx-pod
  17.     spec:
  18.       containers:
  19.       - name: nginx
  20.         image: nginx:1.18.0
  21.         resources: # 资源配额
  22.           limits:  # 限制资源（上限）
  23.             cpu: "1" # CPU限制，单位是core数
  24.           requests: # 请求资源（下限）
  25.             cpu: "100m"  # CPU限制，单位是core数
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  1. # 创建service
  2. [root@k8s-master01 1.8+]# kubectl expose deployment nginx --type=NodePort --port=80 -n dev
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  1. # 查看
  2. [root@k8s-master01 1.8+]# kubectl get deployment,pod,svc -n dev
  3. NAME                    READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
  4. deployment.apps/nginx   1/1     1            1           47s
  6. NAME                         READY   STATUS    RESTARTS   AGE
  7. pod/nginx-7df9756ccc-bh8dr   1/1     Running   0          47s
  9. NAME            TYPE       CLUSTER-IP      EXTERNAL-IP   PORT(S)        AGE
  10. service/nginx   NodePort   10.101.18.29   <none>        80:31830/TCP   35s
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3 部署HPA
创建pc-hpa.yaml文件，内容如下：
  1. apiVersion: autoscaling/v1
  2. kind: HorizontalPodAutoscaler
  3. metadata:
  4.   name: pc-hpa
  5.   namespace: dev
  6. spec:
  7.   minReplicas: 1  #最小pod数量
  8.   maxReplicas: 10 #最大pod数量
  9.   targetCPUUtilizationPercentage: 3 # CPU使用率指标
  10.   scaleTargetRef:   # 指定要控制的nginx信息
  11.     apiVersion: apps/v1
  12.     kind: Deployment
  13.     name: nginx
复制代码
  1. # 创建hpa
  2. [root@k8s-master01 1.8+]# kubectl create -f pc-hpa.yaml
  3. horizontalpodautoscaler.autoscaling/pc-hpa created
  5. # 查看hpa
  6.     [root@k8s-master01 1.8+]# kubectl get hpa -n dev
  7. NAME     REFERENCE          TARGETS   MINPODS   MAXPODS   REPLICAS   AGE
  8. pc-hpa   Deployment/nginx   0%/3%     1         10        1          62s
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4 测试
使用压测工具对service地址172.16.5.4:31830进行压测，然后通过控制台查看hpa和pod的变化
hpa变化
  1. [root@k8s-master01 ~]# kubectl get hpa -n dev -w
  2. NAME   REFERENCE      TARGETS  MINPODS  MAXPODS  REPLICAS  AGE
  3. pc-hpa  Deployment/nginx  0%/3%   1     10     1      4m11s
  4. pc-hpa  Deployment/nginx  0%/3%   1     10     1      5m19s
  5. pc-hpa  Deployment/nginx  22%/3%   1     10     1      6m50s
  6. pc-hpa  Deployment/nginx  22%/3%   1     10     4      7m5s
  7. pc-hpa  Deployment/nginx  22%/3%   1     10     8      7m21s
  8. pc-hpa  Deployment/nginx  6%/3%   1     10     8      7m51s
  9. pc-hpa  Deployment/nginx  0%/3%   1     10     8      9m6s
  10. pc-hpa  Deployment/nginx  0%/3%   1     10     8      13m
  11. pc-hpa  Deployment/nginx  0%/3%   1     10     1      14m
复制代码
deployment变化
  1. [root@k8s-master01 ~]# kubectl get deployment -n dev -w
  2. NAME    READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
  3. nginx   1/1     1            1           11m
  4. nginx   1/4     1            1           13m
  5. nginx   1/4     1            1           13m
  6. nginx   1/4     1            1           13m
  7. nginx   1/4     4            1           13m
  8. nginx   1/8     4            1           14m
  9. nginx   1/8     4            1           14m
  10. nginx   1/8     4            1           14m
  11. nginx   1/8     8            1           14m
  12. nginx   2/8     8            2           14m
  13. nginx   3/8     8            3           14m
  14. nginx   4/8     8            4           14m
  15. nginx   5/8     8            5           14m
  16. nginx   6/8     8            6           14m
  17. nginx   7/8     8            7           14m
  18. nginx   8/8     8            8           15m
  19. nginx   8/1     8            8           20m
  20. nginx   8/1     8            8           20m
  21. nginx   1/1     1            1           20m
复制代码
pod变化
  1. [root@k8s-master01 ~]# kubectl get pods -n dev -w
  2. NAME                     READY   STATUS    RESTARTS   AGE
  3. nginx-7df9756ccc-bh8dr   1/1     Running   0          11m
  4. nginx-7df9756ccc-cpgrv   0/1     Pending   0          0s
  5. nginx-7df9756ccc-8zhwk   0/1     Pending   0          0s
  6. nginx-7df9756ccc-rr9bn   0/1     Pending   0          0s
  7. nginx-7df9756ccc-cpgrv   0/1     ContainerCreating   0          0s
  8. nginx-7df9756ccc-8zhwk   0/1     ContainerCreating   0          0s
  9. nginx-7df9756ccc-rr9bn   0/1     ContainerCreating   0          0s
  10. nginx-7df9756ccc-m9gsj   0/1     Pending             0          0s
  11. nginx-7df9756ccc-g56qb   0/1     Pending             0          0s
  12. nginx-7df9756ccc-sl9c6   0/1     Pending             0          0s
  13. nginx-7df9756ccc-fgst7   0/1     Pending             0          0s
  14. nginx-7df9756ccc-g56qb   0/1     ContainerCreating   0          0s
  15. nginx-7df9756ccc-m9gsj   0/1     ContainerCreating   0          0s
  16. nginx-7df9756ccc-sl9c6   0/1     ContainerCreating   0          0s
  17. nginx-7df9756ccc-fgst7   0/1     ContainerCreating   0          0s
  18. nginx-7df9756ccc-8zhwk   1/1     Running             0          19s
  19. nginx-7df9756ccc-rr9bn   1/1     Running             0          30s
  20. nginx-7df9756ccc-m9gsj   1/1     Running             0          21s
  21. nginx-7df9756ccc-cpgrv   1/1     Running             0          47s
  22. nginx-7df9756ccc-sl9c6   1/1     Running             0          33s
  23. nginx-7df9756ccc-g56qb   1/1     Running             0          48s
  24. nginx-7df9756ccc-fgst7   1/1     Running             0          66s
  25. nginx-7df9756ccc-fgst7   1/1     Terminating         0          6m50s
  26. nginx-7df9756ccc-8zhwk   1/1     Terminating         0          7m5s
  27. nginx-7df9756ccc-cpgrv   1/1     Terminating         0          7m5s
  28. nginx-7df9756ccc-g56qb   1/1     Terminating         0          6m50s
  29. nginx-7df9756ccc-rr9bn   1/1     Terminating         0          7m5s
  30. nginx-7df9756ccc-m9gsj   1/1     Terminating         0          6m50s
  31. nginx-7df9756ccc-sl9c6   1/1     Terminating         0          6m50s
复制代码
DaemonSet(DS)

DaemonSet类型的控制器可以保证在集群中的每一台（或指定）节点上都运行一个副本。一般适用于日志收集、节点监控等场景。也就是说，如果一个Pod提供的功能是节点级别的（每个节点都需要且只需要一个），那么这类Pod就适合使用DaemonSet类型的控制器创建。

DaemonSet控制器的特点：

  • 每当向集群中添加一个节点时，指定的 Pod 副本也将添加到该节点上
  • 当节点从集群中移除时，Pod 也就被垃圾回收了
下面先来看下DaemonSet的资源清单文件
  1. apiVersion: apps/v1 # 版本号
  2. kind: DaemonSet # 类型      
  3. metadata: # 元数据
  4.   name: # rs名称
  5.   namespace: # 所属命名空间
  6.   labels: #标签
  7.     controller: daemonset
  8. spec: # 详情描述
  9.   revisionHistoryLimit: 3 # 保留历史版本
  10.   updateStrategy: # 更新策略
  11.     type: RollingUpdate # 滚动更新策略
  12.     rollingUpdate: # 滚动更新
  13.       maxUnavailable: 1 # 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
  14.   selector: # 选择器，通过它指定该控制器管理哪些pod
  15.     matchLabels:      # Labels匹配规则
  16.       app: nginx-pod
  17.     matchExpressions: # Expressions匹配规则
  18.       - {key: app, operator: In, values: [nginx-pod]}
  19.   template: # 模板，当副本数量不足时，会根据下面的模板创建pod副本
  20.     metadata:
  21.       labels:
  22.         app: nginx-pod
  23.     spec:
  24.       containers:
  25.       - name: nginx
  26.         image: nginx:1.18.0
  27.         ports:
  28.         - containerPort: 80
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创建pc-daemonset.yaml，内容如下：
  1. apiVersion: apps/v1
  2. kind: DaemonSet      
  3. metadata:
  4.   name: pc-daemonset
  5.   namespace: dev
  6. spec:
  7.   selector:
  8.     matchLabels:
  9.       app: nginx-pod
  10.   template:
  11.     metadata:
  12.       labels:
  13.         app: nginx-pod
  14.     spec:
  15.       containers:
  16.       - name: nginx
  17.         image: nginx:1.18.0
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  1. # 创建daemonset
  2. [root@k8s-master01 ~]# kubectl create -f  pc-daemonset.yaml
  3. daemonset.apps/pc-daemonset created
  5. # 查看daemonset
  6. [root@k8s-master01 ~]#  kubectl get ds -n dev -o wide
  7. NAME        DESIRED  CURRENT  READY  UP-TO-DATE  AVAILABLE   AGE   CONTAINERS   IMAGES         
  8. pc-daemonset   2        2        2      2           2        24s   nginx        nginx:1.18.0   
  10. # 查看pod,发现在每个Node上都运行一个pod
  11. [root@k8s-master01 ~]#  kubectl get pods -n dev -o wide
  12. NAME                 READY   STATUS    RESTARTS   AGE   IP            NODE   
  13. pc-daemonset-9bck8   1/1     Running   0          37s   10.244.1.43   node1     
  14. pc-daemonset-k224w   1/1     Running   0          37s   10.244.2.74   node2      
  16. # 删除daemonset
  17. [root@k8s-master01 ~]# kubectl delete -f pc-daemonset.yaml
  18. daemonset.apps "pc-daemonset" deleted
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Job

Job，主要用于负责批量处理(一次要处理指定数量任务)短暂的一次性(每个任务仅运行一次就结束)任务。Job特点如下：

  • 当Job创建的pod执行成功结束时，Job将记录成功结束的pod数量
  • 当成功结束的pod达到指定的数量时，Job将完成执行
7.png

Job的资源清单文件：
  1. apiVersion: batch/v1 # 版本号
  2. kind: Job # 类型      
  3. metadata: # 元数据
  4.   name: # rs名称
  5.   namespace: # 所属命名空间
  6.   labels: #标签
  7.     controller: job
  8. spec: # 详情描述
  9.   completions: 1 # 指定job需要成功运行Pods的次数。默认值: 1
  10.   parallelism: 1 # 指定job在任一时刻应该并发运行Pods的数量。默认值: 1
  11.   activeDeadlineSeconds: 30 # 指定job可运行的时间期限，超过时间还未结束，系统将会尝试进行终止。
  12.   backoffLimit: 6 # 指定job失败后进行重试的次数。默认是6
  13.   manualSelector: true # 是否可以使用selector选择器选择pod，默认是false
  14.   selector: # 选择器，通过它指定该控制器管理哪些pod
  15.     matchLabels:      # Labels匹配规则
  16.       app: counter-pod
  17.     matchExpressions: # Expressions匹配规则
  18.       - {key: app, operator: In, values: [counter-pod]}
  19.   template: # 模板，当副本数量不足时，会根据下面的模板创建pod副本
  20.     metadata:
  21.       labels:
  22.         app: counter-pod
  23.     spec:
  24.       restartPolicy: Never # 重启策略只能设置为Never或者OnFailure
  25.       containers:
  26.       - name: counter
  27.         image: busybox:1.30
  28.         command: ["bin/sh","-c","for i in 9 8 7 6 5 4 3 2 1; do echo $i;sleep 2;done"]
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  1. 关于重启策略设置的说明：
  2.     如果指定为OnFailure，则job会在pod出现故障时重启容器，而不是创建pod，failed次数不变
  3.     如果指定为Never，则job会在pod出现故障时创建新的pod，并且故障pod不会消失，也不会重启，failed次数加1
  4.     如果指定为Always的话，就意味着一直重启，意味着job任务会重复去执行了，当然不对，所以不能设置为Always
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创建pc-job.yaml，内容如下：
  1. apiVersion: batch/v1
  2. kind: Job      
  3. metadata:
  4.   name: pc-job
  5.   namespace: dev
  6. spec:
  7.   manualSelector: true
  8.   selector:
  9.     matchLabels:
  10.       app: counter-pod
  11.   template:
  12.     metadata:
  13.       labels:
  14.         app: counter-pod
  15.     spec:
  16.       restartPolicy: Never
  17.       containers:
  18.       - name: counter
  19.         image: busybox:1.30
  20.         command: ["bin/sh","-c","for i in 9 8 7 6 5 4 3 2 1; do echo $i;sleep 3;done"]
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  1. # 创建job
  2. [root@k8s-master01 ~]# kubectl create -f pc-job.yaml
  3. job.batch/pc-job created
  5. # 查看job
  6. [root@k8s-master01 ~]# kubectl get job -n dev -o wide  -w
  7. NAME     COMPLETIONS   DURATION   AGE   CONTAINERS   IMAGES         SELECTOR
  8. pc-job   0/1           21s        21s   counter      busybox:1.30   app=counter-pod
  9. pc-job   1/1           31s        79s   counter      busybox:1.30   app=counter-pod
  11. # 通过观察pod状态可以看到，pod在运行完毕任务后，就会变成Completed状态
  12. [root@k8s-master01 ~]# kubectl get pods -n dev -w
  13. NAME           READY   STATUS     RESTARTS      AGE
  14. pc-job-rxg96   1/1     Running     0            29s
  15. pc-job-rxg96   0/1     Completed   0            33s
  17. # 接下来，调整下pod运行的总数量和并行数量 即：在spec下设置下面两个选项
  18. #  completions: 6 # 指定job需要成功运行Pods的次数为6
  19. #  parallelism: 3 # 指定job并发运行Pods的数量为3
  20. #  然后重新运行job，观察效果，此时会发现，job会每次运行3个pod，总共执行了6个pod
  21. [root@k8s-master01 ~]# kubectl get pods -n dev -w
  22. NAME           READY   STATUS    RESTARTS   AGE
  23. pc-job-684ft   1/1     Running   0          5s
  24. pc-job-jhj49   1/1     Running   0          5s
  25. pc-job-pfcvh   1/1     Running   0          5s
  26. pc-job-684ft   0/1     Completed   0          11s
  27. pc-job-v7rhr   0/1     Pending     0          0s
  28. pc-job-v7rhr   0/1     Pending     0          0s
  29. pc-job-v7rhr   0/1     ContainerCreating   0          0s
  30. pc-job-jhj49   0/1     Completed           0          11s
  31. pc-job-fhwf7   0/1     Pending             0          0s
  32. pc-job-fhwf7   0/1     Pending             0          0s
  33. pc-job-pfcvh   0/1     Completed           0          11s
  34. pc-job-5vg2j   0/1     Pending             0          0s
  35. pc-job-fhwf7   0/1     ContainerCreating   0          0s
  36. pc-job-5vg2j   0/1     Pending             0          0s
  37. pc-job-5vg2j   0/1     ContainerCreating   0          0s
  38. pc-job-fhwf7   1/1     Running             0          2s
  39. pc-job-v7rhr   1/1     Running             0          2s
  40. pc-job-5vg2j   1/1     Running             0          3s
  41. pc-job-fhwf7   0/1     Completed           0          12s
  42. pc-job-v7rhr   0/1     Completed           0          12s
  43. pc-job-5vg2j   0/1     Completed           0          12s
  45. # 删除job
  46. [root@k8s-master01 ~]# kubectl delete -f pc-job.yaml
  47. job.batch "pc-job" deleted
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CronJob(CJ)

CronJob控制器以Job控制器资源为其管控对象，并借助它管理pod资源对象，Job控制器定义的作业任务在其控制器资源创建之后便会立即执行，但CronJob可以以类似于Linux操作系统的周期性任务作业计划的方式控制其运行时间点及重复运行的方式。也就是说，CronJob可以在特定的时间点(反复的)去运行job任务。
8.png

CronJob的资源清单文件：
  1. apiVersion: batch/v1beta1 # 版本号
  2. kind: CronJob # 类型      
  3. metadata: # 元数据
  4.   name: # rs名称
  5.   namespace: # 所属命名空间
  6.   labels: #标签
  7.     controller: cronjob
  8. spec: # 详情描述
  9.   schedule: # cron格式的作业调度运行时间点,用于控制任务在什么时间执行
  10.   concurrencyPolicy: # 并发执行策略，用于定义前一次作业运行尚未完成时是否以及如何运行后一次的作业
  11.   failedJobHistoryLimit: # 为失败的任务执行保留的历史记录数，默认为1
  12.   successfulJobHistoryLimit: # 为成功的任务执行保留的历史记录数，默认为3
  13.   startingDeadlineSeconds: # 启动作业错误的超时时长
  14.   jobTemplate: # job控制器模板，用于为cronjob控制器生成job对象;下面其实就是job的定义
  15.     metadata:
  16.     spec:
  17.       completions: 1
  18.       parallelism: 1
  19.       activeDeadlineSeconds: 30
  20.       backoffLimit: 6
  21.       manualSelector: true
  22.       selector:
  23.         matchLabels:
  24.           app: counter-pod
  25.         matchExpressions: 规则
  26.           - {key: app, operator: In, values: [counter-pod]}
  27.       template:
  28.         metadata:
  29.           labels:
  30.             app: counter-pod
  31.         spec:
  32.           restartPolicy: Never
  33.           containers:
  34.           - name: counter
  35.             image: busybox:1.30
  36.             command: ["bin/sh","-c","for i in 9 8 7 6 5 4 3 2 1; do echo $i;sleep 20;done"]
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  1. 需要重点解释的几个选项：
  2. schedule: cron表达式，用于指定任务的执行时间
  3.     */1    *      *    *     *
  4.     <分钟> <小时> <日> <月份> <星期>
  6.     分钟 值从 0 到 59.
  7.     小时 值从 0 到 23.
  8.     日 值从 1 到 31.
  9.     月 值从 1 到 12.
  10.     星期 值从 0 到 6, 0 代表星期日
  11.     多个时间可以用逗号隔开； 范围可以用连字符给出；*可以作为通配符； /表示每...
  12. concurrencyPolicy:
  13.     Allow:   允许Jobs并发运行(默认)
  14.     Forbid:  禁止并发运行，如果上一次运行尚未完成，则跳过下一次运行
  15.     Replace: 替换，取消当前正在运行的作业并用新作业替换它
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创建pc-cronjob.yaml，内容如下：
  1. apiVersion: batch/v1beta1
  2. kind: CronJob
  3. metadata:
  4.   name: pc-cronjob
  5.   namespace: dev
  6.   labels:
  7.     controller: cronjob
  8. spec:
  9.   schedule: "*/1 * * * *"
  10.   jobTemplate:
  11.     metadata:
  12.     spec:
  13.       template:
  14.         spec:
  15.           restartPolicy: Never
  16.           containers:
  17.           - name: counter
  18.             image: busybox:1.30
  19.             command: ["bin/sh","-c","for i in 9 8 7 6 5 4 3 2 1; do echo $i;sleep 3;done"]
复制代码
  1. # 创建cronjob
  2. [root@k8s-master01 ~]# kubectl create -f pc-cronjob.yaml
  3. cronjob.batch/pc-cronjob created
  5. # 查看cronjob
  6. [root@k8s-master01 ~]# kubectl get cronjobs -n dev
  7. NAME         SCHEDULE      SUSPEND   ACTIVE   LAST SCHEDULE   AGE
  8. pc-cronjob   */1 * * * *   False     0        <none>          6s
  10. # 查看job
  11. [root@k8s-master01 ~]# kubectl get jobs -n dev
  12. NAME                    COMPLETIONS   DURATION   AGE
  13. pc-cronjob-1592587800   1/1           28s        3m26s
  14. pc-cronjob-1592587860   1/1           28s        2m26s
  15. pc-cronjob-1592587920   1/1           28s        86s
  17. # 查看pod
  18. [root@k8s-master01 ~]# kubectl get pods -n dev
  19. pc-cronjob-1592587800-x4tsm   0/1     Completed   0          2m24s
  20. pc-cronjob-1592587860-r5gv4   0/1     Completed   0          84s
  21. pc-cronjob-1592587920-9dxxq   1/1     Running     0          24s
  24. # 删除cronjob
  25. [root@k8s-master01 ~]# kubectl  delete -f pc-cronjob.yaml
  26. cronjob.batch "pc-cronjob" deleted
复制代码
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            作者：讲文张字
            出处：https://www.cnblogs.com/zhangwencheng
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殷罗绮
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