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静态Pod是在kubelet启动时通过指定文件夹路径来加载的。当kubelet检测到这些配置文件变化后#x…一静态pod
Kubernetes中的Pod是可以动态创建、销毁的如果希望Pod只使用静态的IP地址而不是自动生成一个IP地址那么就需要使用静态Pod。
静态Pod是在kubelet启动时通过指定文件夹路径来加载的。当kubelet检测到这些配置文件变化后它会创建或删除相应的Pod这样就可以轻松地部署静态配置的Pod。
以下是一个示例静态pod配置文件
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:name: nginx
spec:containers:- name: nginximage: nginx:latestports:- containerPort: 80
将上述内容保存为 nginx.yaml 文件并放置在指定目录下如 /etc/kubernetes/manifests然后重启kubelet服务即可部署该静态pod。
二Deployment部署
在Kubernetes中Deployment是用于部署应用程序的一种资源对象它定义了一个可伸缩、自修复的应用程序副本集并通过控制器对这些副本进行管理和协调。
以下是一个示例Deployment配置文件
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:name: nginx-deploymentlabels:app: nginx
spec:replicas: 3 # 副本数为3个selector:matchLabels:app: nginxtemplate:metadata:labels:app: nginxspec:containers:- name: nginx-containerimage: nginx:latest # 使用最新版nginx镜像ports:- containerPort: 80 # 对外暴露80端口
上述配置文件指定了名称为 nginx-deployment 的Deployment要求有3个Pod副本。每个Pod都使用最新版本的 nginx 镜像并将容器内部端口80映射到外部网络中。
创建Deployment可以使用kubectl命令行工具如下所示
kubectl apply -f deployment.yaml # 根据deployment.yaml文件创建或更新Deployment对象
除了上述静态方式外还可以通过Helm等工具来快速生成和管理复杂的Kubernetes资源对象。
三Deployment 升级和回滚
在Kubernetes中Deployment可以实现应用程序的无宕机升级和回滚操作。下面分别介绍如何进行升级和回滚操作
升级Deployment
在更新镜像或修改配置等需求时我们可以通过执行以下命令来更新Deployment
kubectl set image deployment/nginx-deployment nginx-containernginx:1.19 # 将容器镜像更新为1.19版本
该命令会自动触发Deployment的rolling update机制逐步替换旧Pod副本为新副本。此时可以使用 kubectl rollout status 命令来查看升级进度。
回滚Deployment
如果出现了意外情况需要将应用程序回滚到以前的版本则可以执行以下命令
kubectl rollout undo deployment/nginx-deployment # 回滚到上一个版本
也可以指定特定的历史版本进行回滚
kubectl rollout undo deployment/nginx-deployment --to-revision3 # 回滚到第3个历史版本
此时Kubernetes会自动将新Pod副本替换为旧版本并且保证整个过程中不会有宕机时间零停机。
四Deployment暂停与恢复
在Kubernetes中Deployment提供了一种暂停和恢复Rollout的机制。当需要对应用程序进行升级或回滚操作时可以使用该机制来控制Rollout过程的暂停和恢复。
暂停Rollout
执行以下命令可以暂停当前正在进行的Rollout
kubectl rollout pause deployment/nginx-deployment # 暂停nginx-deployment的rolling update
此时新旧Pod副本都不会继续替换。如果想查看Deployment的状态可以使用 kubectl rollout status 命令。
恢复Rollout
执行以下命令可以恢复之前被暂停的Rollout
kubectl rollout resume deployment/nginx-deployment # 恢复nginx-deployment的rolling update
此时Kubernetes会自动将新Pod副本逐步替换为旧版本并保证整个过程中不会有宕机时间零停机。
除了上述方法外还可以通过修改Deployment的 .spec.paused 字段来实现暂停/恢复Rollout。例如
将Deployment暂停: kubectl patch deployment nginx-deployment -p {spec:{paused:true}}将Deployment恢复: kubectl patch deployment nginx-deployment -p {spec:{paused:false}}
以上两种方法等价于调用 kubectl rollout pause/resume 命令。
五Deployment 手动与自动伸缩
在Kubernetes中Deployment提供了自动伸缩和手动伸缩两种方式。
自动伸缩
Deployment可以通过 spec.replicas 字段控制Pod副本的数量同时还可以使用Horizontal Pod Autoscaler (HPA)实现自动伸缩。HPA会根据CPU利用率等指标调整Pod副本的数量以保证应用程序的可用性和稳定性。
例如创建一个基于CPU利用率来自动扩展/收缩nginx-deployment的HPA
kubectl autoscale deployment nginx-deployment --cpu-percent80 --min1 --max10
该命令会创建一个名为 nginx-deployment 的Horizontal Pod Autoscaler对象并设置CPU利用率达到80%时自动扩展Pod副本数量至最大值10个如果当前Pod副本数小于1则会自动创建一个新的Pod。
手动伸缩
除了使用HPA进行自动伸缩外还可以通过手动修改Deployment的 .spec.replicas 字段来进行手动伸缩。例如
将Pod副本数量增加到3: kubectl scale deployment nginx-deployment --replicas3将Pod副本数量减少到1: kubectl scale deployment nginx-deployment --replicas1
以上两种方法等价于直接修改Deployment YAML文件中的 .spec.replicas 字段。
需要注意的是在使用手动伸缩时应该保证Pod副本数量不会低于 .spec.minReadySeconds 字段所设置的最小可用时间默认为0以确保所有新创建的Pod都已经就绪并且能够接受流量。
六DaemonSet 部署
DaemonSet 是 Kubernetes 中的一种资源类型用于在每个节点上运行一个 Pod 副本。这里简单介绍下使用 kubectl 部署 golang DaemonSet 的步骤
编写 DaemonSet 的 YAML 文件
apiVersion: apps/v1
kind: DaemonSet
metadata:name: example-golang-daemonset
spec:selector:matchLabels:app: example-golangtemplate:metadata:labels:app: example-golangspec:containers:- name: example-golang-containerimage: your_golang_image_name
使用 kubectl apply 命令部署 DaemonSet
kubectl apply -f your_daemonset_yaml_file.yaml
查看 DaemonSet 是否部署成功
kubectl get ds example-golang-daemonset
以上就是一个简单的 golang DaemonSet 部署的步骤可以根据实际需求修改 YAML 文件中的配置信息。
七Job 批处理
在Kubernetes中Job是一种用于批处理作业的控制器。一个Job对象会创建一个或多个Pod副本实例来运行指定的容器镜像并保证这些Pod副本实例能够成功完成任务。
以下是一个简单的golang Job批处理示例
编写golang程序
编写一个简单的golang程序 main.go例如
package mainimport (fmt
)func main() {fmt.Println(Hello from Golang Job!)
}
创建Docker镜像并推送到仓库
使用Dockerfile将golang程序打包为Docker镜像并将其推送到镜像仓库中例如
FROM golang:1.15-alpine AS build-envRUN apk --no-cache add ca-certificates git \mkdir /appADD . /app/
WORKDIR /app
RUN go build -o app .FROM alpine:3.12
COPY --frombuild-env /app/app /usr/local/bin/app
CMD [app]
执行以下命令构建并推送Docker镜像
$ docker build -t your-repo/golang-job:v1 .
$ docker push your-repo/golang-job:v1
创建Job YAML文件
创建一个名为 golang-job.yaml 的YAML文件用于定义Job对象
apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:name: golang-job
spec:template:spec:containers:- name: app-containerimage: your-repo/golang-job:v1restartPolicy: NeverbackoffLimit: 3
其中 backoffLimit 字段表示在任务失败时尝试重新运行的次数。
部署Job
执行以下命令创建并部署Job
$ kubectl apply -f golang-job.yaml
该命令会在Kubernetes集群中创建一个名为 golang-job 的Job对象并自动运行一个Pod副本实例。可以使用以下命令查看Job的状态
$ kubectl get jobs.batch golang-jobNAME COMPLETIONS DURATION AGE
golang-job 1/1 5s 18s
其中 COMPLETIONS 字段表示已经成功完成的任务数 DURATION 字段表示任务完成所用的时间。
查看日志
可以使用以下命令查看Pod的日志输出
$ kubectl logs -l job-namegolang-jobHello from Golang Job!
如果任务失败则可以使用以下命令查看Pod的详细信息和错误日志
$ kubectl describe pod -l job-namegolang-job...
Events:Type Reason Age From Message---- ------ ---- ---- -------Normal Scheduled unknown default-scheduler Successfully assigned default/golang-job-6pwlj to node-1.example.comNormal SuccessfulCreate unknown kubelet, node-1 Created container app-containerNormal Started unknown kubelet, node-1 Started container app-containerWarning BackoffLimitExceeded unknown kubelet, node-1 Job has reached the specified backoff limit
...
如果 backoffLimit 字段设置得太小可能会导致Job在失败后无法重新运行。因此在实际使用中应该根据任务的复杂程度和容器镜像的稳定性等因素来调整该字段的值。
八Crontab 定时任务
在Go语言中我们可以使用第三方库 github.com/robfig/cron 来实现Crontab定时任务。
以下是一个简单的示例
安装依赖
首先需要安装 github.com/robfig/cron 库。可以执行以下命令安装
$ go get github.com/robfig/cron
编写代码
创建一个名为 main.go 的文件并编写以下代码
package mainimport (fmttimegithub.com/robfig/cron
)func main() {c : cron.New()c.AddFunc(0 */5 * * * *, func() {fmt.Println(Run task at, time.Now().Format(2006-01-02 15:04:05))})c.Start()select {}
}
该程序将每隔5分钟执行一次任务输出当前时间。
运行程序
执行以下命令运行程序
$ go run main.go
测试结果
等待5分钟后可以看到程序输出如下内容
Run task at 2022-08-16 10:00:00
Run task at 2022-08-16 10:05:00
Run task at 2022-08-16 10:10:00
...
这表明任务已经按照设定的时间间隔成功执行了。
注意在生产环境中应该将定时任务和其他业务逻辑分开部署并加入健康检查等机制以确保系统的稳定性和可靠性。
