与 kind 类似，minikube 是一个工具，能让你在本地运行 Kubernetes。 minikube 在你本地的个人计算机（包括 Windows、macOS 和 Linux PC）运行一个单节点的 Kubernetes 集群，以便你来尝试 Kubernetes 或者开展每天的开发工作。

如果你关注如何安装此工具，可以按官方的 Get Started!指南操作。

查看 minikube 快速入门指南

当你拥有了可工作的 minikube 时，就可以用它来运行示例应用了。

kubeadm

你可以使用 kubeadm 工具来创建和管理 Kubernetes 集群。该工具能够执行必要的动作并用一种用户友好的方式启动一个可用的、安全的集群。

安装 kubeadm 展示了如何安装 kubeadm 的过程。一旦安装了 kubeadm，你就可以使用它来创建一个集群。

查看 kubeadm 安装指南

1.1 - 在 Linux 系统中安装并设置 kubectl

准备开始

kubectl 版本和集群版本之间的差异必须在一个小版本号内。例如：v1.23 版本的客户端能与 v1.22、 v1.23 和 v1.24 版本的控制面通信。用最新兼容版的 kubectl 有助于避免不可预见的问题。

在 Linux 系统中安装 kubectl

在 Linux 系统中安装 kubectl 有如下几种方法：

用 curl 在 Linux 系统中安装 kubectl
用原生包管理工具安装
用其他包管理工具安装

用 curl 在 Linux 系统中安装 kubectl

用以下命令下载最新发行版：
```
curl -LO "https://dl.k8s.io/release/$(curl -L -s https://dl.k8s.io/release/stable.txt)/bin/linux/amd64/kubectl"
```
说明：
如需下载某个指定的版本，请用指定版本号替换该命令的这一部分： $(curl -L -s https://dl.k8s.io/release/stable.txt)。

例如，要在 Linux 中下载 v1.23.0 版本，请输入：
```
curl -LO https://dl.k8s.io/release/v1.23.0/bin/linux/amd64/kubectl
```

验证该可执行文件（可选步骤）

下载 kubectl 校验和文件：
```
curl -LO "https://dl.k8s.io/$(curl -L -s https://dl.k8s.io/release/stable.txt)/bin/linux/amd64/kubectl.sha256"
```
基于校验和文件，验证 kubectl 的可执行文件：
```
echo "$(cat kubectl.sha256)  kubectl" | sha256sum --check
```
验证通过时，输出为：
```
kubectl: OK
```
验证失败时，sha256 将以非零值退出，并打印如下输出：
```
kubectl: FAILED
sha256sum: WARNING: 1 computed checksum did NOT match
```
说明：
下载的 kubectl 与校验和文件版本必须相同。

安装 kubectl

sudo install -o root -g root -m 0755 kubectl /usr/local/bin/kubectl

说明：

即使你没有目标系统的 root 权限，仍然可以将 kubectl 安装到目录 ~/.local/bin 中：

chmod +x kubectl
mkdir -p ~/.local/bin
mv ./kubectl ~/.local/bin/kubectl
# 之后将 ~/.local/bin 附加（或前置）到 $PATH

执行测试，以保障你安装的版本是最新的：
```
kubectl version --client
```
或者使用如下命令来查看版本的详细信息：
```
kubectl version --client --output=yaml    
```

更新 apt 包索引，并安装使用 Kubernetes apt 仓库所需要的包：

sudo apt-get update
sudo apt-get install -y apt-transport-https ca-certificates curl

下载 Google Cloud 公开签名秘钥：

sudo curl -fsSLo /usr/share/keyrings/kubernetes-archive-keyring.gpg https://packages.cloud.google.com/apt/doc/apt-key.gpg

添加 Kubernetes apt 仓库：

echo "deb [signed-by=/usr/share/keyrings/kubernetes-archive-keyring.gpg] https://apt.kubernetes.io/ kubernetes-xenial main" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/kubernetes.list

更新 apt 包索引，使之包含新的仓库并安装 kubectl：
```
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y kubectl
```

cat <<EOF | sudo tee /etc/yum.repos.d/kubernetes.repo
[kubernetes]
name=Kubernetes
baseurl=https://packages.cloud.google.com/yum/repos/kubernetes-el7-x86_64
enabled=1
gpgcheck=1
repo_gpgcheck=1
gpgkey=https://packages.cloud.google.com/yum/doc/yum-key.gpg https://packages.cloud.google.com/yum/doc/rpm-package-key.gpg
EOF
sudo yum install -y kubectl

用其他包管理工具安装

Snap
Homebrew

如果你使用的 Ubuntu 或其他 Linux 发行版，内建支持 snap 包管理工具，则可用 snap 命令安装 kubectl。

snap install kubectl --classic
kubectl version --client

如果你使用 Linux 系统，并且装了 Homebrew 包管理工具，则可以使用这种方式安装 kubectl。

brew install kubectl
kubectl version --client

验证 kubectl 配置

为了让 kubectl 能发现并访问 Kubernetes 集群，你需要一个 kubeconfig 文件，该文件在 kube-up.sh 创建集群时，或成功部署一个 Miniube 集群时，均会自动生成。通常，kubectl 的配置信息存放于文件 ~/.kube/config 中。

通过获取集群状态的方法，检查是否已恰当的配置了 kubectl：

kubectl cluster-info

如果返回一个 URL，则意味着 kubectl 成功的访问到了你的集群。

如果你看到如下所示的消息，则代表 kubectl 配置出了问题，或无法连接到 Kubernetes 集群。

The connection to the server <server-name:port> was refused - did you specify the right host or port?
（访问 <server-name:port> 被拒绝 - 你指定的主机和端口是否有误？）

例如，如果你想在自己的笔记本上（本地）运行 Kubernetes 集群，你需要先安装一个 Minikube 这样的工具，然后再重新运行上面的命令。

如果命令 kubectl cluster-info 返回了 url，但你还不能访问集群，那可以用以下命令来检查配置是否妥当：

kubectl cluster-info dump

kubectl 的可选配置和插件

启用 shell 自动补全功能

kubectl 为 Bash、Zsh、Fish 和 PowerShell 提供自动补全功能，可以为你节省大量的输入。

下面是为 Bash、Fish 和 Zsh 设置自动补全功能的操作步骤。

简介

kubectl 的 Bash 补全脚本可以用命令 kubectl completion bash 生成。在 shell 中导入（Sourcing）补全脚本，将启用 kubectl 自动补全功能。

然而，补全脚本依赖于工具 bash-completion，所以要先安装它（可以用命令 type _init_completion 检查 bash-completion 是否已安装）。

安装 bash-completion

很多包管理工具均支持 bash-completion（参见这里）。可以通过 apt-get install bash-completion 或 yum install bash-completion 等命令来安装它。

上述命令将创建文件 /usr/share/bash-completion/bash_completion，它是 bash-completion 的主脚本。依据包管理工具的实际情况，你需要在 ~/.bashrc 文件中手工导入此文件。

要查看结果，请重新加载你的 shell，并运行命令 type _init_completion。如果命令执行成功，则设置完成，否则将下面内容添加到文件 ~/.bashrc 中：

source /usr/share/bash-completion/bash_completion

重新加载 shell，再输入命令 type _init_completion 来验证 bash-completion 的安装状态。

启动 kubectl 自动补全功能

Bash

你现在需要确保一点：kubectl 补全脚本已经导入（sourced）到 shell 会话中。可以通过以下两种方法进行设置：

当前用户
系统全局


echo 'source <(kubectl completion bash)' >>~/.bashrc


kubectl completion bash | sudo tee /etc/bash_completion.d/kubectl > /dev/null

如果 kubectl 有关联的别名，你可以扩展 shell 补全来适配此别名：

echo 'alias k=kubectl' >>~/.bashrc
echo 'complete -F __start_kubectl k' >>~/.bashrc

说明：

bash-completion 负责导入 /etc/bash_completion.d 目录中的所有补全脚本。

两种方式的效果相同。重新加载 shell 后，kubectl 自动补全功能即可生效。

kubectl 通过命令 kubectl completion fish 生成 Fish 自动补全脚本。在 shell 中导入（Sourcing）该自动补全脚本，将启动 kubectl 自动补全功能。

为了在所有的 shell 会话中实现此功能，请将下面内容加入到文件 ~/.config/fish/config.fish 中。

kubectl completion fish | source

重新加载 shell 后，kubectl 自动补全功能将立即生效。

kubectl 通过命令 kubectl completion zsh 生成 Zsh 自动补全脚本。在 shell 中导入（Sourcing）该自动补全脚本，将启动 kubectl 自动补全功能。

为了在所有的 shell 会话中实现此功能，请将下面内容加入到文件 ~/.zshrc 中。

source <(kubectl completion zsh)

如果你为 kubectl 定义了别名，kubectl 自动补全将自动使用它。

重新加载 shell 后，kubectl 自动补全功能将立即生效。

如果你收到 2: command not found: compdef 这样的错误提示，那请将下面内容添加到 ~/.zshrc 文件的开头：

autoload -Uz compinit
compinit

安装 `kubectl convert` 插件

一个 Kubernetes 命令行工具 kubectl 的插件，允许你将清单在不同 API 版本间转换。这对于将清单迁移到新的 Kubernetes 发行版上未被废弃的 API 版本时尤其有帮助。更多信息请访问迁移到非弃用 API

用以下命令下载最新发行版：

curl -LO "https://dl.k8s.io/release/$(curl -L -s https://dl.k8s.io/release/stable.txt)/bin/linux/amd64/kubectl-convert"

验证该可执行文件（可选步骤）

下载 kubectl-convert 校验和文件：
```
curl -LO "https://dl.k8s.io/$(curl -L -s https://dl.k8s.io/release/stable.txt)/bin/linux/amd64/kubectl-convert.sha256"
```
基于校验和，验证 kubectl-convert 的可执行文件：
```
echo "$(cat kubectl-convert.sha256) kubectl-convert" | sha256sum --check
```
验证通过时，输出为：
```
kubectl-convert: OK
```
验证失败时，sha256 将以非零值退出，并打印输出类似于：
```
kubectl-convert: FAILED
sha256sum: WARNING: 1 computed checksum did NOT match
```
说明：
下载相同版本的可执行文件和校验和。

安装 kubectl-convert

sudo install -o root -g root -m 0755 kubectl-convert /usr/local/bin/kubectl-convert

验证插件是否安装成功
```
kubectl convert --help
```
如果你没有看到任何错误就代表插件安装成功了。

接下来

安装 Minikube
有关创建集群的更多信息，请参阅入门指南.
学习如何启动并对外公开你的应用程序。
如果你需要访问其他人创建的集群，请参阅共享集群接入文档.
阅读 kubectl 参考文档

1.2 - 在 macOS 系统上安装和设置 kubectl

准备开始

kubectl 版本和集群之间的差异必须在一个小版本号之内。例如：v1.23 版本的客户端能与 v1.22、 v1.23 和 v1.24 版本的控制面通信。用最新兼容版本的 kubectl 有助于避免不可预见的问题。

在 macOS 系统上安装 kubectl

在 macOS 系统上安装 kubectl 有如下方法：

用 curl 在 macOS 系统上安装 kubectl
用 Homebrew 在 macOS 系统上安装
用 Macports 在 macOS 上安装
作为谷歌云 SDK 的一部分，在 macOS 上安装

用 curl 在 macOS 系统上安装 kubectl

下载最新的发行版：

Intel
Apple Silicon


   curl -LO "https://dl.k8s.io/release/$(curl -L -s https://dl.k8s.io/release/stable.txt)/bin/darwin/amd64/kubectl"


   curl -LO "https://dl.k8s.io/release/$(curl -L -s https://dl.k8s.io/release/stable.txt)/bin/darwin/arm64/kubectl"

说明：

如果需要下载某个指定的版本，用该指定版本号替换掉命令的这个部分：$(curl -L -s https://dl.k8s.io/release/stable.txt)。例如：要为 Intel macOS 系统下载 v1.23.0 版本，则输入：

curl -LO "https://dl.k8s.io/release/v1.23.0/bin/darwin/amd64/kubectl"

对于 Apple Silicon 版本的 macOS，输入：

curl -LO "https://dl.k8s.io/release/v1.23.0/bin/darwin/arm64/kubectl"

验证可执行文件（可选操作）

下载 kubectl 的校验和文件：

Intel
Apple Silicon


   curl -LO "https://dl.k8s.io/release/$(curl -L -s https://dl.k8s.io/release/stable.txt)/bin/darwin/amd64/kubectl.sha256"


   curl -LO "https://dl.k8s.io/release/$(curl -L -s https://dl.k8s.io/release/stable.txt)/bin/darwin/arm64/kubectl.sha256"

根据校验和文件，验证 kubectl：

echo "$(cat kubectl.sha256)  kubectl" | shasum -a 256 --check

验证通过时，输出如下：

kubectl: OK

验证失败时，shasum 将以非零值退出，并打印如下输出：

kubectl: FAILED
shasum: WARNING: 1 computed checksum did NOT match

说明：

下载的 kubectl 与校验和文件版本要相同。

将 kubectl 置为可执行文件：
```
chmod +x ./kubectl
```

将可执行文件 kubectl 移动到系统可寻址路径 PATH 内的一个位置：
```
sudo mv ./kubectl /usr/local/bin/kubectl
sudo chown root: /usr/local/bin/kubectl
```
说明：
确保 /usr/local/bin 在你的 PATH 环境变量中。

测试一下，确保你安装的是最新的版本：
```
kubectl version --client
```
或者使用下面命令来查看版本的详细信息：
```
kubectl version --client --output=yaml
```

用 Homebrew 在 macOS 系统上安装

如果你是 macOS 系统，且用的是 Homebrew 包管理工具，则可以用 Homebrew 安装 kubectl。

运行安装命令：

brew install kubectl

或

brew install kubernetes-cli

测试一下，确保你安装的是最新的版本：
```
kubectl version --client
```

用 Macports 在 macOS 上安装

如果你用的是 macOS，且用 Macports 包管理工具，则你可以用 Macports 安装kubectl。

运行安装命令：

sudo port selfupdate
sudo port install kubectl

测试一下，确保你安装的是最新的版本：
```
kubectl version --client
```

验证 kubectl 配置

通过获取集群状态的方法，检查是否已恰当的配置了 kubectl：

kubectl cluster-info

如果返回一个 URL，则意味着 kubectl 成功的访问到了你的集群。

如果你看到如下所示的消息，则代表 kubectl 配置出了问题，或无法连接到 Kubernetes 集群。

The connection to the server <server-name:port> was refused - did you specify the right host or port?
（访问 <server-name:port> 被拒绝 - 你指定的主机和端口是否有误？）

例如，如果你想在自己的笔记本上（本地）运行 Kubernetes 集群，你需要先安装一个 Minikube 这样的工具，然后再重新运行上面的命令。

如果命令 kubectl cluster-info 返回了 url，但你还不能访问集群，那可以用以下命令来检查配置是否妥当：

kubectl cluster-info dump

可选的 kubectl 配置和插件

启用 shell 自动补全功能

kubectl 为 Bash、Zsh、Fish 和 PowerShell 提供自动补全功能，可以为你节省大量的输入。

下面是为 Bash、Fish 和 Zsh 设置自动补全功能的操作步骤。

简介

kubectl 的 Bash 补全脚本可以通过 kubectl completion bash 命令生成。在你的 shell 中导入（Sourcing）这个脚本即可启用补全功能。

此外，kubectl 补全脚本依赖于工具 bash-completion，所以你必须先安装它。

警告：

bash-completion 有两个版本：v1 和 v2。v1 对应 Bash3.2（也是 macOS 的默认安装版本），v2 对应 Bash 4.1+。 kubectl 的补全脚本无法适配 bash-completion v1 和 Bash 3.2。必须为它配备 bash-completion v2 和 Bash 4.1+。有鉴于此，为了在 macOS 上使用 kubectl 补全功能，你必须要安装和使用 Bash 4.1+ (说明)。后续说明假定你用的是 Bash 4.1+（也就是 Bash 4.1 或更新的版本）

升级 Bash

后续说明假定你已使用 Bash 4.1+。你可以运行以下命令检查 Bash 版本：

echo $BASH_VERSION

如果版本太旧，可以用 Homebrew 安装/升级：

brew install bash

重新加载 shell，并验证所需的版本已经生效：

echo $BASH_VERSION $SHELL

Homebrew 通常把它安装为 /usr/local/bin/bash。

安装 bash-completion

说明：

如前所述，本说明假定你使用的 Bash 版本为 4.1+，这意味着你要安装 bash-completion v2 （不同于 Bash 3.2 和 bash-completion v1，kubectl 的补全功能在该场景下无法工作）。

你可以用命令 type _init_completion 测试 bash-completion v2 是否已经安装。如未安装，用 Homebrew 来安装它：

brew install bash-completion@2

如命令的输出信息所显示的，将如下内容添加到文件 ~/.bash_profile 中：

export BASH_COMPLETION_COMPAT_DIR="/usr/local/etc/bash_completion.d"
[[ -r "/usr/local/etc/profile.d/bash_completion.sh" ]] && . "/usr/local/etc/profile.d/bash_completion.sh"

重新加载 shell，并用命令 type _init_completion 验证 bash-completion v2 已经恰当的安装。

启用 kubectl 自动补全功能

你现在需要确保在所有的 shell 环境中均已导入（sourced） kubectl 的补全脚本，有若干种方法可以实现这一点：

在文件 ~/.bash_profile 中导入（Source）补全脚本：

echo 'source <(kubectl completion bash)' >>~/.bash_profile

将补全脚本添加到目录 /usr/local/etc/bash_completion.d 中：
```
kubectl completion bash >/usr/local/etc/bash_completion.d/kubectl
```

如果你为 kubectl 定义了别名，则可以扩展 shell 补全来兼容该别名：

echo 'alias k=kubectl' >>~/.bash_profile
echo 'complete -F __start_kubectl k' >>~/.bash_profile

如果你是用 Homebrew 安装的 kubectl（如此页面所描述），则kubectl 补全脚本应该已经安装到目录 /usr/local/etc/bash_completion.d/kubectl 中了。这种情况下，你什么都不需要做。

说明：
用 Hommbrew 安装的 bash-completion v2 会初始化目录 BASH_COMPLETION_COMPAT_DIR 中的所有文件，这就是后两种方法能正常工作的原因。

总之，重新加载 shell 之后，kubectl 补全功能将立即生效。

kubectl 通过命令 kubectl completion fish 生成 Fish 自动补全脚本。在 shell 中导入（Sourcing）该自动补全脚本，将启动 kubectl 自动补全功能。

为了在所有的 shell 会话中实现此功能，请将下面内容加入到文件 ~/.config/fish/config.fish 中。

kubectl completion fish | source

重新加载 shell 后，kubectl 自动补全功能将立即生效。

kubectl 通过命令 kubectl completion zsh 生成 Zsh 自动补全脚本。在 shell 中导入（Sourcing）该自动补全脚本，将启动 kubectl 自动补全功能。

为了在所有的 shell 会话中实现此功能，请将下面内容加入到文件 ~/.zshrc 中。

source <(kubectl completion zsh)

如果你为 kubectl 定义了别名，kubectl 自动补全将自动使用它。

重新加载 shell 后，kubectl 自动补全功能将立即生效。

如果你收到 2: command not found: compdef 这样的错误提示，那请将下面内容添加到 ~/.zshrc 文件的开头：

autoload -Uz compinit
compinit

安装 `kubectl convert` 插件

用以下命令下载最新发行版：

Intel
Apple Silicon


   curl -LO "https://dl.k8s.io/release/$(curl -L -s https://dl.k8s.io/release/stable.txt)/bin/darwin/amd64/kubectl-convert"


   curl -LO "https://dl.k8s.io/release/$(curl -L -s https://dl.k8s.io/release/stable.txt)/bin/darwin/arm64/kubectl-convert"

验证该可执行文件（可选步骤）

下载 kubectl-convert 校验和文件：

Intel
Apple Silicon


   curl -LO "https://dl.k8s.io/release/$(curl -L -s https://dl.k8s.io/release/stable.txt)/bin/darwin/amd64/kubectl-convert.sha256"


   curl -LO "https://dl.k8s.io/release/$(curl -L -s https://dl.k8s.io/release/stable.txt)/bin/darwin/arm64/kubectl-convert.sha256"

基于校验和，验证 kubectl-convert 的可执行文件：

echo "$(cat kubectl-convert.sha256)  kubectl-convert" | shasum -a 256 --check

验证通过时，输出为：

kubectl-convert: OK

验证失败时，sha256 将以非零值退出，并打印输出类似于：

kubectl-convert: FAILED
shasum: WARNING: 1 computed checksum did NOT match

说明：

下载相同版本的可执行文件和校验和。

使 kubectl-convert 二进制文件可执行
```
chmod +x ./kubectl-convert
```

将 kubectl-convert 可执行文件移动到系统 PATH 环境变量中的一个位置。
```
sudo mv ./kubectl-convert /usr/local/bin/kubectl-convert
sudo chown root: /usr/local/bin/kubectl-convert
```
说明：
确保你的 PATH 环境变量中存在 /usr/local/bin

验证插件是否安装成功
```
kubectl convert --help
```
如果你没有看到任何错误就代表插件安装成功了。

接下来

安装 Minikube
有关创建集群的更多信息，请参阅入门指南.
学习如何启动并对外公开你的应用程序。
如果你需要访问其他人创建的集群，请参阅共享集群接入文档.
阅读 kubectl 参考文档

1.3 - 在 Windows 上安装 kubectl

准备开始

在 Windows 上安装 kubectl

在 Windows 系统中安装 kubectl 有如下几种方法：

用 curl 在 Windows 上安装 kubectl
在 Windows 上用 Chocolatey 或 Scoop 安装

用 curl 在 Windows 上安装 kubectl

下载最新发行版 v1.23.0。

如果你已安装了 curl,也可以使用此命令：
```
curl -LO "https://dl.k8s.io/release/v1.23.0/bin/windows/amd64/kubectl.exe"
```
说明： 要想找到最新稳定的版本（例如：为了编写脚本），可以看看这里 https://dl.k8s.io/release/stable.txt。
验证该可执行文件（可选步骤）

下载 kubectl 校验和文件：
```
curl -LO "https://dl.k8s.io/v1.23.0/bin/windows/amd64/kubectl.exe.sha256"
```
基于校验和文件，验证 kubectl 的可执行文件：
- 在命令行环境中，手工对比 CertUtil 命令的输出与校验和文件：
```
CertUtil -hashfile kubectl.exe SHA256
type kubectl.exe.sha256
```
- 用 PowerShell 自动验证，用运算符 -eq 来直接取得 True 或 False 的结果：
```
$($(CertUtil -hashfile .\kubectl.exe SHA256)[1] -replace " ", "") -eq $(type .\kubectl.exe.sha256)
```
将 kubectl 二进制文件夹追加或插入到你的 PATH 环境变量中。
测试一下，确保此 kubectl 的版本和期望版本一致：
```
kubectl version --client
```
或者使用下面命令来查看版本的详细信息：
```
kubectl version --client --output=yaml     
```

说明： Windows 版的 Docker Desktop 将其自带版本的 kubectl 添加到 PATH。如果你之前安装过 Docker Desktop，可能需要把此 PATH 条目置于 Docker Desktop 安装的条目之前，或者直接删掉 Docker Desktop 的 kubectl。

在 Windows 上用 Chocolatey 或 Scoop 安装

要在 Windows 上安装 kubectl，你可以使用包管理器 Chocolatey 或是命令行安装器 Scoop。
- choco
- scoop
```
choco install kubernetes-cli
```
```
scoop install kubectl
```
测试一下，确保安装的是最新版本：
```
kubectl version --client
```

导航到你的 home 目录：

# 当你用 cmd.exe 时，则运行： cd %USERPROFILE%
cd ~

创建目录 .kube：
```
mkdir .kube
```
切换到新创建的目录 .kube
```
cd .kube
```
配置 kubectl，以接入远程的 Kubernetes 集群：
```
New-Item config -type file
```

说明： 编辑配置文件，你需要先选择一个文本编辑器，比如 Notepad。

验证 kubectl 配置

通过获取集群状态的方法，检查是否已恰当的配置了 kubectl：

kubectl cluster-info

如果返回一个 URL，则意味着 kubectl 成功的访问到了你的集群。

如果你看到如下所示的消息，则代表 kubectl 配置出了问题，或无法连接到 Kubernetes 集群。

The connection to the server <server-name:port> was refused - did you specify the right host or port?
（访问 <server-name:port> 被拒绝 - 你指定的主机和端口是否有误？）

例如，如果你想在自己的笔记本上（本地）运行 Kubernetes 集群，你需要先安装一个 Minikube 这样的工具，然后再重新运行上面的命令。

如果命令 kubectl cluster-info 返回了 url，但你还不能访问集群，那可以用以下命令来检查配置是否妥当：

kubectl cluster-info dump

kubectl 可选配置和插件

启用 shell 自动补全功能

kubectl 为 Bash、Zsh、Fish 和 PowerShell 提供自动补全功能，可以为你节省大量的输入。

下面是设置 PowerShell 自动补全功能的操作步骤。

使用命令 kubectl completion powershell 生成 PowerShell 的 kubectl 自动补全脚本。

如果需要自动补全在所有 shell 会话中生效，请将以下命令添加到 $PROFILE 文件中：

kubectl completion powershell | Out-String | Invoke-Expression

此命令将在每次 PowerShell 启动时重新生成自动补全脚本。你还可以将生成的自动补全脚本添加到 $PROFILE 文件中。

如果需要将自动补全脚本直接添加到 $PROFILE 文件中，请在 PowerShell 终端运行以下命令：

kubectl completion powershell >> $PROFILE

完成上述操作后重启 shell，kubectl的自动补全就可以工作了。

安装 `kubectl convert` 插件

用以下命令下载最新发行版：

curl -LO "https://dl.k8s.io/release/v1.23.0/bin/windows/amd64/kubectl-convert.exe"

验证该可执行文件（可选步骤）

下载 kubectl-convert 校验和文件：
```
curl -LO "https://dl.k8s.io/v1.23.0/bin/windows/amd64/kubectl-convert.exe.sha256"
```
基于校验和，验证 kubectl-convert 的可执行文件：
- 用提示的命令对 CertUtil 的输出和下载的校验和文件进行手动比较。
```
CertUtil -hashfile kubectl-convert.exe SHA256
type kubectl-convert.exe.sha256
```
- 使用 PowerShell -eq 操作使验证自动化，获得 True 或者 False 的结果：
```
$($(CertUtil -hashfile .\kubectl-convert.exe SHA256)[1] -replace " ", "") -eq $(type .\kubectl-convert.exe.sha256)
```

将 kubectl-convert 二进制文件夹附加或添加到你的 PATH 环境变量中。
验证插件是否安装成功
```
kubectl convert --help
```
如果你没有看到任何错误就代表插件安装成功了。

接下来

安装 Minikube
有关创建集群的更多信息，请参阅入门指南.
学习如何启动并对外公开你的应用程序。
如果你需要访问其他人创建的集群，请参阅共享集群接入文档.
阅读 kubectl 参考文档

1.4 - 内含的工具

在页面 kubectl-installs-*.md 中包含的代码片段

1.4.1 - fish 自动补全

启用 fish 自动补全的可选配置。

kubectl 通过命令 kubectl completion fish 生成 Fish 自动补全脚本。在 shell 中导入（Sourcing）该自动补全脚本，将启动 kubectl 自动补全功能。

为了在所有的 shell 会话中实现此功能，请将下面内容加入到文件 ~/.config/fish/config.fish 中。

kubectl completion fish | source

重新加载 shell 后，kubectl 自动补全功能将立即生效。

1.4.2 - kubectl-convert 概述

一个 kubectl 插件，允许你将清单从一个 Kubernetes API 版本转换到不同的版本。

1.4.3 - Linux 系统中的 bash 自动补全功能

Linux 系统中 bash 自动补全功能的一些可选配置。

简介

kubectl 的 Bash 补全脚本可以用命令 kubectl completion bash 生成。在 shell 中导入（Sourcing）补全脚本，将启用 kubectl 自动补全功能。

然而，补全脚本依赖于工具 bash-completion，所以要先安装它（可以用命令 type _init_completion 检查 bash-completion 是否已安装）。

安装 bash-completion

很多包管理工具均支持 bash-completion（参见这里）。可以通过 apt-get install bash-completion 或 yum install bash-completion 等命令来安装它。

要查看结果，请重新加载你的 shell，并运行命令 type _init_completion。如果命令执行成功，则设置完成，否则将下面内容添加到文件 ~/.bashrc 中：

source /usr/share/bash-completion/bash_completion

重新加载 shell，再输入命令 type _init_completion 来验证 bash-completion 的安装状态。

启动 kubectl 自动补全功能

Bash

你现在需要确保一点：kubectl 补全脚本已经导入（sourced）到 shell 会话中。可以通过以下两种方法进行设置：

当前用户
系统全局


echo 'source <(kubectl completion bash)' >>~/.bashrc


kubectl completion bash | sudo tee /etc/bash_completion.d/kubectl > /dev/null

如果 kubectl 有关联的别名，你可以扩展 shell 补全来适配此别名：

echo 'alias k=kubectl' >>~/.bashrc
echo 'complete -F __start_kubectl k' >>~/.bashrc

说明：

bash-completion 负责导入 /etc/bash_completion.d 目录中的所有补全脚本。

两种方式的效果相同。重新加载 shell 后，kubectl 自动补全功能即可生效。

1.4.4 - macOS 系统上的 bash 自动补全

在 macOS 上实现 Bash 自动补全的一些可选配置。

简介

kubectl 的 Bash 补全脚本可以通过 kubectl completion bash 命令生成。在你的 shell 中导入（Sourcing）这个脚本即可启用补全功能。

此外，kubectl 补全脚本依赖于工具 bash-completion，所以你必须先安装它。

警告：

升级 Bash

后续说明假定你已使用 Bash 4.1+。你可以运行以下命令检查 Bash 版本：

echo $BASH_VERSION

如果版本太旧，可以用 Homebrew 安装/升级：

brew install bash

重新加载 shell，并验证所需的版本已经生效：

echo $BASH_VERSION $SHELL

Homebrew 通常把它安装为 /usr/local/bin/bash。

安装 bash-completion

说明：

你可以用命令 type _init_completion 测试 bash-completion v2 是否已经安装。如未安装，用 Homebrew 来安装它：

brew install bash-completion@2

如命令的输出信息所显示的，将如下内容添加到文件 ~/.bash_profile 中：

export BASH_COMPLETION_COMPAT_DIR="/usr/local/etc/bash_completion.d"
[[ -r "/usr/local/etc/profile.d/bash_completion.sh" ]] && . "/usr/local/etc/profile.d/bash_completion.sh"

重新加载 shell，并用命令 type _init_completion 验证 bash-completion v2 已经恰当的安装。

启用 kubectl 自动补全功能

你现在需要确保在所有的 shell 环境中均已导入（sourced） kubectl 的补全脚本，有若干种方法可以实现这一点：

在文件 ~/.bash_profile 中导入（Source）补全脚本：

echo 'source <(kubectl completion bash)' >>~/.bash_profile

将补全脚本添加到目录 /usr/local/etc/bash_completion.d 中：
```
kubectl completion bash >/usr/local/etc/bash_completion.d/kubectl
```

如果你为 kubectl 定义了别名，则可以扩展 shell 补全来兼容该别名：

echo 'alias k=kubectl' >>~/.bash_profile
echo 'complete -F __start_kubectl k' >>~/.bash_profile

如果你是用 Homebrew 安装的 kubectl（如此页面所描述），则kubectl 补全脚本应该已经安装到目录 /usr/local/etc/bash_completion.d/kubectl 中了。这种情况下，你什么都不需要做。

说明：
用 Hommbrew 安装的 bash-completion v2 会初始化目录 BASH_COMPLETION_COMPAT_DIR 中的所有文件，这就是后两种方法能正常工作的原因。

总之，重新加载 shell 之后，kubectl 补全功能将立即生效。

1.4.5 - PowerShell 自动补全

powershell 自动补全的一些可选配置。

使用命令 kubectl completion powershell 生成 PowerShell 的 kubectl 自动补全脚本。

如果需要自动补全在所有 shell 会话中生效，请将以下命令添加到 $PROFILE 文件中：

kubectl completion powershell | Out-String | Invoke-Expression

此命令将在每次 PowerShell 启动时重新生成自动补全脚本。你还可以将生成的自动补全脚本添加到 $PROFILE 文件中。

如果需要将自动补全脚本直接添加到 $PROFILE 文件中，请在 PowerShell 终端运行以下命令：

kubectl completion powershell >> $PROFILE

完成上述操作后重启 shell，kubectl的自动补全就可以工作了。

1.4.6 - zsh 自动补全

zsh 自动补全的一些可选配置

kubectl 通过命令 kubectl completion zsh 生成 Zsh 自动补全脚本。在 shell 中导入（Sourcing）该自动补全脚本，将启动 kubectl 自动补全功能。

为了在所有的 shell 会话中实现此功能，请将下面内容加入到文件 ~/.zshrc 中。

source <(kubectl completion zsh)

如果你为 kubectl 定义了别名，kubectl 自动补全将自动使用它。

重新加载 shell 后，kubectl 自动补全功能将立即生效。

如果你收到 2: command not found: compdef 这样的错误提示，那请将下面内容添加到 ~/.zshrc 文件的开头：

autoload -Uz compinit
compinit

1.4.7 - 后续内容

安装 kubectl 之后，还可以做些什么？

安装 Minikube
有关创建集群的更多信息，请参阅入门指南.
学习如何启动并对外公开你的应用程序。
如果你需要访问其他人创建的集群，请参阅共享集群接入文档.
阅读 kubectl 参考文档

1.4.8 - 验证 kubectl 的安装效果

如何验证 kubectl。

通过获取集群状态的方法，检查是否已恰当的配置了 kubectl：

kubectl cluster-info

如果返回一个 URL，则意味着 kubectl 成功的访问到了你的集群。

如果你看到如下所示的消息，则代表 kubectl 配置出了问题，或无法连接到 Kubernetes 集群。

The connection to the server <server-name:port> was refused - did you specify the right host or port?
（访问 <server-name:port> 被拒绝 - 你指定的主机和端口是否有误？）

例如，如果你想在自己的笔记本上（本地）运行 Kubernetes 集群，你需要先安装一个 Minikube 这样的工具，然后再重新运行上面的命令。

如果命令 kubectl cluster-info 返回了 url，但你还不能访问集群，那可以用以下命令来检查配置是否妥当：

kubectl cluster-info dump

2 - 管理集群

了解管理集群的常见任务。

2.1 - 从 dockershim 迁移

本节提供从 dockershim 迁移到其他容器运行时的必备知识。

自从 Kubernetes 1.20 宣布弃用 dockershim，各类疑问随之而来：这对各类工作负载和 Kubernetes 部署会产生什么影响。我们的弃用 Dockershim 常见问题可以帮助你更好地理解这个问题。

建议从 dockershim 迁移到其他替代的容器运行时。请参阅容器运行时一节以了解可用的备选项。当在迁移过程中遇到麻烦，请上报问题。那么问题就可以及时修复，你的集群也可以进入移除 dockershim 前的就绪状态。

2.1.1 - 查明节点上所使用的容器运行时

本页面描述查明集群中节点所使用的容器运行时的步骤。

取决于你运行集群的方式，节点所使用的容器运行时可能是事先配置好的，也可能需要你来配置。如果你在使用托管的 Kubernetes 服务，可能存在特定于厂商的方法来检查节点上配置的容器运行时。本页描述的方法应该在能够执行 kubectl 的场合下都可以工作。

准备开始

安装并配置 kubectl。参见安装工具节了解详情。

查明节点所使用的容器运行时

使用 kubectl 来读取并显示节点信息：

kubectl get nodes -o wide

输出如下面所示。CONTAINER-RUNTIME 列给出容器运行时及其版本。

# For dockershim
NAME         STATUS   VERSION    CONTAINER-RUNTIME
node-1       Ready    v1.16.15   docker://19.3.1
node-2       Ready    v1.16.15   docker://19.3.1
node-3       Ready    v1.16.15   docker://19.3.1

# For containerd
NAME         STATUS   VERSION   CONTAINER-RUNTIME
node-1       Ready    v1.19.6   containerd://1.4.1
node-2       Ready    v1.19.6   containerd://1.4.1
node-3       Ready    v1.19.6   containerd://1.4.1

你可以在容器运行时页面找到与容器运行时相关的更多信息。

2.1.2 - 检查弃用 Dockershim 对你的影响

Kubernetes 的 dockershim 组件使得你可以把 Docker 用作 Kubernetes 的容器运行时。在 Kubernetes v1.20 版本中，内建组件 dockershim 被弃用。

本页讲解你的集群把 Docker 用作容器运行时的运作机制，并提供使用 dockershim 时，它所扮演角色的详细信息，继而展示了一组操作，可用来检查弃用 dockershim 对你的工作负载是否有影响。

检查你的应用是否依赖于 Docker

即使你是通过 Docker 创建的应用容器，也不妨碍你在其他任何容器运行时上运行这些容器。这种使用 Docker 的方式并不构成对 Docker 作为一个容器运行时的依赖。

当用了别的容器运行时之后，Docker 命令可能不工作，或者产生意外的输出。下面是判定你是否依赖于 Docker 的方法。

确认没有特权 Pod 执行 Docker 命令（如 docker ps）、重新启动 Docker 服务（如 systemctl restart docker.service）或修改 Docker 配置文件 /etc/docker/daemon.json。
检查 Docker 配置文件（如 /etc/docker/daemon.json）中容器镜像仓库的镜像（mirror）站点设置。这些配置通常需要针对不同容器运行时来重新设置。
检查确保在 Kubernetes 基础设施之外的节点上运行的脚本和应用程序没有执行 Docker 命令。可能的情况如：
- SSH 到节点排查故障；
- 节点启动脚本；
- 直接安装在节点上的监控和安全代理。
检查执行上述特权操作的第三方工具。详细操作请参考从 dockershim 迁移遥测和安全代理。
确认没有对 dockershim 行为的间接依赖。这是一种极端情况，不太可能影响你的应用。一些工具很可能被配置为使用了 Docker 特性，比如，基于特定指标发警报，或者在故障排查指令的一个环节中搜索特定的日志信息。如果你有此类配置的工具，需要在迁移之前，在测试集群上测试这类行为。

Docker 依赖详解

容器运行时是一个软件，用来运行组成 Kubernetes Pod 的容器。 Kubernetes 负责编排和调度 Pod；在每一个节点上，kubelet 使用抽象的容器运行时接口，所以你可以任意选用兼容的容器运行时。

在早期版本中，Kubernetes 提供的兼容性支持一个容器运行时：Docker。在 Kubernetes 发展历史中，集群运营人员希望采用更多的容器运行时。于是 CRI 被设计出来满足这类灵活性需要 - 而 kubelet 亦开始支持 CRI。然而，因为 Docker 在 CRI 规范创建之前就已经存在，Kubernetes 就创建了一个适配器组件 dockershim。 dockershim 适配器允许 kubelet 与 Docker 交互，就好像 Docker 是一个 CRI 兼容的运行时一样。

你可以阅读博文 Kubernetes 正式支持集成 Containerd。

Dockershim 和 Containerd CRI 的实现对比图

切换到容器运行时 Containerd 可以消除掉中间环节。所有相同的容器都可由 Containerd 这类容器运行时来运行。但是现在，由于直接用容器运行时调度容器，它们对 Docker 是不可见的。因此，你以前用来检查这些容器的 Docker 工具或漂亮的 UI 都不再可用。

你不能再使用 docker ps 或 docker inspect 命令来获取容器信息。由于你不能列出容器，因此你不能获取日志、停止容器，甚至不能通过 docker exec 在容器中执行命令。

说明： 如果你在用 Kubernetes 运行工作负载，最好通过 Kubernetes API 停止容器，而不是通过容器运行时来停止它们（此建议适用于所有容器运行时，不仅仅是针对 Docker）。

你仍然可以下载镜像，或者用 docker build 命令创建它们。但用 Docker 创建、下载的镜像，对于容器运行时和 Kubernetes，均不可见。为了在 Kubernetes 中使用，需要把镜像推送（push）到某镜像仓库。

2.1.3 - 从 dockershim 迁移遥测和安全代理

在 Kubernetes 1.20 版本中，dockershim 被弃用。在博文弃用 Dockershim 常见问题中，你大概已经了解到，大多数应用并没有直接通过运行时来托管容器。但是，仍然有大量的遥测和安全代理依赖 docker 来收集容器元数据、日志和指标。本文汇总了一些信息和链接：信息用于阐述如何探查这些依赖，链接用于解释如何迁移这些代理去使用通用的工具或其他容器运行。

遥测和安全代理

为了让代理运行在 Kubernetes 集群中，我们有几种办法。代理既可以直接在节点上运行，也可以作为守护进程运行。

为什么遥测代理依赖于 Docker？

因为历史原因，Kubernetes 建立在 Docker 之上。 Kubernetes 管理网络和调度，Docker 则在具体的节点上定位并操作容器。所以，你可以从 Kubernetes 取得调度相关的元数据，比如 Pod 名称；从 Docker 取得容器状态信息。后来，人们开发了更多的运行时来管理容器。同时一些项目和 Kubernetes 特性也不断涌现，支持跨多个运行时收集容器状态信息。

一些代理和 Docker 工具紧密绑定。此类代理可以这样运行命令，比如用 docker ps 或 docker top 这类命令来列出容器和进程，用 docker logs 订阅 Docker 的日志。但随着 Docker 作为容器运行时被弃用，这些命令将不再工作。

识别依赖于 Docker 的 DaemonSet

如果某 Pod 想调用运行在节点上的 dockerd，该 Pod 必须满足以下两个条件之一：

将包含 Docker 守护进程特权套接字的文件系统挂载为一个卷；或
直接以卷的形式挂载 Docker 守护进程特权套接字的特定路径。

举例来说：在 COS 镜像中，Docker 通过 /var/run/docker.sock 开放其 Unix 域套接字。这意味着 Pod 的规约中需要包含 hostPath 卷以挂载 /var/run/docker.sock。

下面是一个 shell 示例脚本，用于查找包含直接映射 Docker 套接字的挂载点的 Pod。你也可以删掉 grep /var/run/docker.sock 这一代码片段以查看其它挂载信息。

kubectl get pods --all-namespaces \
-o=jsonpath='{range .items[*]}{"\n"}{.metadata.namespace}{":\t"}{.metadata.name}{":\t"}{range .spec.volumes[*]}{.hostPath.path}{", "}{end}{end}' \
| sort \
| grep '/var/run/docker.sock'

说明： 对于 Pod 来说，访问宿主机上的 Docker 还有其他方式。例如，可以挂载 /var/run 的父目录而非其完整路径（就像这个例子）。上述脚本只检测最常见的使用方式。

检测节点代理对 Docker 的依赖性

在你的集群节点被定制、且在各个节点上均安装了额外的安全和遥测代理的场景下，一定要和代理的供应商确认：该代理是否依赖于 Docker。

遥测和安全代理的供应商

我们通过谷歌文档提供了为各类遥测和安全代理供应商准备的持续更新的迁移指导。请与供应商联系，获取从 dockershim 迁移的最新说明。

2.1.4 -

title: 将节点上的容器运行时从 Docker Engine 改为 containerd weight: 8 content_type: task

本任务给出将容器运行时从 Docker 改为 containerd 所需的步骤。此任务适用于运行 1.23 或更早版本 Kubernetes 的集群操作人员。同时，此任务也涉及从 dockershim 迁移到 containerd 的示例场景，以及可以从此页面获得的其他容器运行时列表。

准备开始

说明： 本部分链接到提供 Kubernetes 所需功能的第三方项目。Kubernetes 项目作者不负责这些项目。此页面遵循CNCF 网站指南，按字母顺序列出项目。要将项目添加到此列表中，请在提交更改之前阅读内容指南。

安装 containerd。进一步的信息可参见 containerd 的安装文档。关于一些特定的环境准备工作，请参阅此页面。

腾空节点

# 将 <node-to-drain> 替换为你所要腾空的节点的名称
kubectl drain <node-to-drain> --ignore-daemonsets

停止 Docker 守护进程

systemctl stop kubelet
systemctl disable docker.service --now

安装 Containerd

此页面包含安装 containerd 的详细步骤。

Linux
Windows (PowerShell)

从官方的 Docker 仓库安装 containerd.io 包。关于为你所使用的 Linux 发行版来设置 Docker 仓库，以及安装 containerd.io 包的详细说明，可参见 Install Docker Engine。

配置 containerd：

sudo mkdir -p /etc/containerd
containerd config default | sudo tee /etc/containerd/config.toml

重启 containerd：
```
sudo systemctl restart containerd
```

启动一个 Powershell 会话，将 $Version 设置为期望的版本（例如：$Version="1.4.3"），之后运行下面的命令：

下载 containerd：

curl.exe -L https://github.com/containerd/containerd/releases/download/v$Version/containerd-$Version-windows-amd64.tar.gz -o containerd-windows-amd64.tar.gz
tar.exe xvf .\containerd-windows-amd64.tar.gz

解压缩并执行配置：

Copy-Item -Path ".\bin\" -Destination "$Env:ProgramFiles\containerd" -Recurse -Force
cd $Env:ProgramFiles\containerd\
.\containerd.exe config default | Out-File config.toml -Encoding ascii

# 请审查配置信息。取决于你的安装环境，你可能需要调整：
# - the sandbox_image （Kubernetes pause 镜像）
# - cni bin_dir 和 conf_dir 的位置
Get-Content config.toml

# （可选步骤，但强烈建议执行）将 containerd 排除在 Windows Defender 扫描之外
Add-MpPreference -ExclusionProcess "$Env:ProgramFiles\containerd\containerd.exe"

启动 containerd：

.\containerd.exe --register-service
Start-Service containerd

配置 kubelet 使用 containerd 作为其容器运行时

编辑文件 /var/lib/kubelet/kubeadm-flags.env，将 containerd 运行时添加到标志中： --container-runtime=remote 和 --container-runtime-endpoint=unix:///run/containerd/containerd.sock"。

对于使用 kubeadm 的用户，可以考虑下面的问题：

kubeadm 工具将每个主机的 CRI 套接字保存在该主机对应的 Node 对象的注解中。

要更改这一注解信息，你必须执行下面的操作：

在一台包含 /etc/kubernetes/admin.conf 文件的机器上，执行 kubectl edit no <节点名称>。

这一命令会打开一个文本编辑器，供你在其中编辑 Node 对象。要选择不同的文本编辑器，你可以设置 KUBE_EDITOR 环境变量。

更改 kubeadm.alpha.kubernetes.io/cri-socket 值，将其从 /var/run/dockershim.sock 改为你所选择的 CRI 套接字路径（例如：unix:///run/containerd/containerd.sock）。

注意新的 CRI 套接字路径必须带有 unix:// 前缀。
保存文本编辑器中所作的修改，这会更新 Node 对象。

重启 kubelet

systemctl start kubelet

验证节点处于健康状态

运行 kubectl get nodes -o wide，containerd 会显示为我们所更改的节点上的运行时。

最后，在一切顺利时删除 Docker。

sudo yum remove docker-ce docker-ce-cli

sudo apt-get purge docker-ce docker-ce-cli

sudo dnf remove docker-ce docker-ce-cli

sudo apt-get purge docker-ce docker-ce-cli

2.2 - 用 kubeadm 进行管理

2.2.1 - 使用 kubeadm 进行证书管理

FEATURE STATE: Kubernetes v1.15 [stable]

由 kubeadm 生成的客户端证书在 1 年后到期。本页说明如何使用 kubeadm 管理证书续订。

准备开始

你应该熟悉 Kubernetes 中的 PKI 证书和要求。

使用自定义的证书

默认情况下, kubeadm 会生成运行一个集群所需的全部证书。你可以通过提供你自己的证书来改变这个行为策略。

如果要这样做, 你必须将证书文件放置在通过 --cert-dir 命令行参数或者 kubeadm 配置中的 CertificatesDir 配置项指明的目录中。默认的值是 /etc/kubernetes/pki。

如果在运行 kubeadm init 之前存在给定的证书和私钥对，kubeadm 将不会重写它们。例如，这意味着您可以将现有的 CA 复制到 /etc/kubernetes/pki/ca.crt 和 /etc/kubernetes/pki/ca.key 中，而 kubeadm 将使用此 CA 对其余证书进行签名。

外部 CA 模式

只提供了 ca.crt 文件但是不提供 ca.key 文件也是可以的（这只对 CA 根证书可用，其它证书不可用）。如果所有的其它证书和 kubeconfig 文件已就绪，kubeadm 检测到满足以上条件就会激活 "外部 CA" 模式。kubeadm 将会在没有 CA 密钥文件的情况下继续执行。

否则, kubeadm 将独立运行 controller-manager，附加一个 --controllers=csrsigner 的参数，并且指明 CA 证书和密钥。

PKI 证书和要求包括集群使用外部 CA 的设置指南。

检查证书是否过期

你可以使用 check-expiration 子命令来检查证书何时过期

kubeadm certs check-expiration

输出类似于以下内容：

CERTIFICATE                EXPIRES                  RESIDUAL TIME   CERTIFICATE AUTHORITY   EXTERNALLY MANAGED
admin.conf                 Dec 30, 2020 23:36 UTC   364d                                    no
apiserver                  Dec 30, 2020 23:36 UTC   364d            ca                      no
apiserver-etcd-client      Dec 30, 2020 23:36 UTC   364d            etcd-ca                 no
apiserver-kubelet-client   Dec 30, 2020 23:36 UTC   364d            ca                      no
controller-manager.conf    Dec 30, 2020 23:36 UTC   364d                                    no
etcd-healthcheck-client    Dec 30, 2020 23:36 UTC   364d            etcd-ca                 no
etcd-peer                  Dec 30, 2020 23:36 UTC   364d            etcd-ca                 no
etcd-server                Dec 30, 2020 23:36 UTC   364d            etcd-ca                 no
front-proxy-client         Dec 30, 2020 23:36 UTC   364d            front-proxy-ca          no
scheduler.conf             Dec 30, 2020 23:36 UTC   364d                                    no

CERTIFICATE AUTHORITY   EXPIRES                  RESIDUAL TIME   EXTERNALLY MANAGED
ca                      Dec 28, 2029 23:36 UTC   9y              no
etcd-ca                 Dec 28, 2029 23:36 UTC   9y              no
front-proxy-ca          Dec 28, 2029 23:36 UTC   9y              no

该命令显示 /etc/kubernetes/pki 文件夹中的客户端证书以及 kubeadm（admin.conf, controller-manager.conf 和 scheduler.conf）使用的 KUBECONFIG 文件中嵌入的客户端证书的到期时间/剩余时间。

另外， kubeadm 会通知用户证书是否由外部管理；在这种情况下，用户应该小心的手动/使用其他工具来管理证书更新。

警告： kubeadm 不能管理由外部 CA 签名的证书

说明： 上面的列表中没有包含 kubelet.conf，因为 kubeadm 将 kubelet 配置为自动更新证书。轮换的证书位于目录 /var/lib/kubelet/pki。要修复过期的 kubelet 客户端证书，请参阅 kubelet 客户端证书轮换失败。

警告：

在通过 kubeadm init 创建的节点上，在 kubeadm 1.17 版本之前有一个缺陷，该缺陷使得你必须手动修改 kubelet.conf 文件的内容。 kubeadm init 操作结束之后，你必须更新 kubelet.conf 文件将 client-certificate-data 和 client-key-data 改为如下所示的内容以便使用轮换后的 kubelet 客户端证书：

client-certificate: /var/lib/kubelet/pki/kubelet-client-current.pem
client-key: /var/lib/kubelet/pki/kubelet-client-current.pem

自动更新证书

kubeadm 会在控制面升级的时候更新所有证书。

这个功能旨在解决最简单的用例；如果你对此类证书的更新没有特殊要求，并且定期执行 Kubernetes 版本升级（每次升级之间的间隔时间少于 1 年），则 kubeadm 将确保你的集群保持最新状态并保持合理的安全性。

说明： 最佳的做法是经常升级集群以确保安全。

如果你对证书更新有更复杂的需求，则可通过将 --certificate-renewal=false 传递给 kubeadm upgrade apply 或者 kubeadm upgrade node，从而选择不采用默认行为。

警告： kubeadm 在 1.17 版本之前有一个缺陷，该缺陷导致 kubeadm update node 执行时 --certificate-renewal 的默认值被设置为 false。在这种情况下，你需要显式地设置 --certificate-renewal=true。

手动更新证书

你能随时通过 kubeadm certs renew 命令手动更新你的证书。

此命令用 CA （或者 front-proxy-CA ）证书和存储在 /etc/kubernetes/pki 中的密钥执行更新。

执行完此命令之后你需要重启控制面 Pods。因为动态证书重载目前还不被所有组件和证书支持，所有这项操作是必须的。静态 Pods 是被本地 kubelet 而不是 API Server 管理，所以 kubectl 不能用来删除或重启他们。要重启静态 Pod 你可以临时将清单文件从 /etc/kubernetes/manifests/ 移除并等待 20 秒（参考 KubeletConfiguration 结构中的fileCheckFrequency 值）。如果 Pod 不在清单目录里，kubelet将会终止它。在另一个 fileCheckFrequency 周期之后你可以将文件移回去，为了组件可以完成 kubelet 将重新创建 Pod 和证书更新。

警告： 如果你运行了一个 HA 集群，这个命令需要在所有控制面板节点上执行。

说明： certs renew 使用现有的证书作为属性 (Common Name、Organization、SAN 等) 的权威来源，而不是 kubeadm-config ConfigMap 。强烈建议使它们保持同步。

kubeadm certs renew提供以下选项：

Kubernetes 证书通常在一年后到期。

--csr-only 可用于经过一个外部 CA 生成的证书签名请求来更新证书（无需实际替换更新证书）；更多信息请参见下节。
可以更新单个证书而不是全部证书。

用 Kubernetes 证书 API 更新证书

本节提供有关如何使用 Kubernetes 证书 API 执行手动证书更新的更多详细信息。

注意： 这些是针对需要将其组织的证书基础结构集成到 kubeadm 构建的集群中的用户的高级主题。如果默认的 kubeadm 配置满足了你的需求，则应让 kubeadm 管理证书。

设置一个签名者（Signer）

Kubernetes 证书颁发机构不是开箱即用。你可以配置外部签名者，例如 cert-manager，也可以使用内置签名者。内置签名者是 kube-controller-manager 的一部分。要激活内置签名者，请传递 --cluster-signing-cert-file 和 --cluster-signing-key-file 参数。

如果你正在创建一个新的集群，你可以使用 kubeadm 的配置文件。

apiVersion: kubeadm.k8s.io/v1beta3
kind: ClusterConfiguration
controllerManager:
  extraArgs:
    cluster-signing-cert-file: /etc/kubernetes/pki/ca.crt
    cluster-signing-key-file: /etc/kubernetes/pki/ca.key

创建证书签名请求 (CSR)

有关使用 Kubernetes API 创建 CSR 的信息，请参见创建 CertificateSigningRequest。

通过外部 CA 更新证书

本节提供有关如何使用外部 CA 执行手动更新证书的更多详细信息。

为了更好的与外部 CA 集成，kubeadm 还可以生成证书签名请求（CSR）。 CSR 表示向 CA 请求客户的签名证书。在 kubeadm 术语中，通常由磁盘 CA 签名的任何证书都可以作为 CSR 生成。但是，CA 不能作为 CSR 生成。

创建证书签名请求 (CSR)

你可以通过 kubeadm certs renew --csr-only 命令创建证书签名请求。

CSR 和随附的私钥都在输出中给出。你可以传入一个带有 --csr-dir 的目录，将 CRS 输出到指定位置。如果未指定 --csr-dir ，则使用默认证书目录（/etc/kubernetes/pki）。

证书可以通过 kubeadm certs renew --csr-only 来续订。和 kubeadm init 一样，可以使用 --csr-dir 标志指定一个输出目录。

CSR 签署证书后，必须将证书和私钥复制到 PKI 目录（默认情况下为 /etc/kubernetes/pki）。

CSR 中包含一个证书的名字，域和 IP，但是未指定用法。颁发证书时，CA 有责任指定正确的证书用法

在 openssl 中，这是通过 openssl ca 命令来完成的。
在 cfssl 中，这是通过在配置文件中指定用法来完成的。

使用首选方法对证书签名后，必须将证书和私钥复制到 PKI 目录（默认为 /etc/kubernetes/pki ）。

证书机构（CA）轮换

kubeadm 并不直接支持对 CA 证书的轮换或者替换。

关于手动轮换或者置换 CA 的更多信息，可参阅手动轮换 CA 证书。

启用已签名的 kubelet 服务证书

默认情况下，kubeadm 所部署的 kubelet 服务证书是自签名（Self-Signed））。这意味着从 metrics-server 这类外部服务发起向 kubelet 的链接时无法使用 TLS 来完成保护。

要在新的 kubeadm 集群中配置 kubelet 以使用被正确签名的服务证书，你必须向 kubeadm init 传递如下最小配置数据：

apiVersion: kubeadm.k8s.io/v1beta3
kind: ClusterConfiguration
---
apiVersion: kubelet.config.k8s.io/v1beta1
kind: KubeletConfiguration
serverTLSBootstrap: true

如果你已经创建了集群，你必须通过执行下面的操作来完成适配：

找到 kube-system 名字空间中名为 kubelet-config-1.23 的 ConfigMap 并编辑之。在该 ConfigMap 中，kubelet 键下面有一个 KubeletConfiguration 文档作为其取值。编辑该 KubeletConfiguration 文档以设置 serverTLSBootstrap: true。
在每个节点上，在 /var/lib/kubelet/config.yaml 文件中添加 serverTLSBootstrap: true 字段，并使用 systemctl restart kubelet 来重启 kubelet。

字段 serverTLSBootstrap 将允许启动引导 kubelet 的服务证书，方式是从 certificates.k8s.io API 处读取。这种方式的一种局限在于这些证书的 CSR（证书签名请求）不能被 kube-controller-manager 中默认的签名组件 kubernetes.io/kubelet-serving 批准。需要用户或者第三方控制器来执行此操作。

可以使用下面的命令来查看 CSR：

kubectl get csr

NAME        AGE     SIGNERNAME                        REQUESTOR                      CONDITION
csr-9wvgt   112s    kubernetes.io/kubelet-serving     system:node:worker-1           Pending
csr-lz97v   1m58s   kubernetes.io/kubelet-serving     system:node:control-plane-1    Pending

你可以执行下面的操作来批准这些请求：

kubectl certificate approve <CSR-名称>

默认情况下，这些服务证书上会在一年后过期。 kubeadm 将 KubeletConfiguration 的 rotateCertificates 字段设置为 true；这意味着证书快要过期时，会生成一组针对服务证书的新的 CSR，而这些 CSR 也要被批准才能完成证书轮换。要进一步了解这里的细节，可参阅证书轮换文档。

如果你在寻找一种能够自动批准这些 CSR 的解决方案，建议你与你的云提供商联系，询问他们是否有 CSR 签名组件，用来以带外（out-of-band）的方式检查节点的标识符。

也可以使用第三方定制的控制器：

kubelet-rubber-stamp

除非既能够验证 CSR 中的 CommonName，也能检查请求的 IP 和域名，这类控制器还算不得安全的机制。只有完成彻底的检查，才有可能避免有恶意的、能够访问 kubelet 客户端证书的第三方为任何 IP 或域名请求服务证书。

2.2.2 - 配置 cgroup 驱动

本页阐述如何配置 kubelet 的 cgroup 驱动以匹配 kubeadm 集群中的容器运行时的 cgroup 驱动。

准备开始

你应该熟悉 Kubernetes 的容器运行时需求。

配置容器运行时 cgroup 驱动

容器运行时页面提到：由于 kubeadm 把 kubelet 视为一个系统服务来管理，所以对基于 kubeadm 的安装，我们推荐使用 systemd 驱动，不推荐 cgroupfs 驱动。

此页还详述了如何安装若干不同的容器运行时，并将 systemd 设为其默认驱动。

配置 kubelet 的 cgroup 驱动

kubeadm 支持在执行 kubeadm init 时，传递一个 KubeletConfiguration 结构体。 KubeletConfiguration 包含 cgroupDriver 字段，可用于控制 kubelet 的 cgroup 驱动。

说明： 在版本 1.22 中，如果用户没有在 KubeletConfiguration 中设置 cgroupDriver 字段， kubeadm init 会将它设置为默认值 systemd。

这是一个最小化的示例，其中显式的配置了此字段：

# kubeadm-config.yaml
kind: ClusterConfiguration
apiVersion: kubeadm.k8s.io/v1beta3
kubernetesVersion: v1.21.0
---
kind: KubeletConfiguration
apiVersion: kubelet.config.k8s.io/v1beta1
cgroupDriver: systemd

这样一个配置文件就可以传递给 kubeadm 命令了：

kubeadm init --config kubeadm-config.yaml

说明：

Kubeadm 对集群所有的节点，使用相同的 KubeletConfiguration。 KubeletConfiguration 存放于 kube-system 命名空间下的某个 ConfigMap 对象中。

执行 init、join 和 upgrade 等子命令会促使 kubeadm 将 KubeletConfiguration 写入到文件 /var/lib/kubelet/config.yaml 中，继而把它传递给本地节点的 kubelet。

使用 `cgroupfs` 驱动

正如本指南阐述的：不推荐与 kubeadm 一起使用 cgroupfs 驱动。

如仍需使用 cgroupfs，且要防止 kubeadm upgrade 修改现有系统中 KubeletConfiguration 的 cgroup 驱动，你必须显式声明它的值。此方法应对的场景为：在将来某个版本的 kubeadm 中，你不想使用默认的 systemd 驱动。

参阅以下章节“修改 kubelet 的 ConfigMap”，了解显式设置该值的方法。

如果你希望配置容器运行时来使用 cgroupfs 驱动，则必须参考所选容器运行时的文档。

迁移到 `systemd` 驱动

要将现有 kubeadm 集群的 cgroup 驱动就地升级为 systemd，需要执行一个与 kubelet 升级类似的过程。该过程必须包含下面两个步骤：

说明： 还有一种方法，可以用已配置了 systemd 的新节点替换掉集群中的老节点。按这种方法，在加入新节点、确保工作负载可以安全迁移到新节点、及至删除旧节点这一系列操作之前，只需执行以下第一个步骤。

修改 kubelet 的 ConfigMap

用命令 kubectl get cm -n kube-system | grep kubelet-config 找到 kubelet 的 ConfigMap 名称。
运行 kubectl edit cm kubelet-config-x.yy -n kube-system （把 x.yy 替换为 Kubernetes 版本）。
修改现有 cgroupDriver 的值，或者新增如下式样的字段：
```
cgroupDriver: systemd
```
该字段必须出现在 ConfigMap 的 kubelet: 小节下。

更新所有节点的 cgroup 驱动

对于集群中的每一个节点：

执行命令 kubectl drain <node-name> --ignore-daemonsets，以腾空节点
执行命令 systemctl stop kubelet，以停止 kubelet
停止容器运行时
修改容器运行时 cgroup 驱动为 systemd
在文件 /var/lib/kubelet/config.yaml 中添加设置 cgroupDriver: systemd
启动容器运行时
执行命令 systemctl start kubelet，以启动 kubelet
执行命令 kubectl uncordon <node-name>，以取消节点隔离

在节点上依次执行上述步骤，确保工作负载有充足的时间被调度到其他节点。

流程完成后，确认所有节点和工作负载均健康如常。

2.2.3 - 升级 kubeadm 集群

本页介绍如何将 kubeadm 创建的 Kubernetes 集群从 1.22.x 版本升级到 1.23.x 版本以及从 1.23.x 升级到 1.23.y（其中 y > x）。略过次版本号的升级是不被支持的。

要查看 kubeadm 创建的有关旧版本集群升级的信息，请参考以下页面：

升级工作的基本流程如下：

升级主控制平面节点
升级其他控制平面节点
升级工作节点

准备开始

务必仔细认真阅读发行说明。
集群应使用静态的控制平面和 etcd Pod 或者外部 etcd。
务必备份所有重要组件，例如存储在数据库中应用层面的状态。 kubeadm upgrade 不会影响你的工作负载，只会涉及 Kubernetes 内部的组件，但备份终究是好的。
必须禁用交换分区。

附加信息

在对 kubelet 作次版本升版时需要腾空节点。对于控制面节点，其上可能运行着 CoreDNS Pods 或者其它非常重要的负载。
升级后，因为容器规约的哈希值已更改，所有容器都会被重新启动。

确定要升级到哪个版本

使用操作系统的包管理器找到最新的补丁版本 Kubernetes 1.23：

Ubuntu、Debian 或 HypriotOS
CentOS、RHEL 或 Fedora

apt update
apt-cache madison kubeadm
# 在列表中查找最新的 1.23 版本
# 它看起来应该是 1.23.x-00，其中 x 是最新的补丁版本

yum list --showduplicates kubeadm --disableexcludes=kubernetes
# 在列表中查找最新的 1.23 版本
# 它看起来应该是 1.23.x-0，其中 x 是最新的补丁版本

升级控制平面节点

控制面节点上的升级过程应该每次处理一个节点。首先选择一个要先行升级的控制面节点。该节点上必须拥有 /etc/kubernetes/admin.conf 文件。

执行 "kubeadm upgrade"

升级第一个控制面节点

升级 kubeadm：

Ubuntu、Debian 或 HypriotOS
CentOS、RHEL 或 Fedora

# 用最新的补丁版本号替换 1.23.x-00 中的 x
apt-mark unhold kubeadm && \
apt-get update && apt-get install -y kubeadm=1.23.x-00 && \
apt-mark hold kubeadm
-
# 从 apt-get 1.1 版本起，你也可以使用下面的方法
apt-get update && \
apt-get install -y --allow-change-held-packages kubeadm=1.23.x-00

# 用最新的补丁版本号替换 1.23.x-0 中的 x
yum install -y kubeadm-1.23.x-0 --disableexcludes=kubernetes

验证下载操作正常，并且 kubeadm 版本正确：
```
kubeadm version
```

验证升级计划：
```
kubeadm upgrade plan
```
此命令检查你的集群是否可被升级，并取回你要升级的目标版本。命令也会显示一个包含组件配置版本状态的表格。

说明：
kubeadm upgrade 也会自动对 kubeadm 在节点上所管理的证书执行续约操作。如果需要略过证书续约操作，可以使用标志 --certificate-renewal=false。更多的信息，可参阅证书管理指南。

说明：
如果 kubeadm upgrade plan 给出任何需要手动升级的组件配置，用户必须通过 --config 命令行标志向 kubeadm upgrade apply 命令提供替代的配置文件。如果不这样做，kubeadm upgrade apply 会出错并退出，不再执行升级操作。

选择要升级到的目标版本，运行合适的命令。例如：

# 将 x 替换为你为此次升级所选择的补丁版本号
sudo kubeadm upgrade apply v1.23.x

一旦该命令结束，你应该会看到：

[upgrade/successful] SUCCESS! Your cluster was upgraded to "v1.23.x". Enjoy!

[upgrade/kubelet] Now that your control plane is upgraded, please proceed with upgrading your kubelets if you haven't already done so.

手动升级你的 CNI 驱动插件。

你的容器网络接口（CNI）驱动应该提供了程序自身的升级说明。参阅插件页面查找你的 CNI 驱动，并查看是否需要其他升级步骤。

如果 CNI 驱动作为 DaemonSet 运行，则在其他控制平面节点上不需要此步骤。

对于其它控制面节点

与第一个控制面节点相同，但是使用：

sudo kubeadm upgrade node

而不是：

sudo kubeadm upgrade apply

此外，不需要执行 kubeadm upgrade plan 和更新 CNI 驱动插件的操作。

腾空节点

通过将节点标记为不可调度并腾空节点为节点作升级准备：

# 将 <node-to-drain> 替换为你要腾空的控制面节点名称
kubectl drain <node-to-drain> --ignore-daemonsets

升级 kubelet 和 kubectl

Ubuntu、Debian 或 HypriotOS
CentOS、RHEL 或 Fedora

  # 用最新的补丁版本替换 1.23.x-00 中的 x
  apt-mark unhold kubelet kubectl && \
  apt-get update && apt-get install -y kubelet=1.23.x-00 kubectl=1.23.x-00 && \
  apt-mark hold kubelet kubectl
  - 
  # 从 apt-get 的 1.1 版本开始，你也可以使用下面的方法：
  apt-get update && \
  apt-get install -y --allow-change-held-packages kubelet=1.23.x-00 kubectl=1.23.x-00

 
  # 用最新的补丁版本号替换 1.23.x-00 中的 x
  yum install -y kubelet-1.23.x-0 kubectl-1.23.x-0 --disableexcludes=kubernetes

重启 kubelet

sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart kubelet

解除节点的保护

通过将节点标记为可调度，让其重新上线：

# 将 <node-to-drain> 替换为你的节点名称
kubectl uncordon <node-to-drain>

升级工作节点

工作节点上的升级过程应该一次执行一个节点，或者一次执行几个节点，以不影响运行工作负载所需的最小容量。

升级 kubeadm

升级 kubeadm：

Ubuntu、Debian 或 HypriotOS
CentOS、RHEL 或 Fedora

# 将 1.23.x-00 中的 x 替换为最新的补丁版本号
apt-mark unhold kubeadm && \
apt-get update && apt-get install -y kubeadm=1.23.x-00 && \
apt-mark hold kubeadm
- 
# 从 apt-get 的 1.1 版本开始，你也可以使用下面的方法：
apt-get update && \
apt-get install -y --allow-change-held-packages kubeadm=1.23.x-00

# 用最新的补丁版本替换 1.23.x-00 中的 x
yum install -y kubeadm-1.23.x-0 --disableexcludes=kubernetes

执行 "kubeadm upgrade"

对于工作节点，下面的命令会升级本地的 kubelet 配置：
```
sudo kubeadm upgrade node
```

腾空节点

将节点标记为不可调度并驱逐所有负载，准备节点的维护：

# 将 <node-to-drain> 替换为你正在腾空的节点的名称
kubectl drain <node-to-drain> --ignore-daemonsets

升级 kubelet 和 kubectl

升级 kubelet 和 kubectl：

Ubuntu、Debian 或 HypriotOS
CentOS, RHEL or Fedora

# 将 1.23.x-00 中的 x 替换为最新的补丁版本
apt-mark unhold kubelet kubectl && \
apt-get update && apt-get install -y kubelet=1.23.x-00 kubectl=1.23.x-00 && \
apt-mark hold kubelet kubectl

# 从 apt-get 的 1.1 版本开始，你也可以使用下面的方法：

apt-get update && \
apt-get install -y --allow-change-held-packages kubelet=1.23.x-00 kubectl=1.23.x-00

# 将 1.23.x-0 x 替换为最新的补丁版本
yum install -y kubelet-1.23.x-0 kubectl-1.23.x-0 --disableexcludes=kubernetes

重启 kubelet

sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart kubelet

取消对节点的保护

通过将节点标记为可调度，让节点重新上线:

# 将 <node-to-drain> 替换为当前节点的名称
kubectl uncordon <node-to-drain>

验证集群的状态

在所有节点上升级 kubelet 后，通过从 kubectl 可以访问集群的任何位置运行以下命令，验证所有节点是否再次可用：

kubectl get nodes

STATUS 应显示所有节点为 Ready 状态，并且版本号已经被更新。

从故障状态恢复

如果 kubeadm upgrade 失败并且没有回滚，例如由于执行期间节点意外关闭，你可以再次运行 kubeadm upgrade。此命令是幂等的，并最终确保实际状态是你声明的期望状态。要从故障状态恢复，你还可以运行 kubeadm upgrade --force 而无需更改集群正在运行的版本。

在升级期间，kubeadm 向 /etc/kubernetes/tmp 目录下的如下备份文件夹写入数据：

kubeadm-backup-etcd-<date>-<time>
kubeadm-backup-manifests-<date>-<time>

kubeadm-backup-etcd 包含当前控制面节点本地 etcd 成员数据的备份。如果 etcd 升级失败并且自动回滚也无法修复，则可以将此文件夹中的内容复制到 /var/lib/etcd 进行手工修复。如果使用的是外部的 etcd，则此备份文件夹为空。

kubeadm-backup-manifests 包含当前控制面节点的静态 Pod 清单文件的备份版本。如果升级失败并且无法自动回滚，则此文件夹中的内容可以复制到 /etc/kubernetes/manifests 目录实现手工恢复。如果由于某些原因，在升级前后某个组件的清单未发生变化，则 kubeadm 也不会为之生成备份版本。

工作原理

kubeadm upgrade apply 做了以下工作：

检查你的集群是否处于可升级状态:
- API 服务器是可访问的
- 所有节点处于 Ready 状态
- 控制面是健康的
强制执行版本偏差策略。
确保控制面的镜像是可用的或可拉取到服务器上。
如果组件配置要求版本升级，则生成替代配置与/或使用用户提供的覆盖版本配置。
升级控制面组件或回滚（如果其中任何一个组件无法启动）。
应用新的 CoreDNS 和 kube-proxy 清单，并强制创建所有必需的 RBAC 规则。
如果旧文件在 180 天后过期，将创建 API 服务器的新证书和密钥文件并备份旧文件。

kubeadm upgrade node 在其他控制平节点上执行以下操作：

从集群中获取 kubeadm ClusterConfiguration。
（可选操作）备份 kube-apiserver 证书。
升级控制平面组件的静态 Pod 清单。
为本节点升级 kubelet 配置

kubeadm upgrade node 在工作节点上完成以下工作：

从集群取回 kubeadm ClusterConfiguration。
为本节点升级 kubelet 配置。

2.2.4 - 添加 Windows 节点

FEATURE STATE: Kubernetes v1.18 [beta]

你可以使用 Kubernetes 来混合运行 Linux 和 Windows 节点，这样你就可以混合使用运行于 Linux 上的 Pod 和运行于 Windows 上的 Pod。本页面展示如何将 Windows 节点注册到你的集群。

准备开始

您的 Kubernetes 服务器版本必须不低于版本 1.17. 要获知版本信息，请输入 kubectl version.

获取 Windows Server 2019 或更高版本的授权以便配置托管 Windows 容器的 Windows 节点。如果你在使用 VXLAN/覆盖（Overlay）联网设施，则你还必须安装 KB4489899。
一个利用 kubeadm 创建的基于 Linux 的 Kubernetes 集群；你能访问该集群的控制面（参见使用 kubeadm 创建一个单控制面的集群)。

教程目标

将一个 Windows 节点注册到集群上
配置网络，以便 Linux 和 Windows 上的 Pod 和 Service 之间能够相互通信。

开始行动：向你的集群添加一个 Windows 节点

联网配置

一旦你有了一个基于 Linux 的 Kubernetes 控制面节点，你就可以为其选择联网方案。出于简单考虑，本指南展示如何使用 VXLAN 模式的 Flannel。

配置 Flannel

为 Flannel 准备 Kubernetes 的控制面

在我们的集群中，建议对 Kubernetes 的控制面进行少许准备处理。建议在使用 Flannel 时为 iptables 链启用桥接方式的 IPv4 流处理，必须在所有 Linux 节点上执行如下命令：
```
sudo sysctl net.bridge.bridge-nf-call-iptables=1
```

下载并配置 Linux 版本的 Flannel

下载最新的 Flannel 清单文件：
```
wget https://raw.githubusercontent.com/coreos/flannel/master/Documentation/kube-flannel.yml
```
修改 Flannel 清单中的 net-conf.json 部分，将 VNI 设置为 4096，并将 Port 设置为 4789。结果看起来像下面这样：
```
net-conf.json: |
    {
      "Network": "10.244.0.0/16",
      "Backend": {
         "Type": "vxlan",
         "VNI": 4096,
         "Port": 4789
    }
}
```
说明： 在 Linux 节点上 VNI 必须设置为 4096，端口必须设置为 4789，这样才能令其与 Windows 上的 Flannel 互操作。关于这些字段的详细说明，请参见 VXLAN 文档。

说明： 如要使用 L2Bridge/Host-gateway 模式，则可将 Type 值设置为 "host-gw"，并忽略 VNI 和 Port 的设置。

应用 Flannel 清单并验证

首先应用 Flannel 配置：

kubectl apply -f kube-flannel.yml

几分钟之后，如果 Flannel Pod 网络被正确部署，你应该会看到所有 Pods 都处于运行中状态。

kubectl get pods -n kube-system

输出中应该包含处于运行中状态的 Linux Flannel DaemonSet：

NAMESPACE     NAME                                      READY        STATUS    RESTARTS   AGE
...
kube-system   kube-flannel-ds-54954                     1/1          Running   0          1m

添加 Windows Flannel 和 kube-proxy DaemonSet

现在你可以添加 Windows 兼容版本的 Flannel 和 kube-proxy。为了确保你能获得兼容版本的 kube-proxy，你需要替换镜像中的标签。下面的例子中展示的是针对 Kubernetes v1.23.0 版本的用法，不过你应该根据你自己的集群部署调整其中的版本号。
```
curl -L https://github.com/kubernetes-sigs/sig-windows-tools/releases/latest/download/kube-proxy.yml | sed 's/VERSION/v1.23.0/g' | kubectl apply -f -
kubectl apply -f https://github.com/kubernetes-sigs/sig-windows-tools/releases/latest/download/flannel-overlay.yml
```
说明： 如果你在使用 host-gateway 模式，则应该使用 https://github.com/kubernetes-sigs/sig-windows-tools/releases/latest/download/flannel-host-gw.yml 这一清单。
说明：
如果你在 Windows 节点上使用的不是以太网（即，"Ethernet0 2"）接口，你需要修改 flannel-host-gw.yml 或 flannel-overlay.yml 文件中的下面这行：
```
wins cli process run --path /k/flannel/setup.exe --args "--mode=overlay --interface=Ethernet"
```
在其中根据情况设置要使用的网络接口。
```
# Example
curl -L https://github.com/kubernetes-sigs/sig-windows-tools/releases/latest/download/flannel-overlay.yml | sed 's/Ethernet/Ethernet0 2/g' | kubectl apply -f -
```

加入 Windows 工作节点

说明：

Windows 节的所有代码片段都需要在 PowerShell 环境中执行，并且要求在 Windows 工作节点上具有提升的权限（Administrator）。

Docker EE
CRI-containerD

安装 Docker EE

Install-WindowsFeature -Name containers

安装 Docker 操作指南在 Install Docker Engine - Enterprise on Windows Servers。

安装 wins、kubelet 和 kubeadm

curl.exe -LO https://raw.githubusercontent.com/kubernetes-sigs/sig-windows-tools/master/kubeadm/scripts/PrepareNode.ps1
.\PrepareNode.ps1 -KubernetesVersion v1.23.0

运行 `kubeadm` 添加节点

当你在控制面主机上运行 kubeadm init 时，输出了一个命令。现在运行这个命令。如果你找不到这个命令，或者命令中对应的令牌已经过期，你可以（在一个控制面主机上）运行 kubeadm token create --print-join-command 来生成新的令牌和 join 命令。

安装 containerD

curl.exe -LO https://github.com/kubernetes-sigs/sig-windows-tools/releases/latest/download/Install-Containerd.ps1
.\Install-Containerd.ps1

说明：

要安装特定版本的 containerD，使用参数 -ContainerDVersion指定版本。

# Example
.\Install-Containerd.ps1 -ContainerDVersion 1.4.1

说明：

如果你在 Windows 节点上使用了与 Ethernet 不同的接口（例如 "Ethernet0 2"），使用参数 -netAdapterName 指定名称。

# Example
.\Install-Containerd.ps1 -netAdapterName "Ethernet0 2"

安装 wins，kubelet 和 kubeadm

curl.exe -LO https://raw.githubusercontent.com/kubernetes-sigs/sig-windows-tools/master/kubeadm/scripts/PrepareNode.ps1
.\PrepareNode.ps1 -KubernetesVersion v1.23.0 -ContainerRuntime containerD

运行 `kubeadm` 添加节点

使用当你在控制面主机上运行 kubeadm init 时得到的命令。如果你找不到这个命令，或者命令中对应的令牌已经过期，你可以（在一个控制面主机上）运行 kubeadm token create --print-join-command 来生成新的令牌和 join 命令。

说明： If using CRI-containerD add --cri-socket "npipe:////./pipe/containerd-containerd" to the kubeadm call

检查你的安装

你现在应该能够通过运行下面的命令来查看集群中的 Windows 节点了：

kubectl get nodes -o wide

如果你的新节点处于 NotReady 状态，很可能的原因是系统仍在下载 Flannel 镜像。你可以像之前一样，通过检查 kube-system 名字空间中的 Flannel Pods 来了解安装进度。

kubectl -n kube-system get pods -l app=flannel

一旦 Flannel Pod 运行起来，你的节点就应该能进入 Ready 状态并可用来处理负载。

接下来

升级 kubeadm 安装的 Windows 节点

2.2.5 - 升级 Windows 节点

FEATURE STATE: Kubernetes v1.18 [beta]

本页解释如何升级用 kubeadm 创建的 Windows 节点。

准备开始

你必须拥有一个 Kubernetes 的集群，同时你的 Kubernetes 集群必须带有 kubectl 命令行工具。建议在至少有两个节点的集群上运行本教程，且这些节点不作为控制平面主机。如果你还没有集群，你可以通过 Minikube 构建一个你自己的集群，或者你可以使用下面任意一个 Kubernetes 工具构建：

您的 Kubernetes 服务器版本必须不低于版本 1.17. 要获知版本信息，请输入 kubectl version.

熟悉更新 kubeadm 集群中的其余组件。在升级你的 Windows 节点之前你会想要升级控制面节点。

升级工作节点

升级 kubeadm

在 Windows 节点上升级 kubeadm：

# 将 v1.23.0 替换为你希望的版本
curl.exe -Lo C:\k\kubeadm.exe https://dl.k8s.io//bin/windows/amd64/kubeadm.exe

腾空节点

在一个能访问到 Kubernetes API 的机器上，将 Windows 节点标记为不可调度并驱逐其上的所有负载，以便准备节点维护操作：
```
# 将 <要腾空的节点> 替换为你要腾空的节点的名称
kubectl drain <要腾空的节点> -ignore-daemonsets
```
你应该会看到类似下面的输出：
```
node/ip-172-31-85-18 cordoned
node/ip-172-31-85-18 drained
```

升级 kubelet 配置

在 Windows 节点上，执行下面的命令来同步新的 kubelet 配置：
```
kubeadm upgrade node
```

升级 kubelet

在 Windows 节点上升级并重启 kubelet：

stop-service kubelet
curl.exe -Lo C:\k\kubelet.exe https://dl.k8s.io//bin/windows/amd64/kubelet.exe
restart-service kubelet

对节点执行 uncordon 操作

从一台能够访问到 Kubernetes API 的机器上，通过将节点标记为可调度，使之重新上线：
```
# 将 <要腾空的节点> 替换为你的节点名称
kubectl uncordon <要腾空的节点>
```

升级 kube-proxy

在一台可访问 Kubernetes API 的机器上和，将 v1.23.0 替换成你期望的版本后再次执行下面的命令：

curl -L https://github.com/kubernetes-sigs/sig-windows-tools/releases/latest/download/kube-proxy.yml | sed 's/VERSION/v1.23.0/g' | kubectl apply -f -

2.3 - 管理内存，CPU 和 API 资源

2.3.1 - 为命名空间配置默认的内存请求和限制

本文介绍怎样给命名空间配置默认的内存请求和限制。如果在一个有默认内存限制的命名空间创建容器，该容器没有声明自己的内存限制时，将会被指定默认内存限制。 Kubernetes 还为某些情况指定了默认的内存请求，本章后面会进行介绍。

准备开始

要获知版本信息，请输入 kubectl version.

你的集群中的每个节点必须至少有 2 GiB 的内存。

创建命名空间

创建一个命名空间，以便本练习中所建的资源与集群的其余资源相隔离。

kubectl create namespace default-mem-example

创建 LimitRange 和 Pod

这里给出了一个限制范围对象的配置文件。该配置声明了一个默认的内存请求和一个默认的内存限制。

admin/resource/memory-defaults.yaml

apiVersion: v1
kind: LimitRange
metadata:
  name: mem-limit-range
spec:
  limits:
  - default:
      memory: 512Mi
    defaultRequest:
      memory: 256Mi
    type: Container

在 default-mem-example 命名空间创建限制范围：

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/admin/resource/memory-defaults.yaml --namespace=default-mem-example

现在，如果在 default-mem-example 命名空间创建容器，并且该容器没有声明自己的内存请求和限制值，它将被指定默认的内存请求 256 MiB 和默认的内存限制 512 MiB。

下面是具有一个容器的 Pod 的配置文件。容器未指定内存请求和限制。

admin/resource/memory-defaults-pod.yaml

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: default-mem-demo
spec:
  containers:
  - name: default-mem-demo-ctr
    image: nginx

创建 Pod

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/admin/resource/memory-defaults-pod.yaml --namespace=default-mem-example

查看 Pod 的详情：

kubectl get pod default-mem-demo --output=yaml --namespace=default-mem-example

输出内容显示该 Pod 的容器有 256 MiB 的内存请求和 512 MiB 的内存限制。这些都是 LimitRange 设置的默认值。

containers:
- image: nginx
  imagePullPolicy: Always
  name: default-mem-demo-ctr
  resources:
    limits:
      memory: 512Mi
    requests:
      memory: 256Mi

删除你的 Pod：

kubectl delete pod default-mem-demo --namespace=default-mem-example

声明容器的限制而不声明它的请求会怎么样？

这里给出了包含一个容器的 Pod 的配置文件。该容器声明了内存限制，而没有声明内存请求：

admin/resource/memory-defaults-pod-2.yaml

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: default-mem-demo-2
spec:
  containers:
  - name: default-mem-demo-2-ctr
    image: nginx
    resources:
      limits:
        memory: "1Gi"

创建 Pod：

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/admin/resource/memory-defaults-pod-2.yaml --namespace=default-mem-example

查看 Pod 的详情：

kubectl get pod default-mem-demo-2 --output=yaml --namespace=default-mem-example

输出结果显示容器的内存请求被设置为它的内存限制相同的值。注意该容器没有被指定默认的内存请求值 256MiB。

resources:
  limits:
    memory: 1Gi
  requests:
    memory: 1Gi

声明容器的内存请求而不声明内存限制会怎么样？

这里给出了一个包含一个容器的 Pod 的配置文件。该容器声明了内存请求，但没有内存限制：

admin/resource/memory-defaults-pod-3.yaml

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: default-mem-demo-3
spec:
  containers:
  - name: default-mem-demo-3-ctr
    image: nginx
    resources:
      requests:
        memory: "128Mi"

创建 Pod：

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/admin/resource/memory-defaults-pod-3.yaml --namespace=default-mem-example

查看 Pod 声明：

kubectl get pod default-mem-demo-3 --output=yaml --namespace=default-mem-example

输出结果显示该容器的内存请求被设置为了容器配置文件中声明的数值。容器的内存限制被设置为 512MiB，即命名空间的默认内存限制。

resources:
  limits:
    memory: 512Mi
  requests:
    memory: 128Mi

设置默认内存限制和请求的动机

如果你的命名空间有资源配额，那么默认内存限制是很有帮助的。下面是一个例子，通过资源配额为命名空间设置两项约束：

运行在命名空间中的每个容器必须有自己的内存限制。
命名空间中所有容器的内存使用量之和不能超过声明的限制值。

如果一个容器没有声明自己的内存限制，会被指定默认限制，然后它才会被允许在限定了配额的命名空间中运行。

清理

删除你的命名空间：

kubectl delete namespace default-mem-example

接下来

集群管理员参考

应用开发者参考

2.3.2 - 为命名空间配置默认的 CPU 请求和限制

本章介绍怎样为命名空间配置默认的 CPU 请求和限制。一个 Kubernetes 集群可被划分为多个命名空间。如果在配置了 CPU 限制的命名空间创建容器，并且该容器没有声明自己的 CPU 限制，那么这个容器会被指定默认的 CPU 限制。 Kubernetes 在一些特定情况还会指定 CPU 请求，本文后续章节将会对其进行解释。

准备开始

要获知版本信息，请输入 kubectl version.

创建命名空间

创建一个命名空间，以便本练习中创建的资源和集群的其余部分相隔离。

kubectl create namespace default-cpu-example

创建 LimitRange 和 Pod

这里给出了 LimitRange 对象的配置文件。该配置声明了一个默认的 CPU 请求和一个默认的 CPU 限制。

admin/resource/cpu-defaults.yaml

apiVersion: v1
kind: LimitRange
metadata:
  name: cpu-limit-range
spec:
  limits:
  - default:
      cpu: 1
    defaultRequest:
      cpu: 0.5
    type: Container

在命名空间 default-cpu-example 中创建 LimitRange 对象：

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/admin/resource/cpu-defaults.yaml --namespace=default-cpu-example

现在如果在 default-cpu-example 命名空间创建一个容器，该容器没有声明自己的 CPU 请求和限制时，将会给它指定默认的 CPU 请求0.5和默认的 CPU 限制值1.

这里给出了包含一个容器的 Pod 的配置文件。该容器没有声明 CPU 请求和限制。

admin/resource/cpu-defaults-pod.yaml

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: default-cpu-demo
spec:
  containers:
  - name: default-cpu-demo-ctr
    image: nginx

创建 Pod。

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/admin/resource/cpu-defaults-pod.yaml --namespace=default-cpu-example

查看该 Pod 的声明：

kubectl get pod default-cpu-demo --output=yaml --namespace=default-cpu-example

输出显示该 Pod 的容器有一个500 millicpus的 CPU 请求和一个1 cpu的 CPU 限制。这些是 LimitRange 声明的默认值。

containers:
- image: nginx
  imagePullPolicy: Always
  name: default-cpu-demo-ctr
  resources:
    limits:
      cpu: "1"
    requests:
      cpu: 500m

你只声明容器的限制，而不声明请求会怎么样？

这是包含一个容器的 Pod 的配置文件。该容器声明了 CPU 限制，而没有声明 CPU 请求。

admin/resource/cpu-defaults-pod-2.yaml

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: default-cpu-demo-2
spec:
  containers:
  - name: default-cpu-demo-2-ctr
    image: nginx
    resources:
      limits:
        cpu: "1"

创建 Pod

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/admin/resource/cpu-defaults-pod-2.yaml --namespace=default-cpu-example

查看 Pod 的声明：

kubectl get pod default-cpu-demo-2 --output=yaml --namespace=default-cpu-example

输出显示该容器的 CPU 请求和 CPU 限制设置相同。注意该容器没有被指定默认的 CPU 请求值0.5 cpu。

resources:
  limits:
    cpu: "1"
  requests:
    cpu: "1"

你只声明容器的请求，而不声明它的限制会怎么样？

这里给出了包含一个容器的 Pod 的配置文件。该容器声明了 CPU 请求，而没有声明 CPU 限制。

admin/resource/cpu-defaults-pod-3.yaml

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: default-cpu-demo-3
spec:
  containers:
  - name: default-cpu-demo-3-ctr
    image: nginx
    resources:
      requests:
        cpu: "0.75"

创建 Pod：

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/admin/resource/cpu-defaults-pod-3.yaml --namespace=default-cpu-example

查看 Pod 的规约：

kubectl get pod default-cpu-demo-3 --output=yaml --namespace=default-cpu-example

结果显示该容器的 CPU 请求被设置为容器配置文件中声明的数值。容器的CPU限制被设置为 1 CPU，即该命名空间的默认 CPU 限制值。

resources:
  limits:
    cpu: "1"
  requests:
    cpu: 750m

默认 CPU 限制和请求的动机

如果你的命名空间有一个资源配额，那么有一个默认的 CPU 限制是有帮助的。这里有资源配额强加给命名空间的两条限制：

命名空间中运行的每个容器必须有自己的 CPU 限制。
命名空间中所有容器使用的 CPU 总和不能超过一个声明值。

如果容器没有声明自己的 CPU 限制，将会给它一个默认限制，这样它就能被允许运行在一个有配额限制的命名空间中。

清理

删除你的命名空间：

kubectl delete namespace constraints-cpu-example

接下来

集群管理员参考

应用开发者参考

2.3.3 - 配置命名空间的最小和最大内存约束

本页介绍如何设置在命名空间中运行的容器使用的内存的最小值和最大值。你可以在 LimitRange 对象中指定最小和最大内存值。如果 Pod 不满足 LimitRange 施加的约束，则无法在命名空间中创建它。

准备开始

要获知版本信息，请输入 kubectl version.

集群中每个节点必须至少要有 1 GiB 的内存。

创建命名空间

创建一个命名空间，以便在此练习中创建的资源与群集的其余资源隔离。

kubectl create namespace constraints-mem-example

创建 LimitRange 和 Pod

下面是 LimitRange 的配置文件：

admin/resource/memory-constraints.yaml

apiVersion: v1
kind: LimitRange
metadata:
  name: mem-min-max-demo-lr
spec:
  limits:
  - max:
      memory: 1Gi
    min:
      memory: 500Mi
    type: Container

创建 LimitRange:

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/admin/resource/memory-constraints.yaml --namespace=constraints-mem-example

查看 LimitRange 的详情：

kubectl get limitrange mem-min-max-demo-lr --namespace=constraints-mem-example --output=yaml

输出显示预期的最小和最大内存约束。但请注意，即使你没有在 LimitRange 的配置文件中指定默认值，也会自动创建它们。

  limits:
  - default:
      memory: 1Gi
    defaultRequest:
      memory: 1Gi
    max:
      memory: 1Gi
    min:
      memory: 500Mi
    type: Container

现在，只要在 constraints-mem-example 命名空间中创建容器，Kubernetes 就会执行下面的步骤：

如果 Container 未指定自己的内存请求和限制，将为它指定默认的内存请求和限制。
验证 Container 的内存请求是否大于或等于500 MiB。
验证 Container 的内存限制是否小于或等于1 GiB。

这里给出了包含一个 Container 的 Pod 配置文件。Container 声明了 600 MiB 的内存请求和 800 MiB 的内存限制，这些满足了 LimitRange 施加的最小和最大内存约束。

admin/resource/memory-constraints-pod.yaml

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: constraints-mem-demo
spec:
  containers:
  - name: constraints-mem-demo-ctr
    image: nginx
    resources:
      limits:
        memory: "800Mi"
      requests:
        memory: "600Mi"

创建 Pod：

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/admin/resource/memory-constraints-pod.yaml --namespace=constraints-mem-example

确认下 Pod 中的容器在运行：

kubectl get pod constraints-mem-demo --namespace=constraints-mem-example

查看 Pod 详情：

kubectl get pod constraints-mem-demo --output=yaml --namespace=constraints-mem-example

输出结果显示容器的内存请求为600 MiB，内存限制为800 MiB。这些满足了 LimitRange 设定的限制范围。

resources:
  limits:
     memory: 800Mi
  requests:
    memory: 600Mi

删除你创建的 Pod：

kubectl delete pod constraints-mem-demo --namespace=constraints-mem-example

尝试创建一个超过最大内存限制的 Pod

这里给出了包含一个容器的 Pod 的配置文件。容器声明了800 MiB 的内存请求和1.5 GiB 的内存限制。

admin/resource/memory-constraints-pod-2.yaml

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: constraints-mem-demo-2
spec:
  containers:
  - name: constraints-mem-demo-2-ctr
    image: nginx
    resources:
      limits:
        memory: "1.5Gi"
      requests:
        memory: "800Mi"

尝试创建 Pod:

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/admin/resource/memory-constraints-pod-2.yaml --namespace=constraints-mem-example

输出结果显示 Pod 没有创建成功，因为容器声明的内存限制太大了：

Error from server (Forbidden): error when creating "examples/admin/resource/memory-constraints-pod-2.yaml":
pods "constraints-mem-demo-2" is forbidden: maximum memory usage per Container is 1Gi, but limit is 1536Mi.

尝试创建一个不满足最小内存请求的 Pod

这里给出了包含一个容器的 Pod 的配置文件。容器声明了100 MiB 的内存请求和800 MiB 的内存限制。

admin/resource/memory-constraints-pod-3.yaml

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: constraints-mem-demo-3
spec:
  containers:
  - name: constraints-mem-demo-3-ctr
    image: nginx
    resources:
      limits:
        memory: "800Mi"
      requests:
        memory: "100Mi"

尝试创建 Pod：

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/admin/resource/memory-constraints-pod-3.yaml --namespace=constraints-mem-example

输出结果显示 Pod 没有创建成功，因为容器声明的内存请求太小了：

Error from server (Forbidden): error when creating "examples/admin/resource/memory-constraints-pod-3.yaml":
pods "constraints-mem-demo-3" is forbidden: minimum memory usage per Container is 500Mi, but request is 100Mi.

创建一个没有声明内存请求和限制的 Pod

这里给出了包含一个容器的 Pod 的配置文件。容器没有声明内存请求，也没有声明内存限制。

admin/resource/memory-constraints-pod-4.yaml

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: constraints-mem-demo-4
spec:
  containers:
  - name: constraints-mem-demo-4-ctr
    image: nginx

创建 Pod：

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/admin/resource/memory-constraints-pod-4.yaml --namespace=constraints-mem-example

查看 Pod 详情：

kubectl get pod constraints-mem-demo-4 --namespace=constraints-mem-example --output=yaml

输出结果显示 Pod 的内存请求为1 GiB，内存限制为1 GiB。容器怎样获得哪些数值呢？

resources:
  limits:
    memory: 1Gi
  requests:
    memory: 1Gi

因为你的容器没有声明自己的内存请求和限制，它从 LimitRange 那里获得了默认的内存请求和限制。

此时，你的容器可能运行起来也可能没有运行起来。回想一下我们本次任务的先决条件是你的每个节点都至少有1 GiB 的内存。如果你的每个节点都只有1 GiB 的内存，那将没有一个节点拥有足够的可分配内存来满足1 GiB 的内存请求。

删除你的 Pod：

kubectl delete pod constraints-mem-demo-4 --namespace=constraints-mem-example

强制执行内存最小和最大限制

LimitRange 为命名空间设定的最小和最大内存限制只有在 Pod 创建和更新时才会强制执行。如果你更新 LimitRange，它不会影响此前创建的 Pod。

设置内存最小和最大限制的动因

作为集群管理员，你可能想规定 Pod 可以使用的内存总量限制。例如：

集群的每个节点有 2 GB 内存。你不想接受任何请求超过 2 GB 的 Pod，因为集群中没有节点可以满足。
集群由生产部门和开发部门共享。你希望允许产品部门的负载最多耗用 8 GB 内存，但是开发部门的负载最多可使用 512 MiB。这时，你可以为产品部门和开发部门分别创建名字空间，并为各个名字空间设置内存约束。

清理

删除你的命名空间：

kubectl delete namespace constraints-mem-example

接下来

集群管理员参考

应用开发者参考

2.3.4 - 为命名空间配置 CPU 最小和最大约束

本页介绍如何为命名空间中容器和 Pod 使用的 CPU 资源设置最小和最大值。你可以通过 LimitRange 对象声明 CPU 的最小和最大值. 如果 Pod 不能满足 LimitRange 的限制，它就不能在命名空间中创建。

准备开始

要获知版本信息，请输入 kubectl version.

你的集群中每个节点至少要有 1 个 CPU 可用才能运行本任务示例。

创建命名空间

创建一个命名空间，以便本练习中创建的资源和集群的其余资源相隔离。

kubectl create namespace constraints-cpu-example

创建 LimitRange 和 Pod

这里给出了 LimitRange 的配置文件：

admin/resource/cpu-constraints.yaml

apiVersion: v1
kind: LimitRange
metadata:
  name: cpu-min-max-demo-lr
spec:
  limits:
  - max:
      cpu: "800m"
    min:
      cpu: "200m"
    type: Container

创建 LimitRange:

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/admin/resource/cpu-constraints.yaml --namespace=constraints-cpu-example

查看 LimitRange 详情：

kubectl get limitrange cpu-min-max-demo-lr --output=yaml --namespace=constraints-cpu-example

输出结果显示 CPU 的最小和最大限制符合预期。但需要注意的是，尽管你在 LimitRange 的配置文件中你没有声明默认值，默认值也会被自动创建。

limits:
- default:
    cpu: 800m
  defaultRequest:
    cpu: 800m
  max:
    cpu: 800m
  min:
    cpu: 200m
  type: Container

现在不管什么时候在 constraints-cpu-example 命名空间中创建容器，Kubernetes 都会执行下面这些步骤：

如果容器没有声明自己的 CPU 请求和限制，将为容器指定默认 CPU 请求和限制。
核查容器声明的 CPU 请求确保其大于或者等于 200 millicpu。
核查容器声明的 CPU 限制确保其小于或者等于 800 millicpu。

说明： 当创建 LimitRange 对象时，你也可以声明大页面和 GPU 的限制。当这些资源同时声明了 'default' 和 'defaultRequest' 参数时，两个参数值必须相同。

这里给出了包含一个容器的 Pod 的配置文件。该容器声明了 500 millicpu 的 CPU 请求和 800 millicpu 的 CPU 限制。这些参数满足了 LimitRange 对象规定的 CPU 最小和最大限制。

admin/resource/cpu-constraints-pod.yaml

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: constraints-cpu-demo
spec:
  containers:
  - name: constraints-cpu-demo-ctr
    image: nginx
    resources:
      limits:
        cpu: "800m"
      requests:
        cpu: "500m"

创建Pod：

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/admin/resource/cpu-constraints-pod.yaml --namespace=constraints-cpu-example

确认一下 Pod 中的容器在运行：

kubectl get pod constraints-cpu-demo --namespace=constraints-cpu-example

查看 Pod 的详情：

kubectl get pod constraints-cpu-demo --output=yaml --namespace=constraints-cpu-example

输出结果表明容器的 CPU 请求为 500 millicpu，CPU 限制为 800 millicpu。这些参数满足 LimitRange 规定的限制范围。

resources:
  limits:
    cpu: 800m
  requests:
    cpu: 500m

删除 Pod

kubectl delete pod constraints-cpu-demo --namespace=constraints-cpu-example

尝试创建一个超过最大 CPU 限制的 Pod

这里给出了包含一个容器的 Pod 的配置文件。容器声明了 500 millicpu 的 CPU 请求和 1.5 CPU 的 CPU 限制。

admin/resource/cpu-constraints-pod-2.yaml

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: constraints-cpu-demo-2
spec:
  containers:
  - name: constraints-cpu-demo-2-ctr
    image: nginx
    resources:
      limits:
        cpu: "1.5"
      requests:
        cpu: "500m"

尝试创建 Pod：

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/admin/resource/cpu-constraints-pod-2.yaml --namespace=constraints-cpu-example

输出结果表明 Pod 没有创建成功，因为容器声明的 CPU 限制太大了：

Error from server (Forbidden): error when creating "examples/admin/resource/cpu-constraints-pod-2.yaml":
pods "constraints-cpu-demo-2" is forbidden: maximum cpu usage per Container is 800m, but limit is 1500m.

尝试创建一个不满足最小 CPU 请求的 Pod

这里给出了包含一个容器的 Pod 的配置文件。该容器声明了100 millicpu的 CPU 请求和800 millicpu的 CPU 限制。

admin/resource/cpu-constraints-pod-3.yaml

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: constraints-cpu-demo-3
spec:
  containers:
  - name: constraints-cpu-demo-3-ctr
    image: nginx
    resources:
      limits:
        cpu: "800m"
      requests:
        cpu: "100m"

尝试创建 Pod：

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/admin/resource/cpu-constraints-pod-3.yaml --namespace=constraints-cpu-example

输出结果显示 Pod 没有创建成功，因为容器声明的 CPU 请求太小了：

Error from server (Forbidden): error when creating "examples/admin/resource/cpu-constraints-pod-3.yaml":
pods "constraints-cpu-demo-4" is forbidden: minimum cpu usage per Container is 200m, but request is 100m.

创建一个没有声明 CPU 请求和 CPU 限制的 Pod

这里给出了包含一个容器的 Pod 的配置文件。该容器没有设定 CPU 请求和 CPU 限制。

admin/resource/cpu-constraints-pod-4.yaml

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: constraints-cpu-demo-4
spec:
  containers:
  - name: constraints-cpu-demo-4-ctr
    image: vish/stress

创建 Pod：

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/admin/resource/cpu-constraints-pod-4.yaml --namespace=constraints-cpu-example

查看 Pod 的详情：

kubectl get pod constraints-cpu-demo-4 --namespace=constraints-cpu-example --output=yaml

输出结果显示 Pod 的容器有个 800 millicpu 的 CPU 请求和 800 millicpu 的 CPU 限制。容器是怎样得到那些值的呢？

resources:
  limits:
    cpu: 800m
  requests:
    cpu: 800m

因为你的 Container 没有声明自己的 CPU 请求和限制，LimitRange 给它指定了默认的 CPU 请求和限制

此时，你的容器可能运行也可能没有运行。回想一下，本任务的先决条件是你的节点要有 1 个 CPU。如果你的每个节点仅有 1 个 CPU，那么可能没有任何一个节点可以满足 800 millicpu 的 CPU 请求。如果你在用的节点恰好有两个 CPU，那么你才可能有足够的 CPU 来满足 800 millicpu 的请求。

kubectl delete pod constraints-cpu-demo-4 --namespace=constraints-cpu-example

CPU 最小和最大限制的强制执行

只有当 Pod 创建或者更新时，LimitRange 为命名空间规定的 CPU 最小和最大限制才会被强制执行。如果你对 LimitRange 进行修改，那不会影响此前创建的 Pod。

最小和最大 CPU 限制范围的动机

作为集群管理员，你可能想设定 Pod 可以使用的 CPU 资源限制。例如：

集群中的每个节点有两个 CPU。你不想接受任何请求超过 2 个 CPU 的 Pod，因为集群中没有节点可以支持这种请求。
你的生产和开发部门共享一个集群。你想允许生产工作负载消耗 3 个 CPU，而开发部门工作负载的消耗限制为 1 个 CPU。你可以为生产和开发创建不同的命名空间，并且为每个命名空间都应用 CPU 限制。

清理

删除你的命名空间：

kubectl delete namespace constraints-cpu-example

接下来

集群管理员参考：

应用开发者参考：

2.3.5 - 为命名空间配置内存和 CPU 配额

本文介绍怎样为命名空间设置容器可用的内存和 CPU 总量。你可以通过 ResourceQuota 对象设置配额.

准备开始

要获知版本信息，请输入 kubectl version.

集群中每个节点至少有 1 GiB 的内存。

创建命名空间

创建一个命名空间，以便本练习中创建的资源和集群的其余部分相隔离。

kubectl create namespace quota-mem-cpu-example

创建 ResourceQuota

这里给出一个 ResourceQuota 对象的配置文件：

admin/resource/quota-mem-cpu.yaml

apiVersion: v1
kind: ResourceQuota
metadata:
  name: mem-cpu-demo
spec:
  hard:
    requests.cpu: "1"
    requests.memory: 1Gi
    limits.cpu: "2"
    limits.memory: 2Gi

创建 ResourceQuota

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/admin/resource/quota-mem-cpu.yaml --namespace=quota-mem-cpu-example

查看 ResourceQuota 详情：

kubectl get resourcequota mem-cpu-demo --namespace=quota-mem-cpu-example --output=yaml

ResourceQuota 在 quota-mem-cpu-example 命名空间中设置了如下要求：

每个容器必须有内存请求和限制，以及 CPU 请求和限制。
所有容器的内存请求总和不能超过1 GiB。
所有容器的内存限制总和不能超过2 GiB。
所有容器的 CPU 请求总和不能超过1 cpu。
所有容器的 CPU 限制总和不能超过2 cpu。

创建 Pod

这里给出 Pod 的配置文件：

admin/resource/quota-mem-cpu-pod.yaml

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: quota-mem-cpu-demo
spec:
  containers:
  - name: quota-mem-cpu-demo-ctr
    image: nginx
    resources:
      limits:
        memory: "800Mi"
        cpu: "800m"
      requests:
        memory: "600Mi"
        cpu: "400m"

创建 Pod：

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/admin/resource/quota-mem-cpu-pod.yaml --namespace=quota-mem-cpu-example

检查下 Pod 中的容器在运行：

kubectl get pod quota-mem-cpu-demo --namespace=quota-mem-cpu-example

再查看 ResourceQuota 的详情：

kubectl get resourcequota mem-cpu-demo --namespace=quota-mem-cpu-example --output=yaml

输出结果显示了配额以及有多少配额已经被使用。你可以看到 Pod 的内存和 CPU 请求值及限制值没有超过配额。

status:
  hard:
    limits.cpu: "2"
    limits.memory: 2Gi
    requests.cpu: "1"
    requests.memory: 1Gi
  used:
    limits.cpu: 800m
    limits.memory: 800Mi
    requests.cpu: 400m
    requests.memory: 600Mi

尝试创建第二个 Pod

这里给出了第二个 Pod 的配置文件：

admin/resource/quota-mem-cpu-pod-2.yaml

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: quota-mem-cpu-demo-2
spec:
  containers:
  - name: quota-mem-cpu-demo-2-ctr
    image: redis
    resources:
      limits:
        memory: "1Gi"
        cpu: "800m"
      requests:
        memory: "700Mi"
        cpu: "400m"

配置文件中，你可以看到 Pod 的内存请求为 700 MiB。请注意新的内存请求与已经使用的内存请求只和超过了内存请求的配额。 600 MiB + 700 MiB > 1 GiB。

尝试创建 Pod：

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/admin/resource/quota-mem-cpu-pod-2.yaml --namespace=quota-mem-cpu-example

第二个 Pod 不能被创建成功。输出结果显示创建第二个 Pod 会导致内存请求总量超过内存请求配额。

Error from server (Forbidden): error when creating "examples/admin/resource/quota-mem-cpu-pod-2.yaml":
pods "quota-mem-cpu-demo-2" is forbidden: exceeded quota: mem-cpu-demo,
requested: requests.memory=700Mi,used: requests.memory=600Mi, limited: requests.memory=1Gi

讨论

如你在本练习中所见，你可以用 ResourceQuota 限制命名空间中所有容器的内存请求总量。同样你也可以限制内存限制总量、CPU 请求总量、CPU 限制总量。

如果你想对单个容器而不是所有容器进行限制，就请使用 LimitRange。

清理

删除你的命名空间：

kubectl delete namespace quota-mem-cpu-example

接下来

集群管理员参考

应用开发者参考

2.3.6 - 配置命名空间下 Pod 配额

本文主要描述如何配置一个命名空间下可运行的 Pod 个数配额。你可以使用 ResourceQuota 对象来配置配额。

准备开始

要获知版本信息，请输入 kubectl version.

创建一个命名空间

首先创建一个命名空间，这样可以将本次操作中创建的资源与集群其他资源隔离开来。

kubectl create namespace quota-pod-example

创建 ResourceQuota

下面是一个 ResourceQuota 的配置文件：

admin/resource/quota-pod.yaml

apiVersion: v1
kind: ResourceQuota
metadata:
  name: pod-demo
spec:
  hard:
    pods: "2"

创建这个 ResourceQuota：

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/admin/resource/quota-pod.yaml --namespace=quota-pod-example

查看资源配额的详细信息：

kubectl get resourcequota pod-demo --namespace=quota-pod-example --output=yaml

从输出的信息我们可以看到，该命名空间下 Pod 的配额是 2 个，目前创建的 Pod 数为 0，配额使用率为 0。

spec:
  hard:
    pods: "2"
status:
  hard:
    pods: "2"
  used:
    pods: "0"

下面是一个 Deployment 的配置文件：

admin/resource/quota-pod-deployment.yaml

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: pod-quota-demo
spec:
  selector:
    matchLabels:
      purpose: quota-demo
  replicas: 3
  template:
    metadata:
      labels:
        purpose: quota-demo
    spec:
      containers:
      - name: pod-quota-demo
        image: nginx

在配置文件中，replicas: 3 告诉 Kubernetes 尝试创建三个 Pods，且运行相同的应用。

创建这个 Deployment：

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/admin/resource/quota-pod-deployment.yaml --namespace=quota-pod-example

查看 Deployment 的详细信息：

kubectl get deployment pod-quota-demo --namespace=quota-pod-example --output=yaml

从输出的信息我们可以看到，尽管尝试创建三个 Pod，但是由于配额的限制，只有两个 Pod 能被成功创建。

spec:
  ...
  replicas: 3
...
status:
  availableReplicas: 2
...
lastUpdateTime: 2017-07-07T20:57:05Z
    message: 'unable to create pods: pods "pod-quota-demo-1650323038-" is forbidden:
      exceeded quota: pod-demo, requested: pods=1, used: pods=2, limited: pods=2'

清理

删除命名空间：

kubectl delete namespace quota-pod-example

接下来

集群管理人员参考

应用开发人员参考

2.4 - 证书

在使用客户端证书认证的场景下，你可以通过 easyrsa、openssl 或 cfssl 等工具以手工方式生成证书。

easyrsa

easyrsa 支持以手工方式为你的集群生成证书。

下载、解压、初始化打过补丁的 easyrsa3。

curl -LO https://storage.googleapis.com/kubernetes-release/easy-rsa/easy-rsa.tar.gz
tar xzf easy-rsa.tar.gz
cd easy-rsa-master/easyrsa3
./easyrsa init-pki

生成新的证书颁发机构（CA）。参数 --batch 用于设置自动模式；参数 --req-cn 用于设置新的根证书的通用名称（CN）。
```
./easyrsa --batch "--req-cn=${MASTER_IP}@`date +%s`" build-ca nopass
```
生成服务器证书和秘钥。参数 --subject-alt-name 设置 API 服务器的 IP 和 DNS 名称。 MASTER_CLUSTER_IP 用于 API 服务器和控制管理器，通常取 CIDR 的第一个 IP，由 --service-cluster-ip-range 的参数提供。参数 --days 用于设置证书的过期时间。下面的示例假定你的默认 DNS 域名为 cluster.local。
```
./easyrsa --subject-alt-name="IP:${MASTER_IP},"\
"IP:${MASTER_CLUSTER_IP},"\
"DNS:kubernetes,"\
"DNS:kubernetes.default,"\
"DNS:kubernetes.default.svc,"\
"DNS:kubernetes.default.svc.cluster,"\
"DNS:kubernetes.default.svc.cluster.local" \
--days=10000 \
build-server-full server nopass
```
拷贝文件 pki/ca.crt、pki/issued/server.crt 和 pki/private/server.key 到你的目录中。

在 API 服务器的启动参数中添加以下参数：

--client-ca-file=/yourdirectory/ca.crt
--tls-cert-file=/yourdirectory/server.crt
--tls-private-key-file=/yourdirectory/server.key

openssl

openssl 支持以手工方式为你的集群生成证书。

生成一个 2048 位的 ca.key 文件
```
openssl genrsa -out ca.key 2048
```
在 ca.key 文件的基础上，生成 ca.crt 文件（用参数 -days 设置证书有效期）
```
openssl req -x509 -new -nodes -key ca.key -subj "/CN=${MASTER_IP}" -days 10000 -out ca.crt
```
生成一个 2048 位的 server.key 文件：
```
openssl genrsa -out server.key 2048
```

创建一个用于生成证书签名请求（CSR）的配置文件。保存文件（例如：csr.conf）前，记得用真实值替换掉尖括号中的值（例如：<MASTER_IP>）。注意：MASTER_CLUSTER_IP 就像前一小节所述，它的值是 API 服务器的服务集群 IP。下面的例子假定你的默认 DNS 域名为 cluster.local。

[ req ]
default_bits = 2048
prompt = no
default_md = sha256
req_extensions = req_ext
distinguished_name = dn

[ dn ]
C = <country>
ST = <state>
L = <city>
O = <organization>
OU = <organization unit>
CN = <MASTER_IP>

[ req_ext ]
subjectAltName = @alt_names

[ alt_names ]
DNS.1 = kubernetes
DNS.2 = kubernetes.default
DNS.3 = kubernetes.default.svc
DNS.4 = kubernetes.default.svc.cluster
DNS.5 = kubernetes.default.svc.cluster.local
IP.1 = <MASTER_IP>
IP.2 = <MASTER_CLUSTER_IP>

[ v3_ext ]
authorityKeyIdentifier=keyid,issuer:always
basicConstraints=CA:FALSE
keyUsage=keyEncipherment,dataEncipherment
extendedKeyUsage=serverAuth,clientAuth
subjectAltName=@alt_names

基于上面的配置文件生成证书签名请求：

openssl req -new -key server.key -out server.csr -config csr.conf

基于 ca.key、ca.crt 和 server.csr 等三个文件生成服务端证书：

openssl x509 -req -in server.csr -CA ca.crt -CAkey ca.key \
-CAcreateserial -out server.crt -days 10000 \
-extensions v3_ext -extfile csr.conf

查看证书签名请求：

openssl req  -noout -text -in ./server.csr

查看证书：

openssl x509  -noout -text -in ./server.crt

最后，为 API 服务器添加相同的启动参数。

cfssl

cfssl 是另一个用于生成证书的工具。

下载、解压并准备如下所示的命令行工具。注意：你可能需要根据所用的硬件体系架构和 cfssl 版本调整示例命令。

curl -L https://github.com/cloudflare/cfssl/releases/download/v1.5.0/cfssl_1.5.0_linux_amd64 -o cfssl
chmod +x cfssl
curl -L https://github.com/cloudflare/cfssl/releases/download/v1.5.0/cfssljson_1.5.0_linux_amd64 -o cfssljson
chmod +x cfssljson
curl -L https://github.com/cloudflare/cfssl/releases/download/v1.5.0/cfssl-certinfo_1.5.0_linux_amd64 -o cfssl-certinfo
chmod +x cfssl-certinfo

创建一个目录，用它保存所生成的构件和初始化 cfssl：

mkdir cert
cd cert
../cfssl print-defaults config > config.json
../cfssl print-defaults csr > csr.json

创建一个 JSON 配置文件来生成 CA 文件，例如：ca-config.json：

{
  "signing": {
    "default": {
      "expiry": "8760h"
    },
    "profiles": {
      "kubernetes": {
        "usages": [
          "signing",
          "key encipherment",
          "server auth",
          "client auth"
        ],
        "expiry": "8760h"
      }
    }
  }
}

创建一个 JSON 配置文件，用于 CA 证书签名请求（CSR），例如：ca-csr.json。确认用你需要的值替换掉尖括号中的值。

{
  "CN": "kubernetes",
  "key": {
    "algo": "rsa",
    "size": 2048
  },
  "names":[{
    "C": "<country>",
    "ST": "<state>",
    "L": "<city>",
    "O": "<organization>",
    "OU": "<organization unit>"
  }]
}

生成 CA 秘钥文件（ca-key.pem）和证书文件（ca.pem）：
```
../cfssl gencert -initca ca-csr.json | ../cfssljson -bare ca
```

创建一个 JSON 配置文件，用来为 API 服务器生成秘钥和证书，例如：server-csr.json。确认用你需要的值替换掉尖括号中的值。MASTER_CLUSTER_IP 是为 API 服务器指定的服务集群 IP，就像前面小节描述的那样。以下示例假定你的默认 DSN 域名为cluster.local。

{
  "CN": "kubernetes",
  "hosts": [
    "127.0.0.1",
    "<MASTER_IP>",
    "<MASTER_CLUSTER_IP>",
    "kubernetes",
    "kubernetes.default",
    "kubernetes.default.svc",
    "kubernetes.default.svc.cluster",
    "kubernetes.default.svc.cluster.local"
  ],
  "key": {
    "algo": "rsa",
    "size": 2048
  },
  "names": [{
    "C": "<country>",
    "ST": "<state>",
    "L": "<city>",
    "O": "<organization>",
    "OU": "<organization unit>"
  }]
}

为 API 服务器生成秘钥和证书，默认会分别存储为server-key.pem 和 server.pem 两个文件。

../cfssl gencert -ca=ca.pem -ca-key=ca-key.pem \
--config=ca-config.json -profile=kubernetes \
server-csr.json | ../cfssljson -bare server

分发自签名的 CA 证书

客户端节点可能不认可自签名 CA 证书的有效性。对于非生产环境，或者运行在公司防火墙后的环境，你可以分发自签名的 CA 证书到所有客户节点，并刷新本地列表以使证书生效。

在每一个客户节点，执行以下操作：

sudo cp ca.crt /usr/local/share/ca-certificates/kubernetes.crt
sudo update-ca-certificates

Updating certificates in /etc/ssl/certs...
1 added, 0 removed; done.
Running hooks in /etc/ca-certificates/update.d....
done.

证书 API

你可以通过 certificates.k8s.io API 提供 x509 证书，用来做身份验证，如本文档所述。

2.5 - 安装网络策略驱动

2.5.1 - 使用 Antrea 提供 NetworkPolicy

本页展示了如何在 kubernetes 中安装和使用 Antrea CNI 插件。要了解 Antrea 项目的背景，请阅读 Antrea 介绍。

准备开始

你需要拥有一个 kuernetes 集群。遵循 kubeadm 入门指南自行创建一个。

使用 kubeadm 部署 Antrea

遵循入门指南为 kubeadm 部署 Antrea 。

接下来

一旦你的集群已经运行，你可以遵循声明网络策略来尝试 Kubernetes NetworkPolicy。

2.5.2 - 使用 Calico 提供 NetworkPolicy

本页展示了几种在 Kubernetes 上快速创建 Calico 集群的方法。

准备开始

确定你想部署一个云版本还是本地版本的集群。

在 Google Kubernetes Engine (GKE) 上创建一个 Calico 集群

先决条件: gcloud

启动一个带有 Calico 的 GKE 集群，需要加上参数 --enable-network-policy。

语法

gcloud container clusters create [CLUSTER_NAME] --enable-network-policy

示例

gcloud container clusters create my-calico-cluster --enable-network-policy

使用如下命令验证部署是否正确。
```
kubectl get pods --namespace=kube-system
```
Calico 的 pods 名以 calico 打头，检查确认每个 pods 状态为 Running。

使用 kubeadm 创建一个本地 Calico 集群

使用 kubeadm 在 15 分钟内得到一个本地单主机 Calico 集群，请参考 Calico 快速入门。

接下来

集群运行后，您可以按照声明网络策略去尝试使用 Kubernetes NetworkPolicy。

2.5.3 - 使用 Cilium 提供 NetworkPolicy

本页展示如何使用 Cilium 提供 NetworkPolicy。

关于 Cilium 的背景知识，请阅读 Cilium 介绍。

准备开始

要获知版本信息，请输入 kubectl version.

在 Minikube 上部署 Cilium 用于基本测试

为了轻松熟悉 Cilium 你可以根据 Cilium Kubernetes 入门指南在 minikube 中执行一个 cilium 的基本 DaemonSet 安装。

要启动 minikube，需要的最低版本为 1.5.2，使用下面的参数运行：

minikube version

minikube version: v1.5.2

minikube start --network-plugin=cni --memory=4096

对于 minikube 你可以使用 Cilium 的 CLI 工具安装它。 Cilium 将自动检测集群配置并为成功的集群部署选择合适的组件。

curl -LO https://github.com/cilium/cilium-cli/releases/latest/download/cilium-linux-amd64.tar.gz
sudo tar xzvfC cilium-linux-amd64.tar.gz /usr/local/bin
rm cilium-linux-amd64.tar.gz
cilium install

🔮 Auto-detected Kubernetes kind: minikube
✨ Running "minikube" validation checks
✅ Detected minikube version "1.20.0"
ℹ️  Cilium version not set, using default version "v1.10.0"
🔮 Auto-detected cluster name: minikube
🔮 Auto-detected IPAM mode: cluster-pool
🔮 Auto-detected datapath mode: tunnel
🔑 Generating CA...
2021/05/27 02:54:44 [INFO] generate received request
2021/05/27 02:54:44 [INFO] received CSR
2021/05/27 02:54:44 [INFO] generating key: ecdsa-256
2021/05/27 02:54:44 [INFO] encoded CSR
2021/05/27 02:54:44 [INFO] signed certificate with serial number 48713764918856674401136471229482703021230538642
🔑 Generating certificates for Hubble...
2021/05/27 02:54:44 [INFO] generate received request
2021/05/27 02:54:44 [INFO] received CSR
2021/05/27 02:54:44 [INFO] generating key: ecdsa-256
2021/05/27 02:54:44 [INFO] encoded CSR
2021/05/27 02:54:44 [INFO] signed certificate with serial number 3514109734025784310086389188421560613333279574
🚀 Creating Service accounts...
🚀 Creating Cluster roles...
🚀 Creating ConfigMap...
🚀 Creating Agent DaemonSet...
🚀 Creating Operator Deployment...
⌛ Waiting for Cilium to be installed...

入门指南其余的部分用一个示例应用说明了如何强制执行 L3/L4（即 IP 地址+端口）的安全策略以及L7 （如 HTTP）的安全策略。

部署 Cilium 用于生产用途

关于部署 Cilium 用于生产的详细说明，请见 Cilium Kubernetes 安装指南此文档包括详细的需求、说明和生产用途 DaemonSet 文件示例。

了解 Cilium 组件

部署使用 Cilium 的集群会添加 Pods 到 kube-system 命名空间。要查看 Pod 列表，运行：

kubectl get pods --namespace=kube-system -l k8s-app=cilium

你将看到像这样的 Pods 列表：

NAME           READY   STATUS    RESTARTS   AGE
cilium-kkdhz   1/1     Running   0          3m23s
...

你的集群中的每个节点上都会运行一个 cilium Pod，通过使用 Linux BPF 针对该节点上的 Pod 的入站、出站流量实施网络策略控制。

接下来

集群运行后，你可以按照声明网络策略试用基于 Cilium 的 Kubernetes NetworkPolicy。玩得开心，如果你有任何疑问，请到 Cilium Slack 频道联系我们。

2.5.4 - 使用 kube-router 提供 NetworkPolicy

本页展示如何使用 Kube-router 提供 NetworkPolicy。

准备开始

你需要拥有一个运行中的 Kubernetes 集群。如果你还没有集群，可以使用任意的集群安装程序如 Kops、Bootkube、Kubeadm 等创建一个。

安装 kube-router 插件

kube-router 插件自带一个网络策略控制器，监视来自于 Kubernetes API 服务器的 NetworkPolicy 和 Pod 的变化，根据策略指示配置 iptables 规则和 ipsets 来允许或阻止流量。请根据通过集群安装程序尝试 kube-router 指南安装 kube-router 插件。

接下来

在你安装了 kube-router 插件后，可以参考声明网络策略去尝试使用 Kubernetes NetworkPolicy。

2.5.5 - 使用 Romana 提供 NetworkPolicy

本页展示如何使用 Romana 作为 NetworkPolicy。

准备开始

完成 kubeadm 入门指南中的 1、2、3 步。

使用 kubeadm 安装 Romana

按照容器化安装指南，使用 kubeadm 安装。

应用网络策略

使用以下的一种方式应用网络策略：

Romana 网络策略
- Romana 网络策略例子
NetworkPolicy API

接下来

Romana 安装完成后，你可以按照声明网络策略去尝试使用 Kubernetes NetworkPolicy。

2.5.6 - 使用 Weave Net 提供 NetworkPolicy

本页展示如何使用使用 Weave Net 提供 NetworkPolicy。

准备开始

你需要拥有一个 Kubernetes 集群。按照 kubeadm 入门指南来启动一个。

安装 Weave Net 插件

按照通过插件集成 Kubernetes 指南执行安装。

Kubernetes 的 Weave Net 插件带有网络策略控制器，可自动监控 Kubernetes 所有名字空间的 NetworkPolicy 注释，配置 iptables 规则以允许或阻止策略指示的流量。

测试安装

验证 weave 是否有效。

输入以下命令：

kubectl get po -n kube-system -o wide

输出类似这样：

NAME                                    READY     STATUS    RESTARTS   AGE       IP              NODE
weave-net-1t1qg                         2/2       Running   0          9d        192.168.2.10    worknode3
weave-net-231d7                         2/2       Running   1          7d        10.2.0.17       worknodegpu
weave-net-7nmwt                         2/2       Running   3          9d        192.168.2.131   masternode
weave-net-pmw8w                         2/2       Running   0          9d        192.168.2.216   worknode2

每个 Node 都有一个 weave Pod，所有 Pod 都是Running 和 2/2 READY。（2/2 表示每个 Pod 都有 weave 和 weave-npc）

接下来

安装 Weave Net 插件后，你可以参考声明网络策略来试用 Kubernetes NetworkPolicy。如果你有任何疑问，请通过 Slack 上的 #weave-community 频道或者 Weave 用户组联系我们。

2.6 - IP Masquerade Agent 用户指南

此页面展示如何配置和启用 ip-masq-agent。

准备开始

要获知版本信息，请输入 kubectl version.

IP Masquerade Agent 用户指南

ip-masq-agent 配置 iptables 规则以隐藏位于集群节点 IP 地址后面的 Pod 的 IP 地址。这通常在将流量发送到集群的 Pod CIDR 范围之外的目的地时使用。

关键术语

NAT (网络地址转译) 是一种通过修改 IP 地址头中的源和/或目标地址信息将一个 IP 地址重新映射到另一个 IP 地址的方法。通常由执行 IP 路由的设备执行。

伪装 NAT 的一种形式，通常用于执行多对一地址转换，其中多个源 IP 地址被隐藏在单个地址后面，该地址通常是执行 IP 路由的设备。在 Kubernetes 中，这是节点的 IP 地址。

CIDR (无类别域间路由) 基于可变长度子网掩码，允许指定任意长度的前缀。 CIDR 引入了一种新的 IP 地址表示方法，现在通常称为CIDR表示法，其中地址或路由前缀后添加一个后缀，用来表示前缀的位数，例如 192.168.2.0/24。

本地链路 本地链路是仅对网段或主机所连接的广播域内的通信有效的网络地址。 IPv4 的本地链路地址在 CIDR 表示法的地址块 169.254.0.0/16 中定义。

ip-masq-agent 配置 iptables 规则，以便在将流量发送到集群节点的 IP 和集群 IP 范围之外的目标时处理伪装节点或 Pod 的 IP 地址。这本质上隐藏了集群节点 IP 地址后面的 Pod IP 地址。在某些环境中，去往“外部”地址的流量必须从已知的机器地址发出。例如，在 Google Cloud 中，任何到互联网的流量都必须来自 VM 的 IP。使用容器时，如 Google Kubernetes Engine，从 Pod IP 发出的流量将被拒绝出站。为了避免这种情况，我们必须将 Pod IP 隐藏在 VM 自己的 IP 地址后面 - 通常称为“伪装”。默认情况下，代理配置为将 RFC 1918 指定的三个私有 IP 范围视为非伪装 CIDR。这些范围是 10.0.0.0/8,172.16.0.0/12 和 192.168.0.0/16。默认情况下，代理还将链路本地地址（169.254.0.0/16）视为非伪装 CIDR。代理程序配置为每隔 60 秒从 /etc/config/ip-masq-agent 重新加载其配置，这也是可修改的。

masq/non-masq example

代理配置文件必须使用 YAML 或 JSON 语法编写，并且可能包含三个可选值：

nonMasqueradeCIDRs: CIDR 表示法中的字符串列表，用于指定不需伪装的地址范围。

masqLinkLocal: 布尔值 (true / false)，表示是否将流量伪装到本地链路前缀 169.254.0.0/16。默认为 false。

resyncInterval: 代理尝试从磁盘重新加载配置的时间间隔。例如 '30s'，其中 's' 是秒，'ms' 是毫秒等...

10.0.0.0/8、172.16.0.0/12 和 192.168.0.0/16 范围内的流量不会被伪装。任何其他流量（假设是互联网）将被伪装。 Pod 访问本地目的地的例子，可以是其节点的 IP 地址、另一节点的地址或集群的 IP 地址范围内的一个 IP 地址。默认情况下，任何其他流量都将伪装。以下条目展示了 ip-masq-agent 的默认使用的规则：

iptables -t nat -L IP-MASQ-AGENT
RETURN     all  --  anywhere             169.254.0.0/16       /* ip-masq-agent: cluster-local traffic should not be subject to MASQUERADE */ ADDRTYPE match dst-type !LOCAL
RETURN     all  --  anywhere             10.0.0.0/8           /* ip-masq-agent: cluster-local traffic should not be subject to MASQUERADE */ ADDRTYPE match dst-type !LOCAL
RETURN     all  --  anywhere             172.16.0.0/12        /* ip-masq-agent: cluster-local traffic should not be subject to MASQUERADE */ ADDRTYPE match dst-type !LOCAL
RETURN     all  --  anywhere             192.168.0.0/16       /* ip-masq-agent: cluster-local traffic should not be subject to MASQUERADE */ ADDRTYPE match dst-type !LOCAL
MASQUERADE  all  --  anywhere             anywhere             /* ip-masq-agent: outbound traffic should be subject to MASQUERADE (this match must come after cluster-local CIDR matches) */ ADDRTYPE match dst-type !LOCAL

默认情况下，从 Kubernetes 1.7.0 版本开始的 GCE/Google Kubernetes Engine 中，如果启用了网络策略，或者你使用的集群 CIDR 不在 10.0.0.0/8 范围内，则 ip-masq-agent 将在你的集群中运行。如果你在其他环境中运行，则可以将 ip-masq-agent DaemonSet 添加到你的集群：

创建 ip-masq-agent

通过运行以下 kubectl 指令创建 ip-masq-agent:

kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/kubernetes-sigs/ip-masq-agent/master/ip-masq-agent.yaml

你必须同时将适当的节点标签应用于集群中希望代理运行的任何节点。

kubectl label nodes my-node beta.kubernetes.io/masq-agent-ds-ready=true

更多信息可以通过 ip-masq-agent 文档这里找到。

在大多数情况下，默认的规则集应该足够；但是，如果你的群集不是这种情况，则可以创建并应用 ConfigMap 来自定义受影响的 IP 范围。例如，要允许 ip-masq-agent 仅作用于 10.0.0.0/8，你可以在一个名为 “config” 的文件中创建以下 ConfigMap 。

说明：

重要的是，该文件之所以被称为 config，因为默认情况下，该文件将被用作 ip-masq-agent 查找的主键：

nonMasqueradeCIDRs:
  - 10.0.0.0/8
resyncInterval: 60s

运行以下命令将配置映射添加到你的集群：

kubectl create configmap ip-masq-agent --from-file=config --namespace=kube-system

这将更新位于 /etc/config/ip-masq-agent 的一个文件，该文件以 resyncInterval 为周期定期检查并应用于集群节点。重新同步间隔到期后，你应该看到你的更改在 iptables 规则中体现：

iptables -t nat -L IP-MASQ-AGENT
Chain IP-MASQ-AGENT (1 references)
target     prot opt source               destination
RETURN     all  --  anywhere             169.254.0.0/16       /* ip-masq-agent: cluster-local traffic should not be subject to MASQUERADE */ ADDRTYPE match dst-type !LOCAL
RETURN     all  --  anywhere             10.0.0.0/8           /* ip-masq-agent: cluster-local
MASQUERADE  all  --  anywhere             anywhere             /* ip-masq-agent: outbound traffic should be subject to MASQUERADE (this match must come after cluster-local CIDR matches) */ ADDRTYPE match dst-type !LOCAL

默认情况下，本地链路范围 (169.254.0.0/16) 也由 ip-masq agent 处理，该代理设置适当的 iptables 规则。要使 ip-masq-agent 忽略本地链路，可以在配置映射中将 masqLinkLocal 设置为 true。

nonMasqueradeCIDRs:
  - 10.0.0.0/8
resyncInterval: 60s
masqLinkLocal: true

2.7 - Kubernetes 云管理控制器

FEATURE STATE: Kubernetes v1.11 [beta]

由于云驱动的开发和发布的步调与 Kubernetes 项目不同，将服务提供商专用代码抽象到 cloud-controller-manager 二进制中有助于云服务厂商在 Kubernetes 核心代码之外独立进行开发。

cloud-controller-manager 可以被链接到任何满足 cloudprovider.Interface 约束的云服务提供商。为了兼容旧版本，Kubernetes 核心项目中提供的 cloud-controller-manager 使用和 kube-controller-manager 相同的云服务类库。已经在 Kubernetes 核心项目中支持的云服务提供商预计将通过使用 in-tree 的 cloud-controller-manager 过渡为非 Kubernetes 核心代码。

管理

需求

每个云服务都有一套各自的需求用于系统平台的集成，这不应与运行 kube-controller-manager 的需求有太大差异。作为经验法则，你需要：

云服务认证/授权：你的云服务可能需要使用令牌或者 IAM 规则以允许对其 API 的访问
kubernetes 认证/授权：cloud-controller-manager 可能需要 RBAC 规则以访问 kubernetes apiserver
高可用：类似于 kube-controller-manager，你可能希望通过主节点选举（默认开启）配置一个高可用的云管理控制器。

运行云管理控制器

你需要对集群配置做适当的修改以成功地运行云管理控制器：

一定不要为 kube-apiserver 和 kube-controller-manager 指定 --cloud-provider 标志。这将保证它们不会运行任何云服务专用循环逻辑，这将会由云管理控制器运行。未来这个标记将被废弃并去除。
kubelet 必须使用 --cloud-provider=external 运行。这是为了保证让 kubelet 知道在执行任何任务前，它必须被云管理控制器初始化。

请记住，设置群集使用云管理控制器将用多种方式更改群集行为：

指定了 --cloud-provider=external 的 kubelet 将被添加一个 node.cloudprovider.kubernetes.io/uninitialized 的污点，导致其在初始化过程中不可调度（NoSchedule）。这将标记该节点在能够正常调度前，需要外部的控制器进行二次初始化。请注意，如果云管理控制器不可用，集群中的新节点会一直处于不可调度的状态。这个污点很重要，因为调度器可能需要关于节点的云服务特定的信息，比如他们的区域或类型（高端 CPU、GPU 支持、内存较大、临时实例等）。

集群中节点的云服务信息将不再能够从本地元数据中获取，取而代之的是所有获取节点信息的 API 调用都将通过云管理控制器。这意味着你可以通过限制到 kubelet 云服务 API 的访问来提升安全性。在更大的集群中你可能需要考虑云管理控制器是否会遇到速率限制，因为它现在负责集群中几乎所有到云服务的 API 调用。

云管理控制器可以实现：

节点控制器 - 负责使用云服务 API 更新 kubernetes 节点并删除在云服务上已经删除的 kubernetes 节点。
服务控制器 - 负责在云服务上为类型为 LoadBalancer 的 service 提供负载均衡器。
路由控制器 - 负责在云服务上配置网络路由。
如果你使用的是 out-of-tree 提供商，请按需实现其余任意特性。

示例

如果当前 Kubernetes 内核支持你使用的云服务，并且想要采用云管理控制器，请参见 kubernetes 内核中的云管理控制器。

对于不在 Kubernetes 核心代码库中的云管理控制器，你可以在云服务厂商或 SIG 领导者的源中找到对应的项目。

对于已经存在于 Kubernetes 内核中的提供商，你可以在集群中将 in-tree 云管理控制器作为守护进程运行。请使用如下指南：

admin/cloud/ccm-example.yaml

# This is an example of how to setup cloud-controller-manager as a Daemonset in your cluster.
# It assumes that your masters can run pods and has the role node-role.kubernetes.io/master
# Note that this Daemonset will not work straight out of the box for your cloud, this is
# meant to be a guideline.

---
apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
  name: cloud-controller-manager
  namespace: kube-system
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRoleBinding
metadata:
  name: system:cloud-controller-manager
roleRef:
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
  kind: ClusterRole
  name: cluster-admin
subjects:
- kind: ServiceAccount
  name: cloud-controller-manager
  namespace: kube-system
---
apiVersion: apps/v1
kind: DaemonSet
metadata:
  labels:
    k8s-app: cloud-controller-manager
  name: cloud-controller-manager
  namespace: kube-system
spec:
  selector:
    matchLabels:
      k8s-app: cloud-controller-manager
  template:
    metadata:
      labels:
        k8s-app: cloud-controller-manager
    spec:
      serviceAccountName: cloud-controller-manager
      containers:
      - name: cloud-controller-manager
        # for in-tree providers we use k8s.gcr.io/cloud-controller-manager
        # this can be replaced with any other image for out-of-tree providers
        image: k8s.gcr.io/cloud-controller-manager:v1.8.0
        command:
        - /usr/local/bin/cloud-controller-manager
        - --cloud-provider=[YOUR_CLOUD_PROVIDER]  # Add your own cloud provider here!
        - --leader-elect=true
        - --use-service-account-credentials
        # these flags will vary for every cloud provider
        - --allocate-node-cidrs=true
        - --configure-cloud-routes=true
        - --cluster-cidr=172.17.0.0/16
      tolerations:
      # this is required so CCM can bootstrap itself
      - key: node.cloudprovider.kubernetes.io/uninitialized
        value: "true"
        effect: NoSchedule
      # this is to have the daemonset runnable on master nodes
      # the taint may vary depending on your cluster setup
      - key: node-role.kubernetes.io/master
        effect: NoSchedule
      # this is to restrict CCM to only run on master nodes
      # the node selector may vary depending on your cluster setup
      nodeSelector:
        node-role.kubernetes.io/master: ""

限制

运行云管理控制器会有一些可能的限制。虽然以后的版本将处理这些限制，但是知道这些生产负载的限制很重要。

对 Volume 的支持

云管理控制器未实现 kube-controller-manager 中的任何 volume 控制器，因为和 volume 的集成还需要与 kubelet 协作。由于我们引入了 CSI (容器存储接口，container storage interface) 并对弹性 volume 插件添加了更强大的支持，云管理控制器将添加必要的支持，以使云服务同 volume 更好的集成。请在这里了解更多关于 out-of-tree CSI volume 插件的信息。

可扩展性

在以前为云服务提供商提供的架构中，我们依赖 kubelet 的本地元数据服务来获取关于它本身的节点信息。通过这个新的架构，现在我们完全依赖云管理控制器来获取所有节点的信息。对于非常大的集群，你需要考虑可能的瓶颈，例如资源需求和 API 速率限制。

鸡和蛋的问题

云管理控制器的目标是将云服务特性的开发从 Kubernetes 核心项目中解耦。不幸的是，Kubernetes 项目的许多方面都假设云服务提供商的特性同项目紧密结合。因此，这种新架构的采用可能导致某些场景下，当一个请求需要从云服务提供商获取信息时，在该请求没有完成的情况下云管理控制器不能返回那些信息。

Kubelet 中的 TLS 引导特性是一个很好的例子。目前，TLS 引导认为 kubelet 有能力从云提供商（或本地元数据服务）获取所有的地址类型（私有、公用等），但在被初始化之前，云管理控制器不能设置节点地址类型，而这需要 kubelet 拥有 TLS 证书以和 API 服务器通信。

随着整个动议的演进，将来的发行版中将作出改变来解决这些问题。

接下来

要构建和开发你自己的云管理控制器，请阅读开发云管理控制器文档。

2.8 - 为 Kubernetes 运行 etcd 集群

etcd 是兼具一致性和高可用性的键值数据库，可以作为保存 Kubernetes 所有集群数据的后台数据库。

您的 Kubernetes 集群的 etcd 数据库通常需要有个备份计划。

要了解 etcd 更深层次的信息，请参考 etcd 文档。

准备开始

要获知版本信息，请输入 kubectl version.

先决条件

运行的 etcd 集群个数成员为奇数。
etcd 是一个 leader-based 分布式系统。确保主节点定期向所有从节点发送心跳，以保持集群稳定。
确保不发生资源不足。

集群的性能和稳定性对网络和磁盘 I/O 非常敏感。任何资源匮乏都会导致心跳超时，从而导致集群的不稳定。不稳定的情况表明没有选出任何主节点。在这种情况下，集群不能对其当前状态进行任何更改，这意味着不能调度新的 pod。
保持 etcd 集群的稳定对 Kubernetes 集群的稳定性至关重要。因此，请在专用机器或隔离环境上运行 etcd 集群，以满足所需资源需求。
在生产中运行的 etcd 的最低推荐版本是 3.2.10+。

资源要求

使用有限的资源运行 etcd 只适合测试目的。为了在生产中部署，需要先进的硬件配置。在生产中部署 etcd 之前，请查看所需资源参考文档。

启动 etcd 集群

本节介绍如何启动单节点和多节点 etcd 集群。

单节点 etcd 集群

只为测试目的使用单节点 etcd 集群。

运行以下命令：

etcd --listen-client-urls=http://$PRIVATE_IP:2379 \
   --advertise-client-urls=http://$PRIVATE_IP:2379

使用参数 --etcd-servers=$PRIVATE_IP:2379 启动 Kubernetes API 服务器。

确保将 PRIVATE_IP 设置为etcd客户端 IP。

多节点 etcd 集群

为了耐用性和高可用性，在生产中将以多节点集群的方式运行 etcd，并且定期备份。建议在生产中使用五个成员的集群。有关该内容的更多信息，请参阅常见问题文档。

可以通过静态成员信息或动态发现的方式配置 etcd 集群。有关集群的详细信息，请参阅 etcd 集群文档。

例如，考虑运行以下客户端 URL 的五个成员的 etcd 集群：http://$IP1:2379， http://$IP2:2379，http://$IP3:2379，http://$IP4:2379 和 http://$IP5:2379。要启动 Kubernetes API 服务器：

运行以下命令：

etcd --listen-client-urls=http://$IP1:2379,http://$IP2:2379,http://$IP3:2379,http://$IP4:2379,http://$IP5:2379 --advertise-client-urls=http://$IP1:2379,http://$IP2:2379,http://$IP3:2379,http://$IP4:2379,http://$IP5:2379

使用参数 --etcd-servers=$IP1:2379,$IP2:2379,$IP3:2379,$IP4:2379,$IP5:2379 启动 Kubernetes API 服务器。

确保将 IP<n> 变量设置为客户端 IP 地址。

使用负载均衡的多节点 etcd 集群

要运行负载均衡的 etcd 集群：

建立一个 etcd 集群。
在 etcd 集群前面配置负载均衡器。例如，让负载均衡器的地址为 $LB。
使用参数 --etcd-servers=$LB:2379 启动 Kubernetes API 服务器。

安全的 etcd 集群

对 etcd 的访问相当于集群中的 root 权限，因此理想情况下只有 API 服务器才能访问它。考虑到数据的敏感性，建议只向需要访问 etcd 集群的节点授予权限。

想要确保 etcd 的安全，可以设置防火墙规则或使用 etcd 提供的安全特性，这些安全特性依赖于 x509 公钥基础设施（PKI）。首先，通过生成密钥和证书对来建立安全的通信通道。例如，使用密钥对 peer.key 和 peer.cert 来保护 etcd 成员之间的通信，而 client.key 和 client.cert 用于保护 etcd 与其客户端之间的通信。请参阅 etcd 项目提供的示例脚本，以生成用于客户端身份验证的密钥对和 CA 文件。

安全通信

若要使用安全对等通信对 etcd 进行配置，请指定参数 --peer-key-file=peer.key 和 --peer-cert-file=peer.cert，并使用 HTTPS 作为 URL 模式。

类似地，要使用安全客户端通信对 etcd 进行配置，请指定参数 --key-file=k8sclient.key 和 --cert-file=k8sclient.cert，并使用 HTTPS 作为 URL 模式。使用安全通信的客户端命令的示例：

ETCDCTL_API=3 etcdctl --endpoints 10.2.0.9:2379 \
  --cert=/etc/kubernetes/pki/etcd/client.crt \
  --key=/etc/kubernetes/pki/etcd/client.key \
  --cacert=/etc/kubernetes/pki/etcd/ca.crt \
  member list

限制 etcd 集群的访问

配置安全通信后，将 etcd 集群的访问限制在 Kubernetes API 服务器上。使用 TLS 身份验证来完成此任务。

例如，考虑由 CA etcd.ca 信任的密钥对 k8sclient.key 和 k8sclient.cert。当 etcd 配置为 --client-cert-auth 和 TLS 时，它使用系统 CA 或由 --trusted-ca-file 参数传入的 CA 验证来自客户端的证书。指定参数 --client-cert-auth=true 和 --trusted-ca-file=etcd.ca 将限制对具有证书 k8sclient.cert 的客户端的访问。

一旦正确配置了 etcd，只有具有有效证书的客户端才能访问它。要让 Kubernetes API 服务器访问，可以使用参数 --etcd-certfile=k8sclient.cert,--etcd-keyfile=k8sclient.key 和 --etcd-cafile=ca.cert 配置。

说明： Kubernetes 目前不支持 etcd 身份验证。想要了解更多信息，请参阅相关的问题支持 etcd v2 的基本认证。

替换失败的 etcd 成员

etcd 集群通过容忍少数成员故障实现高可用性。但是，要改善集群的整体健康状况，请立即替换失败的成员。当多个成员失败时，逐个替换它们。替换失败成员需要两个步骤：删除失败成员和添加新成员。

虽然 etcd 在内部保留唯一的成员 ID，但建议为每个成员使用唯一的名称，以避免人为错误。例如，考虑一个三成员的 etcd 集群。让 URL 为：member1=http://10.0.0.1， member2=http://10.0.0.2 和 member3=http://10.0.0.3。当 member1 失败时，将其替换为 member4=http://10.0.0.4。

获取失败的 member1 的成员 ID：

etcdctl --endpoints=http://10.0.0.2,http://10.0.0.3 member list

显示以下信息：

8211f1d0f64f3269, started, member1, http://10.0.0.1:2380, http://10.0.0.1:2379
91bc3c398fb3c146, started, member2, http://10.0.0.2:2380, http://10.0.0.2:2379
fd422379fda50e48, started, member3, http://10.0.0.3:2380, http://10.0.0.3:2379

移除失败的成员

etcdctl member remove 8211f1d0f64f3269

显示以下信息：

Removed member 8211f1d0f64f3269 from cluster

增加新成员：

etcdctl member add member4 --peer-urls=http://10.0.0.4:2380

显示以下信息：

Member 2be1eb8f84b7f63e added to cluster ef37ad9dc622a7c4

在 IP 为 10.0.0.4 的机器上启动新增加的成员：

export ETCD_NAME="member4"
export ETCD_INITIAL_CLUSTER="member2=http://10.0.0.2:2380,member3=http://10.0.0.3:2380,member4=http://10.0.0.4:2380"
export ETCD_INITIAL_CLUSTER_STATE=existing
etcd [flags]

做以下事情之一：
1. 更新 Kubernetes API 服务器的 --etcd-servers 参数，使 Kubernetes 知道配置进行了更改，然后重新启动 Kubernetes API 服务器。
2. 如果在 deployment 中使用了负载均衡，更新负载均衡配置。

有关集群重新配置的详细信息，请参阅 etcd 重构文档。

备份 etcd 集群

所有 Kubernetes 对象都存储在 etcd 上。定期备份 etcd 集群数据对于在灾难场景（例如丢失所有控制平面节点）下恢复 Kubernetes 集群非常重要。快照文件包含所有 Kubernetes 状态和关键信息。为了保证敏感的 Kubernetes 数据的安全，可以对快照文件进行加密。

备份 etcd 集群可以通过两种方式完成：etcd 内置快照和卷快照。

内置快照

etcd 支持内置快照。快照可以从使用 etcdctl snapshot save 命令的活动成员中获取，也可以通过从 etcd 数据目录复制 member/snap/db 文件，该 etcd 数据目录目前没有被 etcd 进程使用。获取快照不会影响成员的性能。

下面是一个示例，用于获取 $ENDPOINT 所提供的键空间的快照到文件 snapshotdb：

ETCDCTL_API=3 etcdctl --endpoints $ENDPOINT snapshot save snapshotdb

验证快照:

ETCDCTL_API=3 etcdctl --write-out=table snapshot status snapshotdb

+----------+----------+------------+------------+
|   HASH   | REVISION | TOTAL KEYS | TOTAL SIZE |
+----------+----------+------------+------------+
| fe01cf57 |       10 |          7 | 2.1 MB     |
+----------+----------+------------+------------+

卷快照

如果 etcd 运行在支持备份的存储卷（如 Amazon Elastic Block 存储）上，则可以通过获取存储卷的快照来备份 etcd 数据。

使用 etcdctl 选项的快照

我们还可以使用 etcdctl 提供的各种选项来拍摄快照。例如：

ETCDCTL_API=3 etcdctl -h

列出 etcdctl 可用的各种选项。例如，你可以通过指定端点，证书等来拍摄快照，如下所示：

ETCDCTL_API=3 etcdctl --endpoints=https://127.0.0.1:2379 \
  --cacert=<trusted-ca-file> --cert=<cert-file> --key=<key-file> \
  snapshot save <backup-file-location>

可以从 etcd Pod 的描述中获得 trusted-ca-file, cert-file 和 key-file 。

扩展 etcd 集群

通过交换性能，扩展 etcd 集群可以提高可用性。缩放不会提高集群性能和能力。一般情况下不要扩大或缩小 etcd 集群的集合。不要为 etcd 集群配置任何自动缩放组。强烈建议始终在任何官方支持的规模上运行生产 Kubernetes 集群时使用静态的五成员 etcd 集群。

合理的扩展是在需要更高可靠性的情况下，将三成员集群升级为五成员集群。请参阅 etcd 重新配置文档以了解如何将成员添加到现有集群中的信息。

恢复 etcd 集群

etcd 支持从 major.minor 或其他不同 patch 版本的 etcd 进程中获取的快照进行恢复。还原操作用于恢复失败的集群的数据。

在启动还原操作之前，必须有一个快照文件。它可以是来自以前备份操作的快照文件，也可以是来自剩余数据目录的快照文件。例如：

ETCDCTL_API=3 etcdctl --endpoints 10.2.0.9:2379 snapshot restore snapshotdb

恢复时也可以指定操作选项，例如：

ETCDCTL_API=3 etcdctl --data-dir <data-dir-location> snapshot restore snapshotdb

有关从快照文件还原集群的详细信息和示例，请参阅 etcd 灾难恢复文档。

如果还原的集群的访问 URL 与前一个集群不同，则必须相应地重新配置 Kubernetes API 服务器。在本例中，使用参数 --etcd-servers=$NEW_ETCD_CLUSTER 而不是参数 --etcd-servers=$OLD_ETCD_CLUSTER 重新启动 Kubernetes API 服务器。用相应的 IP 地址替换 $NEW_ETCD_CLUSTER 和 $OLD_ETCD_CLUSTER。如果在 etcd 集群前面使用负载平衡，则可能需要更新负载均衡器。

如果大多数 etcd 成员永久失败，则认为 etcd 集群失败。在这种情况下，Kubernetes 不能对其当前状态进行任何更改。虽然已调度的 pod 可能继续运行，但新的 pod 无法调度。在这种情况下，恢复 etcd 集群并可能需要重新配置 Kubernetes API 服务器以修复问题。

说明：

如果集群中正在运行任何 API 服务器，则不应尝试还原 etcd 的实例。相反，请按照以下步骤还原 etcd：

停止所有 API 服务实例
在所有 etcd 实例中恢复状态
重启所有 API 服务实例

我们还建议重启所有组件（例如 kube-scheduler、kube-controller-manager、kubelet），以确保它们不会依赖一些过时的数据。请注意，实际中还原会花费一些时间。在还原过程中，关键组件将丢失领导锁并自行重启。

升级 etcd 集群

有关 etcd 升级的更多详细信息，请参阅 etcd 升级文档。

说明： 在开始升级之前，请先备份你的 etcd 集群。

2.9 - 为系统守护进程预留计算资源

Kubernetes 的节点可以按照 Capacity 调度。默认情况下 pod 能够使用节点全部可用容量。这是个问题，因为节点自己通常运行了不少驱动 OS 和 Kubernetes 的系统守护进程。除非为这些系统守护进程留出资源，否则它们将与 pod 争夺资源并导致节点资源短缺问题。

kubelet 公开了一个名为 'Node Allocatable' 的特性，有助于为系统守护进程预留计算资源。 Kubernetes 推荐集群管理员按照每个节点上的工作负载密度配置 Node Allocatable。

准备开始

您的 Kubernetes 服务器版本必须不低于版本 1.8. 要获知版本信息，请输入 kubectl version.

您的 kubernetes 服务器版本必须至少是 1.17 版本，才能使用 kubelet 命令行选项 --reserved-cpus 设置显式预留 CPU 列表。

节点可分配

节点容量

Kubernetes 节点上的 'Allocatable' 被定义为 pod 可用计算资源量。调度器不会超额申请 'Allocatable'。目前支持 'CPU', 'memory' 和 'ephemeral-storage' 这几个参数。

可分配的节点暴露为 API 中 v1.Node 对象的一部分，也是 CLI 中 kubectl describe node 的一部分。

在 kubelet 中，可以为两类系统守护进程预留资源。

启用 QoS 和 Pod 级别的 cgroups

为了恰当的在节点范围实施节点可分配约束，你必须通过 --cgroups-per-qos 标志启用新的 cgroup 层次结构。这个标志是默认启用的。启用后，kubelet 将在其管理的 cgroup 层次结构中创建所有终端用户的 Pod。

配置 cgroup 驱动

kubelet 支持在主机上使用 cgroup 驱动操作 cgroup 层次结构。驱动通过 --cgroup-driver 标志配置。

支持的参数值如下：

cgroupfs 是默认的驱动，在主机上直接操作 cgroup 文件系统以对 cgroup 沙箱进行管理。
systemd 是可选的驱动，使用 init 系统支持的资源的瞬时切片管理 cgroup 沙箱。

取决于相关容器运行时的配置，操作员可能需要选择一个特定的 cgroup 驱动来保证系统正常运行。例如，如果操作员使用 docker 运行时提供的 systemd cgroup 驱动时，必须配置 kubelet 使用 systemd cgroup 驱动。

Kube 预留值

Kubelet 标志: --kube-reserved=[cpu=100m][,][memory=100Mi][,][ephemeral-storage=1Gi][,][pid=1000]
Kubelet 标志: --kube-reserved-cgroup=

kube-reserved 用来给诸如 kubelet、容器运行时、节点问题监测器等 kubernetes 系统守护进程记述其资源预留值。该配置并非用来给以 Pod 形式运行的系统守护进程保留资源。kube-reserved 通常是节点上 pod 密度 的函数。

除了 cpu，内存 和 ephemeral-storage 之外，pid 可用来指定为 kubernetes 系统守护进程预留指定数量的进程 ID。

要选择性地对 kubernetes 系统守护进程上执行 kube-reserved 保护，需要把 kubelet 的 --kube-reserved-cgroup 标志的值设置为 kube 守护进程的父控制组。

推荐将 kubernetes 系统守护进程放置于顶级控制组之下（例如 systemd 机器上的 runtime.slice）。理想情况下每个系统守护进程都应该在其自己的子控制组中运行。请参考这个设计方案，进一步了解关于推荐控制组层次结构的细节。

请注意，如果 --kube-reserved-cgroup 不存在，Kubelet 将不会创建它。如果指定了一个无效的 cgroup，Kubelet 将会失败。

系统预留值

Kubelet 标志: --system-reserved=[cpu=100m][,][memory=100Mi][,][ephemeral-storage=1Gi][,][pid=1000]
Kubelet 标志: --system-reserved-cgroup=

system-reserved 用于为诸如 sshd、udev 等系统守护进程记述其资源预留值。 system-reserved 也应该为 kernel 预留 内存，因为目前 kernel 使用的内存并不记在 Kubernetes 的 Pod 上。同时还推荐为用户登录会话预留资源（systemd 体系中的 user.slice）。

除了 cpu，内存 和 ephemeral-storage 之外，pid 可用来指定为 kubernetes 系统守护进程预留指定数量的进程 ID。

要想为系统守护进程上可选地实施 system-reserved 约束，请指定 kubelet 的 --system-reserved-cgroup 标志值为 OS 系统守护进程的父级控制组。

推荐将 OS 系统守护进程放在一个顶级控制组之下（例如 systemd 机器上的 system.slice）。

请注意，如果 --system-reserved-cgroup 不存在，kubelet 不会创建它。如果指定了无效的 cgroup，kubelet 将会失败。

显式保留的 CPU 列表

FEATURE STATE: Kubernetes v1.17 [stable]

-Kubelet 标志: --reserved-cpus=0-3

reserved-cpus 旨在为操作系统守护程序和 kubernetes 系统守护程序保留一组明确指定编号的 CPU。reserved-cpus 适用于不打算针对 cpuset 资源为操作系统守护程序和 kubernetes 系统守护程序定义独立的顶级 cgroups 的系统。如果 Kubelet 没有指定参数 --system-reserved-cgroup 和 --kube-reserved-cgroup，则 reserved-cpus 的设置将优先于 --kube-reserved 和 --system-reserved 选项。

此选项是专门为电信/NFV 用例设计的，在这些用例中不受控制的中断或计时器可能会影响其工作负载性能。你可以使用此选项为系统或 kubernetes 守护程序以及中断或计时器显式定义 cpuset，这样系统上的其余 CPU 可以专门用于工作负载，因不受控制的中断或计时器的影响得以降低。要将系统守护程序、kubernetes 守护程序和中断或计时器移动到此选项定义的显式 cpuset 上，应使用 Kubernetes 之外的其他机制。例如：在 Centos 系统中，可以使用 tuned 工具集来执行此操作。

驱逐阈值

Kubelet 标志: --eviction-hard=[memory.available<500Mi]

节点级别的内存压力将导致系统内存不足，这将影响到整个节点及其上运行的所有 Pod。节点可以暂时离线直到内存已经回收为止。为了防止（或减少可能性）系统内存不足，kubelet 提供了资源不足管理。驱逐操作只支持 memory 和 ephemeral-storage。通过 --eviction-hard 标志预留一些内存后，当节点上的可用内存降至保留值以下时， kubelet 将尝试驱逐 Pod。如果节点上不存在系统守护进程，Pod 将不能使用超过 capacity-eviction-hard 所指定的资源量。因此，为驱逐而预留的资源对 Pod 是不可用的。

实施节点可分配约束

-Kubelet 标志: --enforce-node-allocatable=pods[,][system-reserved][,][kube-reserved]

调度器将 'Allocatable' 视为 Pod 可用的 capacity（资源容量）。

kubelet 默认对 Pod 执行 'Allocatable' 约束。无论何时，如果所有 Pod 的总用量超过了 'Allocatable'，驱逐 Pod 的措施将被执行。有关驱逐策略的更多细节可以在节点压力驱逐页找到。可通过设置 kubelet --enforce-node-allocatable 标志值为 pods 控制这个措施。

可选地，通过在同一标志中同时指定 kube-reserved 和 system-reserved 值，可以使 kubelet 强制实施 kube-reserved 和 system-reserved约束。请注意，要想执行 kube-reserved 或者 system-reserved 约束，需要对应设置 --kube-reserved-cgroup 或者 --system-reserved-cgroup。

一般原则

系统守护进程一般会被按照类似 'Guaranteed' Pod 一样对待。系统守护进程可以在与其对应的控制组中出现突发资源用量，这一行为要作为 kubernetes 部署的一部分进行管理。例如，kubelet 应该有它自己的控制组并和容器运行时共享 Kube-reserved 资源。不过，如果执行了 kube-reserved 约束，则 kubelet 不可出现突发负载并用光节点的所有可用资源。

在执行 system-reserved 预留策略时请加倍小心，因为它可能导致节点上的关键系统服务出现 CPU 资源短缺、因为内存不足而被终止或者无法在节点上创建进程。建议只有当用户详尽地描述了他们的节点以得出精确的估计值，并且对该组中进程因内存不足而被杀死时，有足够的信心将其恢复时，才可以强制执行 system-reserved 策略。

作为起步，可以先针对 pods 上执行 'Allocatable' 约束。
一旦用于追踪系统守护进程的监控和告警的机制到位，可尝试基于用量估计的方式执行 kube-reserved策略。
随着时间推进，在绝对必要的时候可以执行 system-reserved 策略。

随着时间推进和越来越多特性被加入，kube 系统守护进程对资源的需求可能也会增加。以后 kubernetes 项目将尝试减少对节点系统守护进程的利用，但目前这件事的优先级并不是最高。所以，将来的发布版本中 Allocatable 容量是有可能降低的。

示例场景

这是一个用于说明节点可分配（Node Allocatable）计算方式的示例：

节点拥有 32Gi memeory，16 CPU 和 100Gi Storage 资源
--kube-reserved 被设置为 cpu=1,memory=2Gi,ephemeral-storage=1Gi
--system-reserved 被设置为 cpu=500m,memory=1Gi,ephemeral-storage=1Gi
--eviction-hard 被设置为 memory.available<500Mi,nodefs.available<10%

在这个场景下，'Allocatable' 将会是 14.5 CPUs、28.5Gi 内存以及 88Gi 本地存储。调度器保证这个节点上的所有 Pod 的内存 requests 总量不超过 28.5Gi，存储不超过 '88Gi'。当 Pod 的内存使用总量超过 28.5Gi 或者磁盘使用总量超过 88Gi 时， kubelet 将会驱逐它们。如果节点上的所有进程都尽可能多地使用 CPU，则 Pod 加起来不能使用超过 14.5 CPUs 的资源。

当没有执行 kube-reserved 和/或 system-reserved 策略且系统守护进程使用量超过其预留时，如果节点内存用量高于 31.5Gi 或存储大于 90Gi， kubelet 将会驱逐 Pod。

2.10 - 为节点发布扩展资源

本文展示了如何为节点指定扩展资源（Extended Resource）。扩展资源允许集群管理员发布节点级别的资源，这些资源在不进行发布的情况下无法被 Kubernetes 感知。

准备开始

要获知版本信息，请输入 kubectl version.

获取你的节点名称

kubectl get nodes

选择一个节点用于此练习。

在你的一个节点上发布一种新的扩展资源

为在一个节点上发布一种新的扩展资源，需要发送一个 HTTP PATCH 请求到 Kubernetes API server。例如：假设你的一个节点上带有四个 dongle 资源。下面是一个 PATCH 请求的示例，该请求为你的节点发布四个 dongle 资源。

PATCH /api/v1/nodes/<your-node-name>/status HTTP/1.1
Accept: application/json
Content-Type: application/json-patch+json
Host: k8s-master:8080

[
  {
    "op": "add",
    "path": "/status/capacity/example.com~1dongle",
    "value": "4"
  }
]

注意：Kubernetes 不需要了解 dongle 资源的含义和用途。前面的 PATCH 请求告诉 Kubernetes 你的节点拥有四个你称之为 dongle 的东西。

启动一个代理（proxy），以便你可以很容易地向 Kubernetes API server 发送请求：

kubectl proxy

在另一个命令窗口中，发送 HTTP PATCH 请求。用你的节点名称替换 <your-node-name>：

curl --header "Content-Type: application/json-patch+json" \
  --request PATCH \
  --data '[{"op": "add", "path": "/status/capacity/example.com~1dongle", "value": "4"}]' \
  http://localhost:8001/api/v1/nodes/<your-node-name>/status

说明： 在前面的请求中，~1 为 patch 路径中 “/” 符号的编码。 JSON-Patch 中的操作路径值被解析为 JSON 指针。更多细节，请查看 IETF RFC 6901 的第 3 节。

输出显示该节点的 dongle 资源容量（capacity）为 4：

"capacity": {
  "cpu": "2",
  "memory": "2049008Ki",
  "example.com/dongle": "4",

描述你的节点：

kubectl describe node <your-node-name>

输出再次展示了 dongle 资源：

Capacity:
 cpu:  2
 memory:  2049008Ki
 example.com/dongle:  4

现在，应用开发者可以创建请求一定数量 dongle 资源的 Pod 了。参见将扩展资源分配给容器。

讨论

扩展资源类似于内存和 CPU 资源。例如，正如一个节点拥有一定数量的内存和 CPU 资源，它们被节点上运行的所有组件共享，该节点也可以拥有一定数量的 dongle 资源，这些资源同样被节点上运行的所有组件共享。此外，正如应用开发者可以创建请求一定数量的内存和 CPU 资源的 Pod，他们也可以创建请求一定数量 dongle 资源的 Pod。

扩展资源对 Kubernetes 是不透明的。Kubernetes 不知道扩展资源含义相关的任何信息。 Kubernetes 只了解一个节点拥有一定数量的扩展资源。扩展资源必须以整形数量进行发布。例如，一个节点可以发布 4 个 dongle 资源，但是不能发布 4.5 个。

存储示例

假设一个节点拥有一种特殊类型的磁盘存储，其容量为 800 GiB。你可以为该特殊存储创建一个名称，如 example.com/special-storage。然后你就可以按照一定规格的块（如 100 GiB）对其进行发布。在这种情况下，你的节点将会通知它拥有八个 example.com/special-storage 类型的资源。

Capacity:
 ...
 example.com/special-storage: 8

如果你想要允许针对特殊存储任意（数量）的请求，你可以按照 1 字节大小的块来发布特殊存储。在这种情况下，你将会发布 800Gi 数量的 example.com/special-storage 类型的资源。

Capacity:
 ...
 example.com/special-storage:  800Gi

然后，容器就能够请求任意数量（多达 800Gi）字节的特殊存储。

Capacity:
 ...
 example.com/special-storage:  800Gi

清理

这里是一个从节点移除 dongle 资源发布的 PATCH 请求。

PATCH /api/v1/nodes/<your-node-name>/status HTTP/1.1
Accept: application/json
Content-Type: application/json-patch+json
Host: k8s-master:8080

[
  {
    "op": "remove",
    "path": "/status/capacity/example.com~1dongle",
  }
]

启动一个代理，以便你可以很容易地向 Kubernetes API 服务器发送请求：

kubectl proxy

在另一个命令窗口中，发送 HTTP PATCH 请求。用你的节点名称替换 <your-node-name>：

curl --header "Content-Type: application/json-patch+json" \
--request PATCH \
--data '[{"op": "remove", "path": "/status/capacity/example.com~1dongle"}]' \
http://localhost:8001/api/v1/nodes/<your-node-name>/status

验证 dongle 资源的发布已经被移除：

kubectl describe node <your-node-name> | grep dongle

(你应该看不到任何输出)

接下来

针对应用开发人员

将扩展资源分配给容器

针对集群管理员

2.11 - 以非root用户身份运行 Kubernetes 节点组件

FEATURE STATE: Kubernetes v1.22 [alpha]

这个文档描述了怎样不使用 root 特权，而是通过使用用户命名空间去运行 Kubernetes 节点组件（例如 kubelet、CRI、OCI、CNI）。

这种技术也叫做 rootless 模式（Rootless mode）。

说明： 这个文档描述了怎么以非 root 用户身份运行 Kubernetes 节点组件以及 Pod。
如果你只是想了解如何以非 root 身份运行 Pod，请参阅 SecurityContext。

准备开始

您的 Kubernetes 服务器版本必须不低于版本 1.22. 要获知版本信息，请输入 kubectl version.

启用 Cgroup v2
在 systemd 中启用 user session
根据不同的 Linux 发行版，配置 sysctl 的值
确保你的非特权用户被列在 /etc/subuid 和 /etc/subgid 文件中
启用 KubeletInUserNamespace 特性门控

使用 Rootless 模式的 Docker/Podman 运行 Kubernetes

kind

kind 支持使用 Rootless 模式的 Docker 或者 Podman 运行 Kubernetes。

请参阅使用 Rootless 模式的 Docker 运行 kind。

minikube

minikube 也支持使用 Rootless 模式的 Docker 运行 Kubernetes。

请参阅 Minikube 文档中的 docker 驱动页面。

它不支持 Rootless 模式的 Podman。

直接在主机上运行 Rootless 模式的 Kubernetes

K3s

K3s 实验性支持了 Rootless 模式。

请参阅使用 Rootless 模式运行 K3s 页面中的用法.

Usernetes

Usernetes 是 Kubernetes 的一个参考发行版，它可以在不使用 root 特权的情况下安装在 $HOME 目录下。

Usernetes 支持使用 containerd 和 CRI-O 作为 CRI 运行时。 Usernetes 支持配置了 Flannel (VXLAN)的多节点集群。

关于用法，请参阅 Usernetes 仓库。

手动部署一个在用户命名空间运行 kubelet 的节点

本节提供在用户命名空间手动运行 Kubernetes 的注意事项。

说明： 本节是面向 Kubernetes 发行版的开发者，而不是最终用户。

创建用户命名空间

第一步是创建一个用户命名空间。

如果你正在尝试使用用户命名空间的容器（例如 Rootless 模式的 Docker/Podman 或 LXC/LXD）运行 Kubernetes，那么你已经准备就绪，可以直接跳到下一小节。

否则你需要通过传递参数 CLONE_NEWUSER 调用 unshare(2)，自己创建一个命名空间。

用户命名空间也可以通过如下所示的命令行工具取消共享：

在取消命名空间的共享之后，你也必须对其它的命名空间例如 mount 命名空间取消共享。

在取消 mount 命名空间的共享之后，你不需要调用 chroot() 或者 pivot_root()，但是你必须在这个命名空间内挂载可写的文件系统到几个目录上。

请确保这个命名空间内(不是这个命名空间外部)至少以下几个目录是可写的：

/etc
/run
/var/logs
/var/lib/kubelet
/var/lib/cni
/var/lib/containerd (参照 containerd )
/var/lib/containers (参照 CRI-O )

创建委派 cgroup 树

除了用户命名空间，你也需要有一个版本为 cgroup v2 的可写 cgroup 树。

说明： Kubernetes 需要 cgroup v2 才支持在用户命名空间运行节点组件。 cgroup v1 是不支持的。

如果你在一个采用 systemd 机制的主机上使用用户命名空间的容器（例如 Rootless 模式的 Docker/Podman 或 LXC/LXD）来运行 Kubernetes，那么你已经准备就绪。

否则你必须创建一个具有 Delegate=yes 属性的 systemd 单元，来委派一个具有可写权限的 cgroup 树。

在你的节点上，systemd 必须已经配置为允许委派。更多细节请参阅 Rootless 容器文档的 cgroup v2 部分。

配置网络

节点组件的网络命名空间必须有一个非本地回路的网卡。它可以使用 slirp4netns、 VPNKit、 lxc-user-nic(1) 等工具进行配置。

Pod 的网络命名空间可以使用常规的 CNI 插件配置。对于多节点的网络，已知 Flannel (VXLAN、8472/UDP) 可以正常工作。

诸如 kubelet 端口（10250/TCP）和 NodePort 服务端口之类的端口必须通过外部端口转发器（例如 RootlessKit、 slirp4netns 或 socat(1)) 从节点网络命名空间暴露给主机。

你可以使用 K3s 的端口转发器。更多细节请参阅在 Rootless 模式下运行 K3s。

配置 CRI

kubelet 依赖于容器运行时。你需要部署一个容器运行时（例如 containerd 或 CRI-O），并确保它在 kubelet 启动之前已经在用户命名空间内运行。

containerd
CRI-O

containerd 1.4 开始支持在用户命名空间运行 containerd 的 CRI 插件。

在用户命名空间运行 containerd 需要在 /etc/containerd/containerd-config.toml 文件包含以下配置：

version = 2

[plugins."io.containerd.grpc.v1.cri"]
# 禁用 AppArmor
  disable_apparmor = true
# 忽略配置 oom_score_adj 时的错误
  restrict_oom_score_adj = true
# 禁用 hugetlb cgroup v2 控制器（因为 systemd 不支持委派 hugetlb controller）
  disable_hugetlb_controller = true

[plugins."io.containerd.grpc.v1.cri".containerd]
# 如果内核 >= 5.11 , 也可以使用 non-fuse overlayfs， 但需要禁用 SELinux
  snapshotter = "fuse-overlayfs"

[plugins."io.containerd.grpc.v1.cri".containerd.runtimes.runc.options]
# 我们使用的 cgroupfs 已经被 systemd 委派，所以我们不使用 SystemdCgroup 驱动
# (除非你在命名空间内运行了另一个 systemd)
  SystemdCgroup = false

CRI-O 1.22 开始支持在用户命名空间运行 CRI-O。

CRI-O 必须配置一个环境变量 _CRIO_ROOTLESS=1。

也推荐使用 /etc/crio/crio.conf 文件内的以下配置：

[crio]
  storage_driver = "overlay"
# 如果内核 >= 5.11 , 也可以使用 non-fuse overlayfs， 但需要禁用 SELinux
  storage_option = ["overlay.mount_program=/usr/local/bin/fuse-overlayfs"]

[crio.runtime]
# 我们使用的 cgroupfs 已经被 systemd 委派，所以我们不使用 "systemd" 驱动
# (除非你在命名空间内运行了另一个 systemd)
  cgroup_manager = "cgroupfs"

配置 kubelet

在用户命名空间运行 kubelet 必须进行如下配置：

apiVersion: kubelet.config.k8s.io/v1beta1
kind: KubeletConfiguration
featureGates:
  KubeletInUserNamespace: true
# 我们使用的 cgroupfs 已经被 systemd 委派，所以我们不使用 "systemd" 驱动
# (除非你在命名空间内运行了另一个 systemd)
cgroupDriver: "cgroupfs"

当 KubeletInUserNamespace 特性门控被启用时， kubelet 会忽略节点内由于配置如下几个 sysctl 参数值而可能产生的错误。

vm.overcommit_memory
vm.panic_on_oom
kernel.panic
kernel.panic_on_oops
kernel.keys.root_maxkeys
kernel.keys.root_maxbytes.

在用户命名空间内， kubelet 也会忽略任何由于打开 /dev/kmsg 而产生的错误。这个特性门控也允许 kube-proxy 忽略由于配置 RLIMIT_NOFILE 而产生的一个错误。

KubeletInUserNamespace 特性门控从 Kubernetes v1.22 被引入，标记为 "alpha" 状态。

通过挂载特制的 proc 文件系统，也可以在不使用这个特性门控的情况下在用户命名空间运行 kubelet，但这不受官方支持。

配置 kube-proxy

在用户命名空间运行 kube-proxy 需要进行以下配置：

apiVersion: kubeproxy.config.k8s.io/v1alpha1
kind: KubeProxyConfiguration
mode: "iptables" # or "userspace"
conntrack:
# 跳过配置 sysctl 的值 "net.netfilter.nf_conntrack_max"
  maxPerCore: 0
# 跳过配置 "net.netfilter.nf_conntrack_tcp_timeout_established"
  tcpEstablishedTimeout: 0s
# 跳过配置 "net.netfilter.nf_conntrack_tcp_timeout_close"
  tcpCloseWaitTimeout: 0s

注意事项

大部分“非本地”的卷驱动（例如 nfs 和 iscsi）不能正常工作。已知诸如 local、hostPath、emptyDir、configMap、secret 和 downwardAPI 这些本地卷是能正常工作的。
一些 CNI 插件可能不正常工作。已知 Flannel (VXLAN) 是能正常工作的。

更多细节请参阅 rootlesscontaine.rs 站点的 Caveats and Future work 页面。

另请参见

2.12 - 使用 CoreDNS 进行服务发现

此页面介绍了 CoreDNS 升级过程以及如何安装 CoreDNS 而不是 kube-dns。

准备开始

您的 Kubernetes 服务器版本必须不低于版本 v1.9. 要获知版本信息，请输入 kubectl version.

关于 CoreDNS

CoreDNS 是一个灵活可扩展的 DNS 服务器，可以作为 Kubernetes 集群 DNS。与 Kubernetes 一样，CoreDNS 项目由 CNCF 托管。

通过替换现有集群部署中的 kube-dns，或者使用 kubeadm 等工具来为你部署和升级集群，可以在你的集群中使用 CoreDNS 而非 kube-dns，

安装 CoreDNS

有关手动部署或替换 kube-dns，请参阅 CoreDNS GitHub 项目。

迁移到 CoreDNS

使用 kubeadm 升级现有集群

在 Kubernetes 1.21 版本中，kubeadm 移除了对将 kube-dns 作为 DNS 应用的支持。对于 kubeadm v1.23，所支持的唯一的集群 DNS 应用是 CoreDNS。

当你使用 kubeadm 升级使用 kube-dns 的集群时，你还可以执行到 CoreDNS 的迁移。在这种场景中，kubeadm 将基于 kube-dns ConfigMap 生成 CoreDNS 配置（"Corefile"），保存存根域和上游名称服务器的配置。

升级 CoreDNS

你可以在 CoreDNS version in Kubernetes 页面查看 kubeadm 为不同版本 Kubernetes 所安装的 CoreDNS 版本。

如果你只想升级 CoreDNS 或使用自己的定制镜像，也可以手动升级 CoreDNS。参看指南和演练文档了解如何平滑升级。在升级你的集群过程中，请确保现有 CoreDNS 的配置（"Corefile"）被保留下来。

如果使用 kubeadm 工具来升级集群，则 kubeadm 可以自动处理保留现有 CoreDNS 配置这一事项。

CoreDNS 调优

当资源利用方面有问题时，优化 CoreDNS 的配置可能是有用的。有关详细信息，请参阅有关扩缩 CoreDNS 的文档。

接下来

你可以通过修改 CoreDNS 的配置（"Corefile"）来配置 CoreDNS，以支持比 kube-dns 更多的用例。请参考 kubernetes CoreDNS 插件的文档或者 CoreDNS 博客上的博文 Custom DNS Entries for Kubernetes，以了解更多信息。

2.13 - 使用 KMS 驱动进行数据加密

本页展示了如何配置秘钥管理服务—— Key Management Service (KMS) 驱动和插件以启用 Secret 数据加密。

准备开始

你必须拥有一个 Kubernetes 的集群，同时你的 Kubernetes 集群必须带有 kubectl 命令行工具。建议在至少有两个节点的集群上运行本教程，且这些节点不作为控制平面主机。如果你还没有集群，你可以通过 Minikube 构建一个你自己的集群，或者你可以使用下面任意一个 Kubernetes 工具构建：
- Katacoda
- 玩转 Kubernetes
要获知版本信息，请输入 kubectl version.

需要 Kubernetes 1.10.0 或更新版本
需要 etcd v3 或更新版本

FEATURE STATE: Kubernetes v1.12 [beta]

KMS 加密驱动使用封套加密模型来加密 etcd 中的数据。数据使用数据加密秘钥（DEK）加密；每次加密都生成一个新的 DEK。这些 DEK 经一个秘钥加密秘钥（KEK）加密后在一个远端的 KMS 中存储和管理。 KMS 驱动使用 gRPC 与一个特定的 KMS 插件通信。这个 KMS 插件作为一个 gRPC 服务器被部署在 Kubernetes 主服务器的同一个主机上，负责与远端 KMS 的通信。

配置 KMS 驱动

为了在 API 服务器上配置 KMS 驱动，在加密配置文件中的驱动数组中加入一个类型为 kms 的驱动，并设置下列属性：

name: KMS 插件的显示名称。
endpoint: gRPC 服务器（KMS 插件）的监听地址。该端点是一个 UNIX 域套接字。
cachesize: 以明文缓存的数据加密秘钥（DEKs）的数量。一旦被缓存，就可以直接使用 DEKs 而无需另外调用 KMS；而未被缓存的 DEKs 需要调用一次 KMS 才能解包。
timeout: 在返回一个错误之前，kube-apiserver 等待 kms-plugin 响应的时间（默认是 3 秒）。

参见理解静态数据加密配置

实现 KMS 插件

为实现一个 KMS 插件，你可以开发一个新的插件 gRPC 服务器或启用一个由你的云服务驱动提供的 KMS 插件。你可以将这个插件与远程 KMS 集成，并把它部署到 Kubernetes 的主服务器上。

启用由云服务驱动支持的 KMS

有关启用云服务驱动特定的 KMS 插件的说明，请咨询你的云服务驱动商。

开发 KMS 插件 gRPC 服务器

你可以使用 Go 语言的存根文件开发 KMS 插件 gRPC 服务器。对于其他语言，你可以用 proto 文件创建可以用于开发 gRPC 服务器代码的存根文件。

使用 Go：使用存根文件 service.pb.go 中的函数和数据结构开发 gRPC 服务器代码。

使用 Go 以外的其他语言：用 protoc 编译器编译 proto 文件： service.proto 为指定语言生成存根文件。

然后使用存根文件中的函数和数据结构开发服务器代码。

注意：

kms 插件版本：v1beta1

作为对过程调用 Version 的响应，兼容的 KMS 插件应把 v1beta1 作为 VersionResponse.version 返回
消息版本：v1beta1

所有来自 KMS 驱动的消息都把 version 字段设置为当前版本 v1beta1
协议：UNIX 域套接字 (unix)

gRPC 服务器应监听 UNIX 域套接字

将 KMS 插件与远程 KMS 整合

KMS 插件可以用任何受 KMS 支持的协议与远程 KMS 通信。所有的配置数据，包括 KMS 插件用于与远程 KMS 通信的认证凭据，都由 KMS 插件独立地存储和管理。 KMS 插件可以用额外的元数据对密文进行编码，这些元数据是在把它发往 KMS 进行解密之前可能要用到的。

部署 KMS 插件

确保 KMS 插件与 Kubernetes 主服务器运行在同一主机上。

使用 KMS 驱动加密数据

为了加密数据：

使用 kms 驱动的相应的属性创建一个新的加密配置文件：

kind: EncryptionConfiguration
apiVersion: apiserver.config.k8s.io/v1
resources:
  - resources:
    - secrets
    providers:
    - kms:
        name: myKmsPlugin
        endpoint: unix:///tmp/socketfile.sock
        cachesize: 100
        timeout: 3s
    - identity: {}

设置 kube-apiserver 的 --encryption-provider-config 参数指向配置文件的位置。
重启 API 服务器。

验证数据已经加密

写入 etcd 时数据被加密。重启 kube-apiserver 后，任何新建或更新的 Secret 在存储时应该已被加密。要验证这点，你可以用 etcdctl 命令行程序获取 Secret 内容。

在默认的命名空间里创建一个名为 secret1 的 Secret：

kubectl create secret generic secret1 -n default --from-literal=mykey=mydata

用 etcdctl 命令行，从 etcd 读取出 Secret：
```
ETCDCTL_API=3 etcdctl get /kubernetes.io/secrets/default/secret1 [...] | hexdump -C
```
其中 [...] 是用于连接 etcd 服务器的额外参数。

验证保存的 Secret 是否是以 k8s:enc:kms:v1: 开头的，这表明 kms 驱动已经对结果数据加密。

验证 Secret 在被 API 获取时已被正确解密：
```
kubectl describe secret secret1 -n default
```
结果应该是 mykey: mydata。

确保所有 Secret 都已被加密

因为 Secret 是在写入时被加密的，所以在更新 Secret 时也会加密该内容。

下列命令读取所有 Secret 并更新它们以便应用服务器端加密。如果因为写入冲突导致错误发生，请重试此命令。对较大的集群，你可能希望根据命名空间或脚本更新去细分 Secret 内容。

kubectl get secrets --all-namespaces -o json | kubectl replace -f -

从本地加密驱动切换到 KMS 驱动

为了从本地加密驱动切换到 kms 驱动并重新加密所有 Secret 内容：

在配置文件中加入 kms 驱动作为第一个条目，如下列样例所示

kind: EncryptionConfiguration
apiVersion: apiserver.config.k8s.io/v1
resources:
  - resources:
    - secrets
    providers:
    - kms:
        name : myKmsPlugin
        endpoint: unix:///tmp/socketfile.sock
        cachesize: 100
    - aescbc:
         keys:
         - name: key1
           secret: <BASE 64 ENCODED SECRET>

重启所有 kube-apiserver 进程。

运行下列命令使用 kms 驱动强制重新加密所有 Secret。

kubectl get secrets --all-namespaces -o json| kubectl replace -f -

禁用静态数据加密

要禁用静态数据加密：

将 identity 驱动作为配置文件中的第一个条目：

kind: EncryptionConfiguration
apiVersion: apiserver.config.k8s.io/v1
resources:
  - resources:
    - secrets
    providers:
    - identity: {}
    - kms:
        name : myKmsPlugin
        endpoint: unix:///tmp/socketfile.sock
        cachesize: 100

重启所有 kube-apiserver 进程。

运行下列命令强制重新加密所有 Secret。

kubectl get secrets --all-namespaces -o json | kubectl replace -f -

2.14 - 使用 Kubernetes API 访问集群

本页展示了如何使用 Kubernetes API 访问集群

准备开始

要获知版本信息，请输入 kubectl version.

访问集群 API

使用 kubectl 进行首次访问

首次访问 Kubernetes API 时，请使用 Kubernetes 命令行工具 kubectl 。

要访问集群，你需要知道集群位置并拥有访问它的凭证。通常，当你完成入门指南时，这会自动设置完成，或者由其他人设置好集群并将凭证和位置提供给你。

使用此命令检查 kubectl 已知的位置和凭证：

kubectl config view

许多样例提供了使用 kubectl 的介绍。完整文档请见 kubectl 手册。

直接访问 REST API

kubectl 处理对 API 服务器的定位和身份验证。如果你想通过 http 客户端（如 curl 或 wget，或浏览器）直接访问 REST API，你可以通过多种方式对 API 服务器进行定位和身份验证：

以代理模式运行 kubectl（推荐）。推荐使用此方法，因为它用存储的 apiserver 位置并使用自签名证书验证 API 服务器的标识。使用这种方法无法进行中间人（MITM）攻击。
另外，你可以直接为 HTTP 客户端提供位置和身份认证。这适用于被代理混淆的客户端代码。为防止中间人攻击，你需要将根证书导入浏览器。

使用 Go 或 Python 客户端库可以在代理模式下访问 kubectl。

使用 kubectl 代理

下列命令使 kubectl 运行在反向代理模式下。它处理 API 服务器的定位和身份认证。

像这样运行它：

kubectl proxy --port=8080 &

参见 kubectl 代理获取更多细节。

然后你可以通过 curl，wget，或浏览器浏览 API，像这样：

curl http://localhost:8080/api/

输出类似如下：

{
  "versions": [
    "v1"
  ],
  "serverAddressByClientCIDRs": [
    {
      "clientCIDR": "0.0.0.0/0",
      "serverAddress": "10.0.1.149:443"
    }
  ]
}

不使用 kubectl 代理

通过将身份认证令牌直接传给 API 服务器，可以避免使用 kubectl 代理，像这样：

使用 grep/cut 方式：

# 查看所有的集群，因为你的 .kubeconfig 文件中可能包含多个上下文
kubectl config view -o jsonpath='{"Cluster name\tServer\n"}{range .clusters[*]}{.name}{"\t"}{.cluster.server}{"\n"}{end}'

# 从上述命令输出中选择你要与之交互的集群的名称
export CLUSTER_NAME="some_server_name"

# 指向引用该集群名称的 API 服务器
APISERVER=$(kubectl config view -o jsonpath="{.clusters[?(@.name==\"$CLUSTER_NAME\")].cluster.server}")

# 获得令牌
TOKEN=$(kubectl get secrets -o jsonpath="{.items[?(@.metadata.annotations['kubernetes\.io/service-account\.name']=='default')].data.token}"|base64 -d)

# 使用令牌玩转 API
curl -X GET $APISERVER/api --header "Authorization: Bearer $TOKEN" --insecure

输出类似如下：

{
  "kind": "APIVersions",
  "versions": [
    "v1"
  ],
  "serverAddressByClientCIDRs": [
    {
      "clientCIDR": "0.0.0.0/0",
      "serverAddress": "10.0.1.149:443"
    }
  ]
}

使用 jsonpath 方式：

APISERVER=$(kubectl config view --minify -o jsonpath='{.clusters[0].cluster.server}')
TOKEN=$(kubectl get secret $(kubectl get serviceaccount default -o jsonpath='{.secrets[0].name}') -o jsonpath='{.data.token}' | base64 --decode )
curl $APISERVER/api --header "Authorization: Bearer $TOKEN" --insecure

{
  "kind": "APIVersions",
  "versions": [
    "v1"
  ],
  "serverAddressByClientCIDRs": [
    {
      "clientCIDR": "0.0.0.0/0",
      "serverAddress": "10.0.1.149:443"
    }
  ]
}

上面例子使用了 --insecure 标志位。这使它易受到 MITM 攻击。当 kubectl 访问集群时，它使用存储的根证书和客户端证书访问服务器。（已安装在 ~/.kube 目录下）。由于集群认证通常是自签名的，因此可能需要特殊设置才能让你的 http 客户端使用根证书。

在一些集群中，API 服务器不需要身份认证；它运行在本地，或由防火墙保护着。对此并没有一个标准。配置对 API 的访问讲解了作为集群管理员可如何对此进行配置。

编程方式访问 API

Kubernetes 官方支持 Go、Python、Java、 dotnet、Javascript 和 Haskell 语言的客户端库。还有一些其他客户端库由对应作者而非 Kubernetes 团队提供并维护。参考客户端库了解如何使用其他语言来访问 API 以及如何执行身份认证。

Go 客户端

要获取库，运行下列命令：go get k8s.io/client-go/kubernetes-<kubernetes 版本号>，参见 https://github.com/kubernetes/client-go/releases 查看受支持的版本。
基于 client-go 客户端编写应用程序。

说明： 注意 client-go 定义了自己的 API 对象，因此如果需要，请从 client-go 而不是主仓库导入 API 定义，例如 import "k8s.io/client-go/kubernetes" 是正确做法。

Go 客户端可以使用与 kubectl 命令行工具相同的 kubeconfig 文件定位和验证 API 服务器。参见这个例子：

package main

import (
   "context"
   "fmt"
   "k8s.io/apimachinery/pkg/apis/meta/v1"
   "k8s.io/client-go/kubernetes"
   "k8s.io/client-go/tools/clientcmd"
)

func main() {
  // uses the current context in kubeconfig
  // path-to-kubeconfig -- for example, /root/.kube/config
  config, _ := clientcmd.BuildConfigFromFlags("", "<path-to-kubeconfig>")
  // creates the clientset
  clientset, _ := kubernetes.NewForConfig(config)
  // access the API to list pods
  pods, _ := clientset.CoreV1().Pods("").List(context.TODO(), v1.ListOptions{})
  fmt.Printf("There are %d pods in the cluster\n", len(pods.Items))
}

如果该应用程序部署为集群中的一个 Pod，请参阅从 Pod 内访问 API。

Python 客户端

要使用 Python 客户端，运行下列命令： pip install kubernetes。参见 Python 客户端库主页了解更多安装选项。

Python 客户端可以使用与 kubectl 命令行工具相同的 kubeconfig 文件定位和验证 API 服务器。参见这个例子：

from kubernetes import client, config

config.load_kube_config()

v1=client.CoreV1Api()
print("Listing pods with their IPs:")
ret = v1.list_pod_for_all_namespaces(watch=False)
for i in ret.items:
    print("%s\t%s\t%s" % (i.status.pod_ip, i.metadata.namespace, i.metadata.name))

Java 客户端

要安装 Java 客户端，运行：

# 克隆 Java 库
git clone --recursive https://github.com/kubernetes-client/java

# 安装项目文件、POM 等
cd java
mvn install

参阅https://github.com/kubernetes-client/java/releases 了解当前支持的版本。

Java 客户端可以使用 kubectl 命令行所使用的 kubeconfig 文件以定位 API 服务器并向其认证身份。参看此示例：

package io.kubernetes.client.examples;

import io.kubernetes.client.ApiClient;
import io.kubernetes.client.ApiException;
import io.kubernetes.client.Configuration;
import io.kubernetes.client.apis.CoreV1Api;
import io.kubernetes.client.models.V1Pod;
import io.kubernetes.client.models.V1PodList;
import io.kubernetes.client.util.ClientBuilder;
import io.kubernetes.client.util.KubeConfig;
import java.io.FileReader;
import java.io.IOException;

/**
 * A simple example of how to use the Java API from an application outside a kubernetes cluster
 *
 * <p>Easiest way to run this: mvn exec:java
 * -Dexec.mainClass="io.kubernetes.client.examples.KubeConfigFileClientExample"
 *
 */
public class KubeConfigFileClientExample {
  public static void main(String[] args) throws IOException, ApiException {

    // file path to your KubeConfig
    String kubeConfigPath = "~/.kube/config";

    // loading the out-of-cluster config, a kubeconfig from file-system
    ApiClient client =
        ClientBuilder.kubeconfig(KubeConfig.loadKubeConfig(new FileReader(kubeConfigPath))).build();

    // set the global default api-client to the in-cluster one from above
    Configuration.setDefaultApiClient(client);

    // the CoreV1Api loads default api-client from global configuration.
    CoreV1Api api = new CoreV1Api();

    // invokes the CoreV1Api client
    V1PodList list = api.listPodForAllNamespaces(null, null, null, null, null, null, null, null, null);
    System.out.println("Listing all pods: ");
    for (V1Pod item : list.getItems()) {
      System.out.println(item.getMetadata().getName());
    }
  }
}

.Net 客户端

要使用.Net 客户端，运行下面的命令： dotnet add package KubernetesClient --version 1.6.1。参见.Net 客户端库页面了解更多安装选项。关于可支持的版本，参见https://github.com/kubernetes-client/csharp/releases。

.Net 客户端可以使用与 kubectl CLI 相同的 kubeconfig 文件来定位并验证 API 服务器。参见样例:

using System;
using k8s;

namespace simple
{
    internal class PodList
    {
        private static void Main(string[] args)
        {
            var config = KubernetesClientConfiguration.BuildDefaultConfig();
            IKubernetes client = new Kubernetes(config);
            Console.WriteLine("Starting Request!");

            var list = client.ListNamespacedPod("default");
            foreach (var item in list.Items)
            {
                Console.WriteLine(item.Metadata.Name);
            }
            if (list.Items.Count == 0)
            {
                Console.WriteLine("Empty!");
            }
        }
    }
}

JavaScript 客户端

要安装 JavaScript 客户端，运行下面的命令： npm install @kubernetes/client-node。参考https://github.com/kubernetes-client/javascript/releases了解可支持的版本。

JavaScript 客户端可以使用 kubectl 命令行所使用的 kubeconfig 文件以定位 API 服务器并向其认证身份。参见此例：

const k8s = require('@kubernetes/client-node');

const kc = new k8s.KubeConfig();
kc.loadFromDefault();

const k8sApi = kc.makeApiClient(k8s.CoreV1Api);

k8sApi.listNamespacedPod('default').then((res) => {
    console.log(res.body);
});

Haskell 客户端

参考 https://github.com/kubernetes-client/haskell/releases 了解支持的版本。

Haskell 客户端可以使用 kubectl 命令行所使用的 kubeconfig 文件以定位 API 服务器并向其认证身份。参见此例：

exampleWithKubeConfig :: IO ()
exampleWithKubeConfig = do
    oidcCache <- atomically $ newTVar $ Map.fromList []
    (mgr, kcfg) <- mkKubeClientConfig oidcCache $ KubeConfigFile "/path/to/kubeconfig"
    dispatchMime
            mgr
            kcfg
            (CoreV1.listPodForAllNamespaces (Accept MimeJSON))
        >>= print

接下来

从 Pod 中访问 API

2.15 - 使用 NUMA 感知的内存管理器

FEATURE STATE: Kubernetes v1.22 [beta]

Kubernetes 内存管理器（Memory Manager）为 Guaranteed QoS 类的 Pods 提供可保证的内存（及大页面）分配能力。

内存管理器使用提示生成协议来为 Pod 生成最合适的 NUMA 亲和性配置。内存管理器将这类亲和性提示输入给中央管理器（即 Topology Manager）。基于所给的提示和 Topology Manager（拓扑管理器）的策略设置，Pod 或者会被某节点接受，或者被该节点拒绝。

此外，内存管理器还确保 Pod 所请求的内存是从尽量少的 NUMA 节点分配而来。

内存管理器仅能用于 Linux 主机。

准备开始

您的 Kubernetes 服务器版本必须不低于版本 v1.21. 要获知版本信息，请输入 kubectl version.

为了使得内存资源与 Pod 规约中所请求的其他资源对齐：

CPU 管理器应该被启用，并且在节点（Node）上要配置合适的 CPU 管理器策略，参见控制 CPU 管理策略；
拓扑管理器要被启用，并且要在节点上配置合适的拓扑管理器策略，参见控制拓扑管理器策略。

从 v1.22 开始，内存管理器通过特性门控 MemoryManager 默认启用。

在 v1.22 之前，kubelet 必须在启动时设置如下标志：

--feature-gates=MemoryManager=true

这样内存管理器特性才会被启用。

内存管理器如何运作？

内存管理器目前为 Guaranteed QoS 类中的 Pod 提供可保证的内存（和大页面）分配能力。若要立即将内存管理器启用，可参照内存管理器配置节中的指南，之后按将 Pod 放入 Guaranteed QoS 类节中所展示的，准备并部署一个 Guaranteed Pod。

内存管理器是一个提示驱动组件（Hint Provider），负责为拓扑管理器提供拓扑提示，后者根据这些拓扑提示对所请求的资源执行对齐操作。内存管理器也会为 Pods 应用 cgroups 设置（即 cpuset.mems）。与 Pod 准入和部署流程相关的完整流程图在Memory Manager KEP: Design Overview 和下面。

Pod 准入与部署流程中的内存管理器

在这个过程中，内存管理器会更新其内部存储于节点映射和内存映射中的计数器，从而管理有保障的内存分配。

内存管理器在启动和运行期间按下述逻辑更新节点映射（Node Map）。

启动

当节点管理员应用 --reserved-memory 预留内存标志时执行此逻辑。这时，节点映射会被更新以反映内存的预留，如 Memory Manager KEP: Memory Maps at start-up (with examples) 所说明。

当配置了 Static 策略时，管理员必须提供 --reserved-memory 标志设置。

运行时

参考文献 Memory Manager KEP: Memory Maps at runtime (with examples) 中说明了成功的 Pod 部署是如何影响节点映射的，该文档也解释了可能发生的内存不足（Out-of-memory，OOM）情况是如何进一步被 Kubernetes 或操作系统处理的。

在内存管理器运作的语境中，一个重要的话题是对 NUMA 分组的管理。每当 Pod 的内存请求超出单个 NUMA 节点容量时，内存管理器会尝试创建一个包含多个 NUMA 节点的分组，从而扩展内存容量。解决这个问题的详细描述在文档 Memory Manager KEP: How to enable the guaranteed memory allocation over many NUMA nodes? 中。同时，关于 NUMA 分组是如何管理的，你还可以参考文档 Memory Manager KEP: Simulation - how the Memory Manager works? (by examples)。

内存管理器配置

其他管理器也要预先配置。接下来，内存管理器特性需要被启用，并且采用 Static 策略（静态策略）运行。作为可选操作，可以预留一定数量的内存给系统或者 kubelet 进程以增强节点的稳定性（预留内存标志）。

策略

内存管理器支持两种策略。你可以通过 kubelet 标志 --memory-manager-policy 来选择一种策略：

None （默认）
Static

None 策略

这是默认的策略，并且不会以任何方式影响内存分配。该策略的行为好像内存管理器不存在一样。

None 策略返回默认的拓扑提示信息。这种特殊的提示会表明拓扑驱动组件（Hint Provider）（在这里是内存管理器）对任何资源都没有与 NUMA 亲和性关联的偏好。

Static 策略

对 Guaranteed Pod 而言，Static 内存管理器策略会返回拓扑提示信息，该信息与内存分配有保障的 NUMA 节点集合有关，并且内存管理器还通过更新内部的节点映射对象来完成内存预留。

对 BestEffort 或 Burstable Pod 而言，因为不存在对有保障的内存资源的请求， Static 内存管理器策略会返回默认的拓扑提示，并且不会通过内部的节点映射对象来预留内存。

预留内存标志

节点可分配机制通常被节点管理员用来为 kubelet 或操作系统进程预留 K8S 节点上的系统资源，目的是提高节点稳定性。有一组专用的标志可用于这个目的，为节点设置总的预留内存量。此预配置的值接下来会被用来计算节点上对 Pods “可分配的”内存。

Kubernetes 调度器在优化 Pod 调度过程时，会考虑“可分配的”内存。前面提到的标志包括 --kube-reserved、--system-reserved 和 --eviction-threshold。这些标志值的综合计作预留内存的总量。

为内存管理器而新增加的 --reserved-memory 标志可以（让节点管理员）将总的预留内存进行划分，并完成跨 NUMA 节点的预留操作。

标志设置的值是一个按 NUMA 节点的不同内存类型所给的内存预留的值的列表，用逗号分开。可以使用分号作为分隔符来指定跨多个 NUMA 节点的内存预留。只有在内存管理器特性被启用的语境下，这个参数才有意义。内存管理器不会使用这些预留的内存来为容器负载分配内存。

例如，如果你有一个可用内存为 10Gi 的 NUMA 节点 "NUMA0"，而参数 --reserved-memory 被设置成要在 "NUMA0" 上预留 1Gi 的内存，那么内存管理器会假定节点上只有 9Gi 内存可用于容器负载。

你也可以忽略此参数，不过这样做时，你要清楚，所有 NUMA 节点上预留内存的数量要等于节点可分配特性所设定的内存量。如果至少有一个节点可分配参数值为非零，你就需要至少为一个 NUMA 节点设置 --reserved-memory。实际上，eviction-hard 阈值默认为 100Mi，所以当使用 Static 策略时，--reserved-memory 是必须设置的。

此外，应尽量避免如下配置：

重复的配置，即同一 NUMA 节点或内存类型被设置不同的取值；
为某种内存类型设置约束值为零；
使用物理硬件上不存在的 NUMA 节点 ID；
使用名字不是 memory 或 hugepages-<size> 的内存类型名称（特定的 <size> 的大页面也必须存在）。

语法：

--reserved-memory N:memory-type1=value1,memory-type2=value2,...

N（整数）- NUMA 节点索引，例如，0
memory-type（字符串）- 代表内存类型：
- memory - 常规内存；
- hugepages-2Mi 或 hugepages-1Gi - 大页面
value（字符串） - 预留内存的量，例如 1Gi

用法示例：

--reserved-memory 0:memory=1Gi,hugepages-1Gi=2Gi

或者

--reserved-memory 0:memory=1Gi --reserved-memory 1:memory=2Gi

当你为 --reserved-memory 标志指定取值时，必须要遵从之前通过节点可分配特性标志所设置的值。换言之，对每种内存类型而言都要遵从下面的规则：

sum(reserved-memory(i)) = kube-reserved + system-reserved + eviction-threshold

其中，i 是 NUMA 节点的索引。

如果你不遵守上面的公示，内存管理器会在启动时输出错误信息。

换言之，上面的例子我们一共要预留 3Gi 的常规内存（type=memory），即：

sum(reserved-memory(i)) = reserved-memory(0) + reserved-memory(1) = 1Gi + 2Gi = 3Gi

下面的例子中给出与节点可分配配置相关的 kubelet 命令行参数：

--kube-reserved=cpu=500m,memory=50Mi
--system-reserved=cpu=123m,memory=333Mi
--eviction-hard=memory.available<500Mi

说明：

默认的硬性驱逐阈值是 100MiB，不是零。请记得在使用 --reserved-memory 设置要预留的内存量时，加上这个硬性驱逐阈值。否则 kubelet 不会启动内存管理器，而会输出一个错误信息。

下面是一个正确配置的示例：

--feature-gates=MemoryManager=true 
--kube-reserved=cpu=4,memory=4Gi 
--system-reserved=cpu=1,memory=1Gi 
--memory-manager-policy=Static 
--reserved-memory '0:memory=3Gi;1:memory=2148Mi'

我们对上面的配置做一个检查：

kube-reserved + system-reserved + eviction-hard(default) = reserved-memory(0) + reserved-memory(1)
4GiB + 1GiB + 100MiB = 3GiB + 2148MiB
5120MiB + 100MiB = 3072MiB + 2148MiB
5220MiB = 5220MiB （这是对的）

将 Pod 放入 Guaranteed QoS 类

若所选择的策略不是 None，则内存管理器会辨识处于 Guaranteed QoS 类中的 Pod。内存管理器为每个 Guaranteed Pod 向拓扑管理器提供拓扑提示信息。对于不在 Guaranteed QoS 类中的其他 Pod，内存管理器向拓扑管理器提供默认的拓扑提示信息。

下面的来自 Pod 清单的片段将 Pod 加入到 Guaranteed QoS 类中。

当 Pod 的 CPU requests 等于 limits 且为整数值时，Pod 将运行在 Guaranteed QoS 类中。

spec:
  containers:
  - name: nginx
    image: nginx
    resources:
      limits:
        memory: "200Mi"
        cpu: "2"
        example.com/device: "1"
      requests:
        memory: "200Mi"
        cpu: "2"
        example.com/device: "1"

此外，共享 CPU 的 Pods 在 requests 等于 limits 值时也运行在 Guaranteed QoS 类中。

spec:
  containers:
  - name: nginx
    image: nginx
    resources:
      limits:
        memory: "200Mi"
        cpu: "300m"
        example.com/device: "1"
      requests:
        memory: "200Mi"
        cpu: "300m"
        example.com/device: "1"

要注意的是，只有 CPU 和内存请求都被设置时，Pod 才会进入 Guaranteed QoS 类。

故障排查

下面的方法可用来排查为什么 Pod 无法被调度或者被节点拒绝：

Pod 状态 - 可表明拓扑亲和性错误
系统日志 - 包含用来调试的有价值的信息，例如，关于所生成的提示信息
状态文件 - 其中包含内存管理器内部状态的转储（包含节点映射和内存映射）
从 v1.22 开始，设备插件资源 API 可以用来检索关于为容器预留的内存的信息

Pod 状态（TopologyAffinityError）

这类错误通常在以下情形出现：

节点缺少足够的资源来满足 Pod 请求
Pod 的请求因为特定的拓扑管理器策略限制而被拒绝

错误信息会出现在 Pod 的状态中：

kubectl get pods

NAME         READY   STATUS                  RESTARTS   AGE
guaranteed   0/1     TopologyAffinityError   0          113s

使用 kubectl describe pod <id> 或 kubectl get events 可以获得详细的错误信息。

Warning  TopologyAffinityError  10m   kubelet, dell8  Resources cannot be allocated with Topology locality

系统日志

针对特定的 Pod 搜索系统日志。

内存管理器为 Pod 所生成的提示信息可以在日志中找到。此外，日志中应该也存在 CPU 管理器所生成的提示信息。

拓扑管理器将这些提示信息进行合并，计算得到唯一的最合适的提示数据。此最佳提示数据也应该出现在日志中。

最佳提示表明要在哪里分配所有的资源。拓扑管理器会用当前的策略来测试此数据，并基于得出的结论或者接纳 Pod 到节点，或者将其拒绝。

此外，你可以搜索日志查找与内存管理器相关的其他条目，例如 cgroups 和 cpuset.mems 的更新信息等。

检查节点上内存管理器状态

我们首先部署一个 Guaranteed Pod 示例，其规约如下所示：

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: guaranteed
spec:
  containers:
  - name: guaranteed
    image: consumer
    imagePullPolicy: Never
    resources:
      limits:
        cpu: "2"
        memory: 150Gi
      requests:
        cpu: "2"
        memory: 150Gi
    command: ["sleep","infinity"]

接下来，我们登录到 Pod 运行所在的节点，检查位于 /var/lib/kubelet/memory_manager_state 的状态文件：

{
   "policyName":"Static",
   "machineState":{
      "0":{
         "numberOfAssignments":1,
         "memoryMap":{
            "hugepages-1Gi":{
               "total":0,
               "systemReserved":0,
               "allocatable":0,
               "reserved":0,
               "free":0
            },
            "memory":{
               "total":134987354112,
               "systemReserved":3221225472,
               "allocatable":131766128640,
               "reserved":131766128640,
               "free":0
            }
         },
         "nodes":[
            0,
            1
         ]
      },
      "1":{
         "numberOfAssignments":1,
         "memoryMap":{
            "hugepages-1Gi":{
               "total":0,
               "systemReserved":0,
               "allocatable":0,
               "reserved":0,
               "free":0
            },
            "memory":{
               "total":135286722560,
               "systemReserved":2252341248,
               "allocatable":133034381312,
               "reserved":29295144960,
               "free":103739236352
            }
         },
         "nodes":[
            0,
            1
         ]
      }
   },
   "entries":{
      "fa9bdd38-6df9-4cf9-aa67-8c4814da37a8":{
         "guaranteed":[
            {
               "numaAffinity":[
                  0,
                  1
               ],
               "type":"memory",
               "size":161061273600
            }
         ]
      }
   },
   "checksum":4142013182
}

从这个状态文件，可以推断 Pod 被同时绑定到两个 NUMA 节点，即：

"numaAffinity":[
   0,
   1
],

术语绑定（pinned）意味着 Pod 的内存使用被（通过 cgroups 配置）限制到这些 NUMA 节点。

这也直接意味着内存管理器已经创建了一个 NUMA 分组，由这两个 NUMA 节点组成，即索引值分别为 0 和 1 的 NUMA 节点。

注意 NUMA 分组的管理是有一个相对复杂的管理器处理的，相关逻辑的进一步细节可在内存管理器的 KEP 中示例1和跨 NUMA 节点节找到。

为了分析 NUMA 组中可用的内存资源，必须对分组内 NUMA 节点对应的条目进行汇总。

例如，NUMA 分组中空闲的“常规”内存的总量可以通过将分组内所有 NUMA 节点上空闲内存加和来计算，即将 NUMA 节点 0 和 NUMA 节点 1 的 "memory" 节（分别是 "free":0 和 "free": 103739236352）相加，得到此分组中空闲的“常规” 内存总量为 0 + 103739236352 字节。

"systemReserved": 3221225472 这一行表明节点的管理员使用 --reserved-memory 为 NUMA 节点 0 上运行的 kubelet 和系统进程预留了 3221225472 字节（即 3Gi）。

设备插件资源 API

通过使用此 API，可以获得每个容器的预留内存信息，该信息位于 protobuf 协议的 ContainerMemory 消息中。只能针对 Guaranteed QoS 类中的 Pod 来检索此信息。

接下来

2.16 - 保护集群安全

本文档涉及与保护集群免受意外或恶意访问有关的主题，并对总体安全性提出建议。

准备开始

你必须拥有一个 Kubernetes 的集群，同时你的 Kubernetes 集群必须带有 kubectl 命令行工具。建议在至少有两个节点的集群上运行本教程，且这些节点不作为控制平面主机。如果你还没有集群，你可以通过 Minikube 构建一个你自己的集群，或者你可以使用下面任意一个 Kubernetes 工具构建：
- Katacoda
- 玩转 Kubernetes
要获知版本信息，请输入 kubectl version.

控制对 Kubernetes API 的访问

因为 Kubernetes 是完全通过 API 驱动的，所以，控制和限制谁可以通过 API 访问集群，以及允许这些访问者执行什么样的 API 动作，就成为了安全控制的第一道防线。

为所有 API 交互使用传输层安全（TLS）

Kubernetes 期望集群中所有的 API 通信在默认情况下都使用 TLS 加密，大多数安装方法也允许创建所需的证书并且分发到集群组件中。请注意，某些组件和安装方法可能使用 HTTP 来访问本地端口，管理员应该熟悉每个组件的设置，以识别可能不安全的流量。

API 认证

安装集群时，选择一个 API 服务器的身份验证机制，去使用与之匹配的公共访问模式。例如，小型的单用户集群可能希望使用简单的证书或静态承载令牌方法。更大的集群则可能希望整合现有的、OIDC、LDAP 等允许用户分组的服务器。

所有 API 客户端都必须经过身份验证，即使它是基础设施的一部分，比如节点、代理、调度程序和卷插件。这些客户端通常使用服务帐户或 X509 客户端证书，并在集群启动时自动创建或是作为集群安装的一部分进行设置。

如果你希望获取更多信息，请参考认证参考文档。

API 授权

一旦通过身份认证，每个 API 的调用都将通过鉴权检查。 Kubernetes 集成基于角色的访问控制（RBAC）组件，将传入的用户或组与一组绑定到角色的权限匹配。这些权限将动作（get、create、delete）和资源（Pod、Service、Node）进行组合，并可在名字空间或者集群范围生效。 Kubernetes 提供了一组可直接使用的角色，这些角色根据客户可能希望执行的操作提供合理的责任划分。建议你同时使用 Node 和 RBAC 两个鉴权组件，再与 NodeRestriction 准入插件结合使用。

与身份验证一样，简单而广泛的角色可能适合于较小的集群，但是随着更多的用户与集群交互，可能需要将团队划分到有更多角色限制的、单独的名字空间中去。

就鉴权而言，很重要的一点是理解对象上的更新操作如何导致在其它地方发生对应行为。例如，用户可能不能直接创建 Pod，但允许他们通过创建 Deployment 来创建这些 Pod，这将让他们间接创建这些 Pod。同样地，从 API 删除一个节点将导致调度到这些节点上的 Pod 被中止，并在其他节点上重新创建。原生的角色设计代表了灵活性和常见用例之间的平衡，但须限制的角色应该被仔细审查，以防止意外的权限升级。如果内置的角色无法满足你的需求，则可以根据使用场景需要创建特定的角色。

如果你希望获取更多信息，请参阅鉴权参考。

控制对 Kubelet 的访问

Kubelet 公开 HTTPS 端点，这些端点提供了对节点和容器的强大的控制能力。默认情况下，Kubelet 允许对此 API 进行未经身份验证的访问。

生产级别的集群应启用 Kubelet 身份认证和授权。

进一步的信息，请参考 Kubelet 身份验证/授权参考。

控制运行时负载或用户的能力

Kubernetes 中的授权故意设计成较高抽象级别，侧重于对资源的粗粒度行为。更强大的控制是策略的形式呈现的，根据使用场景限制这些对象如何作用于集群、自身和其他资源。

限制集群上的资源使用

资源配额（Resource Quota）限制了赋予命名空间的资源的数量或容量。资源配额通常用于限制名字空间可以分配的 CPU、内存或持久磁盘的数量，但也可以控制每个名字空间中存在多少个 Pod、Service 或 Volume。

限制范围（Limit Range）限制上述某些资源的最大值或者最小值，以防止用户使用类似内存这样的通用保留资源时请求不合理的过高或过低的值，或者在没有指定的情况下提供默认限制。

控制容器运行的特权

Pod 定义包含了一个安全上下文，用于描述一些访问请求，如以某个节点上的特定 Linux 用户（如 root）身份运行，以特权形式运行，访问主机网络，以及一些在宿主节点上不受约束地运行的其它控制权限等等。 Pod 安全策略可以限制哪些用户或服务帐户可以提供危险的安全上下文设置。例如，Pod 的安全策略可以限制卷挂载，尤其是 hostpath，这些都是 Pod 应该被控制的一些方面。

一般来说，大多数应用程序需要对主机资源的有限制的访问，这样它们可以在不访问主机信息的情况下，成功地以 root 账号（UID 0）运行。但是，考虑到与 root 用户相关的特权，在编写应用程序容器时，你应该使用非 root 用户运行。类似地，希望阻止客户端应用程序从其容器中逃逸的管理员，应该使用限制性较强的 Pod 安全策略。

限制网络访问

基于名字空间的网络策略允许应用程序作者限制其它名字空间中的哪些 Pod 可以访问自身名字空间内的 Pod 和端口。现在已经有许多支持网络策略的 Kubernetes 网络驱动。

配额（Quota）和限制范围（Limit Range）也可用于控制用户是否可以请求节点端口或负载均衡服务。在很多集群上，节点端口和负载均衡服务也可控制用户的应用程序是否在集群之外可见。

此外也可能存在一些基于插件或基于环境的网络规则，能够提供额外的保护能力。例如各节点上的防火墙、物理隔离群集节点以防止串扰或者高级的网络策略等。

限制云元数据 API 访问

云平台（AWS, Azure, GCE 等）经常将 metadata 本地服务暴露给实例。默认情况下，这些 API 可由运行在实例上的 Pod 访问，并且可以包含该云节点的凭据或配置数据（如 kubelet 凭据）。这些凭据可以用于在集群内升级或在同一账户下升级到其他云服务。

在云平台上运行 Kubernetes 时，需要限制对实例凭据的权限，使用网络策略限制 Pod 对元数据 API 的访问，并避免使用配置数据来传递机密信息。

控制 Pod 可以访问的节点

默认情况下，对 Pod 可以运行在哪些节点上是没有任何限制的。 Kubernetes 给最终用户提供了一组丰富的策略用于控制 Pod 所放置的节点位置，以及基于污点的 Pod 放置和驱逐。对于许多集群，使用这些策略来分离工作负载可以作为一种约定，要求作者遵守或者通过工具强制。

对于管理员，Beta 阶段的准入插件 PodNodeSelector 可用于强制某名字空间中的 Pod 使用默认的或特定的节点选择算符。如果最终用户无法改变名字空间，这一机制可以有效地限制特定工作负载中所有 Pod 的放置位置。

保护集群组件免受破坏

本节描述保护集群免受破坏的一些常用模式。

限制访问 etcd

拥有对 API 的 etcd 后端的写访问权限相当于获得了整个集群的 root 权限，读访问权限也可能被利用，实现相当快速的权限提升。对于从 API 服务器访问其 etcd 服务器，管理员应该总是使用比较强的凭证，如通过 TLS 客户端证书来实现双向认证。通常，我们建议将 etcd 服务器隔离到只有 API 服务器可以访问的防火墙后面。

注意： 允许集群中其它组件对整个主键空间（keyspace）拥有读或写权限去访问 etcd 实例，相当于授予这些组件群集管理员的访问权限。对于非主控组件，强烈推荐使用不同的 etcd 实例，或者使用 etcd 的访问控制列表来限制这些组件只能读或写主键空间的一个子集。

启用审计日志

审计日志是 Beta 特性，负责记录 API 操作以便在发生破坏时进行事后分析。建议启用审计日志，并将审计文件归档到安全服务器上。

限制使用 alpha 和 beta 特性

Kubernetes 的 alpha 和 beta 特性还在努力开发中，可能存在导致安全漏洞的缺陷或错误。要始终评估 alpha 和 beta 特性可能给你的安全态势带来的风险。当你怀疑存在风险时，可以禁用那些不需要使用的特性。

经常轮换基础设施证书

一项机密信息或凭据的生命期越短，攻击者就越难使用该凭据。在证书上设置较短的生命期并实现自动轮换是控制安全的一个好方法。使用身份验证提供程序时，应该使用那些可以控制所发布令牌的合法时长的提供程序，并尽可能设置较短的生命期。如果在外部集成场景中使用服务帐户令牌，则应该经常性地轮换这些令牌。例如，一旦引导阶段完成，就应该撤销用于配置节点的引导令牌，或者取消它的授权。

在启用第三方集成之前，请先审查它们

许多集成到 Kubernetes 的第三方软件或服务都可能改变你的集群的安全配置。启用集成时，在授予访问权限之前，你应该始终检查扩展所请求的权限。例如，许多安全性集成中可能要求查看集群上的所有 Secret 的访问权限，本质上该组件便成为了集群的管理员。当有疑问时，如果可能的话，将要集成的组件限制在某指定名字空间中运行。

如果执行 Pod 创建操作的组件能够在 kube-system 这类名字空间中创建 Pod，则这类组件也可能获得意外的权限，因为这些 Pod 可以访问服务账户的 Secret，或者，如果对应服务帐户被授权访问宽松的 Pod 安全策略，它们就能以较高的权限运行。

对 Secret 进行静态加密

一般情况下，etcd 数据库包含了通过 Kubernetes API 可以访问到的所有信息，并且可能为攻击者提供对你的集群的状态的较多的可见性。你要始终使用经过充分审查的备份和加密方案来加密备份数据，并考虑在可能的情况下使用全盘加密。

Kubernetes 支持静态数据加密。该功能在 1.7 版本引入，并在 1.13 版本成为 Beta。它会加密 etcd 里面的 Secret 资源，以防止某一方通过查看 etcd 的备份文件查看到这些 Secret 的内容。虽然目前该功能还只是 Beta 阶段，在备份未被加密或者攻击者获取到 etcd 的读访问权限时，它仍能提供额外的防御层级。

接收安全更新和报告漏洞的警报

请加入 kubernetes-announce 组，这样你就能够收到有关安全公告的邮件。有关如何报告漏洞的更多信息，请参见安全报告页面。

2.17 - 关键插件 Pod 的调度保证

Kubernetes 核心组件（如 API 服务器、调度器、控制器管理器）在控制平面节点上运行。但是插件必须在常规集群节点上运行。其中一些插件对于功能完备的群集至关重要，例如 Heapster、DNS 和 UI。如果关键插件被逐出（手动或作为升级等其他操作的副作用）或者变成挂起状态，群集可能会停止正常工作。关键插件进入挂起状态的例子有：集群利用率过高；被逐出的关键插件 Pod 释放了空间，但该空间被之前悬决的 Pod 占用；由于其它原因导致节点上可用资源的总量发生变化。

注意，把某个 Pod 标记为关键 Pod 并不意味着完全避免该 Pod 被逐出；它只能防止该 Pod 变成永久不可用。被标记为关键性的静态 Pod 不会被逐出。但是，被标记为关键性的非静态 Pod 总是会被重新调度。

标记关键 Pod

要将 Pod 标记为关键性（critical），设置 Pod 的 priorityClassName 为 system-cluster-critical 或者 system-node-critical。 system-node-critical 是最高级别的可用性优先级，甚至比 system-cluster-critical 更高。

2.18 - 升级集群

本页概述升级 Kubernetes 集群的步骤。

升级集群的方式取决于你最初部署它的方式、以及后续更改它的方式。

从高层规划的角度看，要执行的步骤是：

升级控制平面
升级集群中的节点
升级 kubectl 之类的客户端
根据新 Kubernetes 版本带来的 API 变化，调整清单文件和其他资源

准备开始

你必须有一个集群。本页内容涉及从 Kubernetes 1.22 升级到 Kubernetes 1.23。如果你的集群未运行 Kubernetes 1.22，那请参考目标 Kubernetes 版本的文档。

升级方法

kubeadm

如果你的集群是使用 kubeadm 安装工具部署而来，那么升级群集的详细信息，请参阅升级 kubeadm 集群。

升级集群之后，要记得安装最新版本的 kubectl.

手动部署

注意： 这些步骤不考虑第三方扩展，例如网络和存储插件。

你应该跟随下面操作顺序，手动更新控制平面：

etcd (所有实例)
kube-apiserver (所有控制平面的宿主机)
kube-controller-manager
kube-scheduler
cloud controller manager, 在你用到时

现在，你应该安装最新版本的 kubectl.

对于群集中的每个节点，排空节点，然后，或者用一个运行了 1.23 kubelet 的新节点替换它；或者升级此节点的 kubelet，并使节点恢复服务。

其他部署方式

参阅你的集群部署工具对应的文档，了解用于维护的推荐设置步骤。

升级后的任务

切换群集的存储 API 版本

对象序列化到 etcd，是为了提供集群中活动 Kubernetes 资源的内部表示法，这些对象都使用特定版本的 API 编写。

当底层的 API 更改时，这些对象可能需要用新 API 重写。如果不能做到这一点，会导致再也不能用 Kubernetes API 服务器解码、使用该对象。

对于每个受影响的对象，用最新支持的 API 获取它，然后再用最新支持的 API 写回来。

更新清单

升级到新版本 Kubernetes 就可以提供新的 API。

你可以使用 kubectl convert 命令在不同 API 版本之间转换清单。例如：

kubectl convert -f pod.yaml --output-version v1

kubectl 替换了 pod.yaml 的内容，在新的清单文件中，kind 被设置为 Pod（未变），但 apiVersion 则被修订了。

2.19 - 名字空间演练

Kubernetes 名字空间有助于不同的项目、团队或客户去共享 Kubernetes 集群。

名字空间通过以下方式实现这点：

为名字设置作用域.
为集群中的部分资源关联鉴权和策略的机制。

使用多个名字空间是可选的。

此示例演示了如何使用 Kubernetes 名字空间细分群集。

准备开始

要获知版本信息，请输入 kubectl version.

环境准备

此示例作如下假设：

你已拥有一个配置好的 Kubernetes 集群。
你已对 Kubernetes 的 Pods、 Services 和 Deployments 有基本理解。

理解默认名字空间

默认情况下，Kubernetes 集群会在配置集群时实例化一个默认名字空间，用以存放集群所使用的默认 Pod、Service 和 Deployment 集合。

假设你有一个新的集群，你可以通过执行以下操作来检查可用的名字空间：

kubectl get namespaces

NAME      STATUS    AGE
default   Active    13m

创建新的名字空间

在本练习中，我们将创建两个额外的 Kubernetes 名字空间来保存我们的内容。

我们假设一个场景，某组织正在使用共享的 Kubernetes 集群来支持开发和生产：

开发团队希望在集群中维护一个空间，以便他们可以查看用于构建和运行其应用程序的 Pod、Service 和 Deployment 列表。在这个空间里，Kubernetes 资源被自由地加入或移除，对谁能够或不能修改资源的限制被放宽，以实现敏捷开发。

运维团队希望在集群中维护一个空间，以便他们可以强制实施一些严格的规程，对谁可以或谁不可以操作运行生产站点的 Pod、Service 和 Deployment 集合进行控制。

该组织可以遵循的一种模式是将 Kubernetes 集群划分为两个名字空间：development 和 production。

让我们创建两个新的名字空间来保存我们的工作。

文件 namespace-dev.json 描述了 development 名字空间:

admin/namespace-dev.json

{
  "apiVersion": "v1",
  "kind": "Namespace",
  "metadata": {
    "name": "development",
    "labels": {
      "name": "development"
    }
  }
}

使用 kubectl 创建 development 名字空间。

kubectl create -f https://k8s.io/examples/admin/namespace-dev.json

将下列的内容保存到文件 namespace-prod.json 中，这些内容是对 production 名字空间的描述：

admin/namespace-prod.json

{
  "apiVersion": "v1",
  "kind": "Namespace",
  "metadata": {
    "name": "production",
    "labels": {
      "name": "production"
    }
  }
}

让我们使用 kubectl 创建 production 名字空间。

kubectl create -f https://k8s.io/examples/admin/namespace-prod.json

为了确保一切正常，我们列出集群中的所有名字空间。

kubectl get namespaces --show-labels

NAME          STATUS    AGE       LABELS
default       Active    32m       <none>
development   Active    29s       name=development
production    Active    23s       name=production

在每个名字空间中创建 pod

Kubernetes 名字空间为集群中的 Pod、Service 和 Deployment 提供了作用域。

与一个名字空间交互的用户不会看到另一个名字空间中的内容。

为了演示这一点，让我们在 development 名字空间中启动一个简单的 Deployment 和 Pod。

我们首先检查一下当前的上下文：

kubectl config view

apiVersion: v1
clusters:
- cluster:
    certificate-authority-data: REDACTED
    server: https://130.211.122.180
  name: lithe-cocoa-92103_kubernetes
contexts:
- context:
    cluster: lithe-cocoa-92103_kubernetes
    user: lithe-cocoa-92103_kubernetes
  name: lithe-cocoa-92103_kubernetes
current-context: lithe-cocoa-92103_kubernetes
kind: Config
preferences: {}
users:
- name: lithe-cocoa-92103_kubernetes
  user:
    client-certificate-data: REDACTED
    client-key-data: REDACTED
    token: 65rZW78y8HbwXXtSXuUw9DbP4FLjHi4b
- name: lithe-cocoa-92103_kubernetes-basic-auth
  user:
    password: h5M0FtUUIflBSdI7
    username: admin

kubectl config current-context

lithe-cocoa-92103_kubernetes

下一步是为 kubectl 客户端定义一个上下文，以便在每个名字空间中工作。 "cluster" 和 "user" 字段的值将从当前上下文中复制。

kubectl config set-context dev --namespace=development \
  --cluster=lithe-cocoa-92103_kubernetes \
  --user=lithe-cocoa-92103_kubernetes

kubectl config set-context prod --namespace=production \
  --cluster=lithe-cocoa-92103_kubernetes \
  --user=lithe-cocoa-92103_kubernetes

默认情况下，上述命令会添加两个上下文到 .kube/config 文件中。你现在可以查看上下文并根据你希望使用的名字空间并在这两个新的请求上下文之间切换。

查看新的上下文：

kubectl config view

apiVersion: v1
clusters:
- cluster:
    certificate-authority-data: REDACTED
    server: https://130.211.122.180
  name: lithe-cocoa-92103_kubernetes
contexts:
- context:
    cluster: lithe-cocoa-92103_kubernetes
    user: lithe-cocoa-92103_kubernetes
  name: lithe-cocoa-92103_kubernetes
- context:
    cluster: lithe-cocoa-92103_kubernetes
    namespace: development
    user: lithe-cocoa-92103_kubernetes
  name: dev
- context:
    cluster: lithe-cocoa-92103_kubernetes
    namespace: production
    user: lithe-cocoa-92103_kubernetes
  name: prod
current-context: lithe-cocoa-92103_kubernetes
kind: Config
preferences: {}
users:
- name: lithe-cocoa-92103_kubernetes
  user:
    client-certificate-data: REDACTED
    client-key-data: REDACTED
    token: 65rZW78y8HbwXXtSXuUw9DbP4FLjHi4b
- name: lithe-cocoa-92103_kubernetes-basic-auth
  user:
    password: h5M0FtUUIflBSdI7
    username: admin

让我们切换到 development 名字空间进行操作。

kubectl config use-context dev

你可以使用下列命令验证当前上下文：

kubectl config current-context

dev

此时，我们从命令行向 Kubernetes 集群发出的所有请求都限定在 development 名字空间中。

让我们创建一些内容。

admin/snowflake-deployment.yaml

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  labels:
    app: snowflake
  name: snowflake
spec:
  replicas: 2
  selector:
    matchLabels:
      app: snowflake
  template:
    metadata:
      labels:
        app: snowflake
    spec:
      containers:
      - image: k8s.gcr.io/serve_hostname
        imagePullPolicy: Always
        name: snowflake

应用清单文件来创建 Deployment。

我们创建了一个副本大小为 2 的 Deployment，该 Deployment 运行名为 snowflake 的 Pod，其中包含一个仅提供主机名服务的基本容器。

kubectl get deployment

NAME         READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
snowflake    2/2     2            2           2m

kubectl get pods -l app=snowflake

NAME                         READY     STATUS    RESTARTS   AGE
snowflake-3968820950-9dgr8   1/1       Running   0          2m
snowflake-3968820950-vgc4n   1/1       Running   0          2m

这很棒，开发人员可以做他们想要的事情，而不必担心影响 production 名字空间中的内容。

让我们切换到 production 名字空间，展示一个名字空间中的资源如何对另一个名字空间不可见。

kubectl config use-context prod

production 名字空间应该是空的，下列命令应该返回的内容为空。

kubectl get deployment
kubectl get pods

生产环境需要以放牛的方式运维，让我们创建一些名为 cattle 的 Pod。

kubectl create deployment cattle --image=k8s.gcr.io/serve_hostname --replicas=5
kubectl get deployment

NAME         READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
cattle       5/5     5            5           10s

kubectl get pods -l run=cattle

NAME                      READY     STATUS    RESTARTS   AGE
cattle-2263376956-41xy6   1/1       Running   0          34s
cattle-2263376956-kw466   1/1       Running   0          34s
cattle-2263376956-n4v97   1/1       Running   0          34s
cattle-2263376956-p5p3i   1/1       Running   0          34s
cattle-2263376956-sxpth   1/1       Running   0          34s

此时，应该很清楚的展示了用户在一个名字空间中创建的资源对另一个名字空间是不可见的。

随着 Kubernetes 中的策略支持的发展，我们将扩展此场景，以展示如何为每个名字空间提供不同的授权规则。

2.20 - 启用/禁用 Kubernetes API

本页展示怎么用集群的控制平面. 启用/禁用 API 版本。

通过 API 服务器的命令行参数 --runtime-config=api/<version> ，可以开启/关闭某个指定的 API 版本。此参数的值是一个逗号分隔的 API 版本列表。此列表中，后面的值可以覆盖前面的值。

命令行参数 runtime-config 支持两个特殊的值（keys）：

api/all：指所有已知的 API
api/legacy：指过时的 API。过时的 API 就是明确地弃用的 API。

例如：为了停用除去 v1 版本之外的全部其他 API 版本，就用参数 --runtime-config=api/all=false,api/v1=true 启动 kube-apiserver。

接下来

阅读完整的文档, 以了解 kube-apiserver 组件。

2.21 - 在 Kubernetes 集群中使用 NodeLocal DNSCache

FEATURE STATE: Kubernetes v1.18 [stable]

本页概述了 Kubernetes 中的 NodeLocal DNSCache 功能。

准备开始

要获知版本信息，请输入 kubectl version.

引言

NodeLocal DNSCache 通过在集群节点上作为 DaemonSet 运行 DNS 缓存代理来提高集群 DNS 性能。在当今的体系结构中，运行在 ClusterFirst DNS 模式下的 Pod 可以连接到 kube-dns serviceIP 进行 DNS 查询。通过 kube-proxy 添加的 iptables 规则将其转换为 kube-dns/CoreDNS 端点。借助这种新架构，Pods 将可以访问在同一节点上运行的 DNS 缓存代理，从而避免 iptables DNAT 规则和连接跟踪。本地缓存代理将查询 kube-dns 服务以获取集群主机名的缓存缺失（默认为 "cluster.local" 后缀）。

动机

使用当前的 DNS 体系结构，如果没有本地 kube-dns/CoreDNS 实例，则具有最高 DNS QPS 的 Pod 可能必须延伸到另一个节点。在这种场景下，拥有本地缓存将有助于改善延迟。

跳过 iptables DNAT 和连接跟踪将有助于减少 conntrack 竞争并避免 UDP DNS 条目填满 conntrack 表。

从本地缓存代理到 kube-dns 服务的连接可以升级为 TCP 。 TCP conntrack 条目将在连接关闭时被删除，相反 UDP 条目必须超时（默认 nf_conntrack_udp_timeout 是 30 秒）。

将 DNS 查询从 UDP 升级到 TCP 将减少由于被丢弃的 UDP 包和 DNS 超时而带来的尾部等待时间；这类延时通常长达 30 秒（3 次重试 + 10 秒超时）。由于 nodelocal 缓存监听 UDP DNS 查询，应用不需要变更。

在节点级别对 DNS 请求的度量和可见性。

可以重新启用负缓存，从而减少对 kube-dns 服务的查询数量。

架构图

启用 NodeLocal DNSCache 之后，DNS 查询所遵循的路径如下：

NodeLocal DNSCache 流 — Nodelocal DNSCache 流
此图显示了 NodeLocal DNSCache 如何处理 DNS 查询。

配置

说明： NodeLocal DNSCache 的本地侦听 IP 地址可以是任何地址，只要该地址不和你的集群里现有的 IP 地址发生冲突。推荐使用本地范围内的地址，例如，IPv4 链路本地区段 '169.254.0.0/16' 内的地址，或者 IPv6 唯一本地地址区段 'fd00::/8' 内的地址。

可以使用以下步骤启动此功能：

根据示例 nodelocaldns.yaml 准备一个清单，把它保存为 nodelocaldns.yaml。

如果使用 IPv6，在使用 IP:Port 格式的时候需要把 CoreDNS 配置文件里的所有 IPv6 地址用方括号包起来。如果你使用上述的示例清单，需要把配置行 L70 修改为 health [__PILLAR__LOCAL__DNS__]:8080。

把清单里的变量更改为正确的值：
```
kubedns=`kubectl get svc kube-dns -n kube-system -o jsonpath={.spec.clusterIP}`
domain=<cluster-domain>
localdns=<node-local-address>
```
<cluster-domain> 的默认值是 "cluster.local"。<node-local-address> 是 NodeLocal DNSCache 选择的本地侦听 IP 地址。

如果 kube-proxy 运行在 IPTABLES 模式：
```
sed -i "s/__PILLAR__LOCAL__DNS__/$localdns/g; s/__PILLAR__DNS__DOMAIN__/$domain/g; s/__PILLAR__DNS__SERVER__/$kubedns/g" nodelocaldns.yaml
```
node-local-dns Pods 会设置 __PILLAR__CLUSTER__DNS__ 和 __PILLAR__UPSTREAM__SERVERS__。在此模式下, node-local-dns Pods 会同时侦听 kube-dns 服务的 IP 地址和 <node-local-address> 的地址，以便 Pods 可以使用其中任何一个 IP 地址来查询 DNS 记录。

如果 kube-proxy 运行在 IPVS 模式：
```
sed -i "s/__PILLAR__LOCAL__DNS__/$localdns/g; s/__PILLAR__DNS__DOMAIN__/$domain/g; s/__PILLAR__DNS__SERVER__//g; s/__PILLAR__CLUSTER__DNS__/$kubedns/g" nodelocaldns.yaml
```
在此模式下，node-local-dns Pods 只会侦听 <node-local-address> 的地址。 node-local-dns 接口不能绑定 kube-dns 的集群 IP 地址，因为 IPVS 负载均衡使用的接口已经占用了该地址。 node-local-dns Pods 会设置 __PILLAR__UPSTREAM__SERVERS__。

运行 kubectl create -f nodelocaldns.yaml
如果 kube-proxy 运行在 IPVS 模式，需要修改 kubelet 的 --cluster-dns 参数 NodeLocal DNSCache 正在侦听的 <node-local-address> 地址。否则，不需要修改 --cluster-dns 参数，因为 NodeLocal DNSCache 会同时侦听 kube-dns 服务的 IP 地址和 <node-local-address> 的地址。

启用后，node-local-dns Pods 将在每个集群节点上的 kube-system 名字空间中运行。此 Pod 在缓存模式下运行 CoreDNS ，因此每个节点都可以使用不同插件公开的所有 CoreDNS 指标。

如果要禁用该功能，你可以使用 kubectl delete -f <manifest> 来删除 DaemonSet。你还应该回滚你对 kubelet 配置所做的所有改动。

StubDomains 和上游服务器配置

node-local-dns Pod 能够自动读取 kube-system 名字空间中 kube-dns ConfigMap 中保存的 StubDomains 和上游服务器信息。ConfigMap 中的内容需要遵从此示例中所给的格式。 node-local-dns ConfigMap 也可被直接修改，使用 Corefile 格式设置 stubDomain 配置。某些云厂商可能不允许直接修改 node-local-dns ConfigMap 的内容。在这种情况下，可以更新 kube-dns ConfigMap。

设置内存限制

node-local-dns Pod 使用内存来保存缓存项并处理查询。由于它们并不监视 Kubernetes 对象变化，集群规模或者 Service/Endpoints 的数量都不会直接影响内存用量。内存用量会受到 DNS 查询模式的影响。根据 CoreDNS 文档,

The default cache size is 10000 entries, which uses about 30 MB when completely filled. （默认的缓存大小是 10000 个表项，当完全填充时会使用约 30 MB 内存）

这一数值是（缓存完全被填充时）每个服务器块的内存用量。通过设置小一点的缓存大小可以降低内存用量。

并发查询的数量会影响内存需求，因为用来处理查询请求而创建的 Go 协程都需要一定量的内存。你可以在 forward 插件中使用 max_concurrent 选项设置并发查询数量上限。

如果一个 node-local-dns Pod 尝试使用的内存超出可提供的内存量（因为系统资源总量的，或者所配置的资源约束）的原因，操作系统可能会关闭这一 Pod 的容器。发生这种情况时，被终止的（"OOMKilled"）容器不会清理其启动期间所添加的定制包过滤规则。该 node-local-dns 容器应该会被重启（因其作为 DaemonSet 的一部分被管理），但因上述原因可能每次容器失败时都会导致 DNS 有一小段时间不可用： the packet filtering rules direct DNS queries to a local Pod that is unhealthy （包过滤器规则将 DNS 查询转发到本地某个不健康的 Pod）。

通过不带限制地运行 node-local-dns Pod 并度量其内存用量峰值，你可以为其确定一个合适的内存限制值。你也可以安装并使用一个运行在 “Recommender Mode（建议者模式）” 的 VerticalPodAutoscaler，并查看该组件输出的建议信息。

2.22 - 在 Kubernetes 集群中使用 sysctl

FEATURE STATE: Kubernetes v1.21 [stable]

本文档介绍如何通过 sysctl 接口在 Kubernetes 集群中配置和使用内核参数。

说明： 从 Kubernetes 1.23 版本开始，kubelet 支持使用 / 或 . 作为 sysctl 参数的分隔符。例如，你可以使用点或者斜线作为分隔符表示相同的 sysctl 参数，以点作为分隔符表示为： kernel.shm_rmid_forced，或者以斜线作为分隔符表示为：kernel/shm_rmid_forced。更多 sysctl 参数转换方法详情请参考 Linux man-pages sysctl.d(5) 。设置 Pod 的 Sysctl 参数和 PodSecurityPolicy 功能尚不支持设置包含斜线的 Sysctl 参数。

准备开始

对一些步骤，你需要能够重新配置在你的集群里运行的 kubelet 命令行的选项。

获取 Sysctl 的参数列表

在 Linux 中，管理员可以通过 sysctl 接口修改内核运行时的参数。在 /proc/sys/ 虚拟文件系统下存放许多内核参数。这些参数涉及了多个内核子系统，如：

内核子系统（通常前缀为: kernel.）
网络子系统（通常前缀为: net.）
虚拟内存子系统（通常前缀为: vm.）
MDADM 子系统（通常前缀为: dev.）
更多子系统请参见内核文档。

若要获取完整的参数列表，请执行以下命令

sudo sysctl -a

启用非安全的 Sysctl 参数

sysctl 参数分为安全和 非安全的。安全 sysctl 参数除了需要设置恰当的命名空间外，在同一 node 上的不同 Pod 之间也必须是 相互隔离的。这意味着在 Pod 上设置安全 sysctl 参数

必须不能影响到节点上的其他 Pod
必须不能损害节点的健康
必须不允许使用超出 Pod 的资源限制的 CPU 或内存资源。

至今为止，大多数 有命名空间的 sysctl 参数不一定被认为是安全的。以下几种 sysctl 参数是 安全的：

kernel.shm_rmid_forced
net.ipv4.ip_local_port_range
net.ipv4.tcp_syncookies
net.ipv4.ping_group_range （从 Kubernetes 1.18 开始）
net.ipv4.ip_unprivileged_port_start （从 Kubernetes 1.22 开始）。

说明： 示例中的 net.ipv4.tcp_syncookies 在Linux 内核 4.4 或更低的版本中是无命名空间的。

在未来的 Kubernetes 版本中，若 kubelet 支持更好的隔离机制，则上述列表中将会列出更多 安全的 sysctl 参数。

所有 安全的 sysctl 参数都默认启用。

所有 非安全的 sysctl 参数都默认禁用，且必须由集群管理员在每个节点上手动开启。那些设置了不安全 sysctl 参数的 Pod 仍会被调度，但无法正常启动。

参考上述警告，集群管理员只有在一些非常特殊的情况下（如：高可用或实时应用调整），才可以启用特定的 非安全的 sysctl 参数。如需启用 非安全的 sysctl 参数，请你在每个节点上分别设置 kubelet 命令行参数，例如：

kubelet --allowed-unsafe-sysctls \
  'kernel.msg*,net.core.somaxconn' ...

如果你使用 Minikube，可以通过 extra-config 参数来配置：

minikube start --extra-config="kubelet.allowed-unsafe-sysctls=kernel.msg*,net.core.somaxconn"...

只有 有命名空间的 sysctl 参数可以通过该方式启用。

设置 Pod 的 Sysctl 参数

目前，在 Linux 内核中，有许多的 sysctl 参数都是 有命名空间的 。这就意味着可以为节点上的每个 Pod 分别去设置它们的 sysctl 参数。在 Kubernetes 中，只有那些有命名空间的 sysctl 参数可以通过 Pod 的 securityContext 对其进行配置。

以下列出有命名空间的 sysctl 参数，在未来的 Linux 内核版本中，此列表可能会发生变化。

kernel.shm*,
kernel.msg*,
kernel.sem,
fs.mqueue.*,
net.*（内核中可以在容器命名空间里被更改的网络配置项相关参数）。然而也有一些特例（例如，net.netfilter.nf_conntrack_max 和 net.netfilter.nf_conntrack_expect_max 可以在容器命名空间里被更改，但它们是非命名空间的）。

没有命名空间的 sysctl 参数称为 节点级别的 sysctl 参数。如果需要对其进行设置，则必须在每个节点的操作系统上手动地去配置它们，或者通过在 DaemonSet 中运行特权模式容器来配置。

可使用 Pod 的 securityContext 来配置有命名空间的 sysctl 参数， securityContext 应用于同一个 Pod 中的所有容器。

此示例中，使用 Pod SecurityContext 来对一个安全的 sysctl 参数 kernel.shm_rmid_forced 以及两个非安全的 sysctl 参数 net.core.somaxconn 和 kernel.msgmax 进行设置。在 Pod 规约中对 安全的 和 非安全的 sysctl 参数不做区分。

警告： 为了避免破坏操作系统的稳定性，请你在了解变更后果之后再修改 sysctl 参数。

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: sysctl-example
spec:
  securityContext:
    sysctls:
    - name: kernel.shm_rmid_forced
      value: "0"
    - name: net.core.somaxconn
      value: "1024"
    - name: kernel.msgmax
      value: "65536"
  ...

警告： 由于 非安全的 sysctl 参数其本身具有不稳定性，在使用 非安全的 sysctl 参数时可能会导致一些严重问题，如容器的错误行为、机器资源不足或节点被完全破坏，用户需自行承担风险。

最佳实践方案是将集群中具有特殊 sysctl 设置的节点视为 有污点的，并且只调度需要使用到特殊 sysctl 设置的 Pod 到这些节点上。建议使用 Kubernetes 的污点和容忍度特性来实现它。

设置了 非安全的 sysctl 参数的 Pod 在禁用了这两种 非安全的 sysctl 参数配置的节点上启动都会失败。与 节点级别的 sysctl 一样，建议开启污点和容忍度特性或为节点配置污点以便将 Pod 调度到正确的节点之上。

PodSecurityPolicy

FEATURE STATE: Kubernetes v1.21 [deprecated]

你可以通过在 PodSecurityPolicy 的 forbiddenSysctls 和/或 allowedUnsafeSysctls 字段中，指定 sysctl 或填写 sysctl 匹配模式来进一步为 Pod 设置 sysctl 参数。 sysctl 参数匹配模式以 * 字符结尾，如 kernel.*。单独的 * 字符匹配所有 sysctl 参数。

所有 安全的 sysctl 参数都默认启用。

forbiddenSysctls 和 allowedUnsafeSysctls 的值都是字符串列表类型，可以添加 sysctl 参数名称，也可以添加 sysctl 参数匹配模式（以*结尾）。只填写 * 则匹配所有的 sysctl 参数。

forbiddenSysctls 字段用于禁用特定的 sysctl 参数。你可以在列表中禁用安全和非安全的 sysctl 参数的组合。要禁用所有的 sysctl 参数，请设置为 *。

如果要在 allowedUnsafeSysctls 字段中指定一个非安全的 sysctl 参数，并且它在 forbiddenSysctls 字段中未被禁用，则可以在 Pod 中通过 PodSecurityPolicy 启用该 sysctl 参数。若要在 PodSecurityPolicy 中开启所有非安全的 sysctl 参数，请设 allowedUnsafeSysctls 字段值为 *。

allowedUnsafeSysctls 与 forbiddenSysctls 两字段的配置不能重叠，否则这就意味着存在某个 sysctl 参数既被启用又被禁用。

警告： 如果你通过 PodSecurityPolicy 中的 allowedUnsafeSysctls 字段将非安全的 sysctl 参数列入白名单，但该 sysctl 参数未通过 kubelet 命令行参数 --allowed-unsafe-sysctls 在节点上将其列入白名单，则设置了这个 sysctl 参数的 Pod 将会启动失败。

以下示例设置启用了以 kernel.msg 为前缀的非安全的 sysctl 参数，同时禁用了 sysctl 参数 kernel.shm_rmid_forced。

apiVersion: policy/v1beta1
kind: PodSecurityPolicy
metadata:
  name: sysctl-psp
spec:
  allowedUnsafeSysctls:
  - kernel.msg*
  forbiddenSysctls:
  - kernel.shm_rmid_forced
 ...

2.23 - 在运行中的集群上重新配置节点的 kubelet

FEATURE STATE: Kubernetes v1.22 [deprecated]

注意： 动态 kubelet 配置已经废弃不建议使用。请选择其他方法将配置分发到集群中的节点。

动态 kubelet 配置允许你通过部署一个所有节点都会使用的 ConfigMap 达到在运行中的 Kubernetes 集群中更改 kubelet 配置的目的。

警告： 所有 kubelet 配置参数都可以被动态更改，但对某些参数来说这类更改是不安全的。在决定动态更改参数之前，你需要深刻理解这个改动将会如何影响集群的行为。在将变更扩散到整个集群之前，你需要先在小规模的节点集合上仔细地测试这些配置变动。特定字段相关的配置建议可以在文档 KubeletConfiguration中找到。

准备开始

你需要一个 Kubernetes 集群。你还需要 kubectl，安装并配置好与集群的通信。要获知版本信息，请输入 kubectl version. 确保你使用的 kubectl 版本与集群兼容。

在某些例子中使用了命令行工具 jq。你并不一定需要 jq 才能完成这些任务，因为总是有一些手工替代的方式。

针对你重新配置的每个节点，你必须设置 kubelet 的标志 -dynamic-config-dir，使之指向一个可写的目录。

重配置集群中运行节点上的 kubelet

基本工作流程概览

在运行中的集群中配置 kubelet 的基本工作流程如下：

编写一个包含 kubelet 配置的 YAML 或 JSON 文件。
将此文件包装在 ConfigMap 中并将其保存到 Kubernetes 控制平面。
更新 kubelet 所在节点对象以使用此 ConfigMap。

每个 kubelet 都会在其各自的节点对象上监测（Watch）配置引用。当引用更改时，kubelet 将下载新的配置文件，更新本地引用指向该文件，然后退出。为了使该功能正常地工作，你必须运行操作系统级别的服务管理器（如 systemd），它将会在 kubelet 退出后将其重启。 kubelet 重新启动时，将开始使用新配置。

新配置将会完全地覆盖 --config 所提供的配置，并被命令行标志覆盖。新配置中未指定的值将收到适合配置版本的默认值 (e.g. kubelet.config.k8s.io/v1beta1)，除非被命令行标志覆盖。

节点 kubelet 配置状态可通过 node.spec.status.config 获取。一旦你更新了一个节点去使用新的 ConfigMap，就可以通过观察此状态来确认该节点是否正在使用预期配置。

本文中使用命令 kubectl edit 来编辑节点，还有其他的方式可以修改节点的规约，比如更利于脚本化工作流程的 kubectl patch。

本文仅仅讲述在单节点上使用每个 ConfigMap。请注意对于多个节点使用相同的 ConfigMap 也是合法的。

警告： 尽管通过就地更新 ConfigMap 来更改配置是 可能的。但是这样做会导致所有使用该 ConfigMap 配置的 kubelet 同时更新。更安全的做法是按惯例将 ConfigMap 视为不可变更的，借助于 kubectl 的 --append-hash 选项逐步把更新推广到 node.spec.configSource。

节点鉴权器的自动 RBAC 规则

以前，你需要手动创建 RBAC 规则以允许节点访问其分配的 ConfigMap。节点鉴权器现在能够自动配置这些规则。

生成包含当前配置的文件

动态 kubelet 配置特性允许你为整个配置对象提供一个重载配置，而不是靠单个字段的叠加。这是一个更简单的模型，可以更轻松地跟踪配置值的来源，更便于调试问题。然而，相应的代价是你必须首先了解现有配置，以确保你只更改你打算修改的字段。

组件 kubelet 从其配置文件中加载配置数据，不过你可以通过设置命令行标志来重载文件中的一些配置。这意味着，如果你仅知道配置文件的内容，而你不知道命令行重载了哪些配置，你就无法知道 kubelet 的运行时配置是什么。

因为你需要知道运行时所使用的配置才能重载之，你可以从 kubelet 取回其运行时配置。你可以通过访问 kubelet 的 configz 末端来生成包含节点当前配置的配置文件；这一操作可以通过 kubectl proxy 来完成。下一节解释如何完成这一操作。

注意： 组件 kubelet 上的 configz 末端是用来协助调试的，并非 kubelet 稳定行为的一部分。请不要在产品环境下依赖此末端的行为，也不要在自动化工具中使用此末端。

关于如何使用配置文件来配置 kubelet 行为的更多信息可参见通过配置文件设置 kubelet 参数文档。

生成配置文件

说明： 下面的任务步骤中使用了 jq 命令以方便处理 JSON 数据。为了完成这里讲述的任务，你需要安装 jq。如果你更希望手动提取 kubeletconfig 子对象，也可以对这里的对应步骤做一些调整。

选择要重新配置的节点。在本例中，此节点的名称为 NODE_NAME。
使用以下命令在后台启动 kubectl 代理：
```
kubectl proxy --port=8001 &
```

运行以下命令从 configz 端点中下载并解压配置。这个命令很长，因此在复制粘贴时要小心。 如果你使用 zsh，请注意常见的 zsh 配置要添加反斜杠转义 URL 中变量名称周围的大括号。例如：在粘贴时，${NODE_NAME} 将被重写为 $\{NODE_NAME\}。你必须在运行命令之前删除反斜杠，否则命令将失败。
```
NODE_NAME="the-name-of-the-node-you-are-reconfiguring"; curl -sSL "http://localhost:8001/api/v1/nodes/${NODE_NAME}/proxy/configz" | jq '.kubeletconfig|.kind="KubeletConfiguration"|.apiVersion="kubelet.config.k8s.io/v1beta1"' > kubelet_configz_${NODE_NAME}
```

说明： 你需要手动将 kind 和 apiVersion 添加到下载对象中，因为它们不是由 configz 末端返回的。

修改配置文件

使用文本编辑器，改变上述操作生成的文件中一个参数。例如，你或许会修改 QPS 参数 eventRecordQPS。

把配置文件推送到控制平面

用以下命令把编辑后的配置文件推送到控制平面：

kubectl -n kube-system create configmap my-node-config \
  --from-file=kubelet=kubelet_configz_${NODE_NAME} \
  --append-hash -o yaml

下面是合法响应的一个例子：

apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  creationTimestamp: 2017-09-14T20:23:33Z
  name: my-node-config-gkt4c2m4b2
  namespace: kube-system
  resourceVersion: "119980"
  selfLink: /api/v1/namespaces/kube-system/configmaps/my-node-config-gkt4c2m4b2
  uid: 946d785e-998a-11e7-a8dd-42010a800006
data:
  kubelet: |
        {...}

你会在 kube-system 命名空间中创建 ConfigMap，因为 kubelet 是 Kubernetes 的系统组件。

--append-hash 选项给 ConfigMap 内容附加了一个简短校验和。这对于先编辑后推送的工作流程很方便，因为它自动并确定地为新 ConfigMap 生成新的名称。在以下示例中，包含生成的哈希字符串的对象名被称为 CONFIG_MAP_NAME。

配置节点使用新的配置

kubectl edit node ${NODE_NAME}

在你的文本编辑器中，在 spec 下增添以下 YAML：

configSource:
    configMap:
        name: CONFIG_MAP_NAME
        namespace: kube-system
        kubeletConfigKey: kubelet

你必须同时指定 name、namespace 和 kubeletConfigKey 这三个属性。 kubeletConfigKey 这个参数通知 kubelet ConfigMap 中的哪个键下面包含所要的配置。

观察节点开始使用新配置

用 kubectl get node ${NODE_NAME} -o yaml 命令读取节点并检查 node.status.config 内容。状态部分报告了对应 active（使用中的）配置、assigned（被赋予的）配置和 lastKnownGood（最近已知可用的）配置的配置源。

active 是 kubelet 当前运行时所使用的版本。
assigned 参数是 kubelet 基于 node.spec.configSource 所解析出来的最新版本。
lastKnownGood 参数是 kubelet 的回退版本；如果在 node.spec.configSource 中包含了无效的配置值，kubelet 可以回退到这个版本。

如果用本地配置部署节点，使其设置成默认值，这个 lastKnownGood 配置可能不存在。在 kubelet 配置好后，将更新 lastKnownGood 为一个有效的 assigned 配置。决定如何确定某配置成为 lastKnownGood 配置的细节并不在 API 保障范畴，不过目前实现中采用了 10 分钟的宽限期。

你可以使用以下命令（使用 jq）过滤出配置状态：

kubectl get no ${NODE_NAME} -o json | jq '.status.config'

以下是一个响应示例：

{
  "active": {
    "configMap": {
      "kubeletConfigKey": "kubelet",
      "name": "my-node-config-9mbkccg2cc",
      "namespace": "kube-system",
      "resourceVersion": "1326",
      "uid": "705ab4f5-6393-11e8-b7cc-42010a800002"
    }
  },
  "assigned": {
    "configMap": {
      "kubeletConfigKey": "kubelet",
      "name": "my-node-config-9mbkccg2cc",
      "namespace": "kube-system",
      "resourceVersion": "1326",
      "uid": "705ab4f5-6393-11e8-b7cc-42010a800002"
    }
  },
  "lastKnownGood": {
    "configMap": {
      "kubeletConfigKey": "kubelet",
      "name": "my-node-config-9mbkccg2cc",
      "namespace": "kube-system",
      "resourceVersion": "1326",
      "uid": "705ab4f5-6393-11e8-b7cc-42010a800002"
    }
  }
}

如果你没有安装 jq，你可以查看整个响应对象，查找其中的 node.status.config 部分。

如果发生错误，kubelet 会在 Node.Status.Config.Error 中显示出错误信息的结构体。错误可能出现在列表理解节点状态配置错误信息中。你可以在 kubelet 日志中搜索相同的文本以获取更多详细信息和有关错误的上下文。

做出更多的改变

按照下面的工作流程做出更多的改变并再次推送它们。你每次推送一个 ConfigMap 的新内容时，kubectl 的 --append-hash 选项都会给 ConfigMap 创建一个新的名称。最安全的上线策略是首先创建一个新的 ConfigMap，然后更新节点以使用新的 ConfigMap。

重置节点以使用其本地默认配置

要重置节点，使其使用节点创建时使用的配置，可以用 kubectl edit node $ {NODE_NAME} 命令编辑节点，并删除 node.spec.configSource 字段。

观察节点正在使用本地默认配置

在删除此字段后，node.status.config 最终变成空，所有配置源都已重置为 nil。这表示本地默认配置成为了 assigned、active 和 lastKnownGood 配置，并且没有报告错误。

`kubectl patch` 示例

你可以使用几种不同的机制来更改节点的 configSource。

本例使用kubectl patch：

kubectl patch node ${NODE_NAME} -p "{\"spec\":{\"configSource\":{\"configMap\":{\"name\":\"${CONFIG_MAP_NAME}\",\"namespace\":\"kube-system\",\"kubeletConfigKey\":\"kubelet\"}}}}"

了解 Kubelet 如何为配置生成检查点

当为节点赋予新配置时，kubelet 会下载并解压配置负载为本地磁盘上的一组文件。 kubelet 还记录一些元数据，用以在本地跟踪已赋予的和最近已知良好的配置源，以便 kubelet 在重新启动时知道使用哪个配置，即使 API 服务器变为不可用。在为配置信息和相关元数据生成检查点之后，如果检测到已赋予的配置发生改变，则 kubelet 退出。当 kubelet 被 OS 级服务管理器（例如 systemd）重新启动时，它会读取新的元数据并使用新配置。

当记录的元数据已被完全解析时，意味着它包含选择一个指定的配置版本所需的所有信息 -- 通常是 UID 和 ResourceVersion。这与 node.spec.configSource 形成对比，后者通过幂等的 namespace/name 声明来标识目标 ConfigMap；kubelet 尝试使用此 ConfigMap 的最新版本。

当你在调试节点上问题时，可以检查 kubelet 的配置元数据和检查点。kubelet 的检查点目录结构是：

- --dynamic-config-dir （用于管理动态配置的根目录）
|-- meta
  | - assigned （编码后的 kubeletconfig/v1beta1.SerializedNodeConfigSource 对象，对应赋予的配置）
  | - last-known-good （编码后的 kubeletconfig/v1beta1.SerializedNodeConfigSource 对象，对应最近已知可用配置）
| - checkpoints
  | - uid1 （用 uid1 来标识的对象版本目录)
    | - resourceVersion1 （uid1 对象 resourceVersion1 版本下所有解压文件的目录）
    | - ...
  | - ...

理解 `Node.Status.Config.Error` 消息

下表描述了使用动态 kubelet 配置时可能发生的错误消息。你可以在 kubelet 日志中搜索相同的文本来获取有关错误的其他详细信息和上下文。

理解 node.status.config.error 消息
错误信息	可能的原因
failed to load config, see Kubelet log for details	kubelet 可能无法解析下载配置的有效负载，或者当尝试从磁盘中加载有效负载时，遇到文件系统错误。
failed to validate config, see Kubelet log for details	有效负载中的配置，与命令行标志所产生的覆盖配置以及特行门控的组合、配置文件本身、远程负载被 kubelet 判定为无效。
invalid NodeConfigSource, exactly one subfield must be non-nil, but all were nil	由于 API 服务器负责对 node.spec.configSource 执行验证，检查其中是否包含至少一个非空子字段，这个消息可能意味着 kubelet 比 API 服务器版本低，因而无法识别更新的源类型。
failed to sync: failed to download config, see Kubelet log for details	kubelet 无法下载配置数据。可能是 node.spec.configSource 无法解析为具体的 API 对象，或者网络错误破坏了下载。处于此错误状态时，kubelet 将重新尝试下载。
failed to sync: internal failure, see Kubelet log for details	kubelet 遇到了一些内部问题，因此无法更新其配置。例如：发生文件系统错误或无法从内部缓存中读取对象。
internal failure, see Kubelet log for details	在对配置进行同步的循环之外操作配置时，kubelet 遇到了一些内部问题。

接下来

使用配置文件设置 kubelet 参数说明了配置 kubelet 的方法。
阅读 Node 的参考文档，包括 .spec 里的 configSource 字段
查阅KubeletConfiguration文献进一步了解 kubelet 配置信息。

2.24 - 在集群中使用级联删除

本页面向你展示如何设置在你的集群执行垃圾收集时要使用的级联删除类型。

准备开始

你还需要创建一个 Deployment 示例以试验不同类型的级联删除。你需要为每种级联删除类型来重建 Deployment。

检查 Pod 上的属主引用

检查确认你的 Pods 上存在 ownerReferences 字段：

kubectl get pods -l app=nginx --output=yaml

输出中包含 ownerReferences 字段，类似这样：

apiVersion: v1
    ...
    ownerReferences:
    - apiVersion: apps/v1
      blockOwnerDeletion: true
      controller: true
      kind: ReplicaSet
      name: nginx-deployment-6b474476c4
      uid: 4fdcd81c-bd5d-41f7-97af-3a3b759af9a7
    ...

使用前台级联删除

默认情况下，Kubernetes 使用后台级联删除以删除依赖某对象的其他对象。取决于你的集群所运行的 Kubernetes 版本，你可以使用 kubectl 或者 Kubernetes API 来切换到前台级联删除。要获知版本信息，请输入 kubectl version.

Kubernetes 1.20.x 及更新版本
Kubernetes 1.20.x 之前的版本

你可以使用 kubectl 或者 Kubernetes API 来基于前台级联删除来删除对象。

使用 kubectl

运行下面的命令：

kubectl delete deployment nginx-deployment --cascade=foreground

使用 Kubernetes API

启动一个本地代理会话：
```
kubectl proxy --port=8080
```

使用 curl 来触发删除操作：

curl -X DELETE localhost:8080/apis/apps/v1/namespaces/default/deployments/nginx-deployment \
    -d '{"kind":"DeleteOptions","apiVersion":"v1","propagationPolicy":"Foreground"}' \
    -H "Content-Type: application/json"

输出中包含 foregroundDeletion finalizer，类似这样：

"kind": "Deployment",
"apiVersion": "apps/v1",
"metadata": {
    "name": "nginx-deployment",
    "namespace": "default",
    "uid": "d1ce1b02-cae8-4288-8a53-30e84d8fa505",
    "resourceVersion": "1363097",
    "creationTimestamp": "2021-07-08T20:24:37Z",
    "deletionTimestamp": "2021-07-08T20:27:39Z",
    "finalizers": [
      "foregroundDeletion"
    ]
    ...

你可以通过调用 Kubernetes API 来基于前台级联删除模式删除对象。

进一步的细节，可阅读特定于你的 Kubernetes 版本的文档。

启动一个本地代理会话：
```
kubectl proxy --port=8080
```

使用 curl 来触发删除操作：

curl -X DELETE localhost:8080/apis/apps/v1/namespaces/default/deployments/nginx-deployment \
    -d '{"kind":"DeleteOptions","apiVersion":"v1","propagationPolicy":"Foreground"}' \
    -H "Content-Type: application/json"

输出中包含 foregroundDeletion finalizer，类似这样：

"kind": "Deployment",
"apiVersion": "apps/v1",
"metadata": {
    "name": "nginx-deployment",
    "namespace": "default",
    "uid": "d1ce1b02-cae8-4288-8a53-30e84d8fa505",
    "resourceVersion": "1363097",
    "creationTimestamp": "2021-07-08T20:24:37Z",
    "deletionTimestamp": "2021-07-08T20:27:39Z",
    "finalizers": [
      "foregroundDeletion"
    ]
    ...

使用后台级联删除

创建一个 Deployment 示例。
基于你的集群所运行的 Kubernetes 版本，使用 kubectl 或者 Kubernetes API 来删除 Deployment。要获知版本信息，请输入 kubectl version.

Kubernetes 1.20.x 及更新版本
Kubernetes 1.20.x 之前的版本

你可以使用 kubectl 或者 Kubernetes API 来执行后台级联删除方式的对象删除操作。

Kubernetes 默认采用后台级联删除方式，如果你在运行下面的命令时不指定 --cascade 标志或者 propagationPolicy 参数时，用这种方式来删除对象。

使用 kubectl

运行下面的命令：

kubectl delete deployment nginx-deployment --cascade=background

使用 Kubernetes API

启动一个本地代理会话：
```
kubectl proxy --port=8080
```

使用 curl 来触发删除操作：

curl -X DELETE localhost:8080/apis/apps/v1/namespaces/default/deployments/nginx-deployment \
    -d '{"kind":"DeleteOptions","apiVersion":"v1","propagationPolicy":"Background"}' \
    -H "Content-Type: application/json"

输出类似于：

"kind": "Status",
"apiVersion": "v1",
...
"status": "Success",
"details": {
    "name": "nginx-deployment",
    "group": "apps",
    "kind": "deployments",
    "uid": "cc9eefb9-2d49-4445-b1c1-d261c9396456"
}

Kubernetes 默认采用后台级联删除方式，如果你在运行下面的命令时不指定 --cascade 标志或者 propagationPolicy 参数时，用这种方式来删除对象。

进一步的细节，可阅读特定于你的 Kubernetes 版本的文档。

使用 kubectl

运行下面的命令：

kubectl delete deployment nginx-deployment --cascade=true

使用 Kubernetes API

启动一个本地代理会话：
```
kubectl proxy --port=8080
```

使用 curl 来触发删除操作：

curl -X DELETE localhost:8080/apis/apps/v1/namespaces/default/deployments/nginx-deployment \
    -d '{"kind":"DeleteOptions","apiVersion":"v1","propagationPolicy":"Background"}' \
    -H "Content-Type: application/json"

输出类似于：

"kind": "Status",
"apiVersion": "v1",
...
"status": "Success",
"details": {
    "name": "nginx-deployment",
    "group": "apps",
    "kind": "deployments",
    "uid": "cc9eefb9-2d49-4445-b1c1-d261c9396456"
}

删除属主对象和孤立的依赖对象

默认情况下，当你告诉 Kubernetes 删除某个对象时，控制器也会删除依赖该对象的其他对象。取决于你的集群所运行的 Kubernetes 版本，你也可以使用 kubectl 或者 Kubernetes API 来让 Kubernetes 孤立这些依赖对象。要获知版本信息，请输入 kubectl version.

Kubernetes 1.20.x 及更新版本
Kubernetes 1.20.x 之前的版本

使用 kubectl

运行下面的命令：

kubectl delete deployment nginx-deployment --cascade=orphan

使用 Kubernetes API

启动一个本地代理会话：
```
kubectl proxy --port=8080
```

使用 curl 来触发删除操作：

curl -X DELETE localhost:8080/apis/apps/v1/namespaces/default/deployments/nginx-deployment \
    -d '{"kind":"DeleteOptions","apiVersion":"v1","propagationPolicy":"Orphan"}' \
    -H "Content-Type: application/json"

输出中在 finalizers 字段中包含 orphan，如下所示：

"kind": "Deployment",
"apiVersion": "apps/v1",
"namespace": "default",
"uid": "6f577034-42a0-479d-be21-78018c466f1f",
"creationTimestamp": "2021-07-09T16:46:37Z",
"deletionTimestamp": "2021-07-09T16:47:08Z",
"deletionGracePeriodSeconds": 0,
"finalizers": [
  "orphan"
],
...

进一步的细节，可阅读特定于你的 Kubernetes 版本的文档。

使用 kubectl

运行下面的命令：

kubectl delete deployment nginx-deployment --cascade=orphan

使用 Kubernetes API

启动一个本地代理会话：
```
kubectl proxy --port=8080
```

使用 curl 来触发删除操作：

curl -X DELETE localhost:8080/apis/apps/v1/namespaces/default/deployments/nginx-deployment \
    -d '{"kind":"DeleteOptions","apiVersion":"v1","propagationPolicy":"Orphan"}' \
    -H "Content-Type: application/json"

输出中在 finalizers 字段中包含 orphan，如下所示：

"kind": "Deployment",
"apiVersion": "apps/v1",
"namespace": "default",
"uid": "6f577034-42a0-479d-be21-78018c466f1f",
"creationTimestamp": "2021-07-09T16:46:37Z",
"deletionTimestamp": "2021-07-09T16:47:08Z",
"deletionGracePeriodSeconds": 0,
"finalizers": [
  "orphan"
],
...

你可以检查 Deployment 所管理的 Pods 仍然处于运行状态：

kubectl get pods -l app=nginx

接下来

了解 Kubernetes 中的属主与依赖
了解 Kubernetes finalizers
了解垃圾收集.

2.25 - 声明网络策略

本文可以帮助你开始使用 Kubernetes 的 NetworkPolicy API 声明网络策略去管理 Pod 之间的通信

准备开始

您的 Kubernetes 服务器版本必须不低于版本 v1.8. 要获知版本信息，请输入 kubectl version.

你首先需要有一个支持网络策略的 Kubernetes 集群。已经有许多支持 NetworkPolicy 的网络提供商，包括：

创建一个`nginx` Deployment 并且通过服务将其暴露

为了查看 Kubernetes 网络策略是怎样工作的，可以从创建一个nginx Deployment 并且通过服务将其暴露开始

kubectl create deployment nginx --image=nginx

deployment.apps/nginx created

将此 Deployment 以名为 nginx 的 Service 暴露出来：

kubectl expose deployment nginx --port=80

service/nginx exposed

上述命令创建了一个带有一个 nginx 的 Deployment，并将之通过名为 nginx 的 Service 暴露出来。名为 nginx 的 Pod 和 Deployment 都位于 default 名字空间内。

kubectl get svc,pod

NAME                        CLUSTER-IP    EXTERNAL-IP   PORT(S)    AGE
svc/kubernetes              10.100.0.1    <none>        443/TCP    46m
svc/nginx                   10.100.0.16   <none>        80/TCP     33s

NAME                        READY         STATUS        RESTARTS   AGE
po/nginx-701339712-e0qfq    1/1           Running       0          35s

通过从 Pod 访问服务对其进行测试

你应该可以从其它的 Pod 访问这个新的 nginx 服务。要从 default 命名空间中的其它s Pod 来访问该服务。可以启动一个 busybox 容器：

kubectl run busybox --rm -ti --image=busybox /bin/sh

在你的 Shell 中，运行下面的命令：

wget --spider --timeout=1 nginx

Connecting to nginx (10.100.0.16:80)
remote file exists

限制 `nginx` 服务的访问

如果想限制对 nginx 服务的访问，只让那些拥有标签 access: true 的 Pod 访问它，那么可以创建一个如下所示的 NetworkPolicy 对象：

service/networking/nginx-policy.yaml

apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: NetworkPolicy
metadata:
  name: access-nginx
spec:
  podSelector:
    matchLabels:
      app: nginx
  ingress:
  - from:
    - podSelector:
        matchLabels:
          access: "true"

NetworkPolicy 对象的名称必须是一个合法的 DNS 子域名.

说明： NetworkPolicy 中包含选择策略所适用的 Pods 集合的 podSelector。你可以看到上面的策略选择的是带有标签 app=nginx 的 Pods。此标签是被自动添加到 nginx Deployment 中的 Pod 上的。如果 podSelector 为空，则意味着选择的是名字空间中的所有 Pods。

为服务指定策略

使用 kubectl 根据上面的 nginx-policy.yaml 文件创建一个 NetworkPolicy：

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/service/networking/nginx-policy.yaml

networkpolicy.networking.k8s.io/access-nginx created

测试没有定义访问标签时访问服务

如果你尝试从没有设定正确标签的 Pod 中去访问 nginx 服务，请求将会超时：

kubectl run busybox --rm -ti --image=busybox -- /bin/sh

在 Shell 中运行命令：

wget --spider --timeout=1 nginx

Connecting to nginx (10.100.0.16:80)
wget: download timed out

定义访问标签后再次测试

创建一个拥有正确标签的 Pod，你将看到请求是被允许的：

kubectl run busybox --rm -ti --labels="access=true" --image=busybox -- /bin/sh

在 Shell 中运行命令：

wget --spider --timeout=1 nginx

Connecting to nginx (10.100.0.16:80)
remote file exists

2.26 - 安全地清空一个节点

本页展示了如何在确保 PodDisruptionBudget 的前提下，安全地清空一个节点。

准备开始

您的 Kubernetes 服务器版本必须不低于版本 1.5. 要获知版本信息，请输入 kubectl version.

此任务假定你已经满足了以下先决条件：

使用的 Kubernetes 版本 >= 1.5。
以下两项，具备其一：
1. 在节点清空期间，不要求应用程序具有高可用性
2. 你已经了解了 PodDisruptionBudget 的概念，并为需要它的应用程序配置了 PodDisruptionBudget。

（可选）配置干扰预算

为了确保你的负载在维护期间仍然可用，你可以配置一个 PodDisruptionBudget。如果可用性对于正在清空的该节点上运行或可能在该节点上运行的任何应用程序很重要，首先配置一个 PodDisruptionBudgets 并继续遵循本指南。

使用 `kubectl drain` 从服务中删除一个节点

在对节点执行维护（例如内核升级、硬件维护等）之前，可以使用 kubectl drain 从节点安全地逐出所有 Pods。安全的驱逐过程允许 Pod 的容器体面地终止，并确保满足指定的 PodDisruptionBudgets。

说明： 默认情况下， kubectl drain 将忽略节点上不能杀死的特定系统 Pod；有关更多细节，请参阅 kubectl drain 文档。

kubectl drain 的成功返回，表明所有的 Pods（除了上一段中描述的被排除的那些），已经被安全地逐出（考虑到期望的终止宽限期和你定义的 PodDisruptionBudget）。然后就可以安全地关闭节点，比如关闭物理机器的电源，如果它运行在云平台上，则删除它的虚拟机。

首先，确定想要清空的节点的名称。可以用以下命令列出集群中的所有节点:

kubectl get nodes

接下来，告诉 Kubernetes 清空节点：

kubectl drain <node name>

一旦它返回（没有报错），你就可以下线此节点（或者等价地，如果在云平台上，删除支持该节点的虚拟机）。如果要在维护操作期间将节点留在集群中，则需要运行：

kubectl uncordon <node name>

然后告诉 Kubernetes，它可以继续在此节点上调度新的 Pods。

并行清空多个节点

kubectl drain 命令一次只能发送给一个节点。但是，你可以在不同的终端或后台为不同的节点并行地运行多个 kubectl drain 命令。同时运行的多个 drain 命令仍然遵循你指定的 PodDisruptionBudget 。

例如，如果你有一个三副本的 StatefulSet，并设置了一个 PodDisruptionBudget，指定 minAvailable: 2。如果所有的三个 Pod 均就绪，并且你并行地发出多个 drain 命令，那么 kubectl drain 只会从 StatefulSet 中逐出一个 Pod，因为 Kubernetes 会遵守 PodDisruptionBudget 并确保在任何时候只有一个 Pod 不可用（最多不可用 Pod 个数的计算方法：replicas - minAvailable）。任何会导致就绪副本数量低于指定预算的清空操作都将被阻止。

驱逐 API

如果你不喜欢使用 kubectl drain （比如避免调用外部命令，或者更细化地控制 pod 驱逐过程），你也可以用驱逐 API 通过编程的方式达到驱逐的效果。更多信息，请参阅 API 发起的驱逐。

接下来

执行配置 PDB中的各个步骤，保护你的应用

2.27 - 将重复的控制平面迁至云控制器管理器

FEATURE STATE: Kubernetes v1.22 [beta]

云管理控制器是云控制器管理器是指嵌入特定云的控制逻辑的控制平面组件。云控制器管理器使得你可以将你的集群连接到云提供商的 API 之上，并将与该云平台交互的组件同与你的集群交互的组件分离开来。

通过分离 Kubernetes 和底层云基础设置之间的互操作性逻辑，云控制器管理器组件使云提供商能够以不同于 Kubernetes 主项目的步调发布新特征。

背景

作为云驱动提取工作的一部分，所有特定于云的控制器都必须移出 kube-controller-manager。所有在 kube-controller-manager 中运行云控制器的现有集群必须迁移到云驱动特定的 cloud-controller-manager 中运行控制器。

领导者迁移提供了一种机制，使得 HA 集群可以通过两个组件之间的共享资源锁定，安全地将“特定于云”的控制器从 kube-controller-manager 和迁移到cloud-controller-manager，同时升级复制的控制平面。对于单节点控制平面，或者在升级过程中可以容忍控制器管理器不可用的情况，则不需要领导者迁移，并且可以忽略本指南。

领导者迁移可以通过在 kube-controller-manager 或 cloud-controller-manager 上设置 --enable-leader-migration 来启用。领导者迁移仅在升级期间适用，并且可以安全地禁用，也可以在升级完成后保持启用状态。

本指南将引导你手动将控制平面从内置的云驱动的 kube-controller-manager 升级为同时运行 kube-controller-manager 和 cloud-controller-manager。如果使用工具来管理群集，请参阅对应工具和云驱动的文档以获取更多详细信息。

准备开始

假定控制平面正在运行 Kubernetes N 版本，并且要升级到 N+1 版本。尽管可以在同一版本中进行迁移，但理想情况下，迁移应作为升级的一部分执行，以便可以更改配置与每个发布版本保持一致。 N 和 N+1的确切版本取决于各个云驱动。例如，如果云驱动构建了一个可与 Kubernetes 1.22 配合使用的 cloud-controller-manager，则 N 可以为 1.21，N+1 可以为 1.22。

控制平面节点应运行 kube-controller-manager，并通过 --leader-elect=true 启用领导者选举。从版本 N 开始，树内云驱动必须设置 --cloud-provider 标志，而且 cloud-controller-manager 尚未部署。

树外云驱动必须已经构建了一个实现领导者迁移的 cloud-controller-manager。如果云驱动导入了 v0.21.0 或更高版本的 k8s.io/cloud-provider 和 k8s.io/controller-manager，则可以进行领导者迁移。但是，对 v0.22.0 以下的版本，领导者迁移是一项 Alpha 阶段功能，它需要启用特性门控 ControllerManagerLeaderMigration。

本指南假定每个控制平面节点的 kubelet 以静态 pod 的形式启动 kube-controller-manager 和 cloud-controller-manager，静态 pod 的定义在清单文件中。如果组件以其他设置运行，请相应地调整步骤。

为了获得授权，本指南假定集群使用 RBAC。如果其他授权模式授予 kube-controller-manager 和 cloud-controller-manager 组件权限，请以与该模式匹配的方式授予所需的访问权限。

授予访问迁移 Lease 的权限

控制器管理器的默认权限仅允许访问其主 Lease 对象。为了使迁移正常进行，需要访问其他 Lease 对象。

你可以通过修改 system::leader-locking-kube-controller-manager 角色来授予 kube-controller-manager 对 Lease API 的完全访问权限。本任务指南假定迁移 Lease 的名称为 cloud-provider-extraction-migration。

kubectl patch -n kube-system role 'system::leader-locking-kube-controller-manager' -p '{"rules": [ {"apiGroups":[ "coordination.k8s.io"], "resources": ["leases"], "resourceNames": ["cloud-provider-extraction-migration"], "verbs": ["create", "list", "get", "update"] } ]}' --type=merge

对 system::leader-locking-cloud-controller-manager 角色执行相同的操作。

kubectl patch -n kube-system role 'system::leader-locking-cloud-controller-manager' -p '{"rules": [ {"apiGroups":[ "coordination.k8s.io"], "resources": ["leases"], "resourceNames": ["cloud-provider-extraction-migration"], "verbs": ["create", "list", "get", "update"] } ]}' --type=merge

初始领导者迁移配置

领导者迁移可以选择使用一个表示控制器到管理器分配状态的配置文件。目前，对于树内云驱动，kube-controller-manager 运行 route、service 和 cloud-node-lifecycle。以下示例配置显示了分配。

领导者迁移可以不指定配置来启用。请参阅默认配置以获取更多详细信息。

kind: LeaderMigrationConfiguration
apiVersion: controllermanager.config.k8s.io/v1beta1
leaderName: cloud-provider-extraction-migration
resourceLock: leases
controllerLeaders:
  - name: route
    component: kube-controller-manager
  - name: service
    component: kube-controller-manager
  - name: cloud-node-lifecycle
    component: kube-controller-manager

在每个控制平面节点上，将内容保存到 /etc/leadermigration.conf 中，并更新 kube-controller-manager 清单，以便将文件安装在容器内的同一位置。另外，更新相同的清单，添加以下参数：

--enable-leader-migration 在控制器管理器上启用领导者迁移
--leader-migration-config=/etc/leadermigration.conf 设置配置文件

在每个节点上重新启动 kube-controller-manager。这时，kube-controller-manager 已启用领导者迁移，并准备进行迁移。

部署云控制器管理器

在 N+1 版本中，控制器到管理器分配的期望状态可以由新的配置文件表示，如下所示。请注意，每个 controllerLeaders 的 component 字段从 kube-controller-manager 更改为 cloud-controller-manager。

kind: LeaderMigrationConfiguration
apiVersion: controllermanager.config.k8s.io/v1beta1
leaderName: cloud-provider-extraction-migration
resourceLock: leases
controllerLeaders:
  - name: route
    component: cloud-controller-manager
  - name: service
    component: cloud-controller-manager
  - name: cloud-node-lifecycle
    component: cloud-controller-manager

当创建 N+1 版本的控制平面节点时，应将内容部署到 /etc/leadermigration.conf。应该更新 cloud-controller-manager 清单，以与 N 版本的 kube-controller-manager 相同的方式挂载配置文件。类似地，添加 --feature-gates=ControllerManagerLeaderMigration=true、--enable-leader-migration 和 --leader-migration-config=/etc/leadermigration.conf 到 cloud-controller-manager 的参数中。

使用已更新的 cloud-controller-manager 清单创建一个新的 N+1 版本的控制平面节点。并且没有设置 kube-controller-manager 的 --cloud-provider 标志。 N+1 版本的 kube-controller-manager 不能启用领导者迁移，因为在使用外部云驱动的情况下，它不再运行已迁移的控制器，因此不参与迁移。

请参阅云控制器管理器管理了解有关如何部署 cloud-controller-manager 的更多细节。

升级控制平面

现在，控制平面包含 N 和 N+1 版本的节点。 N 版本的节点仅运行 kube-controller-manager，而 N+1 版本的节点同时运行 kube-controller-manager 和 cloud-controller-manager。根据配置所指定，已迁移的控制器在 N 版本的 kube-controller-manager 或 N+1 版本的 cloud-controller-manager 下运行，具体取决于哪个控制器管理器拥有迁移 Lease 对象。任何时候都不存在一个控制器在两个控制器管理器下运行。

以滚动的方式创建一个新的版本为 N+1 的控制平面节点，并将 N+1 版本中的一个关闭，直到控制平面仅包含版本为 N+1 的节点。如果需要从 N+1 版本回滚到 N 版本，则将启用了领导者迁移的 kube-controller-manager 且版本为 N 的节点添加回控制平面，每次替换 N+1 版本的一个，直到只有 N 版本的节点为止。

（可选）禁用领导者迁移

现在，控制平面已经升级，可以同时运行 N+1 版本的 kube-controller-manager 和 cloud-controller-manager 了。领导者迁移已经完成工作，可以安全地禁用以节省一个 Lease 资源。在将来可以安全地重新启用领导者迁移以完成回滚。

在滚动管理器中，更新 cloud-controller-manager 的清单以同时取消设置 --enable-leader-migration 和 --leader-migration-config= 标志，并删除 /etc/leadermigration.conf 的挂载。最后删除 /etc/leadermigration.conf。要重新启用领导者迁移，请重新创建配置文件，并将其挂载和启用领导者迁移的标志添加回到 cloud-controller-manager。

默认配置

从 Kubernetes 1.22 开始，领导者迁移提供了一个默认配置，它适用于默认的控制器到管理器分配。可以通过设置 --enable-leader-migration，但不设置 --leader-migration-config= 来启用默认配置。

对于 kube-controller-manager 和 cloud-controller-manager，如果没有用参数来启用树内云驱动或者改变控制器属主，则可以使用默认配置来避免手动创建配置文件。

接下来

阅读领导者迁移控制器管理器改进建议

2.28 - 开发云控制器管理器

FEATURE STATE: Kubernetes v1.11 [beta]

云控制器管理器是指嵌入特定云的控制逻辑的控制平面组件。云控制器管理器使得你可以将你的集群连接到云提供商的 API 之上，并将与该云平台交互的组件同与你的集群交互的组件分离开来。

通过分离 Kubernetes 和底层云基础设置之间的互操作性逻辑，云控制器管理器组件使云提供商能够以不同于 Kubernetes 主项目的步调发布新特征。

背景

由于云驱动的开发和发布与 Kubernetes 项目本身步调不同，将特定于云环境的代码抽象到 cloud-controller-manager 二进制组件有助于云厂商独立于 Kubernetes 核心代码推进其驱动开发。

Kubernetes 项目提供 cloud-controller-manager 的框架代码，其中包含 Go 语言的接口，便于你（或者你的云驱动提供者）接驳你自己的实现。这意味着每个云驱动可以通过从 Kubernetes 核心代码导入软件包来实现一个 cloud-controller-manager；每个云驱动会通过调用 cloudprovider.RegisterCloudProvider 接口来注册其自身实现代码，从而更新一个用来记录可用云驱动的全局变量。

开发

树外（Out of Tree）

要为你的云环境构建一个树外（Out-of-Tree）云控制器管理器：

使用满足 cloudprovider.Interface 接口的实现来创建一个 Go 语言包。
使用来自 Kubernetes 核心代码库的 cloud-controller-manager 中的 main.go 作为 main.go 的模板。如上所述，唯一的区别应该是将导入的云包不同。
在 main.go 中导入你的云包，确保你的包有一个 init 块来运行 cloudprovider.RegisterCloudProvider。

很多云驱动都将其控制器管理器代码以开源代码的形式公开。如果你在开发一个新的 cloud-controller-manager，你可以选择某个树外（Out-of-Tree）云控制器管理器作为出发点。

树内（In Tree）

对于树内（In-Tree）驱动，你可以将树内云控制器管理器作为集群中的 DaemonSet 来运行。有关详细信息，请参阅云控制器管理器管理。

2.29 - 开启服务拓扑

FEATURE STATE: Kubernetes v1.21 [deprecated]

这项功能，特别是 Alpha 状态的 topologyKeys 字段，在 kubernetes v1.21 中已经弃用。在 kubernetes v1.21 加入的拓扑感知提示提供了类似的功能。

准备开始

您的 Kubernetes 服务器版本必须不低于版本 1.17. 要获知版本信息，请输入 kubectl version.

服务拓扑（Service Topology） 使服务能够根据集群中的 Node 拓扑来路由流量。比如，服务可以指定将流量优先路由到与客户端位于同一节点或者同一可用区域的端点上。

准备开始

您的 Kubernetes 服务器版本必须不低于版本 1.17. 要获知版本信息，请输入 kubectl version.

需要下面列的先决条件，才能启用拓扑感知的服务路由：

Kubernetes 1.17 或更新版本
配置 kube-proxy 以 iptables 或者 IPVS 模式运行

启用服务拓扑

FEATURE STATE: Kubernetes v1.21 [deprecated]

要启用服务拓扑功能，需要为所有 Kubernetes 组件启用 ServiceTopology 特性门控：

--feature-gates="ServiceTopology=true`

接下来

阅读拓扑感知提示，该技术是用来替换 topologyKeys 字段的。
阅读端点切片
阅读服务拓扑概念
阅读通过服务来连接应用

2.30 - 控制节点上的 CPU 管理策略

FEATURE STATE: Kubernetes v1.12 [beta]

按照设计，Kubernetes 对 pod 执行相关的很多方面进行了抽象，使得用户不必关心。然而，为了正常运行，有些工作负载要求在延迟和/或性能方面有更强的保证。为此，kubelet 提供方法来实现更复杂的负载放置策略，同时保持抽象，避免显式的放置指令。

准备开始

要获知版本信息，请输入 kubectl version.

CPU 管理策略

默认情况下，kubelet 使用 CFS 配额来执行 Pod 的 CPU 约束。当节点上运行了很多 CPU 密集的 Pod 时，工作负载可能会迁移到不同的 CPU 核，这取决于调度时 Pod 是否被扼制，以及哪些 CPU 核是可用的。许多工作负载对这种迁移不敏感，因此无需任何干预即可正常工作。

然而，有些工作负载的性能明显地受到 CPU 缓存亲和性以及调度延迟的影响。对此，kubelet 提供了可选的 CPU 管理策略，来确定节点上的一些分配偏好。

配置

CPU 管理策略通过 kubelet 参数 --cpu-manager-policy 来指定。支持两种策略：

none: 默认策略，表示现有的调度行为。
static: 允许为节点上具有某些资源特征的 pod 赋予增强的 CPU 亲和性和独占性。

CPU 管理器定期通过 CRI 写入资源更新，以保证内存中 CPU 分配与 cgroupfs 一致。同步频率通过新增的 Kubelet 配置参数 --cpu-manager-reconcile-period 来设置。如果不指定，默认与 --node-status-update-frequency 的周期相同。

Static 策略的行为可以使用 --cpu-manager-policy-options 参数来微调。该参数采用一个逗号分隔的 key=value 策略选项列表。

none 策略

none 策略显式地启用现有的默认 CPU 亲和方案，不提供操作系统调度器默认行为之外的亲和性策略。通过 CFS 配额来实现 Guaranteed pods 和 Burstable pods 的 CPU 使用限制。

static 策略

static 策略针对具有整数型 CPU requests 的 Guaranteed Pod ，它允许该类 Pod 中的容器访问节点上的独占 CPU 资源。这种独占性是使用 cpuset cgroup 控制器来实现的。

说明： 诸如容器运行时和 kubelet 本身的系统服务可以继续在这些独占 CPU 上运行。独占性仅针对其他 Pod。

说明： CPU 管理器不支持运行时下线和上线 CPUs。此外，如果节点上的在线 CPUs 集合发生变化，则必须驱逐节点上的 Pod，并通过删除 kubelet 根目录中的状态文件 cpu_manager_state 来手动重置 CPU 管理器。

该策略管理一个共享 CPU 资源池，最初，该资源池包含节点上所有的 CPU 资源。可用的独占性 CPU 资源数量等于节点的 CPU 总量减去通过 --kube-reserved 或 --system-reserved 参数保留的 CPU 。从1.17版本开始，CPU保留列表可以通过 kublet 的 '--reserved-cpus' 参数显式地设置。通过 '--reserved-cpus' 指定的显式CPU列表优先于使用 '--kube-reserved' 和 '--system-reserved' 参数指定的保留CPU。通过这些参数预留的 CPU 是以整数方式，按物理内核 ID 升序从初始共享池获取的。共享池是 BestEffort 和 Burstable pod 运行的 CPU 集合。Guaranteed pod 中的容器，如果声明了非整数值的 CPU requests ，也将运行在共享池的 CPU 上。只有 Guaranteed pod 中，指定了整数型 CPU requests 的容器，才会被分配独占 CPU 资源。

说明： 当启用 static 策略时，要求使用 --kube-reserved 和/或 --system-reserved 或 --reserved-cpus 来保证预留的 CPU 值大于零。这是因为零预留 CPU 值可能使得共享池变空。

当 Guaranteed Pod 调度到节点上时，如果其容器符合静态分配要求，相应的 CPU 会被从共享池中移除，并放置到容器的 cpuset 中。因为这些容器所使用的 CPU 受到调度域本身的限制，所以不需要使用 CFS 配额来进行 CPU 的绑定。换言之，容器 cpuset 中的 CPU 数量与 Pod 规约中指定的整数型 CPU limit 相等。这种静态分配增强了 CPU 亲和性，减少了 CPU 密集的工作负载在节流时引起的上下文切换。

考虑以下 Pod 规格的容器：

spec:
  containers:
  - name: nginx
    image: nginx

该 Pod 属于 BestEffort QoS 类型，因为其未指定 requests 或 limits 值。所以该容器运行在共享 CPU 池中。

spec:
  containers:
  - name: nginx
    image: nginx
    resources:
      limits:
        memory: "200Mi"
      requests:
        memory: "100Mi"

该 Pod 属于 Burstable QoS 类型，因为其资源 requests 不等于 limits，且未指定 cpu 数量。所以该容器运行在共享 CPU 池中。

spec:
  containers:
  - name: nginx
    image: nginx
    resources:
      limits:
        memory: "200Mi"
        cpu: "2"
      requests:
        memory: "100Mi"
        cpu: "1"

该 pod 属于 Burstable QoS 类型，因为其资源 requests 不等于 limits。所以该容器运行在共享 CPU 池中。

spec:
  containers:
  - name: nginx
    image: nginx
    resources:
      limits:
        memory: "200Mi"
        cpu: "2"
      requests:
        memory: "200Mi"
        cpu: "2"

该 Pod 属于 Guaranteed QoS 类型，因为其 requests 值与 limits相等。同时，容器对 CPU 资源的限制值是一个大于或等于 1 的整数值。所以，该 nginx 容器被赋予 2 个独占 CPU。

spec:
  containers:
  - name: nginx
    image: nginx
    resources:
      limits:
        memory: "200Mi"
        cpu: "1.5"
      requests:
        memory: "200Mi"
        cpu: "1.5"

该 Pod 属于 Guaranteed QoS 类型，因为其 requests 值与 limits相等。但是容器对 CPU 资源的限制值是一个小数。所以该容器运行在共享 CPU 池中。

spec:
  containers:
  - name: nginx
    image: nginx
    resources:
      limits:
        memory: "200Mi"
        cpu: "2"

该 Pod 属于 Guaranteed QoS 类型，因其指定了 limits 值，同时当未显式指定时， requests 值被设置为与 limits 值相等。同时，容器对 CPU 资源的限制值是一个大于或等于 1 的整数值。所以，该 nginx 容器被赋予 2 个独占 CPU。

Static 策略选项

如果使用 full-pcpus-only 策略选项，static 策略总是会分配完整的物理核心。你可以通过在 CPUManager 策略选项里加上 full-pcups-only=true 来启用该选项。

默认情况下，如果不使用该选项，static 策略会使用拓扑感知最适合的分配方法来分配 CPU。在启用了 SMT 的系统上，此策略所分配是与硬件线程对应的、独立的虚拟核。这会导致不同的容器共享相同的物理核心，该行为进而会导致吵闹的邻居问题。

启用该选项之后，只有当一个 Pod 里所有容器的 CPU 请求都能够分配到完整的物理核心时，kubelet 才会接受该 Pod。如果 Pod 没有被准入，它会被置于 Failed 状态，错误消息是 SMTAlignmentError。

2.31 - 控制节点上的拓扑管理策略

FEATURE STATE: Kubernetes v1.18 [beta]

越来越多的系统利用 CPU 和硬件加速器的组合来支持对延迟要求较高的任务和高吞吐量的并行计算。这类负载包括电信、科学计算、机器学习、金融服务和数据分析等。此类混合系统即用于构造这些高性能环境。

为了获得最佳性能，需要进行与 CPU 隔离、内存和设备局部性有关的优化。但是，在 Kubernetes 中，这些优化由各自独立的组件集合来处理。

拓扑管理器（Topology Manager） 是一个 kubelet 的一部分，旨在协调负责这些优化的一组组件。

准备开始

您的 Kubernetes 服务器版本必须不低于版本 v1.18. 要获知版本信息，请输入 kubectl version.

拓扑管理器如何工作

在引入拓扑管理器之前， Kubernetes 中的 CPU 和设备管理器相互独立地做出资源分配决策。这可能会导致在多处理系统上出现并非期望的资源分配；由于这些与期望相左的分配，对性能或延迟敏感的应用将受到影响。这里的不符合期望意指，例如， CPU 和设备是从不同的 NUMA 节点分配的，因此会导致额外的延迟。

拓扑管理器是一个 Kubelet 组件，扮演信息源的角色，以便其他 Kubelet 组件可以做出与拓扑结构相对应的资源分配决定。

拓扑管理器为组件提供了一个称为 建议供应者（Hint Providers） 的接口，以发送和接收拓扑信息。拓扑管理器具有一组节点级策略，具体说明如下。

拓扑管理器从 建议提供者 接收拓扑信息，作为表示可用的 NUMA 节点和首选分配指示的位掩码。拓扑管理器策略对所提供的建议执行一组操作，并根据策略对提示进行约减以得到最优解；如果存储了与预期不符的建议，则该建议的优选字段将被设置为 false。在当前策略中，首选的是最窄的优选掩码。所选建议将被存储为拓扑管理器的一部分。取决于所配置的策略，所选建议可用来决定节点接受或拒绝 Pod 。之后，建议会被存储在拓扑管理器中，供 建议提供者 进行资源分配决策时使用。

启用拓扑管理器功能特性

对拓扑管理器的支持要求启用 TopologyManager 特性门控。从 Kubernetes 1.18 版本开始，这一特性默认是启用的。

拓扑管理器作用域和策略

拓扑管理器目前：

对所有 QoS 类的 Pod 执行对齐操作
针对建议提供者所提供的拓扑建议，对请求的资源进行对齐

如果满足这些条件，则拓扑管理器将对齐请求的资源。

为了定制如何进行对齐，拓扑管理器提供了两种不同的方式：scope 和 policy。

scope 定义了资源对齐时你所希望使用的粒度（例如，是在 pod 还是 container 级别）。 policy 定义了对齐时实际使用的策略（例如，best-effort、restricted、single-numa-node 等等）。

可以在下文找到现今可用的各种 scopes 和 policies 的具体信息。

说明： 为了将 Pod 规约中的 CPU 资源与其他请求资源对齐，CPU 管理器需要被启用并且节点上应配置了适当的 CPU 管理器策略。参看控制 CPU 管理策略.

说明： 为了将 Pod 规约中的 memory（和 hugepages）资源与所请求的其他资源对齐，需要启用内存管理器，并且在节点配置适当的内存管理器策略。查看内存管理器文档。

拓扑管理器作用域

拓扑管理器可以在以下不同的作用域内进行资源对齐：

container （默认）
pod

在 kubelet 启动时，可以使用 --topology-manager-scope 标志来选择其中任一选项。

容器作用域

默认使用的是 container 作用域。

在该作用域内，拓扑管理器依次进行一系列的资源对齐，也就是，对每一个容器（包含在一个 Pod 里）计算单独的对齐。换句话说，在该特定的作用域内，没有根据特定的 NUMA 节点集来把容器分组的概念。实际上，拓扑管理器会把单个容器任意地对齐到 NUMA 节点上。

容器分组的概念是在以下的作用域内特别实现的，也就是 pod 作用域。

Pod 作用域

使用命令行选项 --topology-manager-scope=pod 来启动 kubelet，就可以选择 pod 作用域。

该作用域允许把一个 Pod 里的所有容器作为一个分组，分配到一个共同的 NUMA 节点集。也就是，拓扑管理器会把一个 Pod 当成一个整体，并且试图把整个 Pod（所有容器）分配到一个单个的 NUMA 节点或者一个共同的 NUMA 节点集。以下的例子说明了拓扑管理器在不同的场景下使用的对齐方式：

所有容器可以被分配到一个单一的 NUMA 节点；
所有容器可以被分配到一个共享的 NUMA 节点集。

整个 Pod 所请求的某种资源总量是根据有效 request/limit 公式来计算的，因此，对某一种资源而言，该总量等于以下数值中的最大值：

所有应用容器请求之和；
初始容器请求的最大值。

pod 作用域与 single-numa-node 拓扑管理器策略一起使用，对于延时敏感的工作负载，或者对于进行 IPC 的高吞吐量应用程序，都是特别有价值的。把这两个选项组合起来，你可以把一个 Pod 里的所有容器都放到一个单个的 NUMA 节点，使得该 Pod 消除了 NUMA 之间的通信开销。

在 single-numa-node 策略下，只有当可能的分配方案中存在合适的 NUMA 节点集时，Pod 才会被接受。重新考虑上述的例子：

节点集只包含单个 NUMA 节点时，Pod 就会被接受，
然而，节点集包含多个 NUMA 节点时，Pod 就会被拒绝（因为满足该分配方案需要两个或以上的 NUMA 节点，而不是单个 NUMA 节点）。

简要地说，拓扑管理器首先计算出 NUMA 节点集，然后使用拓扑管理器策略来测试该集合，从而决定拒绝或者接受 Pod。

拓扑管理器策略

拓扑管理器支持四种分配策略。你可以通过 Kubelet 标志 --topology-manager-policy 设置策略。所支持的策略有四种：

none (默认)
best-effort
restricted
single-numa-node

说明： 如果拓扑管理器配置使用 Pod 作用域，那么在策略考量一个容器时，该容器反映的是整个 Pod 的要求，于是该 Pod 里的每个容器都会得到 相同的 拓扑对齐决定。

none 策略

这是默认策略，不执行任何拓扑对齐。

best-effort 策略

对于 Guaranteed 类的 Pod 中的每个容器，具有 best-effort 拓扑管理策略的 kubelet 将调用每个建议提供者以确定资源可用性。使用此信息，拓扑管理器存储该容器的首选 NUMA 节点亲和性。如果亲和性不是首选，则拓扑管理器将存储该亲和性，并且无论如何都将 pod 接纳到该节点。

之后 建议提供者 可以在进行资源分配决策时使用这个信息。

restricted 策略

对于 Guaranteed 类 Pod 中的每个容器，配置了 restricted 拓扑管理策略的 kubelet 调用每个建议提供者以确定其资源可用性。。使用此信息，拓扑管理器存储该容器的首选 NUMA 节点亲和性。如果亲和性不是首选，则拓扑管理器将从节点中拒绝此 Pod 。这将导致 Pod 处于 Terminated 状态，且 Pod 无法被节点接纳。

一旦 Pod 处于 Terminated 状态，Kubernetes 调度器将不会尝试重新调度该 Pod。建议使用 ReplicaSet 或者 Deployment 来重新部署 Pod。还可以通过实现外部控制环，以启动对具有 Topology Affinity 错误的 Pod 的重新部署。

如果 Pod 被允许运行在某节点，则 建议提供者 可以在做出资源分配决定时使用此信息。

single-numa-node 策略

对于 Guaranteed 类 Pod 中的每个容器，配置了 single-numa-nodde 拓扑管理策略的 kubelet 调用每个建议提供者以确定其资源可用性。使用此信息，拓扑管理器确定单 NUMA 节点亲和性是否可能。如果是这样，则拓扑管理器将存储此信息，然后 建议提供者 可以在做出资源分配决定时使用此信息。如果不可能，则拓扑管理器将拒绝 Pod 运行于该节点。这将导致 Pod 处于 Terminated 状态，且 Pod 无法被节点接受。

一旦 Pod 处于 Terminated 状态，Kubernetes 调度器将不会尝试重新调度该 Pod。建议使用 ReplicaSet 或者 Deployment 来重新部署 Pod。还可以通过实现外部控制环，以触发具有 Topology Affinity 错误的 Pod 的重新部署。

Pod 与拓扑管理器策略的交互

考虑以下 pod 规范中的容器：

spec:
  containers:
  - name: nginx
    image: nginx

该 Pod 以 BestEffort QoS 类运行，因为没有指定资源 requests 或 limits。

spec:
  containers:
  - name: nginx
    image: nginx
    resources:
      limits:
        memory: "200Mi"
      requests:
        memory: "100Mi"

由于 requests 数少于 limits，因此该 Pod 以 Burstable QoS 类运行。

如果选择的策略是 none 以外的任何其他策略，拓扑管理器都会评估这些 Pod 的规范。拓扑管理器会咨询建议提供者，获得拓扑建议。若策略为 static，则 CPU 管理器策略会返回默认的拓扑建议，因为这些 Pod 并没有显式地请求 CPU 资源。

spec:
  containers:
  - name: nginx
    image: nginx
    resources:
      limits:
        memory: "200Mi"
        cpu: "2"
        example.com/device: "1"
      requests:
        memory: "200Mi"
        cpu: "2"
        example.com/device: "1"

此 Pod 以 Guaranteed QoS 类运行，因为其 requests 值等于 limits 值。

spec:
  containers:
  - name: nginx
    image: nginx
    resources:
      limits:
        example.com/deviceA: "1"
        example.com/deviceB: "1"
      requests:
        example.com/deviceA: "1"
        example.com/deviceB: "1"

因为未指定 CPU 和内存请求，所以 Pod 以 BestEffort QoS 类运行。

拓扑管理器将考虑以上两个 Pod。拓扑管理器将咨询建议提供者即 CPU 和设备管理器，以获取 Pod 的拓扑提示。对于 Guaranteed 类的 CPU 请求数为整数的 Pod，static CPU 管理器策略将返回与 CPU 请求有关的提示，而设备管理器将返回有关所请求设备的提示。

对于 Guaranteed 类的 CPU 请求可共享的 Pod，static CPU 管理器策略将返回默认的拓扑提示，因为没有排他性的 CPU 请求；而设备管理器则针对所请求的设备返回有关提示。

在上述两种 Guaranteed Pod 的情况中，none CPU 管理器策略会返回默认的拓扑提示。

对于 BestEffort Pod，由于没有 CPU 请求，static CPU 管理器策略将发送默认提示，而设备管理器将为每个请求的设备发送提示。

基于此信息，拓扑管理器将为 Pod 计算最佳提示并存储该信息，并且供提示提供程序在进行资源分配时使用。

已知的局限性

拓扑管理器所能处理的最大 NUMA 节点个数是 8。若 NUMA 节点数超过 8，枚举可能的 NUMA 亲和性并为之生成提示时会发生状态爆炸。
调度器不是拓扑感知的，所以有可能一个 Pod 被调度到一个节点之后，会因为拓扑管理器的缘故在该节点上启动失败。

2.32 - 改变默认 StorageClass

本文展示了如何改变默认的 Storage Class，它用于为没有特殊需求的 PersistentVolumeClaims 配置 volumes。

准备开始

要获知版本信息，请输入 kubectl version.

为什么要改变默认存储类？

取决于安装模式，你的 Kubernetes 集群可能和一个被标记为默认的已有 StorageClass 一起部署。这个默认的 StorageClass 以后将被用于动态的为没有特定存储类需求的 PersistentVolumeClaims 配置存储。更多细节请查看 PersistentVolumeClaim 文档。

预先安装的默认 StorageClass 可能不能很好的适应你期望的工作负载；例如，它配置的存储可能太过昂贵。如果是这样的话，你可以改变默认 StorageClass，或者完全禁用它以防止动态配置存储。

删除默认 StorageClass 可能行不通，因为它可能会被你集群中的扩展管理器自动重建。请查阅你的安装文档中关于扩展管理器的细节，以及如何禁用单个扩展。

改变默认 StorageClass

列出你的集群中的 StorageClasses：

kubectl get storageclass

输出类似这样：

NAME                 PROVISIONER               AGE
standard (default)   kubernetes.io/gce-pd      1d
gold                 kubernetes.io/gce-pd      1d

默认 StorageClass 以 (default) 标记。

标记默认 StorageClass 非默认：

默认 StorageClass 的注解 storageclass.kubernetes.io/is-default-class 设置为 true。注解的其它任意值或者缺省值将被解释为 false。

要标记一个 StorageClass 为非默认的，你需要改变它的值为 false：
```
kubectl patch storageclass standard -p '{"metadata": {"annotations":{"storageclass.kubernetes.io/is-default-class":"false"}}}'
```
这里的 standard 是你选择的 StorageClass 的名字。

标记一个 StorageClass 为默认的：

和前面的步骤类似，你需要添加/设置注解 storageclass.kubernetes.io/is-default-class=true。
```
kubectl patch storageclass <your-class-name> -p '{"metadata": {"annotations":{"storageclass.kubernetes.io/is-default-class":"true"}}}'
```
请注意，最多只能有一个 StorageClass 能够被标记为默认。如果它们中有两个或多个被标记为默认，Kubernetes 将忽略这个注解，也就是它将表现为没有默认 StorageClass。

验证你选用的 StorageClass 为默认的：

kubectl get storageclass

输出类似这样：

NAME             PROVISIONER               AGE
standard         kubernetes.io/gce-pd      1d
gold (default)   kubernetes.io/gce-pd      1d

接下来

进一步了解 PersistentVolumes

2.33 - 更改 PersistentVolume 的回收策略

本文展示了如何更改 Kubernetes PersistentVolume 的回收策略。

准备开始

要获知版本信息，请输入 kubectl version.

为什么要更改 PersistentVolume 的回收策略

PersistentVolumes 可以有多种回收策略，包括 "Retain"、"Recycle" 和 "Delete"。对于动态配置的 PersistentVolumes 来说，默认回收策略为 "Delete"。这表示当用户删除对应的 PersistentVolumeClaim 时，动态配置的 volume 将被自动删除。如果 volume 包含重要数据时，这种自动行为可能是不合适的。那种情况下，更适合使用 "Retain" 策略。使用 "Retain" 时，如果用户删除 PersistentVolumeClaim，对应的 PersistentVolume 不会被删除。相反，它将变为 Released 状态，表示所有的数据可以被手动恢复。

更改 PersistentVolume 的回收策略

列出你集群中的 PersistentVolumes

kubectl get pv

输出类似于这样：

NAME                                       CAPACITY   ACCESSMODES   RECLAIMPOLICY   STATUS    CLAIM                  REASON    AGE
pvc-b6efd8da-b7b5-11e6-9d58-0ed433a7dd94   4Gi        RWO           Delete          Bound     default/claim1                   10s
pvc-b95650f8-b7b5-11e6-9d58-0ed433a7dd94   4Gi        RWO           Delete          Bound     default/claim2                   6s
pvc-bb3ca71d-b7b5-11e6-9d58-0ed433a7dd94   4Gi        RWO           Delete          Bound     default/claim3                   3s

这个列表同样包含了绑定到每个卷的 claims 名称，以便更容易的识别动态配置的卷。

选择你的 PersistentVolumes 中的一个并更改它的回收策略：
```
kubectl patch pv <your-pv-name> -p '{"spec":{"persistentVolumeReclaimPolicy":"Retain"}}'
```
这里的 <your-pv-name> 是你选择的 PersistentVolume 的名字。
说明：
在 Windows 系统上，你必须对包含空格的 JSONPath 模板加双引号（而不是像上面一样为 Bash 环境使用的单引号）。这也意味着你必须使用单引号或者转义的双引号来处理模板中的字面值。例如：
```
kubectl patch pv <your-pv-name> -p "{\"spec\":{\"persistentVolumeReclaimPolicy\":\"Retain\"}}"
```

验证你选择的 PersistentVolume 拥有正确的策略：

kubectl get pv

输出类似于这样：

NAME                                       CAPACITY   ACCESSMODES   RECLAIMPOLICY   STATUS    CLAIM                  REASON    AGE
pvc-b6efd8da-b7b5-11e6-9d58-0ed433a7dd94   4Gi        RWO           Delete          Bound     default/claim1                   40s
pvc-b95650f8-b7b5-11e6-9d58-0ed433a7dd94   4Gi        RWO           Delete          Bound     default/claim2                   36s
pvc-bb3ca71d-b7b5-11e6-9d58-0ed433a7dd94   4Gi        RWO           Retain          Bound     default/claim3                   33s

在前面的输出中，你可以看到绑定到申领 default/claim3 的卷的回收策略为 Retain。当用户删除申领 default/claim3 时，它不会被自动删除。

接下来

进一步了解 PersistentVolumes
进一步了解 PersistentVolumeClaims

参考

PersistentVolume
PersistentVolumeClaim
参阅 PersistentVolumeSpec 的 persistentVolumeReclaimPolicy 字段

2.34 - 自动扩缩集群 DNS 服务

本页展示了如何在集群中启用和配置 DNS 服务的自动扩缩功能。

准备开始

你必须拥有一个 Kubernetes 的集群，同时你的 Kubernetes 集群必须带有 kubectl 命令行工具。建议在至少有两个节点的集群上运行本教程，且这些节点不作为控制平面主机。如果你还没有集群，你可以通过 Minikube 构建一个你自己的集群，或者你可以使用下面任意一个 Kubernetes 工具构建：
- Katacoda
- 玩转 Kubernetes
要获知版本信息，请输入 kubectl version.

本指南假设你的节点使用 AMD64 或 Intel 64 CPU 架构
确保已启用 DNS 功能本身。
建议使用 Kubernetes 1.4.0 或更高版本。

确定是否 DNS 水平水平自动扩缩特性已经启用

在 kube-system 命名空间中列出集群中的 Deployments ：

kubectl get deployment --namespace=kube-system

输出类似如下这样：

NAME                  DESIRED   CURRENT   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
...
dns-autoscaler        1         1         1            1           ...
...

如果在输出中看到 “dns-autoscaler”，说明 DNS 水平自动扩缩已经启用，可以跳到调优自动扩缩参数。

获取 DNS Deployment 的名称

列出集群内 kube-system 名字空间中的 DNS Deployment：

kubectl get deployment -l k8s-app=kube-dns --namespace=kube-system

输出类似如下这样：

NAME      READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
...
coredns   2/2     2            2           ...
...

如果看不到 DNS 服务的 Deployment，你也可以通过名字来查找：

kubectl get deployment --namespace=kube-system

并在输出中寻找名称为 coredns 或 kube-dns 的 Deployment。

你的扩缩目标为：

Deployment/<your-deployment-name>

其中 <your-deployment-name> 是 DNS Deployment 的名称。例如，如果你的 DNS Deployment 名称是 coredns，则你的扩展目标是 Deployment/coredns。

说明： CoreDNS 是 Kubernetes 的默认 DNS 服务。CoreDNS 设置标签 k8s-app=kube-dns，以便能够在原来使用 kube-dns 的集群中工作。

启用 DNS 水平自动扩缩

在本节，我们创建一个 Deployment。Deployment 中的 Pod 运行一个基于 cluster-proportional-autoscaler-amd64 镜像的容器。

创建文件 dns-horizontal-autoscaler.yaml，内容如下所示：

admin/dns/dns-horizontal-autoscaler.yaml

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: dns-autoscaler
  namespace: kube-system
  labels:
    k8s-app: dns-autoscaler
spec:
  selector:
    matchLabels:
      k8s-app: dns-autoscaler
  template:
    metadata:
      labels:
        k8s-app: dns-autoscaler
    spec:
      containers:
      - name: autoscaler
        image: k8s.gcr.io/cluster-proportional-autoscaler-amd64:1.6.0
        resources:
          requests:
            cpu: 20m
            memory: 10Mi
        command:
        - /cluster-proportional-autoscaler
        - --namespace=kube-system
        - --configmap=dns-autoscaler
        - --target=<SCALE_TARGET>
        # When cluster is using large nodes(with more cores), "coresPerReplica" should dominate.
        # If using small nodes, "nodesPerReplica" should dominate.
        - --default-params={"linear":{"coresPerReplica":256,"nodesPerReplica":16,"min":1}}
        - --logtostderr=true
        - --v=2

在文件中，将 <SCALE_TARGET> 替换成扩缩目标。

进入到包含配置文件的目录中，输入如下命令创建 Deployment：

kubectl apply -f dns-horizontal-autoscaler.yaml

一个成功的命令输出是：

deployment.apps/dns-autoscaler created

DNS 水平自动扩缩在已经启用了。

调优自动扩缩参数

验证 dns-autoscaler ConfigMap 是否存在：

kubectl get configmap --namespace=kube-system

输出类似于：

NAME                  DATA      AGE
...
dns-autoscaler        1         ...
...

修改该 ConfigMap 中的数据：

kubectl edit configmap dns-autoscaler --namespace=kube-system

找到如下这行内容：

linear: '{"coresPerReplica":256,"min":1,"nodesPerReplica":16}'

根据需要修改对应的字段。“min” 字段表明 DNS 后端的最小数量。实际后端的数量通过使用如下公式来计算：

replicas = max( ceil( cores * 1/coresPerReplica ) , ceil( nodes * 1/nodesPerReplica ) )

注意 coresPerReplica 和 nodesPerReplica 的值都是整数。

背后的思想是，当一个集群使用具有很多核心的节点时，由 coresPerReplica 来控制。当一个集群使用具有较少核心的节点时，由 nodesPerReplica 来控制。

其它的扩缩模式也是支持的，详情查看 cluster-proportional-autoscaler。

禁用 DNS 水平自动扩缩

有几个可供调优的 DNS 水平自动扩缩选项。具体使用哪个选项因环境而异。

选项 1：缩容 dns-autoscaler Deployment 至 0 个副本

该选项适用于所有场景。运行如下命令：

kubectl scale deployment --replicas=0 dns-autoscaler --namespace=kube-system

输出如下所示：

deployment.apps/dns-autoscaler scaled

验证当前副本数为 0：

kubectl get rs --namespace=kube-system

输出内容中，在 DESIRED 和 CURRENT 列显示为 0：

NAME                                 DESIRED   CURRENT   READY   AGE
...
dns-autoscaler-6b59789fc8            0         0         0       ...
...

选项 2：删除 dns-autoscaler Deployment

如果 dns-autoscaler 为你所控制，也就说没有人会去重新创建它，可以选择此选项：

kubectl delete deployment dns-autoscaler --namespace=kube-system

输出内容如下所示：

deployment.apps "dns-autoscaler" deleted

选项 3：从主控节点删除 dns-autoscaler 清单文件

如果 dns-autoscaler 在插件管理器的控制之下，并且具有操作 master 节点的写权限，可以使用此选项。

登录到主控节点，删除对应的清单文件。 dns-autoscaler 对应的路径一般为：

/etc/kubernetes/addons/dns-horizontal-autoscaler/dns-horizontal-autoscaler.yaml

当清单文件被删除后，插件管理器将删除 dns-autoscaler Deployment。

理解 DNS 水平自动扩缩工作原理

cluster-proportional-autoscaler 应用独立于 DNS 服务部署。
autoscaler Pod 运行一个客户端，它通过轮询 Kubernetes API 服务器获取集群中节点和核心的数量。

系统会基于当前可调度的节点个数、核心数以及所给的扩缩参数，计算期望的副本数并应用到 DNS 后端。
扩缩参数和数据点会基于一个 ConfigMap 来提供给 autoscaler，它会在每次轮询时刷新它的参数表，以与最近期望的扩缩参数保持一致。

扩缩参数是可以被修改的，而且不需要重建或重启 autoscaler Pod。
autoscaler 提供了一个控制器接口来支持两种控制模式：linear 和 ladder。

接下来

阅读为关键插件 Pod 提供的调度保障
进一步了解 cluster-proportional-autoscaler 实现

2.35 - 自定义 DNS 服务

本页说明如何配置 DNS Pod(s)，以及定制集群中 DNS 解析过程。

准备开始

您的 Kubernetes 服务器版本必须不低于版本 v1.12. 要获知版本信息，请输入 kubectl version.

你的集群必须运行 CoreDNS 插件。文档迁移到 CoreDNS 解释了如何使用 kubeadm 从 kube-dns 迁移到 CoreDNS。

介绍

DNS 是使用集群插件管理器自动启动的内置的 Kubernetes 服务。

从 Kubernetes v1.12 开始，CoreDNS 是推荐的 DNS 服务器，取代了 kube-dns。如果你的集群原来使用 kube-dns，你可能部署的仍然是 kube-dns 而不是 CoreDNS。

说明： CoreDNS 服务在其 metadata.name 字段被命名为 kube-dns。这是为了能够与依靠传统 kube-dns 服务名称来解析集群内部地址的工作负载具有更好的互操作性。使用 kube-dns 作为服务名称可以抽离共有名称之后运行的是哪个 DNS 提供程序这一实现细节。

如果你在使用 Deployment 运行 CoreDNS，则该 Deployment 通常会向外暴露为一个具有静态 IP 地址 Kubernetes 服务。 kubelet 使用 --cluster-dns=<DNS 服务 IP> 标志将 DNS 解析器的信息传递给每个容器。

DNS 名称也需要域名。你可在 kubelet 中使用 --cluster-domain=<默认本地域名> 标志配置本地域名。

DNS 服务器支持正向查找（A 和 AAAA 记录）、端口发现（SRV 记录）、反向 IP 地址发现（PTR 记录）等。更多信息，请参见Pod 和服务的 DNS。

如果 Pod 的 dnsPolicy 设置为 "default"，则它将从 Pod 运行所在节点继承名称解析配置。 Pod 的 DNS 解析行为应该与节点相同。但请参阅已知问题。

如果你不想这样做，或者想要为 Pod 使用其他 DNS 配置，则可以使用 kubelet 的 --resolv-conf 标志。将此标志设置为 "" 可以避免 Pod 继承 DNS。将其设置为有别于 /etc/resolv.conf 的有效文件路径可以设定 DNS 继承不同的配置。

CoreDNS

CoreDNS 是通用的权威 DNS 服务器，可以用作集群 DNS，符合 DNS 规范。

CoreDNS ConfigMap 选项

CoreDNS 是模块化且可插拔的 DNS 服务器，每个插件都为 CoreDNS 添加了新功能。可以通过维护 Corefile，即 CoreDNS 配置文件，来定制其行为。集群管理员可以修改 CoreDNS Corefile 的 ConfigMap，以更改服务发现的工作方式。

在 Kubernetes 中，CoreDNS 安装时使用如下默认 Corefile 配置。

apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: coredns
  namespace: kube-system
data:
  Corefile: |
    .:53 {
        errors
        health {
            lameduck 5s
        }
        ready
        kubernetes cluster.local in-addr.arpa ip6.arpa {
           pods insecure
           fallthrough in-addr.arpa ip6.arpa
           ttl 30
        }
        prometheus :9153
        forward . /etc/resolv.conf
        cache 30
        loop
        reload
        loadbalance
    }

Corefile 配置包括以下 CoreDNS 插件：

errors：错误记录到标准输出。
health：在 http://localhost:8080/health 处提供 CoreDNS 的健康报告。
ready：在端口 8181 上提供的一个 HTTP 末端，当所有能够表达自身就绪的插件都已就绪时，在此末端返回 200 OK。
kubernetes：CoreDNS 将基于 Kubernetes 的服务和 Pod 的 IP 答复 DNS 查询。你可以在 CoreDNS 网站阅读更多细节。你可以使用 ttl 来定制响应的 TTL。默认值是 5 秒钟。TTL 的最小值可以是 0 秒钟，最大值为 3600 秒。将 TTL 设置为 0 可以禁止对 DNS 记录进行缓存。

pods insecure 选项是为了与 kube-dns 向后兼容。你可以使用 pods verified 选项，该选项使得仅在相同名称空间中存在具有匹配 IP 的 Pod 时才返回 A 记录。如果你不使用 Pod 记录，则可以使用 pods disabled 选项。

prometheus：CoreDNS 的度量指标值以 Prometheus 格式在 http://localhost:9153/metrics 上提供。
forward: 不在 Kubernetes 集群域内的任何查询都将转发到预定义的解析器 (/etc/resolv.conf).
cache：启用前端缓存。
loop：检测到简单的转发环，如果发现死循环，则中止 CoreDNS 进程。
reload：允许自动重新加载已更改的 Corefile。编辑 ConfigMap 配置后，请等待两分钟，以使更改生效。
loadbalance：这是一个轮转式 DNS 负载均衡器，它在应答中随机分配 A、AAAA 和 MX 记录的顺序。

你可以通过修改 ConfigMap 来更改默认的 CoreDNS 行为。

使用 CoreDNS 配置存根域和上游域名服务器

CoreDNS 能够使用 forward 插件配置存根域和上游域名服务器。

示例

如果集群操作员在 10.150.0.1 处运行了 Consul 域服务器，且所有 Consul 名称都带有后缀 .consul.local。要在 CoreDNS 中对其进行配置，集群管理员可以在 CoreDNS 的 ConfigMap 中创建加入以下字段。

consul.local:53 {
        errors
        cache 30
        forward . 10.150.0.1
    }

要显式强制所有非集群 DNS 查找通过特定的域名服务器（位于 172.16.0.1），可将 forward 指向该域名服务器，而不是 /etc/resolv.conf。

forward .  172.16.0.1

最终的包含默认的 Corefile 配置的 ConfigMap 如下所示：

apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: coredns
  namespace: kube-system
data:
  Corefile: |
    .:53 {
        errors
        health
        kubernetes cluster.local in-addr.arpa ip6.arpa {
           pods insecure
           fallthrough in-addr.arpa ip6.arpa
        }
        prometheus :9153
        forward . 172.16.0.1
        cache 30
        loop
        reload
        loadbalance
    }
    consul.local:53 {
        errors
        cache 30
        forward . 10.150.0.1
    }

工具 kubeadm 支持将 kube-dns ConfigMap 自动转换为 CoreDNS ConfigMap。

说明： 尽管 kube-dns 接受 FQDN（例如：ns.foo.com）作为存根域和名字服务器，CoreDNS 不支持此功能。转换期间，CoreDNS 配置中将忽略所有的 FQDN 域名服务器。

CoreDNS 配置等同于 kube-dns

CoreDNS 不仅仅提供 kube-dns 的功能。为 kube-dns 创建的 ConfigMap 支持 StubDomains 和 upstreamNameservers 转换为 CoreDNS 中的 forward 插件。

示例

用于 kubedns 的此示例 ConfigMap 描述了 stubdomains 和 upstreamnameservers：

apiVersion: v1
data:
  stubDomains: |
        {"abc.com" : ["1.2.3.4"], "my.cluster.local" : ["2.3.4.5"]}
  upstreamNameservers: |
        ["8.8.8.8", "8.8.4.4"]
kind: ConfigMap

CoreDNS 中的等效配置将创建一个 Corefile：

针对 stubDomains:

abc.com:53 {
     errors
     cache 30
     proxy . 1.2.3.4
 }
 my.cluster.local:53 {
     errors
     cache 30
     proxy . 2.3.4.5
 }

带有默认插件的完整 Corefile：

.:53 {
    errors
    health
    kubernetes cluster.local in-addr.arpa ip6.arpa {
       pods insecure
       fallthrough in-addr.arpa ip6.arpa
    }
    federation cluster.local {
       foo foo.feddomain.com
    }
    prometheus :9153
    forward .  8.8.8.8 8.8.4.4
    cache 30
}
abc.com:53 {
    errors
    cache 30
    forward . 1.2.3.4
}
my.cluster.local:53 {
    errors
    cache 30
    forward . 2.3.4.5
}

迁移到 CoreDNS

要从 kube-dns 迁移到 CoreDNS，此博客提供了帮助用户将 kube-dns 替换为 CoreDNS。集群管理员还可以使用部署脚本进行迁移。

接下来

阅读调试 DNS 解析

2.36 - 访问集群上运行的服务

本文展示了如何连接 Kubernetes 集群上运行的服务。

准备开始

要获知版本信息，请输入 kubectl version.

访问集群上运行的服务

在 Kubernetes 里，节点、 Pod 和服务都有自己的 IP。许多情况下，集群上的节点 IP、Pod IP 和某些服务 IP 是路由不可达的，所以不能从集群之外访问它们，例如从你自己的台式机。

连接方式

你有多种可选方式从集群外连接节点、Pod 和服务：

通过公网 IP 访问服务
- 使用类型为 NodePort 或 LoadBalancer 的服务，可以从外部访问它们。请查阅服务和 kubectl expose 文档。
- 取决于你的集群环境，你可以仅把服务暴露在你的企业网络环境中，也可以将其暴露在因特网上。需要考虑暴露的服务是否安全，它是否有自己的用户认证？
- 将 Pod 放置于服务背后。如果要访问一个副本集合中特定的 Pod，例如用于调试目的，请给 Pod 指定一个独特的标签并创建一个新服务选择该标签。
- 大部分情况下，都不需要应用开发者通过节点 IP 直接访问节点。

通过 Proxy 动词访问服务、节点或者 Pod
- 在访问远程服务之前，利用 API 服务器执行身份认证和鉴权。如果你的服务不够安全，无法暴露到因特网中，或者需要访问节点 IP 上的端口，又或者出于调试目的，可使用这种方式。
- 代理可能给某些应用带来麻烦
- 此方式仅适用于 HTTP/HTTPS
- 进一步的描述在这里
- 从集群中的 node 或者 pod 访问。

从集群中的一个节点或 Pod 访问
- 运行一个 Pod，然后使用 kubectl exec 连接到它的 Shell。从那个 Shell 连接其他的节点、Pod 和服务
- 某些集群可能允许你 SSH 到集群中的节点。你可能可以从那儿访问集群服务。这是一个非标准的方式，可能在一些集群上能工作，但在另一些上却不能。浏览器和其他工具可能已经安装也可能没有安装。集群 DNS 可能不会正常工作。

发现内置服务

典型情况下，kube-system 名字空间中会启动集群的几个服务。使用 kubectl cluster-info 命令获取这些服务的列表：

kubectl cluster-info

输出类似于：

Kubernetes master is running at https://104.197.5.247
elasticsearch-logging is running at https://104.197.5.247/api/v1/namespaces/kube-system/services/elasticsearch-logging/proxy
kibana-logging is running at https://104.197.5.247/api/v1/namespaces/kube-system/services/kibana-logging/proxy
kube-dns is running at https://104.197.5.247/api/v1/namespaces/kube-system/services/kube-dns/proxy
grafana is running at https://104.197.5.247/api/v1/namespaces/kube-system/services/monitoring-grafana/proxy
heapster is running at https://104.197.5.247/api/v1/namespaces/kube-system/services/monitoring-heapster/proxy

这一输出显示了用 proxy 动词访问每个服务时可用的 URL。例如，此集群（使用 Elasticsearch）启用了集群层面的日志。如果提供合适的凭据，可以通过 https://104.197.5.247/api/v1/namespaces/kube-system/services/elasticsearch-logging/proxy/ 访问，或通过一个 kubectl proxy 来访问： http://localhost:8080/api/v1/namespaces/kube-system/services/elasticsearch-logging/proxy/。

说明： 请参阅使用 Kubernets API 访问集群了解如何传递凭据或如何使用 kubectl proxy。

手动构建 API 服务器代理 URLs

如前所述，你可以使用 kubectl cluster-info 命令取得服务的代理 URL。为了创建包含服务末端、后缀和参数的代理 URLs，你可以在服务的代理 URL 中添加： http://kubernetes_master_address/api/v1/namespaces/namespace_name/services/service_name[:port_name]/proxy

如果还没有为你的端口指定名称，你可以不用在 URL 中指定 port_name。对于命名和未命名端口，你还可以使用端口号代替 port_name。

默认情况下，API 服务器使用 HTTP 为你的服务提供代理。要使用 HTTPS，请在服务名称前加上 https:： http://<kubernetes_master_address>/api/v1/namespaces/<namespace_name>/services/<service_name>/proxy URL 的 <service_name> 段支持的格式为：

<service_name> - 使用 http 代理到默认或未命名端口
<service_name>:<port_name> - 使用 http 代理到指定的端口名称或端口号
https:<service_name>: - 使用 https 代理到默认或未命名端口（注意尾随冒号）
https:<service_name>:<port_name> - 使用 https 代理到指定的端口名称或端口号

示例

如要访问 Elasticsearch 服务末端 _search?q=user:kimchy，你可以使用：

http://104.197.5.247/api/v1/namespaces/kube-system/services/elasticsearch-logging/proxy/_search?q=user:kimchy

如要访问 Elasticsearch 集群健康信息_cluster/health?pretty=true，你会使用：

https://104.197.5.247/api/v1/namespaces/kube-system/services/elasticsearch-logging/proxy/_cluster/health?pretty=true`

健康信息与下面的例子类似：

{
  "cluster_name" : "kubernetes_logging",
  "status" : "yellow",
  "timed_out" : false,
  "number_of_nodes" : 1,
  "number_of_data_nodes" : 1,
  "active_primary_shards" : 5,
  "active_shards" : 5,
  "relocating_shards" : 0,
  "initializing_shards" : 0,
  "unassigned_shards" : 5
}

要访问 https Elasticsearch 服务健康信息 _cluster/health?pretty=true，你会使用：

https://104.197.5.247/api/v1/namespaces/kube-system/services/https:elasticsearch-logging/proxy/_cluster/health?pretty=true

通过 Web 浏览器访问集群中运行的服务

你或许能够将 API 服务器代理的 URL 放入浏览器的地址栏，然而：

Web 服务器通常不能传递令牌，所以你可能需要使用基本（密码）认证。 API 服务器可以配置为接受基本认证，但你的集群可能并没有这样配置。
某些 Web 应用可能无法工作，特别是那些使用客户端 Javascript 构造 URL 的应用，所构造的 URL 可能并不支持代理路径前缀。

2.37 - 调试 DNS 问题

这篇文章提供了一些关于 DNS 问题诊断的方法。

准备开始

你的集群必须使用了 CoreDNS 插件或者其前身，kube-dns。

您的 Kubernetes 服务器版本必须不低于版本 v1.6. 要获知版本信息，请输入 kubectl version.

创建一个简单的 Pod 作为测试环境

admin/dns/dnsutils.yaml

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: dnsutils
  namespace: default
spec:
  containers:
  - name: dnsutils
    image: k8s.gcr.io/e2e-test-images/jessie-dnsutils:1.3
    command:
      - sleep
      - "3600"
    imagePullPolicy: IfNotPresent
  restartPolicy: Always

说明： 此示例在 default 命名空间创建 pod。服务的 DNS 名字解析取决于 pod 的命名空间。详细信息请查阅服务和 Pod 的 DNS。

使用上面的清单来创建一个 Pod：

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/admin/dns/dnsutils.yaml

pod/dnsutils created

验证其状态：

kubectl get pods dnsutils

NAME      READY     STATUS    RESTARTS   AGE
dnsutils   1/1       Running   0          <some-time>

一旦 Pod 处于运行状态，你就可以在该环境里执行 nslookup。如果你看到类似下列的内容，则表示 DNS 是正常运行的。

kubectl exec -i -t dnsutils -- nslookup kubernetes.default

Server:    10.0.0.10
Address 1: 10.0.0.10

Name:      kubernetes.default
Address 1: 10.0.0.1

如果 nslookup 命令执行失败，请检查下列内容：

先检查本地的 DNS 配置

查看 resolv.conf 文件的内容（阅读定制 DNS 服务和后文的已知问题，获取更多信息)

kubectl exec -ti dnsutils -- cat /etc/resolv.conf

验证 search 和 nameserver 的配置是否与下面的内容类似（注意 search 根据不同的云提供商可能会有所不同)：

search default.svc.cluster.local svc.cluster.local cluster.local google.internal c.gce_project_id.internal
nameserver 10.0.0.10
options ndots:5

下列错误表示 CoreDNS （或 kube-dns）插件或者相关服务出现了问题：

kubectl exec -i -t dnsutils -- nslookup kubernetes.default

输出为：

Server:    10.0.0.10
Address 1: 10.0.0.10

nslookup: can't resolve 'kubernetes.default'

或者

Server:    10.0.0.10
Address 1: 10.0.0.10 kube-dns.kube-system.svc.cluster.local

nslookup: can't resolve 'kubernetes.default'

检查 DNS Pod 是否运行

使用 kubectl get pods 命令来验证 DNS Pod 是否运行。

kubectl get pods --namespace=kube-system -l k8s-app=kube-dns

NAME                       READY     STATUS    RESTARTS   AGE
...
coredns-7b96bf9f76-5hsxb   1/1       Running   0           1h
coredns-7b96bf9f76-mvmmt   1/1       Running   0           1h
...

说明： 对于 CoreDNS 和 kube-dns 部署而言，标签 k8s-app 的值都应该是 kube-dns。

如果你发现没有 CoreDNS Pod 在运行，或者该 Pod 的状态是 failed 或者 completed，那可能这个 DNS 插件在您当前的环境里并没有成功部署，你将需要手动去部署它。

检查 DNS Pod 里的错误

使用 kubectl logs 命令来查看 DNS 容器的日志信息。

kubectl logs --namespace=kube-system -l k8s-app=kube-dns

下列是一个正常运行的 CoreDNS 日志信息：

.:53
2018/08/15 14:37:17 [INFO] CoreDNS-1.2.2
2018/08/15 14:37:17 [INFO] linux/amd64, go1.10.3, 2e322f6
CoreDNS-1.2.2
linux/amd64, go1.10.3, 2e322f6
2018/08/15 14:37:17 [INFO] plugin/reload: Running configuration MD5 = 24e6c59e83ce706f07bcc82c31b1ea1c

查看是否日志中有一些可疑的或者意外的消息。

检查是否启用了 DNS 服务

使用 kubectl get service 命令来检查 DNS 服务是否已经启用。

kubectl get svc --namespace=kube-system

NAME         TYPE        CLUSTER-IP     EXTERNAL-IP   PORT(S)             AGE
...
kube-dns     ClusterIP   10.0.0.10      <none>        53/UDP,53/TCP        1h
...

说明： 不管是 CoreDNS 还是 kube-dns，这个服务的名字都会是 kube-dns 。

如果你已经创建了 DNS 服务，或者该服务应该是默认自动创建的但是它并没有出现，请阅读调试服务来获取更多信息。

DNS 的端点公开了吗？

你可以使用 kubectl get endpoints 命令来验证 DNS 的端点是否公开了。

kubectl get ep kube-dns --namespace=kube-system

NAME       ENDPOINTS                       AGE
kube-dns   10.180.3.17:53,10.180.3.17:53    1h

如果你没看到对应的端点，请阅读调试服务的端点部分。

若需要了解更多的 Kubernetes DNS 例子，请在 Kubernetes GitHub 仓库里查看 cluster-dns 示例。

DNS 查询有被接收或者执行吗？

你可以通过给 CoreDNS 的配置文件（也叫 Corefile）添加 log 插件来检查查询是否被正确接收。 CoreDNS 的 Corefile 被保存在一个叫 coredns 的 ConfigMap 里，使用下列命令来编辑它：

kubectl -n kube-system edit configmap coredns

然后按下面的例子给 Corefile 添加 log。

apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: coredns
  namespace: kube-system
data:
  Corefile: |
    .:53 {
        log
        errors
        health
        kubernetes cluster.local in-addr.arpa ip6.arpa {
          pods insecure
          upstream
          fallthrough in-addr.arpa ip6.arpa
        }
        prometheus :9153
        forward . /etc/resolv.conf
        cache 30
        loop
        reload
        loadbalance
    }

保存这些更改后，你可能会需要等待一到两分钟让 Kubernetes 把这些更改应用到 CoreDNS 的 Pod 里。

接下来，发起一些查询并依照前文所述查看日志信息，如果 CoreDNS 的 Pod 接收到这些查询，你将可以在日志信息里看到它们。

下面是日志信息里的查询例子：

.:53
2018/08/15 14:37:15 [INFO] CoreDNS-1.2.0
2018/08/15 14:37:15 [INFO] linux/amd64, go1.10.3, 2e322f6
CoreDNS-1.2.0
linux/amd64, go1.10.3, 2e322f6
2018/09/07 15:29:04 [INFO] plugin/reload: Running configuration MD5 = 162475cdf272d8aa601e6fe67a6ad42f
2018/09/07 15:29:04 [INFO] Reloading complete
172.17.0.18:41675 - [07/Sep/2018:15:29:11 +0000] 59925 "A IN kubernetes.default.svc.cluster.local. udp 54 false 512" NOERROR qr,aa,rd,ra 106 0.000066649s

你的服务在正确的命名空间中吗？

未指定命名空间的 DNS 查询仅作用于 pod 所在的命名空间。

如果 pod 和服务的命名空间不相同，则 DNS 查询必须指定服务所在的命名空间。

该查询仅限于 pod 所在的名称空间：

kubectl exec -i -t dnsutils -- nslookup <service-name>

指定命名空间的查询：

kubectl exec -i -t dnsutils -- nslookup <service-name>.<namespace>

要进一步了解名字解析，请查看服务和 Pod 的 DNS。

已知问题

有些 Linux 发行版本（比如 Ubuntu）默认使用一个本地的 DNS 解析器（systemd-resolved）。 systemd-resolved 会用一个存根文件（Stub File）来覆盖 /etc/resolv.conf 内容，从而可能在上游服务器中解析域名产生转发环（forwarding loop）。这个问题可以通过手动指定 kubelet 的 --resolv-conf 标志为正确的 resolv.conf（如果是 systemd-resolved，则这个文件路径为 /run/systemd/resolve/resolv.conf）来解决。 kubeadm 会自动检测 systemd-resolved 并对应的更改 kubelet 的命令行标志。

Kubernetes 的安装并不会默认配置节点的 resolv.conf 文件来使用集群的 DNS 服务，因为这个配置对于不同的发行版本是不一样的。这个问题应该迟早会被解决的。

Linux 的 libc 限制 nameserver 只能有三个记录。不仅如此，对于 glibc-2.17-222 之前的版本（参见此 Issue 了解新版本的更新），search 的记录不能超过 6 个（详情请查阅这个 2005 年的 bug）。 Kubernetes 需要占用一个 nameserver 记录和三个search记录。这意味着如果一个本地的安装已经使用了三个 nameserver 或者使用了超过三个 search 记录，而你的 glibc 版本也在有问题的版本列表中，那么有些配置很可能会丢失。为了绕过 DNS nameserver 个数限制，节点可以运行 dnsmasq，以提供更多的 nameserver 记录。你也可以使用kubelet 的 --resolv-conf 标志来解决这个问题。要想修复 DNS search 记录个数限制问题，可以考虑升级你的 Linux 发行版本，或者升级 glibc 到一个不再受此困扰的版本。

说明：

使用扩展 DNS 设置， Kubernetes 允许更多的 search 记录。

如果你使用 Alpine 3.3 或更早版本作为你的基础镜像，DNS 可能会由于 Alpine 中一个已知的问题导致无法正常工作。请查看这里获取更多信息。

接下来

参阅自动扩缩集群中的 DNS 服务.
阅读服务和 Pod 的 DNS

2.38 - 通过名字空间共享集群

本页展示如何查看、使用和删除名字空间。本页同时展示如何使用 Kubernetes 名字空间来划分集群。

准备开始

你已拥有一个配置好的 Kubernetes 集群。
你已对 Kubernetes 的 Pods , Services , 和 Deployments 有基本理解。

查看名字空间

列出集群中现有的名字空间：

kubectl get namespaces

NAME          STATUS    AGE
default       Active    11d
kube-system   Active    11d
kube-public   Active    11d

初始状态下，Kubernetes 具有三个名字空间：

default 无名字空间对象的默认名字空间
kube-system 由 Kubernetes 系统创建的对象的名字空间
kube-public 自动创建且被所有用户可读的名字空间（包括未经身份认证的）。此名字空间通常在某些资源在整个集群中可见且可公开读取时被集群使用。此名字空间的公共方面只是一个约定，而不是一个必要条件。

你还可以通过下列命令获取特定名字空间的摘要：

kubectl get namespaces <name>

或用下面的命令获取详细信息：

kubectl describe namespaces <name>

Name:           default
Labels:         <none>
Annotations:    <none>
Status:         Active

No resource quota.

Resource Limits
 Type       Resource    Min Max Default
 ----               --------    --- --- ---
 Container          cpu         -   -   100m

请注意，这些详情同时显示了资源配额（如果存在）以及资源限制区间。

资源配额跟踪并聚合 Namespace 中资源的使用情况，并允许集群运营者定义 Namespace 可能消耗的 Hard 资源使用限制。

限制区间定义了单个实体在一个 Namespace 中可使用的最小/最大资源量约束。

参阅准入控制: 限制区间

名字空间可以处于下列两个阶段中的一个:

Active 名字空间正在被使用中
Terminating 名字空间正在被删除，且不能被用于新对象。

更多细节，参阅 API 参考中的命名空间。

创建名字空间

说明： 避免使用前缀 kube- 创建名字空间，因为它是为 Kubernetes 系统名字空间保留的。

新建一个名为 my-namespace.yaml 的 YAML 文件，并写入下列内容：

apiVersion: v1
kind: Namespace
metadata:
  name: <insert-namespace-name-here>

然后运行：

kubectl create -f ./my-namespace.yaml

或者，你可以使用下面的命令创建名字空间：
```
kubectl create namespace <insert-namespace-name-here>
```

请注意，名字空间的名称必须是一个合法的 DNS 标签。

可选字段 finalizers 允许观察者们在名字空间被删除时清除资源。记住如果指定了一个不存在的终结器，名字空间仍会被创建，但如果用户试图删除它，它将陷入 Terminating 状态。

更多有关 finalizers 的信息请查阅设计文档中名字空间部分。

删除名字空间

删除名字空间使用命令：

kubectl delete namespaces <insert-some-namespace-name>

警告： 这会删除名字空间下的 所有内容 ！

删除是异步的，所以有一段时间你会看到名字空间处于 Terminating 状态。

使用 Kubernetes 名字空间细分你的集群

理解 default 名字空间

默认情况下，Kubernetes 集群会在配置集群时实例化一个 default 名字空间，用以存放集群所使用的默认 Pods、Services 和 Deployments 集合。

假设你有一个新的集群，你可以通过执行以下操作来内省可用的名字空间
```
kubectl get namespaces
```
```
NAME      STATUS    AGE
default   Active    13m
```

创建新的名字空间

在本练习中，我们将创建两个额外的 Kubernetes 名字空间来保存我们的内容。

在某组织使用共享的 Kubernetes 集群进行开发和生产的场景中：

开发团队希望在集群中维护一个空间，以便他们可以查看用于构建和运行其应用程序的 Pods、Services 和 Deployments 列表。在这个空间里，Kubernetes 资源被自由地加入或移除，对谁能够或不能修改资源的限制被放宽，以实现敏捷开发。

运维团队希望在集群中维护一个空间，以便他们可以强制实施一些严格的规程，对谁可以或不可以操作运行生产站点的 Pods、Services 和 Deployments 集合进行控制。

该组织可以遵循的一种模式是将 Kubernetes 集群划分为两个名字空间：development 和 production。

让我们创建两个新的名字空间来保存我们的工作。

使用 kubectl 创建 development 名字空间。
```
kubectl create -f https://k8s.io/examples/admin/namespace-dev.json
```
让我们使用 kubectl 创建 production 名字空间。
```
kubectl create -f https://k8s.io/examples/admin/namespace-prod.json
```
为了确保一切正常，列出集群中的所有名字空间。
```
kubectl get namespaces --show-labels
```
```
NAME          STATUS    AGE       LABELS
default       Active    32m       <none>
development   Active    29s       name=development
production    Active    23s       name=production
```

在每个名字空间中创建 pod

Kubernetes 名字空间为集群中的 Pods、Services 和 Deployments 提供了作用域。

与一个名字空间交互的用户不会看到另一个名字空间中的内容。

为了演示这一点，让我们在 development 名字空间中启动一个简单的 Deployment 和 Pod。

kubectl create deployment snowflake --image=k8s.gcr.io/serve_hostname -n=development
kubectl scale deployment snowflake --replicas=2 -n=development

我们创建了一个副本个数为 2 的 Deployment，运行名为 snowflake 的 Pod，其中包含一个负责提供主机名的基本容器。

kubectl get deployment -n=development

NAME         READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
snowflake    2/2     2            2           2m

kubectl get pods -l app=snowflake -n=development

NAME                         READY     STATUS    RESTARTS   AGE
snowflake-3968820950-9dgr8   1/1       Running   0          2m
snowflake-3968820950-vgc4n   1/1       Running   0          2m

看起来还不错，开发人员能够做他们想做的事，而且他们不必担心会影响到 production 名字空间下面的内容。

让我们切换到 production 名字空间，展示一下一个名字空间中的资源是如何对另一个名字空间隐藏的。

名字空间 production 应该是空的，下面的命令应该不会返回任何东西。

kubectl get deployment -n=production
kubectl get pods -n=production

生产环境下一般以养牛的方式运行负载，所以让我们创建一些 Cattle（牛）Pod。

kubectl create deployment cattle --image=k8s.gcr.io/serve_hostname -n=production
kubectl scale deployment cattle --replicas=5 -n=production

kubectl get deployment -n=production

NAME         READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
cattle       5/5     5            5           10s

kubectl get pods -l app=cattle -n=production

NAME                      READY     STATUS    RESTARTS   AGE
cattle-2263376956-41xy6   1/1       Running   0          34s
cattle-2263376956-kw466   1/1       Running   0          34s
cattle-2263376956-n4v97   1/1       Running   0          34s
cattle-2263376956-p5p3i   1/1       Running   0          34s
cattle-2263376956-sxpth   1/1       Running   0          34s

此时，应该很清楚的展示了用户在一个名字空间中创建的资源对另一个名字空间是隐藏的。

随着 Kubernetes 中的策略支持的发展，我们将扩展此场景，以展示如何为每个名字空间提供不同的授权规则。

理解使用名字空间的动机

单个集群应该能满足多个用户及用户组的需求（以下称为 “用户社区”）。

Kubernetes 名字空间 帮助不同的项目、团队或客户去共享 Kubernetes 集群。

名字空间通过以下方式实现这点：

为名字设置作用域.
为集群中的部分资源关联鉴权和策略的机制。

使用多个名字空间是可选的。

每个用户社区都希望能够与其他社区隔离开展工作。

每个用户社区都有自己的：

资源（pods、服务、副本控制器等等）
策略（谁能或不能在他们的社区里执行操作）
约束（该社区允许多少配额，等等）

集群运营者可以为每个唯一用户社区创建名字空间。

名字空间为下列内容提供唯一的作用域：

命名资源（避免基本的命名冲突）
将管理权限委派给可信用户
限制社区资源消耗的能力

用例包括:

作为集群运营者, 我希望能在单个集群上支持多个用户社区。
作为集群运营者，我希望将集群分区的权限委派给这些社区中的受信任用户。
作为集群运营者，我希望能限定每个用户社区可使用的资源量，以限制对使用同一集群的其他用户社区的影响。
作为群集用户，我希望与我的用户社区相关的资源进行交互，而与其他用户社区在该集群上执行的操作无关。

理解名字空间和 DNS

当你创建服务时，Kubernetes 会创建相应的 DNS 条目。此条目的格式为 <服务名称>.<名字空间名称>.svc.cluster.local。这意味着如果容器使用 <服务名称>，它将解析为名字空间本地的服务。这对于在多个名字空间（如开发、暂存和生产）中使用相同的配置非常有用。如果要跨名字空间访问，则需要使用完全限定的域名（FQDN）。

接下来

2.39 - 通过配置文件设置 Kubelet 参数

通过保存在硬盘的配置文件设置 kubelet 的部分配置参数，这可以作为命令行参数的替代。

建议通过配置文件的方式提供参数，因为这样可以简化节点部署和配置管理。

创建配置文件

KubeletConfiguration 结构体定义了可以通过文件配置的 Kubelet 配置子集，

配置文件必须是这个结构体中参数的 JSON 或 YAML 表现形式。确保 kubelet 可以读取该文件。

下面是一个 Kubelet 配置文件示例：

apiVersion: kubelet.config.k8s.io/v1beta1
kind: KubeletConfiguration
address: "192.168.0.8",
port: 20250,
serializeImagePulls: false,
evictionHard:
    memory.available:  "200Mi"

在这个示例中, Kubelet 被设置为在地址 192.168.0.8 端口 20250 上提供服务，以并行方式拖拽镜像，当可用内存低于 200Mi 时, kubelet 将会开始驱逐 Pods。没有声明的其余配置项都将使用默认值，除非使用命令行参数来重载。命令行中的参数将会覆盖配置文件中的对应值。

启动通过配置文件配置的 Kubelet 进程

说明： 如果你使用 kubeadm 初始化你的集群，在使用 kubeadmin init 创建你的集群的时候请使用 kubelet-config。更多细节请阅读使用 kubeadm 配置 kubelet

启动 Kubelet 需要将 --config 参数设置为 Kubelet 配置文件的路径。Kubelet 将从此文件加载其配置。

请注意，命令行参数与配置文件有相同的值时，就会覆盖配置文件中的该值。这有助于确保命令行 API 的向后兼容性。

请注意，kubelet 配置文件中的相对文件路径是相对于 kubelet 配置文件的位置解析的，而命令行参数中的相对路径是相对于 kubelet 的当前工作目录解析的。

请注意，命令行参数和 Kubelet 配置文件的某些默认值不同。如果设置了 --config，并且没有通过命令行指定值，则 KubeletConfiguration 版本的默认值生效。在上面的例子中，version 是 kubelet.config.k8s.io/v1beta1。

接下来

参阅 KubeletConfiguration 进一步学习 kubelet 的配置。

2.40 - 配置 API 对象配额

本文讨论如何为 API 对象配置配额，包括 PersistentVolumeClaim 和 Service。配额限制了可以在命名空间中创建的特定类型对象的数量。你可以在 ResourceQuota 对象中指定配额。

准备开始

要获知版本信息，请输入 kubectl version.

创建命名空间

创建一个命名空间以便本例中创建的资源和集群中的其余部分相隔离。

kubectl create namespace quota-object-example

创建 ResourceQuota

下面是一个 ResourceQuota 对象的配置文件：

admin/resource/quota-objects.yaml

apiVersion: v1
kind: ResourceQuota
metadata:
  name: object-quota-demo
spec:
  hard:
    persistentvolumeclaims: "1"
    services.loadbalancers: "2"
    services.nodeports: "0"

创建 ResourceQuota：

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/admin/resource/quota-objects.yaml --namespace=quota-object-example

查看 ResourceQuota 的详细信息：

kubectl get resourcequota object-quota-demo --namespace=quota-object-example --output=yaml

输出结果表明在 quota-object-example 命名空间中，至多只能有一个 PersistentVolumeClaim，最多两个 LoadBalancer 类型的服务，不能有 NodePort 类型的服务。

status:
  hard:
    persistentvolumeclaims: "1"
    services.loadbalancers: "2"
    services.nodeports: "0"
  used:
    persistentvolumeclaims: "0"
    services.loadbalancers: "0"
    services.nodeports: "0"

创建 PersistentVolumeClaim

下面是一个 PersistentVolumeClaim 对象的配置文件：

admin/resource/quota-objects-pvc.yaml

apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
  name: pvc-quota-demo
spec:
  storageClassName: manual
  accessModes:
    - ReadWriteOnce
  resources:
    requests:
      storage: 3Gi

创建 PersistentVolumeClaim：

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/admin/resource/quota-objects-pvc.yaml --namespace=quota-object-example

确认已创建完 PersistentVolumeClaim：

kubectl get persistentvolumeclaims --namespace=quota-object-example

输出信息表明 PersistentVolumeClaim 存在并且处于 Pending 状态：

NAME             STATUS
pvc-quota-demo   Pending

尝试创建第二个 PersistentVolumeClaim

下面是第二个 PersistentVolumeClaim 的配置文件：

admin/resource/quota-objects-pvc-2.yaml

apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
  name: pvc-quota-demo-2
spec:
  storageClassName: manual
  accessModes:
    - ReadWriteOnce
  resources:
    requests:
      storage: 4Gi

尝试创建第二个 PersistentVolumeClaim：

kubectl create -f https://k8s.io/examples/admin/resource/quota-objects-pvc-2.yaml --namespace=quota-object-example

输出信息表明第二个 PersistentVolumeClaim 没有创建成功，因为这会超出命名空间的配额。

persistentvolumeclaims "pvc-quota-demo-2" is forbidden:
exceeded quota: object-quota-demo, requested: persistentvolumeclaims=1,
used: persistentvolumeclaims=1, limited: persistentvolumeclaims=1

说明

下面这些字符串可被用来标识那些能被配额限制的 API 资源：

字符串	API 对象
"pods"	Pod
"services"	Service
"replicationcontrollers"	ReplicationController
"resourcequotas"	ResourceQuota
"secrets"	Secret
"configmaps"	ConfigMap
"persistentvolumeclaims"	PersistentVolumeClaim
"services.nodeports"	NodePort 类型的 Service
"services.loadbalancers"	LoadBalancer 类型的 Service

清理

删除你的命名空间：

kubectl delete namespace quota-object-example

接下来

集群管理员参考

应用开发者参考

2.41 - 限制存储消耗

此示例演示了如何限制一个名字空间中的存储使用量。

演示中用到了以下资源：ResourceQuota， LimitRange 和 PersistentVolumeClaim。

准备开始

你必须拥有一个 Kubernetes 的集群，同时你的 Kubernetes 集群必须带有 kubectl 命令行工具。建议在至少有两个节点的集群上运行本教程，且这些节点不作为控制平面主机。如果你还没有集群，你可以通过 Minikube 构建一个你自己的集群，或者你可以使用下面任意一个 Kubernetes 工具构建：
- Katacoda
- 玩转 Kubernetes
要获知版本信息，请输入 kubectl version.

场景：限制存储消耗

集群管理员代表用户群操作集群，管理员希望控制单个名称空间可以消耗多少存储空间以控制成本。

管理员想要限制：

名字空间中持久卷申领（persistent volume claims）的数量
每个申领（claim）可以请求的存储量
名字空间可以具有的累计存储量

使用 LimitRange 限制存储请求

将 LimitRange 添加到名字空间会为存储请求大小强制设置最小值和最大值。存储是通过 PersistentVolumeClaim 来发起请求的。执行限制范围控制的准入控制器会拒绝任何高于或低于管理员所设阈值的 PVC。

在此示例中，请求 10Gi 存储的 PVC 将被拒绝，因为它超过了最大 2Gi。

apiVersion: v1
kind: LimitRange
metadata:
  name: storagelimits
spec:
  limits:
  - type: PersistentVolumeClaim
    max:
      storage: 2Gi
    min:
      storage: 1Gi

当底层存储提供程序需要某些最小值时，将会用到所设置最小存储请求值。例如，AWS EBS volumes 的最低要求为 1Gi。

使用 StorageQuota 限制 PVC 数目和累计存储容量

管理员可以限制某个名字空间中的 PVCs 个数以及这些 PVCs 的累计容量。新 PVCs 请求如果超过任一上限值将被拒绝。

在此示例中，名字空间中的第 6 个 PVC 将被拒绝，因为它超过了最大计数 5。或者，当与上面的 2Gi 最大容量限制结合在一起时，意味着 5Gi 的最大配额不能支持 3 个都是 2Gi 的 PVC。后者实际上是向名字空间请求 6Gi 容量，而该命令空间已经设置上限为 5Gi。

apiVersion: v1
kind: ResourceQuota
metadata:
  name: storagequota
spec:
  hard:
    persistentvolumeclaims: "5"
    requests.storage: "5Gi"

小结

限制范围对象可以用来设置可请求的存储量上限，而资源配额对象则可以通过申领计数和累计存储容量有效地限制名字空间耗用的存储量。这两种机制使得集群管理员能够规划其集群存储预算而不会发生任一项目超量分配的风险。

2.42 - 静态加密 Secret 数据

本文展示如何启用和配置静态 Secret 数据的加密

准备开始

你必须拥有一个 Kubernetes 的集群，同时你的 Kubernetes 集群必须带有 kubectl 命令行工具。建议在至少有两个节点的集群上运行本教程，且这些节点不作为控制平面主机。如果你还没有集群，你可以通过 Minikube 构建一个你自己的集群，或者你可以使用下面任意一个 Kubernetes 工具构建：
- Katacoda
- 玩转 Kubernetes
要获知版本信息，请输入 kubectl version.

需要 etcd v3 或者更高版本

配置并确定是否已启用静态数据加密

kube-apiserver 的参数 --experimental-encryption-provider-config 控制 API 数据在 etcd 中的加密方式。下面提供一个配置示例。

理解静态数据加密

apiVersion: apiserver.config.k8s.io/v1
kind: EncryptionConfiguration
resources:
  - resources:
    - secrets
    providers:
    - identity: {}
    - aesgcm:
        keys:
        - name: key1
          secret: c2VjcmV0IGlzIHNlY3VyZQ==
        - name: key2
          secret: dGhpcyBpcyBwYXNzd29yZA==
    - aescbc:
        keys:
        - name: key1
          secret: c2VjcmV0IGlzIHNlY3VyZQ==
        - name: key2
          secret: dGhpcyBpcyBwYXNzd29yZA==
    - secretbox:
        keys:
        - name: key1
          secret: YWJjZGVmZ2hpamtsbW5vcHFyc3R1dnd4eXoxMjM0NTY=

每个 resources 数组项目是一个单独的完整的配置。 resources.resources 字段是要加密的 Kubernetes 资源名称（resource 或 resource.group）的数组。 providers 数组是可能的加密 provider 的有序列表。每个条目只能指定一个 provider 类型（可以是 identity 或 aescbc，但不能在同一个项目中同时指定）。

列表中的第一个 provider 用于加密进入存储的资源。当从存储器读取资源时，与存储的数据匹配的所有 provider 将按顺序尝试解密数据。如果由于格式或密钥不匹配而导致没有 provider 能够读取存储的数据，则会返回一个错误，以防止客户端访问该资源。

注意： 重要： 如果通过加密配置无法读取资源（因为密钥已更改），唯一的方法是直接从底层 etcd 中删除该密钥。任何尝试读取资源的调用将会失败，直到它被删除或提供有效的解密密钥。

Providers:

Kubernetes 静态数据加密的 Providers
名称	加密类型	强度	速度	密钥长度	其它事项
`identity`	无	N/A	N/A	N/A	不加密写入的资源。当设置为第一个 provider 时，资源将在新值写入时被解密。
`secretbox`	XSalsa20 和 Poly1305	强	更快	32字节	较新的标准，在需要高度评审的环境中可能不被接受。
`aesgcm`	带有随机数的 AES-GCM	必须每 200k 写入一次	最快	16, 24 或者 32字节	建议不要使用，除非实施了自动密钥循环方案。
`aescbc`	填充 PKCS#7 的 AES-CBC	弱	快	32字节	由于 CBC 容易受到密文填塞攻击（Padding Oracle Attack），不推荐使用。
`kms`	使用信封加密方案：数据使用带有 PKCS#7 填充的 AES-CBC 通过数据加密密钥（DEK）加密，DEK 根据 Key Management Service（KMS）中的配置通过密钥加密密钥（Key Encryption Keys，KEK）加密	最强	快	32字节	建议使用第三方工具进行密钥管理。为每个加密生成新的 DEK，并由用户控制 KEK 轮换来简化密钥轮换。配置 KMS 提供程序

每个 provider 都支持多个密钥 - 在解密时会按顺序使用密钥，如果是第一个 provider，则第一个密钥用于加密。

在 EncryptionConfig 中保存原始的加密密钥与不加密相比只会略微地提升安全级别。请使用 kms 驱动以获得更强的安全性。 默认情况下，identity 驱动被用来对 etcd 中的 Secret 提供保护，而这个驱动不提供加密能力。 EncryptionConfiguration 的引入是为了能够使用本地管理的密钥来在本地加密 Secret 数据。

使用本地管理的密钥来加密 Secret 能够保护数据免受 etcd 破坏的影响，不过无法针对主机被侵入提供防护。这是因为加密的密钥保存在主机上的 EncryptionConfig YAML 文件中，有经验的入侵者仍能访问该文件并从中提取出加密密钥。

封套加密（Envelope Encryption）引入了对独立密钥的依赖，而这个密钥并不保存在 Kubernetes 中。在这种情况下下，入侵者需要攻破 etcd、kube-apiserver 和第三方的 KMS 驱动才能获得明文数据，因而这种方案提供了比本地保存加密密钥更高的安全级别。

加密你的数据

创建一个新的加密配置文件：

apiVersion: apiserver.config.k8s.io/v1
kind: EncryptionConfiguration
resources:
  - resources:
    - secrets
    providers:
    - aescbc:
        keys:
        - name: key1
          secret: <BASE 64 ENCODED SECRET>
    - identity: {}

遵循如下步骤来创建一个新的 secret：

生成一个 32 字节的随机密钥并进行 base64 编码。如果你在 Linux 或 Mac OS X 上，请运行以下命令：
```
head -c 32 /dev/urandom | base64
```

将这个值放入到 secret 字段中。
设置 kube-apiserver 的 --experimental-encryption-provider-config 参数，将其指向配置文件所在位置。
重启你的 API server。

注意： 你的配置文件包含可以解密 etcd 内容的密钥，因此你必须正确限制主控节点的访问权限，以便只有能运行 kube-apiserver 的用户才能读取它。

验证数据已被加密

数据在写入 etcd 时会被加密。重新启动你的 kube-apiserver 后，任何新创建或更新的密码在存储时都应该被加密。如果想要检查，你可以使用 etcdctl 命令行程序来检索你的加密内容。

创建一个新的 secret，名称为 secret1，命名空间为 default：

kubectl create secret generic secret1 -n default --from-literal=mykey=mydata

使用 etcdctl 命令行，从 etcd 中读取 secret：
```
ETCDCTL_API=3 etcdctl get /registry/secrets/default/secret1 [...] | hexdump -C
```
这里的 [...] 是用来连接 etcd 服务的额外参数。

验证存储的密钥前缀是否为 k8s:enc:aescbc:v1:，这表明 aescbc provider 已加密结果数据。
通过 API 检索，验证 secret 是否被正确解密：
```
kubectl describe secret secret1 -n default
```
其输出应该是 mykey: bXlkYXRh，mydata 数据是被加密过的，请参阅解密 Secret 了解如何完全解码 Secret 内容。

确保所有 Secret 都被加密

由于 Secret 是在写入时被加密，因此对 Secret 执行更新也会加密该内容。

kubectl get secrets --all-namespaces -o json | kubectl replace -f -

上面的命令读取所有 Secret，然后使用服务端加密来更新其内容。

说明： 如果由于冲突写入而发生错误，请重试该命令。对于较大的集群，你可能希望通过命名空间或更新脚本来对 Secret 进行划分。

轮换解密密钥

在不发生停机的情况下更改 Secret 需要多步操作，特别是在有多个 kube-apiserver 进程正在运行的高可用环境中。

生成一个新密钥并将其添加为所有服务器上当前提供程序的第二个密钥条目
重新启动所有 kube-apiserver 进程以确保每台服务器都可以使用新密钥进行解密
将新密钥设置为 keys 数组中的第一个条目，以便在配置中使用其进行加密
重新启动所有 kube-apiserver 进程以确保每个服务器现在都使用新密钥进行加密
运行 kubectl get secrets --all-namespaces -o json | kubectl replace -f - 以用新密钥加密所有现有的秘密
在使用新密钥备份 etcd 后，从配置中删除旧的解密密钥并更新所有密钥

如果只有一个 kube-apiserver，第 2 步可能可以忽略。

解密所有数据

要禁用 rest 加密，请将 identity provider 作为配置中的第一个条目：

apiVersion: apiserver.config.k8s.io/v1
kind: EncryptionConfiguration
resources:
  - resources:
    - secrets
    providers:
    - identity: {}
    - aescbc:
        keys:
        - name: key1
          secret: <BASE 64 ENCODED SECRET>

并重新启动所有 kube-apiserver 进程。然后运行：

kubectl get secrets -all-namespaces -o json | kubectl replace -f -`

以强制解密所有 secret。

3 - 配置 Pods 和容器

对 Pod 和容器执行常见的配置任务。

3.1 - 为容器和 Pod 分配内存资源

此页面展示如何将内存请求（request）和内存限制（limit）分配给一个容器。我们保障容器拥有它请求数量的内存，但不允许使用超过限制数量的内存。

准备开始

要获知版本信息，请输入 kubectl version.

你集群中的每个节点必须拥有至少 300 MiB 的内存。

该页面上的一些步骤要求你在集群中运行 metrics-server 服务。如果你已经有在运行中的 metrics-server，则可以跳过这些步骤。

如果你运行的是 Minikube，可以运行下面的命令启用 metrics-server：

minikube addons enable metrics-server

要查看 metrics-server 或资源指标 API (metrics.k8s.io) 是否已经运行，请运行以下命令：

kubectl get apiservices

如果资源指标 API 可用，则输出结果将包含对 metrics.k8s.io 的引用信息。

NAME
v1beta1.metrics.k8s.io

创建命名空间

创建一个命名空间，以便将本练习中创建的资源与集群的其余部分隔离。

kubectl create namespace mem-example

指定内存请求和限制

要为容器指定内存请求，请在容器资源清单中包含 resources：requests 字段。同理，要指定内存限制，请包含 resources：limits。

在本练习中，你将创建一个拥有一个容器的 Pod。容器将会请求 100 MiB 内存，并且内存会被限制在 200 MiB 以内。这是 Pod 的配置文件：

pods/resource/memory-request-limit.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"]

配置文件的 args 部分提供了容器启动时的参数。 "--vm-bytes", "150M" 参数告知容器尝试分配 150 MiB 内存。

开始创建 Pod：

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/pods/resource/memory-request-limit.yaml --namespace=mem-example

验证 Pod 中的容器是否已运行：

kubectl get pod memory-demo --namespace=mem-example

查看 Pod 相关的详细信息：

kubectl get pod memory-demo --output=yaml --namespace=mem-example

输出结果显示：该 Pod 中容器的内存请求为 100 MiB，内存限制为 200 MiB。

...
resources:
  requests:
    memory: 100Mi
  limits:
    memory: 200Mi
...

运行 kubectl top 命令，获取该 Pod 的指标数据：

kubectl top pod memory-demo --namespace=mem-example

输出结果显示：Pod 正在使用的内存大约为 162,900,000 字节，约为 150 MiB。这大于 Pod 请求的 100 MiB，但在 Pod 限制的 200 MiB之内。

NAME                        CPU(cores)   MEMORY(bytes)
memory-demo                 <something>  162856960

删除 Pod：

kubectl delete pod memory-demo --namespace=mem-example

超过容器限制的内存

当节点拥有足够的可用内存时，容器可以使用其请求的内存。但是，容器不允许使用超过其限制的内存。如果容器分配的内存超过其限制，该容器会成为被终止的候选容器。如果容器继续消耗超出其限制的内存，则终止容器。如果终止的容器可以被重启，则 kubelet 会重新启动它，就像其他任何类型的运行时失败一样。

在本练习中，你将创建一个 Pod，尝试分配超出其限制的内存。这是一个 Pod 的配置文件，其拥有一个容器，该容器的内存请求为 50 MiB，内存限制为 100 MiB：

pods/resource/memory-request-limit-2.yaml

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: memory-demo-2
  namespace: mem-example
spec:
  containers:
  - name: memory-demo-2-ctr
    image: polinux/stress
    resources:
      requests:
        memory: "50Mi"
      limits:
        memory: "100Mi"
    command: ["stress"]
    args: ["--vm", "1", "--vm-bytes", "250M", "--vm-hang", "1"]

在配置文件的 args 部分中，你可以看到容器会尝试分配 250 MiB 内存，这远高于 100 MiB 的限制。

创建 Pod：

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/pods/resource/memory-request-limit-2.yaml --namespace=mem-example

查看 Pod 相关的详细信息：

kubectl get pod memory-demo-2 --namespace=mem-example

此时，容器可能正在运行或被杀死。重复前面的命令，直到容器被杀掉：

NAME            READY     STATUS      RESTARTS   AGE
memory-demo-2   0/1       OOMKilled   1          24s

获取容器更详细的状态信息：

kubectl get pod memory-demo-2 --output=yaml --namespace=mem-example

输出结果显示：由于内存溢出（OOM），容器已被杀掉：

lastState:
   terminated:
     containerID: 65183c1877aaec2e8427bc95609cc52677a454b56fcb24340dbd22917c23b10f
     exitCode: 137
     finishedAt: 2017-06-20T20:52:19Z
     reason: OOMKilled
     startedAt: null

本练习中的容器可以被重启，所以 kubelet 会重启它。多次运行下面的命令，可以看到容器在反复的被杀死和重启：

kubectl get pod memory-demo-2 --namespace=mem-example

输出结果显示：容器被杀掉、重启、再杀掉、再重启……：

kubectl get pod memory-demo-2 --namespace=mem-example
NAME            READY     STATUS      RESTARTS   AGE
memory-demo-2   0/1       OOMKilled   1          37s


kubectl get pod memory-demo-2 --namespace=mem-example
NAME            READY     STATUS    RESTARTS   AGE
memory-demo-2   1/1       Running   2          40s

查看关于该 Pod 历史的详细信息：

kubectl describe pod memory-demo-2 --namespace=mem-example

输出结果显示：该容器反复的在启动和失败：

... Normal  Created   Created container with id 66a3a20aa7980e61be4922780bf9d24d1a1d8b7395c09861225b0eba1b1f8511
... Warning BackOff   Back-off restarting failed container

查看关于集群节点的详细信息：

kubectl describe nodes

输出结果包含了一条练习中的容器由于内存溢出而被杀掉的记录：

Warning OOMKilling Memory cgroup out of memory: Kill process 4481 (stress) score 1994 or sacrifice child

删除 Pod:

kubectl delete pod memory-demo-2 --namespace=mem-example

超过整个节点容量的内存

内存请求和限制是与容器关联的，但将 Pod 视为具有内存请求和限制，也是很有用的。 Pod 的内存请求是 Pod 中所有容器的内存请求之和。同理，Pod 的内存限制是 Pod 中所有容器的内存限制之和。

Pod 的调度基于请求。只有当节点拥有足够满足 Pod 内存请求的内存时，才会将 Pod 调度至节点上运行。

在本练习中，你将创建一个 Pod，其内存请求超过了你集群中的任意一个节点所拥有的内存。这是该 Pod 的配置文件，其拥有一个请求 1000 GiB 内存的容器，这应该超过了你集群中任何节点的容量。

pods/resource/memory-request-limit-3.yaml

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: memory-demo-3
  namespace: mem-example
spec:
  containers:
  - name: memory-demo-3-ctr
    image: polinux/stress
    resources:
      limits:
        memory: "1000Gi"
      requests:
        memory: "1000Gi"
    command: ["stress"]
    args: ["--vm", "1", "--vm-bytes", "150M", "--vm-hang", "1"]

创建 Pod：

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/pods/resource/memory-request-limit-3.yaml --namespace=mem-example

查看 Pod 状态：

kubectl get pod memory-demo-3 --namespace=mem-example

输出结果显示：Pod 处于 PENDING 状态。这意味着，该 Pod 没有被调度至任何节点上运行，并且它会无限期的保持该状态：

kubectl get pod memory-demo-3 --namespace=mem-example
NAME            READY     STATUS    RESTARTS   AGE
memory-demo-3   0/1       Pending   0          25s

查看关于 Pod 的详细信息，包括事件：

kubectl describe pod memory-demo-3 --namespace=mem-example

输出结果显示：由于节点内存不足，该容器无法被调度：

Events:
  ...  Reason            Message
       ------            -------
  ...  FailedScheduling  No nodes are available that match all of the following predicates:: Insufficient memory (3).

内存单位

内存资源的基本单位是字节（byte）。你可以使用这些后缀之一，将内存表示为纯整数或定点整数：E、P、T、G、M、K、Ei、Pi、Ti、Gi、Mi、Ki。例如，下面是一些近似相同的值：

128974848, 129e6, 129M , 123Mi

删除 Pod：

kubectl delete pod memory-demo-3 --namespace=mem-example

如果你没有指定内存限制

如果你没有为一个容器指定内存限制，则自动遵循以下情况之一：

容器可无限制地使用内存。容器可以使用其所在节点所有的可用内存，进而可能导致该节点调用 OOM Killer。此外，如果发生 OOM Kill，没有资源限制的容器将被杀掉的可行性更大。
运行的容器所在命名空间有默认的内存限制，那么该容器会被自动分配默认限制。集群管理员可用使用 LimitRange 来指定默认的内存限制。

内存请求和限制的目的

通过为集群中运行的容器配置内存请求和限制，你可以有效利用集群节点上可用的内存资源。通过将 Pod 的内存请求保持在较低水平，你可以更好地安排 Pod 调度。通过让内存限制大于内存请求，你可以完成两件事：

Pod 可以进行一些突发活动，从而更好的利用可用内存。
Pod 在突发活动期间，可使用的内存被限制为合理的数量。

清理

删除命名空间。下面的命令会删除你根据这个任务创建的所有 Pod：

kubectl delete namespace mem-example

接下来

应用开发者扩展阅读

集群管理员扩展阅读

3.2 - 为 Windows Pod 和容器配置 GMSA

FEATURE STATE: Kubernetes v1.18 [stable]

本页展示如何为将运行在 Windows 节点上的 Pod 和容器配置组管理的服务账号（Group Managed Service Accounts，GMSA）。组管理的服务账号是活动目录（Active Directory）的一种特殊类型，提供自动化的密码管理、简化的服务主体名称（Service Principal Name，SPN）管理以及跨多个服务器将管理操作委派给其他管理员等能力。

在 Kubernetes 环境中，GMSA 凭据规约配置为 Kubernetes 集群范围的自定义资源（Custom Resources）形式。Windows Pod 以及各 Pod 中的每个容器可以配置为使用 GMSA 来完成基于域（Domain）的操作（例如，Kerberos 身份认证），以便与其他 Windows 服务相交互。自 Kubernetes 1.16 版本起，Docker 运行时为 Windows 负载支持 GMSA。

准备开始

你需要一个 Kubernetes 集群，以及 kubectl 命令行工具，且工具必须已配置为能够与你的集群通信。集群预期包含 Windows 工作节点。本节讨论需要为每个集群执行一次的初始操作。

安装 GMSACredentialSpec CRD

你需要在集群上配置一个用于 GMSA 凭据规约资源的 CustomResourceDefinition(CRD)，以便定义类型为 GMSACredentialSpec 的自定义资源。首先下载 GMSA CRD YAML 并将其保存为 gmsa-crd.yaml。接下来执行 kubectl apply -f gmsa-crd.yaml 安装 CRD。

安装 Webhook 来验证 GMSA 用户

你需要为 Kubernetes 集群配置两个 Webhook，在 Pod 或容器级别填充和检查 GMSA 凭据规约引用。

一个修改模式（Mutating）的 Webhook，将对 GMSA 的引用（在 Pod 规约中体现为名字）展开为完整凭据规约的 JSON 形式，并保存回 Pod 规约中。
一个验证模式（Validating）的 Webhook，确保对 GMSA 的所有引用都是已经授权给 Pod 的服务账号使用的。

安装以上 Webhook 及其相关联的对象需要执行以下步骤：

创建一个证书密钥对（用于允许 Webhook 容器与集群通信）
安装一个包含如上证书的 Secret
创建一个包含核心 Webhook 逻辑的 Deployment
创建引用该 Deployment 的 Validating Webhook 和 Mutating Webhook 配置

你可以使用这个脚本来部署和配置上述 GMSA Webhook 及相关联的对象。你还可以在运行脚本时设置 --dry-run=server 选项以便审查脚本将会对集群做出的变更。

脚本所使用的YAML 模板也可用于手动部署 Webhook 及相关联的对象，不过需要对其中的参数作适当替换。

在活动目录中配置 GMSA 和 Windows 节点

在配置 Kubernetes 中的 Pod 以使用 GMSA 之前，需要按 Windows GMSA 文档中描述的那样先在活动目录中准备好期望的 GMSA。 Windows 工作节点（作为 Kubernetes 集群的一部分）需要被配置到活动目录中，以便访问与期望的 GSMA 相关联的秘密凭据数据。这一操作的描述位于 Windows GMSA 文档中。

创建 GMSA 凭据规约资源

当（如前所述）安装了 GMSACredentialSpec CRD 之后，你就可以配置包含 GMSA 凭据规约的自定义资源了。GMSA 凭据规约中并不包含秘密或敏感数据。其中包含的信息主要用于容器运行时，便于后者向 Windows 描述容器所期望的 GMSA。 GMSA 凭据规约可以使用 PowerShell 脚本以 YAML 格式生成。

下面是手动以 JSON 格式生成 GMSA 凭据规约并对其进行 YAML 转换的步骤：

导入 CredentialSpec 模块: ipmo CredentialSpec.psm1
使用 New-CredentialSpec 来创建一个 JSON 格式的凭据规约。要创建名为 WebApp1 的 GMSA 凭据规约，调用 New-CredentialSpec -Name WebApp1 -AccountName WebApp1 -Domain $(Get-ADDomain -Current LocalComputer)。
使用 Get-CredentialSpec 来显示 JSON 文件的路径。
将凭据规约从 JSON 格式转换为 YAML 格式，并添加必要的头部字段 apiVersion、kind、metadata 和 credspec，使其成为一个可以在 Kubernetes 中配置的 GMSACredentialSpec 自定义资源。

下面的 YAML 配置描述的是一个名为 gmsa-WebApp1 的 GMSA 凭据规约：

apiVersion: windows.k8s.io/v1alpha1
kind: GMSACredentialSpec
metadata:
  name: gmsa-WebApp1  # 这是随意起的一个名字，将用作引用
credspec:
  ActiveDirectoryConfig:
    GroupManagedServiceAccounts:
    - Name: WebApp1   # GMSA 账号的用户名
      Scope: CONTOSO  # NETBIOS 域名
    - Name: WebApp1   # GMSA 账号的用户名
      Scope: contoso.com # DNS 域名
  CmsPlugins:
  - ActiveDirectory
  DomainJoinConfig:
    DnsName: contoso.com  # DNS 域名
    DnsTreeName: contoso.com # DNS 域名根
    Guid: 244818ae-87ac-4fcd-92ec-e79e5252348a  # GUID
    MachineAccountName: WebApp1 # GMSA 账号的用户名
    NetBiosName: CONTOSO  # NETBIOS 域名
    Sid: S-1-5-21-2126449477-2524075714-3094792973 # GMSA 的 SID

上面的凭据规约资源可以保存为 gmsa-Webapp1-credspec.yaml，之后使用 kubectl apply -f gmsa-Webapp1-credspec.yml 应用到集群上。

配置集群角色以启用对特定 GMSA 凭据规约的 RBAC

你需要为每个 GMSA 凭据规约资源定义集群角色。该集群角色授权某主体（通常是一个服务账号）对特定的 GMSA 资源执行 use 动作。下面的示例显示的是一个集群角色，对前文创建的凭据规约 gmsa-WebApp1 执行鉴权。将此文件保存为 gmsa-webapp1-role.yaml 并执行 kubectl apply -f gmsa-webapp1-role.yaml。

# 创建集群角色读取凭据规约
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRole
metadata:
  name: webapp1-role
rules:
- apiGroups: ["windows.k8s.io"]
  resources: ["gmsacredentialspecs"]
  verbs: ["use"]
  resourceNames: ["gmsa-WebApp1"]

将角色指派给要使用特定 GMSA 凭据规约的服务账号

你需要将某个服务账号（Pod 配置所对应的那个）绑定到前文创建的集群角色上。这一绑定操作实际上授予该服务账号使用所指定的 GMSA 凭据规约资源的访问权限。下面显示的是一个绑定到集群角色 webapp1-role 上的 default 服务账号，使之能够使用前面所创建的 gmsa-WebApp1 凭据规约资源。

apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: RoleBinding
metadata:
  name: allow-default-svc-account-read-on-gmsa-WebApp1
  namespace: default
subjects:
- kind: ServiceAccount
  name: default
  namespace: default
roleRef:
  kind: ClusterRole
  name: webapp1-role
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io

在 Pod 规约中配置 GMSA 凭据规约引用

Pod 规约字段 securityContext.windowsOptions.gmsaCredentialSpecName 可用来设置对指定 GMSA 凭据规约自定义资源的引用。设置此引用将会配置 Pod 中的所有容器使用所给的 GMSA。下面是一个 Pod 规约示例，其中包含了对 gmsa-WebApp1 凭据规约的引用：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  labels:
    run: with-creds
  name: with-creds
  namespace: default
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      run: with-creds
  template:
    metadata:
      labels:
        run: with-creds
    spec:
      securityContext:
        windowsOptions:
          gmsaCredentialSpecName: gmsa-webapp1
      containers:
      - image: mcr.microsoft.com/windows/servercore/iis:windowsservercore-ltsc2019
        imagePullPolicy: Always
        name: iis
      nodeSelector:
        kubernetes.io/os: windows

Pod 中的各个容器也可以使用对应容器的 securityContext.windowsOptions.gmsaCredentialSpecName 字段来设置期望使用的 GMSA 凭据规约。例如：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  labels:
    run: with-creds
  name: with-creds
  namespace: default
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      run: with-creds
  template:
    metadata:
      labels:
        run: with-creds
    spec:
      containers:
      - image: mcr.microsoft.com/windows/servercore/iis:windowsservercore-ltsc2019
        imagePullPolicy: Always
        name: iis
        securityContext:
          windowsOptions:
            gmsaCredentialSpecName: gmsa-Webapp1
      nodeSelector:
        kubernetes.io/os: windows

当 Pod 规约中填充了 GMSA 相关字段（如上所述），在集群中应用 Pod 规约时会依次发生以下事件：

Mutating Webhook 解析对 GMSA 凭据规约资源的引用，并将其全部展开，得到 GMSA 凭据规约的实际内容。
Validating Webhook 确保与 Pod 相关联的服务账号有权在所给的 GMSA 凭据规约上执行 use 动作。
容器运行时为每个 Windows 容器配置所指定的 GMSA 凭据规约，这样容器就可以以活动目录中该 GMSA 所代表的身份来执行操作，使用该身份来访问域中的服务。

Containerd

在 Windows Server 2019 上对 containerd 使用 GMSA，需要使用 Build 17763.1817（或更新的版本），你可以安装补丁 KB5000822。

containerd 场景从 Pod 连接 SMB 共享的时候有一个已知问题：配置了 GMSA 以后，无法通过主机名或者 FQDN 访问 SMB共享，但是通过 IP 地址访问没有问题。

ping adserver.ad.local

主机名可以被解析为 IPv4 地址，输出类似如下所示：

Pinging adserver.ad.local [192.168.111.18] with 32 bytes of data:
Reply from 192.168.111.18: bytes=32 time=6ms TTL=124
Reply from 192.168.111.18: bytes=32 time=5ms TTL=124
Reply from 192.168.111.18: bytes=32 time=5ms TTL=124
Reply from 192.168.111.18: bytes=32 time=5ms TTL=124

但是，当尝试使用主机名浏览目录时:

cd \\adserver.ad.local\test

你会看到一个错误，提示目标共享不存在:

cd : Cannot find path '\\adserver.ad.local\test' because it does not exist.
At line:1 char:1
+ cd \\adserver.ad.local\test
+ ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
    + CategoryInfo          : ObjectNotFound: (\\adserver.ad.local\test:String) [Set-Location], ItemNotFoundException
    + FullyQualifiedErrorId : PathNotFound,Microsoft.PowerShell.Commands.SetLocationCommand

但是你会注意到，如果你改为使用其 IPv4 地址浏览共享，错误就会消失；例如：

cd \\192.168.111.18\test

切换到共享中的目录后，你会看到类似于以下内容的提示：

Microsoft.PowerShell.Core\FileSystem::\\192.168.111.18\test>

要解决问题，你需要在节点上运行以下命令以添加所需的注册表项 reg add "HKLM\SYSTEM\CurrentControlSet\Services\hns\State" /v EnableCompartmentNamespace /t REG_DWORD /d 1。此更改只会在新创建的 Pod 中生效，这意味着你必须重新创建任何需要访问 SMB 共享的正在运行的 Pod。

故障排查

如果在你的环境中配置 GMSA 时遇到了困难，你可以采取若干步骤来排查可能的故障。

首先，确保 credspec 已传递给 Pod。为此，你需要先运行 exec 进入到你的一个 Pod 中并检查 nltest.exe /parentdomain 命令的输出。在下面的例子中，Pod 未能正确地获得凭据规约：

kubectl exec -it iis-auth-7776966999-n5nzr powershell.exe

nltest.exe /parentdomain 导致以下错误：

Getting parent domain failed: Status = 1722 0x6ba RPC_S_SERVER_UNAVAILABLE

如果 Pod 未能正确获得凭据规约，则下一步就要检查与域之间的通信。首先，从 Pod 内部快速执行一个 nslookup 操作，找到域根。

这一操作会告诉我们三件事情：

Pod 能否访问域控制器（DC）
DC 能否访问 Pod
DNS 是否正常工作

如果 DNS 和通信测试通过，接下来你需要检查是否 Pod 已经与域之间建立了安全通信通道。要执行这一检查，你需要再次通过 exec 进入到你的 Pod 中并执行 nltest.exe /query 命令。

nltest.exe /query

这告诉我们，由于某种原因，Pod 无法使用 credspec 中指定的帐户登录到域。你可以尝试通过运行以下命令来修复安全通道：

nltest /sc_reset:domain.example

如果命令成功，你将看到类似以下内容的输出：

Flags: 30 HAS_IP  HAS_TIMESERV
Trusted DC Name \\dc10.domain.example
Trusted DC Connection Status Status = 0 0x0 NERR_Success
The command completed successfully

如果以上命令修复了错误，你可以通过将以下生命周期回调添加到你的 Pod 规约中来自动执行该步骤。如果这些操作没有修复错误，你将需要再次检查你的 credspec 并确认它是正确和完整的。

        image: registry.domain.example/iis-auth:1809v1
        lifecycle:
          postStart:
            exec:
              command: ["powershell.exe","-command","do { Restart-Service -Name netlogon } while ( $($Result = (nltest.exe /query); if ($Result -like '*0x0 NERR_Success*') {return $true} else {return $false}) -eq $false)"]
        imagePullPolicy: IfNotPresent

如果你向你的 Pod 规约中添加如上所示的 lifecycle 节，则 Pod 会自动执行所列举的命令来重启 netlogon 服务，直到 nltest.exe /query 命令返回时没有错误信息。

3.3 - 为 Windows 的 Pod 和容器配置 RunAsUserName

FEATURE STATE: Kubernetes v1.18 [stable]

本页展示如何为运行为在 Windows 节点上运行的 Pod 和容器配置 RunAsUserName 。大致相当于 Linux 上的 runAsUser，允许在容器中以与默认值不同的用户名运行应用。

准备开始

你必须有一个 Kubernetes 集群，并且 kubectl 必须能和集群通信。集群应该要有 Windows 工作节点，将在其中调度运行 Windows 工作负载的 pod 和容器。

为 Pod 设置 Username

要指定运行 Pod 容器时所使用的用户名，请在 Pod 声明中包含 securityContext (PodSecurityContext) 字段，并在其内部包含 windowsOptions (WindowsSecurityContextOptions) 字段的 runAsUserName 字段。

你为 Pod 指定的 Windows SecurityContext 选项适用于该 Pod 中（包括 init 容器）的所有容器。

这儿有一个已经设置了 runAsUserName 字段的 Windows Pod 的配置文件：

windows/run-as-username-pod.yaml

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: run-as-username-pod-demo
spec:
  securityContext:
    windowsOptions:
      runAsUserName: "ContainerUser"
  containers:
  - name: run-as-username-demo
    image: mcr.microsoft.com/windows/servercore:ltsc2019
    command: ["ping", "-t", "localhost"]
  nodeSelector:
    kubernetes.io/os: windows

创建 Pod：

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/windows/run-as-username-pod.yaml

验证 Pod 容器是否在运行：

kubectl get pod run-as-username-pod-demo

获取该容器的 shell：

kubectl exec -it run-as-username-pod-demo -- powershell

检查运行 shell 的用户的用户名是否正确：

echo $env:USERNAME

输出结果应该是这样：

ContainerUser

为容器设置 Username

要指定运行容器时所使用的用户名，请在容器清单中包含 securityContext (SecurityContext) 字段，并在其内部包含 windowsOptions （WindowsSecurityContextOptions）字段的 runAsUserName 字段。

你为容器指定的 Windows SecurityContext 选项仅适用于该容器，并且它会覆盖 Pod 级别设置。

这里有一个 Pod 的配置文件，其中只有一个容器，并且在 Pod 级别和容器级别都设置了 runAsUserName：

windows/run-as-username-container.yaml

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: run-as-username-container-demo
spec:
  securityContext:
    windowsOptions:
      runAsUserName: "ContainerUser"
  containers:
  - name: run-as-username-demo
    image: mcr.microsoft.com/windows/servercore:ltsc2019
    command: ["ping", "-t", "localhost"]
    securityContext:
        windowsOptions:
            runAsUserName: "ContainerAdministrator"
  nodeSelector:
    kubernetes.io/os: windows

创建 Pod：

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/windows/run-as-username-container.yaml

验证 Pod 容器是否在运行：

kubectl get pod run-as-username-container-demo

获取该容器的 shell：

kubectl exec -it run-as-username-container-demo -- powershell

检查运行 shell 的用户的用户名是否正确（应该是容器级别设置的那个）：

echo $env:USERNAME

输出结果应该是这样：

ContainerAdministrator

Windows Username 的局限性

想要使用此功能，在 runAsUserName 字段中设置的值必须是有效的用户名。它必须是 DOMAIN\USER 这种格式，其中 DOMAIN\ 是可选的。 Windows 用户名不区分大小写。此外，关于 DOMAIN 和 USER 还有一些限制：

runAsUserName 字段不能为空，并且不能包含控制字符（ASCII 值：0x00-0x1F、0x7F）
DOMAIN 必须是 NetBios 名称或 DNS 名称，每种名称都有各自的局限性：
- NetBios 名称：最多 15 个字符，不能以 .（点）开头，并且不能包含以下字符：\ / : * ? " < > |
- DNS 名称：最多 255 个字符，只能包含字母、数字、点和中划线，并且不能以 .（点）或 -（中划线）开头和结尾。
USER 最多不超过 20 个字符，不能只包含点或空格，并且不能包含以下字符：" / \ [ ] : ; | = , + * ? < > @

runAsUserName 字段接受的值的一些示例：ContainerAdministrator、ContainerUser、 NT AUTHORITY\NETWORK SERVICE、NT AUTHORITY\LOCAL SERVICE。

关于这些限制的更多信息，可以查看这里和这里。

接下来

3.4 - 为容器和 Pods 分配 CPU 资源

本页面展示如何为容器设置 CPU request（请求） 和 CPU limit（限制）。容器使用的 CPU 不能超过所配置的限制。如果系统有空闲的 CPU 时间，则可以保证给容器分配其所请求数量的 CPU 资源。

准备开始

要获知版本信息，请输入 kubectl version.

集群中的每个节点必须至少有 1 个 CPU 可用才能运行本任务中的示例。

本页的一些步骤要求你在集群中运行 metrics-server 服务。如果你的集群中已经有正在运行的 metrics-server 服务，可以跳过这些步骤。

如果你正在运行Minikube，请运行以下命令启用 metrics-server：

minikube addons enable metrics-server

查看 metrics-server（或者其他资源度量 API metrics.k8s.io 服务提供者）是否正在运行，请键入以下命令：

kubectl get apiservices

如果资源指标 API 可用，则会输出将包含一个对 metrics.k8s.io 的引用。

NAME
v1beta1.metrics.k8s.io

创建一个名字空间

创建一个名字空间，以便将本练习中创建的资源与集群的其余部分资源隔离。

kubectl create namespace cpu-example

指定 CPU 请求和 CPU 限制

要为容器指定 CPU 请求，请在容器资源清单中包含 resources: requests 字段。要指定 CPU 限制，请包含 resources:limits。

在本练习中，你将创建一个具有一个容器的 Pod。容器将会请求 0.5 个 CPU，而且最多限制使用 1 个 CPU。这是 Pod 的配置文件：

pods/resource/cpu-request-limit.yaml

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: cpu-demo
  namespace: cpu-example
spec:
  containers:
  - name: cpu-demo-ctr
    image: vish/stress
    resources:
      limits:
        cpu: "1"
      requests:
        cpu: "0.5"
    args:
    - -cpus
    - "2"

配置文件的 args 部分提供了容器启动时的参数。 -cpus "2" 参数告诉容器尝试使用 2 个 CPU。

创建 Pod：

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/pods/resource/cpu-request-limit.yaml --namespace=cpu-example

验证所创建的 Pod 处于 Running 状态

kubectl get pod cpu-demo --namespace=cpu-example

查看显示关于 Pod 的详细信息：

kubectl get pod cpu-demo --output=yaml --namespace=cpu-example

输出显示 Pod 中的一个容器的 CPU 请求为 500 milli CPU，并且 CPU 限制为 1 个 CPU。

resources:
  limits:
    cpu: "1"
  requests:
    cpu: 500m

使用 kubectl top 命令来获取该 Pod 的度量值数据：

kubectl top pod cpu-demo --namespace=cpu-example

此示例输出显示 Pod 使用的是 974 milliCPU，即略低于 Pod 配置中指定的 1 个 CPU 的限制。

NAME                        CPU(cores)   MEMORY(bytes)
cpu-demo                    974m         <something>

回想一下，通过设置 -cpu "2"，你将容器配置为尝试使用 2 个 CPU，但是容器只被允许使用大约 1 个 CPU。容器的 CPU 用量受到限制，因为该容器正尝试使用超出其限制的 CPU 资源。

说明： CPU 使用率低于 1.0 的另一种可能的解释是，节点可能没有足够的 CPU 资源可用。回想一下，此练习的先决条件需要你的节点至少具有 1 个 CPU 可用。如果你的容器在只有 1 个 CPU 的节点上运行，则容器无论为容器指定的 CPU 限制如何，都不能使用超过 1 个 CPU。

CPU 单位

CPU 资源以 CPU 单位度量。Kubernetes 中的一个 CPU 等同于：

1 个 AWS vCPU
1 个 GCP核心
1 个 Azure vCore
裸机上具有超线程能力的英特尔处理器上的 1 个超线程

小数值是可以使用的。一个请求 0.5 CPU 的容器保证会获得请求 1 个 CPU 的容器的 CPU 的一半。你可以使用后缀 m 表示毫。例如 100m CPU、100 milliCPU 和 0.1 CPU 都相同。精度不能超过 1m。

CPU 请求只能使用绝对数量，而不是相对数量。0.1 在单核、双核或 48 核计算机上的 CPU 数量值是一样的。

删除 Pod：

kubectl delete pod cpu-demo --namespace=cpu-example

设置超过节点能力的 CPU 请求

CPU 请求和限制与都与容器相关，但是我们可以考虑一下 Pod 具有对应的 CPU 请求和限制这样的场景。 Pod 对 CPU 用量的请求等于 Pod 中所有容器的请求数量之和。同样，Pod 的 CPU 资源限制等于 Pod 中所有容器 CPU 资源限制数之和。

Pod 调度是基于资源请求值来进行的。仅在某节点具有足够的 CPU 资源来满足 Pod CPU 请求时，Pod 将会在对应节点上运行：

在本练习中，你将创建一个 Pod，该 Pod 的 CPU 请求对于集群中任何节点的容量而言都会过大。下面是 Pod 的配置文件，其中有一个容器。容器请求 100 个 CPU，这可能会超出集群中任何节点的容量。

pods/resource/cpu-request-limit-2.yaml

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: cpu-demo-2
  namespace: cpu-example
spec:
  containers:
  - name: cpu-demo-ctr-2
    image: vish/stress
    resources:
      limits:
        cpu: "100"
      requests:
        cpu: "100"
    args:
    - -cpus
    - "2"

创建 Pod：

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/pods/resource/cpu-request-limit-2.yaml --namespace=cpu-example

查看该 Pod 的状态：

kubectl get pod cpu-demo-2 --namespace=cpu-example

输出显示 Pod 状态为 Pending。也就是说，Pod 未被调度到任何节点上运行，并且 Pod 将无限期地处于 Pending 状态：

NAME         READY     STATUS    RESTARTS   AGE
cpu-demo-2   0/1       Pending   0          7m

查看有关 Pod 的详细信息，包含事件：

kubectl describe pod cpu-demo-2 --namespace=cpu-example

输出显示由于节点上的 CPU 资源不足，无法调度容器：

Events:
  Reason                        Message
  ------                        -------
  FailedScheduling      No nodes are available that match all of the following predicates:: Insufficient cpu (3).

删除你的 Pod：

kubectl delete pod cpu-demo-2 --namespace=cpu-example

如果不指定 CPU 限制

如果你没有为容器指定 CPU 限制，则会发生以下情况之一：

容器在可以使用的 CPU 资源上没有上限。因而可以使用所在节点上所有的可用 CPU 资源。
容器在具有默认 CPU 限制的名字空间中运行，系统会自动为容器设置默认限制。集群管理员可以使用 LimitRange 指定 CPU 限制的默认值。

如果你设置了 CPU 限制但未设置 CPU 请求

如果你为容器指定了 CPU 限制值但未为其设置 CPU 请求，Kubernetes 会自动为其设置与 CPU 限制相同的 CPU 请求值。类似的，如果容器设置了内存限制值但未设置内存请求值，Kubernetes 也会为其设置与内存限制值相同的内存请求。

CPU 请求和限制的初衷

通过配置你的集群中运行的容器的 CPU 请求和限制，你可以有效利用集群上可用的 CPU 资源。通过将 Pod CPU 请求保持在较低水平，可以使 Pod 更有机会被调度。通过使 CPU 限制大于 CPU 请求，你可以完成两件事：

Pod 可能会有突发性的活动，它可以利用碰巧可用的 CPU 资源。
Pod 在突发负载期间可以使用的 CPU 资源数量仍被限制为合理的数量。

清理

删除名称空间：

kubectl delete namespace cpu-example

接下来

针对应用开发者

针对集群管理员

3.5 - 创建 Windows HostProcess Pod

FEATURE STATE: Kubernetes v1.23 [beta]

Windows HostProcess 容器让你能够在 Windows 主机上运行容器化负载。这类容器以普通的进程形式运行，但能够在具有合适用户特权的情况下，访问主机网络名字空间、存储和设备。HostProcess 容器可用来在 Windows 节点上部署网络插件、存储配置、设备插件、kube-proxy 以及其他组件，同时不需要配置专用的代理或者直接安装主机服务。

类似于安装安全补丁、事件日志收集等这类管理性质的任务可以在不需要集群操作员登录到每个 Windows 节点的前提下执行。HostProcess 容器可以以主机上存在的任何用户账户来运行，也可以以主机所在域中的用户账户运行，这样管理员可以通过用户许可权限来限制资源访问。尽管文件系统和进程隔离都不支持，在启动容器时会在主机上创建一个新的卷，为其提供一个干净的、整合的工作空间。HostProcess 容器也可以基于现有的 Windows 基础镜像来制作，并且不再有 Windows 服务器容器所带有的那些兼容性需求，这意味着基础镜像的版本不必与主机操作系统的版本匹配。不过，仍然建议你像使用 Windows 服务器容器负载那样，使用相同的基础镜像版本，这样你就不会有一些未使用的镜像占用节点上的存储空间。HostProcess 容器也支持在容器卷内执行卷挂载。

我何时该使用 Windows HostProcess 容器？

当你准备执行需要访问主机上网络名字空间的任务时，HostProcess 容器能够访问主机上的网络接口和 IP 地址。
当你需要访问主机上的资源，如文件系统、事件日志等等。
需要安装特定的设备驱动或者 Windows 服务时。
需要对管理任务和安全策略进行整合时。使用 HostProcess 容器能够缩小 Windows 节点上所需要的特权范围。

准备开始

本任务指南是特定于 Kubernetes v1.23 的。如果你运行的不是 Kubernetes v1.23，请移步访问正确版本的 Kubernetes 文档。

在 Kubernetes v1.23 中，HostProcess 容器功能特性默认是启用的。 kubelet 会直接与 containerd 通信，通过 CRI 将主机进程标志传递过去。你可以使用 containerd 的最新版本（v1.6+）来运行 HostProcess 容器。参阅如何安装 containerd。

要禁用 HostProcess 容器特性，你需要为 kubelet 和 kube-apiserver 设置下面的特性门控标志：

--feature-gates=WindowsHostProcessContainers=false

进一步的细节可参阅特性门控文档。

限制

以下限制是与 Kubernetes v1.23 相关的：

HostProcess 容器需要 containerd 1.6 或更高版本的容器运行时。
HostProcess Pods 只能包含 HostProcess 容器。这是在 Windows 操作系统上的约束；非特权的 Windows 容器不能与主机 IP 名字空间共享虚拟网卡（vNIC）。
HostProcess 在主机上以一个进程的形式运行，除了通过 HostProcess 用户账号所实施的资源约束外，不提供任何形式的隔离。HostProcess 容器不支持文件系统或 Hyper-V 隔离。

卷挂载是被支持的，并且要花在到容器卷下。参见卷挂载。
默认情况下有一组主机用户账户可供 HostProcess 容器使用。参见选择用户账号。
对资源约束（磁盘、内存、CPU 个数）的支持与主机上进程相同。
不支持命名管道或者 UNIX 域套接字形式的挂载，需要使用主机上的路径名来访问（例如，\\.\pipe\*）。

HostProcess Pod 配置需求

启用 Windows HostProcess Pod 需要在 Pod 安全配置中设置合适的选项。在 Pod 安全标准中所定义的策略中， HostProcess Pod 默认是不被 basline 和 restricted 策略支持的。因此建议 HostProcess 运行在与 privileged 模式相看齐的策略下。

当运行在 privileged 策略下时，下面是要启用 HostProcess Pod 创建所需要设置的选项：

privileged 策略规约
控制	策略
`securityContext.windowsOptions.hostProcess`	Windows Pods 提供运行 HostProcess 容器的能力，这类容器能够具有对 Windows 节点的特权访问权限。可选值 `true`
`hostNetwork`	初始时将默认位于主机网络中。在未来可能会希望将网络设置到不同的隔离环境中。可选值 `true`
`securityContext.windowsOptions.runAsUsername`	关于 HostProcess 容器所要使用的用户的规约，需要设置在 Pod 的规约中。可选值 `NT AUTHORITY\SYSTEM` `NT AUTHORITY\Local service` `NT AUTHORITY\NetworkService`
`runAsNonRoot`	因为 HostProcess 容器有访问主机的特权，`runAsNonRoot` 字段不可以设置为 true。可选值未定义/Nil `false`

配置清单示例（片段）

spec:
  securityContext:
    windowsOptions:
      hostProcess: true
      runAsUserName: "NT AUTHORITY\\Local service"
  hostNetwork: true
  containers:
  - name: test
    image: image1:latest
    command:
      - ping
      - -t
      - 127.0.0.1
  nodeSelector:
    "kubernetes.io/os": windows

卷挂载

HostProcess 容器支持在容器卷空间中挂载卷的能力。在容器内运行的应用能够通过相对或者绝对路径直接访问卷挂载。环境变量 $CONTAINER_SANDBOX_MOUNT_POINT 在容器创建时被设置为指向容器卷的绝对主机路径。相对路径是基于 .spec.containers.volumeMounts.mountPath 配置来推导的。

示例

容器内支持通过下面的路径结构来访问服务账好令牌：

.\var\run\secrets\kubernetes.io\serviceaccount\

$CONTAINER_SANDBOX_MOUNT_POINT\var\run\secrets\kubernetes.io\serviceaccount\

资源约束

资源约束（磁盘、内存、CPU 个数）作用到任务之上，并在整个任务上起作用。例如，如果内存限制设置为 10MB，任何 HostProcess 任务对象所分配的内存不会超过 10MB。这一行为与其他 Windows 容器类型相同。资源限制的设置方式与编排系统或容器运行时无关。唯一的区别是用来跟踪资源所进行的磁盘资源用量的计算，出现差异的原因是因为 HostProcess 容器启动引导的方式造成的。

选择用户账号

HostProcess 容器支持以三种被支持的 Windows 服务账号之一来运行：

你应该为每个 HostProcess 容器选择一个合适的 Windows 服务账号，尝试限制特权范围，避免给主机代理意外的（甚至是恶意的）伤害。LocalSystem 服务账号的特权级在三者之中最高，只有在绝对需要的时候才应该使用。只要可能，应该使用 LocalService 服务账号，因为该账号在三者中特权最低。

3.6 - 配置 Pod 的服务质量

本页介绍怎样配置 Pod 让其获得特定的服务质量（QoS）类。Kubernetes 使用 QoS 类来决定 Pod 的调度和驱逐策略。

准备开始

要获知版本信息，请输入 kubectl version.

QoS 类

Kubernetes 创建 Pod 时就给它指定了下列一种 QoS 类：

Guaranteed
Burstable
BestEffort

创建命名空间

创建一个命名空间，以便将本练习所创建的资源与集群的其余资源相隔离。

kubectl create namespace qos-example

创建一个 QoS 类为 Guaranteed 的 Pod

对于 QoS 类为 Guaranteed 的 Pod：

Pod 中的每个容器都必须指定内存限制和内存请求。
对于 Pod 中的每个容器，内存限制必须等于内存请求。
Pod 中的每个容器都必须指定 CPU 限制和 CPU 请求。
对于 Pod 中的每个容器，CPU 限制必须等于 CPU 请求。

这些限制同样适用于初始化容器和应用程序容器。

下面是包含一个容器的 Pod 配置文件。容器设置了内存请求和内存限制，值都是 200 MiB。容器设置了 CPU 请求和 CPU 限制，值都是 700 milliCPU：

pods/qos/qos-pod.yaml

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: qos-demo
  namespace: qos-example
spec:
  containers:
  - name: qos-demo-ctr
    image: nginx
    resources:
      limits:
        memory: "200Mi"
        cpu: "700m"
      requests:
        memory: "200Mi"
        cpu: "700m"

创建 Pod：

kubectl create -f https://k8s.io/examples/pods/qos/qos-pod.yaml --namespace=qos-example

查看 Pod 详情：

kubectl get pod qos-demo --namespace=qos-example --output=yaml

结果表明 Kubernetes 为 Pod 配置的 QoS 类为 Guaranteed。结果也确认了 Pod 容器设置了与内存限制匹配的内存请求，设置了与 CPU 限制匹配的 CPU 请求。

spec:
  containers:
    ...
    resources:
      limits:
        cpu: 700m
        memory: 200Mi
      requests:
        cpu: 700m
        memory: 200Mi
  ...
status:
  qosClass: Guaranteed

说明： 如果容器指定了自己的内存限制，但没有指定内存请求，Kubernetes 会自动为它指定与内存限制匹配的内存请求。同样，如果容器指定了自己的 CPU 限制，但没有指定 CPU 请求，Kubernetes 会自动为它指定与 CPU 限制匹配的 CPU 请求。

删除 Pod：

kubectl delete pod qos-demo --namespace=qos-example

创建一个 QoS 类为 Burstable 的 Pod

如果满足下面条件，将会指定 Pod 的 QoS 类为 Burstable：

Pod 不符合 Guaranteed QoS 类的标准。
Pod 中至少一个容器具有内存或 CPU 请求。

下面是包含一个容器的 Pod 配置文件。容器设置了内存限制 200 MiB 和内存请求 100 MiB。

pods/qos/qos-pod-2.yaml

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: qos-demo-2
  namespace: qos-example
spec:
  containers:
  - name: qos-demo-2-ctr
    image: nginx
    resources:
      limits:
        memory: "200Mi"
      requests:
        memory: "100Mi"

创建 Pod：

kubectl create -f https://k8s.io/examples/pods/qos/qos-pod-2.yaml --namespace=qos-example

查看 Pod 详情：

kubectl get pod qos-demo-2 --namespace=qos-example --output=yaml

结果表明 Kubernetes 为 Pod 配置的 QoS 类为 Burstable。

spec:
  containers:
  - image: nginx
    imagePullPolicy: Always
    name: qos-demo-2-ctr
    resources:
      limits:
        memory: 200Mi
      requests:
        memory: 100Mi
  ...
status:
  qosClass: Burstable

删除 Pod：

kubectl delete pod qos-demo-2 --namespace=qos-example

创建一个 QoS 类为 BestEffort 的 Pod

对于 QoS 类为 BestEffort 的 Pod，Pod 中的容器必须没有设置内存和 CPU 限制或请求。

下面是包含一个容器的 Pod 配置文件。容器没有设置内存和 CPU 限制或请求。

pods/qos/qos-pod-3.yaml

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: qos-demo-3
  namespace: qos-example
spec:
  containers:
  - name: qos-demo-3-ctr
    image: nginx

创建 Pod：

kubectl create -f https://k8s.io/examples/pods/qos/qos-pod-3.yaml --namespace=qos-example

查看 Pod 详情：

kubectl get pod qos-demo-3 --namespace=qos-example --output=yaml

结果表明 Kubernetes 为 Pod 配置的 QoS 类为 BestEffort。

spec:
  containers:
    ...
    resources: {}
  ...
status:
  qosClass: BestEffort

删除 Pod：

kubectl delete pod qos-demo-3 --namespace=qos-example

创建包含两个容器的 Pod

下面是包含两个容器的 Pod 配置文件。一个容器指定了内存请求 200 MiB。另外一个容器没有指定任何请求和限制。

pods/qos/qos-pod-4.yaml

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: qos-demo-4
  namespace: qos-example
spec:
  containers:

  - name: qos-demo-4-ctr-1
    image: nginx
    resources:
      requests:
        memory: "200Mi"

  - name: qos-demo-4-ctr-2
    image: redis

注意此 Pod 满足 Burstable QoS 类的标准。也就是说它不满足 Guaranteed QoS 类标准，因为它的一个容器设有内存请求。

创建 Pod：

kubectl create -f https://k8s.io/examples/pods/qos/qos-pod-4.yaml --namespace=qos-example

查看 Pod 详情：

kubectl get pod qos-demo-4 --namespace=qos-example --output=yaml

结果表明 Kubernetes 为 Pod 配置的 QoS 类为 Burstable：

spec:
  containers:
    ...
    name: qos-demo-4-ctr-1
    resources:
      requests:
        memory: 200Mi
    ...
    name: qos-demo-4-ctr-2
    resources: {}
    ...
status:
  qosClass: Burstable

删除 Pod：

kubectl delete pod qos-demo-4 --namespace=qos-example

环境清理

删除命名空间：

kubectl delete namespace qos-example

接下来

应用开发者参考

集群管理员参考

3.7 - 为容器分派扩展资源

FEATURE STATE: Kubernetes v1.23 [stable]

本文介绍如何为容器指定扩展资源。

准备开始

要获知版本信息，请输入 kubectl version.

在你开始此练习前，请先练习为节点广播扩展资源。在那个练习中将配置你的一个节点来广播 dongle 资源。

给 Pod 分派扩展资源

要请求扩展资源，需要在你的容器清单中包括 resources:requests 字段。扩展资源可以使用任何完全限定名称，只是不能使用 *.kubernetes.io/。有效的扩展资源名的格式为 example.com/foo，其中 example.com 应被替换为你的组织的域名，而 foo 则是描述性的资源名称。

下面是包含一个容器的 Pod 配置文件：

pods/resource/extended-resource-pod.yaml

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: extended-resource-demo
spec:
  containers:
  - name: extended-resource-demo-ctr
    image: nginx
    resources:
      requests:
        example.com/dongle: 3
      limits:
        example.com/dongle: 3

在配置文件中，你可以看到容器请求了 3 个 dongles。

创建 Pod：

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/pods/resource/extended-resource-pod.yaml

检查 Pod 是否运行正常：

kubectl get pod extended-resource-demo

描述 Pod:

kubectl describe pod extended-resource-demo

输出结果显示 dongle 请求如下：

Limits:
  example.com/dongle: 3
Requests:
  example.com/dongle: 3

尝试创建第二个 Pod

下面是包含一个容器的 Pod 配置文件，容器请求了 2 个 dongles。

pods/resource/extended-resource-pod-2.yaml

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: extended-resource-demo-2
spec:
  containers:
  - name: extended-resource-demo-2-ctr
    image: nginx
    resources:
      requests:
        example.com/dongle: 2
      limits:
        example.com/dongle: 2

Kubernetes 将不能满足 2 个 dongles 的请求，因为第一个 Pod 已经使用了 4 个可用 dongles 中的 3 个。

尝试创建 Pod：

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/pods/resource/extended-resource-pod-2.yaml

描述 Pod：

kubectl describe pod extended-resource-demo-2

输出结果表明 Pod 不能被调度，因为没有一个节点上存在两个可用的 dongles。

Conditions:
  Type    Status
  PodScheduled  False
...
Events:
  ...
  ... Warning   FailedScheduling  pod (extended-resource-demo-2) failed to fit in any node
fit failure summary on nodes : Insufficient example.com/dongle (1)

查看 Pod 的状态：

kubectl get pod extended-resource-demo-2

输出结果表明 Pod 虽然被创建了，但没有被调度到节点上正常运行。Pod 的状态为 Pending：

NAME                       READY     STATUS    RESTARTS   AGE
extended-resource-demo-2   0/1       Pending   0          6m

清理

删除本练习中创建的 Pod：

kubectl delete pod extended-resource-demo
kubectl delete pod extended-resource-demo-2

接下来

应用开发者参考

集群管理员参考

为节点广播扩展资源

3.8 - 配置 Pod 以使用卷进行存储

此页面展示了如何配置 Pod 以使用卷进行存储。

只要容器存在，容器的文件系统就会存在，因此当一个容器终止并重新启动，对该容器的文件系统改动将丢失。对于独立于容器的持久化存储，你可以使用卷。这对于有状态应用程序尤为重要，例如键值存储（如 Redis）和数据库。

准备开始

要获知版本信息，请输入 kubectl version.

为 Pod 配置卷

在本练习中，你将创建一个运行 Pod，该 Pod 仅运行一个容器并拥有一个类型为 emptyDir 的卷，在整个 Pod 生命周期中一直存在，即使 Pod 中的容器被终止和重启。以下是 Pod 的配置：

pods/storage/redis.yaml

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: redis
spec:
  containers:
  - name: redis
    image: redis
    volumeMounts:
    - name: redis-storage
      mountPath: /data/redis
  volumes:
  - name: redis-storage
    emptyDir: {}

创建 Pod:

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/pods/storage/redis.yaml

验证 Pod 中的容器是否正在运行，然后留意 Pod 的更改：

kubectl get pod redis --watch

输出如下：

NAME      READY     STATUS    RESTARTS   AGE
redis     1/1       Running   0          13s

在另一个终端，用 shell 连接正在运行的容器：
```
kubectl exec -it redis -- /bin/bash
```

在你的 Shell中，切换到 /data/redis 目录下，然后创建一个文件：

root@redis:/data# cd /data/redis/
root@redis:/data/redis# echo Hello > test-file

在你的 Shell 中，列出正在运行的进程：

root@redis:/data/redis# apt-get update
root@redis:/data/redis# apt-get install procps
root@redis:/data/redis# ps aux

输出类似于：

USER       PID %CPU %MEM    VSZ   RSS TTY      STAT START   TIME COMMAND
redis        1  0.1  0.1  33308  3828 ?        Ssl  00:46   0:00 redis-server *:6379
root        12  0.0  0.0  20228  3020 ?        Ss   00:47   0:00 /bin/bash
root        15  0.0  0.0  17500  2072 ?        R+   00:48   0:00 ps aux

在你的 Shell 中，结束 Redis 进程：
```
root@redis:/data/redis# kill <pid>
```
其中 <pid> 是 Redis 进程的 ID (PID)。

在你原先终端中，留意 Redis Pod 的更改。最终你将会看到和下面类似的输出：

NAME      READY     STATUS     RESTARTS   AGE
redis     1/1       Running    0          13s
redis     0/1       Completed  0         6m
redis     1/1       Running    1         6m

此时，容器已经终止并重新启动。这是因为 Redis Pod 的 restartPolicy 为 Always。

用 Shell 进入重新启动的容器中：
```
kubectl exec -it redis -- /bin/bash
```

在你的 Shell 中，进入到 /data/redis 目录下，并确认 test-file 文件是否仍然存在。
```
root@redis:/data/redis# cd /data/redis/
root@redis:/data/redis# ls
test-file
```

删除为此练习所创建的 Pod：
```
kubectl delete pod redis
```

接下来

参阅 Volume。
参阅 Pod。
除了 emptyDir 提供的本地磁盘存储外，Kubernetes 还支持许多不同的网络附加存储解决方案，包括 GCE 上的 PD 和 EC2 上的 EBS，它们是关键数据的首选，并将处理节点上的一些细节，例如安装和卸载设备。了解更多详情请参阅卷。

3.9 - 配置 Pod 以使用 PersistentVolume 作为存储

本文介绍如何配置 Pod 使用 PersistentVolumeClaim 作为存储。以下是该过程的总结：

你作为集群管理员创建由物理存储支持的 PersistentVolume。你不会将卷与任何 Pod 关联。
你现在以开发人员或者集群用户的角色创建一个 PersistentVolumeClaim，它将自动绑定到合适的 PersistentVolume。
你创建一个使用 PersistentVolumeClaim 作为存储的 Pod。

准备开始

你需要一个包含单个节点的 Kubernetes 集群，并且必须配置 kubectl 命令行工具以便与集群交互。如果还没有单节点集群，可以使用 Minikube 创建一个。 .
熟悉持久卷中的材料。

在你的节点上创建一个 index.html 文件

打开集群中节点的一个 Shell。如何打开 Shell 取决于集群的设置。例如，如果你正在使用 Minikube，那么可以通过输入 minikube ssh 来打开节点的 Shell。

在 Shell 中，创建一个 /mnt/data 目录：

# 这里假定你的节点使用 "sudo" 来以超级用户角色执行命令
sudo mkdir /mnt/data

在 /mnt/data 目录中创建一个 index.html 文件：

# 这里再次假定你的节点使用 "sudo" 来以超级用户角色执行命令
sudo sh -c "echo 'Hello from Kubernetes storage' > /mnt/data/index.html"

说明： 如果你的节点使用某工具而不是 sudo 来完成超级用户访问，你可以将上述命令中的 sudo 替换为该工具的名称。

测试 index.html 文件确实存在：

cat /mnt/data/index.html

输出应该是：

Hello from Kubernetes storage

现在你可以关闭节点的 Shell 了。

创建 PersistentVolume

在本练习中，你将创建一个 hostPath 类型的 PersistentVolume。 Kubernetes 支持用于在单节点集群上开发和测试的 hostPath 类型的 PersistentVolume。 hostPath 类型的 PersistentVolume 使用节点上的文件或目录来模拟网络附加存储。

在生产集群中，你不会使用 hostPath。集群管理员会提供网络存储资源，比如 Google Compute Engine 持久盘卷、NFS 共享卷或 Amazon Elastic Block Store 卷。集群管理员还可以使用 StorageClasses 来设置动态提供存储。

下面是 hostPath PersistentVolume 的配置文件：

pods/storage/pv-volume.yaml

apiVersion: v1
kind: PersistentVolume
metadata:
  name: task-pv-volume
  labels:
    type: local
spec:
  storageClassName: manual
  capacity:
    storage: 10Gi
  accessModes:
    - ReadWriteOnce
  hostPath:
    path: "/mnt/data"

创建 PersistentVolume：

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/pods/storage/pv-volume.yaml

查看 PersistentVolume 的信息：

kubectl get pv task-pv-volume

输出结果显示该 PersistentVolume 的状态（STATUS） 为 Available。这意味着它还没有被绑定给 PersistentVolumeClaim。

NAME             CAPACITY   ACCESSMODES   RECLAIMPOLICY   STATUS      CLAIM     STORAGECLASS   REASON    AGE
task-pv-volume   10Gi       RWO           Retain          Available             manual                   4s

创建 PersistentVolumeClaim

下一步是创建一个 PersistentVolumeClaim。 Pod 使用 PersistentVolumeClaim 来请求物理存储。在本练习中，你将创建一个 PersistentVolumeClaim，它请求至少 3 GB 容量的卷，该卷至少可以为一个节点提供读写访问。

下面是 PersistentVolumeClaim 的配置文件：

pods/storage/pv-claim.yaml

apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
  name: task-pv-claim
spec:
  storageClassName: manual
  accessModes:
    - ReadWriteOnce
  resources:
    requests:
      storage: 3Gi

创建 PersistentVolumeClaim：

kubectl create -f https://k8s.io/examples/pods/storage/pv-claim.yaml

创建 PersistentVolumeClaim 之后，Kubernetes 控制平面将查找满足申领要求的 PersistentVolume。如果控制平面找到具有相同 StorageClass 的适当的 PersistentVolume，则将 PersistentVolumeClaim 绑定到该 PersistentVolume 上。

再次查看 PersistentVolume 信息：

kubectl get pv task-pv-volume

现在输出的 STATUS 为 Bound。

NAME             CAPACITY   ACCESSMODES   RECLAIMPOLICY   STATUS    CLAIM                   STORAGECLASS   REASON    AGE
task-pv-volume   10Gi       RWO           Retain          Bound     default/task-pv-claim   manual                   2m

查看 PersistentVolumeClaim：

kubectl get pvc task-pv-claim

输出结果表明该 PersistentVolumeClaim 绑定了你的 PersistentVolume task-pv-volume。

NAME            STATUS    VOLUME           CAPACITY   ACCESSMODES   STORAGECLASS   AGE
task-pv-claim   Bound     task-pv-volume   10Gi       RWO           manual         30s

创建 Pod

下一步是创建一个 Pod，该 Pod 使用你的 PersistentVolumeClaim 作为存储卷。

下面是 Pod 的配置文件：

pods/storage/pv-pod.yaml

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: task-pv-pod
spec:
  volumes:
    - name: task-pv-storage
      persistentVolumeClaim:
        claimName: task-pv-claim
  containers:
    - name: task-pv-container
      image: nginx
      ports:
        - containerPort: 80
          name: "http-server"
      volumeMounts:
        - mountPath: "/usr/share/nginx/html"
          name: task-pv-storage

注意 Pod 的配置文件指定了 PersistentVolumeClaim，但没有指定 PersistentVolume。对 Pod 而言，PersistentVolumeClaim 就是一个存储卷。

创建 Pod：

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/pods/storage/pv-pod.yaml

检查 Pod 中的容器是否运行正常：

kubectl get pod task-pv-pod

打开一个 Shell 访问 Pod 中的容器：

kubectl exec -it task-pv-pod -- /bin/bash

在 Shell 中，验证 nginx 是否正在从 hostPath 卷提供 index.html 文件：

# 一定要在上一步 "kubectl exec" 所返回的 Shell 中执行下面三个命令
root@task-pv-pod:/# apt-get update
root@task-pv-pod:/# apt-get install curl
root@task-pv-pod:/# curl localhost

输出结果是你之前写到 hostPath 卷中的 index.html 文件中的内容：

Hello from Kubernetes storage

如果你看到此消息，则证明你已经成功地配置了 Pod 使用 PersistentVolumeClaim 的存储。

清理

删除 Pod、PersistentVolumeClaim 和 PersistentVolume 对象：

kubectl delete pod task-pv-pod
kubectl delete pvc task-pv-claim
kubectl delete pv task-pv-volume

如果你还没有连接到集群中节点的 Shell，可以按之前所做操作，打开一个新的 Shell。

在节点的 Shell 上，删除你所创建的目录和文件：

# 这里假定你使用 "sudo" 来以超级用户的角色执行命令
sudo rm /mnt/data/index.html
sudo rmdir /mnt/data

你现在可以关闭连接到节点的 Shell。

在两个地方挂载相同的 persistentVolume

pods/storage/pv-duplicate.yaml


apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: test
spec:
  containers:
    - name: test
      image: nginx
      volumeMounts:
        # 网站数据挂载
        - name: config
          mountPath: /usr/share/nginx/html
          subPath: html
        # Nginx 配置挂载
        - name: config
          mountPath: /etc/nginx/nginx.conf
          subPath: nginx.conf
  volumes:
    - name: config
      persistentVolumeClaim:
        claimName: test-nfs-claim

你可以在 nginx 容器上执行两个卷挂载:

/usr/share/nginx/html 用于静态网站 /etc/nginx/nginx.conf 作为默认配置

访问控制

使用组 ID（GID）配置的存储仅允许 Pod 使用相同的 GID 进行写入。 GID 不匹配或缺失将会导致无权访问错误。为了减少与用户的协调，管理员可以对 PersistentVolume 添加 GID 注解。这样 GID 就能自动添加到使用 PersistentVolume 的任何 Pod 中。

使用 pv.beta.kubernetes.io/gid 注解的方法如下所示：

kind: PersistentVolume
apiVersion: v1
metadata:
  name: pv1
  annotations:
    pv.beta.kubernetes.io/gid: "1234"

当 Pod 使用带有 GID 注解的 PersistentVolume 时，注解的 GID 会被应用于 Pod 中的所有容器，应用的方法与 Pod 的安全上下文中指定的 GID 相同。每个 GID，无论是来自 PersistentVolume 注解还是来自 Pod 规约，都会被应用于每个容器中运行的第一个进程。

说明： 当 Pod 使用 PersistentVolume 时，与 PersistentVolume 关联的 GID 不会在 Pod 资源本身的对象上出现。

接下来

进一步了解 PersistentVolumes
阅读持久存储设计文档

参考

3.10 - 配置 Pod 使用投射卷作存储

本文介绍怎样通过projected 卷将现有的多个卷资源挂载到相同的目录。当前，secret、configMap、downwardAPI 和 serviceAccountToken 卷可以被投射。

说明： serviceAccountToken 不是一种卷类型

准备开始

要获知版本信息，请输入 kubectl version.

为 Pod 配置 projected 卷

本练习中，您将从本地文件来创建包含有用户名和密码的 Secret。然后创建运行一个容器的 Pod，该 Pod 使用projected 卷将 Secret 挂载到相同的路径下。

下面是 Pod 的配置文件：

pods/storage/projected.yaml

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: test-projected-volume
spec:
  containers:
  - name: test-projected-volume
    image: busybox:1.28
    args:
    - sleep
    - "86400"
    volumeMounts:
    - name: all-in-one
      mountPath: "/projected-volume"
      readOnly: true
  volumes:
  - name: all-in-one
    projected:
      sources:
      - secret:
          name: user
      - secret:
          name: pass

创建 Secret:

# 创建包含用户名和密码的文件:
echo -n "admin" > ./username.txt
echo -n "1f2d1e2e67df" > ./password.txt-->

# 将上述文件引用到 Secret：
kubectl create secret generic user --from-file=./username.txt
kubectl create secret generic pass --from-file=./password.txt

创建 Pod：

kubectl create -f https://k8s.io/examples/pods/storage/projected.yaml

确认 Pod 中的容器运行正常，然后监视 Pod 的变化：

kubectl get --watch pod test-projected-volume

输出结果和下面类似：

NAME                    READY     STATUS    RESTARTS   AGE
test-projected-volume   1/1       Running   0          14s

在另外一个终端中，打开容器的 shell：

kubectl exec -it test-projected-volume -- /bin/sh

在 shell 中，确认 projected-volume 目录包含你的投射源：
```
ls /projected-volume/
```

清理

删除 Pod 和 Secret:

kubectl delete pod test-projected-volume
kubectl delete secret user pass

接下来

进一步了解projected 卷。
阅读一体卷设计文档。

3.11 - 为 Pod 或容器配置安全上下文

安全上下文（Security Context）定义 Pod 或 Container 的特权与访问控制设置。安全上下文包括但不限于：

自主访问控制（Discretionary Access Control）：基于用户 ID（UID）和组 ID（GID）来判定对对象（例如文件）的访问权限。
安全性增强的 Linux（SELinux）：为对象赋予安全性标签。
以特权模式或者非特权模式运行。
Linux 权能: 为进程赋予 root 用户的部分特权而非全部特权。

AppArmor：使用程序配置来限制个别程序的权能。
Seccomp：过滤进程的系统调用。
allowPrivilegeEscalation：控制进程是否可以获得超出其父进程的特权。此布尔值直接控制是否为容器进程设置 no_new_privs标志。当容器满足一下条件之一时，allowPrivilegeEscalation 总是为 true：
- 以特权模式运行，或者
- 具有 CAP_SYS_ADMIN 权能
readOnlyRootFilesystem：以只读方式加载容器的根文件系统。

以上条目不是安全上下文设置的完整列表 -- 请参阅 SecurityContext 了解其完整列表。

关于在 Linux 系统中的安全机制的更多信息，可参阅 Linux 内核安全性能力概述。

准备开始

要获知版本信息，请输入 kubectl version.

为 Pod 设置安全性上下文

要为 Pod 设置安全性设置，可在 Pod 规约中包含 securityContext 字段。securityContext 字段值是一个 PodSecurityContext 对象。你为 Pod 所设置的安全性配置会应用到 Pod 中所有 Container 上。下面是一个 Pod 的配置文件，该 Pod 定义了 securityContext 和一个 emptyDir 卷：

pods/security/security-context.yaml

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: security-context-demo
spec:
  securityContext:
    runAsUser: 1000
    runAsGroup: 3000
    fsGroup: 2000
  volumes:
  - name: sec-ctx-vol
    emptyDir: {}
  containers:
  - name: sec-ctx-demo
    image: busybox:1.28
    command: [ "sh", "-c", "sleep 1h" ]
    volumeMounts:
    - name: sec-ctx-vol
      mountPath: /data/demo
    securityContext:
      allowPrivilegeEscalation: false

在配置文件中，runAsUser 字段指定 Pod 中的所有容器内的进程都使用用户 ID 1000 来运行。runAsGroup 字段指定所有容器中的进程都以主组 ID 3000 来运行。如果忽略此字段，则容器的主组 ID 将是 root（0）。当 runAsGroup 被设置时，所有创建的文件也会划归用户 1000 和组 3000。由于 fsGroup 被设置，容器中所有进程也会是附组 ID 2000 的一部分。卷 /data/demo 及在该卷中创建的任何文件的属主都会是组 ID 2000。

创建该 Pod：

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/pods/security/security-context.yaml

检查 Pod 的容器处于运行状态：

kubectl get pod security-context-demo

开启一个 Shell 进入到运行中的容器：

kubectl exec -it security-context-demo -- sh

在你的 Shell 中，列举运行中的进程：

ps

输出显示进程以用户 1000 运行，即 runAsUser 所设置的值：

PID   USER     TIME  COMMAND
    1 1000      0:00 sleep 1h
    6 1000      0:00 sh
...

在你的 Shell 中，进入 /data 目录列举其内容：

cd /data
ls -l

输出显示 /data/demo 目录的组 ID 为 2000，即 fsGroup 的设置值：

drwxrwsrwx 2 root 2000 4096 Jun  6 20:08 demo

在你的 Shell 中，进入到 /data/demo 目录下创建一个文件：

cd demo
echo hello > testfile

列举 /data/demo 目录下的文件：

ls -l

输出显示 testfile 的组 ID 为 2000，也就是 fsGroup 所设置的值：

-rw-r--r-- 1 1000 2000 6 Jun  6 20:08 testfile

运行下面的命令：

id

输出类似于：

uid=1000 gid=3000 groups=2000

从输出中你会看到 gid 值为 3000，也就是 runAsGroup 字段的值。如果 runAsGroup 被忽略，则 gid 会取值 0（root），而进程就能够与 root 用户组所拥有以及要求 root 用户组访问权限的文件交互。

退出你的 Shell：

exit

为 Pod 配置卷访问权限和属主变更策略

FEATURE STATE: Kubernetes v1.23 [stable]

默认情况下，Kubernetes 在挂载一个卷时，会递归地更改每个卷中的内容的属主和访问权限，使之与 Pod 的 securityContext 中指定的 fsGroup 匹配。对于较大的数据卷，检查和变更属主与访问权限可能会花费很长时间，降低 Pod 启动速度。你可以在 securityContext 中使用 fsGroupChangePolicy 字段来控制 Kubernetes 检查和管理卷属主和访问权限的方式。

fsGroupChangePolicy - fsGroupChangePolicy 定义在卷被暴露给 Pod 内部之前对其内容的属主和访问许可进行变更的行为。此字段仅适用于那些支持使用 fsGroup 来控制属主与访问权限的卷类型。此字段的取值可以是：

OnRootMismatch：只有根目录的属主与访问权限与卷所期望的权限不一致时，才改变其中内容的属主和访问权限。这一设置有助于缩短更改卷的属主与访问权限所需要的时间。
Always：在挂载卷时总是更改卷中内容的属主和访问权限。

例如：

securityContext:
  runAsUser: 1000
  runAsGroup: 3000
  fsGroup: 2000
  fsGroupChangePolicy: "OnRootMismatch"

说明： 此字段对于 secret、 configMap 和 emptydir 这类临时性存储无效。

将卷权限和所有权更改委派给 CSI 驱动程序

FEATURE STATE: Kubernetes v1.23 [beta]

如果你部署了一个容器存储接口 (CSI) 驱动，而该驱动支持 VOLUME_MOUNT_GROUP NodeServiceCapability，在 securityContext 中指定 fsGroup 来设置文件所有权和权限的过程将由 CSI 驱动而不是 Kubernetes 来执行，前提是 Kubernetes 的 DelegateFSGroupToCSIDriver 特性门控已启用。在这种情况下，由于 Kubernetes 不执行任何所有权和权限更改， fsGroupChangePolicy 不会生效，并且按照 CSI 的规定，CSI 驱动应该使用所指定的 fsGroup 来挂载卷，从而生成了一个对 fsGroup 可读/可写的卷.

更多的信息请参考 KEP 和 CSI 规范中的字段 VolumeCapability.MountVolume.volume_mount_group 的描述。

为 Container 设置安全性上下文

若要为 Container 设置安全性配置，可以在 Container 清单中包含 securityContext 字段。securityContext 字段的取值是一个 SecurityContext 对象。你为 Container 设置的安全性配置仅适用于该容器本身，并且所指定的设置在与 Pod 层面设置的内容发生重叠时，会重载后者。Container 层面的设置不会影响到 Pod 的卷。

下面是一个 Pod 的配置文件，其中包含一个 Container。Pod 和 Container 都有 securityContext 字段：

pods/security/security-context-2.yaml

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: security-context-demo-2
spec:
  securityContext:
    runAsUser: 1000
  containers:
  - name: sec-ctx-demo-2
    image: gcr.io/google-samples/node-hello:1.0
    securityContext:
      runAsUser: 2000
      allowPrivilegeEscalation: false

创建该 Pod：

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/pods/security/security-context-2.yaml

验证 Pod 中的容器处于运行状态：

kubectl get pod security-context-demo-2

启动一个 Shell 进入到运行中的容器内：

kubectl exec -it security-context-demo-2 -- sh

在你的 Shell 中，列举运行中的进程：

ps aux

输出显示进程以用户 2000 运行。该值是在 Container 的 runAsUser 中设置的。该设置值重载了 Pod 层面所设置的值 1000。

USER       PID %CPU %MEM    VSZ   RSS TTY      STAT START   TIME COMMAND
2000         1  0.0  0.0   4336   764 ?        Ss   20:36   0:00 /bin/sh -c node server.js
2000         8  0.1  0.5 772124 22604 ?        Sl   20:36   0:00 node server.js
...

退出你的 Shell：

exit

为 Container 设置权能

使用 Linux 权能，你可以赋予进程 root 用户所拥有的某些特权，但不必赋予其全部特权。要为 Container 添加或移除 Linux 权能，可以在 Container 清单的 securityContext 节包含 capabilities 字段。

首先，看一下不包含 capabilities 字段时候会发生什么。下面是一个配置文件，其中没有添加或移除容器的权能：

pods/security/security-context-3.yaml

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: security-context-demo-3
spec:
  containers:
  - name: sec-ctx-3
    image: gcr.io/google-samples/node-hello:1.0

创建该 Pod：

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/pods/security/security-context-3.yaml

验证 Pod 的容器处于运行状态：

kubectl get pod security-context-demo-3

启动一个 Shell 进入到运行中的容器：

kubectl exec -it security-context-demo-3 -- sh

在你的 Shell 中，列举运行中的进程：

ps aux

输出显示容器中进程 ID（PIDs）：

USER  PID %CPU %MEM    VSZ   RSS TTY   STAT START   TIME COMMAND
root    1  0.0  0.0   4336   796 ?     Ss   18:17   0:00 /bin/sh -c node server.js
root    5  0.1  0.5 772124 22700 ?     Sl   18:17   0:00 node server.js

在你的 Shell 中，查看进程 1 的状态：

cd /proc/1
cat status

输出显示进程的权能位图：

...
CapPrm:	00000000a80425fb
CapEff:	00000000a80425fb
...

记下进程权能位图，之后退出你的 Shell：

exit

接下来运行一个与前例中容器相同的容器，只是这个容器有一些额外的权能设置。

下面是一个 Pod 的配置，其中运行一个容器。配置为容器添加 CAP_NET_ADMIN 和 CAP_SYS_TIME 权能：

pods/security/security-context-4.yaml

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: security-context-demo-4
spec:
  containers:
  - name: sec-ctx-4
    image: gcr.io/google-samples/node-hello:1.0
    securityContext:
      capabilities:
        add: ["NET_ADMIN", "SYS_TIME"]

创建 Pod：

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/pods/security/security-context-4.yaml

启动一个 Shell，进入到运行中的容器：

kubectl exec -it security-context-demo-4 -- sh

在你的 Shell 中，查看进程 1 的权能：

cd /proc/1
cat status

输出显示的是进程的权能位图：

...
CapPrm:	00000000aa0435fb
CapEff:	00000000aa0435fb
...

比较两个容器的权能位图：

00000000a80425fb
00000000aa0435fb

在第一个容器的权能位图中，位 12 和 25 是没有设置的。在第二个容器中，位 12 和 25 是设置了的。位 12 是 CAP_NET_ADMIN 而位 25 则是 CAP_SYS_TIME。参见 capability.h 了解权能常数的定义。

说明： Linux 权能常数定义的形式为 CAP_XXX。但是你在 Container 清单中列举权能时，要将权能名称中的 CAP_ 部分去掉。例如，要添加 CAP_SYS_TIME，可在权能列表中添加 SYS_TIME。

为容器设置 Seccomp 配置

若要为容器设置 Seccomp 配置（Profile），可在你的 Pod 或 Container 清单的 securityContext 节中包含 seccompProfile 字段。该字段是一个 SeccompProfile 对象，包含 type 和 localhostProfile 属性。 type 的合法选项包括 RuntimeDefault、Unconfined 和 Localhost。 localhostProfile 只能在 type: Localhost 配置下才可以设置。该字段标明节点上预先设定的配置的路径，路径是相对于 kubelet 所配置的 Seccomp 配置路径（使用 --root-dir 设置）而言的。

下面是一个例子，设置容器使用节点上容器运行时的默认配置作为 Seccomp 配置：

...
securityContext:
  seccompProfile:
    type: RuntimeDefault

下面是另一个例子，将 Seccomp 的样板设置为位于 <kubelet-根目录>/seccomp/my-profiles/profile-allow.json 的一个预先配置的文件。

...
securityContext:
  seccompProfile:
    type: Localhost
    localhostProfile: my-profiles/profile-allow.json

为 Container 赋予 SELinux 标签

若要给 Container 设置 SELinux 标签，可以在 Pod 或 Container 清单的 securityContext 节包含 seLinuxOptions 字段。 seLinuxOptions 字段的取值是一个 SELinuxOptions 对象。下面是一个应用 SELinux 标签的例子：

...
securityContext:
  seLinuxOptions:
    level: "s0:c123,c456"

说明： 要指定 SELinux，需要在宿主操作系统中装载 SELinux 安全性模块。

讨论

Pod 的安全上下文适用于 Pod 中的容器，也适用于 Pod 所挂载的卷（如果有的话）。尤其是，fsGroup 和 seLinuxOptions 按下面的方式应用到挂载卷上：

fsGroup：支持属主管理的卷会被修改，将其属主变更为 fsGroup 所指定的 GID，并且对该 GID 可写。进一步的细节可参阅属主变更设计文档。
seLinuxOptions：支持 SELinux 标签的卷会被重新打标签，以便可被 seLinuxOptions 下所设置的标签访问。通常你只需要设置 level 部分。该部分设置的是赋予 Pod 中所有容器及卷的多类别安全性（Multi-Category Security，MCS)标签。

警告： 在为 Pod 设置 MCS 标签之后，所有带有相同标签的 Pod 可以访问该卷。如果你需要跨 Pod 的保护，你必须为每个 Pod 赋予独特的 MCS 标签。

清理

删除之前创建的所有 Pod：

kubectl delete pod security-context-demo
kubectl delete pod security-context-demo-2
kubectl delete pod security-context-demo-3
kubectl delete pod security-context-demo-4

接下来

3.12 - 为 Pod 配置服务账户

服务账户为 Pod 中运行的进程提供了一个标识。

说明： 本文是服务账户的用户使用介绍，描述服务账号在集群中如何起作用。你的集群管理员可能已经对你的集群做了定制，因此导致本文中所讲述的内容并不适用。

当你（自然人）访问集群时（例如，使用 kubectl），API 服务器将你的身份验证为特定的用户帐户（当前这通常是 admin，除非你的集群管理员已经定制了你的集群配置）。 Pod 内的容器中的进程也可以与 api 服务器接触。当它们进行身份验证时，它们被验证为特定的服务帐户（例如，default）。

准备开始

要获知版本信息，请输入 kubectl version.

使用默认的服务账户访问 API 服务器

当你创建 Pod 时，如果没有指定服务账户，Pod 会被指定给命名空间中的 default 服务账户。如果你查看 Pod 的原始 JSON 或 YAML（例如：kubectl get pods/podname -o yaml），你可以看到 spec.serviceAccountName 字段已经被自动设置了。

你可以使用自动挂载给 Pod 的服务账户凭据访问 API，访问集群中有相关描述。服务账户的 API 许可取决于你所使用的鉴权插件和策略。

在 1.6 以上版本中，你可以通过在服务账户上设置 automountServiceAccountToken: false 来实现不给服务账号自动挂载 API 凭据：

apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
  name: build-robot
automountServiceAccountToken: false
...

在 1.6 以上版本中，你也可以选择不给特定 Pod 自动挂载 API 凭据：

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: my-pod
spec:
  serviceAccountName: build-robot
  automountServiceAccountToken: false
  ...

如果 Pod 和服务账户都指定了 automountServiceAccountToken 值，则 Pod 的 spec 优先于服务帐户。

使用多个服务账户

每个命名空间都有一个名为 default 的服务账户资源。你可以用下面的命令查询这个服务账户以及命名空间中的其他 ServiceAccount 资源：

kubectl get serviceAccounts

输出类似于：

NAME      SECRETS    AGE
default   1          1d

你可以像这样来创建额外的 ServiceAccount 对象：

kubectl create -f - <<EOF
apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
  name: build-robot
EOF

ServiceAccount 对象的名字必须是一个有效的 DNS 子域名.

如果你查询服务帐户对象的完整信息，如下所示：

kubectl get serviceaccounts/build-robot -o yaml

输出类似于：

apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
  creationTimestamp: 2015-06-16T00:12:59Z
  name: build-robot
  namespace: default
  resourceVersion: "272500"
  uid: 721ab723-13bc-11e5-aec2-42010af0021e
secrets:
- name: build-robot-token-bvbk5

那么你就能看到系统已经自动创建了一个令牌并且被服务账户所引用。

你可以使用授权插件来设置服务账户的访问许可。

要使用非默认的服务账户，将 Pod 的 spec.serviceAccountName 字段设置为你想用的服务账户名称。

Pod 被创建时服务账户必须存在，否则会被拒绝。

你不能更新已经创建好的 Pod 的服务账户。

你可以清除服务账户，如下所示：

kubectl delete serviceaccount/build-robot

手动创建服务账户 API 令牌

假设我们有一个上面提到的名为 "build-robot" 的服务账户，然后我们手动创建一个新的 Secret。

kubectl create -f - <<EOF
apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
  name: build-robot-secret
  annotations:
    kubernetes.io/service-account.name: build-robot
type: kubernetes.io/service-account-token
EOF
secret/build-robot-secret created

现在，你可以确认新构建的 Secret 中填充了 "build-robot" 服务帐户的 API 令牌。

令牌控制器将清理不存在的服务帐户的所有令牌。

kubectl describe secrets/build-robot-secret

输出类似于：

Name:           build-robot-secret
Namespace:      default
Labels:         <none>
Annotations:    kubernetes.io/service-account.name: build-robot
                kubernetes.io/service-account.uid: da68f9c6-9d26-11e7-b84e-002dc52800da

Type:   kubernetes.io/service-account-token

Data
====
ca.crt:         1338 bytes
namespace:      7 bytes
token:          ...

说明： 这里省略了 token 的内容。

为服务账户添加 ImagePullSecrets

创建 ImagePullSecret

创建一个 ImagePullSecret，如同为 Pod 设置 ImagePullSecret所述。

kubectl create secret docker-registry myregistrykey --docker-server=DUMMY_SERVER \
          --docker-username=DUMMY_USERNAME --docker-password=DUMMY_DOCKER_PASSWORD \
          --docker-email=DUMMY_DOCKER_EMAIL

确认创建成功：

kubectl get secrets myregistrykey

输出类似于：

NAME             TYPE                              DATA    AGE
myregistrykey    kubernetes.io/.dockerconfigjson   1       1d

将镜像拉取 Secret 添加到服务账号

接着修改命名空间的 default 服务帐户，以将该 Secret 用作 imagePullSecret。

kubectl patch serviceaccount default -p '{"imagePullSecrets": [{"name": "myregistrykey"}]}'

你也可以使用 kubectl edit，或者如下所示手动编辑 YAML 清单：

kubectl get serviceaccounts default -o yaml > ./sa.yaml

sa.yaml 文件的内容类似于：

apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
  creationTimestamp: 2015-08-07T22:02:39Z
  name: default
  namespace: default
  resourceVersion: "243024"
  uid: 052fb0f4-3d50-11e5-b066-42010af0d7b6
secrets:
- name: default-token-uudge

使用你常用的编辑器（例如 vi），打开 sa.yaml 文件，删除带有键名 resourceVersion 的行，添加带有 imagePullSecrets: 的行，最后保存文件。

所得到的 sa.yaml 文件类似于：

apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
  creationTimestamp: 2015-08-07T22:02:39Z
  name: default
  namespace: default
  uid: 052fb0f4-3d50-11e5-b066-42010af0d7b6
secrets:
- name: default-token-uudge
imagePullSecrets:
- name: myregistrykey

最后，用新的更新的 sa.yaml 文件替换服务账号。

kubectl replace serviceaccount default -f ./sa.yaml

验证镜像拉取 Secret 已经被添加到 Pod 规约

现在，在当前命名空间中创建的每个使用默认服务账号的新 Pod，新 Pod 都会自动设置其 .spec.imagePullSecrets 字段：

kubectl run nginx --image=nginx --restart=Never
kubectl get pod nginx -o=jsonpath='{.spec.imagePullSecrets[0].name}{"\n"}'

输出为：

myregistrykey

服务帐户令牌卷投射

FEATURE STATE: Kubernetes v1.20 [stable]

说明：

为了启用令牌请求投射，你必须为 kube-apiserver 设置以下命令行参数：

--service-account-issuer
--service-account-key-file
--service-account-signing-key-file
--api-audiences（可以省略）

kubelet 还可以将服务帐户令牌投影到 Pod 中。你可以指定令牌的所需属性，例如受众和有效持续时间。这些属性在默认服务帐户令牌上无法配置。当删除 Pod 或 ServiceAccount 时，服务帐户令牌也将对 API 无效。

使用名为 ServiceAccountToken 的 ProjectedVolume 类型在 PodSpec 上配置此功能。要向 Pod 提供具有 "vault" 用户以及两个小时有效期的令牌，可以在 PodSpec 中配置以下内容：

pods/pod-projected-svc-token.yaml

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: nginx
spec:
  containers:
  - image: nginx
    name: nginx
    volumeMounts:
    - mountPath: /var/run/secrets/tokens
      name: vault-token
  serviceAccountName: build-robot
  volumes:
  - name: vault-token
    projected:
      sources:
      - serviceAccountToken:
          path: vault-token
          expirationSeconds: 7200
          audience: vault

创建 Pod：

kubectl create -f https://k8s.io/examples/pods/pod-projected-svc-token.yaml

kubelet 组件会替 Pod 请求令牌并将其保存起来，通过将令牌存储到一个可配置的路径使之在 Pod 内可用，并在令牌快要到期的时候刷新它。 kubelet 会在令牌存在期达到其 TTL 的 80% 的时候或者令牌生命期超过 24 小时的时候主动轮换它。

应用程序负责在令牌被轮换时重新加载其内容。对于大多数使用场景而言，周期性地（例如，每隔 5 分钟）重新加载就足够了。

发现服务账号分发者

FEATURE STATE: Kubernetes v1.21 [stable]

当启用服务账号令牌投射时启用发现服务账号分发者（Service Account Issuer Discovery）这一功能特性，如上文所述。

说明：

分发者的 URL 必须遵从 OIDC 发现规范。这意味着 URL 必须使用 https 模式，并且必须在 {service-account-issuer}/.well-known/openid-configuration 路径提供 OpenID 提供者（Provider）配置。

如果 URL 没有遵从这一规范，ServiceAccountIssuerDiscovery 末端就不会被注册，即使该特性已经被启用。

发现服务账号分发者这一功能使得用户能够用联邦的方式结合使用 Kubernetes 集群（Identity Provider，标识提供者）与外部系统（relying parties，依赖方）所分发的服务账号令牌。

当此功能被启用时，Kubernetes API 服务器会在 /.well-known/openid-configuration 提供一个 OpenID 提供者配置文档，并在 /openid/v1/jwks 处提供与之关联的 JSON Web Key Set（JWKS）。这里的 OpenID 提供者配置有时候也被称作 发现文档（Discovery Document）。

集群包括一个的默认 RBAC ClusterRole, 名为 system:service-account-issuer-discovery。默认的 RBAC ClusterRoleBinding 将此角色分配给 system:serviceaccounts 组，所有服务帐户隐式属于该组。这使得集群上运行的 Pod 能够通过它们所挂载的服务帐户令牌访问服务帐户发现文档。此外，管理员可以根据其安全性需要以及期望集成的外部系统选择是否将该角色绑定到 system:authenticated 或 system:unauthenticated。

说明： 对 /.well-known/openid-configuration 和 /openid/v1/jwks 路径请求的响应被设计为与 OIDC 兼容，但不是完全与其一致。返回的文档仅包含对 Kubernetes 服务账号令牌进行验证所必须的参数。

JWKS 响应包含依赖方可以用来验证 Kubernetes 服务账号令牌的公钥数据。依赖方先会查询 OpenID 提供者配置，之后使用返回响应中的 jwks_uri 来查找 JWKS。

在很多场合，Kubernetes API 服务器都不会暴露在公网上，不过对于缓存并向外提供 API 服务器响应数据的公开末端而言，用户或者服务提供商可以选择将其暴露在公网上。在这种环境中，可能会重载 OpenID 提供者配置中的 jwks_uri，使之指向公网上可用的末端地址，而不是 API 服务器的地址。这时需要向 API 服务器传递 --service-account-jwks-uri 参数。与分发者 URL 类似，此 JWKS URI 也需要使用 https 模式。

接下来

另请参见：

3.13 - 从私有仓库拉取镜像

本文介绍如何使用 Secret 从私有的镜像仓库或代码仓库拉取镜像来创建 Pod。

🛇 本条目指向第三方项目或产品，而该项目（产品）不是 Kubernetes 的一部分。更多信息

准备开始

你必须拥有一个 Kubernetes 的集群，同时你的 Kubernetes 集群必须带有 kubectl 命令行工具。建议在至少有两个节点的集群上运行本教程，且这些节点不作为控制平面主机。如果你还没有集群，你可以通过 Minikube 构建一个你自己的集群，或者你可以使用下面任意一个 Kubernetes 工具构建：
- Katacoda
- 玩转 Kubernetes

要进行此练习，你需要 docker 命令行工具和一个知道密码的 Docker ID。

登录 Docker 镜像仓库

在个人电脑上，要想拉取私有镜像必须在镜像仓库上进行身份验证。

docker login

当出现提示时，输入您的 Docker ID 和登录凭证（访问令牌、或 Docker ID 的密码）。

登录过程会创建或更新保存有授权令牌的 config.json 文件。查看 Kubernetes 中如何解析这个文件。

查看 config.json 文件：

cat ~/.docker/config.json

输出结果包含类似于以下内容的部分：

{
    "auths": {
        "https://index.docker.io/v1/": {
            "auth": "c3R...zE2"
        }
    }
}

说明： 如果使用 Docker 凭证仓库，则不会看到 auth 条目，看到的将是以仓库名称作为值的 credsStore 条目。

在集群中创建保存授权令牌的 Secret

Kubernetes 集群使用 docker-registry 类型的 Secret 来通过容器仓库的身份验证，进而提取私有映像。

创建 Secret，命名为 regcred：

kubectl create secret docker-registry regcred \
  --docker-server=<你的镜像仓库服务器> \
  --docker-username=<你的用户名> \
  --docker-password=<你的密码> \
  --docker-email=<你的邮箱地址>

在这里：

<your-registry-server> 是你的私有 Docker 仓库全限定域名（FQDN）。 DockerHub 使用 https://index.docker.io/v1/。
<your-name> 是你的 Docker 用户名。
<your-pword> 是你的 Docker 密码。
<your-email> 是你的 Docker 邮箱。

这样你就成功地将集群中的 Docker 凭证设置为名为 regcred 的 Secret。

检查 Secret `regcred`

要了解你创建的 regcred Secret 的内容，可以用 YAML 格式进行查看：

kubectl get secret regcred --output=yaml

输出和下面类似：

apiVersion: v1
data:
  .dockerconfigjson: eyJodHRwczovL2luZGV4L ... J0QUl6RTIifX0=
kind: Secret
metadata:
  ...
  name: regcred
  ...
type: kubernetes.io/dockerconfigjson

.dockerconfigjson 字段的值是 Docker 凭证的 base64 表示。

要了解 dockerconfigjson 字段中的内容，请将 Secret 数据转换为可读格式：

kubectl get secret regcred --output="jsonpath={.data.\.dockerconfigjson}" | base64 --decode

输出和下面类似：

{"auths":{"yourprivateregistry.com":{"username":"janedoe","password":"xxxxxxxxxxx","email":"jdoe@example.com","auth":"c3R...zE2"}}}

要了解 auth 字段中的内容，请将 base64 编码过的数据转换为可读格式：

echo "c3R...zE2" | base64 --decode

输出结果中，用户名和密码用 : 链接，类似下面这样：

janedoe:xxxxxxxxxxx

注意，Secret 数据包含与本地 ~/.docker/config.json 文件类似的授权令牌。

这样你就已经成功地将 Docker 凭证设置为集群中的名为 regcred 的 Secret。

创建一个使用你的 Secret 的 Pod

下面是一个 Pod 配置清单示例，该示例中 Pod 需要访问你的 Docker 凭证 regcred：

pods/private-reg-pod.yaml

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: private-reg
spec:
  containers:
  - name: private-reg-container
    image: <your-private-image>
  imagePullSecrets:
  - name: regcred

将上述文件下载到你的计算机中：

curl -L -O my-private-reg-pod.yaml https://k8s.io/examples/pods/private-reg-pod.yaml

在my-private-reg-pod.yaml 文件中，使用私有仓库的镜像路径替换 <your-private-image>，例如：

janedoe/jdoe-private:v1

要从私有仓库拉取镜像，Kubernetes 需要凭证。配置文件中的 imagePullSecrets 字段表明 Kubernetes 应该通过名为 regcred 的 Secret 获取凭证。

创建使用了你的 Secret 的 Pod，并检查它是否正常运行：

kubectl apply -f my-private-reg-pod.yaml
kubectl get pod private-reg

接下来

进一步了解 Secrets
- 或阅读的 API 参考
进一步了解使用私有仓库
进一步了解为服务账户添加拉取镜像凭证
查看 kubectl 创建 docker-registry 凭证
查看 Pod 容器定义中的 imagePullSecrets 字段。

3.14 - 配置存活、就绪和启动探测器

这篇文章介绍如何给容器配置存活、就绪和启动探测器。

kubelet 使用存活探测器来知道什么时候要重启容器。例如，存活探测器可以捕捉到死锁（应用程序在运行，但是无法继续执行后面的步骤）。这样的情况下重启容器有助于让应用程序在有问题的情况下更可用。

kubelet 使用就绪探测器可以知道容器什么时候准备好了并可以开始接受请求流量，当一个 Pod 内的所有容器都准备好了，才能把这个 Pod 看作就绪了。这种信号的一个用途就是控制哪个 Pod 作为 Service 的后端。在 Pod 还没有准备好的时候，会从 Service 的负载均衡器中被剔除的。

kubelet 使用启动探测器可以知道应用程序容器什么时候启动了。如果配置了这类探测器，就可以控制容器在启动成功后再进行存活性和就绪检查，确保这些存活、就绪探测器不会影响应用程序的启动。这可以用于对慢启动容器进行存活性检测，避免它们在启动运行之前就被杀掉。

准备开始

定义存活命令

许多长时间运行的应用程序最终会过渡到断开的状态，除非重新启动，否则无法恢复。 Kubernetes 提供了存活探测器来发现并补救这种情况。

在这篇练习中，你会创建一个 Pod，其中运行一个基于 k8s.gcr.io/busybox 镜像的容器。下面是这个 Pod 的配置文件。

pods/probe/exec-liveness.yaml

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  labels:
    test: liveness
  name: liveness-exec
spec:
  containers:
  - name: liveness
    image: k8s.gcr.io/busybox
    args:
    - /bin/sh
    - -c
    - touch /tmp/healthy; sleep 30; rm -rf /tmp/healthy; sleep 600
    livenessProbe:
      exec:
        command:
        - cat
        - /tmp/healthy
      initialDelaySeconds: 5
      periodSeconds: 5

在这个配置文件中，可以看到 Pod 中只有一个容器。 periodSeconds 字段指定了 kubelet 应该每 5 秒执行一次存活探测。 initialDelaySeconds 字段告诉 kubelet 在执行第一次探测前应该等待 5 秒。 kubelet 在容器内执行命令 cat /tmp/healthy 来进行探测。如果命令执行成功并且返回值为 0，kubelet 就会认为这个容器是健康存活的。如果这个命令返回非 0 值，kubelet 会杀死这个容器并重新启动它。

当容器启动时，执行如下的命令：

/bin/sh -c "touch /tmp/healthy; sleep 30; rm -rf /tmp/healthy; sleep 600"

这个容器生命的前 30 秒， /tmp/healthy 文件是存在的。所以在这最开始的 30 秒内，执行命令 cat /tmp/healthy 会返回成功代码。 30 秒之后，执行命令 cat /tmp/healthy 就会返回失败代码。

创建 Pod：

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/pods/probe/exec-liveness.yaml

在 30 秒内，查看 Pod 的事件：

kubectl describe pod liveness-exec

输出结果表明还没有存活探测器失败：

FirstSeen    LastSeen    Count   From            SubobjectPath           Type        Reason      Message
--------- --------    -----   ----            -------------           --------    ------      -------
24s       24s     1   {default-scheduler }                    Normal      Scheduled   Successfully assigned liveness-exec to worker0
23s       23s     1   {kubelet worker0}   spec.containers{liveness}   Normal      Pulling     pulling image "k8s.gcr.io/busybox"
23s       23s     1   {kubelet worker0}   spec.containers{liveness}   Normal      Pulled      Successfully pulled image "k8s.gcr.io/busybox"
23s       23s     1   {kubelet worker0}   spec.containers{liveness}   Normal      Created     Created container with docker id 86849c15382e; Security:[seccomp=unconfined]
23s       23s     1   {kubelet worker0}   spec.containers{liveness}   Normal      Started     Started container with docker id 86849c15382e

35 秒之后，再来看 Pod 的事件：

kubectl describe pod liveness-exec

在输出结果的最下面，有信息显示存活探测器失败了，这个容器被杀死并且被重建了。

FirstSeen LastSeen    Count   From            SubobjectPath           Type        Reason      Message
--------- --------    -----   ----            -------------           --------    ------      -------
37s       37s     1   {default-scheduler }                    Normal      Scheduled   Successfully assigned liveness-exec to worker0
36s       36s     1   {kubelet worker0}   spec.containers{liveness}   Normal      Pulling     pulling image "k8s.gcr.io/busybox"
36s       36s     1   {kubelet worker0}   spec.containers{liveness}   Normal      Pulled      Successfully pulled image "k8s.gcr.io/busybox"
36s       36s     1   {kubelet worker0}   spec.containers{liveness}   Normal      Created     Created container with docker id 86849c15382e; Security:[seccomp=unconfined]
36s       36s     1   {kubelet worker0}   spec.containers{liveness}   Normal      Started     Started container with docker id 86849c15382e
2s        2s      1   {kubelet worker0}   spec.containers{liveness}   Warning     Unhealthy   Liveness probe failed: cat: can't open '/tmp/healthy': No such file or directory

再等另外 30 秒，检查看这个容器被重启了：

kubectl get pod liveness-exec

输出结果显示 RESTARTS 的值增加了 1。

NAME            READY     STATUS    RESTARTS   AGE
liveness-exec   1/1       Running   1          1m

定义一个存活态 HTTP 请求接口

另外一种类型的存活探测方式是使用 HTTP GET 请求。下面是一个 Pod 的配置文件，其中运行一个基于 k8s.gcr.io/liveness 镜像的容器。

pods/probe/http-liveness.yaml

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  labels:
    test: liveness
  name: liveness-http
spec:
  containers:
  - name: liveness
    image: k8s.gcr.io/liveness
    args:
    - /server
    livenessProbe:
      httpGet:
        path: /healthz
        port: 8080
        httpHeaders:
        - name: Custom-Header
          value: Awesome
      initialDelaySeconds: 3
      periodSeconds: 3

在这个配置文件中，可以看到 Pod 也只有一个容器。 periodSeconds 字段指定了 kubelet 每隔 3 秒执行一次存活探测。 initialDelaySeconds 字段告诉 kubelet 在执行第一次探测前应该等待 3 秒。 kubelet 会向容器内运行的服务（服务会监听 8080 端口）发送一个 HTTP GET 请求来执行探测。如果服务器上 /healthz 路径下的处理程序返回成功代码，则 kubelet 认为容器是健康存活的。如果处理程序返回失败代码，则 kubelet 会杀死这个容器并且重新启动它。

任何大于或等于 200 并且小于 400 的返回代码标示成功，其它返回代码都标示失败。

可以在这里看服务的源码 server.go。

容器存活的最开始 10 秒中，/healthz 处理程序返回一个 200 的状态码。之后处理程序返回 500 的状态码。

http.HandleFunc("/healthz", func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
    duration := time.Now().Sub(started)
    if duration.Seconds() > 10 {
        w.WriteHeader(500)
        w.Write([]byte(fmt.Sprintf("error: %v", duration.Seconds())))
    } else {
        w.WriteHeader(200)
        w.Write([]byte("ok"))
    }
})

kubelet 在容器启动之后 3 秒开始执行健康检测。所以前几次健康检查都是成功的。但是 10 秒之后，健康检查会失败，并且 kubelet 会杀死容器再重新启动容器。

创建一个 Pod 来测试 HTTP 的存活检测：

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/pods/probe/http-liveness.yaml

10 秒之后，通过看 Pod 事件来检测存活探测器已经失败了并且容器被重新启动了。

kubectl describe pod liveness-http

在 1.13（包括 1.13版本）之前的版本中，如果在 Pod 运行的节点上设置了环境变量 http_proxy（或者 HTTP_PROXY），HTTP 的存活探测会使用这个代理。在 1.13 之后的版本中，设置本地的 HTTP 代理环境变量不会影响 HTTP 的存活探测。

定义 TCP 的存活探测

第三种类型的存活探测是使用 TCP 套接字。通过配置，kubelet 会尝试在指定端口和容器建立套接字链接。如果能建立连接，这个容器就被看作是健康的，如果不能则这个容器就被看作是有问题的。

pods/probe/tcp-liveness-readiness.yaml

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: goproxy
  labels:
    app: goproxy
spec:
  containers:
  - name: goproxy
    image: k8s.gcr.io/goproxy:0.1
    ports:
    - containerPort: 8080
    readinessProbe:
      tcpSocket:
        port: 8080
      initialDelaySeconds: 5
      periodSeconds: 10
    livenessProbe:
      tcpSocket:
        port: 8080
      initialDelaySeconds: 15
      periodSeconds: 20

如你所见，TCP 检测的配置和 HTTP 检测非常相似。下面这个例子同时使用就绪和存活探测器。kubelet 会在容器启动 5 秒后发送第一个就绪探测。这会尝试连接 goproxy 容器的 8080 端口。如果探测成功，这个 Pod 会被标记为就绪状态，kubelet 将继续每隔 10 秒运行一次检测。

除了就绪探测，这个配置包括了一个存活探测。 kubelet 会在容器启动 15 秒后进行第一次存活探测。与就绪探测类似，会尝试连接 goproxy 容器的 8080 端口。如果存活探测失败，这个容器会被重新启动。

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/pods/probe/tcp-liveness-readiness.yaml

15 秒之后，通过看 Pod 事件来检测存活探测器：

kubectl describe pod goproxy

使用命名端口

对于 HTTP 或者 TCP 存活检测可以使用命名的 ContainerPort。

ports:
- name: liveness-port
  containerPort: 8080
  hostPort: 8080

livenessProbe:
  httpGet:
    path: /healthz
    port: liveness-port

使用启动探测器保护慢启动容器

有时候，会有一些现有的应用程序在启动时需要较多的初始化时间。要不影响对引起探测死锁的快速响应，这种情况下，设置存活探测参数是要技巧的。技巧就是使用一个命令来设置启动探测，针对HTTP 或者 TCP 检测，可以通过设置 failureThreshold * periodSeconds 参数来保证有足够长的时间应对糟糕情况下的启动时间。

所以，前面的例子就变成了：

ports:
- name: liveness-port
  containerPort: 8080
  hostPort: 8080

livenessProbe:
  httpGet:
    path: /healthz
    port: liveness-port
  failureThreshold: 1
  periodSeconds: 10

startupProbe:
  httpGet:
    path: /healthz
    port: liveness-port
  failureThreshold: 30
  periodSeconds: 10

幸亏有启动探测，应用程序将会有最多 5 分钟(30 * 10 = 300s) 的时间来完成它的启动。一旦启动探测成功一次，存活探测任务就会接管对容器的探测，对容器死锁可以快速响应。如果启动探测一直没有成功，容器会在 300 秒后被杀死，并且根据 restartPolicy 来设置 Pod 状态。

定义就绪探测器

有时候，应用程序会暂时性的不能提供通信服务。例如，应用程序在启动时可能需要加载很大的数据或配置文件，或是启动后要依赖等待外部服务。在这种情况下，既不想杀死应用程序，也不想给它发送请求。 Kubernetes 提供了就绪探测器来发现并缓解这些情况。容器所在 Pod 上报还未就绪的信息，并且不接受通过 Kubernetes Service 的流量。

说明： 就绪探测器在容器的整个生命周期中保持运行状态。

注意： 活跃性探测器 不等待 就绪性探测器成功。如果要在执行活跃性探测器之前等待，应该使用 initialDelaySeconds 或 startupProbe。

就绪探测器的配置和存活探测器的配置相似。唯一区别就是要使用 readinessProbe 字段，而不是 livenessProbe 字段。

readinessProbe:
  exec:
    command:
    - cat
    - /tmp/healthy
  initialDelaySeconds: 5
  periodSeconds: 5

HTTP 和 TCP 的就绪探测器配置也和存活探测器的配置一样的。

就绪和存活探测可以在同一个容器上并行使用。两者都用可以确保流量不会发给还没有准备好的容器，并且容器会在它们失败的时候被重新启动。

配置探测器

Probe 有很多配置字段，可以使用这些字段精确的控制存活和就绪检测的行为：

initialDelaySeconds：容器启动后要等待多少秒后存活和就绪探测器才被初始化，默认是 0 秒，最小值是 0。
periodSeconds：执行探测的时间间隔（单位是秒）。默认是 10 秒。最小值是 1。
timeoutSeconds：探测的超时后等待多少秒。默认值是 1 秒。最小值是 1。
successThreshold：探测器在失败后，被视为成功的最小连续成功数。默认值是 1。存活和启动探测的这个值必须是 1。最小值是 1。
failureThreshold：当探测失败时，Kubernetes 的重试次数。存活探测情况下的放弃就意味着重新启动容器。就绪探测情况下的放弃 Pod 会被打上未就绪的标签。默认值是 3。最小值是 1。

说明：

在 Kubernetes 1.20 版本之前，exec 探针会忽略 timeoutSeconds：探针会无限期地持续运行，甚至可能超过所配置的限期，直到返回结果为止。

这一缺陷在 Kubernetes v1.20 版本中得到修复。你可能一直依赖于之前错误的探测行为，甚至你都没有觉察到这一问题的存在，因为默认的超时值是 1 秒钟。作为集群管理员，你可以在所有的 kubelet 上禁用 ExecProbeTimeout 特性门控（将其设置为 false），从而恢复之前版本中的运行行为，之后当集群中所有的 exec 探针都设置了 timeoutSeconds 参数后，移除此标志重载。如果你有 Pods 受到此默认 1 秒钟超时值的影响，你应该更新 Pod 对应的探针的超时值，这样才能为最终去除该特性门控做好准备。

当此缺陷被修复之后，在使用 dockershim 容器运行时的 Kubernetes 1.20+ 版本中，对于 exec 探针而言，容器中的进程可能会因为超时值的设置保持持续运行，即使探针返回了失败状态。

注意：

如果就绪态探针的实现不正确，可能会导致容器中进程的数量不断上升。如果不对其采取措施，很可能导致资源枯竭的状况。

HTTP 探测

HTTP Probes 可以在 httpGet 上配置额外的字段：

host：连接使用的主机名，默认是 Pod 的 IP。也可以在 HTTP 头中设置 “Host” 来代替。
scheme ：用于设置连接主机的方式（HTTP 还是 HTTPS）。默认是 HTTP。
path：访问 HTTP 服务的路径。默认值为 "/"。
httpHeaders：请求中自定义的 HTTP 头。HTTP 头字段允许重复。
port：访问容器的端口号或者端口名。如果数字必须在 1 ～ 65535 之间。

对于 HTTP 探测，kubelet 发送一个 HTTP 请求到指定的路径和端口来执行检测。除非 httpGet 中的 host 字段设置了，否则 kubelet 默认是给 Pod 的 IP 地址发送探测。如果 scheme 字段设置为了 HTTPS，kubelet 会跳过证书验证发送 HTTPS 请求。大多数情况下，不需要设置host 字段。这里有个需要设置 host 字段的场景，假设容器监听 127.0.0.1，并且 Pod 的 hostNetwork 字段设置为了 true。那么 httpGet 中的 host 字段应该设置为 127.0.0.1。可能更常见的情况是如果 Pod 依赖虚拟主机，你不应该设置 host 字段，而是应该在 httpHeaders 中设置 Host。

针对 HTTP 探针，kubelet 除了必需的 Host 头部之外还发送两个请求头部字段： User-Agent 和 Accept。这些头部的默认值分别是 kube-probe/{{ skew latestVersion >}} （其中 1.23 是 kubelet 的版本号）和 */*。

你可以通过为探测设置 .httpHeaders 来重载默认的头部字段值；例如：

livenessProbe:
  httpGet:
    httpHeaders:
      - name: Accept
        value: application/json

startupProbe:
  httpGet:
    httpHeaders:
      - name: User-Agent
        value: MyUserAgent

你也可以通过将这些头部字段定义为空值，从请求中去掉这些头部字段。

livenessProbe:
  httpGet:
    httpHeaders:
      - name: Accept
        value: ""

startupProbe:
  httpGet:
    httpHeaders:
      - name: User-Agent
        value: ""

TCP 探测

对于一次 TCP 探测，kubelet 在节点上（不是在 Pod 里面）建立探测连接，这意味着你不能在 host 参数上配置服务名称，因为 kubelet 不能解析服务名称。

探测器级别 `terminationGracePeriodSeconds`

FEATURE STATE: Kubernetes v1.22 [beta]

在 1.21 及更高版本中，当特性门控 ProbeTerminationGracePeriod 为启用状态时，用户可以指定一个探测级别的 terminationGracePeriodSeconds 作为探针规格的一部分。当特性门控被启用时，并且 Pod 级和探针级的 terminationGracePeriodSeconds 都已设置，kubelet 将使用探针级设置的值。

说明：

从 Kubernetes 1.22 开始，ProbeTerminationGracePeriod 特性门控只在 API 服务器上可用。 kubelet 始终遵守探针级别 terminationGracePeriodSeconds 字段（如果它存在于 Pod 上）。

如果你已经为现有 Pod 设置了 “terminationGracePeriodSeconds” 字段并且不再希望使用针对每个探针的终止宽限期，则必须删除那些现有的 Pod。

当你（或控制平面或某些其他组件）创建替换 Pods，并且特性门控 “ProbeTerminationGracePeriod” 被禁用，那么 API 服务器会忽略 Pod 级别的 terminationGracePeriodSeconds 字段，即使 Pod 或 Pod 模板指定了它。

例如:

spec:
  terminationGracePeriodSeconds: 3600  # pod-level
  containers:
  - name: test
    image: ...

    ports:
    - name: liveness-port
      containerPort: 8080
      hostPort: 8080

    livenessProbe:
      httpGet:
        path: /healthz
        port: liveness-port
      failureThreshold: 1
      periodSeconds: 60
      # Override pod-level terminationGracePeriodSeconds #
      terminationGracePeriodSeconds: 60

探测器级别的 terminationGracePeriodSeconds 不能用于设置就绪态探针。它将被 API 服务器拒绝。

接下来

进一步了解容器探针。

你也可以阅读以下的 API 参考资料：

3.15 - 将 Pod 分配给节点

此页面显示如何将 Kubernetes Pod 分配给 Kubernetes 集群中的特定节点。

准备开始

要获知版本信息，请输入 kubectl version.

给节点添加标签

列出集群中的节点

kubectl get nodes

输出类似如下：

NAME      STATUS    AGE     VERSION
worker0   Ready     1d      v1.6.0+fff5156
worker1   Ready     1d      v1.6.0+fff5156
worker2   Ready     1d      v1.6.0+fff5156

选择其中一个节点，为它添加标签：
```
kubectl label nodes <your-node-name> disktype=ssd
```
<your-node-name> 是你选择的节点的名称。

验证你选择的节点是否有 disktype=ssd 标签：

kubectl get nodes --show-labels

输出类似如下：

NAME      STATUS    AGE     VERSION            LABELS
worker0   Ready     1d      v1.6.0+fff5156     ...,disktype=ssd,kubernetes.io/hostname=worker0
worker1   Ready     1d      v1.6.0+fff5156     ...,kubernetes.io/hostname=worker1
worker2   Ready     1d      v1.6.0+fff5156     ...,kubernetes.io/hostname=worker2

在前面的输出中，你可以看到 worker0 节点有 disktype=ssd 标签。

创建一个调度到你选择的节点的 pod

此 Pod 配置文件描述了一个拥有节点选择器 disktype: ssd 的 Pod。这表明该 Pod 将被调度到有 disktype=ssd 标签的节点。

pods/pod-nginx.yaml

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: nginx
  labels:
    env: test
spec:
  containers:
  - name: nginx
    image: nginx
    imagePullPolicy: IfNotPresent
  nodeSelector:
    disktype: ssd

使用该配置文件去创建一个 pod，该 pod 将被调度到你选择的节点上：
```
kubectl create -f https://k8s.io/examples/pods/pod-nginx.yaml
```

验证 pod 是不是运行在你选择的节点上：

kubectl get pods --output=wide

输出类似如下：

NAME     READY     STATUS    RESTARTS   AGE    IP           NODE
nginx    1/1       Running   0          13s    10.200.0.4   worker0

接下来

进一步了解标签和选择器

3.16 - 用节点亲和性把 Pods 分配到节点

本页展示在 Kubernetes 集群中，如何使用节点亲和性把 Kubernetes Pod 分配到特定节点。

准备开始

您的 Kubernetes 服务器版本必须不低于版本 v1.10. 要获知版本信息，请输入 kubectl version.

给节点添加标签

列出集群中的节点及其标签：

kubectl get nodes --show-labels

输出类似于此：

NAME      STATUS    ROLES    AGE     VERSION        LABELS
worker0   Ready     <none>   1d      v1.13.0        ...,kubernetes.io/hostname=worker0
worker1   Ready     <none>   1d      v1.13.0        ...,kubernetes.io/hostname=worker1
worker2   Ready     <none>   1d      v1.13.0        ...,kubernetes.io/hostname=worker2

选择一个节点，给它添加一个标签：
```
kubectl label nodes <your-node-name> disktype=ssd
```
其中 <your-node-name> 是你所选节点的名称。

验证你所选节点具有 disktype=ssd 标签：

kubectl get nodes --show-labels

输出类似于此：

NAME      STATUS    ROLES    AGE     VERSION        LABELS
worker0   Ready     <none>   1d      v1.13.0        ...,disktype=ssd,kubernetes.io/hostname=worker0
worker1   Ready     <none>   1d      v1.13.0        ...,kubernetes.io/hostname=worker1
worker2   Ready     <none>   1d      v1.13.0        ...,kubernetes.io/hostname=worker2

在前面的输出中，可以看到 worker0 节点有一个 disktype=ssd 标签。

依据强制的节点亲和性调度 Pod

下面清单描述了一个 Pod，它有一个节点亲和性配置 requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution，disktype=ssd。这意味着 pod 只会被调度到具有 disktype=ssd 标签的节点上。

pods/pod-nginx-required-affinity.yaml

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: nginx
spec:
  affinity:
    nodeAffinity:
      requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
        nodeSelectorTerms:
        - matchExpressions:
          - key: disktype
            operator: In
            values:
            - ssd            
  containers:
  - name: nginx
    image: nginx
    imagePullPolicy: IfNotPresent

执行（Apply）此清单来创建一个调度到所选节点上的 Pod：

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/pods/pod-nginx-required-affinity.yaml

验证 pod 已经在所选节点上运行：

kubectl get pods --output=wide

输出类似于此：

NAME     READY     STATUS    RESTARTS   AGE    IP           NODE
nginx    1/1       Running   0          13s    10.200.0.4   worker0

使用首选的节点亲和性调度 Pod

本清单描述了一个Pod，它有一个节点亲和性设置 preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution，disktype: ssd。这意味着 pod 将首选具有 disktype=ssd 标签的节点。

pods/pod-nginx-preferred-affinity.yaml

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: nginx
spec:
  affinity:
    nodeAffinity:
      preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
      - weight: 1
        preference:
          matchExpressions:
          - key: disktype
            operator: In
            values:
            - ssd          
  containers:
  - name: nginx
    image: nginx
    imagePullPolicy: IfNotPresent

执行此清单创建一个会调度到所选节点上的 Pod：

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/pods/pod-nginx-preferred-affinity.yaml

验证 pod 是否在所选节点上运行：

kubectl get pods --output=wide

输出类似于此：

NAME     READY     STATUS    RESTARTS   AGE    IP           NODE
nginx    1/1       Running   0          13s    10.200.0.4   worker0

接下来

进一步了解节点亲和性.

3.17 - 配置 Pod 初始化

本文介绍在应用容器运行前，怎样利用 Init 容器初始化 Pod。

准备开始

要获知版本信息，请输入 kubectl version.

创建一个包含 Init 容器的 Pod

本例中你将创建一个包含一个应用容器和一个 Init 容器的 Pod。Init 容器在应用容器启动前运行完成。

下面是 Pod 的配置文件：

pods/init-containers.yaml

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: init-demo
spec:
  containers:
  - name: nginx
    image: nginx
    ports:
    - containerPort: 80
    volumeMounts:
    - name: workdir
      mountPath: /usr/share/nginx/html
  # These containers are run during pod initialization
  initContainers:
  - name: install
    image: busybox:1.28
    command:
    - wget
    - "-O"
    - "/work-dir/index.html"
    - http://info.cern.ch
    volumeMounts:
    - name: workdir
      mountPath: "/work-dir"
  dnsPolicy: Default
  volumes:
  - name: workdir
    emptyDir: {}

配置文件中，你可以看到应用容器和 Init 容器共享了一个卷。

Init 容器将共享卷挂载到了 /work-dir 目录，应用容器将共享卷挂载到了 /usr/share/nginx/html 目录。 Init 容器执行完下面的命令就终止：

wget -O /work-dir/index.html http://info.cern.ch

请注意 Init 容器在 nginx 服务器的根目录写入 index.html。

创建 Pod：

kubectl create -f https://k8s.io/examples/pods/init-containers.yaml

检查 nginx 容器运行正常：

kubectl get pod init-demo

结果表明 nginx 容器运行正常：

NAME        READY     STATUS    RESTARTS   AGE
init-demo   1/1       Running   0          1m

通过 shell 进入 init-demo Pod 中的 nginx 容器：

kubectl exec -it init-demo -- /bin/bash

在 shell 中，发送个 GET 请求到 nginx 服务器：

root@nginx:~# apt-get update
root@nginx:~# apt-get install curl
root@nginx:~# curl localhost

结果表明 nginx 正在为 Init 容器编写的 web 页面服务：

<html><head></head><body><header>
<title>http://info.cern.ch</title>
</header>

<h1>http://info.cern.ch - home of the first website</h1>
  ...
<li><a href="http://info.cern.ch/hypertext/WWW/TheProject.html">Browse the first website</a></li>
  ...

接下来

进一步了解同一 Pod 中的容器间的通信。
进一步了解 Init 容器。
进一步了解卷。
进一步了解 Init 容器排错。

3.18 - 为容器的生命周期事件设置处理函数

这个页面将演示如何为容器的生命周期事件挂接处理函数。Kubernetes 支持 postStart 和 preStop 事件。当一个容器启动后，Kubernetes 将立即发送 postStart 事件；在容器被终结之前， Kubernetes 将发送一个 preStop 事件。容器可以为每个事件指定一个处理程序。

准备开始

要获知版本信息，请输入 kubectl version.

定义 postStart 和 preStop 处理函数

在本练习中，你将创建一个包含一个容器的 Pod，该容器为 postStart 和 preStop 事件提供对应的处理函数。

下面是对应 Pod 的配置文件：

pods/lifecycle-events.yaml

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: lifecycle-demo
spec:
  containers:
  - name: lifecycle-demo-container
    image: nginx
    lifecycle:
      postStart:
        exec:
          command: ["/bin/sh", "-c", "echo Hello from the postStart handler > /usr/share/message"]
      preStop:
        exec:
          command: ["/bin/sh","-c","nginx -s quit; while killall -0 nginx; do sleep 1; done"]

在上述配置文件中，你可以看到 postStart 命令在容器的 /usr/share 目录下写入文件 message。命令 preStop 负责优雅地终止 nginx 服务。当因为失效而导致容器终止时，这一处理方式很有用。

创建 Pod：

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/pods/lifecycle-events.yaml

验证 Pod 中的容器已经运行：

kubectl get pod lifecycle-demo

使用 shell 连接到你的 Pod 里的容器：

kubectl exec -it lifecycle-demo -- /bin/bash

在 shell 中，验证 postStart 处理函数创建了 message 文件：

root@lifecycle-demo:/# cat /usr/share/message

命令行输出的是 postStart 处理函数所写入的文本

Hello from the postStart handler

讨论

Kubernetes 在容器创建后立即发送 postStart 事件。然而，postStart 处理函数的调用不保证早于容器的入口点（entrypoint）的执行。postStart 处理函数与容器的代码是异步执行的，但 Kubernetes 的容器管理逻辑会一直阻塞等待 postStart 处理函数执行完毕。只有 postStart 处理函数执行完毕，容器的状态才会变成 RUNNING。

Kubernetes 在容器结束前立即发送 preStop 事件。除非 Pod 宽限期限超时，Kubernetes 的容器管理逻辑会一直阻塞等待 preStop 处理函数执行完毕。更多的相关细节，可以参阅 Pods 的结束。

说明： Kubernetes 只有在 Pod 结束（Terminated） 的时候才会发送 preStop 事件，这意味着在 Pod 完成（Completed） 时 preStop 的事件处理逻辑不会被触发。这个限制在 issue #55087 中被追踪。

接下来

进一步了解容器生命周期回调。
进一步了解Pod 的生命周期。

参考

Lifecycle
Container
参阅 PodSpec 中关于terminationGracePeriodSeconds 的部分

3.19 - 配置 Pod 使用 ConfigMap

很多应用在其初始化或运行期间要依赖一些配置信息。大多数时候，存在要调整配置参数所设置的数值的需求。 ConfigMap 是 Kubernetes 用来向应用 Pod 中注入配置数据的方法。

ConfigMap 允许你将配置文件与镜像文件分离，以使容器化的应用程序具有可移植性。本页提供了一系列使用示例，这些示例演示了如何创建 ConfigMap 以及配置 Pod 使用存储在 ConfigMap 中的数据。

准备开始

要获知版本信息，请输入 kubectl version.

创建 ConfigMap

你可以使用 kubectl create configmap 或者在 kustomization.yaml 中的 ConfigMap 生成器来创建 ConfigMap。注意，kubectl 从 1.14 版本开始支持 kustomization.yaml。

使用 kubectl create configmap 创建 ConfigMap

你可以使用 kubectl create configmap 命令基于目录、文件或者字面值来创建 ConfigMap：

kubectl create configmap <映射名称> <数据源>

其中，<映射名称> 是为 ConfigMap 指定的名称，<数据源> 是要从中提取数据的目录、文件或者字面值。 ConfigMap 对象的名称必须是合法的 DNS 子域名.

在你基于文件来创建 ConfigMap 时，<数据源> 中的键名默认取自文件的基本名，而对应的值则默认为文件的内容。

你可以使用kubectl describe 或者 kubectl get 获取有关 ConfigMap 的信息。

基于目录创建 ConfigMap

你可以使用 kubectl create configmap 基于同一目录中的多个文件创建 ConfigMap。当你基于目录来创建 ConfigMap 时，kubectl 识别目录下基本名可以作为合法键名的文件，并将这些文件打包到新的 ConfigMap 中。普通文件之外的所有目录项都会被忽略（例如：子目录、符号链接、设备、管道等等）。

例如：

# 创建本地目录
mkdir -p configure-pod-container/configmap/

# 将实例文件下载到 `configure-pod-container/configmap/` 目录
wget https://kubernetes.io/examples/configmap/game.properties -O configure-pod-container/configmap/game.properties
wget https://kubernetes.io/examples/configmap/ui.properties -O configure-pod-container/configmap/ui.properties

# 创建 configmap
kubectl create configmap game-config --from-file=configure-pod-container/configmap/

以上命令将 configure-pod-container/configmap 目录下的所有文件，也就是 game.properties 和 ui.properties 打包到 game-config ConfigMap 中。你可以使用下面的命令显示 ConfigMap 的详细信息：

kubectl describe configmaps game-config

输出类似以下内容：

Name:         game-config
Namespace:    default
Labels:       <none>
Annotations:  <none>

Data
====
game.properties:
----
enemies=aliens
lives=3
enemies.cheat=true
enemies.cheat.level=noGoodRotten
secret.code.passphrase=UUDDLRLRBABAS
secret.code.allowed=true
secret.code.lives=30
ui.properties:
----
color.good=purple
color.bad=yellow
allow.textmode=true
how.nice.to.look=fairlyNice

configure-pod-container/configmap/ 目录中的 game.properties 和 ui.properties 文件出现在 ConfigMap 的 data 部分。

kubectl get configmaps game-config -o yaml

输出类似以下内容:

apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  creationTimestamp: 2016-02-18T18:52:05Z
  name: game-config
  namespace: default
  resourceVersion: "516"
  selfLink: /api/v1/namespaces/default/configmaps/game-config
  uid: b4952dc3-d670-11e5-8cd0-68f728db1985
data:
  game.properties: |
    enemies=aliens
    lives=3
    enemies.cheat=true
    enemies.cheat.level=noGoodRotten
    secret.code.passphrase=UUDDLRLRBABAS
    secret.code.allowed=true
    secret.code.lives=30    
  ui.properties: |
    color.good=purple
    color.bad=yellow
    allow.textmode=true
    how.nice.to.look=fairlyNice

基于文件创建 ConfigMap

你可以使用 kubectl create configmap 基于单个文件或多个文件创建 ConfigMap。

例如：

kubectl create configmap game-config-2 --from-file=configure-pod-container/configmap/game.properties

将产生以下 ConfigMap:

kubectl describe configmaps game-config-2

输出类似以下内容:

Name:         game-config-2
Namespace:    default
Labels:       <none>
Annotations:  <none>

Data
====
game.properties:
----
enemies=aliens
lives=3
enemies.cheat=true
enemies.cheat.level=noGoodRotten
secret.code.passphrase=UUDDLRLRBABAS
secret.code.allowed=true
secret.code.lives=30

你可以多次使用 --from-file 参数，从多个数据源创建 ConfigMap。

kubectl create configmap game-config-2 --from-file=configure-pod-container/configmap/game.properties --from-file=configure-pod-container/configmap/ui.properties

描述上面创建的 game-config-2 ConfigMap：

kubectl describe configmaps game-config-2

输出类似以下内容:

Name:         game-config-2
Namespace:    default
Labels:       <none>
Annotations:  <none>

Data
====
game.properties:
----
enemies=aliens
lives=3
enemies.cheat=true
enemies.cheat.level=noGoodRotten
secret.code.passphrase=UUDDLRLRBABAS
secret.code.allowed=true
secret.code.lives=30
ui.properties:
----
color.good=purple
color.bad=yellow
allow.textmode=true
how.nice.to.look=fairlyNice

当 kubectl 基于非 ASCII 或 UTF-8 的输入创建 ConfigMap 时，该工具将这些输入放入 ConfigMap 的 binaryData 字段，而不是 data 中。同一个 ConfigMap 中可同时包含文本数据和二进制数据源。如果你想查看 ConfigMap 中的 binaryData 键（及其值），你可以运行 kubectl get configmap -o jsonpath='{.binaryData}' <name>。

使用 --from-env-file 选项从环境文件创建 ConfigMap，例如：

Env 文件包含环境变量列表。其中适用以下语法规则:

Env 文件中的每一行必须为 VAR=VAL 格式。
以＃开头的行（即注释）将被忽略。
空行将被忽略。
引号不会被特殊处理（即它们将成为 ConfigMap 值的一部分）。

将示例文件下载到 configure-pod-container/configmap/ 目录：

wget https://kubernetes.io/examples/configmap/game-env-file.properties -O configure-pod-container/configmap/game-env-file.properties

Env 文件 game-env-file.properties 如下所示：

cat configure-pod-container/configmap/game-env-file.properties

enemies=aliens
lives=3
allowed="true"

kubectl create configmap game-config-env-file \
       --from-env-file=configure-pod-container/configmap/game-env-file.properties

将产生以下 ConfigMap：

kubectl get configmap game-config-env-file -o yaml

输出类似以下内容：

apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  creationTimestamp: 2017-12-27T18:36:28Z
  name: game-config-env-file
  namespace: default
  resourceVersion: "809965"
  selfLink: /api/v1/namespaces/default/configmaps/game-config-env-file
  uid: d9d1ca5b-eb34-11e7-887b-42010a8002b8
data:
  allowed: '"true"'
  enemies: aliens
  lives: "3"

注意： 当多次使用 --from-env-file 来从多个数据源创建 ConfigMap 时，仅仅最后一个 env 文件有效。

下面是一个多次使用 --from-env-file 参数的示例：

# 将示例文件下载到 `configure-pod-container/configmap/` 目录
wget https://k8s.io/examples/configmap/ui-env-file.properties -O configure-pod-container/configmap/ui-env-file.properties

# 创建 ConfigMap
kubectl create configmap config-multi-env-files \
        --from-env-file=configure-pod-container/configmap/game-env-file.properties \
        --from-env-file=configure-pod-container/configmap/ui-env-file.properties

将产生以下 ConfigMap:

kubectl get configmap config-multi-env-files -o yaml

输出类似以下内容:

apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  creationTimestamp: 2017-12-27T18:38:34Z
  name: config-multi-env-files
  namespace: default
  resourceVersion: "810136"
  selfLink: /api/v1/namespaces/default/configmaps/config-multi-env-files
  uid: 252c4572-eb35-11e7-887b-42010a8002b8
data:
  color: purple
  how: fairlyNice
  textmode: "true"

定义从文件创建 ConfigMap 时要使用的键

在使用 --from-file 参数时，你可以定义在 ConfigMap 的 data 部分出现键名，而不是按默认行为使用文件名：

kubectl create configmap game-config-3 --from-file=<我的键名>=<文件路径>

<我的键名> 是你要在 ConfigMap 中使用的键名，<文件路径> 是你想要键所表示的数据源文件的位置。

例如:

kubectl create configmap game-config-3 --from-file=game-special-key=configure-pod-container/configmap/game.properties

将产生以下 ConfigMap:

kubectl get configmaps game-config-3 -o yaml

输出类似以下内容：

apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  creationTimestamp: 2016-02-18T18:54:22Z
  name: game-config-3
  namespace: default
  resourceVersion: "530"
  selfLink: /api/v1/namespaces/default/configmaps/game-config-3
  uid: 05f8da22-d671-11e5-8cd0-68f728db1985
data:
  game-special-key: |
    enemies=aliens
    lives=3
    enemies.cheat=true
    enemies.cheat.level=noGoodRotten
    secret.code.passphrase=UUDDLRLRBABAS
    secret.code.allowed=true
    secret.code.lives=30

根据字面值创建 ConfigMap

你可以将 kubectl create configmap 与 --from-literal 参数一起使用，通过命令行定义文字值：

kubectl create configmap special-config --from-literal=special.how=very --from-literal=special.type=charm

你可以传入多个键值对。命令行中提供的每对键值在 ConfigMap 的 data 部分中均表示为单独的条目。

kubectl get configmaps special-config -o yaml

输出类似以下内容:

apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  creationTimestamp: 2016-02-18T19:14:38Z
  name: special-config
  namespace: default
  resourceVersion: "651"
  selfLink: /api/v1/namespaces/default/configmaps/special-config
  uid: dadce046-d673-11e5-8cd0-68f728db1985
data:
  special.how: very
  special.type: charm

基于生成器创建 ConfigMap

自 1.14 开始，kubectl 开始支持 kustomization.yaml。你还可以基于生成器（Generators）创建 ConfigMap，然后将其应用于 API 服务器上创建对象。生成器应在目录内的 kustomization.yaml 中指定。

基于文件生成 ConfigMap

例如，要基于 configure-pod-container/configmap/kubectl/game.properties 文件生成一个 ConfigMap：

# 创建包含 ConfigMapGenerator 的 kustomization.yaml 文件
cat <<EOF >./kustomization.yaml
configMapGenerator:
- name: game-config-4
  files:
  - configure-pod-container/configmap/kubectl/game.properties
EOF

应用（Apply）kustomization 目录创建 ConfigMap 对象：

kubectl apply -k .

configmap/game-config-4-m9dm2f92bt created

你可以检查 ConfigMap 被创建如下：

kubectl get configmap

NAME                       DATA   AGE
game-config-4-m9dm2f92bt   1      37s


kubectl describe configmaps/game-config-4-m9dm2f92bt
Name:         game-config-4-m9dm2f92bt
Namespace:    default
Labels:       <none>
Annotations:  kubectl.kubernetes.io/last-applied-configuration:
                {"apiVersion":"v1","data":{"game.properties":"enemies=aliens\nlives=3\nenemies.cheat=true\nenemies.cheat.level=noGoodRotten\nsecret.code.p...

Data
====
game.properties:
----
enemies=aliens
lives=3
enemies.cheat=true
enemies.cheat.level=noGoodRotten
secret.code.passphrase=UUDDLRLRBABAS
secret.code.allowed=true
secret.code.lives=30
Events:  <none>

请注意，生成的 ConfigMap 名称具有通过对内容进行散列而附加的后缀，这样可以确保每次修改内容时都会生成新的 ConfigMap。

定义从文件生成 ConfigMap 时要使用的键

在 ConfigMap 生成器中，你可以定义一个非文件名的键名。例如，从 configure-pod-container/configmap/game.properties 文件生成 ConfigMap，但使用 game-special-key 作为键名：

# 创建包含 ConfigMapGenerator 的 kustomization.yaml 文件
cat <<EOF >./kustomization.yaml
configMapGenerator:
- name: game-config-5
  files:
  - game-special-key=configure-pod-container/configmap/kubectl/game.properties
EOF

应用 Kustomization 目录创建 ConfigMap 对象。

kubectl apply -k .

configmap/game-config-5-m67dt67794 created

基于字面值生成 ConfigMap

要基于字符串 special.type=charm 和 special.how=very 生成 ConfigMap，可以在 kusotmization.yaml 中配置 ConfigMap 生成器：

# 创建带有 ConfigMapGenerator 的 kustomization.yaml 文件
cat <<EOF >./kustomization.yaml
configMapGenerator:
- name: special-config-2
  literals:
  - special.how=very
  - special.type=charm
EOF

应用 Kustomization 目录创建 ConfigMap 对象。

kubectl apply -k .

configmap/special-config-2-c92b5mmcf2 created

使用 ConfigMap 数据定义容器环境变量

使用单个 ConfigMap 中的数据定义容器环境变量

在 ConfigMap 中将环境变量定义为键值对:

kubectl create configmap special-config --from-literal=special.how=very

将 ConfigMap 中定义的 special.how 赋值给 Pod 规约中的 SPECIAL_LEVEL_KEY 环境变量。

pods/pod-single-configmap-env-variable.yaml

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: dapi-test-pod
spec:
  containers:
    - name: test-container
      image: k8s.gcr.io/busybox
      command: [ "/bin/sh", "-c", "env" ]
      env:
        # 定义环境变量
        - name: SPECIAL_LEVEL_KEY
          valueFrom:
            configMapKeyRef:
              # ConfigMap 包含你要赋给 SPECIAL_LEVEL_KEY 的值
              name: special-config
              # 指定与取值相关的键名
              key: special.how
  restartPolicy: Never

创建 Pod:

kubectl create -f https://kubernetes.io/examples/pods/pod-single-configmap-env-variable.yaml

现在，Pod 的输出包含环境变量 SPECIAL_LEVEL_KEY=very。

使用来自多个 ConfigMap 的数据定义容器环境变量

与前面的示例一样，首先创建 ConfigMap。

configmap/configmaps.yaml

apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: special-config
  namespace: default
data:
  special.how: very
---
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: env-config
  namespace: default
data:
  log_level: INFO

创建 ConfigMap:

kubectl create -f https://kubernetes.io/examples/configmap/configmaps.yaml

在 Pod 规约中定义环境变量。

pods/pod-multiple-configmap-env-variable.yaml

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: dapi-test-pod
spec:
  containers:
    - name: test-container
      image: k8s.gcr.io/busybox
      command: [ "/bin/sh", "-c", "env" ]
      env:
        - name: SPECIAL_LEVEL_KEY
          valueFrom:
            configMapKeyRef:
              name: special-config
              key: special.how
        - name: LOG_LEVEL
          valueFrom:
            configMapKeyRef:
              name: env-config
              key: log_level
  restartPolicy: Never

创建 Pod:

kubectl create -f https://kubernetes.io/examples/pods/pod-multiple-configmap-env-variable.yaml

现在，Pod 的输出包含环境变量 SPECIAL_LEVEL_KEY=very 和 LOG_LEVEL=INFO。

将 ConfigMap 中的所有键值对配置为容器环境变量

说明： Kubernetes v1.6 和更高版本支持此功能。

创建一个包含多个键值对的 ConfigMap。

configmap/configmap-multikeys.yaml

apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: special-config
  namespace: default
data:
  SPECIAL_LEVEL: very
  SPECIAL_TYPE: charm

创建 ConfigMap:

kubectl create -f https://kubernetes.io/examples/configmap/configmap-multikeys.yaml

使用 envFrom 将所有 ConfigMap 的数据定义为容器环境变量，ConfigMap 中的键成为 Pod 中的环境变量名称。

pods/pod-configmap-envFrom.yaml

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: dapi-test-pod
spec:
  containers:
    - name: test-container
      image: k8s.gcr.io/busybox
      command: [ "/bin/sh", "-c", "env" ]
      envFrom:
      - configMapRef:
          name: special-config
  restartPolicy: Never

创建 Pod:

kubectl create -f https://kubernetes.io/examples/pods/pod-configmap-envFrom.yaml

现在，Pod 的输出包含环境变量 SPECIAL_LEVEL=very 和 SPECIAL_TYPE=charm。

在 Pod 命令中使用 ConfigMap 定义的环境变量

你可以使用 $(VAR_NAME) Kubernetes 替换语法在容器的 command 和 args 属性中使用 ConfigMap 定义的环境变量。

例如，以下 Pod 规约

pods/pod-configmap-env-var-valueFrom.yaml

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: dapi-test-pod
spec:
  containers:
    - name: test-container
      image: k8s.gcr.io/busybox
      command: [ "/bin/echo", "$(SPECIAL_LEVEL_KEY) $(SPECIAL_TYPE_KEY)" ]
      env:
        - name: SPECIAL_LEVEL_KEY
          valueFrom:
            configMapKeyRef:
              name: special-config
              key: SPECIAL_LEVEL
        - name: SPECIAL_TYPE_KEY
          valueFrom:
            configMapKeyRef:
              name: special-config
              key: SPECIAL_TYPE
  restartPolicy: Never

通过运行下面命令创建 Pod：

kubectl create -f https://kubernetes.io/examples/pods/pod-configmap-env-var-valueFrom.yaml

在 test-container 容器中产生以下输出:

very charm

将 ConfigMap 数据添加到一个卷中

如基于文件创建 ConfigMap 中所述，当你使用 --from-file 创建 ConfigMap 时，文件名成为存储在 ConfigMap 的 data 部分中的键，文件内容成为键对应的值。

本节中的示例引用了一个名为 'special-config' 的 ConfigMap，如下所示：

configmap/configmap-multikeys.yaml

apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: special-config
  namespace: default
data:
  SPECIAL_LEVEL: very
  SPECIAL_TYPE: charm

创建 ConfigMap:

kubectl create -f https://kubernetes.io/examples/configmap/configmap-multikeys.yaml

使用存储在 ConfigMap 中的数据填充卷

在 Pod 规约的 volumes 部分下添加 ConfigMap 名称。这会将 ConfigMap 数据添加到 volumeMounts.mountPath 所指定的目录（在本例中为 /etc/config）。 command 部分引用存储在 ConfigMap 中的 special.level。

pods/pod-configmap-volume.yaml

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: dapi-test-pod
spec:
  containers:
    - name: test-container
      image: k8s.gcr.io/busybox
      command: [ "/bin/sh", "-c", "ls /etc/config/" ]
      volumeMounts:
      - name: config-volume
        mountPath: /etc/config
  volumes:
    - name: config-volume
      configMap:
        # 提供包含要添加到容器中的文件的 ConfigMap 的名称
        name: special-config
  restartPolicy: Never

创建 Pod:

kubectl create -f https://kubernetes.io/examples/pods/pod-configmap-volume.yaml

Pod 运行时，命令 ls /etc/config/ 产生下面的输出：

SPECIAL_LEVEL
SPECIAL_TYPE

注意： 如果在 /etc/config/ 目录中有一些文件，这些文件将被删除。

说明： 文本数据会展现为 UTF-8 字符编码的文件。如果使用其他字符编码，可以使用 binaryData。

将 ConfigMap 数据添加到卷中的特定路径

使用 path 字段为特定的 ConfigMap 项目指定预期的文件路径。在这里，ConfigMap 中键 SPECIAL_LEVEL 的内容将挂载在 config-volume 卷中 /etc/config/keys 文件中。

pods/pod-configmap-volume-specific-key.yaml

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: dapi-test-pod
spec:
  containers:
    - name: test-container
      image: k8s.gcr.io/busybox
      command: [ "/bin/sh","-c","cat /etc/config/keys" ]
      volumeMounts:
      - name: config-volume
        mountPath: /etc/config
  volumes:
    - name: config-volume
      configMap:
        name: special-config
        items:
        - key: SPECIAL_LEVEL
          path: keys
  restartPolicy: Never

创建Pod：

kubectl create -f https://kubernetes.io/examples/pods/pod-configmap-volume-specific-key.yaml

当 Pod 运行时，命令 cat /etc/config/keys 产生以下输出：

very

注意： 如前，/etc/config/ 目录中所有先前的文件都将被删除。

映射键到指定路径并设置文件访问权限

你可以将指定键名投射到特定目录，也可以逐个文件地设定访问权限。 Secret 用户指南中为这一语法提供了解释。

可选的引用

ConfigMap 引用可以被标记为 “optional（可选的）”。如果所引用的 ConfigMap 不存在，则所挂载的卷将会是空的。如果所引用的 ConfigMap 确实存在，但是所引用的主键不存在，则在挂载点下对应的路径也会不存在。

挂载的 ConfigMap 将自动更新

当某个已被挂载的 ConfigMap 被更新，所投射的内容最终也会被更新。对于 Pod 已经启动之后所引用的、可选的 ConfigMap 才出现的情形，这一动态更新现象也是适用的。

kubelet 在每次周期性同步时都会检查已挂载的 ConfigMap 是否是最新的。但是，它使用其本地的基于 TTL 的缓存来获取 ConfigMap 的当前值。因此，从更新 ConfigMap 到将新键映射到 Pod 的总延迟可能与 kubelet 同步周期（默认 1 分钟） + ConfigMap 在 kubelet 中缓存的 TTL （默认 1 分钟）一样长。你可以通过更新 Pod 的某个注解来触发立即更新。

说明： 使用 ConfigMap 作为 subPath 的数据卷将不会收到 ConfigMap 更新。

了解 ConfigMap 和 Pod

ConfigMap API 资源将配置数据存储为键值对。数据可以在 Pod 中使用，也可以用来提供系统组件（如控制器）的配置。 ConfigMap 与 Secret 类似，但是提供的是一种处理不含敏感信息的字符串的方法。用户和系统组件都可以在 ConfigMap 中存储配置数据。

说明： ConfigMap 应该引用属性文件，而不是替换它们。可以将 ConfigMap 理解为类似于 Linux /etc 目录及其内容的东西。例如，如果你基于 ConfigMap 创建 Kubernetes 卷，则 ConfigMap 中的每个数据项都由该数据卷中的某个独立的文件表示。

ConfigMap 的 data 字段包含配置数据。如下例所示，它可以简单（如用 --from-literal 的单个属性定义）或复杂（如用 --from-file 的配置文件或 JSON blob定义）。

apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  creationTimestamp: 2016-02-18T19:14:38Z
  name: example-config
  namespace: default
data:
  # 使用 --from-literal 定义的简单属性
  example.property.1: hello
  example.property.2: world
  # 使用 --from-file 定义复杂属性的例子
  example.property.file: |-
    property.1=value-1
    property.2=value-2
    property.3=value-3

限制

在 Pod 规约中引用某个 ConfigMap 之前，必须先创建它（除非将 ConfigMap 标记为 “optional（可选）”）。如果引用的 ConfigMap 不存在，则 Pod 将不会启动。同样，引用 ConfigMap 中不存在的主键也会令 Pod 无法启动。

如果你使用 envFrom 来基于 ConfigMap 定义环境变量，那么无效的键将被忽略。 Pod 可以被启动，但无效名称将被记录在事件日志中（InvalidVariableNames）。日志消息列出了每个被跳过的键。例如:

kubectl get events

输出与此类似:

LASTSEEN FIRSTSEEN COUNT NAME          KIND  SUBOBJECT  TYPE      REASON                            SOURCE                MESSAGE
0s       0s        1     dapi-test-pod Pod              Warning   InvalidEnvironmentVariableNames   {kubelet, 127.0.0.1}  Keys [1badkey, 2alsobad] from the EnvFrom configMap default/myconfig were skipped since they are considered invalid environment variable names.

ConfigMap 位于确定的名字空间中。每个 ConfigMap 只能被同一名字空间中的 Pod 引用.

你不能将 ConfigMap 用于静态 Pod，因为 Kubernetes 不支持这种用法。

接下来

浏览使用 ConfigMap 配置 Redis 真实实例。

3.20 - 在 Pod 中的容器之间共享进程命名空间

FEATURE STATE: Kubernetes v1.17 [stable]

此页面展示如何为 pod 配置进程命名空间共享。当启用进程命名空间共享时，容器中的进程对该 pod 中的所有其他容器都是可见的。

您可以使用此功能来配置协作容器，比如日志处理 sidecar 容器，或者对那些不包含诸如 shell 等调试实用工具的镜像进行故障排查。

准备开始

您的 Kubernetes 服务器版本必须不低于版本 v1.10. 要获知版本信息，请输入 kubectl version.

配置 Pod

进程命名空间共享使用 v1.PodSpec 中的 ShareProcessNamespace 字段启用。例如：

pods/share-process-namespace.yaml

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: nginx
spec:
  shareProcessNamespace: true
  containers:
  - name: nginx
    image: nginx
  - name: shell
    image: busybox:1.28
    securityContext:
      capabilities:
        add:
        - SYS_PTRACE
    stdin: true
    tty: true

在集群中创建 nginx pod：

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/pods/share-process-namespace.yaml

获取容器 shell，执行 ps：

kubectl attach -it nginx -c shell

如果没有看到命令提示符，请按 enter 回车键。

/ # ps ax
PID   USER     TIME  COMMAND
    1 root      0:00 /pause
    8 root      0:00 nginx: master process nginx -g daemon off;
   14 101       0:00 nginx: worker process
   15 root      0:00 sh
   21 root      0:00 ps ax

您可以在其他容器中对进程发出信号。例如，发送 SIGHUP 到 nginx 以重启工作进程。这需要 SYS_PTRACE 功能。

/ # kill -HUP 8
/ # ps ax
PID   USER     TIME  COMMAND
    1 root      0:00 /pause
    8 root      0:00 nginx: master process nginx -g daemon off;
   15 root      0:00 sh
   22 101       0:00 nginx: worker process
   23 root      0:00 ps ax

甚至可以使用 /proc/$pid/root 链接访问另一个容器镜像。

/ # head /proc/8/root/etc/nginx/nginx.conf

user  nginx;
worker_processes  1;

error_log  /var/log/nginx/error.log warn;
pid        /var/run/nginx.pid;


events {
    worker_connections  1024;

理解进程命名空间共享

Pod 共享许多资源，因此它们共享进程命名空间是很有意义的。不过，有些容器镜像可能希望与其他容器隔离，因此了解这些差异很重要:

容器进程不再具有 PID 1。 在没有 PID 1 的情况下，一些容器镜像拒绝启动（例如，使用 systemd 的容器)，或者拒绝执行 kill -HUP 1 之类的命令来通知容器进程。在具有共享进程命名空间的 pod 中，kill -HUP 1 将通知 pod 沙箱（在上面的例子中是 /pause）。
进程对 pod 中的其他容器可见。 这包括 /proc 中可见的所有信息，例如作为参数或环境变量传递的密码。这些仅受常规 Unix 权限的保护。
容器文件系统通过 /proc/$pid/root 链接对 pod 中的其他容器可见。 这使调试更加容易，但也意味着文件系统安全性只受文件系统权限的保护。

3.21 - 创建静态 Pod

静态 Pod 在指定的节点上由 kubelet 守护进程直接管理，不需要 API 服务器监管。与由控制面管理的 Pod（例如，Deployment）不同；kubelet 监视每个静态 Pod（在它崩溃之后重新启动）。

静态 Pod 永远都会绑定到一个指定节点上的 Kubelet。

kubelet 会尝试通过 Kubernetes API 服务器为每个静态 Pod 自动创建一个镜像 Pod。这意味着节点上运行的静态 Pod 对 API 服务来说是可见的，但是不能通过 API 服务器来控制。 Pod 名称将把以连字符开头的节点主机名作为后缀。

说明： 如果你在运行一个 Kubernetes 集群，并且在每个节点上都运行一个静态 Pod，就可能需要考虑使用替代这种方式。

说明： 静态 Pod 的 spec 不能引用其他 API 对象（如：、、等）。

准备开始

要获知版本信息，请输入 kubectl version.

本文假定你在使用 Docker 来运行 Pod，并且你的节点是运行着 Fedora 操作系统。其它发行版或者 Kubernetes 部署版本上操作方式可能不一样。

创建静态 Pod

可以通过文件系统上的配置文件或者 web 网络上的配置文件来配置静态 Pod。

文件系统上的静态 Pod 声明文件

声明文件是标准的 Pod 定义文件，以 JSON 或者 YAML 格式存储在指定目录。路径设置在 Kubelet 配置文件的 staticPodPath: <目录> 字段，kubelet 会定期的扫描这个文件夹下的 YAML/JSON 文件来创建/删除静态 Pod。注意 kubelet 扫描目录的时候会忽略以点开头的文件。

例如：下面是如何以静态 Pod 的方式启动一个简单 web 服务：

选择一个要运行静态 Pod 的节点。在这个例子中选择 my-node1。
```
ssh my-node1
```

选择一个目录，比如在 /etc/kubelet.d 目录来保存 web 服务 Pod 的定义文件， /etc/kubelet.d/static-web.yaml：

# 在 kubelet 运行的节点上执行以下命令
mkdir /etc/kubelet.d/
cat <<EOF >/etc/kubelet.d/static-web.yaml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: static-web
  labels:
    role: myrole
spec:
  containers:
    - name: web
      image: nginx
      ports:
        - name: web
          containerPort: 80
          protocol: TCP
EOF

配置这个节点上的 kubelet，使用这个参数执行 --pod-manifest-path=/etc/kubelet.d/。在 Fedora 上编辑 /etc/kubernetes/kubelet 以包含下行：
```
KUBELET_ARGS="--cluster-dns=10.254.0.10 --cluster-domain=kube.local --pod-manifest-path=/etc/kubelet.d/"
```
或者在 Kubelet 配置文件中添加 staticPodPath: <目录>字段。

重启 kubelet。Fedora 上使用下面的命令：

# 在 kubelet 运行的节点上执行以下命令
systemctl restart kubelet

Web 网上的静态 Pod 声明文件

Kubelet 根据 --manifest-url=<URL> 参数的配置定期的下载指定文件，并且转换成 JSON/YAML 格式的 Pod 定义文件。与文件系统上的清单文件使用方式类似，kubelet 调度获取清单文件。如果静态 Pod 的清单文件有改变，kubelet 会应用这些改变。

按照下面的方式来：

创建一个 YAML 文件，并保存在 web 服务上，为 kubelet 生成一个 URL。

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: static-web
  labels:
    role: myrole
spec:
  containers:
    - name: web
      image: nginx
      ports:
        - name: web
          containerPort: 80
          protocol: TCP

通过在选择的节点上使用 --manifest-url=<manifest-url> 配置运行 kubelet。在 Fedora 添加下面这行到 /etc/kubernetes/kubelet ：
```
KUBELET_ARGS="--cluster-dns=10.254.0.10 --cluster-domain=kube.local --manifest-url=<manifest-url>"
```

重启 kubelet。在 Fedora 上运行如下命令：

# 在 kubelet 运行的节点上执行以下命令
systemctl restart kubelet

观察静态 pod 的行为

当 kubelet 启动时，会自动启动所有定义的静态 Pod。当定义了一个静态 Pod 并重新启动 kubelet 时，新的静态 Pod 就应该已经在运行了。

可以在节点上运行下面的命令来查看正在运行的容器（包括静态 Pod）：

# 在 kubelet 运行的节点上执行以下命令
docker ps

输出可能会像这样：

CONTAINER ID IMAGE         COMMAND  CREATED        STATUS         PORTS     NAMES
f6d05272b57e nginx:latest  "nginx"  8 minutes ago  Up 8 minutes             k8s_web.6f802af4_static-web-fk-node1_default_67e24ed9466ba55986d120c867395f3c_378e5f3c

可以在 API 服务上看到镜像 Pod：

kubectl get pods

NAME                       READY     STATUS    RESTARTS   AGE
static-web-my-node1        1/1       Running   0          2m

说明： 要确保 kubelet 在 API 服务上有创建镜像 Pod 的权限。如果没有，创建请求会被 API 服务拒绝。可以看Pod安全策略。

静态 Pod 上的标签被传到镜像 Pod。你可以通过选择算符使用这些标签。

如果你用 kubectl 从 API 服务上删除镜像 Pod，kubelet 不会移除静态 Pod：

kubectl delete pod static-web-my-node1

pod "static-web-my-node1" deleted

可以看到 Pod 还在运行：

kubectl get pods

NAME                       READY     STATUS    RESTARTS   AGE
static-web-my-node1        1/1       Running   0          12s

回到 kubelet 运行的节点上，可以手工停止 Docker 容器。可以看到过了一段时间后 kubelet 会发现容器停止了并且会自动重启 Pod：

# 在 kubelet 运行的节点上执行以下命令
# 把 ID 换为你的容器的 ID
docker stop f6d05272b57e
sleep 20
docker ps

CONTAINER ID        IMAGE         COMMAND                CREATED       ...
5b920cbaf8b1        nginx:latest  "nginx -g 'daemon of   2 seconds ago ...

动态增加和删除静态 pod

运行中的 kubelet 会定期扫描配置的目录(比如例子中的 /etc/kubelet.d 目录)中的变化，并且根据文件中出现/消失的 Pod 来添加/删除 Pod。

# 前提是你在用主机文件系统上的静态 Pod 配置文件
# 在 kubelet 运行的节点上执行以下命令
mv /etc/kubelet.d/static-web.yaml /tmp
sleep 20
docker ps
# 可以看到没有 nginx 容器在运行
mv /tmp/static-web.yaml  /etc/kubelet.d/
sleep 20
docker ps

CONTAINER ID        IMAGE         COMMAND                CREATED           ...
e7a62e3427f1        nginx:latest  "nginx -g 'daemon of   27 seconds ago

3.22 - 将 Docker Compose 文件转换为 Kubernetes 资源

Kompose 是什么？它是个转换工具，可将 compose（即 Docker Compose）所组装的所有内容转换成容器编排器（Kubernetes 或 OpenShift）可识别的形式。

更多信息请参考 Kompose 官网 http://kompose.io。

准备开始

要获知版本信息，请输入 kubectl version.

安装 Kompose

我们有很多种方式安装 Kompose。首选方式是从最新的 GitHub 发布页面下载二进制文件。

Kompose 通过 GitHub 发布，发布周期为三星期。你可以在 GitHub 发布页面上看到所有当前版本。

# Linux
curl -L https://github.com/kubernetes/kompose/releases/download/v1.24.0/kompose-linux-amd64 -o kompose

# macOS
curl -L https://github.com/kubernetes/kompose/releases/download/v1.24.0/kompose-darwin-amd64 -o kompose

# Windows
curl -L https://github.com/kubernetes/kompose/releases/download/v1.24.0/kompose-windows-amd64.exe -o kompose.exe

chmod +x kompose
sudo mv ./kompose /usr/local/bin/kompose

或者，你可以下载 tar 包。

用 go get 命令从主分支拉取最新的开发变更的方法安装 Kompose。

go get -u github.com/kubernetes/kompose

Kompose 位于 EPEL CentOS 代码仓库。如果你还没有安装启用 EPEL 代码仓库，请运行命令 sudo yum install epel-release。

如果你的系统中已经启用了 EPEL，你就可以像安装其他软件包一样安装 Kompose。

sudo yum -y install kompose

Kompose 位于 Fedora 24、25 和 26 的代码仓库。你可以像安装其他软件包一样安装 Kompose。

sudo dnf -y install kompose

在 macOS 上你可以通过 Homebrew 安装 Kompose 的最新版本：

brew install kompose

使用 Kompose

再需几步，我们就把你从 Docker Compose 带到 Kubernetes。你只需要一个现有的 docker-compose.yml 文件。

进入 docker-compose.yml 文件所在的目录。如果没有，请使用下面这个进行测试。

version: "2"

services:

  redis-master:
    image: k8s.gcr.io/redis:e2e
    ports:
      - "6379"

  redis-slave:
    image: gcr.io/google_samples/gb-redisslave:v3
    ports:
      - "6379"
    environment:
      - GET_HOSTS_FROM=dns

  frontend:
    image: gcr.io/google-samples/gb-frontend:v4
    ports:
      - "80:80"
    environment:
      - GET_HOSTS_FROM=dns
    labels:
      kompose.service.type: LoadBalancer

要将 docker-compose.yml 转换为 kubectl 可用的文件，请运行 kompose convert 命令进行转换，然后运行 kubectl create -f <output file> 进行创建。

kompose convert

INFO Kubernetes file "frontend-service.yaml" created
   INFO Kubernetes file "frontend-service.yaml" created
INFO Kubernetes file "frontend-service.yaml" created
INFO Kubernetes file "redis-master-service.yaml" created
   INFO Kubernetes file "redis-master-service.yaml" created
INFO Kubernetes file "redis-master-service.yaml" created
INFO Kubernetes file "redis-slave-service.yaml" created
   INFO Kubernetes file "redis-slave-service.yaml" created
INFO Kubernetes file "redis-slave-service.yaml" created
INFO Kubernetes file "frontend-deployment.yaml" created
   INFO Kubernetes file "frontend-deployment.yaml" created
INFO Kubernetes file "frontend-deployment.yaml" created
INFO Kubernetes file "redis-master-deployment.yaml" created
   INFO Kubernetes file "redis-master-deployment.yaml" created
INFO Kubernetes file "redis-master-deployment.yaml" created
INFO Kubernetes file "redis-slave-deployment.yaml" created
   INFO Kubernetes file "redis-slave-deployment.yaml" created
INFO Kubernetes file "redis-slave-deployment.yaml" created

kubectl apply -f frontend-service.yaml,redis-master-service.yaml,redis-slave-service.yaml,frontend-deployment.yaml,

输出类似于：

service/frontend created
service/redis-master created
service/redis-slave created
deployment.apps/frontend created
deployment.apps/redis-master created
deployment.apps/redis-slave created

你部署的应用在 Kubernetes 中运行起来了。

访问你的应用

如果你在开发过程中使用 minikube，请执行：

minikube service frontend

否则，我们要查看一下你的服务使用了什么 IP！

kubectl describe svc frontend

Name:                   frontend
Namespace:              default
Labels:                 service=frontend
Selector:               service=frontend
Type:                   LoadBalancer
IP:                     10.0.0.183
LoadBalancer Ingress:   192.0.2.89
Port:                   80      80/TCP
NodePort:               80      31144/TCP
Endpoints:              172.17.0.4:80
Session Affinity:       None
No events.

如果你使用的是云提供商，你的 IP 将在 LoadBalancer Ingress 字段给出。

curl http://192.0.2.89

用户指南

CLI
- kompose convert
文档

Kompose 支持两种驱动：OpenShift 和 Kubernetes。你可以通过全局选项 --provider 选择驱动。如果没有指定，会将 Kubernetes 作为默认驱动。

`kompose convert`

Kompose 支持将 V1、V2 和 V3 版本的 Docker Compose 文件转换为 Kubernetes 和 OpenShift 资源对象。

Kubernetes `kompose convert` 示例

kompose --file docker-voting.yml convert

WARN Unsupported key networks - ignoring
WARN Unsupported key build - ignoring
INFO Kubernetes file "worker-svc.yaml" created
INFO Kubernetes file "db-svc.yaml" created
INFO Kubernetes file "redis-svc.yaml" created
INFO Kubernetes file "result-svc.yaml" created
INFO Kubernetes file "vote-svc.yaml" created
INFO Kubernetes file "redis-deployment.yaml" created
INFO Kubernetes file "result-deployment.yaml" created
INFO Kubernetes file "vote-deployment.yaml" created
INFO Kubernetes file "worker-deployment.yaml" created
INFO Kubernetes file "db-deployment.yaml" created

ls

db-deployment.yaml  docker-compose.yml         docker-gitlab.yml  redis-deployment.yaml  result-deployment.yaml  vote-deployment.yaml  worker-deployment.yaml
db-svc.yaml         docker-voting.yml          redis-svc.yaml     result-svc.yaml        vote-svc.yaml           worker-svc.yaml

你也可以同时提供多个 docker-compose 文件进行转换：

kompose -f docker-compose.yml -f docker-guestbook.yml convert

INFO Kubernetes file "frontend-service.yaml" created         
INFO Kubernetes file "mlbparks-service.yaml" created         
INFO Kubernetes file "mongodb-service.yaml" created          
INFO Kubernetes file "redis-master-service.yaml" created     
INFO Kubernetes file "redis-slave-service.yaml" created      
INFO Kubernetes file "frontend-deployment.yaml" created      
INFO Kubernetes file "mlbparks-deployment.yaml" created      
INFO Kubernetes file "mongodb-deployment.yaml" created       
INFO Kubernetes file "mongodb-claim0-persistentvolumeclaim.yaml" created
INFO Kubernetes file "redis-master-deployment.yaml" created  
INFO Kubernetes file "redis-slave-deployment.yaml" created

ls

mlbparks-deployment.yaml  mongodb-service.yaml                       redis-slave-service.jsonmlbparks-service.yaml  
frontend-deployment.yaml  mongodb-claim0-persistentvolumeclaim.yaml  redis-master-service.yaml
frontend-service.yaml     mongodb-deployment.yaml                    redis-slave-deployment.yaml
redis-master-deployment.yaml

当提供多个 docker-compose 文件时，配置将会合并。任何通用的配置都将被后续文件覆盖。

OpenShift `kompose convert` 示例

kompose --provider openshift --file docker-voting.yml convert

WARN [worker] Service cannot be created because of missing port.
INFO OpenShift file "vote-service.yaml" created             
INFO OpenShift file "db-service.yaml" created               
INFO OpenShift file "redis-service.yaml" created            
INFO OpenShift file "result-service.yaml" created           
INFO OpenShift file "vote-deploymentconfig.yaml" created    
INFO OpenShift file "vote-imagestream.yaml" created         
INFO OpenShift file "worker-deploymentconfig.yaml" created  
INFO OpenShift file "worker-imagestream.yaml" created       
INFO OpenShift file "db-deploymentconfig.yaml" created      
INFO OpenShift file "db-imagestream.yaml" created           
INFO OpenShift file "redis-deploymentconfig.yaml" created   
INFO OpenShift file "redis-imagestream.yaml" created        
INFO OpenShift file "result-deploymentconfig.yaml" created  
INFO OpenShift file "result-imagestream.yaml" created

kompose 还支持为服务中的构建指令创建 buildconfig。默认情况下，它使用当前 git 分支的 remote 仓库作为源仓库，使用当前分支作为构建的源分支。你可以分别使用 --build-repo 和 --build-branch 选项指定不同的源仓库和分支。

kompose --provider openshift --file buildconfig/docker-compose.yml convert

WARN [foo] Service cannot be created because of missing port.
INFO OpenShift Buildconfig using git@github.com:rtnpro/kompose.git::master as source.
INFO OpenShift file "foo-deploymentconfig.yaml" created     
INFO OpenShift file "foo-imagestream.yaml" created          
INFO OpenShift file "foo-buildconfig.yaml" created

说明： 如果使用 oc create -f 手动推送 Openshift 工件，则需要确保在构建配置工件之前推送 imagestream 工件，以解决 Openshift 的这个问题：https://github.com/openshift/origin/issues/4518 。

其他转换方式

默认的 kompose 转换会生成 yaml 格式的 Kubernetes Deployment 和 Service 对象。你可以选择通过 -j 参数生成 json 格式的对象。你也可以替换生成 Replication Controllers 对象、 Daemon Sets 或 Helm charts。

kompose convert -j

INFO Kubernetes file "redis-svc.json" created
INFO Kubernetes file "web-svc.json" created
INFO Kubernetes file "redis-deployment.json" created
INFO Kubernetes file "web-deployment.json" created

*-deployment.json 文件中包含 Deployment 对象。

kompose convert --replication-controller

INFO Kubernetes file "redis-svc.yaml" created
INFO Kubernetes file "web-svc.yaml" created
INFO Kubernetes file "redis-replicationcontroller.yaml" created
INFO Kubernetes file "web-replicationcontroller.yaml" created

*-replicationcontroller.yaml 文件包含 Replication Controller 对象。如果你想指定副本数（默认为 1），可以使用 --replicas 参数： kompose convert --replication-controller --replicas 3

kompose convert --daemon-set

INFO Kubernetes file "redis-svc.yaml" created
INFO Kubernetes file "web-svc.yaml" created
INFO Kubernetes file "redis-daemonset.yaml" created
INFO Kubernetes file "web-daemonset.yaml" created

*-daemonset.yaml 文件包含 DaemonSet 对象。

如果你想生成 Helm 可用的 Chart，只需简单的执行下面的命令：

kompose convert -c

INFO Kubernetes file "web-svc.yaml" created
INFO Kubernetes file "redis-svc.yaml" created
INFO Kubernetes file "web-deployment.yaml" created
INFO Kubernetes file "redis-deployment.yaml" created
chart created in "./docker-compose/"

tree docker-compose/

docker-compose
├── Chart.yaml
├── README.md
└── templates
    ├── redis-deployment.yaml
    ├── redis-svc.yaml
    ├── web-deployment.yaml
    └── web-svc.yaml

这个 Chart 结构旨在为构建 Helm Chart 提供框架。

kompose.service.expose 定义是否允许从集群外部访问 Service。如果该值被设置为 "true"，提供程序将自动设置端点，对于任何其他值，该值将被设置为主机名。如果在 Service 中定义了多个端口，则选择第一个端口作为公开端口。
- 如果使用 Kubernetes 驱动，会有一个 Ingress 资源被创建，并且假定已经配置了相应的 Ingress 控制器。
- 如果使用 OpenShift 驱动, 则会有一个 route 被创建。
例如：
```
version: "2"
services:
  web:
    image: tuna/docker-counter23
    ports:
     - "5000:5000"
    links:
     - redis
    labels:
      kompose.service.expose: "counter.example.com"
  redis:
    image: redis:3.0
    ports:
     - "6379"
```

当前支持的选项有:

键	值
kompose.service.type	nodeport / clusterip / loadbalancer
kompose.service.expose	true / hostname

说明：

kompose.service.type 标签应该只用 ports 来定义，否则 kompose 会失败。

重启

如果你想创建没有控制器的普通 Pod，可以使用 docker-compose 的 restart 结构来指定这一行为。请参考下表了解 restart 的不同参数。

`docker-compose` `restart`	创建的对象	Pod `restartPolicy`
`""`	控制器对象	`Always`
`always`	控制器对象	`Always`
`on-failure`	Pod	`OnFailure`
`no`	Pod	`Never`

说明： 控制器对象可以是 deployment 或 replicationcontroller 等。

例如，pival Service 将在这里变成 Pod。这个容器计算 pi 的取值。

version: '2'

services:
  pival:
    image: perl
    command: ["perl",  "-Mbignum=bpi", "-wle", "print bpi(2000)"]
    restart: "on-failure"

关于 Deployment Config 的提醒

如果 Docker Compose 文件中为服务声明了卷，Deployment (Kubernetes) 或 DeploymentConfig (OpenShift) 策略会从 "RollingUpdate" (默认) 变为 "Recreate"。这样做的目的是为了避免服务的多个实例同时访问卷。

如果 Docker Compose 文件中的服务名包含 _（例如 web_service），那么将会被替换为 -，服务也相应的会重命名（例如 web-service）。 Kompose 这样做的原因是 "Kubernetes" 不允许对象名称中包含 _。

请注意，更改服务名称可能会破坏一些 docker-compose 文件。

Docker Compose 版本

Kompose 支持的 Docker Compose 版本包括：1、2 和 3。对 2.1 和 3.2 版本的支持还有限，因为它们还在实验阶段。

所有三个版本的兼容性列表请查看我们的转换文档，文档中列出了所有不兼容的 Docker Compose 关键字。

3.23 - 从 PodSecurityPolicy 迁移到内置的 PodSecurity 准入控制器

本页面描述从 PodSecurityPolicy 迁移到内置的 PodSecurity 准入控制器的过程。这一迁移过程可以通过综合使用试运行、audit 和 warn 模式等来实现，尽管在使用了变更式 PSP 时会变得有些困难。

准备开始

您的 Kubernetes 服务器版本必须不低于版本 v1.22. 要获知版本信息，请输入 kubectl version.

确保 PodSecurity 特性门控被启用。

本页面假定你已经熟悉 Pod 安全性准入的基本概念。

方法概览

你可以采取多种策略来完成从 PodSecurityPolicy 到 Pod 安全性准入（Pod Security Admission）的迁移。下面是一种可能的迁移路径，其目标是尽可能降低生产环境不可用的风险，以及安全性仍然不足的风险。

确定 Pod 安全性准入是否对于你的使用场景而言比较合适。
审查名字空间访问权限。
简化、标准化 PodSecurityPolicy。
更新名字空间：
1. 确定合适的 Pod 安全性级别；
2. 验证该 Pod 安全性级别可工作；
3. 实施该 Pod 安全性级别；
4. 绕过 PodSecurityPolicy。
审阅名字空间创建过程。
禁用 PodSecurityPolicy。

0. 确定是否 Pod 安全性准入适合你

Pod 安全性准入被设计用来直接满足最常见的安全性需求，并提供一组可用于多个集群的安全性级别。不过，这一机制比 PodSecurityPolicy 的灵活度要低。值得注意的是，PodSecurityPolicy 所支持的以下特性是 Pod 安全性准入所不支持的：

设置默认的安全性约束 - Pod 安全性准入是一个非变更性质的准入控制器，这就意味着它不会在对 Pod 进行合法性检查之前更改其配置。如果你之前依赖于 PSP 的这方面能力，你或者需要更改你的负载以满足 Pod 安全性约束，或者需要使用一个变更性质的准入 Webhook 来执行相应的变更。进一步的细节可参见后文的简化和标准化 PodSecurityPolicy。

对策略定义的细粒度控制 - Pod 安全性准入仅支持三种标准级别。如果你需要对特定的约束施加更多的控制，你就需要使用一个验证性质的准入 Webhook 以实施这列策略。

粒度小于名字空间的策略 - PodSecurityPolicy 允许你为不同的服务账户或用户绑定不同策略，即使这些服务账户或用户隶属于同一个名字空间。这一方法有很多缺陷，不建议使用。不过如果你的确需要这种功能，你就需要使用第三方的 Webhook。唯一的例外是当你只需要完全针对某用户或者 RuntimeClasses 赋予豁免规则时， Pod 安全性准入的确也为豁免规则暴露一些静态配置。

即便 Pod 安全性准入无法满足你的所有需求，该机制也是设计用作其他策略实施机制的补充，因此可以和其他准入 Webhook 一起运行，进而提供一种有用的兜底机制。

1. 审查名字空间访问权限

Pod 安全性准入是通过名字空间上的标签来控制的。这也就是说，任何能够更新（或通过 patch 部分更新或创建）名字空间的人都可以更改该名字空间的 Pod 安全性级别，而这可能会被利用来绕过约束性更强的策略。在继续执行迁移操作之前，请确保只有被信任的、有特权的用户具有这类名字空间访问权限。不建议将这类强大的访问权限授予不应获得权限提升的用户，不过如果你必须这样做，你需要使用一个准入 Webhook 来针对为 Namespace 对象设置 Pod 安全性级别设置额外的约束。

2. 简化、标准化 PodSecurityPolicy

在本节中，你会削减变更性质的 PodSecurityPolicy，去掉 Pod 安全性标准范畴之外的选项。针对要修改的、已存在的 PodSecurityPolicy，你应该将这里所建议的更改写入到其离线副本中。所克隆的 PSP 应该与原来的副本名字不同，并且按字母序要排到原副本之前（例如，可以向 PSP 名字前加一个 0）。先不要在 Kubernetes 中创建新的策略 - 这类操作会在后文的推出更新的策略部分讨论。

2.a. 去掉纯粹变更性质的字段

如果某个 PodSecurityPolicy 能够变更字段，你可能会在关掉 PodSecurityPolicy 时发现有些 Pod 无法满足 Pod 安全性级别。为避免这类状况，你应该在执行切换操作之前去掉所有 PSP 的变更操作。不幸的是，PSP 没有对变更性和验证性字段做清晰的区分，所以这一迁移操作也不够简单直接。

你可以先去掉那些纯粹变更性质的字段，留下验证策略中的其他内容。这些字段（也列举于将 PodSecurityPolicy 映射到 Pod 安全性标准参考中）包括：

.spec.defaultAllowPrivilegeEscalation
.spec.runtimeClass.defaultRuntimeClassName
.metadata.annotations['seccomp.security.alpha.kubernetes.io/defaultProfileName']
.metadata.annotations['apparmor.security.beta.kubernetes.io/defaultProfileName']
.spec.defaultAddCapabilities - 尽管理论上是一个混合了变更性与验证性功能的字段，这里的设置应该被合并到 .spec.allowedCapabilities 中，后者会执行相同的验证操作，但不会执行任何变更动作。

注意：

删除这些字段可能导致负载缺少所需的配置信息，进而导致一些问题。参见后文退出更新的策略以获得如何安全地将这些变更上线的建议。

2.b. 去掉 Pod 安全性标准未涉及的选项

PodSecurityPolicy 中有一些字段未被 Pod 安全性准入机制覆盖。如果你必须使用这些选项，你需要在 Pod 安全性准入之外部署准入 Webhook 以补充这一能力，而这类操作不在本指南范围。

首先，你可以去掉 Pod 安全性标准所未覆盖的那些验证性字段。这些字段（也列举于将 PodSecurityPolicy 映射到 Pod 安全性标准参考中，标记为“无意见”）有：

.spec.allowedHostPaths
.spec.allowedFlexVolumes
.spec.allowedCSIDrivers
.spec.forbiddenSysctls
.spec.runtimeClass

你也可以去掉以下字段，这些字段与 POSIX/UNIX 用户组控制有关。

注意：

如果这些字段中存在使用 MustRunAs 策略的情况，则意味着对应字段是变更性质的。去掉相应的字段可能导致负载无法设置所需的用户组，进而带来一些问题。关于如何安全地将这类变更上线的相关建议，请参阅后文的推出更新的策略部分。

.spec.runAsGroup
.spec.supplementalGroups
.spec.fsGroup

剩下的变更性字段是为了适当支持 Pod 安全性标准所需要的，因而需要逐个处理：

.spec.requiredDropCapabilities - 需要此字段来为 Restricted 配置去掉 ALL 设置。
.spec.seLinux - （仅针对带有 MustRunAs 规则的变更性设置）需要此字段来满足 Baseline 和 Restricted 配置所需要的 SELinux 需求。
.spec.runAsUser - （仅针对带有 RunAsAny 规则的非变更性设置）需要此字段来为 Restricted 配置保证 RunAsNonRoot。
.spec.allowPrivilegeEscalation - （如果设置为 false 则为变更性设置）需要此字段来支持 Restricted 配置。

2.c. 推出更新的 PSP

接下来，你可以将更新后的策略推出到你的集群上。在继续操作时，你要非常小心，因为去掉变更性质的选项可能导致有些工作负载缺少必需的配置。

针对更新后的每个 PodSecurityPolicy：

识别运行于原 PSP 之下的 Pod。可以通过 kubernetes.io/psp 注解来完成。例如，使用 kubectl：

PSP_NAME="original" # 设置你要检查的 PSP 的名称
kubectl get pods --all-namespaces -o jsonpath="{range .items[?(@.metadata.annotations.kubernetes\.io\/psp=='$PSP_NAME')]}{.metadata.namespace} {.metadata.name}{'\n'}{end}"

比较运行中的 Pod 与原来的 Pod 规约，确定 PodSecurityPolicy 是否更改过这些 Pod。对于通过工作负载资源所创建的 Pod，你可以比较 Pod 和控制器资源中的 PodTemplate。如果发现任何变更，则原来的 Pod 或者 PodTemplate 需要被更新以加上所希望的配置。要审查的字段包括：
- .metadata.annotations['container.apparmor.security.beta.kubernetes.io/*'] （将 * 替换为每个容器的名称）
- .spec.runtimeClassName
- .spec.securityContext.fsGroup
- .spec.securityContext.seccompProfile
- .spec.securityContext.seLinuxOptions
- .spec.securityContext.supplementalGroups
- 对于容器，在 .spec.containers[*] 和 .spec.initContainers[*] 之下，检查下面字段：
  - .securityContext.allowPrivilegeEscalation
  - .securityContext.capabilities.add
  - .securityContext.capabilities.drop
  - .securityContext.readOnlyRootFilesystem
  - .securityContext.runAsGroup
  - .securityContext.runAsNonRoot
  - .securityContext.runAsUser
  - .securityContext.seccompProfile
  - .securityContext.seLinuxOptions

创建新的 PodSecurityPolicy。如果存在 Role 或 ClusterRole 对象为用户授权了在所有 PSP 上使用 use 动词的权限，则所使用的的会是新创建的 PSP 而不是其变更性的副本。
更新你的鉴权配置，为访问新的 PSP 授权。在 RBAC 机制下，这意味着需要更新所有为原 PSP 授予 use 访问权限的 Role 或 ClusterRole 对象，使之也对更新后的 PSP 授权。

验证：经过一段时间后，重新执行步骤 1 中所给的命令，查看是否有 Pod 仍在使用原来的 PSP。注意，在新的策略被推出到集群之后，Pod 需要被重新创建才可以执行全面验证。
（可选）一旦你已经验证原来的 PSP 不再被使用，你就可以删除这些 PSP。

3. 更新名字空间

下面的步骤需要在集群中的所有名字空间上执行。所列步骤中的命令使用变量 $NAMESPACE 来引用所更新的名字空间。

3.a. 识别合适的 Pod 安全级别

首先请回顾 Pod 安全性标准内容，并了解三个安全级别。

为你的名字空间选择 Pod 安全性级别有几种方法：

根据名字空间的安全性需求来确定 - 如果你熟悉某名字空间的预期访问级别，你可以根据这类需求来选择合适的安全级别，就像大家在为新集群确定安全级别一样。

根据现有的 PodSecurityPolicy 来确定 - 基于将 PodSecurityPolicy 映射到 Pod 安全性标准参考资料，你可以将各个 PSP 映射到某个 Pod 安全性标准级别。如果你的 PSP 不是基于 Pod 安全性标准的，你可能或者需要选择一个至少与该 PSP 一样宽松的级别，或者选择一个至少与其一样严格的级别。使用下面的命令你可以查看被 Pod 使用的 PSP 有哪些：
```
kubectl get pods -n $NAMESPACE -o jsonpath="{.items[*].metadata.annotations.kubernetes\.io\/psp}" | tr " " "\n" | sort -u
```

根据现有 Pod 来确定 - 使用检查 Pod 安全性级别小节所述策略，你可以测试 Baseline 和 Restricted 级别，检查它们是否对于现有负载而言足够宽松，并选择二者之间特权级较低的合法级别。

注意：

上面的第二和第三种方案是基于现有 Pod 的，因此可能错失那些当前未处于运行状态的 Pod，例如 CronJobs、缩容到零的负载，或者其他尚未全面铺开的负载。

3.b. 检查 Pod 安全性级别

一旦你已经为名字空间选择了 Pod 安全性级别（或者你正在尝试多个不同级别），先进行测试是个不错的主意（如果使用 Privileged 级别，则可略过此步骤）。 Pod 安全性包含若干工具可用来测试和安全地推出安全性配置。

首先，你可以试运行新策略，这个过程可以针对所应用的策略评估当前在名字空间中运行的 Pod，但不会令新策略马上生效：

# $LEVEL 是要试运行的级别，可以是 "baseline" 或 "restricted"
kubectl label --dry-run=server --overwrite ns $NAMESPACE pod-security.kubernetes.io/enforce=$LEVEL

此命令会针对在所提议的级别下不再合法的所有现存 Pod 返回警告信息。

第二种办法在抓取当前未运行的负载方面表现的更好：audit 模式。运行于 audit 模式（而非 enforcing 模式）下时，违反策略级别的 Pod 会被记录到审计日志中，经过一段时间后可以在日志中查看到，但这些 Pod 不会被拒绝。 warning 模式的工作方式与此类似，不过会立即向用户返回告警信息。你可以使用下面的命令为名字空间设置 audit 模式的级别：

kubectl label --overwrite ns $NAMESPACE pod-security.kubernetes.io/audit=$LEVEL

当以上两种方法输出意料之外的违例状况时，你就需要或者更新发生违例的负载以满足策略需求，或者放宽名字空间上的 Pod 安全性级别。

3.c. 实施 Pod 安全性级别

当你对可以安全地在名字空间上实施的级别比较满意时，你可以更新名字空间来实施所期望的级别：

kubectl label --overwrite ns $NAMESPACE pod-security.kubernetes.io/enforce=$LEVEL

3.d. 绕过 PodSecurityPolicy

最后，你可以通过将完全特权的 PSP 绑定到某名字空间中所有服务账户上，在名字空间层面绕过所有 PodSecurityPolicy。

# 下面集群范围的命令只需要执行一次
kubectl apply -f privileged-psp.yaml
kubectl create clusterrole privileged-psp --verb use --resource podsecuritypolicies.policy --resource-name privileged

# 逐个名字空间地禁用
kubectl create -n $NAMESPACE rolebinding disable-psp --clusterrole privileged-psp --group system:serviceaccounts:$NAMESPACE

由于特权 PSP 是非变更性的，PSP 准入控制器总是优选非变更性的 PSP，上面的操作会确保对应名字空间中的所有 Pod 不再会被 PodSecurityPolicy 所更改或限制。

按上述操作逐个名字空间地禁用 PodSecurityPolicy 这种做法的好处是，如果出现问题，你可以很方便地通过删除 RoleBinding 来回滚所作的更改。你所要做的只是确保之前存在的 PodSecurityPolicy 还在。

# 撤销 PodSecurityPolicy 的禁用
kubectl delete -n $NAMESPACE rolebinding disable-psp

4. 审阅名字空间创建过程

现在，现有的名字空间都已被更新，强制实施 Pod 安全性准入，你应该确保你用来管控新名字空间创建的流程与/或策略也被更新，这样合适的 Pod 安全性配置会被应用到新的名字空间上。

你也可以静态配置 Pod 安全性准入控制器，为尚未打标签的名字空间设置默认的 enforce、audit 与/或 warn 级别。详细信息可参阅配置准入控制器页面。

5. 禁用 PodSecurityPolicy

最后，你已为禁用 PodSecurityPolicy 做好准备。要禁用 PodSecurityPolicy，你需要更改 API 服务器上的准入配置：我如何关闭某个准入控制器？

如果需要验证 PodSecurityPolicy 准入控制器不再被启用，你可以通过扮演某个无法访问任何 PodSecurityPolicy 的用户来执行测试（参见 PodSecurityPolicy 示例），或者通过检查 API 服务器的日志来进行验证。在启动期间，API 服务器会输出日志行，列举所挂载的准入控制器插件。

I0218 00:59:44.903329      13 plugins.go:158] Loaded 16 mutating admission controller(s) successfully in the following order: NamespaceLifecycle,LimitRanger,ServiceAccount,NodeRestriction,TaintNodesByCondition,Priority,DefaultTolerationSeconds,ExtendedResourceToleration,PersistentVolumeLabel,DefaultStorageClass,StorageObjectInUseProtection,RuntimeClass,DefaultIngressClass,MutatingAdmissionWebhook.
I0218 00:59:44.903350      13 plugins.go:161] Loaded 14 validating admission controller(s) successfully in the following order: LimitRanger,ServiceAccount,PodSecurity,Priority,PersistentVolumeClaimResize,RuntimeClass,CertificateApproval,CertificateSigning,CertificateSubjectRestriction,DenyServiceExternalIPs,ValidatingAdmissionWebhook,ResourceQuota.

你应该会看到 PodSecurity（在 validating admission controllers 列表中），并且两个列表中都不应该包含 PodSecurityPolicy。

一旦你确定 PSP 准入控制器已被禁用（并且这种状况已经持续了一段时间，这样你才会比较确定不需要回滚），你就可以放心地删除你的 PodSecurityPolicy 以及所关联的所有 Role、ClusterRole、RoleBinding、ClusterRoleBinding 等对象（仅需要确保他们不再授予其他不相关的访问权限）。

3.24 - 使用名字空间标签来实施 Pod 安全性标准

你可以通过为名字空间设置标签来强制实施 Pod 安全标准。

准备开始

您的 Kubernetes 服务器版本必须不低于版本 v1.22. 要获知版本信息，请输入 kubectl version.

确保 PodSecurity 特性门控已被启用。

通过名字空间标签来要求实施 `baseline` Pod 容器标准

下面的清单定义了一个 my-baseline-namespace 名字空间，其中

阻止任何不满足 baseline 策略要求的 Pods；
针对任何无法满足 restricted 策略要求的、已创建的 Pod 为用户生成警告信息，并添加审计注解；
将 baseline 和 restricted 策略的版本锁定到 v1.23。

apiVersion: v1
kind: Namespace
metadata:
  name: my-baseline-namespace
  labels:
    pod-security.kubernetes.io/enforce: baseline
    pod-security.kubernetes.io/enforce-version: v1.23

    # 我们将这些标签设置为我们所 _期望_ 的 `enforce` 级别
    pod-security.kubernetes.io/audit: restricted
    pod-security.kubernetes.io/audit-version: v1.23
    pod-security.kubernetes.io/warn: restricted
    pod-security.kubernetes.io/warn-version: v1.23

使用 `kubectl label` 为现有名字空间添加标签

说明：

在添加或变更 enforce 策略（或版本）标签时，准入插件会测试名字空间中的每个 Pod 以检查其是否满足新的策略。不符合策略的情况会被以警告的形式返回给用户。

在刚开始为名字空间评估安全性策略变更时，使用 --dry-run 标志是很有用的。 Pod 安全性标准会在 dry run（试运行） 模式下运行，在这种模式下会生成新策略如何处理现有 Pod 的信息，但不会真正更新策略。

kubectl label --dry-run=server --overwrite ns --all \
    pod-security.kubernetes.io/enforce=baseline

应用到所有名字空间

如果你是刚刚开始使用 Pod 安全性标准，一种比较合适的初始步骤是针对所有名字空间为类似 baseline 这种比较严格的安全级别配置审计注解。

kubectl label --overwrite ns --all \
  pod-security.kubernetes.io/audit=baseline \
  pod-security.kubernetes.io/warn=baseline

注意，这里没有设置 enforce 级别，因而没有被显式评估的名字空间可以被识别出来。你可以使用下面的命令列举那些没有显式设置 enforce 级别的名字空间：

kubectl get namespaces --selector='!pod-security.kubernetes.io/enforce'

应用到单个名字空间

你也可以更新特定的名字空间。下面的命令将 enforce=restricted 策略应用到 my-existing-namespace 名字空间，将 restricted 策略的版本锁定到 v1.23。

kubectl label --overwrite ns my-existing-namespace \
  pod-security.kubernetes.io/enforce=restricted \
  pod-security.kubernetes.io/enforce-version=v1.23

3.25 - 通过配置内置准入控制器实施 Pod 安全标准

在 v1.22 版本中，Kubernetes 提供一种内置的准入控制器用来强制实施 Pod 安全标准。你可以配置此准入控制器来设置集群范围的默认值和豁免选项。

准备开始

您的 Kubernetes 服务器版本必须不低于版本 v1.22. 要获知版本信息，请输入 kubectl version.

确保 PodSecurity 特性门控已被启用。

配置准入控制器

pod-security.admission.config.k8s.io/v1beta1
pod-security.admission.config.k8s.io/v1alpha1

apiVersion: apiserver.config.k8s.io/v1
kind: AdmissionConfiguration
plugins:
- name: PodSecurity
  configuration:
    apiVersion: pod-security.admission.config.k8s.io/v1beta1
    kind: PodSecurityConfiguration
    # 当未设置 mode 标签时会应用的默认设置
    #
    # level 标签必须是以下取值之一：
    # - "privileged" (默认)
    # - "baseline"
    # - "restricted"
    #
    # version 标签必须是如下取值之一：
    # - "latest" (默认) 
    # - 诸如 "v1.23" 这类版本号
    defaults:
      enforce: "privileged"
      enforce-version: "latest"
      audit: "privileged"
      audit-version: "latest"
      warn: "privileged"
      warn-version: "latest"
    exemptions:
      # 要豁免的已认证用户名列表
      usernames: []
      # 要豁免的运行时类名称列表
      runtimeClasses: []
      # 要豁免的名字空间列表
      namespaces: []

说明：

v1beta1 配置结构需要使用 v1.23+ 版本；对于 v1.22 版本，可使用 v1alpha1。

apiVersion: apiserver.config.k8s.io/v1
kind: AdmissionConfiguration
plugins:
- name: PodSecurity
  configuration:
    apiVersion: pod-security.admission.config.k8s.io/v1alpha1
    kind: PodSecurityConfiguration
    # 当未设置 mode 标签时会应用的默认设置
    #
    # level 标签必须是以下取值之一：
    # - "privileged" (默认)
    # - "baseline"
    # - "restricted"
    #
    # version 标签必须是如下取值之一：
    # - "latest" (默认) 
    # - 诸如 "v1.23" 这类版本号
    defaults:
      enforce: "privileged"
      enforce-version: "latest"
      audit: "privileged"
      audit-version: "latest"
      warn: "privileged"
      warn-version: "latest"
    exemptions:
      # 要豁免的已认证用户名列表
      usernames: []
      # 要豁免的运行时类名称列表
      runtimeClasses: []
      # 要豁免的名字空间列表
      namespaces: []

4 - 管理 Kubernetes 对象

用声明式和命令式范型与 Kubernetes API 交互。

4.1 - 使用配置文件对 Kubernetes 对象进行声明式管理

你可以通过在一个目录中存储多个对象配置文件、并使用 kubectl apply 来递归地创建和更新对象来创建、更新和删除 Kubernetes 对象。这种方法会保留对现有对象已作出的修改，而不会将这些更改写回到对象配置文件中。 kubectl diff 也会给你呈现 apply 将作出的变更的预览。

准备开始

安装 kubectl。

要获知版本信息，请输入 kubectl version.

权衡取舍

kubectl 工具能够支持三种对象管理方式：

指令式命令
指令式对象配置
声明式对象配置

关于每种对象管理的优缺点的讨论，可参见 Kubernetes 对象管理。

概览

声明式对象管理需要用户对 Kubernetes 对象定义和配置有比较深刻的理解。如果你还没有这方面的知识储备，请先阅读下面的文档：

以下是本文档中使用的术语的定义：

对象配置文件/配置文件：一个定义 Kubernetes 对象的配置的文件。本主题展示如何将配置文件传递给 kubectl apply。配置文件通常存储于类似 Git 这种源码控制系统中。
现时对象配置/现时配置：由 Kubernetes 集群所观测到的对象的现时配置值。这些配置保存在 Kubernetes 集群存储（通常是 etcd）中。
声明式配置写者/声明式写者：负责更新现时对象的人或者软件组件。本主题中的声明式写者负责改变对象配置文件并执行 kubectl apply 命令以写入变更。

如何创建对象

使用 kubectl apply 来创建指定目录中配置文件所定义的所有对象，除非对应对象已经存在：

kubectl apply -f <目录>/

此操作会在每个对象上设置 kubectl.kubernetes.io/last-applied-configuration: '{...}' 注解。注解值中包含了用来创建对象的配置文件的内容。

说明： 添加 -R 标志可以递归地处理目录。

下面是一个对象配置文件示例：

application/simple_deployment.yaml

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: nginx-deployment
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx
  minReadySeconds: 5
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nginx
    spec:
      containers:
      - name: nginx
        image: nginx:1.14.2
        ports:
        - containerPort: 80

执行 kubectl diff 可以打印出将被创建的对象：

kubectl diff -f https://k8s.io/examples/application/simple_deployment.yaml

说明：

diff 使用服务器端试运行（Server-side Dry-run）功能特性；而该功能特性需要在 kube-apiserver 上启用。

由于 diff 操作会使用试运行模式执行服务器端 apply 请求，因此需要为用户配置 PATCH、CREATE 和 UPDATE 操作权限。参阅试运行授权了解详情。

使用 kubectl apply 来创建对象：

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/application/simple_deployment.yaml

使用 kubectl get 打印其现时配置：

kubectl get -f https://k8s.io/examples/application/simple_deployment.yaml -o yaml

输出显示注解 kubectl.kubernetes.io/last-applied-configuration 被写入到现时配置中，并且其内容与配置文件相同：

kind: Deployment
metadata:
  annotations:
    # ...
    # This is the json representation of simple_deployment.yaml
    # It was written by kubectl apply when the object was created
    kubectl.kubernetes.io/last-applied-configuration: |
      {"apiVersion":"apps/v1","kind":"Deployment",
      "metadata":{"annotations":{},"name":"nginx-deployment","namespace":"default"},
      "spec":{"minReadySeconds":5,"selector":{"matchLabels":{"app":nginx}},"template":{"metadata":{"labels":{"app":"nginx"}},
      "spec":{"containers":[{"image":"nginx:1.14.2","name":"nginx",
      "ports":[{"containerPort":80}]}]}}}}      
  # ...
spec:
  # ...
  minReadySeconds: 5
  selector:
    matchLabels:
      # ...
      app: nginx
  template:
    metadata:
      # ...
      labels:
        app: nginx
    spec:
      containers:
      - image: nginx:1.14.2
        # ...
        name: nginx
        ports:
        - containerPort: 80
        # ...
      # ...
    # ...
  # ...

如何更新对象

你也可以使用 kubectl apply 来更新某个目录中定义的所有对象，即使那些对象已经存在。这一操作会隐含以下行为：

在现时配置中设置配置文件中出现的字段；
在现时配置中清除配置文件中已删除的字段。

kubectl diff -f <目录>/
kubectl apply -f <目录>/

说明： 使用 -R 标志递归处理目录。

下面是一个配置文件示例：

application/simple_deployment.yaml

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: nginx-deployment
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx
  minReadySeconds: 5
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nginx
    spec:
      containers:
      - name: nginx
        image: nginx:1.14.2
        ports:
        - containerPort: 80

使用 kubectl apply 来创建对象：

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/application/simple_deployment.yaml

说明： 出于演示的目的，上面的命令引用的是单个文件而不是整个目录。

使用 kubectl get 打印现时配置：

kubectl get -f https://k8s.io/examples/application/simple_deployment.yaml -o yaml

输出显示，注解 kubectl.kubernetes.io/last-applied-configuration 被写入到现时配置中，并且其取值与配置文件内容相同。

kind: Deployment
metadata:
  annotations:
    # ...
    # 此为 simple_deployment.yaml 的 JSON 表示
    # 在对象创建时由 kubectl apply 命令写入
    kubectl.kubernetes.io/last-applied-configuration: |
      {"apiVersion":"apps/v1","kind":"Deployment",
      "metadata":{"annotations":{},"name":"nginx-deployment","namespace":"default"},
      "spec":{"minReadySeconds":5,"selector":{"matchLabels":{"app":nginx}},"template":{"metadata":{"labels":{"app":"nginx"}},
      "spec":{"containers":[{"image":"nginx:1.14.2","name":"nginx",
      "ports":[{"containerPort":80}]}]}}}}      
  # ...
spec:
  # ...
  minReadySeconds: 5
  selector:
    matchLabels:
      # ...
      app: nginx
  template:
    metadata:
      # ...
      labels:
        app: nginx
    spec:
      containers:
      - image: nginx:1.14.2
        # ...
        name: nginx
        ports:
        - containerPort: 80
        # ...
      # ...
    # ...
  # ...

通过 kubectl scale 命令直接更新现时配置中的 replicas 字段。这一命令没有使用 kubectl apply：

kubectl scale deployment/nginx-deployment --replicas=2

使用 kubectl get 来打印现时配置：

kubectl get deployment nginx-deployment -o yaml

输出显示，replicas 字段已经被设置为 2，而 last-applied-configuration 注解中并不包含 replicas 字段。

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  annotations:
    # ...
    # 注意注解中并不包含 replicas
    # 这是因为更新并不是通过 kubectl apply 来执行的
    kubectl.kubernetes.io/last-applied-configuration: |
      {"apiVersion":"apps/v1","kind":"Deployment",
      "metadata":{"annotations":{},"name":"nginx-deployment","namespace":"default"},
      "spec":{"minReadySeconds":5,"selector":{"matchLabels":{"app":nginx}},"template":{"metadata":{"labels":{"app":"nginx"}},
      "spec":{"containers":[{"image":"nginx:1.14.2","name":"nginx",
      "ports":[{"containerPort":80}]}]}}}}      
  # ...
spec:
  replicas: 2 # written by scale
  # ...
  minReadySeconds: 5
  selector:
    matchLabels:
      # ...
      app: nginx
  template:
    metadata:
      # ...
      labels:
        app: nginx
    spec:
      containers:
      - image: nginx:1.14.2
        # ...
        name: nginx
        ports:
        - containerPort: 80
      # ...

现在更新 simple_deployment.yaml 配置文件，将镜像文件从 nginx:1.14.2 更改为 nginx:1.16.1，同时删除minReadySeconds 字段：

application/update_deployment.yaml

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: nginx-deployment
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nginx
    spec:
      containers:
      - name: nginx
        image: nginx:1.16.1 # update the image
        ports:
        - containerPort: 80

应用对配置文件所作更改：

kubectl diff -f https://k8s.io/examples/application/update_deployment.yaml
kubectl apply -f https://k8s.io/examples/application/update_deployment.yaml

使用 kubectl get 打印现时配置：

kubectl get -f https://k8s.io/examples/application/update_deployment.yaml -o yaml

输出显示现时配置中发生了以下更改：

字段 replicas 保留了 kubectl scale 命令所设置的值：2；之所以该字段被保留是因为配置文件中并没有设置 replicas。
字段 image 的内容已经从 nginx:1.14.2 更改为 nginx:1.16.1。
注解 last-applied-configuration 内容被更改为新的镜像名称。
字段 minReadySeconds 被移除。
注解 last-applied-configuration 中不再包含 minReadySeconds 字段。

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  annotations:
    # ...
    # 注解中包含更新后的镜像 nginx 1.16.1
    # 但是其中并不包含更改后的 replicas 值 2
    kubectl.kubernetes.io/last-applied-configuration: |
      {"apiVersion":"apps/v1","kind":"Deployment",
      "metadata":{"annotations":{},"name":"nginx-deployment","namespace":"default"},
      "spec":{"selector":{"matchLabels":{"app":nginx}},"template":{"metadata":{"labels":{"app":"nginx"}},
      "spec":{"containers":[{"image":"nginx:1.16.1","name":"nginx",
      "ports":[{"containerPort":80}]}]}}}}      
    # ...
spec:
  replicas: 2 # 由 `kubectl scale` 设置，被 `kubectl apply` 命令忽略
  # minReadySeconds 被 `kubectl apply` 清除
  # ...
  selector:
    matchLabels:
      # ...
      app: nginx
  template:
    metadata:
      # ...
      labels:
        app: nginx
    spec:
      containers:
      - image: nginx:1.16.1 # 由 `kubectl apply` 设置
        # ...
        name: nginx
        ports:
        - containerPort: 80
        # ...
      # ...
    # ...
  # ...

警告： 将 kubectl apply 与指令式对象配置命令 kubectl create 或 kubectl replace 混合使用是不受支持的。这是因为 create 和 replace 命令都不会保留 kubectl apply 用来计算更新内容所使用的 kubectl.kubernetes.io/last-applied-configuration 注解值。

如何删除对象

有两种方法来删除 kubectl apply 管理的对象。

建议操作：`kubectl delete -f <文件名>`

使用指令式命令来手动删除对象是建议的方法，因为这种方法更为明确地给出了要删除的内容是什么，且不容易造成用户不小心删除了其他对象的情况。

kubectl delete -f <文件名>

替代方式：`kubectl apply -f <目录名称/> --prune -l your=label`

只有在充分理解此命令背后含义的情况下才建议这样操作。

警告： kubectl apply --prune 命令本身仍处于 Alpha 状态，在后续发布版本中可能会引入一些向后不兼容的变化。

警告： 在使用此命令时必须小心，这样才不会无意中删除不想删除的对象。

作为 kubectl delete 操作的替代方式，你可以在目录中对象配置文件被删除之后，使用 kubectl apply 来辩识要删除的对象。带 --prune 标志的 apply 命令会首先查询 API 服务器，获得与某组标签相匹配的对象列表，之后将返回的现时对象配置与目录中的对象配置文件相比较。如果某对象在查询中被匹配到，但在目录中没有文件与其相对应，并且其中还包含 last-applied-configuration 注解，则该对象会被删除。

kubectl apply -f <directory/> --prune -l <labels>

警告： 带剪裁（prune）行为的 apply 操作应在包含对象配置文件的目录的根目录运行。如果在其子目录中运行，可能导致对象被不小心删除。因为某些对象可能与 -l <标签> 的标签选择算符匹配，但其配置文件不在当前子目录下。

如何查看对象

你可以使用 kubectl get 并指定 -o yaml 选项来查看现时对象的配置：

kubectl get -f <文件名 | URL> -o yaml

apply 操作是如何计算配置差异并合并变更的？

注意： patch 是一种更新操作，其作用域为对象的一些特定字段而不是整个对象。这使得你可以更新对象的特定字段集合而不必先要读回对象。

kubectl apply 更新对象的现时配置，它是通过向 API 服务器发送一个 patch 请求来执行更新动作的。所提交的补丁中定义了对现时对象配置中特定字段的更新。 kubectl apply 命令会使用当前的配置文件、现时配置以及现时配置中保存的 last-applied-configuration 注解内容来计算补丁更新内容。

合并补丁计算

kubectl apply 命令将配置文件的内容写入到 kubectl.kubernetes.io/last-applied-configuration 注解中。这些内容用来识别配置文件中已经移除的、因而也需要从现时配置中删除的字段。用来计算要删除或设置哪些字段的步骤如下：

计算要删除的字段，即在 last-applied-configuration 中存在但在配置文件中不再存在的字段。
计算要添加或设置的字段，即在配置文件中存在但其取值与现时配置不同的字段。

下面是一个例子。假定此文件是某 Deployment 对象的配置文件：

application/update_deployment.yaml

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: nginx-deployment
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nginx
    spec:
      containers:
      - name: nginx
        image: nginx:1.16.1 # update the image
        ports:
        - containerPort: 80

同时假定同一 Deployment 对象的现时配置如下：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  annotations:
    # ...
    kubectl.kubernetes.io/last-applied-configuration: |
      {"apiVersion":"apps/v1","kind":"Deployment",
      "metadata":{"annotations":{},"name":"nginx-deployment","namespace":"default"},
      "spec":{"minReadySeconds":5,"selector":{"matchLabels":{"app":nginx}},"template":{"metadata":{"labels":{"app":"nginx"}},
      "spec":{"containers":[{"image":"nginx:1.14.2","name":"nginx",
      "ports":[{"containerPort":80}]}]}}}}      
  # ...
spec:
  replicas: 2
  # ...
  minReadySeconds: 5
  selector:
    matchLabels:
      # ...
      app: nginx
  template:
    metadata:
      # ...
      labels:
        app: nginx
    spec:
      containers:
      - image: nginx:1.14.2
        # ...
        name: nginx
        ports:
        - containerPort: 80
      # ...

下面是 kubectl apply 将执行的合并计算：

通过读取 last-applied-configuration 并将其与配置文件中的值相比较，计算要删除的字段。对于本地对象配置文件中显式设置为空的字段，清除其在现时配置中的设置，无论这些字段是否出现在 last-applied-configuration 中。在此例中，minReadySeconds 出现在 last-applied-configuration 注解中，但并不存在于配置文件中。 动作： 从现时配置中删除 minReadySeconds 字段。
通过读取配置文件中的值并将其与现时配置相比较，计算要设置的字段。在这个例子中，配置文件中的 image 值与现时配置中的 image 不匹配。动作：设置现时配置中的 image 值。
设置 last-applied-configuration 注解的内容，使之与配置文件匹配。
将第 1、2、3 步骤得出的结果合并，构成向 API 服务器发送的补丁请求内容。

下面是此合并操作之后形成的现时配置：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  annotations:
    # ...
    # 注解中包含更新后的 image，nginx 1.11.9,
    # 但不包含更新后的 replicas
    kubectl.kubernetes.io/last-applied-configuration: |
      {"apiVersion":"apps/v1","kind":"Deployment",
      "metadata":{"annotations":{},"name":"nginx-deployment","namespace":"default"},
      "spec":{"selector":{"matchLabels":{"app":nginx}},"template":{"metadata":{"labels":{"app":"nginx"}},
      "spec":{"containers":[{"image":"nginx:1.16.1","name":"nginx",
      "ports":[{"containerPort":80}]}]}}}}      
    # ...
spec:
  selector:
    matchLabels:
      # ...
      app: nginx
  replicas: 2
  # minReadySeconds  此字段被清除
  # ...
  template:
    metadata:
      # ...
      labels:
        app: nginx
    spec:
      containers:
      - image: nginx:1.16.1
        # ...
        name: nginx
        ports:
        - containerPort: 80
        # ...
      # ...
    # ...
  # ...

不同类型字段的合并方式

配置文件中的特定字段与现时配置合并时，合并方式取决于字段类型。字段类型有几种：

基本类型：字段类型为 string、integer 或 boolean 之一。例如：image 和 replicas 字段都是基本类型字段。

动作： 替换。
map：也称作 object。类型为 map 或包含子域的复杂结构。例如，labels、 annotations、spec 和 metadata 都是 map。

动作： 合并元素或子字段。
list：包含元素列表的字段，其中每个元素可以是基本类型或 map。例如，containers、ports 和 args 都是 list。

动作： 不一定。

当 kubectl apply 更新某个 map 或 list 字段时，它通常不会替换整个字段，而是会更新其中的各个子元素。例如，当合并 Deployment 的 spec 时，kubectl 并不会将其整个替换掉。相反，实际操作会是对 replicas 这类 spec 的子字段来执行比较和更新。

合并对基本类型字段的更新

基本类型字段会被替换或清除。

说明： - 表示的是“不适用”，因为指定数值未被使用。

字段在对象配置文件中	字段在现时对象配置中	字段在 `last-applied-configuration` 中	动作
是	是	-	将配置文件中值设置到现时配置上。
是	否	-	将配置文件中值设置到现时配置上。
否	-	是	从现时配置中移除。
否	-	否	什么也不做。保持现时值。

合并对 map 字段的变更

用来表示映射的字段在合并时会逐个子字段或元素地比较：

说明： - 表示的是“不适用”，因为指定数值未被使用。

键存在于对象配置文件中	键存在于现时对象配置中	键存在于 `last-applied-configuration` 中	动作
是	是	-	比较子域取值。
是	否	-	将现时配置设置为本地配置值。
否	-	是	从现时配置中删除键。
否	-	否	什么也不做，保留现时值。

合并 list 类型字段的变更

对 list 类型字段的变更合并会使用以下三种策略之一：

如果 list 所有元素都是基本类型则替换整个 list。
如果 list 中元素是复合结构则逐个元素执行合并操作。
合并基本类型元素构成的 list。

策略的选择是基于各个字段做出的。

如果 list 中元素都是基本类型则替换整个 list

将整个 list 视为一个基本类型字段。或者整个替换或者整个删除。此操作会保持 list 中元素顺序不变

示例： 使用 kubectl apply 来更新 Pod 中 Container 的 args 字段。此操作会将现时配置中的 args 值设为配置文件中的值。所有之前添加到现时配置中的 args 元素都会丢失。配置文件中的 args 元素的顺序在被添加到现时配置中时保持不变。

# last-applied-configuration 值
    args: ["a", "b"]

# 配置文件值
    args: ["a", "c"]

# 现时配置
    args: ["a", "b", "d"]

# 合并结果
    args: ["a", "c"]

解释： 合并操作将配置文件中的值当做新的 list 值。

如果 list 中元素为复合类型则逐个执行合并

此操作将 list 视为 map，并将每个元素中的特定字段当做其主键。逐个元素地执行添加、删除或更新操作。结果顺序无法得到保证。

此合并策略会使用每个字段上的一个名为 patchMergeKey 的特殊标签。 Kubernetes 源代码中为每个字段定义了 patchMergeKey： types.go 当合并由 map 组成的 list 时，给定元素中被设置为 patchMergeKey 的字段会被当做该元素的 map 键值来使用。

例如： 使用 kubectl apply 来更新 Pod 规约中的 containers 字段。此操作会将 containers 列表视作一个映射来执行合并，每个元素的主键为 name。

# last-applied-configuration 值
    containers:
    - name: nginx
      image: nginx:1.16
    - name: nginx-helper-a # 键 nginx-helper-a 会被删除
      image: helper:1.3
    - name: nginx-helper-b # 键 nginx-helper-b 会被保留
      image: helper:1.3

# 配置文件值
    containers:
    - name: nginx
      image: nginx:1.16
    - name: nginx-helper-b
      image: helper:1.3
    - name: nginx-helper-c # 键 nginx-helper-c 会被添加
      image: helper:1.3

# 现时配置
    containers:
    - name: nginx
      image: nginx:1.16
    - name: nginx-helper-a
      image: helper:1.3
    - name: nginx-helper-b
      image: helper:1.3
      args: ["run"]        # 字段会被保留
    - name: nginx-helper-d # 键 nginx-helper-d 会被保留
      image: helper:1.3

# 合并结果
    containers:
    - name: nginx
      image: nginx:1.16
      # 元素 nginx-helper-a 被删除
    - name: nginx-helper-b
      image: helper:1.3
      args: ["run"]        # 字段被保留
    - name: nginx-helper-c # 新增元素
      image: helper:1.3
    - name: nginx-helper-d # 此元素被忽略（保留）
      image: helper:1.3

解释：

名为 "nginx-helper-a" 的容器被删除，因为配置文件中不存在同名的容器。
名为 "nginx-helper-b" 的容器的现时配置中的 args 被保留。 kubectl apply 能够辩识出现时配置中的容器 "nginx-helper-b" 与配置文件中的容器 "nginx-helper-b" 相同，即使它们的字段值有些不同（配置文件中未给定 args 值）。这是因为 patchMergeKey 字段（name）的值在两个版本中都一样。
名为 "nginx-helper-c" 的容器是新增的，因为在配置文件中的这个容器尚不存在于现时配置中。
名为 "nginx-helper-d" 的容器被保留下来，因为在 last-applied-configuration 中没有与之同名的元素。

合并基本类型元素 list

在 Kubernetes 1.5 中，尚不支持对由基本类型元素构成的 list 进行合并。

说明： 选择上述哪种策略是由源码中给定字段的 patchStrategy 标记来控制的： types.go 如果 list 类型字段未设置 patchStrategy，则整个 list 会被替换掉。

默认字段值

API 服务器会在对象创建时其中某些字段未设置的情况下在现时配置中为其设置默认值。

下面是一个 Deployment 的配置文件。文件未设置 strategy：

application/simple_deployment.yaml

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: nginx-deployment
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx
  minReadySeconds: 5
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nginx
    spec:
      containers:
      - name: nginx
        image: nginx:1.14.2
        ports:
        - containerPort: 80

使用 kubectl apply 创建对象：

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/application/simple_deployment.yaml

使用 kubectl get 打印现时配置：

kubectl get -f https://k8s.io/examples/application/simple_deployment.yaml -o yaml

输出显示 API 在现时配置中为某些字段设置了默认值。这些字段在配置文件中并未设置。

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
# ...
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx
  minReadySeconds: 5
  replicas: 1           # API 服务器所设默认值
  strategy:
    rollingUpdate:      # API 服务器基于 strategy.type 所设默认值
      maxSurge: 1
      maxUnavailable: 1
    type: RollingUpdate # API 服务器所设默认值
  template:
    metadata:
      creationTimestamp: null
      labels:
        app: nginx
    spec:
      containers:
      - image: nginx:1.14.2
        imagePullPolicy: IfNotPresent    # API 服务器所设默认值
        name: nginx
        ports:
        - containerPort: 80
          protocol: TCP       # API 服务器所设默认值
        resources: {}         # API 服务器所设默认值
        terminationMessagePath: /dev/termination-log    # API 服务器所设默认值
      dnsPolicy: ClusterFirst       # API 服务器所设默认值
      restartPolicy: Always         # API 服务器所设默认值
      securityContext: {}           # API 服务器所设默认值
      terminationGracePeriodSeconds: 30        # API 服务器所设默认值
# ...

在补丁请求中，已经设置了默认值的字段不会被重新设回其默认值，除非在补丁请求中显式地要求清除。对于默认值取决于其他字段的某些字段而言，这可能会引发一些意想不到的行为。当所依赖的其他字段后来发生改变时，基于它们所设置的默认值只能在显式执行清除操作时才会被更新。

为此，建议在配置文件中为服务器设置默认值的字段显式提供定义，即使所给的定义与服务器端默认值设定相同。这样可以使得辩识无法被服务器重新基于默认值来设置的冲突字段变得容易。

示例：

# last-applied-configuration
spec:
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nginx
    spec:
      containers:
      - name: nginx
        image: nginx:1.14.2
        ports:
        - containerPort: 80

# 配置文件
spec:
  strategy:
    type: Recreate   # 更新的值
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nginx
    spec:
      containers:
      - name: nginx
        image: nginx:1.14.2
        ports:
        - containerPort: 80

# 现时配置
spec:
  strategy:
    type: RollingUpdate    # 默认设置的值
    rollingUpdate:         # 基于 type 设置的默认值
      maxSurge : 1
      maxUnavailable: 1
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nginx
    spec:
      containers:
      - name: nginx
        image: nginx:1.14.2
        ports:
        - containerPort: 80

# 合并后的结果 - 出错！
spec:
  strategy:
    type: Recreate     # 更新的值：与 rollingUpdate 不兼容
    rollingUpdate:     # 默认设置的值：与 "type: Recreate" 冲突
      maxSurge : 1
      maxUnavailable: 1
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nginx
    spec:
      containers:
      - name: nginx
        image: nginx:1.14.2
        ports:
        - containerPort: 80

解释：

用户创建 Deployment，未设置 strategy.type。
服务器为 strategy.type 设置默认值 RollingUpdate，并为 strategy.rollingUpdate 设置默认值。
用户改变 strategy.type 为 Recreate。字段 strategy.rollingUpdate 仍会取其默认设置值，尽管服务器期望该字段被清除。如果 strategy.rollingUpdate 值最初于配置文件中定义，则它们需要被清除这一点就更明确一些。
apply 操作失败，因为 strategy.rollingUpdate 未被清除。 strategy.rollingupdate 在 strategy.type 为 Recreate 不可被设定。

建议：以下字段应该在对象配置文件中显式定义：

如 Deployment、StatefulSet、Job、DaemonSet、ReplicaSet 和 ReplicationController 这类负载的选择算符和 PodTemplate 标签
Deployment 的上线策略

如何清除服务器端按默认值设置的字段或者被其他写者设置的字段

没有出现在配置文件中的字段可以通过将其值设置为 null 并应用配置文件来清除。对于由服务器按默认值设置的字段，清除操作会触发重新为字段设置新的默认值。

如何将字段的属主在配置文件和直接指令式写者之间切换

更改某个对象字段时，应该采用下面的方法：

使用 kubectl apply.
直接写入到现时配置，但不更改配置文件本身，例如使用 kubectl scale。

将属主从直接指令式写者更改为配置文件

将字段添加到配置文件。针对该字段，不再直接执行对现时配置的修改。修改均通过 kubectl apply 来执行。

将属主从配置文件改为直接指令式写者

在 Kubernetes 1.5 中，将字段的属主从配置文件切换到某指令式写者需要手动执行以下步骤：

从配置文件中删除该字段；
将字段从现时对象的 kubectl.kubernetes.io/last-applied-configuration 注解中删除。

更改管理方法

Kubernetes 对象在同一时刻应该只用一种方法来管理。从一种方法切换到另一种方法是可能的，但这一切换是一个手动过程。

说明： 在声明式管理方法中使用指令式命令来删除对象是可以的。

从指令式命令管理切换到声明式对象配置

从指令式命令管理切换到声明式对象配置管理的切换包含以下几个手动步骤：

将现时对象导出到本地配置文件：

kubectl get <kind>/<name> -o yaml > <kind>_<name>.yaml

手动移除配置文件中的 status 字段。

说明： 这一步骤是可选的，因为 kubectl apply 并不会更新 status 字段，即便配置文件中包含 status 字段。
设置对象上的 kubectl.kubernetes.io/last-applied-configuration 注解：
```
kubectl replace --save-config -f <kind>_<name>.yaml
```
更改过程，使用 kubectl apply 专门管理对象。

从指令式对象配置切换到声明式对象配置

在对象上设置 kubectl.kubernetes.io/last-applied-configuration 注解：
```
kubectl replace -save-config -f <kind>_<name>.yaml
```
自此排他性地使用 kubectl apply 来管理对象。

定义控制器选择算符和 PodTemplate 标签

警告： 强烈不建议更改控制器上的选择算符。

建议的方法是定义一个不可变更的 PodTemplate 标签，仅用于控制器选择算符且不包含其他语义性的含义。

示例：

selector:
  matchLabels:
      controller-selector: "apps/v1/deployment/nginx"
template:
  metadata:
    labels:
      controller-selector: "apps/v1/deployment/nginx"

接下来

4.2 - 使用 Kustomize 对 Kubernetes 对象进行声明式管理

Kustomize 是一个独立的工具，用来通过 kustomization 文件定制 Kubernetes 对象。

从 1.14 版本开始，kubectl 也开始支持使用 kustomization 文件来管理 Kubernetes 对象。要查看包含 kustomization 文件的目录中的资源，执行下面的命令：

kubectl kustomize <kustomization_directory>

要应用这些资源，使用参数 --kustomize 或 -k 标志来执行 kubectl apply：

kubectl apply -k <kustomization_directory>

准备开始

安装 kubectl.

要获知版本信息，请输入 kubectl version.

Kustomize 概述

Kustomize 是一个用来定制 Kubernetes 配置的工具。它提供以下功能特性来管理应用配置文件：

从其他来源生成资源
为资源设置贯穿性（Cross-Cutting）字段
组织和定制资源集合

生成资源

ConfigMap 和 Secret 包含其他 Kubernetes 对象（如 Pod）所需要的配置或敏感数据。 ConfigMap 或 Secret 中数据的来源往往是集群外部，例如某个 .properties 文件或者 SSH 密钥文件。 Kustomize 提供 secretGenerator 和 configMapGenerator，可以基于文件或字面值来生成 Secret 和 ConfigMap。

configMapGenerator

要基于文件来生成 ConfigMap，可以在 configMapGenerator 的 files 列表中添加表项。下面是一个根据 .properties 文件中的数据条目来生成 ConfigMap 的示例：

# 生成一个  application.properties 文件
cat <<EOF >application.properties
FOO=Bar
EOF

cat <<EOF >./kustomization.yaml
configMapGenerator:
- name: example-configmap-1
  files:
  - application.properties
EOF

所生成的 ConfigMap 可以使用下面的命令来检查：

kubectl kustomize ./

所生成的 ConfigMap 为：

apiVersion: v1
data:
  application.properties: |
        FOO=Bar
kind: ConfigMap
metadata:
  name: example-configmap-1-8mbdf7882g

要从 env 文件生成 ConfigMap，请在 configMapGenerator 中的 envs 列表中添加一个条目。下面是一个用来自 .env 文件的数据生成 ConfigMap 的例子：

# 创建一个 .env 文件
cat <<EOF >.env
FOO=Bar
EOF

cat <<EOF >./kustomization.yaml
configMapGenerator:
- name: example-configmap-1
  envs:
  - .env
EOF

可以使用以下命令检查生成的 ConfigMap：

kubectl kustomize ./

生成的 ConfigMap 为：

apiVersion: v1
data:
  FOO: Bar
kind: ConfigMap
metadata:
  name: example-configmap-1-42cfbf598f

说明： .env 文件中的每个变量在生成的 ConfigMap 中成为一个单独的键。这与之前的示例不同，前一个示例将一个名为 .properties 的文件（及其所有条目）嵌入到同一个键的值中。

ConfigMap 也可基于字面的键值偶对来生成。要基于键值偶对来生成 ConfigMap，在 configMapGenerator 的 literals 列表中添加表项。下面是一个例子，展示如何使用键值偶对中的数据条目来生成 ConfigMap 对象：

cat <<EOF >./kustomization.yaml
configMapGenerator:
- name: example-configmap-2
  literals:
  - FOO=Bar
EOF

可以用下面的命令检查所生成的 ConfigMap：

kubectl kustomize ./

所生成的 ConfigMap 为：

apiVersion: v1
data:
  FOO: Bar
kind: ConfigMap
metadata:
  name: example-configmap-2-g2hdhfc6tk

要在 Deployment 中使用生成的 ConfigMap，使用 configMapGenerator 的名称对其进行引用。 Kustomize 将自动使用生成的名称替换该名称。

这是使用生成的 ConfigMap 的 deployment 示例：

# 创建一个 application.properties 文件
cat <<EOF >application.properties
FOO=Bar
EOF

cat <<EOF >deployment.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: my-app
  labels:
    app: my-app
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: my-app
  template:
    metadata:
      labels:
        app: my-app
    spec:
      containers:
      - name: app
        image: my-app
        volumeMounts:
        - name: config
          mountPath: /config
      volumes:
      - name: config
        configMap:
          name: example-configmap-1
EOF

cat <<EOF >./kustomization.yaml
resources:
- deployment.yaml
configMapGenerator:
- name: example-configmap-1
  files:
  - application.properties
EOF

生成 ConfigMap 和 Deployment：

kubectl kustomize ./

生成的 Deployment 将通过名称引用生成的 ConfigMap：

apiVersion: v1
data:
  application.properties: |
        FOO=Bar
kind: ConfigMap
metadata:
  name: example-configmap-1-g4hk9g2ff8
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  labels:
    app: my-app
  name: my-app
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: my-app
  template:
    metadata:
      labels:
        app: my-app
    spec:
      containers:
      - image: my-app
        name: app
        volumeMounts:
        - mountPath: /config
          name: config
      volumes:
      - configMap:
          name: example-configmap-1-g4hk9g2ff8
        name: config

secretGenerator

你可以基于文件或者键值偶对来生成 Secret。要使用文件内容来生成 Secret，在 secretGenerator 下面的 files 列表中添加表项。下面是一个根据文件中数据来生成 Secret 对象的示例：

# 创建一个 password.txt 文件
cat <<EOF >./password.txt
username=admin
password=secret
EOF

cat <<EOF >./kustomization.yaml
secretGenerator:
- name: example-secret-1
  files:
  - password.txt
EOF

所生成的 Secret 如下：

apiVersion: v1
data:
  password.txt: dXNlcm5hbWU9YWRtaW4KcGFzc3dvcmQ9c2VjcmV0Cg==
kind: Secret
metadata:
  name: example-secret-1-t2kt65hgtb
type: Opaque

要基于键值偶对字面值生成 Secret，先要在 secretGenerator 的 literals 列表中添加表项。下面是基于键值偶对中数据条目来生成 Secret 的示例：

cat <<EOF >./kustomization.yaml
secretGenerator:
- name: example-secret-2
  literals:
  - username=admin
  - password=secret
EOF

所生成的 Secret 如下：

apiVersion: v1
data:
  password: c2VjcmV0
  username: YWRtaW4=
kind: Secret
metadata:
  name: example-secret-2-t52t6g96d8
type: Opaque

与 ConfigMaps 一样，生成的 Secrets 可以通过引用 secretGenerator 的名称在部署中使用：

# 创建一个 password.txt 文件
cat <<EOF >./password.txt
username=admin
password=secret
EOF

cat <<EOF >deployment.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: my-app
  labels:
    app: my-app
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: my-app
  template:
    metadata:
      labels:
        app: my-app
    spec:
      containers:
      - name: app
        image: my-app
        volumeMounts:
        - name: password
          mountPath: /secrets
      volumes:
      - name: password
        secret:
          secretName: example-secret-1
EOF

cat <<EOF >./kustomization.yaml
resources:
- deployment.yaml
secretGenerator:
- name: example-secret-1
  files:
  - password.txt
EOF

generatorOptions

所生成的 ConfigMap 和 Secret 都会包含内容哈希值后缀。这是为了确保内容发生变化时，所生成的是新的 ConfigMap 或 Secret。要禁止自动添加后缀的行为，用户可以使用 generatorOptions。除此以外，为生成的 ConfigMap 和 Secret 指定贯穿性选项也是可以的。

cat <<EOF >./kustomization.yaml
configMapGenerator:
- name: example-configmap-3
  literals:
  - FOO=Bar
generatorOptions:
  disableNameSuffixHash: true
  labels:
    type: generated
  annotations:
    note: generated
EOF

运行 kubectl kustomize ./ 来查看所生成的 ConfigMap：

apiVersion: v1
data:
  FOO: Bar
kind: ConfigMap
metadata:
  annotations:
    note: generated
  labels:
    type: generated
  name: example-configmap-3

设置贯穿性字段

在项目中为所有 Kubernetes 对象设置贯穿性字段是一种常见操作。贯穿性字段的一些使用场景如下：

为所有资源设置相同的名字空间
为所有对象添加相同的前缀或后缀
为对象添加相同的标签集合
为对象添加相同的注解集合

下面是一个例子：

# 创建一个 deployment.yaml
cat <<EOF >./deployment.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: nginx-deployment
  labels:
    app: nginx
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nginx
    spec:
      containers:
      - name: nginx
        image: nginx
EOF

cat <<EOF >./kustomization.yaml
namespace: my-namespace
namePrefix: dev-
nameSuffix: "-001"
commonLabels:
  app: bingo
commonAnnotations:
  oncallPager: 800-555-1212
resources:
- deployment.yaml
EOF

执行 kubectl kustomize ./ 查看这些字段都被设置到 Deployment 资源上：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  annotations:
    oncallPager: 800-555-1212
  labels:
    app: bingo
  name: dev-nginx-deployment-001
  namespace: my-namespace
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: bingo
  template:
    metadata:
      annotations:
        oncallPager: 800-555-1212
      labels:
        app: bingo
    spec:
      containers:
      - image: nginx
        name: nginx

组织和定制资源

一种常见的做法是在项目中构造资源集合并将其放到同一个文件或目录中管理。 Kustomize 提供基于不同文件来组织资源并向其应用补丁或者其他定制的能力。

组织

Kustomize 支持组合不同的资源。kustomization.yaml 文件的 resources 字段定义配置中要包含的资源列表。你可以将 resources 列表中的路径设置为资源配置文件的路径。下面是由 Deployment 和 Service 构成的 NGINX 应用的示例：

# 创建 deployment.yaml 文件
cat <<EOF > deployment.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: my-nginx
spec:
  selector:
    matchLabels:
      run: my-nginx
  replicas: 2
  template:
    metadata:
      labels:
        run: my-nginx
    spec:
      containers:
      - name: my-nginx
        image: nginx
        ports:
        - containerPort: 80
EOF

# 创建 service.yaml 文件
cat <<EOF > service.yaml
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: my-nginx
  labels:
    run: my-nginx
spec:
  ports:
  - port: 80
    protocol: TCP
  selector:
    run: my-nginx
EOF

# 创建 kustomization.yaml 来组织以上两个资源
cat <<EOF >./kustomization.yaml
resources:
- deployment.yaml
- service.yaml
EOF

kubectl kustomize ./ 所得到的资源中既包含 Deployment 也包含 Service 对象。

定制

补丁文件（Patches）可以用来对资源执行不同的定制。 Kustomize 通过 patchesStrategicMerge 和 patchesJson6902 支持不同的打补丁机制。patchesStrategicMerge 的内容是一个文件路径的列表，其中每个文件都应可解析为策略性合并补丁（Strategic Merge Patch）。补丁文件中的名称必须与已经加载的资源的名称匹配。建议构造规模较小的、仅做一件事情的补丁。例如，构造一个补丁来增加 Deployment 的副本个数；构造另外一个补丁来设置内存限制。

# 创建 deployment.yaml 文件
cat <<EOF > deployment.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: my-nginx
spec:
  selector:
    matchLabels:
      run: my-nginx
  replicas: 2
  template:
    metadata:
      labels:
        run: my-nginx
    spec:
      containers:
      - name: my-nginx
        image: nginx
        ports:
        - containerPort: 80
EOF

# 生成一个补丁 increase_replicas.yaml
cat <<EOF > increase_replicas.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: my-nginx
spec:
  replicas: 3
EOF

# 生成另一个补丁 set_memory.yaml
cat <<EOF > set_memory.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: my-nginx
spec:
  template:
    spec:
      containers:
      - name: my-nginx
        resources:
          limits:
            memory: 512Mi
EOF

cat <<EOF >./kustomization.yaml
resources:
- deployment.yaml
patchesStrategicMerge:
- increase_replicas.yaml
- set_memory.yaml
EOF

执行 kubectl kustomize ./ 来查看 Deployment：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: my-nginx
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      run: my-nginx
  template:
    metadata:
      labels:
        run: my-nginx
    spec:
      containers:
      - image: nginx
        name: my-nginx
        ports:
        - containerPort: 80
        resources:
          limits:
            memory: 512Mi

并非所有资源或者字段都支持策略性合并补丁。为了支持对任何资源的任何字段进行修改， Kustomize 提供通过 patchesJson6902 来应用 JSON 补丁的能力。为了给 JSON 补丁找到正确的资源，需要在 kustomization.yaml 文件中指定资源的组（group）、版本（version）、类别（kind）和名称（name）。例如，为某 Deployment 对象增加副本个数的操作也可以通过 patchesJson6902 来完成：

# 创建一个 deployment.yaml 文件
cat <<EOF > deployment.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: my-nginx
spec:
  selector:
    matchLabels:
      run: my-nginx
  replicas: 2
  template:
    metadata:
      labels:
        run: my-nginx
    spec:
      containers:
      - name: my-nginx
        image: nginx
        ports:
        - containerPort: 80
EOF

# 创建一个 JSON 补丁文件
cat <<EOF > patch.yaml
- op: replace
  path: /spec/replicas
  value: 3
EOF

# 创建一个 kustomization.yaml
cat <<EOF >./kustomization.yaml
resources:
- deployment.yaml

patchesJson6902:
- target:
    group: apps
    version: v1
    kind: Deployment
    name: my-nginx
  path: patch.yaml
EOF

执行 kubectl kustomize ./ 以查看 replicas 字段被更新：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: my-nginx
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      run: my-nginx
  template:
    metadata:
      labels:
        run: my-nginx
    spec:
      containers:
      - image: nginx
        name: my-nginx
        ports:
        - containerPort: 80

除了补丁之外，Kustomize 还提供定制容器镜像或者将其他对象的字段值注入到容器中的能力，并且不需要创建补丁。例如，你可以通过在 kustomization.yaml 文件的 images 字段设置新的镜像来更改容器中使用的镜像。

cat <<EOF > deployment.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: my-nginx
spec:
  selector:
    matchLabels:
      run: my-nginx
  replicas: 2
  template:
    metadata:
      labels:
        run: my-nginx
    spec:
      containers:
      - name: my-nginx
        image: nginx
        ports:
        - containerPort: 80
EOF

cat <<EOF >./kustomization.yaml
resources:
- deployment.yaml
images:
- name: nginx
  newName: my.image.registry/nginx
  newTag: 1.4.0
EOF

执行 kubectl kustomize ./ 以查看所使用的镜像已被更新：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: my-nginx
spec:
  replicas: 2
  selector:
    matchLabels:
      run: my-nginx
  template:
    metadata:
      labels:
        run: my-nginx
    spec:
      containers:
      - image: my.image.registry/nginx:1.4.0
        name: my-nginx
        ports:
        - containerPort: 80

有些时候，Pod 中运行的应用可能需要使用来自其他对象的配置值。例如，某 Deployment 对象的 Pod 需要从环境变量或命令行参数中读取读取 Service 的名称。由于在 kustomization.yaml 文件中添加 namePrefix 或 nameSuffix 时 Service 名称可能发生变化，建议不要在命令参数中硬编码 Service 名称。对于这种使用场景，Kustomize 可以通过 vars 将 Service 名称注入到容器中。

# 创建一个 deployment.yaml 文件（引用此处的文档分隔符）
cat <<'EOF' > deployment.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: my-nginx
spec:
  selector:
    matchLabels:
      run: my-nginx
  replicas: 2
  template:
    metadata:
      labels:
        run: my-nginx
    spec:
      containers:
      - name: my-nginx
        image: nginx
        command: ["start", "--host", "$(MY_SERVICE_NAME)"]
EOF

# 创建一个 service.yaml 文件
cat <<EOF > service.yaml
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: my-nginx
  labels:
    run: my-nginx
spec:
  ports:
  - port: 80
    protocol: TCP
  selector:
    run: my-nginx
EOF

cat <<EOF >./kustomization.yaml
namePrefix: dev-
nameSuffix: "-001"

resources:
- deployment.yaml
- service.yaml

vars:
- name: MY_SERVICE_NAME
  objref:
    kind: Service
    name: my-nginx
    apiVersion: v1
EOF

执行 kubectl kustomize ./ 以查看注入到容器中的 Service 名称是 dev-my-nginx-001：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: dev-my-nginx-001
spec:
  replicas: 2
  selector:
    matchLabels:
      run: my-nginx
  template:
    metadata:
      labels:
        run: my-nginx
    spec:
      containers:
      - command:
        - start
        - --host
        - dev-my-nginx-001
        image: nginx
        name: my-nginx

基准（Bases）与覆盖（Overlays）

Kustomize 中有 基准（bases） 和 覆盖（overlays） 的概念区分。基准是包含 kustomization.yaml 文件的一个目录，其中包含一组资源及其相关的定制。基准可以是本地目录或者来自远程仓库的目录，只要其中存在 kustomization.yaml 文件即可。覆盖也是一个目录，其中包含将其他 kustomization 目录当做 bases 来引用的 kustomization.yaml 文件。基准不了解覆盖的存在，且可被多个覆盖所使用。覆盖则可以有多个基准，且可针对所有基准中的资源执行组织操作，还可以在其上执行定制。

# 创建一个包含基准的目录 
mkdir base
# 创建 base/deployment.yaml
cat <<EOF > base/deployment.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: my-nginx
spec:
  selector:
    matchLabels:
      run: my-nginx
  replicas: 2
  template:
    metadata:
      labels:
        run: my-nginx
    spec:
      containers:
      - name: my-nginx
        image: nginx
EOF

# 创建 base/service.yaml 文件
cat <<EOF > base/service.yaml
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: my-nginx
  labels:
    run: my-nginx
spec:
  ports:
  - port: 80
    protocol: TCP
  selector:
    run: my-nginx
EOF

# 创建 base/kustomization.yaml
cat <<EOF > base/kustomization.yaml
resources:
- deployment.yaml
- service.yaml
EOF

此基准可在多个覆盖中使用。你可以在不同的覆盖中添加不同的 namePrefix 或其他贯穿性字段。下面是两个使用同一基准的覆盖：

mkdir dev
cat <<EOF > dev/kustomization.yaml
bases:
- ../base
namePrefix: dev-
EOF

mkdir prod
cat <<EOF > prod/kustomization.yaml
bases:
- ../base
namePrefix: prod-
EOF

如何使用 Kustomize 来应用、查看和删除对象

在 kubectl 命令中使用 --kustomize 或 -k 参数来识别被 kustomization.yaml 所管理的资源。注意 -k 要指向一个 kustomization 目录。例如：

kubectl apply -k <kustomization 目录>/

假定使用下面的 kustomization.yaml，

# 创建 deployment.yaml 文件
cat <<EOF > deployment.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: my-nginx
spec:
  selector:
    matchLabels:
      run: my-nginx
  replicas: 2
  template:
    metadata:
      labels:
        run: my-nginx
    spec:
      containers:
      - name: my-nginx
        image: nginx
        ports:
        - containerPort: 80
EOF

# 创建 kustomization.yaml
cat <<EOF >./kustomization.yaml
namePrefix: dev-
commonLabels:
  app: my-nginx
resources:
- deployment.yaml
EOF

执行下面的命令来应用 Deployment 对象 dev-my-nginx：

kubectl apply -k ./

deployment.apps/dev-my-nginx created

运行下面的命令之一来查看 Deployment 对象 dev-my-nginx：

kubectl get -k ./

kubectl describe -k ./

执行下面的命令来比较 Deployment 对象 dev-my-nginx 与清单被应用之后集群将处于的状态：

kubectl diff -k ./

执行下面的命令删除 Deployment 对象 dev-my-nginx：

kubectl delete -k ./

deployment.apps "dev-my-nginx" deleted

Kustomize 功能特性列表

字段	类型	解释
namespace	string	为所有资源添加名字空间
namePrefix	string	此字段的值将被添加到所有资源名称前面
nameSuffix	string	此字段的值将被添加到所有资源名称后面
commonLabels	map[string]string	要添加到所有资源和选择算符的标签
commonAnnotations	map[string]string	要添加到所有资源的注解
resources	[]string	列表中的每个条目都必须能够解析为现有的资源配置文件
configMapGenerator	[]ConfigMapArgs	列表中的每个条目都会生成一个 ConfigMap
secretGenerator	[]SecretArgs	列表中的每个条目都会生成一个 Secret
generatorOptions	GeneratorOptions	更改所有 ConfigMap 和 Secret 生成器的行为
bases	[]string	列表中每个条目都应能解析为一个包含 kustomization.yaml 文件的目录
patchesStrategicMerge	[]string	列表中每个条目都能解析为某 Kubernetes 对象的策略性合并补丁
patchesJson6902	[]Patch	列表中每个条目都能解析为一个 Kubernetes 对象和一个 JSON 补丁
vars	[]Var	每个条目用来从某资源的字段来析取文字
images	[]Image	每个条目都用来更改镜像的名称、标记与/或摘要，不必生成补丁
configurations	[]string	列表中每个条目都应能解析为一个包含 Kustomize 转换器配置的文件
crds	[]string	列表中每个条目都赢能够解析为 Kubernetes 类别的 OpenAPI 定义文件

接下来

4.3 - 使用指令式命令管理 Kubernetes 对象

使用构建在 kubectl 命令行工具中的指令式命令可以直接快速创建、更新和删除 Kubernetes 对象。本文档解释这些命令的组织方式以及如何使用它们来管理现时对象。

准备开始

安装kubectl。

要获知版本信息，请输入 kubectl version.

权衡取舍

kubectl 工具能够支持三种对象管理方式：

指令式命令
指令式对象配置
声明式对象配置

关于每种对象管理的优缺点的讨论，可参见 Kubernetes 对象管理。

如何创建对象

kubectl 工具支持动词驱动的命令，用来创建一些最常见的对象类别。命令的名称设计使得不熟悉 Kubernetes 对象类型的用户也能做出判断。

run：创建一个新的 Pod 来运行一个容器。
expose：创建一个新的 Service 对象为若干 Pod 提供流量负载均衡。
autoscale：创建一个新的 Autoscaler 对象来自动对某控制器（如 Deployment）执行水平扩缩。

kubectl 命令也支持一些对象类型驱动的创建命令。这些命令可以支持更多的对象类别，并且在其动机上体现得更为明显，不过要求用户了解它们所要创建的对象的类别。

create <对象类别> [<子类别>] <实例名称>

某些对象类别拥有自己的子类别，可以在 create 命令中设置。例如，Service 对象有 ClusterIP、LoadBalancer 和 NodePort 三种子类别。下面是一个创建 NodePort 子类别的 Service 的示例：

kubectl create service nodeport <服务名称>

在前述示例中，create service nodeport 命令也称作 create service 命令的子命令。可以使用 -h 标志找到一个子命令所支持的参数和标志。

kubectl create service nodeport -h

如何更新对象

kubectl 命令也支持一些动词驱动的命令，用来执行一些常见的更新操作。这些命令的设计是为了让一些不了解 Kubernetes 对象的用户也能执行更新操作，但不需要了解哪些字段必须设置：

scale：对某控制器进行水平扩缩以便通过更新控制器的副本个数来添加或删除 Pod。
annotate：为对象添加或删除注解。
label：为对象添加或删除标签。

kubectl 命令也支持由对象的某一方面来驱动的更新命令。设置对象的这一方面可能对不同类别的对象意味着不同的字段：

set <字段>：设置对象的某一方面。

说明： 在 Kubernetes 1.5 版本中，并非所有动词驱动的命令都有对应的方面驱动的命令。

kubectl 工具支持以下额外的方式用来直接更新现时对象，不过这些操作要求用户对 Kubernetes 对象的模式定义有很好的了解：

edit：通过在编辑器中打开现时对象的配置，直接编辑其原始配置。
patch：通过使用补丁字符串（Patch String）直接更改某现时对象的的特定字段。关于补丁字符串的更详细信息，参见 API 约定的 patch 节。

如何删除对象

你可以使用 delete 命令从集群中删除一个对象：

delete <类别>/<名称>

你可以使用 kubectl delete 来执行指令式命令或者指令式对象配置。不同之处在于传递给命令的参数。要将 kubectl delete 作为指令式命令使用，将要删除的对象作为参数传递给它。下面是一个删除名为 nginx 的 Deployment 对象的命令：

kubectl delete deployment/nginx

如何查看对象

用来打印对象信息的命令有好几个：

get：打印匹配到的对象的基本信息。使用 get -h 可以查看选项列表。
describe：打印匹配到的对象的详细信息的汇集版本。
logs：打印 Pod 中运行的容器的 stdout 和 stderr 输出。

使用 `set` 命令在创建对象之前修改对象

有些对象字段在 create 命令中没有对应的标志。在这些场景中，你可以使用 set 和 create 命令的组合来在对象创建之前设置字段值。这是通过将 create 命令的输出用管道方式传递给 set 命令来实现的，最后执行 create 命令来创建对象。下面是一个例子：

kubectl create service clusterip my-svc --clusterip="None" -o yaml --dry-run=client | kubectl set selector --local -f - 'environment=qa' -o yaml | kubectl create -f -

命令 kubectl create service -o yaml --dry-run=client 创建 Service 的配置，但将其以 YAML 格式在标准输出上打印而不是发送给 API 服务器。
命令 kubectl set selector --local -f - -o yaml 从标准输入读入配置，并将更新后的配置以 YAML 格式输出到标准输出。
命令 kubectl create -f - 使用标准输入上获得的配置创建对象。

在创建之前使用 `--edit` 更改对象

你可以用 kubectl create --edit 来在对象被创建之前执行任意的变更。下面是一个例子：

kubectl create service clusterip my-svc --clusterip="None" -o yaml --dry-run=client > /tmp/srv.yaml
kubectl create --edit -f /tmp/srv.yaml

命令 kubectl create service 创建 Service 的配置并将其保存到 /tmp/srv.yaml 文件。
命令 kubectl create --edit 在创建 Service 对象打开其配置文件进行编辑。

接下来

4.4 - 使用配置文件对 Kubernetes 对象进行命令式管理

可以使用 kubectl 命令行工具以及用 YAML 或 JSON 编写的对象配置文件来创建、更新和删除 Kubernetes 对象。本文档说明了如何使用配置文件定义和管理对象。

准备开始

安装 kubectl 。

要获知版本信息，请输入 kubectl version.

权衡

kubectl 工具支持三种对象管理：

命令式命令
命令式对象配置
声明式对象配置

参看 Kubernetes 对象管理中关于每种对象管理的优缺点的讨论。

如何创建对象

你可以使用 kubectl create -f 从配置文件创建一个对象。请参考 kubernetes API 参考有关详细信息。

kubectl create -f <filename|url>

如何更新对象

警告： 使用 replace 命令更新对象会删除所有未在配置文件中指定的规范的某些部分。不应将其规范由集群部分管理的对象使用，比如类型为 LoadBalancer 的服务，其中 externalIPs 字段独立于配置文件进行管理。必须将独立管理的字段复制到配置文件中，以防止 replace 删除它们。

你可以使用 kubectl replace -f 根据配置文件更新活动对象。

kubectl replace -f <filename|url>

如何删除对象

你可以使用 kubectl delete -f 删除配置文件中描述的对象。

kubectl delete -f <filename|url>

说明：

如果配置文件在 metadata 节中设置了 generateName 字段而非 name 字段，你无法使用 kubectl delete -f <filename|url> 来删除该对象。你必须使用其他标志才能删除对象。例如：

kubectl delete <type> <name>
kubectl delete <type> -l <label>

如何查看对象

你可以使用 kubectl get -f 查看有关配置文件中描述的对象的信息。

kubectl get -f <filename|url> -o yaml

-o yaml 标志指定打印完整的对象配置。使用 kubectl get -h 查看选项列表。

局限性

当完全定义每个对象的配置并将其记录在其配置文件中时，create、 replace 和delete 命令会很好的工作。但是，当更新一个活动对象，并且更新没有合并到其配置文件中时，下一次执行 replace 时，更新将丢失。如果控制器,例如 HorizontalPodAutoscaler ,直接对活动对象进行更新，则会发生这种情况。这有一个例子：

从配置文件创建一个对象。
另一个源通过更改某些字段来更新对象。
从配置文件中替换对象。在步骤2中所做的其他源的更改将丢失。

如果需要支持同一对象的多个编写器，则可以使用 kubectl apply 来管理该对象。

从 URL 创建和编辑对象而不保存配置

假设你具有对象配置文件的 URL。你可以在创建对象之前使用 kubectl create --edit 对配置进行更改。这对于指向可以由读者修改的配置文件的教程和任务特别有用。

kubectl create -f <url> --edit

从命令式命令迁移到命令式对象配置

从命令式命令迁移到命令式对象配置涉及几个手动步骤。

将活动对象导出到本地对象配置文件：

kubectl get <kind>/<name> -o yaml > <kind>_<name>.yaml

从对象配置文件中手动删除状态字段。

对于后续的对象管理，只能使用 replace 。
```
kubectl replace -f <kind>_<name>.yaml
```

定义控制器选择器和 PodTemplate 标签

警告： 不建议在控制器上更新选择器。

推荐的方法是定义单个不变的 PodTemplate 标签，该标签仅由控制器选择器使用，而没有其他语义。

标签示例：

selector:
  matchLabels:
      controller-selector: "apps/v1/deployment/nginx"
template:
  metadata:
    labels:
      controller-selector: "apps/v1/deployment/nginx"

接下来

4.5 - 使用 kubectl patch 更新 API 对象

使用 kubectl patch 更新 Kubernetes API 对象。做一个策略性的合并 patch 或 JSON 合并 patch。

这个任务展示如何使用 kubectl patch 就地更新 API 对象。这个任务中的练习演示了一个策略性合并 patch 和一个 JSON 合并 patch。

准备开始

要获知版本信息，请输入 kubectl version.

使用策略合并 patch 更新 Deployment

下面是具有两个副本的 Deployment 的配置文件。每个副本是一个 Pod，有一个容器：

application/deployment-patch.yaml

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: patch-demo
spec:
  replicas: 2
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nginx
    spec:
      containers:
      - name: patch-demo-ctr
        image: nginx
      tolerations:
      - effect: NoSchedule
        key: dedicated
        value: test-team

创建 Deployment：

kubectl create -f https://k8s.io/examples/application/deployment-patch.yaml

查看与 Deployment 相关的 Pod：

kubectl get pods

输出显示 Deployment 有两个 Pod。1/1 表示每个 Pod 有一个容器:

NAME                        READY     STATUS    RESTARTS   AGE
patch-demo-28633765-670qr   1/1       Running   0          23s
patch-demo-28633765-j5qs3   1/1       Running   0          23s

把运行的 Pod 的名字记下来。稍后，你将看到这些 Pod 被终止并被新的 Pod 替换。

此时，每个 Pod 都有一个运行 nginx 镜像的容器。现在假设你希望每个 Pod 有两个容器：一个运行 nginx，另一个运行 redis。

创建一个名为 patch-file-containers.yaml 的文件。内容如下:

spec:
  template:
    spec:
      containers:
      - name: patch-demo-ctr-2
        image: redis

修补你的 Deployment：

kubectl patch deployment patch-demo --patch "$(cat patch-file-containers.yaml)"

查看修补后的 Deployment：

kubectl get deployment patch-demo --output yaml

输出显示 Deployment 中的 PodSpec 有两个容器:

containers:
- image: redis
  imagePullPolicy: Always
  name: patch-demo-ctr-2
  ...
- image: nginx
  imagePullPolicy: Always
  name: patch-demo-ctr
  ...

查看与 patch Deployment 相关的 Pod:

kubectl get pods

输出显示正在运行的 Pod 与以前运行的 Pod 有不同的名称。Deployment 终止了旧的 Pod，并创建了两个符合更新的部署规范的新 Pod。2/2 表示每个 Pod 有两个容器:

NAME                          READY     STATUS    RESTARTS   AGE
patch-demo-1081991389-2wrn5   2/2       Running   0          1m
patch-demo-1081991389-jmg7b   2/2       Running   0          1m

仔细查看其中一个 patch-demo Pod:

kubectl get pod <your-pod-name> --output yaml

输出显示 Pod 有两个容器:一个运行 nginx，一个运行 redis:

containers:
- image: redis
  ...
- image: nginx
  ...

策略性合并类的 patch 的说明

你在前面的练习中所做的 patch 称为策略性合并 patch（Strategic Merge Patch)。请注意，patch 没有替换containers 列表。相反，它向列表中添加了一个新 Container。换句话说， patch 中的列表与现有列表合并。当你在列表中使用策略性合并 patch 时，并不总是这样。在某些情况下，列表是替换的，而不是合并的。

对于策略性合并 patch，列表可以根据其 patch 策略进行替换或合并。 patch 策略由 Kubernetes 源代码中字段标记中的 patchStrategy 键的值指定。例如，PodSpec 结构体的 Containers 字段的 patchStrategy 为 merge：

type PodSpec struct {
  ...
  Containers []Container `json:"containers" patchStrategy:"merge" patchMergeKey:"name" ...`

你还可以在 OpenApi spec 规范中看到 patch 策略：

"io.k8s.api.core.v1.PodSpec": {
    ...
     "containers": {
      "description": "List of containers belonging to the pod. ...
      },
      "x-kubernetes-patch-merge-key": "name",
      "x-kubernetes-patch-strategy": "merge"
     },

你可以在 Kubernetes API 文档中看到 patch 策略。

创建一个名为 patch-file-tolerations.yaml 的文件。内容如下:

spec:
  template:
    spec:
      tolerations:
      - effect: NoSchedule
        key: disktype
        value: ssd

对 Deployment 执行 patch 操作：

kubectl patch deployment patch-demo --patch-file patch-file-tolerations.yaml"

查看修补后的 Deployment：

kubectl get deployment patch-demo --output yaml

输出结果显示 Deployment 中的 PodSpec 只有一个容忍度设置：


containers:
- image: redis
  imagePullPolicy: Always
  name: patch-demo-ctr-2
  ...
- image: nginx
  imagePullPolicy: Always
  name: patch-demo-ctr
  ...

tolerations:
  - effect: NoSchedule
    key: disktype
    value: ssd

请注意，PodSpec 中的 tolerations 列表被替换，而不是合并。这是因为 PodSpec 的 tolerations 的字段标签中没有 patchStrategy 键。所以策略合并 patch 操作使用默认的 patch 策略，也就是 replace。

type PodSpec struct {
  ...
  Tolerations []Toleration `json:"tolerations,omitempty" protobuf:"bytes,22,opt,name=tolerations"`

使用 JSON 合并 patch 更新 Deployment

策略性合并 patch 不同于 JSON 合并 patch。使用 JSON 合并 patch，如果你想更新列表，你必须指定整个新列表。新的列表完全取代现有的列表。

kubectl patch 命令有一个 type 参数，你可以将其设置为以下值之一:

参数值	合并类型
json	JSON Patch, RFC 6902
merge	JSON Merge Patch, RFC 7386
strategic	策略合并 patch

有关 JSON patch 和 JSON 合并 patch 的比较，查看 JSON patch 和 JSON 合并 patch。

type 参数的默认值是 strategic。在前面的练习中，我们做了一个策略性的合并 patch。

下一步，在相同的 Deployment 上执行 JSON 合并 patch。创建一个名为 patch-file-2 的文件。内容如下:

spec:
  template:
    spec:
      containers:
      - name: patch-demo-ctr-3
        image: gcr.io/google-samples/node-hello:1.0

在 patch 命令中，将 type 设置为 merge：

kubectl patch deployment patch-demo --type merge --patch-file patch-file-2.yaml

查看修补后的 Deployment：

kubectl get deployment patch-demo --output yaml

patch 中指定的containers列表只有一个 Container。输出显示你所给出的 Contaier 列表替换了现有的 containers 列表。

spec:
  containers:
  - image: gcr.io/google-samples/node-hello:1.0
    ...
    name: patch-demo-ctr-3

列表中运行的 Pod：

kubectl get pods

在输出中，你可以看到已经终止了现有的 Pod，并创建了新的 Pod。1/1 表示每个新 Pod只运行一个容器。

NAME                          READY     STATUS    RESTARTS   AGE
patch-demo-1307768864-69308   1/1       Running   0          1m
patch-demo-1307768864-c86dc   1/1       Running   0          1m

使用带 retainKeys 策略的策略合并 patch 更新 Deployment

application/deployment-retainkeys.yaml

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: retainkeys-demo
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx
  strategy:
    rollingUpdate:
      maxSurge: 30%
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nginx
    spec:
      containers:
      - name: retainkeys-demo-ctr
        image: nginx

创建 Deployment：

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/application/deployment-retainkeys.yaml

这时，Deployment 被创建，并使用 RollingUpdate 策略。

创建一个名为 patch-file-no-retainkeys.yaml 的文件，内容如下：

spec:
  strategy:
    type: Recreate

修补你的 Deployment:

kubectl patch deployment patch-demo --patch-file patch-file.yaml

在输出中，你可以看到，当 spec.strategy.rollingUpdate 已经拥有取值定义时，将其 type 设置为 Recreate 是不可能的。

The Deployment "retainkeys-demo" is invalid: spec.strategy.rollingUpdate: Forbidden: may not be specified when strategy `type` is 'Recreate'

更新 type 取值的同时移除 spec.strategy.rollingUpdate 现有值的方法是为策略性合并操作设置 retainKeys 策略：

创建另一个名为 patch-file-retainkeys.yaml 的文件，内容如下：

spec:
  strategy:
    $retainKeys:
    - type
    type: Recreate

使用此 patch，我们表达了希望只保留 strategy 对象的 type 键。这样，在 patch 操作期间 rollingUpdate 会被删除。

使用新的 patch 重新修补 Deployment：

kubectl patch deployment retainkeys-demo --type merge --patch-file patch-file-no-retainkeys.yaml

检查 Deployment 的内容：

kubectl get deployment retainkeys-demo --output yaml

输出显示 Deployment 中的 strategy 对象不再包含 rollingUpdate 键：

spec:
  strategy:
    type: Recreate
  template:

关于使用 retainKeys 策略的策略合并 patch 操作的说明

在前文练习中所执行的称作 带 retainKeys 策略的策略合并 patch（Strategic Merge Patch with retainKeys Strategy）。这种方法引入了一种新的 $retainKey 指令，具有如下策略：

其中包含一个字符串列表；
所有需要被保留的字段必须在 $retainKeys 列表中给出；
对于已有的字段，会和对象上对应的内容合并；
在修补操作期间，未找到的字段都会被清除；
列表 $retainKeys 中的所有字段必须 patch 操作所给字段的超集，或者与之完全一致。

策略 retainKeys 并不能对所有对象都起作用。它仅对那些 Kubernetes 源码中 patchStrategy 字段标志值包含 retainKeys 的字段有用。例如 DeploymentSpec 结构的 Strategy 字段就包含了 patchStrategy 为 retainKeys 的标志。

type DeploymentSpec struct {
  ...
  // +patchStrategy=retainKeys
  Strategy DeploymentStrategy `json:"strategy,omitempty" patchStrategy:"retainKeys" ...`

你也可以查看 OpenAPI 规范中的 retainKeys 策略：

"io.k8s.api.apps.v1.DeploymentSpec": {
   ...
  "strategy": {
    "$ref": "#/definitions/io.k8s.api.apps.v1.DeploymentStrategy",
    "description": "The deployment strategy to use to replace existing pods with new ones.",
    "x-kubernetes-patch-strategy": "retainKeys"
  },

而且你也可以在 Kubernetes API 文档. 中看到 retainKey 策略。

kubectl patch 命令的其他形式

kubectl patch 命令使用 YAML 或 JSON。它可以接受以文件形式提供的补丁，也可以接受直接在命令行中给出的补丁。

创建一个文件名称是 patch-file.json 内容如下：

{
   "spec": {
      "template": {
         "spec": {
            "containers": [
               {
                  "name": "patch-demo-ctr-2",
                  "image": "redis"
               }
            ]
         }
      }
   }
}

以下命令是等价的：

kubectl patch deployment patch-demo --patch-file patch-file.yaml
kubectl patch deployment patch-demo --patch 'spec:\n template:\n  spec:\n   containers:\n   - name: patch-demo-ctr-2\n     image: redis'

kubectl patch deployment patch-demo --patch-file patch-file.json
kubectl patch deployment patch-demo --patch '{"spec": {"template": {"spec": {"containers": [{"name": "patch-demo-ctr-2","image": "redis"}]}}}}'

总结

在本练习中，你使用 kubectl patch 更改了 Deployment 对象的当前配置。你没有更改最初用于创建 Deployment 对象的配置文件。用于更新 API 对象的其他命令包括 kubectl annotate， kubectl edit， kubectl replace， kubectl scale，和 kubectl apply。

说明： 定制资源不支持策略性合并 patch。

接下来

5 - 管理 Secrets

使用 Secrets 管理机密配置数据。

5.1 - 使用 kubectl 管理 Secret

使用 kubectl 命令行创建 Secret 对象。

准备开始

创建 Secret

一个 Secret 可以包含 Pod 访问数据库所需的用户凭证。例如，由用户名和密码组成的数据库连接字符串。你可以在本地计算机上，将用户名存储在文件 ./username.txt 中，将密码存储在文件 ./password.txt 中。

echo -n 'admin' > ./username.txt
echo -n '1f2d1e2e67df' > ./password.txt

在这些命令中，-n 标志确保生成的文件在文本末尾不包含额外的换行符。这一点很重要，因为当 kubectl 读取文件并将内容编码为 base64 字符串时，多余的换行符也会被编码。

kubectl create secret 命令将这些文件打包成一个 Secret 并在 API 服务器上创建对象。

kubectl create secret generic db-user-pass \
  --from-file=./username.txt \
  --from-file=./password.txt

输出类似于：

secret/db-user-pass created

默认密钥名称是文件名。你可以选择使用 --from-file=[key=]source 来设置密钥名称。例如：

kubectl create secret generic db-user-pass \
  --from-file=username=./username.txt \
  --from-file=password=./password.txt

你不需要对文件中包含的密码字符串中的特殊字符进行转义。

你还可以使用 --from-literal=<key>=<value> 标签提供 Secret 数据。可以多次使用此标签，提供多个键值对。请注意，特殊字符（例如：$，\，*，= 和 !）由你的 shell 解释执行，而且需要转义。

在大多数 shell 中，转义密码最简便的方法是用单引号括起来。比如，如果你的密码是 S!B\*d$zDsb=，可以像下面一样执行命令：

kubectl create secret generic db-user-pass \
  --from-literal=username=devuser \
  --from-literal=password='S!B\*d$zDsb='

验证 Secret

检查 secret 是否已创建：

kubectl get secrets

输出类似于：

NAME                  TYPE                                  DATA      AGE
db-user-pass          Opaque                                2         51s

你可以查看 Secret 的描述：

kubectl describe secrets/db-user-pass

输出类似于：

Name:            db-user-pass
Namespace:       default
Labels:          <none>
Annotations:     <none>

Type:            Opaque

Data
====
password:    12 bytes
username:    5 bytes

kubectl get 和 kubectl describe 命令默认不显示 Secret 的内容。这是为了防止 Secret 被意外暴露或存储在终端日志中。

解码 Secret

要查看创建的 Secret 的内容，运行以下命令：

kubectl get secret db-user-pass -o jsonpath='{.data}'

输出类似于：

{"password":"MWYyZDFlMmU2N2Rm","username":"YWRtaW4="}

现在你可以解码 password 的数据：

echo 'MWYyZDFlMmU2N2Rm' | base64 --decode

输出类似于：

1f2d1e2e67df

清理

删除创建的 Secret：

kubectl delete secret db-user-pass

接下来

5.2 - 使用配置文件管理 Secret

使用资源配置文件创建 Secret 对象。

准备开始

创建配置文件

你可以先用 JSON 或 YAML 格式在文件中创建 Secret，然后创建该对象。 Secret 资源包含2个键值对： data 和 stringData。 data 字段用来存储 base64 编码的任意数据。提供 stringData 字段是为了方便，它允许 Secret 使用未编码的字符串。 data 和 stringData 的键必须由字母、数字、-，_ 或 . 组成。

例如，要使用 Secret 的 data 字段存储两个字符串，请将字符串转换为 base64 ，如下所示：

echo -n 'admin' | base64

输出类似于：

YWRtaW4=

echo -n '1f2d1e2e67df' | base64

输出类似于：

MWYyZDFlMmU2N2Rm

编写一个 Secret 配置文件，如下所示：

apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
  name: mysecret
type: Opaque
data:
  username: YWRtaW4=
  password: MWYyZDFlMmU2N2Rm

注意，Secret 对象的名称必须是有效的 DNS 子域名.

说明：

Secret 数据的 JSON 和 YAML 序列化结果是以 base64 编码的。换行符在这些字符串中无效，必须省略。在 Darwin/macOS 上使用 base64 工具时，用户不应该使用 -b 选项分割长行。相反地，Linux 用户应该在 base64 地命令中添加 -w 0 选项，或者在 -w 选项不可用的情况下，输入 base64 | tr -d '\n'。

对于某些场景，你可能希望使用 stringData 字段。这字段可以将一个非 base64 编码的字符串直接放入 Secret 中，当创建或更新该 Secret 时，此字段将被编码。

上述用例的实际场景可能是这样：当你部署应用时，使用 Secret 存储配置文件，你希望在部署过程中，填入部分内容到该配置文件。

例如，如果你的应用程序使用以下配置文件:

apiUrl: "https://my.api.com/api/v1"
username: "<user>"
password: "<password>"

你可以使用以下定义将其存储在 Secret 中:

apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
  name: mysecret
type: Opaque
stringData:
  config.yaml: |
    apiUrl: "https://my.api.com/api/v1"
    username: <user>
    password: <password>

创建 Secret 对象

现在使用 kubectl apply 创建 Secret：

kubectl apply -f ./secret.yaml

输出类似于：

secret/mysecret created

检查 Secret

stringData 字段是只写的。获取 Secret 时，此字段永远不会输出。例如，如果你运行以下命令：

kubectl get secret mysecret -o yaml

输出类似于：

apiVersion: v1
data:
  config.yaml: YXBpVXJsOiAiaHR0cHM6Ly9teS5hcGkuY29tL2FwaS92MSIKdXNlcm5hbWU6IHt7dXNlcm5hbWV9fQpwYXNzd29yZDoge3twYXNzd29yZH19
kind: Secret
metadata:
  creationTimestamp: 2018-11-15T20:40:59Z
  name: mysecret
  namespace: default
  resourceVersion: "7225"
  uid: c280ad2e-e916-11e8-98f2-025000000001
type: Opaque

命令 kubectl get 和 kubectl describe 默认不显示 Secret 的内容。这是为了防止 Secret 意外地暴露给旁观者或者保存在终端日志中。检查编码数据的实际内容，请参考解码 secret.

如果在 data 和 stringData 中都指定了一个字段，比如 username，字段值来自 stringData。例如，下面的 Secret 定义:

apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
  name: mysecret
type: Opaque
data:
  username: YWRtaW4=
stringData:
  username: administrator

结果有以下 Secret：

apiVersion: v1
data:
  username: YWRtaW5pc3RyYXRvcg==
kind: Secret
metadata:
  creationTimestamp: 2018-11-15T20:46:46Z
  name: mysecret
  namespace: default
  resourceVersion: "7579"
  uid: 91460ecb-e917-11e8-98f2-025000000001
type: Opaque

其中 YWRtaW5pc3RyYXRvcg== 解码成 administrator。

清理

删除你创建的 Secret：

kubectl delete secret mysecret

接下来

5.3 - 使用 Kustomize 管理 Secret

使用 kustomization.yaml 文件创建 Secret 对象。

从 kubernetes v1.14 开始，kubectl 支持使用 Kustomize 管理对象。 Kustomize 提供了资源生成器（Generators）来创建 Secret 和 ConfigMap。 Kustomize 生成器应该在某个目录的 kustomization.yaml 文件中指定。生成 Secret 后，你可以使用 kubectl apply 在 API 服务器上创建该 Secret。

准备开始

创建 Kustomization 文件

你可以在 kustomization.yaml 中定义 secreteGenerator，并在定义中引用其他现成的文件，生成 Secret。例如：下面的 kustomization 文件引用了 ./username.txt 和 ./password.txt 文件：

secretGenerator:
- name: db-user-pass
  files:
  - username.txt
  - password.txt

你也可以在 kustomization.yaml 文件中指定一些字面量定义 secretGenerator。例如：下面的 kustomization.yaml 文件中包含了 username 和 password 两个字面量：

secretGenerator:
- name: db-user-pass
  literals:
  - username=admin
  - password=1f2d1e2e67df

你也可以使用 .env 文件在 kustomization.yaml 中定义 secretGenerator。例如：下面的 kustomization.yaml 文件从 .env.secret 文件获取数据。

secretGenerator:
- name: db-user-pass
  envs:
  - .env.secret

注意，上面两种情况，你都不需要使用 base64 编码。

创建 Secret

使用 kubectl apply 命令应用包含 kustomization.yaml 文件的目录创建 Secret。

kubectl apply -k .

输出类似于：

secret/db-user-pass-96mffmfh4k created

请注意，生成 Secret 时，Secret 的名称最终是由 name 字段和数据的哈希值拼接而成。这将保证每次修改数据时生成一个新的 Secret。

检查创建的 Secret

你可以检查刚才创建的 Secret：

kubectl get secrets

输出类似于：

NAME                             TYPE                                  DATA      AGE
db-user-pass-96mffmfh4k          Opaque                                2         51s

你可以看到 Secret 的描述：

kubectl describe secrets/db-user-pass-96mffmfh4k

输出类似于：

Name:            db-user-pass-96mffmfh4k
Namespace:       default
Labels:          <none>
Annotations:     <none>

Type:            Opaque

Data
====
password.txt:    12 bytes
username.txt:    5 bytes

kubectl get 和 kubectl describe 命令默认不显示 Secret 的内容。这是为了防止 Secret 被意外暴露给旁观者或存储在终端日志中。检查编码后的实际内容，请参考解码 secret。 -->

清理

删除你创建的 Secret：

kubectl delete secret db-user-pass-96mffmfh4k

接下来

6 - 给应用注入数据

给你的工作负载 Pod 指定配置和其他数据。

6.1 - 为容器设置启动时要执行的命令和参数

本页将展示如何为 Pod 中容器设置启动时要执行的命令及其参数。

准备开始

要获知版本信息，请输入 kubectl version.

创建 Pod 时设置命令及参数

创建 Pod 时，可以为其下的容器设置启动时要执行的命令及其参数。如果要设置命令，就填写在配置文件的 command 字段下，如果要设置命令的参数，就填写在配置文件的 args 字段下。一旦 Pod 创建完成，该命令及其参数就无法再进行更改了。

如果在配置文件中设置了容器启动时要执行的命令及其参数，那么容器镜像中自带的命令与参数将会被覆盖而不再执行。如果配置文件中只是设置了参数，却没有设置其对应的命令，那么容器镜像中自带的命令会使用该新参数作为其执行时的参数。

说明： 在有些容器运行时中，command 字段对应 entrypoint，请参阅下面的说明事项。

本示例中，将创建一个只包含单个容器的 Pod。在 Pod 配置文件中设置了一个命令与两个参数：

pods/commands.yaml

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: command-demo
  labels:
    purpose: demonstrate-command
spec:
  containers:
  - name: command-demo-container
    image: debian
    command: ["printenv"]
    args: ["HOSTNAME", "KUBERNETES_PORT"]
  restartPolicy: OnFailure

基于 YAML 文件创建一个 Pod：

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/pods/commands.yaml

获取正在运行的 Pods：
```
kubectl get pods
```
查询结果显示在 command-demo 这个 Pod 下运行的容器已经启动完成。

如果要获取容器启动时执行命令的输出结果，可以通过 Pod 的日志进行查看：
```
kubectl logs command-demo
```
日志中显示了 HOSTNAME 与 KUBERNETES_PORT 这两个环境变量的值：
```
command-demo
tcp://10.3.240.1:443
```

使用环境变量来设置参数

在上面的示例中，我们直接将一串字符作为命令的参数。除此之外，我们还可以将环境变量作为命令的参数。

env:
- name: MESSAGE
  value: "hello world"
command: ["/bin/echo"]
args: ["$(MESSAGE)"]

这意味着你可以将那些用来设置环境变量的方法应用于设置命令的参数，其中包括了 ConfigMaps 与 Secrets。

说明： 环境变量需要加上括号，类似于 "$(VAR)"。这是在 command 或 args 字段使用变量的格式要求。

在 Shell 来执行命令

有时候，你需要在 Shell 脚本中运行命令。例如，你要执行的命令可能由多个命令组合而成，或者它就是一个 Shell 脚本。这时，就可以通过如下方式在 Shell 中执行命令：

command: ["/bin/sh"]
args: ["-c", "while true; do echo hello; sleep 10;done"]

接下来

进一步了解配置 Pod 和容器
进一步了解在容器中运行命令
参阅 Container API 资源

6.2 - 为容器设置环境变量

本页将展示如何为 kubernetes Pod 下的容器设置环境变量。

准备开始

为容器设置一个环境变量

创建 Pod 时，可以为其下的容器设置环境变量。通过配置文件的 env 或者 envFrom 字段来设置环境变量。

本示例中，将创建一个只包含单个容器的 Pod。Pod 的配置文件中设置环境变量的名称为 DEMO_GREETING，其值为 "Hello from the environment"。下面是 Pod 的配置清单：

pods/inject/envars.yaml

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: envar-demo
  labels:
    purpose: demonstrate-envars
spec:
  containers:
  - name: envar-demo-container
    image: gcr.io/google-samples/node-hello:1.0
    env:
    - name: DEMO_GREETING
      value: "Hello from the environment"
    - name: DEMO_FAREWELL
      value: "Such a sweet sorrow"

基于配置清单创建一个 Pod：

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/pods/inject/envars.yaml

获取一下当前正在运行的 Pods 信息：

kubectl get pods -l purpose=demonstrate-envars

查询结果应为：

NAME            READY     STATUS    RESTARTS   AGE
envar-demo      1/1       Running   0          9s

列出 Pod 容器的环境变量：

kubectl exec envar-demo -- printenv

打印结果应为：

NODE_VERSION=4.4.2
EXAMPLE_SERVICE_PORT_8080_TCP_ADDR=10.3.245.237
HOSTNAME=envar-demo
...
DEMO_GREETING=Hello from the environment
DEMO_FAREWELL=Such a sweet sorrow

说明： 通过 env 或 envFrom 字段设置的环境变量将覆盖容器镜像中指定的所有环境变量。

说明： 环境变量可以互相引用，但是顺序很重要。使用在相同上下文中定义的其他变量的变量必须在列表的后面。同样，请避免使用循环引用。

在配置中使用环境变量

您在 Pod 的配置中定义的环境变量可以在配置的其他地方使用，例如可用在为 Pod 的容器设置的命令和参数中。在下面的示例配置中，环境变量 GREETING ，HONORIFIC 和 NAME 分别设置为 Warm greetings to ， The Most Honorable 和 Kubernetes。然后这些环境变量在传递给容器 env-print-demo 的 CLI 参数中使用。

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: print-greeting
spec:
  containers:
  - name: env-print-demo
    image: bash
    env:
    - name: GREETING
      value: "Warm greetings to"
    - name: HONORIFIC
      value: "The Most Honorable"
    - name: NAME
      value: "Kubernetes"
    command: ["echo"]
    args: ["$(GREETING) $(HONORIFIC) $(NAME)"]

创建后，命令 echo Warm greetings to The Most Honorable Kubernetes 将在容器中运行。

接下来

进一步了解环境变量
进一步了解通过环境变量来使用 Secret
关于 EnvVarSource 资源的信息。

6.3 - 定义相互依赖的环境变量

本页展示了如何为 Kubernetes Pod 中的容器定义相互依赖的环境变量。

准备开始

为容器定义相互依赖的环境变量

当创建一个 Pod 时，你可以为运行在 Pod 中的容器设置相互依赖的环境变量。设置相互依赖的环境变量，你就可以在配置清单文件的 env 的 value 中使用 $(VAR_NAME)。

在本练习中，你会创建一个单容器的 Pod。此 Pod 的配置文件定义了一个已定义常用用法的相互依赖的环境变量。下面是 Pod 的配置清单：

pods/inject/dependent-envars.yaml

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: dependent-envars-demo
spec:
  containers:
    - name: dependent-envars-demo
      args:
        - while true; do echo -en '\n'; printf UNCHANGED_REFERENCE=$UNCHANGED_REFERENCE'\n'; printf SERVICE_ADDRESS=$SERVICE_ADDRESS'\n';printf ESCAPED_REFERENCE=$ESCAPED_REFERENCE'\n'; sleep 30; done;
      command:
        - sh
        - -c
      image: busybox:1.28
      env:
        - name: SERVICE_PORT
          value: "80"
        - name: SERVICE_IP
          value: "172.17.0.1"
        - name: UNCHANGED_REFERENCE
          value: "$(PROTOCOL)://$(SERVICE_IP):$(SERVICE_PORT)"
        - name: PROTOCOL
          value: "https"
        - name: SERVICE_ADDRESS
          value: "$(PROTOCOL)://$(SERVICE_IP):$(SERVICE_PORT)"
        - name: ESCAPED_REFERENCE
          value: "$$(PROTOCOL)://$(SERVICE_IP):$(SERVICE_PORT)"

依据清单创建 Pod：

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/pods/inject/dependent-envars.yaml

pod/dependent-envars-demo created

列出运行的 Pod：

kubectl get pods dependent-envars-demo

NAME                      READY     STATUS    RESTARTS   AGE
dependent-envars-demo     1/1       Running   0          9s

检查 Pod 中运行容器的日志：

kubectl logs pod/dependent-envars-demo


UNCHANGED_REFERENCE=$(PROTOCOL)://172.17.0.1:80
SERVICE_ADDRESS=https://172.17.0.1:80
ESCAPED_REFERENCE=$(PROTOCOL)://172.17.0.1:80

如上所示，你已经定义了 SERVICE_ADDRESS 的正确依赖引用， UNCHANGED_REFERENCE 的错误依赖引用，并跳过了 ESCAPED_REFERENCE 的依赖引用。

如果环境变量被引用时已事先定义，则引用可以正确解析，比如 SERVICE_ADDRESS 的例子。

当环境变量未定义或仅包含部分变量时，未定义的变量会被当做普通字符串对待，比如 UNCHANGED_REFERENCE 的例子。注意，解析不正确的环境变量通常不会阻止容器启动。

$(VAR_NAME) 这样的语法可以用两个 $ 转义，既：$$(VAR_NAME)。无论引用的变量是否定义，转义的引用永远不会展开。这一点可以从上面 ESCAPED_REFERENCE 的例子得到印证。

接下来

进一步了解环境变量.
参阅 EnvVarSource.

6.4 - 通过环境变量将 Pod 信息呈现给容器

此页面展示 Pod 如何使用环境变量把自己的信息呈现给 Pod 中运行的容器。环境变量可以呈现 Pod 的字段和容器字段。

准备开始

要获知版本信息，请输入 kubectl version.

Downward API

有两种方式可以将 Pod 和 Container 字段呈现给运行中的容器：

环境变量
卷文件

这两种呈现 Pod 和 Container 字段的方式统称为 Downward API。

用 Pod 字段作为环境变量的值

在这个练习中，你将创建一个包含一个容器的 Pod。这是该 Pod 的配置文件：

pods/inject/dapi-envars-pod.yaml

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: dapi-envars-fieldref
spec:
  containers:
    - name: test-container
      image: k8s.gcr.io/busybox
      command: [ "sh", "-c"]
      args:
      - while true; do
          echo -en '\n';
          printenv MY_NODE_NAME MY_POD_NAME MY_POD_NAMESPACE;
          printenv MY_POD_IP MY_POD_SERVICE_ACCOUNT;
          sleep 10;
        done;
      env:
        - name: MY_NODE_NAME
          valueFrom:
            fieldRef:
              fieldPath: spec.nodeName
        - name: MY_POD_NAME
          valueFrom:
            fieldRef:
              fieldPath: metadata.name
        - name: MY_POD_NAMESPACE
          valueFrom:
            fieldRef:
              fieldPath: metadata.namespace
        - name: MY_POD_IP
          valueFrom:
            fieldRef:
              fieldPath: status.podIP
        - name: MY_POD_SERVICE_ACCOUNT
          valueFrom:
            fieldRef:
              fieldPath: spec.serviceAccountName
  restartPolicy: Never

这个配置文件中，你可以看到五个环境变量。env 字段是一个 EnvVars. 对象的数组。数组中第一个元素指定 MY_NODE_NAME 这个环境变量从 Pod 的 spec.nodeName 字段获取变量值。同样，其它环境变量也是从 Pod 的字段获取它们的变量值。

说明： 本示例中的字段是 Pod 字段，不是 Pod 中 Container 的字段。

创建Pod：

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/pods/inject/dapi-envars-pod.yaml

验证 Pod 中的容器运行正常：

kubectl get pods

查看容器日志：

kubectl logs dapi-envars-fieldref

输出信息显示了所选择的环境变量的值：

minikube
dapi-envars-fieldref
default
172.17.0.4
default

要了解为什么这些值在日志中，请查看配置文件中的command 和 args字段。当容器启动时，它将五个环境变量的值写入 stdout。每十秒重复执行一次。

接下来，通过打开一个 Shell 进入 Pod 中运行的容器：

kubectl exec -it dapi-envars-fieldref -- sh

在 Shell 中，查看环境变量：

/# printenv

输出信息显示环境变量已经设置为 Pod 字段的值。

MY_POD_SERVICE_ACCOUNT=default
...
MY_POD_NAMESPACE=default
MY_POD_IP=172.17.0.4
...
MY_NODE_NAME=minikube
...
MY_POD_NAME=dapi-envars-fieldref

用 Container 字段作为环境变量的值

前面的练习中，你将 Pod 字段作为环境变量的值。接下来这个练习中，你将用 Container 字段作为环境变量的值。这里是包含一个容器的 Pod 的配置文件：

pods/inject/dapi-envars-container.yaml

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: dapi-envars-resourcefieldref
spec:
  containers:
    - name: test-container
      image: k8s.gcr.io/busybox:1.24
      command: [ "sh", "-c"]
      args:
      - while true; do
          echo -en '\n';
          printenv MY_CPU_REQUEST MY_CPU_LIMIT;
          printenv MY_MEM_REQUEST MY_MEM_LIMIT;
          sleep 10;
        done;
      resources:
        requests:
          memory: "32Mi"
          cpu: "125m"
        limits:
          memory: "64Mi"
          cpu: "250m"
      env:
        - name: MY_CPU_REQUEST
          valueFrom:
            resourceFieldRef:
              containerName: test-container
              resource: requests.cpu
        - name: MY_CPU_LIMIT
          valueFrom:
            resourceFieldRef:
              containerName: test-container
              resource: limits.cpu
        - name: MY_MEM_REQUEST
          valueFrom:
            resourceFieldRef:
              containerName: test-container
              resource: requests.memory
        - name: MY_MEM_LIMIT
          valueFrom:
            resourceFieldRef:
              containerName: test-container
              resource: limits.memory
  restartPolicy: Never

这个配置文件中，你可以看到四个环境变量。env 字段是一个 EnvVars. 对象的数组。数组中第一个元素指定 MY_CPU_REQUEST 这个环境变量从 Container 的 requests.cpu 字段获取变量值。同样，其它环境变量也是从 Container 的字段获取它们的变量值。

说明： 本例中使用的是 Container 的字段而不是 Pod 的字段。

创建Pod：

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/pods/inject/dapi-envars-container.yaml

验证 Pod 中的容器运行正常：

kubectl get pods

查看容器日志：

kubectl logs dapi-envars-resourcefieldref

输出信息显示了所选择的环境变量的值：

接下来

6.5 - 通过文件将 Pod 信息呈现给容器

此页面描述 Pod 如何使用 DownwardAPIVolumeFile 把自己的信息呈现给 Pod 中运行的容器。 DownwardAPIVolumeFile 可以呈现 Pod 的字段和容器字段。

准备开始

要获知版本信息，请输入 kubectl version.

Downward API

有两种方式可以将 Pod 和 Container 字段呈现给运行中的容器：

环境变量
卷文件

这两种呈现 Pod 和 Container 字段的方式都称为 Downward API。

存储 Pod 字段

在这个练习中，你将创建一个包含一个容器的 Pod。Pod 的配置文件如下：

pods/inject/dapi-volume.yaml

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: kubernetes-downwardapi-volume-example
  labels:
    zone: us-est-coast
    cluster: test-cluster1
    rack: rack-22
  annotations:
    build: two
    builder: john-doe
spec:
  containers:
    - name: client-container
      image: k8s.gcr.io/busybox
      command: ["sh", "-c"]
      args:
      - while true; do
          if [[ -e /etc/podinfo/labels ]]; then
            echo -en '\n\n'; cat /etc/podinfo/labels; fi;
          if [[ -e /etc/podinfo/annotations ]]; then
            echo -en '\n\n'; cat /etc/podinfo/annotations; fi;
          sleep 5;
        done;
      volumeMounts:
        - name: podinfo
          mountPath: /etc/podinfo
  volumes:
    - name: podinfo
      downwardAPI:
        items:
          - path: "labels"
            fieldRef:
              fieldPath: metadata.labels
          - path: "annotations"
            fieldRef:
              fieldPath: metadata.annotations

在配置文件中，你可以看到 Pod 有一个 downwardAPI 类型的卷，并且挂载到容器中的 /etc/podinfo 目录。

查看 downwardAPI 下面的 items 数组。每个数组元素都是一个 DownwardAPIVolumeFile 对象。第一个元素指示 Pod 的 metadata.labels 字段的值保存在名为 labels 的文件中。第二个元素指示 Pod 的 annotations 字段的值保存在名为 annotations 的文件中。

说明： 本示例中的字段是Pod字段，不是Pod中容器的字段。

创建 Pod：

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/pods/inject/dapi-volume.yaml

验证Pod中的容器运行正常：

kubectl get pods

查看容器的日志：

kubectl logs kubernetes-downwardapi-volume-example

输出显示 labels 和 annotations 文件的内容：

cluster="test-cluster1"
rack="rack-22"
zone="us-est-coast"

build="two"
builder="john-doe"

进入 Pod 中运行的容器，打开一个 Shell：

kubectl exec -it kubernetes-downwardapi-volume-example -- sh

在该 Shell中，查看 labels 文件：

/# cat /etc/podinfo/labels

输出显示 Pod 的所有标签都已写入 labels 文件。

cluster="test-cluster1"
rack="rack-22"
zone="us-est-coast"

同样，查看annotations文件：

/# cat /etc/podinfo/annotations

查看/etc/podinfo目录下的文件：

/# ls -laR /etc/podinfo

在输出中可以看到，labels 和 annotations 文件都在一个临时子目录中。在这个例子，..2982_06_02_21_47_53.299460680。在 /etc/podinfo 目录中，..data 是一个指向临时子目录的符号链接。/etc/podinfo 目录中，labels 和 annotations 也是符号链接。

drwxr-xr-x  ... Feb 6 21:47 ..2982_06_02_21_47_53.299460680
lrwxrwxrwx  ... Feb 6 21:47 ..data -> ..2982_06_02_21_47_53.299460680
lrwxrwxrwx  ... Feb 6 21:47 annotations -> ..data/annotations
lrwxrwxrwx  ... Feb 6 21:47 labels -> ..data/labels

/etc/podinfo/..2982_06_02_21_47_53.299460680:
total 8
-rw-r--r--  ... Feb  6 21:47 annotations
-rw-r--r--  ... Feb  6 21:47 labels

用符号链接可实现元数据的动态原子性刷新；更新将写入一个新的临时目录，然后通过使用rename(2) 完成 ..data 符号链接的原子性更新。

说明： 如果容器以 subPath卷挂载方式来使用 Downward API，则该容器无法收到更新事件。

退出 Shell：

/# exit

存储容器字段

前面的练习中，你将 Pod 字段保存到 DownwardAPIVolumeFile 中。接下来这个练习，你将存储 Container 字段。这里是包含一个容器的 Pod 的配置文件：

pods/inject/dapi-volume-resources.yaml

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: kubernetes-downwardapi-volume-example-2
spec:
  containers:
    - name: client-container
      image: k8s.gcr.io/busybox:1.24
      command: ["sh", "-c"]
      args:
      - while true; do
          echo -en '\n';
          if [[ -e /etc/podinfo/cpu_limit ]]; then
            echo -en '\n'; cat /etc/podinfo/cpu_limit; fi;
          if [[ -e /etc/podinfo/cpu_request ]]; then
            echo -en '\n'; cat /etc/podinfo/cpu_request; fi;
          if [[ -e /etc/podinfo/mem_limit ]]; then
            echo -en '\n'; cat /etc/podinfo/mem_limit; fi;
          if [[ -e /etc/podinfo/mem_request ]]; then
            echo -en '\n'; cat /etc/podinfo/mem_request; fi;
          sleep 5;
        done;
      resources:
        requests:
          memory: "32Mi"
          cpu: "125m"
        limits:
          memory: "64Mi"
          cpu: "250m"
      volumeMounts:
        - name: podinfo
          mountPath: /etc/podinfo
  volumes:
    - name: podinfo
      downwardAPI:
        items:
          - path: "cpu_limit"
            resourceFieldRef:
              containerName: client-container
              resource: limits.cpu
              divisor: 1m
          - path: "cpu_request"
            resourceFieldRef:
              containerName: client-container
              resource: requests.cpu
              divisor: 1m
          - path: "mem_limit"
            resourceFieldRef:
              containerName: client-container
              resource: limits.memory
              divisor: 1Mi
          - path: "mem_request"
            resourceFieldRef:
              containerName: client-container
              resource: requests.memory
              divisor: 1Mi

在这个配置文件中，你可以看到 Pod 有一个 downwardAPI 类型的卷，并且挂载到容器的 /etc/podinfo 目录。

查看 downwardAPI 下面的 items 数组。每个数组元素都是一个 DownwardAPIVolumeFile。

第一个元素指定名为 client-container 的容器中 limits.cpu 字段的值应保存在名为 cpu_limit 的文件中。

创建Pod：

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/pods/inject/dapi-volume-resources.yaml

打开一个 Shell，进入 Pod 中运行的容器：

kubectl exec -it kubernetes-downwardapi-volume-example-2 -- sh

在 Shell 中，查看 cpu_limit 文件：

/# cat /etc/podinfo/cpu_limit

你可以使用同样的命令查看 cpu_request、mem_limit 和 mem_request 文件.

Downward API 的能力

下面这些信息可以通过环境变量和 downwardAPI 卷提供给容器：

能通过 fieldRef 获得的：
- metadata.name - Pod 名称
- metadata.namespace - Pod 名字空间
- metadata.uid - Pod 的 UID
- metadata.labels['<KEY>'] - Pod 标签 <KEY> 的值 (例如, metadata.labels['mylabel']）
- metadata.annotations['<KEY>'] - Pod 的注解 <KEY> 的值（例如, metadata.annotations['myannotation']）

能通过 resourceFieldRef 获得的：
- 容器的 CPU 约束值
- 容器的 CPU 请求值
- 容器的内存约束值
- 容器的内存请求值
- 容器的巨页限制值（前提是启用了 DownwardAPIHugePages 特性门控）
- 容器的巨页请求值（前提是启用了 DownwardAPIHugePages 特性门控）
- 容器的临时存储约束值
- 容器的临时存储请求值

此外，以下信息可通过 downwardAPI 卷从 fieldRef 获得：

metadata.labels - Pod 的所有标签，以 label-key="escaped-label-value" 格式显示，每行显示一个标签
metadata.annotations - Pod 的所有注解，以 annotation-key="escaped-annotation-value" 格式显示，每行显示一个标签

以下信息可通过环境变量获得：

status.podIP - 节点 IP
spec.serviceAccountName - Pod 服务帐号名称, 版本要求 v1.4.0-alpha.3
spec.nodeName - 节点名称, 版本要求 v1.4.0-alpha.3
status.hostIP - 节点 IP, 版本要求 v1.7.0-alpha.1

说明： 如果容器未指定 CPU 和内存限制，则 Downward API 默认将节点可分配值视为容器的 CPU 和内存限制。

投射键名到指定路径并且指定文件权限

你可以将键名投射到指定路径并且指定每个文件的访问权限。更多信息，请参阅Secrets.

Downward API的动机

对于容器来说，有时候拥有自己的信息是很有用的，可避免与 Kubernetes 过度耦合。 Downward API 使得容器使用自己或者集群的信息，而不必通过 Kubernetes 客户端或 API 服务器来获得。

一个例子是有一个现有的应用假定要用一个非常熟悉的环境变量来保存一个唯一标识。一种可能是给应用增加处理层，但这样是冗余和易出错的，而且它违反了低耦合的目标。更好的选择是使用 Pod 名称作为标识，把 Pod 名称注入这个环境变量中。

接下来

6.6 - 使用 Secret 安全地分发凭证

本文展示如何安全地将敏感数据（如密码和加密密钥）注入到 Pods 中。

准备开始

将 secret 数据转换为 base-64 形式

假设用户想要有两条 Secret 数据：用户名 my-app 和密码 39528$vdg7Jb。首先使用 Base64 编码将用户名和密码转化为 base-64 形式。下面是一个使用常用的 base64 程序的示例：

echo -n 'my-app' | base64
echo -n '39528$vdg7Jb' | base64

结果显示 base-64 形式的用户名为 bXktYXBw， base-64 形式的密码为 Mzk1MjgkdmRnN0pi。

注意： 使用你的操作系统所能信任的本地工具以降低使用外部工具的风险。

创建 Secret

这里是一个配置文件，可以用来创建存有用户名和密码的 Secret:

pods/inject/secret.yaml

apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
  name: test-secret
data:
  username: bXktYXBw
  password: Mzk1MjgkdmRnN0pi

创建 Secret：

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/pods/inject/secret.yaml

查看 Secret 相关信息：

kubectl get secret test-secret

输出：

NAME          TYPE      DATA      AGE
test-secret   Opaque    2         1m

查看 Secret 相关的更多详细信息：

kubectl describe secret test-secret

输出：

Name:       test-secret
Namespace:  default
Labels:     <none>
Annotations:    <none>

Type:   Opaque

Data
====
password:   13 bytes
username:   7  bytes

直接用 kubectl 创建 Secret

如果你希望略过 Base64 编码的步骤，你也可以使用 kubectl create secret 命令直接创建 Secret。例如：

kubectl create secret generic test-secret --from-literal='username=my-app' --from-literal='password=39528$vdg7Jb'

这是一种更为方便的方法。前面展示的详细分解步骤有助于了解究竟发生了什么事情。

创建一个可以通过卷访问 secret 数据的 Pod

这里是一个可以用来创建 pod 的配置文件：

pods/inject/secret-pod.yaml

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: secret-test-pod
spec:
  containers:
    - name: test-container
      image: nginx
      volumeMounts:
        # name must match the volume name below
        - name: secret-volume
          mountPath: /etc/secret-volume
  # The secret data is exposed to Containers in the Pod through a Volume.
  volumes:
    - name: secret-volume
      secret:
        secretName: test-secret

创建 Pod：
```
kubectl create -f secret-pod.yaml
```

确认 Pod 正在运行：

kubectl get pod secret-test-pod

输出：

NAME              READY     STATUS    RESTARTS   AGE
secret-test-pod   1/1       Running   0          42m

获取一个 shell 进入 Pod 中运行的容器：
```
kubectl exec -it secret-test-pod -- /bin/bash
```
Secret 数据通过挂载在 /etc/secret-volume 目录下的卷暴露在容器中。

在 shell 中，列举 /etc/secret-volume 目录下的文件：
```
ls /etc/secret-volume
```
输出包含两个文件，每个对应一个 Secret 数据条目：
```
password username
```

在 Shell 中，显示 username 和 password 文件的内容：

# 在容器中 Shell 运行下面命令
echo "$(cat /etc/secret-volume/username)"
echo "$(cat /etc/secret-volume/password)"

输出为用户名和密码：

my-app
39528$vdg7Jb

使用 Secret 数据定义容器变量

使用来自 Secret 中的数据定义容器变量

定义环境变量为 Secret 中的键值偶对：

kubectl create secret generic backend-user --from-literal=backend-username='backend-admin'

在 Pod 规约中，将 Secret 中定义的值 backend-username 赋给 SECRET_USERNAME 环境变量

pods/inject/pod-single-secret-env-variable.yaml

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: env-single-secret
spec:
  containers:
  - name: envars-test-container
    image: nginx
    env:
    - name: SECRET_USERNAME
      valueFrom:
        secretKeyRef:
          name: backend-user
          key: backend-username

创建 Pod：

kubectl create -f https://k8s.io/examples/pods/inject/pod-single-secret-env-variable.yaml

在 Shell 中，显示容器环境变量 SECRET_USERNAME 的内容：

kubectl exec -i -t env-single-secret -- /bin/sh -c 'echo $SECRET_USERNAME'

输出为：

backend-admin

使用来自多个 Secret 的数据定义环境变量

和前面的例子一样，先创建 Secret：

kubectl create secret generic backend-user --from-literal=backend-username='backend-admin'
kubectl create secret generic db-user --from-literal=db-username='db-admin'

在 Pod 规约中定义环境变量：

pods/inject/pod-multiple-secret-env-variable.yaml

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: envvars-multiple-secrets
spec:
  containers:
  - name: envars-test-container
    image: nginx
    env:
    - name: BACKEND_USERNAME
      valueFrom:
        secretKeyRef:
          name: backend-user
          key: backend-username
    - name: DB_USERNAME
      valueFrom:
        secretKeyRef:
          name: db-user
          key: db-username

创建 Pod：

kubectl create -f https://k8s.io/examples/pods/inject/pod-multiple-secret-env-variable.yaml

在你的 Shell 中，显示容器环境变量的内容：

kubectl exec -i -t envvars-multiple-secrets -- /bin/sh -c 'env | grep _USERNAME'

输出：

DB_USERNAME=db-admin
BACKEND_USERNAME=backend-admin

将 Secret 中的所有键值偶对定义为环境变量

说明： 此功能在 Kubernetes 1.6 版本之后可用。

创建包含多个键值偶对的 Secret：

kubectl create secret generic test-secret --from-literal=username='my-app' --from-literal=password='39528$vdg7Jb'

使用 envFrom 来将 Secret 中的所有数据定义为环境变量。 Secret 中的键名成为容器中的环境变量名：

pods/inject/pod-secret-envFrom.yaml

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: envfrom-secret
spec:
  containers:
  - name: envars-test-container
    image: nginx
    envFrom:
    - secretRef:
        name: test-secret

创建 Pod：

kubectl create -f https://k8s.io/examples/pods/inject/pod-secret-envFrom.yaml

在 Shell 中，显示环境变量 username 和 password 的内容：

kubectl exec -i -t envfrom-secret -- /bin/sh -c 'echo "username: $username\npassword: $password\n"'

输出为：

username: my-app
password: 39528$vdg7Jb

参考

接下来

进一步了解 Secret。
了解 Volumes。

7 - 运行应用

运行和管理无状态和有状态的应用程序。

7.1 - 使用 Deployment 运行一个无状态应用

本文介绍如何通过 Kubernetes Deployment 对象去运行一个应用.

教程目标

创建一个 nginx Deployment.
使用 kubectl 列举关于 Deployment 的信息.
更新 Deployment。

准备开始

您的 Kubernetes 服务器版本必须不低于版本 v1.9. 要获知版本信息，请输入 kubectl version.

创建并了解一个 nginx Deployment

你可以通过创建一个 Kubernetes Deployment 对象来运行一个应用, 且你可以在一个 YAML 文件中描述 Deployment。例如, 下面这个 YAML 文件描述了一个运行 nginx:1.14.2 Docker 镜像的 Deployment：

application/deployment.yaml

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: nginx-deployment
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx
  replicas: 2 # tells deployment to run 2 pods matching the template
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nginx
    spec:
      containers:
      - name: nginx
        image: nginx:1.14.2
        ports:
        - containerPort: 80

通过 YAML 文件创建一个 Deployment：

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/application/deployment.yaml

显示 Deployment 相关信息：

kubectl describe deployment nginx-deployment

输出类似于这样：

Name:     nginx-deployment
Namespace:    default
CreationTimestamp:  Tue, 30 Aug 2016 18:11:37 -0700
Labels:     app=nginx
Annotations:    deployment.kubernetes.io/revision=1
Selector:   app=nginx
Replicas:   2 desired | 2 updated | 2 total | 2 available | 0 unavailable
StrategyType:   RollingUpdate
MinReadySeconds:  0
RollingUpdateStrategy:  1 max unavailable, 1 max surge
Pod Template:
  Labels:       app=nginx
  Containers:
   nginx:
    Image:              nginx:1.7.9
    Port:               80/TCP
    Environment:        <none>
    Mounts:             <none>
  Volumes:              <none>
Conditions:
  Type          Status  Reason
  ----          ------  ------
  Available     True    MinimumReplicasAvailable
  Progressing   True    NewReplicaSetAvailable
OldReplicaSets:   <none>
NewReplicaSet:    nginx-deployment-1771418926 (2/2 replicas created)
No events.

列出 Deployment 创建的 Pods：

kubectl get pods -l app=nginx

输出类似于这样：

NAME                                READY     STATUS    RESTARTS   AGE
nginx-deployment-1771418926-7o5ns   1/1       Running   0          16h
nginx-deployment-1771418926-r18az   1/1       Running   0          16h

展示某一个 Pod 信息：
```
kubectl describe pod <pod-name>
```
这里的 <pod-name> 是某一 Pod 的名称。

更新 Deployment

你可以通过更新一个新的 YAML 文件来更新 Deployment。下面的 YAML 文件指定该 Deployment 镜像更新为 nginx 1.16.1。

application/deployment-update.yaml

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: nginx-deployment
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx
  replicas: 2
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nginx
    spec:
      containers:
      - name: nginx
        image: nginx:1.16.1 # Update the version of nginx from 1.14.2 to 1.16.1
        ports:
        - containerPort: 80

应用新的 YAML：

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/application/deployment-update.yaml

查看该 Deployment 以新的名称创建 Pods 同时删除旧的 Pods：
```
kubectl get pods -l app=nginx
```

通过增加副本数来扩缩应用

你可以通过应用新的 YAML 文件来增加 Deployment 中 Pods 的数量。下面的 YAML 文件将 replicas 设置为 4，指定该 Deployment 应有 4 个 Pods：

application/deployment-scale.yaml

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: nginx-deployment
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx
  replicas: 4 # Update the replicas from 2 to 4
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nginx
    spec:
      containers:
      - name: nginx
        image: nginx:1.14.2
        ports:
        - containerPort: 80

应用新的 YAML 文件：

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/application/deployment-scale.yaml

验证 Deployment 有 4 个 Pods：

kubectl get pods -l app=nginx

输出的结果类似于:

NAME                               READY     STATUS    RESTARTS   AGE
nginx-deployment-148880595-4zdqq   1/1       Running   0          25s
nginx-deployment-148880595-6zgi1   1/1       Running   0          25s
nginx-deployment-148880595-fxcez   1/1       Running   0          2m
nginx-deployment-148880595-rwovn   1/1       Running   0          2m

删除 Deployment

基于名称删除 Deployment：

kubectl delete deployment nginx-deployment

ReplicationControllers -- 旧的方式

创建一个多副本应用首选方法是使用 Deployment，Deployment 内部使用 ReplicaSet。在 Deployment 和 ReplicaSet 被引入到 Kubernetes 之前，多副本应用通过 ReplicationController 来配置。

接下来

进一步了解 Deployment 对象。

7.2 - 运行一个单实例有状态应用

本文介绍在 Kubernetes 中如何使用 PersistentVolume 和 Deployment 运行一个单实例有状态应用。该应用是 MySQL.

教程目标

在你的环境中创建一个引用磁盘的 PersistentVolume
创建一个 MySQL Deployment.
在集群内以一个已知的 DNS 名称将 MySQL 暴露给其他 Pod

准备开始

你必须拥有一个 Kubernetes 的集群，同时你的 Kubernetes 集群必须带有 kubectl 命令行工具。建议在至少有两个节点的集群上运行本教程，且这些节点不作为控制平面主机。如果你还没有集群，你可以通过 Minikube 构建一个你自己的集群，或者你可以使用下面任意一个 Kubernetes 工具构建：
- Katacoda
- 玩转 Kubernetes
要获知版本信息，请输入 kubectl version.
您需要有一个带有默认StorageClass的动态持续卷供应程序，或者自己静态的提供持久卷来满足这里使用的持久卷请求。

部署 MySQL

你可以通过创建一个 Kubernetes Deployment 并使用 PersistentVolumeClaim 将其连接到某已有的 PV 卷来运行一个有状态的应用。例如，这里的 YAML 描述的是一个运行 MySQL 的 Deployment，其中引用了 PVC 申领。文件为 /var/lib/mysql 定义了加载卷，并创建了一个 PVC 申领，寻找一个 20G 大小的卷。该申领可以通过现有的满足需求的卷来满足，也可以通过动态供应卷的机制来满足。

注意：在配置的 YAML 文件中定义密码的做法是不安全的。具体安全解决方案请参考 Kubernetes Secrets.

application/mysql/mysql-deployment.yaml

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: mysql
spec:
  ports:
  - port: 3306
  selector:
    app: mysql
  clusterIP: None
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: mysql
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: mysql
  strategy:
    type: Recreate
  template:
    metadata:
      labels:
        app: mysql
    spec:
      containers:
      - image: mysql:5.6
        name: mysql
        env:
          # Use secret in real usage
        - name: MYSQL_ROOT_PASSWORD
          value: password
        ports:
        - containerPort: 3306
          name: mysql
        volumeMounts:
        - name: mysql-persistent-storage
          mountPath: /var/lib/mysql
      volumes:
      - name: mysql-persistent-storage
        persistentVolumeClaim:
          claimName: mysql-pv-claim

application/mysql/mysql-pv.yaml

apiVersion: v1
kind: PersistentVolume
metadata:
  name: mysql-pv-volume
  labels:
    type: local
spec:
  storageClassName: manual
  capacity:
    storage: 20Gi
  accessModes:
    - ReadWriteOnce
  hostPath:
    path: "/mnt/data"
---
apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
  name: mysql-pv-claim
spec:
  storageClassName: manual
  accessModes:
    - ReadWriteOnce
  resources:
    requests:
      storage: 20Gi

部署 YAML 文件中定义的 PV 和 PVC：

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/application/mysql/mysql-pv.yaml

部署 YAML 文件中定义的 Deployment：

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/application/mysql/mysql-deployment.yaml

展示 Deployment 相关信息:

kubectl describe deployment mysql

输出类似于：

Name:                 mysql
Namespace:            default
CreationTimestamp:    Tue, 01 Nov 2016 11:18:45 -0700
Labels:               app=mysql
Annotations:          deployment.kubernetes.io/revision=1
Selector:             app=mysql
Replicas:             1 desired | 1 updated | 1 total | 0 available | 1 unavailable
StrategyType:         Recreate
MinReadySeconds:      0
Pod Template:
  Labels:       app=mysql
  Containers:
   mysql:
    Image:      mysql:5.6
    Port:       3306/TCP
    Environment:
      MYSQL_ROOT_PASSWORD:      password
    Mounts:
      /var/lib/mysql from mysql-persistent-storage (rw)
  Volumes:
   mysql-persistent-storage:
    Type:       PersistentVolumeClaim (a reference to a PersistentVolumeClaim in the same namespace)
    ClaimName:  mysql-pv-claim
    ReadOnly:   false
    Conditions:
      Type          Status  Reason
      ----          ------  ------
      Available     False   MinimumReplicasUnavailable
      Progressing   True    ReplicaSetUpdated
      OldReplicaSets:       <none>
      NewReplicaSet:        mysql-63082529 (1/1 replicas created)
      Events:
        FirstSeen    LastSeen    Count    From                SubobjectPath    Type        Reason            Message
        ---------    --------    -----    ----                -------------    --------    ------            -------
        33s          33s         1        {deployment-controller }             Normal      ScalingReplicaSet Scaled up replica set mysql-63082529 to 1

列举出 Deployment 创建的 pods:

kubectl get pods -l app=mysql

输出类似于：

NAME                   READY     STATUS    RESTARTS   AGE
mysql-63082529-2z3ki   1/1       Running   0          3m

查看 PersistentVolumeClaim：

kubectl describe pvc mysql-pv-claim

输出类似于：

Name:         mysql-pv-claim
Namespace:    default
StorageClass:
Status:       Bound
Volume:       mysql-pv-volume
Labels:       <none>
Annotations:    pv.kubernetes.io/bind-completed=yes
                pv.kubernetes.io/bound-by-controller=yes
Capacity:     20Gi
Access Modes: RWO
Events:       <none>

访问 MySQL 实例

前面 YAML 文件中创建了一个允许集群内其他 Pod 访问的数据库服务。该服务中选项 clusterIP: None 让服务 DNS 名称直接解析为 Pod 的 IP 地址。当在一个服务下只有一个 Pod 并且不打算增加 Pod 的数量这是最好的.

运行 MySQL 客户端以连接到服务器:

kubectl run -it --rm --image=mysql:5.6 --restart=Never mysql-client -- mysql -h mysql -ppassword

此命令在集群内创建一个新的 Pod 并运行 MySQL 客户端，并通过 Service 连接到服务器。如果连接成功，你就知道有状态的 MySQL 数据库正处于运行状态。

Waiting for pod default/mysql-client-274442439-zyp6i to be running, status is Pending, pod ready: false
If you don't see a command prompt, try pressing enter.

mysql>

更新

Deployment 中镜像或其他部分同往常一样可以通过 kubectl apply 命令更新。以下是特定于有状态应用的一些注意事项:

不要对应用进行规模扩缩。这里的设置仅适用于单实例应用。下层的 PersistentVolume 仅只能挂载到一个 Pod 上。对于集群级有状态应用，请参考 StatefulSet 文档.
在 Deployment 的 YAML 文件中使用 strategy: type: Recreate。该选项指示 Kubernetes 不使用滚动升级。滚动升级无法工作，因为这里一次不能运行多个 Pod。在使用更新的配置文件创建新的 Pod 前，Recreate 策略将保证先停止第一个 Pod。

删除 Deployment

通过名称删除部署的对象:

kubectl delete deployment,svc mysql
kubectl delete pvc mysql-pv-claim
kubectl delete pv mysql-pv-volume

如果通过手动的方式供应 PersistentVolume, 那么也需要手动删除它以释放下层资源。如果是用动态供应方式创建的 PersistentVolume，在删除 PersistentVolumeClaim 后 PersistentVolume 将被自动删除。一些存储服务（比如 EBS 和 PD）也会在 PersistentVolume 被删除时自动回收下层资源。

接下来

欲进一步了解 Deployment 对象，请参考 Deployment 对象
进一步了解部署应用
参阅 kubectl run 文档
参阅卷和持久卷

7.3 - 运行一个有状态的应用程序

本页展示如何使用 StatefulSet 控制器运行一个有状态的应用程序。此例是多副本的 MySQL 数据库。示例应用的拓扑结构有一个主服务器和多个副本，使用异步的基于行（Row-Based）的数据复制。

说明： 这不是生产环境下配置。尤其注意，MySQL 设置都使用的是不安全的默认值，这是因为我们想把重点放在 Kubernetes 中运行有状态应用程序的一般模式上。

准备开始

要获知版本信息，请输入 kubectl version.

您需要有一个带有默认StorageClass的动态持续卷供应程序，或者自己静态的提供持久卷来满足这里使用的持久卷请求。

本教程假定你熟悉 PersistentVolumes 与 StatefulSet, 以及其他核心概念，例如 Pod、服务与 ConfigMap.
熟悉 MySQL 会有所帮助，但是本教程旨在介绍对其他系统应该有用的常规模式。
您正在使用默认命名空间或不包含任何冲突对象的另一个命名空间。

教程目标

使用 StatefulSet 控制器部署多副本 MySQL 拓扑架构。
发送 MySQL 客户端请求
观察对宕机的抵抗力
扩缩 StatefulSet 的规模

部署 MySQL

MySQL 示例部署包含一个 ConfigMap、两个 Service 与一个 StatefulSet。

ConfigMap

使用以下的 YAML 配置文件创建 ConfigMap ：

application/mysql/mysql-configmap.yaml

apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: mysql
  labels:
    app: mysql
data:
  master.cnf: |
    # Apply this config only on the master.
    [mysqld]
    log-bin    
  slave.cnf: |
    # Apply this config only on slaves.
    [mysqld]
    super-read-only

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/application/mysql/mysql-configmap.yaml

这个 ConfigMap 提供 my.cnf 覆盖设置，使你可以独立控制 MySQL 主服务器和从服务器的配置。在这里，你希望主服务器能够将复制日志提供给副本服务器，并且希望副本服务器拒绝任何不是通过复制进行的写操作。

ConfigMap 本身没有什么特别之处，因而也不会出现不同部分应用于不同的 Pod 的情况。每个 Pod 都会在初始化时基于 StatefulSet 控制器提供的信息决定要查看的部分。

服务

使用以下 YAML 配置文件创建服务：

application/mysql/mysql-services.yaml

# Headless service for stable DNS entries of StatefulSet members.
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: mysql
  labels:
    app: mysql
spec:
  ports:
  - name: mysql
    port: 3306
  clusterIP: None
  selector:
    app: mysql
---
# Client service for connecting to any MySQL instance for reads.
# For writes, you must instead connect to the master: mysql-0.mysql.
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: mysql-read
  labels:
    app: mysql
spec:
  ports:
  - name: mysql
    port: 3306
  selector:
    app: mysql

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/application/mysql/mysql-services.yaml

这个无头服务给 StatefulSet 控制器为集合中每个 Pod 创建的 DNS 条目提供了一个宿主。因为服务名为 mysql，所以可以通过在同一 Kubernetes 集群和名字中的任何其他 Pod 内解析 <Pod 名称>.mysql 来访问 Pod。

客户端服务称为 mysql-read，是一种常规服务，具有其自己的集群 IP。该集群 IP 在报告就绪的所有MySQL Pod 之间分配连接。可能的端点集合包括 MySQL 主节点和所有副本节点。

请注意，只有读查询才能使用负载平衡的客户端服务。因为只有一个 MySQL 主服务器，所以客户端应直接连接到 MySQL 主服务器 Pod （通过其在无头服务中的 DNS 条目）以执行写入操作。

StatefulSet

最后，使用以下 YAML 配置文件创建 StatefulSet：

application/mysql/mysql-statefulset.yaml

apiVersion: apps/v1
kind: StatefulSet
metadata:
  name: mysql
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: mysql
  serviceName: mysql
  replicas: 3
  template:
    metadata:
      labels:
        app: mysql
    spec:
      initContainers:
      - name: init-mysql
        image: mysql:5.7
        command:
        - bash
        - "-c"
        - |
          set -ex
          # Generate mysql server-id from pod ordinal index.
          [[ `hostname` =~ -([0-9]+)$ ]] || exit 1
          ordinal=${BASH_REMATCH[1]}
          echo [mysqld] > /mnt/conf.d/server-id.cnf
          # Add an offset to avoid reserved server-id=0 value.
          echo server-id=$((100 + $ordinal)) >> /mnt/conf.d/server-id.cnf
          # Copy appropriate conf.d files from config-map to emptyDir.
          if [[ $ordinal -eq 0 ]]; then
            cp /mnt/config-map/master.cnf /mnt/conf.d/
          else
            cp /mnt/config-map/slave.cnf /mnt/conf.d/
          fi          
        volumeMounts:
        - name: conf
          mountPath: /mnt/conf.d
        - name: config-map
          mountPath: /mnt/config-map
      - name: clone-mysql
        image: gcr.io/google-samples/xtrabackup:1.0
        command:
        - bash
        - "-c"
        - |
          set -ex
          # Skip the clone if data already exists.
          [[ -d /var/lib/mysql/mysql ]] && exit 0
          # Skip the clone on master (ordinal index 0).
          [[ `hostname` =~ -([0-9]+)$ ]] || exit 1
          ordinal=${BASH_REMATCH[1]}
          [[ $ordinal -eq 0 ]] && exit 0
          # Clone data from previous peer.
          ncat --recv-only mysql-$(($ordinal-1)).mysql 3307 | xbstream -x -C /var/lib/mysql
          # Prepare the backup.
          xtrabackup --prepare --target-dir=/var/lib/mysql          
        volumeMounts:
        - name: data
          mountPath: /var/lib/mysql
          subPath: mysql
        - name: conf
          mountPath: /etc/mysql/conf.d
      containers:
      - name: mysql
        image: mysql:5.7
        env:
        - name: MYSQL_ALLOW_EMPTY_PASSWORD
          value: "1"
        ports:
        - name: mysql
          containerPort: 3306
        volumeMounts:
        - name: data
          mountPath: /var/lib/mysql
          subPath: mysql
        - name: conf
          mountPath: /etc/mysql/conf.d
        resources:
          requests:
            cpu: 500m
            memory: 1Gi
        livenessProbe:
          exec:
            command: ["mysqladmin", "ping"]
          initialDelaySeconds: 30
          periodSeconds: 10
          timeoutSeconds: 5
        readinessProbe:
          exec:
            # Check we can execute queries over TCP (skip-networking is off).
            command: ["mysql", "-h", "127.0.0.1", "-e", "SELECT 1"]
          initialDelaySeconds: 5
          periodSeconds: 2
          timeoutSeconds: 1
      - name: xtrabackup
        image: gcr.io/google-samples/xtrabackup:1.0
        ports:
        - name: xtrabackup
          containerPort: 3307
        command:
        - bash
        - "-c"
        - |
          set -ex
          cd /var/lib/mysql

          # Determine binlog position of cloned data, if any.
          if [[ -f xtrabackup_slave_info && "x$(<xtrabackup_slave_info)" != "x" ]]; then
            # XtraBackup already generated a partial "CHANGE MASTER TO" query
            # because we're cloning from an existing slave. (Need to remove the tailing semicolon!)
            cat xtrabackup_slave_info | sed -E 's/;$//g' > change_master_to.sql.in
            # Ignore xtrabackup_binlog_info in this case (it's useless).
            rm -f xtrabackup_slave_info xtrabackup_binlog_info
          elif [[ -f xtrabackup_binlog_info ]]; then
            # We're cloning directly from master. Parse binlog position.
            [[ `cat xtrabackup_binlog_info` =~ ^(.*?)[[:space:]]+(.*?)$ ]] || exit 1
            rm -f xtrabackup_binlog_info xtrabackup_slave_info
            echo "CHANGE MASTER TO MASTER_LOG_FILE='${BASH_REMATCH[1]}',\
                  MASTER_LOG_POS=${BASH_REMATCH[2]}" > change_master_to.sql.in
          fi

          # Check if we need to complete a clone by starting replication.
          if [[ -f change_master_to.sql.in ]]; then
            echo "Waiting for mysqld to be ready (accepting connections)"
            until mysql -h 127.0.0.1 -e "SELECT 1"; do sleep 1; done

            echo "Initializing replication from clone position"
            mysql -h 127.0.0.1 \
                  -e "$(<change_master_to.sql.in), \
                          MASTER_HOST='mysql-0.mysql', \
                          MASTER_USER='root', \
                          MASTER_PASSWORD='', \
                          MASTER_CONNECT_RETRY=10; \
                        START SLAVE;" || exit 1
            # In case of container restart, attempt this at-most-once.
            mv change_master_to.sql.in change_master_to.sql.orig
          fi

          # Start a server to send backups when requested by peers.
          exec ncat --listen --keep-open --send-only --max-conns=1 3307 -c \
            "xtrabackup --backup --slave-info --stream=xbstream --host=127.0.0.1 --user=root"          
        volumeMounts:
        - name: data
          mountPath: /var/lib/mysql
          subPath: mysql
        - name: conf
          mountPath: /etc/mysql/conf.d
        resources:
          requests:
            cpu: 100m
            memory: 100Mi
      volumes:
      - name: conf
        emptyDir: {}
      - name: config-map
        configMap:
          name: mysql
  volumeClaimTemplates:
  - metadata:
      name: data
    spec:
      accessModes: ["ReadWriteOnce"]
      resources:
        requests:
          storage: 10Gi

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/application/mysql/mysql-statefulset.yaml

你可以通过运行以下命令查看启动进度：

kubectl get pods -l app=mysql --watch

一段时间后，你应该看到所有 3 个 Pod 进入 Running 状态：

NAME      READY     STATUS    RESTARTS   AGE
mysql-0   2/2       Running   0          2m
mysql-1   2/2       Running   0          1m
mysql-2   2/2       Running   0          1m

输入 Ctrl+C 结束 watch 操作。如果你看不到任何进度，确保已启用前提条件中提到的动态 PersistentVolume 预配器。

此清单使用多种技术来管理作为 StatefulSet 的一部分的有状态 Pod。下一节重点介绍其中的一些技巧，以解释 StatefulSet 创建 Pod 时发生的状况。

了解有状态的 Pod 初始化

StatefulSet 控制器按序数索引顺序地每次启动一个 Pod。它一直等到每个 Pod 报告就绪才再启动下一个 Pod。

此外，控制器为每个 Pod 分配一个唯一、稳定的名称，形如 <statefulset 名称>-<序数索引>，其结果是 Pods 名为 mysql-0、mysql-1 和 mysql-2。

上述 StatefulSet 清单中的 Pod 模板利用这些属性来执行 MySQL 副本的有序启动。

生成配置

在启动 Pod 规约中的任何容器之前，Pod 首先按顺序运行所有的 Init 容器。

第一个名为 init-mysql 的 Init 容器根据序号索引生成特殊的 MySQL 配置文件。

该脚本通过从 Pod 名称的末尾提取索引来确定自己的序号索引，而 Pod 名称由 hostname 命令返回。然后将序数（带有数字偏移量以避免保留值）保存到 MySQL conf.d 目录中的文件 server-id.cnf。这一操作将 StatefulSet 所提供的唯一、稳定的标识转换为 MySQL 服务器的 ID，而这些 ID 也是需要唯一性、稳定性保证的。

通过将内容复制到 conf.d 中，init-mysql 容器中的脚本也可以应用 ConfigMap 中的 primary.cnf 或 replica.cnf。由于示例部署结构由单个 MySQL 主节点和任意数量的副本节点组成，因此脚本仅将序数 0 指定为主节点，而将其他所有节点指定为副本节点。

与 StatefulSet 控制器的部署顺序保证相结合，可以确保 MySQL 主服务器在创建副本服务器之前已准备就绪，以便它们可以开始复制。

克隆现有数据

通常，当新 Pod 作为副本节点加入集合时，必须假定 MySQL 主节点可能已经有数据。还必须假设复制日志可能不会一直追溯到时间的开始。

这些保守的假设是允许正在运行的 StatefulSet 随时间扩大和缩小而不是固定在其初始大小的关键。

第二个名为 clone-mysql 的 Init 容器，第一次在带有空 PersistentVolume 的副本 Pod 上启动时，会在从属 Pod 上执行克隆操作。这意味着它将从另一个运行中的 Pod 复制所有现有数据，使此其本地状态足够一致，从而可以开始从主服务器复制。

MySQL 本身不提供执行此操作的机制，因此本示例使用了一种流行的开源工具 Percona XtraBackup。在克隆期间，源 MySQL 服务器性能可能会受到影响。为了最大程度地减少对 MySQL 主服务器的影响，该脚本指示每个 Pod 从序号较低的 Pod 中克隆。可以这样做的原因是 StatefulSet 控制器始终确保在启动 Pod N + 1 之前 Pod N 已准备就绪。

开始复制

Init 容器成功完成后，应用容器将运行。 MySQL Pod 由运行实际 mysqld 服务的 mysql 容器和充当辅助工具的 xtrabackup 容器组成。

xtrabackup sidecar 容器查看克隆的数据文件，并确定是否有必要在副本服务器上初始化 MySQL 复制。如果是这样，它将等待 mysqld 准备就绪，然后使用从 XtraBackup 克隆文件中提取的复制参数执行 CHANGE MASTER TO 和 START SLAVE 命令。

一旦副本服务器开始复制后，它会记住其 MySQL 主服务器，并且如果服务器重新启动或连接中断也会自动重新连接。另外，因为副本服务器会以其稳定的 DNS 名称查找主服务器（mysql-0.mysql），即使由于重新调度而获得新的 Pod IP，它们也会自动找到主服务器。

最后，开始复制后，xtrabackup 容器监听来自其他 Pod 的连接，处理其数据克隆请求。如果 StatefulSet 扩大规模，或者下一个 Pod 失去其 PersistentVolumeClaim 并需要重新克隆，则此服务器将无限期保持运行。

发送客户端请求

你可以通过运行带有 mysql:5.7 镜像的临时容器并运行 mysql 客户端二进制文件，将测试查询发送到 MySQL 主服务器（主机名 mysql-0.mysql）。

kubectl run mysql-client --image=mysql:5.7 -i --rm --restart=Never --\
  mysql -h mysql-0.mysql <<EOF
CREATE DATABASE test;
CREATE TABLE test.messages (message VARCHAR(250));
INSERT INTO test.messages VALUES ('hello');
EOF

使用主机名 mysql-read 将测试查询发送到任何报告为就绪的服务器：

kubectl run mysql-client --image=mysql:5.7 -i -t --rm --restart=Never --\
  mysql -h mysql-read -e "SELECT * FROM test.messages"

你应该获得如下输出：

Waiting for pod default/mysql-client to be running, status is Pending, pod ready: false
+---------+
| message |
+---------+
| hello   |
+---------+
pod "mysql-client" deleted

为了演示 mysql-read 服务在服务器之间分配连接，你可以在循环中运行 SELECT @@server_id：

kubectl run mysql-client-loop --image=mysql:5.7 -i -t --rm --restart=Never --\
  bash -ic "while sleep 1; do mysql -h mysql-read -e 'SELECT @@server_id,NOW()'; done"

你应该看到报告的 @@server_id 发生随机变化，因为每次尝试连接时都可能选择了不同的端点：

+-------------+---------------------+
| @@server_id | NOW()               |
+-------------+---------------------+
|         100 | 2006-01-02 15:04:05 |
+-------------+---------------------+
+-------------+---------------------+
| @@server_id | NOW()               |
+-------------+---------------------+
|         102 | 2006-01-02 15:04:06 |
+-------------+---------------------+
+-------------+---------------------+
| @@server_id | NOW()               |
+-------------+---------------------+
|         101 | 2006-01-02 15:04:07 |
+-------------+---------------------+

要停止循环时可以按 Ctrl+C ，但是让它在另一个窗口中运行非常有用，这样你就可以看到以下步骤的效果。

模拟 Pod 和 Node 的宕机时间

为了证明从副本节点缓存而不是单个服务器读取数据的可用性提高，请在使 Pod 退出 Ready 状态时，保持上述 SELECT @@server_id 循环一直运行。

破坏就绪态探测

mysql 容器的就绪态探测运行命令 mysql -h 127.0.0.1 -e 'SELECT 1'，以确保服务器已启动并能够执行查询。

迫使就绪态探测失败的一种方法就是中止该命令：

kubectl exec mysql-2 -c mysql -- mv /usr/bin/mysql /usr/bin/mysql.off

此命令会进入 Pod mysql-2 的实际容器文件系统，重命名 mysql 命令，导致就绪态探测无法找到它。几秒钟后， Pod 会报告其中一个容器未就绪。你可以通过运行以下命令进行检查：

kubectl get pod mysql-2

在 READY 列中查找 1/2 ：

NAME      READY     STATUS    RESTARTS   AGE
mysql-2   1/2       Running   0          3m

此时，你应该会看到 SELECT @@server_id 循环继续运行，尽管它不再报告 102。回想一下，init-mysql 脚本将 server-id 定义为 100 + $ordinal，因此服务器 ID 102 对应于 Pod mysql-2。

现在修复 Pod，几秒钟后它应该重新出现在循环输出中：

kubectl exec mysql-2 -c mysql -- mv /usr/bin/mysql.off /usr/bin/mysql

删除 Pods

如果删除了 Pod，则 StatefulSet 还会重新创建 Pod，类似于 ReplicaSet 对无状态 Pod 所做的操作。

kubectl delete pod mysql-2

StatefulSet 控制器注意到不再存在 mysql-2 Pod，于是创建一个具有相同名称并链接到相同 PersistentVolumeClaim 的新 Pod。你应该看到服务器 ID 102 从循环输出中消失了一段时间，然后又自行出现。

腾空节点

如果你的 Kubernetes 集群具有多个节点，则可以通过发出以下 drain 命令来模拟节点停机（就好像节点在被升级）。

首先确定 MySQL Pod 之一在哪个节点上：

kubectl get pod mysql-2 -o wide

节点名称应显示在最后一列中：

NAME      READY     STATUS    RESTARTS   AGE       IP            NODE
mysql-2   2/2       Running   0          15m       10.244.5.27   kubernetes-node-9l2t

然后通过运行以下命令腾空节点，该命令将其保护起来，以使新的 Pod 不能调度到该节点，然后逐出所有现有的 Pod。将 <节点名称> 替换为在上一步中找到的节点名称。

这可能会影响节点上的其他应用程序，因此最好 仅在测试集群中执行此操作。

kubectl drain <节点名称> --force --delete-local-data --ignore-daemonsets

现在，你可以看到 Pod 被重新调度到其他节点上：

kubectl get pod mysql-2 -o wide --watch

它看起来应该像这样：

NAME      READY   STATUS          RESTARTS   AGE       IP            NODE
mysql-2   2/2     Terminating     0          15m       10.244.1.56   kubernetes-node-9l2t
[...]
mysql-2   0/2     Pending         0          0s        <none>        kubernetes-node-fjlm
mysql-2   0/2     Init:0/2        0          0s        <none>        kubernetes-node-fjlm
mysql-2   0/2     Init:1/2        0          20s       10.244.5.32   kubernetes-node-fjlm
mysql-2   0/2     PodInitializing 0          21s       10.244.5.32   kubernetes-node-fjlm
mysql-2   1/2     Running         0          22s       10.244.5.32   kubernetes-node-fjlm
mysql-2   2/2     Running         0          30s       10.244.5.32   kubernetes-node-fjlm

再次，你应该看到服务器 ID 102 从 SELECT @@server_id 循环输出中消失一段时间，然后自行出现。

现在去掉节点保护（Uncordon），使其恢复为正常模式:

kubectl uncordon <节点名称>

扩展副本节点数量

使用 MySQL 复制，你可以通过添加副本节点来扩展读取查询的能力。使用 StatefulSet，你可以使用单个命令执行此操作：

kubectl scale statefulset mysql --replicas=5

查看新的 Pod 的运行情况：

kubectl get pods -l app=mysql --watch

一旦 Pod 启动，你应该看到服务器 IDs 103 和 104 开始出现在 SELECT @@server_id 循环输出中。

你还可以验证这些新服务器在存在之前已添加了数据：

kubectl run mysql-client --image=mysql:5.7 -i -t --rm --restart=Never --\
  mysql -h mysql-3.mysql -e "SELECT * FROM test.messages"

Waiting for pod default/mysql-client to be running, status is Pending, pod ready: false
+---------+
| message |
+---------+
| hello   |
+---------+
pod "mysql-client" deleted

向下缩容操作也是很平滑的：

kubectl scale statefulset mysql --replicas=3

但是请注意，按比例扩大会自动创建新的 PersistentVolumeClaims，而按比例缩小不会自动删除这些 PVC。这使你可以选择保留那些初始化的 PVC，以更快地进行缩放，或者在删除它们之前提取数据。

你可以通过运行以下命令查看此信息：

kubectl get pvc -l app=mysql

这表明，尽管将 StatefulSet 缩小为3，所有5个 PVC 仍然存在：

NAME           STATUS    VOLUME                                     CAPACITY   ACCESSMODES   AGE
data-mysql-0   Bound     pvc-8acbf5dc-b103-11e6-93fa-42010a800002   10Gi       RWO           20m
data-mysql-1   Bound     pvc-8ad39820-b103-11e6-93fa-42010a800002   10Gi       RWO           20m
data-mysql-2   Bound     pvc-8ad69a6d-b103-11e6-93fa-42010a800002   10Gi       RWO           20m
data-mysql-3   Bound     pvc-50043c45-b1c5-11e6-93fa-42010a800002   10Gi       RWO           2m
data-mysql-4   Bound     pvc-500a9957-b1c5-11e6-93fa-42010a800002   10Gi       RWO           2m

如果你不打算重复使用多余的 PVC，则可以删除它们：

kubectl delete pvc data-mysql-3
kubectl delete pvc data-mysql-4

清理现场

通过在终端上按 Ctrl+C 取消 SELECT @@server_id 循环，或从另一个终端运行以下命令：
```
kubectl delete pod mysql-client-loop --now
```

删除 StatefulSet。这也会开始终止 Pod。
```
kubectl delete statefulset mysql
```

验证 Pod 消失。他们可能需要一些时间才能完成终止。
```
kubectl get pods -l app=mysql
```
当上述命令返回如下内容时，你就知道 Pod 已终止：
```
No resources found.
```

删除 ConfigMap、Services 和 PersistentVolumeClaims。
```
kubectl delete configmap,service,pvc -l app=mysql
```

如果你手动供应 PersistentVolume，则还需要手动删除它们，并释放下层资源。如果你使用了动态预配器，当得知你删除 PersistentVolumeClaims 时，它将自动删除 PersistentVolumes。一些动态预配器（例如用于 EBS 和 PD 的预配器）也会在删除 PersistentVolumes 时释放下层资源。

接下来

进一步了解为 StatefulSet 扩缩容.
进一步了解调试 StatefulSet.
进一步了解删除 StatefulSet.
进一步了解强制删除 StatefulSet Pods.
在 Helm Charts 仓库中查找其他有状态的应用程序示例。

7.4 - 删除 StatefulSet

本任务展示如何删除 StatefulSet。

准备开始

本任务假设在你的集群上已经运行了由 StatefulSet 创建的应用。

删除 StatefulSet

你可以像删除 Kubernetes 中的其他资源一样删除 StatefulSet：使用 kubectl delete 命令，并按文件或者名字指定 StatefulSet。

kubectl delete -f <file.yaml>

kubectl delete statefulsets <statefulset 名称>

删除 StatefulSet 之后，你可能需要单独删除关联的无头服务。

kubectl delete service <服务名称>

当通过 kubectl 删除 StatefulSet 时，StatefulSet 会被缩容为 0。属于该 StatefulSet 的所有 Pod 也被删除。如果你只想删除 StatefulSet 而不删除 Pod，使用 --cascade=orphan。

kubectl delete -f <file.yaml> --cascade=orphan

通过将 --cascade=orphan 传递给 kubectl delete，在删除 StatefulSet 对象之后， StatefulSet 管理的 Pod 会被保留下来。如果 Pod 具有标签 app=myapp，则可以按照如下方式删除它们：

kubectl delete pods -l app=myapp

持久卷

删除 StatefulSet 管理的 Pod 并不会删除关联的卷。这是为了确保你有机会在删除卷之前从卷中复制数据。在 Pod 离开终止状态后删除 PVC 可能会触发删除背后的 PV 持久卷，具体取决于存储类和回收策略。永远不要假定在 PVC 删除后仍然能够访问卷。

说明： 删除 PVC 时要谨慎，因为这可能会导致数据丢失。

完全删除 StatefulSet

要删除 StatefulSet 中的所有内容，包括关联的 pods，你可以运行一系列如下所示的命令：

grace=$(kubectl get pods <stateful-set-pod> --template '{{.spec.terminationGracePeriodSeconds}}')
kubectl delete statefulset -l app=myapp
sleep $grace
kubectl delete pvc -l app=myapp

在上面的例子中，Pod 的标签为 app=myapp；适当地替换你自己的标签。

强制删除 StatefulSet 的 Pod

如果你发现 StatefulSet 的某些 Pod 长时间处于 'Terminating' 或者 'Unknown' 状态，则可能需要手动干预以强制从 API 服务器中删除这些 Pod。这是一项有点危险的任务。详细信息请阅读删除 StatefulSet 类型的 Pods。

接下来

进一步了解强制删除 StatefulSet 的 Pods。

7.5 - 强制删除 StatefulSet 中的 Pods

本文介绍如何删除 StatefulSet 管理的 Pods，并解释这样操作时需要记住的注意事项。

准备开始

这是一项相当高级的任务，并且可能会违反 StatefulSet 固有的某些属性。
继续任务之前，请熟悉下面列举的注意事项。

StatefulSet 注意事项

在 StatefulSet 的正常操作中，永远不需要强制删除 StatefulSet 管理的 Pod。 StatefulSet 控制器负责创建、扩缩和删除 StatefulSet 管理的 Pods。它尝试确保指定数量的从序数 0 到 N-1 的 Pod 处于活跃状态并准备就绪。StatefulSet 确保在任何时候，集群中最多只有一个具有给定标识的 Pod。这就是所谓的由 StatefulSet 提供的*最多一个（At Most One）*的语义。

应谨慎进行手动强制删除操作，因为它可能会违反 StatefulSet 固有的至多一个的语义。 StatefulSets 可用于运行分布式和集群级的应用，这些应用需要稳定的网络标识和可靠的存储。这些应用通常配置为具有固定标识固定数量的成员集合。具有相同身份的多个成员可能是灾难性的，并且可能导致数据丢失 (例如：票选系统中的脑裂场景)。

删除 Pods

你可以使用下面的命令执行体面地删除 Pod:

kubectl delete pods <pod>

为了让上面操作能够体面地终止 Pod，Pod 一定不能 设置 pod.Spec.TerminationGracePeriodSeconds 为 0。将 pod.Spec.TerminationGracePeriodSeconds 设置为 0s 的做法是不安全的，强烈建议 StatefulSet 类型的 Pod 不要使用。体面删除是安全的，并且会在 kubelet 从 API 服务器中删除资源名称之前确保体面地结束 pod 。

当某个节点不可达时，不会引发自动删除 Pod。在无法访问的节点上运行的 Pod 在超时后会进入'Terminating' 或者 'Unknown' 状态。当用户尝试体面地删除无法访问的节点上的 Pod 时 Pod 也可能会进入这些状态。从 API 服务器上删除处于这些状态 Pod 的仅有可行方法如下：

删除 Node 对象（要么你来删除, 要么节点控制器来删除）
无响应节点上的 kubelet 开始响应，杀死 Pod 并从 API 服务器上移除 Pod 对象
用户强制删除 pod

推荐使用第一种或者第二种方法。如果确认节点已经不可用了 (比如，永久断开网络、断电等)，则应删除 Node 对象。如果节点遇到网裂问题，请尝试解决该问题或者等待其解决。当网裂愈合时，kubelet 将完成 Pod 的删除并从 API 服务器上释放其名字。

通常，Pod 一旦不在节点上运行，或者管理员删除了节点，系统就会完成其删除动作。你也可以通过强制删除 Pod 来绕过这一机制。

强制删除

强制删除不会等待来自 kubelet 对 Pod 已终止的确认消息。无论强制删除是否成功杀死了 Pod，它都会立即从 API 服务器中释放该名字。这将让 StatefulSet 控制器创建一个具有相同标识的替身 Pod；因而可能导致正在运行 Pod 的重复，并且如果所述 Pod 仍然可以与 StatefulSet 的成员通信，则将违反 StatefulSet 所要保证的最多一个的语义。

当你强制删除 StatefulSet 类型的 Pod 时，你要确保有问题的 Pod 不会再和 StatefulSet 管理的其他 Pod 通信并且可以安全地释放其名字以便创建替代 Pod。

如果要使用 kubectl 1.5 以上版本强制删除 Pod，请执行下面命令：

kubectl delete pods <pod> --grace-period=0 --force

如果你使用 kubectl 的 1.4 以下版本，则应省略 --force 选项：

kubectl delete pods <pod> --grace-period=0

如果在这些命令后 Pod 仍处于 Unknown 状态，请使用以下命令从集群中删除 Pod:

kubectl patch pod <pod> -p '{"metadata":{"finalizers":null}}'

请始终谨慎地执行强制删除 StatefulSet 类型的 pods，并完全了解所涉及地风险。

接下来

进一步了解调试 StatefulSet。

7.6 - Pod 水平自动扩缩

Pod 水平自动扩缩（Horizontal Pod Autoscaler）可以基于 CPU 利用率自动扩缩 ReplicationController、Deployment、ReplicaSet 和 StatefulSet 中的 Pod 数量。除了 CPU 利用率，也可以基于其他应程序提供的自定义度量指标来执行自动扩缩。 Pod 自动扩缩不适用于无法扩缩的对象，比如 DaemonSet。

Pod 水平自动扩缩特性由 Kubernetes API 资源和控制器实现。资源决定了控制器的行为。控制器会周期性地调整副本控制器或 Deployment 中的副本数量，以使得类似 Pod 平均 CPU 利用率、平均内存利用率这类观测到的度量值与用户所设定的目标值匹配。

Pod 水平自动扩缩工作机制

水平自动扩缩示意图

Pod 水平自动扩缩器的实现是一个控制回路，由控制器管理器的 --horizontal-pod-autoscaler-sync-period 参数指定周期（默认值为 15 秒）。

每个周期内，控制器管理器根据每个 HorizontalPodAutoscaler 定义中指定的指标查询资源利用率。控制器管理器可以从资源度量指标 API（按 Pod 统计的资源用量）和自定义度量指标 API（其他指标）获取度量值。

对于按 Pod 统计的资源指标（如 CPU），控制器从资源指标 API 中获取每一个 HorizontalPodAutoscaler 指定的 Pod 的度量值，如果设置了目标使用率，控制器获取每个 Pod 中的容器资源使用情况，并计算资源使用率。如果设置了 target 值，将直接使用原始数据（不再计算百分比）。接下来，控制器根据平均的资源使用率或原始值计算出扩缩的比例，进而计算出目标副本数。

需要注意的是，如果 Pod 某些容器不支持资源采集，那么控制器将不会使用该 Pod 的 CPU 使用率。下面的算法细节章节将会介绍详细的算法。

如果 Pod 使用自定义指示，控制器机制与资源指标类似，区别在于自定义指标只使用原始值，而不是使用率。

如果 Pod 使用对象指标和外部指标（每个指标描述一个对象信息）。这个指标将直接根据目标设定值相比较，并生成一个上面提到的扩缩比例。在 autoscaling/v2beta2 版本 API 中，这个指标也可以根据 Pod 数量平分后再计算。

通常情况下，控制器将从一系列的聚合 API（metrics.k8s.io、custom.metrics.k8s.io 和 external.metrics.k8s.io）中获取度量值。 metrics.k8s.io API 通常由 Metrics 服务器（需要额外启动）提供。可以从 metrics-server 获取更多信息。另外，控制器也可以直接从 Heapster 获取指标。

说明：

FEATURE STATE: Kubernetes 1.11 [deprecated]

自 Kubernetes 1.11 起，从 Heapster 获取指标特性已废弃。

关于指标 API 更多信息，请参考度量值指标 API 的支持。

自动扩缩控制器使用 scale 子资源访问相应可支持扩缩的控制器（如副本控制器、 Deployment 和 ReplicaSet）。 scale 是一个可以动态设定副本数量和检查当前状态的接口。关于 scale 子资源的更多信息，请参考这里.

算法细节

从最基本的角度来看，Pod 水平自动扩缩控制器根据当前指标和期望指标来计算扩缩比例。

期望副本数 = ceil[当前副本数 * (当前指标 / 期望指标)]

例如，当前度量值为 200m，目标设定值为 100m，那么由于 200.0/100.0 == 2.0，副本数量将会翻倍。如果当前指标为 50m，副本数量将会减半，因为50.0/100.0 == 0.5。如果计算出的扩缩比例接近 1.0 （根据--horizontal-pod-autoscaler-tolerance 参数全局配置的容忍值，默认为 0.1），将会放弃本次扩缩。

如果 HorizontalPodAutoscaler 指定的是 targetAverageValue 或 targetAverageUtilization，那么将会把指定 Pod 度量值的平均值做为 currentMetricValue。然而，在检查容忍度和决定最终扩缩值前，我们仍然会把那些无法获取指标的 Pod 统计进去。

所有被标记了删除时间戳（Pod 正在关闭过程中）的 Pod 和失败的 Pod 都会被忽略。

如果某个 Pod 缺失度量值，它将会被搁置，只在最终确定扩缩数量时再考虑。

当使用 CPU 指标来扩缩时，任何还未就绪（例如还在初始化）状态的 Pod 或最近的指标度量值采集于就绪状态前的 Pod，该 Pod 也会被搁置。

由于受技术限制，Pod 水平扩缩控制器无法准确的知道 Pod 什么时候就绪，也就无法决定是否暂时搁置该 Pod。 --horizontal-pod-autoscaler-initial-readiness-delay 参数（默认为 30s）用于设置 Pod 准备时间，在此时间内的 Pod 统统被认为未就绪。 --horizontal-pod-autoscaler-cpu-initialization-period 参数（默认为5分钟）用于设置 Pod 的初始化时间，在此时间内的 Pod，CPU 资源度量值将不会被采纳。

在排除掉被搁置的 Pod 后，扩缩比例就会根据 currentMetricValue/desiredMetricValue 计算出来。

如果缺失任何的度量值，我们会更保守地重新计算平均值，在需要缩小时假设这些 Pod 消耗了目标值的 100%，在需要放大时假设这些 Pod 消耗了 0% 目标值。这可以在一定程度上抑制扩缩的幅度。

此外，如果存在任何尚未就绪的 Pod，我们可以在不考虑遗漏指标或尚未就绪的 Pod 的情况下进行扩缩，我们保守地假设尚未就绪的 Pod 消耗了期望指标的 0%，从而进一步降低了扩缩的幅度。

在扩缩方向（缩小或放大）确定后，我们会把未就绪的 Pod 和缺少指标的 Pod 考虑进来再次计算使用率。如果新的比率与扩缩方向相反，或者在容忍范围内，则跳过扩缩。否则，我们使用新的扩缩比例。

注意，平均利用率的原始值会通过 HorizontalPodAutoscaler 的状态体现（即使使用了新的使用率，也不考虑未就绪 Pod 和缺少指标的 Pod)。

如果创建 HorizontalPodAutoscaler 时指定了多个指标，那么会按照每个指标分别计算扩缩副本数，取最大值进行扩缩。如果任何一个指标无法顺利地计算出扩缩副本数（比如，通过 API 获取指标时出错），并且可获取的指标建议缩容，那么本次扩缩会被跳过。这表示，如果一个或多个指标给出的 desiredReplicas 值大于当前值，HPA 仍然能实现扩容。

最后，在 HPA 控制器执行扩缩操作之前，会记录扩缩建议信息。控制器会在操作时间窗口中考虑所有的建议信息，并从中选择得分最高的建议。这个值可通过 kube-controller-manager 服务的启动参数 --horizontal-pod-autoscaler-downscale-stabilization 进行配置，默认值为 5 分钟。这个配置可以让系统更为平滑地进行缩容操作，从而消除短时间内指标值快速波动产生的影响。

API 对象

HorizontalPodAutoscaler 是 Kubernetes autoscaling API 组的资源。在当前稳定版本（autoscaling/v1）中只支持基于 CPU 指标的扩缩。

API 的 beta 版本（autoscaling/v2beta2）引入了基于内存和自定义指标的扩缩。在 autoscaling/v2beta2 版本中新引入的字段在 autoscaling/v1 版本中以注解的形式得以保留。

创建 HorizontalPodAutoscaler 对象时，需要确保所给的名称是一个合法的 DNS 子域名。有关 API 对象的更多信息，请查阅 HorizontalPodAutoscaler 对象设计文档。

kubectl 对 Horizontal Pod Autoscaler 的支持

与其他 API 资源类似，kubectl 以标准方式支持 HPA。我们可以通过 kubectl create 命令创建一个 HPA 对象，通过 kubectl get hpa 命令来获取所有 HPA 对象，通过 kubectl describe hpa 命令来查看 HPA 对象的详细信息。最后，可以使用 kubectl delete hpa 命令删除对象。

此外，还有个简便的命令 kubectl autoscale 来创建 HPA 对象。例如，命令 kubectl autoscale rs foo --min=2 --max=5 --cpu-percent=80 将会为名为 foo 的 ReplicationSet 创建一个 HPA 对象，目标 CPU 使用率为 80%，副本数量配置为 2 到 5 之间。

滚动升级时扩缩

Kubernetes 允许你在 Deployment 上执行滚动更新。在这种情况下，Deployment 为你管理下层的 ReplicaSet。当你为一个 Deployment 配置自动扩缩时，你要为每个 Deployment 绑定一个 HorizontalPodAutoscaler。 HorizontalPodAutoscaler 管理 Deployment 的 replicas 字段。 Deployment Controller 负责设置下层 ReplicaSet 的 replicas 字段，以便确保在上线及后续过程副本个数合适。

如果你对一个副本个数被自动扩缩的 StatefulSet 执行滚动更新，该 StatefulSet 会直接管理它的 Pod 集合（不存在类似 ReplicaSet 这样的中间资源）。

冷却/延迟支持

当使用 Horizontal Pod Autoscaler 管理一组副本扩缩时，有可能因为指标动态的变化造成副本数量频繁的变化，有时这被称为 抖动（Thrashing）。

从 v1.6 版本起，集群操作员可以调节某些 kube-controller-manager 的全局参数来缓解这个问题。

从 v1.12 开始，算法调整后，扩容操作时的延迟就不必设置了。

--horizontal-pod-autoscaler-downscale-stabilization: 设置缩容冷却时间窗口长度。水平 Pod 扩缩器能够记住过去建议的负载规模，并仅对此时间窗口内的最大规模执行操作。默认值是 5 分钟（5m0s）。

说明： 当调整这些参数时，集群操作员需要明白其可能的影响。如果延迟（冷却）时间设置的太长，Horizontal Pod Autoscaler 可能会不能很好的改变负载。如果延迟（冷却）时间设置的太短，那么副本数量有可能跟以前一样出现抖动。

对资源指标的支持

HPA 的任何目标资源都可以基于其中的 Pods 的资源用量来实现扩缩。在定义 Pod 规约时，类似 cpu 和 memory 这类资源请求必须被设定。这些设定值被用来确定资源利用量并被 HPA 控制器用来对目标资源完成扩缩操作。要使用基于资源利用率的扩缩，可以像下面这样指定一个指标源：

type: Resource
resource:
  name: cpu
  target:
    type: Utilization
    averageUtilization: 60

基于这一指标设定，HPA 控制器会维持扩缩目标中的 Pods 的平均资源利用率在 60%。利用率是 Pod 的当前资源用量与其请求值之间的比值。关于如何计算利用率以及如何计算平均值的细节可参考算法小节。

说明：

由于所有的容器的资源用量都会被累加起来，Pod 的总体资源用量值可能不会精确体现各个容器的资源用量。这一现象也会导致一些问题，例如某个容器运行时的资源用量非常高，但因为 Pod 层面的资源用量总值让人在可接受的约束范围内，HPA 不会执行扩大目标对象规模的操作。

容器资源指标

FEATURE STATE: Kubernetes v1.20 [alpha]

HorizontalPodAutoscaler 也支持容器指标源，这时 HPA 可以跟踪记录一组 Pods 中各个容器的资源用量，进而触发扩缩目标对象的操作。容器资源指标的支持使得你可以为特定 Pod 中最重要的容器配置规模缩放阈值。例如，如果你有一个 Web 应用和一个执行日志操作的边车容器，你可以基于 Web 应用的资源用量来执行扩缩，忽略边车容器的存在及其资源用量。

如果你更改缩放目标对象，令其使用新的、包含一组不同的容器的 Pod 规约，你就需要修改 HPA 的规约才能基于新添加的容器来执行规模扩缩操作。如果指标源中指定的容器不存在或者仅存在于部分 Pods 中，那么这些 Pods 会被忽略， HPA 会重新计算资源用量值。参阅算法小节进一步了解计算细节。要使用容器资源用量来完成自动扩缩，可以像下面这样定义指标源：

type: ContainerResource
containerResource:
  name: cpu
  container: application
  target:
    type: Utilization
    averageUtilization: 60

在上面的例子中，HPA 控制器会对目标对象执行扩缩操作以确保所有 Pods 中 application 容器的平均 CPU 用量为 60%。

说明：

如果你要更改 HorizontalPodAutoscaler 所跟踪记录的容器的名称，你可以按一定顺序来执行这一更改，确保在应用更改的过程中用来判定扩缩行为的容器可用。在更新定义容器的资源（如 Deployment）之前，你需要更新相关的 HPA，使之能够同时跟踪记录新的和老的容器名称。这样，HPA 就能够在整个更新过程中继续计算并提供扩缩操作建议。

一旦你已经将容器名称变更这一操作应用到整个负载对象至上，就可以从 HPA 的规约中去掉老的容器名称，完成清理操作。

多指标支持

Kubernetes 1.6 开始支持基于多个度量值进行扩缩。你可以使用 autoscaling/v2beta2 API 来为 Horizontal Pod Autoscaler 指定多个指标。 Horizontal Pod Autoscaler 会根据每个指标计算，并生成一个扩缩建议。幅度最大的扩缩建议会被采纳。

自定义指标支持

说明： 在 Kubernetes 1.2 增加了支持基于使用特殊注解表达的、特定于具体应用的扩缩能力，此能力处于 Alpha 阶段。从 Kubernetes 1.6 起，由于新的 autoscaling API 的引入，这些 annotation 就被废弃了。虽然收集自定义指标的旧方法仍然可用，Horizontal Pod Autoscaler 调度器将不会再使用这些度量值。同时，Horizontal Pod Autoscaler 也不再使用之前用于指定用户自定义指标的注解。

自 Kubernetes 1.6 起，Horizontal Pod Autoscaler 支持使用自定义指标。你可以使用 autoscaling/v2beta2 API 为 Horizontal Pod Autoscaler 指定用户自定义指标。 Kubernetes 会通过用户自定义指标 API 来获取相应的指标。

关于指标 API 的要求，请参阅对 Metrics API 的支持。

对 Metrics API 的支持

默认情况下，HorizontalPodAutoscaler 控制器会从一系列的 API 中检索度量值。集群管理员需要确保下述条件，以保证 HPA 控制器能够访问这些 API：

启用了 API 聚合层
相应的 API 已注册：
- 对于资源指标，将使用 metrics.k8s.io API，一般由 metrics-server 提供。它可以作为集群插件启动。
- 对于自定义指标，将使用 custom.metrics.k8s.io API。它由其他度量指标方案厂商的“适配器（Adapter）” API 服务器提供。确认你的指标流水线，或者查看已知方案列表。如果你想自己编写，请从 boilerplate开始。
- 对于外部指标，将使用 external.metrics.k8s.io API。可能由上面的自定义指标适配器提供。
--horizontal-pod-autoscaler-use-rest-clients 参数设置为 true 或者不设置。如果设置为 false，则会切换到基于 Heapster 的自动扩缩，这个特性已经被弃用了。

关于指标来源以及其区别的更多信息，请参阅相关的设计文档， the HPA V2、 custom.metrics.k8s.io 和 external.metrics.k8s.io。

关于如何使用它们的示例，请参考使用自定义指标的教程和使用外部指标的教程。

支持可配置的扩缩

从 v1.18 开始，v2beta2 API 允许通过 HPA 的 behavior 字段配置扩缩行为。在 behavior 字段中的 scaleUp 和 scaleDown 分别指定扩容和缩容行为。可以两个方向指定一个稳定窗口，以防止扩缩目标中副本数量的波动。类似地，指定扩缩策略可以控制扩缩时副本数的变化率。

扩缩策略

在 spec 字段的 behavior 部分可以指定一个或多个扩缩策略。当指定多个策略时，默认选择允许更改最多的策略。下面的例子展示了缩容时的行为:

behavior:
  scaleDown:
    policies:
    - type: Pods
      value: 4
      periodSeconds: 60
    - type: Percent
      value: 10
      periodSeconds: 60

periodSeconds 表示在过去的多长时间内要求策略值为真。第一个策略（Pods）允许在一分钟内最多缩容 4 个副本。第二个策略（Percent）允许在一分钟内最多缩容当前副本个数的百分之十。

由于默认情况下会选择容许更大程度作出变更的策略，只有 Pod 副本数大于 40 时，第二个策略才会被采用。如果副本数为 40 或者更少，则应用第一个策略。例如，如果有 80 个副本，并且目标必须缩小到 10 个副本，那么在第一步中将减少 8 个副本。在下一轮迭代中，当副本的数量为 72 时，10% 的 Pod 数为 7.2，但是这个数字向上取整为 8。在 autoscaler 控制器的每个循环中，将根据当前副本的数量重新计算要更改的 Pod 数量。当副本数量低于 40 时，应用第一个策略（Pods），一次减少 4 个副本。

可以指定扩缩方向的 selectPolicy 字段来更改策略选择。通过设置 Min 的值，它将选择副本数变化最小的策略。将该值设置为 Disabled 将完全禁用该方向的缩放。

稳定窗口

当用于扩缩的指标持续抖动时，使用稳定窗口来限制副本数上下振动。自动扩缩算法使用稳定窗口来考虑过去计算的期望状态，以防止扩缩。在下面的例子中，稳定化窗口被指定为 scaleDown。

scaleDown:
  stabilizationWindowSeconds: 300

当指标显示目标应该缩容时，自动扩缩算法查看之前计算的期望状态，并使用指定时间间隔内的最大值。在上面的例子中，过去 5 分钟的所有期望状态都会被考虑。

默认行为

要使用自定义扩缩，不必指定所有字段。只有需要自定义的字段才需要指定。这些自定义值与默认值合并。默认值与 HPA 算法中的现有行为匹配。

behavior:
  scaleDown:
    stabilizationWindowSeconds: 300
    policies:
    - type: Percent
      value: 100
      periodSeconds: 15
  scaleUp:
    stabilizationWindowSeconds: 0
    policies:
    - type: Percent
      value: 100
      periodSeconds: 15
    - type: Pods
      value: 4
      periodSeconds: 15
    selectPolicy: Max

用于缩小稳定窗口的时间为 300 秒(或是 --horizontal-pod-autoscaler-downscale-stabilization 参数设定值)。只有一种缩容的策略，允许 100% 删除当前运行的副本，这意味着扩缩目标可以缩小到允许的最小副本数。对于扩容，没有稳定窗口。当指标显示目标应该扩容时，目标会立即扩容。这里有两种策略，每 15 秒添加 4 个 Pod 或 100% 当前运行的副本数，直到 HPA 达到稳定状态。

示例：更改缩容稳定窗口

将下面的 behavior 配置添加到 HPA 中，可提供一个 1 分钟的自定义缩容稳定窗口：

behavior:
  scaleDown:
    stabilizationWindowSeconds: 60

示例：限制缩容速率

将下面的 behavior 配置添加到 HPA 中，可限制 Pod 被 HPA 删除速率为每分钟 10%：

behavior:
  scaleDown:
    policies:
    - type: Percent
      value: 10
      periodSeconds: 60

为了确保每分钟删除的 Pod 数不超过 5 个，可以添加第二个缩容策略，大小固定为 5，并将 selectPolicy 设置为最小值。将 selectPolicy 设置为 Min 意味着 autoscaler 会选择影响 Pod 数量最小的策略:

behavior:
  scaleDown:
    policies:
    - type: Percent
      value: 10
      periodSeconds: 60
    - type: Pods
      value: 5
      periodSeconds: 60
    selectPolicy: Min

示例：禁用缩容

selectPolicy 的值 Disabled 会关闭对给定方向的缩容。因此使用以下策略，将会阻止缩容：

behavior:
  scaleDown:
    selectPolicy: Disabled

隐式维护状态禁用

你可以在不必更改 HPA 配置的情况下隐式地为某个目标禁用 HPA。如果此目标的期望副本个数被设置为 0，而 HPA 的最小副本个数大于 0，则 HPA 会停止调整目标（并将其自身的 ScalingActive 状况设置为 false），直到你通过手动调整目标的期望副本个数或 HPA 的最小副本个数来重新激活。

接下来

设计文档：Horizontal Pod Autoscaling
kubectl autoscale 命令：kubectl autoscale.
使用示例：Horizontal Pod Autoscaler.

7.7 - Horizontal Pod Autoscaler 演练

Horizontal Pod Autoscaler 可以根据 CPU 利用率自动扩缩 ReplicationController、 Deployment、ReplicaSet 或 StatefulSet 中的 Pod 数量（也可以基于其他应用程序提供的度量指标，目前这一功能处于 beta 版本）。

本文将引领你了解如何为 php-apache 服务器配置和使用 Horizontal Pod Autoscaler。与 Horizontal Pod Autoscaler 相关的更多信息请参阅 Horizontal Pod Autoscaler 用户指南。

准备开始

本文示例需要一个运行中的 Kubernetes 集群以及 kubectl，版本为 1.2 或更高。 Metrics 服务器需要被部署到集群中，以便通过 Metrics API 提供度量数据。 Horizontal Pod Autoscaler 根据此 API 来获取度量数据。要了解如何部署 metrics-server，请参考 metrics-server 文档。

如果需要为 Horizontal Pod Autoscaler 指定多种资源度量指标，你的 Kubernetes 集群以及 kubectl 至少需要达到 1.6 版本。此外，如果要使用自定义度量指标，你的 Kubernetes 集群还必须能够与提供这些自定义指标的 API 服务器通信。最后，如果要使用与 Kubernetes 对象无关的度量指标，则 Kubernetes 集群版本至少需要达到 1.10 版本，同样，需要保证集群能够与提供这些外部指标的 API 服务器通信。更多详细信息，请参阅 Horizontal Pod Autoscaler 用户指南。

运行 php-apache 服务器并暴露服务

为了演示 Horizontal Pod Autoscaler，我们将使用一个基于 php-apache 镜像的定制 Docker 镜像。Dockerfile 内容如下：

FROM php:5-apache
COPY index.php /var/www/html/index.php
RUN chmod a+rx index.php

该文件定义了一个 index.php 页面来执行一些 CPU 密集型计算：

<?php
  $x = 0.0001;
  for ($i = 0; $i <= 1000000; $i++) {
    $x += sqrt($x);
  }
  echo "OK!";
?>

首先，我们使用下面的配置启动一个 Deployment 来运行这个镜像并暴露一个服务：

application/php-apache.yaml

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: php-apache
spec:
  selector:
    matchLabels:
      run: php-apache
  replicas: 1
  template:
    metadata:
      labels:
        run: php-apache
    spec:
      containers:
      - name: php-apache
        image: k8s.gcr.io/hpa-example
        ports:
        - containerPort: 80
        resources:
          limits:
            cpu: 500m
          requests:
            cpu: 200m

---

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: php-apache
  labels:
    run: php-apache
spec:
  ports:
  - port: 80
  selector:
    run: php-apache

运行下面的命令：

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/application/php-apache.yaml

deployment.apps/php-apache created
service/php-apache created

创建 Horizontal Pod Autoscaler

现在，php-apache 服务器已经运行，我们将通过 kubectl autoscale 命令创建 Horizontal Pod Autoscaler。以下命令将创建一个 Horizontal Pod Autoscaler 用于控制我们上一步骤中创建的 Deployment，使 Pod 的副本数量维持在 1 到 10 之间。大致来说，HPA 将（通过 Deployment）增加或者减少 Pod 副本的数量以保持所有 Pod 的平均 CPU 利用率在 50% 左右。由于每个 Pod 请求 200 毫核的 CPU，这意味着平均 CPU 用量为 100 毫核。算法的详情请参阅相关文档。

kubectl autoscale deployment php-apache --cpu-percent=50 --min=1 --max=10

horizontalpodautoscaler.autoscaling/php-apache autoscaled

我们可以通过以下命令查看 Autoscaler 的状态：

kubectl get hpa

NAME         REFERENCE                     TARGET    MINPODS   MAXPODS   REPLICAS   AGE
php-apache   Deployment/php-apache/scale   0% / 50%  1         10        1          18s

请注意当前的 CPU 利用率是 0%，这是由于我们尚未发送任何请求到服务器（CURRENT 列显示了相应 Deployment 所控制的所有 Pod 的平均 CPU 利用率）。

增加负载

现在，我们将看到 Autoscaler 如何对增加负载作出反应。我们将启动一个容器，并通过一个循环向 php-apache 服务器发送无限的查询请求（请在另一个终端中运行以下命令）：

kubectl run -i --tty load-generator --rm --image=busybox --restart=Never -- /bin/sh -c "while sleep 0.01; do wget -q -O- http://php-apache; done"

一分钟时间左右之后，通过以下命令，我们可以看到 CPU 负载升高了：

kubectl get hpa

NAME         REFERENCE                     TARGET      MINPODS   MAXPODS   REPLICAS   AGE
php-apache   Deployment/php-apache/scale   305% / 50%  1         10        1          3m

这时，由于请求增多，CPU 利用率已经升至请求值的 305%。可以看到，Deployment 的副本数量已经增长到了 7：

kubectl get deployment php-apache

NAME         READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
php-apache   7/7      7           7           19m

说明： 有时最终副本的数量可能需要几分钟才能稳定下来。由于环境的差异，不同环境中最终的副本数量可能与本示例中的数量不同。

停止负载

我们将通过停止负载来结束我们的示例。

在我们创建 busybox 容器的终端中，输入<Ctrl> + C 来终止负载的产生。

然后我们可以再次检查负载状态（等待几分钟时间）：

kubectl get hpa

NAME         REFERENCE                     TARGET       MINPODS   MAXPODS   REPLICAS   AGE
php-apache   Deployment/php-apache/scale   0% / 50%     1         10        1          11m

kubectl get deployment php-apache

NAME         READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
php-apache   1/1     1            1           27m

这时，CPU 利用率已经降到 0，所以 HPA 将自动缩减副本数量至 1。

说明： 自动扩缩完成副本数量的改变可能需要几分钟的时间。

基于多项度量指标和自定义度量指标自动扩缩

利用 autoscaling/v2beta2 API 版本，你可以在自动扩缩 php-apache 这个 Deployment 时使用其他度量指标。

首先，将 HorizontalPodAutoscaler 的 YAML 文件改为 autoscaling/v2beta2 格式：

kubectl get hpa php-apache -o yaml > /tmp/hpa-v2.yaml

在编辑器中打开 /tmp/hpa-v2.yaml：

apiVersion: autoscaling/v2beta2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: php-apache
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: php-apache
  minReplicas: 1
  maxReplicas: 10
  metrics:
  - type: Resource
    resource:
      name: cpu
      target:
        type: Utilization
        averageUtilization: 50
status:
  observedGeneration: 1
  lastScaleTime: <some-time>
  currentReplicas: 1
  desiredReplicas: 1
  currentMetrics:
  - type: Resource
    resource:
      name: cpu
      current:
        averageUtilization: 0
        averageValue: 0

需要注意的是，targetCPUUtilizationPercentage 字段已经被名为 metrics 的数组所取代。 CPU 利用率这个度量指标是一个 resource metric（资源度量指标），因为它表示容器上指定资源的百分比。除 CPU 外，你还可以指定其他资源度量指标。默认情况下，目前唯一支持的其他资源度量指标为内存。只要 metrics.k8s.io API 存在，这些资源度量指标就是可用的，并且他们不会在不同的 Kubernetes 集群中改变名称。

你还可以指定资源度量指标使用绝对数值，而不是百分比，你需要将 target.type 从 Utilization 替换成 AverageValue，同时设置 target.averageValue 而非 target.averageUtilization 的值。

还有两种其他类型的度量指标，他们被认为是 custom metrics（自定义度量指标）：即 Pod 度量指标和 Object 度量指标。这些度量指标可能具有特定于集群的名称，并且需要更高级的集群监控设置。

第一种可选的度量指标类型是 Pod 度量指标。这些指标从某一方面描述了 Pod，在不同 Pod 之间进行平均，并通过与一个目标值比对来确定副本的数量。它们的工作方式与资源度量指标非常相像，只是它们仅支持 target 类型为 AverageValue。

pod 度量指标通过如下代码块定义：

type: Pods
pods:
  metric:
    name: packets-per-second
  target:
    type: AverageValue
    averageValue: 1k

第二种可选的度量指标类型是对象（Object）度量指标。这些度量指标用于描述在相同名字空间中的别的对象，而非 Pods。请注意这些度量指标不一定来自某对象，它们仅用于描述这些对象。对象度量指标支持的 target 类型包括 Value 和 AverageValue。如果是 Value 类型，target 值将直接与 API 返回的度量指标比较，而对于 AverageValue 类型，API 返回的度量值将按照 Pod 数量拆分，然后再与 target 值比较。下面的 YAML 文件展示了一个表示 requests-per-second 的度量指标。

type: Object
object:
  metric:
    name: requests-per-second
  describedObject:
    apiVersion: networking.k8s.io/v1
    kind: Ingress
    name: main-route
  target:
    type: Value
    value: 2k

如果你指定了多个上述类型的度量指标，HorizontalPodAutoscaler 将会依次考量各个指标。 HorizontalPodAutoscaler 将会计算每一个指标所提议的副本数量，然后最终选择一个最高值。

比如，如果你的监控系统能够提供网络流量数据，你可以通过 kubectl edit 命令将上述 Horizontal Pod Autoscaler 的定义更改为：

apiVersion: autoscaling/v2beta1
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: php-apache
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: php-apache
  minReplicas: 1
  maxReplicas: 10
  metrics:
  - type: Resource
    resource:
      name: cpu
      target:
        type: AverageUtilization
        averageUtilization: 50
  - type: Pods
    pods:
      metric:
        name: packets-per-second
      target:
        type: AverageValue
        averageValue: 1k
  - type: Object
    object:
      metric:
        name: requests-per-second
      describedObject:
        apiVersion: networking.k8s.io/v1beta1
        kind: Ingress
        name: main-route
      target:
        kind: Value
        value: 10k
status:
  observedGeneration: 1
  lastScaleTime: <some-time>
  currentReplicas: 1
  desiredReplicas: 1
  currentMetrics:
  - type: Resource
    resource:
      name: cpu
    current:
      averageUtilization: 0
      averageValue: 0
  - type: Object
    object:
      metric:
        name: requests-per-second
      describedObject:
        apiVersion: networking.k8s.io/v1beta1
        kind: Ingress
        name: main-route
      current:
        value: 10k

这样，你的 HorizontalPodAutoscaler 将会尝试确保每个 Pod 的 CPU 利用率在 50% 以内，每秒能够服务 1000 个数据包请求，并确保所有在 Ingress 后的 Pod 每秒能够服务的请求总数达到 10000 个。

基于更特别的度量值来扩缩

许多度量流水线允许你通过名称或附加的标签来描述度量指标。对于所有非资源类型度量指标（Pod、Object 和后面将介绍的 External），可以额外指定一个标签选择算符。例如，如果你希望收集包含 verb 标签的 http_requests 度量指标，可以按如下所示设置度量指标块，使得扩缩操作仅针对 GET 请求执行：

type: Object
object:
  metric:
    name: `http_requests`
    selector: `verb=GET`

这个选择算符使用与 Kubernetes 标签选择算符相同的语法。如果名称和标签选择算符匹配到多个系列，监测管道会决定如何将多个系列合并成单个值。选择算符是可以累加的，它不会选择目标以外的对象（类型为 Pods 的目标 Pods 或者类型为 Object 的目标对象）。

基于与 Kubernetes 对象无关的度量指标执行扩缩

运行在 Kubernetes 上的应用程序可能需要基于与 Kubernetes 集群中的任何对象没有明显关系的度量指标进行自动扩缩，例如那些描述与任何 Kubernetes 名字空间中的服务都无直接关联的度量指标。在 Kubernetes 1.10 及之后版本中，你可以使用外部度量指标（external metrics）。

使用外部度量指标时，需要了解你所使用的监控系统，相关的设置与使用自定义指标时类似。外部度量指标使得你可以使用你的监控系统的任何指标来自动扩缩你的集群。你需要在 metric 块中提供 name 和 selector，同时将类型由 Object 改为 External。如果 metricSelector 匹配到多个度量指标，HorizontalPodAutoscaler 将会把它们加和。外部度量指标同时支持 Value 和 AverageValue 类型，这与 Object 类型的度量指标相同。

例如，如果你的应用程序处理来自主机上消息队列的任务，为了让每 30 个任务有 1 个工作者实例，你可以将下面的内容添加到 HorizontalPodAutoscaler 的配置中。

- type: External
  external:
    metric:
      name: queue_messages_ready
      selector:
        matchLabels:
          queue: "worker_tasks"
    target:
      type: AverageValue
      averageValue: 30

如果可能，还是推荐定制度量指标而不是外部度量指标，因为这便于让系统管理员加固定制度量指标 API。而外部度量指标 API 可以允许访问所有的度量指标。当暴露这些服务时，系统管理员需要仔细考虑这个问题。

附录：Horizontal Pod Autoscaler 状态条件

使用 autoscaling/v2beta2 格式的 HorizontalPodAutoscaler 时，你将可以看到 Kubernetes 为 HorizongtalPodAutoscaler 设置的状态条件（Status Conditions）。这些状态条件可以显示当前 HorizontalPodAutoscaler 是否能够执行扩缩以及是否受到一定的限制。

status.conditions 字段展示了这些状态条件。可以通过 kubectl describe hpa 命令查看当前影响 HorizontalPodAutoscaler 的各种状态条件信息：

kubectl describe hpa cm-test

Name:                           cm-test
Namespace:                      prom
Labels:                         <none>
Annotations:                    <none>
CreationTimestamp:              Fri, 16 Jun 2017 18:09:22 +0000
Reference:                      ReplicationController/cm-test
Metrics:                        ( current / target )
  "http_requests" on pods:      66m / 500m
Min replicas:                   1
Max replicas:                   4
ReplicationController pods:     1 current / 1 desired
Conditions:
  Type                  Status  Reason                  Message
  ----                  ------  ------                  -------
  AbleToScale           True    ReadyForNewScale        the last scale time was sufficiently old as to warrant a new scale
  ScalingActive         True    ValidMetricFound        the HPA was able to successfully calculate a replica count from pods metric http_requests
  ScalingLimited        False   DesiredWithinRange      the desired replica count is within the acceptable range
Events:

对于上面展示的这个 HorizontalPodAutoscaler，我们可以看出有若干状态条件处于健康状态。首先，AbleToScale 表明 HPA 是否可以获取和更新扩缩信息，以及是否存在阻止扩缩的各种回退条件。其次，ScalingActive 表明 HPA 是否被启用（即目标的副本数量不为零）以及是否能够完成扩缩计算。当这一状态为 False 时，通常表明获取度量指标存在问题。最后一个条件 ScalingLimitted 表明所需扩缩的值被 HorizontalPodAutoscaler 所定义的最大或者最小值所限制（即已经达到最大或者最小扩缩值）。这通常表明你可能需要调整 HorizontalPodAutoscaler 所定义的最大或者最小副本数量的限制了。

附录：量纲

HorizontalPodAutoscaler 和度量指标 API 中的所有的度量指标使用 Kubernetes 中称为量纲（Quantity）的特殊整数表示。例如，数量 10500m 用十进制表示为 10.5。如果可能的话，度量指标 API 将返回没有后缀的整数，否则返回以千分单位的数量。这意味着你可能会看到你的度量指标在 1 和 1500m （也就是在十进制记数法中的 1 和 1.5）之间波动。

附录：其他可能的情况

以声明式方式创建 Autoscaler

除了使用 kubectl autoscale 命令，也可以文件创建 HorizontalPodAutoscaler：

application/hpa/php-apache.yaml

apiVersion: autoscaling/v1
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: php-apache
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: php-apache
  minReplicas: 1
  maxReplicas: 10
  targetCPUUtilizationPercentage: 50

使用如下命令创建 autoscaler：

kubectl create -f https://k8s.io/examples/application/hpa/php-apache.yaml

horizontalpodautoscaler.autoscaling/php-apache created

7.8 - 为应用程序设置干扰预算（Disruption Budget）

FEATURE STATE: Kubernetes v1.21 [stable]

本文展示如何限制应用程序的并发干扰数量，在允许集群管理员管理集群节点的同时保证高可用。

准备开始

您的 Kubernetes 服务器版本必须不低于版本 v1.21. 要获知版本信息，请输入 kubectl version.

你是 Kubernetes 集群中某应用的所有者，该应用有高可用要求。
你应了解如何部署无状态应用和/或有状态应用。
你应当已经阅读过关于 Pod 干扰的文档。
用户应当与集群所有者或服务提供者确认其遵从 Pod 干扰预算（Pod Disruption Budgets）的规则。

用 PodDisruptionBudget 来保护应用

确定想要使用 PodDisruptionBudget (PDB) 来保护的应用。
考虑应用对干扰的反应。
以 YAML 文件形式定义 PDB 。
通过 YAML 文件创建 PDB 对象。

确定要保护的应用

用户想要保护通过内置的 Kubernetes 控制器指定的应用，这是最常见的使用场景：

Deployment
ReplicationController
ReplicaSet
StatefulSet

在这种情况下，在控制器的 .spec.selector 字段中做记录，并在 PDB 的 .spec.selector 字段中加入同样的选择算符。

从 1.15 版本开始，PDB 支持启用 scale 子资源的自定义控制器。

用户也可以用 PDB 来保护不受上述控制器控制的 Pod，或任意的 Pod 集合，但是正如任意控制器和选择算符中描述的，这里存在一些限制。

考虑应用对干扰的反应

确定在自发干扰时，多少实例可以在短时间内同时关闭。

无状态的前端：
- 关注：不能降低服务能力 10% 以上。
  - 解决方案：例如，使用 PDB，指定其 minAvailable 值为 90%。
单实例有状态应用：
- 关注：不要在不通知的情况下终止该应用。
  - 可能的解决方案 1：不使用 PDB，并忍受偶尔的停机。
  - 可能的解决方案 2：设置 maxUnavailable=0 的 PDB。意为（Kubernetes 范畴之外的）集群操作人员需要在终止应用前与用户协商，协商后准备停机，然后删除 PDB 表示准备接受干扰，后续再重新创建。
多实例有状态应用，如 Consul、ZooKeeper 或 etcd：
- 关注：不要将实例数量减少至低于仲裁规模，否则将出现写入失败。
  - 可能的解决方案 1：设置 maxUnavailable 值为 1 (适用于不同规模的应用)。
  - 可能的解决方案 2：设置 minAvailable 值为仲裁规模（例如规模为 5 时设置为 3）。 (允许同时出现更多的干扰)。
可重新启动的批处理任务：
- 关注：自发干扰的情况下，需要确保任务完成。
  - 可能的解决方案：不创建 PDB。任务控制器会创建一个替换 Pod。

指定百分比时的舍入逻辑

minAvailable 或 maxUnavailable 的值可以表示为整数或百分比。

指定整数值时，它表示 Pod 个数。例如，如果将 minAvailable 设置为 10，那么即使在干扰期间，也必须始终有 10 个Pod可用。
通过将值设置为百分比的字符串表示形式（例如 “50％”）来指定百分比时，它表示占总 Pod 数的百分比。例如，如果将 "minUnavailable" 设置为 “50％”，则干扰期间只允许 50％的 Pod 不可用。

如果将值指定为百分比，则可能无法映射到确切数量的 Pod。例如，如果你有 7 个 Pod，并且你将 minAvailable 设置为 "50％"，具体是 3 个 Pod 或 4 个 Pod 必须可用并非显而易见。 Kubernetes 采用向上取整到最接近的整数的办法，因此在这种情况下，必须有 4 个 Pod。你可以检查控制此行为的代码。

指定 PodDisruptionBudget

一个 PodDisruptionBudget 有 3 个字段：

标签选择算符 .spec.selector 用于指定其所作用的 Pod 集合，该字段为必需字段。
.spec.minAvailable 表示驱逐后仍须保证可用的 Pod 数量。即使因此影响到 Pod 驱逐（即该条件在和 Pod 驱逐发生冲突时优先保证）。 minAvailable 值可以是绝对值，也可以是百分比。
.spec.maxUnavailable （Kubernetes 1.7 及更高的版本中可用）表示驱逐后允许不可用的 Pod 的最大数量。其值可以是绝对值或是百分比。

说明：

policy/v1beta1 和 policy/v1 API 中 PodDisruptionBudget 的空选择算符的行为略有不同。在 policy/v1beta1 中，空的选择算符不会匹配任何 Pods，而 policy/v1 中，空的选择算符会匹配名字空间中所有 Pods。

用户在同一个 PodDisruptionBudget 中只能够指定 maxUnavailable 和 minAvailable 中的一个。 maxUnavailable 只能够用于控制存在相应控制器的 Pod 的驱逐（即不受控制器控制的 Pod 不在 maxUnavailable 控制范围内）。在下面的示例中， “所需副本” 指的是相应控制器的 scale，控制器对 PodDisruptionBudget 所选择的 Pod 进行管理。

示例 1：设置 minAvailable 值为 5 的情况下，驱逐时需保证 PodDisruptionBudget 的 selector 选中的 Pod 中 5 个或 5 个以上处于健康状态。

示例 2：设置 minAvailable 值为 30% 的情况下，驱逐时需保证 Pod 所需副本的至少 30% 处于健康状态。

示例 3：设置 maxUnavailable 值为 5 的情况下，驱逐时需保证所需副本中最多 5 个处于不可用状态。

示例 4：设置 maxUnavailable 值为 30% 的情况下，驱逐时需保证所需副本中最多 30% 处于不可用状态。

在典型用法中，干扰预算会被用于一个控制器管理的一组 Pod 中 —— 例如：一个 ReplicaSet 或 StatefulSet 中的 Pod。

说明： 干扰预算并不能真正保证指定数量/百分比的 Pod 一直处于运行状态。例如：当 Pod 集合的规模处于预算指定的最小值时，承载集合中某个 Pod 的节点发生了故障，这样就导致集合中可用 Pod 的数量低于预算指定值。预算只能够针对自发的驱逐提供保护，而不能针对所有 Pod 不可用的诱因。

设置 maxUnavailable 值为 0%（或 0）或设置 minAvailable 值为 100%（或等于副本数）可能会阻塞节点，导致资源耗尽。按照 PodDisruptionBudget 的语义，这是允许的。

用户可以在下面看到 pod 干扰预算定义的示例，它们与带有 app: zookeeper 标签的 pod 相匹配：

使用 minAvailable 的PDB 示例：

policy/zookeeper-pod-disruption-budget-minavailable.yaml

apiVersion: policy/v1
kind: PodDisruptionBudget
metadata:
  name: zk-pdb
spec:
  minAvailable: 2
  selector:
    matchLabels:
      app: zookeeper

使用 maxUnavailable 的 PDB 示例：

policy/zookeeper-pod-disruption-budget-maxunavailable.yaml

apiVersion: policy/v1
kind: PodDisruptionBudget
metadata:
  name: zk-pdb
spec:
  maxUnavailable: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: zookeeper

例如，如果上述 zk-pdb 选择的是一个规格为 3 的 StatefulSet 对应的 Pod，那么上面两种规范的含义完全相同。推荐使用 maxUnavailable ，因为它自动响应控制器副本数量的变化。

创建 PDB 对象

你可以使用 kubectl 创建或更新 PDB 对象。

kubectl apply -f mypdb.yaml

PDB 对象无法更新，必须删除后重新创建。

检查 PDB 的状态

使用 kubectl 来确认 PDB 被创建。

假设用户的名字空间下没有匹配 app: zookeeper 的 Pod，用户会看到类似下面的信息：

kubectl get poddisruptionbudgets

NAME     MIN AVAILABLE   MAX UNAVAILABLE   ALLOWED DISRUPTIONS   AGE
zk-pdb   2               N/A               0                     7s

假设有匹配的 Pod (比如说 3 个), 那么用户会看到类似下面的信息：

kubectl get poddisruptionbudgets

NAME     MIN AVAILABLE   MAX UNAVAILABLE   ALLOWED DISRUPTIONS   AGE
zk-pdb   2               N/A               1                     7s

ALLOWED-DISRUPTIONS 值非 0 意味着干扰控制器已经感知到相应的 Pod，对匹配的 Pod 进行统计，并更新了 PDB 的状态。

用户可以通过以下命令获取更多 PDB 状态相关信息：

kubectl get poddisruptionbudgets zk-pdb -o yaml

apiVersion: policy/v1
kind: PodDisruptionBudget
metadata:
  anntation: {}
  creationTimestamp: "2020-03-04T04:22:56Z"
  generation: 1
  name: zk-pdb
…
status:
  currentHealthy: 3
  desiredHealthy: 2
  disruptionsAllowed: 1
  expectedPods: 3
  observedGeneration: 1

任意控制器和选择算符

如果你只使用与内置的应用控制器（Deployment、ReplicationController、ReplicaSet 和 StatefulSet）对应的 PDB，也就是 PDB 的选择算符与控制器的选择算符相匹配，那么可以跳过这一节。

你可以使用这样的 PDB：它对应的 Pod 可能由其他类型的控制器控制，可能由 "operator" 控制，也可能为“裸的（不受控制器控制）” Pod，但该类 PDB 存在以下限制：

只能够使用 .spec.minAvailable ，而不能够使用 .spec.maxUnavailable。
只能够使用整数作为 .spec.minAvailable 的值，而不能使用百分比。

你可以令选择算符选择一个内置控制器所控制 Pod 的子集或父集。然而，当名字空间下存在多个 PDB 时，用户必须小心，保证 PDB 的选择算符之间不重叠。

7.9 - 从 Pod 中访问 Kubernetes API

本指南演示了如何从 Pod 中访问 Kubernetes API。

准备开始

从 Pod 中访问 API

从 Pod 内部访问 API 时，定位 API 服务器和向服务器认证身份的操作与外部客户端场景不同。

从 Pod 使用 Kubernetes API 的最简单的方法就是使用官方的客户端库。这些库可以自动发现 API 服务器并进行身份验证。

使用官方客户端库

从一个 Pod 内部连接到 Kubernetes API 的推荐方式为：

对于 Go 语言客户端，使用官方的 Go 客户端库。函数 rest.InClusterConfig() 自动处理 API 主机发现和身份认证。参见这里的一个例子。
对于 Python 客户端，使用官方的 Python 客户端库。函数 config.load_incluster_config() 自动处理 API 主机的发现和身份认证。参见这里的一个例子。
还有一些其他可用的客户端库，请参阅客户端库页面。

在以上场景中，客户端库都使用 Pod 的服务账号凭据来与 API 服务器安全地通信。

直接访问 REST API

在运行在 Pod 中时，可以通过 default 命名空间中的名为 kubernetes 的服务访问 Kubernetes API 服务器。也就是说，Pod 可以使用 kubernetes.default.svc 主机名来查询 API 服务器。官方客户端库自动完成这个工作。

向 API 服务器进行身份认证的推荐做法是使用服务账号凭据。默认情况下，每个 Pod 与一个服务账号关联，该服务账户的凭证（令牌）放置在此 Pod 中每个容器的文件系统树中的 /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/token 处。

如果证书包可用，则凭证包被放入每个容器的文件系统树中的 /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/ca.crt 处，且将被用于验证 API 服务器的服务证书。

最后，用于命名空间域 API 操作的默认命名空间放置在每个容器中的 /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/namespace 文件中。

使用 kubectl proxy

如果你希望不使用官方客户端库就完成 API 查询，可以将 kubectl proxy 作为 command 在 Pod 中启动一个边车（Sidecar）容器。这样，kubectl proxy 自动完成对 API 的身份认证，并将其暴露到 Pod 的 localhost 接口，从而 Pod 中的其他容器可以直接使用 API。

不使用代理

通过将认证令牌直接发送到 API 服务器，也可以避免运行 kubectl proxy 命令。内部的证书机制能够为链接提供保护。

# 指向内部 API 服务器的主机名
APISERVER=https://kubernetes.default.svc

# 服务账号令牌的路径
SERVICEACCOUNT=/var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount

# 读取 Pod 的名字空间
NAMESPACE=$(cat ${SERVICEACCOUNT}/namespace)

# 读取服务账号的持有者令牌
TOKEN=$(cat ${SERVICEACCOUNT}/token)

# 引用内部证书机构（CA）
CACERT=${SERVICEACCOUNT}/ca.crt

# 使用令牌访问 API
curl --cacert ${CACERT} --header "Authorization: Bearer ${TOKEN}" -X GET ${APISERVER}/api

输出类似于：

{
  "kind": "APIVersions",
  "versions": [
    "v1"
  ],
  "serverAddressByClientCIDRs": [
    {
      "clientCIDR": "0.0.0.0/0",
      "serverAddress": "10.0.1.149:443"
    }
  ]
}

7.10 - 扩缩 StatefulSet

本文介绍如何扩缩StatefulSet。StatefulSet 的扩缩指的是增加或者减少副本个数。

准备开始

StatefulSets 仅适用于 Kubernetes 1.5 及以上版本。
不是所有 Stateful 应用都能很好地执行扩缩操作。如果你不是很确定是否要扩缩你的 StatefulSet，可先参阅 StatefulSet 概念或者 StatefulSet 教程。
仅当你确定你的有状态应用的集群是完全健康的，才可执行扩缩操作.

扩缩 StatefulSet

使用 `kubectl` 扩缩 StatefulSet

首先，找到你要扩缩的 StatefulSet。

kubectl get statefulsets <statefulset 名称>

更改 StatefulSet 中副本个数：

kubectl scale statefulsets <statefulset 名称> --replicas=<新的副本数>

对 StatefulSet 执行就地更新

另外, 你可以就地更新 StatefulSet。

如果你的 StatefulSet 最初通过 kubectl apply 或 kubectl create --save-config 创建, 你可以更新 StatefulSet 清单中的 .spec.replicas, 然后执行命令 kubectl apply:

kubectl apply -f <更新后的 statefulset 文件>

否则，可以使用 kubectl edit 编辑副本字段：

kubectl edit statefulsets <statefulset 名称>

或者使用 kubectl patch：

kubectl patch statefulsets <statefulset 名称> -p '{"spec":{"replicas":<new-replicas>}}'

故障排查

缩容操作无法正常工作

当 Stateful 所管理的任何 Pod 不健康时，你不能对该 StatefulSet 执行缩容操作。仅当 StatefulSet 的所有 Pod 都处于运行状态和 Ready 状况后才可缩容.

如果 spec.replicas 大于 1，Kubernetes 无法判定 Pod 不健康的原因。 Pod 不健康可能是由于永久性故障造成也可能是瞬态故障。瞬态故障可能是节点升级或维护而引起的节点重启造成的。

如果该 Pod 不健康是由于永久性故障导致, 则在不纠正该故障的情况下进行缩容可能会导致 StatefulSet 进入一种状态，其成员 Pod 数量低于应正常运行的副本数。这种状态也许会导致 StatefulSet 不可用。

如果由于瞬态故障而导致 Pod 不健康并且 Pod 可能再次变为可用，那么瞬态错误可能会干扰你对 StatefulSet 的扩容/缩容操作。一些分布式数据库在同时有节点加入和离开时会遇到问题。在这些情况下，最好是在应用级别进行分析扩缩操作的状态, 并且只有在确保 Stateful 应用的集群是完全健康时才执行扩缩操作。

接下来

进一步了解删除 StatefulSet

8 - 运行 Jobs

使用并行处理运行 Jobs。

8.1 - 使用 CronJob 运行自动化任务

在Kubernetes v1.21 版本中，CronJob 被提升为通用版本。如果你使用的是旧版本的 Kubernetes，请参考你正在使用的 Kubernetes 版本的文档，这样你就能看到准确的信息。旧的 Kubernetes 版本不支持batch/v1 CronJob API。

你可以利用 CronJobs 执行基于时间调度的任务。这些自动化任务和 Linux 或者 Unix 系统的 Cron 任务类似。

CronJobs 在创建周期性以及重复性的任务时很有帮助，例如执行备份操作或者发送邮件。CronJobs 也可以在特定时间调度单个任务，例如你想调度低活跃周期的任务。

CronJobs 有一些限制和特点。例如，在特定状况下，同一个 CronJob 可以创建多个任务。因此，任务应该是幂等的。

查看更多限制，请参考 CronJobs。

准备开始

你必须拥有一个 Kubernetes 的集群，同时你的 Kubernetes 集群必须带有 kubectl 命令行工具。建议在至少有两个节点的集群上运行本教程，且这些节点不作为控制平面主机。如果你还没有集群，你可以通过 Minikube 构建一个你自己的集群，或者你可以使用下面任意一个 Kubernetes 工具构建：
- Katacoda
- 玩转 Kubernetes
您的 Kubernetes 服务器版本必须不低于版本 v1.21. 要获知版本信息，请输入 kubectl version.

创建 CronJob

CronJob 需要一个配置文件。本例中 CronJob 的.spec 配置文件每分钟打印出当前时间和一个问好信息：

application/job/cronjob.yaml

apiVersion: batch/v1
kind: CronJob
metadata:
  name: hello
spec:
  schedule: "* * * * *"
  jobTemplate:
    spec:
      template:
        spec:
          containers:
          - name: hello
            image: busybox:1.28
            imagePullPolicy: IfNotPresent
            command:
            - /bin/sh
            - -c
            - date; echo Hello from the Kubernetes cluster
          restartPolicy: OnFailure

想要运行示例的 CronJob，可以下载示例文件并执行命令：

kubectl create -f https://k8s.io/examples/application/job/cronjob.yaml

cronjob.batch/hello created

创建好 CronJob 后，使用下面的命令来获取其状态：

kubectl get cronjob hello

输出类似于：

NAME    SCHEDULE      SUSPEND   ACTIVE   LAST SCHEDULE   AGE
hello   */1 * * * *   False     0        50s             75s

就像你从命令返回结果看到的那样，CronJob 还没有调度或执行任何任务。大约需要一分钟任务才能创建好。

kubectl get jobs --watch

NAME               COMPLETIONS   DURATION   AGE
hello-4111706356   0/1                      0s
hello-4111706356   0/1           0s         0s
hello-4111706356   1/1           5s         5s

现在你已经看到了一个运行中的任务被 “hello” CronJob 调度。你可以停止监视这个任务，然后再次查看 CronJob 就能看到它调度任务：

kubectl get cronjob hello

输出类似于：

NAME    SCHEDULE      SUSPEND   ACTIVE   LAST SCHEDULE   AGE
hello   */1 * * * *   False     0        50s             75s

你应该能看到 hello CronJob 在 LAST SCHEDULE 声明的时间点成功的调度了一次任务。有 0 个活跃的任务意味着任务执行完毕或者执行失败。

现在，找到最后一次调度任务创建的 Pod 并查看一个 Pod 的标准输出。

说明： Job 名称和 Pod 名称不同。

# 在你的系统上将 "hello-4111706356" 替换为 Job 名称
pods=$(kubectl get pods --selector=job-name=hello-4111706356 --output=jsonpath={.items..metadata.name})

查看 Pod 日志：

kubectl logs $pods

输出与此类似：

Fri Feb 22 11:02:09 UTC 2019
Hello from the Kubernetes cluster

删除 CronJob

当你不再需要 CronJob 时，可以用 kubectl delete cronjob <cronjob name> 删掉它：

kubectl delete cronjob hello

删除 CronJob 会清除它创建的所有任务和 Pod，并阻止它创建额外的任务。你可以查阅垃圾收集。

编写 CronJob 声明信息

像 Kubernetes 的其他配置一样，CronJob 需要 apiVersion、kind、和 metadata 域。配置文件的一般信息，请参考部署应用和使用 kubectl 管理资源.

CronJob 配置也需要包括 .spec.

说明： 对 CronJob 的所有改动，特别是它的 .spec，只会影响将来的运行实例。

时间安排

.spec.schedule 是 .spec 需要的域。它使用了 Cron 格式串，例如 0 * * * * or @hourly ，作为它的任务被创建和执行的调度时间。

该格式也包含了扩展的 "Vixie cron" 步长值。 FreeBSD 手册中解释如下:

步长可被用于范围组合。范围后面带有 /<数字> 可以声明范围内的步幅数值。例如，0-23/2 可被用在小时域来声明命令在其他数值的小时数执行（ V7 标准中对应的方法是0,2,4,6,8,10,12,14,16,18,20,22）。步长也可以放在通配符后面，因此如果你想表达 "每两小时"，就用 */2 。

说明： 调度中的问号 (?) 和星号 * 含义相同，表示给定域的任何可用值。

任务模版

.spec.jobTemplate是任务的模版，它是必须的。它和 Job的语法完全一样，除了它是嵌套的没有 apiVersion 和 kind。编写任务的 .spec ，请参考编写 Job 的Spec。

开始的最后期限

.spec.startingDeadlineSeconds 域是可选的。它表示任务如果由于某种原因错过了调度时间，开始该任务的截止时间的秒数。过了截止时间，CronJob 就不会开始任务。不满足这种最后期限的任务会被统计为失败任务。如果该域没有声明，那任务就没有最后期限。

如果.spec.startingDeadlineSeconds字段被设置(非空)，CronJob 控制器会计算从预期创建 Job 到当前时间的时间差。如果时间差大于该限制，则跳过此次执行。

例如，如果将其设置为 200，则 Job 控制器允许在实际调度之后最多 200 秒内创建 Job。

并发性规则

.spec.concurrencyPolicy 也是可选的。它声明了 CronJob 创建的任务执行时发生重叠如何处理。 spec 仅能声明下列规则中的一种：

Allow (默认)：CronJob 允许并发任务执行。
Forbid： CronJob 不允许并发任务执行；如果新任务的执行时间到了而老任务没有执行完，CronJob 会忽略新任务的执行。
Replace：如果新任务的执行时间到了而老任务没有执行完，CronJob 会用新任务替换当前正在运行的任务。

请注意，并发性规则仅适用于相同 CronJob 创建的任务。如果有多个 CronJob，它们相应的任务总是允许并发执行的。

挂起

.spec.suspend域也是可选的。如果设置为 true ，后续发生的执行都会挂起。这个设置对已经开始的执行不起作用。默认是关闭的。

注意： 在调度时间内挂起的执行都会被统计为错过的任务。当 .spec.suspend 从 true 改为 false 时，且没有开始的最后期限，错过的任务会被立即调度。

任务历史限制

.spec.successfulJobsHistoryLimit 和 .spec.failedJobsHistoryLimit是可选的。这两个字段指定应保留多少已完成和失败的任务。默认设置为3和1。限制设置为 0 代表相应类型的任务完成后不会保留。

8.2 - 使用工作队列进行粗粒度并行处理

本例中，我们会运行包含多个并行工作进程的 Kubernetes Job。

本例中，每个 Pod 一旦被创建，会立即从任务队列中取走一个工作单元并完成它，然后将工作单元从队列中删除后再退出。

下面是本次示例的主要步骤：

启动一个消息队列服务 本例中，我们使用 RabbitMQ，你也可以用其他的消息队列服务。在实际工作环境中，你可以创建一次消息队列服务然后在多个任务中重复使用。
创建一个队列，放上消息数据 每个消息表示一个要执行的任务。本例中，每个消息是一个整数值。我们将基于这个整数值执行很长的计算操作。
启动一个在队列中执行这些任务的 Job。该 Job 启动多个 Pod。每个 Pod 从消息队列中取走一个任务，处理它，然后重复执行，直到队列的队尾。

准备开始

要熟悉 Job 基本用法（非并行的），请参考 Job。

您的 Kubernetes 服务器版本必须不低于版本 v1.8. 要获知版本信息，请输入 kubectl version.

启动消息队列服务

本例使用了 RabbitMQ，但你可以更改该示例，使用其他 AMQP 类型的消息服务。

在实际工作中，在集群中一次性部署某个消息队列服务，之后在很多 Job 中复用，包括需要长期运行的服务。

按下面的方法启动 RabbitMQ：

kubectl create -f https://raw.githubusercontent.com/kubernetes/kubernetes/release-1.3/examples/celery-rabbitmq/rabbitmq-service.yaml

service "rabbitmq-service" created

kubectl create -f https://raw.githubusercontent.com/kubernetes/kubernetes/release-1.3/examples/celery-rabbitmq/rabbitmq-controller.yaml

replicationcontroller "rabbitmq-controller" created

我们仅用到 celery-rabbitmq 示例中描述的部分功能。

测试消息队列服务

现在，我们可以试着访问消息队列。我们将会创建一个临时的可交互的 Pod，在它上面安装一些工具，然后用队列做实验。

首先创建一个临时的可交互的 Pod：

# 创建一个临时的可交互的 Pod
kubectl run -i --tty temp --image ubuntu:14.04

Waiting for pod default/temp-loe07 to be running, status is Pending, pod ready: false
... [ previous line repeats several times .. hit return when it stops ] ...

请注意你的 Pod 名称和命令提示符将会不同。

接下来安装 amqp-tools ，这样我们就能用消息队列了。

# 安装一些工具
root@temp-loe07:/# apt-get update
.... [ lots of output ] ....
root@temp-loe07:/# apt-get install -y curl ca-certificates amqp-tools python dnsutils
.... [ lots of output ] ....

后续，我们将制作一个包含这些包的 Docker 镜像。

接着，我们将要验证我们发现 RabbitMQ 服务：

# 请注意 rabbitmq-service 有Kubernetes 提供的 DNS 名称，

root@temp-loe07:/# nslookup rabbitmq-service
Server:        10.0.0.10
Address:    10.0.0.10#53

Name:    rabbitmq-service.default.svc.cluster.local
Address: 10.0.147.152

# 你的 IP 地址会不同

如果 Kube-DNS 没有正确安装，上一步可能会出错。你也可以在环境变量中找到服务 IP。

# env | grep RABBIT | grep HOST
RABBITMQ_SERVICE_SERVICE_HOST=10.0.147.152

# 你的 IP 地址会有所不同

接着我们将要确认可以创建队列，并能发布消息和消费消息。

# 下一行，rabbitmq-service 是访问 rabbitmq-service 的主机名。5672是 rabbitmq 的标准端口。

root@temp-loe07:/# export BROKER_URL=amqp://guest:guest@rabbitmq-service:5672

# 如果上一步中你不能解析 "rabbitmq-service"，可以用下面的命令替换：
# root@temp-loe07:/# BROKER_URL=amqp://guest:guest@$RABBITMQ_SERVICE_SERVICE_HOST:5672

# 现在创建队列：

root@temp-loe07:/# /usr/bin/amqp-declare-queue --url=$BROKER_URL -q foo -d foo

# 向它推送一条消息:

root@temp-loe07:/# /usr/bin/amqp-publish --url=$BROKER_URL -r foo -p -b Hello

# 然后取回它.

root@temp-loe07:/# /usr/bin/amqp-consume --url=$BROKER_URL -q foo -c 1 cat && echo
Hello
root@temp-loe07:/#

最后一个命令中， amqp-consume 工具从队列中取走了一个消息，并把该消息传递给了随机命令的标准输出。在这种情况下，cat 会打印它从标准输入中读取的字符，echo 会添加回车符以便示例可读。

为队列增加任务

现在让我们给队列增加一些任务。在我们的示例中，任务是多个待打印的字符串。

实践中，消息的内容可以是：

待处理的文件名
程序额外的参数
数据库表的关键字范围
模拟任务的配置参数
待渲染的场景的帧序列号

本例中，如果有大量的数据需要被 Job 的所有 Pod 读取，典型的做法是把它们放在一个共享文件系统中，如NFS，并以只读的方式挂载到所有 Pod，或者 Pod 中的程序从类似 HDFS 的集群文件系统中读取。

例如，我们创建队列并使用 amqp 命令行工具向队列中填充消息。实践中，你可以写个程序来利用 amqp 客户端库来填充这些队列。

/usr/bin/amqp-declare-queue --url=$BROKER_URL -q job1  -d job1

for f in apple banana cherry date fig grape lemon melon 
do
  /usr/bin/amqp-publish --url=$BROKER_URL -r job1 -p -b $f
done

这样，我们给队列中填充了8个消息。

创建镜像

现在我们可以创建一个做为 Job 来运行的镜像。

我们将用 amqp-consume 来从队列中读取消息并实际运行我们的程序。这里给出一个非常简单的示例程序：

application/job/rabbitmq/worker.py

#!/usr/bin/env python

# Just prints standard out and sleeps for 10 seconds.
import sys
import time
print("Processing " + sys.stdin.readlines()[0])
time.sleep(10)

现在，编译镜像。如果你在用源代码树，那么切换到目录 examples/job/work-queue-1。否则的话，创建一个临时目录，切换到这个目录。下载 Dockerfile，和 worker.py。无论哪种情况，都可以用下面的命令编译镜像

docker build -t job-wq-1 .

对于 Docker Hub, 给你的应用镜像打上标签，标签为你的用户名，然后用下面的命令推送到 Hub。用你的 Hub 用户名替换 <username>。

docker tag job-wq-1 <username>/job-wq-1
docker push <username>/job-wq-1

如果你在用谷歌容器仓库，用你的项目 ID 作为标签打到你的应用镜像上，然后推送到 GCR。用你的项目 ID 替换 <project>。

docker tag job-wq-1 gcr.io/<project>/job-wq-1
gcloud docker -- push gcr.io/<project>/job-wq-1

定义 Job

这里给出一个 Job 定义 yaml文件。你需要拷贝一份并编辑镜像以匹配你使用的名称，保存为 ./job.yaml。

application/job/rabbitmq/job.yaml

apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
  name: job-wq-1
spec:
  completions: 8
  parallelism: 2
  template:
    metadata:
      name: job-wq-1
    spec:
      containers:
      - name: c
        image: gcr.io/<project>/job-wq-1
        env:
        - name: BROKER_URL
          value: amqp://guest:guest@rabbitmq-service:5672
        - name: QUEUE
          value: job1
      restartPolicy: OnFailure

本例中，每个 Pod 使用队列中的一个消息然后退出。这样，Job 的完成计数就代表了完成的工作项的数量。本例中我们设置 .spec.completions: 8，因为我们放了8项内容在队列中。

运行 Job

现在我们运行 Job：

kubectl create -f ./job.yaml

稍等片刻，然后检查 Job。

kubectl describe jobs/job-wq-1

Name:             job-wq-1
Namespace:        default
Selector:         controller-uid=41d75705-92df-11e7-b85e-fa163ee3c11f
Labels:           controller-uid=41d75705-92df-11e7-b85e-fa163ee3c11f
                  job-name=job-wq-1
Annotations:      <none>
Parallelism:      2
Completions:      8
Start Time:       Wed, 06 Sep 2017 16:42:02 +0800
Pods Statuses:    0 Running / 8 Succeeded / 0 Failed
Pod Template:
  Labels:       controller-uid=41d75705-92df-11e7-b85e-fa163ee3c11f
                job-name=job-wq-1
  Containers:
   c:
    Image:      gcr.io/causal-jigsaw-637/job-wq-1
    Port:
    Environment:
      BROKER_URL:       amqp://guest:guest@rabbitmq-service:5672
      QUEUE:            job1
    Mounts:             <none>
  Volumes:              <none>
Events:
  FirstSeen  LastSeen   Count    From    SubobjectPath    Type      Reason              Message
  ─────────  ────────   ─────    ────    ─────────────    ──────    ──────              ───────
  27s        27s        1        {job }                   Normal    SuccessfulCreate    Created pod: job-wq-1-hcobb
  27s        27s        1        {job }                   Normal    SuccessfulCreate    Created pod: job-wq-1-weytj
  27s        27s        1        {job }                   Normal    SuccessfulCreate    Created pod: job-wq-1-qaam5
  27s        27s        1        {job }                   Normal    SuccessfulCreate    Created pod: job-wq-1-b67sr
  26s        26s        1        {job }                   Normal    SuccessfulCreate    Created pod: job-wq-1-xe5hj
  15s        15s        1        {job }                   Normal    SuccessfulCreate    Created pod: job-wq-1-w2zqe
  14s        14s        1        {job }                   Normal    SuccessfulCreate    Created pod: job-wq-1-d6ppa
  14s        14s        1        {job }                   Normal    SuccessfulCreate    Created pod: job-wq-1-p17e0

我们所有的 Pod 都成功了。耶！

替代方案

本文所讲述的处理方法的好处是你不需要修改你的 "worker" 程序使其知道工作队列的存在。

本文所描述的方法需要你运行一个消息队列服务。如果不方便运行消息队列服务，你也许会考虑另外一种任务模式。

本文所述的方法为每个工作项创建了一个 Pod。如果你的工作项仅需数秒钟，为每个工作项创建 Pod会增加很多的常规消耗。可以考虑另外的方案请参考示例，这种方案可以实现每个 Pod 执行多个工作项。

示例中，我们使用 amqp-consume 从消息队列读取消息并执行我们真正的程序。这样的好处是你不需要修改你的程序使其知道队列的存在。要了解怎样使用客户端库和工作队列通信，请参考不同的示例。

友情提醒

如果设置的完成数量小于队列中的消息数量，会导致一部分消息项不会被执行。

如果设置的完成数量大于队列中的消息数量，当队列中所有的消息都处理完成后， Job 也会显示为未完成。Job 将创建 Pod 并阻塞等待消息输入。

当发生下面两种情况时，即使队列中所有的消息都处理完了，Job 也不会显示为完成状态：

在 amqp-consume 命令拿到消息和容器成功退出之间的时间段内，执行杀死容器操作；
在 kubelet 向 api-server 传回 Pod 成功运行之前，发生节点崩溃。

8.3 - 使用工作队列进行精细的并行处理

在这个例子中，我们会运行一个Kubernetes Job，其中的 Pod 会运行多个并行工作进程。

在这个例子中，当每个pod被创建时，它会从一个任务队列中获取一个工作单元，处理它，然后重复，直到到达队列的尾部。

下面是这个示例的步骤概述：

启动存储服务用于保存工作队列。 在这个例子中，我们使用 Redis 来存储工作项。在上一个例子中，我们使用了 RabbitMQ。在这个例子中，由于 AMQP 不能为客户端提供一个良好的方法来检测一个有限长度的工作队列是否为空，我们使用了 Redis 和一个自定义的工作队列客户端库。在实践中，你可能会设置一个类似于 Redis 的存储库，并将其同时用于多项任务或其他事务的工作队列。

创建一个队列，然后向其中填充消息。 每个消息表示一个将要被处理的工作任务。在这个例子中，消息是一个我们将用于进行长度计算的整数。

启动一个 Job 对队列中的任务进行处理。这个 Job 启动了若干个 Pod 。每个 Pod 从消息队列中取出一个工作任务，处理它，然后重复，直到到达队列的尾部。

准备开始

您的 Kubernetes 服务器版本必须不低于版本 v1.8. 要获知版本信息，请输入 kubectl version.

熟悉基本的、非并行的 Job。

启动 Redis

对于这个例子，为了简单起见，我们将启动一个单实例的 Redis。了解如何部署一个可伸缩、高可用的 Redis 例子，请查看 Redis 示例

你也可以直接下载如下文件：

使用任务填充队列

现在，让我们往队列里添加一些“任务”。在这个例子中，我们的任务是一些将被打印出来的字符串。

启动一个临时的可交互的 pod 用于运行 Redis 命令行界面。

kubectl run -i --tty temp --image redis --command "/bin/sh"

Waiting for pod default/redis2-c7h78 to be running, status is Pending, pod ready: false
Hit enter for command prompt

现在按回车键，启动 redis 命令行界面，然后创建一个存在若干个工作项的列表。

# redis-cli -h redis
redis:6379> rpush job2 "apple"
(integer) 1
redis:6379> rpush job2 "banana"
(integer) 2
redis:6379> rpush job2 "cherry"
(integer) 3
redis:6379> rpush job2 "date"
(integer) 4
redis:6379> rpush job2 "fig"
(integer) 5
redis:6379> rpush job2 "grape"
(integer) 6
redis:6379> rpush job2 "lemon"
(integer) 7
redis:6379> rpush job2 "melon"
(integer) 8
redis:6379> rpush job2 "orange"
(integer) 9
redis:6379> lrange job2 0 -1
1) "apple"
2) "banana"
3) "cherry"
4) "date"
5) "fig"
6) "grape"
7) "lemon"
8) "melon"
9) "orange"

因此，这个键为 job2 的列表就是我们的工作队列。

注意：如果你还没有正确地配置 Kube DNS，你可能需要将上面的第一步改为 redis-cli -h $REDIS_SERVICE_HOST。

创建镜像

现在我们已经准备好创建一个我们要运行的镜像

我们会使用一个带有 redis 客户端的 python 工作程序从消息队列中读出消息。

这里提供了一个简单的 Redis 工作队列客户端库，叫 rediswq.py (下载)。

Job 中每个 Pod 内的 “工作程序” 使用工作队列客户端库获取工作。如下：

application/job/redis/worker.py

#!/usr/bin/env python

import time
import rediswq

host="redis"
# Uncomment next two lines if you do not have Kube-DNS working.
# import os
# host = os.getenv("REDIS_SERVICE_HOST")

q = rediswq.RedisWQ(name="job2", host=host)
print("Worker with sessionID: " +  q.sessionID())
print("Initial queue state: empty=" + str(q.empty()))
while not q.empty():
  item = q.lease(lease_secs=10, block=True, timeout=2)
  if item is not None:
    itemstr = item.decode("utf-8")
    print("Working on " + itemstr)
    time.sleep(10) # Put your actual work here instead of sleep.
    q.complete(item)
  else:
    print("Waiting for work")
print("Queue empty, exiting")

你也可以下载 worker.py、 rediswq.py 和 Dockerfile。然后构建镜像：

docker build -t job-wq-2 .

Push 镜像

对于 Docker Hub，请先用你的用户名给镜像打上标签，然后使用下面的命令 push 你的镜像到仓库。请将 <username> 替换为你自己的 Hub 用户名。

docker tag job-wq-2 <username>/job-wq-2
docker push <username>/job-wq-2

你需要将镜像 push 到一个公共仓库或者配置集群访问你的私有仓库。

如果你使用的是 Google Container Registry，请先用你的 project ID 给你的镜像打上标签，然后 push 到 GCR 。请将 <project> 替换为你自己的 project ID

docker tag job-wq-2 gcr.io/<project>/job-wq-2
gcloud docker -- push gcr.io/<project>/job-wq-2

定义一个 Job

这是 job 定义：

application/job/redis/job.yaml

apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
  name: job-wq-2
spec:
  parallelism: 2
  template:
    metadata:
      name: job-wq-2
    spec:
      containers:
      - name: c
        image: gcr.io/myproject/job-wq-2
      restartPolicy: OnFailure

请确保将 job 模板中的 gcr.io/myproject 更改为你自己的路径。

在这个例子中，每个 pod 处理了队列中的多个项目，直到队列中没有项目时便退出。因为是由工作程序自行检测工作队列是否为空，并且 Job 控制器不知道工作队列的存在，这依赖于工作程序在完成工作时发出信号。工作程序以成功退出的形式发出信号表示工作队列已经为空。所以，只要有任意一个工作程序成功退出，控制器就知道工作已经完成了，所有的 Pod 将很快会退出。因此，我们将 Job 的完成计数（Completion Count）设置为 1 。尽管如此，Job 控制器还是会等待其它 Pod 完成。

运行 Job

现在运行这个 Job ：

kubectl apply -f ./job.yaml

稍等片刻，然后检查这个 Job。

kubectl describe jobs/job-wq-2

Name:             job-wq-2
Namespace:        default
Selector:         controller-uid=b1c7e4e3-92e1-11e7-b85e-fa163ee3c11f
Labels:           controller-uid=b1c7e4e3-92e1-11e7-b85e-fa163ee3c11f
                  job-name=job-wq-2
Annotations:      <none>
Parallelism:      2
Completions:      <unset>
Start Time:       Mon, 11 Jan 2016 17:07:59 -0800
Pods Statuses:    1 Running / 0 Succeeded / 0 Failed
Pod Template:
  Labels:       controller-uid=b1c7e4e3-92e1-11e7-b85e-fa163ee3c11f
                job-name=job-wq-2
  Containers:
   c:
    Image:              gcr.io/exampleproject/job-wq-2
    Port:
    Environment:        <none>
    Mounts:             <none>
  Volumes:              <none>
Events:
  FirstSeen    LastSeen    Count    From            SubobjectPath    Type        Reason            Message
  ---------    --------    -----    ----            -------------    --------    ------            -------
  33s          33s         1        {job-controller }                Normal      SuccessfulCreate  Created pod: job-wq-2-lglf8

查看日志：

kubectl logs pods/job-wq-2-7r7b2

Worker with sessionID: bbd72d0a-9e5c-4dd6-abf6-416cc267991f
Initial queue state: empty=False
Working on banana
Working on date
Working on lemon

你可以看到，其中的一个 pod 处理了若干个工作单元。

替代方案

如果你不方便运行一个队列服务或者修改你的容器用于运行一个工作队列，你可以考虑其它的 Job 模式。

如果你有持续的后台处理业务，那么可以考虑使用 ReplicaSet 来运行你的后台业务，和运行一个类似 https://github.com/resque/resque 的后台处理库。

8.4 - 使用索引作业完成静态工作分配下的并行处理

FEATURE STATE: Kubernetes v1.22 [beta]

在此示例中，你将运行一个使用多个并行工作进程的 Kubernetes Job。每个 worker 都是在自己的 Pod 中运行的不同容器。 Pod 具有控制平面自动设置的 索引编号（index number），这些编号使得每个 Pod 能识别出要处理整个任务的哪个部分。

Pod 索引在注解 batch.kubernetes.io/job-completion-index 中呈现，具体表示为一个十进制值字符串。为了让容器化的任务进程获得此索引，你可以使用 downward API 机制发布注解的值。为方便起见，控制平面自动设置 downward API 以在 JOB_COMPLETION_INDEX 环境变量中公开索引。

以下是此示例中步骤的概述：

定义使用带索引完成信息的 Job 清单。 Downward API 使你可以将 Pod 索引注释作为环境变量或文件传递给容器。
根据该清单启动一个带索引（Indexed）的 Job。

准备开始

你应该已经熟悉 Job 的基本的、非并行的用法。

您的 Kubernetes 服务器版本必须不低于版本 v1.21. 要获知版本信息，请输入 kubectl version.

选择一种方法

要从工作程序访问工作项，你有几个选择：

读取 JOB_COMPLETION_INDEX 环境变量。Job 控制器自动将此变量链接到包含完成索引的注解。
读取包含完整索引的文件。
假设你无法修改程序，你可以使用脚本包装它，该脚本使用上述任意方法读取索引并将其转换为程序可以用作输入的内容。

对于此示例，假设你选择了方法 3 并且想要运行 rev 实用程序。这个程序接受一个文件作为参数并按逆序打印其内容。

rev data.txt

你将使用 busybox 容器映像中的 rev 工具。

由于这只是一个例子，每个 Pod 只做一小部分工作（反转一个短字符串）。例如，在实际工作负载中，你可能会创建一个表示基于场景数据制作 60 秒视频的任务的 Job 。视频渲染 Job 中的每个工作项都将渲染该视频剪辑的特定帧。索引完成意味着 Job 中的每个 Pod 都知道通过从剪辑开始计算帧数，来确定渲染和发布哪一帧，。

定义索引作业

这是一个使用 Indexed 完成模式的示例 Job 清单：

application/job/indexed-job.yaml

apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
  name: 'indexed-job'
spec:
  completions: 5
  parallelism: 3
  completionMode: Indexed
  template:
    spec:
      restartPolicy: Never
      initContainers:
      - name: 'input'
        image: 'docker.io/library/bash'
        command:
        - "bash"
        - "-c"
        - |
          items=(foo bar baz qux xyz)
          echo ${items[$JOB_COMPLETION_INDEX]} > /input/data.txt          
        volumeMounts:
        - mountPath: /input
          name: input
      containers:
      - name: 'worker'
        image: 'docker.io/library/busybox'
        command:
        - "rev"
        - "/input/data.txt"
        volumeMounts:
        - mountPath: /input
          name: input
      volumes:
      - name: input
        emptyDir: {}

在上面的示例中，你使用 Job 控制器为所有容器设置的内置 JOB_COMPLETION_INDEX 环境变量。 Init 容器将索引映射到一个静态值，并将其写入一个文件，该文件通过 emptyDir 卷与运行 worker 的容器共享。或者，你可以通过 Downward API 定义自己的环境变量将索引发布到容器。你还可以选择从包含 ConfigMap 的环境变量或文件加载值列表。

或者也可以直接使用 Downward API 将注解值作为卷文件传递，如下例所示：

application/job/indexed-job-vol.yaml

apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
  name: 'indexed-job'
spec:
  completions: 5
  parallelism: 3
  completionMode: Indexed
  template:
    spec:
      restartPolicy: Never
      containers:
      - name: 'worker'
        image: 'docker.io/library/busybox'
        command:
        - "rev"
        - "/input/data.txt"
        volumeMounts:
        - mountPath: /input
          name: input
      volumes:
      - name: input
        downwardAPI:
          items:
          - path: "data.txt"
            fieldRef:
              fieldPath: metadata.annotations['batch.kubernetes.io/job-completion-index']

执行 Job

现在执行 Job：

# 使用第一种方法（依赖于 $JOB_COMPLETION_INDEX）
kubectl apply -f https://kubernetes.io/examples/application/job/indexed-job.yaml

当你创建此 Job 时，控制平面会创建一系列 Pod，每个索引都由你指定。 .spec.parallelism 的值决定了一次可以运行多少个，而 .spec.completions 决定了 Job 总共创建了多少个 Pod。

因为 .spec.parallelism 小于 .spec.completions，控制平面在启动更多 Pod 之前，等待部分第一批 Pod 完成。

创建 Job 后，稍等片刻，然后检查进度：

kubectl describe jobs/indexed-job

输出类似于：

Name:              indexed-job
Namespace:         default
Selector:          controller-uid=bf865e04-0b67-483b-9a90-74cfc4c3e756
Labels:            controller-uid=bf865e04-0b67-483b-9a90-74cfc4c3e756
                   job-name=indexed-job
Annotations:       <none>
Parallelism:       3
Completions:       5
Start Time:        Thu, 11 Mar 2021 15:47:34 +0000
Pods Statuses:     2 Running / 3 Succeeded / 0 Failed
Completed Indexes: 0-2
Pod Template:
  Labels:  controller-uid=bf865e04-0b67-483b-9a90-74cfc4c3e756
           job-name=indexed-job
  Init Containers:
   input:
    Image:      docker.io/library/bash
    Port:       <none>
    Host Port:  <none>
    Command:
      bash
      -c
      items=(foo bar baz qux xyz)
      echo ${items[$JOB_COMPLETION_INDEX]} > /input/data.txt

    Environment:  <none>
    Mounts:
      /input from input (rw)
  Containers:
   worker:
    Image:      docker.io/library/busybox
    Port:       <none>
    Host Port:  <none>
    Command:
      rev
      /input/data.txt
    Environment:  <none>
    Mounts:
      /input from input (rw)
  Volumes:
   input:
    Type:       EmptyDir (a temporary directory that shares a pod's lifetime)
    Medium:
    SizeLimit:  <unset>
Events:
  Type    Reason            Age   From            Message
  ----    ------            ----  ----            -------
  Normal  SuccessfulCreate  4s    job-controller  Created pod: indexed-job-njkjj
  Normal  SuccessfulCreate  4s    job-controller  Created pod: indexed-job-9kd4h
  Normal  SuccessfulCreate  4s    job-controller  Created pod: indexed-job-qjwsz
  Normal  SuccessfulCreate  1s    job-controller  Created pod: indexed-job-fdhq5
  Normal  SuccessfulCreate  1s    job-controller  Created pod: indexed-job-ncslj

在此示例中，你使用每个索引的自定义值运行 Job。你可以检查其中一个 Pod 的输出：

kubectl logs indexed-job-fdhq5 # 更改它以匹配来自该 Job 的 Pod 的名称

输出类似于：

xuq

8.5 - 使用展开的方式进行并行处理

本任务展示基于一个公共的模板运行多个Jobs。你可以用这种方法来并行执行批处理任务。

在本任务示例中，只有三个工作条目：apple、banana 和 cherry。示例任务处理每个条目时打印一个字符串之后结束。

参考在真实负载中使用 Job了解更适用于真实使用场景的模式。

准备开始

你应先熟悉基本的、非并行的 Job 的用法。

任务中的基本模板示例要求安装命令行工具 sed。要使用较高级的模板示例，你需要安装 Python，并且要安装 Jinja2 模板库。

一旦 Python 已经安装好，你可以运行下面的命令安装 Jinja2：

pip install --user jinja2

基于模板创建 Job

首先，将以下作业模板下载到名为 job-tmpl.yaml 的文件中。

application/job/job-tmpl.yaml

apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
  name: process-item-$ITEM
  labels:
    jobgroup: jobexample
spec:
  template:
    metadata:
      name: jobexample
      labels:
        jobgroup: jobexample
    spec:
      containers:
      - name: c
        image: busybox:1.28
        command: ["sh", "-c", "echo Processing item $ITEM && sleep 5"]
      restartPolicy: Never

 # 使用 curl 下载 job-tmpl.yaml
curl -L -s -O https://k8s.io/examples/application/job/job-tmpl.yaml

你所下载的文件不是一个合法的 Kubernetes 清单。这里的模板只是 Job 对象的 yaml 表示，其中包含一些占位符，在使用它之前需要被填充。 $ITEM 语法对 Kubernetes 没有意义。

基于模板创建清单

下面的 Shell 代码片段使用 sed 将字符串 $ITEM 替换为循环变量，并将结果写入到一个名为 jobs 的临时目录。

# 展开模板文件到多个文件中，每个文件对应一个要处理的条目
mkdir ./jobs
for i in apple banana cherry
do
  cat job-tmpl.yaml | sed "s/\$ITEM/$i/" > ./jobs/job-$i.yaml
done

检查上述脚本的输出：

ls jobs/

输出类似于：

job-apple.yaml
job-banana.yaml
job-cherry.yaml

你可以使用任何一种模板语言（例如：Jinja2、ERB），或者编写一个程序来生成 Job 清单。

基于清单创建 Job

接下来用一个 kubectl 命令创建所有的 Job：

kubectl create -f ./jobs

输出类似于：

job.batch/process-item-apple created
job.batch/process-item-banana created
job.batch/process-item-cherry created

现在检查 Job：

kubectl get jobs -l jobgroup=jobexample

输出类似于：

NAME                  COMPLETIONS   DURATION   AGE
process-item-apple    1/1           14s        22s
process-item-banana   1/1           12s        21s
process-item-cherry   1/1           12s        20s

使用 kubectl 的 -l 选项可以仅选择属于当前 Job 组的对象（系统中可能存在其他不相关的 Job）。

你可以使用相同的标签选择算符来过滤 Pods：

kubectl get pods -l jobgroup=jobexample

输出类似于：

NAME                        READY     STATUS      RESTARTS   AGE
process-item-apple-kixwv    0/1       Completed   0          4m
process-item-banana-wrsf7   0/1       Completed   0          4m
process-item-cherry-dnfu9   0/1       Completed   0          4m

我们可以用下面的命令查看所有 Job 的输出：

kubectl logs -f -l jobgroup=jobexample

输出类似于：

Processing item apple
Processing item banana
Processing item cherry

清理

# 删除所创建的 Job
# 集群会自动清理 Job 对应的 Pod
kubectl delete job -l jobgroup=jobexample

使用高级模板参数

在第一个例子中，模板的每个示例都有一个参数而该参数也用在 Job 名称中。不过，对象名称被限制只能使用某些字符。

这里的略微复杂的例子使用 Jinja 模板语言来生成清单，并基于清单来生成对象，每个 Job 都有多个参数。

在本任务中，你将会使用一个一行的 Python 脚本，将模板转换为一组清单文件。

首先，复制下面的 Job 对象模板到一个名为 job.yaml.jinja2 的文件。

{% set params = [{ "name": "apple", "url": "http://dbpedia.org/resource/Apple", },
                  { "name": "banana", "url": "http://dbpedia.org/resource/Banana", },
                  { "name": "cherry", "url": "http://dbpedia.org/resource/Cherry" }]
%}
{% for p in params %}
{% set name = p["name"] %}
{% set url = p["url"] %}
---
apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
  name: jobexample-{{ name }}
  labels:
    jobgroup: jobexample
spec:
  template:
    metadata:
      name: jobexample
      labels:
        jobgroup: jobexample
    spec:
      containers:
      - name: c
        image: busybox:1.28
        command: ["sh", "-c", "echo Processing URL {{ url }} && sleep 5"]
      restartPolicy: Never
{% endfor %}

上面的模板使用 python 字典列表（第 1-4 行）定义每个作业对象的参数。然后使用 for 循环为每组参数（剩余行）生成一个作业 yaml 对象。我们利用了多个 YAML 文档（这里的 Kubernetes 清单）可以用 --- 分隔符连接的事实。我们可以将输出直接传递给 kubectl 来创建对象。

接下来我们用单行的 Python 程序将模板展开。

alias render_template='python -c "from jinja2 import Template; import sys; print(Template(sys.stdin.read()).render());"'

使用 render_template 将参数和模板转换成一个 YAML 文件，其中包含 Kubernetes 资源清单：

# 此命令需要之前定义的别名
cat job.yaml.jinja2 | render_template > jobs.yaml

你可以查看 jobs.yaml 以验证 render_template 脚本是否正常工作。

当你对输出结果比较满意时，可以用管道将其输出发送给 kubectl，如下所示：

cat job.yaml.jinja2 | render_template | kubectl apply -f -

Kubernetes 接收清单文件并执行你所创建的 Job。

清理

# 删除所创建的 Job
# 集群会自动清理 Job 对应的 Pod
kubectl delete job -l jobgroup=jobexample

在真实负载中使用 Job

在真实的负载中，每个 Job 都会执行一些重要的计算，例如渲染电影的一帧，或者处理数据库中的若干行。这时，$ITEM 参数将指定帧号或行范围。

在此任务中，你运行一个命令通过取回 Pod 的日志来收集其输出。在真实应用场景中，Job 的每个 Pod 都会在结束之前将其输出写入到某持久性存储中。你可以为每个 Job 指定 PersistentVolume 卷，或者使用其他外部存储服务。例如，如果你在渲染视频帧，你可能会使用 HTTP 协议将渲染完的帧数据用 'PUT' 请求发送到某 URL，每个帧使用不同的 URl。

Job 和 Pod 上的标签

你创建了 Job 之后，Kubernetes 自动为 Job 的 Pod 添加标签，以便能够将一个 Job 的 Pod 与另一个 Job 的 Pod 区分开来。

在本例中，每个 Job 及其 Pod 模板有一个标签: jobgroup=jobexample。

Kubernetes 自身对标签名 jobgroup 没有什么要求。为创建自同一模板的所有 Job 使用同一标签使得我们可以方便地同时操作组中的所有作业。在第一个例子中，你使用模板来创建了若干 Job。模板确保每个 Pod 都能够获得相同的标签，这样你可以用一条命令检查这些模板化 Job 所生成的全部 Pod。

说明： 标签键 jobgroup 没什么特殊的，也不是保留字。你可以选择你自己的标签方案。如果愿意，有一些建议的标签可供使用。

替代方案

如果你有计划创建大量 Job 对象，你可能会发现：

即使使用标签，管理这么多 Job 对象也很麻烦。
如果你一次性创建很多 Job，很可能会给 Kubernetes 控制面带来很大压力。一种替代方案是，Kubernetes API 可能对请求施加速率限制，通过 429 返回状态值临时拒绝你的请求。
你可能会受到 Job 相关的资源配额限制：如果你在一个批量请求中触发了太多的任务，API 服务器会永久性地拒绝你的某些请求。

还有一些其他作业模式可供选择，这些模式都能用来处理大量任务而又不会创建过多的 Job 对象。

你也可以考虑编写自己的控制器来自动管理 Job 对象。

9 - 访问集群中的应用程序

配置负载平衡、端口转发或设置防火墙或 DNS 配置，以访问集群中的应用程序。

9.1 - 部署和访问 Kubernetes 仪表板（Dashboard）

Dashboard 是基于网页的 Kubernetes 用户界面。你可以使用 Dashboard 将容器应用部署到 Kubernetes 集群中，也可以对容器应用排错，还能管理集群资源。你可以使用 Dashboard 获取运行在集群中的应用的概览信息，也可以创建或者修改 Kubernetes 资源（如 Deployment，Job，DaemonSet 等等）。例如，你可以对 Deployment 实现弹性伸缩、发起滚动升级、重启 Pod 或者使用向导创建新的应用。

Dashboard 同时展示了 Kubernetes 集群中的资源状态信息和所有报错信息。

Kubernetes Dashboard UI

部署 Dashboard UI

默认情况下不会部署 Dashboard。可以通过以下命令部署：

kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/kubernetes/dashboard/v2.5.0/aio/deploy/recommended.yaml

访问 Dashboard 用户界面

为了保护你的集群数据，默认情况下，Dashboard 会使用最少的 RBAC 配置进行部署。当前，Dashboard 仅支持使用 Bearer 令牌登录。要为此样本演示创建令牌，你可以按照创建示例用户上的指南进行操作。

警告： 在教程中创建的样本用户将具有管理特权，并且仅用于教育目的。

命令行代理

你可以使用 kubectl 命令行工具来启用 Dashboard 访问，命令如下：

kubectl proxy

kubectl 会使得 Dashboard 可以通过 http://localhost:8001/api/v1/namespaces/kubernetes-dashboard/services/https:kubernetes-dashboard:/proxy/ 访问。

UI 只能通过执行这条命令的机器进行访问。更多选项参见 kubectl proxy --help。

说明： Kubeconfig 身份验证方法不支持外部身份提供程序或基于 x509 证书的身份验证。

欢迎界面

当访问空集群的 Dashboard 时，你会看到欢迎界面。页面包含一个指向此文档的链接，以及一个用于部署第一个应用程序的按钮。此外，你可以看到在默认情况下有哪些默认系统应用运行在 kube-system 名字空间中，比如 Dashboard 自己。

Kubernetes Dashboard 欢迎页面

部署容器化应用

通过一个简单的部署向导，你可以使用 Dashboard 将容器化应用作为一个 Deployment 和可选的 Service 进行创建和部署。你可以手工指定应用的详细配置，或者上传一个包含应用配置的 YAML 或 JSON _清单_文件。

点击任何页面右上角的 CREATE 按钮以开始。

指定应用的详细配置

部署向导需要你提供以下信息：

应用名称（必填）：应用的名称。内容为应用名称的标签会被添加到任何将被部署的 Deployment 和 Service。

在选定的 Kubernetes 名字空间中，应用名称必须唯一。必须由小写字母开头，以数字或者小写字母结尾，并且只含有小写字母、数字和中划线（-）。小于等于24个字符。开头和结尾的空格会被忽略。

容器镜像（必填）：公共镜像仓库上的 Docker 容器镜像或者私有镜像仓库（通常是 Google Container Registry 或者 Docker Hub）的 URL。容器镜像参数说明必须以冒号结尾。

Pod 的数量（必填）：你希望应用程序部署的 Pod 的数量。值必须为正整数。

系统会创建一个 Deployment 以保证集群中运行期望的 Pod 数量。

服务（可选）：对于部分应用（比如前端），你可能想对外暴露一个 Service ，这个 Service 可能用的是集群之外的公网 IP 地址（外部 Service）。

说明： 对于外部服务，你可能需要开放一个或多个端口才行。

其它只能对集群内部可见的 Service 称为内部 Service。

不管哪种 Service 类型，如果你选择创建一个 Service，而且容器在一个端口上开启了监听（入向的），那么你需要定义两个端口。创建的 Service 会把（入向的）端口映射到容器可见的目标端口。该 Service 会把流量路由到你部署的 Pod。支持 TCP 协议和 UDP 协议。这个 Service 的内部 DNS 解析名就是之前你定义的应用名称的值。

如果需要，你可以打开 Advanced Options 部分，这里你可以定义更多设置：

描述：这里你输入的文本会作为一个注解添加到 Deployment，并显示在应用的详细信息中。

标签：应用默认使用的标签是应用名称和版本。你可以为 Deployment、Service（如果有）定义额外的标签，比如 release（版本）、 environment（环境）、tier（层级）、partition（分区）和 release track（版本跟踪）。

例子：
```
release=1.0
tier=frontend
environment=pod
track=stable
```

名字空间：Kubernetes 支持多个虚拟集群依附于同一个物理集群。这些虚拟集群被称为名字空间，可以让你将资源划分为逻辑命名的组。

Dashboard 通过下拉菜单提供所有可用的名字空间，并允许你创建新的名字空间。名字空间的名称最长可以包含 63 个字母或数字和中横线（-），但是不能包含大写字母。

名字空间的名称不能只包含数字。如果名字被设置成一个数字，比如 10，pod 就

在名字空间创建成功的情况下，默认会使用新创建的名字空间。如果创建失败，那么第一个名字空间会被选中。

镜像拉取 Secret：如果要使用私有的 Docker 容器镜像，需要拉取 Secret 凭证。

Dashboard 通过下拉菜单提供所有可用的 Secret，并允许你创建新的 Secret。 Secret 名称必须遵循 DNS 域名语法，比如 new.image-pull.secret。 Secret 的内容必须是 base64 编码的，并且在一个 .dockercfg 文件中声明。Secret 名称最大可以包含 253 个字符。

在镜像拉取 Secret 创建成功的情况下，默认会使用新创建的 Secret。如果创建失败，则不会使用任何 Secret。

CPU 需求（核数）和内存需求（MiB）：你可以为容器定义最小的资源限制。默认情况下，Pod 没有 CPU 和内存限制。

运行命令和运行命令参数：默认情况下，你的容器会运行 Docker 镜像的默认入口命令。你可以使用 command 选项覆盖默认值。

以特权模式运行：这个设置决定了在特权容器中运行的进程是否像主机中使用 root 运行的进程一样。特权容器可以使用诸如操纵网络堆栈和访问设备的功能。

环境变量：Kubernetes 通过环境变量暴露 Service。你可以构建环境变量，或者将环境变量的值作为参数传递给你的命令。它们可以被应用用于查找 Service。值可以通过 $(VAR_NAME) 语法关联其他变量。

上传 YAML 或者 JSON 文件

Kubernetes 支持声明式配置。所有的配置都存储在清单文件（YAML 或者 JSON 配置文件）中。这些清单使用 Kubernetes API 定义的资源模式。

作为一种替代在部署向导中指定应用详情的方式，你可以在一个或多个清单文件中定义应用，并且使用 Dashboard 上传文件。

使用 Dashboard

以下各节描述了 Kubernetes Dashboard UI 视图；包括它们提供的内容，以及怎么使用它们。

集群和名字空间管理的视图, Dashboard 会列出节点、名字空间和持久卷，并且有它们的详细视图。节点列表视图包含从所有节点聚合的 CPU 和内存使用的度量值。详细信息视图显示了一个节点的度量值，它的规格、状态、分配的资源、事件和这个节点上运行的 Pod。

负载

显示选中的名字空间中所有运行的应用。视图按照负载类型（如 Deployment、ReplicaSet、StatefulSet 等）罗列应用，并且每种负载都可以单独查看。列表总结了关于负载的可执行信息，比如一个 ReplicaSet 的就绪状态的 Pod 数量，或者目前一个 Pod 的内存用量。

工作负载的详情视图展示了对象的状态、详细信息和相互关系。例如，ReplicaSet 所控制的 Pod，或者 Deployment 所关联的新 ReplicaSet 和 HorizontalPodAutoscalers。

服务

展示允许暴露给外网服务和允许集群内部发现的 Kubernetes 资源。因此，Service 和 Ingress 视图展示他们关联的 Pod、给集群连接使用的内部端点和给外部用户使用的外部端点。

存储

存储视图展示持久卷申领（PVC）资源，这些资源被应用程序用来存储数据。

ConfigMap 和 Secret

展示的所有 Kubernetes 资源是在集群中运行的应用程序的实时配置。通过这个视图可以编辑和管理配置对象，并显示那些默认隐藏的 Secret。

日志查看器

Pod 列表和详细信息页面可以链接到 Dashboard 内置的日志查看器。查看器可以深入查看属于同一个 Pod 的不同容器的日志。

日志浏览

接下来

更多信息，参见 Kubernetes Dashboard 项目页面.

9.2 - 访问集群

本文阐述多种与集群交互的方法。

使用 kubectl 完成集群的第一次访问

当你第一次访问 Kubernetes API 的时候，我们建议你使用 Kubernetes CLI，kubectl。

访问集群时，你需要知道集群的地址并且拥有访问的凭证。通常，这些在你通过启动安装安装集群时都是自动安装好的，或者其他人安装时也应该提供了凭证和集群地址。

通过以下命令检查 kubectl 是否知道集群地址及凭证：

kubectl config view

有许多例子介绍了如何使用 kubectl，可以在 kubectl 参考中找到更完整的文档。

直接访问 REST API

Kubectl 处理 apiserver 的定位和身份验证。如果要使用 curl 或 wget 等 http 客户端或浏览器直接访问 REST API，可以通过多种方式查找和验证：

以代理模式运行 kubectl。
- 推荐此方式。
- 使用已存储的 apiserver 地址。
- 使用自签名的证书来验证 apiserver 的身份。杜绝 MITM 攻击。
- 对 apiserver 进行身份验证。
- 未来可能会实现智能化的客户端负载均衡和故障恢复。
直接向 http 客户端提供位置和凭据。
- 可选的方案。
- 适用于代理可能引起混淆的某些客户端类型。
- 需要引入根证书到你的浏览器以防止 MITM 攻击。

使用 kubectl proxy

以下命令以反向代理的模式运行 kubectl。它处理 apiserver 的定位和验证。像这样运行：

kubectl proxy --port=8080 &

参阅 kubectl proxy 获取更多详细信息。

然后，你可以使用 curl、wget 或浏览器访问 API，如果是 IPv6 则用 [::1] 替换 localhost，如下所示：

curl http://localhost:8080/api/

{
  "kind": "APIVersions",
  "versions": [
    "v1"
  ],
  "serverAddressByClientCIDRs": [
    {
      "clientCIDR": "0.0.0.0/0",
      "serverAddress": "10.0.1.149:443"
    }
  ]
}

不使用 kubectl proxy

在 Kubernetes 1.3 或更高版本中，kubectl config view 不再显示 token。使用 kubectl apply 和 kubectl describe secret ... 及 grep 和剪切操作来为 default 服务帐户创建令牌，如下所示： grep/cut 方法实现：首先，创建 Secret，请求默认 ServiceAccount 的令牌：

kubectl apply -f - <<EOF
apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
  name: default-token
  annotations:
    kubernetes.io/service-account.name: default
type: kubernetes.io/service-account-token
EOF

接下来，等待令牌控制器使用令牌填充 Secret：

while ! kubectl describe secret default-token | grep -E '^token' >/dev/null; do
  echo "waiting for token..." >&2
  sleep 1
done

捕获并使用生成的令牌：

APISERVER=$(kubectl config view | grep server | cut -f 2- -d ":" | tr -d " ")
TOKEN=$(kubectl describe secret default-token | grep -E '^token' | cut -f2 -d':' | tr -d ' ')
curl $APISERVER/api --header "Authorization: Bearer $TOKEN" --insecure

{
  "kind": "APIVersions",
  "versions": [
    "v1"
  ],
  "serverAddressByClientCIDRs": [
    {
      "clientCIDR": "0.0.0.0/0",
      "serverAddress": "10.0.1.149:443"
    }
  ]
}

jsonpath 方法实现：

APISERVER=$(kubectl config view --minify -o jsonpath='{.clusters[0].cluster.server}')
TOKEN=$(kubectl get secret default-token -o jsonpath='{.data.token}' | base64 --decode )
curl $APISERVER/api --header "Authorization: Bearer $TOKEN" --insecure

{
  "kind": "APIVersions",
  "versions": [
    "v1"
  ],
  "serverAddressByClientCIDRs": [
    {
      "clientCIDR": "0.0.0.0/0",
      "serverAddress": "10.0.1.149:443"
    }
  ]
}

上面的例子使用了 --insecure 参数，这使得它很容易受到 MITM 攻击。当 kubectl 访问集群时，它使用存储的根证书和客户端证书来访问服务器（它们安装在 ~/.kube 目录中）。由于集群证书通常是自签名的，因此可能需要特殊配置才能让你的 http 客户端使用根证书。

在一些集群中，apiserver 不需要身份验证；它可能只服务于 localhost，或者被防火墙保护，这个没有一定的标准。配置对 API 的访问描述了集群管理员如何进行配置。此类方法可能与未来的高可用性支持相冲突。

以编程方式访问 API

Kubernetes 官方提供对 Go 和 Python 的客户端库支持。

Go 客户端

想要获得这个库，请运行命令：go get k8s.io/client-go/<version number>/kubernetes。参阅 https://github.com/kubernetes/client-go 来查看目前支持哪些版本。
基于这个 client-go 客户端库编写应用程序。请注意，client-go 定义了自己的 API 对象，因此如果需要，请从 client-go 而不是从主存储库导入 API 定义，例如，import "k8s.io/client-go/1.4/pkg/api/v1" 才是对的。

Go 客户端可以像 kubectl CLI 一样使用相同的 kubeconfig 文件来定位和验证 apiserver。可参阅示例。

如果应用程序以 Pod 的形式部署在集群中，那么请参阅下一章。

Python 客户端

如果想要使用 Python 客户端，请运行命令：pip install kubernetes。参阅 Python Client Library page 以获得更详细的安装参数。

Python 客户端可以像 kubectl CLI 一样使用相同的 kubeconfig 文件来定位和验证 apiserver，可参阅示例。

其它语言

目前有多个客户端库为其它语言提供访问 API 的方法。参阅其它库的相关文档以获取他们是如何验证的。

从 Pod 中访问 API

当你从 Pod 中访问 API 时，定位和验证 apiserver 会有些许不同。

在 Pod 中定位 apiserver 的推荐方式是通过 kubernetes.default.svc 这个 DNS 名称，该名称将会解析为服务 IP，然后服务 IP 将会路由到 apiserver。

向 apiserver 进行身份验证的推荐方法是使用服务帐户凭据。通过 kube-system，Pod 与服务帐户相关联，并且该服务帐户的凭证（token）被放置在该 Pod 中每个容器的文件系统中，位于 /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/token。

如果可用，则将证书放入每个容器的文件系统中的 /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/ca.crt，并且应该用于验证 apiserver 的服务证书。

最后，名字空间作用域的 API 操作所使用的 default 名字空间将被放置在每个容器的 /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/namespace 文件中。

在 Pod 中，建议连接 API 的方法是：

在 Pod 的边车容器中运行 kubectl proxy，或者以后台进程的形式运行。这将把 Kubernetes API 代理到当前 Pod 的 localhost 接口，所以 Pod 中的所有容器中的进程都能访问它。
使用 Go 客户端库，并使用 rest.InClusterConfig() 和 kubernetes.NewForConfig() 函数创建一个客户端。他们处理 apiserver 的定位和身份验证。示例

在每种情况下，Pod 的凭证都是为了与 apiserver 安全地通信。

访问集群上运行的服务

上一节介绍了如何连接到 Kubernetes API 服务器。有关连接到 Kubernetes 集群上运行的其他服务的信息，请参阅访问集群服务。

请求重定向

重定向功能已弃用并被删除。请改用代理（见下文）。

多种代理

使用 Kubernetes 时可能会遇到几种不同的代理：

kubectl 代理：
- 在用户的桌面或 Pod 中运行
- 代理从本地主机地址到 Kubernetes apiserver
- 客户端到代理将使用 HTTP
- 代理到 apiserver 使用 HTTPS
- 定位 apiserver
- 添加身份验证头部

apiserver 代理：
- 内置于 apiserver 中
- 将集群外部的用户连接到集群 IP，否则这些 IP 可能无法访问
- 运行在 apiserver 进程中
- 客户端代理使用 HTTPS（也可配置为 http）
- 代理将根据可用的信息决定使用 HTTP 或者 HTTPS 代理到目标
- 可用于访问节点、Pod 或服务
- 在访问服务时进行负载平衡

kube proxy：
- 运行在每个节点上
- 代理 UDP 和 TCP
- 不能代理 HTTP
- 提供负载均衡
- 只能用来访问服务

位于 apiserver 之前的 Proxy/Load-balancer：
- 存在和实现因集群而异（例如 nginx）
- 位于所有客户和一个或多个 apiserver 之间
- 如果有多个 apiserver，则充当负载均衡器

外部服务上的云负载均衡器：
- 由一些云提供商提供（例如 AWS ELB，Google Cloud Load Balancer）
- 当 Kubernetes 服务类型为 LoadBalancer 时自动创建
- 只使用 UDP/TCP
- 具体实现因云提供商而异。

除了前两种类型之外，Kubernetes 用户通常不需要担心任何其他问题。集群管理员通常会确保后者的正确配置。

9.3 - 使用端口转发来访问集群中的应用

本文展示如何使用 kubectl port-forward 连接到在 Kubernetes 集群中运行的 MongoDB 服务。这种类型的连接对数据库调试很有用。

准备开始

你必须拥有一个 Kubernetes 的集群，同时你的 Kubernetes 集群必须带有 kubectl 命令行工具。建议在至少有两个节点的集群上运行本教程，且这些节点不作为控制平面主机。如果你还没有集群，你可以通过 Minikube 构建一个你自己的集群，或者你可以使用下面任意一个 Kubernetes 工具构建：
- Katacoda
- 玩转 Kubernetes
要获知版本信息，请输入 kubectl version.

安装 MongoDB Shell。

创建 MongoDB deployment 和服务

创建一个运行 MongoDB 的 deployment：

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/application/mongodb/mongo-deployment.yaml

查看输出是否成功，以验证是否成功创建 deployment：

deployment.apps/mongo created

查看 pod 状态，检查其是否准备就绪：

kubectl get pods

输出显示创建的 pod：

NAME                     READY   STATUS    RESTARTS   AGE
mongo-75f59d57f4-4nd6q   1/1     Running   0          2m4s

查看 Deployment 状态：

kubectl get deployment

输出显示创建的 Deployment：

NAME    READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
mongo   1/1     1            1           2m21s

Deployment 自动管理 ReplicaSet。查看 ReplicaSet 状态：

kubectl get replicaset

输出显示创建的 ReplicaSet：

NAME               DESIRED   CURRENT   READY   AGE
mongo-75f59d57f4   1         1         1       3m12s

创建一个在网络上公开的 MongoDB 服务：

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/application/mongodb/mongo-service.yaml

查看输出是否成功，以验证是否成功创建 Service：

service/mongo created

检查 Service 是否创建：

kubectl get service mongo

输出显示创建的 Service：

NAME    TYPE        CLUSTER-IP     EXTERNAL-IP   PORT(S)     AGE
mongo   ClusterIP   10.96.41.183   <none>        27017/TCP   11s

验证 MongoDB 服务是否运行在 Pod 中并且监听 27017 端口：

# Change mongo-75f59d57f4-4nd6q to the name of the Pod
kubectl get pod mongo-75f59d57f4-4nd6q --template='{{(index (index .spec.containers 0).ports 0).containerPort}}{{"\n"}}'

输出应该显示 Pod 中 MongoDB 的端口：

（这是 Internet 分配给 MongoDB 的 TCP 端口）。

转发一个本地端口到 Pod 端口

kubectl port-forward 允许使用资源名称（例如 pod 名称）来选择匹配的 pod 来进行端口转发。

# Change mongo-75f59d57f4-4nd6q to the name of the Pod
kubectl port-forward mongo-75f59d57f4-4nd6q 28015:27017

这相当于

kubectl port-forward pods/mongo-75f59d57f4-4nd6q 28015:27017

或者

kubectl port-forward deployment/mongo 28015:27017

或者

kubectl port-forward replicaset/mongo-75f59d57f4 28015:27017

或者

kubectl port-forward service/mongo 28015:27017

以上所有命令都应该有效。输出应该类似于：

Forwarding from 127.0.0.1:28015 -> 27017
Forwarding from [::1]:28015 -> 27017

说明： kubectl port-forward 不会返回。你需要打开另一个终端来继续这个练习。

启动 MongoDB 命令行接口：

mongosh --port 28015

在 MongoDB 命令行提示符下，输入 ping 命令：
```
db.runCommand( { ping: 1 } )
```
成功的 ping 请求应该返回：
```
{ ok: 1 }
```

（可选操作）让 kubectl 来选择本地端口

如果你不需要指定特定的本地端口，你可以让 kubectl 来选择和分配本地端口，以便你不需要管理本地端口冲突。该命令使用稍微不同的语法：

kubectl port-forward deployment/mongo :27017

kubectl 工具会找到一个未被使用的本地端口号（避免使用低段位的端口号，因为他们可能会被其他应用程序使用）。输出应该类似于：

Forwarding from 127.0.0.1:63753 -> 27017
Forwarding from [::1]:63753 -> 27017

讨论

与本地 28015 端口建立的连接将转发到运行 MongoDB 服务器的 Pod 的 27017 端口。通过此连接，您可以使用本地工作站来调试在 Pod 中运行的数据库。

警告： kubectl port-forward 仅适用于 TCP 端口。在 issue 47862 中跟踪了对 UDP 协议的支持。

接下来

进一步了解 kubectl port-forward。

9.4 - 使用服务来访问集群中的应用

本文展示如何创建一个 Kubernetes 服务对象，能让外部客户端访问在集群中运行的应用。该服务为一个应用的两个运行实例提供负载均衡。

准备开始

要获知版本信息，请输入 kubectl version.

教程目标

运行 Hello World 应用的两个实例。
创建一个服务对象来暴露 node port。
使用服务对象来访问正在运行的应用。

为运行在两个 pod 中的应用创建一个服务

这是应用程序部署的配置文件：

service/access/hello-application.yaml

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: hello-world
spec:
  selector:
    matchLabels:
      run: load-balancer-example
  replicas: 2
  template:
    metadata:
      labels:
        run: load-balancer-example
    spec:
      containers:
        - name: hello-world
          image: gcr.io/google-samples/node-hello:1.0
          ports:
            - containerPort: 8080
              protocol: TCP

在你的集群中运行一个 Hello World 应用：使用上面的文件创建应用程序 Deployment：
```
kubectl apply -f https://k8s.io/examples/service/access/hello-application.yaml
```
上面的命令创建一个 Deployment 对象和一个关联的 ReplicaSet 对象。这个 ReplicaSet 有两个 Pod，每个 Pod 都运行着 Hello World 应用。

展示 Deployment 的信息：

kubectl get deployments hello-world
kubectl describe deployments hello-world

展示你的 ReplicaSet 对象信息：

kubectl get replicasets
kubectl describe replicasets

创建一个服务对象来暴露 Deployment：

kubectl expose deployment hello-world --type=NodePort --name=example-service

展示 Service 信息：

kubectl describe services example-service

输出类似于：

Name:                   example-service
Namespace:              default
Labels:                 run=load-balancer-example
Annotations:            <none>
Selector:               run=load-balancer-example
Type:                   NodePort
IP:                     10.32.0.16
Port:                   <unset> 8080/TCP
TargetPort:             8080/TCP
NodePort:               <unset> 31496/TCP
Endpoints:              10.200.1.4:8080,10.200.2.5:8080
Session Affinity:       None
Events:                 <none>

注意服务中的 NodePort 值。例如在上面的输出中，NodePort 是 31496。

列出运行 Hello World 应用的 Pod：

kubectl get pods --selector="run=load-balancer-example" --output=wide

输出类似于：

NAME                           READY   STATUS    ...  IP           NODE
hello-world-2895499144-bsbk5   1/1     Running   ...  10.200.1.4   worker1
hello-world-2895499144-m1pwt   1/1     Running   ...  10.200.2.5   worker2

获取运行 Hello World 的 pod 的其中一个节点的公共 IP 地址。如何获得此地址取决于你设置集群的方式。例如，如果你使用的是 Minikube，则可以通过运行 kubectl cluster-info 来查看节点地址。如果你使用的是 Google Compute Engine 实例，则可以使用 gcloud compute instances list 命令查看节点的公共地址。
在你选择的节点上，创建一个防火墙规则以开放节点端口上的 TCP 流量。例如，如果你的服务的 NodePort 值为 31568，请创建一个防火墙规则以允许 31568 端口上的 TCP 流量。不同的云提供商提供了不同方法来配置防火墙规则。
使用节点地址和 node port 来访问 Hello World 应用：

curl http://<public-node-ip>:<node-port>

这里的 <public-node-ip> 是你节点的公共 IP 地址，<node-port> 是你服务的 NodePort 值。对于请求成功的响应是一个 hello 消息：

Hello Kubernetes!

使用服务配置文件

作为 kubectl expose 的替代方法，你可以使用服务配置文件来创建服务。

清理现场

想要删除服务，输入以下命令：

kubectl delete services example-service

想要删除运行 Hello World 应用的 Deployment、ReplicaSet 和 Pod，输入以下命令：

kubectl delete deployment hello-world

接下来

进一步了解通过服务连接应用。

9.5 - 使用 Service 把前端连接到后端

本任务会描述如何创建前端（Frontend）微服务和后端（Backend）微服务。后端微服务是一个 hello 欢迎程序。前端通过 nginx 和一个 Kubernetes 服务暴露后端所提供的服务。

教程目标

使用部署对象（Deployment object）创建并运行一个 hello 后端微服务
使用一个 Service 对象将请求流量发送到后端微服务的多个副本
同样使用一个 Deployment 对象创建并运行一个 nginx 前端微服务
配置前端微服务将请求流量发送到后端微服务
使用 type=LoadBalancer 的 Service 对象将全段微服务暴露到集群外部

准备开始

要获知版本信息，请输入 kubectl version.

本任务使用外部负载均衡服务，所以需要对应的可支持此功能的环境。如果你的环境不能支持，你可以使用 NodePort 类型的服务代替。

使用部署对象（Deployment）创建后端

后端是一个简单的 hello 欢迎微服务应用。这是后端应用的 Deployment 配置文件：

service/access/backend-deployment.yaml

---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: backend
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: hello
      tier: backend
      track: stable
  replicas: 3
  template:
    metadata:
      labels:
        app: hello
        tier: backend
        track: stable
    spec:
      containers:
        - name: hello
          image: "gcr.io/google-samples/hello-go-gke:1.0"
          ports:
            - name: http
              containerPort: 80
...

创建后端 Deployment：

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/service/access/backend-deployment.yaml

查看后端的 Deployment 信息：

kubectl describe deployment backend

输出类似于：

Name:                           backend
Namespace:                      default
CreationTimestamp:              Mon, 24 Oct 2016 14:21:02 -0700
Labels:                         app=hello
                                tier=backend
                                track=stable
Annotations:                    deployment.kubernetes.io/revision=1
Selector:                       app=hello,tier=backend,track=stable
Replicas:                       3 desired | 3 updated | 3 total | 3 available | 0 unavailable
StrategyType:                   RollingUpdate
MinReadySeconds:                0
RollingUpdateStrategy:          1 max unavailable, 1 max surge
Pod Template:
  Labels:       app=hello
                tier=backend
                track=stable
  Containers:
   hello:
    Image:              "gcr.io/google-samples/hello-go-gke:1.0"
    Port:               80/TCP
    Environment:        <none>
    Mounts:             <none>
  Volumes:              <none>
Conditions:
  Type          Status  Reason
  ----          ------  ------
  Available     True    MinimumReplicasAvailable
  Progressing   True    NewReplicaSetAvailable
OldReplicaSets:                 <none>
NewReplicaSet:                  hello-3621623197 (3/3 replicas created)
Events:
...

创建 `hello` Service 对象

将请求从前端发送到到后端的关键是后端 Service。Service 创建一个固定 IP 和 DNS 解析名入口，使得后端微服务总是可达。Service 使用选择算符来寻找目标 Pod。

首先，浏览 Service 的配置文件：

service/access/backend-service.yaml

---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: hello
spec:
  selector:
    app: hello
    tier: backend
  ports:
  - protocol: TCP
    port: 80
    targetPort: http
...

配置文件中，你可以看到名为 hello 的 Service 将流量路由到包含 app: hello 和 tier: backend 标签的 Pod。

创建后端 Service：

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/service/access/backend-service.yaml

此时，你已经有了一个运行着 hello 应用的三个副本的 backend Deployment，你也有了一个 Service 用于路由网络流量。不过，这个服务在集群外部无法访问也无法解析。

创建前端应用

现在你已经有了运行中的后端应用，你可以创建一个可在集群外部访问的前端，并通过代理前端的请求连接到后端。

前端使用被赋予后端 Service 的 DNS 名称将请求发送到后端工作 Pods。这一 DNS 名称为 hello，也就是 examples/service/access/backend-service.yaml 配置文件中 name 字段的取值。

前端 Deployment 中的 Pods 运行一个 nginx 镜像，这个已经配置好的镜像会将请求转发给后端的 hello Service。下面是 nginx 的配置文件：

service/access/frontend-nginx.conf

# The identifier Backend is internal to nginx, and used to name this specific upstream
upstream Backend {
    # hello is the internal DNS name used by the backend Service inside Kubernetes
    server hello;
}

server {
    listen 80;

    location / {
        # The following statement will proxy traffic to the upstream named Backend
        proxy_pass http://Backend;
    }
}

与后端类似，前端用包含一个 Deployment 和一个 Service。后端与前端服务之间的一个重要区别是前端 Service 的配置文件包含了 type: LoadBalancer，也就是说，Service 会使用你的云服务商的默认负载均衡设备，从而实现从集群外访问的目的。

service/access/frontend-service.yaml

---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: frontend
spec:
  selector:
    app: hello
    tier: frontend
  ports:
  - protocol: "TCP"
    port: 80
    targetPort: 80
  type: LoadBalancer
...

service/access/frontend-deployment.yaml

---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: frontend
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: hello
      tier: frontend
      track: stable
  replicas: 1
  template:
    metadata:
      labels:
        app: hello
        tier: frontend
        track: stable
    spec:
      containers:
        - name: nginx
          image: "gcr.io/google-samples/hello-frontend:1.0"
          lifecycle:
            preStop:
              exec:
                command: ["/usr/sbin/nginx","-s","quit"]
...

创建前端 Deployment 和 Service：

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/service/access/frontend-deployment.yaml
kubectl apply -f https://k8s.io/examples/service/access/frontend-service.yaml

通过输出确认两个资源都已经被创建：

deployment.apps/frontend created
service/frontend created

说明： 这个 nginx 配置文件是被打包在容器镜像里的。更好的方法是使用 ConfigMap，这样的话你可以更轻易地更改配置。

与前端 Service 交互

一旦你创建了 LoadBalancer 类型的 Service，你可以使用这条命令查看外部 IP：

kubectl get service frontend

外部 IP 字段的生成可能需要一些时间。如果是这种情况，外部 IP 会显示为 <pending>。

NAME       CLUSTER-IP      EXTERNAL-IP   PORT(S)  AGE
frontend   10.51.252.116   <pending>     80/TCP   10s

当外部 IP 地址被分配可用时，配置会更新，在 EXTERNAL-IP 头部下显示新的 IP：

NAME       CLUSTER-IP      EXTERNAL-IP        PORT(S)  AGE
frontend   10.51.252.116   XXX.XXX.XXX.XXX    80/TCP   1m

这一新的 IP 地址就可以用来从集群外与 frontend 服务交互了。

通过前端发送流量

前端和后端已经完成连接了。你可以使用 curl 命令通过你的前端 Service 的外部 IP 访问服务端点。

curl http://${EXTERNAL_IP} # 将 EXTERNAL_P 替换为你之前看到的外部 IP

输出显示后端生成的消息：

{"message":"Hello"}

清理现场

要删除服务，输入下面的命令：

kubectl delete services frontend backend

要删除在前端和后端应用中运行的 Deployment、ReplicaSet 和 Pod，输入下面的命令：

kubectl delete deployment frontend backend

接下来

进一步了解 Service
进一步了解 ConfigMap
进一步了解 Service 和 Pods 的 DNS

9.6 - 创建外部负载均衡器

本文展示如何创建一个外部负载均衡器。

说明： 此功能仅适用于支持外部负载均衡器的云提供商或环境。

创建服务时，你可以选择自动创建云网络负载均衡器。这提供了一个外部可访问的 IP 地址，可将流量分配到集群节点上的正确端口上（ 假设集群在支持的环境中运行，并配置了正确的云负载平衡器提供商包）。

有关如何配置和使用 Ingress 资源为服务提供外部可访问的 URL、负载均衡流量、终止 SSL 等功能，请查看 Ingress 文档。

准备开始

你必须拥有一个 Kubernetes 的集群，同时你的 Kubernetes 集群必须带有 kubectl 命令行工具。建议在至少有两个节点的集群上运行本教程，且这些节点不作为控制平面主机。如果你还没有集群，你可以通过 Minikube 构建一个你自己的集群，或者你可以使用下面任意一个 Kubernetes 工具构建：
- Katacoda
- 玩转 Kubernetes
要获知版本信息，请输入 kubectl version.

配置文件

要创建外部负载均衡器，请将以下内容添加到服务配置文件：

    type: LoadBalancer

你的配置文件可能会如下所示：

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: example-service
spec:
  selector:
    app: example
  ports:
    - port: 8765
      targetPort: 9376
  type: LoadBalancer

使用 kubectl

你也可以使用 kubectl expose 命令及其 --type=LoadBalancer 参数创建服务：

kubectl expose rc example --port=8765 --target-port=9376 \
        --name=example-service --type=LoadBalancer

此命令通过使用与引用资源（在上面的示例的情况下，名为 example 的 replication controller）相同的选择器来创建一个新的服务。

更多信息（包括更多的可选参数），请参阅 kubectl expose 指南。

找到你的 IP 地址

你可以通过 kubectl 获取服务信息，找到为你的服务创建的 IP 地址：

kubectl describe services example-service

这将获得如下输出：

    Name:                   example-service
    Namespace:              default
    Labels:                 <none>
    Annotations:            <none>
    Selector:               app=example
    Type:                   LoadBalancer
    IP:                     10.67.252.103
    LoadBalancer Ingress:   192.0.2.89
    Port:                   <unnamed> 80/TCP
    NodePort:               <unnamed> 32445/TCP
    Endpoints:              10.64.0.4:80,10.64.1.5:80,10.64.2.4:80
    Session Affinity:       None
    Events:                 <none>

IP 地址列在 LoadBalancer Ingress 旁边。

说明：

如果你在 Minikube 上运行服务，你可以通过以下命令找到分配的 IP 地址和端口：

minikube service example-service --url

保留客户端源 IP

由于此功能的实现，目标容器中看到的源 IP 将 不是客户端的原始源 IP。要启用保留客户端 IP，可以在服务的 spec 中配置以下字段（支持 GCE/Google Kubernetes Engine 环境）：

service.spec.externalTrafficPolicy - 表示此服务是否希望将外部流量路由到节点本地或集群范围的端点。有两个可用选项：Cluster（默认）和 Local。 Cluster 隐藏了客户端源 IP，可能导致第二跳到另一个节点，但具有良好的整体负载分布。 Local 保留客户端源 IP 并避免 LoadBalancer 和 NodePort 类型服务的第二跳，但存在潜在的不均衡流量传播风险。

service.spec.healthCheckNodePort - 指定服务的 healthcheck nodePort（数字端口号）。如果未指定 healthCheckNodePort，服务控制器从集群的 NodePort 范围内分配一个端口。你可以通过设置 API 服务器的命令行选项 --service-node-port-range 来配置上述范围。它将会使用用户指定的 healthCheckNodePort 值（如果被客户端指定）。仅当 type 设置为 LoadBalancer 并且 externalTrafficPolicy 设置为 Local 时才生效。

可以通过在服务的配置文件中将 externalTrafficPolicy 设置为 Local 来激活此功能。

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: example-service
spec:
  selector:
    app: example
  ports:
    - port: 8765
      targetPort: 9376
  externalTrafficPolicy: Local
  type: LoadBalancer

回收负载均衡器

在通常情况下，应在删除 LoadBalancer 类型服务后立即清除云提供商中的相关负载均衡器资源。但是，众所周知，在删除关联的服务后，云资源被孤立的情况很多。引入了针对服务负载均衡器的终结器保护，以防止这种情况发生。通过使用终结器，在删除相关的负载均衡器资源之前，也不会删除服务资源。

具体来说，如果服务具有 type LoadBalancer，则服务控制器将附加一个名为 service.kubernetes.io/load-balancer-cleanup 的终结器。仅在清除负载均衡器资源后才能删除终结器。即使在诸如服务控制器崩溃之类的极端情况下，这也可以防止负载均衡器资源悬空。

外部负载均衡器提供商

请务必注意，此功能的数据路径由 Kubernetes 集群外部的负载均衡器提供。

当服务 type 设置为 LoadBalancer 时，Kubernetes 向集群中的 Pod 提供的功能等同于 type 等于 ClusterIP，并通过使用 Kubernetes pod 的条目对负载均衡器（从外部到 Kubernetes）进行编程来扩展它。 Kubernetes 服务控制器自动创建外部负载均衡器、健康检查（如果需要）、防火墙规则（如果需要），并获取云提供商分配的外部 IP 并将其填充到服务对象中。

保留源 IP 时的注意事项和限制

GCE/AWS 负载均衡器不为其目标池提供权重。对于旧的 LB kube-proxy 规则来说，这不是一个问题，它可以在所有端点之间正确平衡。

使用新功能，外部流量不会在 pod 之间平均负载，而是在节点级别平均负载（因为 GCE/AWS 和其他外部 LB 实现无法指定每个节点的权重，因此它们的平衡跨所有目标节点，并忽略每个节点上的 Pod 数量）。

但是，我们可以声明，对于 NumServicePods << NumNodes 或 NumServicePods >> NumNodes 时，即使没有权重，也会看到接近相等的分布。

一旦外部负载平衡器提供权重，就可以将此功能添加到 LB 编程路径中。 未来工作：1.4 版本不提供权重支持，但可能会在将来版本中添加

内部 Pod 到 Pod 的流量应该与 ClusterIP 服务类似，所有 Pod 的概率相同。

9.7 - 列出集群中所有运行容器的镜像

本文展示如何使用 kubectl 来列出集群中所有运行 Pod 的容器的镜像

准备开始

要获知版本信息，请输入 kubectl version.

在本练习中，你将使用 kubectl 来获取集群中运行的所有 Pod，并格式化输出来提取每个 Pod 中的容器列表。

列出所有命名空间下的所有容器

使用 kubectl get pods --all-namespaces 获取所有命名空间下的所有 Pod
使用 -o jsonpath={.items[*].spec.containers[*].image} 来格式化输出，以仅包含容器镜像名称。这将以递归方式从返回的 json 中解析出 image 字段。
- 参阅 jsonpath 说明获取更多关于如何使用 jsonpath 的信息。
使用标准化工具来格式化输出：tr, sort, uniq
- 使用 tr 以用换行符替换空格
- 使用 sort 来对结果进行排序
- 使用 uniq 来聚合镜像计数

kubectl get pods --all-namespaces -o jsonpath="{.items[*].spec.containers[*].image}" |\
tr -s '[[:space:]]' '\n' |\
sort |\
uniq -c

上面的命令将递归获取所有返回项目的名为 image 的字段。

作为替代方案，可以使用 Pod 的镜像字段的绝对路径。这确保即使字段名称重复的情况下也能检索到正确的字段，例如，特定项目中的许多字段都称为 name：

kubectl get pods --all-namespaces -o jsonpath="{.items[*].spec.containers[*].image}"

jsonpath 解释如下：

.items[*]: 对于每个返回的值
.spec: 获取 spec
.containers[*]: 对于每个容器
.image: 获取镜像

说明： 按名字获取单个 Pod 时，例如 kubectl get pod nginx，路径的 .items[*] 部分应该省略，因为返回的是一个 Pod 而不是一个项目列表。

按 Pod 列出容器镜像

可以使用 range 操作进一步控制格式化，以单独操作每个元素。

kubectl get pods --all-namespaces -o jsonpath='{range .items[*]}{"\n"}{.metadata.name}{":\t"}{range .spec.containers[*]}{.image}{", "}{end}{end}' |\
sort

列出以标签过滤后的 Pod 的所有容器

要获取匹配特定标签的 Pod，请使用 -l 参数。以下匹配仅与标签 app=nginx 相符的 Pod。

kubectl get pods --all-namespaces -o jsonpath="{.items[*].spec.containers[*].image}" -l app=nginx

列出以命名空间过滤后的 Pod 的所有容器

要获取匹配特定命名空间的 Pod，请使用 namespace 参数。以下仅匹配 kube-system 命名空间下的 Pod。

kubectl get pods --namespace kube-system -o jsonpath="{.items[*].spec.containers[*].image}"

使用 go-template 代替 jsonpath 来获取容器

作为 jsonpath 的替代，Kubectl 支持使用 go-templates 来格式化输出：

kubectl get pods --all-namespaces -o go-template --template="{{range .items}}{{range .spec.containers}}{{.image}} {{end}}{{end}}"

接下来

参考

Jsonpath 参考指南
Go template 参考指南

9.8 - 在 Minikube 环境中使用 NGINX Ingress 控制器配置 Ingress

Ingress是一种 API 对象，其中定义了一些规则使得集群中的服务可以从集群外访问。 Ingress 控制器负责满足 Ingress 中所设置的规则。

本节为你展示如何配置一个简单的 Ingress，根据 HTTP URI 将服务请求路由到服务 web 或 web2。

准备开始

您的 Kubernetes 服务器版本必须不低于版本 1.19. 要获知版本信息，请输入 kubectl version. 如果你使用的是较早的 Kubernetes 版本，请切换到该版本的文档。

创建一个 Minikube 集群

使用 Katacoda
本地: 如果已经在本地安装Minikube，请运行 minikube start 创建一个集群。

启用 Ingress 控制器

为了启用 NGINIX Ingress 控制器，可以运行下面的命令：
```
minikube addons enable ingress
```

检查验证 NGINX Ingress 控制器处于运行状态：

minikube v1.19 或更高版本
minikube v1.18.1 或更早版本

kubectl get pods -n ingress-nginx

说明： 最多可能需要等待一分钟才能看到这些 Pod 运行正常。

输出类似于：

NAME                                        READY   STATUS      RESTARTS    AGE
ingress-nginx-admission-create-g9g49        0/1     Completed   0          11m
ingress-nginx-admission-patch-rqp78         0/1     Completed   1          11m
ingress-nginx-controller-59b45fb494-26npt   1/1     Running     0          11m

kubectl get pods -n kube-system

说明： 最多可能需要等待一分钟才能看到这些 Pod 运行正常。

输出类似于：

NAME                                        READY     STATUS    RESTARTS   AGE
default-http-backend-59868b7dd6-xb8tq       1/1       Running   0          1m
kube-addon-manager-minikube                 1/1       Running   0          3m
kube-dns-6dcb57bcc8-n4xd4                   3/3       Running   0          2m
kubernetes-dashboard-5498ccf677-b8p5h       1/1       Running   0          2m
nginx-ingress-controller-5984b97644-rnkrg   1/1       Running   0          1m
storage-provisioner                         1/1       Running   0          2m

请确保可以在输出中看到一个名称以 nginx-ingress-controller- 为前缀的 Pod。

部署一个 Hello World 应用

使用下面的命令创建一个 Deployment：

kubectl create deployment web --image=gcr.io/google-samples/hello-app:1.0

输出：

deployment.apps/web created

将 Deployment 暴露出来：

kubectl expose deployment web --type=NodePort --port=8080

输出：

service/web exposed

验证 Service 已经创建，并且可能从节点端口访问：

kubectl get service web

输出类似于：

NAME      TYPE       CLUSTER-IP       EXTERNAL-IP   PORT(S)          AGE
web       NodePort   10.104.133.249   <none>        8080:31637/TCP   12m

使用节点端口信息访问服务：
```
minikube service web --url
```
输出类似于：
```
http://172.17.0.15:31637
```
说明： 如果使用的是 Katacoda 环境，在终端面板顶端，请点击加号标志。然后点击 Select port to view on Host 1。输入节点和端口号（这里是31637），之后点击 Display Port。

输出类似于：
```
Hello, world!
Version: 1.0.0
Hostname: web-55b8c6998d-8k564
```
你现在应该可以通过 Minikube 的 IP 地址和节点端口来访问示例应用了。下一步是让自己能够通过 Ingress 资源来访问应用。

创建一个 Ingress

下面是一个定义 Ingress 的配置文件，负责通过 hello-world.info 将请求转发到你的服务。

根据下面的 YAML 创建文件 example-ingress.yaml：

service/networking/example-ingress.yaml

apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: Ingress
metadata:
  name: example-ingress
  annotations:
    nginx.ingress.kubernetes.io/rewrite-target: /$1
spec:
  rules:
    - host: hello-world.info
      http:
        paths:
          - path: /
            pathType: Prefix
            backend:
              service:
                name: web
                port:
                  number: 8080

通过运行下面的命令创建 Ingress 对象：

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/service/networking/example-ingress.yaml

输出：

ingress.networking.k8s.io/example-ingress created

验证 IP 地址已被设置：

kubectl get ingress

说明： 此操作可能需要几分钟时间。

接下来你将会在ADDRESS列中看到IPv4地址，例如：

NAME              CLASS    HOSTS              ADDRESS        PORTS   AGE
example-ingress   <none>   hello-world.info   172.17.0.15    80      38s

在 /etc/hosts 文件的末尾添加以下内容（需要管理员访问权限）：

说明： 如果你在本地运行 Minikube 环境，需要使用 minikube ip 获得外部 IP 地址。 Ingress 列表中显示的 IP 地址会是内部 IP 地址。
```
172.17.0.15 hello-world.info
```
添加完成后，在浏览器中访问URL hello-world.info，请求将被发送到 Minikube。

验证 Ingress 控制器能够转发请求流量：
```
curl hello-world.info
```
你应该看到类似输出：
```
Hello, world!
Version: 1.0.0
Hostname: web-55b8c6998d-8k564
```
说明： 如果你在使用本地 Minikube 环境，你可以从浏览器中访问 hello-world.info。

创建第二个 Deployment

使用下面的命令创建第二个 Deployment：

kubectl create deployment web2 --image=gcr.io/google-samples/hello-app:2.0

输出：

deployment.apps/web2 created

将第二个 Deployment 暴露出来：

kubectl expose deployment web2 --port=8080 --type=NodePort

输出：

service/web2 exposed

编辑现有的 Ingress

编辑现有的 example-ingress.yaml，在文件最后添加以下行：

- path: /v2
  pathType: Prefix
  backend:
    service:
      name: web2
      port:
        number: 8080

应用变更：

kubectl apply -f example-ingress.yaml

输出：

ingress.networking/example-ingress configured

测试你的 Ingress

访问 HelloWorld 应用的第一个版本：

curl hello-world.info

输出类似于：

Hello, world!
Version: 1.0.0
Hostname: web-55b8c6998d-8k564

访问 HelloWorld 应用的第二个版本：
```
curl hello-world.info/v2
```
输出类似于：
```
Hello, world!
Version: 2.0.0
Hostname: web2-75cd47646f-t8cjk
```
说明： 如果你在本地运行 Minikube 环境，你可以使用浏览器来访问 hello-world.info 和 hello-world.info/v2。

接下来

进一步了解 Ingress。
进一步了解 Ingress 控制器
进一步了解服务

9.9 - 为集群配置 DNS

Kubernetes 提供 DNS 集群插件，大多数支持的环境默认情况下都会启用。在 Kubernetes 1.11 及其以后版本中，推荐使用 CoreDNS， kubeadm 默认会安装 CoreDNS。

要了解关于如何为 Kubernetes 集群配置 CoreDNS 的更多信息，参阅定制 DNS 服务。关于如何利用 kube-dns 配置 kubernetes DNS 的演示例子，参阅 Kubernetes DNS 插件示例。

9.10 - 同 Pod 内的容器使用共享卷通信

本文旨在说明如何让一个 Pod 内的两个容器使用一个卷（Volume）进行通信。参阅如何让两个进程跨容器通过共享进程名字空间。

准备开始

要获知版本信息，请输入 kubectl version.

创建一个包含两个容器的 Pod

在这个练习中，你会创建一个包含两个容器的 Pod。两个容器共享一个卷用于他们之间的通信。 Pod 的配置文件如下：

pods/two-container-pod.yaml

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: two-containers
spec:

  restartPolicy: Never

  volumes:
  - name: shared-data
    emptyDir: {}

  containers:

  - name: nginx-container
    image: nginx
    volumeMounts:
    - name: shared-data
      mountPath: /usr/share/nginx/html

  - name: debian-container
    image: debian
    volumeMounts:
    - name: shared-data
      mountPath: /pod-data
    command: ["/bin/sh"]
    args: ["-c", "echo Hello from the debian container > /pod-data/index.html"]

在配置文件中，你可以看到 Pod 有一个共享卷，名为 shared-data。

配置文件中的第一个容器运行了一个 nginx 服务器。共享卷的挂载路径是 /usr/share/nginx/html。第二个容器是基于 debian 镜像的，有一个 /pod-data 的挂载路径。第二个容器运行了下面的命令然后终止。

echo Hello from the debian container > /pod-data/index.html

注意，第二个容器在 nginx 服务器的根目录下写了 index.html 文件。

创建一个包含两个容器的 Pod：

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/pods/two-container-pod.yaml

查看 Pod 和容器的信息：

kubectl get pod two-containers --output=yaml

这是输出的一部分：

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  ...
  name: two-containers
  namespace: default
  ...
spec:
  ...
  containerStatuses:

  - containerID: docker://c1d8abd1 ...
    image: debian
    ...
    lastState:
      terminated:
        ...
    name: debian-container
    ...

  - containerID: docker://96c1ff2c5bb ...
    image: nginx
    ...
    name: nginx-container
    ...
    state:
      running:
    ...

你可以看到 debian 容器已经被终止了，而 nginx 服务器依然在运行。

进入 nginx 容器的 shell：

kubectl exec -it two-containers -c nginx-container -- /bin/bash

在 shell 中，确认 nginx 还在运行。

root@two-containers:/# ps aux

输出类似于这样：

USER       PID  ...  STAT START   TIME COMMAND
root         1  ...  Ss   21:12   0:00 nginx: master process nginx -g daemon off;

回忆一下，debian 容器在 nginx 的根目录下创建了 index.html 文件。使用 curl 向 nginx 服务器发送一个 GET 请求：

root@two-containers:/# curl localhost

输出表示 nginx 提供了 debian 容器写的页面：

Hello from the debian container

讨论

Pod 能有多个容器的主要原因是为了支持辅助应用（helper applications），以协助主应用（primary application）。辅助应用的典型例子是数据抽取，数据推送和代理。辅助应用和主应用经常需要相互通信。就如这个练习所示，通信通常是通过共享文件系统完成的，或者，也通过回环网络接口 localhost 完成。举个网络接口的例子，web 服务器带有一个协助程序用于拉取 Git 仓库的更新。

在本练习中的卷为 Pod 生命周期中的容器相互通信提供了一种方法。如果 Pod 被删除或者重建了，任何共享卷中的数据都会丢失。

接下来

9.11 - 配置对多集群的访问

本文展示如何使用配置文件来配置对多个集群的访问。在将集群、用户和上下文定义在一个或多个配置文件中之后，用户可以使用 kubectl config use-context 命令快速地在集群之间进行切换。

说明： 用于配置集群访问的文件有时被称为 kubeconfig 文件。这是一种引用配置文件的通用方式，并不意味着存在一个名为 kubeconfig 的文件。

警告： 只使用来源可靠的 kubeconfig 文件。使用特制的 kubeconfig 文件可能会导致恶意代码执行或文件暴露。如果必须使用不受信任的 kubeconfig 文件，请首先像检查 shell 脚本一样仔细检查它。

准备开始

要检查 kubectl 是否安装，执行 kubectl version --client 命令。 kubectl 的版本应该与集群的 API 服务器使用同一次版本号。

定义集群、用户和上下文

假设用户有两个集群，一个用于正式开发工作，一个用于其它临时用途（scratch）。在 development 集群中，前端开发者在名为 frontend 的名字空间下工作，存储开发者在名为 storage 的名字空间下工作。在 scratch 集群中，开发人员可能在默认名字空间下工作，也可能视情况创建附加的名字空间。访问开发集群需要通过证书进行认证。访问其它临时用途的集群需要通过用户名和密码进行认证。

创建名为 config-exercise 的目录。在 config-exercise 目录中，创建名为 config-demo 的文件，其内容为：

apiVersion: v1
kind: Config
preferences: {}

clusters:
- cluster:
  name: development
- cluster:
  name: scratch

users:
- name: developer
- name: experimenter

contexts:
- context:
  name: dev-frontend
- context:
  name: dev-storage
- context:
  name: exp-scratch

配置文件描述了集群、用户名和上下文。config-demo 文件中含有描述两个集群、两个用户和三个上下文的框架。

进入 config-exercise 目录。输入以下命令，将群集详细信息添加到配置文件中：

kubectl config --kubeconfig=config-demo set-cluster development --server=https://1.2.3.4 --certificate-authority=fake-ca-file
kubectl config --kubeconfig=config-demo set-cluster scratch --server=https://5.6.7.8 --insecure-skip-tls-verify

将用户详细信息添加到配置文件中：

kubectl config --kubeconfig=config-demo set-credentials developer --client-certificate=fake-cert-file --client-key=fake-key-seefile
kubectl config --kubeconfig=config-demo set-credentials experimenter --username=exp --password=some-password

注意：

要删除用户，可以运行 kubectl --kubeconfig=config-demo config unset users.<name>
要删除集群，可以运行 kubectl --kubeconfig=config-demo config unset clusters.<name>
要删除上下文，可以运行 kubectl --kubeconfig=config-demo config unset contexts.<name>

将上下文详细信息添加到配置文件中：

kubectl config --kubeconfig=config-demo set-context dev-frontend --cluster=development --namespace=frontend --user=developer
kubectl config --kubeconfig=config-demo set-context dev-storage --cluster=development --namespace=storage --user=developer
kubectl config --kubeconfig=config-demo set-context exp-scratch --cluster=scratch --namespace=default --user=experimenter

打开 config-demo 文件查看添加的详细信息。也可以使用 config view 命令进行查看：

kubectl config --kubeconfig=config-demo view

输出展示了两个集群、两个用户和三个上下文：

apiVersion: v1
clusters:
- cluster:
    certificate-authority: fake-ca-file
    server: https://1.2.3.4
  name: development
- cluster:
    insecure-skip-tls-verify: true
    server: https://5.6.7.8
  name: scratch
contexts:
- context:
    cluster: development
    namespace: frontend
    user: developer
  name: dev-frontend
- context:
    cluster: development
    namespace: storage
    user: developer
  name: dev-storage
- context:
    cluster: scratch
    namespace: default
    user: experimenter
  name: exp-scratch
current-context: ""
kind: Config
preferences: {}
users:
- name: developer
  user:
    client-certificate: fake-cert-file
    client-key: fake-key-file
- name: experimenter
  user:
    password: some-password
    username: exp

其中的 fake-ca-file、fake-cert-file 和 fake-key-file 是证书文件路径名的占位符。你需要更改这些值，使之对应你的环境中证书文件的实际路径名。

有时你可能希望在这里使用 BASE64 编码的数据而不是一个个独立的证书文件。如果是这样，你需要在键名上添加 -data 后缀。例如， certificate-authority-data、client-certificate-data 和 client-key-data。

每个上下文包含三部分（集群、用户和名字空间），例如， dev-frontend 上下文表明：使用 developer 用户的凭证来访问 development 集群的 frontend 名字空间。

设置当前上下文：

kubectl config --kubeconfig=config-demo use-context dev-frontend

现在当输入 kubectl 命令时，相应动作会应用于 dev-frontend 上下文中所列的集群和名字空间，同时，命令会使用 dev-frontend 上下文中所列用户的凭证。

使用 --minify 参数，来查看与当前上下文相关联的配置信息。

kubectl config --kubeconfig=config-demo view --minify

输出结果展示了 dev-frontend 上下文相关的配置信息：

apiVersion: v1
clusters:
- cluster:
    certificate-authority: fake-ca-file
    server: https://1.2.3.4
  name: development
contexts:
- context:
    cluster: development
    namespace: frontend
    user: developer
  name: dev-frontend
current-context: dev-frontend
kind: Config
preferences: {}
users:
- name: developer
  user:
    client-certificate: fake-cert-file
    client-key: fake-key-file

现在假设用户希望在其它临时用途集群中工作一段时间。

将当前上下文更改为 exp-scratch：

kubectl config --kubeconfig=config-demo use-context exp-scratch

现在你发出的所有 kubectl 命令都将应用于 scratch 集群的默认名字空间。同时，命令会使用 exp-scratch 上下文中所列用户的凭证。

查看更新后的当前上下文 exp-scratch 相关的配置：

kubectl config --kubeconfig=config-demo view --minify

最后，假设用户希望在 development 集群中的 storage 名字空间下工作一段时间。

将当前上下文更改为 dev-storage：

kubectl config --kubeconfig=config-demo use-context dev-storage

查看更新后的当前上下文 dev-storage 相关的配置：

kubectl config --kubeconfig=config-demo view --minify

创建第二个配置文件

在 config-exercise 目录中，创建名为 config-demo-2 的文件，其中包含以下内容：

apiVersion: v1
kind: Config
preferences: {}

contexts:
- context:
    cluster: development
    namespace: ramp
    user: developer
  name: dev-ramp-up

上述配置文件定义了一个新的上下文，名为 dev-ramp-up。

设置 KUBECONFIG 环境变量

查看是否有名为 KUBECONFIG 的环境变量。如有，保存 KUBECONFIG 环境变量当前的值，以便稍后恢复。例如：

Linux

export KUBECONFIG_SAVED=$KUBECONFIG

Windows PowerShell

$Env:KUBECONFIG_SAVED=$ENV:KUBECONFIG

KUBECONFIG 环境变量是配置文件路径的列表，该列表在 Linux 和 Mac 中以冒号分隔，在 Windows 中以分号分隔。如果有 KUBECONFIG 环境变量，请熟悉列表中的配置文件。

临时添加两条路径到 KUBECONFIG 环境变量中。例如：

Linux

export  KUBECONFIG=$KUBECONFIG:config-demo:config-demo-2

Windows PowerShell

$Env:KUBECONFIG=("config-demo;config-demo-2")

在 config-exercise 目录中输入以下命令：

kubectl config view

输出展示了 KUBECONFIG 环境变量中所列举的所有文件合并后的信息。特别地，注意合并信息中包含来自 config-demo-2 文件的 dev-ramp-up 上下文和来自 config-demo 文件的三个上下文：

contexts:
- context:
    cluster: development
    namespace: frontend
    user: developer
  name: dev-frontend
- context:
    cluster: development
    namespace: ramp
    user: developer
  name: dev-ramp-up
- context:
    cluster: development
    namespace: storage
    user: developer
  name: dev-storage
- context:
    cluster: scratch
    namespace: default
    user: experimenter
  name: exp-scratch

关于 kubeconfig 文件如何合并的更多信息，请参考使用 kubeconfig 文件组织集群访问

探索 $HOME/.kube 目录

如果用户已经拥有一个集群，可以使用 kubectl 与集群进行交互，那么很可能在 $HOME/.kube 目录下有一个名为 config 的文件。

进入 $HOME/.kube 目录，看看那里有什么文件。通常会有一个名为 config 的文件，目录中可能还有其他配置文件。请简单地熟悉这些文件的内容。

将 $HOME/.kube/config 追加到 KUBECONFIG 环境变量中

如果有 $HOME/.kube/config 文件，并且还未列在 KUBECONFIG 环境变量中，那么现在将它追加到 KUBECONFIG 环境变量中。例如：

Linux

export KUBECONFIG=$KUBECONFIG:$HOME/.kube/config

Windows Powershell

$Env:KUBECONFIG="$Env:KUBECONFIG;$HOME\.kube\config"

在配置练习目录中输入以下命令，查看当前 KUBECONFIG 环境变量中列举的所有文件合并后的配置信息：

kubectl config view

清理

将 KUBECONFIG 环境变量还原为原始值。例如：

Linux

export KUBECONFIG=$KUBECONFIG_SAVED

Windows PowerShell

$Env:KUBECONFIG=$ENV:KUBECONFIG_SAVED

接下来

10 - 监控、日志和排错

设置监视和日志记录以对集群进行故障排除或调试容器化应用。

10.1 - 使用 crictl 对 Kubernetes 节点进行调试

FEATURE STATE: Kubernetes v1.11 [stable]

crictl 是 CRI 兼容的容器运行时命令行接口。你可以使用它来检查和调试 Kubernetes 节点上的容器运行时和应用程序。 crictl 和它的源代码在 cri-tools 代码库。

准备开始

crictl 需要带有 CRI 运行时的 Linux 操作系统。

安装 crictl

你可以从 cri-tools 发布页面下载一个压缩的 crictl 归档文件，用于几种不同的架构。下载与你的 kubernetes 版本相对应的版本。提取它并将其移动到系统路径上的某个位置，例如/usr/local/bin/。

一般用法

crictl 命令有几个子命令和运行时参数。有关详细信息，请使用 crictl help 或 crictl <subcommand> help 获取帮助信息。

crictl 默认连接到 unix:///var/run/dockershim.sock。对于其他的运行时，你可以用多种不同的方法设置端点：

通过设置参数 --runtime-endpoint 和 --image-endpoint
通过设置环境变量 CONTAINER_RUNTIME_ENDPOINT 和 IMAGE_SERVICE_ENDPOINT
通过在配置文件中设置端点 --config=/etc/crictl.yaml

你还可以在连接到服务器并启用或禁用调试时指定超时值，方法是在配置文件中指定 timeout 或 debug 值，或者使用 --timeout 和 --debug 命令行参数。

要查看或编辑当前配置，请查看或编辑 /etc/crictl.yaml 的内容。

cat /etc/crictl.yaml

runtime-endpoint: unix:///var/run/dockershim.sock
image-endpoint: unix:///var/run/dockershim.sock
timeout: 10
debug: true

crictl 命令示例

警告：

如果使用 crictl 在正在运行的 Kubernetes 集群上创建 Pod 沙盒或容器， kubelet 最终将删除它们。 crictl 不是一个通用的工作流工具，而是一个对调试有用的工具。

打印 Pod 清单

打印所有 Pod 的清单：

crictl pods

POD ID              CREATED              STATE               NAME                         NAMESPACE           ATTEMPT
926f1b5a1d33a       About a minute ago   Ready               sh-84d7dcf559-4r2gq          default             0
4dccb216c4adb       About a minute ago   Ready               nginx-65899c769f-wv2gp       default             0
a86316e96fa89       17 hours ago         Ready               kube-proxy-gblk4             kube-system         0
919630b8f81f1       17 hours ago         Ready               nvidia-device-plugin-zgbbv   kube-system         0

根据名称打印 Pod 清单：

crictl pods --name nginx-65899c769f-wv2gp

POD ID              CREATED             STATE               NAME                     NAMESPACE           ATTEMPT
4dccb216c4adb       2 minutes ago       Ready               nginx-65899c769f-wv2gp   default             0

根据标签打印 Pod 清单：

crictl pods --label run=nginx

POD ID              CREATED             STATE               NAME                     NAMESPACE           ATTEMPT
4dccb216c4adb       2 minutes ago       Ready               nginx-65899c769f-wv2gp   default             0

打印镜像清单

打印所有镜像清单：

crictl images

IMAGE                                     TAG                 IMAGE ID            SIZE
busybox                                   latest              8c811b4aec35f       1.15MB
k8s-gcrio.azureedge.net/hyperkube-amd64   v1.10.3             e179bbfe5d238       665MB
k8s-gcrio.azureedge.net/pause-amd64       3.1                 da86e6ba6ca19       742kB
nginx                                     latest              cd5239a0906a6       109MB

根据仓库打印镜像清单：

crictl images nginx

IMAGE               TAG                 IMAGE ID            SIZE
nginx               latest              cd5239a0906a6       109MB

只打印镜像 ID：

crictl images -q

sha256:8c811b4aec35f259572d0f79207bc0678df4c736eeec50bc9fec37ed936a472a
sha256:e179bbfe5d238de6069f3b03fccbecc3fb4f2019af741bfff1233c4d7b2970c5
sha256:da86e6ba6ca197bf6bc5e9d900febd906b133eaa4750e6bed647b0fbe50ed43e
sha256:cd5239a0906a6ccf0562354852fae04bc5b52d72a2aff9a871ddb6bd57553569

打印容器清单

打印所有容器清单：

crictl ps -a

CONTAINER ID        IMAGE                                                                                                             CREATED             STATE               NAME                       ATTEMPT
1f73f2d81bf98       busybox@sha256:141c253bc4c3fd0a201d32dc1f493bcf3fff003b6df416dea4f41046e0f37d47                                   7 minutes ago       Running             sh                         1
9c5951df22c78       busybox@sha256:141c253bc4c3fd0a201d32dc1f493bcf3fff003b6df416dea4f41046e0f37d47                                   8 minutes ago       Exited              sh                         0
87d3992f84f74       nginx@sha256:d0a8828cccb73397acb0073bf34f4d7d8aa315263f1e7806bf8c55d8ac139d5f                                     8 minutes ago       Running             nginx                      0
1941fb4da154f       k8s-gcrio.azureedge.net/hyperkube-amd64@sha256:00d814b1f7763f4ab5be80c58e98140dfc69df107f253d7fdd714b30a714260a   18 hours ago        Running             kube-proxy                 0

打印正在运行的容器清单：

crictl ps

CONTAINER ID        IMAGE                                                                                                             CREATED             STATE               NAME                       ATTEMPT
1f73f2d81bf98       busybox@sha256:141c253bc4c3fd0a201d32dc1f493bcf3fff003b6df416dea4f41046e0f37d47                                   6 minutes ago       Running             sh                         1
87d3992f84f74       nginx@sha256:d0a8828cccb73397acb0073bf34f4d7d8aa315263f1e7806bf8c55d8ac139d5f                                     7 minutes ago       Running             nginx                      0
1941fb4da154f       k8s-gcrio.azureedge.net/hyperkube-amd64@sha256:00d814b1f7763f4ab5be80c58e98140dfc69df107f253d7fdd714b30a714260a   17 hours ago        Running             kube-proxy                 0

在正在运行的容器上执行命令

crictl exec -i -t 1f73f2d81bf98 ls

bin   dev   etc   home  proc  root  sys   tmp   usr   var

获取容器日志

获取容器的所有日志：

crictl logs 87d3992f84f74

10.240.0.96 - - [06/Jun/2018:02:45:49 +0000] "GET / HTTP/1.1" 200 612 "-" "curl/7.47.0" "-"
10.240.0.96 - - [06/Jun/2018:02:45:50 +0000] "GET / HTTP/1.1" 200 612 "-" "curl/7.47.0" "-"
10.240.0.96 - - [06/Jun/2018:02:45:51 +0000] "GET / HTTP/1.1" 200 612 "-" "curl/7.47.0" "-"

获取最近的 N 行日志：

crictl logs --tail=1 87d3992f84f74

10.240.0.96 - - [06/Jun/2018:02:45:51 +0000] "GET / HTTP/1.1" 200 612 "-" "curl/7.47.0" "-"

运行 Pod 沙盒

用 crictl 运行 Pod 沙盒对容器运行时排错很有帮助。在运行的 Kubernetes 集群中，沙盒会随机地被 kubelet 停止和删除。

编写下面的 JSON 文件：

{
    "metadata": {
        "name": "nginx-sandbox",
        "namespace": "default",
        "attempt": 1,
        "uid": "hdishd83djaidwnduwk28bcsb"
    },
    "logDirectory": "/tmp",
    "linux": {
    }
}

使用 crictl runp 命令应用 JSON 文件并运行沙盒。
```
crictl runp pod-config.json
```
返回了沙盒的 ID。

创建容器

用 crictl 创建容器对容器运行时排错很有帮助。在运行的 Kubernetes 集群中，沙盒会随机的被 kubelet 停止和删除。

拉取 busybox 镜像

crictl pull busybox
Image is up to date for busybox@sha256:141c253bc4c3fd0a201d32dc1f493bcf3fff003b6df416dea4f41046e0f37d47

创建 Pod 和容器的配置：

Pod 配置：

{
    "metadata": {
        "name": "nginx-sandbox",
        "namespace": "default",
        "attempt": 1,
        "uid": "hdishd83djaidwnduwk28bcsb"
    },
    "log_directory": "/tmp",
    "linux": {
    }
}

容器配置：

{
  "metadata": {
      "name": "busybox"
  },
  "image":{
      "image": "busybox"
  },
  "command": [
      "top"
  ],
  "log_path":"busybox.log",
  "linux": {
  }
}

创建容器，传递先前创建的 Pod 的 ID、容器配置文件和 Pod 配置文件。返回容器的 ID。

crictl create f84dd361f8dc51518ed291fbadd6db537b0496536c1d2d6c05ff943ce8c9a54f container-config.json pod-config.json

查询所有容器并确认新创建的容器状态为 Created。

crictl ps -a

CONTAINER ID        IMAGE               CREATED             STATE               NAME                ATTEMPT
3e025dd50a72d       busybox             32 seconds ago      Created             busybox             0

启动容器

要启动容器，要将容器 ID 传给 crictl start：

crictl start 3e025dd50a72d956c4f14881fbb5b1080c9275674e95fb67f965f6478a957d60

3e025dd50a72d956c4f14881fbb5b1080c9275674e95fb67f965f6478a957d60

确认容器的状态为 Running。

crictl ps

CONTAINER ID        IMAGE               CREATED              STATE               NAME                ATTEMPT
3e025dd50a72d       busybox             About a minute ago   Running             busybox             0

更多信息请参考 kubernetes-sigs/cri-tools。

Docker CLI 和 crictl 的映射

以下的映射表格只适用于 Docker CLI v1.40 和 crictl v1.19.0 版本。请注意该表格并不详尽。例如，其中不包含 Docker CLI 的实验性命令。

说明： 尽管有些命令的输出缺少了一些数据列，CRICTL 的输出格式与 Docker CLI 是类似的。如果你的脚本程序需要解析命令的输出，请确认检查该特定命令的输出。

mapping from docker cli to crictl - retrieve debugging information
docker cli	crictl	描述	不支持的功能
`attach`	`attach`	连接到一个运行中的容器	`--detach-keys`, `--sig-proxy`
`exec`	`exec`	在运行中的容器里运行一个命令	`--privileged`, `--user`, `--detach-keys`
`images`	`images`	列举镜像
`info`	`info`	显示系统级的信息
`inspect`	`inspect`, `inspecti`	返回容器、镜像或者任务的详细信息
`logs`	`logs`	获取容器的日志	`--details`
`ps`	`ps`	列举容器
`stats`	`stats`	实时显示容器的资源使用统计信息	列：NET/BLOCK I/O, PIDs
`version`	`version`	显示运行时（Docker、ContainerD、或者其他) 的版本信息

mapping from docker cli to crictl - perform changes
docker cli	crictl	描述	不支持的功能
`create`	`create`	创建一个新的容器
`kill`	`stop` (timeout=0)	杀死一个或多个正在运行的容器	`--signal`
`pull`	`pull`	从镜像仓库拉取镜像或者代码仓库	`--all-tags`, `--disable-content-trust`
`rm`	`rm`	移除一个或多个容器
`rmi`	`rmi`	移除一个或多个镜像
`run`	`run`	在新容器里运行一个命令
`start`	`start`	启动一个或多个停止的容器	`--detach-keys`
`stop`	`stop`	停止一个或多个正运行的容器
`update`	`update`	更新一个或多个容器的配置	CRI 不支持 `--restart`、`--blkio-weight` 以及一些其他的资源限制选项。

mapping from docker cli to crictl - supported only in crictl
crictl	描述
`imagefsinfo`	返回镜像的文件系统信息
`inspectp`	显示一个或多个 Pod 的状态
`port-forward`	转发本地端口到 Pod
`pods`	列举 Pod
`runp`	运行一个新的 Pod
`rmp`	移除一个或多个 Pod
`stopp`	停止一个或多个正运行的 Pod

10.2 - 在本地开发和调试服务

Kubernetes 应用程序通常由多个独立的服务组成，每个服务都在自己的容器中运行。在远端的 Kubernetes 集群上开发和调试这些服务可能很麻烦，需要在运行的容器上打开 Shell，以运行调试工具。

telepresence 是一个工具，用于简化本地开发和调试服务的过程，同时可以将服务代理到远程 Kubernetes 集群。 telepresence 允许你使用使用自定义工具（例如：调试器和 IDE）调式服务，并提供对 Configmap、Secret 和远程集群上运行的服务的完全访问。

本文档描述如何在本地使用 telepresence 开发和调试远程集群上运行的服务。

准备开始

Kubernetes 集群安装完毕
配置好 kubectl 与集群交互
Telepresence 安装完毕

从本机连接到远程 Kubernetes 集群

安装 telepresence 后，运行 telepresence connect 来启动它的守护进程并将本地工作站连接到远程 Kubernetes 集群。

$ telepresence connect
 
Launching Telepresence Daemon
...
Connected to context default (https://<cluster public IP>)

你可以通过 curl 使用 Kubernetes 语法访问服务，例如：curl -ik https://kubernetes.default

开发和调试现有的服务

在 Kubernetes 上开发应用程序时，通常对单个服务进行编程或调试。服务可能需要访问其他服务以进行测试和调试。一种选择是使用连续部署流水线，但即使最快的部署流水线也会在程序或调试周期中引入延迟。

使用 telepresence intercept $SERVICE_NAME --port $LOCAL_PORT:REMOTE_PORT 命令创建一个 "拦截器" 用于重新路由远程服务流量。

环境变量：

$SERVICE_NAME 是本地服务名称
$LOCAL_PORT 是服务在本地工作站上运行的端口
$REMOTE_PORT 是服务在集群中侦听的端口

运行此命令会告诉 Telepresence 将远程流量发送到的本地服务，而不是远程 Kubernetes 集群中的服务中。在本地编辑保存服务源代码，并在访问远程应用时查看相应变更会立即生效。还可以使用调试器或任何其他本地开发工具运行本地服务。

Telepresence 是如何工作的？

Telepresence 会在远程集群中运行的现有应用程序容器旁边安装流量代理 sidecar。当它捕获进入 Pod 的所有流量请求时，不是将其转发到远程集群中的应用程序，而是路由所有流量（当创建全局拦截器时）或流量的一个子集（当创建自定义拦截器时）到本地开发环境。

接下来

如果你对实践教程感兴趣，请查看本教程，其中介绍了在 Google Kubernetes Engine 上本地开发 Guestbook 应用程序。

如需进一步了解，请访问 Telepresence 官方网站。

10.3 - 审计

FEATURE STATE: Kubernetes v1.23 [beta]

Kubernetes 审计（Auditing） 功能提供了与安全相关的、按时间顺序排列的记录集，记录每个用户、使用 Kubernetes API 的应用以及控制面自身引发的活动。

审计功能使得集群管理员能够回答以下问题：

发生了什么？
什么时候发生的？
谁触发的？
活动发生在哪个（些）对象上？
在哪观察到的？
它从哪触发的？
活动的后续处理行为是什么？

审计记录最初产生于 kube-apiserver 内部。每个请求在不同执行阶段都会生成审计事件；这些审计事件会根据特定策略被预处理并写入后端。策略确定要记录的内容和用来存储记录的后端。当前的后端支持日志文件和 webhook。

每个请求都可被记录其相关的 阶段（stage）。已定义的阶段有：

RequestReceived - 此阶段对应审计处理器接收到请求后，并且在委托给其余处理器之前生成的事件。
ResponseStarted - 在响应消息的头部发送后，响应消息体发送前生成的事件。只有长时间运行的请求（例如 watch）才会生成这个阶段。
ResponseComplete - 当响应消息体完成并且没有更多数据需要传输的时候。
Panic - 当 panic 发生时生成。

说明： 审计事件配置的配置与 Event API 对象不同。

审计日志记录功能会增加 API server 的内存消耗，因为需要为每个请求存储审计所需的某些上下文。此外，内存消耗取决于审计日志记录的配置。

审计策略

审计政策定义了关于应记录哪些事件以及应包含哪些数据的规则。审计策略对象结构定义在 audit.k8s.io API 组处理事件时，将按顺序与规则列表进行比较。第一个匹配规则设置事件的 审计级别（Audit Level）。已定义的审计级别有：

None - 符合这条规则的日志将不会记录。
Metadata - 记录请求的元数据（请求的用户、时间戳、资源、动词等等），但是不记录请求或者响应的消息体。
Request - 记录事件的元数据和请求的消息体，但是不记录响应的消息体。这不适用于非资源类型的请求。
RequestResponse - 记录事件的元数据，请求和响应的消息体。这不适用于非资源类型的请求。

你可以使用 --audit-policy-file 标志将包含策略的文件传递给 kube-apiserver。如果不设置该标志，则不记录事件。注意 rules 字段必须在审计策略文件中提供。没有（0）规则的策略将被视为非法配置。

以下是一个审计策略文件的示例：

audit/audit-policy.yaml

apiVersion: audit.k8s.io/v1 # This is required.
kind: Policy
# Don't generate audit events for all requests in RequestReceived stage.
omitStages:
  - "RequestReceived"
rules:
  # Log pod changes at RequestResponse level
  - level: RequestResponse
    resources:
    - group: ""
      # Resource "pods" doesn't match requests to any subresource of pods,
      # which is consistent with the RBAC policy.
      resources: ["pods"]
  # Log "pods/log", "pods/status" at Metadata level
  - level: Metadata
    resources:
    - group: ""
      resources: ["pods/log", "pods/status"]

  # Don't log requests to a configmap called "controller-leader"
  - level: None
    resources:
    - group: ""
      resources: ["configmaps"]
      resourceNames: ["controller-leader"]

  # Don't log watch requests by the "system:kube-proxy" on endpoints or services
  - level: None
    users: ["system:kube-proxy"]
    verbs: ["watch"]
    resources:
    - group: "" # core API group
      resources: ["endpoints", "services"]

  # Don't log authenticated requests to certain non-resource URL paths.
  - level: None
    userGroups: ["system:authenticated"]
    nonResourceURLs:
    - "/api*" # Wildcard matching.
    - "/version"

  # Log the request body of configmap changes in kube-system.
  - level: Request
    resources:
    - group: "" # core API group
      resources: ["configmaps"]
    # This rule only applies to resources in the "kube-system" namespace.
    # The empty string "" can be used to select non-namespaced resources.
    namespaces: ["kube-system"]

  # Log configmap and secret changes in all other namespaces at the Metadata level.
  - level: Metadata
    resources:
    - group: "" # core API group
      resources: ["secrets", "configmaps"]

  # Log all other resources in core and extensions at the Request level.
  - level: Request
    resources:
    - group: "" # core API group
    - group: "extensions" # Version of group should NOT be included.

  # A catch-all rule to log all other requests at the Metadata level.
  - level: Metadata
    # Long-running requests like watches that fall under this rule will not
    # generate an audit event in RequestReceived.
    omitStages:
      - "RequestReceived"

你可以使用最低限度的审计策略文件在 Metadata 级别记录所有请求：

# 在 Metadata 级别为所有请求生成日志
apiVersion: audit.k8s.io/v1beta1
kind: Policy
rules:
- level: Metadata

如果你在打磨自己的审计配置文件，你可以使用为 Google Container-Optimized OS 设计的审计配置作为出发点。你可以参考 configure-helper.sh 脚本，该脚本能够生成审计策略文件。你可以直接在脚本中看到审计策略的绝大部份内容。

你也可以参考 Policy 配置参考以获取有关已定义字段的详细信息。

审计后端

审计后端实现将审计事件导出到外部存储。Kube-apiserver 默认提供两个后端：

Log 后端，将事件写入到文件系统
Webhook 后端，将事件发送到外部 HTTP API

在这所有情况下，审计事件均遵循 Kubernetes API 在 audit.k8s.io API 组中定义的结构。

说明：

对于 patch 请求，请求的消息体需要是设定 patch 操作的 JSON 所构成的一个串，而不是一个完整的 Kubernetes API 对象 JSON 串。例如，以下的示例是一个合法的 patch 请求消息体，该请求对应 /apis/batch/v1/namespaces/some-namespace/jobs/some-job-name。

[
  {
    "op": "replace",
    "path": "/spec/parallelism",
    "value": 0
  },
  {
    "op": "remove",
    "path": "/spec/template/spec/containers/0/terminationMessagePolicy"
  }
]

Log 后端

Log 后端将审计事件写入 JSONlines 格式的文件。你可以使用以下 kube-apiserver 标志配置 Log 审计后端：

--audit-log-path 指定用来写入审计事件的日志文件路径。不指定此标志会禁用日志后端。- 意味着标准化
--audit-log-maxage 定义保留旧审计日志文件的最大天数
--audit-log-maxbackup 定义要保留的审计日志文件的最大数量
--audit-log-maxsize 定义审计日志文件的最大大小（兆字节）

如果你的集群控制面以 Pod 的形式运行 kube-apiserver，记得要通过 hostPath 卷来访问策略文件和日志文件所在的目录，这样审计记录才会持久保存下来。例如：

  --audit-policy-file=/etc/kubernetes/audit-policy.yaml
  --audit-log-path=/var/log/kubernetes/audit/audit.log

接下来挂载数据卷：

volumeMounts:
  - mountPath: /etc/kubernetes/audit-policy.yaml
    name: audit
    readOnly: true
  - mountPath: /var/log/kubernetes/audit/
    name: audit-log
    readOnly: false

最后配置 hostPath：

...
volumes:
- name: audit
  hostPath:
    path: /etc/kubernetes/audit-policy.yaml
    type: File

- name: audit-log
  hostPath:
    path: /var/log/kubernetes/audit/
    type: DirectoryOrCreate

Webhook 后端

Webhook 后端将审计事件发送到远程 Web API，该远程 API 应该暴露与 kube-apiserver 形式相同的 API，包括其身份认证机制。你可以使用如下 kube-apiserver 标志来配置 Webhook 审计后端：

--audit-webhook-config-file 设置 Webhook 配置文件的路径。Webhook 配置文件实际上是一个 kubeconfig 文件。
--audit-webhook-initial-backoff 指定在第一次失败后重发请求等待的时间。随后的请求将以指数退避重试。

Webhook 配置文件使用 kubeconfig 格式指定服务的远程地址和用于连接它的凭据。

事件批处理

日志和 Webhook 后端都支持批处理。以 Webhook 为例，以下是可用参数列表。要获取日志后端的同样参数，请在参数名称中将 webhook 替换为 log。默认情况下，在 webhook 中批处理是被启用的，在 log 中批处理是被禁用的。同样，默认情况下，在 webhook 中启用带宽限制，在 log 中禁用带宽限制。

--audit-webhook-mode 定义缓存策略，可选值如下：
- batch - 以批处理缓存事件和异步的过程。这是默认值。
- blocking - 在 API 服务器处理每个单独事件时，阻塞其响应。
- blocking-strict - 与 blocking 相同，不过当审计日志在 RequestReceived 阶段失败时，整个 API 服务请求会失效。

以下参数仅用于 batch 模式。

--audit-webhook-batch-buffer-size 定义 batch 之前要缓存的事件数。如果传入事件的速率溢出缓存区，则会丢弃事件。
--audit-webhook-batch-max-size 定义一个 batch 中的最大事件数。
--audit-webhook-batch-max-wait 无条件 batch 队列中的事件前等待的最大事件。
--audit-webhook-batch-throttle-qps 每秒生成的最大批次数。
--audit-webhook-batch-throttle-burst 在达到允许的 QPS 前，同一时刻允许存在的最大 batch 生成数。

参数调整

需要设置参数以适应 API 服务器上的负载。

例如，如果 kube-apiserver 每秒收到 100 个请求，并且每个请求仅在 ResponseStarted 和 ResponseComplete 阶段进行审计，则应该考虑每秒生成约 200 个审计事件。假设批处理中最多有 100 个事件，则应将限制级别设置为每秒至少 2 个查询。假设后端最多需要 5 秒钟来写入事件，你应该设置缓冲区大小以容纳最多 5 秒的事件，即 10 个 batch，即 1000 个事件。

但是，在大多数情况下，默认参数应该足够了，你不必手动设置它们。你可以查看 kube-apiserver 公开的以下 Prometheus 指标，并在日志中监控审计子系统的状态。

apiserver_audit_event_total 包含所有暴露的审计事件数量的指标。
apiserver_audit_error_total 在暴露时由于发生错误而被丢弃的事件的数量。

日志条目截断

日志后端和 Webhook 后端都支持限制所输出的事件的尺寸。例如，下面是可以为日志后端配置的标志列表：

audit-log-truncate-enabled：是否弃用事件和批次的截断处理。
audit-log-truncate-max-batch-size：向下层后端发送的各批次的最大尺寸字节数。
audit-log-truncate-max-event-size：向下层后端发送的审计事件的最大尺寸字节数。

默认情况下，截断操作在 webhook 和 log 后端都是被禁用的，集群管理员需要设置 audit-log-truncate-enabled 或 audit-webhook-truncate-enabled 标志来启用此操作。

接下来

了解 Mutating webhook 审计注解。

10.4 - 应用故障排查

本指南帮助用户调试那些部署到 Kubernetes 上后没有正常运行的应用。本指南并非指导用户如何调试集群。如果想调试集群的话，请参阅这里。

诊断问题

故障排查的第一步是先给问题分类。问题是什么？是关于 Pods、Replication Controller 还是 Service？

调试 Pods
调试副本控制器
调试服务

调试 Pods

调试 Pod 的第一步是查看 Pod 信息。用如下命令查看 Pod 的当前状态和最近的事件：

kubectl describe pods ${POD_NAME}

查看一下 Pod 中的容器所处的状态。这些容器的状态都是 Running 吗？最近有没有重启过？

后面的调试都是要依靠 Pod 的状态的。

Pod 停滞在 Pending 状态

如果一个 Pod 停滞在 Pending 状态，表示 Pod 没有被调度到节点上。通常这是因为某种类型的资源不足导致无法调度。查看上面的 kubectl describe ... 命令的输出，其中应该显示了为什么没被调度的原因。常见原因如下：

资源不足: 你可能耗尽了集群上所有的 CPU 或内存。此时，你需要删除 Pod、调整资源请求或者为集群添加节点。更多信息请参阅计算资源文档
使用了 hostPort: 如果绑定 Pod 到 hostPort，那么能够运行该 Pod 的节点就有限了。多数情况下，hostPort 是非必要的，而应该采用 Service 对象来暴露 Pod。如果确实需要使用 hostPort，那么集群中节点的个数就是所能创建的 Pod 的数量上限。

Pod 停滞在 Waiting 状态

如果 Pod 停滞在 Waiting 状态，则表示 Pod 已经被调度到某工作节点，但是无法在该节点上运行。同样，kubectl describe ... 命令的输出可能很有用。 Waiting 状态的最常见原因是拉取镜像失败。要检查的有三个方面：

确保镜像名字拼写正确
确保镜像已被推送到镜像仓库
用手动命令 docker pull <镜像> 试试看镜像是否可拉取

Pod 处于 Crashing 或别的不健康状态

一旦 Pod 被调度，就可以采用调试运行中的 Pod 中的方法来进一步调试。

Pod 处于 Running 态但是没有正常工作

如果 Pod 行为不符合预期，很可能 Pod 描述（例如你本地机器上的 mypod.yaml）中有问题，并且该错误在创建 Pod 时被忽略掉，没有报错。通常，Pod 的定义中节区嵌套关系错误、字段名字拼错的情况都会引起对应内容被忽略掉。例如，如果你误将 command 写成 commnd，Pod 虽然可以创建，但它不会执行你期望它执行的命令行。

可以做的第一件事是删除你的 Pod，并尝试带有 --validate 选项重新创建。例如，运行 kubectl apply --validate -f mypod.yaml。如果 command 被误拼成 commnd，你将会看到下面的错误信息：

I0805 10:43:25.129850   46757 schema.go:126] unknown field: commnd
I0805 10:43:25.129973   46757 schema.go:129] this may be a false alarm, see https://github.com/kubernetes/kubernetes/issues/6842
pods/mypod

接下来就要检查的是 API 服务器上的 Pod 与你所期望创建的是否匹配（例如，你原本使用本机上的一个 YAML 文件来创建 Pod）。例如，运行 kubectl get pods/mypod -o yaml > mypod-on-apiserver.yaml，之后手动比较 mypod.yaml 与从 API 服务器取回的 Pod 描述。从 API 服务器处获得的 YAML 通常包含一些创建 Pod 所用的 YAML 中不存在的行，这是正常的。不过，如果如果源文件中有些行在 API 服务器版本中不存在，则意味着 Pod 规约是有问题的。

调试副本控制器

副本控制器相对比较简单直接。它们要么能创建 Pod，要么不能。如果不能创建 Pod，请参阅上述说明调试 Pod。

你也可以使用 kubectl describe rc ${CONTROLLER_NAME} 命令来检视副本控制器相关的事件。

调试服务

服务支持在多个 Pod 间负载均衡。有一些常见的问题可以造成服务无法正常工作。以下说明将有助于调试服务的问题。

首先，验证服务是否有端点。对于每一个 Service 对象，API 服务器为其提供对应的 endpoints 资源。

通过如下命令可以查看 endpoints 资源：

kubectl get endpoints ${SERVICE_NAME}

确保 Endpoints 与服务成员 Pod 个数一致。例如，如果你的 Service 用来运行 3 个副本的 nginx 容器，你应该会在服务的 Endpoints 中看到 3 个不同的 IP 地址。

服务缺少 Endpoints

如果没有 Endpoints，请尝试使用 Service 所使用的标签列出 Pod。假定你的服务包含如下标签选择算符：

...
spec:
  - selector:
     name: nginx
     type: frontend

你可以使用如下命令列出与选择算符相匹配的 Pod，并验证这些 Pod 是否归属于创建的服务：

kubectl get pods --selector=name=nginx,type=frontend

验证 Pod 的 containerPort 与服务的 targetPort 是否匹配。

网络流量未被转发

请参阅调试 service 了解更多信息。

接下来

如果上述方法都不能解决你的问题，请按照调试服务文档中的介绍，确保你的 Service 处于 Running 态，有 Endpoints 被创建，Pod 真的在提供服务； DNS 服务已配置并正常工作，iptables 规则也以安装并且 kube-proxy 也没有异常行为。

你也可以访问故障排查文档来获取更多信息。

10.5 - 应用自测与调试

运行应用时，不可避免的需要定位问题。前面我们介绍了如何使用 kubectl get pods 来查询 pod 的简单信息。除此之外，还有一系列的方法来获取应用的更详细信息。

使用 `kubectl describe pod` 命令获取 Pod 详情

与之前的例子类似，我们使用一个 Deployment 来创建两个 Pod。

application/nginx-with-request.yaml

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: nginx-deployment
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx
  replicas: 2
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nginx
    spec:
      containers:
      - name: nginx
        image: nginx
        resources:
          limits:
            memory: "128Mi"
            cpu: "500m"
        ports:
        - containerPort: 80

使用如下命令创建 Deployment：

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/application/nginx-with-request.yaml

deployment.apps/nginx-deployment created

使用如下命令查看 Pod 状态：

kubectl get pods

NAME                                READY     STATUS    RESTARTS   AGE
nginx-deployment-1006230814-6winp   1/1       Running   0          11s
nginx-deployment-1006230814-fmgu3   1/1       Running   0          11s

我们可以使用 kubectl describe pod 命令来查询每个 Pod 的更多信息，比如：

kubectl describe pod nginx-deployment-1006230814-6winp

Name:		nginx-deployment-1006230814-6winp
Namespace:	default
Node:		kubernetes-node-wul5/10.240.0.9
Start Time:	Thu, 24 Mar 2016 01:39:49 +0000
Labels:		app=nginx,pod-template-hash=1006230814
Annotations:    kubernetes.io/created-by={"kind":"SerializedReference","apiVersion":"v1","reference":{"kind":"ReplicaSet","namespace":"default","name":"nginx-deployment-1956810328","uid":"14e607e7-8ba1-11e7-b5cb-fa16" ...
Status:		Running
IP:		10.244.0.6
Controllers:	ReplicaSet/nginx-deployment-1006230814
Containers:
  nginx:
    Container ID:	docker://90315cc9f513c724e9957a4788d3e625a078de84750f244a40f97ae355eb1149
    Image:		nginx
    Image ID:		docker://6f62f48c4e55d700cf3eb1b5e33fa051802986b77b874cc351cce539e5163707
    Port:		80/TCP
    QoS Tier:
      cpu:	Guaranteed
      memory:	Guaranteed
    Limits:
      cpu:	500m
      memory:	128Mi
    Requests:
      memory:		128Mi
      cpu:		500m
    State:		Running
      Started:		Thu, 24 Mar 2016 01:39:51 +0000
    Ready:		True
    Restart Count:	0
    Environment:        <none>
    Mounts:
      /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount from default-token-5kdvl (ro)
Conditions:
  Type          Status
  Initialized   True
  Ready         True
  PodScheduled  True
Volumes:
  default-token-4bcbi:
    Type:	Secret (a volume populated by a Secret)
    SecretName:	default-token-4bcbi
    Optional:   false
QoS Class:      Guaranteed
Node-Selectors: <none>
Tolerations:    <none>
Events:
  FirstSeen	LastSeen	Count	From					SubobjectPath		Type		Reason		Message
  ---------	--------	-----	----					-------------		--------	------		-------
  54s		54s		1	{default-scheduler }						Normal		Scheduled	Successfully assigned nginx-deployment-1006230814-6winp to kubernetes-node-wul5
  54s		54s		1	{kubelet kubernetes-node-wul5}	spec.containers{nginx}	Normal		Pulling		pulling image "nginx"
  53s		53s		1	{kubelet kubernetes-node-wul5}	spec.containers{nginx}	Normal		Pulled		Successfully pulled image "nginx"
  53s		53s		1	{kubelet kubernetes-node-wul5}	spec.containers{nginx}	Normal		Created		Created container with docker id 90315cc9f513
  53s		53s		1	{kubelet kubernetes-node-wul5}	spec.containers{nginx}	Normal		Started		Started container with docker id 90315cc9f513

这里可以看到容器和 Pod 的标签、资源需求等配置信息，还可以看到状态、就绪态、重启次数、事件等状态信息。

容器状态是 Waiting、Running 和 Terminated 之一。根据状态的不同，还有对应的额外的信息 —— 在这里你可以看到，对于处于运行状态的容器，系统会告诉你容器的启动时间。

Ready 指示是否通过了最后一个就绪态探测。 (在本例中，容器没有配置就绪态探测；如果没有配置就绪态探测，则假定容器已经就绪。)

Restart Count 告诉你容器已重启的次数；这些信息对于定位配置了 “Always” 重启策略的容器持续崩溃问题非常有用。

目前，唯一与 Pod 有关的状态是 Ready 状况，该状况表明 Pod 能够为请求提供服务，并且应该添加到相应服务的负载均衡池中。

最后，你还可以看到与 Pod 相关的近期事件。系统通过指示第一次和最后一次看到事件以及看到该事件的次数来压缩多个相同的事件。 “From” 标明记录事件的组件， “SubobjectPath” 告诉你引用了哪个对象（例如 Pod 中的容器）， “Reason” 和 “Message” 告诉你发生了什么。

例子: 调试 Pending 状态的 Pod

可以使用事件来调试的一个常见的场景是，你创建 Pod 无法被调度到任何节点。比如，Pod 请求的资源比较多，没有任何一个节点能够满足，或者它指定了一个标签，没有节点可匹配。假定我们创建之前的 Deployment 时指定副本数是 5（不再是 2），并且请求 600 毫核（不再是 500），对于一个 4 个节点的集群，若每个节点只有 1 个 CPU，这时至少有一个 Pod 不能被调度。（需要注意的是，其他集群插件 Pod，比如 fluentd、skydns 等等会在每个节点上运行，如果我们需求 1000 毫核，将不会有 Pod 会被调度。）

kubectl get pods

NAME                                READY     STATUS    RESTARTS   AGE
nginx-deployment-1006230814-6winp   1/1       Running   0          7m
nginx-deployment-1006230814-fmgu3   1/1       Running   0          7m
nginx-deployment-1370807587-6ekbw   1/1       Running   0          1m
nginx-deployment-1370807587-fg172   0/1       Pending   0          1m
nginx-deployment-1370807587-fz9sd   0/1       Pending   0          1m

为了查找 Pod nginx-deployment-1370807587-fz9sd 没有运行的原因，我们可以使用 kubectl describe pod 命令描述 Pod，查看其事件：

kubectl describe pod nginx-deployment-1370807587-fz9sd

  Name:		nginx-deployment-1370807587-fz9sd
  Namespace:	default
  Node:		/
  Labels:		app=nginx,pod-template-hash=1370807587
  Status:		Pending
  IP:
  Controllers:	ReplicaSet/nginx-deployment-1370807587
  Containers:
    nginx:
      Image:	nginx
      Port:	80/TCP
      QoS Tier:
        memory:	Guaranteed
        cpu:	Guaranteed
      Limits:
        cpu:	1
        memory:	128Mi
      Requests:
        cpu:	1
        memory:	128Mi
      Environment Variables:
  Volumes:
    default-token-4bcbi:
      Type:	Secret (a volume populated by a Secret)
      SecretName:	default-token-4bcbi
  Events:
    FirstSeen	LastSeen	Count	From			        SubobjectPath	Type		Reason			    Message
    ---------	--------	-----	----			        -------------	--------	------			    -------
    1m		    48s		    7	    {default-scheduler }			        Warning		FailedScheduling	pod (nginx-deployment-1370807587-fz9sd) failed to fit in any node
  fit failure on node (kubernetes-node-6ta5): Node didn't have enough resource: CPU, requested: 1000, used: 1420, capacity: 2000
  fit failure on node (kubernetes-node-wul5): Node didn't have enough resource: CPU, requested: 1000, used: 1100, capacity: 2000

这里你可以看到由调度器记录的事件，它表明了 Pod 不能被调度的原因是 FailedScheduling（也可能是其他值）。其 message 部分表明没有任何节点拥有足够多的资源。

要纠正这种情况，可以使用 kubectl scale 更新 Deployment，以指定 4 个或更少的副本。 (或者你可以让 Pod 继续保持这个状态，这是无害的。)

你在 kubectl describe pod 结尾处看到的事件都保存在 etcd 中，并提供关于集群中正在发生的事情的高级信息。如果需要列出所有事件，可使用命令：

kubectl get events

但是，需要注意的是，事件是区分名字空间的。如果你对某些名字空间域的对象（比如 my-namespace 名字下的 Pod）的事件感兴趣, 你需要显式地在命令行中指定名字空间：

kubectl get events --namespace=my-namespace

查看所有 namespace 的事件，可使用 --all-namespaces 参数。

除了 kubectl describe pod 以外，另一种获取 Pod 额外信息（除了 kubectl get pod）的方法是给 kubectl get pod 增加 -o yaml 输出格式参数。该命令将以 YAML 格式为你提供比 kubectl describe pod 更多的信息 —— 实际上是系统拥有的关于 Pod 的所有信息。在这里，你将看到注解（没有标签限制的键值元数据，由 Kubernetes 系统组件在内部使用）、重启策略、端口和卷等。

kubectl get pod nginx-deployment-1006230814-6winp -o yaml

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  annotations:
    kubernetes.io/created-by: |
            {"kind":"SerializedReference","apiVersion":"v1","reference":{"kind":"ReplicaSet","namespace":"default","name":"nginx-deployment-1006230814","uid":"4c84c175-f161-11e5-9a78-42010af00005","apiVersion":"extensions","resourceVersion":"133434"}}
  creationTimestamp: 2016-03-24T01:39:50Z
  generateName: nginx-deployment-1006230814-
  labels:
    app: nginx
    pod-template-hash: "1006230814"
  name: nginx-deployment-1006230814-6winp
  namespace: default
  resourceVersion: "133447"
  uid: 4c879808-f161-11e5-9a78-42010af00005
spec:
  containers:
  - image: nginx
    imagePullPolicy: Always
    name: nginx
    ports:
    - containerPort: 80
      protocol: TCP
    resources:
      limits:
        cpu: 500m
        memory: 128Mi
      requests:
        cpu: 500m
        memory: 128Mi
    terminationMessagePath: /dev/termination-log
    volumeMounts:
    - mountPath: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount
      name: default-token-4bcbi
      readOnly: true
  dnsPolicy: ClusterFirst
  nodeName: kubernetes-node-wul5
  restartPolicy: Always
  securityContext: {}
  serviceAccount: default
  serviceAccountName: default
  terminationGracePeriodSeconds: 30
  volumes:
  - name: default-token-4bcbi
    secret:
      secretName: default-token-4bcbi
status:
  conditions:
  - lastProbeTime: null
    lastTransitionTime: 2016-03-24T01:39:51Z
    status: "True"
    type: Ready
  containerStatuses:
  - containerID: docker://90315cc9f513c724e9957a4788d3e625a078de84750f244a40f97ae355eb1149
    image: nginx
    imageID: docker://6f62f48c4e55d700cf3eb1b5e33fa051802986b77b874cc351cce539e5163707
    lastState: {}
    name: nginx
    ready: true
    restartCount: 0
    state:
      running:
        startedAt: 2016-03-24T01:39:51Z
  hostIP: 10.240.0.9
  phase: Running
  podIP: 10.244.0.6
  startTime: 2016-03-24T01:39:49Z

示例：调试宕机或无法联系的节点

有时候，在调试时，查看节点的状态是很有用的 —— 例如，因为你已经注意到节点上运行的 Pod 的奇怪行为，或者想了解为什么 Pod 不会调度到节点上。与 Pod 一样，你可以使用 kubectl describe node 和 kubectl get node -o yaml 来查询节点的详细信息。例如，如果某个节点宕机（与网络断开连接，或者 kubelet 挂掉无法重新启动等等），你将看到以下情况。请注意显示节点未就绪的事件，也请注意 Pod 不再运行(它们在5分钟未就绪状态后被驱逐)。

kubectl get nodes

NAME                     STATUS       ROLES     AGE     VERSION
kubernetes-node-861h     NotReady     <none>    1h      v1.13.0
kubernetes-node-bols     Ready        <none>    1h      v1.13.0
kubernetes-node-st6x     Ready        <none>    1h      v1.13.0
kubernetes-node-unaj     Ready        <none>    1h      v1.13.0

kubectl describe node kubernetes-node-861h

Name:			kubernetes-node-861h
Role
Labels:		 kubernetes.io/arch=amd64
           kubernetes.io/os=linux
           kubernetes.io/hostname=kubernetes-node-861h
Annotations:        node.alpha.kubernetes.io/ttl=0
                    volumes.kubernetes.io/controller-managed-attach-detach=true
Taints:             <none>
CreationTimestamp:	Mon, 04 Sep 2017 17:13:23 +0800
Phase:
Conditions:
  Type		Status		LastHeartbeatTime			LastTransitionTime			Reason					Message
  ----    ------    -----------------     ------------------      ------          -------
  OutOfDisk             Unknown         Fri, 08 Sep 2017 16:04:28 +0800         Fri, 08 Sep 2017 16:20:58 +0800         NodeStatusUnknown       Kubelet stopped posting node status.
  MemoryPressure        Unknown         Fri, 08 Sep 2017 16:04:28 +0800         Fri, 08 Sep 2017 16:20:58 +0800         NodeStatusUnknown       Kubelet stopped posting node status.
  DiskPressure          Unknown         Fri, 08 Sep 2017 16:04:28 +0800         Fri, 08 Sep 2017 16:20:58 +0800         NodeStatusUnknown       Kubelet stopped posting node status.
  Ready                 Unknown         Fri, 08 Sep 2017 16:04:28 +0800         Fri, 08 Sep 2017 16:20:58 +0800         NodeStatusUnknown       Kubelet stopped posting node status.
Addresses:	10.240.115.55,104.197.0.26
Capacity:
 cpu:           2
 hugePages:     0
 memory:        4046788Ki
 pods:          110
Allocatable:
 cpu:           1500m
 hugePages:     0
 memory:        1479263Ki
 pods:          110
System Info:
 Machine ID:                    8e025a21a4254e11b028584d9d8b12c4
 System UUID:                   349075D1-D169-4F25-9F2A-E886850C47E3
 Boot ID:                       5cd18b37-c5bd-4658-94e0-e436d3f110e0
 Kernel Version:                4.4.0-31-generic
 OS Image:                      Debian GNU/Linux 8 (jessie)
 Operating System:              linux
 Architecture:                  amd64
 Container Runtime Version:     docker://1.12.5
 Kubelet Version:               v1.6.9+a3d1dfa6f4335
 Kube-Proxy Version:            v1.6.9+a3d1dfa6f4335
ExternalID:                     15233045891481496305
Non-terminated Pods:            (9 in total)
  Namespace                     Name                                            CPU Requests    CPU Limits      Memory Requests Memory Limits
  ---------                     ----                                            ------------    ----------      --------------- -------------
......
Allocated resources:
  (Total limits may be over 100 percent, i.e., overcommitted.)
  CPU Requests  CPU Limits      Memory Requests         Memory Limits
  ------------  ----------      ---------------         -------------
  900m (60%)    2200m (146%)    1009286400 (66%)        5681286400 (375%)
Events:         <none>

kubectl get node kubernetes-node-861h -o yaml

apiVersion: v1
kind: Node
metadata:
  creationTimestamp: 2015-07-10T21:32:29Z
  labels:
    kubernetes.io/hostname: kubernetes-node-861h
  name: kubernetes-node-861h
  resourceVersion: "757"
  selfLink: /api/v1/nodes/kubernetes-node-861h
  uid: 2a69374e-274b-11e5-a234-42010af0d969
spec:
  externalID: "15233045891481496305"
  podCIDR: 10.244.0.0/24
  providerID: gce://striped-torus-760/us-central1-b/kubernetes-node-861h
status:
  addresses:
  - address: 10.240.115.55
    type: InternalIP
  - address: 104.197.0.26
    type: ExternalIP
  capacity:
    cpu: "1"
    memory: 3800808Ki
    pods: "100"
  conditions:
  - lastHeartbeatTime: 2015-07-10T21:34:32Z
    lastTransitionTime: 2015-07-10T21:35:15Z
    reason: Kubelet stopped posting node status.
    status: Unknown
    type: Ready
  nodeInfo:
    bootID: 4e316776-b40d-4f78-a4ea-ab0d73390897
    containerRuntimeVersion: docker://Unknown
    kernelVersion: 3.16.0-0.bpo.4-amd64
    kubeProxyVersion: v0.21.1-185-gffc5a86098dc01
    kubeletVersion: v0.21.1-185-gffc5a86098dc01
    machineID: ""
    osImage: Debian GNU/Linux 7 (wheezy)
    systemUUID: ABE5F6B4-D44B-108B-C46A-24CCE16C8B6E

接下来

了解更多的调试工具：

10.6 - 故障诊断

有时候事情会出错。本指南旨在解决这些问题。它包含两个部分：

应用排错 - 针对部署代码到 Kubernetes 并想知道代码为什么不能正常运行的用户。
集群排错 - 针对集群管理员以及 Kubernetes 集群表现异常的用户。

你也应该查看所用发行版本的已知问题。

获取帮助

如果你的问题在上述指南中没有得到答案，你还有另外几种方式从 Kubernetes 团队获得帮助。

问题

本网站上的文档针对回答各类问题进行了结构化组织和分类。概念部分解释 Kubernetes 体系结构以及每个组件的工作方式，安装部分提供了安装的实用说明。任务部分展示了如何完成常用任务，教程部分则提供对现实世界、特定行业或端到端开发场景的更全面的演练。参考部分提供了详细的 Kubernetes API 文档和命令行 (CLI) 接口的文档，例如kubectl。

求救！我的问题还没有解决！我现在需要帮助！

Stack Overflow

社区中的其他人可能已经问过和你类似的问题，也可能能够帮助解决你的问题。 Kubernetes 团队还会监视带有 Kubernetes 标签的帖子。如果现有的问题对你没有帮助，在问一个新问题之前，请确保你的问题是关于 Stack Overflow 的主题并且你需要阅读关于如何提出新问题的指南。

Slack

Kubernetes 社区中有很多人在 #kubernetes-users 这一 Slack 频道聚集。 Slack 需要注册；你可以请求一份邀请，并且注册是对所有人开放的。欢迎你随时来问任何问题。一旦注册了，就可以访问通过 Web 浏览器或者 Slack 专用的应用访问 Slack 上的 Kubernetes 组织。

一旦你完成了注册，就可以浏览各种感兴趣主题的频道列表（一直在增长）。例如，Kubernetes 新人可能还想加入 #kubernetes-novice 频道。又比如，开发人员应该加入 #kubernetes-dev 频道。

还有许多国家/地区语言频道。请随时加入这些频道以获得本地化支持和信息：

Country / language specific Slack channels
国家	频道
中国	`#cn-users`, `#cn-events`
芬兰	`#fi-users`
法国	`#fr-users`, `#fr-events`
德国	`#de-users`, `#de-events`
印度	`#in-users`, `#in-events`
意大利	`#it-users`, `#it-events`
日本	`#jp-users`, `#jp-events`
韩国	`#kr-users`
荷兰	`#nl-users`
挪威	`#norw-users`
波兰	`#pl-users`
俄罗斯	`#ru-users`
西班牙	`#es-users`
瑞典	`#se-users`
土耳其	`#tr-users`, `#tr-events`

论坛

欢迎你加入 Kubernetes 官方论坛 discuss.kubernetes.io。

Bugs 和功能请求

如果你发现一个看起来像 Bug 的问题，或者你想提出一个功能请求，请使用 Github 问题跟踪系统。

在提交问题之前，请搜索现有问题列表以查看是否其中已涵盖你的问题。

如果提交 Bug，请提供如何重现问题的详细信息，例如：

Kubernetes 版本：kubectl version
云平台、OS 发行版、网络配置和 Docker 版本
重现问题的步骤

10.7 - 确定 Pod 失败的原因

本文介绍如何编写和读取容器的终止消息。

终止消息为容器提供了一种方法，可以将有关致命事件的信息写入某个位置，在该位置可以通过仪表板和监控软件等工具轻松检索和显示致命事件。在大多数情况下，您放入终止消息中的信息也应该写入常规 Kubernetes 日志。

准备开始

要获知版本信息，请输入 kubectl version.

读写终止消息

在本练习中，您将创建运行一个容器的 Pod。配置文件指定在容器启动时要运行的命令。

debug/termination.yaml

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: termination-demo
spec:
  containers:
  - name: termination-demo-container
    image: debian
    command: ["/bin/sh"]
    args: ["-c", "sleep 10 && echo Sleep expired > /dev/termination-log"]

基于 YAML 配置文件创建 Pod：
```
kubectl create -f https://k8s.io/examples/debug/termination.yaml
```
YAML 文件中，在 command 和 args 字段，你可以看到容器休眠 10 秒然后将 "Sleep expired" 写入 /dev/termination-log 文件。容器写完 "Sleep expired" 消息后就终止了。
显示 Pod 的信息：
```
kubectl get pod termination-demo
```
重复前面的命令直到 Pod 不再运行。

显示 Pod 的详细信息：

kubectl get pod --output=yaml

输出结果包含 "Sleep expired" 消息：

apiVersion: v1
kind: Pod
...
    lastState:
      terminated:
        containerID: ...
        exitCode: 0
        finishedAt: ...
        message: |
                    Sleep expired
        ...

使用 Go 模板过滤输出结果，使其只含有终止消息：

kubectl get pod termination-demo -o go-template="{{range .status.containerStatuses}}{{.lastState.terminated.message}}{{end}}"

定制终止消息

Kubernetes 从容器的 terminationMessagePath 字段中指定的终止消息文件中检索终止消息，默认值为 /dev/termination-log。通过定制这个字段，您可以告诉 Kubernetes 使用不同的文件。 Kubernetes 使用指定文件中的内容在成功和失败时填充容器的状态消息。

在下例中，容器将终止消息写入 /tmp/my-log 给 Kubernetes 来接收：

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: msg-path-demo
spec:
  containers:
  - name: msg-path-demo-container
    image: debian
    terminationMessagePath: "/tmp/my-log"

此外，用户可以设置容器的 terminationMessagePolicy 字段，以便进一步自定义。此字段默认为 "File"，这意味着仅从终止消息文件中检索终止消息。通过将 terminationMessagePolicy 设置为 "FallbackToLogsOnError"，你就可以告诉 Kubernetes，在容器因错误退出时，如果终止消息文件为空，则使用容器日志输出的最后一块作为终止消息。日志输出限制为 2048 字节或 80 行，以较小者为准。

接下来

参考 Container 资源的 terminationMessagePath 字段。
了解接收日志。
了解 Go 模版。

10.8 - 节点健康监测

节点问题检测器（Node Problem Detector） 是一个守护程序，用于监视和报告节点的健康状况。你可以将节点问题探测器以 DaemonSet 或独立守护程序运行。节点问题检测器从各种守护进程收集节点问题，并以 NodeCondition 和 Event 的形式报告给 API 服务器。

要了解如何安装和使用节点问题检测器，请参阅节点问题探测器项目文档。

准备开始

局限性

节点问题检测器只支持基于文件类型的内核日志。它不支持像 journald 这样的命令行日志工具。
节点问题检测器使用内核日志格式来报告内核问题。要了解如何扩展内核日志格式，请参阅添加对另一个日志格式的支持。

启用节点问题检测器

一些云供应商将节点问题检测器以插件形式启用。你还可以使用 kubectl 或创建插件 Pod 来启用节点问题探测器。

使用 kubectl 启用节点问题检测器

kubectl 提供了节点问题探测器最灵活的管理。你可以覆盖默认配置使其适合你的环境或检测自定义节点问题。例如：

创建类似于 node-strou
ght-detector.yaml 的节点问题检测器配置： style="text-align:right"> sercontent.com/kubernetes/website/main/content/zh/examples/debug/node-problem-detector.yaml" download="debug/node-problem-detector.yaml">debug/node-problem-detector.yaml 0l68.cloudfront.net/0901162ab78eb4ff2e9e5dc8b17c3824befc91a6/44ccd/images/copycode.svg" style="max-height:24px; cursor: pointer" onclick="copyCode('debug-node-problem-detector-yaml')" title="Copy debug/node-problem-detector.yaml to clipboard"> id="debug-node-problem-detector-yaml"> tabindex="0" style="background-color:#f8f8f8;-moz-tab-size:4;-o-tab-size:4;tab-size:4">apiVersion: apps/v1 style="color:#008000;font-weight:bold">kind: DaemonSet style="color:#008000;font-weight:bold">metadata: name: node-problem-detector-v0.1 namespace: kube-system labels: k8s-app: node-problem-detector version: v0.1 kubernetes.io/cluster-service: "true" style="color:#008000;font-weight:bold">spec: selector: matchLabels: k8s-app: node-problem-detector version: v0.1 kubernetes.io/cluster-service: "true" template: metadata: labels: k8s-app: node-problem-detector version: v0.1 kubernetes.io/cluster-service: "true" spec: hostNetwork: true containers: - name: node-problem-detector image: k8s.gcr.io/node-problem-detector:v0.1 securityContext: privileged: true resources: limits: cpu: "200m" memory: "100Mi" requests: cpu: "20m" memory: "20Mi" volumeMounts: - name: log mountPath: /log readOnly: true volumes: - name: log hostPath: path: /var/log/

说明： 你应该检查系统日志目录是否适用于操作系统发行版本。

使用 kubectl 启动节点问题检测器：

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/debug/node-problem-detector.yaml

使用插件 pod 启用节点问题检测器

如果你使用的是自定义集群引导解决方案，不需要覆盖默认配置，可以利用插件 Pod 进一步自动化部署。

创建 node-strick-detector.yaml，并在控制平面节点上保存配置到插件 Pod 的目录 /etc/kubernetes/addons/node-problem-detector。

覆盖配置文件

构建节点问题检测器的 docker 镜像时，会嵌入默认配置。

不过，你可以像下面这样使用 ConfigMap 将其覆盖：

更改 config/ 中的配置文件

创建 ConfigMap node-strick-detector-config：

kubectl create configmap node-problem-detector-config --from-file=config/

更改 node-problem-detector.yaml 以使用 ConfigMap:

debug/node-problem-detector-configmap.yaml

apiVersion: apps/v1
kind: DaemonSet
metadata:
  name: node-problem-detector-v0.1
  namespace: kube-system
  labels:
    k8s-app: node-problem-detector
    version: v0.1
    kubernetes.io/cluster-service: "true"
spec:
  selector:
    matchLabels:
      k8s-app: node-problem-detector  
      version: v0.1
      kubernetes.io/cluster-service: "true"
  template:
    metadata:
      labels:
        k8s-app: node-problem-detector
        version: v0.1
        kubernetes.io/cluster-service: "true"
    spec:
      hostNetwork: true
      containers:
      - name: node-problem-detector
        image: k8s.gcr.io/node-problem-detector:v0.1
        securityContext:
          privileged: true
        resources:
          limits:
            cpu: "200m"
            memory: "100Mi"
          requests:
            cpu: "20m"
            memory: "20Mi"
        volumeMounts:
        - name: log
          mountPath: /log
          readOnly: true
        - name: config # Overwrite the config/ directory with ConfigMap volume
          mountPath: /config
          readOnly: true
      volumes:
      - name: log
        hostPath:
          path: /var/log/
      - name: config # Define ConfigMap volume
        configMap:
          name: node-problem-detector-config

使用新的配置文件重新创建节点问题检测器：

# 如果你正在运行节点问题检测器，请先删除，然后再重新创建
kubectl delete -f https://k8s.io/examples/debug/node-problem-detector.yaml
kubectl apply -f https://k8s.io/examples/debug/node-problem-detector-configmap.yaml

说明： 此方法仅适用于通过 kubectl 启动的节点问题检测器。

如果节点问题检测器作为集群插件运行，则不支持覆盖配置。插件管理器不支持 ConfigMap。

内核监视器

内核监视器（Kernel Monitor） 是节点问题检测器中支持的系统日志监视器守护进程。内核监视器观察内核日志并根据预定义规则检测已知的内核问题。

内核监视器根据 config/kernel-monitor.json 中的一组预定义规则列表匹配内核问题。规则列表是可扩展的，你始终可以通过覆盖配置来扩展它。

添加新的 NodeCondition

要支持新的 NodeCondition，请在 config/kernel-monitor.json 中的 conditions 字段中创建一个条件定义：

{
  "type": "NodeConditionType",
  "reason": "CamelCaseDefaultNodeConditionReason",
  "message": "arbitrary default node condition message"
}

检测新的问题

你可以使用新的规则描述来扩展 config/kernel-monitor.json 中的 rules 字段以检测新问题：

{
  "type": "temporary/permanent",
  "condition": "NodeConditionOfPermanentIssue",
  "reason": "CamelCaseShortReason",
  "message": "regexp matching the issue in the kernel log"
}

配置内核日志设备的路径

检查你的操作系统（OS）发行版本中的内核日志路径位置。 Linux 内核日志设备通常呈现为 /dev/kmsg。但是，日志路径位置因 OS 发行版本而异。 config/kernel-monitor.json 中的 log 字段表示容器内的日志路径。你可以配置 log 字段以匹配节点问题检测器所示的设备路径。

添加对其它日志格式的支持

内核监视器使用 Translator 插件转换内核日志的内部数据结构。你可以为新的日志格式实现新的转换器。

建议和限制

建议在集群中运行节点问题检测器以监控节点运行状况。运行节点问题检测器时，你可以预期每个节点上的额外资源开销。通常这是可接受的，因为：

内核日志增长相对缓慢。
已经为节点问题检测器设置了资源限制。
即使在高负载下，资源使用也是可接受的。有关更多信息，请参阅节点问题检测器基准结果。

状态	含义
`Init:N/M`	Pod 包含 `M` 个 Init 容器，其中 `N` 个已经运行完成。
`Init:Error`	Init 容器已执行失败。
`Init:CrashLoopBackOff`	Init 容器执行总是失败。
`Pending`	Pod 还没有开始执行 Init 容器。
`PodInitializing` or `Running`	Pod 已经完成执行 Init 容器。

任务

1 - 安装工具

kubectl

kind

minikube

kubeadm

1.1 - 在 Linux 系统中安装并设置 kubectl

准备开始

在 Linux 系统中安装 kubectl

用 curl 在 Linux 系统中安装 kubectl

用原生包管理工具安装

用其他包管理工具安装

验证 kubectl 配置

kubectl 的可选配置和插件

启用 shell 自动补全功能

简介

安装 bash-completion

启动 kubectl 自动补全功能

Bash

安装 kubectl convert 插件

接下来

1.2 - 在 macOS 系统上安装和设置 kubectl

准备开始

在 macOS 系统上安装 kubectl

用 curl 在 macOS 系统上安装 kubectl

用 Homebrew 在 macOS 系统上安装

用 Macports 在 macOS 上安装

验证 kubectl 配置

可选的 kubectl 配置和插件

启用 shell 自动补全功能

简介

升级 Bash

安装 bash-completion

启用 kubectl 自动补全功能

安装 kubectl convert 插件

接下来

1.3 - 在 Windows 上安装 kubectl

准备开始

在 Windows 上安装 kubectl

用 curl 在 Windows 上安装 kubectl

在 Windows 上用 Chocolatey 或 Scoop 安装

验证 kubectl 配置

kubectl 可选配置和插件

启用 shell 自动补全功能

安装 kubectl convert 插件

接下来

1.4 - 内含的工具

1.4.1 - fish 自动补全

1.4.2 - kubectl-convert 概述

1.4.3 - Linux 系统中的 bash 自动补全功能

简介

安装 bash-completion

启动 kubectl 自动补全功能

Bash

1.4.4 - macOS 系统上的 bash 自动补全

简介

升级 Bash

安装 bash-completion

启用 kubectl 自动补全功能

1.4.5 - PowerShell 自动补全

1.4.6 - zsh 自动补全

1.4.7 - 后续内容

1.4.8 - 验证 kubectl 的安装效果

2 - 管理集群

2.1 - 从 dockershim 迁移

2.1.1 - 查明节点上所使用的容器运行时

准备开始

查明节点所使用的容器运行时

2.1.2 - 检查弃用 Dockershim 对你的影响

检查你的应用是否依赖于 Docker

Docker 依赖详解

2.1.3 - 从 dockershim 迁移遥测和安全代理

遥测和安全代理

为什么遥测代理依赖于 Docker？

识别依赖于 Docker 的 DaemonSet

检测节点代理对 Docker 的依赖性

遥测和安全代理的供应商

2.1.4 -

准备开始

腾空节点

安装 `kubectl convert` 插件

安装 `kubectl convert` 插件

安装 `kubectl convert` 插件

使用 `cgroupfs` 驱动

迁移到 `systemd` 驱动

运行 `kubeadm` 添加节点

运行 `kubeadm` 添加节点