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K8S Learning(10)——Pod配置_k8s pod args

k8s pod args

pod.spec.containers属性是pod配置中最为关键的一项配置。

kubectl explain pod.spec.containers
  1. KIND:     Pod
  2. VERSION: v1
  3. RESOURCE: containers <[]Object>   # 数组,代表可以有多个容器
  4. FIELDS:
  5.   name <string>     # 容器名称
  6.   image <string>     # 容器需要的镜像地址
  7.   imagePullPolicy <string> # 镜像拉取策略
  8.   command <[]string> # 容器的启动命令列表,如不指定,使用打包时使用的启动命令
  9.   args     <[]string> # 容器的启动命令需要的参数列表
  10.   env     <[]Object> # 容器环境变量的配置
  11.   ports   <[]Object>     # 容器需要暴露的端口号列表
  12.   resources <Object>      # 资源限制和资源请求的设置

一、基本配置

创建pod-mix.yaml文件,内容如下:

  1. apiVersion: v1
  2. kind: Pod
  3. metadata:
  4. name: pod-mix
  5. namespace: mk
  6. labels:
  7.   owner: mk
  8. spec:
  9. containers:
  10. - name: tomcat
  11.   image: tomcat:lastest
  12. - name: busybox
  13.   image: busybox:lastest

上面定义了一个比较简单Pod的配置,里面有两个容器:

  • tomcat:用lastest版本的tomcat镜像创建,(tomcat是一个java web容器)

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

  1. # 创建Pod
  2. kubectl apply -f pod-mix.yaml
  3. # 查看Pod状况
  4. kubectl get pod -n mk
  5. # 可以通过describe查看内部的详情
  6. kubectl describe pod pod-mix -n mk
 

二、镜像拉取

创建pod-pull-image.yaml文件,内容如下:

  1. apiVersion: v1
  2. kind: Pod
  3. metadata:
  4. name: pod-pull-image
  5. namespace: mk
  6. labels:
  7.   owner: mk
  8. spec:
  9. containers:
  10. - name: tomcat
  11.   image: tomcat:jre8-openjdk-slim-buster
  12. imagePullPolicy: Never # 用于设置镜像拉取策略
  13. - name: busybox
  14.   image: busybox:lastest

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

  • Always:总是从远程仓库拉取镜像(一直远程下载)

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

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

默认值说明:

如果镜像tag为具体版本号, 默认策略是:IfNotPresent

如果镜像tag为:latest(最终版本) ,默认策略是always

  1. # 创建Pod
  2. kubectl create -f pod-pull-image.yaml
  3. # 查看Pod详情
  4. # 此时明显可以看到tomcat镜像有一步Pulling image "pull-image"的过程
  5. kubectl describe pod pod-pull-image -n mk

 

三、启动命令

在前面的例子中,busybox容器一直没有成功运行,因为busybox并不是一个程序,而是类似于一个工具类的集合,kubernetes集群启动管理后,它会自动关闭。解决方法就是让其一直在运行,这就用到了command配置。

创建pod-command.yaml文件,内容如下:

  1. apiVersion: v1
  2. kind: Pod
  3. metadata:
  4. name: pod-command
  5. namespace: mk
  6. labels:
  7.   owner: mk
  8. spec:
  9. containers:
  10. - name: tomcat
  11.   image: tomcat:lastest
  12. - name: busybox
  13.   image: busybox:lastest
  14. command: ["/bin/sh","-c","touch /tmp/busybox.log; while true;do /bin/echo $(date +%F %T) >> /tmp/busybox.log; sleep 5; done;"]
command,用于在pod中的容器初始化完毕之后运行一个命令。
  1. # 创建Pod
  2. kubectl create -f pod-command.yaml
  3. # 查看Pod状态
  4. kubectl get pods pod-command -n mk
  5. # 进入pod中的busybox容器,查看文件内容
  6. # 补充一个命令: kubectl exec pod名称 -n 命名空间 -it -c 容器名称 /bin/sh 在容器内部执行命令
  7. kubectl exec pod-command -n dev -it -c busybox /bin/sh
  8. tail -f /tmp/busybox.log

特别说明:
    通过上面发现command已经可以完成启动命令和传递参数的功能,为什么这里还要提供一个args选项,用于传递参数呢?这其实跟docker有点关系,kubernetes中的command、args两项其实是实现覆盖Dockerfile中ENTRYPOINT的功能。
 1 如果command和args均没有写,那么用Dockerfile的配置。
 2 如果command写了,但args没有写,那么Dockerfile默认的配置会被忽略,执行输入的command
 3 如果command没写,但args写了,那么Dockerfile中配置的ENTRYPOINT的命令会被执行,使用当前args的参数
 4 如果command和args都写了,那么Dockerfile的配置被忽略,执行command并追加上args参数

四、环境变量

创建pod-env.yaml文件,内容如下:

  1. apiVersion: v1
  2. kind: Pod
  3. metadata:
  4. name: pod-env
  5. namespace: mk
  6. labels:
  7.   owner: mk
  8. spec:
  9. containers:
  10. - name: tomcat
  11.   image: tomcat:lastest
  12. env: # 设置环境变量列表
  13.   - name: "jdkVersion"
  14.     value: "1.8"
  15.   - name: "tomcatVersion"
  16.     value: "tomcat8"
env,环境变量,用于在pod中的容器设置环境变量。
  1. # 创建Pod
  2. kubectl create -f pod-env.yaml
  3. # 进入容器,输出环境变量
  4. kubectl exec pod-env -n mk -c tomcat -it /bin/sh
  5. echo $jdkVersion
  6. echo $tomcatVersion

这种方式不是很推荐,推荐将这些配置单独存储在配置文件中。

五、端口设置

容器的端口设置containers的ports选项。

ports支持的子选项:

kubectl explain pod.spec.containers.ports
KIND:     Pod
VERSION:  v1
RESOURCE: ports <[]Object>
FIELDS:
   name         <string>  # 端口名称,如果指定,必须保证name在pod中是唯一的     
   containerPort<integer> # 容器要监听的端口(0<x<65536)
   hostPort     <integer> # 容器要在主机上公开的端口,如果设置,主机上只能运行容器的一个副本(一般省略) 
   hostIP       <string>  # 要将外部端口绑定到的主机IP(一般省略)
   protocol     <string>  # 端口协议。必须是UDP、TCP或SCTP。默认为“TCP”。

创建pod-ports.yaml

  1. apiVersion: v1
  2. kind: Pod
  3. metadata:
  4. name: pod-ports
  5. namespace: mk
  6. labels:
  7.   owner: mk
  8. spec:
  9. containers:
  10. - name: tomcat
  11.   image: tomcat:lastest
  12. ports: # 设置容器暴露的端口列表
  13.   - name: tomcat-port
  14.     containerPort: 8080
  15.     protocol: TCP
  1. # 创建Pod
  2. kubectl create -f pod-ports.yaml
  3. # 查看pod
  4. kubectl get pod pod-ports -n mk -o yaml

访问容器中的程序需要使用的是PodIP:containerPort

六、资源配额

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

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

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

可以通过上面两个选项设置资源的上下限。

接下来,编写一个测试案例,创建pod-resources.yaml

  1. apiVersion: v1
  2. kind: Pod
  3. metadata:
  4. name: pod-ports
  5. namespace: mk
  6. labels:
  7.   owner: mk
  8. spec:
  9. containers:
  10. - name: tomcat
  11.   image: tomcat:lastest
  12. resources: # 资源配额
  13.     limits:  # 限制资源(上限)
  14.       cpu: "2" # CPU限制,单位是core数
  15.       memory: "10Gi" # 内存限制
  16.     requests: # 请求资源(下限)
  17.       cpu: "1"  # CPU限制,单位是core数
  18.       memory: "100Mi"  # 内存限制

在这对cpu和memory的单位做一个说明:

  • cpu:core数,可以为整数或小数

  • memory: 内存大小,可以使用Gi、Mi、G、M等形式

  1. # 运行Pod
  2. kubectl create -f pod-resources.yaml
  3. # 查看发现pod运行正常
  4. kubectl get pod pod-resources -n dev
  5. # 接下来,停止Pod
  6. kubectl delete -f pod-resources.yaml
  7. # 编辑pod,修改resources.requests.memory的值为10Gi
  8. vim pod-resources.yaml
  9. # 再次启动pod
  10. kubectl create -f pod-resources.yaml
  11. # 查看Pod状态,发现Pod启动失败
  12. kubectl get pod pod-resources -n mk -o wide
  13. # 查看pod详情会发现,如下提示
  14. kubectl describe pod pod-resources -n mk
  15. ......
  16. Warning FailedScheduling 55s   default-scheduler  0/3 nodes are available: 1 node(s) had taint {node-role.kubernetes.io/master: }, that the pod didn't tolerate, 2 Insufficient memory.(内存不足)

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