(十)资源控制器-控制器说明

一、定义:什么是控制器

  kubernetes 中内建了很多controller(控制器),这些相当于一个状态机。用来控制Pod的具体状态和行为

二、控制器类型

  • RelicationController 和RelicaSet
  • Deployment
  • DaemonSet
  • StateFulSet
  • job/CronJob
  • Horizontal Pod Autoscaling

  一) RelicationController 和 RelicaSet

        RelicationController 用来确保容器应用的副本数始终保持在用户定义的副本数,即如果有容器异常退出,会自动创建新的Pod来替代;而如果异常多出来的容器也会自动回收。

        在新版本的Kubernetes中建议使用ReplicaSet 来取代RelicationController 。

        RelicaSet 跟RelicationController 没有本质的不同,只是名字不一样,并且RelicaSet 支持集合式的selector。

  二)Deployment

       Deployment为Pod 和RelicaSet 提供了一个声明式定义(declarative)方法,用来替代以前的RelicationController 来方便的管理应用。典型的应用场景包括:

    ① 定义Deployment来创建Pod 和 ReplicaSet 

      (十)资源控制器-控制器说明

 

       注意:Deployment不是直接创建Pod的,而是先创建一个rs,然后通过rs来创建Pod

    ② 滚动升级和回滚应用

    ③ 扩容和缩容

    ④ 暂停和继续Deployment

  命令式编程:它侧重于如何实现程序,就像我们刚接触编程的时候那样,我们需要把程序的实现过程按照逻辑结果一步步写下来(apply)

  声明式编程:它侧重于定义想要什么,然后 告诉计算机/引擎,让他帮你去实现   (create)

  三)DaemonSet

        DaemonSet 确保全部(或者一些)Node上运行一个Pod的副本。当有Node加入集群时,也会为他们新增一个Pod。当有Node从集群移除时,这些Pod也会被回收。

  删除DaemonSet将会删除它创建的所有Pod。

    使用DaemonSet的一些典型用法:

    ① 运行集群存储daemon,例如在每个Node上运行 glusterd、ceph

    ② 在每个Node上运行日志收集daemon,例如fluentd、logstash

    ③ 在每个Node上运行监控daemon,例如Prometheus Node Exporter、collectd、Datadog代理、New Relic代理,或Ganglia gmond

  四)Job

    job负责批量处理任务,既仅执行一次的任务,它保证批量处理任务的一个或多个Pod成功结束

  五)CronJob 在特定的时间循环创建Job

    ConJob管理基于时间的Job,既:

    ① 在给定时间点只运行一次

    ② 周期性地在给定时间点运行

    使用前提条件:当前使用的kubennetes集群,版本>=1.8(对CronJob)。对于当前版本的集群,版本<1.8,启动API server时,通过传递选项 -- runtime-            config=batch/v2alphal=true可以开启 batch/v2alphal API**

             典型的用法如下所示:

    ① 在给定的时间点调度job运行

    ② 创建周期性运行的Job,例如:数据库备份、发送邮件

  六)StateFulSet

    StateFulSet 作为Controller为Pod提供唯一的标识。它可以保证部署和scale的顺序。

    StateFulSet 是为了解决有状态服务的问题(对应RelicationController 和 RelicaSet 是为无状态服务而设计),其应用场景包括:

    ① 稳定的持久化存储,即Pod重新调度后还是能访问到相同的持久化数据,基于PVC来实现

    ② 稳定的网络标志,即Pod重新调度后其Podname和Hostname不变,基于headless service(即没有Cluster IP的service)来实现

    ③ 有序部署,有序扩展,即Pod是有顺序的,在部署或者扩展的时候要依据定义的顺序依次进行(即从0到N-1,在下一个Pod运行之前所有之前的Pod必须都是Running和Ready状态),基于init containers来实现

    ④ 有序收缩,有序删除(即从N-1到0)

  七)Horizontal Pod Autoscaling

    应用的资源使用率通常都有高峰和低估的时候,如何削锋填谷,提高集群的整体资源利用率,让service中的Pod个数自动调整呢?这就有

  赖于Horizontal Pod Autoscaling了,顾名思义,使Pod水平自动缩放。

  

 

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