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021.掌握Pod-Pod調度策略

一 Pod生命周期管理

1.1 Pod生命周期

Pod在整個生命周期過程中被系統定義了如下各種狀態。

狀態值 描述
Pending API Server已經創建該Pod,且Pod內還有一個或多個容器的鏡像沒有創建,包括正在下載鏡像的過程。
Running Pod內所有容器均已創建,且至少有一個容器處於運行狀態、正在啟動狀態或正在重啟狀態。
Succeeded Pod內所有容器均成功執行退出,且不會重啟。
Failed Pod內所有容器均已退出,但至少有一個容器退出為失敗狀態。
Unknown 由於某種原因無法獲取該Pod狀態,可能由於網絡通信不暢導致。

1.2 Pod重啟策略

Pod重啟策略(RestartPolicy)應用於Pod內的所有容器,並且僅在Pod所處的Node上由kubelet進行判斷和重啟操作。當某個容器異常退出或者健康檢查失敗時,kubelet將根據RestartPolicy的設置來進行相應操作。
Pod的重啟策略包括Always、OnFailure和Never,默認值為Always。

  • Always:當容器失效時,由kubelet自動重啟該容器;
  • OnFailure:當容器終止運行且退出碼不為0時,由kubelet自動重啟該容器;
  • Never:不論容器運行狀態如何,kubelet都不會重啟該容器。

       kubelet重啟失效容器的時間間隔以sync-frequency乘以2n來計算,例如1/2/4/8倍等,最長延時5min,並且在成功重啟后的10min后重置該時間。

Pod的重啟策略與控制方式關聯,當前可用於管理Pod的控制器包括ReplicationController、Job、DaemonSet及直接管理kubelet管理(靜態Pod)。
不同控制器的重啟策略限制如下:

  • RC和DaemonSet:必須設置為Always,需要保證該容器持續運行;
  • Job:OnFailure或Never,確保容器執行完成后不再重啟;
  • kubelet:在Pod失效時重啟,不論將RestartPolicy設置為何值,也不會對Pod進行健康檢查。








Pod包含的容器數 Pod當前的狀態 發生事件 Pod的結果狀態
RestartPolicy=Always RestartPolicy=OnFailure RestartPolicy=Never
包含1個容器 Running 容器成功退出 Running Succeeded Succeeded
包含1個容器 Running 容器失敗退出 Running Running Failed
包括兩個容器 Running 1個容器失敗退出 Running Running Running
包括兩個容器 Running 容器被OOM殺掉 Running Running Failed

1.3 Pod健康檢查

對Pod的健康檢查可以通過兩類探針來檢查:LivenessProbe和ReadinessProbe。
LivenessProbe探針:用於判斷容器是否存活(running狀態),如果LivenessProbe探針探測到容器不健康,則kubelet將殺掉該容器,並根據容器的重啟策略做相應處理。若一個容器不包含LivenessProbe探針,kubelet認為該容器的LivenessProbe探針返回值用於是“Success”。
ReadineeProbe探針:用於判斷容器是否啟動完成(ready狀態)。如果ReadinessProbe探針探測到失敗,則Pod的狀態將被修改。Endpoint Controller將從Service的Endpoint中刪除包含該容器所在Pod的Eenpoint。
kubelet定期執行LivenessProbe探針來診斷容器的健康狀態,通常有以下三種方式:

  • ExecAction:在容器內執行一個命令,若返回碼為0,則表明容器健康。

示例:通過執行”cat /tmp/health”命令判斷一個容器運行是否正常。容器初始化並創建該文件,10s后刪除該文件,15s秒通過命令判斷,由於該文件已被刪除,因此判斷該容器Fail,導致kubelet殺掉該容器並重啟。

  1 [root@uk8s-m-01 study]# vi dapi-liveness.yaml
  2 apiVersion: v1
  3 kind: Pod
  4 metadata:
  5   name: dapi-liveness-pod
  6   labels:
  7     test: liveness-exec
  8 spec:
  9   containers:
 10     - name: dapi-liveness
 11       image: busybox
 12       args:
 13       - /bin/sh
 14       - -c
 15       - echo ok > /tmp/health; sleep 10; rm -rf /tmp/health; sleep 600
 16       livenessProbe:
 17         exec:
 18           command:
 19           - cat
 20           - /tmp/health
 21 
 22 [root@uk8s-m-01 study]# kubectl describe pod dapi-liveness-pod

  • TCPSocketAction:通過容器的IP地址和端口號執行TCP檢查,若能建立TCP連接,則表明容器健康。

示例:

  1 [root@uk8s-m-01 study]# vi dapi-tcpsocket.yaml
  2 apiVersion: v1
  3 kind: Pod
  4 metadata:
  5   name: dapi-healthcheck-tcp
  6 spec:
  7   containers:
  8     - name: nginx
  9       image: nginx
 10       ports:
 11       - containerPort: 80
 12       livenessProbe:
 13         tcpSocket:
 14           port: 80
 15         initialDelaySeconds: 30
 16         timeoutSeconds: 1
 17 
 18 [root@uk8s-m-01 study]# kubectl create -f dapi-tcpsocket.yaml


提示:對於每種探測方式,都需要設置如下兩個參數,其包含的含義如下:

initialDelaySeconds:啟動容器後進行首次健康檢查的等待時間,單位為s;

timeoutSeconds:健康檢查發送請求后等待響應的超時時間,單位為s,當超時發生時,kubelet會認為容器已經無法提供服務,將會重啟該容器。

二 Pod調度

Kubernetes中,Pod通常是容器的載體,一般需要通過Deployment、DaemonSet、RC、Job等對象來完成一組Pod的調度與自動控制功能。

2.1 Depolyment/RC自動調度

Deployment或RC的主要功能之一就是自動部署一個容器應用的多份副本,以及持續監控副本的數量,在集群內始終維持用戶指定的副本數量。
示例:

  1 [root@uk8s-m-01 study]# vi nginx-deployment.yaml
  2 apiVersion: apps/v1beta1
  3 kind: Deployment
  4 metadata:
  5   name: nginx-deployment-01
  6 spec:
  7   replicas: 3
  8   template:
  9     metadata:
 10       labels:
 11         app: nginx
 12     spec:
 13       containers:
 14       - name: nginx
 15         image: nginx:1.7.9
 16         ports:
 17         - containerPort: 80
 18 
 19 [root@uk8s-m-01 study]# kubectl get deployments
 20 NAME                  READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
 21 nginx-deployment-01   3/3     3            3           30s
 22 [root@uk8s-m-01 study]# kubectl get rs
 23 NAME                             DESIRED   CURRENT   READY   AGE
 24 nginx-deployment-01-5754944d6c   3         3         3       75s
 25 [root@uk8s-m-01 study]# kubectl get pod | grep nginx
 26 nginx-deployment-01-5754944d6c-hmcpg   1/1     Running     0          84s
 27 nginx-deployment-01-5754944d6c-mcj8q   1/1     Running     0          84s
 28 nginx-deployment-01-5754944d6c-p42mh   1/1     Running     0          84s

2.2 NodeSelector定向調度

當需要手動指定將Pod調度到特定Node上,可以通過Node的標籤(Label)和Pod的nodeSelector屬性相匹配。
# kubectl label nodes <node-name> <label-key>=<label-value>
node節點創建對應的label后,可通過在定義Pod的時候加上nodeSelector的設置實現指定的調度。
示例:

  1 [root@uk8s-m-01 study]# kubectl label nodes 172.24.9.14 speed=io
  2 node/172.24.9.14 labeled
  3 [root@uk8s-m-01 study]# vi nginx-master-controller.yaml
  4 kind: ReplicationController
  5 metadata:
  6   name: nginx-master
  7   labels:
  8     name: nginx-master
  9 spec:
 10   replicas: 1
 11   selector:
 12     name: nginx-master
 13   template:
 14     metadata:
 15       labels:
 16         name: nginx-master
 17     spec:
 18       containers:
 19       - name: master
 20         image: nginx:1.7.9
 21         ports:
 22         - containerPort: 80
 23       nodeSelector:
 24         speed: io
 25 
 26 [root@uk8s-m-01 study]# kubectl create -f nginx-master-controller.yaml
 27 [root@uk8s-m-01 study]# kubectl get pods -o wide
 28 NAME                READY   STATUS    RESTARTS    AGE    IP            NODE
 29 nginx-master-7fjgj  1/1     Running   0           82s    172.24.9.71   172.24.9.14


提示:可以將集群中具有不同特點的Node貼上不同的標籤,實現在部署時就可以根據應用的需求設置NodeSelector來進行指定Node範圍的調度。

注意:若在定義Pod中指定了NodeSelector條件,但集群中不存在符合該標籤的Node,即使集群有其他可供使用的Node,Pod也無法被成功調度。

2.3 NodeAffinity親和性調度

親和性調度機制極大的擴展了Pod的調度能力,主要增強功能如下:

  1. 更具表達力,即更精細的力度控制;
  2. 可以使用軟限制、優先採用等限制方式,即調度器在無法滿足優先需求的情況下,會使用其他次條件進行滿足;
  3. 可以依據節點上正在運行的其他Pod的標籤來進行限制,而非節點本身的標籤,從而實現Pod之間的親和或互斥關係。

目前有兩種節點親和力表達:
requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:硬規則,必須滿足指定的規則,調度器才可以調度Pod至Node上(類似nodeSelector,語法不同)。
preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:軟規則,優先調度至滿足的Node的節點,但不強求,多個優先級規則還可以設置權重值。
IgnoredDuringExecution指:如果一個Pod所在的節點在Pod運行期間標籤發生了變化,不再符合該Pod的節點親和性需求,則系統將忽略Node上Label的變化,該Pod能繼續在該節點運行。
示例:
條件1:只運行在amd64的節點上;盡量運行在ssd節點上。

  1 [root@uk8s-m-01 study]# vi nodeaffinity-pod.yaml
  2 apiVersion: v1
  3 kind: Pod
  4 metadata:
  5   name: with-node-affinity
  6 spec:
  7   affinity:
  8     nodeAffinity:
  9       requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
 10         nodeSelectorTerms:
 11         - matchExpressions:
 12           - key: kubernetes.io/arch
 13             operator: In
 14             values:
 15             - amd64
 16       preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
 17       - weight: 1
 18         preference:
 19           matchExpressions:
 20           - key: disk-type
 21             operator: In
 22             values:
 23             - ssd
 24   containers:
 25   - name: with-node-affinity
 26     image: gcr.azk8s.cn/google_containers/pause:2.0


NodeAffinity操作語法;In、NotIn、Exists、DoesNotExist、Gt、Lt。NotIn和DoesNotExist可以實現互斥功能。
NodeAffinity規則設置注意事項:

  • 若同時定義nodeSelector和nodeAffinity,則必須兩個條件都滿足,Pod才能最終運行指定在Node上;;
  • 若nodeAffinity指定多個nodeSelectorTerms,則只需要其中一個能夠匹配成功即可;
  • 若nodeSelectorTerms中有多個matchExpressions,則一個節點必須滿足所有matchExpressions才能運行該Pod。

2.4 PodAffinity親和性調度

PodAffinity根據節點上正在運行的Pod標籤而不是Node標籤來判斷和調度,要求對節點和Pod兩個條件進行匹配。
規則描述為:若在具有標籤X的Node上運行了一個或多個符合條件Y的Pod,則Pod應該(或者不應該)運行在這個Node上。
X通常為Node節點的機架、區域等概念,Pod是屬於某個命名空間,所以條件Y表達的是一個或全部命名空間中的一個Label Selector。
Pod親和性定義與PodSpec的affinity字段下的podAffinity字段里,互斥性定義於同一層次的podAntiAffinity子字段中。
舉例:

  1 [root@uk8s-m-01 study]# vi nginx-flag.yaml	#創建名為pod-flag,帶有兩個標籤的Pod
  2 apiVersion: v1
  3 kind: Pod
  4 metadata:
  5   name: pod-affinity
  6 spec:
  7   affinity:
  8     podAffinity:
  9       requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
 10       - labelSelector:
 11           matchExpressions:
 12           - key: security
 13             operator: In
 14             values:
 15             - S1
 16         topologyKey: kubernetes.io/hostname
 17   containers:
 18   - name: with-pod-affinity
 19     image: gcr.azk8s.cn/google_containers/pause:2.0

  1 [root@uk8s-m-01 study]# vi nginx-affinity-in.yaml	#創建定義標籤security=S1,對應如上Pod “Pod-flag”。
  2 apiVersion: v1
  3 kind: Pod
  4 metadata:
  5   name: pod-affinity
  6 spec:
  7   affinity:
  8     podAffinity:
  9       requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
 10       - labelSelector:
 11           matchExpressions:
 12           - key: security
 13             operator: In
 14             values:
 15             - S1
 16         topologyKey: kubernetes.io/hostname
 17   containers:
 18   - name: with-pod-affinity
 19     image: gcr.azk8s.cn/google_containers/pause:2.0
 20 
 21 [root@uk8s-m-01 study]# kubectl create -f nginx-affinity-in.yaml
 22 [root@uk8s-m-01 study]# kubectl get pods -o wide


提示:由上Pod親和力可知,兩個Pod處於同一個Node上。

  1 [root@uk8s-m-01 study]# vi nginx-affinity-out.yaml	#創建不能與參照目標Pod運行在同一個Node上的調度策略
  2 apiVersion: v1
  3 kind: Pod
  4 metadata:
  5   name: anti-affinity
  6 spec:
  7   affinity:
  8     podAffinity:
  9       requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
 10       - labelSelector:
 11           matchExpressions:
 12           - key: security
 13             operator: In
 14             values:
 15             - S1
 16         topologyKey: failure-domain.beta.kubernetes.io/zone
 17     podAntiAffinity:
 18       requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
 19       - labelSelector:
 20           matchExpressions:
 21           - key: security
 22             operator: In
 23             values:
 24             - nginx
 25         topologyKey: kubernetes.io/hostname
 26   containers:
 27   - name: anti-affinity
 28     image: gcr.azk8s.cn/google_containers/pause:2.0
 29 
 30 [root@uk8s-m-01 study]# kubectl get pods -o wide	#驗證

2.5 Taints和Tolerations(污點和容忍)

Taint:使Node拒絕特定Pod運行;
Toleration:為Pod的屬性,表示Pod能容忍(運行)標註了Taint的Node。
Taint語法:$ kubectl taint node node1 key=value:NoSchedule
解釋:為node1加上一個Taint,該Taint的鍵為key,值為value,Taint的效果為NoSchedule。即除非特定聲明可以容忍此Taint,否則不會調度至node1上。
Toleration示例:

  1 tolerations:
  2 - key: "key"
  3   operator: "Equal"
  4   value: "value"
  5   effect: "NoSchedule"

  1 tolerations:
  2 - key: "key"
  3   operator: "Exists"
  4   effect: "NoSchedule"

注意:Pod的Toleration聲明中的key和effect需要與Taint的設置保持一致,並且滿足以下條件:

  • operator的值是Exists(無須指定value);
  • operator的值是Equal並且value相等;
  • 空的key配合Exists操作符能夠匹配所有的鍵和值;
  • 空的effect匹配所有的effect。


若不指定operator,則默認值為Equal。
taint說明:系統允許在同一個Node上設置多個taint,也可以在Pod上設置多個toleration。Kubernetes調度器處理多個taint和toleration的邏輯順序:首先列出節點中所有的taint,然後忽略pod的toleration能夠匹配的部分,剩下的沒有忽略掉的taint就是對pod的效果。以下是幾種特殊情況:
若剩餘的taint中存在effect=NoSchedule,則調度器不會把該Pod調度到這一節點上;
若剩餘的taint中沒有NoSchedule效果,但有PreferNoSchedule效果,則調度器會嘗試不把這個Pod指派到此節點;
若剩餘taint的效果有NoSchedule,並且這個Pod已經在該節點上運行,則會被驅逐,若沒有在該節點上運行,也不會再被調度到該節點上。
示例:

  1 $ kubectl taint node node1 key=value1:NoSchedule
  2 $ kubectl taint node node1 key=value1:NoExecute
  3 $ kubectl taint node node1 key=value2:NoSchedule
  4 tolerations:
  5 - key: "key1"
  6   operator: "Equal"
  7   value: "value"
  8   effect: "NoSchedule"
  9 tolerations:
 10 - key: "key1"
 11   operator: "Equal"
 12   value: "value1"
 13   effect: "NoExecute"


釋義:此Pod聲明了兩個容忍,且能匹配Node1的taint,但是由於沒有能匹配第三個taint的toleration,因此此Pod依舊不能調度至此Node。若該Pod已經在node1上運行了,那麼在運行時設置了第3個taint,它還能繼續在node1上運行,這是因為Pod可以容忍前兩個taint。
通常,若node加上effect=NoExecute的taint,那麼該Node上正在運行的所有無對應toleration的Pod都會被立刻驅逐,而具有相應toleration的Pod則永遠不會被驅逐。同時,系統可以給具有NoExecute效果的toleration加入一個可選的tolerationSeconds字段,表明Pod可以在taint添加到Node之後還能在此Node運行多久。

  1 tolerations:
  2 - key: "key1"
  3   operator: "Equal"
  4   value: "value"
  5   effect: "NoSchedule"
  6   tolerationSeconds: 3600

釋義:若Pod正在運行,所在節點被加入一個匹配的taint,則這個pod會持續在該節點運行3600s后被驅逐。若在此期限內,taint被移除,則不會觸發驅逐事件。
Taints和Tolerations常用場景:

  • 獨佔節點:

給特定的節點運行特定應用。
$ kubectl taint nodes 【nodename】 dedicated=groupName:NoSchedule
同時在Pod中設置對應的toleration配合,帶有合適toleration的Pod允許同時使用其他節點一樣使用有taint的節點。

  • 具有特殊硬件設備的節點

集群中部分特殊硬件(如安裝了GPU),則可以把不需要佔用GPU的Pod禁止在此Node上調度。

  1 $ kubectl taint nodes 【nodename】 special=true:NoSchedule
  2 $ kubectl taint nodes 【nodename】 special=true:PreferNoSchedule

  • 定義Pod驅逐行為

NoExecute的taint對節點上正在運行的Pod有以下影響:

    1. 沒有設置toleration的pod會被立刻驅逐;
    2. 配置了對應toleration的pod,若沒有為tolerationSeconds賦值,則會一直保留在此節點中;
    3. 配置了對應toleration的pod,且為tolerationSeconds賦值,則在指定時間后驅逐。

2.6 DaemonSet

DaemonSet是在每個Node上調度一個Pod的資源對象,用於管理集群中每個Node僅運行一份Pod的副本實例。
常見場景:
在每個Node上運行一個GlusterFS存儲的Daemon進程;
在每個Node上運行一個日誌採集程序,例如Fluentd;
在每個Node上運行一個性能監控程序,採集該Node的運行性能數據,例如Prometheus。
示例:

  1 [root@uk8s-m-01 study]# vi fluentd-ds.yaml
  2 apiVersion: extensions/v1beta1
  3 kind: DaemonSet
  4 metadata:
  5   name: fluentd-cloud-logging
  6   namespace: kube-system
  7   labels:
  8     k8s-app: fluentd-cloud-logging
  9 spec:
 10   template:
 11     metadata:
 12       namespace: kube-system
 13       labels:
 14         k8s-app: fluentd-cloud-logging
 15     spec:
 16       containers:
 17       - name: fluentd-cloud-logging
 18         image: gcr.azk8s.cn/google_containers/fluentd-elasticsearch:1.17
 19         resources:
 20           limits:
 21             cpu: 100m
 22             memory: 200Mi
 23         env:
 24         - name: FLUENTD_ARGS
 25           value: -q
 26         volumeMounts:
 27         - name: varlog
 28           mountPath: /var/log
 29           readOnly: false
 30         - name: containers
 31           mountPath: /var/lib/docker/containers
 32           readOnly: false
 33       volumes:
 34       - name: containers
 35         hostPath:
 36           path: /var/lib/docker/containers
 37       - name: varlog
 38         hostPath:
 39           path: /var/log

2.7 Job批處理調度

通過Kubernetes Job資源對象可以定義並啟動一個批處理任務,批處理任務通過并行(或者串行)啟動多個計算進程去處理一批工作項。根據批處理方式不同,批處理任務可以分為如下幾種模式:
Job Template Expansion模式:一個Job對象對應一個待處理的Work item,有幾個work item就產生幾個獨立的Job。通常適合Work item數量少、每個Work item要處理的數據量比較大的場景。
Queue with Pod Per Work Item模式:採用一個任務隊列存放Work item,一個Job對象作為消費者去完成這些Work item。此模式下,Job會啟動N個Pod,每個Pod都對應一個Work item。
Queue with Variable Pod Count模式:採用一個任務隊列存放Work item,一個Job對象作為消費者去完成這些Work item,但此模式下Job啟動的數量是可變的。
Kubernetes將Job氛圍以下三類:

  • Non-parallel Jobs

通常一個Job只啟動一個Pod,除非Pod異常,才會重啟該Pod,一旦此Pod正常結束,Job將結束。

  • Parallel Jobs with a fixed completion count

并行Job會啟動多個Pod,此時需要設定Job的.spec.completions參數為一個正數,當正常結束的Pod數量達至此參數設定的值后,Job結束。同時.spec.parallelism參數用來控制并行度,即同時啟動幾個Job來處理Work Item。

  • Parallel Jobs with a work queue

任務隊列方式的并行Job需要一個獨立的Queue,Work Item都在一個Queue中存放,不能設置Job的.spec.completions參數,此時Job具有以下特性:

    1. 每個Pod都能獨立判斷和決定是否還有任務項需要處理;
    2. 如果某個Pod正常結束,則Job不會再啟動新的Pod;
    3. 如果一個Pod成功結束,則此時應該不存在其他Pod還在工作的情況。它們應該都處於即將結束、退出的狀態;
    4. 如果所有Pod都結束了,且至少有一個Pod成功結束,則整個Jod成功結束。

2.8 Cronjob定時任務

表達式:Minutes Hours DayofMonth Month DayofWeek Year
Minutes:可出現”,”、”_”、”*”、”/”,有效範圍為0~59的整數;
Hours:出現”,”、”_”、”*”、”/”,有效範圍為0~23的整數;
DayofMonth:出現”,”、”_”、”*”、”/”、”L”、”W”、”C”,有效範圍為0~31的整數;
Month:可出現”,”、”_”、”*”、”/”,有效範圍為1~12的整數或JAN~DEC;
DayofWeek:出現”,”、”_”、”*”、”/”、”L”、”W”、”C”、”#”,有效範圍為1~7的整數或SUN~SAT;
*: 表示匹配該域的任意值, 假如在Minutes域使用“*”, 則表示每分鐘都會觸發事件。
/: 表示從起始時間開始觸發, 然後每隔固定時間觸發一次,例如在Minutes域設置為5/20, 則意味着第1次觸發在第5min時, 接下來每20min觸發一次, 將在第25min、 第45min等時刻分別觸發。
示例:*/1 * * * * #每隔1min執行一次任務

  1 [root@uk8s-m-01 study]# vi cron.yaml
  2 apiVersion: batch/v2alpha1
  3 kind: CronJob
  4 metadata:
  5   name: hello
  6 spec:
  7   schedule: "*/1 * * * *"
  8   jobTemplate:
  9     spec:
 10       template:
 11         spec:
 12           containers:
 13           - name: hello
 14             image: busybox
 15             args:
 16             - /bin/sh
 17             - -c
 18             - date; echo Hello from the Kubernetes cluster
 19           restartPolicy: OnFailure

  1 [root@master study]# kubectl create -f cron.yaml
  2 [root@master study]# kubectl get cronjob hello
  3 NAME    SCHEDULE      SUSPEND   ACTIVE   LAST SCHEDULE   AGE
  4 hello   */1 * * * *   False     0        <none>          29s
  5 [root@master study]# kubectl get pods
  6 NAME                     READY   STATUS      RESTARTS   AGE
  7 hello-1573378080-zvvm5   0/1     Completed   0          68s
  8 hello-1573378140-9pmwz   0/1     Completed   0          8s
  9 [root@node1 ~]# docker logs c7					#node節點查看日誌
 10 Sun Nov 10 09:31:13 UTC 2019
 11 Hello from the Kubernetes cluster
 12 [root@master study]# kubectl get jobs				#查看任務
 13 NAME               COMPLETIONS   DURATION   AGE
 14 hello-1573378500   1/1           8s         3m7s
 15 hello-1573378560   1/1           4s         2m7s
 16 hello-1573378620   1/1           6s         67s
 17 hello-1573378680   1/1           4s         7s
 18 [root@master study]# kubectl get pods -o wide | grep hello-1573378680	#以job任務查看對應的pod
 19 [root@master study]# kubectl delete cj hello			#刪除cronjob

2.9 初始化容器

在很多應用場景中, 應用在啟動之前都需要進行如下初始化操作。

  • 等待其他關聯組件正確運行( 例如數據庫或某個後台服務) 。
  • 基於環境變量或配置模板生成配置文件。
  • 從遠程數據庫獲取本地所需配置, 或者將自身註冊到某个中央數據庫中。
  • 下載相關依賴包, 或者對系統進行一些預配置操作。

示例:以Nginx應用為例, 在啟動Nginx之前, 通過初始化容器busybox為Nginx創建一個index.html主頁文件。同時init container和Nginx設置了一個共享的Volume, 以供Nginx訪問init container設置的index.html文件。

  1 [root@uk8s-m-01 study]# vi nginx-init-containers.yaml
  2 apiVersion: v1
  3 kind: Pod
  4 metadata:
  5   name: nginx
  6   annotations:
  7 spec:
  8   initContainers:
  9   - name: install
 10     image: busybox
 11     command:
 12     - wget
 13     - "-O"
 14     - "/work-dir/index.html"
 15     - http://kubernetes.io
 16     volumeMounts:
 17     - name: workdir
 18       mountPath: "/work-dir"
 19   containers:
 20   - name: nginx
 21     image: nginx:1.7.9
 22     ports:
 23     - containerPort: 80
 24     volumeMounts:
 25     - name: workdir
 26       mountPath: /usr/share/nginx/html
 27   dnsPolicy: Default
 28   volumes:
 29   - name: workdir
 30     emptyDir: {}

  1 [root@uk8s-m-01 study]# kubectl get pods
  2 NAME    READY   STATUS     RESTARTS   AGE
  3 nginx   0/1     Init:0/1   0          2s
  4 [root@uk8s-m-01 study]# kubectl get pods
  5 NAME    READY   STATUS    RESTARTS   AGE
  6 nginx   1/1     Running   0          13s
  7 [root@uk8s-m-01 study]# kubectl describe pod nginx		#查看事件可知會先創建init容器,名為install


init容器與應用容器的區別如下。
(1) init container的運行方式與應用容器不同, 它們必須先於應用容器執行完成, 當設置了多個init container時, 將按順序逐個運行, 並且只有前一個init container運行成功后才能運行后一個init container。 當所有init container都成功運行后, Kubernetes才會初始化Pod的各種信息, 並開始創建和運行應用容器。
(2) 在init container的定義中也可以設置資源限制、 Volume的使用和安全策略, 等等。 但資源限制的設置與應用容器略有不同。

  • 如果多個init container都定義了資源請求/資源限制, 則取最大的值作為所有init container的資源請求值/資源限制值。
  • Pod的有效(effective) 資源請求值/資源限制值取以下二者中的較大值。
    • 所有應用容器的資源請求值/資源限制值之和。
    • init container的有效資源請求值/資源限制值。
  • 調度算法將基於Pod的有效資源請求值/資源限制值進行計算,即init container可以為初始化操作預留系統資源, 即使後續應用容器無須使用這些資源。
  • Pod的有效QoS等級適用於init container和應用容器。
  • 資源配額和限制將根據Pod的有效資源請求值/資源限制值計算生效。
  • Pod級別的cgroup將基於Pod的有效資源請求/限制, 與調度機制

一致。
(3) init container不能設置readinessProbe探針, 因為必須在它們成功運行后才能繼續運行在Pod中定義的普通容器。在Pod重新啟動時, init container將會重新運行, 常見的Pod重啟場景如下。

  • init container的鏡像被更新時, init container將會重新運行, 導致Pod重啟。 僅更新應用容器的鏡像只會使得應用容器被重啟。
  • Pod的infrastructure容器更新時, Pod將會重啟。
  • 若Pod中的所有應用容器都終止了, 並且RestartPolicy=Always, 則Pod會重啟。

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