Kubernetes核心技术Pod
Pod概述
Pod是K8S系统中可以创建和管理的最小单元，是资源对象模型中由用户创建或部署的最小资源对象模型，也是在K8S上运行容器化应用的资源对象，其它的资源对象都是用来支撑或者扩展Pod对象功能的，比如控制器对象是用来管控Pod对象的，Service或者Ingress资源对象是用来暴露Pod引用对象的，PersistentVolume资源对象是用来为Pod提供存储等等，K8S不会直接处理容器，而是Pod，Pod是由一个或多个container组成。
Pod是Kubernetes的最重要概念，每一个Pod都有一个特殊的被称为 “根容器”的Pause容器。Pause容器对应的镜像属于Kubernetes平台的一部分，除了Pause容器，每个Pod还包含一个或多个紧密相关的用户业务容器。
Pod基本概念
最小部署的单元
Pod里面是由一个或多个容器组成【一组容器的集合】
一个pod中的容器是共享网络命名空间
Pod是短暂的
每个Pod包含一个或多个紧密相关的用户业务容器
Pod存在的意义
创建容器使用docker，一个docker对应一个容器，一个容器运行一个应用进程
Pod是多进程设计，运用多个应用程序，也就是一个Pod里面有多个容器，而一个容器里面运行一个应用程序
Pod的存在是为了亲密性应用
两个应用之间进行交互
网络之间的调用【通过127.0.0.1 或 socket】
两个应用之间需要频繁调用
Pod实现机制
主要有以下两大机制
共享网络
共享存储
共享网络
容器本身之间相互隔离的，一般是通过 namespace 和 group进行隔离，那么Pod里面的容器如何实现通信？
首先需要满足前提条件，也就是容器都在同一个namespace之间
关于Pod实现原理，首先会在Pod会创建一个根容器： pause容器，然后我们在创建业务容器 【nginx，redis 等】，在我们创建业务容器的时候，会把它添加到 info容器 中
而在 info容器 中会独立出 ip地址，mac地址，port 等信息，然后实现网络的共享
完整步骤如下
通过 Pause 容器，把其它业务容器加入到Pause容器里，让所有业务容器
共享存储
Pod持久化数据，专门存储到某个地方中
使用 Volumn数据卷进行共享存储，案例如下所示
Pod镜像拉取策略
我们以具体实例来说，拉取策略就是 imagePullPolicy
拉取策略主要分为了以下几种
IfNotPresent：默认值，镜像在宿主机上不存在才拉取
Always：每次创建Pod都会重新拉取一次镜像
Never：Pod永远不会主动拉取这个镜像
Pod资源限制
也就是我们Pod在进行调度的时候，可以对调度的资源进行限制，例如我们限制 Pod调度是使用的资源是 2c4g，那么在调度对应的node节点时，只会占用对应的资源，对于不满足资源的节点，将不会进行调度
示例
我们在下面的地方进行资源的限制
这里分了两个部分
request：表示调度所需的资源
limits：表示最大所占用的资源
Pod重启机制
因为Pod中包含了很多个容器，假设某个容器初选问题了，那么就会触发Pod重启机制
重启策略主要分为以下三种
Always：当容器终止退出后，总是重启容器，默认策略 【nginx等，需要不断提供服务】
OnFailure：当容器异常退出（退出状态码非0）时，才重启容器。
Never：当容器终止退出，从不重启容器 【批量任务】
Pod健康检查
通过容器检查，原来我们使用下面的命令来检查
kubectl get pod
但是有的时候，程序可能出现了java堆内存溢出，程序还在运行，但是不能对外提供服务了，这个时候就不能通过 容器检查来判断服务是否可用了
这个时候就可以使用应用层面的检查
# 存活检查，如果检查失败，将杀死容器，根据Pod的restartPolicy【重启策略】来操作
livenessProbe
# 就绪检查，如果检查失败，Kubernetes会把Pod从Service endpoints中剔除
readinessProbe
Probe支持以下三种检查方式
http Get：发送HTTP请求，返回200 - 400 范围状态码为成功
exec：执行Shell命令返回状态码是0为成功
tcpSocket：发起TCP socket建立成功
Pod调度策略
创建Pod流程
首先创建一个pod，然后创建一个API Server 和 Etcd【把创建出来的信息存储在etcd中】
然后创建 Scheduler，监控API Server是否有新的Pod，如果有的话，会通过调度算法，把pod调度某个node上
在node节点，会通过 kubelet -- apiserver 读取etcd 拿到分配在当前node节点上的pod，然后通过docker创建容器
影响Pod调度的属性
Pod资源限制对Pod的调度会有影响
根据request找到足够node节点进行调度
节点选择器标签影响Pod调度
关于节点选择器，其实就是有两个环境，然后环境之间所用的资源配置不同
我们可以通过以下命令，给我们的节点新增标签，然后节点选择器就会进行调度了
kubectl label node node1 env_role=prod
节点亲和性
节点亲和性 nodeAffinity 和 之前nodeSelector 基本一样的，根据节点上标签约束来决定Pod调度到哪些节点上
硬亲和性：约束条件必须满足
软亲和性：尝试满足，不保证
支持常用操作符：in、NotIn、Exists、Gt、Lt、DoesNotExists
反亲和性：就是和亲和性刚刚相反，如 NotIn、DoesNotExists等
污点和污点容忍
概述
nodeSelector 和 NodeAffinity，都是Prod调度到某些节点上，属于Pod的属性，是在调度的时候实现的。
Taint 污点：节点不做普通分配调度，是节点属性
场景
专用节点【限制ip】
配置特定硬件的节点【固态硬盘】
基于Taint驱逐【在node1不放，在node2放】
查看污点情况
kubectl describe node k8smaster | grep Taint
污点值有三个
NoSchedule：一定不被调度
PreferNoSchedule：尽量不被调度【也有被调度的几率】
NoExecute：不会调度，并且还会驱逐Node已有Pod
未节点添加污点
kubectl taint node [node] key=value:污点的三个值
举例：
kubectl taint node k8snode1 env_role=yes:NoSchedule
删除污点
kubectl taint node k8snode1 env_role:NoSchedule-
演示
我们现在创建多个Pod，查看最后分配到Node上的情况
首先我们创建一个 nginx 的pod
kubectl create deployment web --image=nginx
然后使用命令查看
kubectl get pods -o wide
我们可以非常明显的看到，这个Pod已经被分配到 k8snode1 节点上了
下面我们把pod复制5份，在查看情况pod情况
kubectl scale deployment web --replicas=5
我们可以发现，因为master节点存在污点的情况，所以节点都被分配到了 node1 和 node2节点上
我们可以使用下面命令，把刚刚我们创建的pod都删除
kubectl delete deployment web
现在给了更好的演示污点的用法，我们现在给 node1节点打上污点
kubectl taint node k8snode1 env_role=yes:NoSchedule
然后我们查看污点是否成功添加
kubectl describe node k8snode1 | grep Taint
然后我们在创建一个 pod
# 创建nginx pod
kubectl create deployment web --image=nginx
# 复制五次
kubectl scale deployment web --replicas=5
然后我们在进行查看
kubectl get pods -o wide
我们能够看到现在所有的pod都被分配到了 k8snode2上，因为刚刚我们给node1节点设置了污点
最后我们可以删除刚刚添加的污点
kubectl taint node k8snode1 env_role:NoSchedule-
污点容忍
污点容忍就是某个节点可能被调度，也可能不被调度
