深入理解Kubernetes

Posted on 2022-10-20 Edited on 2024-12-22 In 技术视野

深入理解Kubernetes 张磊著

第一章云原生大事记

CloudFoundry公司开辟了PaaS(Platform as a Service)的市场，已有容器、沙箱等实现
来自于dotCloud公司Docker项目的发布颠覆了CloudFoundary复杂的打包流程，以image的概念将操作系统与文件目录打包到一起，从而可以快速地在任意机器部署环境
Docker在短时间内吸引了大量开发者，出现了一批以Docker为核心的项目，一般自称为CaaS(Container as a service)。之后dotCloud更名为Docker公司，并开发了Swarm项目，试图回到PaaS(因为有更多的商业机会)
由于众多开发者不满意Docker公司越来越大的话语权，因此多方协同之下成立了OCI(Open Container Initiative)，意在将容器运行时和镜像的实现剥离出Docker，但效果不大。然后Google、Red Hat又牵头成立了CNCF(Cloud Native Computing Foundation)基金会，为Kubernetes的发展提供了良好条件：
- Red Hat的众多开发者为项目提供了足够大的人力
- Kubernetes在构建之初就在各层开放了众多插件接口，从而快速引入了一大批之后发挥重要作用的项目
试图将开源项目封闭与自己产品的Docker公司没能击败Kubernetes，最终进行了商业转型，并将容器运行时部分Containerd捐赠给CDCF。

第二章容器技术基础

Namespace

启动一个容器，并执行/bin/sh

docker run -it busybox /bin/sh

可以发现在容器中，/bin/sh是PID为1的进程。Docker借助Linux的Namespace来进行内核资源的隔离，构建单独的进程空间，因此一个PID Namepsace中的进程在计算自己的PID号时只会在本空间下计算。

除了PID Namespace，还有Mount，UTS，IPC，Network，User等Namespace，从而实现对进程相关资源的隔离。实际上所有的计算和资源都是原来机器上的，根本不像虚拟机的Hypervisor还需要模拟一套硬件系统。

当然这种os障眼法式的隔离在提供了敏捷和便利的同时也带来了非常大的安全问题，例如一些危险的系统调用等等。

Cgroups

Docker借助Linux的Cgroups来限制容器进程组可用的资源，包括CPU、内存、磁盘、网络带宽等

Cgoups将资源限制以挂载文件的形式表示，一般在/sys/fs/cgroup/xx下，例如可以在cpu项下新建一个文件夹，在其中写入相关的配置，并将进程号写入对应tasks文件中。

这些资源限制在使用docker run命令时就可以指定，直接写入子系统文件中。

Cgroups并未对/proc文件系统做限制，因此在容器中甚至可以读取其中文件查看宿主机的信息，这无疑是非常危险的。

File System

在进程被clone之初，所有的信息，例如文件目录都继承于父进程(即便是有Mount Namespace也是继承了父进程的)，因此需要对其进程重挂载的操作。Linux提供了chroot命令来对进程启动时的根目录进行重新挂载(Docker实际会使用功能类似的pivot_root)

chroot $new_path /bin/bash

而Mount Namespace就是根据chroot改进而来的。

所以一般来说，在容器启动时，会为其挂载一份完整的文件系统。但是操作系统的内核还是在机器启动时载入内存的，因此容器中的os文件只有外壳，而没有灵魂，实际上用的内核资源还是原来的。因此对内核的所有操作，实际上会影响所有共享这些资源的进程。

我们看到，一个容器实际上包含一整个rootfs，那么倘若需要对其做出少量有意义更改，是否需要另外打包出一份文件呢？实际上Docker利用AuFS(Advanced unionFS，在Linux UnionFS上改进的版本)来将不同的文件挂载到某个目录下，以实现layer的概念。增量更新只需要用挂载就可以实现不同版本的rootfs了！

实际实现时，Docker会将所有的增量联合挂载在/var/lib/docker/aufs/mnt/<ID>。

rootfs实际上分为多个层级

层	权限	内容
可读写层	rw	可以增加文件或“删除”只读层的文件(增量式的遮挡)
Init层	ro+wh(write out)	Init容器时os中需要修改的一部分，例如`/ect/hosts`等，单独从只读层拿出来形成一层
只读层	ro+wh	5层(5个文件夹)增量os文件

Linux容器实战

中国用户请为docker的deamon加上如下配置项实现换源：
"registry-mirrors": [
   "http://hub-mirror.c.163.com",
   "https://docker.mirrors.ustc.edu.cn/"
 ]

Dockerfile原语

原语	含义
FROM …	使用某个基础镜像
ADD src dst	将容器外src目录下所有内容复制到容器中dst目录下
WORKDIR …	将工作目录切换到容器中的…目录，用RUN cd … 无法起到相同效果
RUN …	执行一条shell命令
EXPOSE …	向外界暴露容器端口
ENV … …	设置环境变量
CMD [“…”, “…”]	入口ENTRYPOINT的参数，默认ENTRYPOINT隐藏入口为`/bin/sh -c`。可以将shell命令与参数放入列表，用于容器启动。如果没有CMD则需启动时指定要执行的进程。

规定好Dockerfile后，在目录下执行命令进行helloworld镜像的搭建
```
docker build -t helloworld . 
```
用一个容器运行该镜像，并把本机5000端口映射到容器80端口
```
docker run -p 5000:80 helloworld
```
在容器内运行指令(比如/bin/sh)
```
docker exec -it ${container_id} /bin/sh
```
Docker如何实现进入容器呢？(即怎么使一个新的进程加入某个namespace)？在容器进程对应的/proc/${pid}/ns/...有对应的ns文件，Linux提供setns()函数来打开一个ns文件并将当前进程加入对应Namespace。另外，也可以在run时指定--net来加入某个容器的net Namespace。
```
docker run -it --net container:${container_id} ${image_name} ${cmd}
```
当指定--net=host则会加入主机net Namespace。
将正在运行的容器打包更新某镜像
```
docker commit ${container_id} helloworld
```
实际操作就是在可读写层进行写入和write out操作从而对镜像进行修改

Volume

docker可以利用volume将宿主机的目录挂载到容器中

docker run -v /test ... # 会在宿主机创建一个临时文件夹并挂载到容器/test
docker run -v ...:/test ... # 会将宿主机的...目录挂载到容器/test

上文讲过，虽然有Mount Namespace的存在，但是进程创建之初，文件系统的挂载与宿主机是一模一样的，因此在没有修改根目录之前，容器可以看到宿主机上所有文件和挂载，因此只需要在chroot之前使用Linux的bind mount机制将目录挂载即可(本质上就是指向同一个inode)，此时由于Mount Namespace的存在，宿主机并不会看到容器的挂载。

第三章 Kubernetes设计与架构

Kubernetes起源于谷歌技术栈最底层的Brog，从设计之初就借鉴了Brog的经验。master节点负责调度，node节点负责计算。在master节点上，有三个核心部件：负责API的kube-apiserver、负责调度的kube-scheduler以及负责容器编排的kube-controller-manager。计算节点上，核心功能就是kubelet，它能够通过CRI(容器运行时接口)进行对容器的远程调用。

以统一的方式抽象底层基础设施能力(计算、存储、网络)，定义任务编排的各种关系(亲密关系，访问关系、代理关系)，将这些抽象以声明式API的方式对外暴露，从而允许平台构建者基于这些抽象进一步构建自己的PaaS乃至任何上层平台。

Kubernetes将需要频繁交互的容器划分进一个Pod，这些容器共享Network Namespace以及Volume，能够高效地交换信息。同时定义出了

Pod，Job，CronJob等任务编排对象，描述试图管理的应用
Service，Ingress，Horizontal Pod Autoscalar等运维能力对象，进行具体的运维

实际使用时仅仅需要编写配置文件，这就是声明式API

第四章 Kunernetes集群搭建与配置

kubeadm

注：kubeadm在中国难以使用，推荐用kubeasz进行安装，详情请参考另一篇博客

诞生于2017年，解决kubernetes在部署时需要编译出每个组件以及进行繁琐配置的问题。

kubeadm init # 创建一个master节点
kubeadm join <master节点的IP和端口> # 加入一个node节点

为何不用容器部署kubernetes镜像呢？容器受限于Namespace创建的隔离景象，难以直接操作宿主机。

中国用户如何安装kubeadm？

环境：ubuntu 22.04
添加阿里源
echo "deb https://mirrors.aliyun.com/kubernetes/apt/ kubernetes-xenial main" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/kubernetes.list
尝试sudo apt-get update ，如果出现GPG error,... No public key ...错误，将此处公钥内容填写到下方命令中
sudo gpg --keyserver keyserver.ubuntu.com --recv ${public_key}
sudo gpg --export --armor ${public_key} | sudo apt-key add -
再次尝试sudo apt-get update，成功后sudo apt-get install kubeadm(包含了kubeadm, kubelet和kubectl)

kubeadm的工作流程

kubeadm init
- Preflight Check：检查内核等诸多依赖和资源是否可用
- 生成各种证书(位于master节点的/ect/kubernetes/pki下，用于Https通信等)和目录
- 生成其余组件访问kube-apiserver的配置文件(位于/ect/kubernetes/xxx.conf)
- 为master组件生成Pod配置文件，以Static Pod的方式被部署(将配置文件放入特定目录/ect/kubernetes/manifests，当kuberlet启动时会加载并启动目录中的容器)
- master容器启动后，kubeadm检查localhost:6443/healthz组件的健康来检查URL
- 生成booststrap token供新节点加入集群
kubeadm join
- 为了和kube-apiserver进行交互，至少要进行一次不安全通信，此时为了自动化地建立可信连接，因此使用bootstrap token进行安全验证
  
  kubeadm join是由用户发起的，因此是可信的
- 第一次通信后拿到了安全证书等等，新节点上的kubelet就可以与apiserver进行安全交互了

使用kubeadm init --config xx.yaml以自定义各个组件的参数配置等

k8s应用

一个描述需要部署的容器的yaml样例

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment #该API对象的类型是Deployment，可以管理多个Pod副本并滚动更新应用
metadata:
  name: nginx-deployment
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx
  replicas: 2 #管理2个Pod副本，共3个Pod
  template:   #描述Pod副本的内容
    metadata:
      labels:
        app: nginx
    spec:
      containers: #Pod所包含的容器列表
      - name: nginx
        image: nginx:1.7.9 #容器所用的镜像
        ports:
        - containerPort: 80
      volumes: #Pod所包含的Volume列表
      - name: nginx-vol
        hostPath:
          path: /var/data #宿主机将被使用的目录，可以在Pod中使用volumeMounts来挂载，以及mountPath来指定挂载路径

可以通过kubectl create -f 配置文件.yaml进行API对象的创建，以及kubectl replace -f 配置文件.yaml进行API对象的更新。

推荐使用kubectl apply -f 配置文件.yaml统一处理

因此当应用发生变化时更新镜像即可，当编排发生变化时更新配置文件即可

使用kubectl delete -f 配置文件.yaml删除API对象

第五章 Kubernetes编排原理

为什么需要Pod

预先建立逻辑上的“组”，然后成组地调度容器，这样可以避免资源不足带来的死锁或者回滚机制带来的复杂度。

所谓逻辑上的组，有两点

共享网络
共享Volume

这可以通过加入Namespace的方式来实现。

为了体现Pod内容器的公平性，每个Pod先建立一个Infra容器，然后让其他容器加入它。

可以说，Pod就是Infra，生命周期、网络都与Infra无异

一个使用Pod来组合war程序包与tomcat服务器的例子：

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: javaweb
spec:
  initContainers: #整体执行上先于后面containers包含的容器，里面包含的容器按照先后顺序依次执行
  - image: geektime/sample:v2
    name: war
    command: ["cp", "/sample.war", "/app"] #将文件拷贝到app目录
    volumeMounts:
    - mountPath: /app
      name: app-volume #将app-volume挂载到app目录上
  containers:
  - image: geektime/tomcat:7.0
    name: tomcat
    command: ["sh", "-c", "/root/apache-tomcat-7.0.42-v2/bin/shart.sh"]
    volumeMounts:
    - mountPath: /root/apache-tomcat-7.0.42-v2/webapps
      name: app-volume #将app-volume挂载到webapps目录上，实现文件共享
    ports:
    - containerPort: 8080
      hostPort: 8081 
  volumes:
  - name: app-volume
    emptyDir: {} #用临时空文件夹初始化app-volume

深入解析Pod对象

spec下一些重要的字段：

spec:
  nodeSelector: #只会被调度到携带了这对键值对标签的node上去
    key: value
  nodeName: ... #默认由调度器来设置，如果设置了，调度时将会忽略该对象(y)
  hostAliases: #定义Pod的hosts文件的内容
  - ip: "...."
    hostnames:
    - "..."
    - "..."
  shareProcessNamespace: true/false #是否Pod间共享PID Namespace
  hostNetwork: true/false #是否共享主机网络
  hostIPC: true/false #是否共享主机IPC
  hostPID: true/false #是否共享主机PID
  containers: #定义包含的容器
  - name: ...
    imagePullPolocy: always #这是缺省值，可以改为never或ifNotPresent
    lifecycle: #定义容器状态变化时的hooks
      postStart: #容器被启动之后，但可能此时ENTRYPOINT还没有结束(异步)
        exec:
          command: [...]
      preStop: #一定在容器停止之前执行完毕(同步)
        ...

Pod对象使用进阶

Projected Volume：这种volume为容器提供预先定制的数据

Secret

可以帮你把Pod要访问的加密数据存放到etcd中

创建Secret对象：
- kubectl create secret generic ${name} --from-file=${filename}，将name对应的value放到filename中，这里的value是明文
- 也可以使用yaml文件来创建
```
apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
  name: mysecret
type: Opaque
data:
  key: ${value} #这里是经过base64加密的密文
  ...
```
通过kubectl get secrets直接看到所有的Secret对象

使用Secret对象：
```
volumes:
- name: ...
  projected: #类型不为emptyDir，也不为hostPath，而是projected
    sources:
    - secret:
      name: ${name} #刚刚创建的secret的名称
```
最后在挂载点会有name对应的文件，文件内容为value，并且是与etcd一致实时更新的
ConfigMap

和secret类似，但是是明文内容

创建ConfigMap对象：
- kubectl create configmap ${name} --from-file=${filename}，文件中每行为key=value格式
通过kubectl get configmaps ${name} -o yaml以yaml形式显示name的configmap

DownwardAPI

让Pod中的容器可以直接获取Pod的信息

volumes:
- name: ...
  projected:
    sources:
    - downwardAPI:
      items:
      - path: ${path} #位于${挂载点}/${path}内
        fieldRef: #还可以使用resourceFieldRef
          fieldPath: ... #具体条目请参考官方文档

ServiceAccountToken

一个特殊的Secret。默认情况下，k8s为每一个Pod挂载了一个Secret Volume，存储Service Account Token用以操作k8s API本身，名字为**default-token-…**。service account是具有一定权限，例如get/write的账户

restartPolocy：当容器出现异常后，Pod会重新创建这个容器

只有Pod里的所有容器都出现异常以后，Pod才会出现异常，否则为Running，并在Ready字段显示可用容器数

定义路径在pod.spec.restartPolicy，可选值为Always【默认】/OnFailure/Never

例如一次性执行的容器Pod就没必要设为always

可以通过kubectl describe pod ...来查看Pod的信息，如果出现了fail&restart等情况，在event字段里会有记录

PodPreset：用于预置一些Pod的配置，方便直接再预定义上直接修改

apiVersion: settings.k8s.io/v1alpha1
kind: PodPreset #PodPreset类型
metadata:
  name: allow-database
spec:
  selector:
    matchLabels:
      ${label}: ${value} #Preset要作用的Pod
  env: #定义一些环境变量
  - name: DB_PORT
    value: "6379"
  ...

使用方式：

kubectl create -f ${preset file}
kubectl create -f ${file} #label与preset的spec规定一致

当同时使用多个preset后，后面的会拓展前面的，但不会覆盖相同字段

“控制器”思想

控制器会执行一个循环，当发现相关Pod状态与预期不符时，会执行一些纠正操作。例如Deployment会按相关Pod的副本数是否为给定值，少则补充多则删除。其yaml文件大多为控制器定义+template的格式

作业副本与水平拓展

Deployment实际上控制的是ReplicaSet这个API对象(由deployment自动生成)，由它继而控制下属的Pod。

想要水平拓展的话，可以通过kubectl scale deployment ${name} --replicas=${num}来修改Pod副本的个数

使用kubectl edit deployment/${name}可以修改etcd中配置文件【例如Pod中容器的定义】，之后自动进行滚动更新

背后的下载配置文件以及再次提交是自动完成的

更新时，会生成一个新的ReplicaSet，老的里kill一个Pod，新的里创建一个Pod，如此滚动更新

可以配置允许离线的Pod数，默认值为总数目(replica+1)的25%

spec:
  replicas: 3
  strategy:
    type: RollingUpdate
    roolingUpdate:
      maxSurge: 1 #依次滚动更新可以创建的Pod数
      maxUnavaliable: 1 #(3+1)的25%

版本回滚：

回滚当然也会创建新的ReplicaSet，所以如果不希望有很多新的set出现，可以使用kubectl rollout pause来暂停动态更新，修改完之后再执行kubectl rollout resume来恢复，最终只会执行一次动态更新

可以通过spec.revisionHistoryLimit来设置历史保留的ReplicaSet的数目
使用kubectl rollout history查看历史出现过的版本

创建Deployment时加上–reocrd参数会记录导致版本变化的kubectl命令
使用kubectl rollout history deployment/${name} --to-version=${version}回滚到某一版本

深入理解StatefulSet：拓扑状态

实例之间有不对等关系，实例对外部数据有依赖关系的应用称为有状态应用

Service是k8s将一组Pod暴露给外界的一种方式，主要有这样几种

VIP(virtual IP)的方式，访问ip后请求被转发到service的Pod
DNS方式
- 解析为VIP
- 解析为Pod的IP

Headless Service：没有VIP头的Service

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: nginx
  labels:
    app: nginx
spec:
  ports:
  - port: 80
    name: web
  clusterIP: None #没有定义VIP
  selector:
    app: nginx #Service为有这个label的Pod做代理

然后所有被代理的Pod将会被绑定到DNS记录${pod-name}.${service-name}.${namespace}.svc.cluster.local上【有时后面的cluster.local等等会被省略】

一个StatefulSet使用Service的例子，可以看到与deployment非常相似

apiVersion: v1
kind: StatefulSet
metadata:
  name: web
spec:
  serviceName: "nginx"
  replicas: 2
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx
  template:
    ...

StatefulSet会为这些Pod分配编号，并且Pod的网络身份(hostname等)也与编号严格对应

所以Pod有更新后，IP可能会变，但是DNS记录不会变。有状态应用都应该使用DNS记录或者hostname

深入理解StatefulSet：存储状态

将存储系统解耦合，分为接口和实现，一方面便于在不了解存储系统的情况下快速搭建集群应用，另一方面减少存储系统关键信息的暴露。

接口部分，使用PVC(Persistent Volume Claim)，描述需要的Volume的特征

apiVersion: v1
kind: PersistentVokumeClaim
metadata:
  name: pv-pod
spec:
  accessMode:
  - ReadWriteOnce #可读写权限，只能被挂载在一个节点上
  resources:
    requests:
      storage: 1Gi #Volume大小至少为1GiB

实现部分，使用PV(Persistent Volume)

apiVersion: v1
kind: PersistentVolume
metadata:
  name: pv-volume
  labels:
    type: local
spec:
  capacity: 10Gi
  ... #具体的存储系统的信息，例如服务器地址，授权文件等等

使用样例：

volumes:
- name: ... #自己起的，与上面volumeMount对应
  persistentVolumeClaim:
    claimName: pv-claim

k8s为根据声明自动查找满足条件的PV进行挂载。

StatefulSet也可以定义PVC的template，从而为每个Pod配一个PVC【使用时也是Pod使用对应PVC】

spec:
  template:
    containers:
    - name: nginx
      volumeMounts:
      - name: www
        mountPath: ...
  volumeClaimTemplates:
  - metadata:
      name: www
    spec:
      ...

此时如果Pod异常挂了，新起起来的Pod依然会继承之前Pod的PVC，而那个PVC对应的PV也是之前的，所以存储内容会原原本本地继承下来

容器化守护进程：DaemonSet

每个节点上运行且只运行一个DeamonPod，Pod的生命周期与节点保持同步

apiVersion: app/v1
kind: DaemonSet
metadata:
  name: ...
  namespace: ...
  labels:
  ...
spec:
  selector:
    matchLabels:
      name: aaa
  template: #定义Pod的内容
    metadata:
      labels:
        name: aaa
    spec:
      tolerations:
      - key: node-role.kubernetes.io/master
        effect: NoSchedule
      containers:
      ...

DaemonSet的API和Deployment很像，但是没有replicas字段，使用selector来管理携带指定label的Pod。

为了在指定节点上创建Pod(在其上删除很好做)，DaemonSet会自动在创建Pod时根据节点名字加上nodeAffinity属性(nodeSelector的进阶)，下面是一个单独使用nodeAffinity的样例

kine: Pod
spec:
  affinity:
    nodeAffinity:
      requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution: #在每次调度时考虑该affinity
        nodeSelectorTerms:
        - matchExpressions:
          - key: metadata.name
            operator: in #操作符为部分匹配
            values:
            - bbb #用key来匹配这个value

另外，DaemonSet也会为Pod加上指定的tolerations关键字来容忍带有network-unavaliable污点的节点，例如

spec:
  tolerations:
  - key: node.kubernetes.io/unschedulable #有unschedulable污点
    operator: Exists
    effect: NoSchedule #调度规则，还有NoExecute等

例如对于网络插件来说，在节点还没有被纳入网络时，仍然需要在该节点上建立用于控制的Pod，此时就需要容忍network-unavaliable的污点。

对于Deployment来说，其通过ReplicaSet来进行版本控制，而只有一个Pod的DaemonSet则通过ControllerRevision对象来进行版本控制。可以通过kubectl get controllerVision来看。实际上ContorllerRevision就是在其Data段记录了该版本的template。可以通过kubectl rollout undo daemonset ${name} --to--revision=${version} rolled back。

回滚实际上做的是patch更新，一个新的ControllerRevision会被创建出来(版本号+1)。

撬动离线业务：Job与CronJob

离线业务：也称为Batch Job(计算任务)，需要在计算结束以后自然退出。

apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
  name: ...
spec:
  template:
    spec:
      containers:
      - name: ...
        image: ...
        command: ["sh", "-c", "..."]
      restartPolicy: Never
  backOffLimit: 4 #失败重启的最大次数
  activeDeadlineSeconds: 110 #运行时间不超过110秒

通过describe可以看到Job对象的Pod模板被加上了一个controller-uid=${随机字符串}的Label，而Job本身则有了一个该label的selector

Completed不会重启，Failed会重启。

也可以定义并行任务

spec:
  template:
    spec:
      parallelism: 2 #最大并行数(同一时间有多少Pod可以同时运行，默认为1)
      completions: 4 #最小完成度(至少要完成的Pod数目)

常用的使用方法：

制定Job模板(在name部分使用变量)，然后使用外部管理器来指定变量从而创建Job

# job-template.yaml
metadata:
  name: ...$VAR
  labels:
    ...
spec:
  ...

for i in a b c
do
  cat job-tempate.yaml | sed "s/\$VAR/$i" > ./jobs/job-$i.yaml #用sed命令将$var替换为这里的i
done
kubectl create -f ./jobs #将文件夹内的yaml全部创建出来

使用工作队列(例如使用外部程序作为生产者)进行任务分发，Job在指定并发度下进行消费，这种一般在completions固定的情况下使用
有并行度，但没有completions。这种需要为每个Pod制定退出的条件

CronJob：Job的控制器，定时任务

apiVersion: batch/v1beta1
kind: CronJob
metadata:
  name: ...
spec:
  schedule: "*/1 * * * *" #空格分隔的五个部分分别代表分钟 小时 日 月 星期，/表示每，*表示0，1表示1个单位。意思是每一分钟执行一次
  jobTemplate:
    spec:
      template:
        spec:
          ...
  concurrencyPolicy: Allow #Forbid跳过/Replace替换，表示上一次Job没结束，此次任务启动的策略
  startingDeadlineSeconds: ${interval} #interval秒内Job创建失败了100次，那么Job将不会再被创建

声明式API与Kubernetes编程范式

想要通过修改本地配置文件来修改一个对象，有两种方式，先编辑配置文件，然后

kubectl replace -f ${filename}：使用新的对象覆盖旧对象(命令式配置文件操作)

对象之前是通过kubectl create创建出来的
kubectl apply -f ${filename}：对原对象执行了一次patch操作

对象之前是通过kubectl apply创建出来的

patch操作(可以理解为merge地写)可以让对象有多个写端，从而能够并发地(k8s，插件，用户都有可能)进行修改。

以Dynamic Admission Control(Initializer)为例，它可以动态地做到对象在被k8s处理之前进行一些初始化工作：

用configMap存储操作要用到的数据
先将一个编写好的initializer作为Pod

执行如下伪代码

for {
    pod := getLatestPod()
    if !initialized(pod) {
        cm = getConfigMap()
        newPod = Pod()
        change(newPod, cm)
        
        patchBytes = CreateTwoWayMergePatch(pod, newPod)
        client.Patch(patchBytes)
    }
}

也可以自己配置操作对象的范围

apiVersion: admissionregisteration.k8s.io/v1alpha1
kind: InitializerConfiguration
metadata:
  name: ...
initializer:
  - name: ... #名字至少需要包含两个.
    rules:
      - apiGroups:
          - "" #意思是Core API Group
        apiVersions:
          - v1
        resources:
          - pods

之后新的Pod会附带上metadata.initializers.pending，内容包含initializer的名字

所以initializer根绝pending判断Pod有没有被初始化，以及初始化完之后要清除这个标志

当然也可以在Pod的metadata.annotations里著名initializer，例如
metadata:
  annotations:
   "initializer.kubernetes.io/envoy": "true"
   ...

声明式API的工作原理

API对象在etcd中的完整路径由Group、Version和Resouce(API资源类型)三个部分组成，以树形结构组织，例如

version: batch/v2alpha
kind: CronJob

中，batch是Group，v2alpha是version，CronJob是Resource。对于Pod等核心api，直接按照version写的那样从/api下面匹配即可(/api/v1/pods)，而对于其他非核心api，需要在/apis下面匹配(/apis/batch/v2alpha/cronjobs)

POST请求创建API对象流程：

经过过滤器过滤POST请求，完成授权等前置工作
经过MUX等，完成URL与Handler的绑定
处理该Post请求Handler的查找API对象的类型定义
将yaml文件转换为Super Version的对象(该API对象的所有版本的字段全集)，用来统一处理不同版本的yaml文件
Admission & Validation(合法api对象被存入registry)
转换回原版本，序列化后存入etcd

CRD的创建这部分书上代码不全且版本落后，具体例子可参考sample-controller

apiextensions.k8s.io/v1beata1 is deprecated in k8s v1.22.0 version.

API编程范式的具体原理

控制器通过Informer获取它关心的对象。Informer通过Reflector包与APIServer建立链接，获取并监听对象的(增量)变化【例如增减对象就是通过Indexer控制的】，将其放入队列中。同时也不断从队列中读取对象【通过go routine建立若干个无限循环的协程】，根据增量类型修改informer的缓存，调用对应handler【使用neutron去修改真正的集群内容】。

Informer往往响应迅速，而控制循环则可能会比较慢，因此用工作队列可以解耦二者

基于角色的权限控制：RBAC

Role-based access control

Role：角色，定义一组对API对象的操作权限
Subject：被作用者
RoleBinding：二者的绑定关系

举例：

kind: Role
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
metadata:
  namespace: mynamespace #通过namespace(逻辑上的管理单位，API对象默认为default)来指定产生作用的范围
  name: example-role
rules:
- apiGroups: [""]
  resources: ["pods"]
  verbs: ["get", "watch", "list"] #还有create，update等等
  # 需要指定某几个对象的话，可以用resourceNames: ["...", "..."]

kind: RoleBinding
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
metadata:
  namespace: mynamespace
  name: example-rolebinding
subjects:
- kind: User #作用对象为User类型，即k8s的用户
  name: exampe-user
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
roleRef: #要绑定的Role
  kind: Role
  name: example-role #绑定之前定义的example-role
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io

对于非Namespaced的对象，比如Node等等，可以使用ClusterRole和ClusterRoleBinding，在metadata中不需要有namespace项

k8s的内置用户对象为ServiceAccount，更多时候我们直接使用它就可以了，而不需要使用User

apiversion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
  namespace: mynamespace
  name: example-sa
#----------------------------
kind: RoleBinding
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
metadata:
  namespace: mynamespace
  name: example-rolebinding
subjects:
- kind: ServiceAccount
  name: exampe-sa
  namespace: mynamespace
roleRef:
  kind: Role
  name: example-role
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io

创建完SA之后，k8s会自动生成一个secret对象。之后可以在Pod的spec中指定serviceAccountName，k8s会将证书文件挂载到容器内（namespace下没有声明SA的，会创建一个拥有大部分权限的default SA，因此生产环境中可以为default SA规定只读权限）。

同样，SA也有用户组的概念。SA在k8s中对应用户的名字为system:serviceaccount:${name}，对应的用户组名字为system:serviceaccounts:${namespace}。因此可以

subjects:
- kind: Group
  name: system:serviceaccounts:mynamespace #如果仅有system:serviceaccounts就是针对所有namespace
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io

四个内置ClusterRole：cluster-admin，admin，edit，view

聪明的微创新：Operator工作原理解读

Operator可以利用k8s的CRD来描述想要部署的有状态应用，然后在自定义控制器中定义具体的部署和运维工作。

Kubernetes存储原理

持久化存储：PV和PVC的设计与实现原理

PV和PVC和“面向对象”的思想非常类似，PVC就是接口，而具体的PV则是实现

k8s内部的PersistentVolumeController会不断查看每个PVC是否处于Bound状态，并为未绑定的PVC遍历所有PV尝试绑定。

持久化Volume的目录不会因为容器的删除而被清理，也不会跟宿主机绑定，因此其实现往往依赖一个远程存储服务，例如NFS等等

hostpath和emptyDir不具有这个特征，既可能被清理，也不能迁移到其他节点上

一般来说，k8s准备持久化目录PV的过程分为两个阶段

	远程块存储	远程文件存储
阶段一(Attach)	在宿主机上挂载磁盘	/
阶段二(Mount)	将磁盘格式化后挂载到宿主机volume目录	将远程目录挂载到宿主机volume目录

PV的路径为/var/lib/kubelet/pods/${pod id}/volumes/kubernetes.io-${volume type}/${name}

k8s也提供了可以自动创建PV的机制：Dynamic Provisioning(之前是Static Provisioning)，通过StorageClass来自动创建PV模板。

apiVersion: storage.k8s.io/v1
kind: StorageClass
metadata:
  name: block-service
provisioner: kubernetes.io/gce-pd #要使用的存储插件，实际上PV是由存储插件生成的
parameters: #PV的相关属性
  type: pd-ssd
#-----------------------------------------------
apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
  name: claim1
spec:
  accessModes:
    - ReadWriteOnce
  storageClassName: block-service #由于StorageClass生成的PV也带有SC的name，所以让PVC和PV匹配是个容易的事情
  resources:
    requests:
      storage: 30Gi

StorageClass并不仅仅用于Dynamic Provisioning，因为直接声明PV时给其StorageName属性赋一个不存在的Class也是可以的，这样是Static Provisioning，只要后面PVC也带有相同的属性，那还是可以匹配的。

深入理解本地持久化数据

LocalPV(本地的持久化存储)的难点

如何把本地磁盘抽象为PV？

宿主机目录不应该作为PV，因为无法保证磁盘空间不被其他应用争用导致空间不足。PV需要的一定是一块额外挂载在宿主机上的磁盘或者块设备

Linux上可以使用mount -t tmpfs ${device name} ${dir like /mnt/...}来使用tmpfs临时挂载出一个磁盘设备

如何保证Pod被调度到正确的node上去？

LocalPV强调local，那就一定和具体的node关联。因此调度Pod时需要知道这些信息

kind: PersistentVolume
...
spec:
  ...
  storageClassName: local-storage
  local:
    path: /mnt/disks/vol1 #PV的路径
  nodeAffinity:
    required:
      nodeSelectorTerms:
      - matchExpressions:
        - key: kubernetes.io/hostname
          operator: In
          values:
          - node-1 #规定Pod一定要在node-1上

kind: storageClass
apiVersion: storage.k8s.io/v1
metadata:
  name: local-storage
provisioner: kubernetes.io/no-provisioner #没有插件来生产PV
volumeBindingMode: WaitForFirstConsumer #延迟绑定特性，等到某个使用该PVC的Pod出现在调度器以后再尝试与PV绑定，这样可以让调度器综合考虑所有调度要求

删除local PV的过程

删除Pod
宿主机移除该硬盘(例如umount)
删除PVC
删除PV

另外k8s也提供了Static Provisioner插件来帮助将/mnt/disks/下每一个挂载都创建一个PV对象

开发自己的存储插件：FlexVolume与CSI

CSI的原理：

Driver Registar将插件注册到kubelet中，它需要请求CSI Identity的信息
External Provisioner负责provision，它监听PVC对象的创建，并调用CSI Controller的CreateVolume方法创建PV
External Attacher负责attach，它监听VolumeAttachment(确认volume可以进入attach阶段的标志)的变化
Mount时直接调用CSI Node完成，不需要外部组件

实际使用时将三个外部组件和CSI放在同一个Pod中

Kubernetes网络原理

单机容器网络的实现原理

容器看见的网络栈(包括网卡，回环设备，路由表和iptables规则)隔离在它自己的Network Namespace中。容器的默认网关是docker0，所以外部的网络请求会经过docker0送往宿主机，对于处于同一网段的IP，容器的网关是0.0.0.0(即直连)，此时通过MAC寻址来通信。

有关docker0网桥的更多内容见本站另一篇博客：Docker网络虚拟化

深入解析容器跨主机网络

Flannel的三种后端实现

UDP，性能最差，已被弃用

每个宿主机和其容器构成一个子网，每个节点有一个fannel0的TUN(tunnel)设备，它可以在内核和用户应用程序fanneld之间传递IP包。因此数据流为容器->docker0->flanneld->eth0->…(对称)。从flanneld到宿主机的过程中使用UDP封装，并且flannel通过检测目标容器的IP得到目标宿主机的IP，从而达到网络连接的目的。

用户态容器->内核态docker0->用户态flanneld->内核态eth0，一次发包经历三次不同态之间的复制，消耗很大

VXLAN(virtual extensible LAN)，Linux内核支持的网络虚拟化技术

在传统三层网络之上覆盖二层网络，以VTEP设备作为隧道的两端，VTEP具有独立的IP和MAC

当一个新的node加入集群后，flannel会为其他node加上发往该网段的包必须经由flannel.1设备发送的路由规则。VTEP收到原始IP报后，会用目的VTEP的MAC封装一个二层数据报，然后为了让Linux识别再加上一个VLAN Header，最后交给宿主机以UDP的形式发出去。由于宿主机的FDB转发数据库也是由flannel.1维护的，所以它也可以知道目的宿主机的IP。

外部以太网头	外部IP头	外部UDP头	VXLAN Header	内部以太网头	目的容器地址	$\cdots$
目的主机的MAC	目的主机的IP	$\cdots$	一些标志位	目的VTEP的MAC	目的容器的IP	$\cdots$

host-gw

Kubernetes网络模型与CNI网络插件

kubernetes用CNI接口维护了一个单独的cni网桥来替代docker0，名字叫cni0，node1路由表的规则

发往本网段内的包由cni0处理
发往集群外部某node网段的包由flannel.1设备处理
发往docker网段的包由docker0处理

CNI的设计思想就是Kubernetes在启动Infra容器之后能够直接调用CNI网络插件来配置网络栈

CNI插件分为如下几类(kubeasz安装的话都在/opt/kube/bin/中)：

Main插件，用于创建具体网络设备，例如bridge、ipvlan等
IPAM插件，ip address management，例如dhcp、host-local
内置插件，例如flannel

Pod网络构建流程：

flanneld在每台宿主机上生成CNI配置文件
kubelet主干代码不负责容器网络，而是交由CRI(Container Runtime Interface)进行，docker的CRI是dockershim，它来加载上述配置文件
dockershim调用Docker API创建Infra容器，然后调用CNI插件配置网络。参数第一部分来自dockershim主动设置的环境变量，包括容器里网卡的名字(rth0)，Pod Namespace文件的路径，以及CNI_ARGS这一自定义参数等；第二部分来自CNI配置。
flannel的CNI配置中delegate字段表明这个插件实际工作的交付者。因此Flannel CNI插件的作用就是简单地在delegate中补充一些配置信息，同时保存在/var/lib/cni/flannel下
创建cni0网桥(如果没有的话)，进入network namespace创建veth pair设备，将这端的名字设为参数中容器网卡的名字，将另一端归属于cni0网桥(可能要设置Hairpin Mode来允许同一个包从这个端口进来又出去，因此如果设置了容器的端口转发，容器内部访问宿主机哪个端口时实际上会回到容器里)

因此在k8s中，所有的容器之间都是可以“通”的，容器看到的ip与真实ip是一致的

解读Kubernetes三层网络方案

即只使用原来的三层网络

host-gw(host-gateway)

给node1的路由表设置node2网段IP对应的下一跳IP为node2的IP并且通过eth0设备发送，由于设置了下一跳IP，此时数据链路层就会用下一跳IP查出的MAC地址封装数据包。到达node2后，发现目的IP为子网中容器的IP，此时交由cni0处理

目的MAC 目的IP

node2的MAC node2中容器的IP

由于需要node1知道node2的MAC，因此host-gw要求集群之间是二层可达的

但也由此相比VXLAN减少了性能损耗
Calico

原理大致与host-gw相同，但是使用了BGP协议来在集群中分发路由信息。Calico项目由以下三个部分组成
- CNI插件
- Felix，负责在宿主机上插入路由规则的DaemonSet
- BIRD，BGP客户端，负责在集群中分发路由信息
另外Calico不会在集群中创建任何的网桥设备，而是直接为每个容器创建连到宿主机上的veth pair(由于没有网桥，因此宿主机路由规则里也要写明去本网段xx容器IP得经由xxveth设备)

默认情况下Calico维护的网络遵循Node-toNode Mesh模式，$N^2$量级，因此推荐100以下用。大规模集群推荐使用Route Reflector模式，即指定若干节点来学习全局路由信息，其余节点仅跟这几个节点交换信息。

开启IPIP模式以后，Calico可以突破二层网络的限制。具体做法是将node1上到node2子网下一跳的eth0设备替换为tunl0设备(IP隧道设备)，然后在外面封装一层IP报头，伪装成node1到node2的IP包

目的MAC 目的IP payload

下一跳路由器的MAC node2的IP 原IP数据报

不扩展host-gw给中间路由器也指定网段下一跳mac的原因是公有云环境下用户肯定不能随意更改服务器配置

目的MAC	目的IP
node2的MAC	node2中容器的IP

目的MAC	目的IP	payload
下一跳路由器的MAC	node2的IP	原IP数据报

Kubernetes中的网络隔离：NetworkPolicy

Calico、Weave均实现了NetworkPolicy，Flannel需要额外安装前述二者中一个

apiVersion: networking.k8s.io/vl
kind: NetworkPolicy
metadata:
  name: test-network-policy
  namespace: default
spec:
  podselector: #如果设为{}，那就是对Namespace下所有Pod起作用
    matchLabels:
      role: db #所有携带了role=db的Pod
  policyTypes:
  - Ingress
  - Egress
  ingress: #流入白名单
  - from: #下方列表项间是“或”关系，列表项内才是与关系，因此可以在列表项内定义并列的(同一缩进层级)ipBlock和namespaceSelector规则
    - ipBlock: #源地址属于172.17.0.0/16且不属于172.17.1.0/24
        cidr: 172.17.0.0/16
        except:
        - 172.17.1.0/24
    - namespaceSelector:
        matchLabels:
          project: myproject
    - podSelector:
        matchLabels:
          role: frontend
    ports:
    - protocol: TCP
      port: 6379
  egress: #流出白名单
  - to:
    - ipBlock:
        cidr: 10.0.0.0/24
    ports:
    - protocal: TCP
      port: 5978

NetworkPolicy通过iptables规则来实现隔离，而iptables实际上操作的是Linux的Netfilter

找到容器不容易：Service、DNS与服务发现

Service也通过iptables设置转发规则，通过对转发目的的概率设置，从而实现deployment下Pod的负载均衡

但是这样也造成大量Pod存在时，iptables不断更新带来性能的损耗，因此推荐开启kube-proxy的IPVS模式，大致就是搞一个虚拟网卡，把VIP分配给他以后设置多台虚拟主机，每台直接代理一个Pod，然后它们以轮询规则作为负载均衡策略。因为IPVS在内核态，所以无需频繁切换到内核态维护iptables。

对象	DNS记录
ClusterIP模式的Service	`${service-name}.${namespace}.svc.cluster.local`
ClusterIP=None模式的Headless Service	同上，但返回的是所有被代理的Pod的IP地址的集合
ClusterIP模式Service代理的Pod	`${pod-name}.${service-name}.${namespace}.svc.cluster.local`
Headless Service代理的声明了hostname和subdomain的Pod	`${hostname}.${subdomain}.${namespace}.svc.cluster.local`

从外界连通Service与Service调试“三板斧”

由于Service依赖宿主机上kube-proxy生成的iptables规则和DNS记录，因此离开集群后这些信息是无用的。

从外部访问Service主要有如下方式：

使用NodePort
```
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  ...
spec:
  type: NodePort
  ports:
  - nodePort: 8080 #暴露给外部的端口
    port: 30080 #暴露在Cluster IP的端口，集群内部访问Service
    targetPort: 80 #代理的Pod的端口，实际访问Pod:这个端口
    protocol: TCP
    name: http
```
Kuberetes会对离开宿主机的IP包(仅限于因为Service而被转发的，可以通过DNAT过程加上去的0x4000标志检测)做SNAT，将源IP换成自己的IP或者自己网桥的IP。这也很容易理解，例如client->node2，但是node2因为负载均衡把包转给了node1，此时如果node1收到的包src是client的话，那回复给client会造成client的收发不一致。因此需要node2给node1转发时把src IP换成自己的，组hi后再从自己这回client。

如果需要明确知道具体是哪个Pod在负责处理请求，那这样是不行的，可以开启spec.externalTrafficPolicy=local，让请求只会被转发到自己node上的Pod。
使用LoadBalancer，适用于公有云服务
使用ExternalName，相当于在kube-dns添加了一条CNAME别名记录，访问xxx.cluster.local和访问externalName效果相同
```
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  ...
spec:
  type: ExternalName
  externalName: my.database.example.com
```
使用externalIP来代理Pod，这个IP得是你能够路由到的在集群中的一个节点

Kubernetes中的Ingress对象

Ingress相当于Service的”Service”

apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: Ingress
metadata:
  ...
spec:
  tls:
  - hosts:
    - cafe.example.com
    secretName: cafe-secret
  rules:
  - host: cafe.example.com #必须是标准的域名格式字符串，不能是IP地址
    http:
      paths:
      - path: /tea #域名下不同的路径交给不同的service
        backend:
          serviceName: tea-svc
          servicePort: 80
      - path: /coffee
        backend:
          serviceName: coffee-svc
          servicePort: 80

可以使用Nginx Ingress Controller等等Ingress Controller来检测Ingress对象的创建，自动创建相关负载均衡服务，之后这可以用一个Service对外暴露这个服务即可。

使用到的yaml文件需要查阅相关controller提供的资料

Kubernetes的资源模型与资源管理

kind: Pod
spec:
  containers:
  - name: db
    ...
    resources:
      requests:
        memory: "64Mi" #64MB内存，单位可以是Mi，M，Ki，K……
        cpu: "250m" #250millicpu，即0.25个CPU的计算能力，这里写0.25也可以
      limits:
        memory: "128Mi"
        cpu: "500m"
  - name: ...
  #最终Pod占用的资源是容器占用资源的总和，其中内存资源不可压缩，缺失会造成Out-Of-Memory从而被内核终止，CPU资源可压缩，缺失仅会造成一定程度的饥饿

requests是调度时使用的资源量，即Pod一开始会申请这么多资源以供调度，limits则是Cgroups中设立的最大资源量。当node不满足Pod的requests时，Pod会被调度到其他节点(失败重启)

若requests和limits中cpu的值为相等的整数n，那么会使其绑定到n个cpu上

类似于cpuset功能，减少cpu之间的上下文切换

Pod的三种QoS(Quality-Of-Service)级别：

Guaranteed：每个容器都同时设置了requests和limits(只有limits时requests与其一致，因此也是该情况)
Burstable：至少有一个容器设置了requests
BestEffort：啥也没有

当整个kubernetes宿主机的资源发生不足，例如内存、文件系统可用空间低于阈值，会触发Eviction即资源回收，回收优先级依次为：

BestEffort
Burstable且对象处于饥饿且资源使用量超过requests
Guaranteed且资源使用量超过limits或宿主机memory pressure

因此建议将DaemonSet的Pod都设为Guaranteed类型，否则其被回收之后会立刻创建，从而造成回收的失效

Kubernetes的默认调度器

两个控制循环：

Informer负责监听Pod的变化，更新调度器缓存以及维护优先队列
主循环
- 从队列中Pop出Pod
- 进行Predicate操作，选出潜在的node
- 进行Priorities操作，对潜在node进行打分
- Bind操作只更新缓存，称为Assume，乐观
  
  失败不要紧，同步操作最终会让现实与调度器缓存一致
- 发起Goroutine联系API server发起异步请求
  
  实际Pod开始执行时，也会再跑一次Predicates进行二次确认

Kubernetes默认调度器调度策略解析

Predicates预选主要有四种

GeneralPredicates，简单地考察node的资源是否够Pod的requests
Volume相关
- NoDiskConflict：多个Pod声明挂载的PV是否有冲突(不允许被共享之类)
- MaxPDVolumeCountPredicate：检查一个节点上某个类型的PV是否超过了一定数目
- VolumeZonePredicate：检查Zone标签(高可用域)是否匹配
- VolumeBindingPredicate：nodeAffinity字段是否匹配
宿主机相关，比如PodToleratesNodeTaints，只有污点被允许时才能调度，NodeMemoryPressurePredicate，内存是否足够

Pod相关，大多和general重合，另外有考察Pod和已有的Pod之间affinity(亲密度)和anti-affinity的关系

spec:
  affinity:
    podAntiAffinity: #反亲密度
      requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution: #调度时必须考虑
      - weight: 100
        podAffinityTerm:
          labelSelector:
            matchExpressions: #不与携带有security=S2的Pod在一个节点上
            - key: security
              operator: in
              values:
              - S2
          topologyKey: kubernetes.io/hostname #作用域为那些携带了kubernetes.io/hostname标签的节点

实际会并发16个Goroutine，为所有node计算shi否合适

Priorities优选策略

最常用的是LeastRequestedPriority(空闲资源最多)和BanlancedResourceAllocation(分配最平均)等

Kubernetes默认调度器的优先级和抢占机制

PriorityClass示例：

apiVersion: scheduling.k8s.io/v1
kind: PriorityClass
metadata:
  name: high-priority
value: 1000000 #不大于1e9的整数
globalDefault: false #为true则成为系统默认值，false则只作用于这个PriorityClass
description: "..."

kind: Pod
spec:
  ...
  priorityClassName: high-priority

这个value就体现在默认调度器的优先队列中

当高优先级Pod调度失败时，发生抢占事件。此时并不会立刻抢占，而是将抢占者的spec.nominatedNodeName设为将被抢占的节点名字，等到被抢占者_优雅退出_以后才被调度。在此期间给更高优先级抢占者的到来留下了充足的时间。

抢占算法使用了两个队列

activeQ：下一个调度周期需要调度的对象

Pop出队发生在这个队列中
unschedulableQ：调度失败的对象

unschedulableQ中Pod更新以后，会被挪到activeQ中重新给予机会

抢占流程：

检查调度失败原因，确认抢占可以找到新节点
复制一份缓存中的节点信息，用副本来模拟找出最佳结果，得出牺牲者列表
1. 清理牺牲者列表中的nominatedNodeName
2. 设置抢占者的nominatedNodeName > 进入activeQ
  
  如果其优先级很低，那可能还不如普通高优先级Pod
3. 向API server逐一删除牺牲者

由于有抢占者的存在，因此一对Pod和节点之间进行预选时其实要运行两次预选算法，第一次是假设潜在抢占者在节点上运行(防止有InterPodAntiAffinity)，第二次假设不在，只有两次都通过了才会将Pod和节点视为可绑定

Kubernetes GPU管理与Device Plugin机制

kind: Pod
spec:
  containers:
  - name: ...
    resources:
      limits:
        nvida.com/gpu: 1 #k8s并不在乎这个key的含义是什么，它只管计算value是否超出了容量

在kubernetes中，资源可用量来自于Node对象的Status

apiVersion: v1
kind: Node
...
Status:
  Capacity:
    cpu: 2
    memory: 2049008Ki

因此可以用PATCH操作来增加自定义资源量的记录

实际上这样的工作可以交给Device Plugin来管理。

Device Plugin通过gRPC的方式与kubelet通信，ListAndWatch接口负责定时汇报GPU列表，Allocate接口负责分配一个可用GPU，返回设备路径和驱动路径。

第一章 云原生大事记

第二章 容器技术基础

Namespace

Cgroups

File System

Linux容器实战

Volume

第三章 Kubernetes设计与架构

第四章 Kunernetes集群搭建与配置

kubeadm

k8s应用

第五章 Kubernetes编排原理

为什么需要Pod

深入解析Pod对象

Pod对象使用进阶

“控制器”思想

作业副本与水平拓展

深入理解StatefulSet：拓扑状态

深入理解StatefulSet：存储状态

容器化守护进程：DaemonSet

撬动离线业务：Job与CronJob

声明式API与Kubernetes编程范式

声明式API的工作原理

API编程范式的具体原理

基于角色的权限控制：RBAC

聪明的微创新：Operator工作原理解读

Kubernetes存储原理

持久化存储：PV和PVC的设计与实现原理

深入理解本地持久化数据

开发自己的存储插件：FlexVolume与CSI

Kubernetes网络原理

单机容器网络的实现原理

深入解析容器跨主机网络

Kubernetes网络模型与CNI网络插件

解读Kubernetes三层网络方案

Kubernetes中的网络隔离：NetworkPolicy

找到容器不容易：Service、DNS与服务发现

从外界连通Service与Service调试“三板斧”

Kubernetes中的Ingress对象

Kubernetes的资源模型与资源管理

Kubernetes的资源模型与资源管理

Kubernetes的默认调度器

Kubernetes默认调度器调度策略解析

Kubernetes默认调度器的优先级和抢占机制

Kubernetes GPU管理与Device Plugin机制

第一章云原生大事记

第二章容器技术基础