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百里自来卷

3145人浏览 · 2025-03-27 11:49:43

百里自来卷 · 2025-03-27 11:49:43 发布

简介

Kubernetes（简称 K8s）是一个 开源的容器编排平台，用于自动化 部署、扩展、管理容器化应用 的工具。

假设你有很多个应用（比如用 Docker 打包的服务），Kubernetes 能帮你：

✅ 自动部署：像安装软件一样部署多个容器。
📦 管理资源：统一分配 CPU、内存等资源。
🔁 自动重启：服务挂了自动重启。
⬆️ 滚动升级：不中断服务的情况下发布新版本。
💻 负载均衡：用户访问自动分配到不同容器上。
📈 自动扩容缩容：根据流量自动增加或减少容器数量。

Kubernetes 通常运行在一个集群中，包括：

一个或多个 控制节点（Master）
多个 工作节点（Node）
节点上运行的是容器，比如用 Docker、containerd 等。Docker用来“打包”应用（像造车）。Kubernetes用来“调度管理”这些容器（像管车队）。Docker 管一个容器，Kubernetes 管一堆容器。

Kubernetes 架构采用了 主从（Master-Node） 模式，具有高度的可扩展性和模块化。

+---------------------------------------------------------------+
|                        Kubernetes 集群                        |
|                                                               |
|  +----------------+            +---------------------------+  |
|  |   Master 节点   | <------->   |       Node 节点（工作节点）     |  |
|  +----------------+            +---------------------------+  |
|     控制面（Control Plane）       每个节点上运行 Pod、容器等资源      |
+---------------------------------------------------------------+

Master 控制面组件
kube-apiserver

对外暴露的统一接口，所有操作都要通过它进行。
是 Kubernetes 的“前门”。

etcd

高可用的键值存储系统。
用于保存所有集群状态（如节点信息、Pod 状态、配置等）。

kube-scheduler：调度器，负责将 Pod 分配到合适的节点上。

kube-controller-manager 管理集群中的各种控制器，例如：

节点控制器
副本控制器（ReplicaSet）
端点控制器（Endpoints）
服务账户控制器

cloud-controller-manager（可选） 用于和云平台交互（如创建负载均衡器、磁盘等）。

Node 工作节点组件
kubelet

与 API Server 通信，确保容器按照 Pod 规范运行。
监控 Pod 和容器状态。

kube-proxy

管理服务的网络通信（Service -> Pod）。
实现 Kubernetes 的服务发现与负载均衡。

容器运行时（Container Runtime）

比如 Docker、containerd、CRI-O。
负责真正拉取镜像并运行容器。

其他关键概念

Pod：K8s 最小的调度单位，一个或多个容器的集合。
Service：提供稳定的访问入口，负责负载均衡。
Deployment：控制 Pod 的副本数量，实现滚动更新等。
Namespace：多租户隔离机制。

🧭 总结图示（简化）

用户 -> kubectl -> kube-apiserver -> etcd
                           |
            +--------------+--------------+
            |              |              |
      scheduler     controller-manager   ...
                           |
               控制 Pod 部署 / 更新 / 状态
                           |
                     各 Node 节点
               +----------------------+
               | kubelet + kube-proxy |
               |    + 容器运行时       |
               +----------------------+

Pod 是 Kubernetes 中最小的调度单元。 它是运行一个或多个紧密关联容器的封装体**，比如：

docker run nginx

在 Kubernetes 里，它不会直接运行容器，而是运行一个 Pod，Pod 里面装着这个容器。

一个 Pod 可能包含一个容器（最常见）；多个容器（共享网络 & 存储，用于协作，比如主服务 + 辅助 sidecar）

📦 Pod 特性：

特性	说明
共享网络	Pod 里的容器用同一个 IP，localhost 之间可以通信
共享存储	可挂载同一个 Volume（持久化数据）
生命周期一致	一个 Pod 里的容器是一起创建、一起销毁的
短暂性	Pod 本身是“易失”的，挂了就没了，通常通过 Deployment 来控制它们重建

🧭 Pod 工作流程：

创建一个 Pod（直接或通过 Deployment 等）
kube-scheduler 把它调度到某个 Node
kubelet 在 Node 上启动里面的容器
kube-proxy 负责网络连接
Pod 运行、暴露端口、接收流量等

Kubernetes 中导致 pod 重启的原因

应用程序异常

应用进程崩溃：Pod 内部的应用程序由于未处理的异常、内存溢出（OOM）、访问非法地址等原因崩溃，导致容器退出并被 K8s 重新拉起。
主动退出（exit 非 0）：如果容器的主进程（PID 1）主动退出并返回非零状态码，K8s 会认为容器异常终止，并可能触发重启。

OOM（Out Of Memory）杀死

内存不足（OOMKilled）：当容器内存超出 requests 或 limits 限制，K8s 可能会触发 OOM 终止容器。
Node 级别 OOM：如果 Node 本身内存不足，K8s 可能会触发 OOM 终止某些 Pod（优先终止低优先级的 Pod）。

Liveness Probe 检测失败

存活探针（Liveness Probe）失败：如果 Pod 配置了 livenessProbe，但探测失败（例如健康检查接口未响应或返回错误），K8s 会认为该容器不健康并重启它。

Readiness Probe 失败

就绪探针（Readiness Probe）失败：虽然 Readiness Probe 失败不会直接导致重启，但如果 Pod 一直无法进入就绪状态，可能会被调度器驱逐或被运维人员删除并重新创建。

节点问题

Node 故障：如果运行 Pod 的 Node 发生故障（如宕机、网络异常等），K8s 会将该 Node 标记为 NotReady，并可能在其他 Node 上重新调度 Pod。
Node 重启：如果 Node 由于系统更新、管理员操作等原因重启，Pod 也会随之重启。

可以使用以下命令查看 Pod 的状态和重启原因：

kubectl get pod <pod_name> -o wide
kubectl describe pod <pod_name>
kubectl logs <pod_name> --previous  # 查看上次退出的日志
kubectl get events --sort-by=.metadata.creationTimestamp  # 查看最近的事件

如果 Pod 处于 CrashLoopBackOff 状态，可以进一步检查：

kubectl get pod <pod_name> -o yaml | grep reason

如果怀疑是 OOMKilled：

kubectl describe pod <pod_name> | grep -i oom

如果 Pod 运行的是 Java 应用，JVM 的堆内存（Heap）和 Kubernetes 分配的内存可能存在不匹配的问题：

JVM 默认会基于物理内存计算 -Xmx（最大堆内存），但 K8s 容器中的可用内存是受 limits.memory 限制的。
如果 JVM 误以为它可以使用整个节点的内存，而不是容器的限制，可能导致 堆内存（Heap）+ 其他非堆内存（Metaspace、Stack）总和超出 K8s 限制，最终触发 OOMKilled。

如何避免 OOMKilled？
使用 requests.memory 和 limits.memory

requests.memory：表示Pod 启动时的最小预留内存，用于调度时分配。
limits.memory：表示Pod 最大可使用的内存，超出后会触发 OOMKilled。

resources:
  requests:
    memory: "512Mi"   # 申请 512MB
  limits:
    memory: "1Gi"     # 限制最大 1GB

避免 limits.memory 过低，否则 JVM 可能会因 GC 频繁触发 OOM。 如果业务允许，可以不设置 limits.memory，仅使用 requests.memory，这样 Kubernetes 不会强行杀死超限的进程，而是让 JVM 进行 GC 以尝试释放内存。

监控和优化内存使用

监控 JVM 内存占用
- 使用 Prometheus + Grafana 监控 Pod 内存使用情况
- 结合 JVM Metrics（Micrometer、JMX Exporter） 监控 Heap、GC 频率
优化代码
- 通过 调优 GC（G1GC、ZGC）减少堆外内存泄露
- 避免大量对象滞留，减少 OutOfMemoryError: Metaspace

Kubernetes 中 Pod 节点相关问题

重启是否导致 Pod 名称发生变化
在 Kubernetes 中，Pod 的名称是否变化取决于它是如何创建的。

手动创建的 Pod（裸 Pod）
如果你是用 kubectl apply -f pod.yaml 创建的 裸 Pod，那么：

Pod 重启（节点重启）后不会自动恢复；
如果节点崩溃了，Pod 会直接消失（不会自动迁移到其他节点）；
如果你自己重新创建 Pod，名称可能会改变，取决于你是否指定相同名称；
Pod 是不可恢复的资源 —— 不推荐在生产中使用裸 Pod。

由控制器管理的 Pod（如 Deployment、StatefulSet）

Deployment / ReplicaSet 管理的 Pod
- 如果节点重启、Pod 宕机，Deployment 会重建一个新的 Pod；
- 新的 Pod 名称会变化，因为它们是动态生成的，比如：
```
my-app-7cc7b569b6-lmwvh → my-app-7cc7b569b6-k9zdf
```
StatefulSet 管理的 Pod
- StatefulSet 会保留 Pod 名称（有状态）；
- 名称不会变，例如：
```
my-db-0、my-db-1 这种格式；
```
- 即使节点重启、Pod 被重新调度，名称还是 my-db-0。

在现代生产环境中，使用最多的是 Deployment + ReplicaSet 管理的 Pod，原因如下：

✅ Deployment 是默认的无状态服务部署方式

适合大多数业务场景（如 Web 服务、API 服务、Worker 等）；
支持 滚动更新、回滚、扩缩容、健康检查；
简单易用，社区支持广泛；
与 HPA（水平自动扩展）无缝配合。

✅ StatefulSet 用于有状态服务，使用相对少一些

适用于数据库、Kafka、ZooKeeper 这类 有状态服务；
支持固定 Pod 名称和稳定持久化存储（如 my-app-0, my-app-1）；
支持有序部署、扩容、缩容；
配置和管理更复杂，不适合大规模无状态服务。

✅ DaemonSet 适合做守护进程

用于每个节点运行一个 Pod，比如日志采集（Fluentd）、监控 Agent（Prometheus Node Exporter）等；
用量少但场景明确。

❌ 裸 Pod 几乎不用于生产

不具备自愈能力；
无法自动调度、自动扩缩容；
容易丢失，不安全。

在现代生产环境中，大多数情况下一个 Pod 只运行一个主要容器，但也存在运行多个容器的情况，具体看应用场景。

单容器 Pod（最常见）

绝大多数业务服务（Web 服务器、API 服务、后台任务）都是一个 Pod 只运行一个主容器；
简单、易管理、资源隔离清晰；
Kubernetes 的设计理念是“一组紧密相关的容器组成一个 Pod”，但大多数场景一个容器足够了。

多容器 Pod（Sidecar 模式等）

多个容器共享一个 Pod 网络和存储，彼此协作；
常见场景包括：
- Sidecar 容器：
  - 日志采集（如 Fluentd sidecar 跟主容器一起工作）；
  - 配置更新（如 Envoy 代理、Istio Sidecar）；
  - 监控 Agent；
  - 数据同步；
- Adapter 容器：
  - 对主应用进行辅助处理，例如缓存、代理等。
多容器 Pod 让业务容器和辅助容器能紧密协同，且共享生命周期。