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：
- 更具表達力，即更精細的力度控制；
- 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；
- 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"
或
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：
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。
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
NoExecute的taint對節點上正在運行的Pod有以下影響：
- 沒有設置toleration的pod會被立刻驅逐；
- 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；
- 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：
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：
- 每個Pod都能獨立判斷和決定是否還有任務項需要處理；
- 如果某個Pod正常結束，則Job不會再啟動新的Pod；
- 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；
- 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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