一.探针概述 探针是有 kubelet 对容器执行的定期诊断,并不是由 Master 节点发起的探测,而是由每一个 Node 所在的 kubelet 进行探测,这样可以减轻 Master 节点系统负载压力. kubelet 要执行诊断,kubelet 调用由容器实现的 Handler (处理程序).一共有三种类型的处理程序: ExecAction: 在容器内执行指定命令.如果命令退出时返回码为 0 则认为诊断成功,非 0 都属于不成功. TCPSocketAction: 对容器的 IP 地址上的

背景 1,之前我们的yaml文件里面有就绪探针. 2,探针是检测一个文件是否生成,生成了说明服务正常. 3,现在要加一个检测,也是一个文件是否存在并且不为空. 4,只有两个条件同时满足了 服务才算正常.然后就可以给外部提供服务了. 一.k8s的探针 1,K8s的探针,其实就是一种检测预设是否满足一种条件,然后做出相应的动作. 2,比如检测容器是否正常,服务是否正常,是一种提前做出反应的一种手段机制. 3,容器的启动和服务的状态是我们最关心的. 4, 存活探针:检测容器是否启动存活 就绪探针:检测

(6)容器是否健康: spec.container.livenessProbe.若不健康,则Pod有可能被重启(可配置策略)   (7)容器是否可用: spec.container.readinessProbe.若不健康,则service不会访问到该Pod pod创建过程:

什么是清单 说白了清单是k8s当中用来定义pod的文件,语法格式遵循yaml语法,在yaml当中可以定义控制器类型,元数据,容器端口号等等等....,也可以针对于清单对pod进行删除等操作 为什么太学习k8s清单 对于用kubectl命令的方式运行一个或者多个pod会有一定的局限性,比如我们想建立一个自主式pod,不需要任何控制器管理,又或者想定义元数据,一个pod跑多个docker容器,这些操作对于kubectl来说非常麻烦,因此我们应该学会用清单的方式定义pod pod类型 pod可以分为2

在设计关键任务.高可用应用程序时,弹性是要考虑的最重要因素之一. 当应用程序可以快速从故障中恢复时,它便具有弹性. 云原生应用程序通常设计为使用微服务架构,其中每个组件都位于容器中.为了确保Kubernetes托管的应用程序高可用,在设计集群时需要遵循一些特定的模式,其中有"健康探测模式".应用高可观察性原则(HOP)可确保您的应用程序收到的每个请求都能及时找到响应. The High Observability Principle (HOP) 高可观察性原则是基于容器的应用程序设计原

1. 荒腔走板 最近一两个月生产K8s集群频繁出现短时503 Service Temporarily Unavailable,还不能主动复现,相当郁闷,压力山大. HTTP 5xx响应状态码用于定义服务端错误. 500 Internal Server Error: 所请求的服务器遇到意外的情况并阻止其执行请求,通常针对单个请求,整个站点有时还是提供服务. 502 Bad Gateway Error 暗示连接链路中某个服务器下线或者不可用: 503 Service Unavailable 意味着托

环境信息 在K8S环境通过helm部署了Jenkins(namespace为helm-jenkins),用于日常Java项目构建: kubernetes:1.15 jenkins:2.190.2 helm版本:2.16.1 如果您想了解helm部署Jenkins的详情,请参考<> 问题描述 在Jenkins任务密集时,Jenkins页面响应缓慢,偶尔有白屏情况发生(稍后自动回复),而且构建速度也明显变缓,查看具体的数据: K8S环境已装了metrics-server,用命令kubectl to

好未来数据中台 Node.js BFF实践系列文章列表: 基础篇 实战篇(TODO) 进阶篇(TODO) 好未来数据中台的Node.js中间层从7月份开始讨论可行性,截止到9月已经支持了4个平台,其中3个平台生产环境稳定,另1个在测试阶段近期上线. 我4月份刚加入数据中台,原本的想法是半年内不做大刀阔斧的改变,优先完善团队现有的基建设施,比如组件库.charts库.工具.规范等.Node.js中间层的立项完全是一个意外. 某次中台周例会上讨论到前后端协作效率问题,我一时嘴贱提到Node.js中间

文章原文 存活探针 Kubelet使用liveness probe(存活探针)来确定何时重启容器.例如,当应用程序处于运行状态但无法做进一步操作,liveness探针将捕获到deadlock,重启处于该状态下的容器,使应用程序在存在bug的情况下依然能够继续运行下去(谁的程序还没几个bug呢). Kubelet使用readiness probe(就绪探针)来确定容器是否已经就绪可以接受流量.只有当Pod中的容器都处于就绪状态时kubelet才会认定该Pod处于就绪状态.该信号的作用是控制哪些Po

背景 某项目采用微服务架构,dubbo 框架,K8s 方式部署. 其中 HTTP 协议由网关应用统一处理,大部分应用仅提供 dubbo 协议. 目标 应用某个实例(pod)状态异常时,尝试自动重启恢复. 解决 K8s 提供了3种存活探针(livenessProbe),以实现 pod 状态异常时重启. HTTPGetAction 首先排除了,因为上文我们说了,HTTP 访问由网关统一处理,应用本身没有 HTTP 协议. 然后是 TCPSocketAction,该探针仅能确认 dubbo 端口是否为

k8s之资源限制以及探针检查 一.资源限制 1. 资源限制的使用 当定义Pod时可以选择性地为每个容器设定所需要的资源数量.最常见的可设定资源是CPU和内存大小,以及其他类型的资源. 2. reuqest资源(请求)和limit资源(约束) 当为Pod中的容器指定了request资源时,调度器就使用该信息来决定将Pod调度到哪个节点上.当还为容器指定了limit资源时,kubelet就会确保运行的容器不会使用超出所设的limit资源量.kubelet还会为容器预留所设的request资源量,供该

容器探针 探针是由 kubelet对容器执行的定期诊断.要执行诊断, kubelet 调用由容器实现的    Handler .有三种类型的处理程序:   ExecAction :在容器内执行指定命令.如果命令退出时返回码为 0 则认为诊断成功.   TCPSocketAction :对指定端口上的容器的 IP 地址进行 TCP 检查.如果端口打开,则诊断被认为是成功的.   HTTPGetAction :对指定的端口和路径上的容器的 IP 地址执行 HTTP Get 请求.如果响应的状态码大于

Spring Boot 2.3将包括对Kubernetes liveness&readiness Probe的本地支持,扩展了2.2的"运行状况组"支持,允许开发人员选择运行状况指标的子集,并将其分组为单个相关的运行状况. Kubernetes的活性Liveness和就绪性probes探针 在Kubernetes中,活性和就绪性Kubernetes概念代表了应用程序状态的各个方面. 应用程序的活动状态指示内部状态是否有效.如果活性Liveness被破坏,则意味着应用程序本身处于

重启策略 (RestartPolicy ) Always:当容器终止退出后,总是重启容器,默认策略. 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.   probe有以下两种类型: livenessProbe:如果检查失败,将杀死容器,根据Pod的restartPolicy来操作. readinessProbe: 如果检查失败,Kubernetes会把Pod从service endpoints中剔除   Probe支持以下三种检查

大部分的应用程序我们在部署的时候都会适当的添加监控,对于运行载体容器则更应该如此.kubernetes提供了 liveness probes来检查我们的应用程序.它是由节点上的kubelet定期执行的. 首先说一下Pod的整个生命阶段: Pending:表示集群系统正在创建Pod,但是Pod中的container还没有全部被创建,这其中也包含集群为container创建网络,或者下载镜像的时间: Running:表示pod已经运行在一个节点商量,并且所有的container都已经被创建.但是并不

Production-Grade Container Orchestration - Automated container deployment, scaling, and management. 生产级别的容器编排系统--自动化的容器部署.扩展和管理. 1. 引言 由于最近在学习微服务,所以就基于之前docker的基础上把玩一下k8s(Kubernetes),以了解基本概念和核心功能. 2. What's k8s? k8s涉及到很多基本概念,可以看十分钟带你理解Kubernetes核心概念快

经典案例复盘——运维专家讲述如何实现K8S落地 背景介绍 运满满自开始微服务改造以来,线上线下已有数千个微服务的 Java 实例在运行中.这些 Java 实例部署在数百台云服务器或虚机上,除少数访问量较高的关键应用外,大部分实例均混合部署. 这些实例的管理,采用自研平台结合开源软件的方式,已实现通过平台页面按钮菜单执行打包.部署.启动.停止以及回滚指定的版本等基本功能,取得了不错的效果.但仍然存在如下几个痛点: 实例间资源隔离,尤其在高峰期或故障期间,单服务器上不同实例间 CPU 和内存资源的争

一.kubectl的命令参数 1)kubectl 能使用的命令.即查看帮助 [root@k8s6 ~]# kubectl kubectl controls the Kubernetes cluster manager. Find more information at: https://kubernetes.io/docs/reference/kubectl/overview/ Basic Commands (Beginner): create Create a resource from a

这个问题,很多使用使用kubeadm的用户都会遇到. 网上也有类似的帖子,从源代码编译这种思路, 在生产环境,有些不现实. 还是使用kubeadm的命令操作,比较自然一点. 当然,自行生成一套证书,也是在新安装集群里,可以考虑的方案. =============================================== .问题起源 kubeadm 是 kubernetes 提供的一个初始化集群的工具,使用起来非常方便.但是它创建的apiserver.controller-manager

一.Kubernetes系列之介绍篇   •Kubernetes介绍 1.背景介绍 云计算飞速发展 - IaaS - PaaS - SaaS Docker技术突飞猛进 - 一次构建,到处运行 - 容器的快速轻量 - 完整的生态环境 2.什么是kubernetes 首先,他是一个全新的基于容器技术的分布式架构领先方案.Kubernetes(k8s)是Google开源的容器集群管理系统(谷歌内部:Borg).在Docker技术的基础上,为容器化的应用提供部署运行.资源调度.服务发现和动态伸缩等一系列

背景 随着小步快跑.快速迭代的开发模式被越来越多的互联网企业认同和采用,应用的变更.升级频率变得越来越频繁.为了应对不同的升级需求,保证升级过程平稳顺利地进行,诞生了一系列的部署发布模式. 停机发布 - 把老版的应用实例完全停止,再发布新的版本.这种发布模式主要为了解决新老版本互不兼容.无法共存的问题,缺点是一段时间内服务完全不可用. 蓝绿发布 - 在线上同时部署相同数量的新老版本应用实例.待新版本测试通过后,将流量一次性地切到新的服务实例上来.这种发布模式解决了停机发布中存在的服务完全不可用问