Local PV是从kuberntes 1.10开始引入,本质目的是为了解决hostPath的缺陷.通过PV控制器与Scheduler的结合,会对local PV做针对性的逻辑处理,从而,让Pod在多次调度时,能够调度到同一个Node上. 这次,测试了一下将local PV挂载到一个httpd的应用上. 要注意,pvc是按namespace提供的.还有,matchExpressions作匹配的主机名规则. 一,local-pv.yaml kind: StorageClass apiVersion

上面我们创建了后端是 hostPath 类型的 PV 资源对象,我们也提到了,使用 hostPath 有一个局限性就是,我们的 Pod 不能随便漂移,需要固定到一个节点上,因为一旦漂移到其他节点上去了宿主机上面就没有对应的数据了,所以我们在使用 hostPath 的时候都会搭配 nodeSelector 来进行使用.但是使用 hostPath 明显也有一些好处的,因为 PV 直接使用的是本地磁盘,尤其是 SSD 盘,它的读写性能相比于大多数远程存储来说,要好得多,所以对于一些对磁盘 IO 要求比

Optional parameters backoffLimit: Number of retries for pods launched by the job. If you want your pods to never restart, you need to set it at 0. However due to some issuewhere pod can’t be restarted beyond backoffLimit it’s better, if you use “rest

参考资料: K8S-网络隔离参考 OpenContrail is an open source network virtualization platform for the cloud. – Kube-O-Contrail – get your hands dirty with Kubernetes and OpenContrail OpenContrail is an open source network virtualization platform for the cloud. Ope

    只有nfs和rbd的,本人翻译确实很渣         在容器中磁盘文件寿命是短暂的,当在容器中运行一些重要程序时,这会产生一些问题. 首先,当一个容器崩溃后,kubelet将重新启动该容器,但是文件将会丢失 - 容器将会以最初的状态启动. 第二,当在一个Pod中运行多个容器的时候,它需要在多个容器中共享文件. k8s的Volume就是为了解决这些问题     Background   Docker也有  volumes的概念, 尽管它点失败和缺乏有效的管理. 在Docker里, 一个v

k8s网络主题系列: 一.k8s网络之设计与实现 二.k8s网络之Flannel网络 三.k8s网络之Calico网络 简介 Flannel是CoreOS团队针对Kubernetes设计的一个网络规划服务,简单来说,它的功能是让集群中的不同节点主机创建的Docker容器都具有全集群唯一的虚拟IP地址. 在默认的Docker配置中,每个节点上的Docker服务会分别负责所在节点容器的IP分配.这样导致的一个问题是,不同节点上容器可能获得相同的内外IP地址.并使这些容器之间能够之间通过IP地址相互找

deployment 我们已经知道k8s是通过各种controller来管理pod的生命周期.为了满足不同业务场景,k8s开发了Deployment.ReplicaSet.DaemonSet.StatefuleSet.Job 等多种 Controller.我们首先学习最常用的 Deployment. 运行一个deployment [root@ken ~]# kubectl run httpd-ken1--generator=run-pod/v1 --image=httpd --replicas=

十几年前就有一些公司开始践行服务拆分以及SOA,六年前有了微服务的概念,于是大家开始思考SOA和微服务的关系和区别.最近三年Spring Cloud的大火把微服务的实践推到了高潮,而近两年K8S在容器编排的地位确定之后大家又开始实践起以K8S为核心的云原生思想和微服务的结合如何去落地,2018年又多出一个ServiceMesh服务网格的概念,大家又在思考如何引入落地ServiceMesh,ServiceMesh和K8S以及Spring Cloud的关系如何等等. 确实有点乱了,这一波又一波的热潮

不要重复造轮子,我觉得这个方案比较适合现在的情况. 我们知道,如果手工查看k8s里指定pod的日志输出,一般的方案如下: kubectl logs -f -n [namespace] [pod] -c [container] 那如何移值到gotty下面,通过web方式查看呢? 第一步,启动gotty,限制用户能输入的命令(防止非法操作) ./gotty -w -p 8081 --title-format 4k --permit-arguments kubectl logs -f 第二步,通过浏览

周六作的, 慢慢完善. #! /usr/bin/env bash set -e set -u set -x #让此脚本可以重复执行,所以加了一些判断 #使用系统的PATH环境 export PATH=$(echo $PATH) function iptables_clear() { #重置iptables iptables -P INPUT ACCEPT iptables -P FORWARD ACCEPT iptables -P OUTPUT ACCEPT iptables -t nat -P

一,安装docker-ce 17.031,下载rpm包 Wget -P /tmp https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/7/x86_64/stable/Packages/docker-ce-17.03.0.ce-1.el7.centos.x86_64.rpm wget -P /tmp https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/7/x86_64/stable/Packages/d

K8s一些命令:通过yaml文件创建:kubectl create -f xxx.yaml (不建议使用,无法更新,必须先delete)kubectl apply -f xxx.yaml (创建+更新,可以重复使用)通过yaml文件删除:kubectl delete -f xxx.yaml查看kube-system namespace下面的pod/svc/deployment 等等(-o wide 选项可以查看存在哪个对应的节点)kubectl get pod /svc/deployment -

通过yaml文件创建: kubectl create -f xxx.yaml (不建议使用,无法更新,必须先delete) kubectl apply -f xxx.yaml (创建+更新,可以重复使用) 通过yaml文件删除: kubectl delete -f xxx.yaml 查看kube-system namespace下面的pod/svc/deployment 等等(-o wide  选项可以查看存在哪个对应的节点) kubectl get pod/svc/deployment -n

一.概述 线上有一套k8s集群,部署了很多应用.现在需要对一些基础服务做一些常规检测,比如: 系统时间,要求:k8s的每一个节点的时间,差值上下不超过2秒 k8s版本,要求:k8s的每一个节点的版本必须一致 redis集群,要求:1. 查看cluster nodes状态 2. AOF状态 etcd,要求:访问etcd的api,能获取到版本信息, 说明etcd服务正常 mysql,要求:获取mysql运行统计时间,能获取说明mysql服务正常 ceph,要求:使用ceph osd tree命令查看

1 Kubernetes入门及概念介绍 Kubernetes(K8s)是自动化容器操作的开源平台,这些操作包括部署,调度和节点集群间扩展.开源将Docker 看成Kubernetes内部使用的低级别组件. Kubernetes不仅支持Docker,还支持Rocket,这是另一种容器技术.使用Kubernetes可以实现如下功能: 1)自动化容器的部署和复制: 2)随时扩展或收缩容器规模: 3)将容器组织成组,并且提供容器间的负载均衡: 4)很容易地升级应用程序容器的新版本: 5)提供容器弹性,如

一.spinnaker概述 1.spinnaker是netflix开源的一款云发布CI/CD,其前身是Asgard,spinnaker支持各种部署目标,包括OpenStack.DC/OS.Kubernetes 和 Cloud Foundry等. 2.功能概述 & 通过灵活和可配置 Pipelines,实现可重复的自动化部署: & 提供所有环境的全局视图,可随时查看应用程序在其部署 Pipeline 的状态: & 通过一致且可靠的 API ,提供可编程配置: & 易于配置.维

本文将介绍如何使用kubectl列举K8S集群中运行的Pod内的容器镜像. 注意:本文针对K8S的版本号为v1.9,其他版本可能会有少许不同. 0x00 准备工作 需要有一个K8S集群,并且配置好了kubectl命令行工具来与集群通信.如果未准备好集群,那么你可以使用Minikube创建一个K8S集群,或者你也可以使用下面K8S环境二者之一: Katacoda Play with Kubernetes 如果需要查看K8S版本信息,可以输入指令kubectl version. 在本练习中,我们将使

一.准备环境 !docker-ce---17.06.2-ce !k8s集群----1.11.1 !helm部署工具---helm-v2.10.0 !spinnaker-charts---spinnaker-0.5.0 环境准备参考我的其他两篇博文: https://www.cnblogs.com/cuishuai/p/9485939.html https://www.cnblogs.com/cuishuai/p/9525656.html 二.示例说明 由于本次只是验证spinnaker工作流程,

一.知识准备 ● 本文详细探索deployment在滚动更新时候的行为 ● 相关的参数介绍:   livenessProbe:存活性探测.判断pod是否已经停止   readinessProbe:就绪性探测.判断pod是否能够提供正常服务   maxSurge:在滚动更新过程中最多可以存在的pod数   maxUnavailable:在滚动更新过程中最多不可用的pod数 二.环境准备 组件 版本 OS Ubuntu 18.04.1 LTS docker 18.06.0-ce 三.准备镜像.yam

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

超出容器的内存限制 只要节点有足够的内存资源,那容器就可以使用超过其申请的内存,但是不允许容器使用超过其限制的 资源.如果容器分配了超过限制的内存,这个容器将会被优先结束.如果容器持续使用超过限制的内存, 这个容器就会被终结.如果一个结束的容器允许重启,kubelet就会重启他,但是会出现其他类型的运行错误. 本实验,我们创建一个Pod尝试分配超过其限制的内存,下面的这个Pod的配置文档,它申请50M的内存, 内存限制设置为100M. memory-request-limit-2.yaml ap