44、Kubernetes容器玩法全解析

原创 于 2025-12-07 16:49:08 发布 · 14 阅读 · 0 ·
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#Kubernetes #容器 #网络模型

Kubernetes容器玩法全解析

1. 容器端口转发与网络模型

在Kubernetes系统中，Pod是基本的计算单元。为了更有效地使用Pod，我们先来了解容器端口转发以及Kubernetes的四种网络模型。

1.1 准备工作

为了演示四种网络模型的工作原理，我们将运行两个nginx Web应用。Docker Hub上nginx的默认端口是80，我们将通过修改nginx配置文件和Dockerfile，把端口从80改为8800，创建一个新的nginx Docker镜像。具体步骤如下：
1. 创建一个简单的nginx配置文件 nginx.conf ，监听8800端口： 

# cat nginx.conf
server {
    listen       8800;
    server_name  localhost;

    #charset koi8-r;
    #access_log  /var/log/nginx/log/host.access.log  main;
    location / {
        root   /usr/share/nginx/html;
        index  index.html index.htm;
    }
    #error_page  404              /404.html;
    # redirect server error pages to the static page /50x.html
    #
    error_page   500 502 503 504  /50x.html;
    location = /50x.html {
        root   /usr/share/nginx/html;
    }
}
  1. 修改默认的nginx Dockerfile，将暴露端口从80改为8800，并添加配置文件： 
# cat Dockerfile
FROM debian:jessie
MAINTAINER NGINX Docker Maintainers "docker-maint@nginx.com"
RUN apt-key adv --keyserver hkp://pgp.mit.edu:80 --recv-keys 
573BFD6B3D8FBC641079A6ABABF5BD827BD9BF62
RUN echo "deb http://nginx.org/packages/mainline/debian/ jessie nginx" >> 
/etc/apt/sources.list
ENV NGINX_VERSION 1.9.9-1~jessie
RUN apt-get update && \
    apt-get install -y ca-certificates nginx=${NGINX_VERSION} && \
        rm -rf /var/lib/apt/lists/*
COPY nginx.conf /etc/nginx/conf.d/default.conf
# forward request and error logs to docker log collector
RUN ln -sf /dev/stdout /var/log/nginx/access.log
RUN ln -sf /dev/stderr /var/log/nginx/error.log
VOLUME ["/var/cache/nginx"]
EXPOSE 8800
CMD ["nginx", "-g", "daemon off;"]
  1. 使用Docker命令构建镜像： 
# docker build -t $(YOUR_DOCKERHUB_ACCOUNT)/nginx_8800 .
  1. 推送镜像到Docker Hub仓库： 
# docker push $(YOUR_DOCKERHUB_ACCOUNT)/nginx_8800

完成上述步骤后，你可以使用纯Docker命令运行容器： 

docker run -d -p 8800:8800 msfuko/nginx_8800

使用 curl $IP:8800 ，你应该能看到nginx的欢迎页面。如果你在Linux上运行，可以使用 ifconfig 命令查找 $IP ；如果你通过Docker machine在其他平台上运行，可以使用 docker-machine ip 命令。

1.2 四种网络模型

Kubernetes有四种网络模型，下面详细介绍：
- 容器到容器通信 ：在一个Pod中创建两个nginx容器，分别监听80和8800端口。 

# cat nginxpod.yaml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: nginxpod
spec:
  containers:
    -
      name: nginx80
      image: nginx
      ports:
        -
          containerPort: 80
          hostPort: 80
    -
      name: nginx8800
      image: msfuko/nginx_8800
      ports:
        -
          containerPort: 8800
          hostPort: 8800

创建Pod： 

# kubectl create -f nginxpod.yaml

使用 kubectl get pods nginxpod 查看Pod状态，使用 kubectl describe pod nginxpod 查看详细信息。登录到 kube-node1 ，使用 docker ps 列出容器，使用 jq 作为JSON解析器检查容器的网络设置： 

# docker inspect 3b467d8772f0 | jq '.[]| {NetworkMode: .HostConfig.
NetworkMode, NetworkSettings: .NetworkSettings}'

可以发现两个容器的网络模式都设置为映射容器模式，共享网络接口，因此它们彼此视为localhost。

  • Pod到Pod通信 ：每个Pod都有自己的IP地址，使得Pod之间的通信变得容易。使用flannel作为覆盖网络，为每个节点定义不同的网段，每个数据包被封装成UDP数据包，使每个Pod IP可路由。

  • Pod到服务通信 ：由于Pod可能会意外停止，其IP地址可能会改变。当为Pod或复制控制器暴露端口时，我们创建一个Kubernetes服务作为代理或负载均衡器。具体步骤如下：
    1. 创建一个名为 my-first-nginx 的复制控制器： 

# kubectl run my-first-nginx --image=nginx --replicas=2 --port=80
  1. 列出Pod，确保复制控制器创建了两个Pod： 
# kubectl get pod
  1. 为Pod暴露端口80： 
# kubectl expose rc my-first-nginx --port=80
  1. 使用 kubectl describe service my-first-nginx 查看服务详细信息，服务类型为ClusterIP，虚拟IP为 192.168.235.209 ，将流量分发到两个端点 192.168.20.2:80 和 192.168.55.5:80 。
  2. kube-proxy 守护进程在每个节点上作为网络代理工作，创建相应的iptables规则： 
# iptables -t nat -L | grep my-first-nginx

你可以在目标节点上访问 localhost:43321 或在集群内访问 $nodeIP:43321 。

  • 外部到内部通信 ：可以使用外部负载均衡器（如GCE的ForwardingRules或AWS的ELB）或直接访问节点IP来设置外部到内部的通信。这里介绍直接访问节点IP的方法：
    1. 创建一个名为 my-second-nginx 的复制控制器，有两个副本： 
# kubectl run my-second-nginx --image=nginx --replicas=2 --port=80
  1. 以LoadBalancer类型暴露服务端口80： 
# kubectl expose rc my-second-nginx --port=80 --type=LoadBalancer
  1. 使用 kubectl describe service my-second-nginx 查看服务详细信息，服务有一个虚拟IP 192.168.156.93 和一个节点端口31150。
  2. 列出iptables规则，查看不同类型服务的差异： 
# iptables -t nat -L | grep my-second-nginx

来自节点端口或ClusterIP的流量将通过负载均衡机制重定向到目标Pod。

2. 灵活使用容器：Job和Daemon Set

Pod是Kubernetes中最小的计算单元，通常由复制控制器管理并通过服务暴露。这里介绍两个新特性：Job和Daemon Set，它们可以使Pod的使用更加有效。

2.1 准备工作
  • Job类型的Pod ：Kubernetes Job中的Pod在完成工作后会直接终止。
  • Daemon类型的Pod ：Daemon类型的Pod会在每个节点上创建，作为系统守护进程长期运行。

需要注意的是，Daemon Set类型在默认API设置中是禁用的，需要启用才能进行测试。启用方法如下：
- 对于 init.d 服务脚本，在 hyperkube apiserver 或 kube-apiserver 命令后添加标签 --runtime-config=extensions/v1beta1/daemonsets=true 。 

# cat /etc/init.d/kubernetes-master
(heading lines ignored)
:
# Start daemon.
echo $"Starting apiserver: "
daemon $apiserver_prog \
--service-cluster-ip-range=${CLUSTER_IP_RANGE} \
--insecure-port=8080 \
--secure-port=6443 \
--basic-auth-file="/root/ba_file" \
--address=0.0.0.0 \
--etcd_servers=${ETCD_SERVERS} \
--cluster_name=${CLUSTER_NAME} \
--runtime-config=extensions/v1beta1/daemonsets=true \
> ${logfile}-apiserver.log 2>&1 &
:
(ignored)
  • 对于 systemd 服务管理，在配置文件中添加标签作为可选参数。 
# cat /etc/kubernetes/apiserver
(heading lines ignored)
:
# Add your own!
KUBE_API_ARGS="--cluster_name=Happy-k8s-cluster --runtime-
config=extensions/v1beta1/daemonsets=true"

设置标签后，删除 /tmp/kubectl.schema 目录，然后重启Kubernetes apiserver： 

# rm -f /tmp/kubectl.schema
# service kubernetes-master restart
# systemd restart kube-apiserver

重启后，使用 curl http://localhost:8080/apis/extensions/v1beta1 检查Daemon Set是否已启用。

2.2 创建Job和Daemon Set

由于没有命令行界面来创建Job或Daemon Set，我们需要通过编写配置文件来构建这两种资源类型。
- Pod作为Job ：Job类型的Pod适用于测试容器，如单元测试、集成测试或静态程序。以下是一个检查 ubuntu 镜像中安装包的Job模板： 

# cat job-dpkg.yaml
apiVersion: extensions/v1beta1
kind: Job
metadata:
  name: package-check
spec:
  selector:
    matchLabels:
      image: ubuntu
      test: dpkg
  template:
    metadata:
      labels:
        image: ubuntu
        test: dpkg
        owner: Amy
    spec:
      containers:
      - name: package-check
        image: ubuntu
        command: ["dpkg-query", "-l"]
      restartPolicy: Never

创建Job： 

# kubectl create -f job-dpkg.yaml

使用 kubectl get job 和 kubectl get pod 验证Job和Pod的状态，使用 kubectl logs 获取结果，使用 kubectl describe job 查看详细信息。删除Job： 

# kubectl stop job package-check

如果需要创建多个Pod来完成一个Job，可以添加 spec.completions 项指定Pod数量： 

# cat job-dpkg.yaml
apiVersion: extensions/v1beta1
kind: Job
metadata:
  name: package-check
spec:
  completions: 3
  template:
    metadata:
      name: package-check-amy
      labels:
        image: ubuntu
        test: dpkg
        owner: Amy
    spec:
      containers:
      - name: package-check
        image: ubuntu
        command: ["dpkg-query", "-l"]
      restartPolicy: Never
  • Pod作为Daemon Set ：如果创建了Kubernetes Daemon Set，定义的Pod将部署在每个节点上，确保每个节点上的运行容器占用相等的资源。以下是一个检查内存使用情况的Daemon Set模板： 
# cat daemonset-free.yaml
apiVersion: extensions/v1beta1
kind: DaemonSet
metadata:
  name: ram-check
spec:
  selector:
    app: checkRam
    version: v1
  template:
    metadata:
      labels:
        app: checkRam
        owner: Amy
        version: v1
    spec:
      containers:
      - name: ubuntu-free
        image: ubuntu
        command: ["/bin/bash","-c","while true; do free; sleep 30; done"]
      restartPolicy: Always

创建Daemon Set： 

# kubectl create -f daemonset-free.yaml

使用 kubectl get ds 和 kubectl describe ds 查看Daemon Set的信息，使用 kubectl get pod 和 kubectl describe pods 查看Pod的信息，使用 kubectl logs 获取结果。删除Daemon Set： 

# kubectl stop -f daemonset-free.yaml
# kubectl stop ds ram-check

如果只需要在特定节点上运行Daemon Set，可以先给节点打标签，然后在模板中使用 spec.template.spec.nodeSelector 进行选择： 

# kubectl label nodes kube-node3 runDS=ok
# cat daemonset-free.yaml
apiVersion: extensions/v1beta1
kind: DaemonSet
metadata:
  name: ram-check
spec:
  selector:
    app: checkRam
    version: v1
  template:
    metadata:
      labels:
        app: checkRam
        owner: Amy
        version: v1
    spec:
      nodeSelector:
        runDS: ok
      containers:
      - name: ubuntu-free
        image: ubuntu
        command: ["/bin/bash","-c","while true; do free; sleep 30; done"]
      restartPolicy: Always

总结

通过本文，我们学习了Kubernetes的容器端口转发和四种网络模型，以及如何使用Job和Daemon Set灵活管理Pod。这些知识可以帮助你更好地在Kubernetes中部署和管理容器化应用。

Kubernetes容器玩法全解析

3. 网络模型的深入理解与应用场景
3.1 网络模型对比分析

为了更清晰地理解Kubernetes的四种网络模型，我们可以通过以下表格进行对比：
| 网络模型 | 特点 | 应用场景 |
| — | — | — |
| 容器到容器通信 | 同一Pod内的容器共享网络接口，视为localhost，通信高效 | 适合紧密耦合的应用组件，如Web应用和其缓存服务 |
| Pod到Pod通信 | 每个Pod有独立IP，通过覆盖网络实现通信 | 不同功能模块的Pod之间通信，如前端和后端服务 |
| Pod到服务通信 | 服务作为代理或负载均衡器，处理Pod IP变化问题 | 确保服务的高可用性和负载均衡，如多个副本的Web服务 |
| 外部到内部通信 | 通过外部负载均衡器或节点IP实现外部访问 | 让外部用户能够访问Kubernetes集群内的服务，如Web应用对外提供服务 |

3.2 网络模型的工作流程

下面是一个mermaid格式的流程图，展示了Pod到服务通信的工作流程： 

graph LR
    A[客户端请求] --> B(Kubernetes服务虚拟IP)
    B --> C(kube - proxy)
    C --> D{负载均衡}
    D --> E1(Pod1)
    D --> E2(Pod2)
    D --> E3(Pod3)

从流程图可以看出，客户端的请求首先到达Kubernetes服务的虚拟IP，然后由 kube - proxy 进行处理，通过负载均衡机制将流量分发到相应的Pod。

4. Job和Daemon Set的高级应用与注意事项
4.1 Job的高级应用
  • 定时任务 ：结合Kubernetes的CronJob特性，可以实现定时执行Job。例如，每天凌晨执行数据备份任务。 
# cat cronjob-backup.yaml
apiVersion: batch/v1beta1
kind: CronJob
metadata:
  name: data - backup
spec:
  schedule: "0 0 * * *"
  jobTemplate:
    spec:
      template:
        spec:
          containers:
          - name: backup - container
            image: backup - image
            command: ["backup - script"]
          restartPolicy: OnFailure

创建CronJob： 

# kubectl create -f cronjob - backup.yaml
  • 任务依赖 ：在某些情况下，Job之间可能存在依赖关系。可以通过编写脚本或使用第三方工具来实现任务的顺序执行。
4.2 Daemon Set的高级应用
  • 节点监控 ：在每个节点上部署监控容器，实时收集节点的性能指标，如CPU、内存、磁盘使用情况等。 
# cat daemonset - monitor.yaml
apiVersion: extensions/v1beta1
kind: DaemonSet
metadata:
  name: node - monitor
spec:
  selector:
    app: monitor
    version: v1
  template:
    metadata:
      labels:
        app: monitor
        owner: Admin
        version: v1
    spec:
      containers:
      - name: monitor - container
        image: monitor - image
        command: ["monitor - script"]
      restartPolicy: Always

创建Daemon Set： 

# kubectl create -f daemonset - monitor.yaml
  • 日志收集 ：在每个节点上部署日志收集容器，将节点上的日志统一收集并发送到日志存储系统。
4.3 注意事项
  • Job ：Job的selector不能指向现有的Pod，避免将受复制控制器控制的Pod误用作Job。同时，Pod的重启策略应设置为 Never 或 OnFailure 。
  • Daemon Set ：在启用Daemon Set之前，务必按照前面介绍的方法正确配置API服务器。另外，在选择节点运行Daemon Set时，要确保节点标签的准确性。
5. 总结与实践建议
5.1 总结

Kubernetes的容器管理功能强大，通过四种网络模型和Job、Daemon Set等特性，可以实现灵活高效的容器部署和管理。网络模型确保了容器之间、Pod之间以及与外部的通信顺畅，而Job和Daemon Set则满足了不同类型任务的需求。

5.2 实践建议
  • 逐步实践 ：初学者可以先从简单的网络模型和基本的Job、Daemon Set配置开始，逐步深入学习和实践。
  • 监控与优化 ：在实际应用中，要对容器和服务进行监控，根据性能指标进行优化，确保系统的稳定性和高效性。
  • 参考官方文档 ：Kubernetes官方文档提供了详细的技术说明和示例，是学习和实践的重要参考资料。

通过不断学习和实践，你将能够熟练掌握Kubernetes的容器管理技巧，为容器化应用的部署和运行提供有力支持。

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2021年湖北省黄石市中考数学试卷及解析
01-03
根据原作 https://pan.quark.cn/s/23d6270309e5 的源码改编 湖北省黄石市2021年中考数学试卷所包含的知识点广泛涉及了中学数学的基础领域，涵盖了实数、科学记数法、分式方程、几何体的三视图、立体几何、概率统计以及代数方程等多个方面。 接下来将对每道试题所关联的知识点进行深入剖析：1. 实数与倒数的定义：该题目旨在检验学生对倒数概念的掌握程度，即一个数a的倒数表达为1/a，因此-7的倒数可表示为-1/7。 2. 科学记数法的运用：科学记数法是一种表示极大或极小数字的方法，其形式为a×10^n，其中1≤|a|<10，n为整数。 此题要求学生运用科学记数法表示一个天文单位的距离，将1.4960亿千米转换为1.4960×10^8千米。 3. 分式方程的求解方法：考察学生解决包含分母的方程的能力，题目要求找出满足方程3/(2x-1)=1的x值，需通过消除分母的方式转化为整式方程进行解答。 4. 三视图的辨认：该题目测试学生对于几何体三视图（主视图、左视图、俯视图）的认识，需要识别出具有两个相同视图而另一个不同的几何体。 5. 立体几何与表面积的计算：题目要求学生计算由直角三角形旋转形成的圆锥的表面积，要求学生对圆锥的底面积和侧面积公式有所了解并加以运用。 6. 统计学的基础概念：题目涉及众数、平均数、极差和中位数的定义，要求学生根据提供的数据信息选择恰当的统计量。 7. 方程的整数解求解：考察学生在实际问题中进行数学建模的能力，通过建立方程来计算在特定条件下帐篷的搭建方案数量。 8. 三角学的实际应用：题目通过在直角三角形中运用三角函数来求解特定线段的长度。 利用正弦定理求解AD的长度是解答该问题的关键。 9. 几何变换的应用：题目要求学生运用三角板的旋转来求解特定点的...
Python基于改进粒子群IPSO与LSTM的短期电力负荷预测研究
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Python基于改进粒子群IPSO与LSTM的短期电力负荷预测研究内容概要：本文围绕“Python基于改进粒子群IPSO与LSTM的短期电力负荷预测研究”展开，提出了一种结合改进粒子群优化算法（IPSO）与长短期记忆网络（LSTM）的混合预测模型。通过IPSO算法优化LSTM网络的关键参数（如学习率、隐层节点数等），有效提升了模型在短期电力负荷预测中的精度与收敛速度。文中详细阐述了IPSO算法的改进策略（如引入自适应惯性权重、变异机制等），增强了全局搜索能力与避免早熟收敛，并利用实际电力负荷数据进行实验验证，结果表明该IPSO-LSTM模型相较于传统LSTM、PSO-LSTM等方法在预测准确性（如MAE、RMSE指标）方面表现更优。研究为电力系统调度、能源管理提供了高精度的负荷预测技术支持。; 适合人群：具备一定Python编程基础、熟悉基本机器学习算法的高校研究生、科研人员及电力系统相关领域的技术人员，尤其适合从事负荷预测、智能优化算法应用研究的专业人士。; 使用场景及目标：①应用于短期电力负荷预测，提升电网调度的精确性与稳定性；②为优化算法（如粒子群算法）与深度学习模型（如LSTM）的融合应用提供实践案例；③可用于学术研究、毕业论文复现或电力企业智能化改造的技术参考。; 阅读建议：建议读者结合文中提到的IPSO与LSTM原理进行理论学习，重点关注参数优化机制的设计思路，并动手复现实验部分，通过对比不同模型的预测结果加深理解。同时可拓展尝试将该方法应用于其他时序预测场景。
Kubernetes实战进阶：从集群搭建到高级调度全解析
Minikube本地玩法则为开发者提供了单机快速体验K8s的途径，便于学习测试与CI/CD集成。 综上所述，该指南以源码实践为导向，贯穿K8s全生命周期管理，融合运维部署与开发协作双重视角，覆盖从基础设施到应用交付的...
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