本篇博客将介绍Kubernetes（简称K8s）常用命令，包括用频率最高、难度较高、易错等方面的总结。Kubernetes是一种用于自动化部署、扩展和管理容器化应用程序的开源平台，掌握Kubernetes常用命令对于管理和运维Kubernetes集群至关重要。
背景: 我们都知道在k8s中namespace有两种常见的状态，即Active和Terminating状态，其中后者一般会比较少见，只有当对应的命名空间下还存在运行的资源，但是该命名空间被删除时才会出现所谓的terminating状态，这种情况下只要等待k8s本身将命名空间下的资源回收后，该命名空间将会被系统自动删除。但是今天遇到命名空间下已没相关资源，但依然无法删除terminating状态的命名空间的情况，特此记录一下.
其中work1 Pod有特殊要求，需要访问外网，在work1节点添加了NoExecute污点，其它不能容忍该污点的Pod不能被调度到该节点。
上半年遇到了一些绑核相关的 bug，分析了其原因，但没有总结整理下来，现在又碰到了，补一下作业，同时也希望可以帮助大家快速从坑里爬出来。本篇会总结绑核相关的 bug，部分官网已修复，部分尚未修复，与 k8s 版本有关，感兴趣的可以对 k8s 进行一些考古，翻一翻从 1.8 到现在 CPU Manager 的发展过程，当然下面也会做简单介绍。
K8S是一个开源的，用于管理云平台中多个主机上的容器化应用，Kubernetes的目标是让部署容器化变得简单并且高效
修改Rook CSI镜像地址，原本的地址可能是gcr的镜像，但是gcr的镜像无法被国内访问，所以需要同步gcr的镜像到阿里云镜像仓库，本文档已经为大家完成同步，可以直接修改如下：
建议：暂时没有完美解决方案，可通过 Pod 反亲和打散 client 避免流量集中规避
值此春节假期即将来临之际，我们给社区带来了Rainbond v5.0.3 版本更新，提前恭祝大家新年快乐，Rainbond是开源的企业应用云操作系统，支撑企业应用的开发、架构、交付和运维的全流程，通过无侵入架构，无缝衔接各类企业应用，底层资源可以对接和管理IaaS、虚拟机和物理服务器。
经常操作 Kubernetes 集群的同学肯定对 finalizers 字段不陌生，每当删除 namespace 或 pod 等一些 Kubernetes 资源时，有时资源状态会卡在 Terminating，很长时间无法删除，甚至有时增加 --force flag 之后还是无法正常删除。这时就需要 edit 该资源，将 finalizers 字段设置为 []，之后 Kubernetes 资源就正常删除了。
异常信息：kubectl get pod发现服务被驱逐，然后在调度到其它节点过程中出现问题，之所以出现问题是因为编排文件中添加了污点，已经标注该Pod不能被调度到其它节点。但是为什么会出现Pod被驱逐，这倒是个问题？查看/var/log/messages中日志，发现大量镜像无法被拉取的错误，如下所示：
提示：更多介绍参考：https://github.com/longhorn/longhorn。
在一个实际的大型系统中，微服务架构可能由成千上万个服务组成。在发布一个系统时，如果都单纯地通过打包上传，再发布，工作量无疑是巨大的，也是不可取的。我们现在已经知道了可以通过Jenkins 帮我们自动化完成发布任务。但是一个Java应用其实是比较占用资源的，每个服务都发布到物理宿主机上面，资源开销是巨大的，而且每扩展一台服务器都需要重复部署相同的软件。
Kubernetes 中的对象删除并不像表面上看起来那么简单，删除对象涉及一系列过程，例如对象的级联和非级联删除，在删除之前检查以确定是否可以安全删除对象等等。这些都是通过称为 Finalizers（终结器）的 API 对象实现的。
最近因为业务原因，接触到了k8s的GC机制，特地看了一些k8s的官方文档以及网上的一些博客和资料，梳理了有关Finalizers和级联删除的一些知识点。
基于前面系列文章的详细阐述，我们已经可以手工去K8S集群的命令行下将CentOS 7.4操作系统的Docker镜像启动起来，然后用户可以通过SSH登录到CentOS容器之中进行使用。但实际使用过程中不同的用户不可能每次都手动去命令行启动一个CentOS镜像，然后用命令去查看该容器的IP地址和端口是多少，然后再通过ssh去连接。我们最好可以将Docker容器的启动、查询、删除等再封装一层，然后通过WEB页面去提供给用户操作，这才符合用户行为需求！
作者：oonamao毛江云，腾讯 CSIG 应用开发工程师 写在前面 笔者今年 9 月从端侧开发转到后台开发，第一个系统开发任务就强依赖了 K8S，加之项目任务重、排期紧，必须马上对 K8S 有概念上的了解。然而，很多所谓“K8S 入门\概念”的文章看的一头雾水，对于大部分新手来说并不友好。经历了几天痛苦地学习之后，回顾来看，K8S 根本不复杂。于是，决心有了这一系列的文章：一方面希望对新手同学有帮助；另一方面，以文会友，希望能够有机会交流讨论技术。 本文组织方式： 1. K8S 是什么，即作用和目的
了解K8S之前需要掌握Docker Kubernetes设计之初就是为了管理，调度容器技术；是google开发的一套开源的容器化编排技术；业界还有其他公司的容器编排技术例如Docker-compose，Docker-swarm，Mesos，目前k8s使用最广泛。
每一种技术，为了描述清楚它的设计理念，都会自定义一堆概念或术语。在进入一门技术的研究之前，我们有必要扫清它的基本概念。
Master节点是Kubernetes集群的控制节点，每个Kubernetes集群里至少有一个Master节点，它负责整个集群的决策（如调度），发现和响应集群的事件。一个集群通常运行多个Master控制节点，提供容错性和高可用性。Master节点可以运行在集群中的任意一个节点上，但是最好将Master节点作为一个独立节点，不在该节点上创建容器，因为如果该节点出现问题导致宕机或不可用，整个集群的管理就会失效。
在开始准备考试前一定要阅读CNCF 官方考试大纲，了解 CKA 考察考生的主要内容，以在备考时做到知己知彼，有的放矢，根据该考试大纲进行针对性的准备和练习。该大纲会根据 K8s 的版本进行更新，但每个版本中涉及的考试内容变化不大，下面是我准备考试时的版本（v1.22）要求的主要内容：
云原生（Cloud Native），有利于在公有云、私有云和混合云等动态环境中，构建和运行可弹性扩展的应用。云原生包括容器、服务网格、微服务、不可变基础设施和声明式API。 docker swarm的功能，k8s的编排，mesos的调度管理。
咱们从 pod 一直分享到最近的 Statefulset 资源，到现在好像我们只是知道如何使用 k8s，如何按照 k8s 设计好的规则去应用，去玩 k8s
在"容器技术革命"中，K8S俨然已经成为容器技术的事实标准，各个知名互联网企业前仆后继地拥抱云原生，争先恐后地把容器和K8S作为战略重心之一。
cordon、drain和delete三个命令都会使node停止被调度，后期创建的pod不会继续被调度到该节点上，但操作的暴力程度却不一样。
命名空间，即 namespace，是对一组资源和对象的抽象集合，比如可以将系统内部的对象划分为不同的项目组或用户组。
Question❓ 众所周知k8s是一个优秀的支持云原生应用的平台，其中拥有非常多的资源类型pod、deployment、service、ingress、namespace等等。并且k8s的部署方式是声明式的，这就造成了我们在使用k8s部署服务的时候就要去指定资源的规格了（spec）比如资源名称，期望的副本数，文件挂载等等，定义的这些规格、元信息等就要被写进部署文件里（通常是yml格式），这么多的资源类型加上这么多的规格约定，就导致了我们在部署k8s服务的时候就有可能经常涉及繁杂的yml文件（有时候既费体力
分布式服务的部署是一个复杂的流程，当容器应用存在几十甚至上百的时候，用手动的方式部署显然难度过高，借助Kubernetes容器编排引擎，可以快速的实现自动部署，扩展，升级等一系列复杂步骤。
k8s最初用于管理无状态的服务，单随着越来越多的应用迁移的k8s平台，管理存储资源成为一个非常重要的功能。
上一篇《部署过程解析与安装Dashboard》中我们了解K8S的部署过程，这一篇我们来了解一下K8S为我们提供的几种应用运行方式：Deployment、DaemonSet与Job，它们是Kubernetes最重要的核心功能提供者。考虑到篇幅和更新速度，我将其分为两篇文章，本篇会主要介绍Deployment，主要参考自CloudMan《每天5分钟玩转Kubernetes》，也推荐大家购买阅读。
王成，腾讯云研发工程师，Kubernetes contributor，从事数据库产品容器化、资源管控等工作，关注 Kubernetes、Go、云原生领域。 概述 进入 K8s 的世界，会发现有很多方便扩展的 Interface，包括 CSI, CNI, CRI 等，将这些接口抽象出来，是为了更好的提供开放、扩展、规范等能力。 K8s 持久化存储经历了从 in-tree Volume 到 CSI Plugin(out-of-tree) 的迁移，一方面是为了将 K8s 核心主干代码与 Volume 相关代码解
今天我们讨论的这个问题，跟 K8s 集群的 Namespace 有关。Namespace 是 K8s 集群资源的“收纳”机制。我们可以把相关的资源“收纳”到同一个 Namespace 里，以避免不相关资源之间不必要的影响。
kubectl 是操作k8s集群的命令行工具，安装在k8s的master节点，kubectl 通过与 apiserver 交互，将用户输入转化为api server能够识别的信息，可以实现对k8s集群中各种资源的增删改查。
K8S是分布式系统里面的操作系统，Pod更像是操作系统里面的进程组，如此以来当一个Pod想要运行的时候，就必须要依赖于K8S的调度策略来完成这些Pod的调度。
Kubernetes 支持多个虚拟集群，它们底层依赖于同一个物理集群。这些虚拟集群被称为命名空间。
API server: 是k8s 集群的前端接口，各种客户端工具以及k8s的其他组件 可以通过它管理k8s集群的各种资源。它提供了HTTP/HTTPS RESTful API, 即K8S API.
我们在请求API Server的时候，会经历哪些步骤呢？总得来说，有如下步骤：
kubeadm 是官方社区推出的一个用于快速部署 kubernetes 集群的工具，这个工具 能通过两条指令完成一个 kubernetes 集群的部署：
K8S Operator这个东西不好解释，这么说吧，比如有一个应用程序，并且想要将其部署到 k8s 上，并且希望能够实现自动化运维和可扩展性，那么就可以考虑使用 K8S Operator 的框架，将应用程序的管理逻辑抽象为 k8s 资源，并编写自定义 Operator 来管理和运维该应用程序。
进入 K8s 的世界，会发现有很多方便扩展的 Interface，包括 CSI, CNI, CRI 等，将这些接口抽象出来，是为了更好的提供开放、扩展、规范等能力。
k8s官方文档：https://kubernetes.io/zh/docs/home/
我第一次接触容器编排调度工具是 Docker 自家的 Docker Swarm，主要解决当时公司内部业务项目部署繁琐的问题，我记得当时项目实现容器化之后，花在项目部署运维的时间大大减少了，当时觉得这玩意还挺新鲜的，原来自动化运维可以这么玩。后面由于工作原因，很久没碰过容器方面的知识了。最近在公司的数据同步项目中，需要使用到分布式调度数据同步执行单元，目前使用的方案是将数据同步执行单元打包成镜像，使用 K8s 进行调度，正好趁这个机会了解一下 K8s，下面我就用图解的形式将我所理解的 K8s 分享给大家。
| 导语 K8S的控制器是非常重要的存在，每种控制器都处理不同的任务，它主要用来控制Pod的状态和行为。
在 k8s 中，我们会轻轻松松的部署几十上百个微服务，这些微服务的版本，副本数的不同进而会带出更多的 pod
前面hello world程序中，对于如何访问到服务，有必要了解一下k8s的网络模型，在这之前先介绍docker的网络模型
通过之前学习的部分，我们已经通过 Deployment 来创建一组 Pod 来提供具有高可用性的服务。虽然每一个 pod 都会分配一个单独的 Pod IP，但是存在以下问题：
[toc] 0x00 Controller 介绍 Q: 什么是资源控制器(资源控制器介绍)? 答：Kubernetes中内建了很多controller（控制器），这些相当于一个状态机，用来控制Pod的
在之前的两篇文章中提到，有4种方式使用 ConfigMap 配置 Pod 中的容器，关于之前的两篇可参考：
Master是集群的控制节点，每个K8s集群里需要有一个Master节点来负责整个集群的管理和控制。基本上k8s的所有控制命令都发给它，它来负责整个具体的执行过程。Master节点通常占据一个独立的服务器（高可用部署建议3台服务器）。
导读：Kubernetes 的出现使得广大开发同学也能运维复杂的分布式系统，它大幅降低了容器化应用部署的门槛，但运维和管理一个生产级的高可用 Kubernetes 集群仍十分困难。本文将分享蚂蚁金服是如何有效可靠地管理大规模 Kubernetes 集群的，并会详细介绍集群管理系统核心组件的设计。
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