linux高级---k8s中的五种控制器
文章目录
- 一、k8s的控制器类型
- 二、pod与控制器之间的关系
- 三、状态与无状态化对特点
- 四、Deployment
- 1、Deployment的资源清单文件
- 2、在配置清单中调用deployment控制器
- 3、镜像更新
- 4、金丝雀发布
- 5、删除Deployment
- 五、Statefulset
- 六、DaemonSet
- 1、daemonset的资源清单文件
- 2、在配置清单中调用daemonset控制器
- 七、Job
- 1、Job的资源清单文件
- 2、在配置清单中调用Job控制器
- 八、CronJob
- 1、在配置清单中调用CronJob控制器
一、k8s的控制器类型
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的具体状态和行为
Deployment:适合无状态的服务部署
StatefullSet:适合有状态的服务部署
DaemonSet:一次部署,所有的node节点都会部署,例如一些典型的应用场景:
运行集群存储 daemon,例如在每个Node上运行 glusterd、ceph
在每个Node上运行日志收集 daemon,例如 fluentd、 logstash
在每个Node上运行监控 daemon,例如 Prometheus Node Exporter
Job:一次性的执行任务
Cronjob:周期性的执行任务
总体来说,K8S有五种控制器,分别对应处理无状态应用、有状态应用、守护型应用和批处理应用
二、pod与控制器之间的关系
controllers:在集群上管理和运行容器的对象通过label-selector相关联
Pod通过控制器实现应用的运维,如伸缩,升级等
三、状态与无状态化对特点
无状态服务的特点:
1)deployment 认为所有的pod都是一样的
2)不用考虑顺序的要求
3)不用考虑在哪个node节点上运行
4)可以随意扩容和缩容
有状态服务的特点:
1)实例之间有差别,每个实例都有自己的独特性,元数据不同,例如etcd,zookeeper
2)实例之间不对等的关系,以及依靠外部存储的应用。
四、Deployment
1、Deployment:一般用来部署长期运行的、无状态的应用
特点:集群之中,随机部署通过Deployment对象,你可以轻松的做到以下事情:
创建ReplicaSet和Pod
滚动升级(不停止旧服务的状态下升级)和回滚应用(将应用回滚到之前的版本)
平滑地扩容和缩容
暂停和继续Deployment
Deployment主要功能有下面几个:
- 支持ReplicaSet的所有功能
- 支持发布的停止、继续
- 支持滚动升级和回滚版本
1、Deployment的资源清单文件
apiVersion: apps/v1 # 版本号
kind: Deployment # 类型
metadata: # 元数据name: # rs名称 namespace: # 所属命名空间 labels: #标签controller: deploy
spec: # 详情描述replicas: 3 # 副本数量revisionHistoryLimit: 3 # 保留历史版本paused: false # 暂停部署,默认是falseprogressDeadlineSeconds: 600 # 部署超时时间(s),默认是600strategy: # 策略type: RollingUpdate # 滚动更新策略rollingUpdate: # 滚动更新maxSurge: 30% # 最大额外可以存在的副本数,可以为百分比,也可以为整数maxUnavailable: 30% # 最大不可用状态的 Pod 的最大值,可以为百分比,也可以为整数selector: # 选择器,通过它指定该控制器管理哪些podmatchLabels: # Labels匹配规则app: nginx-podmatchExpressions: # Expressions匹配规则- {key: app, operator: In, values: [nginx-pod]}template: # 模板,当副本数量不足时,会根据下面的模板创建pod副本metadata:labels:app: nginx-podspec:containers:- name: nginximage: nginx:1.17.1ports:- containerPort: 80
2、在配置清单中调用deployment控制器
创建pc-deployment.yaml,内容如下:
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:name: pc-deployment
spec: replicas: 3selector:matchLabels:app: nginx-podtemplate:metadata:labels:app: nginx-podspec:containers:- name: nginximage: nginx:1.17.1
# 创建deployment
[root@master ~]# kubectl create -f pc-deployment.yaml --record=true
deployment.apps/pc-deployment created# 查看deployment
# UP-TO-DATE 最新版本的pod的数量
# AVAILABLE 当前可用的pod的数量
[root@master ~]# kubectl get deploy pc-deployment
NAME READY UP-TO-DATE AVAILABLE AGE
pc-deployment 3/3 3 3 15s# 查看rs
# 发现rs的名称是在原来deployment的名字后面添加了一个10位数的随机串
[root@master ~]# kubectl get rs
NAME DESIRED CURRENT READY AGE
pc-deployment-6696798b78 3 3 3 23s# 查看pod
[root@master ~]# kubectl get pods
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
pc-deployment-6696798b78-d2c8n 1/1 Running 0 107s
pc-deployment-6696798b78-smpvp 1/1 Running 0 107s
pc-deployment-6696798b78-wvjd8 1/1 Running 0 107s
扩缩容
# 变更副本数量为5个
[root@master ~]# kubectl scale deploy pc-deployment --replicas=5
deployment.apps/pc-deployment scaled# 查看deployment
[root@master ~]# kubectl get deploy pc-deployment
NAME READY UP-TO-DATE AVAILABLE AGE
pc-deployment 5/5 5 5 2m# 查看pod
[root@master ~]# kubectl get pods
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
pc-deployment-6696798b78-d2c8n 1/1 Running 0 4m19s
pc-deployment-6696798b78-jxmdq 1/1 Running 0 94s
pc-deployment-6696798b78-mktqv 1/1 Running 0 93s
pc-deployment-6696798b78-smpvp 1/1 Running 0 4m19s
pc-deployment-6696798b78-wvjd8 1/1 Running 0 4m19s# 编辑deployment的副本数量,修改spec:replicas: 4即可
[root@master ~]# kubectl edit deploy pc-deployment
deployment.apps/pc-deployment edited# 查看pod
[root@master ~]# kubectl get pods
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
pc-deployment-6696798b78-d2c8n 1/1 Running 0 5m23s
pc-deployment-6696798b78-jxmdq 1/1 Running 0 2m38s
pc-deployment-6696798b78-smpvp 1/1 Running 0 5m23s
pc-deployment-6696798b78-wvjd8 1/1 Running 0 5m23s
3、镜像更新
deployment支持两种更新策略:重建更新
和滚动更新
,可以通过strategy
指定策略类型,支持两个属性:
strategy:指定新的Pod替换旧的Pod的策略, 支持两个属性:type:指定策略类型,支持两种策略Recreate:在创建出新的Pod之前会先杀掉所有已存在的PodRollingUpdate:滚动更新,就是杀死一部分,就启动一部分,在更新过程中,存在两个版本PodrollingUpdate:当type为RollingUpdate时生效,用于为RollingUpdate设置参数,支持两个属性:maxUnavailable:用来指定在升级过程中不可用Pod的最大数量,默认为25%。maxSurge: 用来指定在升级过程中可以超过期望的Pod的最大数量,默认为25%。
重建更新
- 编辑pc-deployment.yaml,在spec节点下添加更新策略
spec:strategy: # 策略type: Recreate # 重建更新
- 创建deploy进行验证
# 变更镜像
[root@master ~]# kubectl set image deployment pc-deployment nginx=nginx:1.17.2
deployment.apps/pc-deployment image updated# 观察升级过程
[root@master ~]# kubectl get pods -w
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
pc-deployment-5d89bdfbf9-65qcw 1/1 Running 0 31s
pc-deployment-5d89bdfbf9-w5nzv 1/1 Running 0 31s
pc-deployment-5d89bdfbf9-xpt7w 1/1 Running 0 31spc-deployment-5d89bdfbf9-xpt7w 1/1 Terminating 0 41s
pc-deployment-5d89bdfbf9-65qcw 1/1 Terminating 0 41s
pc-deployment-5d89bdfbf9-w5nzv 1/1 Terminating 0 41spc-deployment-675d469f8b-grn8z 0/1 Pending 0 0s
pc-deployment-675d469f8b-hbl4v 0/1 Pending 0 0s
pc-deployment-675d469f8b-67nz2 0/1 Pending 0 0spc-deployment-675d469f8b-grn8z 0/1 ContainerCreating 0 0s
pc-deployment-675d469f8b-hbl4v 0/1 ContainerCreating 0 0s
pc-deployment-675d469f8b-67nz2 0/1 ContainerCreating 0 0spc-deployment-675d469f8b-grn8z 1/1 Running 0 1s
pc-deployment-675d469f8b-67nz2 1/1 Running 0 1s
pc-deployment-675d469f8b-hbl4v 1/1 Running 0 2s
滚动更新
- 编辑pc-deployment.yaml,在spec节点下添加更新策略
spec:strategy: # 策略type: RollingUpdate # 滚动更新策略rollingUpdate:maxSurge: 25% maxUnavailable: 25%
- 创建deploy进行验证
# 变更镜像
[root@master ~]# kubectl set image deployment pc-deployment nginx=nginx:1.17.3
deployment.apps/pc-deployment image updated# 观察升级过程
[root@master ~]# kubectl get pods -n dev -w
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
pc-deployment-c848d767-8rbzt 1/1 Running 0 31m
pc-deployment-c848d767-h4p68 1/1 Running 0 31m
pc-deployment-c848d767-hlmz4 1/1 Running 0 31m
pc-deployment-c848d767-rrqcn 1/1 Running 0 31mpc-deployment-966bf7f44-226rx 0/1 Pending 0 0s
pc-deployment-966bf7f44-226rx 0/1 ContainerCreating 0 0s
pc-deployment-966bf7f44-226rx 1/1 Running 0 1s
pc-deployment-c848d767-h4p68 0/1 Terminating 0 34mpc-deployment-966bf7f44-cnd44 0/1 Pending 0 0s
pc-deployment-966bf7f44-cnd44 0/1 ContainerCreating 0 0s
pc-deployment-966bf7f44-cnd44 1/1 Running 0 2s
pc-deployment-c848d767-hlmz4 0/1 Terminating 0 34mpc-deployment-966bf7f44-px48p 0/1 Pending 0 0s
pc-deployment-966bf7f44-px48p 0/1 ContainerCreating 0 0s
pc-deployment-966bf7f44-px48p 1/1 Running 0 0s
pc-deployment-c848d767-8rbzt 0/1 Terminating 0 34mpc-deployment-966bf7f44-dkmqp 0/1 Pending 0 0s
pc-deployment-966bf7f44-dkmqp 0/1 ContainerCreating 0 0s
pc-deployment-966bf7f44-dkmqp 1/1 Running 0 2s
pc-deployment-c848d767-rrqcn 0/1 Terminating 0 34m# 至此,新版本的pod创建完毕,就版本的pod销毁完毕
# 中间过程是滚动进行的,也就是边销毁边创建
更新时候会创建新的replicaset。
版本回退
deployment支持版本升级过程中的暂停、继续功能以及版本回退等诸多功能,下面具体来看.
kubectl rollout: 版本升级相关功能,支持下面的选项:
- status 显示当前升级状态
- history 显示 升级历史记录
- pause 暂停版本升级过程
- resume 继续已经暂停的版本升级过程
- restart 重启版本升级过程
- undo 回滚到上一级版本(可以使用–to-revision回滚到指定版本)
# 查看当前升级版本的状态
[root@master ~]# kubectl rollout status deploy pc-deployment
deployment "pc-deployment" successfully rolled out# 查看升级历史记录
[root@master ~]# kubectl rollout history deploy pc-deployment
deployment.apps/pc-deployment
REVISION CHANGE-CAUSE
1 kubectl create --filename=pc-deployment.yaml --record=true
2 kubectl create --filename=pc-deployment.yaml --record=true
3 kubectl create --filename=pc-deployment.yaml --record=true
# 可以发现有三次版本记录,说明完成过两次升级# 版本回滚
# 这里直接使用--to-revision=1回滚到了1版本, 如果省略这个选项,就是回退到上个版本,就是2版本
[root@master ~]# kubectl rollout undo deployment pc-deployment --to-revision=1
deployment.apps/pc-deployment rolled back# 查看发现,通过nginx镜像版本可以发现到了第一版
[root@master ~]# kubectl get deploy -o wide
NAME READY UP-TO-DATE AVAILABLE AGE CONTAINERS IMAGES
pc-deployment 4/4 4 4 74m nginx nginx:1.17.1 # 查看rs,发现第一个rs中有4个pod运行,后面两个版本的rs中pod为运行
# 其实deployment之所以可是实现版本的回滚,就是通过记录下历史rs来实现的,
# 一旦想回滚到哪个版本,只需要将当前版本pod数量降为0,然后将回滚版本的pod提升为目标数量就可以了
[root@master ~]# kubectl get rs
NAME DESIRED CURRENT READY AGE
pc-deployment-6696798b78 4 4 4 78m
pc-deployment-966bf7f44 0 0 0 37m
pc-deployment-c848d767 0 0 0 71m
4、金丝雀发布
Deployment控制器支持控制更新过程中的控制,如“暂停(pause)”或“继续(resume)”更新操作。
比如有一批新的Pod资源创建完成后立即暂停更新过程,此时,仅存在一部分新版本的应用,主体部分还是旧的版本。然后,再筛选一小部分的用户请求路由到新版本的Pod应用,继续观察能否稳定地按期望的方式运行。确定没问题之后再继续完成余下的Pod资源滚动更新,否则立即回滚更新操作。这就是所谓的金丝雀发布。
# 更新deployment的版本,并配置暂停deployment
[root@master ~]# kubectl set image deploy pc-deployment nginx=nginx:1.17.4 && kubectl rollout pause deployment pc-deployment -n dev
deployment.apps/pc-deployment image updated
deployment.apps/pc-deployment paused#观察更新状态
[root@master ~]# kubectl rollout status deploy pc-deployment
Waiting for deployment "pc-deployment" rollout to finish: 2 out of 4 new replicas have been updated...# 监控更新的过程,可以看到已经新增了一个资源,但是并未按照预期的状态去删除一个旧的资源,就是因为使用了pause暂停命令[root@master ~]# kubectl get rs -o wide
NAME DESIRED CURRENT READY AGE CONTAINERS IMAGES
pc-deployment-5d89bdfbf9 3 3 3 19m nginx nginx:1.17.1
pc-deployment-675d469f8b 0 0 0 14m nginx nginx:1.17.2
pc-deployment-6c9f56fcfb 2 2 2 3m16s nginx nginx:1.17.4
[root@master ~]# kubectl get pods
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
pc-deployment-5d89bdfbf9-rj8sq 1/1 Running 0 7m33s
pc-deployment-5d89bdfbf9-ttwgg 1/1 Running 0 7m35s
pc-deployment-5d89bdfbf9-v4wvc 1/1 Running 0 7m34s
pc-deployment-6c9f56fcfb-996rt 1/1 Running 0 3m31s
pc-deployment-6c9f56fcfb-j2gtj 1/1 Running 0 3m31s# 确保更新的pod没问题了,继续更新
[root@master ~]# kubectl rollout resume deploy pc-deployment
deployment.apps/pc-deployment resumed# 查看最后的更新情况
[root@master ~]# kubectl get rs -o wide
NAME DESIRED CURRENT READY AGE CONTAINERS IMAGES
pc-deployment-5d89bdfbf9 0 0 0 21m nginx nginx:1.17.1
pc-deployment-675d469f8b 0 0 0 16m nginx nginx:1.17.2
pc-deployment-6c9f56fcfb 4 4 4 5m11s nginx nginx:1.17.4 [root@master ~]# kubectl get pods
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
pc-deployment-6c9f56fcfb-7bfwh 1/1 Running 0 37s
pc-deployment-6c9f56fcfb-996rt 1/1 Running 0 5m27s
pc-deployment-6c9f56fcfb-j2gtj 1/1 Running 0 5m27s
pc-deployment-6c9f56fcfb-rf84v 1/1 Running 0 37s
5、删除Deployment
# 删除deployment,其下的rs和pod也将被删除
[root@master ~]# kubectl delete -f pc-deployment.yaml
deployment.apps "pc-deployment" deleted
五、Statefulset
Statefulset主要是用来部署有状态应用
- 无状态应用中所有Pod之间是无法区分的,它们都是一样的,从而不需要考虑应用在哪个node上运行,能够进行随意伸缩和扩展。
- 有状态应用中每个Pod都是各不相同的,各自具有唯一的网络标识符和存储
对于StatefulSet中的Pod,每个Pod挂载自己独立的存储,如果一个Pod出现故障,从其他节点启动一个同样名字的Pod,要挂载上原来Pod的存储继续以它的状态提供服务。适合StatefulSet的业务包括数据库服务MySQL 和 PostgreSQL,集群化管理服务Zookeeper、etcd等有状态服务使用StatefulSet,Pod仍然可以通过漂移到不同节点提供高可用,而存储也可以通过外挂的存储来提供高可靠性,StatefulSet做的只是将确定的Pod与确定的存储关联起来保证状态的连续性。
六、DaemonSet
DaemonSet 即后台支撑型服务,主要是用来部署守护进程。从而保证Pod运行在所有集群节点,或者是nodeSelector选定的全部节点。典型的后台支撑型服务包括:存储、日志和监控等。在每个节点上支撑K8S集群运行的服务。守护进程在我们每个节点上,运行的是同一个pod,新加入的节点也同样运行在同一个pod里面DaemonSet控制器的特点:
- 每当向集群中添加一个节点时,指定的 Pod 副本也将添加到该节点上
- 当节点从集群中移除时,Pod 也就被垃圾回收了
1、daemonset的资源清单文件
apiVersion: apps/v1 # 版本号
kind: DaemonSet # 类型
metadata: # 元数据name: # rs名称 namespace: # 所属命名空间 labels: #标签controller: daemonset
spec: # 详情描述revisionHistoryLimit: 3 # 保留历史版本updateStrategy: # 更新策略type: RollingUpdate # 滚动更新策略rollingUpdate: # 滚动更新maxUnavailable: 1 # 最大不可用状态的 Pod 的最大值,可以为百分比,也可以为整数selector: # 选择器,通过它指定该控制器管理哪些podmatchLabels: # Labels匹配规则app: nginx-podmatchExpressions: # Expressions匹配规则- {key: app, operator: In, values: [nginx-pod]}template: # 模板,当副本数量不足时,会根据下面的模板创建pod副本metadata:labels:app: nginx-podspec:containers:- name: nginximage: nginx:1.17.1ports:- containerPort: 80
2、在配置清单中调用daemonset控制器
创建pc-daemonset.yaml,内容如下:
apiVersion: apps/v1
kind: DaemonSet
metadata:name: pc-daemonset
spec: selector:matchLabels:app: nginx-podtemplate:metadata:labels:app: nginx-podspec:containers:- name: nginximage: nginx:1.17.1
# 创建daemonset
[root@master ~]# kubectl create -f pc-daemonset.yaml
daemonset.apps/pc-daemonset created# 查看daemonset
[root@master ~]# kubectl get ds -o wide
NAME DESIRED CURRENT READY UP-TO-DATE AVAILABLE AGE CONTAINERS IMAGES
pc-daemonset 2 2 2 2 2 24s nginx nginx:1.17.1 # 查看pod,发现在每个Node上都运行一个pod
[root@master ~]# kubectl get pods -o wide
NAME READY STATUS RESTARTS AGE IP NODE
pc-daemonset-9bck8 1/1 Running 0 37s 10.244.1.43 node1
pc-daemonset-k224w 1/1 Running 0 37s 10.244.2.74 node2 # 删除daemonset
[root@master ~]# kubectl delete -f pc-daemonset.yaml
daemonset.apps "pc-daemonset" deleted
七、Job
Job Controller负责根据Job Spec创建Pod,并持续监控Pod的状态,直至其成功结束。如果失败,则根据restartPolicy(只支持OnFailure和Never,不支持Always)决定是否创建新的Pod再次重试任务。
Job负责批量处理短暂的一次性任务 (short lived one-off tasks),即仅执行一次的任务,它保证批处理任务的一个或多个Pod成功结束。Kubernetes支持以下几种Job:
非并行Job:通常创建一个Pod直至其成功结束
固定结束次数的Job:设置.spec.completions,创建多个Pod,直到.spec.completions个Pod成功结束
带有工作队列的并行Job:设置.spec.Parallelism但不设置.spec.completions,当所有Pod结束并且至少一个成功时,Job就认为是成功
根据.spec.completions和.spec.Parallelism的设置,可以将Job划分为以下几种pattern
JOB类型 | 使用实例 | 行为 | completions | parallelism |
---|---|---|---|---|
一次性Job | 数据库迁移 | 创建一个Pod直至其成功结束 | 1 | 1 |
固定结束次数的Job | 处理工作队列的Pod | 依次创建一个Pod运行直至completions个成功结束 | 2+ | 1 |
固定结束次数的并行Job | 多个Pod同时处理工作队列 | 依次创建多个Pod运行直至completions个成功结束 | 2+ | 2+ |
并行Job | 多个Pod同时处理工作队列 | 创建一个或多个Pod直至有一个成功结束 | 1 | 2+ |
1、Job的资源清单文件
apiVersion: batch/v1 # 版本号
kind: Job # 类型
metadata: # 元数据name: # rs名称 namespace: # 所属命名空间 labels: #标签controller: job
spec: # 详情描述completions: 1 # 指定job需要成功运行Pods的次数。默认值: 1parallelism: 1 # 指定job在任一时刻应该并发运行Pods的数量。默认值: 1activeDeadlineSeconds: 30 # 指定job可运行的时间期限,超过时间还未结束,系统将会尝试进行终止。backoffLimit: 6 # 指定job失败后进行重试的次数。默认是6manualSelector: true # 是否可以使用selector选择器选择pod,默认是falseselector: # 选择器,通过它指定该控制器管理哪些podmatchLabels: # Labels匹配规则app: counter-podmatchExpressions: # Expressions匹配规则- {key: app, operator: In, values: [counter-pod]}template: # 模板,当副本数量不足时,会根据下面的模板创建pod副本metadata:labels:app: counter-podspec:restartPolicy: Never # 重启策略只能设置为Never或者OnFailurecontainers:- name: counterimage: busybox:1.30command: ["bin/sh","-c","for i in 9 8 7 6 5 4 3 2 1; do echo $i;sleep 2;done"]
关于重启策略设置的说明:
如果指定为OnFailure,则job会在pod出现故障时重启容器,而不是创建pod,failed次数不变
如果指定为Never,则job会在pod出现故障时创建新的pod,并且故障pod不会消失,也不会重启,failed次数加1
如果指定为Always的话,就意味着一直重启,意味着job任务会重复去执行了,当然不对,所以不能设置为Always
2、在配置清单中调用Job控制器
创建pc-job.yaml,内容如下:
apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:name: pc-job
spec:manualSelector: trueselector:matchLabels:app: counter-podtemplate:metadata:labels:app: counter-podspec:restartPolicy: Nevercontainers:- name: counterimage: busybox:1.30command: ["bin/sh","-c","for i in 9 8 7 6 5 4 3 2 1; do echo $i;sleep 3;done"]
# 创建job
[root@master ~]# kubectl create -f pc-job.yaml
job.batch/pc-job created# 查看job
[root@master ~]# kubectl get job -o wide -w
NAME COMPLETIONS DURATION AGE CONTAINERS IMAGES SELECTOR
pc-job 0/1 21s 21s counter busybox:1.30 app=counter-pod
pc-job 1/1 31s 79s counter busybox:1.30 app=counter-pod# 通过观察pod状态可以看到,pod在运行完毕任务后,就会变成Completed状态
[root@master ~]# kubectl get pods -w
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
pc-job-rxg96 1/1 Running 0 29s
pc-job-rxg96 0/1 Completed 0 33s# 接下来,调整下pod运行的总数量和并行数量 即:在spec下设置下面两个选项
# completions: 6 # 指定job需要成功运行Pods的次数为6
# parallelism: 3 # 指定job并发运行Pods的数量为3
# 然后重新运行job,观察效果,此时会发现,job会每次运行3个pod,总共执行了6个pod
[root@master ~]# kubectl get pods -w
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
pc-job-684ft 1/1 Running 0 5s
pc-job-jhj49 1/1 Running 0 5s
pc-job-pfcvh 1/1 Running 0 5s
pc-job-684ft 0/1 Completed 0 11s
pc-job-v7rhr 0/1 Pending 0 0s
pc-job-v7rhr 0/1 Pending 0 0s
pc-job-v7rhr 0/1 ContainerCreating 0 0s
pc-job-jhj49 0/1 Completed 0 11s
pc-job-fhwf7 0/1 Pending 0 0s
pc-job-fhwf7 0/1 Pending 0 0s
pc-job-pfcvh 0/1 Completed 0 11s
pc-job-5vg2j 0/1 Pending 0 0s
pc-job-fhwf7 0/1 ContainerCreating 0 0s
pc-job-5vg2j 0/1 Pending 0 0s
pc-job-5vg2j 0/1 ContainerCreating 0 0s
pc-job-fhwf7 1/1 Running 0 2s
pc-job-v7rhr 1/1 Running 0 2s
pc-job-5vg2j 1/1 Running 0 3s
pc-job-fhwf7 0/1 Completed 0 12s
pc-job-v7rhr 0/1 Completed 0 12s
pc-job-5vg2j 0/1 Completed 0 12s# 删除job
[root@master ~]# kubectl delete -f pc-job.yaml
job.batch "pc-job" deleted
八、CronJob
CronJob 可以用来执行基于时间计划的定时任务,类似于Linux/Unix系统中的 crontable (opens new window)。
CronJob 执行周期性的重复任务时非常有用,例如备份数据、发送邮件等。CronJob 也可以用来指定将来某个时间点执行单个任务,例如将某项任务定时到系统负载比较低的时候执行。
一个 CronJob 对象就像 crontab (cron table) 文件中的一行。 它用Cron格式进行编写, 并周期性地在给定的调度时间执行 Job。注意:
所有 CronJob 的 schedule: 时间都是基于kube-controller-manager. 的时区。
如果你的控制平面在 Pod 或是裸容器中运行了 kube-controller-manager, 那么为该容器所设置的时区将会决定 Cron Job 的控制器所使用的时区。
为 CronJob 资源创建清单时,请确保所提供的名称是一个合法的DNS 子域名. 名称不能超过 52 个字符。 这是因为 CronJob 控制器将自动在提供的 Job 名称后附加 11 个字符,并且存在一个限制, 即 Job 名称的最大长度不能超过 63 个字符。
CronJob 用于执行周期性的动作,例如备份、报告生成等。 这些任务中的每一个都应该配置为周期性重复的(例如:每天/每周/每月一次); 你可以定义任务开始执行的时间间隔。
1、在配置清单中调用CronJob控制器
下面的 CronJob 示例清单会在每分钟打印出当前时间和问候消息:
[root@master cronjob]# cat cronjob.yaml
---
apiVersion: batch/v1
kind: CronJob
metadata:name: hello
spec:schedule: "*/1 * * * *"jobTemplate:spec:template:spec:containers:- name: helloimage: busyboximagePullPolicy: IfNotPresentcommand:- /bin/sh- -c- date; echo Hello nihaorestartPolicy: OnFailure
[root@master cronjob]#
# 创建pod查看
[root@master cronjob]# kubectl apply -f cronjob.yaml
cronjob.batch/hello created
[root@master cronjob]# # 等一分钟查看
[root@master cronjob]# kubectl get pod
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
hello-27978504-cddfx 0/1 Completed 0 40s# 查看日志
[root@master cronjob]# kubectl logs hello-27978504-cddfx
Mon Mar 13 12:24:00 UTC 2023
Hello nihao
[root@master cronjob]#
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uniapp多语言项目国家化功能搭建流程 说明:uniapp多语言项目功能搭建分为应用部分和框架部分。 应用部分,即开发者自己的代码里涉及的界面部分的语言翻译。框架部分,即uni-app内置组件和API涉及界面的部分的语言翻译。 功能的搭建是需要un…...

C# | 凸包算法之Jarvis,寻找一组点的边界/轮廓
C#实现凸包算法之Jarvis 文章目录 C#实现凸包算法之Jarvis前言示例代码实现思路测试结果结束语 前言 这篇关于凸包算法的文章,本文使用C#和Jarvis算法来实现凸包算法。 首先消除两个最基本的问题: 什么是凸包呢? 凸包是一个包围一组点的凸多…...

SpringBoot接收请求参数的方式
【方式一】原始方式 因为SpringBoot封装了Servlet,所以也允许使用HttpServletRequest类中的方法来获取 /*** 【方式一】原始方式*/RequestMapping("/demo01")public String demo01(HttpServletRequest request) {// 参数名要与页面提交的参数名一致Strin…...

MKS SERVO4257D 闭环步进电机_系列5 CAN指令说明
第1部分 产品介绍 MKS SERVO 28D/35D/42D/57D 系列闭环步进电机是创客基地为满足市场需求而自主研发的一款产品。具备脉冲接口和RS485/CAN串行接口,支持MODBUS-RTU通讯协议,内置高效FOC矢量算法,采用高精度编码器,通过位置反馈&am…...

安捷伦E4440A(Agilent) e4440a 3HZ-26.5G频谱分析仪
Agilent E4440A、Keysight E4440A、HP E4440A频谱分析仪,3 Hz - 26.5 GHz(PSA 系列) Agilent / Keysight PSA 系列 E4440A 高性能频谱分析仪提供强大的一键式测量、多功能功能集和前沿技术,可满足您的项目和需求。选项可供您选…...

华为OD机试真题 Java 实现【最长子字符串的长度】【2022Q4 100分】,附详细解题思路
一、题目描述 给你一个字符串s,字符串s首尾相连组成一个环形,请你在环形中找出‘o’字符出现了偶数次最长子字符串的长度。 二、输入描述 输入一串小写字母组成的字符串。 三、输出描述 输出一个整数。 四、解题思路 题目要求在给定的环形字符串中找出字符’o’出现了…...

【iOS】--对象的底层结构
源码 先转一下源码 //#import <Foundation/Foundation.h> #import <objc/runtime.h>interface LGPerson : NSObject property (nonatomic, strong) NSString *KCName; endimplementation LGPersonendint main(int argc, const char * argv[]) {autoreleasepool {…...

高并发内存池设计_内存池
高并发内存池设计 1. 常用的内存操作函数2. 高性能内存池设计_弊端解决之道弊端一弊端二弊端三弊端四3. 弊端解决之道内存管理维度分析内存管理组件选型4. 高并发内存管理最佳实践内存池技术内存池如何解决弊端?高并发时内存池如何实现?5. 高效内存池设计和实现实现思路 (分而…...

给编程初学者的一封信
提醒:以下内容仅做参考,具体请自行设计。 随着信息技术的快速发展,编程已经成为一个越来越重要的技能。那么,我们该如何入门编程呢?欢迎大家积极讨论 一、自学编程需要注意什么? 要有足够的时间、精力等…...

【无功优化】基于改进教与学算法的配电网无功优化【IEEE33节点】(Matlab代码时候)
💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥 🏆博主优势:🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。 ⛳️座右铭&a…...

数据在内存中的存储(超详细讲解)
目录 浮点数家族 浮点数类型在内存中的存储 一.为什么说整型和浮点数在内存中存储方式不同(证明) 二.浮点数的存储规则 浮点数在计算机内部的表示方法 1.对于M的存储和取出规则 2.对于E的存储和取出时的规则 对前面代码结果进行解释: …...

log4cplus使用示例
1、l4jlog.h封装头文件 #pragma once#include <iostream> #include <log4cplus/logger.h> #include <log4cplus/loggingmacros.h> #include <log4cplus/fileappender.h> #include <log4cplus/layout.h> #include <log4cplus/configurator.h&…...

人工智能学习07--pytorch20--目标检测:COCO数据集介绍+pycocotools简单使用
如:天空 coco包含pascal voc 的所有类别,并且对每个类别的标注目标个数也比pascal voc的多。 一般使用coco数据集预训练好的权重来迁移学习。 如果仅仅针对目标检测object80类而言,有些图片并没有标注信息,或者有错误标注信息。…...

learnOpenGL-深度测试
深度测试:OpenGL将一个片段的深度值与深度缓冲的内容进行对比。执行一个深度测试,测试通过则深度缓冲将会更新为新的深度值。测试失败则片段被丢弃。 深度测试片段着色器及模版测试之后执行。 片段着色器中内置变量gl_FragCoord的z值即为深度值。 提前深…...

阿里云服务器数据盘是什么?系统盘和数据盘区别
阿里云服务器系统盘和数据盘有什么区别?系统盘类似Windows电脑的C盘,数据盘相当于其他盘符,数据盘可以有多个而系统盘只能有一个,数据盘可有可无而云服务器系统盘是必须要有的。阿里云服务器网来详细说下阿里云服务器数据盘和系统…...

linux常用命令精选
参考文章: Top 60 Linux Interview Questions and Answers - howtouselinux 在管理和维护Linux系统时,有一些常用的命令可以帮助您进行系统初始化和配置。这些命令涵盖了各种任务,包括系统设置、用户管理、软件安装和网络配置等。 本文将为…...

人体行为足力特征分析及其应用研究_kaic
第一章 绪论 随着社会现代化的发展和科技的不断进步,我国航天事业蓬勃发展,与此同时产生了很多亟待解决的难题,康复医疗成为航天医学和康复领域的重要课题之一。载人航天实践证明,失重对航天员生理功能有很大影响,这不…...

javascript基础二十七:说说 JavaScript 数字精度丢失的问题,解决方案?
一、场景复现 一个经典的面试题 0.1 0.2 0.3 // false 为什么是false呢? 先看下面这个比喻 比如一个数 130.33333333… 这是一个除不尽的运算,3会一直无限循环,数学可以表示,但是计算机要存储,方便下次再使用,但…...

重塑工作场所:后疫情时代组织韧性的8个策略
经济寒冬来临,倒挂的收益率曲线、持续上升的利率以及层出不穷的裁员公告等等,让经济学家们得出一个结论:全球经济正在衰退。然而,经济下行周期可能是卓越公司改变其命运的最佳时机。有研究表明,相对于非经济衰退时期&a…...

TCP协议为什么要三次握手而不是两次?
TCP(Transmission Control Protocol,传输控制协议)的历史可以追溯到1970年代初期,最初的版本是RFC 793,后来经过多次更新和改进,包括RFC 1122、RFC 1323、RFC 2018、RFC 2581、RFC 2873、RFC 3168和RFC 461…...

使用Vuex进行状态管理
在Vue.js应用程序中,状态管理是一个重要的主题。当应用程序变得复杂,组件之间的状态共享和通信变得困难,这时候使用Vuex就会变得十分有用。Vuex是一个专门为Vue.js设计的状态管理库,它提供了一个集中式的状态管理方案,…...

【优化调度】基于改进遗传算法的公交车调度排班优化的研究与实现(Matlab代码实现)
目录 1 概述 2 运行结果 3 参考文献 4 Matlab代码 1 概述 本文对当前公交企业调度系统进行了分析,建立了公交排班的数学模型。本文基于数据挖掘分析的结果上,使用截面客流量数据对模型进行约束,得出了公交客流出行的空间分布规律。再以…...

IMX6ULL裸机篇之I2C实验-硬件原理图
一. I2C 实验简介 I2C实验,我们就来学习如何使用 I.MX6U 的 I2C 接口来驱动 AP3216C,读取 AP3216C 的传感器数据。 AP3216C是一个三合一的环境光传感器,ALSPSIRLED,ALS是环境光,PS是接近传感器,IR是红外L…...

华为OD机试真题 Java 实现【获取字符串中连续出现次数第k多的字母的次数】【2023Q1 100分】,附详细解题思路
一、题目描述 给定一个字符串,只包含大写字母,求在包含同一字母的子串中,长度第 k 长的子串的长度,相同字母只取最长的那个子串。 二、输入描述 第一行有一个子串(1<长度<100),只包含大写字母;第二…...

充分统计量和因子分解定理
充分统计量 定义: 设样本 X X X的服从分布 f ( X ∣ θ ) f(X|\theta) f(X∣θ), θ ∈ Θ \theta\in\Theta θ∈Θ,设 T T ( X ) TT(X) TT(X)为一统计量,若在已知 T T T的条件下,样本 X X X的条件分布与参数 θ \the…...

M1 PD安装arm ubuntu及Docker
M1 PD安装arm ubuntu 下载 Ubuntu 22.04.2 LTS https://cn.ubuntu.com/download/server/arm 参考视频安装 https://www.bilibili.com/video/BV1Mu4y1f74v/?spm_id_from333.999.0.0&vd_source9056c6d3c91a117baaceb663957daa08 PD Ubuntu安装docker 删除现有的docker安装…...

TCP协议的RST标志
下文中的内容多数来自【参考】中的文章,这边进行一个整理和总结,后续会慢慢增加出现各个 RST 包的测试代码,便于理解。 TCP的 “断开连接” 标志 RST 标志 Reset,复位标志,用于非正常地关闭连接。它是 TCP 协议首部里…...

【软件质量与软件测试 白盒测试与黑盒测试】
第十章 黑盒测试 10.1 等价类划分: 10.1.1 划分等价类 等价类是指所有数据中的一组,它们具有相同的测试结果或相同的响应。等价类划分是将输入数据分为多个等价类的过程。 10.1.2 划分等价类的方法 划分等价类方法主要包括以下几种: 特…...