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kubernetes中的daemonset介绍、原理、用法及实战应用案例分析
引言
kubernetes（简称k8s）作为容器编排的领导者，提供了多种工作负载控制器来管理集群中的pod。其中，daemonset是一种特殊的控制器，它确保在集群的每个节点（或指定的节点）上运行一个pod的副本。这种特性使得daemonset非常适合部署集群级别的守护进程或服务，如日志收集器、监控代理等。本文将详细介绍daemonset的介绍、原理、用法以及实战应用案例分析。
daemonset介绍
daemonset是kubernetes中的一种控制器对象，其主要目的是在集群的每个节点上运行一个pod的副本。与deployment和statefulset不同，daemonset主要用于部署那些需要在每个节点上运行的守护进程或服务。这种特性使得daemonset成为部署集群级服务的理想选择。
daemonset原理
定义对象
用户通过定义一个daemonset对象来指定pod模板和其他配置选项。pod模板定义了pod的规格，包括容器、存储和网络配置。
调度pod
当daemonset控制器接收到创建请求时，它会在每个匹配的节点上创建一个pod实例。如果节点标签选择器被指定，daemonset则只会在满足条件的节点上创建pod。
监控pod
daemonset控制器会持续监控pod的状态，确保每个节点上都有pod实例在运行。如果节点失败或重启，daemonset会自动在该节点上重新创建pod实例，以保证服务的连续性。
更新pod
当用户更新pod模板时，daemonset控制器会负责在所有节点上滚动更新pod实例，以应用新的配置。daemonset支持rollingupdate和ondelete两种更新策略，但通常建议使用ondelete模式以避免频繁更新。
节点选择
daemonset允许用户通过节点标签选择器（nodeselector）和亲和性调度规则（affinity）来指定pod运行的节点。这使得用户可以根据节点属性灵活调度pod。
daemonset用法
创建daemonset
创建daemonset通常通过编写yaml文件并使用kubectl apply -f daemonset.yaml命令来完成。yaml文件中定义了daemonset的元数据、pod模板、节点选择器等配置。
更新daemonset
更新daemonset可以通过修改yaml文件后重新应用，或者通过kubectl set image等命令直接更新pod镜像。
删除daemonset
删除daemonset可以通过kubectl delete daemonset <name>命令完成，这将删除所有由该daemonset创建的pod。
实战应用案例分析
部署日志收集组件fluentd
fluentd是一个流行的开源日志收集器，可以通过daemonset在kubernetes集群的每个节点上部署。以下是一个fluentd daemonset的示例配置：
apiversion: apps/v1
kind: daemonset
metadata:
name: fluentd-logging
namespace: kube-system
labels:
k8s-app: fluentd-logging
spec:
selector:
matchlabels:
name: fluentd-logging
template:
metadata:
labels:
name: fluentd-logging
spec:
tolerations:
- key: node-role.kubernetes.io/master
effect: noschedule
containers:
- name: fluentd-elasticsearch
image: fluent/fluentd:v1.11-1
resources:
limits:
memory: 200mi
requests:
cpu: 100m
memory: 200mi
volumemounts:
- name: varlog
mountpath: /var/log
- name: varlibdockercontainers
mountpath: /var/lib/docker/containers
readonly: true
volumes:
- name: varlog
hostpath:
path: /var/log
- name: varlibdockercontainers
hostpath:
path: /var/lib/docker/containers
实战效果
通过上述配置，fluentd daemonset将在kubernetes集群的每个节点上自动部署fluentd pod。这些pod将收集节点上的日志，并转发到指定的日志存储系统（如elasticsearch）。这种方式极大地简化了日志收集系统的部署和管理，提高了系统的可靠性和效率。
当然，我们可以继续深入探讨daemonset的更多细节和高级用法，以及在实际应用中的其他案例。
daemonset的高级特性
容忍度（tolerations）
在前面的fluentd daemonset示例中，我们提到了容忍度（tolerations）的配置。容忍度允许pod在具有污点（taints）的节点上运行。污点是节点上的一个标签，用来表示该节点有某种问题（如专用节点、维护模式等），只有配置了相应容忍度的pod才能在该节点上运行。通过配置容忍度，daemonset可以确保即使在有污点的节点上也能运行必要的守护进程。
亲和性（affinity）
除了节点选择器外，daemonset还可以使用亲和性规则来更精细地控制pod的调度。亲和性允许用户根据节点的标签、pod的标签或其他属性来定义pod的调度偏好。这可以用来确保daemonset的pod尽可能靠近某些特定的节点或远离某些节点，以满足特定的业务需求或优化资源使用。
实战应用案例分析：部署监控代理node exporter
node exporter是一个基于prometheus的监控代理，它可以收集主机级别的指标，如cpu、内存、磁盘和网络使用情况。通过将node exporter部署为daemonset，可以确保在集群的每个节点上都运行一个监控代理实例，从而实现对整个集群的实时监控。
部署步骤
-
编写daemonset yaml文件：定义node exporter pod的模板，包括容器镜像、资源限制、存储卷和容忍度等配置。
-
应用daemonset：使用
kubectl apply -f daemonset.yaml命令将daemonset部署到集群中。 -
验证部署：通过
kubectl get pods --namespace=<namespace>命令检查node exporter pod是否在每个节点上成功创建。 -
配置prometheus：在prometheus配置文件中添加node exporter作为数据源，以便prometheus能够收集并展示集群的监控数据。
实战效果
部署完成后，prometheus将能够实时收集集群中每个节点的性能指标，并通过其web界面或grafana等可视化工具展示出来。这有助于运维人员及时发现并解决潜在的性能问题，确保集群的稳定运行。
注意事项
- 资源限制：在为daemonset中的pod设置资源限制时，要考虑到节点上可能同时运行的其他pod和服务，以避免资源竞争导致的问题。
- 安全性：确保daemonset中运行的容器具有适当的安全配置，如使用最小权限原则、配置只读存储卷等。
- 更新策略：在更新daemonset时，要谨慎选择更新策略，以避免在更新过程中影响服务的连续性。
- 监控与日志：为daemonset中的pod配置适当的监控和日志收集机制，以便在出现问题时能够快速定位和解决。
总结
daemonset是kubernetes中一个非常有用的控制器，它能够在集群的每个节点上自动部署和管理pod，非常适合部署集群级别的守护进程或服务。通过灵活的配置和调度策略，daemonset能够确保服务的连续性和可靠性，提高集群的整体效能。在实际应用中，daemonset可以用于部署日志收集器、监控代理等多种类型的守护进程，为kubernetes集群的运维和管理提供有力支持。
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