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K8s工作流程与YAML实用指南

news 2025/6/2 23:38:46

K8s 工作流程

K8s 采用声明式管理（用户说"要什么"，K8s 负责"怎么做"）方式，通过 YAML 文件描述期望的状态，K8s控制平面会自动确保实际状态与期望状态一致。
核心工作流程如下：
用户提交 YAML → API Server → etcd 存储 → 控制器监听 → 调度器分配 → Kubelet 执行 → 运行状态监控

用户定义期望状态：通过 YAML 文件定义工作负载
API Server 接收：验证并存储到 etcd
控制器工作：各种控制器监听资源变化
调度决策：Scheduler 决定 Pod 运行在哪个节点
节点执行：Kubelet 拉取镜像并启动容器
持续监控：控制器持续确保实际状态符合期望

Kubernetes Yaml标准结构

实际上用户只用考虑怎么编写yaml文件布置任务。

YAML 基础语法结构

#注释以 # 开头
key: value                    # 键值对
string_value: "Hello World"   # 字符串
number_value: 42              # 数字
boolean_value: true           # 布尔值
null_value: null              # 空值#数据结构类型
#对象/映射（Object/Mapping）
person:name: "张三"age: 30city: "北京"
#数组/列表（Array/List）
fruits:- apple- banana- orange
#或者内联格式
fruits: [apple, banana, orange]#嵌套结构
company:name: "科技公司"employees:- name: "李四"position: "工程师"- name: "王五"position: "设计师"locations:- "北京"- "上海"

Kubernetes YAML 文件标准结构

四大核心部分

#1. API 版本
apiVersion: apps/v1
#e.g.
apiVersion: apps/v1        # Deployment, ReplicaSet, DaemonSet
apiVersion: v1             # Pod, Service, ConfigMap
apiVersion: batch/v1       # Job
apiVersion: batch/v1beta1  # CronJob#2. 资源类型
kind: Deployment
#e.g.
kind: Deployment    # 部署
kind: Service       # 服务
kind: ConfigMap     # 配置映射
kind: Secret        # 密钥
kind: Pod           # Pod
#工作负载类型：
#Deployment：长期运行的无状态应用
#StatefulSet：有状态应用（如数据库）
#DaemonSet：每个节点运行一个实例（如日志收集）
#Job/CronJob：一次性任务或定时任务#3. 元数据
metadata:name: my-appnamespace: defaultlabels:app: my-appversion: v1.0
#e.g. 
metadata:name: my-application           # 必需：资源名称namespace: production          # 可选：命名空间labels:                        # 可选：标签app: web-serverenvironment: productionversion: "1.0"annotations:                   # 可选：注解description: "主要的web服务器"created-by: "开发团队"#4. 规格定义
spec:# 具体配置内容
#e.g.
spec:replicas: 3                    # 副本数量selector:                      # 选择器matchLabels:app: web-servertemplate:                      # Pod 模板metadata:labels:app: web-serverspec:containers:                # 容器定义- name: web-containerimage: nginx:1.20ports:- containerPort: 80env:                     # 环境变量- name: ENV_VARvalue: "production"resources:               # 资源限制requests:memory: "64Mi"cpu: "250m"limits:memory: "128Mi"cpu: "500m"

完整的 Deployment 示例

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:name: nginx-deploymentnamespace: defaultlabels:app: nginxenvironment: productionannotations:description: "Nginx web server deployment"
spec:replicas: 3strategy:type: RollingUpdaterollingUpdate:maxSurge: 1maxUnavailable: 1selector:matchLabels:app: nginxtemplate:metadata:labels:app: nginxspec:containers:- name: nginximage: nginx:1.20ports:- containerPort: 80name: httpenv:- name: NGINX_PORTvalue: "80"resources:requests:memory: "64Mi"cpu: "250m"limits:memory: "128Mi"cpu: "500m"livenessProbe:httpGet:path: /port: 80initialDelaySeconds: 30periodSeconds: 10readinessProbe:httpGet:path: /port: 80initialDelaySeconds: 5periodSeconds: 5restartPolicy: Always

实际工作示例

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:name: web-app
spec:replicas: 3          # 安排：运行3个副本selector:matchLabels:app: webtemplate:metadata:labels:app: webspec:containers:- name: webimage: nginx:1.20  # 安排：使用nginx镜像ports:- containerPort: 80
Kubernetes 收到这个"工作安排"后会：