用来调度、管理、扩缩容、自愈、滚动更新一堆容器的自动化容器编排平台。
K8s 逻辑图
zhongts 的个人博客
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 【第一步：用户操作】 │
│ $ kubectl apply -f nginx.yaml │
└───────────────────────┬─────────────────────────────────────────────┘
│
▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 【第二步：请求到 kube-apiserver】 │
│ - 认证、鉴权、校验 YAML │
│ - 生成 Deployment 资源对象 │
│ - 写入 etcd 保存（集群唯一状态源） │
└───────────────────────┬─────────────────────────────────────────────┘
│
▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 【第三步：Deployment Controller 工作】 │
│ 发现期望副本数=3，当前=0 → 创建 ReplicaSet │
│ ReplicaSet 发现期望 Pod=3 → 开始创建 Pod 模板 │
│ Pod 被创建 → 写入 etcd，状态：Pending │
└───────────────────────┬─────────────────────────────────────────────┘
│
▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 【第四步：kube-scheduler 调度】 │
│ 监听 Pending Pod │
│ 过滤节点（资源、亲和性、污点、端口等） │
│ 打分，选一个最优 Node │
│ 给 Pod 绑定 nodeName=node01 │
│ 更新 Pod 信息 → 写入 etcd │
└───────────────────────┬─────────────────────────────────────────────┘
│
▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 【第五步：目标节点 kubelet 监听】 │
│ kubelet 监视 apiserver 中分配给自己的 Pod │
│ 发现新 Pod 需要在本机运行 │
│ 开始准备运行环境 │
└───────────────────────┬─────────────────────────────────────────────┘
│
▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 【第六步：kubelet 调用容器运行时（containerd/docker）】 │
│ 1. 拉取镜像（ImagePulling） │
│ 2. 创建 Pod 沙箱（pause 容器） │
│ 3. 配置网络（CNI 插件） │
│ 4. 创建数据卷 │
│ 5. 启动业务容器（nginx） │
└───────────────────────┬─────────────────────────────────────────────┘
│
▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 【第七步：状态上报 & 健康检查】 │
│ 容器启动成功 → kubelet 上报状态给 apiserver │
│ Pod 状态变为 Running │
│ readinessProbe / livenessProbe 开始检查 │
└───────────────────────┬─────────────────────────────────────────────┘
│
▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 【第八步：kube-proxy 配置 Service】 │
│ 发现新 Pod 带有标签 app=nginx │
│ 将 Pod IP 加入 Service 后端列表 │
│ 配置 iptables/ipvs 转发规则 │
│ 服务可通过 Service 域名访问：nginx-svc.default.svc.cluster.local │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
Master 节点（大脑）
Node 节点（干活）
kubectl get nodes # 查看集群所有节点状态
核心作用：快速判断集群节点健康状态，查看节点是否Ready
深入用法：加参数 kubectl get nodes -o wide，可查看节点IP、操作系统、容器运行时（docker/containerd）
关键判断：STATUS 为 Ready 表示节点正常，NotReady 表示节点故障（需排查kubelet、容器运行时）
补充说明：NotReady，下一步用 kubectl describe node 节点名 查看故障原因（如资源不足、网络异常）
kubectl get pods -o wide # 查看所有Pod的详细信息（含运行节点、Pod IP）
核心作用：排查Pod调度情况、运行节点、网络是否正常，比单纯 kubectl get pods 更实用
重点关注字段：
STATUS：Pod状态（Running/Pending/Error等，排错核心）
NODE：Pod运行在哪个节点（方便定位节点问题）
IP：Pod的内部IP（集群内通信用，排查网络连通性）
常用扩展：kubectl get pods -n 命名空间 -o wide（指定命名空间，避免查错命名空间）
kubectl get svc # 查看所有Service（服务暴露入口）
核心作用：查看Service的类型、ClusterIP/NodePort、端口映射，判断服务是否正常暴露
重点关注字段：
TYPE：Service类型（ClusterIP/NodePort等）
CLUSTER-IP：集群内部访问地址（默认自动分配）
PORT(S)：端口映射（如80:80/TCP，左边是Service端口，右边是容器端口）
深入用法：加 -o wide 可查看Service关联的Pod标签（匹配Pod的selector）
场景：Pod能正常运行，但访问不到，先查这个命令，看Service是否正常、端口是否正确
kubectl get deploy # 查看所有Deployment（控制器，管理Pod副本）
核心作用：查看Deployment的副本状态（期望vs实际）、更新状态，判断应用是否稳定
重点关注字段：
READY：实际运行的Pod副本数/期望副本数（如3/3表示正常，0/3表示异常）
UP-TO-DATE：最新版本的Pod数（滚动更新后，需等于READY数）
AVAILABLE：可用的Pod数（能提供服务的，和READY基本一致，异常时会减少）
深入用法：kubectl get deploy -o wide 可查看Deployment关联的Pod标签、镜像版本
补充说明：如果READY数不等于期望数，下一步用 kubectl describe deploy 名称 排查（如镜像拉取失败、资源不足）
kubectl describe pod Pod名称 # 查看Pod的详细事件、配置、状态（排错神器）
核心作用：排查Pod异常的根本原因，比logs更全面（logs只看容器日志，describe看整个Pod的生命周期事件）
重点看2个部分：
Events（事件）：最关键！从下往上看，红色Error/Warning是故障原因（如ImagePullBackOff、资源不足）
Containers（容器）：查看容器镜像、启动命令、端口、资源限制，判断是否配置错误
场景：Pod处于Pending/CrashLoopBackOff状态，先执行这个命令，90%能找到原因
补充：说排错流程时，一定要提“先describe看事件，再logs看容器日志”
kubectl logs -f Pod名称 # 实时查看Pod的容器日志（跟踪程序运行情况）
核心作用：查看容器内部程序的运行日志，排查程序本身的错误（如代码报错、配置错误）
深入用法：
-f：实时跟踪日志（类似tail -f，日常排查常用）
--tail=100：查看最近100行日志（避免日志过多刷屏）
多容器Pod：kubectl logs -f Pod名称 -c 容器名称（指定容器，否则报错）
注意点：只有Pod处于Running状态，才能查看日志；CrashLoopBackOff状态时，可加 --previous 查看上一次启动的日志
场景：Pod能启动但服务异常，用这个命令看程序报错（如端口被占用、配置文件找不到）
kubectl exec -it Pod名称 -- bash # 进入Pod容器内部，交互式操作（调试神器）
核心作用：进入容器内部，查看容器内文件、执行命令，排查容器内部环境问题
参数说明：
-i：保持标准输入打开（交互式）
-t：分配伪终端（模拟终端操作，否则无法输入命令）
--：分隔kubectl命令和容器内命令（避免命令冲突）
深入用法：
多容器Pod：kubectl exec -it Pod名称 -c 容器名称 -- bash
执行单条命令（不进入交互）：kubectl exec Pod名称 -- ls /etc/nginx（查看nginx配置目录）
场景：容器启动正常，但服务访问不到，进入容器查看配置文件、测试端口连通性（如ping、curl）
补充：说调试流程时，要提到“exec进入容器，排查内部环境和配置”
kubectl get events # 查看集群所有事件（排错辅助，全局视角）
核心作用：查看集群内所有组件（apiserver、scheduler、kubelet）的事件，排查全局故障（如节点故障、调度失败、镜像拉取异常）
深入用法：
--sort-by='.lastTimestamp'：按时间排序（最新事件在最后，方便查看）
-n 命名空间：查看指定命名空间的事件（生产环境常用，过滤无关事件）
grep Error：过滤错误事件（快速定位故障）
重点关注：事件类型（Normal正常、Warning警告、Error错误）、原因（如ImagePullBackOff、NodeNotReady）、涉及对象（Pod/Node/Deployment）
场景：整个集群有异常，单个Pod排查不出问题时，用这个命令看全局事件，定位是否是节点、调度器等组件故障
kubectl apply -f 配置文件.yaml # 创建/更新资源（最常用的部署命令）
核心作用：根据YAML配置文件，创建新资源（Deployment/Pod/Service），或更新已存在的资源（修改YAML后重新执行）
深入用法：
- 批量操作：kubectl apply -f 目录/（执行目录下所有YAML文件，批量部署）
- 查看执行结果：加 --record（记录操作，方便后续回滚时查看历史版本）
关键区别：apply 是“声明式部署”（只指定最终状态，K8s自动协调），比 create 更常用（create是创建，重复执行会报错）
场景：日常部署应用、更新应用配置（修改YAML后，apply即可生效，无需删除旧资源）
kubectl delete -f 配置文件.yaml # 删除YAML文件中定义的所有资源
核心作用：删除指定YAML文件中的资源（Deployment/Pod/Service等），会连带删除关联资源（如delete deploy，会删除关联的RS和Pod）
深入用法：
- 直接删除单个资源：kubectl delete pod Pod名称、kubectl delete deploy 名称
- 强制删除（Pod卡死时）：kubectl delete pod Pod名称 --force --grace-period=0（跳过优雅终止，强制删除）
注意点：删除Deployment时，会删除所有关联的Pod，生产环境需谨慎，避免误删
场景：卸载应用、删除异常资源（如卡死的Pod）
kubectl scale deploy 部署名称 --replicas=3 # 扩缩容Deployment的Pod副本数
核心作用：手动调整Deployment管理的Pod副本数，实现扩缩容（应对流量高峰/低谷）
深入用法：
- 扩容：--replicas=5（增加到5个副本）
- 缩容：--replicas=1（减少到1个副本）
- 关联：扩缩容后，Deployment会自动更新RS，RS再创建/删除Pod
补充：说扩缩容时，可提“生产环境可配置HPA（自动扩缩容），根据CPU/内存使用率自动调整副本数”
场景：流量高峰时扩容，保证服务稳定；流量低谷时缩容，节省资源
kubectl rollout restart deploy 部署名称 # 重启Deployment，实现滚动更新
核心作用：重启Deployment管理的所有Pod，实现“滚动重启”（先启新Pod，再删旧Pod，业务不中断）
深入用法：
- 查看滚动更新状态：kubectl rollout status deploy 部署名称
- 回滚（重启失败时）：kubectl rollout undo deploy 部署名称（回滚到上一个版本）
- 查看历史版本：kubectl rollout history deploy 部署名称
关键优势：滚动重启不会中断业务，比直接删除Pod再重建更安全（生产环境首选）
场景：应用配置更新后（如ConfigMap挂载）、容器镜像更新后，重启Pod使配置生效
# 关闭防火墙（K8s集群内部通信需要，若保留需放行所有节点端口）
systemctl stop firewalld && systemctl disable firewalld
# 关闭SELinux
setenforce 0
sed -i 's/^SELINUX=.*/SELINUX=disabled/' /etc/selinux/config
# 关闭swap（K8s强制要求）
swapoff -a
sed -i '/ swap / s/^\(.*\)$/#\1/g' /etc/fstab
# 加载内核模块
cat > /etc/modules-load.d/k8s.conf << EOF
overlay
br_netfilter
EOF
modprobe overlay
modprobe br_netfilter
# 配置网络参数
cat > /etc/sysctl.d/k8s.conf << EOF
net.bridge.bridge-nf-call-iptables = 1
net.bridge.bridge-nf-call-ip6tables = 1
net.ipv4.ip_forward = 1
EOF
sysctl --system
# 配置全局代理（针对当前会话，永久生效需写入profile）
cat >> /etc/profile.d/proxy.sh << EOF
export HTTP_PROXY=http://127.0.0.1:20171
export HTTPS_PROXY=http://127.0.0.1:20171
export NO_PROXY=localhost,127.0.0.1,192.168.50.0/24,10.96.0.0/12,k8s-m1,k8s-m2,k8s-m3
EOF
# 赋予执行权限，立即生效
chmod +x /etc/profile.d/proxy.sh
source /etc/profile.d/proxy.sh
# 验证代理生效
echo $HTTP_PROXY
curl https://www.google.com # 正常返回HTML即生效
# 安装依赖
yum install -y yum-utils device-mapper-persistent-data lvm2
# 添加 docker 源（containerd 官方源）
yum-config-manager --add-repo https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repo
# 安装 containerd
yum install -y containerd.io
# 创建默认配置
mkdir -p /etc/containerd
containerd config default > /etc/containerd/config.toml
# 配置 systemd cgroup（K8s 必须）
sed -i 's/SystemdCgroup \= false/SystemdCgroup \= true/' /etc/containerd/config.toml
# ==========================
# 给 containerd 配置代理（关键！）
# ==========================
mkdir -p /etc/systemd/system/containerd.service.d
cat > /etc/systemd/system/containerd.service.d/proxy.conf << EOF
[Service]
Environment="HTTP_PROXY=http://127.0.0.1:20171"
Environment="HTTPS_PROXY=http://127.0.0.1:20171"
Environment="NO_PROXY=localhost,127.0.0.1,192.168.50.0/24,10.96.0.0/12"
EOF
# 重启并开机自启
systemctl daemon-reload
systemctl enable --now containerd
systemctl restart containerd
cat > /etc/yum.repos.d/kubernetes.repo << EOF
[kubernetes]
name=Kubernetes
baseurl=https://mirrors.aliyun.com/kubernetes/yum/repos/kubernetes-el7-x86_64/
enabled=1
gpgcheck=1
repo_gpgcheck=0
gpgkey=https://mirrors.aliyun.com/kubernetes/yum/doc/yum-key.gpg https://mirrors.aliyun.com/kubernetes/yum/doc/rpm-package-key.gpg
EOF
yum install -y kubelet kubeadm kubectl --disableexcludes=kubernetes
systemctl enable --now kubelet
kubeadm init \
--apiserver-advertise-address=192.168.50.3 \
--pod-network-cidr=10.244.0.0/16 \
--kubernetes-version=1.30.0
mkdir -p $HOME/.kube
sudo cp -i /etc/kubernetes/admin.conf $HOME/.kube/config
sudo chown $(id -u):$(id -g) $HOME/.kube/config
kubeadm join 192.168.50.3:6443 --token cubrtr.yham3a3x376zi67p \
--discovery-token-ca-cert-hash sha256:3dd5b772d9a82016dbef2233eb38c6f2849938b0b37c1355470e389b33965915
kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/flannel-io/flannel/master/Documentation/kube-flannel.yml
见 主节点【环境基础配置👆】
# 安装依赖
yum install -y yum-utils device-mapper-persistent-data lvm2
# 添加 docker 源（containerd 官方源）
yum-config-manager --add-repo https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repo
# 安装 containerd
yum install -y containerd.io
# 创建默认配置
mkdir -p /etc/containerd
containerd config default > /etc/containerd/config.toml
# 配置 systemd cgroup（K8s 必须）
sed -i 's/SystemdCgroup \= false/SystemdCgroup \= true/' /etc/containerd/config.toml
# containerd 配置代理（走主节点 20171）
mkdir -p /etc/systemd/system/containerd.service.d
cat > /etc/systemd/system/containerd.service.d/proxy.conf << EOF
[Service]
Environment="HTTP_PROXY=http://192.168.50.3:20171"
Environment="HTTPS_PROXY=http://192.168.50.3:20171"
Environment="NO_PROXY=localhost,127.0.0.1,192.168.50.0/24,10.96.0.0/12"
EOF
# 重启生效
systemctl daemon-reload
systemctl restart containerd
见 主节点【安装 K8S👆】
kubeadm join 192.168.50.3:6443 --token cubrtr.yham3a3x376zi67p \
--discovery-token-ca-cert-hash sha256:3dd5b772d9a82016dbef2233eb38c6f2849938b0b37c1355470e389b33965915
kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/kubernetes/dashboard/v2.7.0/aio/deploy/recommended.yaml
kubectl get pods -n kubernetes-dashboard
kubectl get svc -n kubernetes-dashboard
kubectl edit svc kubernetes-dashboard -n kubernetes-dashboard
type: ClusterIP
# 改成 NodePort
type: NodePort
kubectl get svc -n kubernetes-dashboard
vi dashboard-admin.yaml
apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
name: admin-user
namespace: kubernetes-dashboard
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRoleBinding
metadata:
name: admin-user
roleRef:
apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
kind: ClusterRole
name: cluster-admin
subjects:
- kind: ServiceAccount
name: admin-user
namespace: kubernetes-dashboard
kubectl apply -f dashboard-admin.yaml
kubectl -n kubernetes-dashboard create token admin-user
https://url：nodeport # kubectl get svc -n kubernetes-dashboard
apiVersion api版本
kind 资源类型
metadata 身份信息
spec 期望状态
原理：K8s 通过探针检测 Pod 健康状态，自动重启异常 Pod，保证服务可用性
containers:
- name: nginx
image: nginx:alpine
ports:
- containerPort: 80
# 存活探针：检测Pod是否活着，死了就重启
livenessProbe:
httpGet:
path: /
port: 80
initialDelaySeconds: 30 # 启动30秒后开始检测
periodSeconds: 10 # 每10秒检测一次
timeoutSeconds: 5 # 超时5秒判定失败
# 就绪探针：检测Pod是否 ready，不ready就从Service移除
readinessProbe:
httpGet:
path: /
port: 80
initialDelaySeconds: 5
periodSeconds: 5
resources:
requests: # 最小资源保证（调度时的资源需求）
cpu: 100m # 0.1核
memory: 128Mi # 128MB内存
limits: # 最大资源上限
cpu: 500m # 0.5核
memory: 256Mi # 256MB内存
ConfigMap
apiVersion: v1
kind: ConfigMap # 类型是 ConfigMap
metadata:
name: nginx-index # 👈 这个名字最重要
data:
index.html: |
<h1>我是 K8s 里的自定义首页</h1>
spec:
containers:
- name: nginx
image: nginx:alpine
ports:
- containerPort: 80
# 把 ConfigMap 挂载到容器内
volumeMounts:
- name: nginx-index # 对应下面 volumes 的名字
mountPath: /usr/share/nginx/html/ # Nginx 首页目录
# 定义存储来源：ConfigMap
volumes:
- name: nginx-index # 必须和上面 volumeMounts 名字一样
configMap:
name: nginx-index # 你创建的 ConfigMap 名称
外部用户 → 域名 → Ingress → Service → Pod
apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: Ingress
metadata:
name: my-ingress
namespace: default
annotations:
nginx.ingress.kubernetes.io/rewrite-target: / # nginx 重写（可选）
spec:
ingressClassName: nginx # 必须写！指定用 nginx ingress
rules:
- host: www.test.com # 你的域名
http:
paths:
- path: / # 访问路径
pathType: Prefix # 路径匹配规则
backend:
service:
name: my-service # 要转发到哪个 Service
port:
number: 80 # Service 端口