DaemonSet 控制器：概念、原理解读

DaemonSet 概述

DaemonSet 控制器能够确保 k8s 集群所有的节点都运行一个相同的 pod 副本，当向 k8s 集群中增加 node 节点时，这个 node 节点也会自动创建一个 pod 副本，当 node 节点从集群移除，这些 pod 也会自动删除；删除 Daemonset 也会删除它们创建的 pod。

DaemonSet适用于每个node节点均需要部署一个守护进程的场景，常见的场景例如：

日志采集agent：fluentd，logstash
监控采集agent：Prometheus Node Exporter,Sysdig Agent,Ganglia gmond
分布式集群组件：Ceph MON，Ceph OSD，glusterd，Hadoop Yarn NodeManager
k8s必要运行组件：flannel，weave，calico，kube-proxy

DaemonSet 工作原理：如何管理 Pod？

daemonset 的控制器会监听 kuberntes 的 daemonset 对象、pod 对象、node 对象，这些被监听的对象变动就会触发 syncLoop 循环让 kubernetes 集群朝着 daemonset 对象描述的状态进行演进。

Daemonset 典型的应用场景

在集群的每个节点上运行存储，比如：glusterd 或 ceph。

在每个节点上运行日志收集组件，比如：flunentd 、 logstash、filebeat 等。

在每个节点上运行监控组件，比如：Prometheus、 Node Exporter 、collectd 等。

都可以用daemonset去创建运行。

DaemonSet 与 Deployment 的区别

Deployment 部署的副本 Pod 会分布在各个 Node 上，每个 Node 都可能运行好几个副本。

DaemonSet 的不同之处在于：每个 Node 上最多只能运行一个副本。

DaemonSet 资源清单文件编写技巧

DaemonSet的定义和Deployment定义使用相类似，需要定义apiVersion，Kind，metadata和spec属性信息，spec中不需要定义replicas个数，spec.template即定义DS生成容器的模版信息，如下是运行一个fluentd-elasticsearch镜像容器的daemon守护进程，运行在每个node上通过fluentd采集日志上报到ElasticSearch。

daemonset.spec.template定义Pod的模板信息，包含的metadata信息需要和selector保持一致

template必须定义RestartPolicy的策略，切策略值为Always，保障服务异常时能自动重启恢复

Pod运行在特定节点，支持指定调度策略，如nodeSelector，Node affinity，实现灵活调度

#查看定义 Daemonset 资源需要的字段有哪些
[root@k8smaster ~]# kubectl explain ds 
KIND:     DaemonSet
VERSION:  apps/v1

DESCRIPTION:
     DaemonSet represents the configuration of a daemon set.
FIELDS: 
 apiVersion <string>    #当前资源使用的 api 版本，跟 VERSION: apps/v1 保持一致 
 kind <string> 			#资源类型，跟 KIND: DaemonSet 保持一致 
 metadata <Object> 		#元数据，定义 DaemonSet 名字的 
 spec <Object> 			#定义容器的 
 status <Object> 		#状态信息，不能改 
 
#查看 DaemonSet 的 spec 字段如何定义
[root@k8smaster ~]# kubectl explain ds.spec 
KIND:     DaemonSet
VERSION:  apps/v1

RESOURCE: spec <Object>

DESCRIPTION:
     The desired behavior of this daemon set. More info:
     https://git.k8s.io/community/contributors/devel/sig-architecture/api-conventions.md#spec-and-status

     DaemonSetSpec is the specification of a daemon set.

FIELDS: 
 minReadySeconds <integer> 			#当新的 pod 启动几秒种后，再 kill 掉旧的pod。 
 revisionHistoryLimit <integer> 	#历史版本 
 selector <Object> -required- 		#用于匹配 pod 的标签选择器 
 template <Object> -required- 		#定义 Pod 的模板，基于这个模板定义的所有 pod 是一样的 
 updateStrategy <Object> 			#daemonset 的升级策略 
 
#查看 DaemonSet 的 spec.template 字段如何定义
#对于 template 而言，其内部定义的就是 pod，pod 模板是一个独立的对象 
[root@k8smaster ~]# kubectl explain ds.spec.template 
kubectl explain ds.spec.template KIND:    DaemonSet
VERSION:  apps/v1

RESOURCE: template <Object>

FIELDS: 
 metadata <Object> 
 spec<Object>

DaemonSet 使用案例：部署日志收集组件 fluentd

#master node1 node2 都下载 fluentd
#编写一个 DaemonSet 资源清单 daemonset 也是通过标签选择器来选择模板创建pod
[root@k8smaster ~]# mkdir ds
[root@k8smaster ~]# cd ds
[root@k8smaster ~]# kubectl explain ds.spec.template.spec.tolerations
#找到容忍度 Taints 因为没有定义value 下面定义容忍度也不用写值，写一个排斥等级就行了
[root@k8smaster ds]# vim daemonset.yaml 
apiVersion: apps/v1
kind: DaemonSet
metadata: 
  labels:
    k8s-app: fluentd-logging
  name: fluentd-elasticsearch
  namespace: kube-system
spec:
  selector:
    matchLabels:
     name: fluentd-elasticsearch
  template:
    metadata:
     name: fluentd
     labels:
       name: fluentd-elasticsearch
    spec:
     tolerations:
     - key: node-role.kubernetes.io/master
       effect: NoSchedule
     containers:
     - name:  fluentd-elasticsearch
       image: fluentd
       resources:
         limits: 
           memory: 500Mi
         requests: 
           cpu: 100m
           memory: 200Mi
       volumeMounts:
       - name: varlog
         mountPath: /var/log
       - name: varlibdockercontainers
         mountPath: /var/lib/docker/containers
         readOnly: true
     terminationGracePeriodSeconds: 30
     volumes:
     - name: varlog
       hostPath:
          path: /var/log
     - name: varlibdockercontainers
       hostPath:
          path: /var/lib/docker/containers
[root@k8smaster ds]# kubectl apply -f daemonset.yaml 
daemonset.apps/fluentd-elasticsearch created
[root@k8smaster ds]# kubectl get ds -n kube-system 
NAME                    DESIRED   CURRENT   READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   NODE SELECTOR            AGE
fluentd-elasticsearch   3         3         3       3            0           <none>                   9s
kube-flannel-ds         3         3         3       3            3           <none>                   18d
kube-proxy              3         3         3       3            3           kubernetes.io/os=linux   18d
[root@k8smaster ds]# kubectl get pods -n kube-system -o wide -l name=fluentd-elasticsearch
NAME                          READY   STATUS    RESTARTS   AGE   IP           NODE        NOMINATED NODE  
fluentd-elasticsearch-n5jj7   1/1     Running   0          59s   10.244.1.4   k8snode2    <none>           
fluentd-elasticsearch-qxgmc   1/1     Running   0          59s   10.244.0.2   k8smaster   <none>           
fluentd-elasticsearch-rhhv8   1/1     Running   0          59s   10.244.2.6   k8snode     <none>           
#通过上面可以看到在 k8s 的三个节点均创建了 fluentd 这个 pod 
#pod 的名字是由控制器的名字-随机数组成的 

#资源清单详细说明 
apiVersion: apps/v1 			#DaemonSet 使用的 api 版本 
kind: DaemonSet 				# 资源类型 
metadata: 
name: fluentd-elasticsearch 	#资源的名字 
namespace: kube-system 			#资源所在的名称空间 
labels: 
k8s-app: fluentd-logging 		#资源具有的标签 
spec: 
selector: 						#标签选择器 
matchLabels: 
name: fluentd-elasticsearch 
template: 
metadata: 
labels: 						#基于这回模板定义的 pod 具有的标签 
name: fluentd-elasticsearch 
spec: 
tolerations: 	#定义容忍度 
- key: node-role.kubernetes.io/master 
effect: NoSchedule 				#只会影响新调度的pod
containers: 	#定义容器 
- name: fluentd-elasticsearch 
image: xianchao/fluentd:v2.5.1 
resources: 		#资源配额 
limits: 		#最大资源
memory: 200Mi 
requests: 		#最小资源
cpu: 100m 
memory: 200Mi 
volumeMounts: 
- name: varlog 
mountPath: /var/log 			#把本地/var/log 目录挂载到容器 
- name: varlibdockercontainers 
mountPath: /var/lib/docker/containers 		#把/var/lib/docker/containers/挂载到容器里 
readOnly: true 					#挂载目录是只读权限 
terminationGracePeriodSeconds: 30 #优雅的关闭服务 
volumes: 
- name: varlog 
hostPath: 
path: /var/log 					#基于本地目录创建一个卷 会去采集这个目录下的日志
- name: varlibdockercontainers 
hostPath: 
path: /var/lib/docker/containers #基于本地目录创建一个卷 同上

写在最后

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