Kubernetes(k8s)环境部署

赵广陆

已于 2023-10-24 23:26:22 修改

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分类专栏： cloudnative 文章标签： kubernetes docker 容器 1024程序员节

于 2022-05-10 20:00:00 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ZGL_cyy/article/details/124682630

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1. Kubernetes介绍

1.1 应用部署方式演变

在部署应用程序的方式上，主要经历了三个时代：

传统部署：互联网早期，会直接将应用程序部署在物理机上

优点：简单，不需要其它技术的参与

缺点：不能为应用程序定义资源使用边界，很难合理地分配计算资源，而且程序之间容易产生影响
虚拟化部署：可以在一台物理机上运行多个虚拟机，每个虚拟机都是独立的一个环境

优点：程序环境不会相互产生影响，提供了一定程度的安全性

缺点：增加了操作系统，浪费了部分资源
容器化部署：与虚拟化类似，但是共享了操作系统

优点：

可以保证每个容器拥有自己的文件系统、CPU、内存、进程空间等

运行应用程序所需要的资源都被容器包装，并和底层基础架构解耦

容器化的应用程序可以跨云服务商、跨Linux操作系统发行版进行部署

在这里插入图片描述

容器化部署方式给带来很多的便利，但是也会出现一些问题，比如说：

一个容器故障停机了，怎么样让另外一个容器立刻启动去替补停机的容器
当并发访问量变大的时候，怎么样做到横向扩展容器数量

这些容器管理的问题统称为容器编排问题，为了解决这些容器编排问题，就产生了一些容器编排的软件：

Swarm：Docker自己的容器编排工具
Mesos：Apache的一个资源统一管控的工具，需要和Marathon结合使用
Kubernetes：Google开源的的容器编排工具

在这里插入图片描述

1.2 kubernetes简介

在这里插入图片描述

kubernetes，是一个全新的基于容器技术的分布式架构领先方案，是谷歌严格保密十几年的秘密武器----Borg系统的一个开源版本，于2014年9月发布第一个版本，2015年7月发布第一个正式版本。

kubernetes的本质是一组服务器集群，它可以在集群的每个节点上运行特定的程序，来对节点中的容器进行管理。目的是实现资源管理的自动化，主要提供了如下的主要功能：

自我修复：一旦某一个容器崩溃，能够在1秒中左右迅速启动新的容器
弹性伸缩：可以根据需要，自动对集群中正在运行的容器数量进行调整
服务发现：服务可以通过自动发现的形式找到它所依赖的服务
负载均衡：如果一个服务起动了多个容器，能够自动实现请求的负载均衡
版本回退：如果发现新发布的程序版本有问题，可以立即回退到原来的版本
存储编排：可以根据容器自身的需求自动创建存储卷

1.3 kubernetes组件

一个kubernetes集群主要是由控制节点(master)、**工作节点(node)**构成，每个节点上都会安装不同的组件。

master：集群的控制平面，负责集群的决策 ( 管理 )

ApiServer : 资源操作的唯一入口，接收用户输入的命令，提供认证、授权、API注册和发现等机制

Scheduler : 负责集群资源调度，按照预定的调度策略将Pod调度到相应的node节点上

ControllerManager : 负责维护集群的状态，比如程序部署安排、故障检测、自动扩展、滚动更新等

Etcd ：负责存储集群中各种资源对象的信息

node：集群的数据平面，负责为容器提供运行环境 ( 干活 )

Kubelet : 负责维护容器的生命周期，即通过控制docker，来创建、更新、销毁容器

KubeProxy : 负责提供集群内部的服务发现和负载均衡

Docker : 负责节点上容器的各种操作

在这里插入图片描述

下面，以部署一个nginx服务来说明kubernetes系统各个组件调用关系：

首先要明确，一旦kubernetes环境启动之后，master和node都会将自身的信息存储到etcd数据库中
一个nginx服务的安装请求会首先被发送到master节点的apiServer组件
apiServer组件会调用scheduler组件来决定到底应该把这个服务安装到哪个node节点上

在此时，它会从etcd中读取各个node节点的信息，然后按照一定的算法进行选择，并将结果告知apiServer
apiServer调用controller-manager去调度Node节点安装nginx服务
kubelet接收到指令后，会通知docker，然后由docker来启动一个nginx的pod

pod是kubernetes的最小操作单元，容器必须跑在pod中至此，
一个nginx服务就运行了，如果需要访问nginx，就需要通过kube-proxy来对pod产生访问的代理

这样，外界用户就可以访问集群中的nginx服务了

1.4 kubernetes概念

Master：集群控制节点，每个集群需要至少一个master节点负责集群的管控

Node：工作负载节点，由master分配容器到这些node工作节点上，然后node节点上的docker负责容器的运行

Pod：kubernetes的最小控制单元，容器都是运行在pod中的，一个pod中可以有1个或者多个容器

Controller：控制器，通过它来实现对pod的管理，比如启动pod、停止pod、伸缩pod的数量等等

Service：pod对外服务的统一入口，下面可以维护者同一类的多个pod

Label：标签，用于对pod进行分类，同一类pod会拥有相同的标签

NameSpace：命名空间，用来隔离pod的运行环境

2. kubernetes集群环境搭建

2.1 前置知识点

目前生产部署Kubernetes 集群主要有两种方式：

kubeadm

Kubeadm 是一个K8s 部署工具，提供kubeadm init 和kubeadm join，用于快速部署Kubernetes 集群。

官方地址：https://kubernetes.io/docs/reference/setup-tools/kubeadm/kubeadm/

二进制包

从github 下载发行版的二进制包，手动部署每个组件，组成Kubernetes 集群。

Kubeadm 降低部署门槛，但屏蔽了很多细节，遇到问题很难排查。如果想更容易可控，推荐使用二进制包部署Kubernetes 集群，虽然手动部署麻烦点，期间可以学习很多工作原理，也利于后期维护。

在这里插入图片描述

2.2 kubeadm 部署方式介绍

kubeadm 是官方社区推出的一个用于快速部署kubernetes 集群的工具，这个工具能通过两条指令完成一个kubernetes 集群的部署：

创建一个Master 节点kubeadm init
将Node 节点加入到当前集群中$ kubeadm join <Master 节点的IP 和端口>

2.3 安装要求

在开始之前，部署Kubernetes 集群机器需要满足以下几个条件：

一台或多台机器，操作系统CentOS7.x-86_x64
硬件配置：2GB 或更多RAM，2 个CPU 或更多CPU，硬盘30GB 或更多
集群中所有机器之间网络互通
可以访问外网，需要拉取镜像
禁止swap 分区

2.4 最终目标

在所有节点上安装Docker 和kubeadm
部署Kubernetes Master
部署容器网络插件
部署Kubernetes Node，将节点加入Kubernetes 集群中
部署Dashboard Web 页面，可视化查看Kubernetes 资源

2.5 准备环境

在这里插入图片描述

角色	IP地址	组件
k8s-master01	192.168.5.3	docker，kubectl，kubeadm，kubelet
k8s-node01	192.168.5.4	docker，kubectl，kubeadm，kubelet
k8s-node02	192.168.5.5	docker，kubectl，kubeadm，kubelet

2.6 系统初始化

2.6.1 设置系统主机名以及 Host 文件的相互解析

hostnamectl set-hostname k8s-master01 && bash
hostnamectl set-hostname k8s-node01 && bash
hostnamectl set-hostname k8s-node02 && bash

cat <<EOF>> /etc/hosts
192.168.5.3     k8s-master01
192.168.5.4     k8s-node01
192.168.5.5     k8s-node02
EOF

scp /etc/hosts root@192.168.5.4:/etc/hosts 
scp /etc/hosts root@192.168.5.5:/etc/hosts

2.6.2 安装依赖文件（所有节点都要操作）

yum install -y conntrack ntpdate ntp ipvsadm ipset jq iptables curl sysstat libseccomp wget vim net-tools git

2.6.3 设置防火墙为 Iptables 并设置空规则（所有节点都要操作）

systemctl stop firewalld && systemctl disable firewalld

yum -y install iptables-services && systemctl start iptables && systemctl enable iptables && iptables -F && service iptables save

2.6.4 关闭 SELINUX（所有节点都要操作）

swapoff -a && sed -i '/ swap / s/^\(.*\)$/#\1/g' /etc/fstab

setenforce 0 && sed -i 's/^SELINUX=.*/SELINUX=disabled/' /etc/selinux/config

2.6.5 调整内核参数，对于 K8S（所有节点都要操作）

modprobe br_netfilter

cat <<EOF> kubernetes.conf 
net.bridge.bridge-nf-call-iptables=1
net.bridge.bridge-nf-call-ip6tables=1
net.ipv4.ip_forward=1
net.ipv4.tcp_tw_recycle=0
vm.swappiness=0 # 禁止使用 swap 空间，只有当系统 OOM 时才允许使用它
vm.overcommit_memory=1 # 不检查物理内存是否够用
vm.panic_on_oom=0 # 开启 OOM
fs.inotify.max_user_instances=8192
fs.inotify.max_user_watches=1048576
fs.file-max=52706963
fs.nr_open=52706963
net.ipv6.conf.all.disable_ipv6=1
net.netfilter.nf_conntrack_max=2310720
EOF

cp kubernetes.conf /etc/sysctl.d/kubernetes.conf

sysctl -p /etc/sysctl.d/kubernetes.conf

2.6.6 调整系统时区（所有节点都要操作）

# 设置系统时区为 中国/上海
timedatectl set-timezone Asia/Shanghai
# 将当前的 UTC 时间写入硬件时钟
timedatectl set-local-rtc 0
# 重启依赖于系统时间的服务
systemctl restart rsyslog
systemctl restart crond

2.6.7 设置 rsyslogd 和 systemd journald（所有节点都要操作）

# 持久化保存日志的目录
mkdir /var/log/journal 
mkdir /etc/systemd/journald.conf.d
cat > /etc/systemd/journald.conf.d/99-prophet.conf <<EOF
[Journal]
# 持久化保存到磁盘
Storage=persistent

# 压缩历史日志
Compress=yes

SyncIntervalSec=5m
RateLimitInterval=30s
RateLimitBurst=1000

# 最大占用空间 10G
SystemMaxUse=10G

# 单日志文件最大 200M
SystemMaxFileSize=200M

# 日志保存时间 2 周
MaxRetentionSec=2week

# 不将日志转发到 syslog
ForwardToSyslog=no
EOF

systemctl restart systemd-journald

2.6.8 kube-proxy开启ipvs的前置条件（所有节点都要操作）

cat <<EOF> /etc/sysconfig/modules/ipvs.modules 
#!/bin/bash
modprobe -- ip_vs
modprobe -- ip_vs_rr
modprobe -- ip_vs_wrr
modprobe -- ip_vs_sh
modprobe -- nf_conntrack_ipv4
EOF

chmod 755 /etc/sysconfig/modules/ipvs.modules && bash /etc/sysconfig/modules/ipvs.modules && lsmod | grep -e ip_vs -e nf_conntrack_ipv4

2.6.9 安装 Docker 软件（所有节点都要操作）

yum install -y yum-utils device-mapper-persistent-data lvm2

yum-config-manager --add-repo http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo

yum install -y docker-ce

## 创建 /etc/docker 目录
mkdir /etc/docker

cat > /etc/docker/daemon.json <<EOF
{
"exec-opts": ["native.cgroupdriver=systemd"],
"log-driver": "json-file",
"log-opts": {
"max-size": "100m"
}
}
EOF
mkdir -p /etc/systemd/system/docker.service.d
# 重启docker服务
systemctl daemon-reload && systemctl restart docker && systemctl enable docker

上传文件到/etc/yum.repos.d/ 目录下，也可以代替 yum-config-manager --add-repo http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo 命令

docker-ce.repo

[docker-ce-stable]
name=Docker CE Stable - $basearch
baseurl=https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/$releasever/$basearch/stable
enabled=1
gpgcheck=1
gpgkey=https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/gpg

[docker-ce-stable-debuginfo]
name=Docker CE Stable - Debuginfo $basearch
baseurl=https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/$releasever/debug-$basearch/stable
enabled=0
gpgcheck=1
gpgkey=https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/gpg

[docker-ce-stable-source]
name=Docker CE Stable - Sources
baseurl=https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/$releasever/source/stable
enabled=0
gpgcheck=1
gpgkey=https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/gpg

[docker-ce-test]
name=Docker CE Test - $basearch
baseurl=https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/$releasever/$basearch/test
enabled=0
gpgcheck=1
gpgkey=https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/gpg

[docker-ce-test-debuginfo]
name=Docker CE Test - Debuginfo $basearch
baseurl=https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/$releasever/debug-$basearch/test
enabled=0
gpgcheck=1
gpgkey=https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/gpg

[docker-ce-test-source]
name=Docker CE Test - Sources
baseurl=https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/$releasever/source/test
enabled=0
gpgcheck=1
gpgkey=https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/gpg

[docker-ce-nightly]
name=Docker CE Nightly - $basearch
baseurl=https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/$releasever/$basearch/nightly
enabled=0
gpgcheck=1
gpgkey=https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/gpg

[docker-ce-nightly-debuginfo]
name=Docker CE Nightly - Debuginfo $basearch
baseurl=https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/$releasever/debug-$basearch/nightly
enabled=0
gpgcheck=1
gpgkey=https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/gpg

[docker-ce-nightly-source]
name=Docker CE Nightly - Sources
baseurl=https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/$releasever/source/nightly
enabled=0
gpgcheck=1
gpgkey=https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/gpg

2.6.10 安装 Kubeadm （所有节点都要操作）

cat <<EOF > /etc/yum.repos.d/kubernetes.repo
[kubernetes]
name=Kubernetes
baseurl=http://mirrors.aliyun.com/kubernetes/yum/repos/kubernetes-el7-x86_64
enabled=1
gpgcheck=0
repo_gpgcheck=0
gpgkey=http://mirrors.aliyun.com/kubernetes/yum/doc/yum-key.gpg
http://mirrors.aliyun.com/kubernetes/yum/doc/rpm-package-key.gpg
EOF

yum install -y kubelet kubeadm kubectl && systemctl enable kubelet

2.7 部署Kubernetes Master

2.7.1 初始化主节点（主节点操作）

kubeadm init --apiserver-advertise-address=192.168.5.3 --image-repository registry.aliyuncs.com/google_containers --kubernetes-version v1.21.1 --service-cidr=10.96.0.0/12 --pod-network-cidr=10.244.0.0/16

mkdir -p $HOME/.kube

sudo cp -i /etc/kubernetes/admin.conf $HOME/.kube/config

sudo chown $(id -u):$(id -g) $HOME/.kube/config

2.7.2 加入主节点以及其余工作节点

kubeadm join 192.168.5.3:6443 --token h0uelc.l46qp29nxscke7f7 \
        --discovery-token-ca-cert-hash sha256:abc807778e24bff73362ceeb783cc7f6feec96f20b4fd707c3f8e8312294e28f

2.7.3 部署网络

kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/coreos/flannel/master/Documentation/kube-flannel.yml

下边是文件

---
apiVersion: policy/v1beta1
kind: PodSecurityPolicy
metadata:
  name: psp.flannel.unprivileged
  annotations:
    seccomp.security.alpha.kubernetes.io/allowedProfileNames: docker/default
    seccomp.security.alpha.kubernetes.io/defaultProfileName: docker/default
    apparmor.security.beta.kubernetes.io/allowedProfileNames: runtime/default
    apparmor.security.beta.kubernetes.io/defaultProfileName: runtime/default
spec:
  privileged: false
  volumes:
  - configMap
  - secret
  - emptyDir
  - hostPath
  allowedHostPaths:
  - pathPrefix: "/etc/cni/net.d"
  - pathPrefix: "/etc/kube-flannel"
  - pathPrefix: "/run/flannel"
  readOnlyRootFilesystem: false
  # Users and groups
  runAsUser:
    rule: RunAsAny
  supplementalGroups:
    rule: RunAsAny
  fsGroup:
    rule: RunAsAny
  # Privilege Escalation
  allowPrivilegeEscalation: false
  defaultAllowPrivilegeEscalation: false
  # Capabilities
  allowedCapabilities: ['NET_ADMIN', 'NET_RAW']
  defaultAddCapabilities: []
  requiredDropCapabilities: []
  # Host namespaces
  hostPID: false
  hostIPC: false
  hostNetwork: true
  hostPorts:
  - min: 0
    max: 65535
  # SELinux
  seLinux:
    # SELinux is unused in CaaSP
    rule: 'RunAsAny'
---
kind: ClusterRole
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
metadata:
  name: flannel
rules:
- apiGroups: ['extensions']
  resources: ['podsecuritypolicies']
  verbs: ['use']
  resourceNames: ['psp.flannel.unprivileged']
- apiGroups:
  - ""
  resources:
  - pods
  verbs:
  - get
- apiGroups:
  - ""
  resources:
  - nodes
  verbs:
  - list
  - watch
- apiGroups:
  - ""
  resources:
  - nodes/status
  verbs:
  - patch
---
kind: ClusterRoleBinding
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
metadata:
  name: flannel
roleRef:
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
  kind: ClusterRole
  name: flannel
subjects:
- kind: ServiceAccount
  name: flannel
  namespace: kube-system
---
apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
  name: flannel
  namespace: kube-system
---
kind: ConfigMap
apiVersion: v1
metadata:
  name: kube-flannel-cfg
  namespace: kube-system
  labels:
    tier: node
    app: flannel
data:
  cni-conf.json: |
    {
      "name": "cbr0",
      "cniVersion": "0.3.1",
      "plugins": [
        {
          "type": "flannel",
          "delegate": {
            "hairpinMode": true,
            "isDefaultGateway": true
          }
        },
        {
          "type": "portmap",
          "capabilities": {
            "portMappings": true
          }
        }
      ]
    }
  net-conf.json: |
    {
      "Network": "10.244.0.0/16",
      "Backend": {
        "Type": "vxlan"
      }
    }
---
apiVersion: apps/v1
kind: DaemonSet
metadata:
  name: kube-flannel-ds
  namespace: kube-system
  labels:
    tier: node
    app: flannel
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: flannel
  template:
    metadata:
      labels:
        tier: node
        app: flannel
    spec:
      affinity:
        nodeAffinity:
          requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
            nodeSelectorTerms:
            - matchExpressions:
              - key: kubernetes.io/os
                operator: In
                values:
                - linux
      hostNetwork: true
      priorityClassName: system-node-critical
      tolerations:
      - operator: Exists
        effect: NoSchedule
      serviceAccountName: flannel
      initContainers:
      - name: install-cni
        image: quay.io/coreos/flannel:v0.14.0
        command:
        - cp
        args:
        - -f
        - /etc/kube-flannel/cni-conf.json
        - /etc/cni/net.d/10-flannel.conflist
        volumeMounts:
        - name: cni
          mountPath: /etc/cni/net.d
        - name: flannel-cfg
          mountPath: /etc/kube-flannel/
      containers:
      - name: kube-flannel
        image: quay.io/coreos/flannel:v0.14.0
        command:
        - /opt/bin/flanneld
        args:
        - --ip-masq
        - --kube-subnet-mgr
        resources:
          requests:
            cpu: "100m"
            memory: "50Mi"
          limits:
            cpu: "100m"
            memory: "50Mi"
        securityContext:
          privileged: false
          capabilities:
            add: ["NET_ADMIN", "NET_RAW"]
        env:
        - name: POD_NAME
          valueFrom:
            fieldRef:
              fieldPath: metadata.name
        - name: POD_NAMESPACE
          valueFrom:
            fieldRef:
              fieldPath: metadata.namespace
        volumeMounts:
        - name: run
          mountPath: /run/flannel
        - name: flannel-cfg
          mountPath: /etc/kube-flannel/
      volumes:
      - name: run
        hostPath:
          path: /run/flannel
      - name: cni
        hostPath:
          path: /etc/cni/net.d
      - name: flannel-cfg
        configMap:
          name: kube-flannel-cfg

2.8 测试kubernetes 集群

2.8.1 部署nginx 测试

kubectl create deployment nginx --image=nginx

kubectl expose deployment nginx --port=80 --type=NodePort

kubectl get pod,svc

3 资源管理

3.1 资源管理介绍

在kubernetes中，所有的内容都抽象为资源，用户需要通过操作资源来管理kubernetes。

kubernetes的本质上就是一个集群系统，用户可以在集群中部署各种服务，所谓的部署服务，其实就是在kubernetes集群中运行一个个的容器，并将指定的程序跑在容器中。

kubernetes的最小管理单元是pod而不是容器，所以只能将容器放在Pod中，而kubernetes一般也不会直接管理Pod，而是通过Pod控制器来管理Pod的。

Pod可以提供服务之后，就要考虑如何访问Pod中服务，kubernetes提供了Service资源实现这个功能。

当然，如果Pod中程序的数据需要持久化，kubernetes还提供了各种存储系统。

在这里插入图片描述

学习kubernetes的核心，就是学习如何对集群上的Pod、Pod控制器、Service、存储等各种资源进行操作

3.2 资源管理方式

命令式对象管理：直接使用命令去操作kubernetes资源

kubectl run nginx-pod --image=nginx:1.17.1 --port=80
命令式对象配置：通过命令配置和配置文件去操作kubernetes资源

kubectl create/patch -f nginx-pod.yaml
声明式对象配置：通过apply命令和配置文件去操作kubernetes资源

kubectl apply -f nginx-pod.yaml

类型	操作对象	适用环境	优点	缺点
命令式对象管理	对象	测试	简单	只能操作活动对象，无法审计、跟踪
命令式对象配置	文件	开发	可以审计、跟踪	项目大时，配置文件多，操作麻烦
声明式对象配置	目录	开发	支持目录操作	意外情况下难以调试

3.2.1 命令式对象管理

kubectl命令

kubectl是kubernetes集群的命令行工具，通过它能够对集群本身进行管理，并能够在集群上进行容器化应用的安装部署。kubectl命令的语法如下：

kubectl [command] [type] [name] [flags]

comand：指定要对资源执行的操作，例如create、get、delete

type：指定资源类型，比如deployment、pod、service

name：指定资源的名称，名称大小写敏感

flags：指定额外的可选参数

# 查看所有pod
kubectl get pod 

# 查看某个pod
kubectl get pod pod_name

# 查看某个pod,以yaml格式展示结果
kubectl get pod pod_name -o yaml

资源类型

kubernetes中所有的内容都抽象为资源，可以通过下面的命令进行查看:

kubectl api-resources

经常使用的资源有下面这些：

资源分类	资源名称	缩写	资源作用
集群级别资源	nodes	no	集群组成部分
namespaces	ns	隔离Pod
pod资源	pods	po	装载容器
pod资源控制器	replicationcontrollers	rc	控制pod资源
	replicasets	rs	控制pod资源
	deployments	deploy	控制pod资源
	daemonsets	ds	控制pod资源
	jobs		控制pod资源
	cronjobs	cj	控制pod资源
	horizontalpodautoscalers	hpa	控制pod资源
	statefulsets	sts	控制pod资源
服务发现资源	services	svc	统一pod对外接口
	ingress	ing	统一pod对外接口
存储资源	volumeattachments		存储
	persistentvolumes	pv	存储
	persistentvolumeclaims	pvc	存储
配置资源	configmaps	cm	配置
	secrets		配置

操作

kubernetes允许对资源进行多种操作，可以通过–help查看详细的操作命令

kubectl --help

经常使用的操作有下面这些：

命令分类	命令	翻译	命令作用
基本命令	create	创建	创建一个资源
	edit	编辑	编辑一个资源
	get	获取	获取一个资源
	patch	更新	更新一个资源
	delete	删除	删除一个资源
	explain	解释	展示资源文档
运行和调试	run	运行	在集群中运行一个指定的镜像
	expose	暴露	暴露资源为Service
	describe	描述	显示资源内部信息
	logs	日志输出容器在 pod 中的日志	输出容器在 pod 中的日志
	attach	缠绕进入运行中的容器	进入运行中的容器
	exec	执行容器中的一个命令	执行容器中的一个命令
	cp	复制	在Pod内外复制文件
	rollout	首次展示	管理资源的发布
	scale	规模	扩(缩)容Pod的数量
	autoscale	自动调整	自动调整Pod的数量
高级命令	apply	rc	通过文件对资源进行配置
	label	标签	更新资源上的标签
其他命令	cluster-info	集群信息	显示集群信息
	version	版本	显示当前Server和Client的版本

下面以一个namespace / pod的创建和删除简单演示下命令的使用：

# 创建一个namespace
[root@master ~]# kubectl create namespace dev
namespace/dev created

# 获取namespace
[root@master ~]# kubectl get ns
NAME              STATUS   AGE
default           Active   21h
dev               Active   21s
kube-node-lease   Active   21h
kube-public       Active   21h
kube-system       Active   21h

# 在此namespace下创建并运行一个nginx的Pod
[root@master ~]# kubectl run pod --image=nginx:latest -n dev
kubectl run --generator=deployment/apps.v1 is DEPRECATED and will be removed in a future version. Use kubectl run --generator=run-pod/v1 or kubectl create instead.
deployment.apps/pod created

# 查看新创建的pod
[root@master ~]# kubectl get pod -n dev
NAME  READY   STATUS    RESTARTS   AGE
pod   1/1     Running   0          21s

# 删除指定的pod
[root@master ~]# kubectl delete pod pod-864f9875b9-pcw7x
pod "pod" deleted

# 删除指定的namespace
[root@master ~]# kubectl delete ns dev
namespace "dev" deleted

3.2.2 命令式对象配置

命令式对象配置就是使用命令配合配置文件一起来操作kubernetes资源。

1）创建一个nginxpod.yaml，内容如下：

apiVersion: v1
kind: Namespace
metadata:
  name: dev

---

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: nginxpod
  namespace: dev
spec:
  containers:
  - name: nginx-containers
    image: nginx:latest

2）执行create命令，创建资源：

[root@master ~]# kubectl create -f nginxpod.yaml
namespace/dev created
pod/nginxpod created

此时发现创建了两个资源对象，分别是namespace和pod

3）执行get命令，查看资源：

[root@master ~]#  kubectl get -f nginxpod.yaml
NAME            STATUS   AGE
namespace/dev   Active   18s

NAME            READY   STATUS    RESTARTS   AGE
pod/nginxpod    1/1     Running   0          17s

这样就显示了两个资源对象的信息

4）执行delete命令，删除资源：

[root@master ~]# kubectl delete -f nginxpod.yaml
namespace "dev" deleted
pod "nginxpod" deleted

此时发现两个资源对象被删除了

总结:
    命令式对象配置的方式操作资源，可以简单的认为：命令  +  yaml配置文件（里面是命令需要的各种参数）

3.2.3 声明式对象配置

声明式对象配置跟命令式对象配置很相似，但是它只有一个命令apply。

# 首先执行一次kubectl apply -f yaml文件，发现创建了资源
[root@master ~]#  kubectl apply -f nginxpod.yaml
namespace/dev created
pod/nginxpod created

# 再次执行一次kubectl apply -f yaml文件，发现说资源没有变动
[root@master ~]#  kubectl apply -f nginxpod.yaml
namespace/dev unchanged
pod/nginxpod unchanged

总结:
    其实声明式对象配置就是使用apply描述一个资源最终的状态（在yaml中定义状态）
    使用apply操作资源：
        如果资源不存在，就创建，相当于 kubectl create
        如果资源已存在，就更新，相当于 kubectl patch

扩展：kubectl可以在node节点上运行吗 ?

kubectl的运行是需要进行配置的，它的配置文件是$HOME/.kube，如果想要在node节点运行此命令，需要将master上的.kube文件复制到node节点上，即在master节点上执行下面操作：

scp  -r  HOME/.kube   node1: HOME/

使用推荐: 三种方式应该怎么用 ?

创建/更新资源使用声明式对象配置 kubectl apply -f XXX.yaml

删除资源使用命令式对象配置 kubectl delete -f XXX.yaml

查询资源使用命令式对象管理 kubectl get(describe) 资源名称