【Kubernetes】Kubernetes的Pod进阶

Kubernetes的Pod进阶(十一) Python微信订餐小程序课程视频 https://edu.youkuaiyun.com/course/detail/36074 Python实战量化交易理财系统 https://edu.youkuaiyun.com/course/detail/35475 一、Lifecycle 官网:https://kubernetes.io/docs/concepts/workloads/pods/pod-lifecycle/ 通过前面的分享,关于pod是什么相信看过前面的文章的朋友已经很清楚了,有开发经验的朋友很清楚,对象的创建是具有生命周 阅读详情


一、资源限制和重启策略

1. 资源限制

  当定义 Pod 时可以选择性地为每个容器设定所需要的资源数量。 最常见的可设定资源是 CPU 和内存大小,以及其他类型的资源。

  当为 Pod 中的容器指定了 request 资源时,代表容器运行所需的最小资源量,调度器就使用该信息来决定将 Pod 调度到哪个节点上。当还为容器指定了 limit 资源时,kubelet 就会确保运行的容器不会使用超出所设的 limit 资源量。kubelet 还会为容器预留所设的 request 资源量, 供该容器使用。

  如果 Pod 运行所在的节点具有足够的可用资源,容器可以使用超出所设置的 request 资源量。不过,容器不可以使用超出所设置的 limit 资源量。

  如果给容器设置了内存的 limit 值,但未设置内存的 request 值,Kubernetes 会自动为其设置与内存 limit 相匹配的 request 值。 类似的,如果给容器设置了 CPU 的 limit 值但未设置 CPU 的 request 值,则 Kubernetes 自动为其设置 CPU 的 request 值 并使之与 CPU 的 limit 值匹配。

官网示例:
https://kubernetes.io/docs/concepts/configuration/manage-compute-resources-container/
#Pod 和 容器 的资源请求和限制:
spec.containers[].resources.requests.cpu		#定义创建容器时预分配的CPU资源
spec.containers[].resources.requests.memory		#定义创建容器时预分配的内存资源
spec.containers[].resources.limits.cpu			#定义 cpu 的资源上限 
spec.containers[].resources.limits.memory		#定义内存的资源上限

2. 资源单位

2.1 CPU 资源单位

  CPU 资源的 request 和 limit 以 cpu 为单位。Kubernetes 中的一个 cpu 相当于1个 vCPU(1个超线程)。

  Kubernetes 也支持带小数 CPU 的请求。spec.containers[].resources.requests.cpu 为 0.5 的容器能够获得一个 cpu 的一半 CPU 资源(类似于Cgroup对CPU资源的时间分片)。表达式 0.1 等价于表达式 100m(毫核),表示每 1000 毫秒内容器可以使用的 CPU 时间总量为 0.1*1000 毫秒。Kubernetes 不允许设置精度小于 1m 的 CPU 资源。

2.2 内存 资源单位

  内存的 request 和 limit 以字节为单位。可以以整数表示,或者以10为底数的指数的单位(E、P、T、G、M、K)来表示, 或者以2为底数的指数的单位(Ei、Pi、Ti、Gi、Mi、Ki)来表示。
如:1KB=10^3=1000,1MB=10^6=1000000=1000KB,1GB=10^9=1000000000=1000MB
1KiB=2^10=1024,1MiB=2^20=1048576=1024KiB

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: frontend
spec:
  containers:
  - name: app
    image: nginx
    env:
    - name: MYSQL_ROOT_PASSWORD
      value: "password"
    resources:
      requests:
        memory: "64Mi"
        cpu: "250m"
      limits:
        memory: "128Mi"
        cpu: "500m"
  - name: log-aggregator
    image: images.my-company.example/log-aggregator:v6
    resources:
      requests:
        memory: "64Mi"
        cpu: "250m"
      limits:
        memory: "128Mi"
        cpu: "500m"

  此例子中的 Pod 有两个容器。每个容器的 request 值为 0.25 cpu 和 64MiB 内存,每个容器的 limit 值为 0.5 cpu 和 128MiB 内存。那么可以认为该 Pod 的总的资源 request 为 0.5 cpu 和 128 MiB 内存,总的资源 limit 为 1 cpu 和 256MiB 内存。

vim pod2.yaml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: frontend
spec:
  containers:
  - name: web
    image: nginx
    env:
    - name: WEB_ROOT_PASSWORD
      value: "password"
    resources:
      requests:
        memory: "64Mi"
        cpu: "250m"
      limits:
        memory: "128Mi"
        cpu: "500m"
  - name: db
    image: mysql
    env:
    - name: MYSQL_ROOT_PASSWORD
      value: "abc123"
    resources:
      requests:
        memory: "512Mi"
        cpu: "0.5"
      limits:
        memory: "1Gi"
        cpu: "1"




kubectl apply -f pod2.yaml
kubectl describe pod frontend

kubectl get pods -o wide
NAME       READY   STATUS    RESTARTS   AGE   IP           NODE     NOMINATED NODE   READINESS GATES
frontend   2/2     Running   5          15m   10.244.2.4   node02   <none>           <none>

kubectl describe nodes node02				#由于当前虚拟机有2个CPU,所以Pod的CPU Limits一共占用了50%
Namespace                  Name                           CPU Requests  CPU Limits  Memory Requests  Memory Limits  AGE
  ---------                  ----                           ------------  ----------  ---------------  -------------  ---
  default                    frontend                       500m (25%)    1 (50%)     128Mi (3%)       256Mi (6%)     16m
  kube-system                kube-flannel-ds-amd64-f4pbp    100m (5%)     100m (5%)   50Mi (1%)        50Mi (1%)      19h
  kube-system                kube-proxy-pj4wp               0 (0%)        0 (0%)      0 (0%)           0 (0%)         19h
Allocated resources:
  (Total limits may be over 100 percent, i.e., overcommitted.)
  Resource           Requests    Limits
  --------           --------    ------
  cpu                600m (30%)  1100m (55%)
  memory             178Mi (4%)  306Mi (7%)
  ephemeral-storage  0 (0%)      0 (0%)

3. 重启策略(restartPolicy)

  当 Pod 中的容器退出时通过节点上的 kubelet 重启容器。适用于 Pod 中的所有容器。

策略含义
Always当容器终止退出后,总是重启容器,默认策略
OnFailure当容器异常退出(退出状态码非0)时,重启容器;正常退出则不重启容器
Never当容器终止退出,从不重启容器。

  注意:K8S 中不支持重启 Pod 资源,只有删除重建。

  在用 yaml 方式创建 Deployment 和 StatefulSet 类型时,restartPolicy 只能是 Always,kubectl run 创建 Pod 可以选择 Always、OnFailure、Never 三种策略。

kubectl edit deployment nginx-deployment
......
  restartPolicy: Always
vim pod3.yaml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: foo
spec:
  containers:
  - name: busybox
    image: busybox
    args:
    - /bin/sh
    - -c
    - sleep 30; exit 3


kubectl apply -f pod3.yaml

#查看Pod状态,等容器启动后30秒后执行exit退出进程进入error状态,就会重启次数加1
kubectl get pods
NAME                              READY   STATUS             RESTARTS   AGE
foo                               1/1     Running            1          50s

kubectl delete -f pod3.yaml
vim pod3.yaml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: foo
spec:
  containers:
  - name: busybox
    image: busybox
    args:
    - /bin/sh
    - -c
    - sleep 30; exit 3
  restartPolicy: Never
#注意:跟container同一个级别

kubectl apply -f pod3.yaml

#容器进入error状态不会进行重启
kubectl get pods -w

二、健康检查的概念

1. 健康检查

   健康检查又称为探针(Probe) ,探针是由kubelet对容器执行的定期诊断。

1.1 探针的三种规则

探测规则说明
ivenessProbe判断容器是否正在运行。如果探测失败,则kubelet会杀死容器,并且容器将根据 restartPolicy 来设置 Pod 状态。 如果容器不提供存活探针,则默认状态为Success。
readinessProbe判断容器是否准备好接受请求。如果探测失败,端点控制器将从与 Pod 匹配的所有 service endpoints 中剔除删除该Pod的IP地址。 初始延迟之前的就绪状态默认为Failure。如果容器不提供就绪探针,则默认状态为Success。
startupProbe这个1.17版本增加的):判断容器内的应用程序是否已启动,主要针对于不能确定具体启动时间的应用。如果配置了 startupProbe 探测,则在 startupProbe 状态为 Success 之前,其他所有探针都处于无效状态,直到它成功后其他探针才起作用。 如果 startupProbe 失败,kubelet 将杀死容器,容器将根据 restartPolicy 来重启。如果容器没有配置 startupProbe, 则默认状态为 Success。

  注:以上规则可以同时定义。在readinessProbe检测成功之前,Pod的running状态是不会变成ready状态的。

1.2 Probe 支持三种检查方法

检查方法说明
exec在容器内执行指定命令。如果命令退出时返回码为0则认为诊断成功。
tcpSocket对指定端口上的容器的IP地址进行TCP检查(三次握手)。如果端口打开,则诊断被认为是成功的。
httpGet对指定的端口和uri路径上的容器的IP地址执行HTTPGet请求。如果响应的状态码大于等于200且小于400,则诊断被认为是成功的

  每次探测都将获得以下三种结果之一:

  • 成功(Success):表示容器通过了检测。
  • 失败(Failure):表示容器未通过检测。
  • 未知(Unknown):表示检测没有正常进行。

官网示例:
https://kubernetes.io/docs/tasks/configure-pod-container/configure-liveness-readiness-startup-probes/

2. 示例

2.1 exec 方式

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  labels:
    test: liveness
  name: liveness-exec
spec:
  containers:
  - name: liveness
    image: k8s.gcr.io/busybox
    args:
    - /bin/sh
    - -c
    - touch /tmp/healthy; sleep 30; rm -rf /tmp/healthy; sleep 60
    livenessProbe:
      exec:
        command:
        - cat
        - /tmp/healthy
      failureThreshold: 1
      initialDelaySeconds: 5
      periodSeconds: 5
#initialDelaySeconds:指定 kubelet 在执行第一次探测前应该等待5秒,即第一次探测是在容器启动后的第6秒才开始执行。默认是 0 秒,最小值是 0。
#periodSeconds:指定了 kubelet 应该每 5 秒执行一次存活探测。默认是 10 秒。最小值是 1。
#failureThreshold: 当探测失败时,Kubernetes 将在放弃之前重试的次数。 存活探测情况下的放弃就意味着重新启动容器。就绪探测情况下的放弃 Pod 会被打上未就绪的标签。默认值是 3。最小值是 1。
#timeoutSeconds:探测的超时后等待多少秒。默认值是 1 秒。最小值是 1。(在 Kubernetes 1.20 版本之前,exec 探针会忽略 timeoutSeconds 探针会无限期地 持续运行,甚至可能超过所配置的限期,直到返回结果为止。)

  
可以看到 Pod 中只有一个容器。kubelet 在执行第一次探测前需要等待 5 秒,kubelet 会每 5 秒执行一次存活探测。kubelet 在容器内执行命令 cat /tmp/healthy 来进行探测。如果命令执行成功并且返回值为 0,kubelet 就会认为这个容器是健康存活的。 当到达第 31 秒时,这个命令返回非 0 值,kubelet 会杀死这个容器并重新启动它。

vim exec.yaml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: liveness-exec
  namespace: default
spec:
  containers:
  - name: liveness-exec-container
    image: busybox
    imagePullPolicy: IfNotPresent
    command: ["/bin/sh","-c","touch /tmp/live ; sleep 30; rm -rf /tmp/live; sleep 3600"]
    livenessProbe:
      exec:
        command: ["test","-e","/tmp/live"]
      initialDelaySeconds: 1
      periodSeconds: 3
	  
kubectl create -f exec.yaml

kubectl describe pods liveness-exec
Events:
  Type     Reason     Age               From               Message
  ----     ------     ----              ----               -------
  Normal   Scheduled  51s               default-scheduler  Successfully assigned default/liveness-exec-pod to node02
  Normal   Pulled     46s               kubelet, node02    Container image "busybox" already present on machine
  Normal   Created    46s               kubelet, node02    Created container liveness-exec-container
  Normal   Started    45s               kubelet, node02    Started container liveness-exec-container
  Warning  Unhealthy  8s (x3 over 14s)  kubelet, node02    Liveness probe failed:
  Normal   Killing    8s                kubelet, node02    Container liveness-exec-container failed liveness probe,will be restarted

kubectl get pods -w
NAME                READY   STATUS    RESTARTS   AGE
liveness-exec       1/1     Running   1          85s

2.2 httpGet 方式

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  labels:
    test: liveness
  name: liveness-http
spec:
  containers:
  - name: liveness
    image: k8s.gcr.io/liveness
    args:
    - /server
    livenessProbe:
      httpGet:
        path: /healthz
        port: 8080
        httpHeaders:
        - name: Custom-Header
          value: Awesome
      initialDelaySeconds: 3
      periodSeconds: 3

  在这个配置文件中,可以看到 Pod 也只有一个容器。initialDelaySeconds 字段告诉 kubelet 在执行第一次探测前应该等待 3 秒。periodSeconds 字段指定了 kubelet 每隔 3 秒执行一次存活探测。kubelet 会向容器内运行的服务(服务会监听 8080 端口)发送一个 HTTP GET 请求来执行探测。如果服务器上 /healthz 路径下的处理程序返回成功代码,则 kubelet 认为容器是健康存活的。如果处理程序返回失败代码,则 kubelet 会杀死这个容器并且重新启动它。

  任何大于或等于 200 并且小于 400 的返回代码标示成功,其它返回代码都标示失败。

vim httpget.yaml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: liveness-httpget
  namespace: default
spec:
  containers:
  - name: liveness-httpget-container
    image: soscscs/myapp:v1
    imagePullPolicy: IfNotPresent
    ports:
    - name: http
      containerPort: 80
    livenessProbe:
      httpGet:
        port: http
        path: /index.html
      initialDelaySeconds: 1
      periodSeconds: 3
      timeoutSeconds: 10
	  
kubectl create -f httpget.yaml

kubectl exec -it liveness-httpget -- rm -rf /usr/share/nginx/html/index.html

kubectl get pods
NAME               READY   STATUS    RESTARTS   AGE
liveness-httpget   1/1     Running   1          2m44s

2.3 tcpSocket 方式

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: goproxy
  labels:
    app: goproxy
spec:
  containers:
  - name: goproxy
    image: k8s.gcr.io/goproxy:0.1
    ports:
    - containerPort: 8080
    readinessProbe:
      tcpSocket:
        port: 8080
      initialDelaySeconds: 5
      periodSeconds: 10
    livenessProbe:
      tcpSocket:
        port: 8080
      initialDelaySeconds: 15
      periodSeconds: 20

  这个例子同时使用 readinessProbe 和 livenessProbe 探测。kubelet 会在容器启动 5 秒后发送第一个 readinessProbe 探测。这会尝试连接 goproxy 容器的 8080 端口。如果探测成功,kubelet 将继续每隔 10 秒运行一次检测。除了 readinessProbe 探测,这个配置包括了一个 livenessProbe 探测。kubelet 会在容器启动 15 秒后进行第一次 livenessProbe 探测。就像 readinessProbe 探测一样,会尝试连接 goproxy 容器的 8080 端口。如果 livenessProbe 探测失败,这个容器会被重新启动。

vim tcpsocket.yaml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: probe-tcp
spec:
  containers:
  - name: nginx
    image: soscscs/myapp:v1
    livenessProbe:
      initialDelaySeconds: 5
      timeoutSeconds: 1
      tcpSocket:
        port: 8080
      periodSeconds: 10
      failureThreshold: 2

kubectl create -f tcpsocket.yaml

kubectl exec -it probe-tcp  -- netstat -natp
Active Internet connections (servers and established)
Proto Recv-Q Send-Q Local Address           Foreign Address         State       PID/Program name    
tcp        0      0 0.0.0.0:80              0.0.0.0:*               LISTEN      1/nginx: master pro

kubectl get pods -w
NAME        READY   STATUS    RESTARTS   AGE
probe-tcp   1/1     Running             0          1s
probe-tcp   1/1     Running             1          25s       #第一次是 init(5秒) + period(10秒) * 2
probe-tcp   1/1     Running             2          45s       #第二次是 period(10秒) + period(10秒)  重试了两次
probe-tcp   1/1     Running             3          65s

2.4 就绪检测

vim readiness-httpget.yaml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: readiness-httpget
  namespace: default
spec:
  containers:
  - name: readiness-httpget-container
    image: soscscs/myapp:v1
    imagePullPolicy: IfNotPresent
    ports:
    - name: http
      containerPort: 80
    readinessProbe:
      httpGet:
        port: 80
        path: /index1.html
      initialDelaySeconds: 1
      periodSeconds: 3
    livenessProbe:
      httpGet:
        port: http
        path: /index.html
      initialDelaySeconds: 1
      periodSeconds: 3
      timeoutSeconds: 10

kubectl create -f readiness-httpget.yaml

#readiness探测失败,无法进入READY状态
kubectl get pods 
NAME                READY   STATUS    RESTARTS   AGE
readiness-httpget   0/1     Running   0          18s

kubectl exec -it readiness-httpget sh
 # cd /usr/share/nginx/html/
 # ls
50x.html    index.html
 # echo 123 > index1.html 
 # exit

kubectl get pods 
NAME                READY   STATUS    RESTARTS   AGE
readiness-httpget   1/1     Running   0          2m31s

kubectl exec -it readiness-httpget -- rm -rf /usr/share/nginx/html/index.html

kubectl get pods -w
NAME                READY   STATUS    RESTARTS   AGE
readiness-httpget   1/1     Running   0          4m10s
readiness-httpget   0/1     Running   1          4m15s

2.5 就绪检测2

vim readiness-myapp.yaml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: myapp1
  labels:
     app: myapp
spec:
  containers:
  - name: myapp
    image: soscscs/myapp:v1
    ports:
    - name: http
      containerPort: 80
    readinessProbe:
      httpGet:
        port: 80
        path: /index.html
      initialDelaySeconds: 5
      periodSeconds: 5
      timeoutSeconds: 10 
---
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: myapp2
  labels:
     app: myapp
spec:
  containers:
  - name: myapp
    image: soscscs/myapp:v1
    ports:
    - name: http
      containerPort: 80
    readinessProbe:
      httpGet:
        port: 80
        path: /index.html
      initialDelaySeconds: 5
      periodSeconds: 5
      timeoutSeconds: 10 
---
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: myapp3
  labels:
     app: myapp
spec:
  containers:
  - name: myapp
    image: soscscs/myapp:v1
    ports:
    - name: http
      containerPort: 80
    readinessProbe:
      httpGet:
        port: 80
        path: /index.html
      initialDelaySeconds: 5
      periodSeconds: 5
      timeoutSeconds: 10 
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: myapp
spec:
  selector:
    app: myapp
  type: ClusterIP
  ports:
  - name: http
    port: 80
    targetPort: 80

kubectl create -f readiness-myapp.yaml

kubectl get pods,svc,endpoints -o wide
NAME         READY   STATUS    RESTARTS   AGE     IP            NODE     NOMINATED NODE   READINESS GATES
pod/myapp1   1/1     Running   0          3m42s   10.244.2.13   node02   <none>           <none>
pod/myapp2   1/1     Running   0          3m42s   10.244.1.15   node01   <none>           <none>
pod/myapp3   1/1     Running   0          3m42s   10.244.2.14   node02   <none>           <none>

NAME                 TYPE        CLUSTER-IP     EXTERNAL-IP   PORT(S)   AGE     SELECTOR
......
service/myapp        ClusterIP   10.96.138.13   <none>        80/TCP    3m42s   app=myapp

NAME                   ENDPOINTS                                      AGE
......
endpoints/myapp        10.244.1.15:80,10.244.2.13:80,10.244.2.14:80   3m42s


kubectl exec -it pod/myapp1 -- rm -rf /usr/share/nginx/html/index.html

#readiness探测失败,Pod 无法进入READY状态,且端点控制器将从 endpoints 中剔除删除该 Pod 的 IP 地址
kubectl get pods,svc,endpoints -o wide
NAME         READY   STATUS    RESTARTS   AGE     IP            NODE     NOMINATED NODE   READINESS GATES
pod/myapp1   0/1     Running   0          5m17s   10.244.2.13   node02   <none>           <none>
pod/myapp2   1/1     Running   0          5m17s   10.244.1.15   node01   <none>           <none>
pod/myapp3   1/1     Running   0          5m17s   10.244.2.14   node02   <none>           <none>

NAME                 TYPE        CLUSTER-IP     EXTERNAL-IP   PORT(S)   AGE     SELECTOR
......
service/myapp        ClusterIP   10.96.138.13   <none>        80/TCP    5m17s   app=myapp

NAME                   ENDPOINTS                       AGE
......
endpoints/myapp        10.244.1.15:80,10.244.2.14:80   5m17s

2.6 启动、退出动作

vim post.yaml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: lifecycle-demo
spec:
  containers:
  - name: lifecycle-demo-container
    image: soscscs/myapp:v1
    lifecycle:   #此为关键字段
      postStart:
        exec:
          command: ["/bin/sh", "-c", "echo Hello from the postStart handler >> /var/log/nginx/message"]      
      preStop:
        exec:
          command: ["/bin/sh", "-c", "echo Hello from the poststop handler >> /var/log/nginx/message"]
    volumeMounts:
    - name: message-log
      mountPath: /var/log/nginx/
      readOnly: false
  initContainers:
  - name: init-myservice
    image: soscscs/myapp:v1
    command: ["/bin/sh", "-c", "echo 'Hello initContainers'   >> /var/log/nginx/message"]
    volumeMounts:
    - name: message-log
      mountPath: /var/log/nginx/
      readOnly: false
  volumes:
  - name: message-log
    hostPath:
      path: /data/volumes/nginx/log/
      type: DirectoryOrCreate

kubectl create -f post.yaml

kubectl get pods -o wide
NAME             READY   STATUS    RESTARTS   AGE    IP            NODE     NOMINATED NODE   READINESS GATES
lifecycle-demo   1/1     Running   0          2m8s   10.244.2.28   node02   <none>           <none>

kubectl exec -it lifecycle-demo -- cat /var/log/nginx/message
Hello initContainers
Hello from the postStart handler

#在 node02 节点上查看
[root@node02 ~]# cd /data/volumes/nginx/log/
[root@node02 log]# ls
access.log  error.log  message
[root@node02 log]# cat message 
Hello initContainers
Hello from the postStart handler
#由上可知,init Container先执行,然后当一个主容器启动后,Kubernetes 将立即发送 postStart 事件。

#删除 pod 后,再在 node02 节点上查看
kubectl delete pod lifecycle-demo

[root@node02 log]# cat message 
Hello initContainers
Hello from the postStart handler
Hello from the poststop handler
#由上可知,当在容器被终结之前, Kubernetes 将发送一个 preStop 事件。

总结

1. Pod 容器的资源限制

sepc.containers.resources.requests.cpu|memory     设置pod容器创建时需要预留的资源量     容器应用最低配置 <= requests <= limits
sepc.containers.resources.limits.cpu|memory 	  设置pod容器能够使用的资源量上限,如果容器进程内存使用量超过limits.memory会引发OOM

2. Pod 容器资源的单位

cpu资源量单位	cpu个数 1 2 0.1 .5 .25     豪核 100m 250m 1000m 1500m
内存资源量单位    整数(默认单位为字节)	 2的底数单位(Ki Mi Gi Ti)  10的底数单位(K M G T)

3. Pod 容器资源查看命令

kubectl describe -n 命名空间 pod <pod名称>

4. Pod 容器的 3 种探针 (健康检查)

存活探针(livenessProbe):探测是否正常运行。如果探测失败则kubelet杀掉容器((Pod容器会根据重启策略决定是否重启)

就绪探针(readinessProbe):探测Pod是否进入就绪状态(readry状态栏1/1),并做好接收servricei请求的准备。如果探测失败则Peodt会变成未就绪状态(reacyp状态栏0/1),service资源会删除所关联的端点(endpoints),并不再转发请求给就绪探测失败的Pod

启动探针(startupProbe):探测容器内的应用是否启动成功。在启动探针探测成功之前,存活探针和就绪探针都会暂时处于禁用状态,直到启动探针探测成功

5. Pod 容器探针的 3 种探测方式

exec		在commadn字段中指定在容器内执行的Linux命令来进行探测,如果命令返回码为0则认为探测成功,如果返回码为非0则认为探测失败
tcpSocket	向指定的Pod容器端口发送tcp连接请求,如果端口正确且tcp连接成功则认为探测成功,如果tcp连接失败,则认为探测失败
httGet		向指定的Pod容器端口和URL路径发送http get请求,如果http响应状态码为2xx或3xx则认为探测成功,如果响应状态码为4xx或5xx则认为探测失败
Kubernetes 探秘之旅:Pod 对象进阶指南 Pod 对象的使用进阶为我们在 Kubernetes 中构建高效、可靠的应用提供了更多的工具和方法。通过合理配置资源请求与限制、健康检查、自动缩放和调度策略,我们可以更好地管理和优化应用程序的性能。希望本文能够帮助你深入理解 Pod 对象的使用进阶,为你的 Kubernetes 之旅增添更多的精彩。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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