15、使用Kubernetes管理Docker容器及Docker数据卷详解

于 2025-09-30 16:10:44 发布
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分类专栏： Docker实战排障指南 文章标签： Kubernetes Docker 容器管理
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使用Kubernetes管理Docker容器及Docker数据卷详解

1. Kubernetes集群部署与管理

在使用Kubernetes管理Docker容器之前，需要进行一系列的准备和部署工作。
- 环境变量设置 ：为了远程连接ESX服务器并部署Kubernetes集群，需要设置一些环境变量。 

export GOVC_URL='https://[USERNAME]:[PASSWORD]@[ESXI-HOSTNAME-IP]/sdk'
export GOVC_DATASTORE='[DATASTORE-NAME]'
export GOVC_DATACENTER='[DATACENTER-NAME]'
# username & password used to login to the deployed kube VM
export GOVC_RESOURCE_POOL='*/Resources'
export GOVC_GUEST_LOGIN='kube:kube'
export GOVC_INSECURE=true
  • 文件验证与解压 ：对 kube.vmdk.gz 文件进行MD5验证并解压。 
$ md5sum -c kube.vmdk.gz.md5
kube.vmdk.gz: OK
$ gzip -d kube.vmdk.gz
  • VMDK文件上传 ：将解压后的 kube.vmdk 文件上传到ESX数据存储。 
$ govc datastore.import kube.vmdk kube
  • Kubernetes集群部署 ：将Kubernetes提供商设置为vSphere，并部署集群。 
$ cd kubernetes
$ KUBERNETES_PROVIDER=vsphere cluster/kube-up.sh

如果正在开发Kubernetes，可以使用以下方式测试新代码： 

$ cd kubernetes
$ make release
$ KUBERNETES_PROVIDER=vsphere cluster/kube-up.sh
  • 集群关闭 ：使用以下命令关闭集群。 
$ cluster/kube-down.sh
2. Kubernetes Pod部署示例

下面以部署两个NGINX复制Pod并通过服务暴露为例，介绍Kubernetes Pod的部署过程。
1. 创建文件夹 ：在Kubernetes主节点上创建一个新文件夹。 

$ mkdir nginx_kube_example
$ cd nginx_kube_example
  1. 创建YAML文件 ：使用喜欢的编辑器创建 nginx_pod.yaml 文件。 
apiVersion: v1
kind: ReplicationController
metadata:
  name: nginx
spec:
  replicas: 2
  selector:
    app: nginx
  template:
    metadata:
      name: nginx
      labels:
        app: nginx
    spec:
      containers:
      - name: nginx
        image: nginx
        ports:
        - containerPort: 80
  1. 创建NGINX Pod ：使用 kubectl 命令创建Pod。 
$ kubectl create -f nginx_pod.yaml
  1. 查看Pod详情 ：查看创建的Pod的详细信息。 
$ kubectl get pods
NAME          READY     REASON    RESTARTS   AGE
nginx-karne   1/1       Running   0          14s
nginx-mo5ug   1/1       Running   0          14s
$ kubectl get rc
CONTROLLER   CONTAINER(S)   IMAGE(S)   SELECTOR    REPLICAS
nginx        nginx          nginx      app=nginx   2
  1. 查看容器列表 ：查看部署的节点上的容器列表。 
$ docker ps
CONTAINER ID        IMAGE                                   COMMAND
CREATED             STATUS              PORTS               NAMES
1d3f9cedff1d        nginx:latest                            "nginx -g 'daemon off;'   41 seconds ago      Up 40 seconds
k8s_nginx.6171169d_nginx-karne_default_5d5bc813-3166-11e5-8256-
ecf4bb2bbd90_886ddf56
0b2b03b05a8d        nginx:latest                            "nginx -g 'daemon off;'   41 seconds ago      Up 40 seconds
  1. 部署NGINX服务 ：使用YAML文件部署NGINX服务，将其暴露在主机端口82上。 
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  labels:
    name: nginxservice
  name: nginxservice
spec:
  ports:
    # The port that this service should serve on.
    - port: 82
  # Label keys and values that must match in order to receive traffic for this service.
  selector:
    app: nginx
  type: LoadBalancer

$ kubectl create -f nginx_service.yaml
services/nginxservice
  1. 查看服务列表 ：查看部署的服务的详细信息。 
$ kubectl get services
NAME           LABELS                                   SELECTOR    IP(S)       PORT(S)
kubernetes     component=apiserver,provider=kubernetes  <none>      192.168.3.1    443/TCP
nginxservice   name=nginxservice                        app=nginx   192.168.3.43   82/TCP

通过以下URL可以访问NGINX服务器测试页面： http://192.168.3.43:82

3. 生产环境中部署Kubernetes的要点

在生产环境中部署Kubernetes时，需要考虑以下几个重要方面：
- 暴露Kubernetes服务 ：Kubernetes服务的IP地址仅在集群内部有效，无法直接暴露到互联网。可以通过外部负载均衡器（如HAProxy或NGINX）来解决这个问题，将流量代理到各个Pod。
- 支持升级场景 ：在升级时，需要实现零停机。可以通过启动一个运行新版本服务的副本集群，让旧版本集群继续处理实时请求，待新版本服务准备好后，再将负载均衡器配置为将负载切换到新版本。
- 自动化应用部署 ：借助部署器可以自动化测试和部署Docker容器的过程。需要有一个构建管道和部署器，将Docker镜像推送到注册表（如Docker Hub），然后部署器负责部署测试环境并调用测试脚本，测试成功后再将服务部署到Kubernetes生产环境。
- 了解资源限制 ：在启动Kubernetes集群时，要了解资源限制，为每个Pod配置资源请求和CPU/内存限制，以避免容器因资源不足而崩溃。
- 监控Kubernetes集群 ：使用日志工具（如Graylog、Logcheck或Logwatch）和消息系统（如Apache Kafka）来收集容器日志，并将其定向到日志工具。同时，可以将Kubernetes指标和应用指标发布到时间序列存储（如InfluxDB），以便进行故障分析。
- 持久化存储 ：Kubernetes通过卷的概念来处理持久化数据。持久化卷（PV）是集群中预分配的资源，Pod可以从PV中请求所需的资源；持久化卷声明（PVC）是用户对存储的请求，类似于Pod对资源的请求。

4. 调试Kubernetes问题

在使用Kubernetes过程中，可能会遇到各种问题，以下是一些常见问题的调试方法：
1. 列出节点并验证状态 ：使用以下命令列出节点，并确保所有节点都处于就绪状态。 

$ kubectl get nodes
  1. 查看日志 ：查看Kubernetes集群主节点和工作节点的相关日志，以找出问题所在。
    • 主节点日志：
    • /var/log/kube-apiserver.log ：API服务器日志，负责提供API服务。
    • /var/log/kube-scheduler.log ：调度器日志，负责做出调度决策。
    • /var/log/kube-controller-manager.log ：控制器管理器日志，负责管理复制控制器。
    • 工作节点日志：
    • /var/log/kubelet.log ：Kubelet日志，负责在节点上运行容器。
    • /var/log/kube-proxy.log ：Kube代理日志，负责服务负载均衡。
  2. 处理Pod处于Pending状态 ：如果Pod一直处于Pending状态，使用以下命令查看事件。 
$ cluster/kubectl.sh describe pod podname
  1. 查看集群事件 ：使用以下命令查看所有集群事件。 
$ cluster/kubectl.sh get events
  1. 处理kubectl无法连接到apiserver的问题 ：确保 Kubernetes_master 或 Kube_Master_IP 已设置，检查apiserver进程是否正在运行，并查看其日志。
  2. 处理复制控制器未创建Pod的问题 ：检查控制器是否正在运行，并查看其日志。
  3. 处理kubectl挂起或Pod处于等待状态的问题 ：检查主机是否已分配给Pod，Kubelet是否指向etcd中正确的位置，Docker守护进程是否正在运行，以及防火墙是否阻止从Docker Hub获取镜像。
  4. 处理apiserver同步容器错误的问题 ：如果apiserver报告“Error synchronizing container”错误，说明Pod尚未被调度，检查调度器日志以确保其正常运行。
  5. 处理无法连接到容器的问题 ：尝试使用Telnet连接到节点的服务端口或Pod的IP地址，检查容器是否在Docker中创建。
  6. 处理X.509证书问题 ：如果X.509证书过期或无效，检查客户端和服务器的当前时间是否一致，使用 ntpdate 进行一次性时钟同步。
5. Docker数据卷的概念与使用

Docker数据卷是用于管理持久化或共享数据的重要概念。在了解Docker数据卷之前，需要先了解Docker文件系统的工作原理。Docker镜像由一系列只读层组成，容器启动时会在只读镜像上添加一个读写层。当需要修改文件时，会将文件从只读层复制到读写层进行修改，原文件不会被破坏。当容器被删除时，重新启动镜像会创建一个新的容器，所有更改都会丢失。为了实现数据的持久化和共享，Docker引入了数据卷的概念。数据卷是存在于联合文件系统（UFS）之外的目录，其行为类似于主机文件系统上的普通目录或文件。

数据卷的主要特点包括：
- 可以在容器创建时初始化。
- 数据卷可以被重用和共享。
- 即使容器被删除，数据卷中的数据仍然会保留。
- 对数据卷的更改直接进行，绕过UFS。

6. Docker数据卷的使用场景

Docker数据卷主要有以下三种使用场景：
- 容器删除后数据持久化 ：确保数据在容器删除后仍然保留。
- 主机与Docker容器之间的数据共享 ：方便在主机和容器之间共享文件。
- Docker容器之间的数据共享 ：实现多个容器之间的数据共享。

7. 处理数据和Docker容器的四种方式

为了更好地理解和实现上述使用场景，可以采用以下四种方式处理数据和Docker容器：
1. 默认情况：将数据存储在Docker容器内部 ：数据仅在Docker容器内部可见，容器关闭或Docker主机死机时数据会丢失。适用于不依赖持久化数据的服务。 

$ docker run -it ubuntu:14.04
root@358b511effb0:/# cd /tmp/
root@358b511effb0:/tmp# cat > hello.txt
hii
root@358b511effb0:/tmp# ls
hello.txt
  1. 数据专用容器 ：将数据存储在Docker UFS之外的数据专用容器中。数据在数据专用容器的挂载命名空间内可见，即使容器被删除，数据仍然会保留。其他容器可以使用 --volumes-from 选项连接到数据专用容器。 
# 创建数据专用容器
$ docker create -v /tmp --name ubuntuvolume ubuntu:14.04
# 在容器1中使用数据卷容器
$ docker run -t -i --volumes-from ubuntuvolume ubuntu:14.04 /bin/bash
root@127eba0504cd:/# echo "testing data container" > /tmp/hello
root@127eba0504cd:/# exit
# 在容器2中获取容器1共享的数据
$ docker run -t -i --volumes-from ubuntuvolume ubuntu:14.04 /bin/bash
root@5dd8152155de:/# cd tmp/
root@5dd8152155de:/tmp# ls
hello
root@5dd8152155de:/tmp# cat hello
testing data container
  1. 主机与Docker容器之间的数据共享 ：这是一种常见的使用场景，无需创建数据专用容器，只需运行一个Docker镜像的容器，并将其某个目录替换为主机系统目录的内容。 
# 在主机系统中创建serverlogs目录
$ mkdir /home/serverlogs
# 运行NGINX容器并将主机的serverlogs目录映射到容器内的/var/log/nginx目录
$ docker run -d -v /home/serverlogs:/var/log/nginx -p 5000:80 nginx

通过以上方法，可以有效地使用Kubernetes管理Docker容器，并利用Docker数据卷实现数据的持久化和共享。在实际应用中，需要根据具体需求选择合适的方法和技术，以确保系统的稳定性和可靠性。

使用Kubernetes管理Docker容器及Docker数据卷详解

8. 数据专用容器的工作流程

为了更清晰地展示数据专用容器的使用过程，以下是其工作流程的mermaid流程图： 

graph LR
    A[创建数据专用容器] --> B[在容器1中使用数据卷容器写入数据]
    B --> C[在容器2中获取容器1共享的数据]

下面详细解释这个流程：
1. 创建数据专用容器 ：使用 docker create 命令创建一个基于Ubuntu镜像的数据专用容器，并挂载 /tmp 目录。 

$ docker create -v /tmp --name ubuntuvolume ubuntu:14.04
  1. 在容器1中使用数据卷容器写入数据 ：使用 docker run 命令启动一个新的Ubuntu容器，并通过 --volumes-from 选项连接到数据专用容器。在容器内的 /tmp 目录写入数据。 
$ docker run -t -i --volumes-from ubuntuvolume ubuntu:14.04 /bin/bash
root@127eba0504cd:/# echo "testing data container" > /tmp/hello
root@127eba0504cd:/# exit
  1. 在容器2中获取容器1共享的数据 ：同样使用 docker run 命令启动另一个Ubuntu容器，并连接到数据专用容器。在容器内的 /tmp 目录可以看到之前写入的数据。 
$ docker run -t -i --volumes-from ubuntuvolume ubuntu:14.04 /bin/bash
root@5dd8152155de:/# cd tmp/
root@5dd8152155de:/tmp# ls
hello
root@5dd8152155de:/tmp# cat hello
testing data container
9. 主机与容器数据共享的优势与操作

主机与Docker容器之间的数据共享具有以下优势：
- 方便调试和监控 ：可以直接在主机上查看和修改容器内的数据，便于调试和监控应用程序。
- 数据备份和恢复 ：可以将容器内的重要数据备份到主机上，以便在需要时进行恢复。
- 资源共享 ：可以将主机上的资源（如配置文件、日志文件等）共享给容器使用。

操作步骤如下：
1. 在主机系统中创建共享目录 ：使用 mkdir 命令在主机系统中创建一个目录，用于存储共享数据。 

$ mkdir /home/serverlogs
  1. 运行容器并进行挂载 ：使用 docker run 命令运行一个容器，并通过 -v 选项将主机上的目录挂载到容器内的指定目录。 
$ docker run -d -v /home/serverlogs:/var/log/nginx -p 5000:80 nginx
10. 不同场景下的技术选择对比

为了帮助读者更好地选择适合自己场景的技术，下面列出了不同场景下使用Kubernetes和Docker数据卷的对比表格：
| 场景 | Kubernetes相关技术 | Docker数据卷相关技术 | 适用情况 |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| 容器管理与编排 | 使用Kubernetes的部署、服务、副本集等功能 | | 大规模容器集群的管理和调度 |
| 数据持久化 | 利用Kubernetes的持久化卷（PV）和持久化卷声明（PVC） | 使用Docker数据卷 | 确保容器数据在容器删除后仍然保留 |
| 容器间数据共享 | | 使用数据专用容器或主机与容器的数据共享 | 实现多个容器之间的数据共享 |
| 应用升级 | 支持零停机升级，通过副本集群和负载均衡器实现 | | 企业级应用的平滑升级 |
| 自动化部署 | 借助部署器实现自动化测试和部署 | | 提高部署效率和准确性 |

11. 总结与建议

通过以上内容的介绍，我们了解了如何使用Kubernetes管理Docker容器，以及如何利用Docker数据卷实现数据的持久化和共享。在实际应用中，建议按照以下步骤进行操作：
1. 规划阶段 ：根据应用的需求，确定是否需要使用Kubernetes进行容器编排和管理，以及是否需要使用Docker数据卷实现数据的持久化和共享。
2. 部署阶段 ：
- 按照Kubernetes集群部署的步骤，设置环境变量、上传文件、部署集群等。
- 根据数据卷的使用场景，选择合适的方式（如数据专用容器、主机与容器的数据共享）进行数据卷的配置。
3. 监控与维护阶段 ：
- 使用日志工具和消息系统监控Kubernetes集群的运行状态，及时发现和解决问题。
- 定期备份数据卷中的数据，确保数据的安全性。

总之，Kubernetes和Docker数据卷是容器化技术中非常重要的组成部分，合理使用它们可以提高应用的可靠性、可扩展性和管理效率。在实际应用中，需要不断学习和实践，根据具体情况进行调整和优化，以满足不同的业务需求。

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