1200字范文 > 11 Daemonset:忠实可靠的看门狗

11 Daemonset:忠实可靠的看门狗

时间：2023-09-05 15:49:40

文章目录

1. 前言2. 为什么要有 DaemonSet(看门狗)？3. 如何使用 YAML 描述 DaemonSe?3.1 参考官网创建DaemonSet YAML3.1.1 DaemonSet YAML 和 Deployment YAML 文件对比3.1.2 DaemonSet YAML 和 Deployment YAML 文件对比图示 3.2 用变通的方法来创建 DaemonSet 的 YAML 样板了 4. 如何在 Kubernetes 里使用 DaemonSet？4.1 污点（taint）和容忍度（toleration）是怎么来的？4.2 什么是污点（taint）和容忍度（toleration）？4.2.1 查看 Master 和 Worker 节点的污点（taint）状态 4.3 怎么让 DaemonSet 在Master （或任意其他）节点运行？4.3.1 去掉Master 节点上的污点（taint）4.3.1.1 直接去掉节点的污点（taint）的缺点 4.3.2 为Pod 增加容忍度，实现 ' 精细化 ' 调度4.3.2.1 添加污点（taint）4.3.2.2 部署加上了“容忍度”的 DaemonSet： 5. 什么是静态 Pod?6. Daemonset 小结7. 思考7.1 你觉得 DaemonSet 和 Deployment 在用法上还有哪些不同？它们分别适用于哪些场景？7.2 你觉得在 Kubernetes 里应该如何用好“污点”和“容忍度”这两个概念？7.3 容忍度为什么是在pod字段而不是在ds上？7.4 其他

1. 前言

我们学习了 Kubernetes 里的一个新 API 对象 Deployment，它代表了在线业务，能够管理多个 Pod 副本，让应用永远在线，还能够任意扩容缩容。

虽然 Deployment 非常有用，但是，它并没有完全解决运维部署应用程序的所有难题。因为和简单的离线业务比起来，在线业务的应用场景太多太复杂，Deployment 的功能特性只覆盖了其中的一部分，无法满足其他场景的需求。

今天我们就来看看另一类代表在线业务 API 对象：DaemonSet，它会在 Kubernetes 集群的每个节点上都运行一个 Pod，就好像是 Linux 系统里的“守护进程”（Daemon）。

2. 为什么要有 DaemonSet(看门狗)？

想知道为什么 Kubernetes 会引入 DaemonSet 对象，那就得知道 Deployment 有哪些不足。

我们先简单复习一下 Deployment，它能够创建任意多个的 Pod 实例，并且维护这些 Pod 的正常运行，保证应用始终处于可用状态。

但是，Deployment 并不关心这些 Pod 会在集群的哪些节点上运行，在它看来，Pod 的运行环境与功能是无关的，只要 Pod 的数量足够，应用程序应该会正常工作。

这个假设对于大多数业务来说是没问题的，比如 Nginx、WordPress、MySQL，它们不需要知道集群、节点的细节信息，只要配置好环境变量和存储卷，在哪里“跑”都是一样的。

但是有一些业务比较特殊，它们不是完全独立于系统运行的，而是与主机存在“绑定”关系，必须要依附于节点才能产生价值，比如说：

网络应用（如 kube-proxy），必须每个节点都运行一个 Pod，否则节点就无法加入 Kubernetes 网络。监控应用（如 Prometheus），必须每个节点都有一个 Pod 用来监控节点的状态，实时上报信息。日志应用（如 Fluentd），必须在每个节点上运行一个 Pod，才能够搜集容器运行时产生的日志数据。安全应用，同样的，每个节点都要有一个 Pod 来执行安全审计、入侵检查、漏洞扫描等工作。

这些业务如果用 Deployment 来部署就不太合适了，因为 Deployment 所管理的 Pod 数量是固定的，而且可能会在集群里“漂移”，但，实际的需求却是要在集群里的每个节点上都运行 Pod，也就是说 Pod 的数量与节点数量保持同步。

所以，Kubernetes 就定义了新的 API 对象 DaemonSet，它在形式上和 Deployment 类似，都是管理控制 Pod，但管理调度策略却不同。DaemonSet 的目标是在集群的每个节点上运行且仅运行一个 Pod，就好像是为节点配上一只“看门狗”，忠实地“守护”着节点，这就是 DaemonSet 名字的由来。

3. 如何使用 YAML 描述 DaemonSe?

DaemonSet 和 Deployment 都属于在线业务，所以它们也都是“apps”组，使用命令 kubectl api-resources 可以知道它的简称是 ds ，YAML 文件头信息应该是

apiVersion: apps/v1kind: DaemonSetmetadata:name: xxx-ds

不过非常奇怪，Kubernetes 不提供自动创建 DaemonSet YAML 样板的功能，也就是说，我们不能用命令 kubectl create 直接创建出一个 DaemonSet 对象。

3.1 参考官网创建DaemonSet YAML

这个缺点对于我们使用 DaemonSet 的确造成了不小的麻烦，毕竟如果用 kubectl explain 一个个地去查字段再去写 YAML 实在是太辛苦了。

不过，Kubernetes 不给我们生成样板文件的机会，我们也可以自己去“抄”。你可以在 Kubernetes 的官网（https://kubernetes.io/zh/docs/concepts/workloads/controllers/daemonset/）上找到一份 DaemonSet 的 YAML 示例，把它拷贝下来，再去掉多余的部分，就可以做成自己的一份样板文件，大概是下面的这个样子：

apiVersion: apps/v1kind: DaemonSetmetadata:name: redis-dslabels:app: redis-dsspec:selector:matchLabels:name: redis-dstemplate:metadata:labels:name: redis-dsspec:containers:- image: redis:5-alpinename: redisports:- containerPort: 6379

3.1.1 DaemonSet YAML 和 Deployment YAML 文件对比

这个 DaemonSet 对象的名字是 redis-ds，镜像是 redis:5-alpine，使用了流行的 NoSQL 数据库 Redis（你也许对它很熟悉）。

把这份 YAML 和上节课里的 Deployment 对象简单对比一下，你会发现：

前面的 kind、metadata 是对象独有的信息，自然是不同的，但下面的 spec 部分，DaemonSet 也有 selector 字段，匹配 template 里 Pod 的 labels 标签，和 Deployment 对象几乎一模一样。

再仔细观察，我们就会看到，DaemonSet 在 spec 里没有 replicas 字段，这是它与 Deployment 的一个关键不同点，意味着它不会在集群里创建多个 Pod 副本，而是要在每个节点上只创建出一个 Pod 实例。

也就是说，DaemonSet 仅仅是在 Pod 的部署调度策略上和 Deployment 不同，其他的都是相同的，某种程度上我们也可以把 DaemonSet 看做是 Deployment 的一个特例。

3.1.2 DaemonSet YAML 和 Deployment YAML 文件对比图示

通过对比，我们编写YAML的时候也可以参考 Deployment YAML来写，只不过要去掉spec.replicas 字段。

3.2 用变通的方法来创建 DaemonSet 的 YAML 样板了

了解到这些区别，现在，我们就可以用变通的方法来创建 DaemonSet 的 YAML 样板了，你只需要用 kubectl create 先创建出一个 Deployment 对象，然后把 kind 改成 DaemonSet，再删除 spec.replicas 就行了，比如：

export out="--dry-run=client -o yaml"# change "kind" to DaemonSetkubectl create deploy redis-ds --image=redis:5-alpine $out

4. 如何在 Kubernetes 里使用 DaemonSet？

4.1 污点（taint）和容忍度（toleration）是怎么来的？

现在，让我们执行命令 kubectl apply，把 YAML 发送给 Kubernetes，让它创建 DaemonSet 对象，再用 kubectl get 查看对象的状态：

kubectl get dskubectl get pod -o wide

暂停一下，观看下图。你发现这里有什么不对劲了吗？

按照 DaemonSet 的本意，应该在每个节点上都运行一个 Pod 实例才对，但 Master 节点却被排除在外了，这就不符合我们当初的设想了。

显然，DaemonSet 没有尽到“看门”的职责，它的设计与 Kubernetes 集群的工作机制发生了冲突，有没有办法解决呢？

当然，Kubernetes 早就想到了这点，为了应对 Pod 在某些节点的“调度”和“驱逐”问题，它定义了两个新的概念：污点（taint）和容忍度（toleration）。

4.2 什么是污点（taint）和容忍度（toleration）？

“污点”是 Kubernetes 节点的一个属性，它的作用也是给节点“贴标签”，但为了不和已有的 labels 字段混淆，就改成了 taint。

和“污点”相对的，就是 Pod 的“容忍度”，顾名思义，就是 Pod 能否“容忍”污点。

我们把它俩放在一起就比较好理解了。集群里的节点各式各样，有的节点“纯洁无瑕”，没有“污点”；而有的节点因为某种原因粘上了“泥巴”，也就有了“污点”。Pod 也脾气各异，有的“洁癖”很严重，不能容忍“污点”，只能挑选“干净”的节点；而有的 Pod 则比较“大大咧咧”，要求不那么高，可以适当地容忍一些小“污点”。

这么看来，“污点”和“容忍度”倒是有点像是一个“相亲”的过程。Pod 就是一个挑剔的“甲方”，而“乙方”就是集群里的各个节点，Pod 会根据自己对“污点”的“容忍程度”来选择合适的目标，比如要求“不抽烟不喝酒”，但可以“无车无房”，最终决定在哪个节点上“落户”。

4.2.1 查看 Master 和 Worker 节点的污点（taint）状态

Kubernetes 在创建集群的时候会自动给节点 Node 加上一些“污点”，方便 Pod 的调度和部署。你可以用 kubectl describe node 来查看 Master 和 Worker 的状态：

可以看到，Master 节点默认有一个 taint，名字是 node-role.kubernetes.io/master，它的效果是 NoSchedule，也就是说这个污点会拒绝 Pod 调度到本节点上运行，而 Worker 节点的 taint 字段则是空的。

这正是 Master 和 Worker 在 Pod 调度策略上的区别所在，通常来说 Pod 都不能容忍任何“污点”，所以加上了 taint 属性的 Master 节点也就会无缘 Pod 了。

kubectl describe node masterName:masterRoles: control-plane,master...Taints: node-role.kubernetes.io/master:NoSchedule #注意这里和worker节点区别...kubectl describe node workerName:workerRoles: <none>...Taints: <none>#注意这里和master节点区别...

4.3 怎么让 DaemonSet 在Master （或任意其他）节点运行？

4.3.1 去掉Master 节点上的污点（taint）

第一种方法是去掉 Master 节点上的 taint，让 Master 变得和 Worker 一样“纯洁无瑕”，DaemonSet 自然就不需要再区分 Master/Worker。

操作 Node 上的“污点”属性需要使用命令 kubectl taint，然后指定节点名、污点名和污点的效果，去掉污点要额外加上一个 -。

比如要去掉 Master 节点的“NoSchedule”效果，就要用这条命令：

kubectl taint node master node-role.kubernetes.io/master:NoSchedule-

因为 DaemonSet 一直在监控集群节点的状态，命令执行后 Master 节点已经没有了“污点”，所以它立刻就会发现变化，然后就会在 Master 节点上创建一个“守护”Pod。你可以用 kubectl get 来查看这个变动情况：

4.3.1.1 直接去掉节点的污点（taint）的缺点

但是，这种方法修改的是 Node 的状态，影响面会比较大，可能会导致很多 Pod 都跑到这个节点上运行，所以我们可以保留 Node 的“污点”，为需要的 Pod 添加“容忍度”，只让某些 Pod 运行在个别节点上，实现“精细化”调度。

4.3.2 为Pod 增加容忍度，实现 ’ 精细化 ’ 调度

这就是第二种方法，为 Pod 添加字段 tolerations，让它能够“容忍”某些“污点”，就可以在任意的节点上运行了。

tolerations 是一个数组，里面可以列出多个被“容忍”的“污点”，需要写清楚“污点”的名字、效果。比较特别是要用 operator 字段指定如何匹配“污点”，一般我们都使用 Exists，也就是说存在这个名字和效果的“污点”。

如果我们想让 DaemonSet 里的 Pod 能够在 Master 节点上运行，就要写出这样的一个 tolerations，容忍节点的 node-role.kubernetes.io/master:NoSchedule 这个污点：

tolerations:- key: node-role.kubernetes.io/mastereffect: NoScheduleoperator: Exists

4.3.2.1 添加污点（taint）

现在我们先用 kubectl taint 命令把 Master 的“污点”加上：

kubectl taint node master node-role.kubernetes.io/master:NoSchedule

添加污点后。删除pod ，pod就不会在这个节点运行了。

4.3.2.2 部署加上了“容忍度”的 DaemonSet：

添加 tolerations字段到 ds.yml文件中 spec.template.spec 下

tolerations:- key: node-role.kubernetes.io/mastereffect: NoScheduleoperator: Exists

重新部署加上了“容忍度”的 DaemonSet：

kubectl apply -f ds.yml

就会看到 DaemonSet 仍然有两个 Pod，分别运行在 Master 和 Worker 节点上，与第一种方法的效果相同。

需要特别说明一下，“容忍度”并不是 DaemonSet 独有的概念，而是从属于 Pod，所以理解了“污点”和“容忍度”之后，你可以在 Job/CronJob、Deployment 里为它们管理的 Pod 也加上 tolerations，从而能够更灵活地调度应用。

至于都有哪些污点、污点有哪些效果我就不细说了，Kubernetes 官网文档（https://kubernetes.io/zh/docs/concepts/scheduling-eviction/taint-and-toleration/）上都列的非常清楚，在理解了工作原理之后，相信你自己学起来也不会太难。

5. 什么是静态 Pod?

DaemonSet 是在 Kubernetes 里运行节点专属 Pod 最常用的方式，但它不是唯一的方式，Kubernetes 还支持另外一种叫“静态 Pod”的应用部署手段。“静态 Pod”非常特殊，

它不受 Kubernetes 系统的管控，不与 apiserver、scheduler 发生关系，所以是“静态”的。

但既然它是 Pod，也必然会“跑”在容器运行时上，也会有 YAML 文件来描述它，而唯一能够管理它的 Kubernetes 组件也就只有在每个节点上运行的 kubelet 了。

“静态 Pod”的 YAML 文件默认都存放在节点的 /etc/kubernetes/manifests 目录下，它是 Kubernetes 的专用目录。下面的这张截图就是 Master 节点里目录的情况：

你可以看到，Kubernetes 的 4 个核心组件 apiserver、etcd、scheduler、controller-manager 原来都以静态 Pod 的形式存在的，这也是为什么它们能够先于 Kubernetes 集群启动的原因。

如果你有一些 DaemonSet 无法满足的特殊的需求，可以考虑使用静态 Pod，编写一个 YAML 文件放到这个目录里，节点的 kubelet 会定期检查目录里的文件，发现变化就会调用容器运行时创建或者删除静态 Pod。

6. Daemonset 小结

我们学习了 Kubernetes 里部署应用程序的另一种方式：DaemonSet，它与 Deployment 很类似，差别只在于 Pod 的调度策略，适用于在系统里运行节点的“守护进程”。

简单小结一下今天的内容：

DaemonSet 的目标是为集群里的每个节点部署唯一的 Pod，常用于监控、日志等业务。DaemonSet 的 YAML 描述与 Deployment 非常接近，只是没有 replicas 字段。“污点”和“容忍度”是与 DaemonSet 相关的两个重要概念，分别从属于 Node 和 Pod，共同决定了 Pod 的调度策略。静态 Pod 也可以实现和 DaemonSet 同样的效果，但它不受 Kubernetes 控制，必须在节点上纯手动部署，应当慎用。

7. 思考

7.1 你觉得 DaemonSet 和 Deployment 在用法上还有哪些不同？它们分别适用于哪些场景？

用法：DaemonSet 不能用命令式生成YAML模板，且在YAML中没有副本数这个字段,其他一样。

Deployment 应用场景：部署无状态应用管理Pod和ReplicaSet部署、滚动升级等功能应用场景：web服务、微服务 DaemonSet 应用场景：在集群的每个节点上运行存储 Daemon，比如 glusterd 或 ceph。在每个节点上运行日志收集 Daemon，比如 flunentd 或 logstash。在每个节点上运行监控 Daemon，比如 Prometheus Node Exporter 或 collectd。