Kubernates(k8s)工作负载之工作负载资源

我不是女神ヾ 2023-01-17 14:54 142阅读 0赞

**目录**

Deployments

用例

创建 Deployment

Pod-template-hash 标签

更新 Deployment

翻转（多 Deployment 动态更新）

更改标签选择算符

回滚 Deployment

检查 Deployment 上线历史

回滚到之前的修订版本

缩放 Deployment

比例缩放

暂停、恢复 Deployment

Deployment 状态

进行中的 Deployment

完成的 Deployment

失败的 Deployment

对失败 Deployment 的操作

清理策略

金丝雀部署

编写 Deployment 规约

Pod 模板

副本

选择算符

策略

进度期限秒数

最短就绪时间

修订历史限制

paused（暂停的）

ReplicaSet

ReplicaSet 的工作原理

何时使用 ReplicaSet

示例

非模板 Pod 的获得

编写 ReplicaSet 的 spec

Pod 模版

Pod 选择算符

Replicas

使用 ReplicaSets

删除 ReplicaSet 和它的 Pod

只删除 ReplicaSet

将 Pod 从 ReplicaSet 中隔离

缩放 RepliaSet

ReplicaSet 作为水平的 Pod 自动缩放器目标

ReplicaSet 的替代方案

Deployment （推荐）

裸 Pod

Job

DaemonSet

ReplicationController

StatefulSets

使用 StatefulSets

限制

组件

Pod 选择算符

Pod 标识

有序索引

稳定的网络 ID

稳定的存储

Pod 名称标签

部署和扩缩保证

Pod 管理策略

更新策略

关于删除策略

滚动更新

接下来

DaemonSet

编写 DaemonSet Spec

创建 DaemonSet

必需字段

Pod 模板

Pod 选择算符

仅在某些节点上运行 Pod

Daemon Pods 是如何被调度的

通过默认调度器调度

污点和容忍度

与 Daemon Pods 通信

更新 DaemonSet

DaemonSet 的替代方案

init 脚本

裸 Pod

静态 Pod

Deployments

Jobs

运行示例 Job

编写 Job 规约

Pod 模版

Pod 选择算符

Job 的并行执行

处理 Pod 和容器失效

Pod 回退失效策略

Job 终止与清理

自动清理完成的 Job

已完成 Job 的 TTL 机制

Job 模式

高级用法

指定你自己的 Pod 选择算符

替代方案

裸 Pod

副本控制器

单个 Job 启动控制器 Pod

Cron Jobs

垃圾收集

属主和附属

控制垃圾收集器删除附属

前台级联删除

后台级联删除

设置级联删除策略

Deployment 的附加说明

已知的问题

接下来

已完成资源的 TTL 控制器

TTL 控制器

警告

更新 TTL 秒

时间偏差

接下来

CronJob

示例

Cron 时间表语法

CronJob 限制

新控制器

接下来

ReplicationController

ReplicationController 如何工作

运行一个示例 ReplicationController

编写一个 ReplicationController Spec

Pod 模板

ReplicationController 上的标签

Pod 选择算符

多个副本

使用 ReplicationController

删除一个 ReplicationController 以及它的 Pod

只删除 ReplicationController

从 ReplicationController 中隔离 Pod

常见的使用模式

重新调度

扩缩容

滚动更新

多个版本跟踪

和服务一起使用 ReplicationController

编写多副本的应用

ReplicationController 的职责

API 对象

ReplicationController 的替代方案

ReplicaSet

Deployment （推荐）

裸 Pod

Job

DaemonSet

更多信息

--------------------

文章地址：[https://kubernetes.io/zh/docs/concepts/workloads/controllers/][https_kubernetes.io_zh_docs_concepts_workloads_controllers]

# Deployments #

一个 *Deployment* 为 [Pods][] 和 [ReplicaSets][] 提供声明式的更新能力。

你负责描述 Deployment 中的 *目标状态*，而 Deployment [控制器（Controller）][Controller] 以受控速率更改实际状态， 使其变为期望状态。你可以定义 Deployment 以创建新的 ReplicaSet，或删除现有 Deployment， 并通过新的 Deployment 收养其资源。

> **说明：** 不要管理 Deployment 所拥有的 ReplicaSet 。 如果存在下面未覆盖的使用场景，请考虑在 Kubernetes 仓库中提出 Issue。

## 用例 ##

以下是 Deployments 的典型用例：

*  [创建 Deployment 以将 ReplicaSet 上线][Deployment _ ReplicaSet]。 ReplicaSet 在后台创建 Pods。 检查 ReplicaSet 的上线状态，查看其是否成功。
 *  通过更新 Deployment 的 PodTemplateSpec，[声明 Pod 的新状态][Pod] 。 新的 ReplicaSet 会被创建，Deployment 以受控速率将 Pod 从旧 ReplicaSet 迁移到新 ReplicaSet。 每个新的 ReplicaSet 都会更新 Deployment 的修订版本。
 *  如果 Deployment 的当前状态不稳定，[回滚到较早的 Deployment 版本][Deployment]。 每次回滚都会更新 Deployment 的修订版本。
 *  [扩大 Deployment 规模以承担更多负载][Deployment 1]。
 *  [暂停 Deployment][Deployment 2] 以应用对 PodTemplateSpec 所作的多项修改， 然后恢复其执行以启动新的上线版本。
 *  [使用 Deployment 状态][Deployment 3] 来判定上线过程是否出现停滞。
 *  [清理较旧的不再需要的 ReplicaSet][ReplicaSet] 。

## 创建 Deployment ##

下面是 Deployment 示例。其中创建了一个 ReplicaSet，负责启动三个 `nginx` Pods：[`controllers/nginx-deployment.yaml`][controllers_nginx-deployment.yaml]

apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    metadata:
      name: nginx-deployment
      labels:
        app: nginx
    spec:
      replicas: 3
      selector:
        matchLabels:
          app: nginx
      template:
        metadata:
          labels:
            app: nginx
        spec:
          containers:
          - name: nginx
            image: nginx:1.14.2
            ports:
            - containerPort: 80

在该例中：

*  创建名为 `nginx-deployment`（由 `.metadata.name` 字段标明）的 Deployment。
 *  该 Deployment 创建三个（由 `replicas` 字段标明）Pod 副本。

*  `selector` 字段定义 Deployment 如何查找要管理的 Pods。 在这里，你选择在 Pod 模板中定义的标签（`app: nginx`）。 不过，更复杂的选择规则是也可能的，只要 Pod 模板本身满足所给规则即可。
    
    > **说明：**
    > 
    > `spec.selector.matchLabels` 字段是 `{key,value}` 键值对映射。 在 `matchLabels` 映射中的每个 `{key,value}` 映射等效于 `matchExpressions` 中的一个元素， 即其 `key` 字段是 “key”，`operator` 为 “In”，`values` 数组仅包含 “value”。 在 `matchLabels` 和 `matchExpressions` 中给出的所有条件都必须满足才能匹配。

*  `template` 字段包含以下子字段：
    
     *  Pod 被使用 `labels` 字段打上 `app: nginx` 标签。
     *  Pod 模板规约（即 `.template.spec` 字段）指示 Pods 运行一个 `nginx` 容器， 该容器运行版本为 1.14.2 的 `nginx` [Docker Hub][]镜像。
     *  创建一个容器并使用 `name` 字段将其命名为 `nginx`。

开始之前，请确保的 Kubernetes 集群已启动并运行。 按照以下步骤创建上述 Deployment ：

1.  通过运行以下命令创建 Deployment ：
    
        kubectl apply -f https://k8s.io/examples/controllers/nginx-deployment.yaml
    
    > **说明：** 你可以设置 `--record` 标志将所执行的命令写入资源注解 `kubernetes.io/change-cause` 中。 这对于以后的检查是有用的。例如，要查看针对每个 Deployment 修订版本所执行过的命令。

1.  运行 `kubectl get deployments` 检查 Deployment 是否已创建。如果仍在创建 Deployment， 则输出类似于：
    
        NAME               DESIRED   CURRENT   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
        nginx-deployment   3         0         0            0           1s
    
    在检查集群中的 Deployment 时，所显示的字段有：
    
     *  `NAME` 列出了集群中 Deployment 的名称。
     *  `READY` 显示应用程序的可用的 *副本* 数。显示的模式是“就绪个数/期望个数”。
     *  `UP-TO-DATE` 显示为了达到期望状态已经更新的副本数。
     *  `AVAILABLE` 显示应用可供用户使用的副本数。
     *  `AGE` 显示应用程序运行的时间。
    
    请注意期望副本数是根据 `.spec.replicas` 字段设置 3。

1.  要查看 Deployment 上线状态，运行 `kubectl rollout status deployment/nginx-deployment`。
    
    输出类似于：
    
        Waiting for rollout to finish: 2 out of 3 new replicas have been updated...
        deployment "nginx-deployment" successfully rolled out

1.  几秒钟后再次运行 `kubectl get deployments`。输出类似于：
    
        NAME               DESIRED   CURRENT   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
        nginx-deployment   3         3         3            3           18s
    
    注意 Deployment 已创建全部三个副本，并且所有副本都是最新的（它们包含最新的 Pod 模板） 并且可用。

1.  要查看 Deployment 创建的 ReplicaSet（`rs`），运行 `kubectl get rs`。 输出类似于：
    
        NAME                          DESIRED   CURRENT   READY   AGE
        nginx-deployment-75675f5897   3         3         3       18s
    
    ReplicaSet 输出中包含以下字段：
    
     *  `NAME` 列出名字空间中 ReplicaSet 的名称；
     *  `DESIRED` 显示应用的期望副本个数，即在创建 Deployment 时所定义的值。 此为期望状态；
     *  `CURRENT` 显示当前运行状态中的副本个数；
     *  `READY` 显示应用中有多少副本可以为用户提供服务；
     *  `AGE` 显示应用已经运行的时间长度。
    
    注意 ReplicaSet 的名称始终被格式化为`[Deployment名称]-[随机字符串]`。 其中的随机字符串是使用 pod-template-hash 作为种子随机生成的。

1.  要查看每个 Pod 自动生成的标签，运行 `kubectl get pods --show-labels`。返回以下输出：
    
        NAME                                READY     STATUS    RESTARTS   AGE       LABELS
        nginx-deployment-75675f5897-7ci7o   1/1       Running   0          18s       app=nginx,pod-template-hash=3123191453
        nginx-deployment-75675f5897-kzszj   1/1       Running   0          18s       app=nginx,pod-template-hash=3123191453
        nginx-deployment-75675f5897-qqcnn   1/1       Running   0          18s       app=nginx,pod-template-hash=3123191453
    
    所创建的 ReplicaSet 确保总是存在三个 `nginx` Pod。

> **说明：** 你必须在 Deployment 中指定适当的选择算符和 Pod 模板标签（在本例中为 `app: nginx`）。 标签或者选择算符不要与其他控制器（包括其他 Deployment 和 StatefulSet）重叠。 Kubernetes 不会阻止你这样做，但是如果多个控制器具有重叠的选择算符，它们可能会发生冲突 执行难以预料的操作。

### Pod-template-hash 标签 ###

> **说明：** 不要更改此标签。

Deployment 控制器将 `pod-template-hash` 标签添加到 Deployment 所创建或收留的 每个 ReplicaSet 。

此标签可确保 Deployment 的子 ReplicaSets 不重叠。 标签是通过对 ReplicaSet 的 `PodTemplate` 进行哈希处理。 所生成的哈希值被添加到 ReplicaSet 选择算符、Pod 模板标签，并存在于在 ReplicaSet 可能拥有的任何现有 Pod 中。

## 更新 Deployment ##

> **说明：** 仅当 Deployment Pod 模板（即 `.spec.template`）发生改变时，例如模板的标签或容器镜像被更新， 才会触发 Deployment 上线。 其他更新（如对 Deployment 执行扩缩容的操作）不会触发上线动作。

按照以下步骤更新 Deployment：

1.  先来更新 nginx Pod 以使用 `nginx:1.16.1` 镜像，而不是 `nginx:1.14.2` 镜像。
    
        kubectl --record deployment.apps/nginx-deployment set image \
           deployment.v1.apps/nginx-deployment nginx=nginx:1.16.1
    
    或者使用下面的命令：
    
        kubectl set image deployment/nginx-deployment nginx=nginx:1.16.1 --record
    
    输出类似于：
    
        deployment.apps/nginx-deployment image updated
    
    或者，可以 `edit` Deployment 并将 `.spec.template.spec.containers[0].image` 从 `nginx:1.14.2` 更改至 `nginx:1.16.1`。
    
        kubectl edit deployment.v1.apps/nginx-deployment
    
    输出类似于：
    
        deployment.apps/nginx-deployment edited

1.  要查看上线状态，运行：
    
        kubectl rollout status deployment/nginx-deployment
    
    输出类似于：
    
        Waiting for rollout to finish: 2 out of 3 new replicas have been updated...
    
    或者
    
        deployment "nginx-deployment" successfully rolled out

获取关于已更新的 Deployment 的更多信息：

*  在上线成功后，可以通过运行 `kubectl get deployments` 来查看 Deployment： 输出类似于：
    
        NAME               DESIRED   CURRENT   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
        nginx-deployment   3         3         3            3           36s

*  运行 `kubectl get rs` 以查看 Deployment 通过创建新的 ReplicaSet 并将其扩容到 3 个副本并将旧 ReplicaSet 缩容到 0 个副本完成了 Pod 的更新操作：
    
        kubectl get rs
    
    输出类似于：
    
        NAME                          DESIRED   CURRENT   READY   AGE
        nginx-deployment-1564180365   3         3         3       6s
        nginx-deployment-2035384211   0         0         0       36s

*  现在运行 `get pods` 应仅显示新的 Pods:
    
        kubectl get pods
    
    输出类似于：
    
        NAME                                READY     STATUS    RESTARTS   AGE
        nginx-deployment-1564180365-khku8   1/1       Running   0          14s
        nginx-deployment-1564180365-nacti   1/1       Running   0          14s
        nginx-deployment-1564180365-z9gth   1/1       Running   0          14s
    
    下次要更新这些 Pods 时，只需再次更新 Deployment Pod 模板即可。
    
    Deployment 可确保在更新时仅关闭一定数量的 Pod。默认情况下，它确保至少所需 Pods 75% 处于运行状态（最大不可用比例为 25%）。
    
    Deployment 还确保仅所创建 Pod 数量只可能比期望 Pods 数高一点点。 默认情况下，它可确保启动的 Pod 个数比期望个数最多多出 25%（最大峰值 25%）。
    
    例如，如果仔细查看上述 Deployment ，将看到它首先创建了一个新的 Pod，然后删除了一些旧的 Pods， 并创建了新的 Pods。它不会杀死老 Pods，直到有足够的数量新的 Pods 已经出现。 在足够数量的旧 Pods 被杀死前并没有创建新 Pods。它确保至少 2 个 Pod 可用，同时 最多总共 4 个 Pod 可用。

*  获取 Deployment 的更多信息
    
        kubectl describe deployments
    
    输出类似于：
    
        Name:                   nginx-deployment
        Namespace:              default
        CreationTimestamp:      Thu, 30 Nov 2017 10:56:25 +0000
        Labels:                 app=nginx
        Annotations:            deployment.kubernetes.io/revision=2
        Selector:               app=nginx
        Replicas:               3 desired | 3 updated | 3 total | 3 available | 0 unavailable
        StrategyType:           RollingUpdate
        MinReadySeconds:        0
        RollingUpdateStrategy:  25% max unavailable, 25% max surge
        Pod Template:
          Labels:  app=nginx
           Containers:
            nginx:
              Image:        nginx:1.16.1
              Port:         80/TCP
              Environment:  <none>
              Mounts:       <none>
            Volumes:        <none>
          Conditions:
            Type           Status  Reason
            ----           ------  ------
            Available      True    MinimumReplicasAvailable
            Progressing    True    NewReplicaSetAvailable
          OldReplicaSets:  <none>
          NewReplicaSet:   nginx-deployment-1564180365 (3/3 replicas created)
          Events:
            Type    Reason             Age   From                   Message
            ----    ------             ----  ----                   -------
            Normal  ScalingReplicaSet  2m    deployment-controller  Scaled up replica set nginx-deployment-2035384211 to 3
            Normal  ScalingReplicaSet  24s   deployment-controller  Scaled up replica set nginx-deployment-1564180365 to 1
            Normal  ScalingReplicaSet  22s   deployment-controller  Scaled down replica set nginx-deployment-2035384211 to 2
            Normal  ScalingReplicaSet  22s   deployment-controller  Scaled up replica set nginx-deployment-1564180365 to 2
            Normal  ScalingReplicaSet  19s   deployment-controller  Scaled down replica set nginx-deployment-2035384211 to 1
            Normal  ScalingReplicaSet  19s   deployment-controller  Scaled up replica set nginx-deployment-1564180365 to 3
            Normal  ScalingReplicaSet  14s   deployment-controller  Scaled down replica set nginx-deployment-2035384211 to 0
    
    可以看到，当第一次创建 Deployment 时，它创建了一个 ReplicaSet（nginx-deployment-2035384211） 并将其直接扩容至 3 个副本。更新 Deployment 时，它创建了一个新的 ReplicaSet （nginx-deployment-1564180365），并将其扩容为 1，然后将旧 ReplicaSet 缩容到 2， 以便至少有 2 个 Pod 可用且最多创建 4 个 Pod。 然后，它使用相同的滚动更新策略继续对新的 ReplicaSet 扩容并对旧的 ReplicaSet 缩容。 最后，你将有 3 个可用的副本在新的 ReplicaSet 中，旧 ReplicaSet 将缩容到 0。

### 翻转（多 Deployment 动态更新） ###

Deployment 控制器每次注意到新的 Deployment 时，都会创建一个 ReplicaSet 以启动所需的 Pods。 如果更新了 Deployment，则控制标签匹配 `.spec.selector` 但模板不匹配 `.spec.template` 的 Pods 的现有 ReplicaSet 被缩容。最终，新的 ReplicaSet 缩放为 `.spec.replicas` 个副本， 所有旧 ReplicaSets 缩放为 0 个副本。

当 Deployment 正在上线时被更新，Deployment 会针对更新创建一个新的 ReplicaSet 并开始对其扩容，之前正在被扩容的 ReplicaSet 会被翻转，添加到旧 ReplicaSets 列表 并开始缩容。

例如，假定你在创建一个 Deployment 以生成 `nginx:1.14.2` 的 5 个副本，但接下来 更新 Deployment 以创建 5 个 `nginx:1.16.1` 的副本，而此时只有 3 个`nginx:1.14.2` 副本已创建。在这种情况下，Deployment 会立即开始杀死 3 个 `nginx:1.14.2` Pods， 并开始创建 `nginx:1.16.1` Pods。它不会等待 `nginx:1.14.2` 的 5 个副本都创建完成 后才开始执行变更动作。

### 更改标签选择算符 ###

通常不鼓励更新标签选择算符。建议你提前规划选择算符。 在任何情况下，如果需要更新标签选择算符，请格外小心，并确保自己了解 这背后可能发生的所有事情。

> **说明：** 在 API 版本 `apps/v1` 中，Deployment 标签选择算符在创建后是不可变的。

*  添加选择算符时要求使用新标签更新 Deployment 规约中的 Pod 模板标签，否则将返回验证错误。 此更改是非重叠的，也就是说新的选择算符不会选择使用旧选择算符所创建的 ReplicaSet 和 Pod， 这会导致创建新的 ReplicaSet 时所有旧 ReplicaSet 都会被孤立。
 *  选择算符的更新如果更改了某个算符的键名，这会导致与添加算符时相同的行为。
 *  删除选择算符的操作会删除从 Deployment 选择算符中删除现有算符。 此操作不需要更改 Pod 模板标签。现有 ReplicaSet 不会被孤立，也不会因此创建新的 ReplicaSet， 但请注意已删除的标签仍然存在于现有的 Pod 和 ReplicaSet 中。

## 回滚 Deployment ##

有时，你可能想要回滚 Deployment；例如，当 Deployment 不稳定时（例如进入反复崩溃状态）。 默认情况下，Deployment 的所有上线记录都保留在系统中，以便可以随时回滚 （你可以通过修改修订历史记录限制来更改这一约束）。

> **说明：** Deployment 被触发上线时，系统就会创建 Deployment 的新的修订版本。 这意味着仅当 Deployment 的 Pod 模板（`.spec.template`）发生更改时，才会创建新修订版本 -- 例如，模板的标签或容器镜像发生变化。 其他更新，如 Deployment 的扩缩容操作不会创建 Deployment 修订版本。 这是为了方便同时执行手动缩放或自动缩放。 换言之，当你回滚到较早的修订版本时，只有 Deployment 的 Pod 模板部分会被回滚。

*  假设你在更新 Deployment 时犯了一个拼写错误，将镜像名称命名设置为 `nginx:1.161` 而不是 `nginx:1.16.1`：
    
        kubectl set image deployment.v1.apps/nginx-deployment nginx=nginx:1.161 --record=true
    
    输出类似于：
    
        deployment.apps/nginx-deployment image updated

*  此上线进程会出现停滞。你可以通过检查上线状态来验证：
    
        kubectl rollout status deployment/nginx-deployment
    
    输出类似于：
    
        Waiting for rollout to finish: 1 out of 3 new replicas have been updated...

*  按 Ctrl-C 停止上述上线状态观测。有关上线停滞的详细信息，[参考这里][Deployment 3]。

*  你可以看到旧的副本有两个（`nginx-deployment-1564180365` 和 `nginx-deployment-2035384211`）， 新的副本有 1 个（`nginx-deployment-3066724191`）：
    
        kubectl get rs
    
    输出类似于：
    
        NAME                          DESIRED   CURRENT   READY   AGE
        nginx-deployment-1564180365   3         3         3       25s
        nginx-deployment-2035384211   0         0         0       36s
        nginx-deployment-3066724191   1         1         0       6s

*  查看所创建的 Pod，你会注意到新 ReplicaSet 所创建的 1 个 Pod 卡顿在镜像拉取循环中。
    
        kubectl get pods
    
    输出类似于：
    
        NAME                                READY     STATUS             RESTARTS   AGE
        nginx-deployment-1564180365-70iae   1/1       Running            0          25s
        nginx-deployment-1564180365-jbqqo   1/1       Running            0          25s
        nginx-deployment-1564180365-hysrc   1/1       Running            0          25s
        nginx-deployment-3066724191-08mng   0/1       ImagePullBackOff   0          6s
    
    > **说明：** Deployment 控制器自动停止有问题的上线过程，并停止对新的 ReplicaSet 扩容。 这行为取决于所指定的 rollingUpdate 参数（具体为 `maxUnavailable`）。 默认情况下，Kubernetes 将此值设置为 25%。

*  获取 Deployment 描述信息：
    
        kubectl describe deployment
    
    输出类似于：
    
        Name:           nginx-deployment
        Namespace:      default
        CreationTimestamp:  Tue, 15 Mar 2016 14:48:04 -0700
        Labels:         app=nginx
        Selector:       app=nginx
        Replicas:       3 desired | 1 updated | 4 total | 3 available | 1 unavailable
        StrategyType:       RollingUpdate
        MinReadySeconds:    0
        RollingUpdateStrategy:  25% max unavailable, 25% max surge
        Pod Template:
          Labels:  app=nginx
          Containers:
           nginx:
            Image:        nginx:1.91
            Port:         80/TCP
            Host Port:    0/TCP
            Environment:  <none>
            Mounts:       <none>
          Volumes:        <none>
        Conditions:
          Type           Status  Reason
          ----           ------  ------
          Available      True    MinimumReplicasAvailable
          Progressing    True    ReplicaSetUpdated
        OldReplicaSets:     nginx-deployment-1564180365 (3/3 replicas created)
        NewReplicaSet:      nginx-deployment-3066724191 (1/1 replicas created)
        Events:
          FirstSeen LastSeen    Count   From                    SubobjectPath   Type        Reason              Message
          --------- --------    -----   ----                    -------------   --------    ------              -------
          1m        1m          1       {deployment-controller }                Normal      ScalingReplicaSet   Scaled up replica set nginx-deployment-2035384211 to 3
          22s       22s         1       {deployment-controller }                Normal      ScalingReplicaSet   Scaled up replica set nginx-deployment-1564180365 to 1
          22s       22s         1       {deployment-controller }                Normal      ScalingReplicaSet   Scaled down replica set nginx-deployment-2035384211 to 2
          22s       22s         1       {deployment-controller }                Normal      ScalingReplicaSet   Scaled up replica set nginx-deployment-1564180365 to 2
          21s       21s         1       {deployment-controller }                Normal      ScalingReplicaSet   Scaled down replica set nginx-deployment-2035384211 to 1
          21s       21s         1       {deployment-controller }                Normal      ScalingReplicaSet   Scaled up replica set nginx-deployment-1564180365 to 3
          13s       13s         1       {deployment-controller }                Normal      ScalingReplicaSet   Scaled down replica set nginx-deployment-2035384211 to 0
          13s       13s         1       {deployment-controller }                Normal      ScalingReplicaSet   Scaled up replica set nginx-deployment-3066724191 to 1
    
    要解决此问题，需要回滚到以前稳定的 Deployment 版本。

### 检查 Deployment 上线历史 ###

按照如下步骤检查回滚历史：

1.  首先，检查 Deployment 修订历史：
    
        kubectl rollout history deployment.v1.apps/nginx-deployment
    
    输出类似于：
    
        deployments "nginx-deployment"
        REVISION    CHANGE-CAUSE
        1           kubectl apply --filename=https://k8s.io/examples/controllers/nginx-deployment.yaml --record=true
        2           kubectl set image deployment.v1.apps/nginx-deployment nginx=nginx:1.9.1 --record=true
        3           kubectl set image deployment.v1.apps/nginx-deployment nginx=nginx:1.91 --record=true
    
    `CHANGE-CAUSE` 的内容是从 Deployment 的 `kubernetes.io/change-cause` 注解复制过来的。 复制动作发生在修订版本创建时。你可以通过以下方式设置 `CHANGE-CAUSE` 消息：
    
     *  使用 `kubectl annotate deployment.v1.apps/nginx-deployment kubernetes.io/change-cause="image updated to 1.9.1"` 为 Deployment 添加注解。
     *  追加 `--record` 命令行标志以保存正在更改资源的 `kubectl` 命令。
     *  手动编辑资源的清单。

1.  要查看修订历史的详细信息，运行：
    
        kubectl rollout history deployment.v1.apps/nginx-deployment --revision=2
    
    输出类似于：
    
        deployments "nginx-deployment" revision 2
          Labels:       app=nginx
                  pod-template-hash=1159050644
          Annotations:  kubernetes.io/change-cause=kubectl set image deployment.v1.apps/nginx-deployment nginx=nginx:1.16.1 --record=true
          Containers:
           nginx:
            Image:      nginx:1.16.1
            Port:       80/TCP
             QoS Tier:
                cpu:      BestEffort
                memory:   BestEffort
            Environment Variables:      <none>
          No volumes.

### 回滚到之前的修订版本 ###

按照下面给出的步骤将 Deployment 从当前版本回滚到以前的版本（即版本 2）。

1.  假定现在你已决定撤消当前上线并回滚到以前的修订版本：
    
        kubectl rollout undo deployment.v1.apps/nginx-deployment
    
    输出类似于：
    
        deployment.apps/nginx-deployment
    
    或者，你也可以通过使用 `--to-revision` 来回滚到特定修订版本：
    
        kubectl rollout undo deployment.v1.apps/nginx-deployment --to-revision=2
    
    输出类似于：
    
        deployment.apps/nginx-deployment
    
    与回滚相关的指令的更详细信息，请参考 [`kubectl rollout`][kubectl rollout]。
    
    现在，Deployment 正在回滚到以前的稳定版本。正如你所看到的，Deployment 控制器生成了 回滚到修订版本 2 的 `DeploymentRollback` 事件。

1.  检查回滚是否成功以及 Deployment 是否正在运行，运行：
    
        kubectl get deployment nginx-deployment
    
    输出类似于：
    
        NAME               DESIRED   CURRENT   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
        nginx-deployment   3         3         3            3           30m

1.  获取 Deployment 描述信息：
    
        kubectl describe deployment nginx-deployment
    
    输出类似于：
    
        Name:                   nginx-deployment
        Namespace:              default
        CreationTimestamp:      Sun, 02 Sep 2018 18:17:55 -0500
        Labels:                 app=nginx
        Annotations:            deployment.kubernetes.io/revision=4
                                kubernetes.io/change-cause=kubectl set image deployment.v1.apps/nginx-deployment nginx=nginx:1.16.1 --record=true
        Selector:               app=nginx
        Replicas:               3 desired | 3 updated | 3 total | 3 available | 0 unavailable
        StrategyType:           RollingUpdate
        MinReadySeconds:        0
        RollingUpdateStrategy:  25% max unavailable, 25% max surge
        Pod Template:
          Labels:  app=nginx
          Containers:
           nginx:
            Image:        nginx:1.16.1
            Port:         80/TCP
            Host Port:    0/TCP
            Environment:  <none>
            Mounts:       <none>
          Volumes:        <none>
        Conditions:
          Type           Status  Reason
          ----           ------  ------
          Available      True    MinimumReplicasAvailable
          Progressing    True    NewReplicaSetAvailable
        OldReplicaSets:  <none>
        NewReplicaSet:   nginx-deployment-c4747d96c (3/3 replicas created)
        Events:
          Type    Reason              Age   From                   Message
          ----    ------              ----  ----                   -------
          Normal  ScalingReplicaSet   12m   deployment-controller  Scaled up replica set nginx-deployment-75675f5897 to 3
          Normal  ScalingReplicaSet   11m   deployment-controller  Scaled up replica set nginx-deployment-c4747d96c to 1
          Normal  ScalingReplicaSet   11m   deployment-controller  Scaled down replica set nginx-deployment-75675f5897 to 2
          Normal  ScalingReplicaSet   11m   deployment-controller  Scaled up replica set nginx-deployment-c4747d96c to 2
          Normal  ScalingReplicaSet   11m   deployment-controller  Scaled down replica set nginx-deployment-75675f5897 to 1
          Normal  ScalingReplicaSet   11m   deployment-controller  Scaled up replica set nginx-deployment-c4747d96c to 3
          Normal  ScalingReplicaSet   11m   deployment-controller  Scaled down replica set nginx-deployment-75675f5897 to 0
          Normal  ScalingReplicaSet   11m   deployment-controller  Scaled up replica set nginx-deployment-595696685f to 1
          Normal  DeploymentRollback  15s   deployment-controller  Rolled back deployment "nginx-deployment" to revision 2
          Normal  ScalingReplicaSet   15s   deployment-controller  Scaled down replica set nginx-deployment-595696685f to 0

## 缩放 Deployment ##

你可以使用如下指令缩放 Deployment：

kubectl scale deployment.v1.apps/nginx-deployment --replicas=10

输出类似于：

deployment.apps/nginx-deployment scaled

假设集群启用了[Pod 的水平自动缩放][Pod 1]， 你可以为 Deployment 设置自动缩放器，并基于现有 Pods 的 CPU 利用率选择 要运行的 Pods 个数下限和上限。

kubectl autoscale deployment.v1.apps/nginx-deployment --min=10 --max=15 --cpu-percent=80

输出类似于：

deployment.apps/nginx-deployment scaled

### 比例缩放 ###

RollingUpdate 的 Deployment 支持同时运行应用程序的多个版本。 当自动缩放器缩放处于上线进程（仍在进行中或暂停）中的 RollingUpdate Deployment 时， Deployment 控制器会平衡现有的活跃状态的 ReplicaSets（含 Pods 的 ReplicaSets）中的额外副本， 以降低风险。这称为 *比例缩放（Proportional Scaling）*。

例如，你正在运行一个 10 个副本的 Deployment，其 [maxSurge][]=3，[maxUnavailable][]=2。

*  确保 Deployment 的这 10 个副本都在运行。
    
        kubectl get deploy
    
    输出类似于：
    
        NAME                 DESIRED   CURRENT   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
        nginx-deployment     10        10        10           10          50s

*  更新 Deployment 使用新镜像，碰巧该镜像无法从集群内部解析。
    
        kubectl set image deployment.v1.apps/nginx-deployment nginx=nginx:sometag
    
    输出类似于：
    
        deployment.apps/nginx-deployment image updated

*  镜像更新使用 ReplicaSet `nginx-deployment-1989198191` 启动新的上线过程， 但由于上面提到的 `maxUnavailable` 要求，该进程被阻塞了。检查上线状态：
    
        kubectl get rs
    
    输出类似于：
    
        NAME                          DESIRED   CURRENT   READY     AGE
        nginx-deployment-1989198191   5         5         0         9s
        nginx-deployment-618515232    8         8         8         1m

*  然后，出现了新的 Deployment 扩缩请求。自动缩放器将 Deployment 副本增加到 15。 Deployment 控制器需要决定在何处添加 5 个新副本。如果未使用比例缩放，所有 5 个副本 都将添加到新的 ReplicaSet 中。使用比例缩放时，可以将额外的副本分布到所有 ReplicaSet。 较大比例的副本会被添加到拥有最多副本的 ReplicaSet，而较低比例的副本会进入到 副本较少的 ReplicaSet。所有剩下的副本都会添加到副本最多的 ReplicaSet。 具有零副本的 ReplicaSets 不会被扩容。

在上面的示例中，3 个副本被添加到旧 ReplicaSet 中，2 个副本被添加到新 ReplicaSet。 假定新的副本都很健康，上线过程最终应将所有副本迁移到新的 ReplicaSet 中。 要确认这一点，请运行：

kubectl get deploy

输出类似于：

NAME                 DESIRED   CURRENT   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
    nginx-deployment     15        18        7            8           7m

上线状态确认了副本是如何被添加到每个 ReplicaSet 的。

kubectl get rs

输出类似于：

NAME                          DESIRED   CURRENT   READY     AGE
    nginx-deployment-1989198191   7         7         0         7m
    nginx-deployment-618515232    11        11        11        7m

## 暂停、恢复 Deployment ##

你可以在触发一个或多个更新之前暂停 Deployment，然后再恢复其执行。 这样做使得你能够在暂停和恢复执行之间应用多个修补程序，而不会触发不必要的上线操作。

*  例如，对于一个刚刚创建的 Deployment： 获取 Deployment 信息：
    
        kubectl get deploy
    
    输出类似于：
    
        NAME      DESIRED   CURRENT   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
        nginx     3         3         3            3           1m
    
    获取上线状态：
    
        kubectl get rs
    
    输出类似于：
    
        NAME               DESIRED   CURRENT   READY     AGE
        nginx-2142116321   3         3         3         1m

*  使用如下指令暂停运行：
    
        kubectl rollout pause deployment.v1.apps/nginx-deployment
    
    输出类似于：
    
        deployment.apps/nginx-deployment paused

*  接下来更新 Deployment 镜像：
    
        kubectl set image deployment.v1.apps/nginx-deployment nginx=nginx:1.16.1
    
    输出类似于：
    
        deployment.apps/nginx-deployment image updated

*  注意没有新的上线被触发：
    
        kubectl rollout history deployment.v1.apps/nginx-deployment
    
    输出类似于：
    
        deployments "nginx"
        REVISION  CHANGE-CAUSE
        1   <none>

*  获取上线状态确保 Deployment 更新已经成功：
    
        kubectl get rs
    
    输出类似于：
    
        NAME               DESIRED   CURRENT   READY     AGE
        nginx-2142116321   3         3         3         2m

*  你可以根据需要执行很多更新操作，例如，可以要使用的资源：
    
        kubectl set resources deployment.v1.apps/nginx-deployment -c=nginx --limits=cpu=200m,memory=512Mi
    
    输出类似于：
    
        deployment.apps/nginx-deployment resource requirements updated
    
    暂停 Deployment 之前的初始状态将继续发挥作用，但新的更新在 Deployment 被 暂停期间不会产生任何效果。

*  最终，恢复 Deployment 执行并观察新的 ReplicaSet 的创建过程，其中包含了所应用的所有更新：
    
        kubectl rollout resume deployment.v1.apps/nginx-deployment
    
    输出：
    
        deployment.apps/nginx-deployment resumed

*  观察上线的状态，直到完成。
    
        kubectl get rs -w
    
    输出类似于：
    
        NAME               DESIRED   CURRENT   READY     AGE
        nginx-2142116321   2         2         2         2m
        nginx-3926361531   2         2         0         6s
        nginx-3926361531   2         2         1         18s
        nginx-2142116321   1         2         2         2m
        nginx-2142116321   1         2         2         2m
        nginx-3926361531   3         2         1         18s
        nginx-3926361531   3         2         1         18s
        nginx-2142116321   1         1         1         2m
        nginx-3926361531   3         3         1         18s
        nginx-3926361531   3         3         2         19s
        nginx-2142116321   0         1         1         2m
        nginx-2142116321   0         1         1         2m
        nginx-2142116321   0         0         0         2m
        nginx-3926361531   3         3         3         20s

*  获取最近上线的状态：
    
        kubectl get rs
    
    输出类似于：
    
        NAME               DESIRED   CURRENT   READY     AGE
        nginx-2142116321   0         0         0         2m
        nginx-3926361531   3         3         3         28s

> **说明：** 你不可以回滚处于暂停状态的 Deployment，除非先恢复其执行状态。

## Deployment 状态 ##

Deployment 的生命周期中会有许多状态。上线新的 ReplicaSet 期间可能处于 [Progressing（进行中）][Progressing]，可能是 [Complete（已完成）][Complete]，也可能是 [Failed（失败）][Failed]以至于无法继续进行。

### 进行中的 Deployment ###

执行下面的任务期间，Kubernetes 标记 Deployment 为 *进行中（Progressing）*：

*  Deployment 创建新的 ReplicaSet
 *  Deployment 正在为其最新的 ReplicaSet 扩容
 *  Deployment 正在为其旧有的 ReplicaSet(s) 缩容
 *  新的 Pods 已经就绪或者可用（就绪至少持续了 [MinReadySeconds][] 秒）。

你可以使用 `kubectl rollout status` 监视 Deployment 的进度。

### 完成的 Deployment ###

当 Deployment 具有以下特征时，Kubernetes 将其标记为 *完成（Complete）*：

*  与 Deployment 关联的所有副本都已更新到指定的最新版本，这意味着之前请求的所有更新都已完成。
 *  与 Deployment 关联的所有副本都可用。
 *  未运行 Deployment 的旧副本。

你可以使用 `kubectl rollout status` 检查 Deployment 是否已完成。 如果上线成功完成，`kubectl rollout status` 返回退出代码 0。

kubectl rollout status deployment/nginx-deployment

输出类似于：

Waiting for rollout to finish: 2 of 3 updated replicas are available...
    deployment "nginx-deployment" successfully rolled out
    $ echo $?
    0

### 失败的 Deployment ###

你的 Deployment 可能会在尝试部署其最新的 ReplicaSet 受挫，一直处于未完成状态。 造成此情况一些可能因素如下：

*  配额（Quota）不足
 *  就绪探测（Readiness Probe）失败
 *  镜像拉取错误
 *  权限不足
 *  限制范围（Limit Ranges）问题
 *  应用程序运行时的配置错误

检测此状况的一种方法是在 Deployment 规约中指定截止时间参数： （\[`.spec.progressDeadlineSeconds`\]（\#progress-deadline-seconds））。 `.spec.progressDeadlineSeconds` 给出的是一个秒数值，Deployment 控制器在（通过 Deployment 状态） 标示 Deployment 进展停滞之前，需要等待所给的时长。

以下 `kubectl` 命令设置规约中的 `progressDeadlineSeconds`，从而告知控制器 在 10 分钟后报告 Deployment 没有进展：

kubectl patch deployment.v1.apps/nginx-deployment -p '{"spec":{"progressDeadlineSeconds":600}}'

输出类似于：

deployment.apps/nginx-deployment patched

超过截止时间后，Deployment 控制器将添加具有以下属性的 DeploymentCondition 到 Deployment 的 `.status.conditions` 中：

*  Type=Progressing
 *  Status=False
 *  Reason=ProgressDeadlineExceeded

参考 [Kubernetes API 约定][Kubernetes API] 获取更多状态状况相关的信息。

> **说明：**
> 
> 除了报告 `Reason=ProgressDeadlineExceeded` 状态之外，Kubernetes 对已停止的 Deployment 不执行任何操作。更高级别的编排器可以利用这一设计并相应地采取行动。 例如，将 Deployment 回滚到其以前的版本。
> 
> 如果你暂停了某个 Deployment，Kubernetes 不再根据指定的截止时间检查 Deployment 进展。 你可以在上线过程中间安全地暂停 Deployment 再恢复其执行，这样做不会导致超出最后时限的问题。

Deployment 可能会出现瞬时性的错误，可能因为设置的超时时间过短， 也可能因为其他可认为是临时性的问题。例如，假定所遇到的问题是配额不足。 如果描述 Deployment，你将会注意到以下部分：

kubectl describe deployment nginx-deployment

输出类似于：

<...>
    Conditions:
      Type            Status  Reason
      ----            ------  ------
      Available       True    MinimumReplicasAvailable
      Progressing     True    ReplicaSetUpdated
      ReplicaFailure  True    FailedCreate
    <...>

如果运行 `kubectl get deployment nginx-deployment -o yaml`，Deployment 状态输出 将类似于这样：

status:
      availableReplicas: 2
      conditions:
      - lastTransitionTime: 2016-10-04T12:25:39Z
        lastUpdateTime: 2016-10-04T12:25:39Z
        message: Replica set "nginx-deployment-4262182780" is progressing.
        reason: ReplicaSetUpdated
        status: "True"
        type: Progressing
      - lastTransitionTime: 2016-10-04T12:25:42Z
        lastUpdateTime: 2016-10-04T12:25:42Z
        message: Deployment has minimum availability.
        reason: MinimumReplicasAvailable
        status: "True"
        type: Available
      - lastTransitionTime: 2016-10-04T12:25:39Z
        lastUpdateTime: 2016-10-04T12:25:39Z
        message: 'Error creating: pods "nginx-deployment-4262182780-" is forbidden: exceeded quota:
          object-counts, requested: pods=1, used: pods=3, limited: pods=2'
        reason: FailedCreate
        status: "True"
        type: ReplicaFailure
      observedGeneration: 3
      replicas: 2
      unavailableReplicas: 2

最终，一旦超过 Deployment 进度限期，Kubernetes 将更新状态和进度状况的原因：

Conditions:
      Type            Status  Reason
      ----            ------  ------
      Available       True    MinimumReplicasAvailable
      Progressing     False   ProgressDeadlineExceeded
      ReplicaFailure  True    FailedCreate

可以通过缩容 Deployment 或者缩容其他运行状态的控制器，或者直接在命名空间中增加配额 来解决配额不足的问题。如果配额条件满足，Deployment 控制器完成了 Deployment 上线操作， Deployment 状态会更新为成功状况（`Status=True` and `Reason=NewReplicaSetAvailable`）。

Conditions:
      Type          Status  Reason
      ----          ------  ------
      Available     True    MinimumReplicasAvailable
      Progressing   True    NewReplicaSetAvailable

`Type=Available` 加上 `Status=True` 意味着 Deployment 具有最低可用性。 最低可用性由 Deployment 策略中的参数指定。 `Type=Progressing` 加上 `Status=True` 表示 Deployment 处于上线过程中，并且正在运行， 或者已成功完成进度，最小所需新副本处于可用。 请参阅对应状况的 Reason 了解相关细节。 在我们的案例中 `Reason=NewReplicaSetAvailable` 表示 Deployment 已完成。

你可以使用 `kubectl rollout status` 检查 Deployment 是否未能取得进展。 如果 Deployment 已超过进度限期，`kubectl rollout status` 返回非零退出代码。

kubectl rollout status deployment/nginx-deployment

输出类似于：

Waiting for rollout to finish: 2 out of 3 new replicas have been updated...
    error: deployment "nginx" exceeded its progress deadline

`kubectl rollout` 命令的退出状态为 1（表明发生了错误）：

$ echo $?

### 对失败 Deployment 的操作 ###

可应用于已完成的 Deployment 的所有操作也适用于失败的 Deployment。 你可以对其执行扩缩容、回滚到以前的修订版本等操作，或者在需要对 Deployment 的 Pod 模板应用多项调整时，将 Deployment 暂停。

## 清理策略 ##

你可以在 Deployment 中设置 `.spec.revisionHistoryLimit` 字段以指定保留此 Deployment 的多少个旧有 ReplicaSet。其余的 ReplicaSet 将在后台被垃圾回收。 默认情况下，此值为 10。

> **说明：** 显式将此字段设置为 0 将导致 Deployment 的所有历史记录被清空，因此 Deployment 将无法回滚。

## 金丝雀部署 ##

如果要使用 Deployment 向用户子集或服务器子集上线版本，则可以遵循 [资源管理][Link 1] 所描述的金丝雀模式，创建多个 Deployment，每个版本一个。

## 编写 Deployment 规约 ##

同其他 Kubernetes 配置一样， Deployment 需要 `apiVersion`，`kind` 和 `metadata` 字段。 有关配置文件的其他信息，请参考 [部署 Deployment ][Deployment 4]、配置容器和 [使用 kubectl 管理资源][kubectl]等相关文档。

Deployment 对象的名称必须是合法的 [DNS 子域名][DNS]。 Deployment 还需要 [`.spec` 部分][.spec]。

### Pod 模板 ###

`.spec` 中只有 `.spec.template` 和 `.spec.selector` 是必需的字段。

`.spec.template` 是一个 [Pod 模板][Pod 2]。 它和 [Pod][Pods] 的语法规则完全相同。 只是这里它是嵌套的，因此不需要 `apiVersion` 或 `kind`。

除了 Pod 的必填字段外，Deployment 中的 Pod 模板必须指定适当的标签和适当的重新启动策略。 对于标签，请确保不要与其他控制器重叠。请参考[选择算符][Link 2]。

只有 [`.spec.template.spec.restartPolicy`][.spec.template.spec.restartPolicy] 等于 `Always` 才是被允许的，这也是在没有指定时的默认设置。

### 副本 ###

`.spec.replicas` 是指定所需 Pod 的可选字段。它的默认值是1。

### 选择算符 ###

`.spec.selector` 是指定本 Deployment 的 Pod [标签选择算符][Link 3]的必需字段。

`.spec.selector` 必须匹配 `.spec.template.metadata.labels`，否则请求会被 API 拒绝。

在 API `apps/v1`版本中，`.spec.selector` 和 `.metadata.labels` 如果没有设置的话， 不会被默认设置为 `.spec.template.metadata.labels`，所以需要明确进行设置。 同时在 `apps/v1`版本中，Deployment 创建后 `.spec.selector` 是不可变的。

当 Pod 的标签和选择算符匹配，但其模板和 `.spec.template` 不同时，或者此类 Pod 的总数超过 `.spec.replicas` 的设置时，Deployment 会终结之。 如果 Pods 总数未达到期望值，Deployment 会基于 `.spec.template` 创建新的 Pod。

> **说明：** 你不应直接创建、或者通过创建另一个 Deployment，或者创建类似 ReplicaSet 或 ReplicationController 这类控制器来创建标签与此选择算符匹配的 Pod。 如果这样做，第一个 Deployment 会认为它创建了这些 Pod。 Kubernetes 不会阻止你这么做。

如果有多个控制器的选择算符发生重叠，则控制器之间会因冲突而无法正常工作。

### 策略 ###

`.spec.strategy` 策略指定用于用新 Pods 替换旧 Pods 的策略。 `.spec.strategy.type` 可以是 “Recreate” 或 “RollingUpdate”。“RollingUpdate” 是默认值。

重新创建 Deployment

如果 `.spec.strategy.type==Recreate`，在创建新 Pods 之前，所有现有的 Pods 会被杀死。

滚动更新 Deployment

Deployment 会在 `.spec.strategy.type==RollingUpdate`时，采取 滚动更新的方式更新 Pods。你可以指定 `maxUnavailable` 和 `maxSurge` 来控制滚动更新 过程。

最大不可用

`.spec.strategy.rollingUpdate.maxUnavailable` 是一个可选字段，用来指定 更新过程中不可用的 Pod 的个数上限。该值可以是绝对数字（例如，5），也可以是 所需 Pods 的百分比（例如，10%）。百分比值会转换成绝对数并去除小数部分。 如果 `.spec.strategy.rollingUpdate.maxSurge` 为 0，则此值不能为 0。 默认值为 25%。

例如，当此值设置为 30% 时，滚动更新开始时会立即将旧 ReplicaSet 缩容到期望 Pod 个数的70%。 新 Pod 准备就绪后，可以继续缩容旧有的 ReplicaSet，然后对新的 ReplicaSet 扩容，确保在更新期间 可用的 Pods 总数在任何时候都至少为所需的 Pod 个数的 70%。

最大峰值

`.spec.strategy.rollingUpdate.maxSurge` 是一个可选字段，用来指定可以创建的超出 期望 Pod 个数的 Pod 数量。此值可以是绝对数（例如，5）或所需 Pods 的百分比（例如，10%）。 如果 `MaxUnavailable` 为 0，则此值不能为 0。百分比值会通过向上取整转换为绝对数。 此字段的默认值为 25%。

例如，当此值为 30% 时，启动滚动更新后，会立即对新的 ReplicaSet 扩容，同时保证新旧 Pod 的总数不超过所需 Pod 总数的 130%。一旦旧 Pods 被杀死，新的 ReplicaSet 可以进一步扩容， 同时确保更新期间的任何时候运行中的 Pods 总数最多为所需 Pods 总数的 130%。

### 进度期限秒数 ###

`.spec.progressDeadlineSeconds` 是一个可选字段，用于指定系统在报告 Deployment [进展失败][Failed] 之前等待 Deployment 取得进展的秒数。 这类报告会在资源状态中体现为 `Type=Progressing`、`Status=False`、 `Reason=ProgressDeadlineExceeded`。Deployment 控制器将持续重试 Deployment。 将来，一旦实现了自动回滚，Deployment 控制器将在探测到这样的条件时立即回滚 Deployment。

如果指定，则此字段值需要大于 `.spec.minReadySeconds` 取值。

### 最短就绪时间 ###

`.spec.minReadySeconds` 是一个可选字段，用于指定新创建的 Pod 在没有任意容器崩溃情况下的最小就绪时间， 只有超出这个时间 Pod 才被视为可用。默认值为 0（Pod 在准备就绪后立即将被视为可用）。 要了解何时 Pod 被视为就绪，可参考[容器探针][Link 4]。

### 修订历史限制 ###

Deployment 的修订历史记录存储在它所控制的 ReplicaSets 中。

`.spec.revisionHistoryLimit` 是一个可选字段，用来设定出于会滚目的所要保留的旧 ReplicaSet 数量。 这些旧 ReplicaSet 会消耗 etcd 中的资源，并占用 `kubectl get rs` 的输出。 每个 Deployment 修订版本的配置都存储在其 ReplicaSets 中；因此，一旦删除了旧的 ReplicaSet， 将失去回滚到 Deployment 的对应修订版本的能力。 默认情况下，系统保留 10 个旧 ReplicaSet，但其理想值取决于新 Deployment 的频率和稳定性。

更具体地说，将此字段设置为 0 意味着将清理所有具有 0 个副本的旧 ReplicaSet。 在这种情况下，无法撤消新的 Deployment 上线，因为它的修订历史被清除了。

### paused（暂停的） ###

`.spec.paused` 是用于暂停和恢复 Deployment 的可选布尔字段。 暂停的 Deployment 和未暂停的 Deployment 的唯一区别是，Deployment 处于暂停状态时， PodTemplateSpec 的任何修改都不会触发新的上线。 Deployment 在创建时是默认不会处于暂停状态。

# ReplicaSet #

ReplicaSet 的目的是维护一组在任何时候都处于运行状态的 Pod 副本的稳定集合。 因此，它通常用来保证给定数量的、完全相同的 Pod 的可用性。

## ReplicaSet 的工作原理 ##

RepicaSet 是通过一组字段来定义的，包括一个用来识别可获得的 Pod 的集合的选择算符、一个用来标明应该维护的副本个数的数值、一个用来指定应该创建新 Pod 以满足副本个数条件时要使用的 Pod 模板等等。 每个 ReplicaSet 都通过根据需要创建和 删除 Pod 以使得副本个数达到期望值， 进而实现其存在价值。当 ReplicaSet 需要创建新的 Pod 时，会使用所提供的 Pod 模板。

ReplicaSet 通过 Pod 上的 [metadata.ownerReferences][] 字段连接到附属 Pod，该字段给出当前对象的属主资源。 ReplicaSet 所获得的 Pod 都在其 ownerReferences 字段中包含了属主 ReplicaSet 的标识信息。正是通过这一连接，ReplicaSet 知道它所维护的 Pod 集合的状态， 并据此计划其操作行为。

ReplicaSet 使用其选择算符来辨识要获得的 Pod 集合。如果某个 Pod 没有 OwnerReference 或者其 OwnerReference 不是一个 [控制器][Controller]，且其匹配到 某 ReplicaSet 的选择算符，则该 Pod 立即被此 ReplicaSet 获得。

## 何时使用 ReplicaSet ##

ReplicaSet 确保任何时间都有指定数量的 Pod 副本在运行。 然而，Deployment 是一个更高级的概念，它管理 ReplicaSet，并向 Pod 提供声明式的更新以及许多其他有用的功能。 因此，我们建议使用 Deployment 而不是直接使用 ReplicaSet，除非 你需要自定义更新业务流程或根本不需要更新。

这实际上意味着，你可能永远不需要操作 ReplicaSet 对象：而是使用 Deployment，并在 spec 部分定义你的应用。

## 示例 ##

[`controllers/frontend.yaml`][controllers_frontend.yaml]

apiVersion: apps/v1
    kind: ReplicaSet
    metadata:
      name: frontend
      labels:
        app: guestbook
        tier: frontend
    spec:
      # modify replicas according to your case
      replicas: 3
      selector:
        matchLabels:
          tier: frontend
      template:
        metadata:
          labels:
            tier: frontend
        spec:
          containers:
          - name: php-redis
            image: gcr.io/google_samples/gb-frontend:v3

将此清单保存到 `frontend.yaml` 中，并将其提交到 Kubernetes 集群， 应该就能创建 yaml 文件所定义的 ReplicaSet 及其管理的 Pod。

kubectl apply -f https://kubernetes.io/examples/controllers/frontend.yaml

你可以看到当前被部署的 ReplicaSet：

kubectl get rs

并看到你所创建的前端：

NAME       DESIRED   CURRENT   READY   AGE
    frontend   3         3         3       6s

你也可以查看 ReplicaSet 的状态：

kubectl describe rs/frontend

你会看到类似如下的输出：

Name:		frontend
    Namespace:	default
    Selector:	tier=frontend
    Labels:		app=guestbook
    		tier=frontend
    Annotations:  kubectl.kubernetes.io/last-applied-configuration:
                    {"apiVersion":"apps/v1","kind":"ReplicaSet","metadata":{"annotations":{},"labels":{"app":"guestbook","tier":"frontend"},"name":"frontend",...
    Replicas:	3 current / 3 desired
    Pods Status:	3 Running / 0 Waiting / 0 Succeeded / 0 Failed
    Pod Template:
      Labels:       tier=frontend
      Containers:
       php-redis:
        Image:      gcr.io/google_samples/gb-frontend:v3
        Port:         <none>
        Host Port:    <none>
        Environment:  <none>
        Mounts:             <none>
      Volumes:              <none>
    Events:
      Type    Reason            Age   From                   Message
      ----    ------            ----  ----                   -------
      Normal  SuccessfulCreate  117s  replicaset-controller  Created pod: frontend-wtsmm
      Normal  SuccessfulCreate  116s  replicaset-controller  Created pod: frontend-b2zdv
      Normal  SuccessfulCreate  116s  replicaset-controller  Created pod: frontend-vcmts

最后可以查看启动了的 Pods：

kubectl get pods

你会看到类似如下的 Pod 信息：

NAME             READY   STATUS    RESTARTS   AGE
    frontend-b2zdv   1/1     Running   0          6m36s
    frontend-vcmts   1/1     Running   0          6m36s
    frontend-wtsmm   1/1     Running   0          6m36s

你也可以查看 Pods 的属主引用被设置为前端的 ReplicaSet。 要实现这点，可取回运行中的 Pods 之一的 YAML：

kubectl get pods frontend-b2zdv -o yaml

输出将类似这样，frontend ReplicaSet 的信息被设置在 metadata 的 `ownerReferences` 字段中：

apiVersion: v1
    kind: Pod
    metadata:
      creationTimestamp: "2020-02-12T07:06:16Z"
      generateName: frontend-
      labels:
        tier: frontend
      name: frontend-b2zdv
      namespace: default
      ownerReferences:
      - apiVersion: apps/v1
        blockOwnerDeletion: true
        controller: true
        kind: ReplicaSet
        name: frontend
        uid: f391f6db-bb9b-4c09-ae74-6a1f77f3d5cf
    ...

## 非模板 Pod 的获得 ##

尽管你完全可以直接创建裸的 Pods，强烈建议你确保这些裸的 Pods 并不包含可能与你 的某个 ReplicaSet 的选择算符相匹配的标签。原因在于 ReplicaSet 并不仅限于拥有 在其模板中设置的 Pods，它还可以像前面小节中所描述的那样获得其他 Pods。

[`pods/pod-rs.yaml`][pods_pod-rs.yaml]

apiVersion: v1
    kind: Pod
    metadata:
      name: pod1
      labels:
        tier: frontend
    spec:
      containers:
      - name: hello1
        image: gcr.io/google-samples/hello-app:2.0
    
    ---
    
    apiVersion: v1
    kind: Pod
    metadata:
      name: pod2
      labels:
        tier: frontend
    spec:
      containers:
      - name: hello2
        image: gcr.io/google-samples/hello-app:1.0

由于这些 Pod 没有控制器（Controller，或其他对象）作为其属主引用，并且 其标签与 frontend ReplicaSet 的选择算符匹配，它们会立即被该 ReplicaSet 获取。

假定你在 frontend ReplicaSet 已经被部署之后创建 Pods，并且你已经在 ReplicaSet 中设置了其初始的 Pod 副本数以满足其副本计数需要：

kubectl apply -f https://kubernetes.io/examples/pods/pod-rs.yaml

新的 Pods 会被该 ReplicaSet 获取，并立即被 ReplicaSet 终止，因为 它们的存在会使得 ReplicaSet 中 Pod 个数超出其期望值。

取回 Pods：

kubectl get pods

输出显示新的 Pods 或者已经被终止，或者处于终止过程中：

NAME             READY   STATUS        RESTARTS   AGE
    frontend-b2zdv   1/1     Running       0          10m
    frontend-vcmts   1/1     Running       0          10m
    frontend-wtsmm   1/1     Running       0          10m
    pod1             0/1     Terminating   0          1s
    pod2             0/1     Terminating   0          1s

如果你先行创建 Pods：

kubectl apply -f https://kubernetes.io/examples/pods/pod-rs.yaml

之后再创建 ReplicaSet：

kubectl apply -f https://kubernetes.io/examples/controllers/frontend.yaml

你会看到 ReplicaSet 已经获得了该 Pods，并仅根据其规约创建新的 Pods，直到 新的 Pods 和原来的 Pods 的总数达到其预期个数。 这时取回 Pods：

kubectl get pods

将会生成下面的输出：

NAME             READY   STATUS    RESTARTS   AGE
    frontend-hmmj2   1/1     Running   0          9s
    pod1             1/1     Running   0          36s
    pod2             1/1     Running   0          36s

采用这种方式，一个 ReplicaSet 中可以包含异质的 Pods 集合。

## 编写 ReplicaSet 的 spec ##

与所有其他 Kubernetes API 对象一样，ReplicaSet 也需要 `apiVersion`、`kind`、和 `metadata` 字段。 对于 ReplicaSets 而言，其 `kind` 始终是 ReplicaSet。 在 Kubernetes 1.9 中，ReplicaSet 上的 API 版本 `apps/v1` 是其当前版本，且被 默认启用。API 版本 `apps/v1beta2` 已被废弃。 参考 `frontend.yaml` 示例的第一行。

ReplicaSet 对象的名称必须是合法的 [DNS 子域名][DNS]。

ReplicaSet 也需要 [`.spec`][.spec 1] 部分。

### Pod 模版 ###

`.spec.template` 是一个[Pod 模版][Pod 2]， 要求设置标签。在 `frontend.yaml` 示例中，我们指定了标签 `tier: frontend`。 注意不要将标签与其他控制器的选择算符重叠，否则那些控制器会尝试收养此 Pod。

对于模板的[重启策略][.spec.template.spec.restartPolicy] 字段，`.spec.template.spec.restartPolicy`，唯一允许的取值是 `Always`，这也是默认值.

### Pod 选择算符 ###

`.spec.selector` 字段是一个[标签选择算符][Link 3]。 如前文中[所讨论的][Link 5]，这些是用来标识要被获取的 Pods 的标签。在签名的 `frontend.yaml` 示例中，选择算符为：

matchLabels:
      tier: frontend

在 ReplicaSet 中，`.spec.template.metadata.labels` 的值必须与 `spec.selector` 值 相匹配，否则该配置会被 API 拒绝。

> **说明：**
> 
> 对于设置了相同的 `.spec.selector`，但 `.spec.template.metadata.labels` 和 `.spec.template.spec` 字段不同的 两个 ReplicaSet 而言，每个 ReplicaSet 都会忽略被另一个 ReplicaSet 所 创建的 Pods。

### Replicas ###

你可以通过设置 `.spec.replicas` 来指定要同时运行的 Pod 个数。 ReplicaSet 创建、删除 Pods 以与此值匹配。

如果你没有指定 `.spec.replicas`, 那么默认值为 1。

## 使用 ReplicaSets ##

### 删除 ReplicaSet 和它的 Pod ###

要删除 ReplicaSet 和它的所有 Pod，使用 [`kubectl delete`][kubectl delete] 命令。 默认情况下，[垃圾收集器][Link 6] 自动删除所有依赖的 Pod。

当使用 REST API 或 `client-go` 库时，你必须在删除选项中将 `propagationPolicy` 设置为 `Background` 或 `Foreground`。例如：

kubectl proxy --port=8080
    curl -X DELETE  'localhost:8080/apis/apps/v1/namespaces/default/replicasets/frontend' \
       -d '{"kind":"DeleteOptions","apiVersion":"v1","propagationPolicy":"Foreground"}' \
       -H "Content-Type: application/json"

### 只删除 ReplicaSet ###

你可以只删除 ReplicaSet 而不影响它的 Pods，方法是使用 [`kubectl delete`][kubectl delete] 命令并设置 `--cascade=orphan` 选项。

当使用 REST API 或 `client-go` 库时，你必须将 `propagationPolicy` 设置为 `Orphan`。 例如：

kubectl proxy --port=8080
    curl -X DELETE  'localhost:8080/apis/apps/v1/namespaces/default/replicasets/frontend' \
      -d '{"kind":"DeleteOptions","apiVersion":"v1","propagationPolicy":"Orphan"}' \
      -H "Content-Type: application/json"

一旦删除了原来的 ReplicaSet，就可以创建一个新的来替换它。 由于新旧 ReplicaSet 的 `.spec.selector` 是相同的，新的 ReplicaSet 将接管老的 Pod。 但是，它不会努力使现有的 Pod 与新的、不同的 Pod 模板匹配。 若想要以可控的方式更新 Pod 的规约，可以使用 [Deployment][Deployment _ ReplicaSet] 资源，因为 ReplicaSet 并不直接支持滚动更新。

### 将 Pod 从 ReplicaSet 中隔离 ###

可以通过改变标签来从 ReplicaSet 的目标集中移除 Pod。 这种技术可以用来从服务中去除 Pod，以便进行排错、数据恢复等。 以这种方式移除的 Pod 将被自动替换（假设副本的数量没有改变）。

### 缩放 RepliaSet ###

通过更新 `.spec.replicas` 字段，ReplicaSet 可以被轻松的进行缩放。ReplicaSet 控制器能确保匹配标签选择器的数量的 Pod 是可用的和可操作的。

### ReplicaSet 作为水平的 Pod 自动缩放器目标 ###

ReplicaSet 也可以作为 [水平的 Pod 缩放器 (HPA)][Pod _ _HPA] 的目标。也就是说，ReplicaSet 可以被 HPA 自动缩放。 以下是 HPA 以我们在前一个示例中创建的副本集为目标的示例。

[`controllers/hpa-rs.yaml`][controllers_hpa-rs.yaml]

apiVersion: autoscaling/v1
    kind: HorizontalPodAutoscaler
    metadata:
      name: frontend-scaler
    spec:
      scaleTargetRef:
        kind: ReplicaSet
        name: frontend
      minReplicas: 3
      maxReplicas: 10
      targetCPUUtilizationPercentage: 50

将这个列表保存到 `hpa-rs.yaml` 并提交到 Kubernetes 集群，就能创建它所定义的 HPA，进而就能根据复制的 Pod 的 CPU 利用率对目标 ReplicaSet进行自动缩放。

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/controllers/hpa-rs.yaml

或者，可以使用 `kubectl autoscale` 命令完成相同的操作。 (而且它更简单！)

kubectl autoscale rs frontend --max=10 --min=3 --cpu-percent=50

## ReplicaSet 的替代方案 ##

### Deployment （推荐） ###

[`Deployment`][Deployment 5] 是一个 可以拥有 ReplicaSet 并使用声明式方式在服务器端完成对 Pods 滚动更新的对象。 尽管 ReplicaSet 可以独立使用，目前它们的主要用途是提供给 Deployment 作为 编排 Pod 创建、删除和更新的一种机制。当使用 Deployment 时，你不必关心 如何管理它所创建的 ReplicaSet，Deployment 拥有并管理其 ReplicaSet。 因此，建议你在需要 ReplicaSet 时使用 Deployment。

### 裸 Pod ###

与用户直接创建 Pod 的情况不同，ReplicaSet 会替换那些由于某些原因被删除或被终止的 Pod，例如在节点故障或破坏性的节点维护（如内核升级）的情况下。 因为这个原因，我们建议你使用 ReplicaSet，即使应用程序只需要一个 Pod。 想像一下，ReplicaSet 类似于进程监视器，只不过它在多个节点上监视多个 Pod， 而不是在单个节点上监视单个进程。 ReplicaSet 将本地容器重启的任务委托给了节点上的某个代理（例如，Kubelet 或 Docker）去完成。

### Job ###

使用[`Job`][Job] 代替ReplicaSet， 可以用于那些期望自行终止的 Pod。

### DaemonSet ###

对于管理那些提供主机级别功能（如主机监控和主机日志）的容器， 就要用 [`DaemonSet`][DaemonSet] 而不用 ReplicaSet。 这些 Pod 的寿命与主机寿命有关：这些 Pod 需要先于主机上的其他 Pod 运行， 并且在机器准备重新启动/关闭时安全地终止。

### ReplicationController ###

ReplicaSet 是 [ReplicationController][] 的后继者。二者目的相同且行为类似，只是 ReplicationController 不支持 [标签用户指南][Link 7] 中讨论的基于集合的选择算符需求。 因此，相比于 ReplicationController，应优先考虑 ReplicaSet。

# StatefulSets #

StatefulSet 是用来管理有状态应用的工作负载 API 对象。

StatefulSet 用来管理某 [Pod][Pods] 集合的部署和扩缩， 并为这些 Pod 提供持久存储和持久标识符。

和 [Deployment][Deployment 5] 类似， StatefulSet 管理基于相同容器规约的一组 Pod。但和 Deployment 不同的是， StatefulSet 为它们的每个 Pod 维护了一个有粘性的 ID。这些 Pod 是基于相同的规约来创建的， 但是不能相互替换：无论怎么调度，每个 Pod 都有一个永久不变的 ID。

如果希望使用存储卷为工作负载提供持久存储，可以使用 StatefulSet 作为解决方案的一部分。 尽管 StatefulSet 中的单个 Pod 仍可能出现故障， 但持久的 Pod 标识符使得将现有卷与替换已失败 Pod 的新 Pod 相匹配变得更加容易。

## 使用 StatefulSets ##

StatefulSets 对于需要满足以下一个或多个需求的应用程序很有价值：

*  稳定的、唯一的网络标识符。
 *  稳定的、持久的存储。
 *  有序的、优雅的部署和缩放。
 *  有序的、自动的滚动更新。

在上面描述中，“稳定的”意味着 Pod 调度或重调度的整个过程是有持久性的。 如果应用程序不需要任何稳定的标识符或有序的部署、删除或伸缩，则应该使用 由一组无状态的副本控制器提供的工作负载来部署应用程序，比如 [Deployment][Deployment 5] 或者 [ReplicaSet][ReplicaSets] 可能更适用于你的无状态应用部署需要。

## 限制 ##

*  给定 Pod 的存储必须由 [PersistentVolume 驱动][PersistentVolume] 基于所请求的 `storage class` 来提供，或者由管理员预先提供。
 *  删除或者收缩 StatefulSet 并*不会*删除它关联的存储卷。 这样做是为了保证数据安全，它通常比自动清除 StatefulSet 所有相关的资源更有价值。
 *  StatefulSet 当前需要[无头服务][Link 8] 来负责 Pod 的网络标识。你需要负责创建此服务。
 *  当删除 StatefulSets 时，StatefulSet 不提供任何终止 Pod 的保证。 为了实现 StatefulSet 中的 Pod 可以有序地且体面地终止，可以在删除之前将 StatefulSet 缩放为 0。
 *  在默认 [Pod 管理策略][Pod 3](`OrderedReady`) 时使用 [滚动更新][Link 9]，可能进入需要[人工干预][Link 10] 才能修复的损坏状态。

## 组件 ##

下面的示例演示了 StatefulSet 的组件。

apiVersion: v1
    kind: Service
    metadata:
      name: nginx
      labels:
        app: nginx
    spec:
      ports:
      - port: 80
        name: web
      clusterIP: None
      selector:
        app: nginx
    ---
    apiVersion: apps/v1
    kind: StatefulSet
    metadata:
      name: web
    spec:
      selector:
        matchLabels:
          app: nginx # has to match .spec.template.metadata.labels
      serviceName: "nginx"
      replicas: 3 # by default is 1
      template:
        metadata:
          labels:
            app: nginx # has to match .spec.selector.matchLabels
        spec:
          terminationGracePeriodSeconds: 10
          containers:
          - name: nginx
            image: k8s.gcr.io/nginx-slim:0.8
            ports:
            - containerPort: 80
              name: web
            volumeMounts:
            - name: www
              mountPath: /usr/share/nginx/html
      volumeClaimTemplates:
      - metadata:
          name: www
        spec:
          accessModes: [ "ReadWriteOnce" ]
          storageClassName: "my-storage-class"
          resources:
            requests:
              storage: 1Gi

上述例子中：

*  名为 `nginx` 的 Headless Service 用来控制网络域名。
 *  名为 `web` 的 StatefulSet 有一个 Spec，它表明将在独立的 3 个 Pod 副本中启动 nginx 容器。
 *  `volumeClaimTemplates` 将通过 PersistentVolumes 驱动提供的 [PersistentVolumes][] 来提供稳定的存储。

StatefulSet 的命名需要遵循[DNS 子域名][DNS 1]规范。

## Pod 选择算符 ##

你必须设置 StatefulSet 的 `.spec.selector` 字段，使之匹配其在 `.spec.template.metadata.labels` 中设置的标签。在 Kubernetes 1.8 版本之前， 被忽略 `.spec.selector` 字段会获得默认设置值。 在 1.8 和以后的版本中，未指定匹配的 Pod 选择器将在创建 StatefulSet 期间导致验证错误。

## Pod 标识 ##

StatefulSet Pod 具有唯一的标识，该标识包括顺序标识、稳定的网络标识和稳定的存储。 该标识和 Pod 是绑定的，不管它被调度在哪个节点上。

### 有序索引 ###

对于具有 N 个副本的 StatefulSet，StatefulSet 中的每个 Pod 将被分配一个整数序号， 从 0 到 N-1，该序号在 StatefulSet 上是唯一的。

### 稳定的网络 ID ###

StatefulSet 中的每个 Pod 根据 StatefulSet 的名称和 Pod 的序号派生出它的主机名。 组合主机名的格式为`$(StatefulSet 名称)-$(序号)`。 上例将会创建三个名称分别为 `web-0、web-1、web-2` 的 Pod。 StatefulSet 可以使用 [无头服务][Link 8] 控制它的 Pod 的网络域。管理域的这个服务的格式为： `$(服务名称).$(命名空间).svc.cluster.local`，其中 `cluster.local` 是集群域。 一旦每个 Pod 创建成功，就会得到一个匹配的 DNS 子域，格式为： `$(pod 名称).$(所属服务的 DNS 域名)`，其中所属服务由 StatefulSet 的 `serviceName` 域来设定。

取决于集群域内部 DNS 的配置，有可能无法查询一个刚刚启动的 Pod 的 DNS 命名。 当集群内其他客户端在 Pod 创建完成前发出 Pod 主机名查询时，就会发生这种情况。 负缓存 (在 DNS 中较为常见) 意味着之前失败的查询结果会被记录和重用至少若干秒钟， 即使 Pod 已经正常运行了也是如此。

如果需要在 Pod 被创建之后及时发现它们，有以下选项：

*  直接查询 Kubernetes API（比如，利用 watch 机制）而不是依赖于 DNS 查询
 *  缩短 Kubernetes DNS 驱动的缓存时长（通常这意味着修改 CoreDNS 的 ConfigMap，目前缓存时长为 30 秒）

正如[限制][Link 11]中所述，你需要负责创建[无头服务][Link 8] 以便为 Pod 提供网络标识。

下面给出一些选择集群域、服务名、StatefulSet 名、及其怎样影响 StatefulSet 的 Pod 上的 DNS 名称的示例：

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>集群域名</th> 
   <th>服务（名字空间/名字）</th> 
   <th>StatefulSet（名字空间/名字）</th> 
   <th>StatefulSet 域名</th> 
   <th>Pod DNS</th> 
   <th>Pod 主机名</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>cluster.local</td> 
   <td>default/nginx</td> 
   <td>default/web</td> 
   <td>nginx.default.svc.cluster.local</td> 
   <td>web-{0..N-1}.nginx.default.svc.cluster.local</td> 
   <td>web-{0..N-1}</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>cluster.local</td> 
   <td>foo/nginx</td> 
   <td>foo/web</td> 
   <td>nginx.foo.svc.cluster.local</td> 
   <td>web-{0..N-1}.nginx.foo.svc.cluster.local</td> 
   <td>web-{0..N-1}</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>kube.local</td> 
   <td>foo/nginx</td> 
   <td>foo/web</td> 
   <td>nginx.foo.svc.kube.local</td> 
   <td>web-{0..N-1}.nginx.foo.svc.kube.local</td> 
   <td>web-{0..N-1}</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

> **说明：** 集群域会被设置为 `cluster.local`，除非有[其他配置][Link 12]。

### 稳定的存储 ###

Kubernetes 为每个 VolumeClaimTemplate 创建一个 [PersistentVolume][PersistentVolumes]。 在上面的 nginx 示例中，每个 Pod 将会得到基于 StorageClass `my-storage-class` 提供的 1 Gib 的 PersistentVolume。如果没有声明 StorageClass，就会使用默认的 StorageClass。 当一个 Pod 被调度（重新调度）到节点上时，它的 `volumeMounts` 会挂载与其 PersistentVolumeClaims 相关联的 PersistentVolume。 请注意，当 Pod 或者 StatefulSet 被删除时，与 PersistentVolumeClaims 相关联的 PersistentVolume 并不会被删除。要删除它必须通过手动方式来完成。

### Pod 名称标签 ###

当 StatefulSet [控制器（Controller）][Controller] 创建 Pod 时， 它会添加一个标签 `statefulset.kubernetes.io/pod-name`，该标签值设置为 Pod 名称。 这个标签允许你给 StatefulSet 中的特定 Pod 绑定一个 Service。

## 部署和扩缩保证 ##

*  对于包含 N 个 副本的 StatefulSet，当部署 Pod 时，它们是依次创建的，顺序为 `0..N-1`。
 *  当删除 Pod 时，它们是逆序终止的，顺序为 `N-1..0`。
 *  在将缩放操作应用到 Pod 之前，它前面的所有 Pod 必须是 Running 和 Ready 状态。
 *  在 Pod 终止之前，所有的继任者必须完全关闭。

StatefulSet 不应将 `pod.Spec.TerminationGracePeriodSeconds` 设置为 0。 这种做法是不安全的，要强烈阻止。更多的解释请参考 [强制删除 StatefulSet Pod][StatefulSet Pod]。

在上面的 nginx 示例被创建后，会按照 web-0、web-1、web-2 的顺序部署三个 Pod。 在 web-0 进入 [Running 和 Ready][Running _ Ready] 状态前不会部署 web-1。在 web-1 进入 Running 和 Ready 状态前不会部署 web-2。 如果 web-1 已经处于 Running 和 Ready 状态，而 web-2 尚未部署，在此期间发生了 web-0 运行失败，那么 web-2 将不会被部署，要等到 web-0 部署完成并进入 Running 和 Ready 状态后，才会部署 web-2。

如果用户想将示例中的 StatefulSet 收缩为 `replicas=1`，首先被终止的是 web-2。 在 web-2 没有被完全停止和删除前，web-1 不会被终止。 当 web-2 已被终止和删除、web-1 尚未被终止，如果在此期间发生 web-0 运行失败， 那么就不会终止 web-1，必须等到 web-0 进入 Running 和 Ready 状态后才会终止 web-1。

### Pod 管理策略 ###

在 Kubernetes 1.7 及以后的版本中，StatefulSet 允许你放宽其排序保证， 同时通过它的 `.spec.podManagementPolicy` 域保持其唯一性和身份保证。

OrderedReady Pod 管理

`OrderedReady` Pod 管理是 StatefulSet 的默认设置。它实现了 [上面][Link 13]描述的功能。

并行 Pod 管理

`Parallel` Pod 管理让 StatefulSet 控制器并行的启动或终止所有的 Pod， 启动或者终止其他 Pod 前，无需等待 Pod 进入 Running 和 ready 或者完全停止状态。 这个选项只会影响伸缩操作的行为，更新则不会被影响。

## 更新策略 ##

在 Kubernetes 1.7 及以后的版本中，StatefulSet 的 `.spec.updateStrategy` 字段让 你可以配置和禁用掉自动滚动更新 Pod 的容器、标签、资源请求或限制、以及注解。

### 关于删除策略 ###

`OnDelete` 更新策略实现了 1.6 及以前版本的历史遗留行为。当 StatefulSet 的 `.spec.updateStrategy.type` 设置为 `OnDelete` 时，它的控制器将不会自动更新 StatefulSet 中的 Pod。 用户必须手动删除 Pod 以便让控制器创建新的 Pod，以此来对 StatefulSet 的 `.spec.template` 的变动作出反应。

### 滚动更新 ###

`RollingUpdate` 更新策略对 StatefulSet 中的 Pod 执行自动的滚动更新。 在没有声明 `.spec.updateStrategy` 时，`RollingUpdate` 是默认配置。 当 StatefulSet 的 `.spec.updateStrategy.type` 被设置为 `RollingUpdate` 时， StatefulSet 控制器会删除和重建 StatefulSet 中的每个 Pod。 它将按照与 Pod 终止相同的顺序（从最大序号到最小序号）进行，每次更新一个 Pod。 它会等到被更新的 Pod 进入 Running 和 Ready 状态，然后再更新其前身。

分区

通过声明 `.spec.updateStrategy.rollingUpdate.partition` 的方式，`RollingUpdate` 更新策略可以实现分区。 如果声明了一个分区，当 StatefulSet 的 `.spec.template` 被更新时， 所有序号大于等于该分区序号的 Pod 都会被更新。 所有序号小于该分区序号的 Pod 都不会被更新，并且，即使他们被删除也会依据之前的版本进行重建。 如果 StatefulSet 的 `.spec.updateStrategy.rollingUpdate.partition` 大于它的 `.spec.replicas`，对它的 `.spec.template` 的更新将不会传递到它的 Pod。 在大多数情况下，你不需要使用分区，但如果你希望进行阶段更新、执行金丝雀或执行 分阶段上线，则这些分区会非常有用。

强制回滚

在默认 [Pod 管理策略][Pod 3](`OrderedReady`) 下使用 [滚动更新][Link 9] ，可能进入需要人工干预才能修复的损坏状态。

如果更新后 Pod 模板配置进入无法运行或就绪的状态（例如，由于错误的二进制文件 或应用程序级配置错误），StatefulSet 将停止回滚并等待。

在这种状态下，仅将 Pod 模板还原为正确的配置是不够的。由于 [已知问题][Link 14]，StatefulSet 将继续等待损坏状态的 Pod 准备就绪（永远不会发生），然后再尝试将其恢复为正常工作配置。

恢复模板后，还必须删除 StatefulSet 尝试使用错误的配置来运行的 Pod。这样， StatefulSet 才会开始使用被还原的模板来重新创建 Pod。

## 接下来 ##

*  示例一：[部署有状态应用][Link 15]。
 *  示例二：[使用 StatefulSet 部署 Cassandra][StatefulSet _ Cassandra]。
 *  示例三：[运行多副本的有状态应用程序][Link 16]。

# DaemonSet #

*DaemonSet* 确保全部（或者某些）节点上运行一个 Pod 的副本。 当有节点加入集群时， 也会为他们新增一个 Pod 。 当有节点从集群移除时，这些 Pod 也会被回收。删除 DaemonSet 将会删除它创建的所有 Pod。

DaemonSet 的一些典型用法：

*  在每个节点上运行集群守护进程
 *  在每个节点上运行日志收集守护进程
 *  在每个节点上运行监控守护进程

一种简单的用法是为每种类型的守护进程在所有的节点上都启动一个 DaemonSet。 一个稍微复杂的用法是为同一种守护进程部署多个 DaemonSet；每个具有不同的标志， 并且对不同硬件类型具有不同的内存、CPU 要求。

## 编写 DaemonSet Spec ##

### 创建 DaemonSet ###

你可以在 YAML 文件中描述 DaemonSet。 例如，下面的 daemonset.yaml 文件描述了一个运行 fluentd-elasticsearch Docker 镜像的 DaemonSet：

[`controllers/daemonset.yaml`][controllers_daemonset.yaml]

apiVersion: apps/v1
    kind: DaemonSet
    metadata:
      name: fluentd-elasticsearch
      namespace: kube-system
      labels:
        k8s-app: fluentd-logging
    spec:
      selector:
        matchLabels:
          name: fluentd-elasticsearch
      template:
        metadata:
          labels:
            name: fluentd-elasticsearch
        spec:
          tolerations:
          # this toleration is to have the daemonset runnable on master nodes
          # remove it if your masters can't run pods
          - key: node-role.kubernetes.io/master
            effect: NoSchedule
          containers:
          - name: fluentd-elasticsearch
            image: quay.io/fluentd_elasticsearch/fluentd:v2.5.2
            resources:
              limits:
                memory: 200Mi
              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

基于 YAML 文件创建 DaemonSet：

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/controllers/daemonset.yaml

### 必需字段 ###

和所有其他 Kubernetes 配置一样，DaemonSet 需要 `apiVersion`、`kind` 和 `metadata` 字段。 有关配置文件的基本信息，参见 [部署应用][Deployment 4]、 [配置容器][Link 17]和 [使用 kubectl 进行对象管理][kubectl] 文档。

DaemonSet 对象的名称必须是一个合法的 [DNS 子域名][DNS]。

DaemonSet 也需要一个 [`.spec`][.spec] 配置段。

### Pod 模板 ###

`.spec` 中唯一必需的字段是 `.spec.template`。

`.spec.template` 是一个 [Pod 模板][Pod 2]。 除了它是嵌套的，因而不具有 `apiVersion` 或 `kind` 字段之外，它与 [Pod][Pods] 具有相同的 schema。

除了 Pod 必需字段外，在 DaemonSet 中的 Pod 模板必须指定合理的标签（查看 [Pod 选择算符][Pod 4]）。

在 DaemonSet 中的 Pod 模板必须具有一个值为 `Always` 的 [`RestartPolicy`][.spec.template.spec.restartPolicy]。 当该值未指定时，默认是 `Always`。

### Pod 选择算符 ###

`.spec.selector` 字段表示 Pod 选择算符，它与 [Job][] 的 `.spec.selector` 的作用是相同的。

从 Kubernetes 1.8 开始，您必须指定与 `.spec.template` 的标签匹配的 Pod 选择算符。 用户不指定 Pod 选择算符时，该字段不再有默认值。 选择算符的默认值生成结果与 `kubectl apply` 不兼容。 此外，一旦创建了 DaemonSet，它的 `.spec.selector` 就不能修改。 修改 Pod 选择算符可能导致 Pod 意外悬浮，并且这对用户来说是费解的。

`spec.selector` 是一个对象，如下两个字段组成：

*  `matchLabels` - 与 [ReplicationController][] 的 `.spec.selector` 的作用相同。
 *  `matchExpressions` - 允许构建更加复杂的选择器，可以通过指定 key、value 列表以及将 key 和 value 列表关联起来的 operator。

当上述两个字段都指定时，结果会按逻辑与（AND）操作处理。

如果指定了 `.spec.selector`，必须与 `.spec.template.metadata.labels` 相匹配。 如果与后者不匹配，则 DeamonSet 会被 API 拒绝。

### 仅在某些节点上运行 Pod ###

如果指定了 `.spec.template.spec.nodeSelector`，DaemonSet 控制器将在能够与 [Node 选择算符][Node] 匹配的节点上创建 Pod。 类似这种情况，可以指定 `.spec.template.spec.affinity`，之后 DaemonSet 控制器 将在能够与[节点亲和性][Node] 匹配的节点上创建 Pod。 如果根本就没有指定，则 DaemonSet Controller 将在所有节点上创建 Pod。

## Daemon Pods 是如何被调度的 ##

### 通过默认调度器调度 ###

**FEATURE STATE:** `Kubernetes v1.21 [stable]`

DaemonSet 确保所有符合条件的节点都运行该 Pod 的一个副本。 通常，运行 Pod 的节点由 Kubernetes 调度器选择。 不过，DaemonSet Pods 由 DaemonSet 控制器创建和调度。这就带来了以下问题：

*  Pod 行为的不一致性：正常 Pod 在被创建后等待调度时处于 `Pending` 状态， DaemonSet Pods 创建后不会处于 `Pending` 状态下。这使用户感到困惑。
 *  [Pod 抢占][Pod 5] 由默认调度器处理。启用抢占后，DaemonSet 控制器将在不考虑 Pod 优先级和抢占 的情况下制定调度决策。

`ScheduleDaemonSetPods` 允许您使用默认调度器而不是 DaemonSet 控制器来调度 DaemonSets， 方法是将 `NodeAffinity` 条件而不是 `.spec.nodeName` 条件添加到 DaemonSet Pods。 默认调度器接下来将 Pod 绑定到目标主机。 如果 DaemonSet Pod 的节点亲和性配置已存在，则被替换。 DaemonSet 控制器仅在创建或修改 DaemonSet Pod 时执行这些操作， 并且不会更改 DaemonSet 的 `spec.template`。

nodeAffinity:
      requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
        nodeSelectorTerms:
        - matchFields:
          - key: metadata.name
            operator: In
            values:
            - target-host-name

此外，系统会自动添加 `node.kubernetes.io/unschedulable：NoSchedule` 容忍度到 DaemonSet Pods。在调度 DaemonSet Pod 时，默认调度器会忽略 `unschedulable` 节点。

### 污点和容忍度 ###

尽管 Daemon Pods 遵循[污点和容忍度][Link 18] 规则，根据相关特性，控制器会自动将以下容忍度添加到 DaemonSet Pod：

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>容忍度键名</th> 
   <th>效果</th> 
   <th>版本</th> 
   <th>描述</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td><code>node.kubernetes.io/not-ready</code></td> 
   <td>NoExecute</td> 
   <td>1.13+</td> 
   <td>当出现类似网络断开的情况导致节点问题时，DaemonSet Pod 不会被逐出。</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td><code>node.kubernetes.io/unreachable</code></td> 
   <td>NoExecute</td> 
   <td>1.13+</td> 
   <td>当出现类似于网络断开的情况导致节点问题时，DaemonSet Pod 不会被逐出。</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td><code>node.kubernetes.io/disk-pressure</code></td> 
   <td>NoSchedule</td> 
   <td>1.8+</td> 
   <td>DaemonSet Pod 被默认调度器调度时能够容忍磁盘压力属性。</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td><code>node.kubernetes.io/memory-pressure</code></td> 
   <td>NoSchedule</td> 
   <td>1.8+</td> 
   <td>DaemonSet Pod 被默认调度器调度时能够容忍内存压力属性。</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td><code>node.kubernetes.io/unschedulable</code></td> 
   <td>NoSchedule</td> 
   <td>1.12+</td> 
   <td>DaemonSet Pod 能够容忍默认调度器所设置的&nbsp;<code>unschedulable</code>&nbsp;属性.</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td><code>node.kubernetes.io/network-unavailable</code></td> 
   <td>NoSchedule</td> 
   <td>1.12+</td> 
   <td>DaemonSet 在使用宿主网络时，能够容忍默认调度器所设置的&nbsp;<code>network-unavailable</code>&nbsp;属性。</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

## 与 Daemon Pods 通信 ##

与 DaemonSet 中的 Pod 进行通信的几种可能模式如下：

*  **推送（Push）**：配置 DaemonSet 中的 Pod，将更新发送到另一个服务，例如统计数据库。 这些服务没有客户端。
 *  **NodeIP 和已知端口**：DaemonSet 中的 Pod 可以使用 `hostPort`，从而可以通过节点 IP 访问到 Pod。客户端能通过某种方法获取节点 IP 列表，并且基于此也可以获取到相应的端口。
 *  **DNS**：创建具有相同 Pod 选择算符的 [无头服务][Link 8]， 通过使用 `endpoints` 资源或从 DNS 中检索到多个 A 记录来发现 DaemonSet。
 *  **Service**：创建具有相同 Pod 选择算符的服务，并使用该服务随机访问到某个节点上的 守护进程（没有办法访问到特定节点）。

## 更新 DaemonSet ##

如果节点的标签被修改，DaemonSet 将立刻向新匹配上的节点添加 Pod， 同时删除不匹配的节点上的 Pod。

你可以修改 DaemonSet 创建的 Pod。不过并非 Pod 的所有字段都可更新。 下次当某节点（即使具有相同的名称）被创建时，DaemonSet 控制器还会使用最初的模板。

您可以删除一个 DaemonSet。如果使用 `kubectl` 并指定 `--cascade=false` 选项， 则 Pod 将被保留在节点上。接下来如果创建使用相同选择算符的新 DaemonSet， 新的 DaemonSet 会收养已有的 Pod。 如果有 Pod 需要被替换，DaemonSet 会根据其 `updateStrategy` 来替换。

你可以对 DaemonSet [执行滚动更新][Link 19]操作。

## DaemonSet 的替代方案 ##

### init 脚本 ###

直接在节点上启动守护进程（例如使用 `init`、`upstartd` 或 `systemd`）的做法当然是可行的。 不过，基于 DaemonSet 来运行这些进程有如下一些好处：

*  像所运行的其他应用一样，DaemonSet 具备为守护进程提供监控和日志管理的能力。
 *  为守护进程和应用所使用的配置语言和工具（如 Pod 模板、`kubectl`）是相同的。
 *  在资源受限的容器中运行守护进程能够增加守护进程和应用容器的隔离性。 然而，这一点也可以通过在容器中运行守护进程但却不在 Pod 中运行之来实现。 例如，直接基于 Docker 启动。

### 裸 Pod ###

直接创建 Pod并指定其运行在特定的节点上也是可以的。 然而，DaemonSet 能够替换由于任何原因（例如节点失败、例行节点维护、内核升级） 而被删除或终止的 Pod。 由于这个原因，你应该使用 DaemonSet 而不是单独创建 Pod。

### 静态 Pod ###

通过在一个指定的、受 `kubelet` 监视的目录下编写文件来创建 Pod 也是可行的。 这类 Pod 被称为[静态 Pod][Pod 6]。 不像 DaemonSet，静态 Pod 不受 `kubectl` 和其它 Kubernetes API 客户端管理。 静态 Pod 不依赖于 API 服务器，这使得它们在启动引导新集群的情况下非常有用。 此外，静态 Pod 在将来可能会被废弃。

### Deployments ###

DaemonSet 与 [Deployments][Deployment 5] 非常类似， 它们都能创建 Pod，并且 Pod 中的进程都不希望被终止（例如，Web 服务器、存储服务器）。 建议为无状态的服务使用 Deployments，比如前端服务。 对这些服务而言，对副本的数量进行扩缩容、平滑升级，比精确控制 Pod 运行在某个主机上要重要得多。 当需要 Pod 副本总是运行在全部或特定主机上，并需要它们先于其他 Pod 启动时， 应该使用 DaemonSet。

# Jobs #

Job 会创建一个或者多个 Pods，并将继续重试 Pods 的执行，直到指定数量的 Pods 成功终止。 随着 Pods 成功结束，Job 跟踪记录成功完成的 Pods 个数。 当数量达到指定的成功个数阈值时，任务（即 Job）结束。 删除 Job 的操作会清除所创建的全部 Pods。

一种简单的使用场景下，你会创建一个 Job 对象以便以一种可靠的方式运行某 Pod 直到完成。 当第一个 Pod 失败或者被删除（比如因为节点硬件失效或者重启）时，Job 对象会启动一个新的 Pod。

你也可以使用 Job 以并行的方式运行多个 Pod。

## 运行示例 Job ##

下面是一个 Job 配置示例。它负责计算 π 到小数点后 2000 位，并将结果打印出来。 此计算大约需要 10 秒钟完成。

[`controllers/job.yaml`][controllers_job.yaml]

apiVersion: batch/v1
    kind: Job
    metadata:
      name: pi
    spec:
      template:
        spec:
          containers:
          - name: pi
            image: perl
            command: ["perl",  "-Mbignum=bpi", "-wle", "print bpi(2000)"]
          restartPolicy: Never
      backoffLimit: 4

你可以使用下面的命令来运行此示例：

kubectl apply -f https://kubernetes.io/examples/controllers/job.yaml

输出类似于：

job.batch/pi created

使用 `kubectl` 来检查 Job 的状态：

kubectl describe jobs/pi

输出类似于：

Name:           pi
    Namespace:      default
    Selector:       controller-uid=c9948307-e56d-4b5d-8302-ae2d7b7da67c
    Labels:         controller-uid=c9948307-e56d-4b5d-8302-ae2d7b7da67c
                    job-name=pi
    Annotations:    kubectl.kubernetes.io/last-applied-configuration:
                      {"apiVersion":"batch/v1","kind":"Job","metadata":{"annotations":{},"name":"pi","namespace":"default"},"spec":{"backoffLimit":4,"template":...
    Parallelism:    1
    Completions:    1
    Start Time:     Mon, 02 Dec 2019 15:20:11 +0200
    Completed At:   Mon, 02 Dec 2019 15:21:16 +0200
    Duration:       65s
    Pods Statuses:  0 Running / 1 Succeeded / 0 Failed
    Pod Template:
      Labels:  controller-uid=c9948307-e56d-4b5d-8302-ae2d7b7da67c
               job-name=pi
      Containers:
       pi:
        Image:      perl
        Port:       <none>
        Host Port:  <none>
        Command:
          perl
          -Mbignum=bpi
          -wle
          print bpi(2000)
        Environment:  <none>
        Mounts:       <none>
      Volumes:        <none>
    Events:
      Type    Reason            Age   From            Message
      ----    ------            ----  ----            -------
      Normal  SuccessfulCreate  14m   job-controller  Created pod: pi-5rwd7

要查看 Job 对应的已完成的 Pods，可以执行 `kubectl get pods`。

要以机器可读的方式列举隶属于某 Job 的全部 Pods，你可以使用类似下面这条命令：

pods=$(kubectl get pods --selector=job-name=pi --output=jsonpath='{.items[*].metadata.name}')
    echo $pods

输出类似于：

pi-5rwd7

这里，选择算符与 Job 的选择算符相同。`--output=jsonpath` 选项给出了一个表达式， 用来从返回的列表中提取每个 Pod 的 name 字段。

查看其中一个 Pod 的标准输出：

kubectl logs $pods

输出类似于：

3.1415926535897932384626433832795028841971693993751058209749445923078164062862089986280348253421170679821480865132823066470938446095505822317253594081284811174502841027019385211055596446229489549303819644288109756659334461284756482337867831652712019091456485669234603486104543266482133936072602491412737245870066063155881748815209209628292540917153643678925903600113305305488204665213841469519415116094330572703657595919530921861173819326117931051185480744623799627495673518857527248912279381830119491298336733624406566430860213949463952247371907021798609437027705392171762931767523846748184676694051320005681271452635608277857713427577896091736371787214684409012249534301465495853710507922796892589235420199561121290219608640344181598136297747713099605187072113499999983729780499510597317328160963185950244594553469083026425223082533446850352619311881710100031378387528865875332083814206171776691473035982534904287554687311595628638823537875937519577818577805321712268066130019278766111959092164201989380952572010654858632788659361533818279682303019520353018529689957736225994138912497217752834791315155748572424541506959508295331168617278558890750983817546374649393192550604009277016711390098488240128583616035637076601047101819429555961989467678374494482553797747268471040475346462080466842590694912933136770289891521047521620569660240580381501935112533824300355876402474964732639141992726042699227967823547816360093417216412199245863150302861829745557067498385054945885869269956909272107975093029553211653449872027559602364806654991198818347977535663698074265425278625518184175746728909777727938000816470600161452491921732172147723501414419735685481613611573525521334757418494684385233239073941433345477624168625189835694855620992192221842725502542568876717904946016534668049886272327917860857843838279679766814541009538837863609506800642251252051173929848960841284886269456042419652850222106611863067442786220391949450471237137869609563643719172874677646575739624138908658326459958133904780275901

## 编写 Job 规约 ##

与 Kubernetes 中其他资源的配置类似，Job 也需要 `apiVersion`、`kind` 和 `metadata` 字段。 Job 的名字必须是合法的 [DNS 子域名][DNS]。

Job 配置还需要一个[`.spec` 节][.spec]。

### Pod 模版 ###

Job 的 `.spec` 中只有 `.spec.template` 是必需的字段。

字段 `.spec.template` 的值是一个 [Pod 模版][Pod 2]。 其定义规范与 [Pod][Pods] 完全相同，只是其中不再需要 `apiVersion` 或 `kind` 字段。

除了作为 Pod 所必需的字段之外，Job 中的 Pod 模版必需设置合适的标签 （参见[Pod 选择算符][Pod 7]）和合适的重启策略。

Job 中 Pod 的 [`RestartPolicy`][.spec.template.spec.restartPolicy] 只能设置为 `Never` 或 `OnFailure` 之一。

### Pod 选择算符 ###

字段 `.spec.selector` 是可选的。在绝大多数场合，你都不需要为其赋值。 参阅[设置自己的 Pod 选择算符][Pod 8].

### Job 的并行执行 ###

适合以 Job 形式来运行的任务主要有三种：

1.  非并行 Job
    
     *  通常只启动一个 Pod，除非该 Pod 失败
     *  当 Pod 成功终止时，立即视 Job 为完成状态
2.  具有 *确定完成计数* 的并行 Job
    
     *  `.spec.completions` 字段设置为非 0 的正数值
     *  Job 用来代表整个任务，当对应于 1 和 `.spec.completions` 之间的每个整数都存在 一个成功的 Pod 时，Job 被视为完成
     *  **尚未实现**：每个 Pod 收到一个介于 1 和 `spec.completions` 之间的不同索引值
3.  带 *工作队列* 的并行 Job
    
     *  不设置 `spec.completions`，默认值为 `.spec.parallelism`
     *  多个 Pod 之间必须相互协调，或者借助外部服务确定每个 Pod 要处理哪个工作条目。 例如，任一 Pod 都可以从工作队列中取走最多 N 个工作条目。
     *  每个 Pod 都可以独立确定是否其它 Pod 都已完成，进而确定 Job 是否完成
     *  当 Job 中 *任何* Pod 成功终止，不再创建新 Pod
     *  一旦至少 1 个 Pod 成功完成，并且所有 Pod 都已终止，即可宣告 Job 成功完成
     *  一旦任何 Pod 成功退出，任何其它 Pod 都不应再对此任务执行任何操作或生成任何输出。 所有 Pod 都应启动退出过程。

对于 *非并行* 的 Job，你可以不设置 `spec.completions` 和 `spec.parallelism`。 这两个属性都不设置时，均取默认值 1。

对于 *确定完成计数* 类型的 Job，你应该设置 `.spec.completions` 为所需要的完成个数。 你可以设置 `.spec.parallelism`，也可以不设置。其默认值为 1。

对于一个 *工作队列* Job，你不可以设置 `.spec.completions`，但要将`.spec.parallelism` 设置为一个非负整数。

关于如何利用不同类型的 Job 的更多信息，请参见 [Job 模式][Job 1]一节。

控制并行性

并行性请求（`.spec.parallelism`）可以设置为任何非负整数。 如果未设置，则默认为 1。 如果设置为 0，则 Job 相当于启动之后便被暂停，直到此值被增加。

实际并行性（在任意时刻运行状态的 Pods 个数）可能比并行性请求略大或略小， 原因如下：

*  对于 *确定完成计数* Job，实际上并行执行的 Pods 个数不会超出剩余的完成数。 如果 `.spec.parallelism` 值较高，会被忽略。
 *  对于 *工作队列* Job，有任何 Job 成功结束之后，不会有新的 Pod 启动。 不过，剩下的 Pods 允许执行完毕。
 *  如果 Job [控制器][Controller] 没有来得及作出响应，或者
 *  如果 Job 控制器因为任何原因（例如，缺少 `ResourceQuota` 或者没有权限）无法创建 Pods。 Pods 个数可能比请求的数目小。
 *  Job 控制器可能会因为之前同一 Job 中 Pod 失效次数过多而压制新 Pod 的创建。
 *  当 Pod 处于体面终止进程中，需要一定时间才能停止。

## 处理 Pod 和容器失效 ##

Pod 中的容器可能因为多种不同原因失效，例如因为其中的进程退出时返回值非零， 或者容器因为超出内存约束而被杀死等等。 如果发生这类事件，并且 `.spec.template.spec.restartPolicy = "OnFailure"`， Pod 则继续留在当前节点，但容器会被重新运行。 因此，你的程序需要能够处理在本地被重启的情况，或者要设置 `.spec.template.spec.restartPolicy = "Never"`。 关于 `restartPolicy` 的更多信息，可参阅 [Pod 生命周期][Pod 9]。

整个 Pod 也可能会失败，且原因各不相同。 例如，当 Pod 启动时，节点失效（被升级、被重启、被删除等）或者其中的容器失败而 `.spec.template.spec.restartPolicy = "Never"`。 当 Pod 失败时，Job 控制器会启动一个新的 Pod。 这意味着，你的应用需要处理在一个新 Pod 中被重启的情况。 尤其是应用需要处理之前运行所产生的临时文件、锁、不完整的输出等问题。

注意，即使你将 `.spec.parallelism` 设置为 1，且将 `.spec.completions` 设置为 1，并且 `.spec.template.spec.restartPolicy` 设置为 "Never"，同一程序仍然有可能被启动两次。

如果你确实将 `.spec.parallelism` 和 `.spec.completions` 都设置为比 1 大的值， 那就有可能同时出现多个 Pod 运行的情况。 为此，你的 Pod 也必须能够处理并发性问题。

### Pod 回退失效策略 ###

在有些情形下，你可能希望 Job 在经历若干次重试之后直接进入失败状态，因为这很 可能意味着遇到了配置错误。 为了实现这点，可以将 `.spec.backoffLimit` 设置为视 Job 为失败之前的重试次数。 失效回退的限制值默认为 6。 与 Job 相关的失效的 Pod 会被 Job 控制器重建，回退重试时间将会按指数增长 （从 10 秒、20 秒到 40 秒）最多至 6 分钟。 当 Job 的 Pod 被删除时，或者 Pod 成功时没有其它 Pod 处于失败状态，失效回退的次数也会被重置（为 0）。

> **说明：** 如果你的 Job 的 `restartPolicy` 被设置为 "OnFailure"，就要注意运行该 Job 的容器 会在 Job 到达失效回退次数上限时自动被终止。 这会使得调试 Job 中可执行文件的工作变得非常棘手。 我们建议在调试 Job 时将 `restartPolicy` 设置为 "Never"， 或者使用日志系统来确保失效 Jobs 的输出不会意外遗失。

## Job 终止与清理 ##

Job 完成时不会再创建新的 Pod，不过已有的 Pod 也不会被删除。 保留这些 Pod 使得你可以查看已完成的 Pod 的日志输出，以便检查错误、警告 或者其它诊断性输出。 Job 完成时 Job 对象也一样被保留下来，这样你就可以查看它的状态。 在查看了 Job 状态之后删除老的 Job 的操作留给了用户自己。 你可以使用 `kubectl` 来删除 Job（例如，`kubectl delete jobs/pi` 或者 `kubectl delete -f ./job.yaml`）。 当使用 `kubectl` 来删除 Job 时，该 Job 所创建的 Pods 也会被删除。

默认情况下，Job 会持续运行，除非某个 Pod 失败（`restartPolicy=Never`） 或者某个容器出错退出（`restartPolicy=OnFailure`）。 这时，Job 基于前述的 `spec.backoffLimit` 来决定是否以及如何重试。 一旦重试次数到达 `.spec.backoffLimit` 所设的上限，Job 会被标记为失败， 其中运行的 Pods 都会被终止。

终止 Job 的另一种方式是设置一个活跃期限。 你可以为 Job 的 `.spec.activeDeadlineSeconds` 设置一个秒数值。 该值适用于 Job 的整个生命期，无论 Job 创建了多少个 Pod。 一旦 Job 运行时间达到 `activeDeadlineSeconds` 秒，其所有运行中的 Pod 都会被终止，并且 Job 的状态更新为 `type: Failed` 及 `reason: DeadlineExceeded`。

注意 Job 的 `.spec.activeDeadlineSeconds` 优先级高于其 `.spec.backoffLimit` 设置。 因此，如果一个 Job 正在重试一个或多个失效的 Pod，该 Job 一旦到达 `activeDeadlineSeconds` 所设的时限即不再部署额外的 Pod，即使其重试次数还未 达到 `backoffLimit` 所设的限制。

例如：

apiVersion: batch/v1
    kind: Job
    metadata:
      name: pi-with-timeout
    spec:
      backoffLimit: 5
      activeDeadlineSeconds: 100
      template:
        spec:
          containers:
          - name: pi
            image: perl
            command: ["perl",  "-Mbignum=bpi", "-wle", "print bpi(2000)"]
          restartPolicy: Never

注意 Job 规约和 Job 中的 [Pod 模版规约][Pod 10] 都有 `activeDeadlineSeconds` 字段。 请确保你在合适的层次设置正确的字段。

还要注意的是，`restartPolicy` 对应的是 Pod，而不是 Job 本身： 一旦 Job 状态变为 `type: Failed`，就不会再发生 Job 重启的动作。 换言之，由 `.spec.activeDeadlineSeconds` 和 `.spec.backoffLimit` 所触发的 Job 终结机制 都会导致 Job 永久性的失败，而这类状态都需要手工干预才能解决。

## 自动清理完成的 Job ##

完成的 Job 通常不需要留存在系统中。在系统中一直保留它们会给 API 服务器带来额外的压力。 如果 Job 由某种更高级别的控制器来管理，例如 [CronJobs][]， 则 Job 可以被 CronJob 基于特定的根据容量裁定的清理策略清理掉。

### 已完成 Job 的 TTL 机制 ###

**FEATURE STATE:** `Kubernetes v1.12 [alpha]`

自动清理已完成 Job （状态为 `Complete` 或 `Failed`）的另一种方式是使用由 [TTL 控制器][TTL]所提供 的 TTL 机制。 通过设置 Job 的 `.spec.ttlSecondsAfterFinished` 字段，可以让该控制器清理掉 已结束的资源。

TTL 控制器清理 Job 时，会级联式地删除 Job 对象。 换言之，它会删除所有依赖的对象，包括 Pod 及 Job 本身。 注意，当 Job 被删除时，系统会考虑其生命周期保障，例如其 Finalizers。

例如：

apiVersion: batch/v1
    kind: Job
    metadata:
      name: pi-with-ttl
    spec:
      ttlSecondsAfterFinished: 100
      template:
        spec:
          containers:
          - name: pi
            image: perl
            command: ["perl",  "-Mbignum=bpi", "-wle", "print bpi(2000)"]
          restartPolicy: Never

Job `pi-with-ttl` 在结束 100 秒之后，可以成为被自动删除的对象。

如果该字段设置为 `0`，Job 在结束之后立即成为可被自动删除的对象。 如果该字段没有设置，Job 不会在结束之后被 TTL 控制器自动清除。

注意这种 TTL 机制仍然是一种 Alpha 状态的功能特性，需要配合 `TTLAfterFinished` 特性门控使用。有关详细信息，可参考 [TTL 控制器][TTL]的文档。

## Job 模式 ##

Job 对象可以用来支持多个 Pod 的可靠的并发执行。 Job 对象不是设计用来支持相互通信的并行进程的，后者一般在科学计算中应用较多。 Job 的确能够支持对一组相互独立而又有所关联的 *工作条目* 的并行处理。 这类工作条目可能是要发送的电子邮件、要渲染的视频帧、要编解码的文件、NoSQL 数据库中要扫描的主键范围等等。

在一个复杂系统中，可能存在多个不同的工作条目集合。这里我们仅考虑用户希望一起管理的 工作条目集合之一 — *批处理作业*。

并行计算的模式有好多种，每种都有自己的强项和弱点。这里要权衡的因素有：

*  每个工作条目对应一个 Job 或者所有工作条目对应同一 Job 对象。 后者更适合处理大量工作条目的场景； 前者会给用户带来一些额外的负担，而且需要系统管理大量的 Job 对象。
 *  创建与工作条目相等的 Pod 或者令每个 Pod 可以处理多个工作条目。 前者通常不需要对现有代码和容器做较大改动； 后者则更适合工作条目数量较大的场合，原因同上。
 *  有几种技术都会用到工作队列。这意味着需要运行一个队列服务，并修改现有程序或容器 使之能够利用该工作队列。 与之比较，其他方案在修改现有容器化应用以适应需求方面可能更容易一些。

下面是对这些权衡的汇总，列 2 到 4 对应上面的权衡比较。 模式的名称对应了相关示例和更详细描述的链接。

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>模式</th> 
   <th>单个 Job 对象</th> 
   <th>Pods 数少于工作条目数？</th> 
   <th>直接使用应用无需修改?</th> 
   <th>在 Kube 1.1 上可用？</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td><a href="https://kubernetes.io/zh/docs/tasks/job/parallel-processing-expansion/" rel="nofollow">Job 模版扩展</a></td> 
   <td>&nbsp;</td> 
   <td>&nbsp;</td> 
   <td>✓</td> 
   <td>✓</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td><a href="https://kubernetes.io/zh/docs/tasks/job/coarse-parallel-processing-work-queue/" rel="nofollow">每工作条目一 Pod 的队列</a></td> 
   <td>✓</td> 
   <td>&nbsp;</td> 
   <td>有时</td> 
   <td>✓</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td><a href="https://kubernetes.io/zh/docs/tasks/job/fine-parallel-processing-work-queue/" rel="nofollow">Pod 数量可变的队列</a></td> 
   <td>✓</td> 
   <td>✓</td> 
   <td>&nbsp;</td> 
   <td>✓</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>静态工作分派的单个 Job</td> 
   <td>✓</td> 
   <td>&nbsp;</td> 
   <td>✓</td> 
   <td>&nbsp;</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

当你使用 `.spec.completions` 来设置完成数时，Job 控制器所创建的每个 Pod 使用完全相同的 [`spec`][.spec]。 这意味着任务的所有 Pod 都有相同的命令行，都使用相同的镜像和数据卷，甚至连 环境变量都（几乎）相同。 这些模式是让每个 Pod 执行不同工作的几种不同形式。

下表显示的是每种模式下 `.spec.parallelism` 和 `.spec.completions` 所需要的设置。 其中，`W` 表示的是工作条目的个数。

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>模式</th> 
   <th><code>.spec.completions</code></th> 
   <th><code>.spec.parallelism</code></th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td><a href="https://kubernetes.io/zh/docs/tasks/job/parallel-processing-expansion/" rel="nofollow">Job 模版扩展</a></td> 
   <td>1</td> 
   <td>应该为 1</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td><a href="https://kubernetes.io/zh/docs/tasks/job/coarse-parallel-processing-work-queue/" rel="nofollow">每工作条目一 Pod 的队列</a></td> 
   <td>W</td> 
   <td>任意值</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td><a href="https://kubernetes.io/zh/docs/tasks/job/fine-parallel-processing-work-queue/" rel="nofollow">Pod 个数可变的队列</a></td> 
   <td>1</td> 
   <td>任意值</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>基于静态工作分派的单一 Job</td> 
   <td>W</td> 
   <td>任意值</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

## 高级用法 ##

### 指定你自己的 Pod 选择算符 ###

通常，当你创建一个 Job 对象时，你不会设置 `.spec.selector`。 系统的默认值填充逻辑会在创建 Job 时添加此字段。 它会选择一个不会与任何其他 Job 重叠的选择算符设置。

不过，有些场合下，你可能需要重载这个自动设置的选择算符。 为了实现这点，你可以手动设置 Job 的 `spec.selector` 字段。

做这个操作时请务必小心。 如果你所设定的标签选择算符并不唯一针对 Job 对应的 Pod 集合，甚或该算符还能匹配 其他无关的 Pod，这些无关的 Job 的 Pod 可能会被删除。 或者当前 Job 会将另外一些 Pod 当作是完成自身工作的 Pods， 又或者两个 Job 之一或者二者同时都拒绝创建 Pod，无法运行至完成状态。 如果所设置的算符不具有唯一性，其他控制器（如 RC 副本控制器）及其所管理的 Pod 集合可能会变得行为不可预测。 Kubernetes 不会在你设置 `.spec.selector` 时尝试阻止你犯这类错误。

下面是一个示例场景，在这种场景下你可能会使用刚刚讲述的特性。

假定名为 `old` 的 Job 已经处于运行状态。 你希望已有的 Pod 继续运行，但你希望 Job 接下来要创建的其他 Pod 使用一个不同的 Pod 模版，甚至希望 Job 的名字也发生变化。 你无法更新现有的 Job，因为这些字段都是不可更新的。 因此，你会删除 `old` Job，但 *允许该 Job 的 Pod 集合继续运行*。 这是通过 `kubectl delete jobs/old --cascade=false` 实现的。 在删除之前，我们先记下该 Job 所使用的选择算符。

kubectl get job old -o yaml

输出类似于：

kind: Job
    metadata:
      name: old
      ...
    spec:
      selector:
        matchLabels:
          controller-uid: a8f3d00d-c6d2-11e5-9f87-42010af00002
      ...

接下来你会创建名为 `new` 的新 Job，并显式地为其设置相同的选择算符。 由于现有 Pod 都具有标签 `controller-uid=a8f3d00d-c6d2-11e5-9f87-42010af00002`， 它们也会被名为 `new` 的 Job 所控制。

你需要在新 Job 中设置 `manualSelector: true`，因为你并未使用系统通常自动为你 生成的选择算符。

kind: Job
    metadata:
      name: new
      ...
    spec:
      manualSelector: true
      selector:
        matchLabels:
          controller-uid: a8f3d00d-c6d2-11e5-9f87-42010af00002
      ...

新的 Job 自身会有一个不同于 `a8f3d00d-c6d2-11e5-9f87-42010af00002` 的唯一 ID。 设置 `manualSelector: true` 是在告诉系统你知道自己在干什么并要求系统允许这种不匹配 的存在。

## 替代方案 ##

### 裸 Pod ###

当 Pod 运行所在的节点重启或者失败，Pod 会被终止并且不会被重启。 Job 会重新创建新的 Pod 来替代已终止的 Pod。 因为这个原因，我们建议你使用 Job 而不是独立的裸 Pod， 即使你的应用仅需要一个 Pod。

### 副本控制器 ###

Job 与[副本控制器][ReplicationController]是彼此互补的。 副本控制器管理的是那些不希望被终止的 Pod （例如，Web 服务器）， Job 管理的是那些希望被终止的 Pod（例如，批处理作业）。

正如在 [Pod 生命期][Running _ Ready] 中讨论的， `Job` 仅适合于 `restartPolicy` 设置为 `OnFailure` 或 `Never` 的 Pod。 注意：如果 `restartPolicy` 未设置，其默认值是 `Always`。

### 单个 Job 启动控制器 Pod ###

另一种模式是用唯一的 Job 来创建 Pod，而该 Pod 负责启动其他 Pod，因此扮演了一种 后启动 Pod 的控制器的角色。 这种模式的灵活性更高，但是有时候可能会把事情搞得很复杂，很难入门， 并且与 Kubernetes 的集成度很低。

这种模式的实例之一是用 Job 来启动一个运行脚本的 Pod，脚本负责启动 Spark 主控制器（参见 [Spark 示例][Spark]）， 运行 Spark 驱动，之后完成清理工作。

这种方法的优点之一是整个过程得到了 Job 对象的完成保障， 同时维持了对创建哪些 Pod、如何向其分派工作的完全控制能力，

## Cron Jobs ##

你可以使用 [`CronJob`][CronJobs] 创建一个在指定时间/日期运行的 Job，类似于 UNIX 系统上的 `cron` 工具。

# 垃圾收集 #

Kubernetes 垃圾收集器的作用是删除某些曾经拥有属主（Owner）但现在不再拥有属主的对象。

## 属主和附属 ##

某些 Kubernetes 对象是其它一些对象的属主。 例如，一个 ReplicaSet 是一组 Pod 的属主。 具有属主的对象被称为是属主的 *附属* 。 每个附属对象具有一个指向其所属对象的 `metadata.ownerReferences` 字段。

有时，Kubernetes 会自动设置 `ownerReference` 的值。 例如，当创建一个 ReplicaSet 时，Kubernetes 自动设置 ReplicaSet 中每个 Pod 的 `ownerReference` 字段值。 在 Kubernetes 1.8 版本，Kubernetes 会自动为某些对象设置 `ownerReference` 的值。 这些对象是由 ReplicationController、ReplicaSet、StatefulSet、DaemonSet、Deployment、 Job 和 CronJob 所创建或管理的。

你也可以通过手动设置 `ownerReference` 的值，来指定属主和附属之间的关系。

下面的配置文件中包含一个具有 3 个 Pod 的 ReplicaSet：

[`controllers/replicaset.yaml`][controllers_replicaset.yaml]

apiVersion: apps/v1
    kind: ReplicaSet
    metadata:
      name: my-repset
    spec:
      replicas: 3
      selector:
        matchLabels:
          pod-is-for: garbage-collection-example
      template:
        metadata:
          labels:
            pod-is-for: garbage-collection-example
        spec:
          containers:
          - name: nginx
            image: nginx

如果你创建该 ReplicaSet，然后查看 Pod 的 metadata 字段，能够看到 OwnerReferences 字段：

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/controllers/replicaset.yaml
    kubectl get pods --output=yaml

输出显示了 Pod 的属主是名为 my-repset 的 ReplicaSet：

apiVersion: v1
    kind: Pod
    metadata:
      ...
      ownerReferences:
      - apiVersion: apps/v1
        controller: true
        blockOwnerDeletion: true
        kind: ReplicaSet
        name: my-repset
        uid: d9607e19-f88f-11e6-a518-42010a800195
      ...

> **说明：**
> 
> 根据设计，kubernetes 不允许跨名字空间指定属主。
> 
> 名字空间范围的附属可以指定集群范围的或者名字空间范围的属主。
> 
> 名字空间范围的属主**必须**和该附属处于相同的名字空间。 如果名字空间范围的属主和附属不在相同的名字空间，那么该属主引用就会被认为是缺失的， 并且当附属的所有属主引用都被确认不再存在之后，该附属就会被删除。
> 
> 集群范围的附属只能指定集群范围的属主。 在 v1.20+ 版本，如果一个集群范围的附属指定了一个名字空间范围类型的属主， 那么该附属就会被认为是拥有一个不可解析的属主引用，并且它不能够被垃圾回收。
> 
> 在 v1.20+ 版本，如果垃圾收集器检测到无效的跨名字空间的属主引用， 或者一个集群范围的附属指定了一个名字空间范围类型的属主， 那么它就会报告一个警告事件。该事件的原因是 `OwnerRefInvalidNamespace`， `involvedObject` 属性中包含无效的附属。你可以通过以下命令来获取该类型的事件：
> 
>     kubectl get events -A --field-selector=reason=OwnerRefInvalidNamespace

## 控制垃圾收集器删除附属 ##

当你删除对象时，可以指定该对象的附属是否也自动删除。 自动删除附属的行为也称为 *级联删除（Cascading Deletion）* 。 Kubernetes 中有两种 *级联删除* 模式：*后台（Background）* 模式和 *前台（Foreground）* 模式。

如果删除对象时，不自动删除它的附属，这些附属被称作 *孤立对象（Orphaned）* 。

### 前台级联删除 ###

在 *前台级联删除* 模式下，根对象首先进入 `deletion in progress` 状态。 在 `deletion in progress` 状态，会有如下的情况：

*  对象仍然可以通过 REST API 可见。
 *  对象的 `deletionTimestamp` 字段被设置。
 *  对象的 `metadata.finalizers` 字段包含值 `foregroundDeletion`。

一旦对象被设置为 `deletion in progress` 状态，垃圾收集器会删除对象的所有附属。 垃圾收集器在删除了所有有阻塞能力的附属（对象的 `ownerReference.blockOwnerDeletion=true`） 之后，删除属主对象。

注意，在 `foregroundDeletion` 模式下，只有设置了 `ownerReference.blockOwnerDeletion` 值的附属才能阻止删除属主对象。 在 Kubernetes 1.7 版本增加了 [准入控制器][Link 20]， 基于属主对象上的删除权限来控制用户设置 `blockOwnerDeletion` 的值为 True， 这样未经授权的附属不能够阻止属主对象的删除。

如果一个对象的 `ownerReferences` 字段被一个控制器（例如 Deployment 或 ReplicaSet）设置， `blockOwnerDeletion` 也会被自动设置，你不需要手动修改这个字段。

### 后台级联删除 ###

在 *后台级联删除* 模式下，Kubernetes 会立即删除属主对象，之后垃圾收集器 会在后台删除其附属对象。

### 设置级联删除策略 ###

通过为属主对象设置 `deleteOptions.propagationPolicy` 字段，可以控制级联删除策略。 可能的取值包括：`Orphan`、`Foreground` 或者 `Background`。

下面是一个在后台删除附属对象的示例：

kubectl proxy --port=8080
    curl -X DELETE localhost:8080/apis/apps/v1/namespaces/default/replicasets/my-repset \
      -d '{"kind":"DeleteOptions","apiVersion":"v1","propagationPolicy":"Background"}' \
      -H "Content-Type: application/json"

下面是一个在前台中删除附属对象的示例：

kubectl proxy --port=8080
    curl -X DELETE localhost:8080/apis/apps/v1/namespaces/default/replicasets/my-repset \
      -d '{"kind":"DeleteOptions","apiVersion":"v1","propagationPolicy":"Foreground"}' \
      -H "Content-Type: application/json"

下面是一个令附属成为孤立对象的示例：

kubectl proxy --port=8080
    curl -X DELETE localhost:8080/apis/apps/v1/namespaces/default/replicasets/my-repset \
      -d '{"kind":"DeleteOptions","apiVersion":"v1","propagationPolicy":"Orphan"}' \
      -H "Content-Type: application/json"

`kubectl` 命令也支持级联删除。 通过设置 `--cascade=foreground`，可以使用 kubectl 在前台删除附属对象。 设置 `--cascade=orphan`，会使附属对象成为孤立附属对象。 当不指定 `--cascade` 或者明确地指定它的值为 `background` 的时候， 默认的行为是在后台删除附属对象。

下面是一个例子，使一个 ReplicaSet 的附属对象成为孤立附属：

kubectl delete replicaset my-repset --cascade=orphan

### Deployment 的附加说明 ###

在 1.7 之前的版本中，当在 Deployment 中使用级联删除时，你 *必须*使用 `propagationPolicy:Foreground` 模式以便在删除所创建的 ReplicaSet 的同时，还删除其 Pod。 如果不使用这种类型的 `propagationPolicy`，将只删除 ReplicaSet，而 Pod 被孤立。

有关信息请参考 [kubeadm/\#149][kubeadm_149]。

## 已知的问题 ##

跟踪 [\#26120][26120]

## 接下来[ ][Link 21] ##

*  [设计文档 1][1]
 *  [设计文档 2][2]

# 已完成资源的 TTL 控制器 #

**FEATURE STATE:** `Kubernetes v1.12 [alpha]`

TTL 控制器提供了一种 TTL 机制来限制已完成执行的资源对象的生命周期。 TTL 控制器目前只处理 [Job][]， 可能以后会扩展以处理将完成执行的其他资源，例如 Pod 和自定义资源。

Alpha 免责声明：此功能目前是 alpha 版，并且可以通过 `kube-apiserver` 和 `kube-controller-manager` 上的 [特性门控][Link 22] `TTLAfterFinished` 启用。

## TTL 控制器 ##

TTL 控制器现在只支持 Job。集群操作员可以通过指定 Job 的 `.spec.ttlSecondsAfterFinished` 字段来自动清理已结束的作业（`Complete` 或 `Failed`），如 [示例][Link 23] 所示。

TTL 控制器假设资源能在执行完成后的 TTL 秒内被清理，也就是当 TTL 过期后。 当 TTL 控制器清理资源时，它将做级联删除操作，即删除资源对象的同时也删除其依赖对象。 注意，当资源被删除时，由该资源的生命周期保证其终结器（Finalizers）等被执行。

可以随时设置 TTL 秒。以下是设置 Job 的 `.spec.ttlSecondsAfterFinished` 字段的一些示例：

*  在资源清单（manifest）中指定此字段，以便 Job 在完成后的某个时间被自动清除。
 *  将此字段设置为现有的、已完成的资源，以采用此新功能。
 *  在创建资源时使用 [mutating admission webhook][] 动态设置该字段。集群管理员可以使用它对完成的资源强制执行 TTL 策略。
 *  使用 [mutating admission webhook][] 在资源完成后动态设置该字段，并根据资源状态、标签等选择不同的 TTL 值。

## 警告 ##

### 更新 TTL 秒 ###

请注意，在创建资源或已经执行结束后，仍可以修改其 TTL 周期，例如 Job 的 `.spec.ttlSecondsAfterFinished` 字段。 但是一旦 Job 变为可被删除状态（当其 TTL 已过期时），即使您通过 API 增加其 TTL 时长得到了成功的响应，系统也不保证 Job 将被保留。

### 时间偏差 ###

由于 TTL 控制器使用存储在 Kubernetes 资源中的时间戳来确定 TTL 是否已过期， 因此该功能对集群中的时间偏差很敏感，这可能导致 TTL 控制器在错误的时间清理资源对象。

在 Kubernetes 中，需要在所有节点上运行 NTP（参见 [\#6159][6159]） 以避免时间偏差。时钟并不总是如此正确，但差异应该很小。 设置非零 TTL 时请注意避免这种风险。

## 接下来 ##

*  [自动清理 Job][Link 23]
 *  [设计文档][Link 24]

# CronJob #

**FEATURE STATE:** `Kubernetes v1.8 [beta]`

*Cron Job* 创建基于时间调度的 [Jobs][Job]。

一个 CronJob 对象就像 *crontab* (cron table) 文件中的一行。 它用 [Cron][] 格式进行编写， 并周期性地在给定的调度时间执行 Job。

> **注意：**
> 
> 所有 **CronJob** 的 `schedule:` 时间都是基于 [kube-controller-manager][]. 的时区。
> 
> 如果你的控制平面在 Pod 或是裸容器中运行了 kube-controller-manager， 那么为该容器所设置的时区将会决定 Cron Job 的控制器所使用的时区。

为 CronJob 资源创建清单时，请确保所提供的名称是一个合法的 [DNS 子域名][DNS]. 名称不能超过 52 个字符。 这是因为 CronJob 控制器将自动在提供的 Job 名称后附加 11 个字符，并且存在一个限制， 即 Job 名称的最大长度不能超过 63 个字符。

## CronJob ##

CronJobs 对于创建周期性的、反复重复的任务很有用，例如执行数据备份或者发送邮件。 CronJobs 也可以用来计划在指定时间来执行的独立任务，例如计划当集群看起来很空闲时 执行某个 Job。

### 示例 ###

下面的 CronJob 示例清单会在每分钟打印出当前时间和问候消息：

[`application/job/cronjob.yaml`][application_job_cronjob.yaml]

apiVersion: batch/v1beta1
    kind: CronJob
    metadata:
      name: hello
    spec:
      schedule: "*/1 * * * *"
      jobTemplate:
        spec:
          template:
            spec:
              containers:
              - name: hello
                image: busybox
                imagePullPolicy: IfNotPresent
                command:
                - /bin/sh
                - -c
                - date; echo Hello from the Kubernetes cluster
              restartPolicy: OnFailure

[使用 CronJob 运行自动化任务][CronJob] 一文会为你详细讲解此例。

### Cron 时间表语法 ###

# ┌───────────── 分钟 (0 - 59)
    # │ ┌───────────── 小时 (0 - 23)
    # │ │ ┌───────────── 月的某天 (1 - 31)
    # │ │ │ ┌───────────── 月份 (1 - 12)
    # │ │ │ │ ┌───────────── 周的某天 (0 - 6) （周日到周一；在某些系统上，7 也是星期日）
    # │ │ │ │ │                                   
    # │ │ │ │ │
    # │ │ │ │ │
    # * * * * *

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>输入</th> 
   <th>描述</th> 
   <th>相当于</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>@yearly (or @annually)</td> 
   <td>每年 1 月 1 日的午夜运行一次</td> 
   <td>0 0 1 1 *</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>@monthly</td> 
   <td>每月第一天的午夜运行一次</td> 
   <td>0 0 1 * *</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>@weekly</td> 
   <td>每周的周日午夜运行一次</td> 
   <td>0 0 * * 0</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>@daily (or @midnight)</td> 
   <td>每天午夜运行一次</td> 
   <td>0 0 * * *</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>@hourly</td> 
   <td>每小时的开始一次</td> 
   <td>0 * * * *</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

例如，下面这行指出必须在每个星期五的午夜以及每个月 13 号的午夜开始任务：

`0 0 13 * 5`

要生成 CronJob 时间表表达式，你还可以使用 [crontab.guru][] 之类的 Web 工具。

## CronJob 限制 ##

CronJob 根据其计划编排，在每次该执行任务的时候大约会创建一个 Job。 我们之所以说 "大约"，是因为在某些情况下，可能会创建两个 Job，或者不会创建任何 Job。 我们试图使这些情况尽量少发生，但不能完全杜绝。因此，Job 应该是 *幂等的*。

如果 `startingDeadlineSeconds` 设置为很大的数值或未设置（默认），并且 `concurrencyPolicy` 设置为 `Allow`，则作业将始终至少运行一次。

> **注意：**
> 
> 如果 `startingDeadlineSeconds` 的设置值低于 10 秒钟，CronJob 可能无法被调度。 这是因为 CronJob 控制器每 10 秒钟执行一次检查。

对于每个 CronJob，CronJob [控制器（Controller）][Controller] 检查从上一次调度的时间点到现在所错过了调度次数。如果错过的调度次数超过 100 次， 那么它就不会启动这个任务，并记录这个错误:

Cannot determine if job needs to be started. Too many missed start time (> 100). Set or decrease .spec.startingDeadlineSeconds or check clock skew.

需要注意的是，如果 `startingDeadlineSeconds` 字段非空，则控制器会统计从 `startingDeadlineSeconds` 设置的值到现在而不是从上一个计划时间到现在错过了多少次 Job。 例如，如果 `startingDeadlineSeconds` 是 `200`，则控制器会统计在过去 200 秒中错过了多少次 Job。

如果未能在调度时间内创建 CronJob，则计为错过。 例如，如果 `concurrencyPolicy` 被设置为 `Forbid`，并且当前有一个调度仍在运行的情况下， 试图调度的 CronJob 将被计算为错过。

例如，假设一个 CronJob 被设置为从 `08:30:00` 开始每隔一分钟创建一个新的 Job，并且它的 `startingDeadlineSeconds` 字段 未被设置。如果 CronJob 控制器从 `08:29:00` 到 `10:21:00` 终止运行，则该 Job 将不会启动，因为其错过的调度次数超过了100。

为了进一步阐述这个概念，假设将 CronJob 设置为从 `08:30:00` 开始每隔一分钟创建一个新的 Job， 并将其 `startingDeadlineSeconds` 字段设置为 200 秒。 如果 CronJob 控制器恰好在与上一个示例相同的时间段（`08:29:00` 到 `10:21:00`）终止运行， 则 Job 仍将从 `10:22:00` 开始。 造成这种情况的原因是控制器现在检查在最近 200 秒（即 3 个错过的调度）中发生了多少次错过的 Job 调度，而不是从现在为止的最后一个调度时间开始。

CronJob 仅负责创建与其调度时间相匹配的 Job，而 Job 又负责管理其代表的 Pod。

## 新控制器 ##

CronJob 控制器有一个替代的实现，自 Kubernetes 1.20 开始以 alpha 特性引入。 如果选择 CronJob 控制器的 v2 版本，请在 [kube-controller-manager][] 中设置以下[特性门控][Link 22] 标志。

--feature-gates="CronJobControllerV2=true"

## 接下来 ##

*  进一步了解 [Cron 表达式的格式][Cron]，学习设置 CronJob `schedule` 字段
 *  有关创建和使用 CronJob 的说明及示例规约文件，请参见 [使用 CronJob 运行自动化任务][CronJob]。

# ReplicationController #

> **说明：** 现在推荐使用配置 [`ReplicaSet`][ReplicaSets] 的 [`Deployment`][Deployment 5] 来建立副本管理机制。

*ReplicationController* 确保在任何时候都有特定数量的 Pod 副本处于运行状态。 换句话说，ReplicationController 确保一个 Pod 或一组同类的 Pod 总是可用的。

## ReplicationController 如何工作 ##

当 Pod 数量过多时，ReplicationController 会终止多余的 Pod。当 Pod 数量太少时，ReplicationController 将会启动新的 Pod。 与手动创建的 Pod 不同，由 ReplicationController 创建的 Pod 在失败、被删除或被终止时会被自动替换。 例如，在中断性维护（如内核升级）之后，你的 Pod 会在节点上重新创建。 因此，即使你的应用程序只需要一个 Pod，你也应该使用 ReplicationController 创建 Pod。 ReplicationController 类似于进程管理器，但是 ReplicationController 不是监控单个节点上的单个进程，而是监控跨多个节点的多个 Pod。

在讨论中，ReplicationController 通常缩写为 "rc"，并作为 kubectl 命令的快捷方式。

一个简单的示例是创建一个 ReplicationController 对象来可靠地无限期地运行 Pod 的一个实例。 更复杂的用例是运行一个多副本服务（如 web 服务器）的若干相同副本。

## 运行一个示例 ReplicationController ##

这个示例 ReplicationController 配置运行 nginx Web 服务器的三个副本。

[`controllers/replication.yaml`][controllers_replication.yaml]

apiVersion: v1
    kind: ReplicationController
    metadata:
      name: nginx
    spec:
      replicas: 3
      selector:
        app: nginx
      template:
        metadata:
          name: nginx
          labels:
            app: nginx
        spec:
          containers:
          - name: nginx
            image: nginx
            ports:
            - containerPort: 80

通过下载示例文件并运行以下命令来运行示例任务:

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/controllers/replication.yaml

输出类似于：

replicationcontroller/nginx created

使用以下命令检查 ReplicationController 的状态:

kubectl describe replicationcontrollers/nginx

输出类似于：

Name:        nginx
    Namespace:   default
    Selector:    app=nginx
    Labels:      app=nginx
    Annotations:    <none>
    Replicas:    3 current / 3 desired
    Pods Status: 0 Running / 3 Waiting / 0 Succeeded / 0 Failed
    Pod Template:
      Labels:       app=nginx
      Containers:
       nginx:
        Image:              nginx
        Port:               80/TCP
        Environment:        <none>
        Mounts:             <none>
      Volumes:              <none>
    Events:
      FirstSeen       LastSeen     Count    From                        SubobjectPath    Type      Reason              Message
      ---------       --------     -----    ----                        -------------    ----      ------              -------
      20s             20s          1        {replication-controller }                    Normal    SuccessfulCreate    Created pod: nginx-qrm3m
      20s             20s          1        {replication-controller }                    Normal    SuccessfulCreate    Created pod: nginx-3ntk0
      20s             20s          1        {replication-controller }                    Normal    SuccessfulCreate    Created pod: nginx-4ok8v

在这里，创建了三个 Pod，但没有一个 Pod 正在运行，这可能是因为正在拉取镜像。 稍后，相同的命令可能会显示：

Pods Status:    3 Running / 0 Waiting / 0 Succeeded / 0 Failed

要以机器可读的形式列出属于 ReplicationController 的所有 Pod，可以使用如下命令：

pods=$(kubectl get pods --selector=app=nginx --output=jsonpath={.items..metadata.name})
    echo $pods

输出类似于：

nginx-3ntk0 nginx-4ok8v nginx-qrm3m

这里，选择算符与 ReplicationController 的选择算符相同（参见 `kubectl describe` 输出），并以不同的形式出现在 `replication.yaml` 中。 `--output=jsonpath` 选项指定了一个表达式，仅从返回列表中的每个 Pod 中获取名称。

## 编写一个 ReplicationController Spec ##

与所有其它 Kubernetes 配置一样，ReplicationController 需要 `apiVersion`、`kind` 和 `metadata` 字段。 有关使用配置文件的常规信息，参考[对象管理][kubectl]。

ReplicationController 也需要一个 [`.spec` 部分][.spec]。

### Pod 模板 ###

`.spec.template` 是 `.spec` 的唯一必需字段。

`.spec.template` 是一个 [Pod 模板][Pod 2]。 它的模式与 [Pod][Pod 11] 完全相同，只是它是嵌套的，没有 `apiVersion` 或 `kind` 属性。

除了 Pod 所需的字段外，ReplicationController 中的 Pod 模板必须指定适当的标签和适当的重新启动策略。 对于标签，请确保不与其他控制器重叠。参考 [Pod 选择算符][Pod 12]。

只允许 [`.spec.template.spec.restartPolicy`][.spec.template.spec.restartPolicy] 等于 `Always`，如果没有指定，这是默认值。

对于本地容器重启，ReplicationController 委托给节点上的代理， 例如 [Kubelet][] 或 Docker。

### ReplicationController 上的标签 ###

ReplicationController 本身可以有标签 （`.metadata.labels`）。 通常，你可以将这些设置为 `.spec.template.metadata.labels`； 如果没有指定 `.metadata.labels` 那么它默认为 `.spec.template.metadata.labels`。  
但是，Kubernetes 允许它们是不同的，`.metadata.labels` 不会影响 ReplicationController 的行为。

### Pod 选择算符 ###

`.spec.selector` 字段是一个[标签选择算符][Link 7]。 ReplicationController 管理标签与选择算符匹配的所有 Pod。 它不区分它创建或删除的 Pod 和其他人或进程创建或删除的 Pod。 这允许在不影响正在运行的 Pod 的情况下替换 ReplicationController。

如果指定了 `.spec.template.metadata.labels`，它必须和 `.spec.selector` 相同，否则它将被 API 拒绝。 如果没有指定 `.spec.selector`，它将默认为 `.spec.template.metadata.labels`。

另外，通常不应直接使用另一个 ReplicationController 或另一个控制器（例如 Job） 来创建其标签与该选择算符匹配的任何 Pod。如果这样做，ReplicationController 会认为它创建了这些 Pod。 Kubernetes 并没有阻止你这样做。

如果你的确创建了多个控制器并且其选择算符之间存在重叠，那么你将不得不自己管理删除操作（参考[后文][Link 25]）。

### 多个副本 ###

你可以通过设置 `.spec.replicas` 来指定应该同时运行多少个 Pod。 在任何时候，处于运行状态的 Pod 个数都可能高于或者低于设定值。例如，副本个数刚刚被增加或减少时，或者一个 Pod 处于优雅终止过程中而其替代副本已经提前开始创建时。

如果你没有指定 `.spec.replicas` ，那么它默认是 1。

## 使用 ReplicationController ##

### 删除一个 ReplicationController 以及它的 Pod ###

要删除一个 ReplicationController 以及它的 Pod，使用 [`kubectl delete`][kubectl delete]。 kubectl 将 ReplicationController 缩放为 0 并等待以便在删除 ReplicationController 本身之前删除每个 Pod。 如果这个 kubectl 命令被中断，可以重新启动它。

当使用 REST API 或 Go 客户端库时，你需要明确地执行这些步骤（缩放副本为 0、 等待 Pod 删除，之后删除 ReplicationController 资源）。

### 只删除 ReplicationController ###

你可以删除一个 ReplicationController 而不影响它的任何 Pod。

使用 kubectl，为 [`kubectl delete`][kubectl delete] 指定 `--cascade=false` 选项。

当使用 REST API 或 Go 客户端库时，只需删除 ReplicationController 对象。

一旦原始对象被删除，你可以创建一个新的 ReplicationController 来替换它。 只要新的和旧的 `.spec.selector` 相同，那么新的控制器将领养旧的 Pod。 但是，它不会做出任何努力使现有的 Pod 匹配新的、不同的 Pod 模板。 如果希望以受控方式更新 Pod 以使用新的 spec，请执行[滚动更新][Link 26]操作。

### 从 ReplicationController 中隔离 Pod ###

通过更改 Pod 的标签，可以从 ReplicationController 的目标中删除 Pod。 此技术可用于从服务中删除 Pod 以进行调试、数据恢复等。以这种方式删除的 Pod 将自动替换（假设复制副本的数量也没有更改）。

## 常见的使用模式 ##

### 重新调度 ###

如上所述，无论你想要继续运行 1 个 Pod 还是 1000 个 Pod，一个 ReplicationController 都将确保存在指定数量的 Pod，即使在节点故障或 Pod 终止(例如，由于另一个控制代理的操作)的情况下也是如此。

### 扩缩容 ###

通过设置 `replicas` 字段，ReplicationController 可以方便地横向扩容或缩容副本的数量。 你可以手动或通过自动缩放控制代理来控制 ReplicationController 执行此操作。

### 滚动更新 ###

ReplicationController 的设计目的是通过逐个替换 Pod 以方便滚动更新服务。

如 [\#1353][1353] PR 中所述，建议的方法是使用 1 个副本创建一个新的 ReplicationController， 逐个扩容新的（+1）和缩容旧的（-1）控制器，然后在旧的控制器达到 0 个副本后将其删除。 这一方法能够实现可控的 Pod 集合更新，即使存在意外失效的状况。

理想情况下，滚动更新控制器将考虑应用程序的就绪情况，并确保在任何给定时间都有足够数量的 Pod 有效地提供服务。

这两个 ReplicationController 将需要创建至少具有一个不同标签的 Pod，比如 Pod 主要容器的镜像标签，因为通常是镜像更新触发滚动更新。

滚动更新是在客户端工具 [`kubectl rolling-update`][kubectl rolling-update] 中实现的。访问 [`kubectl rolling-update` 任务][kubectl rolling-update 1]以获得更多的具体示例。

### 多个版本跟踪 ###

除了在滚动更新过程中运行应用程序的多个版本之外，通常还会使用多个版本跟踪来长时间，甚至持续运行多个版本。这些跟踪将根据标签加以区分。

例如，一个服务可能把具有 `tier in (frontend), environment in (prod)` 的所有 Pod 作为目标。 现在假设你有 10 个副本的 Pod 组成了这个层。但是你希望能够 `canary` （`金丝雀`）发布这个组件的新版本。 你可以为大部分副本设置一个 ReplicationController，其中 `replicas` 设置为 9， 标签为 `tier=frontend, environment=prod, track=stable` 而为 `canary` 设置另一个 ReplicationController，其中 `replicas` 设置为 1， 标签为 `tier=frontend, environment=prod, track=canary`。 现在这个服务覆盖了 `canary` 和非 `canary` Pod。但你可以单独处理 ReplicationController，以测试、监控结果等。

### 和服务一起使用 ReplicationController ###

多个 ReplicationController 可以位于一个服务的后面，例如，一部分流量流向旧版本，一部分流量流向新版本。

一个 ReplicationController 永远不会自行终止，但它不会像服务那样长时间存活。 服务可以由多个 ReplicationController 控制的 Pod 组成，并且在服务的生命周期内 （例如，为了执行 Pod 更新而运行服务），可以创建和销毁许多 ReplicationController。 服务本身和它们的客户端都应该忽略负责维护服务 Pod 的 ReplicationController 的存在。

## 编写多副本的应用 ##

由 ReplicationController 创建的 Pod 是可替换的，语义上是相同的，尽管随着时间的推移，它们的配置可能会变得异构。 这显然适合于多副本的无状态服务器，但是 ReplicationController 也可以用于维护主选、分片和工作池应用程序的可用性。 这样的应用程序应该使用动态的工作分配机制，例如 [RabbitMQ 工作队列][RabbitMQ]， 而不是静态的或者一次性定制每个 Pod 的配置，这被认为是一种反模式。 执行的任何 Pod 定制，例如资源的垂直自动调整大小（例如，CPU 或内存）， 都应该由另一个在线控制器进程执行，这与 ReplicationController 本身没什么不同。

## ReplicationController 的职责 ##

ReplicationController 仅确保所需的 Pod 数量与其标签选择算符匹配，并且是可操作的。 目前，它的计数中只排除终止的 Pod。 未来，可能会考虑系统提供的[就绪状态][Link 27]和其他信息， 我们可能会对替换策略添加更多控制， 我们计划发出事件，这些事件可以被外部客户端用来实现任意复杂的替换和/或缩减策略。

ReplicationController 永远被限制在这个狭隘的职责范围内。 它本身既不执行就绪态探测，也不执行活跃性探测。 它不负责执行自动缩放，而是由外部自动缩放器控制（如 [\#492][492] 中所述），后者负责更改其 `replicas` 字段值。 我们不会向 ReplicationController 添加调度策略(例如，[spreading][])。 它也不应该验证所控制的 Pod 是否与当前指定的模板匹配，因为这会阻碍自动调整大小和其他自动化过程。 类似地，完成期限、整理依赖关系、配置扩展和其他特性也属于其他地方。 我们甚至计划考虑批量创建 Pod 的机制（查阅 [\#170][170]）。

ReplicationController 旨在成为可组合的构建基元。 我们希望在它和其他补充原语的基础上构建更高级别的 API 或者工具，以便于将来的用户使用。 kubectl 目前支持的 "macro" 操作（运行、缩放、滚动更新）就是这方面的概念示例。 例如，我们可以想象类似于 [Asgard][] 的东西管理 ReplicationController、自动定标器、服务、调度策略、金丝雀发布等。

## API 对象 ##

在 Kubernetes REST API 中 Replication controller 是顶级资源。 更多关于 API 对象的详细信息可以在 [ReplicationController API 对象][ReplicationController API]找到。

## ReplicationController 的替代方案 ##

### ReplicaSet ###

[`ReplicaSet`][ReplicaSets] 是下一代 ReplicationController， 支持新的[基于集合的标签选择算符][Link 28]。 它主要被 [`Deployment`][Deployment 5] 用来作为一种编排 Pod 创建、删除及更新的机制。 请注意，我们推荐使用 Deployment 而不是直接使用 ReplicaSet，除非 你需要自定义更新编排或根本不需要更新。

### Deployment （推荐） ###

[`Deployment`][Deployment 5] 是一种更高级别的 API 对象， 它以类似于 `kubectl rolling-update` 的方式更新其底层 ReplicaSet 及其 Pod。 如果你想要这种滚动更新功能，那么推荐使用 Deployment，因为与 `kubectl rolling-update` 不同， 它们是声明式的、服务端的，并且具有其它特性。

### 裸 Pod ###

与用户直接创建 Pod 的情况不同，ReplicationController 能够替换因某些原因被删除或被终止的 Pod ，例如在节点故障或中断节点维护的情况下，例如内核升级。 因此，我们建议你使用 ReplicationController，即使你的应用程序只需要一个 Pod。 可以将其看作类似于进程管理器，它只管理跨多个节点的多个 Pod ，而不是单个节点上的单个进程。 ReplicationController 将本地容器重启委托给节点上的某个代理(例如，Kubelet 或 Docker)。

### Job ###

对于预期会自行终止的 Pod (即批处理任务)，使用 [`Job`][Job] 而不是 ReplicationController。

### DaemonSet ###

对于提供机器级功能（例如机器监控或机器日志记录）的 Pod， 使用 [`DaemonSet`][DaemonSet] 而不是 ReplicationController。 这些 Pod 的生命期与机器的生命期绑定：它们需要在其他 Pod 启动之前在机器上运行， 并且在机器准备重新启动或者关闭时安全地终止。

## 更多信息 ##

请阅读[运行无状态的 ReplicationController][Deployment 4]。

[https_kubernetes.io_zh_docs_concepts_workloads_controllers]: https://kubernetes.io/zh/docs/concepts/workloads/controllers/
[Pods]: https://kubernetes.io/docs/concepts/workloads/pods/pod-overview/
[ReplicaSets]: https://kubernetes.io/zh/docs/concepts/workloads/controllers/replicaset/
[Controller]: https://kubernetes.io/zh/docs/concepts/architecture/controller/
[Deployment _ ReplicaSet]: https://kubernetes.io/zh/docs/concepts/workloads/controllers/deployment/#creating-a-deployment
[Pod]: https://kubernetes.io/zh/docs/concepts/workloads/controllers/deployment/#updating-a-deployment
[Deployment]: https://kubernetes.io/zh/docs/concepts/workloads/controllers/deployment/#rolling-back-a-deployment
[Deployment 1]: https://kubernetes.io/zh/docs/concepts/workloads/controllers/deployment/#scaling-a-deployment
[Deployment 2]: https://kubernetes.io/zh/docs/concepts/workloads/controllers/deployment/#pausing-and-resuming-a-deployment
[Deployment 3]: https://kubernetes.io/zh/docs/concepts/workloads/controllers/deployment/#deployment-status
[ReplicaSet]: https://kubernetes.io/zh/docs/concepts/workloads/controllers/deployment/#clean-up-policy
[controllers_nginx-deployment.yaml]: https://raw.githubusercontent.com/kubernetes/website/master/content/zh/examples/controllers/nginx-deployment.yaml
[Docker Hub]: https://hub.docker.com/
[kubectl rollout]: https://kubernetes.io/docs/reference/generated/kubectl/kubectl-commands#rollout
[Pod 1]: https://kubernetes.io/zh/docs/tasks/run-application/horizontal-pod-autoscale-walkthrough/
[maxSurge]: https://kubernetes.io/zh/docs/concepts/workloads/controllers/deployment/#max-surge
[maxUnavailable]: https://kubernetes.io/zh/docs/concepts/workloads/controllers/deployment/#max-unavailable
[Progressing]: https://kubernetes.io/zh/docs/concepts/workloads/controllers/deployment/#progressing-deployment
[Complete]: https://kubernetes.io/zh/docs/concepts/workloads/controllers/deployment/#complete-deployment
[Failed]: https://kubernetes.io/zh/docs/concepts/workloads/controllers/deployment/#failed-deployment
[MinReadySeconds]: https://kubernetes.io/zh/docs/concepts/workloads/controllers/deployment/#min-ready-seconds
[Kubernetes API]: https://git.k8s.io/community/contributors/devel/sig-architecture/api-conventions.md#typical-status-properties
[Link 1]: https://kubernetes.io/zh/docs/concepts/cluster-administration/manage-deployment/#canary-deployments
[Deployment 4]: https://kubernetes.io/zh/docs/tasks/run-application/run-stateless-application-deployment/
[kubectl]: https://kubernetes.io/zh/docs/concepts/overview/working-with-objects/object-management/
[DNS]: https://kubernetes.io/zh/docs/concepts/overview/working-with-objects/names#dns-subdomain-names
[.spec]: https://git.k8s.io/community/contributors/devel/sig-architecture/api-conventions.md#spec-and-status
[Pod 2]: https://kubernetes.io/zh/docs/concepts/workloads/pods/#pod-templates
[Link 2]: https://kubernetes.io/zh/docs/concepts/workloads/controllers/deployment/#selector
[.spec.template.spec.restartPolicy]: https://kubernetes.io/zh/docs/concepts/workloads/pods/pod-lifecycle/#restart-policy
[Link 3]: https://kubernetes.io/zh/docs/concepts/overview/working-with-objects/labels/
[Link 4]: https://kubernetes.io/zh/docs/concepts/workloads/pods/pod-lifecycle/#container-probes
[metadata.ownerReferences]: https://kubernetes.io/zh/docs/concepts/workloads/controllers/garbage-collection/#owners-and-dependents
[controllers_frontend.yaml]: https://raw.githubusercontent.com/kubernetes/website/master/content/zh/examples/controllers/frontend.yaml
[pods_pod-rs.yaml]: https://raw.githubusercontent.com/kubernetes/website/master/content/zh/examples/pods/pod-rs.yaml
[.spec 1]: https://git.k8s.io/community/contributors/devel/api-conventions.md#spec-and-status
[Link 5]: https://kubernetes.io/zh/docs/concepts/workloads/controllers/replicaset/#how-a-replicaset-works
[kubectl delete]: https://kubernetes.io/docs/reference/generated/kubectl/kubectl-commands#delete
[Link 6]: https://kubernetes.io/zh/docs/concepts/workloads/controllers/garbage-collection/
[Pod _ _HPA]: https://kubernetes.io/zh/docs/tasks/run-application/horizontal-pod-autoscale/
[controllers_hpa-rs.yaml]: https://raw.githubusercontent.com/kubernetes/website/master/content/zh/examples/controllers/hpa-rs.yaml
[Deployment 5]: https://kubernetes.io/zh/docs/concepts/workloads/controllers/deployment/
[Job]: https://kubernetes.io/zh/docs/concepts/workloads/controllers/job/
[DaemonSet]: https://kubernetes.io/zh/docs/concepts/workloads/controllers/daemonset/
[ReplicationController]: https://kubernetes.io/zh/docs/concepts/workloads/controllers/replicationcontroller/
[Link 7]: https://kubernetes.io/zh/docs/concepts/overview/working-with-objects/labels/#label-selectors
[PersistentVolume]: https://github.com/kubernetes/examples/tree/master/staging/persistent-volume-provisioning/README.md
[Link 8]: https://kubernetes.io/zh/docs/concepts/services-networking/service/#headless-services
[Pod 3]: https://kubernetes.io/zh/docs/concepts/workloads/controllers/statefulset/#pod-management-policies
[Link 9]: https://kubernetes.io/zh/docs/concepts/workloads/controllers/statefulset/#rolling-updates
[Link 10]: https://kubernetes.io/zh/docs/concepts/workloads/controllers/statefulset/#forced-rollback
[PersistentVolumes]: https://kubernetes.io/zh/docs/concepts/storage/persistent-volumes/
[DNS 1]: https://kubernetes.io/zh/docs/concepts/workloads/controllers/statefulset/zh/docs/concepts/overview/working-with-objects/names#dns-subdomain-names
[Link 11]: https://kubernetes.io/zh/docs/concepts/workloads/controllers/statefulset/#limitations
[Link 12]: https://kubernetes.io/zh/docs/concepts/services-networking/dns-pod-service/
[StatefulSet Pod]: https://kubernetes.io/zh/docs/tasks/run-application/force-delete-stateful-set-pod/
[Running _ Ready]: https://kubernetes.io/zh/docs/concepts/workloads/pods/pod-lifecycle/
[Link 13]: https://kubernetes.io/zh/docs/concepts/workloads/controllers/statefulset/#deployment-and-scaling-guarantees
[Link 14]: https://github.com/kubernetes/kubernetes/issues/67250
[Link 15]: https://kubernetes.io/zh/docs/tutorials/stateful-application/basic-stateful-set/
[StatefulSet _ Cassandra]: https://kubernetes.io/zh/docs/tutorials/stateful-application/cassandra/
[Link 16]: https://kubernetes.io/zh/docs/tasks/run-application/run-replicated-stateful-application/
[controllers_daemonset.yaml]: https://raw.githubusercontent.com/kubernetes/website/master/content/zh/examples/controllers/daemonset.yaml
[Link 17]: https://kubernetes.io/zh/docs/tasks/
[Pod 4]: https://kubernetes.io/zh/docs/concepts/workloads/controllers/daemonset/#pod-selector
[Node]: https://kubernetes.io/zh/docs/concepts/scheduling-eviction/assign-pod-node/
[Pod 5]: https://kubernetes.io/zh/docs/concepts/configuration/pod-priority-preemption/
[Link 18]: https://kubernetes.io/zh/docs/concepts/scheduling-eviction/taint-and-toleration
[Link 19]: https://kubernetes.io/zh/docs/tasks/manage-daemon/update-daemon-set/
[Pod 6]: https://kubernetes.io/zh/docs/tasks/configure-pod-container/static-pod/
[controllers_job.yaml]: https://raw.githubusercontent.com/kubernetes/website/master/content/zh/examples/controllers/job.yaml
[Pod 7]: https://kubernetes.io/zh/docs/concepts/workloads/controllers/job/#pod-selector
[Pod 8]: https://kubernetes.io/zh/docs/concepts/workloads/controllers/job/#specifying-your-own-pod-selector
[Job 1]: https://kubernetes.io/zh/docs/concepts/workloads/controllers/job/#job-patterns
[Pod 9]: https://kubernetes.io/zh/docs/concepts/workloads/pods/pod-lifecycle/#example-states
[Pod 10]: https://kubernetes.io/zh/docs/concepts/workloads/pods/init-containers/#detailed-behavior
[CronJobs]: https://kubernetes.io/zh/docs/concepts/workloads/controllers/cron-jobs/
[TTL]: https://kubernetes.io/zh/docs/concepts/workloads/controllers/ttlafterfinished/
[Spark]: https://github.com/kubernetes/examples/tree/master/staging/spark/README.md
[controllers_replicaset.yaml]: https://raw.githubusercontent.com/kubernetes/website/master/content/zh/examples/controllers/replicaset.yaml
[Link 20]: https://kubernetes.io/zh/docs/reference/access-authn-authz/admission-controllers/#ownerreferencespermissionenforcement
[kubeadm_149]: https://github.com/kubernetes/kubeadm/issues/149#issuecomment-284766613
[26120]: https://github.com/kubernetes/kubernetes/issues/26120
[Link 21]: https://kubernetes.io/zh/docs/concepts/workloads/controllers/garbage-collection/#%E6%8E%A5%E4%B8%8B%E6%9D%A5
[1]: https://git.k8s.io/community/contributors/design-proposals/api-machinery/garbage-collection.md
[2]: https://git.k8s.io/community/contributors/design-proposals/api-machinery/synchronous-garbage-collection.md
[Link 22]: https://kubernetes.io/zh/docs/reference/command-line-tools-reference/feature-gates/
[Link 23]: https://kubernetes.io/zh/docs/concepts/workloads/controllers/job/#clean-up-finished-jobs-automatically
[mutating admission webhook]: https://kubernetes.io/zh/docs/reference/access-authn-authz/extensible-admission-controllers/#admission-webhooks
[6159]: https://github.com/kubernetes/kubernetes/issues/6159#issuecomment-93844058
[Link 24]: https://github.com/kubernetes/enhancements/blob/master/keps/sig-apps/592-ttl-after-finish/README.md
[Cron]: https://en.wikipedia.org/wiki/Cron
[kube-controller-manager]: https://kubernetes.io/docs/reference/generated/kube-controller-manager/
[application_job_cronjob.yaml]: https://raw.githubusercontent.com/kubernetes/website/master/content/zh/examples/application/job/cronjob.yaml
[CronJob]: https://kubernetes.io/zh/docs/tasks/job/automated-tasks-with-cron-jobs/
[crontab.guru]: https://crontab.guru/
[controllers_replication.yaml]: https://raw.githubusercontent.com/kubernetes/website/master/content/zh/examples/controllers/replication.yaml
[Pod 11]: https://kubernetes.io/zh/docs/concepts/workloads/pods/
[Pod 12]: https://kubernetes.io/zh/docs/concepts/workloads/controllers/replicationcontroller/#pod-selector
[Kubelet]: https://kubernetes.io/zh/docs/reference/command-line-tools-reference/kubelet/
[Link 25]: https://kubernetes.io/zh/docs/concepts/workloads/controllers/replicationcontroller/#working-with-replicationcontrollers
[Link 26]: https://kubernetes.io/zh/docs/concepts/workloads/controllers/replicationcontroller/#rolling-updates
[1353]: https://issue.k8s.io/1353
[kubectl rolling-update]: https://kubernetes.io/docs/reference/generated/kubectl/kubectl-commands#rolling-update
[kubectl rolling-update 1]: https://kubernetes.io/zh/docs/tasks/run-application/rolling-update-replication-controller/
[RabbitMQ]: https://www.rabbitmq.com/tutorials/tutorial-two-python.html
[Link 27]: https://issue.k8s.io/620
[492]: https://issue.k8s.io/492
[spreading]: https://issue.k8s.io/367#issuecomment-48428019
[170]: https://issue.k8s.io/170
[Asgard]: https://techblog.netflix.com/2012/06/asgaard-web-based-cloud-management-and.html
[ReplicationController API]: https://kubernetes.io/docs/reference/generated/kubernetes-api/v1.21/#replicationcontroller-v1-core
[Link 28]: https://kubernetes.io/zh/docs/concepts/overview/working-with-objects/labels/#set-based-requirement