腾讯云容器服务 TKE 标准集群 Kubernetes 对象管理 - DaemonSet 管理
文档简介：
简介：
DaemonSet 主要用于部署常驻集群内的后台程序，例如节点的日志采集。DaemonSet 保证在所有或部分节点上均运行指定的 Pod。 新节点添加到集群内时，也会有自动部署 Pod；节点被移除集群后，Pod 将自动回收。
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简介
DaemonSet 主要用于部署常驻集群内的后台程序，例如节点的日志采集。DaemonSet 保证在所有或部分节点上均运行指定的 Pod。 新节点添加到集群内时，也会有自动部署 Pod；节点被移除集群后，Pod 将自动回收。
调度说明
若配置了 Pod 的 nodeSelector 或 affinity 参数，DaemonSet 管理的 Pod 将按照指定的调度规则调度。若未配置 Pod 的 nodeSelector 或 affinity 参数，则将在所有的节点上部署 Pod。
DaemonSet 控制台操作指引
创建 DaemonSet
1. 登录容器服务控制台，选择左侧导航栏中的 集群。
2. 在集群管理页面，选择集群 ID，进入集群的基本信息页面。
3. 在工作负载 > DaemonSet 页面，单击新建。如下图所示：
4. 在新建 DaemonSet 页面，根据实际需求，设置 DaemonSet 参数。关键参数信息如下：
名称：输入自定义名称。
命名空间：根据实际需求进行选择。
Labels：一个键 - 值对（Key-Value），用于对资源进行分类管理。
数据卷（选填）：为容器提供存储，目前支持临时路径、主机路径、云硬盘数据卷、文件存储 NFS、配置文件、PVC，还需挂载到容器的指定路径中。
实例内容器：根据实际需求，为 DaemonSet 的一个 Pod 设置一个或多个不同的容器。
名称：自定义。
镜像：根据实际需求进行选择。
镜像版本（Tag）：根据实际需求进行填写。
镜像拉取策略：提供以下3种策略，请按需选择。
若不设置镜像拉取策略，当镜像版本为空或 latest 时，使用 Always 策略，否则使用 IfNotPresent 策略。
Always：总是从远程拉取该镜像。
IfNotPresent：默认使用本地镜像，若本地无该镜像则远程拉取该镜像。
Never：只使用本地镜像，若本地没有该镜像将报异常。
CPU/内存限制：可根据 Kubernetes 资源限制 进行设置 CPU 和内存的限制范围，提高业务的健壮性。
GPU 资源：配置该工作负载使用的最少 GPU 资源。
高级设置：可设置 “工作目录”，“运行命令”，“运行参数”，“容器健康检查”，“特权级”等参数。
镜像访问凭证：容器镜像默认私有，在创建工作负载时，需选择实例对应的镜像访问凭证。
节点调度策略：可根据调度规则，将 Pod 调度到符合预期的 Label 的节点中。
5. 单击创建 DaemonSet，完成创建。
更新 DaemonSet
更新 YAML
1. 登录容器服务控制台，选择左侧导航栏中的 集群。
2. 在集群管理页面，选择集群 ID，进入集群的基本信息页面。
3. 在工作负载 > DaemonSet 页面，选择实例右侧的更多 > 编辑 yaml。
4. 在编辑 Yaml 页面，更新 yaml 后单击完成。
更新 Pod 配置
说明
仅在 Kubernetes 1.6或更高版本中支持 DaemonSet 滚动更新功能。
1. 登录容器服务控制台，选择左侧导航栏中的 集群。
2. 在集群管理页面，选择集群 ID，进入集群的基本信息页面。
3. 在工作负载 > DaemonSet 页面，选择实例右侧的更新 Pod 配置。如下图所示：
4. 在更新 Pod 配置页面，根据实际需求修改更新方式，设置参数。
5. 单击完成，即可更新 Pod 配置。
Kubectl 操作 DaemonSet 指引
YAML 示例
apiVersion: apps/v1kind: DaemonSetmetadata:name: fluentd-elasticsearchnamespace: kube-systemlabels:k8s-app: fluentd-loggingspec:selector:matchLabels:name: fluentd-elasticsearchtemplate:metadata:labels:name: fluentd-elasticsearchspec:tolerations:- key: node-role.kubernetes.io/mastereffect: NoSchedulecontainers:- name: fluentd-elasticsearchimage: k8s.gcr.io/fluentd-elasticsearch:1.20resources:limits:memory: 200Mirequests:cpu: 100mmemory: 200MivolumeMounts:- name: varlogmountPath: /var/log- name: varlibdockercontainersmountPath: /var/lib/docker/containersreadOnly: trueterminationGracePeriodSeconds: 30volumes:- name: varloghostPath:path: /var/log- name: varlibdockercontainershostPath:path: /var/lib/docker/containers
注意
以上 YAML 示例引用于 Kubernetes Documentation DaemonSet，创建时可能存在容器镜像拉取失败的情况，仅用于本文介绍 DaemonSet 的组成。
kind：标识 DaemonSet 资源类型。
metadata：DaemonSet 的名称、Label 等基本信息。
metadata.annotations：DaemonSet 的额外说明，可通过该参数设置腾讯云 TKE 的额外增强能力。
spec.template：DaemonSet 管理的 Pod 的详细模板配置。
更多可查看 Kubernetes DaemonSet 官方文档。
Kubectl 创建 DaemonSet
1. 参考 YAML 示例，准备 DaemonSet YAML 文件。
2. 安装 Kubectl，并连接集群。操作详情请参考 通过 Kubectl 连接集群。
3. 执行以下命令，创建 DaemonSet YAML 文件。
kubectl create -f [DaemonSet YAML 文件名称]
例如，创建一个文件名为 fluentd-elasticsearch.yaml 的 DaemonSet YAML 文件，则执行以下命令：
kubectl create -f fluentd-elasticsearch.yaml
4. 执行以下命令，验证创建是否成功。
kubectl get DaemonSet
返回类似以下信息，即表示创建成功。
NAME DESIRED CURRENT READY UP-TO-DATE AVAILABLE NODE SELECTOR AGEfrontend 0 0 0 0 0 app=frontend-node 16d
Kubectl 更新 DaemonSet
执行以下命令，查看 DaemonSet 的更新策略类型。
kubectl get ds/<daemonset-name> -o go-template='{{.spec.updateStrategy.type}}{{"\n"}}'
DaemonSet 有以下两种更新策略类型：
OnDelete：默认更新策略。该更新策略在更新 DaemonSet 后，需手动删除旧的 DaemonSet Pod 才会创建新的 DaemonSet Pod。
RollingUpdate：支持 Kubernetes 1.6或更高版本。该更新策略在更新 DaemonSet 模板后，旧的 DaemonSet Pod 将被终止，并且以滚动更新方式创建新的 DaemonSet Pod。
方法一
执行以下命令，更新 DaemonSet。
kubectl edit DaemonSet/[name]
此方法适用于简单的调试验证，不建议在生产环境中直接使用。您可以通过此方法更新任意的 DaemonSet 参数。
方法二
执行以下命令，更新指定容器的镜像。
kubectl set image ds/[daemonset-name] [container-name]=[container-new-image]
建议保持 DaemonSet 的其他参数不变，业务更新时，仅更新容器镜像。
Kubectl 回滚 DaemonSet
1. 执行以下命令，查看 DaemonSet 的更新历史。
kubectl rollout history daemonset/[name]
2. 执行以下命令，查看指定版本详情。
kubectl rollout history daemonset/[name] --revision=[REVISION]
3. 执行以下命令，回滚到前一个版本。
kubectl rollout undo daemonset/[name]
如需指定回滚版本号，可执行以下命令。
kubectl rollout undo daemonset/[name] --to-revision=[REVISION]
Kubectl 删除 DaemonSet
执行以下命令，删除 DaemonSet。
kubectl delete DaemonSet [NAME]
