k8s 标签和选择器
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标签和选择器
标签（Label）是附加在Kubernetes对象上的一组名值对，其意图是按照对用户有意义的方式来标识Kubernetes对象，同时，又不对Kubernetes的核心逻辑产生影响。标签可以用来组织和选择一组Kubernetes对象。您可以在创建Kubernetes对象时为其添加标签，也可以在创建以后再为其添加标签。每个Kubernetes对象可以有多个标签，同一个对象的标签的 Key 必须唯一，例如：
metadata:
labels:
key1: value1
key2: value2
为什么要使用标签
使用标签，用户可以按照自己期望的形式组织 Kubernetes 对象之间的结构，而无需对 Kubernetes 有任何修改。
应用程序的部署或者批处理程序的部署通常都是多维度的（例如，多个高可用分区、多个程序版本、多个微服务分层）。管理这些对象时，很多时候要针对某一个维度的条件做整体操作，例如，将某个版本的程序整体删除，这种情况下，如果用户能够事先规划好标签的使用，再通过标签进行选择，就会非常地便捷。
标签的例子有：
- release: stable、release: canary
- environment: dev、environment: qa、environment: production
- tier: frontend、tier: backend、tier: cache
- partition: customerA、partition: customerB
- track: daily、track: weekly
句法和字符集
标签是一组名值对（key/value pair）。标签的 key 可以有两个部分：可选的前缀和标签名，通过 / 分隔。
- 标签名：
- 标签名部分是必须的
- 不能多于 63 个字符
- 必须由字母、数字开始和结尾
- 可以包含字母、数字、减号-、下划线_、小数点.
- 标签前缀：
- 标签前缀部分是可选的
- 如果指定，必须是一个DNS的子域名，例如：k8s.eip.work
- 不能多于 253 个字符
- 使用 / 和标签名分隔
如果省略标签前缀，则标签的 key 将被认为是专属于用户的。Kubernetes的系统组件（例如，kube-scheduler、kube-controller-manager、kube-apiserver、kubectl 或其他第三方组件）向用户的Kubernetes对象添加标签时，必须指定一个前缀。
kubernetes.io/ 和 k8s.io/ 这两个前缀是 Kubernetes 核心组件预留的。Kuboard 使用 k8s.eip.work 这个前缀。
标签的 value 必须：
- 不能多于 63 个字符
- 可以为空字符串
- 如果不为空，则
- 必须由字母、数字开始和结尾
- 可以包含字母、数字、减号-、下划线_、小数点.
例如，下面的例子中的Pod包含两个标签 environment: production 和 app:nginx
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: label-demo
labels:
environment: production
app: nginx
spec:
containers:
- name: nginx
image: nginx:1.7.9
ports:
- containerPort: 80
标签选择器
通常来讲，会有多个Kubernetes对象包含相同的标签。通过使用标签选择器（label selector），用户/客户端可以选择一组对象。标签选择器（label selector）是 Kubernetes 中最主要的分类和筛选手段.
Kubernetes api server支持两种形式的标签选择器，equality-based 基于等式的 和 set-based 基于集合的。标签选择器可以包含多个条件，并使用逗号分隔，此时只有满足所有条件的 Kubernetes 对象才会被选中。
基于等式的选择方式
Equality- 或者 inequality-based 选择器可以使用标签的名和值来执行过滤选择。只有匹配所有条件的对象才被选中。可以使用三种操作符 =、==、!=。前两个操作符含义是一样的，都代表相等，后一个操作符代表不相等。例如：
# 选择了标签名为 `environment` 且 标签值为 `production` 的Kubernetes对象
environment = production
# 选择了标签名为 `tier` 且标签值不等于 `frontend` 的对象，以及不包含标签 `tier` 的对象
tier != frontend
也可以使用逗号分隔的两个等式 environment=production,tier!=frontend，此时将选中所有 environment 为 production 且 tier 不为 frontend 的对象。
以 Pod 的节点选择器 为例，下面的 Pod 可以被调度到包含标签 accelerator=nvidia-tesla-p100 的节点上：
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: cuda-test
spec:
containers:
- name: cuda-test
image: "k8s.gcr.io/cuda-vector-add:v0.1"
resources:
limits:
nvidia.com/gpu: 1
nodeSelector:
accelerator: nvidia-tesla-p100
基于集合的选择方式
Set-based 标签选择器可以根据标签名的一组值进行筛选。支持的操作符有三种：in、notin、exists。例如：
# 选择所有的包含 `environment` 标签且值为 `production` 或 `qa` 的对象
environment in (production, qa)
# 选择所有的 `tier` 标签不为 `frontend` 和 `backend`的对象，或不含 `tier` 标签的对象
tier notin (frontend, backend)
# 选择所有包含 `partition` 标签的对象
partition
# 选择所有不包含 `partition` 标签的对象
!partition
可以组合多个选择器，用 , 分隔，, 相当于 AND 操作符。例如：
# 选择包含 `partition` 标签（不检查标签值）且 `environment` 不是 `qa` 的对象
partition,environment notin (qa)
API
查询条件
LIST 和 WATCH 操作时，可指定标签选择器作为查询条件，以筛选指定的对象集合。两种选择方式都可以使用，但是要符合 URL 编码，例如：
- 基于等式的选择方式： ?labelSelector=environment%3Dproduction,tier%3Dfrontend
- 基于集合的选择方式： ?labelSelector=environment+in+%28production%2Cqa%29%2Ctier+in+%28frontend%29
两种选择方式都可以在 kubectl 的 list 和 watch 命令中使用，例如：
- 使用基于等式的选择方式
kubectl get pods -l environment=production,tier=frontend
- 使用基于集合的选择方式
kubectl get pods -l ‘environment in (production),tier in (frontend)’
Kubernetes对象引用
Service
Service 中通过 spec.selector 字段来选择一组 Pod，并将服务请求转发到选中的 Pod 上。
在 yaml 或 json 文件中，标签选择器用一个 map 来定义，且支持基于等式的选择方式，例如：
"selector": {
"component" : "redis",
}
selector:
component: redis
有些对象支持基于集合的选择方式
Job、Deployment、ReplicaSet 和 DaemonSet 同时支持基于等式的选择方式和基于集合的选择方式。例如：
selector:
matchLabels:
component: redis
matchExpressions:
- {key: tier, operator: In, values: [cache]}
- {key: environment, operator: NotIn, values: [dev]}
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Pods/Nodes
Pod 容器组 是一个k8s中一个抽象的概念，用于存放一组 container，以及这些 container （容器）的一些共享资源。共享存储，称为卷(Volumes)，即图上紫色圆柱网络，每个 Pod（容器组）在集群中有个唯一的 IP，pod（容器组）中的 container（容器）共享该IP地址container（容器）的基本信息，例如容器的镜像版本，对外暴露的端口等Pod（容器组）是 k8s 集群上的最基本的单元。
公布应用程序
当 worker node（节点）故障时，节点上运行的 Pod（容器组）也会消失。然后，Deployment (opens new window)可以通过创建新的 Pod（容器组）来动态地将群集调整回原来的状态，以使应用程序保持运行。举个例子，假设有一个图像处理后端程序，具有 3 个运行时副本。这 3 个副本是可以替换的（无状态应用），即使 Pod（容器组）消失并被重新创建，或者副本数由 3 增加到 5，前端系统也无需关注后端副本的变化。
伸缩应用程序和执行滚动更新
原本 Service A 将流量负载均衡到 4 个旧版本的 Pod 上2. 更新完 Deployment 部署文件中的镜像版本后，master 节点选择了一个 worker 节点，并根据新的镜像版本创建 Pod（紫色容器）。新 Pod 拥有唯一的新的 IP。同时，master 节点选择一个旧版本的 Pod 将其移除。此时，Service A 将新 Pod 纳入到负载均衡中，将旧Pod移除同步骤2，再创建一个新的 Pod 替换一个原有的 Pod。
Kubernetes对象的定义和操作
Kubernetes对象指的是Kubernetes系统的持久化实体，所有这些对象合起来，代表了你集群的实际情况。常规的应用里，我们把应用程序的数据存储在数据库中，Kubernetes将其数据以Kubernetes对象的形式通过 api server存储在 etcd 中。集群中运行了哪些容器化应用程序集群中对应用程序可用的资源应用程序相关的策略定义，例如，重启策略、升级策略、容错策略其他Kubernetes管理应用程序时所需要的信息。
名称和命名空间
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使用名称空间共享集群
可以限定使用某个名称空间的用户不能看到另外一个名称空间中的内容。默认情况下，安装Kubernetes集群时，会初始化一个 default 名称空间，用来将承载那些未指定名称空间的 Pod、Service、Deployment等对象。接下来，为 kubectl 定义一个上下文，以便在不同的名称空间中工作。此时，开发人员可以做任何他想要做的操作，所有操作都限定在名称空间 development 里，而无需担心影响到 production 名称空间中的内容。使用 kubectl 有两种方式可以创建名称空间。
注解annotation
Kubernetes的系统组件（例如，kube-scheduler、kube-controller-manager、kube-apiserver、kubectl 或其他第三方组件）向用户的Kubernetes对象添加注解时，必须指定一个前缀。注解（annotation）可以用来向 Kubernetes 对象的 metadata.annotations 字段添加任意的信息。除了使用注解，您也可以将这类信息存放在一个外部的数据库，然而，在使用、分享这些信息的时候，可能会变得难以管理。
字段选择器
字段选择器（Field Selector）可以用来基于的一个或多个字段的取值来选取一组Kubernetes对象。
容器组_概述
Pod（容器组）是 Kubernetes 中最小的可部署单元。一个 Pod（容器组）包含了一个应用程序容器（某些情况下是多个容器）、存储资源、一个唯一的网络 IP 地址、以及一些确定容器该如何运行的选项。Pod 容器组代表了 Kubernetes 中一个独立的应用程序运行实例，该实例可能由单个容器或者几个紧耦合在一起的容器组成。一个 Pod 中只运行一个容器。“one-container-per-pod” 是 Kubernetes 中最常见的使用方式。
容器组_生命周期
只有一种例外，那就是 Pod 处于 Scucceeded 或 Failed 的 phase，并超过了垃圾回收的时长（在 kubernetes master 中通过 terminated-pod-gc-threshold 参数指定），kubelet 自动将其删除。每一个 Pod 都有一个数组描述其是否达到某些指定的条件。Pod phase 并不是用来代表其容器的状态，也不是一个严格的状态机。Kubernetes教程：在Kuboard中配置容器的健康检查/就绪检查。Kuboard 中配置健康检查/就绪检查。
容器组_初始化容器
Pod 可以包含多个工作容器，也可以包含一个或多个初始化容器，初始化容器在工作容器启动之前执行。初始化容器总是运行并自动结束kubelet 按顺序执行 Pod 中的初始化容器，前一个初始化容器成功结束后，下一个初始化容器才开始运行。所有的初始化容器成功执行后，才开始启动工作容器如果 Pod 的任意一个初始化容器执行失败，kubernetes 将反复重启该 Pod，直到初始化容器全部成功（除非 Pod 的 restartPolicy 被设定为 Never）
容器组_配置初始化容器
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Deployment概述
Pod 容器组是 Kubernetes 中最小的调度单元，更多信息请参考 容器组 - 概述Deployment 是最常用的用于部署无状态服务的方式。Deployment 控制器使得您能够以声明的方式更新 Pod（容器组）和 ReplicaSet（副本集）。以“声明”的方式管理 Pod 和 ReplicaSet，其本质是将一些特定场景的一系列运维步骤固化下来，以便快速准确无误的执行。
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在前面的k8s基础学习中，我们学习了各种资源的搭配运用，以及命令行，声明式文件创建。这些都是为了k8s管理员体会k8s的框架，内容基础。在真正的生产环境中，大部分的公司还是会选用图形化管理工具来管理k8s集群，大大提高工作效率。在二进制搭建k8集群时，我们就知道了k8s本身就具有一款原生的k8s集群管理工具，但是原生图形化管理工具dashborad只拥有管理一个集群的能力。而对于现代化生产力公司来讲，一个集群能够做的事情还是太少，所以我们需要引入更强大的集群管理工具。
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RStudio Server 使你能够在 Linux 服务器上运行你所熟悉和喜爱的 RStudio IDE，并通过 Web 浏览器进行访问，从而将 RStudio IDE 的强大功能和工作效率带到基于服务器的集中式环境中。下面介绍在Linux docker中安装RStudio Server并结合cpolar内网穿透工具,实现远程访问,docker方式安装可以避免很多问题,一键安装,如设备没有安装docker,需提前安装docker。
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