diff --git a/content/zh/docs/concepts/cluster-administration/kubelet-garbage-collection.md b/content/zh/docs/concepts/cluster-administration/kubelet-garbage-collection.md index d9ffdaeb01..5bc6c0b8d4 100644 --- a/content/zh/docs/concepts/cluster-administration/kubelet-garbage-collection.md +++ b/content/zh/docs/concepts/cluster-administration/kubelet-garbage-collection.md @@ -5,110 +5,86 @@ weight: 70 --- -垃圾回收是 kubelet 的一个有用功能，它将清理未使用的镜像和容器。 - - -Kubelet 将每分钟对容器执行一次垃圾回收，每五分钟对镜像执行一次垃圾回收。 - - -不建议使用外部垃圾收集工具，因为这些工具可能会删除原本期望存在的容器进而破坏 kubelet 的行为。 - - +垃圾回收是 kubelet 的一个有用功能，它将清理未使用的镜像和容器。 +Kubelet 将每分钟对容器执行一次垃圾回收，每五分钟对镜像执行一次垃圾回收。 - +不建议使用外部垃圾收集工具，因为这些工具可能会删除原本期望存在的容器进而破坏 kubelet 的行为。 -## 镜像回收 - +## 镜像回收 {#image-collection} Kubernetes 借助于 cadvisor 通过 imageManager 来管理所有镜像的生命周期。 - - 镜像垃圾回收策略只考虑两个因素：`HighThresholdPercent` 和 `LowThresholdPercent`。 - - - 磁盘使用率超过上限阈值（HighThresholdPercent）将触发垃圾回收。 - - - 垃圾回收将删除最近最少使用的镜像，直到磁盘使用率满足下限阈值（LowThresholdPercent）。 - - -## 容器回收 - -容器垃圾回收策略考虑三个用户定义变量。`MinAge` 是容器可以被执行垃圾回收的最小生命周期。`MaxPerPodContainer` 是每个 pod 内允许存在的死亡容器的最大数量。 -`MaxContainers` 是全部死亡容器的最大数量。可以分别独立地通过将 `MinAge` 设置为 0，以及将 `MaxPerPodContainer` 和 `MaxContainers` 设置为小于 0 来禁用这些变量。 - +## 容器回收 {#container-collection} -Kubelet 将处理无法辨识的、已删除的以及超出前面提到的参数所设置范围的容器。最老的容器通常会先被移除。 -`MaxPerPodContainer` 和 `MaxContainer` 在某些场景下可能会存在冲突，例如在保证每个 pod 内死亡容器的最大数量（`MaxPerPodContainer`）的条件下可能会超过允许存在的全部死亡容器的最大数量（`MaxContainer`）。 -`MaxPerPodContainer` 在这种情况下会被进行调整：最坏的情况是将 `MaxPerPodContainer` 降级为 1，并驱逐最老的容器。 -此外，pod 内已经被删除的容器一旦年龄超过 `MinAge` 就会被清理。 +容器垃圾回收策略考虑三个用户定义变量。 +`MinAge` 是容器可以被执行垃圾回收的最小生命周期。 +`MaxPerPodContainer` 是每个 pod 内允许存在的死亡容器的最大数量。 +`MaxContainers` 是全部死亡容器的最大数量。 +可以分别独立地通过将 `MinAge` 设置为 0，以及将 `MaxPerPodContainer` 和 `MaxContainers` +设置为小于 0 来禁用这些变量。 - -不被 kubelet 管理的容器不受容器垃圾回收的约束。 +`kubelet` 将处理无法辨识的、已删除的以及超出前面提到的参数所设置范围的容器。 +最老的容器通常会先被移除。 +`MaxPerPodContainer` 和 `MaxContainer` 在某些场景下可能会存在冲突， +例如在保证每个 pod 内死亡容器的最大数量（`MaxPerPodContainer`）的条件下可能会超过 +允许存在的全部死亡容器的最大数量（`MaxContainer`）。 +`MaxPerPodContainer` 在这种情况下会被进行调整： +最坏的情况是将 `MaxPerPodContainer` 降级为 1，并驱逐最老的容器。 +此外，pod 内已经被删除的容器一旦年龄超过 `MinAge` 就会被清理。 - -## 用户配置 +不被 kubelet 管理的容器不受容器垃圾回收的约束。 -用户可以使用以下 kubelet 参数调整相关阈值来优化镜像垃圾回收： - - +## 用户配置 {#user-configuration} + +用户可以使用以下 kubelet 参数调整相关阈值来优化镜像垃圾回收： 1. `image-gc-high-threshold`，触发镜像垃圾回收的磁盘使用率百分比。默认值为 85%。 - 2. `image-gc-low-threshold`，镜像垃圾回收试图释放资源后达到的磁盘使用率百分比。默认值为 80%。 -我们还允许用户通过以下 kubelet 参数自定义垃圾收集策略： - +我们还允许用户通过以下 kubelet 参数自定义垃圾收集策略： -1. `minimum-container-ttl-duration`，完成的容器在被垃圾回收之前的最小年龄，默认是 0 分钟，这意味着每个完成的容器都会被执行垃圾回收。 +1. `minimum-container-ttl-duration`，完成的容器在被垃圾回收之前的最小年龄，默认是 0 分钟。 + 这意味着每个完成的容器都会被执行垃圾回收。 2. `maximum-dead-containers-per-container`，每个容器要保留的旧实例的最大数量。默认值为 1。 -3. `maximum-dead-containers`，要全局保留的旧容器实例的最大数量。默认值是 -1，这意味着没有全局限制。 - +3. `maximum-dead-containers`，要全局保留的旧容器实例的最大数量。 + 默认值是 -1，意味着没有全局限制。 +See [this issue](https://github.com/kubernetes/kubernetes/issues/13287) for more details. +--> 容器可能会在其效用过期之前被垃圾回收。这些容器可能包含日志和其他对故障诊断有用的数据。 强烈建议为 `maximum-dead-containers-per-container` 设置一个足够大的值，以便每个预期容器至少保留一个死亡容器。 由于同样的原因，`maximum-dead-containers` 也建议使用一个足够大的值。 -查阅 [这个问题](https://github.com/kubernetes/kubernetes/issues/13287) 获取更多细节。 - - - -## 弃用 +查阅[这个 Issue](https://github.com/kubernetes/kubernetes/issues/13287) 获取更多细节。 +## 弃用 {#deprecation} 这篇文档中的一些 kubelet 垃圾收集（Garbage Collection）功能将在未来被 kubelet 驱逐回收（eviction）所替代。 - - 包括: -| 现存参数 | 新参数 | 解释 | -| ------------- | -------- | --------- | -| `--image-gc-high-threshold` | `--eviction-hard` 或 `--eviction-soft` | 现存的驱逐回收信号可以触发镜像垃圾回收 | -| `--image-gc-low-threshold` | `--eviction-minimum-reclaim` | 驱逐回收实现相同行为 | -| `--maximum-dead-containers` | | 一旦旧日志存储在容器上下文之外，就会被弃用 | -| `--maximum-dead-containers-per-container` | | 一旦旧日志存储在容器上下文之外，就会被弃用 | -| `--minimum-container-ttl-duration` | | 一旦旧日志存储在容器上下文之外，就会被弃用 | -| `--low-diskspace-threshold-mb` | `--eviction-hard` or `eviction-soft` | 驱逐回收将磁盘阈值泛化到其他资源 | -| `--outofdisk-transition-frequency` | `--eviction-pressure-transition-period` | 驱逐回收将磁盘压力转换到其他资源 | - - - +| 现存参数 | 新参数 | 解释 | +| ------------- | -------- | --------- | +| `--image-gc-high-threshold` | `--eviction-hard` 或 `--eviction-soft` | 现存的驱逐回收信号可以触发镜像垃圾回收 | +| `--image-gc-low-threshold` | `--eviction-minimum-reclaim` | 驱逐回收实现相同行为 | +| `--maximum-dead-containers` | | 一旦旧日志存储在容器上下文之外，就会被弃用 | +| `--maximum-dead-containers-per-container` | | 一旦旧日志存储在容器上下文之外，就会被弃用 | +| `--minimum-container-ttl-duration` | | 一旦旧日志存储在容器上下文之外，就会被弃用 | +| `--low-diskspace-threshold-mb` | `--eviction-hard` or `eviction-soft` | 驱逐回收将磁盘阈值泛化到其他资源 | +| `--outofdisk-transition-frequency` | `--eviction-pressure-transition-period` | 驱逐回收将磁盘压力转换到其他资源 | ## {{% heading "whatsnext" %}} - -查阅 [配置驱逐回收资源的策略](/docs/tasks/administer-cluster/out-of-resource/) 获取更多细节。 - +查阅[配置资源不足情况的处理](/zh/docs/tasks/administer-cluster/out-of-resource/)了解更多细节。 diff --git a/content/zh/docs/concepts/cluster-administration/manage-deployment.md b/content/zh/docs/concepts/cluster-administration/manage-deployment.md index 55caa7b8d7..cc2224db49 100644 --- a/content/zh/docs/concepts/cluster-administration/manage-deployment.md +++ b/content/zh/docs/concepts/cluster-administration/manage-deployment.md @@ -9,21 +9,24 @@ weight: 40 -您已经部署了应用并通过服务暴露它。然后呢？Kubernetes 提供了一些工具来帮助管理您的应用部署，包括缩扩容和更新。我们将更深入讨论的特性包括[配置文件](/docs/concepts/configuration/overview/)和[标签](/docs/concepts/overview/working-with-objects/labels/)。 - - - +你已经部署了应用并通过服务暴露它。然后呢？ +Kubernetes 提供了一些工具来帮助管理你的应用部署，包括扩缩容和更新。 +我们将更深入讨论的特性包括 +[配置文件](/zh/docs/concepts/configuration/overview/)和 +[标签](/zh/docs/concepts/overview/working-with-objects/labels/)。 ## 组织资源配置 -许多应用需要创建多个资源，例如 Deployment 和 Service。可以通过将多个资源组合在同一个文件中（在 YAML 中以 `---` 分隔）来简化对它们的管理。例如： +许多应用需要创建多个资源，例如 Deployment 和 Service。 +可以通过将多个资源组合在同一个文件中（在 YAML 中以 `---` 分隔） +来简化对它们的管理。例如： {{< codenew file="application/nginx-app.yaml" >}} @@ -36,7 +39,7 @@ Multiple resources can be created the same way as a single resource: kubectl apply -f https://k8s.io/examples/application/nginx-app.yaml ``` -```shell +``` service/my-nginx-svc created deployment.apps/my-nginx created ``` @@ -44,7 +47,9 @@ deployment.apps/my-nginx created -资源将按照它们在文件中的顺序创建。因此，最好先指定服务，这样在控制器（例如 Deployment）创建 Pod 时能够确保调度器可以将与服务关联的多个 Pod 分散到不同节点。 +资源将按照它们在文件中的顺序创建。 +因此，最好先指定服务，这样在控制器（例如 Deployment）创建 Pod 时能够 +确保调度器可以将与服务关联的多个 Pod 分散到不同节点。 -`kubectl` 将读取任何后缀为 `.yaml`，`.yml` 或者 `.json` 的文件。 +`kubectl` 将读取任何后缀为 `.yaml`、`.yml` 或者 `.json` 的文件。 -建议的做法是，将同一个微服务或同一应用层相关的资源放到同一个文件中，将同一个应用相关的所有文件按组存放到同一个目录中。如果应用的各层使用 DNS 相互绑定，那么您可以简单地将堆栈的所有组件一起部署。 +建议的做法是，将同一个微服务或同一应用层相关的资源放到同一个文件中， +将同一个应用相关的所有文件按组存放到同一个目录中。 +如果应用的各层使用 DNS 相互绑定，那么你可以简单地将堆栈的所有组件一起部署。 还可以使用 URL 作为配置源，便于直接使用已经提交到 Github 上的配置文件进行部署： @@ -81,7 +88,7 @@ A URL can also be specified as a configuration source, which is handy for deploy kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/kubernetes/website/master/content/zh/examples/application/nginx/nginx-deployment.yaml ``` -```shell +``` deployment.apps/my-nginx created ``` @@ -92,13 +99,15 @@ Resource creation isn't the only operation that `kubectl` can perform in bulk. I --> ## kubectl 中的批量操作 -资源创建并不是 `kubectl` 可以批量执行的唯一操作。`kubectl` 还可以从配置文件中提取资源名，以便执行其他操作，特别是删除您之前创建的资源： +资源创建并不是 `kubectl` 可以批量执行的唯一操作。 +`kubectl` 还可以从配置文件中提取资源名，以便执行其他操作， +特别是删除你之前创建的资源： ```shell kubectl delete -f https://k8s.io/examples/application/nginx-app.yaml ``` -```shell +``` deployment.apps "my-nginx" deleted service "my-nginx-svc" deleted ``` @@ -115,13 +124,14 @@ kubectl delete deployments/my-nginx services/my-nginx-svc -对于资源数目较大的情况，您会发现使用 `-l` 或 `--selector` 指定的筛选器（标签查询）能很容易根据标签筛选资源： +对于资源数目较大的情况，你会发现使用 `-l` 或 `--selector` +指定筛选器（标签查询）能很容易根据标签筛选资源： ```shell kubectl delete deployment,services -l app=nginx ``` -```shell +``` deployment.apps "my-nginx" deleted service "my-nginx-svc" deleted ``` @@ -129,13 +139,14 @@ service "my-nginx-svc" deleted -由于 `kubectl` 用来输出资源名称的语法与其所接受的资源名称语法相同，所以很容易使用 `$()` 或 `xargs` 进行链式操作： +由于 `kubectl` 用来输出资源名称的语法与其所接受的资源名称语法相同， +所以很容易使用 `$()` 或 `xargs` 进行链式操作： ```shell kubectl get $(kubectl create -f docs/concepts/cluster-administration/nginx/ -o name | grep service) ``` -```shell +``` NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE my-nginx-svc LoadBalancer 10.0.0.208 80/TCP 0s ``` @@ -144,17 +155,21 @@ my-nginx-svc LoadBalancer 10.0.0.208 80/TCP 0s With the above commands, we first create resources under `examples/application/nginx/` and print the resources created with `-o name` output format (print each resource as resource/name). Then we `grep` only the "service", and then print it with `kubectl get`. --> -上面的命令中，我们首先使用 `examples/application/nginx/` 下的配置文件创建资源，并使用 `-o name` 的输出格式（以"资源/名称"的形式打印每个资源）打印所创建的资源。然后，我们通过 `grep` 来过滤 "service"，最后再打印 `kubectl get` 的内容。 +上面的命令中，我们首先使用 `examples/application/nginx/` 下的配置文件创建资源， +并使用 `-o name` 的输出格式（以"资源/名称"的形式打印每个资源）打印所创建的资源。 +然后，我们通过 `grep` 来过滤 "service"，最后再打印 `kubectl get` 的内容。 -如果您碰巧在某个路径下的多个子路径中组织资源，那么也可以递归地在所有子路径上执行操作，方法是在 `--filename,-f` 后面指定 `--recursive` 或者 `-R`。 +如果你碰巧在某个路径下的多个子路径中组织资源，那么也可以递归地在所有子路径上 +执行操作，方法是在 `--filename,-f` 后面指定 `--recursive` 或者 `-R`。 -例如，假设有一个目录路径为 `project/k8s/development`，它保存开发环境所需的所有清单，并按资源类型组织： +例如，假设有一个目录路径为 `project/k8s/development`，它保存开发环境所需的 +所有清单，并按资源类型组织： ``` project/k8s/development @@ -176,20 +191,20 @@ By default, performing a bulk operation on `project/k8s/development` will stop a kubectl apply -f project/k8s/development ``` -```shell +``` error: you must provide one or more resources by argument or filename (.json|.yaml|.yml|stdin) ``` -然而，在 `--filename,-f` 后面标明 `--recursive` 或者 `-R` 之后： +正确的做法是，在 `--filename,-f` 后面标明 `--recursive` 或者 `-R` 之后： ```shell kubectl apply -f project/k8s/development --recursive ``` -```shell +``` configmap/my-config created deployment.apps/my-deployment created persistentvolumeclaim/my-pvc created @@ -200,7 +215,8 @@ The `--recursive` flag works with any operation that accepts the `--filename,-f` The `--recursive` flag also works when multiple `-f` arguments are provided: --> -`--recursive` 可以用于接受 `--filename,-f` 参数的任何操作，例如：`kubectl {create,get,delete,describe,rollout}` 等。 +`--recursive` 可以用于接受 `--filename,-f` 参数的任何操作，例如： +`kubectl {create,get,delete,describe,rollout}` 等。 有多个 `-f` 参数出现的时候，`--recursive` 参数也能正常工作： @@ -208,7 +224,7 @@ The `--recursive` flag also works when multiple `-f` arguments are provided: kubectl apply -f project/k8s/namespaces -f project/k8s/development --recursive ``` -```shell +``` namespace/development created namespace/staging created configmap/my-config created @@ -219,7 +235,8 @@ persistentvolumeclaim/my-pvc created -如果您有兴趣学习更多关于 `kubectl` 的内容，请阅读 [kubectl 概述](/docs/reference/kubectl/overview/)。 +如果你有兴趣进一步学习关于 `kubectl` 的内容，请阅读 +[kubectl 概述](/zh/docs/reference/kubectl/overview/)。 ## 有效地使用标签 -到目前为止我们使用的示例中的资源最多使用了一个标签。在许多情况下，应使用多个标签来区分集合。 +到目前为止我们使用的示例中的资源最多使用了一个标签。 +在许多情况下，应使用多个标签来区分集合。 + 以及 ```yaml @@ -276,7 +292,7 @@ kubectl apply -f examples/guestbook/all-in-one/guestbook-all-in-one.yaml kubectl get pods -Lapp -Ltier -Lrole ``` -```shell +``` NAME READY STATUS RESTARTS AGE APP TIER ROLE guestbook-fe-4nlpb 1/1 Running 0 1m guestbook frontend guestbook-fe-ght6d 1/1 Running 0 1m guestbook frontend @@ -291,7 +307,8 @@ my-nginx-o0ef1 1/1 Running 0 29m nginx ```shell kubectl get pods -lapp=guestbook,role=slave ``` -```shell + +``` NAME READY STATUS RESTARTS AGE guestbook-redis-slave-2q2yf 1/1 Running 0 3m guestbook-redis-slave-qgazl 1/1 Running 0 3m @@ -299,20 +316,22 @@ guestbook-redis-slave-qgazl 1/1 Running 0 3m -## 金丝雀部署 - -另一个需要多标签的场景是用来区分同一组件的不同版本或者不同配置的多个部署。常见的做法是部署一个使用*金丝雀发布*来部署新应用版本（在 pod 模板中通过镜像标签指定），保持新旧版本应用同时运行，这样，新版本在完全发布之前也可以接收实时的生产流量。 +## 金丝雀部署（Canary Deployments） {#canary-deployments} + +另一个需要多标签的场景是用来区分同一组件的不同版本或者不同配置的多个部署。 +常见的做法是部署一个使用*金丝雀发布*来部署新应用版本 +（在 Pod 模板中通过镜像标签指定），保持新旧版本应用同时运行。 +这样，新版本在完全发布之前也可以接收实时的生产流量。 -例如，您可以使用 `track` 标签来区分不同的版本。 +例如，你可以使用 `track` 标签来区分不同的版本。 主要稳定的发行版将有一个 `track` 标签，其值为 `stable`： @@ -331,7 +350,8 @@ The primary, stable release would have a `track` label with value as `stable`: -然后，您可以创建 guestbook 前端的新版本，让这些版本的 `track` 标签带有不同的值（即 `canary`），以便两组 pod 不会重叠： +然后，你可以创建 guestbook 前端的新版本，让这些版本的 `track` 标签带有不同的值 +（即 `canary`），以便两组 Pod 不会重叠： ```yaml name: frontend-canary @@ -360,7 +380,7 @@ The frontend service would span both sets of replicas by selecting the common su You can tweak the number of replicas of the stable and canary releases to determine the ratio of each release that will receive live production traffic (in this case, 3:1). Once you're confident, you can update the stable track to the new application release and remove the canary one. --> -您可以调整 `stable` 和 `canary` 版本的副本数量，以确定每个版本将接收实时生产流量的比例(在本例中为 3:1)。一旦有信心，您就可以将新版本应用的 `track` 标签的值从 `canary` 替换为 `stable`，并且将老版本应用删除。 +你可以调整 `stable` 和 `canary` 版本的副本数量，以确定每个版本将接收实时生产流量的比例(在本例中为 3:1)。一旦有信心，你就可以将新版本应用的 `track` 标签的值从 `canary` 替换为 `stable`，并且将老版本应用删除。 -## 更新标签 +## 更新标签 {#updating-labels} -有时，现有的 pod 和其它资源需要在创建新资源之前重新标记。这可以用 `kubectl label` 完成。 +有时，现有的 pod 和其它资源需要在创建新资源之前重新标记。 +这可以用 `kubectl label` 完成。 例如，如果想要将所有 nginx pod 标记为前端层，只需运行： ```shell kubectl label pods -l app=nginx tier=fe ``` -```shell +``` pod/my-nginx-2035384211-j5fhi labeled pod/my-nginx-2035384211-u2c7e labeled pod/my-nginx-2035384211-u3t6x labeled @@ -392,12 +413,14 @@ pod/my-nginx-2035384211-u3t6x labeled This first filters all pods with the label "app=nginx", and then labels them with the "tier=fe". To see the pods you just labeled, run: --> -首先用标签 "app=nginx" 过滤所有的 pod，然后用 "tier=fe" 标记它们。想要查看您刚才标记的 pod，请运行： +首先用标签 "app=nginx" 过滤所有的 Pod，然后用 "tier=fe" 标记它们。 +想要查看你刚才标记的 Pod，请运行： ```shell kubectl get pods -l app=nginx -L tier ``` -```shell + +``` NAME READY STATUS RESTARTS AGE TIER my-nginx-2035384211-j5fhi 1/1 Running 0 23m fe my-nginx-2035384211-u2c7e 1/1 Running 0 23m fe @@ -409,18 +432,22 @@ This outputs all "app=nginx" pods, with an additional label column of pods' tier For more information, please see [labels](/docs/concepts/overview/working-with-objects/labels/) and [kubectl label](/docs/reference/generated/kubectl/kubectl-commands/#label). --> -这将输出所有 "app=nginx" 的 pod，并有一个额外的描述 pod 的 tier 的标签列（用参数 `-L` 或者 `--label-columns` 标明）。 +这将输出所有 "app=nginx" 的 Pod，并有一个额外的描述 Pod 的 tier 的标签列 +（用参数 `-L` 或者 `--label-columns` 标明）。 -想要了解更多信息，请参考 [标签](/docs/concepts/overview/working-with-objects/labels/) 和 [kubectl label](/docs/reference/generated/kubectl/kubectl-commands/#label)。 +想要了解更多信息，请参考 +[标签](/zh/docs/concepts/overview/working-with-objects/labels/) 和 +[`kubectl label`](/docs/reference/generated/kubectl/kubectl-commands/#label) +命令文档。 -## 更新注解 +## 更新注解 {#updating-annotations} -有时，您可能希望将注解附加到资源中。注解是 API 客户端（如工具、库等）用于检索的任意非标识元数据。这可以通过 `kubectl annotate` 来完成。例如： +有时，你可能希望将注解附加到资源中。注解是 API 客户端（如工具、库等）用于检索的任意非标识元数据。这可以通过 `kubectl annotate` 来完成。例如： ```shell kubectl annotate pods my-nginx-v4-9gw19 description='my frontend running nginx' @@ -438,33 +465,38 @@ metadata: -想要了解更多信息，请参考 [注解](/docs/concepts/overview/working-with-objects/annotations/) 和 [kubectl annotate](/docs/reference/generated/kubectl/kubectl-commands/#annotate) 文档。 +想要了解更多信息，请参考 +[注解](/zh/docs/concepts/overview/working-with-objects/annotations/)和 +[`kubectl annotate`](/docs/reference/generated/kubectl/kubectl-commands/#annotate) +命令文档。 -## 缩扩您的应用 +## 扩缩你的应用 -当应用上的负载增长或收缩时，使用 `kubectl` 能够轻松实现规模的缩扩。例如，要将 nginx 副本的数量从 3 减少到 1，请执行以下操作： +当应用上的负载增长或收缩时，使用 `kubectl` 能够轻松实现规模的扩缩。 +例如，要将 nginx 副本的数量从 3 减少到 1，请执行以下操作： ```shell kubectl scale deployment/my-nginx --replicas=1 ``` -```shell + +``` deployment.extensions/my-nginx scaled ``` -现在，您的 deployment 管理的 pod 只有一个了。 +现在，你的 Deployment 管理的 Pod 只有一个了。 ```shell kubectl get pods -l app=nginx ``` -```shell +``` NAME READY STATUS RESTARTS AGE my-nginx-2035384211-j5fhi 1/1 Running 0 30m ``` @@ -477,7 +509,8 @@ To have the system automatically choose the number of nginx replicas as needed, ```shell kubectl autoscale deployment/my-nginx --min=1 --max=3 ``` -```shell + +``` horizontalpodautoscaler.autoscaling/my-nginx autoscaled ``` @@ -486,9 +519,12 @@ Now your nginx replicas will be scaled up and down as needed, automatically. For more information, please see [kubectl scale](/docs/reference/generated/kubectl/kubectl-commands/#scale), [kubectl autoscale](/docs/reference/generated/kubectl/kubectl-commands/#autoscale) and [horizontal pod autoscaler](/docs/tasks/run-application/horizontal-pod-autoscale/) document. --> -现在，您的 nginx 副本将根据需要自动地增加或者减少。 +现在，你的 nginx 副本将根据需要自动地增加或者减少。 -想要了解更多信息，请参考 [kubectl scale](/docs/reference/generated/kubectl/kubectl-commands/#scale), [kubectl autoscale](/docs/reference/generated/kubectl/kubectl-commands/#autoscale) 和 [pod 水平自动伸缩](/docs/tasks/run-application/horizontal-pod-autoscale/) 文档。 +想要了解更多信息，请参考 +[kubectl scale](/docs/reference/generated/kubectl/kubectl-commands/#scale)命令文档、 +[kubectl autoscale](/docs/reference/generated/kubectl/kubectl-commands/#autoscale) 命令文档和 +[水平 Pod 自动伸缩](/zh/docs/tasks/run-application/horizontal-pod-autoscale/) 文档。 ## 就地更新资源 -有时，有必要对您所创建的资源进行小范围、无干扰地更新。 +有时，有必要对你所创建的资源进行小范围、无干扰地更新。 ### kubectl apply @@ -506,12 +542,15 @@ It is suggested to maintain a set of configuration files in source control (see so that they can be maintained and versioned along with the code for the resources they configure. Then, you can use [`kubectl apply`](/docs/reference/generated/kubectl/kubectl-commands/#apply) to push your configuration changes to the cluster. --> -建议在源代码管理中维护一组配置文件（参见[配置即代码](http://martinfowler.com/bliki/InfrastructureAsCode.html)），这样，它们就可以和应用代码一样进行维护和版本管理。然后，您可以用 [`kubectl apply`](/docs/reference/generated/kubectl/kubectl-commands/#apply) 将配置变更应用到集群中。 +建议在源代码管理中维护一组配置文件 +（参见[配置即代码](https://martinfowler.com/bliki/InfrastructureAsCode.html)）， +这样，它们就可以和应用代码一样进行维护和版本管理。 +然后，你可以用 [`kubectl apply`](/docs/reference/generated/kubectl/kubectl-commands/#apply) 将配置变更应用到集群中。 -这个命令将会把推送的版本与以前的版本进行比较，并应用您所做的更改，但是不会自动覆盖任何你没有指定更改的属性。 +这个命令将会把推送的版本与以前的版本进行比较，并应用你所做的更改，但是不会自动覆盖任何你没有指定更改的属性。 ```shell kubectl apply -f https://k8s.io/examples/application/nginx/nginx-deployment.yaml @@ -534,9 +573,7 @@ All subsequent calls to `kubectl apply`, and other commands that modify the conf 所有后续调用 `kubectl apply` 以及其它修改配置的命令，如 `kubectl replace` 和 `kubectl edit`，都将更新注解，并允许随后调用的 `kubectl apply` 使用三方差异进行检查和执行删除。 {{< note >}} 想要使用 apply，请始终使用 `kubectl apply` 或 `kubectl create --save-config` 创建资源。 @@ -547,7 +584,7 @@ To use apply, always create resource initially with either `kubectl apply` or `k -或者，您也可以使用 `kubectl edit` 更新资源： +或者，你也可以使用 `kubectl edit` 更新资源： ```shell kubectl edit deployment/my-nginx @@ -569,13 +606,12 @@ deployment.apps/my-nginx configured rm /tmp/nginx.yaml ``` - -这使您可以更加容易地进行更重大的更改。请注意，可以使用 `EDITOR` 或 `KUBE_EDITOR` 环境变量来指定编辑器。 +这使你可以更加容易地进行更重大的更改。请注意，可以使用 `EDITOR` 或 `KUBE_EDITOR` 环境变量来指定编辑器。 想要了解更多信息，请参考 [kubectl edit](/docs/reference/generated/kubectl/kubectl-commands/#edit) 文档。 @@ -588,8 +624,8 @@ JSON merge patch, and strategic merge patch. See and [kubectl patch](/docs/reference/generated/kubectl/kubectl-commands/#patch). --> -您可以使用 `kubectl patch` 来更新 API 对象。此命令支持 JSON patch，JSON merge patch，以及 strategic merge patch。 请参考 -[使用 kubectl patch 更新 API 对象](/docs/tasks/run-application/update-api-object-kubectl-patch/) +你可以使用 `kubectl patch` 来更新 API 对象。此命令支持 JSON patch，JSON merge patch，以及 strategic merge patch。 请参考 +[使用 kubectl patch 更新 API 对象](/zh/docs/tasks/run-application/update-api-object-kubectl-patch/) 和 [kubectl patch](/docs/reference/generated/kubectl/kubectl-commands/#patch). @@ -598,14 +634,15 @@ and In some cases, you may need to update resource fields that cannot be updated once initialized, or you may just want to make a recursive change immediately, such as to fix broken pods created by a Deployment. To change such fields, use `replace --force`, which deletes and re-creates the resource. In this case, you can simply modify your original configuration file: --> -## 破坏性的更新 +## 破坏性的更新 {#disruptive-updates} -在某些情况下，您可能需要更新某些初始化后无法更新的资源字段，或者您可能只想立即进行递归更改，例如修复 Deployment 创建的不正常的 Pod。若要更改这些字段，请使用 `replace --force`，它将删除并重新创建资源。在这种情况下，您可以简单地修改原始配置文件： +在某些情况下，你可能需要更新某些初始化后无法更新的资源字段，或者你可能只想立即进行递归更改，例如修复 Deployment 创建的不正常的 Pod。若要更改这些字段，请使用 `replace --force`，它将删除并重新创建资源。在这种情况下，你可以简单地修改原始配置文件： ```shell kubectl replace -f https://k8s.io/examples/application/nginx/nginx-deployment.yaml --force ``` -```shell + +``` deployment.apps/my-nginx deleted deployment.apps/my-nginx replaced ``` @@ -618,29 +655,30 @@ deployment.apps/my-nginx replaced -在某些时候，您最终需要更新已部署的应用，通常都是通过指定新的镜像或镜像标签，如上面的金丝雀发布的场景中所示。`kubectl` 支持几种更新操作，每种更新操作都适用于不同的场景。 +在某些时候，你最终需要更新已部署的应用，通常都是通过指定新的镜像或镜像标签，如上面的金丝雀发布的场景中所示。`kubectl` 支持几种更新操作，每种更新操作都适用于不同的场景。 -我们将指导您通过 Deployment 如何创建和更新应用。 +我们将指导你通过 Deployment 如何创建和更新应用。 -假设您正运行的是 1.7.9 版本的 nginx： +假设你正运行的是 1.14.2 版本的 nginx： ```shell -kubectl create deployment my-nginx --image=nginx:1.7.9 +kubectl create deployment my-nginx --image=nginx:1.14.2 +``` ``` -```shell deployment.apps/my-nginx created ``` -要更新到 1.9.1 版本，只需使用我们前面学到的 kubectl 命令将 `.spec.template.spec.containers[0].image` 从 `nginx:1.7.9` 修改为 `nginx:1.9.1`。 +要更新到 1.16.1 版本，只需使用我们前面学到的 kubectl 命令将 +`.spec.template.spec.containers[0].image` 从 `nginx:1.14.2` 修改为 `nginx:1.16.1`。 ```shell kubectl edit deployment/my-nginx @@ -649,18 +687,16 @@ kubectl edit deployment/my-nginx -没错，就是这样！Deployment 将在后台逐步更新已经部署的 nginx 应用。它确保在更新过程中，只有一定数量的旧副本被开闭，并且只有一定基于所需 pod 数量的新副本被创建。想要了解更多细节，请参考 [Deployment](/docs/concepts/workloads/controllers/deployment/)。 - - +没错，就是这样！Deployment 将在后台逐步更新已经部署的 nginx 应用。 +它确保在更新过程中，只有一定数量的旧副本被开闭，并且只有一定基于所需 Pod 数量的新副本被创建。 +想要了解更多细节，请参考 [Deployment](/zh/docs/concepts/workloads/controllers/deployment/)。 ## {{% heading "whatsnext" %}} - -- [学习怎么样使用 `kubectl` 观察和调试应用](/docs/tasks/debug-application-cluster/debug-application-introspection/) -- [配置最佳实践和技巧](/docs/concepts/configuration/overview/) - +- 学习[如何使用 `kubectl` 观察和调试应用](/zh/docs/tasks/debug-application-cluster/debug-application-introspection/) +- 阅读[配置最佳实践和技巧](/zh/docs/concepts/configuration/overview/) diff --git a/content/zh/docs/concepts/cluster-administration/networking.md b/content/zh/docs/concepts/cluster-administration/networking.md index 0b4a329207..fdc5efd0a0 100644 --- a/content/zh/docs/concepts/cluster-administration/networking.md +++ b/content/zh/docs/concepts/cluster-administration/networking.md @@ -13,20 +13,19 @@ understand exactly how it is expected to work. There are 4 distinct networking problems to address: 1. Highly-coupled container-to-container communications: this is solved by - [pods](/docs/concepts/workloads/pods/pod/) and `localhost` communications. + {{< glossary_tooltip text="Pods" term_id="pod" >}} and `localhost` communications. 2. Pod-to-Pod communications: this is the primary focus of this document. 3. Pod-to-Service communications: this is covered by [services](/docs/concepts/services-networking/service/). 4. External-to-Service communications: this is covered by [services](/docs/concepts/services-networking/service/). --> -集群网络系统是 Kubernetes 的核心部分，但是想要准确了解它的工作原理可是个不小的挑战。下面列出的是网络系统的的四个主要问题： +集群网络系统是 Kubernetes 的核心部分，但是想要准确了解它的工作原理可是个不小的挑战。 +下面列出的是网络系统的的四个主要问题： -1. 高度耦合的容器间通信：这个已经被 [pods](/docs/concepts/workloads/pods/pod) 和 `localhost` 通信解决了。 +1. 高度耦合的容器间通信：这个已经被 {{< glossary_tooltip text="Pods" term_id="pod" >}} + 和 `localhost` 通信解决了。 2. Pod 间通信：这个是本文档的重点要讲述的。 -3. Pod 和 Service 间通信：这个已经在 [services](/docs/concepts/services-networking/service/) 里讲述过了。 -4. 外部和 Service 间通信：这个也已经在 [services](/docs/concepts/services-networking/service/) 讲述过了。 - - - +3. Pod 和服务间通信：这个已经在[服务](/zh/docs/concepts/services-networking/service/) 里讲述过了。 +4. 外部和服务间通信：这也已经在[服务](/zh/docs/concepts/services-networking/service/) 讲述过了。 @@ -42,9 +41,13 @@ insert dynamic port numbers into configuration blocks, services have to know how to find each other, etc. Rather than deal with this, Kubernetes takes a different approach. --> -Kubernetes 的宗旨就是在应用之间共享机器。通常来说，共享机器需要两个应用之间不能使用相同的端口，但是在多个应用开发者之间去大规模地协调端口是件很困难的事情，尤其是还要让用户暴露在他们控制范围之外的集群级别的问题上。 +Kubernetes 的宗旨就是在应用之间共享机器。 +通常来说，共享机器需要两个应用之间不能使用相同的端口，但是在多个应用开发者之间 +去大规模地协调端口是件很困难的事情，尤其是还要让用户暴露在他们控制范围之外的集群级别的问题上。 -动态分配端口也会给系统带来很多复杂度 - 每个应用都需要设置一个端口的参数，而 API 服务器还需要知道如何将动态端口数值插入到配置模块中，服务也需要知道如何找到对方等等。与其去解决这些问题，Kubernetes 选择了其他不同的方法。 +动态分配端口也会给系统带来很多复杂度 - 每个应用都需要设置一个端口的参数， +而 API 服务器还需要知道如何将动态端口数值插入到配置模块中，服务也需要知道如何找到对方等等。 +与其去解决这些问题，Kubernetes 选择了其他不同的方法。 +## Kubernetes 网络模型 {#the-kubernetes-network-model} +每一个 `Pod` 都有它自己的IP地址，这就意味着你不需要显式地在每个 `Pod` 之间创建链接， +你几乎不需要处理容器端口到主机端口之间的映射。 +这将创建一个干净的、向后兼容的模型，在这个模型里，从端口分配、命名、服务发现、 +负载均衡、应用配置和迁移的角度来看，`Pod` 可以被视作虚拟机或者物理主机。 + +Kubernetes 对所有网络设施的实施，都需要满足以下的基本要求（除非有设置一些特定的网络分段策略）： + +* 节点上的 Pod 可以不通过 NAT 和其他任何节点上的 Pod 通信 +* 节点上的代理（比如：系统守护进程、kubelet） 可以和节点上的所有Pod通信 + +备注：仅针对那些支持 `Pods` 在主机网络中运行的平台(比如：Linux) ： + +* 那些运行在节点的主机网络里的 Pod 可以不通过 NAT 和所有节点上的 Pod 通信 + + -## Kubernetes 网络模型 +这个模型不仅不复杂，而且还和 Kubernetes 的实现廉价的从虚拟机向容器迁移的初衷相兼容， +如果你的工作开始是在虚拟机中运行的，你的虚拟机有一个 IP ， +这样就可以和其他的虚拟机进行通信，这是基本相同的模型。 -每一个 `Pod` 都有它自己的IP地址，这就意味着你不需要显式地在每个 `Pod` 之间创建链接，你几乎不需要处理容器端口到主机端口之间的映射。这将创建一个干净的、向后兼容的模型，在这个模型里，从端口分配、命名、服务发现、负载均衡、应用配置和迁移的角度来看，`Pod` 可以被视作虚拟机或者物理主机。 - -Kubernetes 对所有网络设施的实施，都需要满足以下的基本要求（除非有设置一些特定的网络分段策略）： - - * 节点上的 pods 可以不通过 NAT 和其他任何节点上的 pods 通信 - * 节点上的代理（比如：系统守护进程、kubelet） 可以和节点上的所有pods通信 - -备注：仅针对那些支持 `Pods` 在主机网络中运行的平台(比如：Linux) ： - - * 那些运行在节点的主机网络里的 pods 可以不通过 NAT 和所有节点上的 pods 通信 - -这个模型不仅不复杂，而且还和 Kubernetes 的实现廉价的从虚拟机向容器迁移的初衷相兼容，如果你的工作开始是在虚拟机中运行的，你的虚拟机有一个 IP ，这样就可以和其他的虚拟机进行通信，这是基本相同的模型。 - -Kubernetes 的 IP 地址存在于 `Pod` 范围内 - 容器分享他们的网络命名空间 - 包括他们的 IP 地址。这就意味着 `Pod` 内的容器都可以通过 `localhost` 到达各个端口。这也意味着 `Pod` 内的容器都需要相互协调端口的使用，但是这和虚拟机中的进程似乎没有什么不同，这也被称为“一个 pod 一个 IP” 模型。 +Kubernetes 的 IP 地址存在于 `Pod` 范围内 - 容器分享它们的网络命名空间 - 包括它们的 IP 地址。 +这就意味着 `Pod` 内的容器都可以通过 `localhost` 到达各个端口。 +这也意味着 `Pod` 内的容器都需要相互协调端口的使用，但是这和虚拟机中的进程似乎没有什么不同， +这也被称为“一个 Pod 一个 IP” 模型。 如何实现这一点是正在使用的容器运行时的特定信息。 -也可以在 `node` 本身通过端口去请求你的 `Pod` （称之为主机端口），但这是一个很特殊的操作。转发方式如何实现也是容器运行时的细节。`Pod` 自己并不知道这些主机端口是否存在。 +也可以在 `node` 本身通过端口去请求你的 `Pod` （称之为主机端口）， +但这是一个很特殊的操作。转发方式如何实现也是容器运行时的细节。 +`Pod` 自己并不知道这些主机端口是否存在。 ## 如何实现 Kubernetes 的网络模型 -有很多种方式可以实现这种网络模型，本文档并不是对各种实现技术的详细研究，但是希望可以作为对各种技术的详细介绍，并且成为你研究的起点。 +有很多种方式可以实现这种网络模型，本文档并不是对各种实现技术的详细研究， +但是希望可以作为对各种技术的详细介绍，并且成为你研究的起点。 -接下来的网络技术是按照首字母排序，并无其他任何含义。 +接下来的网络技术是按照首字母排序，顺序本身并无其他意义。 ### ACI -[Cisco Application Centric Infrastructure](https://www.cisco.com/c/en/us/solutions/data-center-virtualization/application-centric-infrastructure/index.html) 提供了一个集成覆盖和底层 SDN 解决方案来支持容器、虚拟机和其他裸机服务器。[ACI](https://www.github.com/noironetworks/aci-containers) 为ACI提供了容器网络集成。点击[这里](https://www.cisco.com/c/dam/en/us/solutions/collateral/data-center-virtualization/application-centric-infrastructure/solution-overview-c22-739493.pdf)查看概述 +[Cisco Application Centric Infrastructure](https://www.cisco.com/c/en/us/solutions/data-center-virtualization/application-centric-infrastructure/index.html) +提供了一个集成覆盖网络和底层 SDN 的解决方案来支持容器、虚拟机和其他裸机服务器。 +[ACI](https://www.github.com/noironetworks/aci-containers) 为 ACI 提供了容器网络集成。 +点击[这里](https://www.cisco.com/c/dam/en/us/solutions/collateral/data-center-virtualization/application-centric-infrastructure/solution-overview-c22-739493.pdf)查看概述。 ### Antrea -[Antrea](https://github.com/vmware-tanzu/antrea) 项目是一个开源的，旨在成为 Kubernetes 原生的网络解决方案。它利用 Open vSwitch 作为网络数据平面。Open vSwitch 是一个高性能可编程的虚拟交换机，支持 Linux 和 Windows 平台。Open vSwitch 使 Antrea 能够以高性能和高效的方式实现 Kubernetes 的网络策略。借助 Open vSwitch 可编程的特性， Antrea 能够在 Open vSwitch 之上实现广泛的网络，安全功能和服务。 +[Antrea](https://github.com/vmware-tanzu/antrea) 项目是一个开源的联网解决方案，旨在成为 +Kubernetes 原生的网络解决方案。它利用 Open vSwitch 作为网络数据平面。 +Open vSwitch 是一个高性能可编程的虚拟交换机，支持 Linux 和 Windows 平台。 +Open vSwitch 使 Antrea 能够以高性能和高效的方式实现 Kubernetes 的网络策略。 +借助 Open vSwitch 可编程的特性，Antrea 能够在 Open vSwitch 之上实现广泛的联网、安全功能和服务。 -### Apstra 中的 AOS +### Apstra 的 AOS -[AOS](http://www.apstra.com/products/aos/) 是一个基于意图的网络系统，可以通过一个简单的集成平台创建和管理复杂的数据中心环境。AOS 利用高度可扩展的分布式设计来消除网络中断，同时将成本降至最低。 +[AOS](https://www.apstra.com/products/aos/) 是一个基于意图的网络系统， +可以通过一个简单的集成平台创建和管理复杂的数据中心环境。 +AOS 利用高度可扩展的分布式设计来消除网络中断，同时将成本降至最低。 -AOS 参考设计当前支持三层连接的主机，这些主机消除了旧的两层连接的交换问题。这些三层连接的主机可以是 Linux（Debian、Ubuntu、CentOS）系统，它们直接在机架式交换机（TOR）的顶部创建 BGP 邻居关系。AOS 自动执行路由邻接，然后提供对 Kubernetes 部署中常见的路由运行状况注入（RHI）的精细控制。 +AOS 参考设计当前支持三层连接的主机，这些主机消除了旧的两层连接的交换问题。 +这些三层连接的主机可以是 Linux（Debian、Ubuntu、CentOS）系统， +它们直接在机架式交换机（TOR）的顶部创建 BGP 邻居关系。 +AOS 自动执行路由邻接，然后提供对 Kubernetes 部署中常见的路由运行状况注入（RHI）的精细控制。 -AOS 具有一组丰富的 REST API 端点，这些端点使 Kubernetes 能够根据应用程序需求快速更改网络策略。进一步的增强功能将用于网络设计的 AOS Graph 模型与工作负载供应集成在一起，从而为私有云和公共云提供端到端管理系统。 +AOS 具有一组丰富的 REST API 端点，这些端点使 Kubernetes 能够根据应用程序需求快速更改网络策略。 +进一步的增强功能将用于网络设计的 AOS Graph 模型与工作负载供应集成在一起， +从而为私有云和公共云提供端到端管理系统。 -AOS 支持使用包括 Cisco、Arista、Dell、Mellanox、HPE 在内的制造商提供的通用供应商设备，以及大量白盒系统和开放网络操作系统，例如 Microsoft SONiC、Dell OPX 和 Cumulus Linux 。 +AOS 支持使用包括 Cisco、Arista、Dell、Mellanox、HPE 在内的制造商提供的通用供应商设备， +以及大量白盒系统和开放网络操作系统，例如 Microsoft SONiC、Dell OPX 和 Cumulus Linux 。 -想要更详细地了解 AOS 系统是如何工作的可以点击这里： http://www.apstra.com/products/how-it-works/ +想要更详细地了解 AOS 系统是如何工作的可以点击这里：https://www.apstra.com/products/how-it-works/ ### Kubernetes 的 AWS VPC CNI -[AWS VPC CNI](https://github.com/aws/amazon-vpc-cni-k8s) 为 Kubernetes 集群提供了集成的 AWS 虚拟私有云（VPC）网络。该 CNI 插件提供了高吞吐量和可用性，低延迟以及最小的网络抖动。此外，用户可以使用现有的 AWS VPC 网络和安全最佳实践来构建 Kubernetes 集群。这包括使用 VPC 流日志，VPC 路由策略和安全组进行网络流量隔离的功能。 +[AWS VPC CNI](https://github.com/aws/amazon-vpc-cni-k8s) 为 Kubernetes 集群提供了集成的 +AWS 虚拟私有云（VPC）网络。该 CNI 插件提供了高吞吐量和可用性，低延迟以及最小的网络抖动。 +此外，用户可以使用现有的 AWS VPC 网络和安全最佳实践来构建 Kubernetes 集群。 +这包括使用 VPC 流日志、VPC 路由策略和安全组进行网络流量隔离的功能。 -使用该 CNI 插件，可使 Kubernetes Pods 在 Pod 中拥有与在 VPC 网络上相同的 IP 地址。CNI 将 AWS 弹性网络接口（ENI）分配给每个 Kubernetes 节点，并将每个 ENI 的辅助 IP 范围用于该节点上的 Pod 。CNI 包含用于 ENI 和 IP 地址的预分配的控件，以便加快 Pod 的启动时间，并且能够支持多达2000个节点的大型集群。 +使用该 CNI 插件，可使 Kubernetes Pod 拥有与在 VPC 网络上相同的 IP 地址。 +CNI 将 AWS 弹性网络接口（ENI）分配给每个 Kubernetes 节点，并将每个 ENI 的辅助 IP 范围用于该节点上的 Pod 。 +CNI 包含用于 ENI 和 IP 地址的预分配的控件，以便加快 Pod 的启动时间，并且能够支持多达2000个节点的大型集群。 -此外，CNI可以与[用于执行网络策略的 Calico](https://docs.aws.amazon.com/eks/latest/userguide/calico.html)一起运行。 AWS VPC CNI项目是开源的，查看 [GitHub 上的文档](https://github.com/aws/amazon-vpc-cni-k8s)。 +此外，CNI 可以与 +[用于执行网络策略的 Calico](https://docs.aws.amazon.com/eks/latest/userguide/calico.html)一起运行。 +AWS VPC CNI 项目是开源的，请查看 [GitHub 上的文档](https://github.com/aws/amazon-vpc-cni-k8s)。 ### Kubernetes 的 Azure CNI -[Azure CNI](https://docs.microsoft.com/en-us/azure/virtual-network/container-networking-overview) 是一个[开源插件](https://github.com/Azure/azure-container-networking/blob/master/docs/cni.md)，将 Kubernetes Pods 和 Azure 虚拟网络（也称为 VNet）集成在一起，可提供与 VN 相当的网络性能。Pod 可以通过 Express Route 或者 站点到站点的 VPN 来连接到对等的 VNet ，也可以从这些网络来直接访问 Pod。Pod 可以访问受服务端点或者受保护链接的 Azure 服务，比如存储和 SQL。你可以使用 VNet 安全策略和路由来筛选 Pod 流量。该插件通过利用在 Kubernetes 节点的网络接口上预分配的辅助 IP 池将 VNet 分配给 Pod 。 +[Azure CNI](https://docs.microsoft.com/en-us/azure/virtual-network/container-networking-overview) +是一个[开源插件](https://github.com/Azure/azure-container-networking/blob/master/docs/cni.md)， +将 Kubernetes Pods 和 Azure 虚拟网络（也称为 VNet）集成在一起，可提供与 VM 相当的网络性能。 +Pod 可以通过 Express Route 或者 站点到站点的 VPN 来连接到对等的 VNet ， +也可以从这些网络来直接访问 Pod。Pod 可以访问受服务端点或者受保护链接的 Azure 服务，比如存储和 SQL。 +你可以使用 VNet 安全策略和路由来筛选 Pod 流量。 +该插件通过利用在 Kubernetes 节点的网络接口上预分配的辅助 IP 池将 VNet 分配给 Pod 。 -Azure CNI 可以在 [Azure Kubernetes Service (AKS)](https://docs.microsoft.com/en-us/azure/aks/configure-azure-cni) 中获得。 +Azure CNI 可以在 +[Azure Kubernetes Service (AKS)](https://docs.microsoft.com/en-us/azure/aks/configure-azure-cni) 中获得。 ### Big Switch Networks 的 Big Cloud Fabric -[Big Cloud Fabric](https://www.bigswitch.com/container-network-automation) 是一个基于云原生的网络架构，旨在在私有云或者本地环境中运行 Kubernetes。它使用统一的物理和虚拟 SDN，Big Cloud Fabric 解决了固有的容器网络问题，比如负载均衡、可见性、故障排除、安全策略和容器流量监控。 +[Big Cloud Fabric](https://www.bigswitch.com/container-network-automation) 是一个基于云原生的网络架构， +旨在在私有云或者本地环境中运行 Kubernetes。 +它使用统一的物理和虚拟 SDN，Big Cloud Fabric 解决了固有的容器网络问题， +比如负载均衡、可见性、故障排除、安全策略和容器流量监控。 -在 Big Cloud Fabric 的虚拟 Pod 多租户架构的帮助下，容器编排系统（比如 Kubernetes、RedHat OpenShift、Mesosphere DC/OS 和 Docker Swarm）将于VM本地编排系统（比如 VMware、OpenStack 和 Nutanix）进行本地集成。客户将能够安全地互联任意数量的这些集群，并且在需要时启用他们之间的租户间通信。 +在 Big Cloud Fabric 的虚拟 Pod 多租户架构的帮助下，容器编排系统 +（比如 Kubernetes、RedHat OpenShift、Mesosphere DC/OS 和 Docker Swarm） +将与 VM 本地编排系统（比如 VMware、OpenStack 和 Nutanix）进行本地集成。 +客户将能够安全地互联任意数量的这些集群，并且在需要时启用他们之间的租户间通信。 -在最新的 [Magic Quadrant](http://go.bigswitch.com/17GatedDocuments-MagicQuadrantforDataCenterNetworking_Reg.html) 上，BCF 被 Gartner 认为是非常有远见的。而 BCF 的一条关于 Kubernetes 的本地部署（其中包括 Kubernetes、DC/OS 和在不同地理区域的多个 DC 上运行的 VMware）也在[这里](https://portworx.com/architects-corner-kubernetes-satya-komala-nio/)被引用。 +在最新的 [Magic Quadrant](https://go.bigswitch.com/17GatedDocuments-MagicQuadrantforDataCenterNetworking_Reg.html) 上， +BCF 被 Gartner 认为是非常有远见的。 +而 BCF 的一条关于 Kubernetes 的本地部署（其中包括 Kubernetes、DC/OS 和在不同地理区域的多个 +DC 上运行的 VMware）也在[这里](https://portworx.com/architects-corner-kubernetes-satya-komala-nio/)被引用。 ### Cilium -[Cilium](https://github.com/cilium/cilium) 是一个开源软件，用于提供并透明保护应用容器间的网络连接。Cilium 支持 L7/HTTP ，可以在 L3-L7 上通过使用与网络分离的基于身份的安全模型寻址来实施网络策略，并且可以与其他 CNI 插件结合使用。 +[Cilium](https://github.com/cilium/cilium) 是一个开源软件，用于提供并透明保护应用容器间的网络连接。 +Cilium 支持 L7/HTTP，可以在 L3-L7 上通过使用与网络分离的基于身份的安全模型寻址来实施网络策略， +并且可以与其他 CNI 插件结合使用。 ### 华为的 CNI-Genie -[CNI-Genie](https://github.com/Huawei-PaaS/CNI-Genie) 是一个 CNI 插件，可以让 Kubernetes 在运行时允许不同的 [Kubernetes 的网络模型](https://github.com/kubernetes/website/blob/master/content/en/docs/concepts/cluster-administration/networking.md#the-kubernetes-network-model)的[实现同时被访问](https://github.com/Huawei-PaaS/CNI-Genie/blob/master/docs/multiple-cni-plugins/README.md#what-cni-genie-feature-1-multiple-cni-plugins-enables)。这包括以 [CNI 插件](https://github.com/containernetworking/cni#3rd-party-plugins)运行的任何实现，比如 [Flannel](https://github.com/coreos/flannel#flannel)、[Calico](http://docs.projectcalico.org/)、[Romana](http://romana.io)、[Weave-net](https://www.weave.works/products/weave-net/)。 +[CNI-Genie](https://github.com/Huawei-PaaS/CNI-Genie) 是一个 CNI 插件， +可以让 Kubernetes 在运行时使用不同的[网络模型](#the-kubernetes-network-model)的 +[实现同时被访问](https://github.com/Huawei-PaaS/CNI-Genie/blob/master/docs/multiple-cni-plugins/README.md#what-cni-genie-feature-1-multiple-cni-plugins-enables)。 +这包括以 +[CNI 插件](https://github.com/containernetworking/cni#3rd-party-plugins)运行的任何实现，比如 +[Flannel](https://github.com/coreos/flannel#flannel)、 +[Calico](https://docs.projectcalico.org/)、 +[Romana](https://romana.io)、 +[Weave-net](https://www.weave.works/products/weave-net/)。 -CNI-Genie 还支持[将多个 IP 地址分配给 Pod](https://github.com/Huawei-PaaS/CNI-Genie/blob/master/docs/multiple-ips/README.md#feature-2-extension-cni-genie-multi-ip-addresses-per-pod)，每个都来自不同的 CNI 插件。 +CNI-Genie 还支持[将多个 IP 地址分配给 Pod](https://github.com/Huawei-PaaS/CNI-Genie/blob/master/docs/multiple-ips/README.md#feature-2-extension-cni-genie-multi-ip-addresses-per-pod)， +每个都来自不同的 CNI 插件。 ### cni-ipvlan-vpc-k8s -[cni-ipvlan-vpc-k8s](https://github.com/lyft/cni-ipvlan-vpc-k8s) 包含了一组 CNI 和 IPAM 插件来提供一个简单的、本地主机、低延迟、高吞吐量以及通过使用 Amazon 弹性网络接口（ENI）并使用 Linux 内核的 IPv2 驱动程序以 L2 模式将 AWS 管理的 IP 绑定到 Pod 中，在 Amazon Virtual Private Cloud（VPC）环境中为 Kubernetes 兼容的网络堆栈。 +[cni-ipvlan-vpc-k8s](https://github.com/lyft/cni-ipvlan-vpc-k8s) +包含了一组 CNI 和 IPAM 插件来提供一个简单的、本地主机、低延迟、高吞吐量 +以及通过使用 Amazon 弹性网络接口（ENI）并使用 Linux 内核的 IPv2 驱动程序 +以 L2 模式将 AWS 管理的 IP 绑定到 Pod 中， +在 Amazon Virtual Private Cloud（VPC）环境中为 Kubernetes 兼容的网络堆栈。 -这些插件旨在直接在 VPC 中进行配置和部署，Kubelets 先启动，然后根据需要进行自我配置和扩展它们的 IP 使用率，而无需经常建议复杂的管理覆盖网络， BGP ，禁用源/目标检查，或调整 VPC 路由表以向每个主机提供每个实例子网的复杂性（每个 VPC 限制为50-100个条目）。简而言之， cni-ipvlan-vpc-k8s 大大降低了在 AWS 中大规模部署 Kubernetes 所需的网络复杂性。 +这些插件旨在直接在 VPC 中进行配置和部署，Kubelets 先启动， +然后根据需要进行自我配置和扩展它们的 IP 使用率，而无需经常建议复杂的管理 +覆盖网络、BGP、禁用源/目标检查或调整 VPC 路由表以向每个主机提供每个实例子网的 +复杂性（每个 VPC 限制为50-100个条目）。 +简而言之，cni-ipvlan-vpc-k8s 大大降低了在 AWS 中大规模部署 Kubernetes 所需的网络复杂性。 ### Contiv -[Contiv](https://github.com/contiv/netplugin) 为各种使用情况提供了一个可配置网络（使用了 BGP 的本地 l3 ，使用 vxlan 的覆盖，经典 l2 或 Cisco-SDN/ACI）。[Contiv](http://contiv.io) 是完全开源的。 +[Contiv](https://github.com/contiv/netplugin) +为各种使用情况提供了一个可配置网络（使用了 BGP 的本地 L3， +使用 vxlan 、经典 L2 或 Cisco-SDN/ACI 的覆盖网络）。 +[Contiv](https://contiv.io) 是完全开源的。 +### Contrail/Tungsten Fabric -### Contrail / Tungsten Fabric - -[Contrail](http://www.juniper.net/us/en/products-services/sdn/contrail/contrail-networking/) 是基于 [Tungsten Fabric](https://tungsten.io) 的，真正开放的，多云网络虚拟化和策略管理平台。Contrail 和 Tungsten Fabric 与各种编排系统集成在一起，例如 Kubernetes，OpenShift，OpenStack 和 Mesos，并为虚拟机、容器或 Pods 以及裸机工作负载提供了不同的隔离模式。 +[Contrail](https://www.juniper.net/us/en/products-services/sdn/contrail/contrail-networking/) +是基于 [Tungsten Fabric](https://tungsten.io) 的，真正开放的多云网络虚拟化和策略管理平台。 +Contrail 和 Tungsten Fabric 与各种编排系统集成在一起，例如 Kubernetes、OpenShift、OpenStack 和 Mesos， +并为虚拟机、容器或 Pods 以及裸机工作负载提供了不同的隔离模式。 ### DANM -[DANM](https://github.com/nokia/danm) 是一个针对在 Kubernetes 集群中运行的电信工作负载的网络解决方案。它由以下几个组件构成： +[DANM](https://github.com/nokia/danm) 是一个针对在 Kubernetes 集群中运行的电信工作负载的网络解决方案。 +它由以下几个组件构成： - * 能够配置具有高级功能的 IPVLAN 接口的 CNI 插件 - * 一个内置的 IPAM 模块，能够管理多个、群集内的、不连续的 L3 网络，并按请求提供动态、静态或无 IP 分配方案 - * CNI 元插件能够通过自己的 CNI 或通过将任务授权给其他任何流行的 CNI 解决方案（例如 SRI-OV 或 Flannel）来实现将多个网络接口连接到容器 - * Kubernetes 控制器能够集中管理所有 Kubernetes 主机的 VxLAN 和 VLAN 接口 - * 另一个 Kubernetes 控制器扩展了 Kubernetes 的基于服务的服务发现概念，以在 Pod 的所有网络接口上工作 +* 能够配置具有高级功能的 IPVLAN 接口的 CNI 插件 +* 一个内置的 IPAM 模块，能够管理多个、群集内的、不连续的 L3 网络，并按请求提供动态、静态或无 IP 分配方案 +* CNI 元插件能够通过自己的 CNI 或通过将任务授权给其他任何流行的 CNI 解决方案（例如 SRI-OV 或 Flannel）来实现将多个网络接口连接到容器 +* Kubernetes 控制器能够集中管理所有 Kubernetes 主机的 VxLAN 和 VLAN 接口 +* 另一个 Kubernetes 控制器扩展了 Kubernetes 的基于服务的服务发现概念，以在 Pod 的所有网络接口上工作 -通过这个工具集，DANM 可以提供多个分离的网络接口，可以为 pods 使用不同的网络后端和高级 IPAM 功能。 +通过这个工具集，DANM 可以提供多个分离的网络接口，可以为 Pod 使用不同的网络后端和高级 IPAM 功能。 ### Flannel -[Flannel](https://github.com/coreos/flannel#flannel) 是一个非常简单的能够满足 Kubernetes 所需要的重叠网络。已经有许多人报告了使用 Flannel 和 Kubernetes 的成功案例。 +[Flannel](https://github.com/coreos/flannel#flannel) 是一个非常简单的能够满足 +Kubernetes 所需要的覆盖网络。已经有许多人报告了使用 Flannel 和 Kubernetes 的成功案例。 ### Google Compute Engine (GCE) -对于 Google Compute Engine 的集群配置脚本，[advanced routing](https://cloud.google.com/vpc/docs/routes) 用于为每个虚机分配一个子网（默认是 `/24` - 254个 IP），绑定到该子网的任何流量都将通过 GCE 网络结构直接路由到虚机。这是除了分配给虚机的“主要” IP 地址之外的一个补充，该 IP 地址经过 NAT 转换以用于访问外网。linux网桥（称为“cbr0”）被配置为存在于该子网中，并被传递到 docker 的 --bridge 参数上。 +对于 Google Compute Engine 的集群配置脚本， +[高级路由器](https://cloud.google.com/vpc/docs/routes) 用于为每个虚机分配一个子网（默认是 `/24` - 254个 IP）， +绑定到该子网的任何流量都将通过 GCE 网络结构直接路由到虚机。 +这是除了分配给虚机的“主” IP 地址之外的一个补充，该 IP 地址经过 NAT 转换以用于访问外网。 +Linux 网桥（称为“cbr0”）被配置为存在于该子网中，并被传递到 Docker 的 --bridge 参数上。 Docker 会以这样的参数启动： @@ -373,11 +455,14 @@ Docker 会以这样的参数启动： DOCKER_OPTS="--bridge=cbr0 --iptables=false --ip-masq=false" ``` -这个网桥是由 Kubelet（由 --network-plugin=kubenet 参数控制）根据节点的 .spec.podCIDR 参数创建的。 +这个网桥是由 Kubelet（由 --network-plugin=kubenet 参数控制）根据节点的 `.spec.podCIDR` 参数创建的。 -Docker 将会从 `cbr-cidr` 块分配 IP 。容器之间可以通过 cbr0 网桥相互访问，也可以访问节点。这些 IP 都可以在 GCE 的网络中被路由。 - -而 GCE 本身并不知道这些 IP，所以不会对访问外网的流量进行 NAT，为了实现此目的，使用了 iptables 规则来伪装（又称为 SNAT，使数据包看起来好像是来自“节点”本身），将通信绑定到 GCE 项目网络（10.0.0.0/8）之外的 IP。 +Docker 将会从 `cbr-cidr` 块分配 IP。 +容器之间可以通过 `cbr0` 网桥相互访问，也可以访问节点。 +这些 IP 都可以在 GCE 的网络中被路由。 +而 GCE 本身并不知道这些 IP，所以不会对访问外网的流量进行 NAT。 +为了实现此目的，使用了 `iptables` 规则来伪装（又称为 SNAT，使数据包看起来好像是来自“节点”本身）， +将通信绑定到 GCE 项目网络（10.0.0.0/8）之外的 IP。 ```shell iptables -t nat -A POSTROUTING ! -d 10.0.0.0/8 -o eth0 -j MASQUERADE @@ -389,7 +474,7 @@ iptables -t nat -A POSTROUTING ! -d 10.0.0.0/8 -o eth0 -j MASQUERADE sysctl net.ipv4.ip_forward=1 ``` -所有这些的结果是所有 `Pods` 都可以互相访问，并且可以将流量发送到互联网。 +所有这些的结果是所有 Pod 都可以互相访问，并且可以将流量发送到互联网。 ### Jaguar -[Jaguar](https://gitlab.com/sdnlab/jaguar) 是一个基于 OpenDaylight 的 Kubernetes 网络开源解决方案。Jaguar 使用 vxlan 提供覆盖网络，而 Jaguar CNIPlugin 为每个 Pod 提供一个 IP 地址。 +[Jaguar](https://gitlab.com/sdnlab/jaguar) 是一个基于 OpenDaylight 的 Kubernetes 网络开源解决方案。 +Jaguar 使用 vxlan 提供覆盖网络，而 Jaguar CNIPlugin 为每个 Pod 提供一个 IP 地址。 ### k-vswitch -[k-vswitch](https://github.com/k-vswitch/k-vswitch) 是一个基于 [Open vSwitch](https://www.openvswitch.org/) 的简易 Kubernetes 网络插件。它利用 Open vSwitch 中现有的功能来提供强大的网络插件，该插件易于操作，高效且安全。 +[k-vswitch](https://github.com/k-vswitch/k-vswitch) 是一个基于 +[Open vSwitch](https://www.openvswitch.org/) 的简易 Kubernetes 网络插件。 +它利用 Open vSwitch 中现有的功能来提供强大的网络插件，该插件易于操作，高效且安全。 - ### Knitter -[Knitter](https://github.com/ZTE/Knitter/) 是一个支持 Kubernetes 中实现多个网络系统的解决方案。它提供了租户管理和网络管理的功能。除了多个网络平面外，Knitter 还包括一组端到端的 NFV 容器网络解决方案，例如为应用程序保留 IP 地址，IP 地址迁移等。 +[Knitter](https://github.com/ZTE/Knitter/) 是一个支持 Kubernetes 中实现多个网络系统的解决方案。 +它提供了租户管理和网络管理的功能。除了多个网络平面外，Knitter 还包括一组端到端的 NFV 容器网络解决方案， +例如为应用程序保留 IP 地址、IP 地址迁移等。 ### Kube-OVN -[Kube-OVN](https://github.com/alauda/kube-ovn) 是一个基于 OVN 的用于企业的 Kubernetes 网络架构。借助于 OVN/OVS ，它提供了一些高级覆盖网络功能，例如子网、QoS、静态 IP 分配、流量镜像、网关、基于开放流的网络策略和服务代理。 +[Kube-OVN](https://github.com/alauda/kube-ovn) 是一个基于 OVN 的用于企业的 Kubernetes 网络架构。 +借助于 OVN/OVS ，它提供了一些高级覆盖网络功能，例如子网、QoS、静态 IP 分配、流量镜像、网关、 +基于 openflow 的网络策略和服务代理。 ### Kube-router -[Kube-router](https://github.com/cloudnativelabs/kube-router) 是 Kubernetes 的专用网络解决方案，旨在提供高性能和易操作性。 Kube-router 提供了一个基于 Linux [LVS/IPVS](http://www.linuxvirtualserver.org/software/ipvs.html) 的服务代理，一个基于 Linux 内核转发的无覆盖 Pod-to-Pod 网络解决方案，和基于 iptables/ipset 的网络策略执行器。 +[Kube-router](https://github.com/cloudnativelabs/kube-router) 是 Kubernetes 的专用网络解决方案， +旨在提供高性能和易操作性。 +Kube-router 提供了一个基于 Linux [LVS/IPVS](https://www.linuxvirtualserver.org/software/ipvs.html) +的服务代理、一个基于 Linux 内核转发的无覆盖 Pod-to-Pod 网络解决方案和基于 iptables/ipset 的网络策略执行器。 ### L2 networks and linux bridging -如果你具有一个“哑”的L2网络，例如“裸机”环境中的简单交换机，则应该能够执行与上述 GCE 设置类似的操作。请注意，这些说明仅是非常简单的尝试过-似乎可行，但尚未经过全面测试。如果您使用此技术并完善了流程，请告诉我们。 +如果你具有一个“哑”的L2网络，例如“裸机”环境中的简单交换机，则应该能够执行与上述 GCE 设置类似的操作。 +请注意，这些说明仅是非常简单的尝试过-似乎可行，但尚未经过全面测试。 +如果您使用此技术并完善了流程，请告诉我们。 -根据 Lars Kellogg-Stedman 的这份非常不错的“Linux 网桥设备”[使用说明](http://blog.oddbit.com/2014/08/11/four-ways-to-connect-a-docker/)来进行操作。 +根据 Lars Kellogg-Stedman 的这份非常不错的“Linux 网桥设备” +[使用说明](https://blog.oddbit.com/2014/08/11/four-ways-to-connect-a-docker/)来进行操作。 ### Multus (a Multi Network plugin) -[Multus](https://github.com/Intel-Corp/multus-cni) 是一个多 CNI 插件，使用 Kubernetes 中基于 CRD 的网络对象来支持实现 Kubernetes 多网络系统。 +[Multus](https://github.com/Intel-Corp/multus-cni) 是一个多 CNI 插件， +使用 Kubernetes 中基于 CRD 的网络对象来支持实现 Kubernetes 多网络系统。 -Multus 支持所有[参考插件]（https://github.com/containernetworking/plugins）（比如： [Flannel](https://github.com/containernetworking/plugins/tree/master/plugins/meta/flannel)、[DHCP](https://github.com/containernetworking/plugins/tree/master/plugins/ipam/dhcp)、[Macvlan](https://github.com/containernetworking/plugins/tree/master/plugins/main/macvlan) ），来实现 CNI 规范和第三方插件（比如： [Calico](https://github.com/projectcalico/cni-plugin)、[Weave](https://github.com/weaveworks/weave)、[Cilium](https://github.com/cilium/cilium)、[Contiv](https://github.com/contiv/netplugin)）。除此之外， Multus 还支持 [SRIOV](https://github.com/hustcat/sriov-cni)、[DPDK](https://github.com/Intel-Corp/sriov-cni)、[OVS-DPDK & VPP](https://github.com/intel/vhost-user-net-plugin) 的工作负载，以及 Kubernetes 中基于云的本机应用程序和基于 NFV 的应用程序。 +Multus 支持所有[参考插件](https://github.com/containernetworking/plugins)（比如： +[Flannel](https://github.com/containernetworking/plugins/tree/master/plugins/meta/flannel)、 +[DHCP](https://github.com/containernetworking/plugins/tree/master/plugins/ipam/dhcp)、 +[Macvlan](https://github.com/containernetworking/plugins/tree/master/plugins/main/macvlan) ） +来实现 CNI 规范和第三方插件（比如： +[Calico](https://github.com/projectcalico/cni-plugin)、 +[Weave](https://github.com/weaveworks/weave)、 +[Cilium](https://github.com/cilium/cilium)、 +[Contiv](https://github.com/contiv/netplugin)）。 +除此之外， Multus 还支持 +[SRIOV](https://github.com/hustcat/sriov-cni)、 +[DPDK](https://github.com/Intel-Corp/sriov-cni)、 +[OVS-DPDK & VPP](https://github.com/intel/vhost-user-net-plugin) 的工作负载， +以及 Kubernetes 中基于云的本机应用程序和基于 NFV 的应用程序。 ### NSX-T -[VMware NSX-T](https://docs.vmware.com/en/VMware-NSX-T/index.html) 是一个网络虚拟化的安全平台。 NSX-T 可以为多云及多系统管理程序环境提供网络虚拟化，并专注于具有异构端点和技术堆栈的新兴应用程序框架和体系结构。除了 vSphere 管理程序之外，这些环境还包括其他虚拟机管理程序，例如 KVM，容器和裸机。 +[VMware NSX-T](https://docs.vmware.com/en/VMware-NSX-T/index.html) 是一个网络虚拟化和安全平台。 +NSX-T 可以为多云及多系统管理程序环境提供网络虚拟化，并专注于具有异构端点和技术堆栈的新兴应用程序框架和体系结构。 +除了 vSphere 管理程序之外，这些环境还包括其他虚拟机管理程序，例如 KVM、容器和裸机。 -[NSX-T Container Plug-in (NCP)](https://docs.vmware.com/en/VMware-NSX-T/2.0/nsxt_20_ncp_kubernetes.pdf) 提供了 NSX-T 与容器协调器（例如 Kubernetes）之间的结合， 以及 NSX-T 与基于容器的 CaaS/PaaS 平台（例如 Pivotal Container Service（PKS） 和 OpenShift ）之间的集成。 +[NSX-T Container Plug-in (NCP)](https://docs.vmware.com/en/VMware-NSX-T/2.0/nsxt_20_ncp_kubernetes.pdf) +提供了 NSX-T 与容器协调器（例如 Kubernetes）之间的结合， +以及 NSX-T 与基于容器的 CaaS/PaaS 平台（例如 Pivotal Container Service（PKS）和 OpenShift）之间的集成。 ### Nuage Networks VCS (Virtualized Cloud Services) -[Nuage](http://www.nuagenetworks.net) 提供了一个高度可扩展的基于策略的软件定义网络（SDN）平台，Nuage 使用开源的 Open vSwitch 作为数据平面，以及基于开放标准构建具有丰富功能的 SDN 控制器。 +[Nuage](https://www.nuagenetworks.net) 提供了一个高度可扩展的基于策略的软件定义网络（SDN）平台。 +Nuage 使用开源的 Open vSwitch 作为数据平面，以及基于开放标准构建具有丰富功能的 SDN 控制器。 -Nuage 平台使用覆盖层在 Kubernetes Pod 和非 Kubernetes 环境（VM 和裸机服务器）之间提供基于策略的无缝联网。Nuage 的策略抽象模型在设计时就考虑到了应用程序，并且可以轻松声明应用程序的细粒度策略。该平台的实时分析引擎可为 Kubernetes 应用程序提供可见性和安全性监控。 +Nuage 平台使用覆盖层在 Kubernetes Pod 和非 Kubernetes 环境（VM 和裸机服务器）之间提供基于策略的无缝联网。 +Nuage 的策略抽象模型在设计时就考虑到了应用程序，并且可以轻松声明应用程序的细粒度策略。 +该平台的实时分析引擎可为 Kubernetes 应用程序提供可见性和安全性监控。 ### OpenVSwitch -[OpenVSwitch](https://www.openvswitch.org/) 是一个较为成熟的解决方案，但同时也增加了构建覆盖网络的复杂性，这也得到了几个网络系统的“大商店”的拥护。 +[OpenVSwitch](https://www.openvswitch.org/) 是一个较为成熟的解决方案，但同时也增加了构建覆盖网络的复杂性。 +这也得到了几个网络系统的“大商店”的拥护。 ### OVN (开放式虚拟网络) -OVN 是一个由 Open vSwitch 社区开发的开源的网络虚拟化解决方案。它允许创建逻辑交换器，逻辑路由，状态 ACL，负载均衡等等来建立不同的虚拟网络拓扑。该项目有一个特定的Kubernetes插件和文档 [ovn-kubernetes](https://github.com/openvswitch/ovn-kubernetes)。 +OVN 是一个由 Open vSwitch 社区开发的开源的网络虚拟化解决方案。 +它允许创建逻辑交换器、逻辑路由、状态 ACL、负载均衡等等来建立不同的虚拟网络拓扑。 +该项目有一个特定的Kubernetes插件和文档 [ovn-kubernetes](https://github.com/openvswitch/ovn-kubernetes)。 -### Project Calico +### Calico 项目 {#project-calico} -[Project Calico](http://docs.projectcalico.org/) 是一个开源的容器网络提供者和网络策略引擎。 +[Calico 项目](https://docs.projectcalico.org/) 是一个开源的容器网络提供者和网络策略引擎。 -Calico 提供了高度可扩展的网络和网络解决方案，使用基于与 Internet 相同的 IP 网络原理来连接 Kubernetes Pod，适用于 Linux （开放源代码）和 Windows（专有-可从 [Tigera](https//www.tigera.io/essentials/) 获得。可以无需封装或覆盖即可部署 Calico，以提供高性能，高可扩的数据中心网络。Calico 还通过其分布式防火墙为 Kubernetes Pod 提供了基于意图的细粒度网络安全策略。 +Calico 提供了高度可扩展的网络和网络解决方案，使用基于与 Internet 相同的 IP 网络原理来连接 Kubernetes Pod， +适用于 Linux （开放源代码）和 Windows（专有-可从 [Tigera](https://www.tigera.io/essentials/) 获得。 +可以无需封装或覆盖即可部署 Calico，以提供高性能，高可扩的数据中心网络。 +Calico 还通过其分布式防火墙为 Kubernetes Pod 提供了基于意图的细粒度网络安全策略。 -Calico 还可以和其他的网络解决方案（比如 Flannel、[canal](https://github.com/tigera/canal) 或本机 GCE、AWS、Azure 等）一起以策略实施模式运行。 +Calico 还可以和其他的网络解决方案（比如 Flannel、[canal](https://github.com/tigera/canal) +或原生 GCE、AWS、Azure 网络等）一起以策略实施模式运行。 ### Romana -[Romana](http://romana.io) 是一个开源网络和安全自动化解决方案。它可以让你在没有覆盖网络的情况下部署 Kubernetes。Romana 支持 Kubernetes [网络策略](/docs/concepts/services-networking/network-policies/)，来提供跨网络命名空间的隔离。 +[Romana](https://romana.io) 是一个开源网络和安全自动化解决方案。 +它可以让你在没有覆盖网络的情况下部署 Kubernetes。 +Romana 支持 Kubernetes [网络策略](/zh/docs/concepts/services-networking/network-policies/)， +来提供跨网络命名空间的隔离。 ### Weaveworks 的 Weave Net -[Weave Net](https://www.weave.works/products/weave-net/) 是 Kubernetes 及其托管应用程序的弹性和易于使用的网络系统。Weave Net 可以作为 [CNI plug-in](https://www.weave.works/docs/net/latest/cni-plugin/) 运行或者独立运行。在这两种运行方式里，都不需要任何配置或额外的代码即可运行，并且在两种情况下，网络都为每个 Pod 提供一个 IP 地址-这是 Kubernetes 的标准配置。 - - +[Weave Net](https://www.weave.works/products/weave-net/) 是 Kubernetes 及其 +托管应用程序的弹性且易于使用的网络系统。 +Weave Net 可以作为 [CNI 插件](https://www.weave.works/docs/net/latest/cni-plugin/) 运行或者独立运行。 +在这两种运行方式里，都不需要任何配置或额外的代码即可运行，并且在两种情况下， +网络都为每个 Pod 提供一个 IP 地址 -- 这是 Kubernetes 的标准配置。 ## {{% heading "whatsnext" %}} - -网络模型的早期设计、运行原理以及未来的一些计划，都在 [networking design -document](https://git.k8s.io/community/contributors/design-proposals/network/networking.md) 文档里进行了更详细的描述。 - +网络模型的早期设计、运行原理以及未来的一些计划，都在 +[联网设计文档](https://git.k8s.io/community/contributors/design-proposals/network/networking.md) +里有更详细的描述。 diff --git a/content/zh/docs/concepts/cluster-administration/proxies.md b/content/zh/docs/concepts/cluster-administration/proxies.md index 5b1941d4ae..808d8b31ec 100644 --- a/content/zh/docs/concepts/cluster-administration/proxies.md +++ b/content/zh/docs/concepts/cluster-administration/proxies.md @@ -1,19 +1,42 @@ --- title: Kubernetes 中的代理 content_type: concept +weight: 90 --- + + 本文讲述了 Kubernetes 中所使用的代理。 - -## 代理 + +## 代理 {#proxies} 用户在使用 Kubernetes 的过程中可能遇到几种不同的代理（proxy）： -1. [kubectl proxy](/docs/tasks/access-application-cluster/access-cluster/#directly-accessing-the-rest-api)： + +1. [kubectl proxy](/zh/docs/tasks/access-application-cluster/access-cluster/#directly-accessing-the-rest-api)： - 运行在用户的桌面或 pod 中 - 从本机地址到 Kubernetes apiserver 的代理 @@ -22,7 +45,18 @@ content_type: concept - 指向 apiserver - 添加认证头信息 -1. [apiserver proxy](/docs/tasks/access-application-cluster/access-cluster/#discovering-builtin-services)： + +2. [apiserver proxy](/zh/docs/tasks/access-application-cluster/access-cluster/#discovering-builtin-services)： - 是一个建立在 apiserver 内部的“堡垒” - 将集群外部的用户与群集 IP 相连接，这些IP是无法通过其他方式访问的 @@ -32,31 +66,66 @@ content_type: concept - 可以用来访问 Node、 Pod 或 Service - 当用来访问 Service 时，会进行负载均衡 -1. [kube proxy](/docs/concepts/services-networking/service/#ips-and-vips)： + +3. [kube proxy](/zh/docs/concepts/services-networking/service/#ips-and-vips)： - 在每个节点上运行 - - 代理 UDP 和 TCP + - 代理 UDP、TCP 和 SCTP - 不支持 HTTP - 提供负载均衡能力 - 只用来访问 Service -1. apiserver 之前的代理/负载均衡器： + +4. apiserver 之前的代理/负载均衡器： -1. 外部服务的云负载均衡器： + - 在不同集群中的存在形式和实现不同 (如 nginx) + - 位于所有客户端和一个或多个 API 服务器之间 + - 存在多个 API 服务器时，扮演负载均衡器的角色 - - 由一些云供应商提供 (如AWS ELB、 Google Cloud Load Balancer) - - Kubernetes service 为 `LoadBalancer` 类型时自动创建 - - 只使用 UDP/TCP 协议 - - 不同云供应商的实现不同。 + +5. 外部服务的云负载均衡器： + + - 由一些云供应商提供 (如 AWS ELB、Google Cloud Load Balancer) + - Kubernetes 服务类型为 `LoadBalancer` 时自动创建 + - 通常仅支持 UDP/TCP 协议 + - SCTP 支持取决于云供应商的负载均衡器实现 + - 不同云供应商的云负载均衡器实现不同 + + Kubernetes 用户通常只需要关心前两种类型的代理，集群管理员通常需要确保后面几种类型的代理设置正确。 + ## 请求重定向 -代理已经取代重定向功能，重定向已被弃用。 - +代理已经取代重定向功能，重定向功能已被弃用。 diff --git a/content/zh/docs/concepts/configuration/manage-resources-containers.md b/content/zh/docs/concepts/configuration/manage-resources-containers.md index 8860f5807d..ef14f7608d 100644 --- a/content/zh/docs/concepts/configuration/manage-resources-containers.md +++ b/content/zh/docs/concepts/configuration/manage-resources-containers.md @@ -55,7 +55,7 @@ a Pod scheduled to a Node with 8GiB of memory and no other Pods, then the contai more RAM. --> -## 请求和约束 +## 请求和约束 {#requests-and-limits} 如果 Pod 运行所在的节点具有足够的可用资源，容器可能（且可以）使用超出对应资源 `request` 属性所设置的资源量。不过，容器不可以使用超出其资源 `limit` @@ -90,6 +90,7 @@ runtimes can have different ways to implement the same restrictions. - -## 资源类型 +## 资源类型 {#resource-types} *CPU* 和*内存*都是*资源类型*。每种资源类型具有其基本单位。 CPU 表达的是计算处理能力，其单位是 [Kubernetes CPUs](#meaning-of-cpu)。 @@ -210,13 +210,13 @@ CPU 总是按绝对数量来请求的，不可以使用相对数量； - -## 内存的含义 +## 内存的含义 {#meaning-of-memory} 内存的约束和请求以字节为单位。你可以使用以下后缀之一以一般整数或定点整数形式来表示内存： E、P、T、G、M、K。你也可以使用对应的 2 的幂数：Ei、Pi、Ti、Gi、Mi、Ki。 @@ -403,8 +403,7 @@ The kubelet can provide scratch space to Pods using local ephemeral storage to mount [`emptyDir`](https://kubernetes.io/docs/concepts/storage/volumes/#emptydir) {{< glossary_tooltip term_id="volume" text="volumes" >}} into containers. --> - -## 本地临时存储 +## 本地临时存储 {#local-ephemeral-storage} {{< feature-state for_k8s_version="v1.10" state="beta" >}} @@ -862,7 +861,7 @@ operator must advertise an Extended Resource. Second, users must request the Extended Resource in Pods. --> -## 扩展资源（Extended Resources） +## 扩展资源（Extended Resources） {#extended-resources} 扩展资源是 `kubernetes.io` 域名之外的标准资源名称。 它们使得集群管理员能够颁布非 Kubernetes 内置资源，而用户可以使用他们。 diff --git a/content/zh/docs/concepts/policy/limit-range.md b/content/zh/docs/concepts/policy/limit-range.md index 34d97b3995..8412d9e80c 100644 --- a/content/zh/docs/concepts/policy/limit-range.md +++ b/content/zh/docs/concepts/policy/limit-range.md @@ -7,17 +7,15 @@ weight: 10 - -默认情况下， Kubernetes 集群上的容器运行使用的[计算资源](/docs/user-guide/compute-resources) 没有限制。 -使用资源配额，集群管理员可以以命名空间为单位，限制其资源的使用与创建。 -在命名空间中，一个 Pod 或 Container 最多能够使用命名空间的资源配额所定义的 CPU 和内存用量。有人担心，一个 Pod 或 Container 会垄断所有可用的资源。LimitRange 是在命名空间内限制资源分配（给多个 Pod 或 Container）的策略对象。 - - - +默认情况下， Kubernetes 集群上的容器运行使用的[计算资源](/zh/docs/concepts/configuration/manage-resources-containers/)没有限制。 +使用资源配额，集群管理员可以以{{< glossary_tooltip text="名字空间" term_id="namespace" >}}为单位，限制其资源的使用与创建。 +在命名空间中，一个 Pod 或 Container 最多能够使用命名空间的资源配额所定义的 CPU 和内存用量。 +有人担心，一个 Pod 或 Container 会垄断所有可用的资源。 +LimitRange 是在命名空间内限制资源分配（给多个 Pod 或 Container）的策略对象。 @@ -30,7 +28,7 @@ A _LimitRange_ provides constraints that can: - Set default request/limit for compute resources in a namespace and automatically inject them to Containers at runtime. --> -一个 _LimitRange_ 对象提供的限制能够做到： +一个 _LimitRange（限制范围）_ 对象提供的限制能够做到： - 在一个命名空间中实施对每个 Pod 或 Container 最小和最大的资源使用量的限制。 - 在一个命名空间中实施对每个 PersistentVolumeClaim 能申请的最小和最大的存储空间大小的限制。 @@ -39,39 +37,27 @@ A _LimitRange_ provides constraints that can: +LimitRange support has been enabled by default since Kubernetes 1.10. + +LimitRange support is enabled by default for many Kubernetes distributions. +--> ## 启用 LimitRange - +对 LimitRange 的支持自 Kubernetes 1.10 版本默认启用。 -对 LimitRange 的支持默认在多数 Kubernetes 发行版中启用。当 apiserver 的 `--enable-admission-plugins` 标志的参数包含 `LimitRanger` 准入控制器时即启用。 - - - -当一个命名空间中有 LimitRange 时，实施该 LimitRange 所定义的限制。 +LimitRange 支持在很多 Kubernetes 发行版本中也是默认启用的。 - -LimitRange 的名称必须是合法的 [DNS 子域名](/docs/concepts/overview/working-with-objects/names#dns-subdomain-names)。 +LimitRange 的名称必须是合法的 +[DNS 子域名](/zh/docs/concepts/overview/working-with-objects/names#dns-subdomain-names)。 -### 限制范围总览 - - +### 限制范围总览 - 管理员在一个命名空间内创建一个 `LimitRange` 对象。 - 用户在命名空间内创建 Pod ，Container 和 PersistentVolumeClaim 等资源。 -- `LimitRanger` 准入控制器对所有没有设置计算资源需求的 Pod 和 Container 设置默认值与限制值，并跟踪其使用量以保证没有超出命名空间中存在的任意 LimitRange 对象中的最小、最大资源使用量以及使用量比值。 -- 若创建或更新资源（Pod, Container, PersistentVolumeClaim）违反了 LimitRange 的约束，向 API 服务器的请求会失败，并返回 HTTP 状态码 `403 FORBIDDEN` 与描述哪一项约束被违反的消息。 -- 若命名空间中的 LimitRange 启用了对 `cpu` 和 `memory` 的限制，用户必须指定这些值的需求使用量与限制使用量。否则，系统将会拒绝创建 Pod。 +- `LimitRanger` 准入控制器对所有没有设置计算资源需求的 Pod 和 Container 设置默认值与限制值， + 并跟踪其使用量以保证没有超出命名空间中存在的任意 LimitRange 对象中的最小、最大资源使用量以及使用量比值。 +- 若创建或更新资源（Pod、 Container、PersistentVolumeClaim）违反了 LimitRange 的约束， + 向 API 服务器的请求会失败，并返回 HTTP 状态码 `403 FORBIDDEN` 与描述哪一项约束被违反的消息。 +- 若命名空间中的 LimitRange 启用了对 `cpu` 和 `memory` 的限制， + 用户必须指定这些值的需求使用量与限制使用量。否则，系统将会拒绝创建 Pod。 - LimitRange 的验证仅在 Pod 准入阶段进行，不对正在运行的 Pod 进行验证。 +能够使用限制范围创建的策略示例有： -能够使用限制范围创建策略的例子有： - -- 在一个有两个节点，8 GiB 内存与16个核的集群中，限制一个命名空间的 Pod 申请 100m 单位，最大 500m 单位的 CPU，以及申请 200Mi，最大 600Mi 的内存。 -- 为 spec 中没有 cpu 和内存需求值的 Container 定义默认 CPU 限制值与需求值 150m，内存默认需求值 300Mi。 +- 在一个有两个节点，8 GiB 内存与16个核的集群中，限制一个命名空间的 Pod 申请 + 100m 单位，最大 500m 单位的 CPU，以及申请 200Mi，最大 600Mi 的内存。 +- 为 spec 中没有 cpu 和内存需求值的 Container 定义默认 CPU 限制值与需求值 + 150m，内存默认需求值 300Mi。 - -在命名空间的总限制值小于 Pod 或 Container 的限制值的总和的情况下，可能会产生资源竞争。在这种情况下，将不会创建 Container 或 Pod。 +在命名空间的总限制值小于 Pod 或 Container 的限制值的总和的情况下，可能会产生资源竞争。 +在这种情况下，将不会创建 Container 或 Pod。 - 竞争和对 LimitRange 的改变都不会影响任何已经创建了的资源。 +## {{% heading "whatsnext" %}} + - -## 示例 +参阅 [LimitRanger 设计文档](https://git.k8s.io/community/contributors/design-proposals/resource-management/admission_control_limit_range.md)获取更多信息。 +关于使用限值的例子，可参看 -- 查看[如何配置每个命名空间最小和最大的 CPU 约束](/docs/tasks/administer-cluster/manage-resources/cpu-constraint-namespace/)。 -- 查看[如何配置每个命名空间最小和最大的内存约束](/docs/tasks/administer-cluster/manage-resources/memory-constraint-namespace/)。 -- 查看[如何配置每个命名空间默认的 CPU 申请值和限制值](/docs/tasks/administer-cluster/manage-resources/cpu-default-namespace/)。 -- 查看[如何配置每个命名空间默认的内存申请值和限制值](/docs/tasks/administer-cluster/manage-resources/memory-default-namespace/)。 -- 查看[如何配置每个命名空间最小和最大存储使用量](/docs/tasks/administer-cluster/limit-storage-consumption/#limitrange-to-limit-requests-for-storage)。 -- 查看[配置每个命名空间的配额的详细例子](/docs/tasks/administer-cluster/quota-memory-cpu-namespace/)。 - - - -## {{% heading "whatsnext" %}} - - - - -查看 [LimitRanger 设计文档](https://git.k8s.io/community/contributors/design-proposals/resource-management/admission_control_limit_range.md)获取更多信息。 - +- [如何配置每个命名空间最小和最大的 CPU 约束](/zh/docs/tasks/administer-cluster/manage-resources/cpu-constraint-namespace/)。 +- [如何配置每个命名空间最小和最大的内存约束](/zh/docs/tasks/administer-cluster/manage-resources/memory-constraint-namespace/)。 +- [如何配置每个命名空间默认的 CPU 申请值和限制值](/zh/docs/tasks/administer-cluster/manage-resources/cpu-default-namespace/)。 +- [如何配置每个命名空间默认的内存申请值和限制值](/zh/docs/tasks/administer-cluster/manage-resources/memory-default-namespace/)。 +- [如何配置每个命名空间最小和最大存储使用量](/zh/docs/tasks/administer-cluster/limit-storage-consumption/#limitrange-to-limit-requests-for-storage)。 +- [配置每个命名空间的配额的详细例子](/zh/docs/tasks/administer-cluster/manage-resources/quota-memory-cpu-namespace/)。 diff --git a/content/zh/docs/concepts/policy/resource-quotas.md b/content/zh/docs/concepts/policy/resource-quotas.md index 29d222a63c..73234a7cf3 100644 --- a/content/zh/docs/concepts/policy/resource-quotas.md +++ b/content/zh/docs/concepts/policy/resource-quotas.md @@ -1,19 +1,15 @@ --- -approvers: -- derekwaynecarr title: 资源配额 content_type: concept weight: 10 --- @@ -21,17 +17,13 @@ weight: 10 当多个用户或团队共享具有固定节点数目的集群时，人们会担心有人使用超过其基于公平原则所分配到的资源量。 - 资源配额是帮助管理员解决这一问题的工具。 - - - -资源配额，通过 `ResourceQuota` 对象来定义，对每个命名空间的资源消耗总量提供限制。它可以限制命名空间中某种类型的对象的总数目上限，也可以限制命令空间中的 Pod 可以使用的计算资源的总上限。 +资源配额，通过 `ResourceQuota` 对象来定义，对每个命名空间的资源消耗总量提供限制。 +它可以限制命名空间中某种类型的对象的总数目上限，也可以限制命令空间中的 Pod 可以使用的计算资源的总上限。 -- 不同的团队可以在不同的命名空间下工作，目前这是非约束性的，在未来的版本中可能会通过 ACL (Access Control List 访问控制列表) 来实现强制性约束。 +- 不同的团队可以在不同的命名空间下工作，目前这是非约束性的，在未来的版本中可能会通过 + ACL (Access Control List 访问控制列表) 来实现强制性约束。 - 集群管理员可以为每个命名空间创建一个或多个资源配额对象。 -- 当用户在命名空间下创建资源（如 Pod、Service 等）时，Kubernetes 的配额系统会跟踪集群的资源使用情况，以确保使用的资源用量不超过资源配额中定义的硬性资源限额。 -- 如果资源创建或者更新请求违反了配额约束，那么该请求会报错（HTTP 403 FORBIDDEN），并在消息中给出有可能违反的约束。 -- 如果命名空间下的计算资源 （如 `cpu` 和 `memory`）的配额被启用，则用户必须为这些资源设定请求值（request）和约束值（limit），否则配额系统将拒绝 Pod 的创建。 +- 当用户在命名空间下创建资源（如 Pod、Service 等）时，Kubernetes 的配额系统会 + 跟踪集群的资源使用情况，以确保使用的资源用量不超过资源配额中定义的硬性资源限额。 +- 如果资源创建或者更新请求违反了配额约束，那么该请求会报错（HTTP 403 FORBIDDEN）， + 并在消息中给出有可能违反的约束。 +- 如果命名空间下的计算资源 （如 `cpu` 和 `memory`）的配额被启用，则用户必须为 + 这些资源设定请求值（request）和约束值（limit），否则配额系统将拒绝 Pod 的创建。 提示: 可使用 `LimitRanger` 准入控制器来为没有设置计算资源需求的 Pod 设置默认值。 - 若想避免这类问题，请参考[演练](/docs/tasks/administer-cluster/quota-memory-cpu-namespace/)中的示例。 + + 若想避免这类问题，请参考 + [演练](/zh/docs/tasks/administer-cluster/manage-resources/quota-memory-cpu-namespace/)示例。 + + +ResourceQuota 对象的名称必须时合法的 +[DNS 子域名](/zh/docs/concepts/overview/working-with-objects/names#dns-subdomain-names)。 -- 在具有 32 GiB 内存和 16 核 CPU 资源的集群中，允许 A 团队使用 20 GiB 内存 和 10 核的 CPU 资源，允许 B 团队使用 10 GiB 内存和 4 核的 CPU 资源，并且预留 2 GiB 内存和 2 核的 CPU 资源供将来分配。 +- 在具有 32 GiB 内存和 16 核 CPU 资源的集群中，允许 A 团队使用 20 GiB 内存 和 10 核的 CPU 资源， + 允许 B 团队使用 10 GiB 内存和 4 核的 CPU 资源，并且预留 2 GiB 内存和 2 核的 CPU 资源供将来分配。 - 限制 "testing" 命名空间使用 1 核 CPU 资源和 1GiB 内存。允许 "production" 命名空间使用任意数量。 在集群容量小于各命名空间配额总和的情况下，可能存在资源竞争。资源竞争时，Kubernetes 系统会遵循先到先得的原则。 - 不管是资源竞争还是配额的修改，都不会影响已经创建的资源使用对象。 ## 启用资源配额 - -资源配额的支持在很多 Kubernetes 版本中是默认开启的。当 apiserver `--enable-admission-plugins=` 参数中包含 `ResourceQuota` 时，资源配额会被启用。 +资源配额的支持在很多 Kubernetes 版本中是默认开启的。当 apiserver `--enable-admission-plugins=` +参数中包含 `ResourceQuota` 时，资源配额会被启用。 ## 计算资源配额 - -用户可以对给定命名空间下的可被请求的[计算资源](/docs/user-guide/compute-resources)总量进行限制。 +用户可以对给定命名空间下的可被请求的 +[计算资源](/zh/docs/concepts/configuration/manage-resources-containers/) +总量进行限制。 | 资源名称 | 描述 | -| --------------------- | ----------------------------------------------------------- | +| --------------------- | --------------------------------------------- | | `limits.cpu` | 所有非终止状态的 Pod，其 CPU 限额总量不能超过该值。 | | `limits.memory` | 所有非终止状态的 Pod，其内存限额总量不能超过该值。 | | `requests.cpu` | 所有非终止状态的 Pod，其 CPU 需求总量不能超过该值。 | @@ -143,21 +150,23 @@ The following resource types are supported: -### 扩展资源的资源配额 - -除上述资源外，在 Kubernetes 1.10 版本中，还添加了对[扩展资源](/zh/docs/concepts/configuration/manage-resources-containers/#扩展资源-extended-resources)的支持。 +### 扩展资源的资源配额 + +除上述资源外，在 Kubernetes 1.10 版本中，还添加了对 +[扩展资源](/zh/docs/concepts/configuration/manage-resources-containers/#extended-resources) +的支持。 -由于扩展资源不可超量分配，因此没有必要在配额中为同一扩展资源同时指定 `requests` 和 `limits`。对于扩展资源而言，目前仅允许使用前缀为 `requests.` 的配额项。 +由于扩展资源不可超量分配，因此没有必要在配额中为同一扩展资源同时指定 `requests` 和 `limits`。 +对于扩展资源而言，目前仅允许使用前缀为 `requests.` 的配额项。 ## 存储资源配额 - -用户可以对给定命名空间下的[存储资源](/docs/user-guide/persistent-volumes)总量进行限制。 +用户可以对给定命名空间下的[存储资源](/zh/docs/concepts/storage/persistent-volumes/)总量进行限制。 - 此外，还可以根据相关的存储类（Storage Class）来限制存储资源的消耗。 ## 对象数量配额 - Kubernetes 1.9 版本增加了使用以下语法对所有标准的、命名空间域的资源类型进行配额设置的支持。 * `count/.` @@ -263,7 +269,6 @@ For example, to create a quota on a `widgets` custom resource in the `example.co Kubernetes 1.15 版本增加了对使用相同语法来约束自定义资源的支持。 例如，要对 `example.com` API 组中的自定义资源 `widgets` 设置配额，请使用 `count/widgets.example.com`。 - 在 Kubernetes 1.9 版本之前，可以在有限的一组资源上实施一般性的对象数量配额。 此外，还可以进一步按资源的类型设置其配额。 - 支持以下类型： -例如，`pods` 配额统计某个命名空间中所创建的、非终止状态的 `Pod` 个数并确保其不超过某上限值。用户可能希望在某命名空间中设置 `pods` 配额，以避免有用户创建很多小的 Pod，从而耗尽集群所能提供的 Pod IP 地址。 +例如，`pods` 配额统计某个命名空间中所创建的、非终止状态的 `Pod` 个数并确保其不超过某上限值。 +用户可能希望在某命名空间中设置 `pods` 配额，以避免有用户创建很多小的 Pod，从而耗尽集群所能提供的 Pod IP 地址。 -## 配额作用域 - -每个配额都有一组相关的作用域（scope），配额只会对作用域内的资源生效。配额机制仅统计所列举的作用域的交集中的资源用量。 +## 配额作用域 {#quota-scopes} + +每个配额都有一组相关的作用域（scope），配额只会对作用域内的资源生效。 +配额机制仅统计所列举的作用域的交集中的资源用量。 `BestEffort` 作用域限制配额跟踪以下资源：`pods` - `Terminating`、`NotTerminating` 和 `NotBestEffort` 这三种作用域限制配额跟踪以下资源： * `cpu` @@ -383,18 +387,17 @@ Pods can be created at a specific [priority](/docs/concepts/configuration/pod-pr You can control a pod's consumption of system resources based on a pod's priority, by using the `scopeSelector` field in the quota spec. --> -Pod 可以创建为特定的[优先级](/docs/concepts/configuration/pod-priority-preemption/#pod-priority)。 +Pod 可以创建为特定的[优先级](/zh/docs/concepts/configuration/pod-priority-preemption/#pod-priority)。 通过使用配额规约中的 `scopeSelector` 字段，用户可以根据 Pod 的优先级控制其系统资源消耗。 -仅当配额规范中的 `scopeSelector` 字段选择到某 Pod 时，配额机制才会匹配和计量 Pod 的资源消耗。 - +仅当配额规范中的 `scopeSelector` 字段选择到某 Pod 时，配额机制才会匹配和计量 Pod 的资源消耗。 + 本示例创建一个配额对象，并将其与具有特定优先级的 Pod 进行匹配。 该示例的工作方式如下： @@ -405,9 +408,7 @@ works as follows: - 集群中的 Pod 可取三个优先级类之一，即 "low"、"medium"、"high"。 - 为每个优先级创建一个配额对象。 - + 将以下 YAML 保存到文件 `quota.yml` 中。 ```yaml @@ -467,7 +468,7 @@ Apply the YAML using `kubectl create`. kubectl create -f ./quota.yml ``` -```shell +``` resourcequota/pods-high created resourcequota/pods-medium created resourcequota/pods-low created @@ -482,7 +483,7 @@ Verify that `Used` quota is `0` using `kubectl describe quota`. kubectl describe quota ``` -```shell +``` Name: pods-high Namespace: default Resource Used Hard @@ -557,7 +558,7 @@ the other two quotas are unchanged. kubectl describe quota ``` -```shell +``` Name: pods-high Namespace: default Resource Used Hard @@ -597,13 +598,12 @@ pods 0 10 -## 请求与限制 - +## 请求与限制 {#requests-vs-limits} + 分配计算资源时，每个容器可以为 CPU 或内存指定请求和约束。 配额可以针对二者之一进行设置。 @@ -612,16 +612,16 @@ If the quota has a value specified for `requests.cpu` or `requests.memory`, then container makes an explicit request for those resources. If the quota has a value specified for `limits.cpu` or `limits.memory`, then it requires that every incoming container specifies an explicit limit for those resources. --> -如果配额中指定了 `requests.cpu` 或 `requests.memory` 的值，则它要求每个容器都显式给出对这些资源的请求。同理，如果配额中指定了 `limits.cpu` 或 `limits.memory` 的值，那么它要求每个容器都显式设定对应资源的限制。 +如果配额中指定了 `requests.cpu` 或 `requests.memory` 的值，则它要求每个容器都显式给出对这些资源的请求。 +同理，如果配额中指定了 `limits.cpu` 或 `limits.memory` 的值，那么它要求每个容器都显式设定对应资源的限制。 ## 查看和设置配额 {#viewing-and-setting-quotas} - Kubectl 支持创建、更新和查看配额： ```shell @@ -674,7 +674,7 @@ kubectl create -f ./object-counts.yaml --namespace=myspace kubectl get quota --namespace=myspace ``` -```shell +``` NAME AGE compute-resources 30s object-counts 32s @@ -684,7 +684,7 @@ object-counts 32s kubectl describe quota compute-resources --namespace=myspace ``` -```shell +``` Name: compute-resources Namespace: myspace Resource Used Hard @@ -700,7 +700,7 @@ requests.nvidia.com/gpu 0 4 kubectl describe quota object-counts --namespace=myspace ``` -```shell +``` Name: object-counts Namespace: myspace Resource Used Hard @@ -736,7 +736,7 @@ kubectl create deployment nginx --image=nginx --namespace=myspace kubectl describe quota --namespace=myspace ``` -```shell +``` Name: test Namespace: myspace Resource Used Hard @@ -749,27 +749,26 @@ count/secrets 1 4 -## 配额和集群容量 - -资源配额与集群资源总量是完全独立的。它们通过绝对的单位来配置。所以，为集群添加节点时，资源配额*不会*自动赋予每个命名空间消耗更多资源的能力。 +## 配额和集群容量 {#quota-and-cluster-capacity} + +资源配额与集群资源总量是完全独立的。它们通过绝对的单位来配置。 +所以，为集群添加节点时，资源配额*不会*自动赋予每个命名空间消耗更多资源的能力。 -有时可能需要资源配额支持更复杂的策略，比如： - +有时可能需要资源配额支持更复杂的策略，比如： + - 在几个团队中按比例划分总的集群资源。 - 允许每个租户根据需要增加资源使用量，但要有足够的限制以防止资源意外耗尽。 - 探测某个命名空间的需求，添加物理节点并扩大资源配额值。 @@ -779,7 +778,8 @@ Such policies could be implemented using `ResourceQuotas` as building blocks, by writing a "controller" that watches the quota usage and adjusts the quota hard limits of each namespace according to other signals. --> -这些策略可以通过将资源配额作为一个组成模块、手动编写一个控制器来监控资源使用情况，并结合其他信号调整命名空间上的硬性资源配额来实现。 +这些策略可以通过将资源配额作为一个组成模块、手动编写一个控制器来监控资源使用情况， +并结合其他信号调整命名空间上的硬性资源配额来实现。 ## 默认情况下限制特定优先级的资源消耗 - -有时候可能希望当且仅当某名字空间中存在匹配的配额对象时，才可以创建特定优先级（例如 "cluster-services"）的 Pod。 +有时候可能希望当且仅当某名字空间中存在匹配的配额对象时，才可以创建特定优先级 +（例如 "cluster-services"）的 Pod。 -通过这种机制，操作人员能够将限制某些高优先级类仅出现在有限数量的命名空间中，而并非每个命名空间默认情况下都能够使用这些优先级类。 +通过这种机制，操作人员能够将限制某些高优先级类仅出现在有限数量的命名空间中， +而并非每个命名空间默认情况下都能够使用这些优先级类。 要实现此目的，应使用 kube-apiserver 标志 `--admission-control-config-file` 传递如下配置文件的路径： @@ -827,13 +828,13 @@ plugins: {{% /tab %}} {{% tab name="apiserver.k8s.io/v1alpha1" %}} ```yaml -# 在 Kubernetes 1.17 中已不被推荐使用，请使用 apiserver.config.k8s.io/v1 +# 在 Kubernetes 1.17 中已不推荐使用，请使用 apiserver.config.k8s.io/v1 apiVersion: apiserver.k8s.io/v1alpha1 kind: AdmissionConfiguration plugins: - name: "ResourceQuota" configuration: - # 在 Kubernetes 1.17 中已不被推荐使用，请使用 apiserver.config.k8s.io/v1, ResourceQuotaConfiguration + # 在 Kubernetes 1.17 中已不推荐使用，请使用 apiserver.config.k8s.io/v1, ResourceQuotaConfiguration apiVersion: resourcequota.admission.k8s.io/v1beta1 kind: Configuration limitedResources: @@ -848,12 +849,11 @@ plugins: 现在，仅当命名空间中存在匹配的 `scopeSelector` 的配额对象时，才允许使用 "cluster-services" Pod。 - 示例： ```yaml @@ -867,24 +867,22 @@ For example: -有关更多信息，请参见 [LimitedResources](https://github.com/kubernetes/kubernetes/pull/36765) 和[优先级类配额支持的设计文档](https://github.com/kubernetes/community/blob/master/contributors/design-proposals/scheduling/pod-priority-resourcequota.md)。 +有关更多信息，请参见 [LimitedResources](https://github.com/kubernetes/kubernetes/pull/36765) 和 +[优先级类配额支持的设计文档](https://github.com/kubernetes/community/blob/master/contributors/design-proposals/scheduling/pod-priority-resourcequota.md)。 ## 示例 - -查看[如何使用资源配额的详细示例](/docs/tasks/administer-cluster/quota-api-object/)。 - - +查看[如何使用资源配额的详细示例](/zh/docs/tasks/administer-cluster/quota-api-object/)。 ## {{% heading "whatsnext" %}} - -查看[资源配额设计文档](https://git.k8s.io/community/contributors/design-proposals/resource-management/admission_control_resource_quota.md)了解更多信息。 +- 查看[资源配额设计文档](https://git.k8s.io/community/contributors/design-proposals/resource-management/admission_control_resource_quota.md) + 了解更多信息。