工作负载概述

容器组（Pod）

容器组（Pod）是Kubernetes创建或部署的最小单位。一个Pod封装一个或多个容器（container）、存储资源（volume）、一个独立的网络IP以及管理控制容器运行方式的策略选项。

Pod使用主要分为两种方式：

• Pod中运行一个容器。这是Kubernetes最常见的用法，您可以将Pod视为单个封装的容器，但是Kubernetes是直接管理Pod而不是容器。
• Pod中运行多个需要耦合在一起工作、需要共享资源的容器。通常这种场景下应用包含一个主容器和几个辅助容器（SideCar Container），如图1所示，例如主容器为一个web服务器，从一个固定目录下对外提供文件服务，而辅助容器周期性的从外部下载文件存到这个固定目录下。
  图1 Pod
  

实际使用中很少直接创建Pod，而是使用Kubernetes中称为Controller的抽象层来管理Pod实例，例如Deployment和Job。Controller可以创建和管理多个Pod，提供副本管理、滚动升级和自愈能力。通常，Controller会使用Pod Template来创建相应的Pod。

无状态负载（Deployment）

Pod是Kubernetes创建或部署的最小单位，但是Pod是被设计为相对短暂的一次性实体，Pod可以被驱逐（当节点资源不足时）、随着集群的节点崩溃而消失。Kubernetes提供了Controller（控制器）来管理Pod，Controller可以创建和管理多个Pod，提供副本管理、滚动升级和自愈能力，其中最为常用的就是Deployment。

图2 Deployment

一个Deployment可以包含一个或多个Pod副本，每个Pod副本的角色相同，所以系统会自动为Deployment的多个Pod副本分发请求。

Deployment集成了上线部署、滚动升级、创建副本、恢复上线的功能，在某种程度上，Deployment实现无人值守的上线，大大降低了上线过程的复杂性和操作风险。

有状态负载（StatefulSet）

Deployment控制器下的Pod都有个共同特点，那就是每个Pod除了名称和IP地址不同，其余完全相同。需要的时候，Deployment可以通过Pod模板创建新的Pod；不需要的时候，Deployment就可以删除任意一个Pod。

但是在某些场景下，这并不满足需求，比如有些分布式的场景，要求每个Pod都有自己单独的状态时，比如分布式数据库，每个Pod要求有单独的存储，这时Deployment无法满足业务需求。

分布式有状态应用的特点主要是应用中每个部分的角色不同（即分工不同），比如数据库有主备、Pod之间有依赖，在Kubernetes中部署有状态应用对Pod有如下要求：

• Pod能够被别的Pod找到，要求Pod有固定的标识。
• 每个Pod有单独存储，Pod被删除恢复后，必须读取原来的数据，否则状态就会不一致。

Kubernetes提供了StatefulSet来解决这个问题，其具体如下：

1. StatefulSet给每个Pod提供固定名称，Pod名称增加从0-N的固定后缀，Pod重新调度后Pod名称和HostName不变。
2. StatefulSet通过Headless Service给每个Pod提供固定的访问域名。
3. StatefulSet通过创建固定标识的PVC保证Pod重新调度后还是能访问到相同的持久化数据。

   

守护进程集（DaemonSet）

DaemonSet（守护进程集）在集群的每个节点上运行一个Pod，且保证只有一个Pod，非常适合一些系统层面的应用，例如日志收集、资源监控等，这类应用需要每个节点都运行，且不需要太多实例，一个比较好的例子就是Kubernetes的kube-proxy。

DaemonSet跟节点相关，如果节点异常，也不会在其他节点重新创建。

图3 DaemonSet

普通任务（Job）和定时任务（CronJob）

Job和CronJob是负责批量处理短暂的一次性任务（short lived one-off tasks），即仅执行一次的任务，它保证批处理任务的一个或多个Pod成功结束。

• Job：是Kubernetes用来控制批处理型任务的资源对象。批处理业务与长期伺服业务（Deployment、StatefulSet）的主要区别是批处理业务的运行有头有尾，而长期伺服业务在用户不停止的情况下永远运行。Job管理的Pod根据用户的设置把任务成功完成就自动退出（Pod自动删除）。
• CronJob：是基于时间的Job，就类似于Linux系统的crontab文件中的一行，在指定的时间周期运行指定的Job。

任务负载的这种用完即停止的特性特别适合一次性任务，比如持续集成。

工作负载生命周期说明