搭建k8s本地环境minikube
搭建k8s本地环境minikube的步骤如下：安装Docker：访问Docker官方网站的产品文档页面，下载适合您操作系统的Docker安装程序。按照官方指引完成Docker的安装。安装完成后，通过Docker的镜像仓库获取所需资源，并使用命令进行安装验证，确保Docker已成功安装并运行。安装Minikube：访问Minikube的官方文档页面。
搭建k8s本地环境，尤其是使用minikube，是为了在开发过程中保持与生产环境一致，方便进行实验和调试。在选择小型k8s时，市面上有k0s、MicroK8s、kind、k3s和Minikube等供开发者挑选。其中，Minikube因其易于配置和使用，受到广泛欢迎。开始搭建过程，首先需要安装Docker。
此外，使用kubeconfig多配置文件切换工具和node-shell脚本可以简化K8s宿主机根密码修改的过程。Kuboard.cn提供了基于microk8s的快速实践指南，帮助用户在本地环境中上手Kubernetes。对比其他工具，MicroK8s、K3s和minikube各有优势。MicroK8s以其轻量级和快速安装的特点脱颖而出，适合边缘计算和物联网场景。
集群启动完成后，系统生成并运行名为minikube的容器。通过执行kubectl version --short命令，可以检查K8s集群版本，验证环境搭建是否成功。
k8s从私有仓库拉取镜像创建pod时ImagePullBackOff
1、假如我们自己搭建k8spod镜像了私有仓库k8spod镜像，并在其中上传了需要使用的镜像。这时候我们在k8s集群的机器上，通过 docker pull 是能拉取到私有仓库镜像的。但是k8s是获取不到docker的私有仓库的认证信息的，这时候就会出现ImagePullBackOff的问题。
2、ErrImagePull或ImagePullBackOff：这类问题多与镜像仓库有关。可能是由于镜像仓库在推送镜像过程中出现清理或同步问题，导致拉取镜像失败。解决办法是检查镜像仓库的同步状态，确保镜像存在并可被拉取。Pending：Pending状态涉及的问题多样，可能与资源调度、配置错误或网络问题有关。
3、含义：容器已终止，并且至少一个容器以失败方式退出。可能原因：容器内部错误或系统资源问题。排查方法：检查容器退出状态、错误日志及系统资源使用情况。ImagePullBackOff / ErrImagePull 状态：含义：镜像拉取失败。可能原因：镜像不存在、网络问题或需要进行认证。
4、常见导致pod长时间处于“ContainerCreating”状态的原因包括镜像拉取问题、资源不足、持久卷问题、网络问题以及安全上下文或Docker/运行时问题。要排查镜像拉取问题，可使用kubectl describe pod命令检查pod事件，寻找“Failed to pull image”或“ImagePullBackOff”事件，表明镜像拉取存在问题。
Kubernetes的安装配置
Kubernetes的安装配置主要包括以下步骤：环境准备：配置操作系统：如Centos 7，设置主机名、时区等。关闭安全模块：关闭SELinux等安全模块。关闭防火墙：确保节点间通信不受阻碍。时间同步：确保所有节点的时间同步，以避免时间相关的问题。安装必要软件：如Docker和kubeadm。
在所有节点上配置containerd所需的模块，并启动containerd。安装kubeadm、kubelet、kubectl，这是Kubernetes的核心组件。集群初始化：在master1节点执行kubeadm init命令，下载镜像并初始化集群。记录生成的token值，用于后续节点加入集群。配置环境变量，以便能够使用kubectl命令管理集群。
集群安装配置包括选择镜像、编写脚本执行，配置网络协议，初始化集群信息，以及在Master和Node节点上执行特定命令。遇到问题时，可能需要重置节点或查看Pod状态。一旦集群配置完毕，可以使用kubectl管理命名空间、Pod、服务和集群信息，甚至安装K8S可视化仪表盘进行监控。
安装Calico网络插件，并配置其以支持IPv4/IPv6双栈。配置网络策略以控制Pod间的通信。安装DNS：安装CoreDNS，并配置其以解析集群内的域名。监控工具：安装Metrics Server，以监控集群的资源使用情况。集群验证：部署并验证Pod、服务和网络连通性，确保集群正常工作。
K8S故障检查-Pod处于ContainerCreating状态
1、常见导致pod长时间处于“ContainerCreating”状态的原因包括镜像拉取问题、资源不足、持久卷问题、网络问题以及安全上下文或Docker/运行时问题。要排查镜像拉取问题，可使用kubectl describe pod命令检查pod事件，寻找“Failed to pull image”或“ImagePullBackOff”事件，表明镜像拉取存在问题。
2、面对k8s应用卡在ContainerCreating状态的困扰，我通过kubectl describe po命令获取到了关键的日志信息。
3、ContainerCreating：这种情况表示容器正在创建中，常见于配置问题导致的容器创建失败。例如，当使用docker服务时，可能会遇到节点上的kube-proxy、kubelet或docker服务重启后容器仍无法创建的情况。解决这类问题，通常需要检查服务的运行状态，确认资源是否充足，或者是否存在网络、存储配置问题。
4、一个pod的完整创建，通常会伴随着各种事件的产生，k8s种事件的种类总共只有4种：PodStatus 有一组PodConditions。PodCondition中的ConditionStatus，它代表了当前pod是否处于某一个阶段（PodScheduled，Ready，Initialized，Unschedulable），“true” 表示处于，“false”表示不处于。
K8S部署notebook镜像文件,然后不同形式访问
部署notebook镜像：使用docker命令，执行`docker pull jupyter/datascience-notebook：2023-06-01`。启动notebook服务，指定8090端口，注意内部默认端口为8888。访问notebook有多种形式：内部访问：通过集群的IP地址访问。外部访问 - NodePort形式：创建service配置文件，如service-nodeport.yaml，指定外部访问端口。
首先准备所需镜像，将镜像拉取并推送到内网镜像仓库，修改 manifest 文件的镜像地址，打包项目并上传到部署服务器，创建 kubeflow 工作目录，创建 StorageClass 并设置为默认。部署完成后，访问 kubeflow UI，使用 NodePort 类型的访问方式：node 节点 IP + 31380 端口。
安装完成后，开始安装gpu-manager，可参考腾讯开源的vgpu方案教程。需要下载thomassong/gpu-manager：0.9或相关tag的镜像，并与gpu-admission镜像一同拉取。确保节点设置正确。接下来，使用notebook挂载GPU，通过yaml配置来显示GPU资源已被使用。通过service负载均衡，外部可以访问notebook服务。
【K8s是什么?】比较Docker容器、K8s和GKE的架构与优势
1、K8s以集群为单位，将服务控制和资源分配分开，通过Control Plane统一管理Node和Pod，实现了服务的自动化部署、修复、负载均衡和权限控制。Pod作为最小服务单元，内部管理复杂度降低，方便扩展和沟通。然而，K8s的构建和维护过程繁琐，包括资源设置、安装套件和网络配置等，且一旦出错，问题排查耗时。
2、这使得Docker容器在资源利用率和启动速度方面具有明显的优势。k8s集群管理：虽然k8s本身不直接提供容器的轻量级特性，但它通过高效的集群管理和调度策略，可以充分利用Docker容器的轻量级优势，实现资源的高效利用和应用的快速部署。
3、k8s：k8s是一个开源的容器集群管理系统。它专注于容器集群的自动化部署、自动扩缩容、维护以及服务发现等功能，提供了更为全面的容器管理解决方案。 运行机制： Docker：Docker容器内的应用程序进程直接运行在宿主机的内核上。
4、Docker：Docker更适合用于单个应用的容器化、开发和测试环境，以及轻量级的虚拟化场景。k8s：k8s则更适合用于大规模容器化应用的部署和管理，特别是在云计算和微服务架构中，k8s能够提供强大的集群管理和调度能力。综上所述，Docker和k8s在定义、功能、运行层面、架构与组件以及应用场景等方面都存在显著差异。
