如何对 StatefulSet 进行“滚动更新”（rolling update）？
你只要修改 StatefulSet 的 Pod 模板，就会自动触发“滚动更新”:
kubectl patch statefulset mysql –type=json -p=[{“op”: “replace”, “path”: “/spec/template/spec/containers/0/image”, “value”:”mysql:5.7.23″}]
在这里，我使用了 kubectl patch 命令。它的意思是，以“补丁”的方式（JSON 格式的）修改一个 API 对象的指定字段，也就是我在后面指定的“spec/template/spec/containers/0/image”。
这样，StatefulSet Controller 就会按照与 Pod 编号相反的顺序，从最后一个 Pod 开始，逐一更新这个 StatefulSet 管理的每个 Pod。而如果更新发生了错误，这次“滚动更新”就会停止。此外，StatefulSet 的“滚动更新”还允许我们进行更精细的控制，比如金丝雀发布（Canary Deploy）或者灰度发布，这意味着应用的多个实例中被指定的一部分不会被更新到最新的版本。
这个字段，正是 StatefulSet 的 spec.updateStrategy.rollingUpdate 的 partition 字段。
比如，现在我将前面这个 StatefulSet 的 partition 字段设置为 2：
kubectl patch statefulset mysql -p {“spec”:{“updateStrategy”:{“type”:”RollingUpdate”,”rollingUpdate”:{“partition”:2}}}}
其中，kubectl patch 命令后面的参数（JSON 格式的），就是 partition 字段在 API 对象里的路径。所以，上述操作等同于直接使用 kubectl edit 命令，打开这个对象，把 partition 字段修改为 2。
这样，我就指定了当 Pod 模板发生变化的时候，比如 MySQL 镜像更新到 5.7.23，那么只有序号大于或者等于 2 的 Pod 会被更新到这个版本。并且，如果你删除或者重启了序号小于 2 的 Pod，等它再次启动后，也会保持原先的 5.7.2 版本，绝不会被升级到 5.7.23 版本。
下面重点讲解一个知识点：DaemonSet
顾名思义，DaemonSet 的主要作用，是让你在 Kubernetes 集群里，运行一个 Daemon Pod。 所以，这个 Pod 有如下三个特征：
这个 Pod 运行在 Kubernetes 集群里的每一个节点（Node）上；每个节点上只有一个这样的 Pod 实例；当有新的节点加入 Kubernetes 集群后，该 Pod 会自动地在新节点上被创建出来；而当旧节点被删除后，它上面的 Pod 也相应地会被回收掉。这个机制听起来很简单，但 Daemon Pod 的意义确实是非常重要的
列举几个例子：
各种网络插件的 Agent 组件，都必须运行在每一个节点上，用来处理这个节点上的容器网络；各种存储插件的 Agent 组件，也必须运行在每一个节点上，用来在这个节点上挂载远程存储目录，操作容器的 Volume 目录；各种监控组件和日志组件，也必须运行在每一个节点上，负责这个节点上的监控信息和日志搜集。更重要的是，跟其他编排对象不一样，DaemonSet 开始运行的时机，很多时候比整个 Kubernetes 集群出现的时机都要早。
这个乍一听起来可能有点儿奇怪。但其实你来想一下：如果这个 DaemonSet 正是一个网络插件的 Agent 组件呢？
这个时候，整个 Kubernetes 集群里还没有可用的容器网络，所有 Worker 节点的状态都是 NotReady（NetworkReady=false）。这种情况下，普通的 Pod 肯定不能运行在这个集群上。所以，这也就意味着 DaemonSet 的设计，必须要有某种“过人之处”才行。
API 对象的定义
为了弄清楚 DaemonSet 的工作原理，我们还是按照老规矩，先从它的 API 对象的定义说起。
apiVersion: apps/v1 kind: DaemonSet metadata: name: fluentd-elasticsearch namespace: kube-system labels: k8s-app: fluentd-logging spec: selector: matchLabels: name: fluentd-elasticsearch template: metadata: labels: name: fluentd-elasticsearch spec: tolerations: – key: node-role.kubernetes.io/master effect: NoSchedule containers: – name: fluentd-elasticsearch image: k8s.gcr.io/fluentd-elasticsearch:1.20 resources: limits: memory: 200Mi requests: cpu: 100m memory: 200Mi volumeMounts: – name: varlog mountPath: /var/log – name: varlibdockercontainers mountPath: /var/lib/docker/containers readOnly: true terminationGracePeriodSeconds: 30 volumes: – name: varlog hostPath: path: /var/log – name: varlibdockercontainers hostPath: path: /var/lib/docker/containers这个 DaemonSet，管理的是一个 fluentd-elasticsearch 镜像的 Pod。这个镜像的功能非常实用：通过 fluentd 将 Docker 容器里的日志转发到 ElasticSearch 中。
可以看到，DaemonSet 跟 Deployment 其实非常相似，只不过是没有 replicas 字段；它也使用 selector 选择管理所有携带了 name=fluentd-elasticsearch 标签的 Pod。
而这些 Pod 的模板，也是用 template 字段定义的。在这个字段中，我们定义了一个使用 fluentd-elasticsearch:1.20 镜像的容器，而且这个容器挂载了两个 hostPath 类型的 Volume，分别对应宿主机的 /var/log 目录和 /var/lib/docker/containers 目录。
显然，fluentd 启动之后，它会从这两个目录里搜集日志信息，并转发给 ElasticSearch 保存。这样，我们通过 ElasticSearch 就可以很方便地检索这些日志了。
需要注意的是，Docker 容器里应用的日志，默认会保存在宿主机的 /var/lib/docker/containers/{{. 容器 ID}}/{{. 容器 ID}}-json.log 文件里，所以这个目录正是 fluentd 的搜集目标。
那么，DaemonSet 又是如何保证每个 Node 上有且只有一个被管理的 Pod 呢？
显然，这是一个典型的“控制器模型”能够处理的问题。
DaemonSet Controller，首先从 Etcd 里获取所有的 Node 列表，然后遍历所有的 Node。这时，它就可以很容易地去检查，当前这个 Node 上是不是有一个携带了 name=fluentd-elasticsearch 标签的 Pod 在运行。
而检查的结果，可能有这么三种情况：
没有这种 Pod，那么就意味着要在这个 Node 上创建这样一个 Pod；
有这种 Pod，但是数量大于 1，那就说明要把多余的 Pod 从这个 Node 上删除掉；
正好只有一个这种 Pod，那说明这个节点是正常的。
其中，删除节点（Node）上多余的 Pod 非常简单，直接调用 Kubernetes API 就可以了。
如何在指定的 Node 上创建新 Pod 呢？
如果你已经熟悉了 Pod API 对象的话，那一定可以立刻说出答案：用 nodeSelector，选择 Node 的名字即可。
不过，在 Kubernetes 项目里，nodeSelector 其实已经是一个将要被废弃的字段了。因为，现在有了一个新的、功能更完善的字段可以代替它，即：nodeAffinity。我来举个例子：
apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: with-node-affinity spec: affinity: nodeAffinity: requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution: nodeSelectorTerms: – matchExpressions: – key: metadata.name operator: In values: – node-geektime在这个 Pod 里，我声明了一个 spec.affinity 字段，然后定义了一个 nodeAffinity。其中，spec.affinity 字段，是 Pod 里跟调度相关的一个字段。关于它的完整内容，我会在讲解调度策略的时候再详细阐述。
nodeAffinity 含义
而在这里，我定义的 nodeAffinity 的含义是：
requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution：它的意思是说，这个 nodeAffinity 必须在每次调度的时候予以考虑。同时，这也意味着你可以设置在某些情况下不考虑这个 nodeAffinity；
这个 Pod，将来只允许运行在“metadata.name”是“node-geektime”的节点上。
在这里，你应该注意到 nodeAffinity 的定义，可以支持更加丰富的语法，比如 operator: In（即：部分匹配；如果你定义 operator: Equal，就是完全匹配），这也正是 nodeAffinity 会取代 nodeSelector 的原因之一。
所以，我们的 DaemonSet Controller 会在创建 Pod 的时候，自动在这个 Pod 的 API 对象里，加上这样一个 nodeAffinity 定义。其中，需要绑定的节点名字，正是当前正在遍历的这个 Node。
当然，DaemonSet 并不需要修改用户提交的 YAML 文件里的 Pod 模板，而是在向 Kubernetes 发起请求之前，直接修改根据模板生成的 Pod 对象。这个思路，也正是我在前面讲解 Pod 对象时介绍过的。
此外，DaemonSet 还会给这个 Pod 自动加上另外一个与调度相关的字段，叫作 tolerations。这个字段意味着这个 Pod，会“容忍”（Toleration）某些 Node 的“污点”（Taint）。
而 DaemonSet 自动加上的 tolerations 字段，格式如下所示：
apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: with-toleration spec: tolerations: – key: node.kubernetes.io/unschedulable operator: Exists effect: NoSchedule这个 Toleration 的含义是：“容忍”所有被标记为 unschedulable“污点”的 Node；“容忍”的效果是允许调度。
而在正常情况下，被标记了 unschedulable“污点”的 Node，是不会有任何 Pod 被调度上去的（effect: NoSchedule）。可是，DaemonSet 自动地给被管理的 Pod 加上了这个特殊的 Toleration，就使得这些 Pod 可以忽略这个限制，继而保证每个节点上都会被调度一个 Pod。当然，如果这个节点有故障的话，这个 Pod 可能会启动失败，而 DaemonSet 则会始终尝试下去，直到 Pod 启动成功。
这时，你应该可以猜到，我在前面介绍到的DaemonSet 的“过人之处”，其实就是依靠 Toleration 实现的。
假如当前 DaemonSet 管理的，是一个网络插件的 Agent Pod，那么你就必须在这个 DaemonSet 的 YAML 文件里，给它的 Pod 模板加上一个能够“容忍”node.kubernetes.io/network-unavailable“污点”的 Toleration。正如下面这个例子所示：
… template: metadata: labels: name: network-plugin-agent spec: tolerations: – key: node.kubernetes.io/network-unavailable operator: Exists effect: NoSchedule在 Kubernetes 项目中，当一个节点的网络插件尚未安装时，这个节点就会被自动加上名为node.kubernetes.io/network-unavailable的“污点”。
而通过这样一个 Toleration，调度器在调度这个 Pod 的时候，就会忽略当前节点上的“污点”，从而成功地将网络插件的 Agent 组件调度到这台机器上启动起来。
这种机制，正是我们在部署 Kubernetes 集群的时候，能够先部署 Kubernetes 本身、再部署网络插件的根本原因：因为当时我们所创建的 Weave 的 YAML，实际上就是一个 DaemonSet。
至此，通过上面这些内容，你应该能够明白，DaemonSet 其实是一个非常简单的控制器。在它的控制循环中，只需要遍历所有节点，然后根据节点上是否有被管理 Pod 的情况，来决定是否要创建或者删除一个 Pod。
只不过，在创建每个 Pod 的时候，DaemonSet 会自动给这个 Pod 加上一个 nodeAffinity，从而保证这个 Pod 只会在指定节点上启动。同时，它还会自动给这个 Pod 加上一个 Toleration，从而忽略节点的 unschedulable“污点”。
当然，你也可以在 Pod 模板里加上更多种类的 Toleration，从而利用 DaemonSet 实现自己的目的。比如，在这个 fluentd-elasticsearch DaemonSet 里，我就给它加上了这样的 Toleration：
tolerations: – key: node-role.kubernetes.io/master effect: NoSchedule这是因为在默认情况下，Kubernetes 集群不允许用户在 Master 节点部署 Pod。因为，Master 节点默认携带了一个叫作node-role.kubernetes.io/master的“污点”。所以，为了能在 Master 节点上部署 DaemonSet 的 Pod，我就必须让这个 Pod“容忍”这个“污点”。
以上就是k8s编排之DaemonSet知识点详解的详细内容，更多关于k8s编排DaemonSet的资料请关注其它相关文章！
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