今天要來實作 Expose Pod Information to Containers Through Environment Variables 這個任務
k8s 可以透過兩種方式來把 Pod 與 Container 的設定值傳入執行中的 Container:
這兩個種方式統稱做 Downward API
1 透過 Environment variables 傳入 Pod 的設定值
2 透過 Environment variables 傳入 Container 的設定值
建立 dapi-envars-pod.yaml 如下:
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: dapi-envars-fieldref
spec:
containers:
- name: test-container
image: k8s.gcr.io/busybox
command: [ "sh", "-c"]
args:
- while true; do
echo -en '\n';
printenv MY_NODE_NAME MY_POD_NAME MY_POD_NAMESPACE;
printenv MY_POD_IP MY_POD_SERVICE_ACCOUNT;
sleep 10;
done;
env:
- name: MY_NODE_NAME
valueFrom:
fieldRef:
fieldPath: spec.nodeName
- name: MY_POD_NAME
valueFrom:
fieldRef:
fieldPath: metadata.name
- name: MY_POD_NAMESPACE
valueFrom:
fieldRef:
fieldPath: metadata.namespace
- name: MY_POD_IP
valueFrom:
fieldRef:
fieldPath: status.podIP
- name: MY_POD_SERVICE_ACCOUNT
valueFrom:
fieldRef:
fieldPath: spec.serviceAccountName
restartPolicy: Never
建立一個 Pod
設定名稱為 dapi-envars-fieldref
設定 container image 使用 k8s.gcr.io/busybox
設定 container 執行命令為 sh -c
設定 container 執行參數如下
while true; do
echo -en '\n';
printenv MY_NODE_NAME MY_POD_NAME MY_POD_NAMESPACE;
printenv MY_POD_IP MY_POD_SERVICE_ACCOUNT;
sleep 10;
done;
設定 container 環境變數 MY_NODE_NAME 為 Pod field spec.nodeName
設定 container 環境變數 MY_POD_NAME 為 Pod field metadata.name
設定 container 環境變數 MY_POD_NAMESPACE 為 Pod field metadata.namespace
設定 container 環境變數 MY_POD_IP 為 Pod field status.podIP
設定 container 環境變數 MY_POD_SERVICE_ACCOUNT 為 Pod field spec.serviceAccountName
建置 Pod 指令如下:
kubectl apply -f dapi-envars-pod.yaml
查詢 Pod 狀態指令如下:
kubectl get pods
查看 Container log 指令如下
kubectl logs dapi-envars-fieldref
透過互動式 terminal 進入 Container 指令如下
kubectl exec -it dapi-envars-fieldref -- sh
執行指令
printenv
建立 dapi-envars-container.yaml 如下:
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: dapi-envars-resourcefieldref
spec:
containers:
- name: test-container
image: k8s.gcr.io/busybox:1.24
command: [ "sh", "-c"]
args:
- while true; do
echo -en '\n';
printenv MY_CPU_REQUEST MY_CPU_LIMIT;
printenv MY_MEM_REQUEST MY_MEM_LIMIT;
sleep 10;
done;
resources:
requests:
memory: "32Mi"
cpu: "125m"
limits:
memory: "64Mi"
cpu: "250m"
env:
- name: MY_CPU_REQUEST
valueFrom:
resourceFieldRef:
containerName: test-container
resource: requests.cpu
- name: MY_CPU_LIMIT
valueFrom:
resourceFieldRef:
containerName: test-container
resource: limits.cpu
- name: MY_MEM_REQUEST
valueFrom:
resourceFieldRef:
containerName: test-container
resource: requests.memory
- name: MY_MEM_LIMIT
valueFrom:
resourceFieldRef:
containerName: test-container
resource: limits.memory
restartPolicy: Never
建立一個 Pod
設定名稱為 dapi-envars-resourcefieldref
設定 container image 使用 k8s.gcr.io/busybox:1.24
設定 container 執行命令為 sh -c
設定 container 執行參數如下
while true; do
echo -en '\n';
printenv MY_CPU_REQUEST MY_CPU_LIMIT;
printenv MY_MEM_REQUEST MY_MEM_LIMIT;
sleep 10;
done;
設定 container resources 如下:
requests:
memory: "32Mi"
cpu: "125m"
limits:
memory: "64Mi"
cpu: "250m"
設定 container 環境變數 MY_CPU_REQUEST 為 Container resource field requests.cpu
設定 container 環境變數 MY_CPU_LIMIT 為 Container resource field limits.cpu
設定 container 環境變數 MY_MEM_REQUEST 為 Container resource field requests.memory
設定 container 環境變數 MY_MEM_LIMIT 為 Container resource field limits.memory
建置 Pod 指令如下:
kubectl apply -f dapi-envars-container.yaml
查詢 Pod 狀態指令如下:
kubectl get pods
查看 Container log 指令如下
kubectl logs dapi-envars-resourcefieldref
實務上對於需要在 container 內根據設定檔而做不同執行策略
Downward API 提供了這樣的彈性
後面將會使用這個 Downward API 來建制 IndexJob 來處理多個分配的 Task