微信公众号：运维开发故事，作者：乔克
在Kubernetes中，Pod是最小的管理单元，是一组紧密关联的容器组合。
但是，单独的Pod并不能保障总是可用，比如我们创建一个nginx的Pod，因为某些原因，该Pod被意外删除，我们希望其能够自动新建一个同属性的Pod。很遗憾，单纯的Pod并不能满足需求。
为此，Kubernetes实现了一系列控制器来管理Pod，使Pod的期望状态和实际状态保持一致。目前常用的控制器有：
DeploymentStatefulSetDaemonSetJob/CronJob
这里只介绍Deployment、DaemonSet、Job/CronJob。StatefulSet留到后面??Kubernetes有状态应用管理??章节再来介绍，因为它涉及到很多其他的知识点，比如Service、PV/PVC，等这些知识点介绍完成过后再来说StatefulSet要好一点。
Deployment
在说Deployment之前，先来了解一下ReplicaSet（RS）。
在Kubernetes初期，是使用RC（Replication Controller）来控制Pod，保证其能够按照用户的期望运行，但是后面因为各种原因淘汰了RC，转而使用RS来替代它。从功能上看RC和RS没多大的变化，唯一的区别RS支持集合的Selector，可以方便定义更复杂的条件。
我们可以定义一个简单的ReplicaSet来感受一下：
apiVersion: apps/v1kind: ReplicaSetmetadata: name: nginx-set labels: app: nginxspec: replicas: 2 selector: matchLabels: app: nginx template: metadata: name: nginx labels: app: nginx spec: containers: – name: nginx image: nginx
创建结果如下：
$ kubectl get poNAME READY STATUS RESTARTS AGEnginx-set-hmtq4 0/1 ContainerCreating 0 2snginx-set-j2jpr 0/1 ContainerCreating 0 2s$ kubectl get rsNAME DESIRED CURRENT READY AGEnginx-set 2 2 0 5s
可以看到我们期望??replicas: 2???创建2个Pod，所以通过??kubectl get pod??的时候可以看到有2两个Pod正在创建，这时候如果我们删除一个Pod，RS会立马给我们重新拉一个Pod，以满足我们的期望。
不过，在实际中很少去直接使用RS，而是使用Deployment。Deployment是比RS更高层的资源对象，它会去控制管理RS，如下：
从上图可以看到Deployment、ReplicaSet、Pod它们以层层控制关系，Deployment可以拥有多个ReplicaSet，一个ReplicaSet可以拥有多个Pod。一个Deployment拥有多个ReplicaSet主要是为了支持回滚操作，每当操作Deployment的时候，就会生成一个新的ReplicaSet，然后逐步更新新的Pod，而老的ReplicaSet会逐步减少Pod直到新的ReplicaSet全部接管。这时候并不会删除老的ReplicaSet，系统会将其保存下来，以备回滚使用。
ReplicaSet还负责通过”控制器模式”，保证系统的Pod数永远等于期望数，这也是Deployment只允许restartPolicy=Always的原因：只有在容器能保证自己始终处于running状态，通过ReplicaSet调整Pod的数量才有意义。
而在此基础上，Deployment同样通过”控制器模式”，来操作ReplicaSet的个数和属性，进而实现水平扩展/收缩和滚动更新这两个动作。其中水平扩展和收缩非常容易实现，Deployment Controller只需要修改它的ReplicaSet的Pod副本数就可以了。
创建一个Deployment的清单如下：
apiVersion: apps/v1kind: Deploymentmetadata: name: nginx-deployment labels: app: nginxspec: replicas: 3 selector: matchLabels: app: nginx template: metadata: labels: app: nginx spec: containers: – name: nginx image: nginx
启动过后可以看到如下信息：
$ kubectl get deployments.apps NAME READY UP-TO-DATE AVAILABLE AGEnginx-deployment 3/3 3 3 19s$ kubectl get rsNAME DESIRED CURRENT READY AGEnginx-deployment-8f458dc5b 3 3 3 21s$ kubectl get poNAME READY STATUS RESTARTS AGEnginx-deployment-8f458dc5b-8nn5c 1/1 Running 0 24snginx-deployment-8f458dc5b-hxc57 1/1 Running 0 24snginx-deployment-8f458dc5b-znrff 1/1 Running 0 24s
从上面信息可知，如果创建一个Deployment对象，会自动创建一个RS对象，然后通过RS对象创建对应的Pod数。
水平扩展/收缩
上面我们创建一个3副本的Pod，如果现在需要对其进行扩展/收缩，则可以通过以下三种方式：
kubectl scale命令kubectl edit运行中的Deployment通过修改YAML清单，然后使用kubectl apply进行更新
具体采用哪种方式根据情况而定。
1、通过kubectl scale命令进行扩缩
扩展和收缩的命令是一样，扩展就是增加副本数，收缩就是减少副本数。（1）扩展我们现在有3个副本，如果想要4个副本，则使用以下命令：
$ kubectl scale deployment nginx-deployment –replicas 4deployment.apps/nginx-deployment scaled
可以看到Pod数变成了4个。
$ kubectl get poNAME READY STATUS RESTARTS AGEnginx-deployment-8f458dc5b-8nn5c 1/1 Running 0 8m3snginx-deployment-8f458dc5b-cv6mw 1/1 Running 0 29snginx-deployment-8f458dc5b-hxc57 1/1 Running 0 8m3snginx-deployment-8f458dc5b-znrff 1/1 Running 0 8m3s
（2）收缩现在集群里有4个副本，如果只想要2个副本，则使用如下命令
$ kubectl scale deployment nginx-deployment –replicas 2deployment.apps/nginx-deployment scaled
现在集群里就只有两个Pod了。
$ kubectl get poNAME READY STATUS RESTARTS AGEnginx-deployment-8f458dc5b-8nn5c 1/1 Running 0 9m36snginx-deployment-8f458dc5b-hxc57 1/1 Running 0 9m36s2、通过kubectl edit直接编辑Deployment
我们也可以直接通过kubectl edit直接编辑运行中的Deployment，修改其副本数，如下：
$ kubectl edit deployments.apps nginx-deployment -oyaml
编辑界面如下：
修改过后使用??:wq??保存退出，可以看到副本数又变成4个了。
$ kubectl get poNAME READY STATUS RESTARTS AGEnginx-deployment-8f458dc5b-8nn5c 1/1 Running 0 14mnginx-deployment-8f458dc5b-hxc57 1/1 Running 0 14mnginx-deployment-8f458dc5b-mq69h 1/1 Running 0 92snginx-deployment-8f458dc5b-xktq2 1/1 Running 0 92s3、通过修改本地YAML文件，使用kubectl apply更新
我们还可以通过直接修改本地YAML的方式扩缩，比如直接在YAML文件中将副本数改成2：
apiVersion: apps/v1kind: Deploymentmetadata: name: nginx-deployment labels: app: nginxspec: replicas: 2 selector: matchLabels: app: nginx template: metadata: labels: app: nginx spec: containers: – name: nginx image: nginx
然后直接使用??kubectl apply -f nginx.yaml??部署即可。
滚动更新/回滚
业务应用基本都是通过Deployment的方式部署在Kubernetes中的，应用的更新和回滚是常态的工作，特别是在互联网企业，快速迭代抓住用户的一个重要途径。
但是，并不是每一次的迭代都是100%正常的，如果异常，如何快速恢复也是要考虑的事情。
为适应这种场景，Deployment提供滚动更新和快速回滚的能力。
滚动更新
Deployment默认的更新方式就是滚动更新，可以通过??strategy.type??来指定更新方式。
Recreate：先删除所有的Pod，再创建RollingUpdate：先启动新的Pod，再替换老的Pod
如果要更改更新方式，配置如下：
apiVersion: apps/v1kind: Deploymentmetadata: name: nginx-deployment labels: app: nginxspec:… strategy: type: RollingUpdate rollingUpdate: maxSurge: 1 maxUnavailable: 1
说明：（1）、maxSurge：定义除了DESIRED数量之外，在一次滚动更新过程中，Deployment还可以创建多少Pod；（2）、maxUnavailable：定义在一次滚动更新过程中，Deployment最多可以删除多少Pod；另外，这两个配置还可以通过设置百分值来表示。
一般情况下，我们就保持默认的更新方式即可，这也是在生产中用的比较多的。
现在，来看看滚动更新的效果。首先创建一个nginx应用，如下：
apiVersion: apps/v1kind: Deploymentmetadata: name: nginx-deployment labels: app: nginxspec: replicas: 3 selector: matchLabels: app: nginx template: metadata: labels: app: nginx spec: containers: – name: nginx image: nginx:1.8
然后使用??kubectl apply -f deploy.yaml???，然后使用??kubectl get po -w??观察升级效果。
另外开启一个shell窗口，使用以下命令更新应用：
$ kubectl patch deployment nginx-deployment –patch ‘{“spec”: {“template”: {“spec”: {“containers”: [{“name”: “nginx”,”image”:”nginx:1.9″}]}}}}’
然后可以从另一个窗口查看升级的过程，如下：
$ kubectl get po -wNAME READY STATUS RESTARTS AGEnginx-deployment-6c74f576b9-h565l 1/1 Running 0 22snginx-deployment-6c74f576b9-k65q6 1/1 Running 0 22snginx-deployment-6c74f576b9-qr2xc 1/1 Running 0 22snginx-deployment-778d9f5866-n69qd 0/1 Pending 0 0snginx-deployment-778d9f5866-n69qd 0/1 Pending 0 0snginx-deployment-778d9f5866-n69qd 0/1 ContainerCreating 0 0snginx-deployment-778d9f5866-n69qd 0/1 ContainerCreating 0 0snginx-deployment-778d9f5866-n69qd 1/1 Running 0 41snginx-deployment-6c74f576b9-qr2xc 1/1 Terminating 0 3m23snginx-deployment-778d9f5866-42vhv 0/1 Pending 0 0snginx-deployment-778d9f5866-42vhv 0/1 Pending 0 0snginx-deployment-778d9f5866-42vhv 0/1 ContainerCreating 0 0snginx-deployment-778d9f5866-42vhv 0/1 ContainerCreating 0 1snginx-deployment-6c74f576b9-qr2xc 1/1 Terminating 0 3m24snginx-deployment-6c74f576b9-qr2xc 0/1 Terminating 0 3m24snginx-deployment-778d9f5866-42vhv 1/1 Running 0 1snginx-deployment-6c74f576b9-k65q6 1/1 Terminating 0 3m24snginx-deployment-778d9f5866-tndn8 0/1 Pending 0 0snginx-deployment-778d9f5866-tndn8 0/1 Pending 0 0snginx-deployment-778d9f5866-tndn8 0/1 ContainerCreating 0 0snginx-deployment-6c74f576b9-k65q6 1/1 Terminating 0 3m24snginx-deployment-6c74f576b9-qr2xc 0/1 Terminating 0 3m24snginx-deployment-6c74f576b9-qr2xc 0/1 Terminating 0 3m24snginx-deployment-778d9f5866-tndn8 0/1 ContainerCreating 0 0snginx-deployment-6c74f576b9-k65q6 0/1 Terminating 0 3m25snginx-deployment-6c74f576b9-k65q6 0/1 Terminating 0 3m25snginx-deployment-6c74f576b9-k65q6 0/1 Terminating 0 3m25snginx-deployment-778d9f5866-tndn8 1/1 Running 0 1snginx-deployment-6c74f576b9-h565l 1/1 Terminating 0 3m25snginx-deployment-6c74f576b9-h565l 1/1 Terminating 0 3m25snginx-deployment-6c74f576b9-h565l 0/1 Terminating 0 3m26snginx-deployment-6c74f576b9-h565l 0/1 Terminating 0 3m26snginx-deployment-6c74f576b9-h565l 0/1 Terminating 0 3m26s
老的版本是??nginx-deployment-6c74f576b9-*???，新的版本是??nginx-deployment-778d9f5866-*??，会先创建一个新版本Pod，再删除老版本Pod，依次下去直到所有老的版本都被替换掉。
背后的实际逻辑是通过Deployment创建一个新的ReplicaSet，然后通过新的RS来创建新的Pod，可以通过??kubectl get rs??来查看：
$ kubectl get rsNAME DESIRED CURRENT READY AGEnginx-deployment-6c74f576b9 0 0 0 9m49snginx-deployment-778d9f5866 3 3 3 7m7s
这种滚动更新的好处是：如果在更新过程中，新版本Pod有问题，那么滚动更新就会停止，这时候运维和开发就可以介入查看其原因，由于应用本身还有两个旧版本的Pod在线，所以并不会对服务造成太大的影响；当然，这时候应在Pod中加上health check检查应用的健康状态，而不是简单的依赖容器的running状态。为了进一步保证服务的延续性，Deployment Controller还会确保在任何时间窗口内，只有指定比例的Pod处于离线状态，同时它也会确保在任何时间窗口内，只有指定比例的Pod被创建，这个比例默认是DESIRED的25%。
当然可以通过修改Deployment对象的一个字段RollingUpdateStrategy来自定义，比如：
apiVersion: apps/v1kind: Deploymentmetadata: name: nginx-deployment labels: app: nginxspec:… strategy: type: RollingUpdate rollingUpdate: maxSurge: 1 maxUnavailable: 1
说明：（1）、maxSurge：定义除了DESIRED数量之外，在一次滚动更新过程中，Deployment还可以创建多少Pod；（2）、maxUnavailable：定义在一次滚动更新过程中，Deployment最多可以删除多少Pod；另外，这两个配置还可以通过设置百分值来表示。
如此，我们可以得到如下关系图：
Deployment实际控制的是ReplicaSet的数目以及每个ReplicaSet的属性。而一个应用版本，对应的就是一个ReplicaSet，而这个版本应有的Pod数量，是通过ReplicaSet自己的控制器来管理。
回滚
有更新，就有回滚，它们是苦命鸳鸯。
在Kubernetes中，回滚使用??kubectl rollout???命令。在??滚动更新??的章节，我们更新了Nginx应用，现在新版本如果有问题，需要进行回滚操作。
（1）查看可以回滚的历史版本
$ kubectl rollout history deployment nginx-deployment deployment.apps/nginx-deployment REVISION CHANGE-CAUSE1 <none>2 <none>
发现有两个版本，现在使用的就是2版本，我们需要回滚到1版本 。
（2）执行以下命令回滚到老版本
$ kubectl rollout undo deployment nginx-deployment –to-revision 1deployment.apps/nginx-deployment rolled back
（3）通过查看RS，查看是否回滚到老版本
$ kubectl get rsNAME DESIRED CURRENT READY AGEnginx-deployment-6c74f576b9 3 3 3 27mnginx-deployment-778d9f5866 0 0 0 25m
如果可以明确直接回滚到上一个版本，可以直接使用??kubectl rollout undo deployment nginx-deployment??。
回滚的操作比较简单，但是如果发布比较频繁，历史数据超过一定版本（默认10个版本）后，就无法回滚到更老的版本了。
当然，我们可以通过定义??spec.revisionHistoryLimit??来定义保留多少版本号，默认是10个，如下：
apiVersion: apps/v1kind: Deploymentmetadata: labels: app: nginx name: nginx-deploymentspec: progressDeadlineSeconds: 600 replicas: 3 revisionHistoryLimit: 10 selector: matchLabels: app: nginx strategy: rollingUpdate: maxSurge: 25% maxUnavailable: 25% type: RollingUpdate template: metadata: creationTimestamp: null labels: app: nginx spec: containers: – image: nginx:1.8 imagePullPolicy: IfNotPresent name: nginx resources: {} terminationMessagePath: /dev/termination-log terminationMessagePolicy: File dnsPolicy: ClusterFirst restartPolicy: Always schedulerName: default-scheduler securityContext: {} terminationGracePeriodSeconds: 30
以上就是Deployment的回滚操作，操作命令比较简单，主要是了解到Kubernetes为我们提供了这个功能，以备不时之需。
总结
从全文可知，Deployment实际是一个两层控制器：（1）、它通过ReplicaSet的个数来描述应用版本个数；（2）、它通过ReplicaSet的属性来保证Pod的副本数；而且Deployment的灵活控制，很方便水平扩展/收缩还有滚动更新以及回滚操作。
DaemonSet
DaemonSet保证在每个Node上都运行一个Pod，如果新增一个Node，这个Pod也会运行在新增的Node上，如果删除这个DadmonSet，就会清除它所创建的Pod。常用来部署一些集群日志收集，监控等全局应用。
常见的场景如下：1、运行存储集群daemon，比如ceph，glusterd等；2、运行一个日志收集daemon，比如logstash，fluentd等；3、运行监控daemon，比如Prometheus Node Exporter，collectd，New Relic agent，Ganglia gmond等；
比如运行一个filebeat的DaemonSet，定义如下：
apiVersion: apps/v1kind: DaemonSetmetadata: name: filebeat-ds namespace: defaultspec: selector: matchLabels: app: filebeat role: logstorage template: metadata: labels: app: filebeat role: logstorage spec: containers: – name: filebeat image: ikubernetes/filebeat:5.6.5-alpine env: – name: REDIS_HOST value: redis.default.svc.cluster.local
执行过后，就可以看到在kk-node01节点上运行了filebeat，如下：
$ kubectl get po -o wideNAME READY STATUS RESTARTS AGE IP NODE NOMINATED NODE READINESS GATESfilebeat-ds-kgqcq 1/1 Running 0 28s 172.16.51.212 kk-node01 <none> <none>
可能有人好奇，集群本身有两个节点，为何只部署了一个Pod？
那是因为我master（控制节点）有污点，而我上面的DaemonSet没有容忍这个污点，所以就没有调度上去，具体的调度策略，我们留到??kubernetes调度管理??章节进行讲解。
DaemonSet也是支持更新和回滚的，具体操作和Deployment类似，这里就不再赘述。
不过，这里要介绍一下DaemonSet的更新策略，目前支持两种更新策略：
OnDelete：先删后起，也就是先删除老的Pod，再启动新的Pod，这种策略会导致节点在更新的过程中出现断连的情况。RollingUpdate：滚动更新，和Deployment滚动方式一样，默认的策略。
值得一提的是??rollingUpdate??的更新策略，在老的Kubernetes版本中只有maxUnavailable而没有maxSurge，因为DaemonSet只允许在Node上运行一个。但是在新版本中有了maxSurge这个参数，由它来控制多少个节点可用，比如总共有100个节点，maxSurge配置30%，则表示至少保证30个节点可用。
Job/CronJob
Kubernetes的主要任务是保证Pod中的应用长久稳定的运行，但是我们有时候也需要一些只需要运行一次，执行完就退出了的”短时”任务，这时候使用Deployment等这类控制器就无法满足我们的需求，Kubernetes就诞生了Job Controller，专门用来处理这类需求。
Job
Job负责处理仅执行一次的任务，它保证批处理的任务的一个或多个成功结束，我们可以通过??kubectl explain job??来查看具体语法。
基本操作
Job的定义语法和Deployment、Pod差不多，定义一个简单的Job，如下：
apiVersion: batch/v1kind: Jobmetadata: name: job-demo namespace: defaultspec: template: metadata: name: job-demo spec: containers: – name: test-job image: busybox imagePullPolicy: IfNotPresent command: – “/bin/sh” – “-c” args: – “for i in $(seq 10); do echo $i; done” restartPolicy: Never backoffLimit: 4
这个Job简单执行一个脚本，循环10次并输出，通过??kubectl apply -f job-demo.yaml??创建Job，如下：
$ kubectl apply -f job-demo.yaml job.batch/job-demo created
然后可以通过kubectl logs来查看日志输出，如下：
$ kubectl logs job-demo-wd67s 12345678910
一切都符合我们的预期，现在再来看看Job和Pod的状态，如下：
$ kubectl get jobs.batch NAME COMPLETIONS DURATION AGEjob-demo 1/1 23s 112s$ kubectl get poNAME READY STATUS RESTARTS AGEjob-demo-wd67s 0/1 Completed 0 114s
Job的状态没有类似Deployment的Ready关键字，而是COMPLETIONS（完成），??1/1??表示完成了这个Job。而Job所控制的Pod的状态也是Completed，如果是这种状态，就表示这个Job是成功的。
如果成功，Job的Pod运行一次就结束了，如果失败呢？
现在将刚才的Job的YAML改成如下：
apiVersion: batch/v1kind: Jobmetadata: name: job-demo namespace: defaultspec: template: metadata: name: job-demo spec: containers: – name: test-job image: busybox imagePullPolicy: IfNotPresent command: – “/bin/sh” – “-c” args: – “xxxxx” restartPolicy: Never backoffLimit: 4
执行过后可以看到Pod在不断的重建，如下：
$ kubectl get poNAME READY STATUS RESTARTS AGEjob-demo-kwsl8 0/1 Error 0 3sjob-demo-ltsvq 0/1 ContainerCreating 0 0sjob-demo-w54s4 0/1 Error 0 6s
为什么是重建而不是重启呢？
因为我们在上面的YAML里配置了??restartPolicy: Never???，如果Job失败就只会重建，如果要使用重启，可以配置??restartPolicy: OnFaliure??，表示只有在状态为Failure的时候才会重启，Job没有Always参数。
把上面YAML中restartPolicy改成??OnFaliure??，效果如下：
$ kubectl get poNAME READY STATUS RESTARTS AGEjob-demo-p9dkp 0/1 CrashLoopBackOff 3 (24s ago) 68s
可以看到该Job在不断的重启。
还有一种情况，如果这个Job一直不肯结束怎么办呢？比如我们将上面的YAML文件做如下修改：
apiVersion: batch/v1kind: Jobmetadata: name: job-demo namespace: defaultspec: template: metadata: name: job-demo spec: containers: – name: test-job image: busybox imagePullPolicy: IfNotPresent command: – “/bin/sh” – “-c” args: – “sleep 3600” restartPolicy: OnFailure backoffLimit: 4
为了避免这种情况，可以在YAML里加入??activeDeadlineSeconds??参数来指定Pod的存活时间，如下：
apiVersion: batch/v1kind: Jobmetadata: name: job-demo namespace: defaultspec: template: metadata: name: job-demo spec: containers: – name: test-job image: busybox imagePullPolicy: IfNotPresent command: – “/bin/sh” – “-c” args: – “sleep 3600” restartPolicy: OnFailure backoffLimit: 4 activeDeadlineSeconds: 10
该值适用于 Job 的整个生命期，无论 Job 创建了多少个 Pod。一旦 Job 运行时间达到 activeDeadlineSeconds 秒，其所有运行中的 Pod 都会被终止， 并且 Job 的状态更新为 type: Failed 及 reason: DeadlineExceeded。
Job 的 .spec.activeDeadlineSeconds 优先级高于其 .spec.backoffLimit 设置。因此，如果一个 Job 正在重试一个或多个失效的 Pod，该 Job 一旦到达 activeDeadlineSeconds 所设的时限即不再部署额外的 Pod， 即使其重试次数还未达到 backoffLimit 所设的限制。
并行控制
在Job对象中，负责控制并行的参数为：
completions：定义Job至少要完成的Pod数目，既Job的最小完成数；parallelism：定义一个Job在任意时间最多可以启动多少个Pod;
我们定义下面一个Job的YAML文件：
apiVersion: batch/v1kind: Jobmetadata: name: job-demo namespace: defaultspec: parallelism: 2 completions: 4 template: metadata: name: job-demo spec: containers: – name: test-job image: busybox imagePullPolicy: IfNotPresent command: – “/bin/sh” – “-c” args: – “for i in $(seq 10); do echo $i; done” restartPolicy: OnFailure backoffLimit: 4 activeDeadlineSeconds: 100
parallelism: 2 和 completions: 4表示要完成4个pod，每次可以同时运行两个Pod，我们创建这个Job，观察结果如下：
$ kubectl get poNAME READY STATUS RESTARTS AGEjob-demo-5wlp8 0/1 Completed 0 2sjob-demo-6wfkw 0/1 Completed 0 2sjob-demo-d54vz 0/1 Completed 0 5sjob-demo-x5mpz 0/1 Completed 0 5s
从上面可以知道，Job Controller实际控制的就是Pod，它在创建的时候会在Job和Pod里自动生成随机字符串的label，然后将它们进行绑定。
Job Controller在实际的调谐操作是根据实际在running状态的Pod数，还有已经退出的Pod数以及parallelism和completions的参数值共同计算出在Job周期内应该创建或者删除多少Pod，然后调用kube-api来执行这类操作。
所以Job Controller实际上是控制的Pod的并行度以及总共要完成的任务数这两个重要的参数。
CronJob
CronJob其实就在Job的基础上加了时间调度，类似于用Deployment管理Pod一样。它和我们Linux上的Crontab差不多。
比如定义简单的CronJob：
apiVersion: batch/v1kind: CronJobmetadata: name: hellospec: schedule: “*/1 * * * *” jobTemplate: spec: template: spec: containers: – name: hello image: busybox command: – “/bin/sh” – “-c” args: – “for i in $(seq 10); do echo $i; done” restartPolicy: OnFailure
我们可以看到spec里其实就是一个Job Template。另外其schedule就是一个便准的Cron格式，如下：
分钟 小时 日 月 星期* * * * *
运行过后，查看状态如下：
$ kubectl get cronjobs.batch NAME SCHEDULE SUSPEND ACTIVE LAST SCHEDULE AGEhello */1 * * * * False 0 45s 69s$ kubectl get poNAME READY STATUS RESTARTS AGEhello-27628291-h8skg 0/1 Completed 0 50s
需要注意的是，由于cron的特殊性，有时候会存在由于上一个定时任务还没有执行完成，新的定时任务又开始了的情况，我们可以通过定义spec.concurrencyPolicy字段来定义规则，比如：
concurrencyPolicy=Allow：表示这些Job可以同时存在concurrencyPolicy=Firbid：表示不会创建新的Job，也就是这个定时任务被跳过concurrencyPolicy=Replace：表示产生的新Job会替代旧的Job
如果某一个Job创建失败，那么这次创建就会被标记为miss，当在指定的时间窗口内，Miss的数达到100，那么CronJob就会停止再创建这个Job。这个时间窗口可以通过spec.startingDeadlineSeconds来指定。
总结
上面介绍的是日常工作中常用的控制器，其中Deployment和DaemonSet的使用频率最高，熟练掌握这些控制器，并且学会在什么时候选择什么样的控制器，合理使用使工作效率最高。
我是 乔克，《运维开发故事》公众号团队中的一员，一线运维农民工，云原生实践者，这里不仅有硬核的技术干货，还有我们对技术的思考和感悟，欢迎关注我们的公众号，期待和你一起成长！
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