如何限制pod日志量？限制日志文件大小？

kubernetes日志查看指南:深入了解 容器日志管理 技术

1、查看单个容器日志：Kubernetes 提供 kubectl工具用于直接访问容器日志。使用命令获取指定容器日志，或配合`-f`选项实现实时追踪。多个容器日志查看：一个 pod内多个容器时，此操作将输出POD内所有容器的日志。标签选择器过滤日志：通过标签选择器筛选特定标签的Pod或容器日志，仅显示所需信息。

2、如果日志信息不足以定位问题，可以尝试在Pod内部执行“sh”、“bash”或“ash”命令。进入容器内部进行详细检查，使用exit命令退出容器。查看集群级别事件：使用kubectl get events命令获取集群中事件的聚合视图。分析事件信息，了解Pod故障背后的资源状态变化，如节点故障、网络问题等。

3、在Kubernetes（K8s）环境中，kubectl logs 命令用于查看容器的日志。其中，kubectl logs -f 参数用于查看容器的实时日志输出，而不需要使用-f标志则会显示最后一次的日志条目。当使用kubectl logs -f命令时，实际上是在监控容器的日志输出，类似于实时日志查看。

4、日志库选择：考虑使用流行稳定版本的开源日志库，降低入坑风险。日志形态：在容器环境中，应将日志输出到 stdout 或 stderr，便于容器日志查看，但注意性能影响。日志落盘与传输：在 Kubernetes 中，考虑直接传输日志至后端系统，减少落盘与采集过程，提高性能。

5、针对在Kubernetes（K8s）环境中，面对Job容器的短生命周期和高并发特性，实现稳定、高效日志采集的挑战，本文将深入探讨并比较多种日志采集方案，以帮助开发和运维团队优化日志管理流程，确保关键业务操作的可见性和问题追踪能力。本文旨在提供一套全面的方案选择指南，以适应不同场景下的Job容器日志采集需求。

6、技巧1：检查Pod状态。确认Pod是否处于运行（Running）或准备就绪（Ready）状态。如果Pod处于等待（Pending）状态，使用kubectl命令深入研究。在容器启动失败时，了解错误代码对故障排查至关重要。例如，错误代码可能提示镜像问题，如使用了不存在的镜像名称。更正镜像名称后，Pod应能正常启动。

pod日志需要落盘吗

pod日志是否需要落盘取决于业务需求和日志管理方案。不同的落盘方式有不同的优缺点，影响日志采集的效果。有以下几种落盘方式。EmptyDir模式：在Pod被分配到Node时创建一个空目录，用于存储日志文件，当Pod销毁时，目录中的数据也会被删除。这种方式配置简单，不需要指定宿主机目录，也不存在文件路径冲突的问题。

在Doris 0 alpha版本，异常安全功能被实现，进一步减轻了内存压力，同时配合Pipeline执行引擎和中间数据落盘，用户不再受内存不足的困扰。内存管理的核心是Allocator，它负责内存的高效申请和控制，通过MemTracker跟踪内存操作。

豆科植物的果实就属于豆荚。子房成肉质状态进行生长，但成熟后则干燥，沿缝线分裂为二。种子排成一列，可由果皮开裂而散落于地上。因此它也是裂果的一种。

而且没有ipod4代，最新的是第三代去年9月推出的，有shuffle，nano3，classic，touch四款 ipod3代产品初了shuffle外首次内嵌了iphone的操作系统OS X，也是macbook的移动版，除touch外界面有所宽厚，里面的系统操作界面以及电路板都有所变化，音质，性能，性价比（classic）都要较2代有所提升。

它们有很多都是全新被加进POD的；而且都是演奏吉他手所需要的各种各样音色的必备型号。Gibson EH-185以它火热的 “话筒”输入及众人佳知的优质12”线圈喇叭。Gibson EH-185组合音箱于1939年-42年期间，广受蓝调吉他手及录音棚乐手所喜爱。

Kubernetes——Pod控制器详解

Pod控制器是管理pod的中间层，使用Pod控制器之后，只需要告诉Pod控制器，想要多少个什么样的Pod就可以了，它会创建出满足条件的Pod并确保每一个Pod资源处于用户期望的目标状态。如果Pod资源在运行中出现故障，它会基于指定策略重新编排Pod。

EndPoints控制器负责将外部服务接入集群，使得服务能在集群内部被发现与访问。通过创建一个Service，外部服务能够被映射到集群内部的Pod上，从而实现跨网络的通信。Ingress控制器是集群中对外暴露应用服务的关键组件。它将外部网络流量路由到集群内部的Pod上，提供负载均衡、SSL终止等功能。

Pod是Kubernetes的最小管理单位，它由一个或多个容器组成，构成集群中的基本运行单位。Kubernetes中的Pod控制器管理着Pod的创建、更新和删除，确保其在集群中的稳定运行。控制器类型多样，适合不同场景，如ReplicaSet、Deployment、Horizontal Pod Autoscaler（HPA）等，下面将对这些控制器进行详细解析。

Deployment是Kubernetes中的一种Pod控制器，它通过控制ReplicaSet间接管理Pod，提供了更高级的自动化操作和功能。以下是关于Deployment的详细解功能整合与优化：Deployment整合了ReplicaSet的所有功能，并优化了Pod的更新升级流程。它提供了更自动化的升级方式，如滚动升级和灰度发布，以满足灵活的服务编排需求。

基础概念： Kubernetes的POD控制器：是容器编排的关键，负责维护Pod的生命周期。主要类型： ReplicaSet：确保指定数量的Pod副本运行，提供高可用性。 Deployment：支持版本控制和滚动更新，适用于大多数应用。 StatefulSet：特别适合需要持久存储和唯一标识的应用，如数据库。

Pod 的创建流程通常包括使用 YAML 资源清单，通过 kubectl APPly 命令创建和更新，kubectl delete 命令用于删除。了解并掌握这些基本操作后，我们才能进一步了解常用的 Pod 控制器，它们将在后续的讲解中详细展开。

POD控制器(kube-controller-manager)

1、Controller Manager 由 kube-controller-manager 和 cloud-controller-manager 组成。它通过 api Server 监控整个集群的状态，并确保集群处于预期的工作状态。

2、kube-controller-manager，k8s的大脑，大部分控制器所在，大管家，配置包括：开启选举。利用etcd的强一致性，可以用来组件的选主，kube-controller-manager就是利用这个特性实现的高可用。高可用条件： kube-controller-manager数量大于等于2即可。

3、kube-controller-manager Control Manager负责实现用户通过API Server提交的终态声明。它通过一系列操作步骤驱动API对象的当前状态逼近或同于期望状态。Kubernetes提供了驱动Node、Pod、Server、Endpoint、ServiceAccount和Token等数十种类型的API对象的控制器。

如何优化k8s中HPA的弹性速率

1、通过调整metrics-server的抓取频率，可以显著提升HPA的弹性速率，从而实现更高效的资源管理。在实践中，验证优化效果通常涉及对工作负载进行压测，并观察HPA控制器如何根据实时指标数据调整Pod数量。

2、在 Kubernetes （K8S）的架构中，Horizontal Pod Autoscaler （HPA）是一个关键组件，其旨在通过监控集群中的 cpu 使用情况，实现自动扩缩容，从而优化资源利用并增强系统的弹性和可用性。

3、应用部署首先部署Deployment，设定较小的容器配额便于观察伸缩过程。接着配置Service和Ingress以进行外部压测。压测与弹性伸缩安装压测工具http_load，准备URL列表进行测试。创建HPA规则，当Deployment的CPU使用率超过50%时，自动扩容，最大扩容10个副本。

4、为了提供更灵活的速度控制，HPA引入了behavior结构，允许用户自定义扩缩容的策略，包括周期、变化幅度和缩容冷却机制。这些策略可以在不牺牲快速响应能力的同时，确保系统的稳定性和资源的高效利用。通过配置不同的策略，用户可以根据具体业务需求调整扩展速度，实现快速响应和谨慎缩容。

5、默认策略是快速扩容，谨慎缩容，但可以通过Behavior配置调整速度和冷却期，以适应不同场景的需求。HPA还考虑了异常情况，如Pod状态变化和数据缺失，会采取保守策略来避免不稳定。总体而言，HPA是Kubernetes提供的一种动态资源管理工具，通过自动化的伸缩策略，帮助业务更好地适应流量波动，提高资源利用效率。

Node工作负载异常,一部分pod状态为Terminating

总结：当Node工作负载异常，一部分Pod状态为Terminating时，应首先检查节点状态和集群资源情况，然后尝试使用自动或手动方法删除Terminating状态的Pod。同时，考虑优化发布策略以减少服务中断的风险。

Pod删除过程中，如果节点异常，Kubernetes会通过kube-controller-manager和kubelet的驱逐机制调整工作负载。kube-controller-manager负责大范围驱逐，而kubelet则处理细粒度的资源管理。Terminating状态的Pod，可以通过kubectl命令删除，或在资源压力下，kubelet直接驱逐。

pod可能运行在因为某种原因发生故障的节点。

内存不足导致Pod异常退出。需合理配置内存限制值和请求值，避免资源耗尽。Pod驱逐节点资源不足时，K8s驱逐内存敏感型Pod。优化资源配额和限制值，避免资源被耗尽。Pod失联 Pod处于Unknown状态，无法获取信息。检查Kubelet状态，修复节点问题。无法被删除 Pod执行删除操作后长时间处于Terminating状态。