Kubernetes（K8s）部署与版本管理命令笔记

一、部署核心命令分类与应用场景

K8s中用于应用部署、版本控制与实例扩缩容的核心命令主要包括三类，分别对应“版本回滚”“手动扩缩容”“自动扩缩容”场景，是CKA考试中部署类题目的核心考点。

命令类别	核心命令	应用场景	关键作用
版本管理	kubectl rollout	应用版本更新、回滚、查看发布历史	解决版本发布失败问题，保障部署安全性
手动扩缩容	kubectl scale	手动调整Deployment/StatefulSet的副本数	应对固定负载变化（如活动前提前扩容）
自动扩缩容	kubectl autoscale	基于CPU/内存负载自动调整副本数	应对动态负载（如流量波动时自动扩容/缩容）

二、版本管理命令：kubectl rollout（CKA必考）

1. 核心作用

针对Deployment、StatefulSet等控制器，实现版本发布状态查看、发布历史查询、版本回滚，核心解决“发布失败后快速回退”的问题，配合K8s滚动更新（Rolling Update）策略，确保应用部署无感知且可恢复。

2. 关键子命令与实操

（1）前置准备：创建Deployment示例

首先创建一个基础Deployment（用于后续版本操作演示）：

# 创建名为my-deployment的Deployment，镜像为nginx:1.14.2
kubectl create deployment my-deployment --image=nginx:1.14.2
# 验证创建结果
kubectl get deployments my-deployment

（2）发布新版本：修改镜像（触发版本更新）

通过kubectl set image修改Deployment的容器镜像，触发新的版本发布（滚动更新）：

# 1. 先查看Deployment的容器名称（需与后续修改命令匹配）
kubectl get deployment my-deployment -o yaml | grep "name:"  # 输出容器名称为"nginx"
# 2. 将镜像从1.14.2更新为1.16.1
kubectl set image deployment/my-deployment nginx=nginx:1.16.1

（3）查看发布状态：kubectl rollout status

实时查看版本更新进度，确认新版本是否部署成功：

# 查看my-deployment的发布状态
kubectl rollout status deployment/my-deployment
# 成功输出示例：deployment "my-deployment" successfully rolled out
# 失败输出示例：Waiting for deployment "my-deployment" rollout to finish: 1 out of 3 new replicas have been updated...

（4）查看发布历史：kubectl rollout history

查看Deployment的所有版本记录，包含每个版本的镜像、配置变更等信息：

# 查看my-deployment的版本历史
kubectl rollout history deployment/my-deployment
# 输出示例：
# deployments "my-deployment"
# REVISION  CHANGE-CAUSE
# 1         kubectl create deployment my-deployment --image=nginx:1.14.2
# 2         kubectl set image deployment/my-deployment nginx=nginx:1.16.1# 查看指定版本（如版本1）的详细配置
kubectl rollout history deployment/my-deployment --revision=1

（5）版本回滚：kubectl rollout undo

当新版本发布失败（如镜像不存在、应用启动报错）时，回滚到上一版本或指定版本：

1. 模拟发布失败：将镜像改为不存在的版本（如nginx:161）：

   kubectl set image deployment/my-deployment nginx=nginx:161
   # 查看部署状态，确认失败（新版本Pod无法拉取镜像）
   kubectl rollout status deployment/my-deployment  # 会显示"Waiting for deployment rollout to finish..."
   

2. 回滚到上一版本（默认回滚到上一个可用版本）：

   kubectl rollout undo deployment/my-deployment
   # 验证回滚结果：查看镜像是否恢复为1.16.1
   kubectl get deployment my-deployment -o yaml | grep "image:"
   

3. 回滚到指定版本（如回滚到版本1，即nginx:1.14.2）：

   kubectl rollout undo deployment/my-deployment --to-revision=1
   # 验证：确认镜像恢复为1.14.2
   kubectl get deployment my-deployment -o yaml | grep "image:"
   

三、手动扩缩容命令：kubectl scale

1. 核心作用

手动调整控制器（如Deployment、StatefulSet、ReplicaSet）的副本数（replicas），实现实例的扩容（增加副本）或缩容（减少副本），适用于负载可预期的场景（如活动高峰期提前扩容，结束后缩容节省资源）。

2. 实操示例

基于前文创建的my-deployment（初始副本数为1），演示手动扩缩容：

（1）扩容：从1个副本扩展到3个副本

# 命令格式：kubectl scale [资源类型]/[资源名称] --replicas=[目标副本数]
kubectl scale deployment/my-deployment --replicas=3
# 验证扩容结果：查看Deployment的副本状态
kubectl get deployments my-deployment
# 输出示例（扩容中）：
# NAME             READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
# my-deployment    2/3     3            2           10m
# 输出示例（扩容完成）：
# NAME             READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
# my-deployment    3/3     3            3           10m# 查看Pod数量，确认3个Pod均已运行
kubectl get pods -l app=my-deployment  # -l通过标签筛选Pod

（2）缩容：从3个副本减少到2个副本

kubectl scale deployment/my-deployment --replicas=2
# 验证缩容结果：Pod数量会从3个减少到2个（K8s会优先删除未承载流量的Pod）
kubectl get pods -l app=my-deployment

3. 关键参数说明

参数	作用	示例
--replicas	指定目标副本数（必填）	--replicas=5（扩容到5个副本）
-l/--selector	通过标签筛选多个控制器，批量扩缩容	kubectl scale deployments --selector app=nginx --replicas=2（批量调整所有标签为app=nginx的Deployment）
-o/--output	指定输出格式（如yaml、json）	kubectl scale deployment/my-deployment --replicas=3 -o yaml（输出扩缩容后的YAML配置）

四、自动扩缩容命令：kubectl autoscale

1. 核心作用

基于CPU或内存使用率自动调整副本数，无需人工干预，适用于负载动态变化的场景（如电商平台的流量波动、API服务的请求量变化）。
依赖组件：需提前部署metrics-server（K8s官方的资源指标采集组件），否则无法获取CPU/内存使用率数据。

2. 核心逻辑与参数

自动扩缩容通过设置“触发阈值”“副本数范围”实现：

• 触发阈值：如CPU使用率超过80%时扩容，低于30%时缩容；
• 副本数范围：--min（最小副本数，避免缩容到0导致服务不可用）、--max（最大副本数，避免过度扩容消耗资源）。

3. 实操示例

为my-deployment配置自动扩缩容：当CPU使用率超过80%时扩容（最大5个副本），低于30%时缩容（最小2个副本）：

# 命令格式：kubectl autoscale [资源类型]/[资源名称] --min=[最小副本数] --max=[最大副本数] --cpu-percent=[CPU阈值]
kubectl autoscale deployment/my-deployment --min=2 --max=5 --cpu-percent=80
# 验证自动扩缩容配置（查看HPA对象，HPA=Horizontal Pod Autoscaler）
kubectl get hpa my-deployment
# 输出示例：
# NAME             REFERENCE                   TARGETS   MINPODS   MAXPODS   REPLICAS   AGE
# my-deployment    Deployment/my-deployment    0%/80%    2         5         2          1m

4. 关键说明

• 查看HPA状态：通过kubectl get hpa my-deployment -w（-w实时监控）查看CPU使用率变化与副本数调整；
• 删除自动扩缩容配置：kubectl delete hpa my-deployment；
• 内存阈值配置：默认仅支持CPU阈值，若需基于内存配置，需通过YAML文件定义（考试中较少涉及，了解即可）。

五、CKA考试命令使用要点

1. 资源类型与名称匹配：rollout/scale/autoscale均需指定正确的资源类型（如deployment）和资源名称（如my-deployment），避免操作错误资源；
2. 版本回滚前提：回滚前需通过rollout history确认目标版本号，尤其是多版本发布场景，避免回滚到错误版本；
3. 扩缩容验证：操作后需通过kubectl get deployments/kubectl get pods验证副本数是否符合预期，避免仅执行命令未确认结果；
4. 命令简写技巧：deployment可简写为deploy，如kubectl scale deploy/my-deployment --replicas=3，节省考试时间。

六、总结

1. kubectl rollout：版本管理核心，需掌握“查看状态→查看历史→回滚版本”全流程，应对发布失败场景；
2. kubectl scale：手动扩缩容，考试中高频用于“调整副本数”类题目，重点记忆--replicas参数；
3. kubectl autoscale：自动扩缩容，需理解依赖metrics-server，掌握--min/--max/--cpu-percent参数配置；
4. 实操优先级：所有命令需结合验证步骤（如get/describe），确保操作生效，这是CKA考试中避免失分的关键。