简介：
本文列出常用 kubectl 命令与简短示例，便于日常集群管理、调试与部署使用。假设已正确配置 kubeconfig。

  1. 概览

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    kubectl version               # 客户端/服务端版本
    kubectl cluster-info          # 集群信息
    kubectl config current-context # 当前上下文
    kubectl config get-contexts   # 列出上下文

  2. 查看资源（get / describe / explain）

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    kubectl get nodes                # 节点列表
    kubectl get pods --all-namespaces -o wide
    kubectl get svc,deploy,rs,po -n myns
    kubectl get pods -o jsonpath='{.items[*].metadata.name}'  # jsonpath 输出
    kubectl describe pod mypod -n myns  # 详细信息
    kubectl explain deployment.spec    # 字段说明

    常用输出格式：
    kubectl get pods -o wide
    kubectl get pod mypod -o yaml
    kubectl get pod mypod -o json
    kubectl get pods -o custom-columns=NAME:.metadata.name,IP:.status.podIP

  3. 日志与交互

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    kubectl logs pod-name                    # 查看单个容器日志
    kubectl logs -f pod-name                 # 跟随日志
    kubectl logs pod-name -c container-name  # 指定容器
    kubectl logs deploy/my-deployment --since=1h
    kubectl exec -it pod-name -- /bin/bash   # 进入容器（交互）
    kubectl port-forward pod/mypod 8080:80   # 本地端口转发
    kubectl cp localfile mypod:/tmp/remote   # 拷贝文件到容器

  4. 创建、应用与删除资源

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    kubectl apply -f resource.yaml       # 声明式应用（建议）
    kubectl create -f resource.yaml      # 立即创建
    kubectl delete -f resource.yaml
    kubectl delete pod mypod -n myns
    kubectl replace -f resource.yaml     # 替换资源

  5. 部署、滚动更新与回滚

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    kubectl set image deployment/nginx nginx=nginx:1.19.3   # 更新镜像
    kubectl rollout status deployment/nginx                 # 查看滚动更新状态
    kubectl rollout history deployment/nginx                # 历史版本
    kubectl rollout undo deployment/nginx                   # 回滚到上一个版本
    kubectl rollout undo deployment/nginx --to-revision=2   # 回滚到指定版本
    kubectl scale deployment/nginx --replicas=5
    kubectl autoscale deployment/nginx --min=2 --max=10 --cpu-percent=80

  6. 标签与注释

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    kubectl label pod mypod env=prod
    kubectl annotate deploy mydeploy description='blue-green test'
    kubectl get pods --selector=env=prod

  7. 资源编辑与补丁

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    kubectl edit deployment mydeploy              # 在默认编辑器中编辑
    kubectl patch deployment mydeploy -p '{"spec":{"replicas":3}}'  # json patch
    kubectl replace -f - < resource.yaml          # 从 stdin 替换

  8. 管理命名空间、ConfigMap、Secret、存储

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    kubectl create namespace myns
    kubectl config set-context --current --namespace=myns
    kubectl create configmap mycfg --from-file=app.conf
    kubectl create secret generic mysecret --from-literal=key=secret
    kubectl get pvc,pv

  9. 节点与调度

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    kubectl cordon node01         # 标记不可调度
    kubectl uncordon node01
    kubectl drain node01 --ignore-daemonsets --delete-local-data
    kubectl taint nodes node01 key=value:NoSchedule  # 添加污点
    kubectl describe node node01
    kubectl top nodes
    kubectl top pods --all-namespaces

  10. 诊断与调试技巧

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    kubectl get events -n myns --sort-by='.lastTimestamp'
    kubectl describe pod mypod -n myns
    kubectl logs pod --previous pod-name   # 查看上一个容器实例的日志（崩溃后）
    kubectl run -it --rm debug --image=nicolaka/netshoot -- bash  # 运行调试 Pod
    kubectl port-forward svc/myservice 9090:80

  11. 批量与筛选

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    kubectl get pods -l app=nginx             # 根据标签筛选
    kubectl get pods --field-selector=status.phase=Running
    kubectl get pods -n kube-system

  12. 常用组合示例

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    # 查看所有命名空间下最近 1 小时内含 error 的日志
    kubectl get pods --all-namespaces -o custom-columns=NAMESPACE:.metadata.namespace,NAME:.metadata.name | \
      awk 'NR>1{print $1,$2}' | while read ns name; do kubectl logs -n $ns $name --since=1h | grep -i error && echo "$ns/$name"; done

    # 在所有节点上重启 DaemonSet（通过修改注解触发）
    kubectl patch daemonset myds -p "{\"spec\":{\"template\":{\"metadata\":{\"annotations\":{\"kubectl.kubernetes.io/restartedAt\":\"$(date -Iseconds)\"}}}}}"

    # 递归应用目录
    kubectl apply -k ./overlays/production

  13. 提示与替代工具

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    - 使用 --dry-run=client|server 与 kubectl apply --server-side 来先验证变更。
    - 对大仓库或频繁搜索建议使用 k9s、kubectx/kubens、stern（聚合日志）、kubetail、kubectl-neat 等工具。
    - 对于大量文本处理，结合 jq、yq、awk、sed 能极大提升效率。

小结：
掌握 get/describe/logs/exec/apply/rollout/scale/drain 等核心命令，结合标签/输出格式与脚本化操作，可以高效完成大部分集群运维与调试任务。