首先我们先来查询节点的数量和状态，master节点，node节点均运行正常。

然后我们来查看一下系统级别的pod。如果出现STATUS出现不是运行状态的pod，可以从采取重启的方式来解决，如果在重启过程中出现如下问题，有可能是因为内存不足导致的，这个时候就需要扩展内存来解决了。

问题解决以后，我们可以发现所有的系统pod都正常运行：

这时候我们开始真正意义下执行一下k8s集群的功能：

kubectl run tomcat-deployment --image=tomcat:latest --port=80 --replicas=1

为了验证k8s可以保持一定个数的容器运行的功能，我们把replicas修改为3如下图：

kubectl scale --replicas=3 deployment/tomcat-deployment

这个时候我们发现事情好像不是和我们的预期一直，目前的运行中的pod数量还是两个，另外两个 的状态为ContainerCreating，也就是容器正在构建中，这个过程是十分漫长的，为什么？

因为这个过程需要到官网去下载然而官网是要在外网上的，因此下载速度有限，这里我们可以布置阿里云镜像加速器，只要注册阿里云账号都可以免费领取。只需要在daemon.json文件中写入即可。

当然pod还有可能出现其他的状态，比如ImagePullBackOff，也就是镜像下载失败，一般也是因为网络的原因。另外一个是ErrImagePull，也就是镜像的下载或者是安装出了问题，还有就是Terminating，是停止的意思，一般也是故障引发的容器停止。

配置完成之后，会自动产生三个tomcat-deployment容器（pod），他们分别产生了不同的IP和pod名。

在这里我们尝试删除一个正在运行中的pod：

继续获取所有运行中的pod，我们可以看到之前的IP为10.244.2.8的pod已经被删除，取而代之的是一个新产生的运行在node03里面的10.244.1.5。说明k8s功能正常。

在这里我们就可以之间建立连接到我们的pod上。

接下来我们作如下操作，多登陆几次该IP及端口。

使用ipvsadm -Ln

发现确实在k8s集群下，我们会 进行轮询，也就是负载均衡。