一、Kubernetes概述

为什么需要Kubernetes

kubernetes为何能脱颖而出

传统部署时代

虚拟化部署时代

容器部署时代

二、Kubernetes 特性

自我修复

弹性伸缩

服务发现和负载均衡

存储编排

自动部署和回滚

自动完成装箱计算

密钥与配置管理

任务批处理运行

三、kubernetes架构与组件

kubernetes组件

master组件

1、kube-apiserver

2、kube-controller-manager (控制器管理中心-定义资源类型)

3、kube-scheduler

4、etcd（存储中心）

5、AUTH :认证模块

6、cloud-controller-manager

node组件

1、kubelet

2、kube-proxy（四层）

3、docker或rocket

四、Kuberneters 核心概念

POD

Pod 控制器

Label

Label 选择器（Label selector）

Service

Ingress

Name

Namespace

一、Kubernetes概述

Kubernetes 是一个可移植、可扩展的开源平台，用于管理容器化的工作负载和服务，可促进声明式配置和自动化。 Kubernetes 拥有一个庞大且快速增长的生态，其服务、支持和工具的使用范围相当广泛。

Kubernetes 这个名字源于希腊语，意为“舵手”或“飞行员”。k8s 这个缩写是因为 k 和 s 之间有八个字符的关系。 Google 在 2014 年开源了 Kubernetes 项目。 Kubernetes 建立在Google大规模运行生产工作负载十几年经验的基础上，结合了社区中最优秀的想法和实践。

为什么需要Kubernetes

容器是打包和运行应用程序的好方式。在生产环境中，你需要管理运行着应用程序的容器，并确保服务不会下线。例如，如果一个容器发生故障，则你需要启动另一个容器。如果此行为交由给系统处理，是不是会更容易一些？

这就是 Kubernetes 要来做的事情！ Kubernetes 为你提供了一个可弹性运行分布式系统的框架。 Kubernetes 会满足你的扩展要求、故障转移你的应用、提供部署模式等。例如，Kubernetes 可以轻松管理系统的 Canary (金丝雀) 部署。

kubernetes为何能脱颖而出

传统部署时代

早期，各个组织是在物理服务器上运行应用程序。由于无法限制在物理服务器中运行的应用程序资源使用，因此会导致资源分配问题。例如，如果在同一台物理服务器上运行多个应用程序，则可能会出现一个应用程序占用大部分资源的情况，而导致其他应用程序的性能下降。一种解决方案是将每个应用程序都运行在不同的物理服务器上，但是当某个应用程式资源利用率不高时，剩余资源无法被分配给其他应用程式，而且维护许多物理服务器的成本很高。

虚拟化部署时代

因此，虚拟化技术被引入了。虚拟化技术允许你在单个物理服务器的 CPU 上运行多台虚拟机（VM）。虚拟化能使应用程序在不同 VM 之间被彼此隔离，且能提供一定程度的安全性，因为一个应用程序的信息不能被另一应用程序随意访问。

虚拟化技术能够更好地利用物理服务器的资源，并且因为可轻松地添加或更新应用程序，而因此可以具有更高的可扩缩性，以及降低硬件成本等等的好处。通过虚拟化，你可以将一组物理资源呈现为可丢弃的虚拟机集群。

每个 VM 是一台完整的计算机，在虚拟化硬件之上运行所有组件，包括其自己的操作系统。

容器部署时代

容器类似于 VM，但是更宽松的隔离特性，使容器之间可以共享操作系统（OS）。因此，容器比起 VM 被认为是更轻量级的。且与 VM 类似，每个容器都具有自己的文件系统、CPU、内存、进程空间等。由于它们与基础架构分离，因此可以跨云和 OS 发行版本进行移植。

容器因具有许多优势而变得流行起来，例如：

敏捷应用程序的创建和部署：与使用 VM 镜像相比，提高了容器镜像创建的简便性和效率。
持续开发、集成和部署：通过快速简单的回滚（由于镜像不可变性），提供可靠且频繁的容器镜像构建和部署。
关注开发与运维的分离：在构建、发布时创建应用程序容器镜像，而不是在部署时，从而将应用程序与基础架构分离。
可观察性：不仅可以显示 OS 级别的信息和指标，还可以显示应用程序的运行状况和其他指标信号。
跨开发、测试和生产的环境一致性：在笔记本计算机上也可以和在云中运行一样的应用程序。
跨云和操作系统发行版本的可移植性：可在 Ubuntu、RHEL、CoreOS、本地、 Google Kubernetes Engine 和其他任何地方运行。
以应用程序为中心的管理：提高抽象级别，从在虚拟硬件上运行 OS 到使用逻辑资源在 OS 上运行应用程序。
松散耦合、分布式、弹性、解放的微服务：应用程序被分解成较小的独立部分，并且可以动态部署和管理 - 而不是在一台大型单机上整体运行。
资源隔离：可预测的应用程序性能。
资源利用：高效率和高密度。

二、Kubernetes 特性

自我修复

在节点故障时重新启动失败的容器，替换和重新部署，保证预期的副本数量;杀死健康检查失败的容器，并且在未准备好之前不会处理客户端请求,确保线上服务不中断。

弹性伸缩

使用命令 UI 或者基于CPU使用情况自动快速扩容和缩容应用程序实例，保证应用业务高峰并发时的高可用性;业务低峰时回收资源,以最小成本运行服务。

服务发现和负载均衡

K8S为多个pod提供一个统一访问入口(内部IP地址和一个DNS名称)，并且负载均衡关联的所有容器，使得用户无需考虑容器IP问题。；Kubernetes 可以使用 DNS 名称或自己的 IP 地址来暴露容器。如果进入容器的流量很大， Kubernetes 可以负载均衡并分配网络流量，从而使部署稳定。KBS采用滚动更新策略更新应用，一次更新一个Pod，而不是同时删除所有Pod，如果更新过程中出现问题，将回滚更改，确保升级不受影响业务。

存储编排

Kubernetes 允许你自动挂载你选择的存储系统，例如本地存储、公共云提供商等。

自动部署和回滚

你可以使用 Kubernetes 描述已部署容器的所需状态，它可以以受控的速率将实际状态更改为期望状态。例如，你可以自动化 Kubernetes 来为你的部署创建新容器，删除现有容器并将它们的所有资源用于新容器。

自动完成装箱计算

你为 Kubernetes 提供许多节点组成的集群，在这个集群上运行容器化的任务。你告诉 Kubernetes 每个容器需要多少 CPU 和内存 (RAM)。 Kubernetes 可以将这些容器按实际情况调度到你的节点上，以最佳方式利用你的资源。

密钥与配置管理

Kubernetes 允许你存储和管理敏感信息，例如密码、OAuth 令牌和 ssh 密钥。你可以在不重建容器镜像的情况下部署和更新密钥和应用程序配置，也无需在堆栈配置中暴露密钥。

任务批处理运行

提供一次性任务（job），定时任务（cronjob）；满足批量数据处理和分析的场景

三、kubernetes架构与组件

请求进来经过auth认证进去apiserver会生成ui界面会将生成数据存入etcd，cotronller 会去etcd读取，根据预设模版创建pod apiserver通知scheduler根据预选策略优选策略去调度节点；docker引擎创建pod；通过proxy进行负载均衡并提供对外网络暴露。

kubernetes组件

master组件

1、kube-apiserver

Kubernetes API，集群的统一入口，各组件协调者，以Restful API提供接口服务，所有对象资源的增删改查和监听操作都交给APIServer处理后再提交给Etcd存储

用于暴露Kubernetes API，任何资源请求或调用操作都是通过kube-apiserver 提供的接口进行。以HTTP Restful API提供接口服务，所有对象资源的增删改查和监听操作都交给API Server 处理后再提交给Etcd 存储（相当于分布式数据库，以键值对方式存储）。
可以理解成API Server 是K8S的请求入口服务。API server 负责接收K8S所有请求(来自UI界面或者CLI 命令行工具)，然后根据用户的具体请求，去通知其他组件干活。可以说API server 是K8S集群架构的大脑。

2、kube-controller-manager (控制器管理中心-定义资源类型)

运行管理控制器，是k8s集群中处理常规任务的后台线程，是k8s集群里所有资源对象的自动化控制中心。
在k8s集群中，一个资源对应一个控制器，而Controller manager 就是负责管理这些控制器的。
由一系列控制器组成，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，比如当某个Node意外宕机时，Controller Manager会及时发现并执行自动化修复流程，确保集群始终处于预期的工作状态

控制器	功能
NodeContrpller(节点控制器)	负责在节点出现故障时发现和响应
Replication Controller ( 副本控制器)	负责保证集群中一个RC (资源对象ReplicationController) 所关联的Pod副本数始终保持预设值。可以理解成确保集群中有且仅有N个Pod实例，N是RC中定义的Pod副本数量
Endpoints Controller (端点控制器)	填充端点对象(即连接Services 和Pods) ，负责监听Service 和对应的Pod 副本的变化。可以理解端点是一个服务暴露出来的访问点，如果需要访问一个服务，则必须知道它的 endpoint
Service Account & Token Controllers (服务帐户和令牌控制器)	为新的命名空间创建默认帐户和API访问令牌
ResourceQuotaController(资源配额控制器)	确保指定的资源对象在任何时候都不会超量占用系统物理资源
Namespace Controller (命名空间控制器)	管理namespace的生命周期
Service Controller (服务控制器)	属于K8S集群与外部的云平台之间的一个接口控制器

3、kube-scheduler

根据调度算法（预选/优选的策略）为新创建的Pod选择一个Node节点，可以任意部署,可以部署在同一个节点上,也可以部署在不同的节点上
可以理解成K8S所有Node 节点的调度器。当用户要部署服务时，scheduler 会根据调度算法选择最合适的Node 节点来部署Pod
API Server 接收到请求创建一批Pod，API Server 会让Controller-manager 按照所预设的模板去创建Pod，Controller-manager 会通过API Server去找Scheduler 为新创建的Pod选择最适合的Node 节点。比如运行这个Pod需要2C4G 的资源，Scheduler 会通过预算策略在所有Node节点中挑选最优的。Node 节点中还剩多少资源是通过汇报给API Server 存储在etcd 里，API Server 会调用一个方法找到etcd 里所有Node节点的剩余资源，再对比Pod 所需要的资源，在所有Node 节点中查找哪些Node节点符合要求。
如果都符合，预算策略就交给优选策略处理，优选策略再通过CPU的负载、内存的剩余量等因素选择最合适的Node 节点，并把Pod调度到这个Node节点上运行。
controller manager会通过API Server通知kubelet去创建pod，然后通过kube-proxy中的service对外提供服务接口。（node组件）

4、etcd（存储中心）

分布式键值存储系统（特性:服务自动发现）。用于保存集群状态数据，比如Pod、Service等对象信息
k8s中仅API Server 才具备读写权限，其他组件必须通过API Server 的接口才能读写数据

PS:etcd V2版本:数据保存在内存中
v3版本:引入本地volume卷的持久化（可根据磁盘进行恢复),服务发现，分布式（方便扩容，缩容）
etcd是一种定时全量备份+持续增量备份的持久化方式，最后存储在磁盘中
但kubernetes 1.11版本前不支持v3,我用的事K8S 1.15
ETCD一般会做为3副本机制(奇数方式)，分布在三台master上(也有的公司单独用服务器部署ETCD )
master：奇数的方式部署（多节点的时候）

5、AUTH :认证模块

K8S 内部支持使用RBAC认证的方式进行认证

6、cloud-controller-manager

云控制器管理器是指嵌入特定云的控制逻辑的控制平面组件。云控制器管理器允许您链接集群到云提供商的应用编程接口中，并把和该云平台交互的组件与只和您的集群交互的组件分离开。
cloud-controller-manager 仅运行特定于云平台的控制回路。如果你在自己的环境中运行 Kubernetes，或者在本地计算机中运行学习环境，所部署的环境中不需要云控制器管理器。
与 kube-controller-manager 类似，cloud-controller-manager 将若干逻辑上独立的控制回路组合到同一个可执行文件中，供你以同一进程的方式运行。你可以对其执行水平扩容（运行不止一个副本）以提升性能或者增强容错能力

下面的控制器都包含对云平台驱动的依赖：

节点控制器（Node Controller）: 用于在节点终止响应后检查云提供商以确定节点是否已被删除
路由控制器（Route Controller）: 用于在底层云基础架构中设置路由
服务控制器（Service Controller）: 用于创建、更新和删除云提供商负载均衡器

node组件

1、kubelet

kubelet是Master在Node节点上的Agent，管理本机运行容器的生命周期,比如创建容器、Pod挂载数据卷、下载secret、获取容器和节点状态等工作。kubelet将每个Pod转换成一组容器

kubelet —》先和docker引擎进行交互—》docker容器(一组容器跑在Pod中)

2、kube-proxy（四层）

在Node节点上实现Pod网络代理，维护网络规则、pod之间通信和四层负载均衡工作。默认会写入规则至iptables ，目前支持IPVS、同时还支持namespaces

对于七层的负载，k8s官方提供了一种解决方案；ingress-nginx

3、docker或rocket

容器引擎，运行容器

四、Kuberneters 核心概念

Kubernetes 包含多种类型的资源对象：Pod、Label、Service、Replication Controller 等。

所有的资源对象都可以通过 Kubernetes 提供的 kubectl 工具进行增、删、改、查等操作，并将其保存在 etcd 中持久化存储。

Kubernets其实是一个高度自动化的资源控制系统，通过跟踪对比etcd存储里保存的资源期望状态与当前环境中的实际资源状态的差异，来实现自动控制和自动纠错等高级功能。

POD

Pod是 Kubernetes 创建或部署的最小/最简单的基本单位，一个 Pod 代表集群上正在运行的一个进程。

可以把 Pod 理解成豌豆荚，而同一 Pod 内的每个容器是一颗颗豌豆。
一个 Pod 由一个或多个容器组成，Pod 中容器共享网络、存储和计算资源，在同一台 Docker 主机上运行。
一个 Pod 里可以运行多个容器，又叫边车模式（SideCar）。而在生产环境中一般都是单个容器或者具有强关联互补的多个容器组成一个 Pod。
同一个 Pod 之间的容器可以通过 localhost 互相访问，并且可以挂载 Pod 内所有的数据卷；但是不同的 Pod 之间的容器不能用 localhost 访问，也不能挂载其他 Pod 的数据卷。

Pod 控制器

Pod 控制器是 Pod 启动的一种模版，用来保证在K8S里启动的 Pod 应始终按照用户的预期运行（副本数、生命周期、健康状态检查等）。

K8S 内提供了众多的 Pod 控制器，常用的有以下几种：

Deployment：无状态应用部署。Deployment 的作用是管理和控制 Pod 和 ReplicaSet，管控它们运行在用户期望的状态中。
Replicaset：确保预期的 Pod 副本数量。ReplicaSet 的作用就是管理和控制 Pod，管控他们好好干活。但是，ReplicaSet 受控于 Deployment。

可以理解成 Deployment 就是总包工头，主要负责监督底下的工人 Pod 干活，确保每时每刻有用户要求数量的 Pod 在工作。如果一旦发现某个工人 Pod 不行了，就赶紧新拉一个 Pod 过来替换它。而ReplicaSet 就是总包工头手下的小包工头。
从 K8S 使用者角度来看，用户会直接操作 Deployment 部署服务，而当 Deployment 被部署的时候，K8S 会自动生成要求的 ReplicaSet 和 Pod。用户只需要关心 Deployment 而不操心 ReplicaSet。
资源对象 Replication Controller 是 ReplicaSet 的前身，官方推荐用 Deployment 取代 Replication Controller 来部署服务。

Daemonset：确保所有节点运行同一类 Pod，保证每个节点上都有一个此类 Pod 运行，通常用于实现系统级后台任务。
Statefulset：有状态应用部署
Job：一次性任务。根据用户的设置，Job 管理的 Pod 把任务成功完成就自动退出了。
Cronjob：周期性计划性任务

Label

标签，是 K8S 特色的管理方式，便于分类管理资源对象。
Label 可以附加到各种资源对象上，例如 Node、Pod、Service、RC 等，用于关联对象、查询和筛选。
一个 Label 是一个 key-value 的键值对，其中 key 与 value 由用户自己指定。
一个资源对象可以定义任意数量的Label，同一个Label 也可以被添加到任意数量的资源对象中，也可以在对象创建后动态添加或者删除。
可以通过给指定的资源对象捆绑一个或多个不同的 Label，来实现多维度的资源分组管理功能。
与 Label 类似的，还有 Annotation（注释）。
区别在于有效的标签值必须为63个字符或更少，并且必须为空或以字母数字字符（[a-z0-9A-Z]）开头和结尾，中间可以包含横杠（-）、下划线（_）、点（.）和字母或数字。注释值则没有字符长度限制。

Label 选择器（Label selector）

给某个资源对象定义一个 Label，就相当于给它打了一个标签；随后可以通过标签选择器（Label selector）查询和筛选拥有某些 Label 的资源对象。

标签选择器目前有两种：基于等值关系（等于、不等于）和基于集合关系（属于、不属于、存在）。

Service

在K8S的集群里，虽然每个Pod会被分配一个单独的IP地址，但由于Pod是有生命周期的（它们可以被创建，而且销毁之后不会再启动），随时可能会因为业务的变更，导致这个 IP 地址也会随着 Pod 的销毁而消失。

Service 就是用来解决这个问题的核心概念。

K8S 中的 Service 并不是我们常说的“服务”的含义，而更像是网关层，可以看作一组提供相同服务的Pod的对外访问接口、流量均衡器。

Service 作用于哪些 Pod 是通过标签选择器来定义的。

在 K8S 集群中，Service 可以看作一组提供相同服务的 Pod 的对外访问接口。客户端需要访问的服务就是 Service 对象。每个 Service 都有一个固定的虚拟 ip（这个 ip 也被称为 Cluster IP），自动并且动态地绑定后端的 Pod，所有的网络请求直接访问 Service 的虚拟 ip，Service 会自动向后端做转发。

Service 除了提供稳定的对外访问方式之外，还能起到负载均衡（Load Balance）的功能，自动把请求流量分布到后端所有的服务上，Service 可以做到对客户透明地进行水平扩展（scale）。
而实现 service 这一功能的关键，就是 kube-proxy。kube-proxy 运行在每个节点上，监听 API Server 中服务对象的变化，可通过以下三种流量调度模式：

userspace（废弃）、iptables（濒临废弃）、ipvs（推荐，性能最好）来实现网络的转发。

Service 是 K8S 服务的核心，屏蔽了服务细节，统一对外暴露服务接口，真正做到了“微服务”。比如我们的一个服务 A，部署了 3 个副本，也就是 3 个 Pod；对于用户来说，只需要关注一个 Service 的入口就可以，而不需要操心究竟应该请求哪一个 Pod。

优势非常明显：一方面外部用户不需要感知因为 Pod 上服务的意外崩溃、K8S 重新拉起 Pod 而造成的 IP 变更，外部用户也不需要感知因升级、变更服务带来的 Pod 替换而造成的 IP 变化。