Kubernetes架构

Kubernetes

Kubernetes架构

Kubernetes最初源于谷歌内部的Borg，提供了面向应用的容器集群部署和管理系统。Kubernetes的目标旨在消除编排物理/虚拟计算，网络和存储基础设施的负担，并使应用程序运营商和开发人员完全将重点放在以容器为中心的原语上进行自助运营。Kubernetes 也提供稳定、兼容的基础（平台），用于构建定制化的workflows 和更高级的自动化任务。 Kubernetes 具备完善的集群管理能力，包括多层次的安全防护和准入机制、多租户应用支撑能力、透明的服务注册和服务发现机制、内建负载均衡器、故障发现和自我修复能力、服务滚动升级和在线扩容、可扩展的资源自动调度机制、多粒度的资源配额管理能力。 Kubernetes 还提供完善的管理工具，涵盖开发、部署测试、运维监控等各个环节。

• 容器

• Pod：命名空间的隔离，共享网络，每个Pod都有独立IP，使用Service Account为Pod赋予账户

• Sandbox：是对最小资源调度单位的抽象，甚至可以是虚拟机

• Node：网络隔离，每个节点间网络是隔离的，每个节点都有单独的IP地址

• Cluster：元数据的隔离，使用Federation可以将不同的集群联合在一起

Kubernetes中的基本资源类型分成了三类：

• 部署：Deploymnt、ReplicaSet、StatefulSet、DaemonSet、Job、CronJob

• 服务：Service、Ingress

• 存储：PV、PVC、ConfigMap、Secret

Kubernetes主要由以下几个核心组件组成：

• etcd保存了整个集群的状态；

• apiserver提供了资源操作的唯一入口，并提供认证、授权、访问控制、API注册和发现等机制；

• controller manager负责维护集群的状态，比如故障检测、自动扩展、滚动更新等；

• scheduler负责资源的调度，按照预定的调度策略将Pod调度到相应的机器上；

• kubelet负责维护容器的生命周期，同时也负责Volume（CSI）和网络（CNI）的管理；

• Container runtime负责镜像管理以及Pod和容器的真正运行（CRI）；

• kube-proxy负责为Service提供cluster内部的服务发现和负载均衡；

除了核心组件，还有一些推荐的插件，其中有的已经成为CNCF中的托管项目：

• CoreDNS负责为整个集群提供DNS服务

• Ingress Controller为服务提供外网入口

• Prometheus提供资源监控

• Dashboard提供GUI

• Federation提供跨可用区的集群

   

Kubernetes架构示意图

整体架构

下图清晰表明了Kubernetes的架构设计以及组件之间的通信协议。

• Kubernetes设计理念与分布式系统

  分析和理解Kubernetes的设计理念可以使我们更深入地了解Kubernetes系统，更好地利用它管理分布式部署的云原生应用，另一方面也可以让我们借鉴其在分布式系统设计方面的经验。

  分层架构

  Kubernetes设计理念和功能其实就是一个类似Linux的分层架构，如下图所示

  图片 - Kubernetes 分层架构示意图

  • 核心层：Kubernetes最核心的功能，对外提供API构建高层的应用，对内提供插件式应用执行环境

  • 应用层：部署（无状态应用、有状态应用、批处理任务、集群应用等）和路由（服务发现、DNS解析等）

  • 管理层：系统度量（如基础设施、容器和网络的度量），自动化（如自动扩展、动态Provision等）以及策略管理（RBAC、Quota、PSP、NetworkPolicy等）

  • 接口层：kubectl命令行工具、客户端SDK以及集群联邦

  • 生态系统：在接口层之上的庞大容器集群管理调度的生态系统，可以划分为两个范畴

    • Kubernetes外部：日志、监控、配置管理、CI、CD、Workflow、FaaS、OTS应用、ChatOps等

    • Kubernetes内部：CRI、CNI、CVI、镜像仓库、Cloud Provider、集群自身的配置和管理等

Kubernetes的核心技术概念和API对象

API对象是Kubernetes集群中的管理操作单元。Kubernetes集群系统每支持一项新功能，引入一项新技术，一定会新引入对应的API对象，支持对该功能的管理操作。例如副本集Replica Set对应的API对象是RS。

每个API对象都有3大类属性：元数据metadata、规范spec和状态status。元数据是用来标识API对象的，每个对象都至少有3个元数据：namespace，name和uid；除此以外还有各种各样的标签labels用来标识和匹配不同的对象，例如用户可以用标签env来标识区分不同的服务部署环境，分别用env=dev、env=testing、env=production来标识开发、测试、生产的不同服务。规范描述了用户期望Kubernetes集群中的分布式系统达到的理想状态（Desired State），例如用户可以通过复制控制器Replication Controller设置期望的Pod副本数为3；status描述了系统实际当前达到的状态（Status），例如系统当前实际的Pod副本数为2；那么复制控制器当前的程序逻辑就是自动启动新的Pod，争取达到副本数为3。

Kubernetes中所有的配置都是通过API对象的spec去设置的，也就是用户通过配置系统的理想状态来改变系统，这是Kubernetes重要设计理念之一，即所有的操作都是声明式（Declarative）的而不是命令式（Imperative）的。声明式操作在分布式系统中的好处是稳定，不怕丢操作或运行多次，例如设置副本数为3的操作运行多次也还是一个结果，而给副本数加1的操作就不是声明式的，运行多次结果就错了。

Pod

Kubernetes有很多技术概念，同时对应很多API对象，最重要的也是最基础的是Pod。Pod是在Kubernetes集群中运行部署应用或服务的最小单元，它是可以支持多容器的。Pod的设计理念是支持多个容器在一个Pod中共享网络地址和文件系统，可以通过进程间通信和文件共享这种简单高效的方式组合完成服务。Pod对多容器的支持是K8最基础的设计理念。比如你运行一个操作系统发行版的软件仓库，一个Nginx容器用来发布软件，另一个容器专门用来从源仓库做同步，这两个容器的镜像不太可能是一个团队开发的，但是他们一块儿工作才能提供一个微服务；这种情况下，不同的团队各自开发构建自己的容器镜像，在部署的时候组合成一个微服务对外提供服务。

Pod是Kubernetes集群中所有业务类型的基础，可以看作运行在Kubernetes集群中的小机器人，不同类型的业务就需要不同类型的小机器人去执行。目前Kubernetes中的业务主要可以分为长期伺服型（long-running）、批处理型（batch）、节点后台支撑型（node-daemon）和有状态应用型（stateful application）；分别对应的小机器人控制器为Deployment、Job、DaemonSet和StatefulSet，本文后面会一一介绍。

副本控制器（Replication Controller，RC）

RC是Kubernetes集群中最早的保证Pod高可用的API对象。通过监控运行中的Pod来保证集群中运行指定数目的Pod副本。指定的数目可以是多个也可以是1个；少于指定数目，RC就会启动运行新的Pod副本；多于指定数目，RC就会杀死多余的Pod副本。即使在指定数目为1的情况下，通过RC运行Pod也比直接运行Pod更明智，因为RC也可以发挥它高可用的能力，保证永远有1个Pod在运行。RC是Kubernetes较早期的技术概念，只适用于长期伺服型的业务类型，比如控制小机器人提供高可用的Web服务。

副本集（Replica Set，RS）

RS是新一代RC，提供同样的高可用能力，区别主要在于RS后来居上，能支持更多种类的匹配模式。副本集对象一般不单独使用，而是作为Deployment的理想状态参数使用。

部署（Deployment）

部署表示用户对Kubernetes集群的一次更新操作。部署是一个比RS应用模式更广的API对象，可以是创建一个新的服务，更新一个新的服务，也可以是滚动升级一个服务。滚动升级一个服务，实际是创建一个新的RS，然后逐渐将新RS中副本数增加到理想状态，将旧RS中的副本数减小到0的复合操作；这样一个复合操作用一个RS是不太好描述的，所以用一个更通用的Deployment来描述。以Kubernetes的发展方向，未来对所有长期伺服型的的业务的管理，都会通过Deployment来管理。

服务（Service）

RC、RS和Deployment只是保证了支撑服务的微服务Pod的数量，但是没有解决如何访问这些服务的问题。一个Pod只是一个运行服务的实例，随时可能在一个节点上停止，在另一个节点以一个新的IP启动一个新的Pod，因此不能以确定的IP和端口号提供服务。要稳定地提供服务需要服务发现和负载均衡能力。服务发现完成的工作，是针对客户端访问的服务，找到对应的的后端服务实例。在K8集群中，客户端需要访问的服务就是Service对象。每个Service会对应一个集群内部有效的虚拟IP，集群内部通过虚拟IP访问一个服务。在Kubernetes集群中微服务的负载均衡是由Kube-proxy实现的。Kube-proxy是Kubernetes集群内部的负载均衡器。它是一个分布式代理服务器，在Kubernetes的每个节点上都有一个；这一设计体现了它的伸缩性优势，需要访问服务的节点越多，提供负载均衡能力的Kube-proxy就越多，高可用节点也随之增多。与之相比，我们平时在服务器端做个反向代理做负载均衡，还要进一步解决反向代理的负载均衡和高可用问题。

任务（Job）

Job是Kubernetes用来控制批处理型任务的API对象。批处理业务与长期伺服业务的主要区别是批处理业务的运行有头有尾，而长期伺服业务在用户不停止的情况下永远运行。Job管理的Pod根据用户的设置把任务成功完成就自动退出了。成功完成的标志根据不同的spec.completions策略而不同：单Pod型任务有一个Pod成功就标志完成；定数成功型任务保证有N个任务全部成功；工作队列型任务根据应用确认的全局成功而标志成功。

后台支撑服务集（DaemonSet）

长期伺服型和批处理型服务的核心在业务应用，可能有些节点运行多个同类业务的Pod，有些节点上又没有这类Pod运行；而后台支撑型服务的核心关注点在Kubernetes集群中的节点（物理机或虚拟机），要保证每个节点上都有一个此类Pod运行。节点可能是所有集群节点也可能是通过nodeSelector选定的一些特定节点。典型的后台支撑型服务包括，存储，日志和监控等在每个节点上支持Kubernetes集群运行的服务。

有状态服务集（StatefulSet）

Kubernetes在1.3版本里发布了Alpha版的PetSet功能，在1.5版本里将PetSet功能升级到了Beta版本，并重新命名为StatefulSet，最终在1.9版本里成为正式GA版本。在云原生应用的体系里，有下面两组近义词；第一组是无状态（stateless）、牲畜（cattle）、无名（nameless）、可丢弃（disposable）；第二组是有状态（stateful）、宠物（pet）、有名（having name）、不可丢弃（non-disposable）。RC和RS主要是控制提供无状态服务的，其所控制的Pod的名字是随机设置的，一个Pod出故障了就被丢弃掉，在另一个地方重启一个新的Pod，名字变了。名字和启动在哪儿都不重要，重要的只是Pod总数；而StatefulSet是用来控制有状态服务，StatefulSet中的每个Pod的名字都是事先确定的，不能更改。StatefulSet中Pod的名字的作用，并不是《千与千寻》的人性原因，而是关联与该Pod对应的状态。

对于RC和RS中的Pod，一般不挂载存储或者挂载共享存储，保存的是所有Pod共享的状态，Pod像牲畜一样没有分别（这似乎也确实意味着失去了人性特征）；对于StatefulSet中的Pod，每个Pod挂载自己独立的存储，如果一个Pod出现故障，从其他节点启动一个同样名字的Pod，要挂载上原来Pod的存储继续以它的状态提供服务。

适合于StatefulSet的业务包括数据库服务MySQL和PostgreSQL，集群化管理服务ZooKeeper、etcd等有状态服务。StatefulSet的另一种典型应用场景是作为一种比普通容器更稳定可靠的模拟虚拟机的机制。传统的虚拟机正是一种有状态的宠物，运维人员需要不断地维护它，容器刚开始流行时，我们用容器来模拟虚拟机使用，所有状态都保存在容器里，而这已被证明是非常不安全、不可靠的。使用StatefulSet，Pod仍然可以通过漂移到不同节点提供高可用，而存储也可以通过外挂的存储来提供高可靠性，StatefulSet做的只是将确定的Pod与确定的存储关联起来保证状态的连续性。

集群联邦（Federation）

Kubernetes在1.3版本里发布了beta版的Federation功能。在云计算环境中，服务的作用距离范围从近到远一般可以有：同主机（Host，Node）、跨主机同可用区（Available Zone）、跨可用区同地区（Region）、跨地区同服务商（Cloud Service Provider）、跨云平台。Kubernetes的设计定位是单一集群在同一个地域内，因为同一个地区的网络性能才能满足Kubernetes的调度和计算存储连接要求。而联合集群服务就是为提供跨Region跨服务商Kubernetes集群服务而设计的。

每个Kubernetes Federation有自己的分布式存储、API Server和Controller Manager。用户可以通过Federation的API Server注册该Federation的成员Kubernetes Cluster。当用户通过Federation的API Server创建、更改API对象时，Federation API Server会在自己所有注册的子Kubernetes Cluster都创建一份对应的API对象。在提供业务请求服务时，Kubernetes Federation会先在自己的各个子Cluster之间做负载均衡，而对于发送到某个具体Kubernetes Cluster的业务请求，会依照这个Kubernetes Cluster独立提供服务时一样的调度模式去做Kubernetes Cluster内部的负载均衡。而Cluster之间的负载均衡是通过域名服务的负载均衡来实现的。

Federation V1的设计是尽量不影响Kubernetes Cluster现有的工作机制，这样对于每个子Kubernetes集群来说，并不需要更外层的有一个Kubernetes Federation，也就是意味着所有现有的Kubernetes代码和机制不需要因为Federation功能有任何变化。

目前正在开发的Federation V2，在保留现有Kubernetes API的同时，会开发新的Federation专用的API接口，详细内容可以在这里找到。

存储卷（Volume）

Kubernetes集群中的存储卷跟Docker的存储卷有些类似，只不过Docker的存储卷作用范围为一个容器，而Kubernetes的存储卷的生命周期和作用范围是一个Pod。每个Pod中声明的存储卷由Pod中的所有容器共享。Kubernetes支持非常多的存储卷类型，特别的，支持多种公有云平台的存储，包括AWS，Google和Azure云；支持多种分布式存储包括GlusterFS和Ceph；也支持较容易使用的主机本地目录emptyDir, hostPath和NFS。Kubernetes还支持使用Persistent Volume Claim即PVC这种逻辑存储，使用这种存储，使得存储的使用者可以忽略后台的实际存储技术（例如AWS，Google或GlusterFS和Ceph），而将有关存储实际技术的配置交给存储管理员通过Persistent Volume来配置。

持久存储卷（Persistent Volume，PV）和持久存储卷声明（Persistent Volume Claim，PVC）

PV和PVC使得Kubernetes集群具备了存储的逻辑抽象能力，使得在配置Pod的逻辑里可以忽略对实际后台存储技术的配置，而把这项配置的工作交给PV的配置者，即集群的管理者。存储的PV和PVC的这种关系，跟计算的Node和Pod的关系是非常类似的；PV和Node是资源的提供者，根据集群的基础设施变化而变化，由Kubernetes集群管理员配置；而PVC和Pod是资源的使用者，根据业务服务的需求变化而变化，有Kubernetes集群的使用者即服务的管理员来配置。

节点（Node）

Kubernetes集群中的计算能力由Node提供，最初Node称为服务节点Minion，后来改名为Node。Kubernetes集群中的Node也就等同于Mesos集群中的Slave节点，是所有Pod运行所在的工作主机，可以是物理机也可以是虚拟机。不论是物理机还是虚拟机，工作主机的统一特征是上面要运行kubelet管理节点上运行的容器。

密钥对象（Secret）

Secret是用来保存和传递密码、密钥、认证凭证这些敏感信息的对象。使用Secret的好处是可以避免把敏感信息明文写在配置文件里。在Kubernetes集群中配置和使用服务不可避免的要用到各种敏感信息实现登录、认证等功能，例如访问AWS存储的用户名密码。为了避免将类似的敏感信息明文写在所有需要使用的配置文件中，可以将这些信息存入一个Secret对象，而在配置文件中通过Secret对象引用这些敏感信息。这种方式的好处包括：意图明确，避免重复，减少暴漏机会。

用户帐户（User Account）和服务帐户（Service Account）

顾名思义，用户帐户为人提供账户标识，而服务账户为计算机进程和Kubernetes集群中运行的Pod提供账户标识。用户帐户和服务帐户的一个区别是作用范围；用户帐户对应的是人的身份，人的身份与服务的namespace无关，所以用户账户是跨namespace的；而服务帐户对应的是一个运行中程序的身份，与特定namespace是相关的。

命名空间（Namespace）

命名空间为Kubernetes集群提供虚拟的隔离作用，Kubernetes集群初始有两个命名空间，分别是默认命名空间default和系统命名空间kube-system，除此以外，管理员可以可以创建新的命名空间满足需要。

RBAC访问授权

Kubernetes在1.3版本中发布了alpha版的基于角色的访问控制（Role-based Access Control，RBAC）的授权模式。相对于基于属性的访问控制（Attribute-based Access Control，ABAC），RBAC主要是引入了角色（Role）和角色绑定（RoleBinding）的抽象概念。在ABAC中，Kubernetes集群中的访问策略只能跟用户直接关联；而在RBAC中，访问策略可以跟某个角色关联，具体的用户在跟一个或多个角色相关联。显然，RBAC像其他新功能一样，每次引入新功能，都会引入新的API对象，从而引入新的概念抽象，而这一新的概念抽象一定会使集群服务管理和使用更容易扩展和重用。

总结

从Kubernetes的系统架构、技术概念和设计理念，我们可以看到Kubernetes系统最核心的两个设计理念：一个是容错性，一个是易扩展性。容错性实际是保证Kubernetes系统稳定性和安全性的基础，易扩展性是保证Kubernetes对变更友好，可以快速迭代增加新功能的基础。

Pod概览

理解Pod

Pod是kubernetes中你可以创建和部署的最小也是最简的单位。Pod代表着集群中运行的进程。

Pod中封装着应用的容器（有的情况下是好几个容器），存储、独立的网络IP，管理容器如何运行的策略选项。Pod代表着部署的一个单位：kubernetes中应用的一个实例，可能由一个或者多个容器组合在一起共享资源。

Docker是kubernetes中最常用的容器运行时，但是Pod也支持其他容器运行时。

在Kubernetes集群中Pod有如下两种使用方式：

• 一个Pod中运行一个容器。“每个Pod中一个容器”的模式是最常见的用法；在这种使用方式中，你可以把Pod想象成是单个容器的封装，kuberentes管理的是Pod而不是直接管理容器。

• 在一个Pod中同时运行多个容器。一个Pod中也可以同时封装几个需要紧密耦合互相协作的容器，它们之间共享资源。这些在同一个Pod中的容器可以互相协作成为一个service单位——一个容器共享文件，另一个“sidecar”容器来更新这些文件。Pod将这些容器的存储资源作为一个实体来管理。

Kubernetes Blog 有关于Pod用例的详细信息，查看：

• The Distributed System Toolkit: Patterns for Composite Containers

• Container Design Patterns

每个Pod都是应用的一个实例。如果你想平行扩展应用的话（运行多个实例），你应该运行多个Pod，每个Pod都是一个应用实例。在Kubernetes中，这通常被称为replication。

Pod中如何管理多个容器

Pod中可以同时运行多个进程（作为容器运行）协同工作。同一个Pod中的容器会自动的分配到同一个 node 上。同一个Pod中的容器共享资源、网络环境和依赖，它们总是被同时调度。

注意在一个Pod中同时运行多个容器是一种比较高级的用法。只有当你的容器需要紧密配合协作的时候才考虑用这种模式。例如，你有一个容器作为web服务器运行，需要用到共享的volume，有另一个“sidecar”容器来从远端获取资源更新这些文件，如下图所示：

图片 - pod diagram

Pod中可以共享两种资源：网络和存储。

网络

每个Pod都会被分配一个唯一的IP地址。Pod中的所有容器共享网络空间，包括IP地址和端口。Pod内部的容器可以使用localhost互相通信。Pod中的容器与外界通信时，必须分配共享网络资源（例如使用宿主机的端口映射）。

存储

可以为一个Pod指定多个共享的Volume。Pod中的所有容器都可以访问共享的volume。Volume也可以用来持久化Pod中的存储资源，以防容器重启后文件丢失。

使用Pod

你很少会直接在kubernetes中创建单个Pod。因为Pod的生命周期是短暂的，用后即焚的实体。当Pod被创建后（不论是由你直接创建还是被其他Controller），都会被Kubernetes调度到集群的Node上。直到Pod的进程终止、被删掉、因为缺少资源而被驱逐、或者Node故障之前这个Pod都会一直保持在那个Node上。

注意：重启Pod中的容器跟重启Pod不是一回事。Pod只提供容器的运行环境并保持容器的运行状态，重启容器不会造成Pod重启。

Pod不会自愈。如果Pod运行的Node故障，或者是调度器本身故障，这个Pod就会被删除。同样的，如果Pod所在Node缺少资源或者Pod处于维护状态，Pod也会被驱逐。Kubernetes使用更高级的称为Controller的抽象层，来管理Pod实例。虽然可以直接使用Pod，但是在Kubernetes中通常是使用Controller来管理Pod的。

Pod和Controller

Controller可以创建和管理多个Pod，提供副本管理、滚动升级和集群级别的自愈能力。例如，如果一个Node故障，Controller就能自动将该节点上的Pod调度到其他健康的Node上。

包含一个或者多个Pod的Controller示例：

• Deployment

• StatefulSet

• DaemonSet

通常，Controller会用你提供的Pod Template来创建相应的Pod。

Pod Templates

Pod模版是包含了其他object的Pod定义，例如Replication Controllers，Jobs和 DaemonSets。Controller根据Pod模板来创建实际的Pod。

Pod 的生命周期

Pod phase

Pod 的 status 字段是一个 PodStatus 对象，PodStatus中有一个 phase 字段。

Pod 的相位（phase）是 Pod 在其生命周期中的简单宏观概述。该阶段并不是对容器或 Pod 的综合汇总，也不是为了做为综合状态机。

Pod 相位的数量和含义是严格指定的。除了本文档中列举的状态外，不应该再假定 Pod 有其他的 phase 值。

下面是 phase 可能的值：

• 挂起（Pending）：Pod 已被 Kubernetes 系统接受，但有一个或者多个容器镜像尚未创建。等待时间包括调度 Pod 的时间和通过网络下载镜像的时间，这可能需要花点时间。

• 运行中（Running）：该 Pod 已经绑定到了一个节点上，Pod 中所有的容器都已被创建。至少有一个容器正在运行，或者正处于启动或重启状态。

• 成功（Succeeded）：Pod 中的所有容器都被成功终止，并且不会再重启。

• 失败（Failed）：Pod 中的所有容器都已终止了，并且至少有一个容器是因为失败终止。也就是说，容器以非0状态退出或者被系统终止。

• 未知（Unknown）：因为某些原因无法取得 Pod 的状态，通常是因为与 Pod 所在主机通信失败。

下图是Pod的生命周期示意图，从图中可以看到Pod状态的变化。

图片 - Pod的生命周期示意图（图片来自网络）

Pod 状态

Pod 有一个 PodStatus 对象，其中包含一个 PodCondition 数组。 PodCondition 数组的每个元素都有一个 type 字段和一个 status 字段。type 字段是字符串，可能的值有 PodScheduled、Ready、Initialized、Unschedulable和ContainersReady。status 字段是一个字符串，可能的值有 True、False 和 Unknown。

服务滚动升级

当有镜像发布新版本，新版本服务上线时如何实现服务的滚动和平滑升级？

如果你使用ReplicationController创建的pod可以使用kubectl rollingupdate命令滚动升级，如果使用的是Deployment创建的Pod可以直接修改yaml文件后执行kubectl apply即可。

Deployment已经内置了RollingUpdate strategy，因此不用再调用kubectl rollingupdate命令，升级的过程是先创建新版的pod将流量导入到新pod上后销毁原来的旧的pod。

Rolling Update适用于Deployment、Replication Controller，官方推荐使用Deployment而不再使用Replication Controller。

使用ReplicationController时的滚动升级请参考官网说明：https://kubernetes.io/docs/tasks/run-application/rolling-update-replication-controller/

ReplicationController与Deployment的关系

ReplicationController和Deployment的RollingUpdate命令有些不同，但是实现的机制是一样的，关于这两个kind的关系我引用了ReplicationController与Deployment的区别中的部分内容如下，详细区别请查看原文。

ReplicationController

Replication Controller为Kubernetes的一个核心内容，应用托管到Kubernetes之后，需要保证应用能够持续的运行，Replication Controller就是这个保证的key，主要的功能如下：

• 确保pod数量：它会确保Kubernetes中有指定数量的Pod在运行。如果少于指定数量的pod，Replication Controller会创建新的，反之则会删除掉多余的以保证Pod数量不变。

• 确保pod健康：当pod不健康，运行出错或者无法提供服务时，Replication Controller也会杀死不健康的pod，重新创建新的。

• 弹性伸缩 ：在业务高峰或者低峰期的时候，可以通过Replication Controller动态的调整pod的数量来提高资源的利用率。同时，配置相应的监控功能（Hroizontal Pod Autoscaler），会定时自动从监控平台获取Replication Controller关联pod的整体资源使用情况，做到自动伸缩。

• 滚动升级：滚动升级为一种平滑的升级方式，通过逐步替换的策略，保证整体系统的稳定，在初始化升级的时候就可以及时发现和解决问题，避免问题不断扩大。

Deployment

Deployment同样为Kubernetes的一个核心内容，主要职责同样是为了保证pod的数量和健康，90%的功能与Replication Controller完全一样，可以看做新一代的Replication Controller。但是，它又具备了Replication Controller之外的新特性：

• Replication Controller全部功能：Deployment继承了上面描述的Replication Controller全部功能。

• 事件和状态查看：可以查看Deployment的升级详细进度和状态。

• 回滚：当升级pod镜像或者相关参数的时候发现问题，可以使用回滚操作回滚到上一个稳定的版本或者指定的版本。

• 版本记录: 每一次对Deployment的操作，都能保存下来，给予后续可能的回滚使用。

• 暂停和启动：对于每一次升级，都能够随时暂停和启动。

• 多种升级方案：Recreate：删除所有已存在的pod,重新创建新的; RollingUpdate：滚动升级，逐步替换的策略，同时滚动升级时，支持更多的附加参数，例如设置最大不可用pod数量，最小升级间隔时间等等。