kubernetes(k8s) 学习（一） 基本概念+集群的部署

什么是kubernetes

1.它是一个全新的容器技术的分布式架构领先方案。Kubernetes(k8s)是Google开源的容器集群管理系统（谷歌内部:Borg）。在Docker技术的基础上，为容器化的应用提供部署运行、资源调度、服务发现和动态伸缩等一系列完整功能，提高了大规模容器集群管理的便捷性。

2.Kubernetes是一个完备的分布式系统支撑平台，具有完备的集群管理能力，多扩多层次的安全防护和准入机制、多租户应用支撑能力、透明的服务注册和发现机制、內建智能负载均衡器、强大的故障发现和自我修复能力、服务滚动升级和在线扩容能力、可扩展的资源自动调度机制以及多粒度的资源配额管理能力。

同时Kubernetes提供完善的管理工具，涵盖了包括开发、部署测试、运维监控在内的各个环节。

3.Kubernetes中，Service是分布式集群架构的核心，一个Service对象拥有如下关键特征：

拥有一个唯一指定的名字
拥有一个虚拟IP（Cluster IP、Service IP、或VIP）和端口号
能够体统某种远程服务能力
被映射到了提供这种服务能力的一组容器应用上

4.Service的服务进程目前都是基于Socket通信方式对外提供服务，比如Redis、Memcache、MySQL、Web Server，或者是实现了某个具体业务的一个特定的TCP Server进程，虽然一个Service通常由多个相关的服务进程来提供服务，每个服务进程都有一个独立的Endpoint（IP+Port）访问点，但Kubernetes能够让我们通过服务连接到指定的Service上。

有了Kubernetes内建的透明负载均衡和故障恢复机制，不管后端有多少服务进程，也不管某个服务进程是否会由于发生故障而重新部署到其他机器，都不会影响我们服对务的正常调用，更重要的是这个Service本身一旦创建就不会发生变化，意味着在Kubernetes集群中，我们不用为了服务的IP地址的变化问题而头疼了。

5.在集群管理方面，Kubernetes将集群中的机器划分为一个Master节点和一群工作节点Node，其中，在Master节点运行着集群管理相关的一组进程kube-apiserver、kube-controller-manager和kube-scheduler，这些进程实现了整个集群的资源管理、Pod调度、弹性伸缩、安全控制、系统监控和纠错等管理能力，并且都是全自动完成的。

Node作为集群中的工作节点，运行真正的应用程序，在Node上Kubernetes管理的最小运行单元是Pod。Node上运行着Kubernetes的kubelet、kube-proxy服务进程，这些服务进程负责Pod的创建、启动、监控、重启、销毁以及实现软件模式的负载均衡器

6.在Kubernetes集群中，它解决了传统IT系统中服务扩容和升级的两大难题。你只需为需要扩容的Service关联的Pod创建一个Replication Controller简称（RC），则该Service的扩容及后续的升级等问题将迎刃而解。
在一个RC定义文件中包括以下3个关键信息。

目标Pod的定义
目标Pod需要运行的副本数量（Replicas）
要监控的目标Pod标签（Label）

在创建好RC后，Kubernetes会通过RC中定义的的Label筛选出对应Pod实例并实时监控其状态和数量，如果实例数量少于定义的副本数量，则会根据RC中定义的Pod模板来创建一个新的Pod，然后将新Pod调度到合适的Node上启动运行，直到Pod实例的数量达到预定目标，这个过程完全是自动化。

总结:

worker节点用来跑很多的pod，可以运行一个或多个容器
pod是k8s调度的最小单位。

为什么需要 k8s？

简化应用部署
提高硬件资源利用率
健康检查和自修复
自动扩容缩容
服务发现和负载均衡

k8s的核心概念

Master

k8s集群的管理节点，负责管理集群，提供集群的资源数据访问入口。
拥有Etcd存储服务（可选），运行Api Server进程，Controller Manager服务进程及Scheduler服务进程，关联工作节点Node。Kubernetes API server提供HTTP Rest接口的关键服务进程是Kubernetes里所有资源的增、删、改、查等操作的唯一入口也是集群控制的入口进程Kubernetes Controller Manager是Kubernetes所有资源对象的自动化控制中心；Kubernetes Schedule是负责资源调度（Pod调度）的进程

Node

Node是Kubernetes集群架构中运行Pod的服务节点（亦叫agent或minion）。Node是Kubernetes集群操作的单元，用来承载被分配Pod的运行，是Pod运行的宿主机。关联Master管理节点，拥有名称和IP、系统资源信息。运行docker eninge服务，守护进程kunelet及负载均衡器kube-proxy.

每个Node节点都运行着以下一组关键进程

kubelet：负责对Pod对于的容器的创建、启停等任务
kube-proxy：实现Kubernetes Service的通信与负载均衡机制的重要组件
Docker Engine（Docker）：Docker引擎，负责本机容器的创建和管理工作

Node节点可以在运行期间动态增加到Kubernetes集群中，默认情况下，kubelet会想master注册自己，这也是Kubernetes推荐的Node管理方式，kubelet进程会定时向Master汇报自身情报，如操作系统、Docker版本、CPU和内存，以及有哪些Pod在运行等等，这样Master可以获知每个Node节点的资源使用情况，并实现高效均衡的资源调度策略。

Pod

运行于Node节点上，若干相关容器的组合。Pod内包含的容器运行在同一宿主机上，使用相同的网络命名空间、IP地址和端口，能够通过localhost进行通。Pod是Kurbernetes进行创建、调度和管理的最小单位，它提供了比容器更高层次的抽象，使得部署和管理更加灵活。一个Pod可以包含一个容器或者多个相关容器。

Pod其实有两种类型：普通Pod和静态Pod，后者比较特殊，它并不存在Kubernetes的etcd存储中，而是存放在某个具体的Node上的一个具体文件中，并且只在此Node上启动。普通Pod一旦被创建，就会被放入etcd存储中，随后会被Kubernetes Master调度到摸个具体的Node上进行绑定，随后该Pod被对应的Node上的kubelet进程实例化成一组相关的Docker容器冰启动起来，在。在默认情况下，当Pod里的某个容器停止时，Kubernetes会自动检测到这个问起并且重启这个Pod（重启Pod里的所有容器），如果Pod所在的Node宕机，则会将这个Node上的所有Pod重新调度到其他节点上

Replication Controller

Replication Controller用来管理Pod的副本，保证集群中存在指定数量的Pod副本。集群中副本的数量大于指定数量，则会停止指定数量之外的多余容器数量，反之，则会启动少于指定数量个数的容器，保证数量不变。Replication Controller是实现弹性伸缩、动态扩容和滚动升级的核心。

Service

Service定义了Pod的逻辑集合和访问该集合的策略，是真实服务的抽象。Service提供了一个统一的服务访问入口以及服务代理和发现机制，关联多个相同Label的Pod，用户不需要了解后台Pod是如何运行。

外部系统访问Service的问题

首先需要弄明白Kubernetes的三种IP这个问题

Node IP：Node节点的IP地址
Pod IP： Pod的IP地址
Cluster IP：Service的IP地址

首先,Node IP是Kubernetes集群中节点的物理网卡IP地址，所有属于这个网络的服务器之间都能通过这个网络直接通信。这也表明Kubernetes集群之外的节点访问Kubernetes集群之内的某个节点或者TCP/IP服务的时候，必须通过Node IP进行通信

其次，Pod IP是每个Pod的IP地址，他是Docker Engine根据docker0网桥的IP地址段进行分配的，通常是一个虚拟的二层网络。

最后Cluster IP是一个虚拟的IP，但更像是一个伪造的IP网络，原因有以下几点

Cluster IP仅仅作用于Kubernetes Service这个对象，并由Kubernetes管理和分配P地址
Cluster IP无法被ping，他没有一个“实体网络对象”来响应
Cluster IP只能结合Service Port组成一个具体的通信端口，单独的Cluster IP不具备通信的基础，并且他们属于Kubernetes集群这样一个封闭的空间。

Kubernetes集群之内，Node IP网、Pod IP网于Cluster IP网之间的通信，采用的是Kubernetes自己设计的一种编程方式的特殊路由规则。

Label

Kubernetes中的任意API对象都是通过Label进行标识，Label的实质是一系列的Key/Value键值对，其中key于value由用户自己指定。Label可以附加在各种资源对象上，如Node、Pod、Service、RC等，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上去。Label是Replication Controller和Service运行的基础，二者通过Label来进行关联Node上运行的Pod。

我们可以通过给指定的资源对象捆绑一个或者多个不同的Label来实现多维度的资源分组管理功能，以便于灵活、方便的进行资源分配、调度、配置等管理工作。
一些常用的Label如下：

版本标签："release":"stable","release":"canary"......
环境标签："environment":"dev","environment":"qa","environment":"production"
架构标签："tier":"frontend","tier":"backend","tier":"middleware"
分区标签："partition":"customerA","partition":"customerB"
质量管控标签："track":"daily","track":"weekly"

Label相当于我们熟悉的标签，给某个资源对象定义一个Label就相当于给它大了一个标签，随后可以通过Label Selector（标签选择器）查询和筛选拥有某些Label的资源对象，Kubernetes通过这种方式实现了类似SQL的简单又通用的对象查询机制。

Label Selector在Kubernetes中重要使用场景如下:

kube-Controller进程通过资源对象RC上定义Label Selector来筛选要监控的Pod副本的数量，从而实现副本数量始终符合预期设定的全自动控制流程
kube-proxy进程通过Service的Label Selector来选择对应的Pod，自动建立起每个Service岛对应Pod的请求转发路由表，从而实现Service的智能负载均衡
通过对某些Node定义特定的Label，并且在Pod定义文件中使用Nodeselector这种标签调度策略，kuber-scheduler进程可以实现Pod”定向调度“的特性

k8s的架构

组件

Kubernetes Master控制组件，调度管理整个系统（集群），包含如下组件:
1.Kubernetes API Server
作为Kubernetes系统的入口，其封装了核心对象的增删改查操作，以RESTful API接口方式提供给外部客户和内部组件调用。维护的REST对象持久化到Etcd中存储。
2.Kubernetes Scheduler
为新建立的Pod进行节点(node)选择(即分配机器)，负责集群的资源调度。组件抽离，可以方便替换成其他调度器。
3.Kubernetes Controller
负责执行各种控制器，目前已经提供了很多控制器来保证Kubernetes的正常运行。
Replication Controller
管理维护Replication Controller，关联Replication Controller和Pod，保证Replication Controller定义的副本数量与实际运行Pod数量一致。
Node Controller
管理维护Node，定期检查Node的健康状态，标识出(失效|未失效)的Node节点。
Namespace Controller
管理维护Namespace，定期清理无效的Namespace，包括Namesapce下的API对象，比如Pod、Service等。
Service Controller
管理维护Service，提供负载以及服务代理。
EndPoints Controller
管理维护Endpoints，关联Service和Pod，创建Endpoints为Service的后端，当Pod发生变化时，实时更新Endpoints。
Service Account Controller
管理维护Service Account，为每个Namespace创建默认的Service Account，同时为Service Account创建Service Account Secret。
Persistent Volume Controller
管理维护Persistent Volume和Persistent Volume Claim，为新的Persistent Volume Claim分配Persistent Volume进行绑定，为释放的Persistent Volume执行清理回收。
Daemon Set Controller
管理维护Daemon Set，负责创建Daemon Pod，保证指定的Node上正常的运行Daemon Pod。
Deployment Controller
管理维护Deployment，关联Deployment和Replication Controller，保证运行指定数量的Pod。当Deployment更新时，控制实现Replication Controller和　Pod的更新。
Job Controller
管理维护Job，为Jod创建一次性任务Pod，保证完成Job指定完成的任务数目
Pod Autoscaler Controller
实现Pod的自动伸缩，定时获取监控数据，进行策略匹配，当满足条件时执行Pod的伸缩动作。

Kubernetes Node运行节点，运行管理业务容器，包含如下组件:

Kubelet
负责管控容器，Kubelet会从Kubernetes API Server接收Pod的创建请求，启动和停止容器，监控容器运行状态并汇报给Kubernetes API Server。
Kubernetes Proxy
负责为Pod创建代理服务，Kubernetes Proxy会从Kubernetes API Server获取所有的Service信息，并根据Service的信息创建代理服务，实现Service到Pod的请求路由和转发，从而实现Kubernetes层级的虚拟转发网络。
Docker
Node上需要运行容器服务。

(2)
!k8s的分层 结构

部署步骤

1.实验环境

主机名（IP） 	服务
ser1(172.25.2.2) 	harbor仓库
ser2(172.25.2.3) 	master
ser3(172.25.2.4) 	node1
ser4(172.25.2.5) 	node2

关闭上述主机的防火墙，selinx，设置每台主机可以上网

2.环境需求

一个或者多个兼容 deb 或者 rpm 软件包的操作系统，
比如 Ubuntu 或者 CentOS

每台机器 2 GB 以上的内存，内存不足时应用会受限制
主节点上 2 CPU 以上

集群里所有的机器有完全的网络连接，公有网络或者私有网络都可以

具体步骤

ser1 ser2 ser3是之前做docker实验时的虚拟机，现在新开一台ser4,ser4的环境在开始时是纯净的.

1.首先在每个节点清理之前做过的swarm的实验。（如果没有则这一步跳过）

管理结点也移开
2.为每台主机添加/etc/hosts解析，这里不再赘述。
3.注意,我的主机是同步的，就没有再做，如果不同步，需要进行chronyd时间同步设置

4.ser4从节点是新开的虚拟机，需要进行设置，其他不需要

5.在ser2上配置k8s的yum源，用的是阿里云 的

6.7.8.9.把yum源文件传给ser3和ser4，并且安装软件
在3个节点上安装以下软件：
其中：kubeadm: 用来初始化集群的指令。 kubelet: 在集群中的每个节点上用来启动 pod 和 container 等。 kubectl: 用来与集群通信的命令行工具。
最好做个免密登录，方便传输

10.设置每个节点的docker开机自启动

11.更改每个节点的cgroup驱动

12.
13.重启docker时发现报错，原因是之前docker实验的残留，删除就好
ser3上也同样删除

13.将daemon文件传给ser3和ser4

14.发现各个节点的cgroup驱动为systemd
15.在3个节点上，关闭系统的交换分区。

swapoff -a  
vim /etc/fstab      #注释swap的定义
#/dev/mapper/rhel-swap   swap                    swap    defaults        0 0    

三个节点都做，这里不再赘述

16.在三个节点上设置k8s开机自运行，这里不再赘述
17.开始配置
18.在主节点上

查看镜像，下载镜像，从阿里云

拉取镜像成功
19.发现私有仓库有问题，在ser1上重新启动

20.新建仓库
21.批量更改标签
批量上传
22.ser4是新建的，还没有仓库的证书

23.测试仓库是否可用，拉取再删除
24.删除多余的镜像
24.
master节点初始化），选择一个 Pod 网络插件，并检查是否在 kubeadm 初始化过程中需要传入什么参数。设置 --Pod-network-cidr 来指定网络驱动的 CIDR。
25.两个子节点加入集群
26.master节点创建普通用户管理集群，如果需要让普通用户可以运行 kubectl，运行如下命令，这也是 kubeadm init 输出的一部分

27.
28.此时节点是notready
而且还有没有running的
29.30.30.31.32.
33.

至此，k8s集群部署完成。