Kubernetes学习总结（1）——Kubernetes入门简介

1.前言
Together we will ensure that Kubernetes is a strong and open container management framework for any application and in any environment, whether in a private, public or hybrid cloud.

Urs Hölzle, Google

Kubernetes作为Docker生态圈中重要一员，是Google多年大规模容器管理技术的开源版本，是产线实践经验的最佳表现[G1] 。如Urs Hölzle所说，无论是公有云还是私有云甚至混合云，Kubernetes将作为一个为任何应用，任何环境的容器管理框架无处不在。正因为如此， 目前受到各大巨头及初创公司的青睐，如Microsoft、VMWare、Red Hat、CoreOS、Mesos等，纷纷加入给Kubernetes贡献代码。随着Kubernetes社区及各大厂商的不断改进、发展，Kuberentes将成为容器管理领域的领导者。
2.什么是Kubernetes
Kubernetes是什么？

Kubernetes是容器集群管理系统，是一个开源的平台，可以实现容器集群的自动化部署、自动扩缩容、维护等功能。通过Kubernetes你可以：快速部署应用、快速扩展应用、无缝对接新的应用功能、节省资源，优化硬件资源的使用、促进完善组件和工具的生态系统，以减轻应用程序在公有云或私有云中运行的负担。Kubernetes是一个开源的，用于管理云平台中多个主机上的容器化的应用，Kubernetes的目标是让部署容器化的应用简单并且高效（powerful）,Kubernetes提供了应用部署，规划，更新，维护的一种机制。
Kubernetes一个核心的特点就是能够自主的管理容器来保证云平台中的容器按照用户的期望状态运行着（比如用户想让apache一直运行，用户不需要关心怎么去做，Kubernetes会自动去监控，然后去重启，新建，总之，让apache一直提供服务），管理员可以加载一个微型服务，让规划器来找到合适的位置，同时，Kubernetes也系统提升工具以及人性化方面，让用户能够方便的部署自己的应用（就像canary deployments）。
现在Kubernetes着重于不间断的服务状态（比如web服务器或者缓存服务器）和原生云平台应用（Nosql）,在不久的将来会支持各种生产云平台中的各种服务，例如，分批，工作流，以及传统数据库。
在Kubenetes中，所有的容器均在Pod中运行,一个Pod可以承载一个或者多个相关的容器，在后边的案例中，同一个Pod中的容器会部署在同一个物理机器上并且能够共享资源。一个Pod也可以包含O个或者多个磁盘卷组（volumes）,这些卷组将会以目录的形式提供给一个容器，或者被所有Pod中的容器共享，对于用户创建的每个Pod,系统会自动选择那个健康并且有足够容量的机器，然后创建类似容器的容器,当容器创建失败的时候，容器会被node agent自动的重启,这个node agent叫kubelet,但是，如果是Pod失败或者机器，它不会自动的转移并且启动，除非用户定义了 replication controller。
用户可以自己创建并管理Pod,Kubernetes将这些操作简化为两个操作：基于相同的Pod配置文件部署多个Pod复制品；创建可替代的Pod当一个Pod挂了或者机器挂了的时候。而Kubernetes API中负责来重新启动，迁移等行为的部分叫做“replication controller”，它根据一个模板生成了一个Pod,然后系统就根据用户的需求创建了许多冗余，这些冗余的Pod组成了一个整个应用，或者服务，或者服务中的一层。一旦一个Pod被创建，系统就会不停的监控Pod的健康情况以及Pod所在主机的健康情况，如果这个Pod因为软件原因挂掉了或者所在的机器挂掉了，replication controller 会自动在一个健康的机器上创建一个一摸一样的Pod,来维持原来的Pod冗余状态不变，一个应用的多个Pod可以共享一个机器。
我们经常需要选中一组Pod，例如，我们要限制一组Pod的某些操作，或者查询某组Pod的状态，作为Kubernetes的基本机制，用户可以给Kubernetes Api中的任何对象贴上一组 key:value的标签，然后，我们就可以通过标签来选择一组相关的Kubernetes Api 对象，然后去执行一些特定的操作，每个资源额外拥有一组（很多） keys 和 values,然后外部的工具可以使用这些keys和vlues值进行对象的检索，这些Map叫做annotations（注释）。
Kubernetes支持一种特殊的网络模型，Kubernetes创建了一个地址空间，并且不动态的分配端口，它可以允许用户选择任何想使用的端口，为了实现这个功能，它为每个Pod分配IP地址。
现代互联网应用一般都会包含多层服务构成，比如web前台空间与用来存储键值对的内存服务器以及对应的存储服务，为了更好的服务于这样的架构，Kubernetes提供了服务的抽象，并提供了固定的IP地址和DNS名称，而这些与一系列Pod进行动态关联，这些都通过之前提到的标签进行关联，所以我们可以关联任何我们想关联的Pod，当一个Pod中的容器访问这个地址的时候，这个请求会被转发到本地代理（kube proxy）,每台机器上均有一个本地代理，然后被转发到相应的后端容器。Kubernetes通过一种轮训机制选择相应的后端容器，这些动态的Pod被替换的时候,Kube proxy时刻追踪着，所以，服务的 IP地址（dns名称），从来不变。
所有Kubernetes中的资源，比如Pod,都通过一个叫URI的东西来区分，这个URI有一个UID,URI的重要组成部分是：对象的类型（比如pod），对象的名字，对象的命名空间，对于特殊的对象类型，在同一个命名空间内，所有的名字都是不同的，在对象只提供名称，不提供命名空间的情况下，这种情况是假定是默认的命名空间。UID是时间和空间上的唯一。
Kubernetes起源
大规模容器集群管理工具，从Borg到Kubernetes
在Docker 作为高级容器引擎快速发展的同时，Google也开始将自身在容器技术及集群方面的积累贡献出来。在Google内部，容器技术已经应用了很多年，Borg系统运行管理着成千上万的容器应用，在它的支持下，无论是谷歌搜索、Gmail还是谷歌地图，可以轻而易举地从庞大的数据中心中获取技术资源来支撑服务运行。
Borg是集群的管理器，在它的系统中，运行着众多集群，而每个集群可由成千上万的服务器联接组成，Borg每时每刻都在处理来自众多应用程序所提交的成百上千的Job, 对这些Job进行接收、调度、启动、停止、重启和监控。正如Borg论文中所说，Borg提供了3大好处:
1）隐藏资源管理和错误处理，用户仅需要关注应用的开发。
2) 服务高可用、高可靠。
3) 可将负载运行在由成千上万的机器联合而成的集群中。
作为Google的竞争技术优势，Borg理所当然的被视为商业秘密隐藏起来，但当Tiwtter的工程师精心打造出属于自己的Borg系统（Mesos）时， Google也审时度势地推出了来源于自身技术理论的新的开源工具。
2014年6月，谷歌云计算专家埃里克·布鲁尔（Eric Brewer）在旧金山的发布会为这款新的开源工具揭牌，它的名字Kubernetes在希腊语中意思是船长或领航员，这也恰好与它在容器集群管理中的作用吻合，即作为装载了集装箱（Container）的众多货船的指挥者，负担着全局调度和运行监控的职责。
虽然Google推出Kubernetes的目的之一是推广其周边的计算引擎（Google Compute Engine）和谷歌应用引擎（Google App Engine）。但Kubernetes的出现能让更多的互联网企业可以享受到连接众多计算机成为集群资源池的好处。
Kubernetes对计算资源进行了更高层次的抽象，通过将容器进行细致的组合，将最终的应用服务交给用户。Kubernetes在模型建立之初就考虑了容器跨机连接的要求，支持多种网络解决方案，同时在Service层次构建集群范围的SDN网络。其目的是将服务发现和负载均衡放置到容器可达的范围，这种透明的方式便利了各个服务间的通信，并为微服务架构的实践提供了平台基础。而在Pod层次上，作为Kubernetes可操作的最小对象，其特征更是对微服务架构的原生支持。
Kubernetes项目来源于Borg，可以说是集结了Borg设计思想的精华，并且吸收了Borg系统中的经验和教训。
Kubernetes作为容器集群管理工具，于2015年7月22日迭代到 v 1.0并正式对外公布，这意味着这个开源容器编排系统可以正式在生产环境使用。与此同时，谷歌联合Linux基金会及其他合作伙伴共同成立了CNCF基金会( Cloud Native Computing Foundation)，并将Kuberentes 作为首个编入CNCF管理体系的开源项目，助力容器技术生态的发展进步。Kubernetes项目凝结了Google过去十年间在生产环境的经验和教训，从Borg的多任务Alloc资源块到Kubernetes的多副本Pod，从Borg的Cell集群管理，到Kubernetes设计理念中的联邦集群，在Docker等高级引擎带动容器技术兴起和大众化的同时，为容器集群管理提供独了到见解和新思路。

Kubernetes 特点
可移植: 支持公有云，私有云，混合云，多重云（multi-cloud）
可扩展: 模块化, 插件化, 可挂载, 可组合
自动化: 自动部署，自动重启，自动复制，自动伸缩/扩展
Kubernetes是Google 2014年创建管理的，是Google 10多年大规模容器管理技术Borg的开源版本。
Why containers?

为什么要使用容器？通过以下两个图对比：

为什么是容器？
传统的应用部署方式是通过插件或脚本来安装应用。这样做的缺点是应用的运行、配置、管理、所有生存周期将与当前操作系统绑定，这样做并不利于应用的升级更新/回滚等操作，当然也可以通过创建虚机的方式来实现某些功能，但是虚拟机非常重，并不利于可移植性。
新的方式是通过部署容器方式实现，每个容器之间互相隔离，每个容器有自己的文件系统 ，容器之间进程不会相互影响，能区分计算资源。相对于虚拟机，容器能快速部署，由于容器与底层设施、机器文件系统解耦的，所以它能在不同云、不同版本操作系统间进行迁移。
容器占用资源少、部署快，每个应用可以被打包成一个容器镜像，每个应用与容器间成一对一关系也使容器有更大优势，使用容器可以在build或release 的阶段，为应用创建容器镜像，因为每个应用不需要与其余的应用堆栈组合，也不依赖于生产环境基础结构，这使得从研发到测试、生产能提供一致环境。类似地，容器比虚机轻量、更“透明”，这更便于监控和管理。最后，
容器优势总结：
快速创建/部署应用：与VM虚拟机相比，容器镜像的创建更加容易。
持续开发、集成和部署：提供可靠且频繁的容器镜像构建/部署，并使用快速和简单的回滚(由于镜像不可变性)。
开发和运行相分离：在build或者release阶段创建容器镜像，使得应用和基础设施解耦。
开发，测试和生产环境一致性：在本地或外网（生产环境）运行的一致性。
云平台或其他操作系统：可以在 Ubuntu、RHEL、 CoreOS、on-prem、Google Container Engine或其它任何环境中运行。
Loosely coupled，分布式，弹性，微服务化：应用程序分为更小的、独立的部件，可以动态部署和管理。
资源隔离
资源利用：更高效
使用Kubernetes能做什么？
可以在物理或虚拟机的Kubernetes集群上运行容器化应用，Kubernetes能提供一个以“容器为中心的基础架构”，满足在生产环境中运行应用的一些常见需求，如：
多个进程（作为容器运行）协同工作。（Pod）
存储系统挂载
Distributing secrets
应用健康检测
应用实例的复制
Pod自动伸缩/扩展
Naming and discovering
负载均衡
滚动更新
资源监控
日志访问
调试应用程序
提供认证和授权
Kubernetes不是什么？
Kubernetes并不是传统的PaaS（平台即服务）系统。
Kubernetes不限制支持应用的类型，不限制应用框架。限制受支持的语言runtimes (例如, Java, Python, Ruby)，满足12-factor applications 。不区分 “apps” 或者“services”。 Kubernetes支持不同负载应用，包括有状态、无状态、数据处理类型的应用。只要这个应用可以在容器里运行，那么就能很好的运行在Kubernetes上。
Kubernetes不提供中间件（如message buses）、数据处理框架（如Spark）、数据库(如Mysql)或者集群存储系统(如Ceph)作为内置服务。但这些应用都可以运行在Kubernetes上面。
Kubernetes不部署源码不编译应用。持续集成的 (CI)工作流方面，不同的用户有不同的需求和偏好的区域，因此，我们提供分层的 CI工作流，但并不定义它应该如何工作。
Kubernetes允许用户选择自己的日志、监控和报警系统。
Kubernetes不提供或授权一个全面的应用程序配置 语言/系统（例如，jsonnet）。
Kubernetes不提供任何机器配置、维护、管理或者自修复系统。
另一方面，大量的Paas系统都可以运行在Kubernetes上，比如Openshift、Deis、Gondor。可以构建自己的Paas平台，与自己选择的CI系统集成。
由于Kubernetes运行在应用级别而不是硬件级，因此提供了普通的Paas平台提供的一些通用功能，比如部署，扩展，负载均衡，日志，监控等。这些默认功能是可选的。
另外，Kubernetes不仅仅是一个“编排系统”；它消除了编排的需要。“编排”的定义是指执行一个预定的工作流：先执行A，之B，然C。相反，Kubernetes由一组独立的可组合控制进程组成。怎么样从A到C并不重要，达到目的就好。当然集中控制也是必不可少，方法更像排舞的过程。这使得系统更加易用、强大、弹性和可扩展。
Kubernetes是什么意思？K8S？
Kubernetes的名字来自希腊语，意思是“舵手” 或 “领航员”。K8s是将8个字母“ubernete”替换为“8”的缩写。
Kubernetes是Google开源的容器集群管理系统，其提供应用部署、维护、 扩展机制等功能，利用Kubernetes能方便地管理跨机器运行容器化的应用，其主要功能如下：
1) 使用Docker对应用程序包装(package)、实例化(instantiate)、运行(run)。
2) 以集群的方式运行、管理跨机器的容器。
3) 解决Docker跨机器容器之间的通讯问题。
4) Kubernetes的自我修复机制使得容器集群总是运行在用户期望的状态。
当前Kubernetes支持GCE、vShpere、CoreOS、OpenShift、Azure等平台，除此之外，也可以直接运行在物理机上。
3.1. Pods
Pod是Kubernetes的基本操作单元，把相关的一个或多个容器构成一个Pod，通常Pod里的容器运行相同的应用。Pod包含的容器运行在同一个Minion(Host)上，看作一个统一管理单元，共享相同的volumes和network namespace/IP和Port空间。
3.2. Services
Services也是Kubernetes的基本操作单元，是真实应用服务的抽象，每一个服务后面都有很多对应的容器来支持，通过Proxy的port和服务selector决定服务请求传递给后端提供服务的容器，对外表现为一个单一访问接口，外部不需要了解后端如何运行，这给扩展或维护后端带来很大的好处。
3.3. Replication Controllers
Replication Controller确保任何时候Kubernetes集群中有指定数量的pod副本(replicas)在运行， 如果少于指定数量的pod副本(replicas)，Replication Controller会启动新的Container，反之会杀死多余的以保证数量不变。Replication Controller使用预先定义的pod模板创建pods，一旦创建成功，pod 模板和创建的pods没有任何关联，可以修改pod 模板而不会对已创建pods有任何影响，也可以直接更新通过Replication Controller创建的pods。对于利用pod 模板创建的pods，Replication Controller根据label selector来关联，通过修改pods的label可以删除对应的pods。Replication Controller主要有如下用法：
1) Rescheduling
如上所述，Replication Controller会确保Kubernetes集群中指定的pod副本(replicas)在运行， 即使在节点出错时。
2) Scaling
通过修改Replication Controller的副本(replicas)数量来水平扩展或者缩小运行的pods。
3) Rolling updates
Replication Controller的设计原则使得可以一个一个地替换pods来rolling updates服务。
4) Multiple release tracks
如果需要在系统中运行multiple release的服务，Replication Controller使用labels来区分multiple release tracks。
3.4. Labels
Labels是用于区分Pod、Service、Replication Controller的key/value键值对，Pod、Service、 Replication Controller可以有多个label，但是每个label的key只能对应一个value。Labels是Service和Replication Controller运行的基础，为了将访问Service的请求转发给后端提供服务的多个容器，正是通过标识容器的labels来选择正确的容器。同样，Replication Controller也使用labels来管理通过pod 模板创建的一组容器，这样Replication Controller可以更加容易，方便地管理多个容器，无论有多少容器。
4. Kubernetes构件
Kubenetes整体框架如下图3-1，主要包括kubecfg、Master API Server、Kubelet、Minion(Host)以及Proxy。

图3-1 Kubernetes High Level构件

4.1. Master
Master定义了Kubernetes 集群Master/API Server的主要声明，包括Pod Registry、Controller Registry、Service Registry、Endpoint Registry、Minion Registry、Binding Registry、RESTStorage以及Client, 是client(Kubecfg)调用Kubernetes API，管理Kubernetes主要构件Pods、Services、Minions、容器的入口。Master由API Server、Scheduler以及Registry等组成。从下图3-2可知Master的工作流主要分以下步骤：
1) Kubecfg将特定的请求，比如创建Pod，发送给Kubernetes Client。
2) Kubernetes Client将请求发送给API server。
3) API Server根据请求的类型，比如创建Pod时storage类型是pods，然后依此选择何种REST Storage API对请求作出处理。
4) REST Storage API对的请求作相应的处理。
5) 将处理的结果存入高可用键值存储系统Etcd中。
6) 在API Server响应Kubecfg的请求后，Scheduler会根据Kubernetes Client获取集群中运行Pod及Minion信息。
7) 依据从Kubernetes Client获取的信息，Scheduler将未分发的Pod分发到可用的Minion节点上。
3.1.1. Minion Registry
Minion Registry负责跟踪Kubernetes 集群中有多少Minion(Host)。Kubernetes封装Minion Registry成实现Kubernetes API Server的RESTful API接口REST，通过这些API，我们可以对Minion Registry做Create、Get、List、Delete操作，由于Minon只能被创建或删除，所以不支持Update操作，并把Minion的相关配置信息存储到etcd。除此之外，Scheduler算法根据Minion的资源容量来确定是否将新建Pod分发到该Minion节点。
3.1.2. Pod Registry
Pod Registry负责跟踪Kubernetes集群中有多少Pod在运行，以及这些Pod跟Minion是如何的映射关系。将Pod Registry和Cloud Provider信息及其他相关信息封装成实现Kubernetes API Server的RESTful API接口REST。通过这些API，我们可以对Pod进行Create、Get、List、Update、Delete操作，并将Pod的信息存储到etcd中，而且可以通过Watch接口监视Pod的变化情况，比如一个Pod被新建、删除或者更新。
3.1.3. Service Registry
Service Registry负责跟踪Kubernetes集群中运行的所有服务。根据提供的Cloud Provider及Minion Registry信息把Service Registry封装成实现Kubernetes API Server需要的RESTful API接口REST。利用这些接口，我们可以对Service进行Create、Get、List、Update、Delete操作，以及监视Service变化情况的watch操作，并把Service信息存储到etcd。
3.1.4. Controller Registry
Controller Registry负责跟踪Kubernetes集群中所有的Replication Controller，Replication Controller维护着指定数量的pod 副本(replicas)拷贝，如果其中的一个容器死掉，Replication Controller会自动启动一个新的容器，如果死掉的容器恢复，其会杀死多出的容器以保证指定的拷贝不变。通过封装Controller Registry为实现Kubernetes API Server的RESTful API接口REST， 利用这些接口，我们可以对Replication Controller进行Create、Get、List、Update、Delete操作，以及监视Replication Controller变化情况的watch操作，并把Replication Controller信息存储到etcd。
3.1.5. Endpoints Registry
Endpoints Registry负责收集Service的endpoint，比如Name："mysql"，Endpoints: ["10.10.1.1:1909"，"10.10.2.2:8834"]，同Pod Registry，Controller Registry也实现了Kubernetes API Server的RESTful API接口，可以做Create、Get、List、Update、Delete以及watch操作。
3.1.6. Binding Registry
Binding包括一个需要绑定Pod的ID和Pod被绑定的Host，Scheduler写Binding Registry后，需绑定的Pod被绑定到一个host。Binding Registry也实现了Kubernetes API Server的RESTful API接口，但Binding Registry是一个write-only对象，所有只有Create操作可以使用， 否则会引起错误。
3.1.7. Scheduler
Scheduler收集和分析当前Kubernetes集群中所有Minion节点的资源(内存、CPU)负载情况，然后依此分发新建的Pod到Kubernetes集群中可用的节点。由于一旦Minion节点的资源被分配给Pod，那这些资源就不能再分配给其他Pod， 除非这些Pod被删除或者退出， 因此，Kubernetes需要分析集群中所有Minion的资源使用情况，保证分发的工作负载不会超出当前该Minion节点的可用资源范围。具体来说，Scheduler做以下工作：
1) 实时监测Kubernetes集群中未分发的Pod。
2) 实时监测Kubernetes集群中所有运行的Pod，Scheduler需要根据这些Pod的资源状况安全地将未分发的Pod分发到指定的Minion节点上。
3) Scheduler也监测Minion节点信息，由于会频繁查找Minion节点，Scheduler会缓存一份最新的信息在本地。
4) 最后，Scheduler在分发Pod到指定的Minion节点后，会把Pod相关的信息Binding写回API Server。
4.2. Kubelet
根据上图3-3可知Kubelet是Kubernetes集群中每个Minion和Master API Server的连接点，Kubelet运行在每个Minion上，是Master API Server和Minion之间的桥梁，接收Master API Server分配给它的commands和work，与持久性键值存储etcd、file、server和http进行交互，读取配置信息。Kubelet的主要工作是管理Pod和容器的生命周期，其包括Docker Client、Root Directory、Pod Workers、Etcd Client、Cadvisor Client以及Health Checker组件，具体工作如下：
1) 通过Worker给Pod异步运行特定的Action。
2) 设置容器的环境变量。
3) 给容器绑定Volume。
4) 给容器绑定Port。
5) 根据指定的Pod运行一个单一容器。
6) 杀死容器。
7) 给指定的Pod创建network 容器。
8) 删除Pod的所有容器。
9) 同步Pod的状态。
10) 从Cadvisor获取container info、 pod info、root info、machine info。
11) 检测Pod的容器健康状态信息。
12) 在容器中运行命令。
4.3. Proxy
Proxy是为了解决外部网络能够访问跨机器集群中容器提供的应用服务而设计的，从上图3-3可知Proxy服务也运行在每个Minion上。Proxy提供TCP/UDP sockets的proxy，每创建一种Service，Proxy主要从etcd获取Services和Endpoints的配置信息，或者也可以从file获取，然后根据配置信息在Minion上启动一个Proxy的进程并监听相应的服务端口，当外部请求发生时，Proxy会根据Load Balancer将请求分发到后端正确的容器处理。