认识Kubernetes（k8s）

一、Kubernetes简介

1、Kubernetes 是Google在2014年开源的一个容器集群管理系统，Kubernetes简称K8S。
2、K8S用于容器化应用程序的部署，扩展和管理。
3、K8S提供了容器编排，资源调度，弹性伸缩，部署管理，服务发现等-一系列功能。
4、Kubernetes目标是让部署容器化应用简单高效。

2.为什么要用Kubernetes

试想下传统的后端部署办法:把程序包(包括可执行二进制文件、配置文件等)放到服务器上，接着运行启动脚本把程序跑起来，同时启动守护脚本定期检查程序运行状态、必要的话重新拉起程序。

设想一下，如果服务的请求量上来，已部署的服务响应不过来怎么办?传统的做法往往是，如果请求量、内存、CPU超过阈值做了告警，运维人员马上再加几台服务器，部署好服务之后，接入负载均衡来分担已有服务的压力。
这样问题就出现了:从监控告警到部署服务，中间需要人力介入!那么，有没有办法自动完成服务的部署、更新、卸载和扩容、缩容呢?
而这就是K8S要做的事情:自动化运维管理容器化(Docker) 程序。

3.Kubernetes解决的问题

K8S的目标是让部署容器化应用简单高效。

K8s解决了裸跑Docker 的若干痛点:
●单机使用，无法有效集群
●随着容器数量的上升，管理成本攀升
●没有有效的容灾、自愈机制
●没有预设编排模板，无法实现快速、大规模容器调度
●没有统一的配置管理中心工具
●没有容器生命周期的管理工具
●没有图形化运维管理工具

K8S提供了容器编排，资源调度，弹性伸缩，部署管理，服务发现等一系列功能。

二、 k8s特点

1、自动装箱

基于容器对应用环境的资源配置要求自动部署应用容器。

2、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。

3、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。

4、自动部署和回滚

K8S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，确保业务升级不受影响。

5、服务发现和负载均衡

K8S为多个容器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。

6、机密和配置管理

管理机密数据和应用程序配置，而不需要把敏感数据暴露在镜像里，提高敏感数据安全性。并可以将一些常用的配置存储在K8S中，方便应用程序使用。

7、存储编排

挂载外部存储系统，无论是来自本地存储，公有云(如AWS)，还是网络存储 (如NFS、GlusterFS、 Ceph)都作为集群资源的一部分使用，极大提高存储使用灵活性。

8、任务批处理运行

提供一次性任务，定时任务；满足批量数据处理和分析的场景。

三、Kubernetes集群架构与组件

1、master组件（主控节点）

（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 API Server 处理后再提交给Etcd存储。
集群同统一入口，以restful方式，交给etcd存储

（2）、kube-controller-manager

处理集群中常规后台任务，一个资源对应一个控制器，而ControllerManager就是负责管理这些控制器的。

（3）、kube-scheduler

根据调度算法为新创建的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。
节点调度，选择node节点应用部署

（4）、etcd

分布式键值存储系统。用于保存集群状态数据，比如Pod、Service等 对象信息。

2、node组件（工作节点）

（1）、kubelet

master派到node节点代表，管理本机容器
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。

（2）、kube-proxy

提供网络代理，负载均衡等操作
在Node节点上实现Pod网络代理，维护网络规则和四层负载均衡工作。

（3）、docker或rocket

容器引擎、运行容器。

工作流程

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。

四、k8s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–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。个Pod由一个或多个容器组成，Pcd 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(sideCara)模式。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–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，而不需要操心究竞应该请求哪一个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。

Ingress

Service主要负责K8S集群内部的网络拓扑，那么集群外部怎么访问集群内部呢?这个时候就需要Ingress了。Ingress是整个K8S集群的接入层，负责集群内外通讯。
Ingress是K8S 集群里工作在OSI网络参考模型下，第7层的应用，对外暴露的接口，典型的访问方式是http/https。
Service只能进行第四层的流量调度，表现形式是ip+port。Ingress则可以调度不同业务域、不同URL访问路径的业务流量。
比如:客户端请求http://www. kgc. com:port —> Ingress —> Service —> Pod

Name

由于K8S 内部，使用“资源”来定义每一 种逻辑概念(功能)，所以每种“资源”，都应该有自己的“名称”。
"资源"有api版本(apiversion)、类别(kind) 、元数据(metadata)、定义清单(spec)、状态(status) 等配置信息。
“名称”通常定义在“资源”的“元数据”信息里。在同一个namespace 空间中必须是唯一的。

Namespace

随着项目增多、人员增加、集群规模的扩大，需要一种能够逻辑上隔离K8S内各种“资源”的方法，这就是Namespace。
Namespace是为了把–个K8S集群划分为若干个资源不可共享的虚拟集群组而诞生的。
不同Namespace 内的“资源”名称可以相同，相同Namespace 内的同种“资源”，“名称”不能相同。
合理的使用K8S的Namespace，可以使得集群管理员能够更好的对交付到K8S里的服务进行分类管理和浏览。
K8S 里默认存在的Namespace 有: default、 kube-system、 kube-public 等。
查询K8S里特定“资源”要带上相应的Namespace。