k8s 初体验

K8S的特性，来介绍一下K8S（资源管理器）

① 轻量级 
一些解释性语言：例如Python/JavaScript / Perl /Shell，效率较低，占用内存资源较多
使用go语言编译型语言，语言级别支持进程管理，不需要人为控制，所以以go开发的资源消耗占用资源小
② 开源
③ 自我修复（控制器控制pod，保证pod可以维持我们所期望的副本数量3）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。
对异常状态的容器进行重启或重建（再创建、再删除），目的是保证业务线不中断
④ 弹性伸缩
手动弹性伸缩，当nginx读、磁盘、内存的压力（单个pod）>80%，修改replicasets：3->4 更新一下nginx
Yml 阈值 cpu使用率 > 80% 触发扩容pod （CPU使用上限，docker-cgroup k8s 1、limit  2、configmap-配置文件  ）
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。
伸缩：扩容和缩容（节点 应用类型nginx）
弹性：人为只要指定规则，满足条件时，就会自动触发 扩容或缩容的操作
⑤ 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，确保升级不受影响业务。
⑥ 服务发现()和负载均衡
K8S为多个pod（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。
使用IPVS（章文嵩）框架“替代”iptables
kube-proxy 3种模式：①userspace、②iptables、③ipvs
⑦ 机密和配置管理（secret——》安全/认证加密性的数据 ）
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。
⑧ 存储编排（静态、动态）
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。
⑨ 批处理
提供一次性任务（job），定时任务（crontab）；满足批量数据处理和分析的场景

目的：

K8S 目标是为了让部署容器化应用、管理容器集群资源更加简单高效

基本组件

1、pod（最小的资源的单位）
一个pod 会封装多个容器组成一个子节点的运行环境 （最小单元，容器的数量2+）
最小部署单元
一组容器的集合（基础容器+ 主应用容器+挂斗/副容器）
一个Pod中的容器共享网络命名空间（基础容器提供的pause）
Pod是短暂的 （叙述的是其生命周期）

1、pod中跑几个容器：3个（pod中基础容器+运维容器+主应用）
2、pod中多个容器之间怎么通讯：localhost
3、相同node节点中pod之间怎么通讯：docker 0
4、不同node节点pod之间怎么通讯：借助于cni 插件，我们使用的是flannel

不同节点直接pod通讯

首先，定义两个节点 主机A POD-A  主机B  POD-B
① POD-A首先会发送给docker 0 网桥
② docker 0会转发给flannel0网桥 
PS：详细话术docker 0(网桥会被flannel 0 网桥以钩子函数的方式获取到转发信息)
③ flannel 0 会转发给flanneld (后台进程)，flanned会到ETCD中查看ETCD维护的路由表条目/信息，确认往哪去发送
ETCD-路由表有哪些flanneld需要知道的信息
获取到pod-b所在的node节点 ——》主机B
获取到主机A如何到主机B，从哪个物理网卡通过 （宿主机）
④ flanned 会在转发给宿主机的物理网卡
⑤ 物理网卡会以UDP的方式转发数据包
（数据包中除了主机A和主机B的源IP和目标IP之外，还会将POD-A和POD-B的源/目标IP封装在UDP协议中）

主机B接收到

① 首先解封装，发现源IP地址是找自己的（主机IP地址）
② UDP 转发过来，解封装之后，发现了封装在UDP内部的 POD-IP（源/目标）
③ 主机B的物理网卡就会发送给flanned进行处理
④ 而flanned会查询ETCD中维护的路由表信息，发现是自己的pod(需要确认找的是哪个docker网桥)
⑤ flanned 会发送给自己的flannel0网桥，flannel网桥再发送给对应的docker (0)网桥
⑥ docker 网桥（网关），会把这个数据包发送给对应的POD-B

node中跑多少pod

pod不仅仅是tomcat或nginx或者其他的应用服务
还可以是services：L4pod形式表现的
ingress-nginx：L7层的代理 管理的是http流量，使用控制器管理一组pod资源来进行的

pod中的运行环境如何提供出来供给客户访问？

pod如何通过网络交互，如何暴露出去
管理pod的方法（控制器）
服务发现如何实现（service）

什么是Pod， 控制器类型

pod：首先，最小组成单元，是一组容器的集合，应用容器跑在pod资源中的

##1、资源清单：
① K8S中资源的概念
② 资源清单格式（资源清单/配置文件）：Yaml/语法
③ Pod 生命周期（）
InitC
Pod phase
容器探针---》 liveness Probe 、readnessProbe
Pod hook
重启策略
2、Pod 控制器（维护Pod状态，期望值）
什么是控制器 对不同的对象及其特性使用不同的方式控制管理
控制器说明： 
ReplicaSet  	确保预期的Pod副本数量
**Deployment  	无状态应用部署
**StatefulSet     有状态应用部署
DaemonSet  		确保所有Node运行同一种Pod
Job  			一次性任务
Cronjob         定时任务
有状态应用：有特殊状态：需要存储--->Apache，MySQL 
无状态应用：无特殊状态：不需要存储--->Tomcat，Nginx

Pod怎么对外暴露服务

通过service这个统一入口/定义的访问策略对外暴露服务
K8S内部的Pod 通讯是以一组私有地址进行通讯的，所以默认情况下无法直接为客户端（服务、用户）提供访问
可以通过Service服务发现，把我们内部的pod资源暴露给客户端访问（以暴露一个ip:端口的方式），让客户端可以通过这个IP：端口的形式访问到K8S内部的多个pod（通常意义上是一个应用的副本集）

存储

服务分类：
① 无状态服务：LVS 
服务不依赖自身的状态，实例的状态数据可以维护在内存中。
任何一个请求都可以被任意一个实例处理。不存储状态数据，实例可以水平拓展，通过负载均衡将请求分发到各个节点。在一个封闭的系统中，只存在一个数据闭环。通常存在于单体架构的集群中。
② 有状态服务：例如数据库（需要持久化）
服务本身依赖或者存在局部的状态数据，这些数据需要自身持久化或者可以通过其他节点恢复。一个请求只能被某个节点（或者同等状态下的节点）处理。存储状态数据，实例的拓展需要整个系统参与状态的迁移。
在一个封闭的系统中，存在多个数据闭环，需要考虑这些闭环的数据一致性问题。通常存在于分布式架构中。

简化：

无状态服务:就是没有特殊状态的服务,各个请求对于服务器来说统一无差别处理,请求自身携带了所有服务端所需要的所有参数(服务端自身不存储跟请求相关的任何数据,不包括数据库存储信息。
有状态服务:与之相反,有状态服务在服务端保留之前请求的信息,用以处理当前请求,比如session等

简化2

有状态：需要持久化，多次请求之间需要共享一些信息
无状态：一次性，不需要持久化，每次请求都是一条新的数据

对于 docker 来说，更适合应用无状态服务，而kubernetes，提供了一种解决方案

多种存储类型：
configmap（配置管理中心），主要存储配置文件
Secret：用户密码、需要加密的文件
volume：基本数据（网页文件）
⭐⭐PV,PVC：动态创建过程

K8S存储类型，知道哪些，你们的配置文件放哪

configmap
k8s 期望的是 所有应用均可跑在POD里面
虚拟化——》不适合跑极度吃资源的（对于资源的使用要求特别高的）

调度器的使用方面，如何指定节点调度，调度器的工作流程是什么？

调度器（Scheduler）
K8S会自动完成把一个新的pod 调度到对应的节点（预选/优选算法）
对于生产环境上，我们往往会需要将pod创建的过程（比如创建到的节点位置）进行管理，
例如：
  指定节点位置创建Pod（指定调度）
  将不同的Pod创建在一个节点上（亲和）
  将不同的Pod 创建在不同的节点上（反亲和）
  根据自己的需要，对pod进行节点组装等

⭐⭐Label ： 标签，附加到某个资源上，用于关联对象、查询和筛选label

创建一个POD 
1、编写pod yml文件（nginx资源怎么跑，用什么环境变量，需不需要资源限制，要调度到哪个节点） label：nginx 
2、把pod 暴露出去，Service——》通过yml文件定义 label：nginx 
通过同一个label标签，进行关联，组合在一起