k8s基本概念

Kubernetes概述

K8S是什么?

K8S的全称为Kubernetes (K12345678S)”。

作用

用于自动部署、扩展和管理“容器化( containerized) 应用程序"的开源系统。
可以理解成K8S是负责自动化运维管理多个容器化程序(比如Docker)的集群，是一个生态极其丰富的容器编排框架工具。

由来

K8S由google的Borg系统(博格系统，google内部使用的大规模容器编排工具)作为原型，后经Go语言延用Borg的思路重写并捐献给CNCF基金会开源。

官网

https://kubernetes.io
GitHub:
https://github.com/kube rnetes/kubernetes

为什么要用K8S?

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。
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

1.单机使用，无法有效集群
2.随着容器数量的上升，管理成本攀升
3.没有有效的容灾、自愈机制
4.没有预设编排模板，无法实现快速、大规模容器调度
5.没有统一的配置管理中心工具
6.没有容器生命周期的管理工具
7.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。

K8S的特性

1.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。

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.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。

4.自动发布(默认滚动发布模式)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。

5.集中化配置管理和密钥管理

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--些常用的配置存储在K8S中，方便应用程序使用。

6.存储编排，支持外挂存储并对外挂存储资源进行编排

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。

7.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。

Kubernetes 集群架构与组件

K8S是属于主从设备模型(Master-slave 架构)，即有Master 节点负责集群的调度、管理和运维，Slave 节点是集群中的运算工作负载节点。
在K8S中，主节点一般被称为Master 节点，而从节点则被称为Worker Node节点，每个Node都会被Master分配一些工作负载。
Master组件可以在群集中的任何计算机上运行，但建议Master节点占据一个独立的服务器。因为Master是整个集群的大脑，如果Master所在节点宕机或不可用，那么所有的控制命令都将失效。除了Master, 在K8S集群中的其他机器被称为Worker Node节点，当某个Node宕机时，其上的工作负载会被Master自动转移到其他节点上去。

核心组件

Master 组件

Kube- apiserver

用于暴露Kubernetes API,任何资源请求或调用操作都是通过kube-apiserver 提供的接口进行。以HTTP ReskEful 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APIServer处理后再提交给Etcd存储。
可以理解成API Server是K8S的请求入口服务。API Server负责接收K8S所有请求(来自UI界面或者CLI命令行工具)，然后根据用户的具体请求，去通知其他组件干活。可以说API Server 是K8S集群架构的大脑。

Kube-controller-manager

运行管理控制器，是K8S集群中处理常规任务的后台线程，是K8S集群里所有资源对象的自动化控制中心。
在K8S集群中，一个资源对应一个控制器，而Controller-manager就是负责管理这些控制器的。
由一系列控制器组成，通过APIserver监控整个集群的状态，并确保集群处于预期的工作状态，比如当某个Node意外宕机时，Controller-Manager会及时发现并执行自动化修复流程，确保集群始终处于预期的工作状态。

控制器主要包括:

1.NodeController(节点控制器):负责在节点出现故障时发现和响应。
2.Replication Controller (副本控制器) :负责保证集群中一个RC (资源对象Replication Controller) 所关联的Pod副本数始终保持预设值。可以理解成确保集群中有且仅有N个Pod实例，N是RC中定义的Pod副本数量。
3.Endpoints Controller ( 端点控制器) :填充端点对象(即连接Services 和Pods) ，负责监听Service 和对应的Pod 副本的变化。可以理解端点是一个服务暴露出来的访问点，如果需要访问一个服务，则必须知道它的endpoint。
4.ServiceAccount&TokenControllers(服务帐户和令牌控制器):为新的命名空间创建默认帐户和API访问令牌。
5.ResourceQuotaController(资源配额控制器):确保指定的资源对象在任何时候都不会超量占用系统物理资源。.
6.Namespace Controller ( 命名空间控制器) :管理namespace的生命周期。
7.Service Controller (服务控制器) :属于K8S 集群与外部的云平台之间的一个接口控制器。
8.Kube- scheduler是负责资源调度的进程，根据调度算法为新创建的Pod选择一个合适的Node节点。可以理解成K8S所有Node 节点的调度器。当用户要部署服务时，Scheduler 会根据调度算法选择最合适的Node 节点来部署Pod。
9.预算策略( predicate) .
1.优选策略(priorities)

k8s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。

配置存储中心

1. etcd
   K8S的存储服务。etcd是分布式键值存储系统，存储了K8S的关键配置和用户配置，K8S中仅APIServer才具备读写权限，其他组件必须通过
   API Server 的接口才能读写数据。

Node组件

2.Kubelet
Node节点的监视器，以及与Master 节点的通讯器。Kubelet 是Master 节点安插在Node节点上的"眼线”，它会定时向API Server 汇报自己Node节点上运行的服务的状态，并接受来自Master节点的指示采取调整措施。
从Master节点获取自己节点E Pod的期望状态(比如运行什么容器、运行的副本数量、网络或者存储如何配置等)，直接跟容器引擎交互实现容器的生命周期管理，如果自己节点上Pod的状态与期望状态不一致，则调用对应的容器平台接口( 即docker的接口)达到这个状态。

管理镜像和容器的清理工作，保证节点上镜像不会占满磁盘空间，退出的容器不会占用太多资源。

3.Kube-Proxy
在每个Node 节点上实现Pod网络代理，是Kubernetes gervice 资源的载体，负责维护网络规则和四层负载均衡工作。负责写入规则至iptables、ipvs实现服务映射访问的。
Kube-Proxy 本身不是直接给Pod提供网络，Pod的网络是由Kubelet 提供的，Kube-Proxy 实际上维护的是虚拟的Pod 集群网络。
Kube-apiserver通过监控Kube-Proxy 进行对Kubernetes Service 的更新和端点的维护。
在K8S集群中微服务的负载均衡是由Kube-proxy 实现的。Kube-proxy 是K8S集群内部的负载均衡器。它是一个分布式代理服务器，在K8S的每个节点上都会运行一个Kube-proxy 组件。
4.docker或rocket
容器引擎，运行容器，负责本机的容器创建和管理工作。

Kubernetes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其实是一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。
一个Pod 由一个或多个容器组成，Pod 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:
1.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。
2.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。
3.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。
4.Statefulset: 有状态应用部署
5.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。
6.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都有一个固定的虛拟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iptport。 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是为了把一个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.

常见的K8s按照部署方式

Mini kube

Minikube是一个工具，可以在本地快速运行一个单节点微型K8s，仅用于学习、预览K8s的一些特性使用。
部署地址: https://kubernetes.io/docs/setup/minikube

Kubeadmin

Kubeadmin也是一个工具，提供kubeadm init 和kubeadm join，用于快速部署K8S集群，相对简单。
https://kubernetes.io/docs/reference/setup-tools/kubeadm/kubeadm/

二进制安装部署

生产首选，从官方下载发行版的二进制包，手动部署每个组件和自签TLS证书，组成K8s集群，新手推荐。
https://github.com/kubernetes/kubernetes/releases