Kubernetes（K8s）的基础概念

K8s的概念

K8S 的全称为 Kubernetes (K12345678S) （简化全称）

Kubernetes 是一个可移植、可扩展的开源平台，用于管理容器化工作负载和服务，有助于声明式配置和自动化。它拥有庞大且快速发展的生态系统。Kubernetes 服务、支持和工具随处可见。

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。

云原生基金会（CNCF）于2015年12月成立，隶属于Linux基金会。CNCF孵化的第一个项目就是Kubernetes，随着容器的广泛使用，Kubernetes已经成为容器编排工具的事实标准。

含义：
词根源于希腊语的舵手、飞行员

官网：
https://kubernetes.io

GitHub：
https://github.com/kubernetes/kubernetes

k8s的作用

传统的后端部署办法是把程序包(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。

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。但是这样问题就出现了: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。

Kubernetes 主要功能如下：
●跨主机编排容器。
●更充分地利用硬件资源来最大化地满足企业应用的需求。
●控制与自动化应用的部署与升级。
●为有状态的应用程序挂载和添加存储器。
●线上扩展或缩减容器化应用程序与它们的资源。
●声明式的容器管理，保证所部署的应用按照我们部署的方式运作。
●通过自动布局、自动重启、自动复制、自动伸缩实现应用的状态检查与自我修复。
●为多个容器提供服务发现和负载均衡，使得用户无需考虑容器IP问题。

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。

Kubernetes 集群架构与组件

k8s的架构

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。

k8s核心组件

Master组件

Master：集群的控制平面，负责集群的决策 ( 管理 )

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 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。

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API Server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	功能
NodeController(节点控制器)	负责在节点出现故障时发现和响应
Replication Controller ( 副本控制器)	负责保证集群中一个RC (资源对象ReplicationController) 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
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
Service Account & Token Controllers (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
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
Namespace Controller (命名空间控制器)	管理namespace的生命周期
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

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。

预选策略（predicate）
优选策略（priorities）
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 会通过预选策略过滤掉不满足策略的 Node 节点。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，如果某个 Node 节点的资源不足或者不满足预选策略的条件则无法通过预选。预选阶段筛选出的节点，在优选阶段会根据优先策略为通过预选的 Node 节点进行打分排名，选择得分最高的 Node。例如，资源越富裕、负载越小的 Node 可能具有越高的排名。

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 API Server 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。

v2版本:数据保存在内存中
v3版本:引入本地volume卷的持久化（可根据磁盘进行恢复),服务发现，分布式（方便扩容，缩容）
etcd是一种定时全量备份+持续增量备份的持久化方式，最后存储在磁盘中
kubernetes 1.11版本前不支持v3
ETCD一般会做为3副本机制(奇数方式)，分布在三台master上，也有的公司单独用服务器部署ETCD

master：奇数的方式部署（多节点的时候）

Node组件

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 节点获取自己节点上 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。

Kube-proxy

在每个 Node 节点上实现 Pod 网络代理，是 Kubernetes Service 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。

对于七层的负载，k8s官方提供了一种解决方案；ingress-nginx

Kube-Proxy 本身不是直接给 Pod 提供网络的，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。

Kube-proxy的三种模式：userspace代理模式
iptables代理模式(默认)
IPVS代理模式
IPVS和iptables的异同：iptables与IPVS都是基于Netfilter实现的，但因为定位不同，二者有着本质的差别：iptables是为防火墙而设计的；IPVS则专门用于高性能负载均衡，并使用更高效的数据结构(Hash表)，允许几乎无限的规模扩张。
与iptables相比，IPVS拥有以下明显优势：
为大型集群提供了更好的可扩展性和性能；
支持比iptables更复杂的复制均衡算法(最小负载、最少连接、加权等)；
支持服务器健康检查和连接重试等功能；
可以动态修改ipset的集合，即使iptables的规则正在使用这个集合。

组件总结

Kubernetes Master是集群的主要控制单元，用于管理其工作负载并指导整个系统的通信。Kubernetes控制平面由各自的进程组成，每个组件都可以在单个主节点上运行，也可以在支持high-availability clusters的多个主节点上运行。

组件名称	作用
etcd	保存整个集群的状态
apiserver	提供了资源操作的唯一入口，并提供认证、授权、访问控制、API注册和发现等机制
controller manager	负责维护集群的状态，比如故障检测、自动扩展、滚动更新等
scheduler	负责资源的调度，按照预定的调度策略将Pod调度到相应的机器上
kubelet	负责维护容器的生命周期，同时也负责Volume（CVI）和网络（CNI）的管理
Container runtime	负责镜像管理以及Pod和容器的真正运行(CRI)
kube-proxy	负责为Service提供cluster内部的服务发现和负载均衡

K8s的工作流程

用户通过客户端发送创建pod的请求给apiserver。

apiserver接收到请求后，会先把请求信息写入到etcd中保存，再找controller-manager，根据请求信息的资源预设模板创建pod资源。

controller-manager 通过apiserver找scheduler调度新创建的pod，scheduler通过调度算法的预选策略和优选策略选出最合适的node节点进行调度。

scheduler通过apiserver找对应的node节点上的kubelet去创建和管理pod，kublet会和容器引擎交互来管理pod及其容器的生命周期。

用户还可以通过apiserver在kube-proxy上写入iptables或ipvs网络规则，创建service资源，实现对pod集群网络代理。

创建Pod流程

首先经过AUTH认证（鉴权），然后传递给api-server进行处理
api-server 将请求信息提交给etcd
scheduler和controller-manager 会watch（监听） api-server ，监听请求
在scheduler 和controller-manager监听到请求后，scheduler 会提交给api-server一个list清单——》包含的是获取node节点信息
此时api-server就会向etcd获取后端node节点信息，获取到后，被scheduler watch到，然后进行预选优选进行打分，最后将结果给与api-server
此时api-server也会被controller-manager watch（监听） controller-manager会根据请求创建Pod的配置信息（需求什么控制器）将控制器资源给与api-server
此时api-server 会提交list清单给与对应节点的kubelet（代理）
kubelet代理通过K8S与容器的接口（例如containerd）进行交互，假设是docker容器，那么此时kubelet就会通过dockershim 以及runc接口与docker的守护进程docker-server进行交互，来创建对应的容器，再生成对应的Pod
kubelet 同时会借助于metrics server 收集本节点的所有状态信息，然后再提交给api-server
最后api-server会提交list清单给与etcd来存储（最后api-server会将数据维护在etcd中）

终止Pod流程

用户向apiServer发送删除pod对象的命令
apiServer中的pod对象信息随着时间的退役而更新，在宽限期内（默认30秒），pod被视为dead
将pod标记为terminating状态
kubelet在监控到pod对象转为terminating状态的同时启动pod关闭过程
端点控制器监控到pod对象的关闭行为时将其从所有匹配到此端点的service资源的端点列表中移除
如果当前pod对象定义了preStop钩子处理器，则在其标记为terminating后即会以同步的方式启动执行
pod对象的容器进程收到停止信号
宽限期结束后，若pod中还存在仍在运行的进程，那么pod对象会收到吉利终止的信号
kubelet请求apiServer将此pod资源的款限制设置为0从而完成删除操作，此时pod对于用户已不可见

K8s的核心概念

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。

1.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（SideCar）。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。

2.Pod控制器

Pod 控制器是 Pod 启动的一种模板，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，管控它们好好干活。但是，ReplicaSet 受控于 Deployment。

可以理解为 Deployment 就是总包工头，主要负责监督底下的工人 Pod 干活，确保每时每刻都有用户要求数量的 Pod 在工作，如果一旦发现了某个工人 Pod 不行了，就赶紧新拉一个 Pod 过来替换它。而ReplicaSet就是包工头手底下的小包工头。
从 K8S 使用者角度来看，用户只需要关系Deployment 而不操心 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一个此类的 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：周期性计划任务。

3.Label

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 也可以被添加倒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，并且必须为空或字母数字（[a-z0-9A-Z]）开头和结尾，中间可以包含横杠（-）、下划线（）、点（.）和字母或者数字。注释值则没有字符长度限制。

4.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）。

5.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。
而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Label selector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。

6.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。

7.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。