Kubernetes简介

Kubernetes是一个全新的基于容器技术的分布式架构领先方案。Kubernetes(k8s)是Google开源的容器集群管理系统（谷歌内部:Borg）。在Docker技术的基础上，为容器化的应用提供部署运行、资源调度、服务发现和动态伸缩等一系列完整功能，提高了大规模容器集群管理的便捷性。

　　Kubernetes是一个完备的分布式系统支撑平台，具有完备的集群管理能力，多扩多层次的安全防护和准入机制、多租户应用支撑能力、透明的服务注册和发现机制、內建智能负载均衡器、强大的故障发现和自我修复能力、服务滚动升级和在线扩容能力、可扩展的资源自动调度机制以及多粒度的资源配额管理能力。

同时Kubernetes提供完善的管理工具，涵盖了包括开发、部署测试、运维监控在内的各个环节。

Kubernetes中，Service是分布式集群架构的核心，一个Service对象拥有如下关键特征：

　　Service的服务进程目前都是基于Socket通信方式对外提供服务，比如Redis、Memcache、MySQL、Web Server，或者是实现了某个具体业务的一个特定的TCP Server进程，虽然一个Service通常由多个相关的服务进程来提供服务，每个服务进程都有一个独立的Endpoint（IP+Port）访问点，但Kubernetes能够让我们通过服务连接到指定的Service上。有了Kubernetes内建的透明负载均衡和故障恢复机制，不管后端有多少服务进程，也不管某个服务进程是否会由于发生故障而重新部署到其他机器，都不会影响我们对服务的正常调用，更重要的是这个Service本身一旦创建就不会发生变化，意味着在Kubernetes集群中，我们不用为了服务的IP地址的变化问题而进行修复。

　　容器提供了强大的隔离功能，所以有必要把为Service提供服务的这组进程放入容器中进行隔离。为此，Kubernetes设计了Pod对象，将每个服务进程包装到相对应的Pod中，使其成为Pod中运行的一个容器。为了建立Service与Pod间的关联管理，Kubernetes给每个Pod贴上一个标签Label，比如运行MySQL的Pod贴上name=mysql标签，给运行PHP的Pod贴上name=php标签，然后给相应的Service定义标签选择器Label Selector，这样就能巧妙的解决了Service于Pod的关联问题。

Pod运行在一个称之为节点（Node）的环境中，节点可以是物理机，也可以是虚拟机，通过一个节点运行几百个Pod；其次每个Pod里运行着一个特殊的称之为Pause的容器，其他容器则为业务容器，所有业务容器共享Pause容器的网络栈和Volume挂载卷，因此他们之间的通信和交互更为高效，因此在设计之初可以将一组密切相关联的服务进程放入同一个Pod中。

　　在集群管理方面，Kubernetes将集群中的机器划分为一个Master节点和一群工作节点Node，其中，在Master节点运行着集群管理相关的一组进程kube-apiserver、kube-controller-manager和kube-scheduler，这些进程实现了整个集群的资源管理、Pod调度、弹性伸缩、安全控制、系统监控和纠错等管理能力，并且都是全自动完成的。Node作为集群中的工作节点，运行真正的应用程序，在Node上Kubernetes管理的最小运行单元是Pod。Node上运行着Kubernetes的kubelet、kube-proxy服务进程，这些服务进程负责Pod的创建、启动、监控、重启、销毁以及实现软件模式的负载均衡器。

　　在Kubernetes集群中，它解决了传统IT系统中服务扩容和升级的两大难题。你只需为需要扩容的Service关联的Pod创建一个Replication Controller简称（RC），则该Service的扩容及后续的升级等问题将迎刃而解。在一个RC定义文件中包括以下3个关键信息。

　　在创建好RC后，Kubernetes会通过RC中定义的的Label筛选出对应Pod实例并实时监控其状态和数量，如果实例数量少于定义的副本数量，则会根据RC中定义的Pod模板来创建一个新的Pod，然后将新Pod调度到合适的Node上启动运行，直到Pod实例的数量达到预定目标，这个过程完全是自动化。

Kubernetes主要优势:

Kubernetes常见场景：

Kubernetes相关特点：

　　k8s集群的管理节点，负责管理集群，提供集群的资源数据访问入口。拥有Etcd存储服务（可选），运行Api Server进程，Controller Manager服务进程及Scheduler服务进程，关联工作节点Node。

　　Node是Kubernetes集群架构中运行Pod的服务节点（亦叫agent或minion）。Node是Kubernetes集群操作的单元，用来承载被分配Pod的运行，是Pod运行的宿主机。关联Master管理节点，拥有名称和IP、系统资源信息。运行docker eninge服务，守护进程kunelet及负载均衡器kube-proxy.

每个Node节点都运行着以下一组关键进程

　　Node节点可以在运行期间动态增加到Kubernetes集群中，默认情况下，kubelet会想master注册自己，这也是Kubernetes推荐的Node管理方式，kubelet进程会定时向Master汇报自身情报，如操作系统、Docker版本、CPU和内存，以及有哪些Pod在运行等等，这样Master可以获知每个Node节点的资源使用情况，并实现高效均衡的资源调度策略。

　　运行于Node节点上，若干相关容器的组合。Pod内包含的容器运行在同一宿主机上，使用相同的网络命名空间、IP地址和端口，能够通过localhost进行通信。Pod是Kurbernetes进行创建、调度和管理的最小单位，它提供了比容器更高层次的抽象，使得部署和管理更加灵活。一个Pod可以包含一个容器或者多个相关容器。

　　Pod有两种类型：普通Pod和静态Pod。后者比较特殊，它并不存在Kubernetes的etcd存储中，而是存放在某个具体的Node上的一个具体文件中，并且只在此Node上启动。普通Pod一旦被创建，就会被放入etcd存储中，随后会被Kubernetes Master调度到摸个具体的Node上进行绑定，随后该Pod被对应的Node上的kubelet进程实例化成一组相关的Docker容器并启动起来，在默认情况下，当Pod里的某个容器停止时，Kubernetes会自动检测到这个问题并且重启这个Pod（重启Pod里的所有容器），如果Pod所在的Node宕机，则会将这个Node上的所有Pod重新调度到其他节点上。

Pod的IP与ContainerPort（容器端口）共同构成了Endpoint，表示此Pod中的一个服务进程对外的通信地址。

每个Pod也可以对其能使用的资源设置相应配额，CPU和内存的数值都为绝对值，CPU通常定义为千分之一单位，如100-300m，表示占用0.1——0.3个CPU，内存通常以字节数表示，如64Mi。

Kubernetes中的任意API对象都是通过Label进行标识，Label的实质是一系列的Key/Value键值对，其中key与value可自定义。Label可以附加到各种资源对象上，如Node、Pod、Service、RC等，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上去。Label是Replication Controller和Service运行的基础，二者通过Label来进行关联Node上运行的Pod,可以通过Label Selector（标签选择器）查询和筛选资源对象。

一些常用的Label如下：

　　Label相当于我们熟悉的标签，给某个资源对象定义一个Label就相当于给它大了一个标签，随后可以通过Label Selector（标签选择器）查询和筛选拥有某些Label的资源对象，Kubernetes通过这种方式实现了类似SQL的简单又通用的对象查询机制。

Label和Label Selector共同构成了Kubernetes系统中最核心的应用模型，是的被管理对象能够被精细的分组管理，同时实现了整个集群的高可用性。

Label场景：

　　Replication Controller用来管理Pod的副本，保证集群中存在指定数量的Pod副本。集群中副本的数量大于指定数量，则会停止指定数量之外的多余容器数量，反之，则会启动少于指定数量个数的容器，保证数量不变。Replication Controller是实现弹性伸缩、动态扩容和滚动升级的核心。

定义RC包括如下几个部分：

RC机制：

当定义了RC并提交至Kubernetes集群中之后，Master节点上的Controller Manager组件获悉，并同时巡检系统中当前存活的目标Pod，并确保目标Pod实例的数量刚好等于此RC的期望值，若存在过多的Pod副本在运行，系统会停止一些Pod，反之则自动创建一些Pod。

RC特性及场景：

Deployment在内部使用了RS来实现目的，Deployment相当于RC的一次升级，其最大的特色为可以随时获知当前Pod的部署进度。

Deployment场景：

Pod的横向自动扩容，也是Kubernetes的一种资源，通过追踪分析RC控制的所有Pod目标的负载变化情况，来确定是否需要针对性的调整Pod副本数量。

HPA针对Pod负载的两种度量方式：

　　Service定义了Pod的逻辑集合和访问该集合的策略，是真实服务的抽象。Service提供了一个统一的服务访问入口以及服务代理和发现机制，关联多个相同Label的Pod，用户不需要了解后台Pod是如何运行。

外部系统访问Service的机制：

Kubernetes的三种IP：

　　首先,Node IP是Kubernetes集群中节点的物理网卡IP地址，所有属于这个网络的服务器之间都能通过这个网络直接通信。这也表明Kubernetes集群之外的节点访问Kubernetes集群之内的某个节点或者TCP/IP服务的时候，必须通过Node IP进行通信；

　　其次，Pod IP是每个Pod的IP地址，他是Docker Engine根据docker0网桥的IP地址段进行分配的，通常是一个虚拟的二层网络；

　　最后Cluster IP是一个虚拟的IP，但更像是一个伪造的IP网络，Cluster IP特点：

Volume是Pod中能够被多个容器访问的共享目录，Kubernetes中的Volume是定义在Pod上，可以被一个或多个Pod中的容器挂载到某个目录下。Kubernetes中的Volume与Pod的生命周期相同，与容器的生命周期并无直接关系。Kubernetes的Volume支持多种类型的后端驱动，如glusterfs、ceph。

Volume常见类型：

场景：

临时空间，用于某些应用程序运行时所需的临时目录，且无须永久保存；

长时间任务的中间过程CheckPoint的临时保存目录；

一个容器需要从另一个容器中获取数据的目录（多容器共享目录）。

场景：

容器应用程序生产的日志文件需要永久保存，可以使用宿主机的高速文件系统进行存储；

需要访问宿主机的Docker内部数据结构的容器。可指定hostPath为/var/lib/docker，使容器内部应用直接访问Docker的文件系统；

Namespace用于实现多租户的资源隔离，可将集群内部的资源对象分配到不同的Namespace中，形成逻辑上的不同项目、小组或用户组，便于不同的Namespace在共享使用整个集群的资源的同时还能被分别管理。

Annotation类似Label，也使用key/value形式进行定义。Annotation是用户任意定义的“附加信息”，如电话号码、负责人、网站等等。

Kubernetes Master控制组件，调度管理整个系统（集群），包含如下组件:

Kubernetes API Server

作为Kubernetes系统的入口，其封装了核心对象的增删改查操作，以RESTful API接口方式提供给外部客户和内部组件调用。维护的REST对象持久化到Etcd中存储。

Kubernetes Scheduler

为新建立的Pod进行节点(node)选择(即分配机器)，负责集群的资源调度。组件抽离，可以方便替换成其他调度器。

Kubernetes Controller

负责执行各种控制器，目前已经提供了很多控制器来保证Kubernetes的正常运行。

Replication Controller

管理维护Replication Controller，关联Replication Controller和Pod，保证Replication Controller定义的副本数量与实际运行Pod数量一致。

Node Controller

管理维护Node，定期检查Node的健康状态，标识出(失效|未失效)的Node节点。

Namespace Controller

管理维护Namespace，定期清理无效的Namespace，包括Namesapce下的API对象，比如Pod、Service等。

Service Controller

管理维护Service，提供负载以及服务代理。

EndPoints Controller

管理维护Endpoints，关联Service和Pod，创建Endpoints为Service的后端，当Pod发生变化时，实时更新Endpoints。

Service Account Controller

管理维护Service Account，为每个Namespace创建默认的Service Account，同时为Service Account创建Service Account Secret。

Persistent Volume Controller

管理维护Persistent Volume和Persistent Volume Claim，为新的Persistent Volume Claim分配Persistent Volume进行绑定，为释放的Persistent Volume执行清理回收。

Daemon Set Controller

管理维护Daemon Set，负责创建Daemon Pod，保证指定的Node上正常的运行Daemon Pod。

Deployment Controller

管理维护Deployment，关联Deployment和Replication Controller，保证运行指定数量的Pod。当Deployment更新时，控制实现Replication Controller和　Pod的更新。

Job Controller

管理维护Job，为Jod创建一次性任务Pod，保证完成Job指定完成的任务数目

Pod Autoscaler Controller

实现Pod的自动伸缩，定时获取监控数据，进行策略匹配，当满足条件时执行Pod的伸缩动作。

 

参考：https://blog.csdn.net/qq_35254726/article/details/54233781