1. 背景
1. 部署方式的演变
- 传统部署时代：
- 在物理机服务器上运行应用程序。
- 无法为应用程序定义资源边界。
- 导致资源分配问题。
如果在物理服务器上运行多个应用程序，则可能会出现一个应用程序占用大部分资源的情况下，会导致其它应用程序的性能下降。一种解决方案就是在不同的物理服务器上运行每个应用程序，但是由于资源利用不足而无法扩展，并且维护许多物理服务器的成本也很高。
- 虚拟化部署时代：
- ① 作为解决方案，引入了虚拟化。
- ② 虚拟化技术允许在单个物理服务器的 CPU 上运行多个虚拟机（VM）。
- ③ 虚拟化允许应用程序在 VM 之间隔离，并提供一定程序上的安全。
- ④ 一个应用程序的信息不会被另一个应用程序随意访问。
- ⑤ 虚拟化技术能够更好的利用物理服务器上的资源。
- ⑥ 因为可以很轻松的添加或更新应用程序，所以可以实现更好的可伸缩性，并且可以降低硬件成本。
- ⑦ 每个 VM 都是一台完整的计算机，在虚拟化硬件之上运行所有组件，包括自己的操作系统等。
缺点：虚拟层冗余，导致资源浪费和性能下降。
- 容器化部署时代：
- ① 容器类似于 VM ，但是可以在应用程序之间共享操作系统。
- ② 容器被认为是轻量级的。
- ③ 容器和 VM 类似，具有自己的文件系统、CPU 、内存、进程空间等。
- ④ 由于容器和基础架构分离，因为可以很方便的进行跨云和跨 Linux 发行版进行移植。
- ⑤ 参照 Docker 的隔离原理（namespace 6 项隔离和 cgroups 8 项资源限制）。
容器的优势：
- ① 敏捷性：敏捷应用程序的创建和部署；和使用 VM 镜像相比，提高了容器镜像创建的简便性和效率。
- ② 及时性：持续开发、集成和部署；通过快速简单的回滚（由于镜像的不可变性），支持可靠且频繁的容器镜像的构建和部署。
- ③ 解耦性：关注开发和运维的分离；在构建、发布时创建应用程序的容器镜像，而不是在部署的时候，从而将应用程序和基础架构分离。
- ④ 可观测性：不仅可以显示操作系统级别的信息和指标，还可以显示应用程序的运行状况和其它指标信号。
- ⑤ 跨平台：跨开发、测试和生产的环境一致性；在便捷式的计算机上和在云上相同的运行。
- ⑥ 可移植：跨云和 Linux 发行版本的可移植性；可以在 Ubuntu、CentOS、RedHat、本地、Google Kubernetes Engine 和其他任何地方运行。
- ⑦ 简易性：以应用程序为中心的管理；提高抽象级别，从在虚拟硬件上运行 OS 到使用逻辑资源在 OS 上运行应用程序。
- ⑧ 大分布式：松散耦合、分布式、弹性、解放的微服务；应用程序被分解成较小的独立部分，并且可以动态的部署和管理 — 而不是在一台大型单机上整体运行（垂直扩展是有上限的）。
- ⑨ 隔离性：资源隔离；可预测应用程序性能。
- ⑩ 高效性：资源利用；高效率和高密度。
我们急需一个大规模容器编排系统。
2. 容器化问题
- ① 弹性的容器化应用管理。
- ② 强大的故障转移能力。
- ③ 高性能的负载均衡访问机制。
- ④ 便捷的扩展。
- ⑤ 自动化的资源监测。
- ……
3. 为什么使用 Kubernetes？
容器是打包和运行应用程序的最佳方式，在生产环境中，我们需要管理运行应用程序的容器，并且确保这些容器不会停机。如果一个容器发生了故障，则需要手动启动另一个容器，太麻烦了；如果有一个系统能够帮助我们处理这些行为，是不是会很方便？Kubernetes 为你提供了一个可弹性运行分布式系统的框架。 Kubernetes 会满足你的扩展要求、故障转移、部署模式等。 例如，Kubernetes 可以轻松管理系统的 Canary（金丝雀）部署。
kubernetes具有以下特性：
- 服务发现和负载均衡 Kubernetes 可以使用 DNS 名称或自己的 IP 地址公开容器，如果进入容器的流量很大， Kubernetes 可以负载均衡并分配网络流量，从而使部署稳定。
- 存储编排 Kubernetes 允许你自动挂载你选择的存储系统，例如本地存储、公共云提供商等。
- 自动部署和回滚 你可以使用 Kubernetes 描述已部署容器的所需状态，它可以以受控的速率将实际状态 更改为期望状态。例如，你可以自动化 Kubernetes 来为你的部署创建新容器， 删除现有容器并将它们的所有资源用于新容器。
- 自动完成装箱计算 Kubernetes 允许你指定每个容器所需 CPU 和内存（RAM）。 当容器指定了资源请求时，Kubernetes 可以做出更好的决策来管理容器的资源。
- 自我修复 Kubernetes 重新启动失败的容器、替换容器、杀死不响应用户定义的 运行状况检查的容器，并且在准备好服务之前不将其通告给客户端。
- 密钥与配置管理 Kubernetes 允许你存储和管理敏感信息，例如密码、OAuth 令牌和 ssh 密钥。 你可以在不重建容器镜像的情况下部署和更新密钥和应用程序配置，也无需在堆栈配置中暴露密钥。
4. Kubernetes官网
https://kubernetes.io/zh-cn
2. Kubernetes集群架构
1. 工作方式
Kubernetes Cluster =N Master Node + N Worker Node：N主节点+N工作节点； N>=1
2. 组件架构
1. 控制平面组件（Control Plane Components）
控制平面的组件对集群做出全局决策(比如调度)，以及检测和响应集群事件（例如，当不满足部署的 replicas 字段时，启动新的 pod）。 控制平面组件可以在集群中的任何节点上运行。 然而，为了简单起见，设置脚本通常会在同一个计算机上启动所有控制平面组件， 并且不会在此计算机上运行用户容器。 请参阅使用 kubeadm 构建高可用性集群 中关于多 VM 控制平面设置的示例。
kube-apiserver
API 服务器是 Kubernetes 控制面的组件， 该组件公开了 Kubernetes API。 API 服务器是 Kubernetes 控制面的前端。 Kubernetes API 服务器的主要实现是 kube-apiserver。 kube-apiserver 设计上考虑了水平伸缩，也就是说，它可通过部署多个实例进行伸缩。 你可以运行 kube-apiserver 的多个实例，并在这些实例之间平衡流量。
etcd
etcd 是兼具一致性和高可用性的键值数据库，可以作为保存 Kubernetes 所有集群数据的后台数据库。 您的 Kubernetes 集群的 etcd 数据库通常需要有个备份计划。 要了解 etcd 更深层次的信息，请参考 etcd 文档。
kube-scheduler
控制平面组件，负责监视新创建的、未指定运行节点（node）的 Pods，选择节点让 Pod 在上面运行。 调度决策考虑的因素包括单个 Pod 和 Pod 集合的资源需求、硬件/软件/策略约束、亲和性和反亲和性规范、数据位置、工作负载间的干扰和最后时限。
kube-controller-manager
在主节点上运行 控制器 的组件。 从逻辑上讲，每个控制器都是一个单独的进程， 但是为了降低复杂性，它们都被编译到同一个可执行文件，并在一个进程中运行。 这些控制器包括:
- 节点控制器（Node Controller）: 负责在节点出现故障时进行通知和响应
- 任务控制器（Job controller）: 监测代表一次性任务的 Job 对象，然后创建 Pods 来运行这些任务直至完成
- 端点控制器（Endpoints Controller）: 填充端点(Endpoints)对象(即加入 Service 与 Pod)
- 服务帐户和令牌控制器（Service Account & Token Controllers）: 为新的命名空间创建默认帐户和 API 访问令牌
cloud-controller-manager
云控制器管理器是指嵌入特定云的控制逻辑的 控制平面组件。 云控制器管理器允许您链接集群到云提供商的应用编程接口中， 并把和该云平台交互的组件与只和您的集群交互的组件分离开。cloud-controller-manager 仅运行特定于云平台的控制回路。 如果你在自己的环境中运行 Kubernetes，或者在本地计算机中运行学习环境， 所部署的环境中不需要云控制器管理器。 与 kube-controller-manager 类似，cloud-controller-manager 将若干逻辑上独立的 控制回路组合到同一个可执行文件中，供你以同一进程的方式运行。 你可以对其执行水平扩容（运行不止一个副本）以提升性能或者增强容错能力。 下面的控制器都包含对云平台驱动的依赖：
- 节点控制器（Node Controller）: 用于在节点终止响应后检查云提供商以确定节点是否已被删除
- 路由控制器（Route Controller）: 用于在底层云基础架构中设置路由
- 服务控制器（Service Controller）: 用于创建、更新和删除云提供商负载均衡器
2. Node 组件
节点组件在每个节点上运行，维护运行的 Pod 并提供 Kubernetes 运行环境。
kubelet
一个在集群中每个节点（node）上运行的代理。 它保证容器（containers）都 运行在 Pod 中。 kubelet 接收一组通过各类机制提供给它的 PodSpecs，确保这些 PodSpecs 中描述的容器处于运行状态且健康。 kubelet 不会管理不是由 Kubernetes 创建的容器。
kube-proxy
kube-proxy 是集群中每个节点上运行的网络代理， 实现 Kubernetes 服务（Service） 概念的一部分。
kube-proxy 维护节点上的网络规则。这些网络规则允许从集群内部或外部的网络会话与 Pod 进行网络通信。
如果操作系统提供了数据包过滤层并可用的话，kube-proxy 会通过它来实现网络规则。否则， kube-proxy 仅转发流量本身。
