我们学习安排：由浅入深
1、简单了解集群的工作原理和基础概念，名词解释。
2、安装etcd集群：etcd分布式键值存储系统，用于保持集群状态，比如Pod、Service等对象信息。
3、安装k8s集群，简单了解集群的如何工作。
4、搭建集群网络：基础网络搞好，后面才能顺利部署各种资源。
5、学习k8s的安全、Secrets，ssl认证。如果安全认证没有搞好，创建pod和service都会报各种错误。
6、然后我们深入学习pod和service。
7、深入学习集群工作原理分析，从基础到深度,才能学的扎实。
8、有了pod和service，就需要知道如果发现，学习coreDNS
9、开始部署一些有状态的服务
10、案例实践
一、Kubernetes简介
1.1 Kubernetes简介
Kubernetes是Google在2014年6月开源的一个容器集群管理系统，使用Go语言开发，Kubernetes也叫K8S
K8S是Google内部一个叫Borg的容器集群管理系统衍生出来的，Borg已经在Google大规模生产运行十年之久。
K8S是一个轻便的和可扩展的开源平台，用于管理容器化应用和服务。主要用于：自动化部署、扩展和管理容器应用，提供了资源调度、部署管理、服务发现、扩容缩容、监控等一整套功能。
Kubernetes目标是让部署容器化应用简单高效。
Kubernets官方网站：www.kubernetes.io，目前在github.com/GoogleCloudPlatform/kubernetes进行维护。
它既是一款容器编排工具，也是全新的基于容器技术的分布式架构领先方案。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功能，提高了大规模容器集群管理的便捷性。
Kubernetes特点：
易学： 轻量级， 简单， 容易理解
便携： 支持公有云， 私有云， 混合云， 以及多种云平台
可拓展： 模块化， 可插拔， 支持钩子， 可任意组合
自修复： 自动重调度， 自动重启， 自动复制
1.2 Kubernetes 主要功能
数据卷
Pod中容器之间共享数据，可以使用数据卷。
应用程序健康检查
容器内服务可能进程堵塞无法处理请求，可以设置监控检查策略保证应用健壮性。
复制应用程序实例
控制器维护着Pod副本数量，保证一个Pod或一组同类的Pod数量始终可用。
弹性伸缩
根据设定的指标（CPU利用率）自动缩放Pod副本数。
服务发现
使用环境变量或DNS服务插件保证容器中程序发现Pod入口访问地址。
负载均衡
一组Pod副本分配一个私有的集群IP地址，负载均衡转发请求到后端容器。在集群内部其他Pod可通过这个ClusterIP访问应用。
滚动更新
更新服务不中断，一次更新一个Pod，而不是同时删除整个服务。
服务编排
通过文件描述部署服务，使得应用程序部署变得更高效。
资源监控
Node节点组件集成cAdvisor资源收集工具，可通过Heapster汇总整个集群节点资源数据，然后存储到InfluxDB时序数据库，再由Grafana展示。
提供认证和授权
支持角色访问控制（RBAC）认证授权等策略。
二、设计架构
任何优秀的项目都离不开好的架构和设计蓝图，Kubernetes集群包含有节点代理kubelet和Master组件(APIs, scheduler, etc)，一切都基于分布式的存储系统。下面这张图是Kubernetes的架构图。
2.1、功能组件
K8S集群中有管理节点Master 与工作节点Node两种类型。
1)、管理节点Master主要负责K8S集群管理，集群中各节点间的信息交互、任务调度，还负责容器、Pod、NameSpaces、PV等生命周期的管理。
2)、工作节点Node主要为容器和Pod提供计算资源，Pod及容器全部运行在工作节点上，工作节点通过kubelet服务与管理节点通信以管理容器的生命周期，并与集群其他节点进行通信。
1、Master 组件
K8S中的Master是集群控制节点，负责整个集群的管理和控制.
在Master上运行着以下关键进程：
kube-apiserver
Kubernetes API，资源操作的唯一入口，各组件协调者，以HTTP API提供接口服务，并提供认证、授权、访问控制、API注册和发现等机制；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。
kube-controller-manager
处理集群中常规后台任务，一个资源对应一个控制器，而ControllerManager就是负责管理这些控制器的。负责维护集群的状态，比如故障检测、自动扩展、滚动更新等；
kube-scheduler
负责资源的调度（Pod调度）的进程，通过API Server的Watch接口监听新建Pod副本信息, 按照预定的调度策略将Pod调度到相应的Node节点上；
2、Node组件
Node是K8S集群中的工作负载节点，每个Node都会被Master分配一些工作负载，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
在每个Node上都运行着以下关键进程：
kubelet
kubelet是Master在Node节点上的Agent，管理本机运行容器的生命周期，同时也负责Volume（CVI）和网络（CNI）的管理；比如创建容器、Pod挂载数据卷、下载secret、获取容器和节点状态等工作。kubelet将每个Pod转换成一组容器。
kube-proxy
在Node节点上实现Pod/Serviced网络代理，提供cluster内部的服务发现和四层负载均衡工作；s是实现Kubernetes Service的通信与负载均衡机制的重要组件.
Docker Engine：Docker引擎，负责本机的容器创建和管理工作
3、docker
运行容器，Container runtime负责镜像管理以及Pod和容器的真正运行（CRI）
4、etcd集群
分布式键值存储系统。用于保持集群状态，比如Pod、Service等对象信息。
5、Add-ons组件
除了核心组件，还有一些推荐的Add-ons：
- kube-dns/CoreDNS负责为整个集群提供DNS服务
- Ingress Controller为服务提供外网入口
- Heapster提供资源监控
- Dashboard提供GUI
- Federation提供跨可用区的集群
- Fluentd-elasticsearch提供集群日志采集、存储与查询
基本工作原理：
在默认情况下Kubelet会向Master注册自己，一旦Node被纳入集群管理范围，kubelet进程就会定时向Master汇报自身的信息（例如机器的CPU和内存情况以及有哪些Pod在运行等），这样Master就可以获知每个Node的资源使用情况，并实现高效均衡的资源调度策略。而某个Node在超过指定时间不上报信息时，会被Master判定为失败，Node的状态被标记为不可用，随后Master会触发工作负载转移的自动流程。
2.2、分层架构
Kubernetes及容器生态系统
Kubernetes设计理念和功能其实就是一个类似Linux的分层架构，如下图所示
- 核心层：Kubernetes最核心的功能，对外提供API构建高层的应用，对内提供插件式应用执行环境
- 应用层：部署（无状态应用、有状态应用、批处理任务、集群应用等）和路由（服务发现、DNS解析等）
- 管理层：系统度量（如基础设施、容器和网络的度量），自动化（如自动扩展、动态Provision等）以及策略管理（RBAC、Quota、PSP、NetworkPolicy等）
- 接口层：kubectl命令行工具、客户端SDK以及集群联邦
- 生态系统：在接口层之上的庞大容器集群管理调度的生态系统，可以划分为两个范畴
- Kubernetes外部：日志、监控、配置管理、CI、CD、Workflow、FaaS、OTS应用、ChatOps等
- Kubernetes内部：CRI、CNI、CVI、镜像仓库、Cloud Provider、集群自身的配置和管理等
三、基本抽象概念
3.1 Pod
在Kubernetes中，最小的管理元素不是一个个独立的容器，而是Pod,Pod是最小的，管理，创建，计划的最小单元.
一个pod对应一个由相关容器和卷组成的容器组。相当于一个共享context的配置组，在同一个context下，应用可能还会有独立的cgroup隔离机制，一个Pod是一个容器环境下的“逻辑主机”，它可能包含一个或者多个紧密相连的应用，这些应用可能是在同一个物理主机或虚拟机上。
3.2 Replication Controllers 复本控制器
Replication Controller 保证了在所有时间内，都有特定数量的Pod副本正在运行，如果太多了，Replication Controller就杀死几个，如果太少了，Replication Controller会新建几个，和直接创建的pod不同的是，Replication Controller会替换掉那些删除的或者被终止的pod，不管删除的原因是什么（维护阿，更新啊，Replication Controller都不关心）。基于这个理由，我们建议即使是只创建一个pod，我们也要使用Replication Controller。Replication Controller 就像一个进程管理器，监管着不同node上的多个pod,而不是单单监控一个node上的pod,Replication Controller 会委派本地容器来启动一些节点上服务（Kubelet ,Docker）。
3.3 ReplicaSet
Replica Set是更高级的replication contorller 。确保任何给定时间指定的Pod副本数量，并提供声明式更新等功能。
RC（Replication Controllers）与RS唯一区别就是lable selector支持不同，RS支持基于等式的seletor。RC仅支持基于等式的标签。
replica set 主要功能：
确保Pod数量：它会确保Kubernetes中有指定数量的Pod在运行，如果少于指定数量的Pod，RC就会创建新的，反之这会删除多余的，保证Pod的副本数量不变。确保Pod健康：当Pod不健康，比如运行出错了，总之无法提供正常服务时，RC也会杀死不健康的Pod，重新创建新的。
弹性伸缩：在业务高峰或者低峰的时候，可以用过RC来动态的调整Pod数量来提供资源的利用率，当然我们也提到过如果使用HPA这种资源对象的话可以做到自动伸缩。
滚动升级：滚动升级是一种平滑的升级方式，通过逐步替换的策略，保证整体系统的稳定性。
3.4 Deployment
Deployment是一个更高层次的API对象概念，它管理ReplicaSets和Pod，并提供对pod的声明性更新以及许多其他的功能。
官方建议使用Deployment管理ReplicaSets，而不是直接使用ReplicaSets，这就意味着可能永远不需要直接操作ReplicaSet对象。除非您需要自定义更新编排或根本不需要更新。
Deployment是Kubernetes系统的一个核心概念，主要职责和RC一样的都是保证Pod的数量和健康，二者大部分功能都是完全一致的，我们可以看成是一个升级版的RC控制器。但那Deployment一些新特性：
Deployment特性
RC的全部功能：Deployment具备上面描述的RC的全部功能
事件和状态查看：可以查看Deployment的升级详细进度和状态
回滚：当升级Pod的时候如果出现问题，可以使用回滚操作回滚到之前的任一版本
版本记录：每一次对Deployment的操作，都能够保存下来，这也是保证可以回滚到任一版本的基础
暂停和启动：对于每一次升级都能够随时暂停和启动
3.5 Service
一个service定义了访问pod的方式，即定义了一组Pod的策略的抽象，我们也有时候叫做宏观服务。就像单个固定的IP地址和与其相对应的DNS名之间的关系。
Kubernetes Pod是平凡的，它门会被创建，也会死掉（生老病死），并且他们是不可复活的。 ReplicationControllers动态的创建和销毁Pods(比如规模扩大或者缩小，或者执行动态更新)。每个pod都由自己的ip，这些IP也随着时间的变化也不能持续依赖。这样就引发了一个问题：如果一些Pods（让我们叫它作后台，后端）提供了一些功能供其它的Pod使用（让我们叫作前台），在kubernete集群中是如何实现让这些前台能够持续的追踪到这些后台的？
3.6、Volumes
一个 volume 就是一个目录，可能包含一些数据，这些数据对pod中的所有容器都是可用的，这个目录怎么使用，什么类型，由什么组成都是由特殊的volume 类型决定的
3.7 StatefulSet
适合持久性的应用程序，有唯一的网络标识符（IP），持久存储，有序的部署、扩展、删除和滚动更新。
3.8 DaemonSet
DaemonSet确保所有（或一些）节点运行同一个Pod。当节点加入Kubernetes集群中，Pod会被调度到该节点上运行，当节点从集群中
移除时，DaemonSet的Pod会被删除。删除DaemonSet会清理它所有创建的Pod。
3.9 Job
一次性任务，运行完成后Pod销毁，不再重新启动新容器。还可以任务定时运行。
3.10 Ingress
通常情况下，service和pod的IP仅可在集群内部访问。集群外部的请求需要通过负载均衡转发到service在Node上暴露的NodePort上，然后再由kube-proxy将其转发给相关的Pod。而Ingress就是为进入集群的请求提供路由规则的集合
四、创建Pod流程
创建Pod的整个流程，时序图如下：
1. 用户提交pod请求：用户提交创建Pod的请求，可以通过API Server的REST API ，也可用Kubectl命令行工具，支持Json和Yaml两种格式；
2. API Server 处理请求：API Server 处理用户请求，存储Pod数据到Etcd；
3. Schedule调度pod：Schedule通过和 API Server的watch机制，查看到新的pod，按照预定的调度策略将Pod调度到相应的Node节点上；
1）过滤主机：调度器用一组规则过滤掉不符合要求的主机，比如Pod指定了所需要的资源，那么就要过滤掉资源不够的主机；
2）主机打分：对第一步筛选出的符合要求的主机进行打分，在主机打分阶段，调度器会考虑一些整体优化策略，比如把一个Replication Controller的副本分布到不同的主机上，使用最低负载的主机等；
3）选择主机：选择打分最高的主机，进行binding操作，结果存储到Etcd中；
4. kubelet创建pod: Schedule调度结果执行Pod创建操作: 调度成功后，会启动container, docker run, scheduler会调用API Server的API在etcd中创建一个bound pod对象，描述在一个工作节点上绑定运行的所有pod信息。运行在每个工作节点上的kubelet也会定期与etcd同步bound pod信息，一旦发现应该在该工作节点上运行的bound pod对象没有更新，则调用Docker API创建并启动pod内的容器。
