1.1 Kubernetes是什么
基本介绍
node与pod：
工作节点可以有多个 pod ，Kubernetes 主节点会自动处理在群集中的工作节点上调度 pod 。 主节点的自动调度考量了每个工作节点上的可用资源。
在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。◎ 拥有唯一指定的名称（比如mysql-server）。拥有一个虚拟IP（Cluster IP、Service IP或VIP）和端口号。 能够提供某种远程服务能力。◎ 被映射到提供这种服务能力的一组容器应用上。
Service的服务进程目前都基于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特定TCP Server进程。虽然一个Service通常由多个相关的服务进程提供服务，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Service（虚拟Cluster IP +Service Port）连接到指定的Service。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由于发生故障而被重新部署到其他机器，都不会影响对服务的正常调用。更重要的是，这个Service本身一旦创建就不再变化，这意味着我们再也不用为Kubernetes集群中服务的IP地址变来变去的问题而头疼了。 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，将每个服务进程都包装到相应的Pod中，使其成为在Pod中运行的一个容器（Container）。为了建立Service和Pod间的关联关系，Kubernetes首先给每个Pod都贴上一个标签（Label），给运行MySQL的Pod贴上name
1.2 为什么要用Kubernetes
首先，可以“轻装上阵”地开发复杂系统。
其次，可以全面拥抱微服务架构。
再次，可以随时随地将系统整体“搬迁”到公有云上。
最后，Kubernetes系统架构超强的横向扩容能力可以让我们的竞争力大大提升。
1.3 从一个简单的例子开始
在一个应用javaweb和mysql的应用中
此应用需要启动两个容器：Web App容器和MySQL容器，并且Web App容器需要访问MySQL容器。在Docker时代，假设我们在一个宿主机上启动了这两个容器，就需要把MySQL容器的IP地址通过环境变量注入WebApp容器里；同时，需要将Web App容器的8080端口映射到宿主机的8080端口，以便在外部访问。在本章的这个例子里，我们介绍在Kubernetes时代是如何达到这个目标的。
首先，为MySQL服务创建一个RC定义文件mysql-rc.yaml
以上YAML定义文件中的kind属性用来表明此资源对象的类型，比如这里的值为ReplicationController，表示这是一个RC；在spec一节中是RC的相关属性定义，比如spec.selector是RC的Pod标签选择器，即监控和管理拥有这些标签的Pod实例，确保在当前集群中始终有且仅有replicas个Pod实例在运行，这里设置replicas=1，表示只能运行一个MySQLPod实例。当在集群中运行的Pod数量少于replicas时，RC会根据在spec.template一节中定义的Pod模板来生成一个新的Pod实例，spec.template.metadata. labels指定了该Pod的标签，需要特别注意的是：这里的labels必须匹配之前的spec.selector，否则此RC每创建一个无法匹配Label的Pod，就会不停地尝试创建新的Pod，陷入恶性循环中。
1.4 Kubernetes的基本概念和术语\
1.4.3 Pod
Pod是Kubernetes最重要的基本概念，如图1.4所示是Pod的组成示意图，我们看到每个Pod都有一个特殊的被称为“根容器”的Pause容器。Pause容器对应的镜像属于Kubernetes平台的一部分，除了Pause容器，每个Pod还包含一个或多个紧密相关的用户业务容器。
为什么Kubernetes会设计出一个全新的Pod的概念并且Pod有这样特殊的组成结构？
- 原因之一：
在一组容器作为一个单元的情况下，我们难以简单地对“整体”进行判断及有效地行动。比如，一个容器死亡了，此时算是整体死亡么？是N/M的死亡率么？引入业务无关并且不易死亡的Pause容器作为Pod的根容器，以它的状态代表整个容器组的状态，就简单、巧妙地解决了这个难题。 - 原因之二：
Pod里的多个业务容器共享Pause容器的IP，共享Pause容器挂接的Volume，这样既简化了密切关联的业务容器之间的通信问题，也很好地解决了它们之间的文件共享问题。
在Kubernetes里，一个Pod里的容器与另外主机上的Pod容器能够直接通信。
node并不是与nod紧紧绑定的，是先有pod然后被调度到node上的
Pod其实有两种类型：普通的Pod及静态Pod（Static Pod）。后者比较特殊，它并没被存放在Kubernetes的etcd存储里，而是被存放在某个具体的Node上的一个具体文件中，并且只在此Node上启动、运行。而普通的Pod一旦被创建，就会被放入etcd中存储，随后会被KubernetesMaster调度到某个具体的Node上并进行绑定（Binding），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。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新启动这个Pod（重启Pod里的所有容器），如果Pod所在的Node宕机，就会将这个Node上的所有Pod重新调度到其他节点上。Pod、容器与Node的关系如图1.5所示。
每个Pod都可以对其能使用的服务器上的计算资源设置限额，当前可以设置限额的计算资源有CPU与Memory两种，其中CPU的资源单位为CPU（Core）的数量，是一个绝对值而非相对值。对于绝大多数容器来说，一个CPU的资源配额相当大，所以在Kubernetes里通常以千分之一的CPU配额为最小单位，用m来表示。通常一个容器的CPU配额被定义为100～300m，即占用0.1～0.3个CPU。由于CPU配额是一个绝对值，所以无论在拥有一个Core的机器上，还是在拥有48个Core的机器上，100m这个配额所代表的CPU的使用量都是一样的。与CPU配额类似，Memory配额也是一个绝对值，它的单位是内存字节数。
1.4.5 Replication Controller
定义了一个RC并将其提交到Kubernetes集群中后，Master上的Controller Manager组件就得到通知，定期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，如果有过多的Pod副本在运行，系统就会停掉一些Pod，否则系统会再自动创建一些Pod。可以说，通过RC，Kubernetes实现了用户应用集群的高可用性，并且大大减少了系统管理员在传统IT环境中需要完成的许多手工运维工作（如主机监控脚本、应用监控脚本、故障恢复脚本等）。
应用升级时，通常会使用一个新的容器镜像版本替代旧版本。我们希望系统平滑升级，比如在当前系统中有10个对应的旧版本的Pod，则最佳的系统升级方式是旧版本的Pod每停止一个，就同时创建一个新版本的Pod，在整个升级过程中此消彼长，而运行中的Pod数量始终是10个，几分钟以后，当所有的Pod都已经是新版本时，系统升级完成。通过RC机制，Kubernetes很容易就实现了这种高级实用的特性，被称为“滚动升级”（Rolling Update），具体的操作方法详见3.11节的说明。
1.4.6 Deployment
Deployment是Kubernetes在1.2版本中引入的新概念，用于更好地解决Pod的编排问题。为此，Deployment在内部使用了Replica Set来实现目的，无论从Deployment的作用与目的、YAML定义，还是从它的具体命令行操作来看，我们都可以把它看作RC的一次升级，两者的相似度超过90%。Deployment相对于RC的一个最大升级是我们可以随时知道当前Pod“部署”的进度。实际上由于一个Pod的创建、调度、绑定节点及在目标Node上启动对应的容器这一完整过程需要一定的时间，所以我们期待系统启动N个Pod副本的目标状态，实际上是一个连续变化的“部署过程”导致的最终状态。
1.4.8 StatefulSet
可以看作Deployment/RC的一个特殊变种，它有如下特性。
◎ StatefulSet里的每个Pod都有稳定、唯一的网络标识，可以用来发现集群内的其他成员。假设StatefulSet的名称为kafka，那么第1个Pod叫kafka-0，第2个叫kafka-1，以此类推。
◎ StatefulSet控制的Pod副本的启停顺序是受控的，操作第n个Pod时，前n-1个Pod已经是运行且准备好的状态。
◎ StatefulSet里的Pod采用稳定的持久化存储卷，通过PV或PVC来实现，删除Pod时默认不会删除与StatefulSet相关的存储卷（为了保证数据的安全）。
外部系统访问Service的问题
为了更深入地理解和掌握Kubernetes，我们需要弄明白Kubernetes里的3种IP，这3种IP分别如下。
◎ Node IP：Node的IP地址。
◎ Pod IP：Pod的IP地址。
◎ Cluster IP：Service的IP地址。
1.4.10 Job
批处理任务通常并行（或者串行）启动多个计算进程去处理一批工作项（work item），在处理完成后，整个批处理任务结束。从1.2版本开始，Kubernetes支持批处理类型的应用，我们可以通过Kubernetes Job这种新的资源对象定义并启动一个批处理任务Job。与RC、Deployment、ReplicaSet、DaemonSet类似，Job也控制一组Pod容器。从这个角度来看，Job也是一种特殊的Pod副本自动控制器，同时Job控制Pod副本与RC等控制器的工作机制有以下重要差别。
（1）Job所控制的Pod副本是短暂运行的，可以将其视为一组Docker容器，其中的每个Docker容器都仅仅运行一次。当Job控制的所有Pod副本都运行结束时，对应的Job也就结束了。Job在实现方式上与RC等副本控制器不同，Job生成的Pod副本是不能自动重启的，对应Pod副本的RestartPoliy都被设置为Never。因此，当对应的Pod副本都执行完成时，相应的Job也就完成了控制使命，即Job生成的Pod在Kubernetes中是短暂存在的。Kubernetes在1.5版本之后又提供了类似crontab的定时任务——CronJob，解决了某些批处理任务需要定时反复执行的问题。
（2）Job所控制的Pod副本的工作模式能够多实例并行计算，以TensorFlow框架为例，可以将一个机器学习的计算任务分布到10台机器上，在每台机器上都运行一个worker执行计算任务，这很适合通过Job生成10个Pod副本同时启动运算。在第3章会继续深入讲解Job的实现原理及对应的案例。
1.4.11 Volume
Volume（存储卷）是Pod中能够被多个容器访问的共享目录。Kubernetes的Volume概念、用途和目的与Docker的Volume比较类似，但两者不能等价。首先，Kubernetes中的Volume被定义在Pod上，然后被一个Pod里的多个容器挂载到具体的文件目录下；其次，Kubernetes中的Volume与Pod的生命周期相同，但与容器的生命周期不相关，当容器终止或者重启时，Volume中的数据也不会丢失。最后，Kubernetes支持多种类型的Volume，例如GlusterFS、Ceph等先进的分布式文件系统。
Volume的使用也比较简单，在大多数情况下，我们**先在Pod上声明一个Volume，然后在容器里引用该Volume并挂载（Mount）到容器里的某个目录上。**举例来说，我们要给之前的Tomcat Pod增加一个名为datavol的Volume，并且挂载到容器的/mydata-data目录上，则只要对Pod的定义文件做如下修正即可（注意代码中的粗体部分）：
1.4.12 Persistent Volume
之前提到的Volume是被定义在Pod上的，属于计算资源的一部分，而实际上，网络存储是相对独立于计算资源而存在的一种实体资源。比如在使用虚拟机的情况下，我们通常会先定义一个网络存储，然后从中划出一个“网盘”并挂接到虚拟机上。Persistent Volume（PV）和与之相关联的Persistent Volume Claim（PVC）也起到了类似的作用。PV可以被理解成Kubernetes集群中的某个网络存储对应的一块存储，它与Volume类似，但有以下区别。
◎ PV只能是网络存储，不属于任何Node，但可以在每个Node上访问。
◎ PV并不是被定义在Pod上的，而是独立于Pod之外定义的。
◎ PV目前支持的类型包括：gcePersistentDisk、AWSElasticBlockStore、AzureFile、AzureDisk、FC（Fibre Channel）、Flocker、NFS、iSCSI、RBD（Rados BlockDevice）、CephFS、Cinder、GlusterFS、VsphereVolume、Quobyte Volumes、VMware Photon、Portworx Volumes、ScaleIO Volumes和HostPath（仅供单机测试）。
1.4.13 Namespace
Namespace（命名空间）是Kubernetes系统中的另一个非常重要的概念，Namespace在很多情况下用于实现多租户的资源隔离。Namespace通过将集群内部的资源对象“分配”到不同的Namespace中，形成逻辑上分组的不同项目、小组或用户组，便于不同的分组在共享使用整个集群的资源的同时还能被分别管理。
1.4.15 ConfigMap
可以用来存储全局的参数
首先，把所有的配置项都当作key-value字符串，当然value可以来自某个文本文件，比如配置项password=123456、user=root、host=192.168.8.4用于表示连接FTP服务器的配置参数。这些配置项可以作为Map表中的一个项，整个Map的数据可以被持久化存储在Kubernetes的Etcd数据库中，然后提供API以方便Kubernetes相关组件或客户应用CRUD操作这些数据，上述专门用来保存配置参数的Map就是Kubernetes ConfigMap资源对象。
接下来，Kubernetes提供了一种内建机制，将存储在etcd中的ConfigMap通过Volume映射的方式变成目标Pod内的配置文件，不管目标Pod被调度到哪台服务器上，都会完成自动映射。进一步地，如果ConfigMap中的key-value数据被修改，则映射到Pod中的“配置文件”也会随之自动更新。于是，Kubernetes ConfigMap就成了分布式系统中最为简单（使用方法简单，但背后实现比较复杂）且对应用无侵入的配置中心。ConfigMap配置集中化的一种简单方案如图1.16所示。
