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原文链接地址：『高级篇』docker之了解kubernetes（31）
最后一个服务编排工具的学习k8s。kubernetes其实源于希腊语意思（舵手，领航员）。犹豫不太好挤也不太好写，就有了另一个名称叫k8s，kubernetes是谷歌在2014年开始实施的一个项目，当时google已经有了大规模服务容器管理的经验，内部Borg系统，负责对google内部的一些服务进行调度和管理，它的目的是让用户不必操心资源管理的问题，让他们专注自己的核心业务， 并且最大化数据中心的利用率。
什么是k8s
我们假设有个住户社区，k8s就相当于这个社区的大房东，社区里面有一栋一栋的大楼，大楼可以看做虚拟机器，俗称的VM，大楼里面有很多的住户，每个住户就代表一个pod，那每个住户如何找到他们的位置呢？每个住户如何找到他们的位置就是通过门牌号，我们就理解为IP的位置，在每个住户里面有非常多的家庭成员，爸爸，妈妈，兄弟姐妹，爷爷奶奶，姥爷姥姥，女儿儿子，这些角色就可以理解为container，在这个pod里面的成员，就共享了这个房间里面的资源，水电网络，那些资源就可以把它理解成计算资源，ipu，内存，硬盘。对于大房东k8s，他最主要的功能就是管理，每个住户Pod使用多少资源，那为了就是让整栋大楼，会更有效率的使用很多资源，举例来说：A栋大楼住了太多的住户，太多的Pod，他们直接肯定会相互竞争资源的问题，那它就可以协调某一些pod，就是某一些住户搬到B大楼去，这样会让变得更加的均衡使用。
k8s
官网：https://kubernetes.io/ k8s是一个自动开源系统，自动化部署，扩缩容，管理容器化的应用。
相比前面的mesos 和swarm，k8s的目的非常的单纯和明确，简单的来说他的目的就是为了服务编排，没有别的。这么明确的明确的目的。虽然目的简单但专注所以专业，非常灵活的使用方式，它考虑到服务服务落地过程中可能遇到的各种各样的问题，各种各样的场景，所以从简单的入手，吃透它。了解它的所有组件，然后回过头看它的架构。
k8s 集群的样子
这张图简单的描述了，k8s集群的样子，k8s肯定也需要一个集群，服务调度服务编排肯定要有机器，所以需要集群，中间的七边行是Master节点，可以理解为安装了核心组件的，另外的六边形标识的是Node节点，在k8s里面叫worker节点，然后每个节点里面有个kubelet服务和docker服务，
多了2个绿色部分，在master里面Deployment。在Node中就是Containerized app就是容器化的应用。图例就是在Master部署了一个Deployment，在三个节点选中了其中的一个部署了应用。Node中的蓝色圆圈标识的是pod。
pod 是k8s中非常重要的一个概念，所有的应用和服务都是运行在pod里面的，pod是k8s中最小的一个单元，可以理解为k8s的一个原子，pod里面就是容器。
第一个pod有独立的IP地址，一个容器
第二个pod有独立的Ip地址，一个容器，一个磁盘存储
第三个pod有独立的Ip地址，两个容器，一个磁盘存储，这2个容器可以共享IP的，共享网络，共享磁盘的。
第三个pod有独立的Ip地址，三个容器，2个的磁盘存储，这3个容器可以共享IP的，共享网络，共享磁盘的。
PS：通过上边的4个小图，可以明白同一个pod里面可以有任意多个容器和存储。
知道了pod运行了容器，pod自己运行在哪里啊。运行在node，通过kubelet来进行的，调度kuelet把pod运行起来。一个node上面可以运行多个pod。只要资源足够可以建立多个pod。
service
中间是master节点
其余的是node节点
下面的这个node，里面运行了一个pod，pod的外边，有一层虚线，虚线标识service，pod的Ip（10.10.10.1），service（10.10.9.1），service和pod的Ip不同，pod是具体运行在一个node上的，如果pod或者node突然挂掉了，编排工具肯定在其他的node节点下重新起一个pod，这个pod肯定的ip也就变了。所以就需要一个serivce的概念，当pod出问题了，产生一个新的pod，新的pod就是一个新的ip，我们就可以通过service的方式找到pod。
serivce的Ip跟service的生命周期是一致的，如果service不被删除的话，IP一直不发生变化。
上边这个2个node，三个pod，其实就是从一个实例变成了3个实例，进行了扩容，对外提供想通的服务，这时这个service，ip就有了另外2个作用，除了可以定位pod的地址，可以对pod地址进行负载均衡，进行轮询，
service的概念基本了解了，怎么确定哪些pod属于一个service，提出一个service的概念，service可能有一个或者是多个pod组成，如何定义service，怎么定义service。在k8s上通过Master的Label Selector的方式，比如s:app=A，s:app=B，有这种标签的确定输入pod等于A 或者pod等于B，所有标签一样的都属于我的小弟。这样service和pod的耦合就非常松。
PS：（梳理概念）pod里面包括N个容器，service里面包括pod，Deployment可能包括service或者是pod。
deployment完成应用扩容
Master里面发布了一个Deplyment，想给service 进行扩容
其实内部是扩容的pod，service只是一个逻辑存在的东西
把一组pod形成一个逻辑组就是service，扩容完成后，其他两个节点就有了pod实例。
service就开始对外的负载均衡endpoint找到对应的pod
滚动更新，停掉了一个旧的pod，启动一个新的pod，这时service既有新的，也有旧的存在，直到所有的旧的都更新完毕才结束。所有的更新和扩容的过程serivce的Ip始终是保持不变的。
k8s的整体架构
首先从整体上看，上边这块就是Master节点，下面有两块都是worker节点，master里面部署的都是k8s的核心模块，虚线框代表的是API Server，提供了资源的核心模块，提供了认证授权和k8s的访问控制，可以通过kubectl或者自己开发的userClient，restApi的形式访问API server。从而完成整个集群的访问。
ControllerManager负责维护集群的状态，比如故障检测，扩缩容，滚动更新等等。
Scheduler负责资源的调度，按照预定的策略把pod调度到指定的node节点
ETCD 用做已执行存储，pod，service的集群等信息，k8s需要持久化的数据都存储在这个上边。
Kubelet负责维护当前节点上的容器的生命和volumes，网络。
每个Node上可以运行一个kube-proxy，负责service 提供内部的服务发现和负载均衡，为service方法做个落地的功能。
kube-dns负责整个集群的dns服务，这个组件不是必须的，一般通过名字访问比较方便。
dashboard集群数据的GUI界面。
PS：全过程梳理
kubectl 发起一个请求，请求经过认证。
scheduler的策略和评分计算得到目标的node。
APIServer请求Node，通过kublet把这个Node运行pod起来。
APIServer把信息发送给ETCD保存起来。
pod运行起来之后，通过ControllerManager管理每个pod的状态，如果突然挂了，就想办法创建一个pod。给pod分个独立的ip地址，可以在整个集群内使用这个ip来访问它。但是pod的ip是易变的，异常重启和升级的时候，不可能关注某个pod的Ip的。
下面虚线的部分表示的是一个service，service里面有3个pod，不在虚线里面的是单独存在的pod，并没有提供service的入口，完成service的具体工作的模块就是kube-proxy，在每个node上都有一个kube-proxy，然后给service分配一个ip，可以访问service里面的pod，所以kube-proxy对应的service都会有一个ip的指向，负载均衡的访问他们。
kube-proxy（service） 可以把端口和ip直接暴露在node上。外边的请求可以访问node上的ip就可以关联到这个service上了。
kube-dns 就是为了方便名字直接访问node节点。任何一个pod都可以通过名字来进行访问。
k8s的设计理念
了解设计理念可以更深入的了解k8s，设计实在太好了，非常值得我们学习和借鉴。
API设计原则
所有的api都是声明式的（对于重复的操作是稳定的，所有的对象都是名词，不是动词，用户很容易的期望用户的样子，当前的系统是否满足需求，明确用户的目的，用系统管理的业务意图触发设计）
控制机的设计原则（假定各种可能存在错误的可能，并做容错处理，出现局部错误和临时错误是很正常的事情，错误可能存在于物理故障磁盘，外部系统的故障啊，系统本身的代码问题，考虑到任何可能的错误，并且做容错处理，每个模块出现错误后，恢复处理，在系统中不可能保证每个模块始终是连接的，因此任何一个模块都要有自动修复的能力，保证连接不到其他模块而形成的自我崩溃。很多情况下可以做到优雅的降级，要求在设计的过程中，有基本功能和高级功能，同时不会导致高级功能的崩溃，影响到这个模块 的使用，更容易的引入高级功能，而会导致高级功能影响基本功能。）
k8s网络
CNI
Flannel，Calico，Weave
Pod网络
scheduler-preselect
NodiskConflict 挂载冲突
checkNodeMemMemoryPressure 内存的压力
Nodeselect 节点的选择器
FitRescoure CPU，内存的限制
Affinity 满足pod的连接状态的限制
scheduler-optimize-select
优先规则，对node进行打分，通过优先函数进行预选规则，每个优先函数可以返回0-10的函数，分数越高，这台主机越适合，对应一个权重。
selectorSpreadPriority
LeastRequestedPriority
AffinityPriority
pod内部通讯
同一个node上的不同pod通讯
通过pod的Ip来进行访问
不同的node，不同的pod通讯
满足pod，ip不能冲突
k8s的服务发现
kube-proxy（ClusterIp）
每个服务，所有的pod给虚拟Ip，虚拟Ip只能在内部访问
kube-proxy（NodePort）
服务暴露到节点，外部的可以通过NodeIp 访问pod
kube-DNS
负责集群内部的dns解析，内部之间可以通过名称访问pod。
PS：k8s的理论就讲这么多，重点还是实践，下次开始搭建k8s集群
作者：IT人故事会
链接：https://www.jianshu.com/p/63037546df2d
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