Kubernetes简介
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来源
bilibili尚硅谷K8S视频：https://www.bilibili.com/video/BV1GT4y1A756
中文官网：https://kubernetes.io/zh
中文社区：https://www.kubernetes.org.cn/
介绍
K8S主要讲的就是Kubernetes，首先Kubernetes首字母为K，末尾为S，中间一共有8个字母，所以简称K8S
前置知识
Linux操作系统
Docker
K8S概念和特性
部署发展历程
我们的项目部署也在经历下面的这个样一个历程
传统部署 --> 虚拟化部署 --> 容器部署
![在这里插入图片描述]!(https://img-blog.csdnimg.cn/20210317204515881.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzUxNTc0MTk3,size_16,color_FFFFFF,t_70)
传统部署时代： 早期，在物理服务器上运行应用程序。无法为物理服务器中的应用程序定义资源边界，这会导致资源分配问题。例如，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，结果可能会导致其他应用程序的性能下降。这种解决方案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，并且组织维护许多物理服务器的成本很高。
虚拟化部署时代： 作为解决方案，引入了虚拟化功能，他允许管理员单个物理服务器上运行多个虚拟机（VM）。虚拟化功能允许应用程序在VM之间隔离，并提供安全级别，因为一个应用程序的信息不能被另一个应用程序自由的访问。因为虚拟化可以轻松的添加或者更新应用程序、降低硬件成本等等，所以虚拟化可以更好的利用物理服务器中的资源，并可以实现更好的可伸缩性。每个VM就是一台完整的计算机，在虚拟化硬件之上运行的所有组件，包括自己的操作系统。
容器部署时代： 容器类似于VM，但是他们具有轻量级的隔离属性，可以在应用程序之间共享操作系统。因此，容器被认为是轻量级的。容器与VM类似，具有自己的文件系统、CPU、内存、进程空间等。由于他们与基础架构分离，因此可以跨云和跨系统分发进行移植。
容器因具有许多优势儿变得流行起来。下面列出了容器的一些好处：
1 .敏捷应用程序的创建和部署：与使用VM镜像相比，提高了容器镜像创建的简便性和效率。
2.持续开发、集成和部署：通过简单的回滚（由于镜像不可变性），提供可靠且频繁的容器镜像构建和部署。
3. 关注开发和运维的分离：在构建时而不是在部署时创建应用程序容器镜像，将应用程序与基础架构分离。
4. 可观察性： 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他指标信号。
5. 跨开发、测试和生产的环境一致性：在便携式计算机上与云中相同的运行。
6.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系统到使用逻辑资源在系统上运行程序。
7.云和操作系统分发的可移植性：可在Ubnatu、RHEL、CoreOS、本地、Google Kubernetes Engine和其它地方运行。
8.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，并且可以动态部署和管理，而不是在一台大型的单机上运行。
9.资源隔离：可预测的应用程序性能。
K8S概述
Kubernetes，简称K8s，是用8代替字符“ubernete”而成的缩写。是一个开源的，用于管理云平台中多个主机上的容器化的应用，Kubernetes的目标是让部署容器化的应用简单并且高效，Kubernetes提供了应用部署，规划，更新，维护的一种机制。
传统的应用部署方式是通过插件或者脚本来安装应用。这样做的缺点是应用的运行、配置、管理、所有生存周期将与当前操作系统绑定，这样做并不利于应用的升级更新\回滚等操作，当然也可以通过创建虚拟机的方式来实现某些功能，但是虚拟机非常重，并不利于可移植性。
新的方式是通过部署容器方式实现，每个容器之间相互隔离，每个容器有自己的文件系统，容器之间进程不会相互影响，能区分计算资源。相对与虚拟机，容器能快速部署，由于容器与底层设施、机器文件系统解耦的
总结：
K8s是谷歌在2014年发布的容器化集群化集群管理系统
使用K8s进行容器化应用部署
使用K8s利于应用扩展
K8s目标实施让部署容器化应用更加简洁和高效
Kubernetes是一个轻便的和扩展的开源平台，用于管理容器化应用和服务。通过Kubernetes能够进行应用的自动化部署和扩缩容。在Kubernetes中，会将组成的容器组合成一个逻辑单元以更易管理和发现。
Kubernetes积累了作为Google生产环境运行工作负载15奶奶的经验，并吸收了来自与社区的最佳想法和实践。
K8S功能
自动装箱
基于容器对应用运行环境的资源配置要求自动部署应用容器
自我修复（自愈能力）
当容器失败时，会对容器进行重启
当所部署的Node节点有问题时，会对容器进行重新部署和重新调度
当容器为通过监控检查时，会关闭容器知道容器正常运行时，才会对外提供服务
如果某个服务器上的应用不响应了，KUbernetes会自动在其他地方创建一个
水平扩展
通过简单的命令、用户UI界面或基于CPU等资源使用情况，对应用容器进行规模扩大或规模裁剪
当我们有大量的请求来临时，我们可以增加副本数量，从而达到水平扩展的效果
服务发现
用户不需要使用额外的服务发现机制，就能够基于Kubernetes自身能力实现服务发现和负载均衡
对外提供统一的入口，让它来做节点的调度和负载均衡，相当于微服务里面的网关。
滚动更新
可以根据应用的变化，对应容器运行的应用，进行一次性或批量式更新
添加应用的时候，不是加进去就马上可以进行使用，而是许哟啊判断这个添加进去的应用能否正常使用
版本回退
可以根据应用部署情况，对应用容器运行的应用进行历史版本即时回退
类似于Git中的回滚
密钥和配置管理
在不需要重新构建镜像的情况下，可以部署和更新密钥和应用配置，类似热部署。
存储编排
自动实现存储挂载及应用，特别对有状态应用实现数据持久化非常重要
存储系统可以来自本地目录、网络存储（NFS、MFS、Ceph等）、公共云存储服务
批处理
提供一次性任务，定时任务；满足批量数据处理和分析场景
K8S架构组件
完整架构图
架构细节
K8S架构主要包含两部分：Master（主控节点）和node（工作节点）
master节点架构图
Node节点架构图
k8s集群控制节点，对集群进行调度管理，接受集群外用户去集群操作请求；
master：主控节点
API Server:集群统一入口，以restful风格进行操作，同时交给ETCD存储。提供认证、授权、访问控制、API注册和发现等机制
schedule：节点的调度，选择node节点应用部署
controller-manager：处理集群中常规后台任务，一个资源对应一个控制器
etcd：存储系统，保存了整个集群的状态，为整个分布式集群存储一些关键性的数据，协助整个集群的正常运行。
Work node：工作节点
Kubelet：master派到node节点的代理，管理本机容器。一个集群中每个节点上运行的代理，它保证容器都运行在Pod中；负责维护容器的生命周期，同时负责Volume（CSI）和网络（CNI）的管理。
kube-proxy：提供网络代理，负载均衡等操作
Container Runtime（容器运行环境）：负责镜像管理以及容器的真正运行，Kubernetes支持多个容器运行环境：Docker、contained、cri-o以及任何实现Kuberbetes CRI（容器运行环境接口）的软件。
fluentd： 是一个守护进程，有助于提升集群层面日志
K8S核心概念
Pod
Pod是K8S中最小的单元
一组容器的集合 共享网络（一个Pod中所有的容器共享同一网络）
生命周期是短暂的（服务器重启后就找不到了）
Volume
声明在Pod容器中可访问的文件目录
可以被挂载到Pod中一个或者多个容器的指定路径下
支持多种后端存储抽象【本地存储、分布式存储、云存储】
Controller
确保预期的Pod副本数量【ReplicaSet】
无状态应用部署【Deployment】（无状态是指，不需要依赖网络或者ip）
有状态应用部署【StatefulSet】（有状态需要特定的条件）
确保所有的node运行同一个Pod【DaemonSet】
一次性任务和定时任务【Job、CronJob】
Deployment
定义一组Pod副本数目，版本等
通过控制器【RS】维持Pod数目【自动恢复失败的Pod】
通过控制器以指定的策略控制版本【滚动升级、回滚等】
Service
定义一组Pod的访问规则
Pod的负载均衡，提供一个或多个Pod的稳定访问地址
支持多种方式【ClusterIP、NodePort、LoadBalancer】
Label
标签，用于对象资源查询，筛选
Namespace
命名空间，逻辑隔离
一个集群内部的逻辑隔离机制【鉴权、资源】
每个资源都属于一个namespace
同一个namespace所有资源不能重复
不同namespace可以资源名重复
API
通过Kubernetes的API来操作整个集群
管理员可以通过kubectl、ui、curl最终发送http+json
/yaml方式的请求给API Server，然后控制整个K8S集群，K8S中所有的资源对象都可以采用yaml或json格式的文件定义或者描述
完整流程
1.通过kubectl提交一个创建RC的请求，该请求通过APIserver写入ETCD
2.此时Controller Manager通过API Server的监听资源变化的接口监听到此RC事件
3.分析之后，发现当前集权中还没有它所对应的Pod实例
4.根据RC里的Pod模板定义一个生成的Pod对象，通过该API Server写入ETCD
5.Scheduler监听到此事件后，立即执行一个复杂的调度流程，为这个新的Pod选定一个调度的Node，然后通过API Server将这一结果写入ETCD中
6.目标Node上运行的Kubelet进程通过API Server检测到这个新Pod，并按照它的定义，启动改Pod并负责它的整个生命周期，直到Pod的生命结束
7.随后，我们通过Kubectl提交一个新的映射到该Pod的Service的创建请求
8.Controller Manager通过Label标签查询关联的Pod实例，然后生成Service的Endpoints的信息，并通过API Server写入到ETCD中。
9。所有Node上运行的Proxy进程通过API Server查询并监听Service对象与其对应的Endpoints信息，建立一个软件方式的负载均衡器来实现Service访问到后端Pod的流量转发功能。