一、Deployment的概念
K8S本身并不提供网络的功能，所以需要借助第三方网络插件进行部署K8S中的网络，以打通各个节点中容器的互通。
POD，是K8S中的一个逻辑概念，K8S管理的是POD，一个POD中包含多个容器，容器之间通过localhost互通。而POD需要ip地址。每个POD都有一个标签
POD–>RC–>RS–>Deployment （发展历程）
Deployment，表示用户对K8S集群的一次更新操作。Deployment是一个比RS应用模式更广的API对象。用于保证Pod的副本的数量。
可以是创建一个新的服务，更新一个新的服务，也可以是滚动升级一个服务。滚动升级一个服务。实际是创建一个新的RS，然后将新的RS中副本数增加到理想状态，将旧的RS中的副本数减小到0的复合操作； 这样的一个复合操作用一个RS是不太好描述的，所以用一个更通用的Deployment来描述。
RC、RS和Deployment只是保证了支撑服务的POD数量，但是没有解决如何访问这些服务的问题。一个POD只是一个运行服务的实例，随时可以能在一个节点上停止，在另一个节点以一个新的IP启动一个新的POD，因此不能以确定的IP和端口号提供服务。
要稳定地提供服务需要服务发现和负载均衡能力。服务发现完成的工作，是针对客户端访问的服务，找到对应的后端服务实例。
在K8S的集中当中，客户端需要访问的服务就是Service对象。每个Service会对应一个集群内部有效的虚拟IP，集群内部通过虚拟IP访问一个服务。
总结创建的过程：
（1）用户通过kubectl创建Deployment
（2）Deployment创建ReplicaSet
（3）ReplicaSet创建Pod
一、什么是Ingress？
从前面的学习，我们可以了解到Kubernetes暴露服务的方式目前只有三种：LoadBlancer Service、ExternalName、NodePort Service、Ingress；而我们需要将集群内服务提供外界访问就会产生以下几个问题：
1、Pod 漂移问题
Kubernetes 具有强大的副本控制能力，能保证在任意副本（Pod）挂掉时自动从其他机器启动一个新的，还可以动态扩容等，通俗地说，这个 Pod 可能在任何时刻出现在任何节点上，也可能在任何时刻死在任何节点上；那么自然随着 Pod 的创建和销毁，Pod IP 肯定会动态变化；那么如何把这个动态的 Pod IP 暴露出去？这里借助于 Kubernetes 的 Service 机制，Service 可以以标签的形式选定一组带有指定标签的 Pod，并监控和自动负载他们的 Pod IP，那么我们向外暴露只暴露 Service IP 就行了；这就是 NodePort 模式：即在每个节点上开起一个端口，然后转发到内部 Pod IP 上，
2、端口管理问题
采用 NodePort 方式暴露服务面临问题是，服务一旦多起来，NodePort 在每个节点上开启的端口会及其庞大，而且难以维护；这时，我们可以能否使用一个Nginx直接对内进行转发呢？众所周知的是，Pod与Pod之间是可以互相通信的，而Pod是可以共享宿主机的网络名称空间的，也就是说当在共享网络名称空间时，Pod上所监听的就是Node上的端口。那么这又该如何实现呢？简单的实现就是使用 DaemonSet 在每个 Node 上监听 80，然后写好规则，因为 Nginx 外面绑定了宿主机 80 端口（就像 NodePort），本身又在集群内，那么向后直接转发到相应 Service IP 就行了，
3、域名分配及动态更新问题
从上面的方法，采用 Nginx-Pod 似乎已经解决了问题，但是其实这里面有一个很大缺陷：当每次有新服务加入又该如何修改 Nginx 配置呢？？我们知道使用Nginx可以通过虚拟主机域名进行区分不同的服务，而每个服务通过upstream进行定义不同的负载均衡池，再加上location进行负载均衡的反向代理，在日常使用中只需要修改nginx.conf即可实现，那在K8S中又该如何实现这种方式的调度呢？？？
假设后端的服务初始服务只有ecshop，后面增加了bbs和member服务，那么又该如何将这2个服务加入到Nginx-Pod进行调度呢？总不能每次手动改或者Rolling Update 前端 Nginx Pod 吧！！此时 Ingress 出现了，如果不算上面的Nginx，Ingress 包含两大组件：Ingress Controller 和 Ingress。
Ingress 简单的理解就是你原来需要改 Nginx 配置，然后配置各种域名对应哪个 Service，现在把这个动作抽象出来，变成一个 Ingress 对象，你可以用 yaml 创建，每次不要去改 Nginx 了，直接改 yaml 然后创建/更新就行了；那么问题来了：”Nginx 该怎么处理？”
Ingress Controller 这东西就是解决 “Nginx 的处理方式” 的；Ingress Controoler 通过与 Kubernetes API 交互，动态的去感知集群中 Ingress 规则变化，然后读取他，按照他自己模板生成一段 Nginx 配置，再写到 Nginx Pod 里，最后 reload 一下，
实际上Ingress也是Kubernetes API的标准资源类型之一，它其实就是一组基于DNS名称（host）或URL路径把请求转发到指定的Service资源的规则。用于将集群外部的请求流量转发到集群内部完成的服务发布。我们需要明白的是，Ingress资源自身不能进行“流量穿透”，仅仅是一组规则的集合，这些集合规则还需要其他功能的辅助，比如监听某套接字，然后根据这些规则的匹配进行路由转发，这些能够为Ingress资源监听套接字并将流量转发的组件就是Ingress Controller。
PS：Ingress 控制器不同于Deployment 控制器的是，Ingress控制器不直接运行为kube-controller-manager的一部分，它仅仅是Kubernetes集群的一个附件，类似于CoreDNS，需要在集群上单独部署。
一、Service的概念
运行在Pod中的应用是向客户端提供服务的守护进程，比如，nginx、tomcat、etcd等等，它们都是受控于控制器的资源对象，存在生命周期，我们知道Pod资源对象在自愿或非自愿终端后，只能被重构的Pod对象所替代，属于不可再生类组件。而在动态和弹性的管理模式下，Service为该类Pod对象提供了一个固定、统一的访问接口和负载均衡能力。是不是觉得一堆话都没听明白呢？？？？
其实，就是说Pod存在生命周期，有销毁，有重建，无法提供一个固定的访问接口给客户端。并且为了同类的Pod都能够实现工作负载的价值，由此Service资源出现了，可以为一类Pod资源对象提供一个固定的访问接口和负载均衡，类似于阿里云的负载均衡或者是LVS的功能。
但是要知道的是，Service和Pod对象的IP地址，一个是虚拟地址，一个是Pod IP地址，都仅仅在集群内部可以进行访问，无法接入集群外部流量。而为了解决该类问题的办法可以是在单一的节点上做端口暴露（hostPort）以及让Pod资源共享工作节点的网络名称空间（hostNetwork）以外，还可以使用NodePort或者是LoadBalancer类型的Service资源，或者是有7层负载均衡能力的Ingress资源。
Service是Kubernetes的核心资源类型之一，Service资源基于标签选择器将一组Pod定义成一个逻辑组合，并通过自己的IP地址和端口调度代理请求到组内的Pod对象，如下图所示，它向客户端隐藏了真是的，处理用户请求的Pod资源，使得从客户端上看，就像是由Service直接处理并响应一样，是不是很像负载均衡器呢！
Service对象的IP地址也称为Cluster IP，它位于为Kubernetes集群配置指定专用的IP地址范围之内，是一种虚拟的IP地址，它在Service对象创建之后保持不变，并且能够被同一集群中的Pod资源所访问。Service端口用于接受客户端请求，并将请求转发至后端的Pod应用的相应端口，这样的代理机制，也称为端口代理，它是基于TCP/IP 协议栈的传输层。
二、Service的实现模型
在 Kubernetes 集群中，每个 Node 运行一个 kube-proxy 进程。kube-proxy 负责为 Service 实现了一种 VIP（虚拟 IP）的形式，而不是 ExternalName 的形式。 在 Kubernetes v1.0 版本，代理完全在 userspace。在 Kubernetes v1.1 版本，新增了 iptables 代理，但并不是默认的运行模式。 从 Kubernetes v1.2 起，默认就是 iptables 代理。在Kubernetes v1.8.0-beta.0中，添加了ipvs代理。在 Kubernetes v1.0 版本，Service 是 “4层”（TCP/UDP over IP）概念。 在 Kubernetes v1.1 版本，新增了 Ingress API（beta 版），用来表示 “7层”（HTTP）服务。
kube-proxy 这个组件始终监视着apiserver中有关service的变动信息，获取任何一个与service资源相关的变动状态，通过watch监视，一旦有service资源相关的变动和创建，kube-proxy都要转换为当前节点上的能够实现资源调度规则（例如：iptables、ipvs）
2.1、userspace代理模式
这种模式，当客户端Pod请求内核空间的service iptables后，把请求转到给用户空间监听的kube-proxy 的端口，由kube-proxy来处理后，再由kube-proxy将请求转给内核空间的 service ip，再由service iptalbes根据请求转给各节点中的的service pod。
由此可见这个模式有很大的问题，由客户端请求先进入内核空间的，又进去用户空间访问kube-proxy，由kube-proxy封装完成后再进去内核空间的iptables，再根据iptables的规则分发给各节点的用户空间的pod。这样流量从用户空间进出内核带来的性能损耗是不可接受的。在Kubernetes 1.1版本之前，userspace是默认的代理模型。
2.2、 iptables代理模式
客户端IP请求时，直接请求本地内核service ip，根据iptables的规则直接将请求转发到到各pod上，因为使用iptable NAT来完成转发，也存在不可忽视的性能损耗。另外，如果集群中存在上万的Service/Endpoint，那么Node上的iptables rules将会非常庞大，性能还会再打折扣。iptables代理模式由Kubernetes 1.1版本引入，自1.2版本开始成为默认类型。
2.3、ipvs代理模式
Kubernetes自1.9-alpha版本引入了ipvs代理模式，自1.11版本开始成为默认设置。客户端IP请求时到达内核空间时，根据ipvs的规则直接分发到各pod上。kube-proxy会监视Kubernetes Service对象和Endpoints，调用netlink接口以相应地创建ipvs规则并定期与Kubernetes Service对象和Endpoints对象同步ipvs规则，以确保ipvs状态与期望一致。访问服务时，流量将被重定向到其中一个后端Pod。
与iptables类似，ipvs基于netfilter 的 hook 功能，但使用哈希表作为底层数据结构并在内核空间中工作。这意味着ipvs可以更快地重定向流量，并且在同步代理规则时具有更好的性能。此外，ipvs为负载均衡算法提供了更多选项，例如：
rr：轮询调度
lc：最小连接数
dh：目标哈希
sh：源哈希
sed：最短期望延迟
nq：不排队调度
注意： ipvs模式假定在运行kube-proxy之前在节点上都已经安装了IPVS内核模块。当kube-proxy以ipvs代理模式启动时，kube-proxy将验证节点上是否安装了IPVS模块，如果未安装，则kube-proxy将回退到iptables代理模式。
如果某个服务后端pod发生变化，标签选择器适应的pod有多一个，适应的信息会立即反映到apiserver上,而kube-proxy一定可以watch到etc中的信息变化，而将它立即转为ipvs或者iptables中的规则，这一切都是动态和实时的，删除一个pod也是同样的原理。
四、Headless Service
有时不需要或不想要负载均衡，以及单独的 Service IP。 遇到这种情况，可以通过指定 Cluster IP（spec.clusterIP）的值为 "None" 来创建 Headless Service。
这个选项允许开发人员自由寻找他们自己的方式，从而降低与 Kubernetes 系统的耦合性。 应用仍然可以使用一种自注册的模式和适配器，对其它需要发现机制的系统能够很容易地基于这个 API 来构建。
对这类 Service 并不会分配 Cluster IP，kube-proxy 不会处理它们，而且平台也不会为它们进行负载均衡和路由。 DNS 如何实现自动配置，依赖于 Service 是否定义了 selector。
1、Pod资源对象
Pod资源对象是一种集合了一个或多个应用容器、存储资源、专用ip、以及支撑运行的其他选项的逻辑组件。
Kubernetes的网络模型要求每个Pod的IP地址同一IP网段，各个Pod之间可以使用IP地址进行通信，无论这些Pod运行在集群内的哪个节点上，这些Pod对象都类似于运行在同一个局域网内的虚拟机一般。
我们可以将每一个Pod对象类比为一个物理主机或者是虚拟机，那么运行在同一个Pod对象中的多个进程，也就类似于跑在物理主机上的独立进程，而不同的是Pod对象中的各个进程都运行在彼此隔离的容器当中，而各个容器之间共享两种关键性资源：网络和存储卷。
网络：每一个Pod对象都会分配到一个Pod IP地址，同一个Pod内部的所有容器共享Pod对象的Network和UTS名称空间，其中包括主机名、IP地址和端口等。因此，这些容器可以通过本地的回环接口lo进行通信，而在Pod之外的其他组件的通信，则需要使用Service资源对象的Cluster IP+端口完成。
存储卷：用户可以给Pod对象配置一组存储卷资源，这些资源可以共享给同一个Pod中的所有容器使用，从而完成容器间的数据共享。存储卷还可以确保在容器终止后被重启，或者是被删除后也能确保数据的持久化存储。
一个Pod代表着某个应用程序的特定实例，如果我们需要去扩展这个应用程序，那么就意味着需要为该应用程序同时创建多个Pod实例，每个实例都代表着应用程序的一个运行副本。而这些副本化的Pod对象的创建和管理，都是由一组称为Controller的对象实现，比如Deployment控制器对象。
当创建Pod时，我们还可以使用Pod Preset对象为Pod注入特定的信息，比如Configmap、Secret、存储卷、卷挂载、环境变量等。有了Pod Preset对象，Pod模板的创建就不需要为每个模板显示提供所有信息。
基于预定的期望状态和各个节点的资源可用性，Master会把Pod对象调度至选定的工作节点上运行，工作节点从指向的镜像仓库进行下载镜像，并在本地的容器运行时环境中启动容器。Master会将整个集群的状态保存在etcd中，并通过API Server共享给集群的各个组件和客户端。
2、Controller
在K8S的集群设计中，Pod是一个有生命周期的对象。那么用户通过手工创建或者通过Controller直接创建的Pod对象会被调度器（Scheduler）调度到集群中的某个工作节点上运行，等到容器应用进程运行结束之后正常终止，随后就会被删除。而需要注意的是，当节点的资源耗尽或者故障，也会导致Pod对象的回收。
而K8S在这一设计上，使用了控制器实现对一次性的Pod对象进行管理操作。比如，要确保部署的应用程序的Pod副本数达到用户预期的数目，以及基于Pod模板来重建Pod对象等，从而实现Pod对象的扩容、缩容、滚动更新和自愈能力。例如，在某个节点故障，相关的控制器会将运行在该节点上的Pod对象重新调度到其他节点上进行重建。
控制器本身也是一种资源类型，其中包括Replication、Controller、Deployment、StatefulSet、DaemonSet、Jobs等等，它们都统称为Pod控制器。如下图的Deployment就是这类控制器的代表实现，是目前用于管理无状态应用的Pod控制器。
Pod控制器的定义通常由期望的副本数量、Pod模板、标签选择器组成。Pod控制器会根据标签选择器来对Pod对象的标签进行匹配筛选，所有满足选择条件的Pod对象都会被当前控制器进行管理并计入副本总数，确保数目能够达到预期的状态副本数。
需要注意的是，在实际的应用场景中，在接收到的请求流量负载低于或接近当前已有Pod副本的承载能力时，需要我们手动修改Pod控制器中的期望副本数量以实现应用规模的扩容和缩容。而在集群中部署了HeapSet或者Prometheus的这一类资源监控组件时，用户还可以通过HPA（HorizontalPodAutoscaler）来计算出合适的Pod副本数量，并自动地修改Pod控制器中期望的副本数，从而实现应用规模的动态伸缩，提高集群资源的利用率。
K8S集群中的每个节点上都运行着cAdvisor，用于收集容器和节点的CPU、内存以及磁盘资源的利用率直播数据，这些统计数据由Heapster聚合之后可以通过API server访问。而HorizontalPodAutoscaler基于这些统计数据监控容器的健康状态并作出扩展决策。
3、Service
我们知道Pod对象有Pod IP地址，但是该地址无法确保Pod对象重启或者重建之后保持不变，这会带来集群中Pod应用间依赖关系维护的麻烦。比如前段Pod应用无法基于固定的IP地址跟中后端的Pod应用。
而Service资源就是在被访问的Pod对象中添加一个有着固定IP地址的中间层，客户端向该地址发起访问请求后，由相关的Service资源进行调度并代理到后端的Pod对象。
Service并不是一个具体的组件，而是一个通过规则定义出由多个Pod对象组成而成的逻辑集合，并附带着访问这组Pod对象的策略。Service对象挑选和关联Pod对象的方式和Pod控制器是一样的，都是通过标签选择器进行定义。如下图：
Service IP是一种虚拟IP，也称为Cluster IP，专用于集群内通信，通常使用专有的地址段，如：10.96.0.0/12网络，各Service对象的IP地址在该范围内由系统动态分配。
集群内的Pod对象可直接请求这类Cluster IP，比如上图中来自Pod client的访问请求，可以通过Service的Cluster IP作为目标地址进行访问，但是在集群网络中是属于私有的网络地址，仅仅可以在集群内部访问。
而需要将集群外部的访问引入集群内部的常用方法是通过节点网络进行，其实现方法如下：
通过工作节点的IP地址+端口（Node Port）接入请求。
将该请求代理到相应的Service对象的Cluster IP的服务端口上，通俗地说：就是工作节点上的端口映射了Service的端口。
由Service对象将该请求转发到后端的Pod对象的Pod IP和 应用程序的监听端口。
因此，类似于上图来自Exxternal Client的集群外部客户端，是无法直接请求该Service的Cluster IP，而是需要实现经过某一工作节点（如 Node Y）的IP地址，着了请求需要2次转发才能到目标Pod对象。这一类访问的缺点就是在通信效率上有一定的延时。