kubernetes视频教程笔记（14）-资源控制器大全ReplicationController 和 ReplicaSet Deployment DaemonSet StateFulSet Job

一、Pod 的分类

自主式 Pod：Pod 退出了，此类型的 Pod 不会被创建
控制器管理的 Pod：在控制器的生命周期里，始终要维持 Pod 的副本数目

二、声明式编程和命令式编程

申明式编程（Deployment） apply（优） create
命令式（rs） create（优） apply

三、什么是控制器

Kubernetes 中内建了很多 controller（控制器），这些相当于一个状态机，用来控制 Pod 的具体状态和行为

四、控制器类型

ReplicationController（不用了）和 ReplicaSet
Deployment
DaemonSet
StateFulSet
Job/CronJob
Horizontal Pod Autoscaling

五、ReplicationController 和 ReplicaSet

ReplicationController（RC）用来确保容器应用的副本数始终保持在用户定义的副本数，即如果有容器异常退出，会自动创建新的 Pod 来替代；而如果异常多出来的容器也会自动回收；

在新版本的 Kubernetes 中建议使用 ReplicaSet 来取代 ReplicationController 。

ReplicaSet 跟 ReplicationController 没有本质的不同，只是名字不一样，并且 ReplicaSet 支持集合式的 selector；

六、Deployment

Deployment 为 Pod 和 ReplicaSet 提供了一个声明式定义 (declarative) 方法，用来替代以前的 ReplicationController 来方便的管理应用。典型的应用场景包括；

定义 Deployment 来创建 Pod 和 ReplicaSet
滚动升级和回滚应用
扩容和缩容
暂停和继续 Deployment

七、DaemonSet

DaemonSet 确保全部（或者一些）Node 上运行一个 Pod 的副本。当有 Node 加入集群时，也会为他们新增一个 Pod 。当有 Node 从集群移除时，这些 Pod 也会被回收。删除 DaemonSet 将会删除它创建的所有 Pod

使用 DaemonSet 的一些典型用法：

运行集群存储 daemon，例如在每个 Node 上运行 glusterd 、 ceph
在每个 Node 上运行日志收集 daemon，例如 fluentd 、 logstash
在每个 Node 上运行监控 daemon，例如 Prometheus Node Exporter、 collectd 、Datadog 代理、 New Relic 代理，或 Ganglia gmond

八、job

Job 负责批处理任务，即仅执行一次的任务，它保证批处理任务的一个或多个 Pod 成功结束

九、CronJob

Cron Job 管理基于时间的 Job，即：

在给定时间点只运行一次
周期性地在给定时间点运行

使用前提条件：**当前使用的 Kubernetes 集群，版本 >= 1.8（对 CronJob）。对于先前版本的集群，版本 < 1.8，启动 API Server时，通过传递选项 --runtime-config=batch/v2alpha1=true 可以开启 batch/v2alpha1 API**

典型的用法如下所示：

在给定的时间点调度 Job 运行
创建周期性运行的 Job，例如：数据库备份、发送邮件

十、StatefulSet

StatefulSet 作为 Controller 为 Pod 提供唯一的标识。它可以保证部署和 scale 的顺序
StatefulSet是为了解决有状态服务的问题（对应Deployments和ReplicaSets是为无状态服务而设计），其应用场景包括：
稳定的持久化存储，即Pod重新调度后还是能访问到相同的持久化数据，基于PVC来实现
稳定的网络标志，即Pod重新调度后其PodName和HostName不变，基于Headless Service（即没有 Cluster IP的Service）来实现
有序部署，有序扩展，即Pod是有顺序的，在部署或者扩展的时候要依据定义的顺序依次依次进行（即从0到 N-1，在下一个Pod运行之前所有之前的Pod必须都是Running和Ready状态），基于init containers来实现
有序收缩，有序删除（即从N-1到0）

十一、Horizontal Pod Autoscaling

应用的资源使用率通常都有高峰和低谷的时候，如何削峰填谷，提高集群的整体资源利用率，让service中的Pod 个数自动调整呢？这就有赖于Horizontal Pod Autoscaling了，顾名思义，使Pod水平自动缩放

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