文章目录

Kubernetes简介
kubernetes背景和历史
kubernetes特点
kubernetes相关概念
- 基本对象
- - Pod
  - Service
  - Volume
  - - 持久存储卷（Persistent Volume，PV）和持久存储卷声明（Persistent Volume Claim，PVC）
  - Namespace
  - Lable
- 基于基本对象更高层次抽象
- - ReplicationController
  - ReplicaSet
  - Deployment
  - StatefulSet
  - DaemonSet
  - Job
- 有状态服务集（PetSet）
- 集群联邦（Federation）
- 管理相关
- - 密钥对象（Secret）
  - 用户帐户（User Account）和服务帐户（Service Account）
  - RBAC访问授权
Kubernetes架构
- 第三方服务
- - etcd简介
  - etcd存储
  - etcd核心算法
标签是什么
- 标签组成
- 定义标签
- 标签选择器

Kubernetes简介

Kubernetes（简称k8s）是Google在2014年6月开源的一个容器集群管理系统，使用Go语言开发，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提供了资源调度、部署管理、服务发现、扩容缩容、监控，维护等一整套功能。，努力成为跨主机集群的自动部署、扩展以及运行应用程序容器的平台。它支持一系列容器工具, 包括Docker等

kubernetes背景和历史

大规模容器集群管理工具，从Borg到Kubernetes

在Docker 作为高级容器引擎快速发展的同时，Google也开始将自身在容器技术及集群方面的积累贡献出来。在Google内部，容器技术已经应用了很多年，Borg系统运行管理着成千上万的容器应用，在它的支持下，无论是谷歌搜索、Gmail还是谷歌地图，可以轻而易举地从庞大的数据中心中获取技术资源来支撑服务运行。

Borg是集群的管理器，在它的系统中，运行着众多集群，而每个集群可由成千上万的服务器联接组成，Borg每时每刻都在处理来自众多应用程序所提交的成百上千的Job, 对这些Job进行接收、调度、启动、停止、重启和监控。正如Borg论文中所说，Borg提供了3大好处:

隐藏资源管理和错误处理，用户仅需要关注应用的开发。
服务高可用、高可靠。
可将负载运行在由成千上万的机器联合而成的集群中。

作为Google的竞争技术优势，Borg理所当然的被视为商业秘密隐藏起来，但当Tiwtter的工程师精心打造出属于自己的Borg系统（Mesos）时， Google也审时度势地推出了来源于自身技术理论的新的开源工具。

2014年6月，谷歌云计算专家埃里克·布鲁尔（Eric Brewer）在旧金山的发布会为这款新的开源工具揭牌，它的名字Kubernetes在希腊语中意思是船长或领航员，这也恰好与它在容器集群管理中的作用吻合，即作为装载了集装箱（Container）的众多货船的指挥者，负担着全局调度和运行监控的职责。

虽然Google推出Kubernetes的目的之一是推广其周边的计算引擎（Google Compute Engine）和谷歌应用引擎（Google App Engine）。但Kubernetes的出现能让更多的互联网企业可以享受到连接众多计算机成为集群资源池的好处。

Kubernetes对计算资源进行了更高层次的抽象，通过将容器进行细致的组合，将最终的应用服务交给用户。Kubernetes在模型建立之初就考虑了容器跨机连接的要求，支持多种网络解决方案，同时在Service层次构建集群范围的SDN网络。其目的是将服务发现和负载均衡放置到容器可达的范围，这种透明的方式便利了各个服务间的通信，并为微服务架构的实践提供了平台基础。而在Pod层次上，作为Kubernetes可操作的最小对象，其特征更是对微服务架构的原生支持。

Kubernetes项目来源于Borg，可以说是集结了Borg设计思想的精华，并且吸收了Borg系统中的经验和教训。

Kubernetes作为容器集群管理工具，于2015年7月22日迭代到 v 1.0并正式对外公布，这意味着这个开源容器编排系统可以正式在生产环境使用。与此同时，谷歌联合Linux基金会及其他合作伙伴共同成立了CNCF基金会( Cloud Native Computing Foundation)，并将Kuberentes 作为首个编入CNCF管理体系的开源项目，助力容器技术生态的发展进步。Kubernetes项目凝结了Google过去十年间在生产环境的经验和教训，从Borg的多任务Alloc资源块到Kubernetes的多副本Pod，从Borg的Cell集群管理，到Kubernetes设计理念中的联邦集群，在Docker等高级引擎带动容器技术兴起和大众化的同时，为容器集群管理提供独了到见解和新思路。

kubernetes特点

可移植: 支持公有云，私有云，混合云，多重云（multi-cloud）
可扩展: 模块化, 插件化, 可挂载, 可组合
自动化: 自动部署，自动重启，自动复制，自动伸缩/扩展

Kubernetes一个核心的特点就是自动化，能够自主的管理容器来保证云平台中的容器按照用户的期望状态运行着（比如用户想让apache一直运行，用户不需要关心怎么去做，Kubernetes会自动去监控，然后去重启，新建，总之，让apache一直提供服务），管理员可以加载一个微型服务，让规划器来找到合适的位置，同时，Kubernetes也系统提升工具以及人性化方面，让用户能够方便的部署自己的应用（就像canary deployments）。

现在Kubernetes着重于不间断的服务状态（比如web服务器或者缓存服务器）和原生云平台应用（Nosql）,在不久的将来会支持各种生产云平台中的各种服务，例如，分批，工作流，以及传统数据库。

所有Kubernetes中的资源，比如Pod,都通过一个叫URI的东西来区分，这个URI有一个UID,URI的重要组成部分是：对象的类型（比如pod），对象的名字，对象的命名空间，对于特殊的对象类型，在同一个命名空间内，所有的名字都是不同的，在对象只提供名称，不提供命名空间的情况下，这种情况是假定是默认的命名空间。UID是时间和空间上的唯一。

kubernetes相关概念

使用Kubernetes，需要对pods、services、replication controller等概念了然于心。

基本对象

Pod

Pod是最小部署单元，一个Pod由一个或多个容器组成，Pod中容器共享存储和网络，在同一台Docker主机上运行。
每个Pod都会包含一个 “根容器”，还会包含一个或者多个紧密相连的业务容器。

Service

Service一个应用服务抽象，定义了Pod逻辑集合和访问这个Pod集合的策略。
Service代理Pod集合对外表现是为一个访问入口，分配一个集群IP地址，来自这个IP的请求将负载均衡转发后端Pod中的容器。
Service通过LableSelector选择一组Pod提供服务。

在K8s集群中，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。在K8s集群中微服务的负载均衡是由Kube-proxy实现的。Kube-proxy是K8s集群内部的负载均衡器。它是一个分布式代理服务器，在K8s的每个节点上都有一个；这一设计体现了它的伸缩性优势，需要访问服务的节点越多，提供负载均衡能力的Kube-proxy就越多，高可用节点也随之增多。与之相比，我们平时在服务器端做个反向代理做负载均衡，还要进一步解决反向代理的负载均衡和高可用问题。

“Service微服务”，kubernetes中的核心。通过分析、识别并建模系统中的所有服务为微服务，最终系统有多个提供不同业务能力而又彼此独立的微服务单元所组成，服务之间通过TCP/IP进行通信。每个Pod都会被分配一个单独的IP地址，而且每个Pod都提供了一个独立的Endpoint以被客户端访问。

客户端想要访问到Pod中的服务需要部署负载均衡器，为Pod开启对外服务端口，将Pod的Endpoint列表加入转发列表中，客户端通过负载均衡器的对外IP+Port来访问此服务。每个Service都有一个全局唯一的虚拟ClusterIP，这样每个服务就变成了具备唯一IP地址的“通信节点”，服务调用就变成了最基础的TCP网络通信问题。

Volume

数据卷，是Pod中能够被多个容器访问的共享目录。定义在Pod之上，被一个Pod里的多个容器挂载到具体的文件目录之下；与Pod生命周期相同。

可以让一个Pod里的多个容器共享文件、让容器的数据写到宿主机的磁盘上或者写文件到共享存储中

持久存储卷（Persistent Volume，PV）和持久存储卷声明（Persistent Volume Claim，PVC）

PV和PVC使得K8s集群具备了存储的逻辑抽象能力，使得在配置Pod的逻辑里可以忽略对实际后台存储技术的配置，而把这项配置的工作交给PV的配置者，即集群的管理者。存储的PV和PVC的这种关系，跟计算的Node和Pod的关系是非常类似的；PV和Node是资源的提供者，根据集群的基础设施变化而变化，由K8s集群管理员配置；而PVC和Pod是资源的使用者，根据业务服务的需求变化而变化，有K8s集群的使用者即服务的管理员来配置。

Namespace

命名空间将对象逻辑上分配到不同Namespace，可以是不同的项目、用户等区分管理，并设定控制策略，从而实现多租户。
命名空间也称为虚拟集群。

Lable

标签用于区分对象（比如Pod、Service）；
每个对象可以有多个标签，通过标签关联对象。
是一个key=value的键值对，其中key与value由用户自己指定。可以附加到各种资源对象上，一个资源对象可以定义任意数量的Label。可以通过LabelSelector（标签选择器）查询和筛选资源对象。

基于基本对象更高层次抽象

ReplicationController

Replication Controller声明某个Pod的副本数在任意时刻都符合某个预期值。定义包含如下：

Pod期待的副本数（replicas）
用于筛选目标Pod的Label Selector
当Pod副本数小于期望时，用于新的创建Pod的模板template
通过改变RC里的Pod副本数量，可以实现Pod的扩容或缩容功能
通过改变RC里Pod模板中的镜像版本，可以实现Pod的滚动升级功能

ReplicaSet

下一代ReplicationController。确保任何给定时间指定的Pod副本数量，并提供声明式更新等功能。
RC与RS唯一区别就是lableselector支持不同，RS支持新的基于集合的标签，RC仅支持基于等式的标签。

在kubernetes1.2的时候，RC就由Replication Controller升级成Replica Set，“下一代RC”。命令兼容适用，Replica Set主要被Deployment这个更高层的资源对象所使用，从而形成一套Pod创建、删除、更新的编排机制。当我们使用Deployment时，无需关心它是如何创建和维护ReplicaSet的，这一切是自动发生的。

Deployment

Deployment是一个更高层次的API对象，它管理ReplicaSets和Pod，并提供声明式更新等功能。
官方建议使用Deployment管理ReplicaSets，而不是直接使用ReplicaSets，这就意味着可能永远不需要直接操作ReplicaSet对象。

StatefulSet

StatefulSet适合持久性的应用程序，有唯一的网络标识符（IP），持久存储，有序的部署、扩展、删除和滚动更新。

DaemonSet

DaemonSet确保所有（或一些）节点运行同一个Pod。当节点加入Kubernetes集群中，Pod会被调度到该节点上运行，当节点从集群中移除时，DaemonSet的Pod会被删除。删除DaemonSet会清理它所有创建的Pod。

Job

一次性任务，运行完成后Pod销毁，不再重新启动新容器。还可以任务定时运行。

有状态服务集（PetSet）

K8s在1.3版本里发布了Alpha版的PetSet功能。在云原生应用的体系里，有下面两组近义词；第一组是无状态（stateless）、牲畜（cattle）、无名（nameless）、可丢弃（disposable）；第二组是有状态（stateful）、宠物（pet）、有名（having name）、不可丢弃（non-disposable）。RC和RS主要是控制提供无状态服务的，其所控制的Pod的名字是随机设置的，一个Pod出故障了就被丢弃掉，在另一个地方重启一个新的Pod，名字变了、名字和启动在哪儿都不重要，重要的只是Pod总数；而PetSet是用来控制有状态服务，PetSet中的每个Pod的名字都是事先确定的，不能更改。

对于RC和RS中的Pod，一般不挂载存储或者挂载共享存储，保存的是所有Pod共享的状态，Pod像牲畜一样没有分别（这似乎也确实意味着失去了人性特征）；对于PetSet中的Pod，每个Pod挂载自己独立的存储，如果一个Pod出现故障，从其他节点启动一个同样名字的Pod，要挂载上原来Pod的存储继续以它的状态提供服务。

适合于PetSet的业务包括数据库服务MySQL和PostgreSQL，集群化管理服务Zookeeper、etcd等有状态服务。PetSet的另一种典型应用场景是作为一种比普通容器更稳定可靠的模拟虚拟机的机制。传统的虚拟机正是一种有状态的宠物，运维人员需要不断地维护它，容器刚开始流行时，我们用容器来模拟虚拟机使用，所有状态都保存在容器里，而这已被证明是非常不安全、不可靠的。使用PetSet，Pod仍然可以通过漂移到不同节点提供高可用，而存储也可以通过外挂的存储来提供高可靠性，PetSet做的只是将确定的Pod与确定的存储关联起来保证状态的连续性。PetSet还只在Alpha阶段，后面的设计如何演变，我们还要继续观察。

集群联邦（Federation）

K8s在1.3版本里发布了beta版的Federation功能。在云计算环境中，服务的作用距离范围从近到远一般可以有：同主机（Host，Node）、跨主机同可用区（Available Zone）、跨可用区同地区（Region）、跨地区同服务商（Cloud Service Provider）、跨云平台。K8s的设计定位是单一集群在同一个地域内，因为同一个地区的网络性能才能满足K8s的调度和计算存储连接要求。而联合集群服务就是为提供跨Region跨服务商K8s集群服务而设计的。

每个K8s Federation有自己的分布式存储、API Server和Controller Manager。用户可以通过Federation的API Server注册该Federation的成员K8s Cluster。当用户通过Federation的API Server创建、更改API对象时，Federation API Server会在自己所有注册的子K8s Cluster都创建一份对应的API对象。在提供业务请求服务时，K8s Federation会先在自己的各个子Cluster之间做负载均衡，而对于发送到某个具体K8s Cluster的业务请求，会依照这个K8s Cluster独立提供服务时一样的调度模式去做K8s Cluster内部的负载均衡。而Cluster之间的负载均衡是通过域名服务的负载均衡来实现的。

所有的设计都尽量不影响K8s Cluster现有的工作机制，这样对于每个子K8s集群来说，并不需要更外层的有一个K8s Federation，也就是意味着所有现有的K8s代码和机制不需要因为Federation功能有任何变化。

管理相关

密钥对象（Secret）

Secret是用来保存和传递密码、密钥、认证凭证这些敏感信息的对象。使用Secret的好处是可以避免把敏感信息明文写在配置文件里。在K8s集群中配置和使用服务不可避免的要用到各种敏感信息实现登录、认证等功能，例如访问AWS存储的用户名密码。为了避免将类似的敏感信息明文写在所有需要使用的配置文件中，可以将这些信息存入一个Secret对象，而在配置文件中通过Secret对象引用这些敏感信息。这种方式的好处包括：意图明确，避免重复，减少暴漏机会。

用户帐户（User Account）和服务帐户（Service Account）

顾名思义，用户帐户为人提供账户标识，而服务账户为计算机进程和K8s集群中运行的Pod提供账户标识。用户帐户和服务帐户的一个区别是作用范围；用户帐户对应的是人的身份，人的身份与服务的namespace无关，所以用户账户是跨namespace的；而服务帐户对应的是一个运行中程序的身份，与特定namespace是相关的。

RBAC访问授权

K8s在1.3版本中发布了alpha版的基于角色的访问控制（Role-based Access Control，RBAC）的授权模式。相对于基于属性的访问控制（Attribute-based Access Control，ABAC），RBAC主要是引入了角色（Role）和角色绑定（RoleBinding）的抽象概念。在ABAC中，K8s集群中的访问策略只能跟用户直接关联；而在RBAC中，访问策略可以跟某个角色关联，具体的用户在跟一个或多个角色相关联。显然，RBAC像其他新功能一样，每次引入新功能，都会引入新的API对象，从而引入新的概念抽象，而这一新的概念抽象一定会使集群服务管理和使用更容易扩展和重用。

Kubernetes架构

Master组件：集群控制管理节点，所有的命令都经由master处理。

名称	作用
kube-apiserver	Kubernetes API，集群的统一入口，各组件协调者，以HTTPAPI提供接口服务，所有对象资源的增删改查和监听操作都交给APIServer处理后再提交给Etcd存储。
kube-controller-manager	处理集群中常规后台任务，一个资源对应一个控制器，而ControllerManager就是负责管理这些控制器的。
kube-scheduler	根据调度算法为新创建的Pod选择一个Node节点。

Node组件：是kubernetes集群的工作负载节点。Master为其分配工作，当某个Node宕机时，Master会将其工作负载自动转移到其他节点。

名称	作用
kubelet	kubelet是Master在Node节点上的Agent，管理本机运行容器的生命周期，比如创建容器、Pod挂载数据卷、下载secret、获取容器和节点状态等工作。kubelet将每个Pod转换成一组容器。
kube-proxy	在Node节点上实现Pod网络代理，维护网络规则和四层负载均衡工作。
docker或rocket(rkt)	运行的容器。

第三方服务

etcd简介

分布式键值存储系统。用于保持集群状态，比如Pod、Service等对象信息。
etcd是受Zookeeper与doozer启发而催生的项目。

etcd存储

etcd的存储分为内部存储和持久化（硬盘）存储两部分。内存中的存储除了顺序化地记录所有用户对节点数据变更的记录外，还会对用户数据进行索引、建堆等方便查询的操作。而持久化则使用WAL进行记录存储。在k8s中，所有数据的存储以及操作记录都在etcd中进行存储，所以对于k8s集群来说，etcd是相当重要的，一旦故障，可能导致整个集群的瘫痪或者数据丢失。

在WAL体系中，所有的数据在提交之前都会进行日志记录。持久化存储的目录分为两个：snap和wal。snapshot相当于数据压缩，默认会将10000条wal操作记录merge成snapshot，节省存储，又保证数据不会丢失。

WAL：存储所有事务的变化记录
Snapshot：用于存放某一时刻etcd所有目录的数据

etcd核心算法

etcd的核心算法是raft算法，强一致性算法。

注意：由于etcd是负责存储，所以不建议搭建单点集群，如zookeeper一样，由于存在选举策略，所以一般推荐奇数个集群，如3，5，7。只要集群半数以上的结点存活，那么集群就可以正常运行，否则集群可能无法正常使用。

标签是什么

标签是k8s特色的管理方式，便于分类管理资源对象。
一个标签可以对应多个资源，一个资源也可以有多个标签，它们是多对多的关系。
一个资源拥有多个标签，可以实现不同维度的管理。
可以使用标签选择器来指定能使用哪些标签。

标签组成

key=value

key：只能使用字母数字 _ - . (只能以字母数字开头，不能超过63给字符)
value：可以为空只能使用字母数字开头

定义标签

kubectl get pods --show-labels　　#查看pod所有标签信息
kubectl get pods -l app　　#过滤包含app的标签
kubectl get pods -L app    #过滤包含app的标签及显示值
kubectl label pods pod-demo release=canary　　#给pod-demo增加标签
kubectl label pods pod-demo release=stable --overwrite　　#修改标签

标签选择器

给资源打上标签后，可以使用标签选择器过滤指定的标签

标签选择器目前有两个：基于等值关系和基于集合关系

等值关系操作符：=， == ， !=
集合关系的操作符:in，notin，exists

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