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前言

  kubernetes，简称K8s，是用8代替名字中间的8个字符“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（powerful）,Kubernetes提供了应用部署，规划，更新，维护的一种机制。今天简单了解一下，学习一下，希望对你也有所帮助。

1、kubernetes简介

kubernetes，是一个全新的基于容器技术的分布式架构领先方案，是谷歌严格保密十几年的秘密武器----Borg系统的一个开源版本，于2014年9月发布第一个版本，2015年7月发布第一个正式版本。

kubernetes的本质是一组服务器集群，它可以在集群的每个节点上运行特定的程序，来对节点中的容器进行管理。目的是实现资源管理的自动化，主要提供了如下的主要功能：

• 自我修复：一旦某一个容器崩溃，能够在1秒中左右迅速启动新的容器
• 弹性伸缩：可以根据需要，自动对集群中正在运行的容器数量进行调整
• 服务发现：服务可以通过自动发现的形式找到它所依赖的服务
• 负载均衡：如果一个服务起动了多个容器，能够自动实现请求的负载均衡
• 版本回退：如果发现新发布的程序版本有问题，可以立即回退到原来的版本
• 存储编排：可以根据容器自身的需求自动创建存储卷

2、kubernetes组件

一个kubernetes集群主要是由控制节点(master) 、工作节点(node) 构成，每个节点上都会安装不同的组件。

master：集群的控制平面，负责集群的决策

ApiServer : 资源操作的唯一入口，接收用户输入的命令，提供认证、授权、API注册和发现等机制

Scheduler : 负责集群资源调度，按照预定的调度策略将Pod调度到相应的node节点上

ControllerManager : 负责维护集群的状态，比如程序部署安排、故障检测、自动扩展、滚动更新等

Etcd ：负责存储集群中各种资源对象的信息

node：集群的数据平面，负责为容器提供运行环境

Kubelet : 负责维护容器的生命周期，即通过控制docker，来创建、更新、销毁容器

KubeProxy : 负责提供集群内部的服务发现和负载均衡

Docker : 负责节点上容器的各种操作

以部署一个nginx服务来说明kubernetes系统各个组件调用关系：

0. 首先要明确，一旦kubernetes环境启动之后，master和node都会将自身的信息存储到etcd数据库中

1. 一个nginx服务的安装请求会首先被发送到master节点的apiServer组件

2. apiServer组件会调用scheduler组件来决定到底应该把这个服务安装到哪个node节点上

   在此时，它会从etcd中读取各个node节点的信息，然后按照一定的算法进行选择，并将结果告知apiServer

3. apiServer调用controller-manager去调度Node节点安装nginx服务

4. kubelet接收到指令后，会通知docker，然后由docker来启动一个nginx的pod

   pod是kubernetes的最小操作单元，容器必须跑在pod中至此，

5. 一个nginx服务就运行了，如果需要访问nginx，就需要通过kube-proxy来对pod产生访问的代理

这样，外界用户就可以访问集群中的nginx服务了

3、kubernetes概念

Master：集群控制节点，每个集群需要至少一个master节点负责集群的管控

Node：工作负载节点，由master分配容器到这些node工作节点上，然后node节点上的docker负责容器的运行

Pod：kubernetes的最小控制单元，容器都是运行在pod中的，一个pod中可以有1个或者多个容器

Controller：控制器，通过它来实现对pod的管理，比如启动pod、停止pod、伸缩pod的数量等等

Service：pod对外服务的统一入口，下面可以维护者同一类的多个pod

Label：标签，用于对pod进行分类，同一类pod会拥有相同的标签

NameSpace：命名空间，用来隔离pod的运行环境

总结

  传统的应用部署方式是通过插件或脚本来安装应用。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。

  容器占用资源少、部署快，每个应用可以被打包成一个容器镜像，每个应用与容器间成一对一关系也使容器有更大优势，使用容器可以在build或release 的阶段，为应用创建容器镜像，因为每个应用不需要与其余的应用堆栈组合，也不依赖于生产环境基础结构，这使得从研发到测试、生产能提供一致环境。类似地，容器比虚拟机轻量、更“透明”，这更便于监控和管理。