目录

前言：

一、简介

1.Kubernetes 概述

2.为什么要用 K8S?

3.k8s特性

3.1自我修复

3.2弹性伸缩

3.3自动部署和回滚

3.4服务发现和负载均衡

3.5机密和配置管理

3.6存储编排

3.7批量处理

4.Kubernetes 集群架构与组件

4.1核心组件

4.2架构

4.3配置存储中心

4.4node组件

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前言：

k8s包含：容器编排、docker  mesos+marathon

docker  compose：单机编排工具

docker  swarm：能够再多台主机上构建一个docker集群

微服务封装dockerfile，编写成镜像，然后进行发布；dockerfile可以写成shell脚本（函数做调用）

mesos：apache基金会的；早期做资源管理平台，开放式和分布式框架，来维持基础平台运行；在2019年不用mesos，只用K8S

2016年，很少人使用K8S，2017-18之后，广泛使用K8S；2019年开始，基本所有都是用K8S

Kubernetes最初由Google设计开发，现在由CNCF：云原生计算基金会维护（2015年成立的）

什么是云原生？

云原生技术主要包括容器编排工具（如Kubernetes）、微服务框架、持续集成/持续部署工具、自动化配置管理工具等。采用云原生方法可以提高应用程序的灵活性、可靠性和可维护性，使应用程序更适应云环境的特点。

  SRE

1.运维自动化（自动化发布、自动化部署、日志管理、监控自动化）
2.k8s编排集群
3.日志系统
4.微服务
5.消息队列
6.多云管理
7.云开（二开）python、golong
k8s一年更新4次

 

一、简介

1.Kubernetes 概述

K8S 的全称为 Kubernetes (K12345678S)，PS：“嘛，写全称也太累了吧，不如整个缩写”。

Kubernetes 是一个全新的基于容器技术的分布式架构解决方案，是 Google 开源的一个容器集群管理系统，Kubernetes 简称 K8S。

Kubernetes 是一个一站式的完备的分布式系统开发和支撑平台，更是一个开放平台，对现有的编程语言、编程框架、中间件没有任何侵入性。

Kubernetes 提供了完善的管理工具，这些工具涵盖了开发、部署测试、运维监控在内的各个环节。

Kubernetes 具有完备的集群管理能力，包括多层次的安全防护和准入机制、多租户应用支撑能力、透明的服务注册和服务发现机制、内建智能负载均衡器、强大的故障发现和自我修复能力、服务滚动升级和在线扩容能力、可扩展的资源自动调度机制、多粒度的资源配额管理能力。

Kubernetes 官方文档：https://kubernetes.io/zh-cn/

作用：
用于自动部署、扩展和管理“容器化（containerized）应用程序”的开源系统。
可以理解成 K8S 是负责自动化运维管理多个容器化程序（比如 Docker）的集群，是一个生态极其丰富的容器编排框架工具。

由来：
K8S由google的Borg系统(博格系统，google内部使用的大规模容器编排工具)作为原型，后经GO语言延用Borg的思路重写并捐献给CNCF基金会开源。
含义：
词根源于希腊语的 舵手、飞行员

GitHub：

https://github.com/kubernetes/kubernetes

版本
1.26 1.25 1.24 .1.22        1.12 1.15 跨度1.15~1.16 1.7~1.18 1.19 ~1.20 1.24~1.26
(k8s升级不能跨2个版本，最好是一个，超过两个需要重装否则会炸掉)

2.为什么要用 K8S?

试想下传统的后端部署办法：把程序包（包括可执行二进制文件、配置文件等）放到服务器上，接着运行启动脚本把程序跑起来，同时启动守护脚本定期检查程序运行状态、必要的话重新拉起程序。

设想一下，如果服务的请求量上来，已部署的服务响应不过来怎么办？传统的做法往往是，如果请求量、内存、CPU超过阈值做了告警，运维人员马上再加几台服务器，部署好服务之后，接入负载均衡来分担已有服务的压力。
这样问题就出现了：从监控告警到部署服务，中间需要人力介入！那么，有没有办法自动完成服务的部署、更新、卸载和扩容、缩容呢？
而这就是 K8S 要做的事情：自动化运维管理容器化（Docker）程序。

K8S 的目标是让部署容器化应用简单高效。
K8S 解决了裸跑Docker 的若干痛点:

●单机使用，无法有效集群
●随着容器数量的上升，管理成本攀升
●没有有效的容灾、自愈机制
●没有预设编排模板，无法实现快速、大规模容器调度
●没有统一的配置管理中心工具
●没有容器生命周期的管理工具
●没有图形化运维管理工具

K8S是Google开源的容器集群管理系统，在Docker等容器技术的基础上，为容器化的应用提供部署运行、资源调度、服务发现和动态伸缩等一系列完整功能，提高了大规模容器集群管理的便捷性。 其主要功能如下：

●使用 Docker 等容器技术对应用程序包装（package）、实例化（instantiate）、运行（run）。
●以集群的方式运行、管理跨机器的容器。
●解决 Docker 跨机器容器之间的通讯问题。
●K8S 的自我修复机制使得容器集群总是运行在用户期望的状态。

3.k8s特性

3.1自我修复

在节点故障时，重新启动失败的容器，替换和重新部署，保证预期的副本数量；杀死健康检查失败的容器，并且在未准备好之前不会处理用户的请求，确保线上服务不中断。

Kubernetes通过定期的健康检查机制监测应用程序的状态，如果发现容器处于不正常状态，还会自动进行恢复，以确保应用程序的可用性...等问题。

3.2弹性伸缩

使用命令、UI或者基于CPU使用情况自动快速扩容和缩容应用程序实例，保证应用业务高峰并发时的高可用性；业务低峰时回收资源，以最小成本运行服务。

Kubernetes能够根据应用程序的负载自动进行伸缩，增加或减少容器实例的数量，以满足应用程序的性能需求。

3.3自动部署和回滚

K8S采用滚动更新策略更新应用，一次更新一个Pod，而不是同时删除所有Pod，如果更新过程中出现问题，将回滚更改，确保升级不影响业务。

3.4服务发现和负载均衡

K8S为多个容器提供一个统一访问入口（内部IP地址和一个DNS名称），并且负载均衡关联的所有容器，使得用户无需考虑容器IP问题。

3.5机密和配置管理

管理机密数据和应用程序配置，而不需要把敏感数据暴露在镜像里，提高敏感数据安全性。并可以将一些常用的配置存储在K8S中，方便应用程序使用。

3.6存储编排

挂载外部存储系统，无论是来自本地存储，公有云，还是网络存储，都作为集群资源的一部分使用，极大提高存储使用灵活性。

3.7批量处理

提供一次性任务，定时任务；满足批量数据处理和分析的场景。

4.Kubernetes 集群架构与组件

K8S 是属于主从设备模型（Master-Slave 架构），即有 Master 节点负责集群的调度、管理和运维，Slave 节点是集群中的运算工作负载节点。
在 K8S 中，主节点一般被称为 Master 节点，而从节点则被称为 Worker Node 节点，每个 Node 都会被 Master 分配一些工作负载。

Master 组件可以在群集中的任何计算机上运行，但建议 Master 节点占据一个独立的服务器。因为 Master 是整个集群的大脑，如果 Master 所在节点宕机或不可用，那么所有的控制命令都将失效。除了 Master，在 K8S 集群中的其他机器被称为 Worker Node 节点，当某个 Node 宕机时，其上的工作负载会被 Master 自动转移到其他节点上去。

4.1核心组件

Master 组件
●Kube-apiserver：进出都是通过它，并且会进行监控；以 HTTP Restful API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。
####Etcd就是k8s的数据库
####API Server：负责接收k8s的所有请求，根据用户的请求，通知其他组件干活

●Kube-controller-manager运行管理控制器
###通过API Server监控集群，当有机器宕机时，controller  manager会发现并执行自动修复流程

这些控制器主要包括：

    1）Node Controller（节点控制器）：负责在节点出现故障时发现和响应
    2）Replication Controller（副本控制器）：一个Pod就是一个副本值，来保持用户期望状态。
	3）Endpoints Controller（端点控制器）：通过标记去绑定IP地址，只要访问标记，就能访问IP地址(目的：当node挂了，重起一个新node，IP会变)
	4）Service Account & Token Controllers（服务账号和令牌控制器）：想要访问，必要要有令牌认证
	5）ResourceQuota Controller【瑞搜库它】（资源配额控制器）：对系统资源做限制
	7）Namespace Controller（命名空间控制器）：管理命名空间
	8）Service Controller（服务控制器）：与外部服务器连接的一个接口控制器

●Kube-scheduler
是负责资源调度的进程，根据调度算法为新创建的 Pod 选择一个合适的 Node 节点。

可以理解成 K8S 所有 Node 节点的调度器。当用户要部署服务时，Scheduler 会根据调度算法选择最合适的 Node 节点来部署 Pod。
•预选策略（predicate）
•优选策略（priorities）

API Server 接收到请求创建一批 Pod ，API Server 会让 Controller-manager 按照所预设的模板去创建 Pod，Controller-manager 会通过 API Server 去找 Scheduler 为新创建的 Pod 选择最适合的 Node 节点。比如运行这个 Pod 需要 2C4G 的资源，Scheduler 会通过预选策略过滤掉不满足策略的 Node 节点。Node 节点中还剩多少资源是通过汇报给 API Server 存储在 etcd 里，API Server 会调用一个方法找到 etcd 里所有 Node 节点的剩余资源，再对比 Pod 所需要的资源，如果某个 Node 节点的资源不足或者不满足 预选策略的条件则无法通过预选。预选阶段筛选出的节点，在优选阶段会根据优先策略为通过预选的 Node 节点进行打分排名， 选择得分最高的 Node。例如，资源越富裕、负载越小的 Node 可能具有越高的排名。

4.2架构

1.使用kubectl【库呗ctl】，通过Auth【啊热】身份验证后，才能连接API Server，API Server是所有请求的同一接口
​2.API Server会把用户请求的需求存到Etcd中，会根据需要触发API Server​
3.然后通过需求，使用Controller-manager来创建服务，但是它无法选择服务器​
4.使用scheduler调度器，根据预选策略和优选策略去选择节点服务器，然后把资源调用在服务器中

4.3配置存储中心

etcd：k8s的存储服务；分布式键值对存储系统（最少3台服务器）

4.4node组件

1. Kubelet    

        1）监控资源、node节点、配置信息，会定时告诉Master这些信息；然后Master告诉API Server，并把数据存在etcd中    

        2）根据Master的指令去做事    

2. Kube-Proxy：分布式代理服务器；如果别人想要访问你的服务或者对外开放，必须使用网络代理服务器​

3. Docker：容器引擎，运行容器，负责本机的容器创建和管理工作