前言
随着容器技术的发展，Docker近几年突然崛起，变得炙手可热，已经成为容器技术的事实标准。然而想要在生成环境中成功部署和操作容器的关键是容器编排技术，市场上有各种各样的容器编排工具（如Docker原生的Swarm），其中谷歌公司开发的Kubernetes得到开源社区的全力支持，IBM、惠普、微软、RedHat等业界巨头纷纷加入，Kubernetes已经成为GitHub上的明星开源项目。
简介
Kubernetes这个名字源于希腊语，是舵手的意思，所以它的Logo既像一张渔网，又像一个罗盘。有意思的是Docker的Logo为驮着集装箱在大海上遨游的鲸鱼，Kubernetes与Docker的关系可见一斑。
Kubernetes（也常称K8s，用8代替8个字符“ubernete”而成的缩写。）是一个全新的基于容器技术的分布式架构方案，它源自Google内部大规模集群管理系统——Borg，也是CNCF（Cloud Native Computing Foundation，今属Linux基金会）最重要的项目之一，旨在让部署容器化的应用简单并且高效。
Kubernetes 具备完善的集群管理能力，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、内建负载均衡器、故障发现和自我修复能力、服务滚动升级和在线扩容、可扩展的资源自动调度机制、多粒度的资源配额管理能力。还提供完善的管理工具，涵盖开发、部署测试、运维监控等各个环节。
Kubernetes 于2015年7月22日迭代到 v 1.0并正式对外公布，截至2018年1月5日稳定版已经发布到 v.1.9.1。无论是英文还是中文社区都非常活跃，全球开源解决方案领导者 RedHat 公司已经将自己Paas产品OpenShift V3 的底层技术换成了Kubernetes与Docker。Kubernetes俨然已经成为全新容器生态的领导者。
架构
Kubernetes使用Go语言开发，集群采用 Master/Node（最初称为Minion，后改名Node） 的结构，Master（主节点）控制整个集群，Node（从节点）为集群提供计算能力。用户可以通过命令行或者Web页面的方式来操作集群。
Master是Kubernetes集群的大脑，负责公开集群的API，调度部署和管理整个集群。集群至少有一个Master节点，如果在生产环境中要达到高可用，还需要配置Master集群。
Master主要包含API Server、Scheduler、Controller三个组件，需要etcd组件来保存整个集群的状态。
etcd：由CoreOS开发，是一个高可用、强一致性的服务发现存储仓库，为Kubernetes集群提供存储服务，类似于zookeper。
API Server： kubernetes最重要的核心组件之一，提供资源操作的唯一入口（其他模块通过API Server查询或修改数据，只有API Server才直接操作etcd），并提供认证、授权、访问控制、API注册和发现等机制。
Scheduler：负责资源的调度，按照预定的调度策略将Pod（k8s中调度的基本单位）调度到相应的Node上。
Controller：通过API Server来监控整个集群的状态，并确保集群处于预期的工作状态，比如故障检测、自动扩展、滚动更新等。
Node是Kubernetes集群的工作节点，可以是物理机也可以是虚拟机。Node需要包含容器、kubelet、kube-proxy等组件。Fluentd用来提供日志收集功能（可选）。
kubelet：维护容器的生命周期，同时也负责Volume（CVI）和网络（CNI）的管理。每个节点上都会运行一个kubelet服务进程，接收并执行Master发来的指令，管理Pod及Pod中的容器。每个kubelet进程会在API Server上注册节点自身信息，定期向Master节点汇报节点的资源使用情况，并通过cAdvisor监控节点和容器的资源。
kube-proxy： 为 Service 提供集群内部的服务发现和负载均衡，监听 API Server 中 service和endpoint的变化情况，并通过iptables等方式来为服务配置负载均衡。
Docker： 每台Node上需要安装Docker来运行镜像，但是Docker不是唯一选择，Kubernetes支持多种容器，比如CoreOS公司的Rkt容器（之前称为Rocket，现更名为Rkt）。
资源对象
API对象是Kubernetes集群中的管理操作单元。集群中的众多技术概念分别对应着API对象，每个API对象都有3大类属性：
metadata（元数据）：用来标识API对象，包含namespace、name、uid等。
spec （规范）：描述用户期望达到的理想状态，所有的操作都是声明式（Declarative）的而不是命令式（Imperative），在分布式系统中的好处是稳定，不怕丢操作或运行多次。比如设置期望3个运行Nginx的pod，运行多次也还是一个结果，而给副本数加1的操作就不是声明式的，运行多次结果就错了。
status（状态）：描述系统当前实际达到的状态，比如期望3个pod，现在实际创建好了2个。
在Kubernetes众多的API对象中，Pod是最重要的也是最基础的，是kubernetes中可以创建的最小部署单元。Pod就像是豌豆荚一样，它可以由一个或者多个容器组成，这些容器共享存储、网络和配置项。
目前Kubernetes中的业务类型可以分为长期伺服型（long-running）、批处理型（batch）、节点后台支撑型（node-daemon）和有状态应用型（stateful application）这四种类型，而这四种类型的业务又可以由不同类型的Pod控制器来完成，分别为：Deployment、Job、DaemonSet和StatefulSet。
Deployment： 复制控制器（Replication Controller，RC）是集群中最早的保证Pod高可用的API对象，副本集（Replica Set，RS）是它的升级，能支持更多种类的匹配模式。部署(Deployment)又是比RS应用模式更广的API对象，以Kubernetes的发展方向，未来对所有长期伺服型的的业务的管理，都会通过Deployment来管理。
Service： Deployment保证了Pod的数量，但是没有解决如何访问Pod的问题，一个Pod只是一个运行服务的实例，随时可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，Service可以稳定为用户提供服务。
Job： 用来控制批处理型任务，Job管理的Pod根据用户的设置把任务成功完成就自动退出了。
DaemonSet： 后台支撑型服务的核心关注点在集群中的Node，要保证每个Node上都有一个此类Pod运行。比如用来收集日志的Pod。
StatefulSet： 不同于RC和RS，StatefulSet主要提供有状态的服务，StatefulSet中Pod的名字都是事先确定的，不能更改，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。比如数据库服务MySQL，我们不希望一个Pod故障后，MySQL中的数据即丢失。
小结
事实上，Kubernetes的资源对象不止这些，要熟练的操作Kubernetes并了解其原理还有很长的路要走。本文只是宏观上的介绍了Kubernetes，对于想要了解Kubernetes的朋友是个不错的开始。
