Kubernetes（简称K8S）是一种开源的容器编排平台，可以实现自动化部署、扩展和管理容器应用程序。在Kubernetes中，我们可以通过一些经典策略来提高应用程序的可靠性和性能。本文将介绍关于Kubernetes经典策略的使用方法，并提供相应的代码示例。

整体流程如下：

步骤 | 操作
--------|--------
步骤一 | 创建Kubernetes集群
步骤二 | 配置服务发现和负载均衡
步骤三 | 管理存储
步骤四 | 扩展自动化
步骤五 | 监控和日志记录
步骤六 | 高可用和容错性

接下来分别介绍每一个步骤的具体操作及相应的代码示例。

步骤一：创建Kubernetes集群
首先，我们需要创建一个Kubernetes集群。可以使用Minikube来快速搭建本地测试环境。在终端中执行以下代码：
```
minikube start
```
这将启动一个单节点的Kubernetes集群。

步骤二：配置服务发现和负载均衡
在Kubernetes中，我们可以使用Service来实现服务发现和负载均衡。首先，我们需要创建一个Deployment来部署应用程序，然后创建一个Service来暴露该Deployment。下面是一个示例的Deployment和Service配置文件：
```yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: myapp
spec:
replicas: 3
selector:
matchLabels:
app: myapp
template:
metadata:
labels:
app: myapp
spec:
containers:
- name: myapp
image: myapp:v1
ports:
- containerPort: 8080
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: myapp-svc
spec:
selector:
app: myapp
ports:
- protocol: TCP
port: 80
targetPort: 8080
type: LoadBalancer
```
通过执行以下命令来创建Deployment和Service：
```
kubectl apply -f deployment.yaml
kubectl apply -f service.yaml
```
这将创建一个名为myapp的Deployment和一个名为myapp-svc的Service。

步骤三：管理存储
在Kubernetes中，我们可以使用PersistentVolume和PersistentVolumeClaim来管理存储。首先，我们需要创建一个PersistentVolume，并指定相应的存储类和存储容量。然后，我们可以创建一个PersistentVolumeClaim来绑定该PersistentVolume。下面是一个示例的PersistentVolume和PersistentVolumeClaim配置文件：
```yaml
apiVersion: v1
kind: PersistentVolume
metadata:
name: myapp-pv
spec:
capacity:
storage: 1Gi
accessModes:
- ReadWriteOnce
persistentVolumeReclaimPolicy: Retain
storageClassName: standard
---
apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
name: myapp-pvc
spec:
accessModes:
- ReadWriteOnce
resources:
requests:
storage: 1Gi
```
通过执行以下命令来创建PersistentVolume和PersistentVolumeClaim：
```
kubectl apply -f pv.yaml
kubectl apply -f pvc.yaml
```
这将创建一个名为myapp-pv的PersistentVolume和一个名为myapp-pvc的PersistentVolumeClaim。

步骤四：扩展自动化
在Kubernetes中，我们可以使用Horizontal Pod Autoscaler（HPA）来实现自动扩展。首先，我们需要创建一个Deployment，并配置相应的资源限制。然后，我们可以创建一个HPA来设置自动扩展的条件。下面是一个示例的Deployment和HPA配置文件：
```yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: myapp
spec:
replicas: 3
selector:
matchLabels:
app: myapp
template:
metadata:
labels:
app: myapp
spec:
containers:
- name: myapp
image: myapp:v1
ports:
- containerPort: 8080
resources:
limits:
cpu: 500m
memory: 512Mi
---
apiVersion: autoscaling/v1
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
name: myapp-hpa
spec:
scaleTargetRef:
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
name: myapp
minReplicas: 1
maxReplicas: 5
targetCPUUtilizationPercentage: 50
```
通过执行以下命令来创建Deployment和HPA：
```
kubectl apply -f deployment.yaml
kubectl apply -f hpa.yaml
```
这将创建一个名为myapp的Deployment和一个名为myapp-hpa的HPA。

步骤五：监控和日志记录
在Kubernetes中，我们可以使用Metrics Server来收集和展示监控指标。首先，我们需要安装Metrics Server，并等待一段时间以便收集指标数据。然后，我们可以使用以下命令来查看容器的CPU和内存使用情况：
```
kubectl top pods
```
另外，我们可以使用kubectl logs命令来查看容器的日志：
```
kubectl logs
```

步骤六：高可用和容错性
在Kubernetes中，我们可以使用ReplicaSet和Deployment来实现高可用和容错性。首先，我们需要创建一个Deployment，并设置replicas参数来指定容器的副本数。然后，Kubernetes将根据该副本数自动创建和维护Pod的副本。下面是一个示例的Deployment配置文件：
```yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: myapp
spec:
replicas: 3
selector:
matchLabels:
app: myapp
template:
metadata:
labels:
app: myapp
spec:
containers:
- name: myapp
image: myapp:v1
ports:
- containerPort: 8080
```
通过执行以下命令来创建Deployment：
```
kubectl apply -f deployment.yaml
```
这将创建一个名为myapp的Deployment，并在集群中创建和维护3个Pod的副本。

通过以上步骤，我们可以按照Kubernetes经典策略来提高应用程序的可靠性和性能。希望这篇文章对刚入行的开发者有所帮助。