Kubernetes权威指南：从Docker到Kubernetes实践全接触
本系列文章是书籍：Kubernetes权威指南（第四版）：从Docker到Kubernetes实践全接触/龚正等 编著. 的学习笔记 第1章 Kubernetes入门
第2章 Kubernetes安装配置指南
第3章 深入掌握Pod
第4章 深入掌握Service
第5章 核心组件运行机制
第6章 深入分析集群安全机制
第7章 网络原理
第8章 共享存储原理
第9章 Kubernetes开发指南
第10章 Kubernetes集群管理
第11章 Trouble Shooting指导
第12章 Kubernetes开发中的新功能
文章目录
- Kubernetes权威指南：从Docker到Kubernetes实践全接触
- 第1章 Kubernetes入门
- 1.1 Kubernetes是什么
- 定义
- 基本知识
- 运维工作
- 1.2 为什么要用Kubernetes
- 1.docker的舵手
- 2.精简开发团队
- 3.拥抱微服务架构
- 4.可以随时随地将系统整体“搬迁”到公有云上
- 5.快速扩容/缩容
- 1.3 从一个简单的例子开始
- 1.3.1 环境准备
- 1.3.2 启动MySQL服务
- 1.3.3 启动Tomcat应用
- 1.3.4 通过浏览器访问网页
- 1.4 Kubernetes的基本概念和术语
- 1.4.1 Master
- 1.4.2 Node
- 1.4.3 Pod
- 1.4.4 Label
- 1.4.5 Replication Controller
- 1.4.6 Deployment
- 1.4.7 Horizontal Pod Autoscaler
- 1.4.8 StatefulSet
- 1.4.9 Service
- 1.4.10 Job
- 1.4.11 Volume
- 1.4.12 Persistent Volume
- 1.4.13 Namespace
- 1.4.14 Annotation
- 1.4.15 ConfigMap
- 1
- 总结
第1章 Kubernetes入门
提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：
例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。
1.1 Kubernetes是什么
定义
首先，Kubernetes是一个全新的基于容器技术的分布式架构领先方案
其次，Kubernetes其实是一个高度自动化的资源控制系统
再次，Kubernetes是一个开放的开发平台
最后，Kubernetes是一个完备的分布式系统支撑平台
总结，Kubernetes是一个全新的基于容器技术的分布式架构解决方案，并且
是一个一站式的完备的分布式系统开发和支撑平台。
自己的理解：k8s是一张大网，一张架构图，能够解决集群（许多容器）管理问题，甚至还可以自动化运维，缩容扩容也很容易
基本知识
1.service
Service是分布式集群架构的核心，是实现了某个具体业务的特定TCP Server进程。相当于把功能的相关组件打包在一起，一个黑匣子，对外只提供端口，连接便可使用。
2.pod
pod可以理解为容器的集合，通常把一组密切相关的服务进程放入同一个Pod中。
service里面包含pod，pod是集群管理的最小组件。给每个Pod都贴上一个标签（Label），可以解决Service与Pod的关联问题。
首先，Pod运行在一个被称为节点（Node）的环境中，这个节点既可以是物理机，也可以是私有云或
者公有云中的一个虚拟机，通常在一个节点上运行几百个Pod；
其次，在每个Pod中都运行着一个特殊的被称为Pause的容器，其他容器则为业务容器。
3.机器划分
在集群管理方面，Kubernetes将集群中的机器划分为一个Master和一些Node。
在Master上运行着集群管理相关的一组进程kubeapiserver、kube-controller-manager和kubescheduler，这些进程实现了整个集群的资源管理、Pod调度、弹性伸缩、安全控制、系统监控和
纠错等管理功能，并且都是自动完成的。
Node作为集群中的工作节点，运行真正的应用程序，在Node上Kubernetes管理的最小运行单元是Pod。在Node上运行着Kubernetes的kubelet、kube-proxy服务进程，这些服务进程负责Pod的创建、启动、监控、重启、销毁，以及实现软件模式的负载均衡器。
运维工作
运维工作总会遇到服务扩容和服务升级这两个难题
服务的扩容涉及资源分配（选择哪个节点进行扩容）、实例部署和启动等环节，在一个复杂的业务系统中，这两个难题基本上靠人工一步步操作才得以解决，费时费力又难以保证实施质量。
在Kubernetes集群中，只需为需要扩容的Service关联的Pod创建一个RC（Replication Controller），服务扩容以至服务升级等令人头疼的问题都迎刃而解。
1.2 为什么要用Kubernetes
1.docker的舵手
当前，Docker这门容器化技术已经被很多公司采用，从单机走向集群已成为必然，Kubernetes作为当前被业界广泛认可和看好的基于Docker的大规模容器化分布式系统解决方案，得到了以谷歌为首的IT巨头们的大力宣传和持续推进。
2.精简开发团队
只需一名架构师负责系统中服务组件的架构设计，几名开发工程师负责业务代码的开发，一名系统兼运维工程师负责Kubernetes的部署和运维，就可以开发复杂系统了
3.拥抱微服务架构
4.可以随时随地将系统整体“搬迁”到公有云上
5.快速扩容/缩容
。。。
1.3 从一个简单的例子开始
运行在Tomcat里的Web App
当我们通过浏览器访问此应用时，就会显示一个表格的页面，数据则来自数据库。此应用需要启动两个容器：Web App容器和MySQL容器，并且Web App容器需要访问MySQL容器。
在Docker时代
在一个宿主机上启动了这两个容器，就需要把MySQL容器的IP地址通过环境变量注入Web App容器里；同时，需要将Web App容器的8080端口映射到宿主机的8080端口，以便在外部访问。
在Kubernetes时代
1.3.1 环境准备
安装Kubernetes和下载相关镜像，然后使用kubeadm快速安装一个Kubernetes集群
注：本书示例中的Docker镜像下载地址为 https://hub.docker.com/u/kubeguide/
1.3.2 启动MySQL服务
首先，为MySQL服务创建一个RC定义文件mysql-rc.yaml
RC（ReplicationController）
replicas=1，表示只能运行一个MySQL Pod实例。当在集群中运行的Pod数量少于replicas时，RC
会根据在spec.template一节中定义的Pod模板来生成一个新的Pod实例
在创建好mysql-rc.yaml文件后，为了将它发布到Kubernetes集群中
Kubernetes根据mysql这个RC的定义自动创建的Pod，此外会发现MySQL Pod对应的容器还多创建了一个来自谷歌的pause容器，这就是Pod的“根容器”
最后，创建一个与之关联的Kubernetes Service—MySQL的定义文件（文件名为mysql-svc.yaml）
运行kubectl命令，创建Service，根据Service的唯一名称，容器可以从环境变量中获取Service对应的Cluster IP地址和端口，从而发起TCP/IP连接请求。
1.3.3 启动Tomcat应用
1.3.4 通过浏览器访问网页
1.4 Kubernetes的基本概念和术语
Kubernetes中的大部分概念如Node、Pod、ReplicationController、Service等都可以被看作一种资源对象，几乎所有资源对象都可以通过Kubernetes提供的kubectl工具（或者API编程调用）执行增、删、改、查等操作并将其保存在etcd中持久化存储。
从这个角度来看，Kubernetes其实是一个高度自动化的资源控制系统，它通过跟踪对比etcd库里保存的“资源期望状态”与当前环境中的“实际资源状态”的差异来实现自动控制和自动纠错的高级功能。
在声明一个Kubernetes资源对象的时候，需要注意一个关键属性：apiVersion。Kubernetes大部分常见
的核心资源对象都归属于v1这个核心API，比如Node、Pod、Service、Endpoints、Namespace、RC、PersistentVolume等。
我们可以采用YAML或JSON格式声明（定义或创建）一个Kubernetes资源对象，每个资源对象都有自己的特定语法格式（可以理解为数据库中一个特定的表）
1.4.1 Master
Kubernetes里的Master指的是集群控制节点，在每个Kubernetes集群里都需要有一个Master来负责整个集群的管理和控制，基本上Kubernetes的所有控制命令都发给它，如果它宕机或者不可用，那么对集
群内容器应用的管理都将失效。
在Master上运行着以下关键进程
- Kubernetes API Server（kube-apiserver）：提供了HTTP Rest接口的关键服务进程，是Kubernetes里所有资源的增、删、改、查等操作的唯一入口，也是集群控制的入口进程。
- Kubernetes Controller Manager（kube-controller-manager）：Kubernetes里所有资源对象的自动化控制中心，可以将其理解为资源对象的“大总管”。
- Kubernetes Scheduler（kube-scheduler）：负责资源调度（Pod调度）的进程，相当于公交公司的“调度室”。
另外，在Master上通常还需要部署etcd服务，因为Kubernetes里的所有资源对象的数据都被保存在etcd中。
1.4.2 Node
除了Master，Kubernetes集群中的其他机器被称为Node。Node是Kubernetes集群中的工作负载节
点，每个Node都会被Master分配一些工作负载（Docker容器），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。
在每个Node上都运行着以下关键进程。
- kubelet：负责Pod对应的容器的创建、启停等任务，同时与Master密切协作，实现集群管理的基本功能。
- kube-proxy：实现Kubernetes Service的通信与负载均衡机制的重要组件。
- Docker Engine（docker）：Docker引擎，负责本机的容器创建和管理工作。
1.4.3 Pod
Pod是Kubernetes最重要的基本概念，每个Pod都有一个特殊的被称为“根容器”的Pause容器。Pause容器对应的镜像属于Kubernetes平台的一部分，除了Pause容器，每个Pod还包含一个或多个紧密相关的用户业务容器。
为什么Kubernetes会设计出一个全新的Pod的概念并且Pod有这样特殊的组成结构？
- 引入业务无关并且不易死亡的Pause容器作为Pod的根容器，以它的状态代表整个容器组的状态，可以解决难以判断整体容器状态的问题
- Pod里的多个业务容器共享Pause容器的IP，共享Pause容器挂接的Volume，这样既简化了密切关联的业务容器之间的通信问题，也很好地解决了它们之间的文件共享问题。
Pod其实有两种类型：普通的Pod及静态Pod（Static Pod）。
静态Pod，没被存放在Kubernetes的etcd存储里，而是被存放在某个具体的Node上的一个具体文件中，并且只在此Node上启动、运行。
普通Pod，一旦被创建，就会被放入etcd中存储，随后会被Kubernetes Master调度到某个具体的Node上。
Pod及周边对象
1.Endpoint
Kubernetes为每个Pod都分配了唯一的IP地址，称之为Pod IP。
在Pod里所包含的容器组的定义则在spec一节中声明，包括容器名，镜像，容器端口(containerPort)。。。
Pod的IP加上这里的容器端口（containerPort），组成了一个新的概念—Endpoint，它代表此Pod里的一个服务进程的对外通信地址。
2.Volume
3.Event
1.4.4 Label
Label和Label Selector共同构成了Kubernetes系统中核心的应用模型，使得被管理对象能够被精细地分组管理，同时实现了整个集群的高可用性。
1.4.5 Replication Controller
声明某种Pod的副本数量在任意时刻都符合某个预期值，包括
- Pod期待的副本数量
- 用于筛选目标Pod的Label Selector
- 当Pod的副本数量小于预期数量时，用于创建新Pod的Pod模板（template）
在我们定义了一个RC并将其提交到Kubernetes集群中后，Master上的Controller Manager组件就得到通知，定期巡检系统中当前存活的目标Pod，并确保目标Pod实例的数量刚好等于此RC的期望值，如果有过多的Pod副本在运行，系统就会停掉一些Pod，否则系统会再自动创建一些Pod
在运行时，我们可以通过修改RC的副本数量，来实现Pod的动态缩放（Scaling），这可以通过执行kubectl scale命令来一键完成
通过RC机制，Kubernetes很容易就实现了“滚动升级”（Rolling Update），比如在当前系统中有10个对应的旧版本的Pod，则最佳的系统升级方式是旧版本的Pod每停止一个，就同时创建一个新版本的Pod，在整个升级过程中此消彼长，而运行中的Pod数量始终是10个，几分钟以后，当所有的Pod都已经是新版本时，系统升级完成。
总结：
- 在大多数情况下，我们通过定义一个RC实现Pod的创建及副本数量的自动控制。
- 在RC里包括完整的Pod定义模板。
- RC通过Label Selector机制实现对Pod副本的自动控制。
- 通过改变RC里的Pod副本数量，可以实现Pod的扩容或缩容。
- 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。
1.4.6 Deployment
Deployment可以把它看作RC的一次升级，让我们可以随时知道当前Pod“部署”的进度。
1.4.7 Horizontal Pod Autoscaler
Pod横向自动扩容（HPA），HPA与之前的RC、Deployment一样，也属于一种Kubernetes资源对象。通过追踪分析指定RC控制的所有目标Pod的负载变化情况，来确定是否需要有针对性地调整目标Pod的副本数量，这是HPA的实现原理
HPA有以下两种方式作为Pod负载的度量指标
- CPUUtilizationPercentage
- 应用程序自定义的度量指标，比如服务在每秒内的相应请求数（TPS或QPS）
CPUUtilizationPercentage是一个算术平均值，即目标Pod所有副本自身的CPU利用率的平均值。即目标Pod所有副本自身的CPU利用率的平均值。一个Pod自身的CPU利用率是该Pod当前CPU的使用量除以它的Pod Request的值，比如定义一个Pod的PodRequest为0.4，而当前Pod的CPU使用量为0.2，则它的CPU使用率为50%，这样就可以算出一个RC控制的所有Pod副本的CPU利用率的算术平均值了。如果某一时刻CPUUtilizationPercentage的值超过80%，则意味着当前Pod副本数量很可能不足以支撑接下来更多的请求，需要进行动态扩容，而在请求高峰时段过去后，Pod的CPU利用率又会降下来，此时对应的Pod副本数应该自动减少到一个合理的水平。如果目标Pod没有定义Pod Request的值，则无法使用CPUUtilizationPercentage实现Pod横向自动扩容
1.4.8 StatefulSet
用来管理有状态的集群
先明白一个概念：有状态的集群
- 每个节点都有固定的身份ID，通过这个ID，集群中的成员可以相互发现并通信
- 集群的规模是比较固定的，集群规模不能随意变动
- 集群中的每个节点都是有状态的，通常会持久化数据到永久存储中
- 如果磁盘损坏，则集群里的某个节点无法正常运行，集群功能受损
如果通过RC或Deployment控制Pod副本数量来实现上述有状态的集群，就会发现第1点是无法满足的，因为Pod的名称是随机产生的，Pod的IP地址也是在运行期才确定且可能有变动的，我们事先无法为每个Pod都确定唯一不变的ID。另外，为了能够在其他节点上恢复某个失败的节点，这种集群中的Pod需要挂接某种共享存储，为了解决这个问题，Kubernetes从1.4版本开始引入了PetSet这个新的资源对象，并且在1.5版本时更名为StatefulSet，StatefulSet从本质上来说，可以看作Deployment/RC的一个特殊变种，它有如下特性。
- StatefulSet里的每个Pod都有稳定、唯一的网络标识，可以用来发现集群内的其他成员。假设StatefulSet的名称为kafka，那么第1个Pod叫kafka-0，第2个叫kafka-1，以此类推。
- StatefulSet控制的Pod副本的启停顺序是受控的，操作第n个Pod时，前n-1个Pod已经是运行且准备好的状态
- StatefulSet里的Pod采用稳定的持久化存储卷，通过PV或PVC来实现，删除Pod时默认不会删除与StatefulSet相关的存储卷（为了保证数据的安全）
1.4.9 Service
1.概述
Service服务也是Kubernetes里的核心资源对象之一，Kubernetes里的每个Service其实就是我们经常提起的微服务架构中的一个微服务，功能就是通过Label Selector来实现Service与其后端Pod副本集群之间的无缝对接的。
2.Kubernetes的服务发现机制
任何分布式系统都会涉及“服务发现”这个基础问题，Kubernetes则采用了直观朴素的思路去解决这个棘手的问题
首先，每个Kubernetes中的Service都有唯一的Cluster IP及唯一的名称，而名称是由开发者自己定义的，部署时也没必要改变，所以完全可以被固定在配置中。接下来的问题就是如何通过Service的名称找
到对应的Cluster IP。Kubernetes通过Add-On增值包引入了DNS系统，把服务名作为DNS域名，这样程序就可以直接使用服务名来建立通信连接了。
3.外部系统访问Service的问题
为了更深入地理解和掌握Kubernetes，我们需要弄明白Kubernetes里的3种IP，这3种IP分别如下。
- Node IP：Node的IP地址
- Pod IP：Pod的IP地址
- Cluster IP：Service的IP地址
1.4.10 Job
1.4.11 Volume
1.4.12 Persistent Volume
1.4.13 Namespace
1.4.14 Annotation
1.4.15 ConfigMap
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总结
提示：这里对文章进行总结：
例如：以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了pandas的使用，而pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。
