1.容器几个知识点
1.1 容器作用
- 可以把应用程序代码及运行依赖环境打包成镜像，作为交付介质，在各环境部署。
- 可以将镜像（image）启动成为容器(container)，并且提供多容器的生命周期进行管理（启、停、删）。
- container容器之间相互隔离，且每个容器可以设置资源限额。
- 提供轻量级虚拟化功能，容器就是在宿主机中的一个个的虚拟的空间，彼此相互隔离，完全独立。
- 三大核心要素：镜像(Image)、容器(Container)、仓库(Registry)。
- 容器1号进程决定容器存活。
1.2 Docker指令
- COPY|ADD 添加本地文件到镜像中，不同的是，如果是压缩包，ADD会解压，是链接，ADD会下载。
- cp 可以从宿主机拷贝文件到容器，也可以从容器拷贝镜像到宿主机。
- CMD 构建容器后调用，也就是在容器启动时才进行调用，CMD不同于RUN，CMD用于指定在容器启动时所要执行的命令，而RUN用于指定镜像构建时所要执行的命令。启动容器后执行的命令会覆盖CMD命令。
- ENTRYPOINT 设置容器初始化命令，使其可执行化 ENTRYPOINT与CMD非常类似，不同的是通过docker run执行的命令不会覆盖ENTRYPOINT，而docker run命令中指定的任何参数，都会被当做参数再次传递给ENTRYPOINT。Dockerfile中只允许有一个ENTRYPOINT命令，多指定时会覆盖前面的设置，而只执行最后的ENTRYPOINT指令。
- ENV 设置环境变量。
1.3 UnionFS 联合文件系统
- Linux namespace和cgroup分别解决了容器的资源隔离与资源限制。
- 在最新的 Docker 中，overlay2 取代了 aufs 成为了推荐的存储驱动。
- 镜像就是由这些层一层一层堆叠起来的，镜像中的这些层都是只读的，当我们运行容器的时候，就可以在这些基础层至上添加新的可写层，也就是我们通常说的容器层，对于运行中的容器所做的所有更改（比如写入新文件、修改现有文件、删除文件）都将写入这个容器层。
- 对容器层的操作，主要利用了写时复制（COW）技术。CoW就是copy-on-write，表示只在需要写时才去复制，这个是针对已有文件的修改场景。COW技术可以让所有的容器共享image的文件系统，所有数据都从image中读取，只有当要对文件进行写操作时，才从image里把要写的文件复制到自己的文件系统进行修改。所以无论有多少个容器共享同一个image，所做的写操作都是对从image中复制到自己的文件系统中的复本上进行，并不会修改image的源文件，且多个容器操作同一个文件，会在每个容器的文件系统里生成一个复本，每个容器修改的都是自己的复本，相互隔离，相互不影响。使用CoW可以有效的提高磁盘的利用率。
1.4 Docker网络
- Host模式，容器内部不会创建网络空间，共享宿主机的网络空间。容器启动后，会默认监听3306端口，由于网络模式是host，因为可以直接通过宿主机的3306端口进行访问服务，效果等同于在宿主机中直接启动mysqld的进程。
- Conatiner模式，这个模式指定新创建的容器和已经存在的一个容器共享一个 Network Namespace，而不是和宿主机共享。新创建的容器不会创建自己的网卡，配置自己的 IP，而是和一个指定的容器共享 IP、端口范围等。同样，两个容器除了网络方面，其他的如文件系统、进程列表等还是隔离的。两个容器的进程可以通过 lo 网卡设备通信。
- none模式，使用–net=none指定 网络模式为空，即仅保留网络命名空间，但是不做任何网络相关的配置(网卡、IP、路由等)
- bridge模式，使用–net=bridge指定，默认设置 bridge本意是桥的意思，其实就是网桥模式。我们可以把网桥看成一个二层的交换机设备，Docker 创建一个容器的时候，创建一对虚拟接口/网卡，也就是veth pair；本地主机一端桥接 到默认的 docker0 或指定网桥上，并具有一个唯一的名字，如 veth9953b75；容器一端放到新启动的容器内部，并修改名字作为 eth0，这个网卡/接口只在容器的命名空间可见；从网桥可用地址段中（也就是与该bridge对应的network）获取一个空闲地址分配给容器的 eth0
2.k8s核心组件
- ETCD：分布式高性能键值数据库,存储整个集群的所有元数据
- ApiServer: API服务器,集群资源访问控制入口,提供restAPI及安全访问控制
- Scheduler：调度器,负责把业务容器调度到最合适的Node节点
- Controller Manager：控制器管理,确保集群资源按照期望的方式运行
- kubelet：运行在每个节点上的主要的“节点代理”，脏活累活
- pod生命周期管理，创建销毁容器
- 容器监控，监控所在节点的资源使用情况，并定时向 master报告，资源使用数据都是通过 cAdvisor 获取的
- kube-proxy：维护节点中的iptables或者ipvs规则
3.K8S工作流程
- 1.用户准备一个资源文件（记录了业务应用的名称、镜像地址等信息），通过调用APIServer执行创建Pod
- 2.APIServer收到用户的Pod创建请求，将Pod信息写入到etcd中
- 3.调度器通过list-watch的方式，发现有新的pod数据，但是这个pod还没有绑定到某一个节点中
- 4.调度器通过调度算法，计算出最适合该pod运行的节点，并调用APIServer，把信息更新到etcd中
- 5.kubelet同样通过list-watch方式，发现有新的pod调度到本机的节点了，因此调用容器运行时，去根据pod的描述信息，拉取镜像，启动容器，同时生成事件信息
- 6.同时，把容器的信息、事件及状态也通过APIServer写入到etcd中
4.架构设计的几点思考
- 1.系统各个组件分工明确(APIServer是所有请求入口，CM是控制中枢，Scheduler主管调度，而Kubelet负责运行)，配合流畅，整个运行机制一气呵成。
- 2.除了配置管理和持久化组件ETCD，其他组件并不保存数据。意味除ETCD外其他组件都是无状态的。因此从架构设计上对kubernetes系统高可用部署提供了支撑。
- 3.同时因为组件无状态，组件的升级，重启，故障等并不影响集群最终状态，只要组件恢复后就可以从中断处继续运行。
- 4.各个组件和kube-apiserver之间的数据推送都是通过list-watch机制来实现。
5.POD
5.1 pod是什么
- pod是集群可以调度的最小单元
- 一个pod可以包含一个或多个容器
5.2 健康检查
- 存活性探测
- 就绪性探测
5.3 三种类型
- exec：通过执行命令来检查服务是否正常，返回值为0则表示容器健康
- httpGet方式：通过发送http请求检查服务是否正常，返回200-399状态码则表明容器健康
- tcpSocket：通过容器的IP和Port执行TCP检查，如果能够建立TCP连接，则表明容器健康
5.4 资源限制
- requests: 容器使用的最小资源需求,作用于schedule阶段，作为容器调度时资源分配的判断依赖，只有当前节点上可分配的资源量 >= request 时才允许将容器调度到该节点,request参数不限制容器的最大可使用资源。
- limits：容器能使用资源的最大值,设置为0表示对使用的资源不做限制, 可无限的使用,当pod 内存超过limit时，会被oom,当cpu超过limit时，不会被kill，但是会限制不超过limit值。
5.5 调度策略
- cordon 标记节点为不调度
- nodeName 调度到某一台定义的节点名字服务器
- nodeSelector 调度到打了标签的节点服务器
- Taints and Tolerations 污点与容忍，只有能够容忍污点的容器才能被调用
- drain 维护模式，不允许调度并排关所有容器关闭kubelet
5.6 安全上下文
如：设置容器内进程root用户启动
5.7 pod数据持久化
- hostpath
- nfs
- ceph
- emptyDir
5.8 pod驱逐策略
Kube-controller-manager：周期性检查所有节点状态，当节点处于 NotReady 状态超过一段时间后，驱逐该节点上所有 pod。停掉kubelet
pod-eviction-timeout：NotReady 状态节点超过该时间后，执行驱逐，默认 5 min
Kubelet：周期性检查本节点资源，当资源不足时，按照优先级驱逐部分 pod
- 节点可用内存
- 根盘可用存储空间
- 可用数量
- 镜像存储盘的可用空间
- 镜像存储盘的inodes可用数量
5.9 Pod控制器
Workload (工作负载)，控制器又称工作负载是用于实现管理pod的中间层，确保pod资源符合预期的状态，pod的资源出现故障时，会尝试进行重启，当根据重启策略无效，则会重新新建pod的资源。
- ReplicaSet: 代用户创建指定数量的pod副本数量，确保pod副本数量符合预期状态，并且支持滚动式自动扩容和缩容功能
- Deployment：工作在ReplicaSet之上，用于管理无状态应用，目前来说最好的控制器。支持滚动更新和回滚功能，提供声明式配置
- DaemonSet：用于确保集群中的每一个节点只运行特定的pod副本，通常用于实现系统级后台任务。比如EFK服务
- Job：只要完成就立即退出，不需要重启或重建
- Cronjob：周期性任务控制，不需要持续后台运行
- StatefulSet：管理有状态应用
6.service
6.1 Kubernetes服务访问之Service
service是一组pod的服务抽象，相当于一组pod的LB，负责将请求分发给对应的pod。service会为这个LB提供一个IP，一般称为cluster IP 。使用Service对象，通过selector进行标签选择，找到对应的Pod。
6.2 Service负载均衡之NodePort
cluster-ip为虚拟地址，只能在k8s集群内部进行访问，集群外部如果访问内部服务，实现方式之一为使用NodePort方式。NodePort会默认在 30000-32767，不指定的会随机使用其中一个。
6.3 服务发现
在k8s集群中，组件之间可以通过定义的Service名称实现通信。
6.4 Service与Pod如何关联
service对象创建的同时，会创建同名的endpoints对象，若服务设置了readinessProbe, 当readinessProbe检测失败时，endpoints列表中会剔除掉对应的pod_ip，这样流量就不会分发到健康检测失败的Pod中。
7.kube-proxy几种模式
运行在每个节点上，监听 API Server 中服务对象的变化，再通过创建流量路由规则来实现网络的转发
7.1 User space
让 Kube-Proxy 在用户空间监听一个端口，所有的 Service 都转发到这个端口，然后 Kube-Proxy 在内部应用层对其进行转发，所有报文都走一遍用户态，性能不高，k8s v1.2版本后废弃。
7.2 Iptables
当前默认模式，完全由 IPtables 来实现， 通过各个node节点上的iptables规则来实现service的负载均衡，但是随着service数量的增大，iptables模式由于线性查找匹配、全量更新等特点，其性能会显著下降。
7.3 IPVS
与iptables同样基于Netfilter，但是采用的hash表，因此当service数量达到一定规模时，hash查表的速度优势就会显现出来，从而提高service的服务性能。k8s 1.8版本开始引入，1.11版本开始稳定，需要开启宿主机的ipvs模块。
8.Kubernetes服务访问之Ingress
对于Kubernetes的Service，无论是Cluster-Ip和NodePort均是四层的负载，集群内的服务如何实现七层的负载均衡，这就需要借助于Ingress，Ingress控制器的实现方式有很多，比如nginx, Contour, Haproxy, trafik, Istio。Ingress-nginx是7层的负载均衡器 ，负责统一管理外部对k8s cluster中Service的请求。
主要包含：
- ingress-nginx-controller：根据用户编写的ingress规则（创建的ingress的yaml文件），动态的去更改nginx服务的配置文件，并且reload重载使其生效（是自动化的，通过lua脚本来实现）；
- Ingress资源对象：将Nginx的配置抽象成一个Ingress对象。
8.1 实现逻辑
- 1.ingress controller通过和kubernetes api交互，动态的去感知集群中ingress规则变化
- 2.然后读取ingress规则(规则就是写明了哪个域名对应哪个service)，按照自定义的规则，生成一段nginx配置
- 3.再写到nginx-ingress-controller的pod里，这个Ingress controller的pod里运行着一个Nginx服务，控制器把生成的nginx配置写入/etc/nginx/nginx.conf文件中- - 4.然后reload一下使配置生效。以此达到域名分别配置和动态更新的问题。
9.configMap
通常用来管理应用的配置文件或者环境变量
Kubernetes认证与授权
APIServer安全控制
Authentication：身份认证
这个环节它面对的输入是整个http request，负责对来自client的请求进行身份校验，支持的方法包括:
- basic auth
- client证书验证（https双向验证）
- jwt token(用于serviceaccount)
10.secret
- rbac：基于角色认证，创建一个sa账户或user，配置基于角色的权限[get,list,watch,…]，把账户与角色权限绑定，即可操作k8s的资源
- 通过证书与apiserver进行通信
- secret：管理敏感类的信息，默认会base64编码存储，有三种类型:
1.generic：通用型secret，指定一个文件，文件内容指定用户名，密码
2.docker registry：用来存储私有docker registry的认证信息。
3.tls：把证书加载进secret
4.Service Account：用来访问Kubernetes API，由Kubernetes自动创建，并且会自动挂载到Pod的/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount目录中；创建ServiceAccount后，Pod中指定serviceAccount后，自动创建该ServiceAccount对应的secret；
5.Opaque：base64编码格式的Secret，用来存储密码、密钥等；
11.Kubernetes调度
Kubernetes Scheduler 的作用是将待调度的 Pod 按照一定的调度算法和策略绑定到集群中一个合适的 Worker Node 上，并将绑定信息写入到 etcd 中，之后目标 Node 中 kubelet 服务通过 API Server 监听到 Scheduler 产生的 Pod 绑定事件获取 Pod 信息，然后下载镜像启动容器。
11.1 调度的过程
Scheduler 提供的调度流程分为预选 (Predicates) 和优选 (Priorities) 两个步骤：
- 预选，K8S会遍历当前集群中的所有 Node，筛选出其中符合要求的 Node 作为候选
- 优选，K8S将对候选的 Node 进行打分
经过预选筛选和优选打分之后，K8S选择分数最高的 Node 来运行 Pod，如果最终有多个 Node 的分数最高，那么 Scheduler 将从当中随机选择一个 Node 来运行 Pod。
11.2 Kubernetes集群的网络实现
- CNI介绍及集群网络选型
容器网络接口（Container Network Interface），实现kubernetes集群的Pod网络通信及管理。包括：
1.CNI Plugin负责给容器配置网络，它包括两个基本的接口：配置网络: AddNetwork(net NetworkConfig, rt RuntimeConf) (types.Result, error)清理网络: DelNetwork(net NetworkConfig, rt RuntimeConf) error
2.IPAM Plugin负责给容器分配IP地址，主要实现包括host-local和dhcp。
以上两种插件的支持，使得k8s的网络可以支持各式各样的管理模式，当前在业界也出现了大量的支持方案，其中比较流行的比如flannel、calico等。
kubernetes配置了cni网络插件后，其容器网络创建流程为：
- kubelet先创建pause容器生成对应的network namespace
- 调用网络driver，因为配置的是CNI，所以会调用CNI相关代码，识别CNI的配置目录为/etc/cni/net.d
- CNI driver根据配置调用具体的CNI插件，二进制调用，可执行文件目录为/opt/cni/bin,项目
- CNI插件给pause容器配置正确的网络，pod中其他的容器都是用pause的网络
可以在此查看社区中的CNI实现，https://github.com/containernetworking/cni
通用类型：flannel、calico等，部署使用简单。
11.3Flannel三种模型
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1.host-gw模型
host-gw模型即网关模式，在服务器直接添加一条静态路由即可，效率高，各节点必须在同一网段10.4.7.21通过172.7.22.0这条静态路由连接10.4.7.22这台主机再连接172.7.21网段，反之亦是。 -
2.VxLAN模型
在不同网段，可以用VxLAN模式，主机A会生成一个flannel.1网卡，通过封装头从flannel.1网卡出去通过flanne隧道传出，从flannel.1网卡传入拆包，到达目标主机网卡到指向的静态路由，效率低。 -
3.Directrouting模型
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直接路由模式，结合了VxLAN和host-gw模型
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自动识别服务器，如果同网段，则使用host-gw模型，如果不同网段则使用VxLAN模型
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通过HPA实现业务应用的动态扩缩容
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基于CPU的动态伸缩
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基于内存的动态伸缩
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基于自定义指标的动态伸缩
####### 11.4 kubernetes对接分部式存储
- PersistentVolume（持久化卷），是对底层的存储的一种抽象，它和具体的底层的共享存储技术的实现方式有关，比如 Ceph、GlusterFS、NFS等。
因为PV是直接对接底层存储的，就像集群中的Node可以为Pod提供计算资源（CPU和内存）一样，PV可以为Pod提供存储资源。因此PV不是namespaced的资源，属于集群层面可用的资源。Pod如果想使用该PV，需要通过创建PVC挂载到Pod中。 - PVC全写是PersistentVolumeClaim（持久化卷声明），PVC 是用户存储的一种声明，创建完成后，可以和PV实现一对一绑定。对于真正使用存储的用户不需要关心底层的存储实现细节，只需要直接使用 PVC 即可。
- storageClass实现动态挂载
创建pv及pvc过程是手动，且pv与pvc一一对应，手动创建很繁琐。因此，通过storageClass + provisioner的方式来实现通过PVC自动创建并绑定PV。
动态pvc验证及实现分析
使用流程： 创建pvc，指定storageclass和存储大小，即可实现动态存储。
12.EFK
12.1 Elasticsearch
Elasticsearch一个开源的分布式、Restful 风格的搜索和数据分析引擎，它的底层是开源库Apache Lucene。它可以被下面这样准确地形容：
- 一个分布式的实时文档存储，每个字段可以被索引与搜索；
- 一个分布式实时分析搜索引擎；
- 能胜任上百个服务节点的扩展，并支持 PB 级别的结构化或者非结构化数据。
12.2 Kibana
Kibana是一个开源的分析和可视化平台，设计用于和Elasticsearch一起工作。可以通过Kibana来搜索，查看，并和存储在Elasticsearch索引中的数据进行交互。也可以轻松地执行高级数据分析，并且以各种图标、表格和地图的形式可视化数据。
12.3 Fluentd
Fluentd一个针对日志的收集、处理、转发系统。通过丰富的插件系统，可以收集来自于各种系统或应用的日志，转化为用户指定的格式后，转发到用户所指定的日志存储系统之中。
Fluentd 通过一组给定的数据源抓取日志数据，处理后（转换成结构化的数据格式）将它们转发给其他服务，比如 Elasticsearch、对象存储、kafka等等。Fluentd 支持超过300个日志存储和分析服务，所以在这方面是非常灵活的。
主要运行步骤如下：
首先 Fluentd 从多个日志源获取数据，结构化并且标记这些数据，然后根据匹配的标签将数据发送到多个目标服务。
为什么推荐使用fluentd作为k8s体系的日志收集工具？
- 将日志文件JSON化
- 可插拔架构设计极小的资源占用
- 极强的可靠性
- 基于内存和本地文件的缓存
- 强大的故障转移
12.4 Prometheus监控
监控接口：xx.xx.xx.xx:xx/metrics
监控类型：静态监控、动态监控（自动发现）
自动发现资源类型：node、ingress、service、pod、endpoint
监控对象：
- 基础监控：node_exporter CPU、内存、磁盘、IO
- 集群状态：kube-state-metrics k8s集群中各种控制器资源状态
- 容器存活：blackbox-exporter 检查容器存活（http、tcp）是否可用
- 容器资源利用：cadvisor 容器消耗了服务器多少资源
- 核心组件：etcd、kube-apiserver、kubelet、coredns
13.DevOps
devops = 提倡开发、测试、运维协同工作来实现持续开发、持续交付的一种软件交付模式 + 基于工具和技术支撑的自动化流程的落地实践。
因此devops不是某一个具体的技术，而是一种思想 + 自动化能力，来使得构建、测试、发布软件能够更加地便捷、频繁和可靠的落地实践。
