Kubernetes - [01] 概述
容器编排工具
一、什么是Kubernetes
K8s，即Kubernetes，是一个开源的容器管理和自动化部署平台，设计用于简化容器化应用程序的部署、扩展和管理过程。它是Google在2014年基于其内部使用的Borg系统开发并开源的项目，已经成为云原生计算基金会（CNCF）的旗舰项目。
（1）虚拟化部署：可以在一台物理机上运行多个虚拟机，每个虚拟机都是独立的一个环境。
优点：程序环境不会相互产生影响，提供了一定程度的安全性。
缺点：增加了操作系统，浪费了部分资源。
（2）容器化部署：与虚拟化类似，但是共享了操作系统。
优点：
① 可以保证每个容器拥有自己的文件系统、CPU、内存、进程空间等。
② 运行应用程序所需的资源都被容器包装，并和底层基础架构解耦。
③ 容器化的应用程序可以跨云服务商、跨Linux操作系统发行版进行部署。
二、Kubernetes的核心功能和特点
- 容器编排：自动部署、调度和管理容器化应用，确保指定数量的容器实例在任何给定时间运行。
- 服务发现与负载均衡：自动发现应用容器并分配网络访问，同时提供负载均衡以优化资源使用和提高应用可用性。
- 自我修复：当容器失败时，Kubernetes能够自动重启容器、替换容器或杀死不响应的容器，确保应用程序持续运行。
- 可扩展性：无论是无状态还是有状态应用，都能实现横向和纵向的扩展，以应对流量变化。
- 存储卷管理：支持多种存储解决方案，为应用提供持久化存储。
- 自动滚动更新：平滑地更新应用，无需停机，支持金丝雀发布等策略。
- 资源监控与管理：通过资源配额和限制，有效地管理计算资源（CPU、内存）。
- 声明式配置：使用YAML或JSON文件来描述期望的集群状态，Kubernetes确保实际状态与期望状态相匹配。
Kubernetes的架构基于主从（Master-Slave）模型，其中Master节点负责集群的管理决策（如调度），而Worker（或称为Node）节点执行这些决策并运行实际的工作负载（容器）。这一设计使得Kubernetes能够跨机器、跨数据中心乃至跨云提供商进行灵活部署，支持云原生应用的微服务架构和持续集成/持续部署（CI/CD）流程。
三、组件说明
Borg系统架构
Kubernets架构
（1）api server：所有服务访问统一入口
（2）ControllerManager：维持副本期望数目（建议集群副本数 >= 3基数）
（3）Scheduler：负责介绍任务，选择合适的节点进行分配任务
（4）etcd：分布式键值对数据库，存储K8s集群所有重要的信息（持久化）
（5）Kubelet：直接跟容器引擎交互实现容器的生命周期管理
（6）Kube-proxy：负责写入规则至iptables、ipvs实现服务映射访问的
（7）CoreDNS：可以为集群中的svc创建一个域名IP的对应关系解析
（8）Dashboard：给k8s集群提供一个B/S结构的访问体系
（9）Ingress Controller：官方只能实现四层代理，Ingress可以实现七层代理
（10）Federation：提供一个可以跨集群中心多k8s统一管理功能
（11）Prometheus：提供一个k8s集群的监控能力
（12）ELK：提供k8s集群日志统一分析接入平台
四、Pod概念
4.1、自主式Pod
自主式Pod（Ad-Hoc Pod）由用户直接创建，不受到任何控制器的管理。创建方式通常是通过kubectl run命令或者直接向Kubernetes API Server提交包含Pod定义的YAML或JSON配置文件。这类Pod一旦被创建，除非手动删除，否则不会自动消失或重建。这意味着，如果Pod因某种原因（如节点故障、容器崩溃等）退出，它不会自动恢复到运行状态。
自主式Pod适用于一次性任务或者测试场景，不适合需要确保服务高可用性的场景。
4.2、控制器管理的Pod
控制器管理的Pod则是通过各种控制器（如ReplicationController, ReplicaSet, Deployment, StatefulSet, DaemonSet等）来创建和管理的。控制器的主要职责是确保集群中的Pod数量和状态符合预期的配置，即维持Pod的副本数量，处理Pod的扩展、收缩、更新和故障恢复等。当控制器管理的Pod因故终止时，控制器会自动创建新的Pod来替换它，从而保证应用的高可用性和期望的状态。控制器管理的Pod适合长期运行的服务、需要自动扩缩容的应用或者有特定部署需求（如有序部署、持久化存储绑定）的场景。
自主式Pod vs 控制器管理的Pod ？
管理方式：自主式Pod缺乏自动管理机制，而控制器管理的Pod则具备自动化的生命周期管理。
高可用性：控制器管理的Pod能够自动恢复，提供高可用性，自主式Pod则不具备这一特性。
使用场景：自主式Pod适用于临时任务或测试，控制器管理的Pod适用于生产环境中的稳定服务。
运维复杂度：自主式Pod操作简单，但需人工干预维护，控制器管理的Pod虽然配置相对复杂，但能显著减少日常运维工作。
4.3、ReplicationController
ReplicationController用来确保容器应用的副本数始终保持在用户定义的副本数，即如果有容器异常退出，会自动创建新的Pod来替代；而如果异常多出来的容器也会自动回收。在新版本的Kubernetes中建议使用ReplicaSet来取代ReplicationController
4.4、ReplicaSet
ReplicaSet跟ReplicationController没有本质的不同，只是名字不一样，并且ReplicaSet支持集合式的selector。
4.5、Deployment
虽然ReplicaSet可以独立使用，但一般还是建议使用Deployment来自动管理ReplicaSet，这样就无需担心跟其他机制的不兼容问题（比如ReplicaSet不支持rolling-update但Deployment支持）
4.6、HPA
K8s的HPA全称为Horizontal Pod Autoscaler，即水平Pod自动扩缩放。它是Kubernetes中一个核心功能组件，用于自动调整应用的Pod副本数量，以应对工作负载的变化。HPA通过监控预定义的性能指标（主要是CPU利用率，也可以配置为内存利用率或自定义指标），根据这些指标的实时状况动态地增加或减少Pod的数量，从而保证服务的性能和资源使用的高效性。
Horizontal Pod Autoscaler仅适用于Deployment和ReplicaSet，在V1版本中仅支持根据Pod的CPU利用率扩缩容，在vlalpha版本中，支持根据内存和用户自定义的metric扩缩容。
HPA的工作原理概要如下：
（1）配置指标与阈值：用户通过YAML配置文件或命令行工具（如kubectl）设置HPA策略，包括目标CPU（或内存）利用率、最小与最大Pod副本数等。
（2）监控与评估：HPA控制器周期性地从Metrics API（通常依赖于Metrics Server）收集目标Deployment、StatefulSet、ReplicaSet、ReplicationController中Pod的资源使用情况。
（3）自动调整：当实际指标超过或低于设定的阈值时，HPA将自动调整Pod的副本数量。例如，如果CPU使用率持续高于设定的目标，HPA会增加Pod副本以分担负载；反之，如果CPU使用率低于某个阈值，且存在多余的Pod，则会减少副本数以节省资源。
（4）约束与限制：HPA的操作会在用户定义的最小与最大Pod副本数之间进行，确保扩缩容操作不会超出预设边界。
4.7、StatefulSet
StatefulSet是为了解决有状态服务的问题（对应Deployments和ReplicaSets是为无状态服务而设计），其应用场景包括：
- 稳定的持久化存储，即pod重新调度后还是能访问到相同的持久化数据，基于PVC来实现。
- 稳定的网络标志，即Pod重新调度后其PodName和HostName不变，基于Headless Service（即没有Cluster IP的Service）来实现。
- 有序部署，有序扩展，即pod是有顺序的，在部署或者扩展的时候要依据定义的顺序依次依次进行（即从0到N-1，在下一个pod运行之前所有之前的pod必须都是Running和Ready状态），基于init containers来实现。
- 有序收缩，有序删除（即从N-1到0）
OS：感觉星环的TCOS管理Kundb的pod就是用的StatefulSet
4.7、DaemonSet
DaemonSet确保全部（或者一些）Node上运行一个Pod的副本。当有Node加入集群时，也会为他们新增一个Pod。当有Node从集群移除时，这些Pod也会被回收。删除DaemonSet将会删除它创建的所有Pod
使用DaemonSet的一些典型用法：
- 运行集群存储daemon，例如在每个Node上运行glusterd、ceph
- 在每个Node上运行日志手机daemon，例如fluentd、logstash
- 在每个Node上运行监控daemon，例如Prometheus Node Exporter
疑问：给Pod打污点是什么意思？
kubectl taint nodes my-node special=true:NoSchedule具体操作参考 Kubernetes - [06] k8s的"Sao"操作
五、Job & CronJob
Job负责批处理任务，即仅执行一次的任务，它保证批处理任务的一个或多个Pod成功结束
Cron Job管理基于时间的Job，即：
* 在给定时间点只运行一次
* 周期性地在给定时间点运行
六、集群类型
Kubernetes 集群大体上分为两类：一主多从和多主多从
（1）一主多从：一台Master节点和多台Node节点，搭建简单，但是有单机故障风险，适合用于测试环境。
（2）多主多从：多台Master节点和多台Node节点，搭建麻烦，安全性高，适合用于生产环境。
— 要养成终生学习的习惯 —
