1 介绍

高可用集群副本数据最好是 >= 3 奇数个

2 组件介绍

k8s架构

2.1 核心组件

2.1.1 api server

所有服务访问统一入口

2.1.2 ControllerManager

维护副本的期望数

2.1.3 Scheduler

负责介绍任务，选择合适的节点进行分配任务

2.1.4 etcd

键值对数据库，存储K8S集群的所有重要信息（持久化）

ETCD
etcd 的官方将它定位程一个可信赖的分布式键值存储服务，它能够为整个分布式集群存储一些关键服务数据，协助分布式集群的正藏运转。

架构图

AWL：日志
Store：持久化写入本地磁盘

2.1.5 Kubelet

直接跟容器交互实现容器的生命周期管理

2.1.6 Kube-proxy

负责写入规则至IPTABELS、IPVS，实现服务映射访问的

2.2. 其他插件

2.2.1 CoreDNS

可以为集群中的SVC创建一个域名、IP对应关系解析

2.2.2 dashboard

给K8S集群提供一个B/S结构的访问体系

2.2.3 Ingress Controller

官方只能实现四层代理，Ingress可以实现7层

2.2.4 fedetation

提供一个可以跨集群中心多K8S统一管理功能

2.2.5 prometheus

提供一个K8S集群监控能力

2.2.6 ELK

提供K8S集群日志统一分析介入平台

3 Pod

3.1 Pod概念

自主式Pod
控制器管理的Pod

注：官方不是安上面的分类的

3.1.1 Pod服务类型

HPA
Horizontal Pod Autoscaling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。

StatefulSet
是为了解决有状态服务的问题（对应Deployments和ReplicaSets是为了无状态服务而假设），其场景包括：

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进行（即从0到N-1，在下一个运行之前所有的Pod必须都是Running和Read状态），基于init containers来实现
有序收缩，有序删除（即从N-1到0）

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

Job
负责批处理任务，即执行一次任务，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Jod，即

在给定的时间点只运行一次
周期性地在给定的时间点运行

3.1.2 Pod 服务发现

4 网络通讯方式

Kubernetes的网络模型假定了所有的Pod都在一个可以直接连通的扁平的网络空间中，这在GCE（Google Comute Engine）里面是现成的网络模型，Kubernetes假定这个网络已经存在。而在私有云里面搭建Kubernetes集群，就不能假定这个网络已经存在了。我们需要自己实现这个网络假设，将不同节点上的Docker容器之间的互相访问先打通，然后运行Kubernetes。

同一个Pod内的多个容器之间：lo
各Pod之间的通讯：Overlay Network
Pod与Service之间通讯：各节点的Iptables规则

Flannel是CoreOS团队针对Kubernetes设计的一个网络规划服务，简单来说，它的功能是让集群中的不同节点主机创建的Docker容器都具有全集群唯一的虚拟IP地址。而且它还能在这些IP地址之间建立一个覆盖网络（Overlay Network），通过这个覆盖网络，将数据包原封不动地传递到目标容器内。

etcd之Flannel提供说明

存储管理Flannel可分配的IP地址段资源
监控etcd中每个Pod的实际地址，并在内存中建立维护Pod节点路由表

学习地址：
https://www.bilibili.com/video/BV1w4411y7Go

Kubernetes理论基础