POD概念
1.什么是pod
1.自主式(不被控制器管理的pod)
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一旦死亡没有人拉起来他，或者创建新的pod来代替它，他有很大缺陷 |
2.控制器管理的pod(如下图所示)
这里还要了解POD相关几个概念
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Replication Controller 保证了在所有时间内，都有特定数量的Pod副本正在运行，如果太多了，Replication Controller就杀死几个，如果太少了，Replication Controller会新建几个，和直接创建的pod不同的是，Replication Controller会替换掉那些删除的或者被终止的pod，不管删除的原因是什么（维护阿，更新啊，Replication Controller都不关心）。 注意:新版本的建议使用RS来取代RC |
注意:新版本的建议使用RS来取代RC,因为RC支持集合式的selector(选择器)
ReplicaSets(RS)
Deployment(滚动更新)
- 定义Deployment来创建Pod和ReplicaSet,因为RC不支持滚动更新，Deployment不支持pod创建，所以他两要放一起，各取所长，搭配干活
- 滚动升级和回滚应用
- 扩容和缩容
- 暂停和继续Deployment
如果是回滚，也就是退回原有应用或者镜像版本，道理是一样的，步骤如下1.RS-2停止一个v2pod –> RS-1启动一个旧的v1pod
RS-2停止一个v2pod –> RS-1启动一个旧的v1pod
…
因为滚动升级，只是停止了pod，并不是删除，所以回滚启动就好了
Horizontal Pod Autoscaling(HPA)
Horizontal Pod Autoscaling可以根据CPU使用率或应用自定义metrics自动扩展Pod数量（支持replication controller、deployment和replica set）。
- 控制管理器每隔30s（可以通过–horizontal-pod-autoscaler-sync-period修改）查询metrics的资源使用情况
- 支持三种metrics类型
- 预定义metrics（比如Pod的CPU）以利用率的方式计算
- 自定义的Pod metrics，以原始值（raw value）的方式计算
- 自定义的object metrics
- 支持两种metrics查询方式：Heapster和自定义的REST API
- 支持多metrics
StatefulSet( 解决有状态服务的问题 如mysql)
- 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(例如mysql重启后数据与其他节点不一致，导致的问题)
- 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）
DaemonSet可以保证集群中所有的或者部分的节点都能够运行同一份 Pod 副本 ，当有新的(节点)Node加入集群时，DaemonSet也会为他们新增一个Pod,当有节点被从集群中移除时，节点上的Pod也会被垃圾清除器回收。删除DaemonSet将会删除它创建的所有的Pod，daemonSet作用就像是计算机的守护进程，他能够运行集群存储,日志收集,和监控等[守护进程]，这些服务一般都是集群必备的基础服务。
典型的应用包括：
- 日志收集，比如fluentd，logstash等
- 系统监控，比如Prometheus Node Exporter，collectd，New Relic agent，Ganglia gmond等
- 系统程序，比如kube-proxy, kube-dns, glusterd, ceph等
Google Cloud 的 Kubernetes 集群就会在所有的节点上启动 fluentd 和 Prometheus 来收集节点上的日志和监控数据，想要创建用于日志收集的守护进程其实非常简单，我们可以使用如下所示的代码：
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apiVersion: apps/v1 kind: DaemonSet metadata: name: fluentd-elasticsearch namespace: kube-system spec: selector: matchLabels: name: fluentd-elasticsearch template: metadata: labels: name: fluentd-elasticsearch spec: containers: - name: fluentd-elasticsearch image: k8s.gcr.io/fluentd-elasticsearch:1.20 volumeMounts: - name: varlog mountPath: /var/log - name: varlibdockercontainers mountPath: /var/lib/docker/containers readOnly: true volumes: - name: varlog hostPath: path: /var/log - name: varlibdockercontainers hostPath: path: /var/lib/docker/containers |
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当我们使用 kubectl apply -f 创建上述的 DaemonSet 时，它会在 Kubernetes 集群的 kube-system 命名空间中创建 DaemonSet 资源并在所有的节点上创建新的 Pod： |
Job（批处理任务，仅执行一次，和linux的 定时任务 at 一样）
CronJob (定时任务，和linux的crontab一样)
服务发现：
网络通讯方式
1.同一个pod的，多个容器之间互相访问:
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可以用pause互相访问 |
2.各个pod之间的通讯：Overl Network
那么上图中 ETCD 和 Flannel 之间有什么关系呢？
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ETCD 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，当请求发过来的时候,立即去etcd里查找并发现。 |
k8s主要组件一览
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名称 作用 Api server 所有服务访问统一入口 ControllerManager 维持副本期望数目 Scheduler 负责介绍任务，选择合适的节点进行分配任务 Etcd 键值对数据库，存储k8s集群的所有重要信息(持久化) Kubelet 直接跟容器引擎交互，实现容器的生命周期管理 Kube-proxy 负责携入规则至iptables IPVS 或者 实现服务映射映射访问的 CoreDNS 可以为集群中的svc创建一个域名 解析到组件ip DashBoard 给k8s集群提供一个B/S结构的访问体系 Ingress controller 官方只能实现4层代理，而ingress可以实现7层 Federation 提供一个可以跨集群中心，多k8s统一管理的功能 Prometheus 提供一个k8s集群的监控能力 ELK 提供k8s集群日志统一分析平台 高可用集群副本数目，最好是奇数的形式，1,3,5,7,9 |
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