⼀、编排分类

单机容器编排: docker-compose
容器集群编排: docker swarm、mesos+marathon、kubernetes
应⽤编排: ansible(模块，剧本，⻆⾊)

⼆、系统管理进化史

1. 传统部署时代

早期，各个组织是在物理服务器上运⾏应⽤程序。 由于⽆法限制在物理服务器中运⾏的应⽤程序资源使⽤，因此会导致资源分配问题。
例如，如果在同⼀台物理服务器上运⾏多个应⽤程序， 则可能会出现⼀个应⽤程序占⽤⼤部分资源的情况，⽽导致其他应⽤程序的性能下降。
⽽⼀种解决⽅案是将每个应⽤程序都运⾏在不同的物理服务器上，但是当某个应⽤程序资源利⽤率不⾼时，剩余资源⽆法被分配给其他应⽤程序，⽽且维护许多物理服务器的成本很⾼。

2. 虚拟化部署时代

⽽后，虚拟化技术被引⼊了。虚拟化技术允许在单个物理服务器的CPU 上运⾏多台虚拟机(VirtureMachine)。 虚拟化能使应⽤程序在不同 VM 之间被彼此隔离，且能提供⼀定程度的安全性， 因为⼀个应⽤程序的信息不能被另⼀应⽤程序随意访问。
虚拟化技术能够更好地利⽤物理服务器的资源，并且因为可轻松地添加或更新应⽤程序，⽽因此可以具有更⾼的可扩缩性，以及降低硬件成本等等的好处。通过虚拟化，你可以将⼀组物理资源呈现为可丢弃的虚拟机集群。
每个 VM 是⼀台完整的计算机，在虚拟化硬件之上运⾏所有组件，包括其⾃⼰的操作系统，所以由此看来，虚拟机技术占⽤资源量⼤，在⼀台主机上最多运⾏⼗⼏台，效率不⾼。

3. 容器部署时代

容器，衍⽣于虚拟技术，但具有更宽松的隔离特性，使容器可以在共享操作系统的同时，还能保持其轻量级的特点。⽽且每个容器都具有⾃⼰的⽂件系统、CPU、内存、进程空间等，且具有最良好的可移植性和平台兼容性。

敏捷应⽤程序的创建和部署：与使⽤ VM 镜像相⽐，提⾼了容器镜像创建的简便性和效率
持续开发、集成和部署：通过快速简单的回滚(由于镜像不可变性)，提供可靠且频繁的容器镜像构建和部署。
关注开发与运维的分离：在构建、发布时创建应⽤程序容器镜像，⽽不是在部署时，从⽽将应⽤程序与基础架构分离。
可观察性：不可以显示OS 级别的信息和指标，还可以显示应⽤程序的运⾏状况和其他指标信。
跨开发、测试和⽣产的环境⼀致性：在笔记本计算机上也可以和在云中运⾏⼀样的应⽤程序。
跨云和操作系统发⾏版本的可移植性：可在 Ubuntu、RHEL、CoreOS、本地、GoogleKubernetes Engine 和其他任何地⽅运⾏。
以应⽤程序为中⼼的管理：提⾼抽象级别，从在虚拟硬件上运⾏OS 到使⽤逻辑资源在OS 上运⾏应⽤程序。
松散耦合、分布式、弹性、解放的微服务：应⽤程序被分解成较⼩的独⽴部分， 并且可以动态部署和管理-⽽不是在⼀台⼤型单机上整体运⾏。
资源隔离：可预测的应⽤程序性能。
资源利⽤：⾼效率和⾼密度。

三、Kubernetes 简介

Kubernetes 缩写：K8S，k 和 s 之间有⼋个字符，所以因此得名。

Kubernetes 由 google 的 Brog 系统作为原型，后经 Go 语⾔延⽤Brog 的思路重写，并捐献给 CNCF 基⾦会开源。
Kubernetes 是⼀个可移植的、可扩展的开源平台，⽤于管理容器化的⼯作负载和服务，可促进声明式配置和⾃动化。
官⽹：https://kubernetes.io
Github：https://github.com/kubernetes/kubernetes

四、Kubernetes 功能

Kubernetes 的⽬标是让部署容器化的应⽤简单并且⾼效，提供了应⽤部署，规划，更新，维护的⼀种机制。
Kubernetes 在 Docker 等容器技术的基础上，为容器化的应⽤提供部署运⾏、资源调度、服务发现和动态伸缩等⼀系列完整功能，提⾼了⼤规模容器集群管理的便捷性。

主要功能：

1. 使⽤ Docker 等容器技术对应⽤程序包装(package)、实例化(instantiate) 、运⾏(run)。
2. 以集群的⽅式运⾏、管理跨机器的容器，解决 Docker 跨机器容器之间的通讯问题。
3. K8S 的⾃我修复机制使得容器集群总是运⾏在⽤户期望的状态。

五、Kubernetes 特性

1. ⾃动装箱：Kubernetes可以根据所需资源和其他限制条件智能地定位容器，⽽不会影响可⽤性。
2. 弹性伸缩：使⽤命令、UI 或者基于 CPU 使⽤情况⾃动快速扩容和缩容应⽤程序实例，保证应⽤业务⾼峰并发时的⾼可⽤性；业务低峰时回收资源，以最⼩成本运⾏服务。
3. ⾃我修复：在节点故障时重新启动失败的容器，替换和重新部署，保证预期的副本数量；杀死健康检查失败的容器，并且在未准备好之前不会处理客户端请求，确保线上服务不中断。
4. 服务发现和负载均衡：K8S为多个容器提供⼀个统⼀访问⼊⼝（内部IP地址和⼀个DNS名称），并且负载均衡关联的所有容器，使得⽤户⽆需考虑容器 IP 问题。
5. ⾃动发布（默认滚动发布模式）和回滚：K8S采⽤滚动策略更新应⽤，⼀个更新⼀个Pod，⽽不是同时删除所有的Pod，如果更新过程中出现问题，将回滚更改，确保升级不收影响业务。
6. 集中化配置管理和密钥管理：管理机密数据和应⽤程序配置，⽽不需要把敏感数据暴露在镜像⾥，提⾼敏感数据安全性，并可以将⼀些常⽤的配置存储在K8S中，⽅便应⽤程序使⽤。
7. 存储编排：⽀持外挂存储并对外挂存储资源进⾏编排，挂载外部存储系统，⽆论是来⾃本地存储，公有云（如：AWS），还是⽹络存储（如：NFS、Glusterfs、Ceph）都作为集群资源的⼀部分使⽤，极⼤提⾼存储使⽤灵活性。
8. 任务批量处理运⾏：提供⼀次性任务，定时任务，满⾜批量数据处理和分析的场景。

六、K8S 解决裸跑 Docker 的痛点

1. 单机使⽤，⽆法有效集群。
2. 随着容器数量的上升，管理成本攀升。
3. 没有有效的容灾、⾃愈机制。
4. 没有预设编排模板，⽆法实现快速、⼤规模容器调度。
5. 没有统⼀的配置管理中⼼⼯具。
6. 没有容器⽣命周期的管理⼯具。
7. 没有图形化运维管理⼯具。

七、Kubernetes 架构

K8S 属于主从设备模型（Mater-Slave 架构），由 Master 节点负责集群的调度、管理和运维（分配活的），Slave 节点是运算⼯作负载节点（⼲活的），被称为 Worker Node 节点。
Master 需要占据⼀个独⽴服务器运⾏，因为其是整个集群的“⼤脑”，⼀旦宕机或不可⽤，那么所有控制命令都将失效，可对主节点进⾏⾼可⽤配置。
当 Worker Node 节点宕机时，其上的⼯作负载会被 Master ⾃动转移到其他节点上。

1. Master 节点组件

API Server

*整个集群的控制中枢，提供集群中各个模块之间的数据交换*，并将集群状态和信息存储到分布式键-值(key-value)存储系统 Etcd 集群中。
同时它也是集群管理、资源配额、提供完备的集群安全机制的⼊⼝，为集群各类资源对象提供增删改查以及 watch 的 REST API 接⼝。

Controller-manager

集群状态管理器，以保证 Pod 或其他资源达到期望值*。*当集群中某个 Pod 的副本数或其他资源因故障和错误导致⽆法正常运⾏，没有达到设定的值时，Controller Manager 会尝试⾃动修复并使其达到期望状态。

Scheduler

*集群 Pod 的调度中⼼，主要是通过调度算法将 Pod 分配到最佳的Node 节点*，它通过APIServer 监听所有 Pod 的状态，⼀旦发现新的未被调度到任何 Node 节点的Pod(PodSpec.NodeName为空)，就会根据⼀系列策略选择最佳节点进⾏调度。

Etcd

*⽤于可靠地存储集群的配置数据，是⼀种持久性、轻量型、分布式的键-值 (key-value) 数据存储组件*，作为Kubernetes集群的持久化存储系统。

注：⽣产环境建议存放到单个的SSD硬盘，并且做好冗余。

2. Work Node 节点

Kubelet

*负责与 Master 通信协作，管理该节点上的 Pod，对容器进⾏健康检查及监控，同时负责上报节点和节点上⾯ Pod 的状态。*

Kube-proxy

*运⾏在每个 node 节点上，实现 pod 的⽹络代理，维护⽹络规则和四层负载均衡规则*，负责写⼊规则到 iptables 或 ipvs 实现服务映射访问。

Runtime

*负责容器的管理* (新版本 K8S 使⽤的是 Containerd)。

CoreDNS

⽤于 Kubernetes 集群内部 Service 的解析，可以让 Pod 把Service 名称解析成 Service 的 IP 然后通过 Service 的 IP 地址进⾏连接到对应的应⽤上.

Calico

符合 CNI 标准的⼀个⽹络插件，它*负责给每个 Pod 分配⼀个不会重复的 IP，并且把每个节点当做⼀各“路由器”*，这样⼀个节点的Pod 就可以通过 IP 地址访问到其他节点的 Pod。

Docker

*运⾏容器，负责本机的容器创建和管理⼯作。*

⼋、Pod 概念

Pod 是 Kubernetes 中的基本构建块，它代表⼀个或⼀组相互关联的容器。Pod 是Kubernetes 的最⼩部署单元，可以包含⼀个或多个容器，这些容器共享存储、⽹络和运⾏配置。

容器之间可以使⽤ localhost:port 相互访问，可以使⽤ volume 等实现数据共享。根据 Docker 的构造，Pod 可被建模为⼀组具有共享命令空间、卷、IP 地址和 Port 端⼝的容器。

Pod 的主要特点包括：
1. 共享存储：Pod 中的所有容器都可以访问同⼀个存储卷（Persistent Volume），实现数据共享。
2. 共享⽹络：Pod 中的所有容器都共享同⼀个⽹络命名空间，可以相互通信。
3. 共享运⾏配置：Pod 中的所有容器都共享相同的运⾏配置，例如容器的启动参数、环境变量等。

Pause 容器：

Pod 的⽗容器，它主要负责僵⼫进程的回收管理，同时通过 Pause容器可以使同⼀个 Pod ⾥⾯的不同容器进⾏共享存储、⽹络、PID、IPC等。

九、Kubernetes ⼯作流程

1. 运维⼈员使⽤ kubectl 命令⼯具向 API Server 发送请求，APIServer 接收请求后写⼊到 Etcd 中。
2. API Server 让 Controller-manager 按照预设模板去创建 Pod。
3. Controller-manager 通过 API Server 读取 Etcd 中⽤户的预设信息，再通过 API Server 找到 Scheduler，为新创建的 Pod 选择最合适的 Node ⼯作负载节点。
4. Scheduler 通过 API Server 在 Etcd 找到存储的 Node 节点元信息、剩余资源等，⽤预选和优选策略选择最优的 Node 节点。
5. Scheduler 确定 Node 节点后，通过 API Server 交给这个 Node节点上的 Kubelet 进⾏ Pod 资源的创建。
6. Kubelet 调⽤容器引擎交互创建 Pod，同时将 Pod 监控信息通过 API Server 存储到 Etcd 中。
7. 当⽤户访问时，通过 Kube-proxy 负载、转发，访问相应的Pod。
8. 注：决定创建 Pod 清单的是 Controller-manager 控制器，Kubelet 和容器引擎只是⼲活的。

⼗、K8S 创建 Pod 流程

1. 详细流程

1)⾸先 Kubectl 创建⼀个 Pod，在提交时转化为 json。
2)再经过 auth 认证(鉴权)，然后传递给 API Server 进⾏处理。
3)API Server 将请求信息存储到 Etcd 中。
4)Scheduler 和 Controller-manager 会监听 API Server 的请求。
5)在 Scheduler 和 Controller-manager 监听到请求后，Scheduler会提交给API Server⼀个list清单 —— 包含的是获取node节点信息。
6)当 API Server 从 Etcd 获取后端 Node 节点信息后，会同时被Scheduler 监听到，然后 Scheduler 进⾏优选打分制，最后将评估结果传递给 API Server。
7)⽽后，API Server 会提交清单给对应节点的 Kubelet（代理）。Kubelet 代理通过 K8S 与容器的接⼝ (例如 containerd) 进⾏交互，假设是 docker 容器，那么此时 kubelet 就会通过dockershim 以及 runc 接⼝与 docker 的守护进程docker-server进⾏交互，来创建对应的容器，再⽣成对应的 Pod。
8)Kubelet 同时会借助 Metric Server 收集本节点的所有状态信息，然后提交给 API Server。
9)最后 API Server 将该节点的容器和 Pod 信息存储到 Etcd 中。

2. 简化流程

1)⽤户通过 kubectl 或其他 API 客户端提交 Pod Spec 给 APIServer。
2)API Server 尝试将 Pod 对象的相关信息存⼊ etcd 中，待写⼊操作执⾏完成，API Server 即会返回确认信息⾄客户端。
3)Controller 通过 API Server 的 Watch 接⼝发现新的 Pod，将Pod 加⼊到任务队列，并启动 Pod Control 机制创建与之对应的Pod。
4)所有 Controler 正常后，将结果存⼊ etcd。
5)Scheduler 通过 API Server 的 Watch 接⼝监测发现新的 Pod，经过给主机打分之后，让 Pod 调度到符合要求的 Node 节点，并将结果存⼊到 etcd 中。
6)Kubelet 每隔⼀段时间向 API Server 通过 Node name 获取⾃身Node 上要运⾏的 Pod 并通过与⾃身缓存⽐较，来创建新Pod。
7)Containerd 启动容器。
8)最后 API Server 将本节点的容器和Pod信息存储到etcd。