初识 kubernetes

一、简介

　　kubernetes是一个开源的，用于管理云平台中多个主机上的容器化的应用，Kubernetes的目标是让部署容器化的应用简单并且高效,Kubernetes提供了应用部署，规划，更新，维护的一种机制。

　　Kubernetes一个核心的特点就是能够自主的管理容器来保证云平台中的容器按照用户的期望状态运行着（比如用户想让apache一直运行，用户不需要关心怎么去做，Kubernetes会自动去监控，然后去重启，新建，总之，让apache一直提供服务），管理员可以加载一个微型服务，让规划器来找到合适的位置，同时，Kubernetes也系统提升工具以及人性化方面，让用户能够方便的部署自己的应用（就像canary deployments）。

二、设计架构

　　Kubernetes集群包含有节点代理kubelet和Master组件(APIs, scheduler, etc)，一切都基于分布式的存储系统。下面这张图是Kubernetes的架构图。

 

kuberrnetes节点

　　在这张系统架构图中，我们把服务分为运行在工作节点上的服务和组成集群级别控制板的服务。

　　Kubernetes节点有运行应用容器必备的服务，而这些都是受Master的控制。

　　每次个节点上当然都要运行Docker。Docker来负责所有具体的映像下载和容器运行。

　　Kubernetes主要由以下几个核心组件组成：　　

• etcd保存了整个集群的状态；
• apiserver提供了资源操作的唯一入口，并提供认证、授权、访问控制、API注册和发现等机制；
• controller manager负责维护集群的状态，比如故障检测、自动扩展、滚动更新等；
• scheduler负责资源的调度，按照预定的调度策略将Pod调度到相应的机器上；
• kubelet负责维护容器的生命周期，同时也负责Volume（CVI）和网络（CNI）的管理；
• Container runtime负责镜像管理以及Pod和容器的真正运行（CRI）；
• kube-proxy负责为Service提供cluster内部的服务发现和负载均衡；

　　除了核心组件，还有一些推荐的Add-ons：

• kube-dns负责为整个集群提供DNS服务
• Ingress Controller为服务提供外网入口
• Heapster提供资源监控
• Dashboard提供GUI
• Federation提供跨可用区的集群
• Fluentd-elasticsearch提供集群日志采集、存储与查询

 

三、kubernetes的基本概念和API对象

API对象是K8s集群中的管理操作单元。K8s集群系统每支持一项新功能，引入一项新技术，一定会新引入对应的API对象，支持对该功能的管理操作。例如副本集Replica Set对应的API对象是RS。

每个API对象都有3大类属性：元数据metadata、规范spec和状态status。元数据是用来标识API对象的，每个对象都至少有3个元数据：namespace，name和uid；除此以外还有各种各样的标签labels用来标识和匹配不同的对象，例如用户可以用标签env来标识区分不同的服务部署环境，分别用env=dev、env=testing、env=production来标识开发、测试、生产的不同服务。规范描述了用户期望K8s集群中的分布式系统达到的理想状态（Desired State），例如用户可以通过复制控制器Replication Controller设置期望的Pod副本数为3；status描述了系统实际当前达到的状态（Status），例如系统当前实际的Pod副本数为2；那么复制控制器当前的程序逻辑就是自动启动新的Pod，争取达到副本数为3。

K8s中所有的配置都是通过API对象的spec去设置的，也就是用户通过配置系统的理想状态来改变系统，这是k8s重要设计理念之一，即所有的操作都是声明式（Declarative）的而不是命令式（Imperative）的。声明式操作在分布式系统中的好处是稳定，不怕丢操作或运行多次，例如设置副本数为3的操作运行多次也还是一个结果，而给副本数加1的操作就不是声明式的，运行多次结果就错了。

Pod

K8s有很多技术概念，同时对应很多API对象，最重要的也是最基础的是微服务Pod。Pod是在K8s集群中运行部署应用或服务的最小单元，它是可以支持多容器的。Pod的设计理念是支持多个容器在一个Pod中共享网络地址和文件系统，可以通过进程间通信和文件共享这种简单高效的方式组合完成服务。Pod对多容器的支持是K8s最基础的设计理念。比如你运行一个操作系统发行版的软件仓库，一个Nginx容器用来发布软件，另一个容器专门用来从源仓库做同步，这两个容器的镜像不太可能是一个团队开发的，但是他们一块儿工作才能提供一个微服务；这种情况下，不同的团队各自开发构建自己的容器镜像，在部署的时候组合成一个微服务对外提供服务。

Pod是K8s集群中所有业务类型的基础，可以看作运行在K8s集群中的小机器人，不同类型的业务就需要不同类型的小机器人去执行。目前K8s中的业务主要可以分为长期伺服型（long-running）、批处理型（batch）、节点后台支撑型（node-daemon）和有状态应用型（stateful application）；分别对应的小机器人控制器为Deployment、Job、DaemonSet和PetSet，本文后面会一一介绍。

复制控制器（Replication Controller，RC）

RC是K8s集群中最早的保证Pod高可用的API对象。通过监控运行中的Pod来保证集群中运行指定数目的Pod副本。指定的数目可以是多个也可以是1个；少于指定数目，RC就会启动运行新的Pod副本；多于指定数目，RC就会杀死多余的Pod副本。即使在指定数目为1的情况下，通过RC运行Pod也比直接运行Pod更明智，因为RC也可以发挥它高可用的能力，保证永远有1个Pod在运行。RC是K8s较早期的技术概念，只适用于长期伺服型的业务类型，比如控制小机器人提供高可用的Web服务。

副本集（Replica Set，RS）

RS是新一代RC，提供同样的高可用能力，区别主要在于RS后来居上，能支持更多种类的匹配模式。副本集对象一般不单独使用，而是作为Deployment的理想状态参数使用。

部署(Deployment)

部署表示用户对K8s集群的一次更新操作。部署是一个比RS应用模式更广的API对象，可以是创建一个新的服务，更新一个新的服务，也可以是滚动升级一个服务。滚动升级一个服务，实际是创建一个新的RS，然后逐渐将新RS中副本数增加到理想状态，将旧RS中的副本数减小到0的复合操作；这样一个复合操作用一个RS是不太好描述的，所以用一个更通用的Deployment来描述。以K8s的发展方向，未来对所有长期伺服型的的业务的管理，都会通过Deployment来管理。

服务（Service）

RC、RS和Deployment只是保证了支撑服务的微服务Pod的数量，但是没有解决如何访问这些服务的问题。一个Pod只是一个运行服务的实例，随时可能在一个节点上停止，在另一个节点以一个新的IP启动一个新的Pod，因此不能以确定的IP和端口号提供服务。要稳定地提供服务需要服务发现和负载均衡能力。服务发现完成的工作，是针对客户端访问的服务，找到对应的的后端服务实例。在K8s集群中，客户端需要访问的服务就是Service对象。每个Service会对应一个集群内部有效的虚拟IP，集群内部通过虚拟IP访问一个服务。在K8s集群中微服务的负载均衡是由Kube-proxy实现的。Kube-proxy是K8s集群内部的负载均衡器。它是一个分布式代理服务器，在K8s的每个节点上都有一个；这一设计体现了它的伸缩性优势，需要访问服务的节点越多，提供负载均衡能力的Kube-proxy就越多，高可用节点也随之增多。与之相比，我们平时在服务器端做个反向代理做负载均衡，还要进一步解决反向代理的负载均衡和高可用问题。

任务（Job）

Job是K8s用来控制批处理型任务的API对象。批处理业务与长期伺服业务的主要区别是批处理业务的运行有头有尾，而长期伺服业务在用户不停止的情况下永远运行。Job管理的Pod根据用户的设置把任务成功完成就自动退出了。成功完成的标志根据不同的spec.completions策略而不同：单Pod型任务有一个Pod成功就标志完成；定数成功型任务保证有N个任务全部成功；工作队列型任务根据应用确认的全局成功而标志成功。

后台支撑服务集（DaemonSet）

长期伺服型和批处理型服务的核心在业务应用，可能有些节点运行多个同类业务的Pod，有些节点上又没有这类Pod运行；而后台支撑型服务的核心关注点在K8s集群中的节点（物理机或虚拟机），要保证每个节点上都有一个此类Pod运行。节点可能是所有集群节点也可能是通过nodeSelector选定的一些特定节点。典型的后台支撑型服务包括，存储，日志和监控等在每个节点上支持K8s集群运行的服务。

有状态服务集（PetSet）

K8s在1.3版本里发布了Alpha版的PetSet功能。在云原生应用的体系里，有下面两组近义词；第一组是无状态（stateless）、牲畜（cattle）、无名（nameless）、可丢弃（disposable）；第二组是有状态（stateful）、宠物（pet）、有名（having name）、不可丢弃（non-disposable）。RC和RS主要是控制提供无状态服务的，其所控制的Pod的名字是随机设置的，一个Pod出故障了就被丢弃掉，在另一个地方重启一个新的Pod，名字变了、名字和启动在哪儿都不重要，重要的只是Pod总数；而PetSet是用来控制有状态服务，PetSet中的每个Pod的名字都是事先确定的，不能更改。PetSet中Pod的名字的作用，并不是《千与千寻》的人性原因，而是关联与该Pod对应的状态。

对于RC和RS中的Pod，一般不挂载存储或者挂载共享存储，保存的是所有Pod共享的状态，Pod像牲畜一样没有分别（这似乎也确实意味着失去了人性特征）；对于PetSet中的Pod，每个Pod挂载自己独立的存储，如果一个Pod出现故障，从其他节点启动一个同样名字的Pod，要挂载上原来Pod的存储继续以它的状态提供服务。

适合于PetSet的业务包括数据库服务MySQL和PostgreSQL，集群化管理服务Zookeeper、etcd等有状态服务。PetSet的另一种典型应用场景是作为一种比普通容器更稳定可靠的模拟虚拟机的机制。传统的虚拟机正是一种有状态的宠物，运维人员需要不断地维护它，容器刚开始流行时，我们用容器来模拟虚拟机使用，所有状态都保存在容器里，而这已被证明是非常不安全、不可靠的。使用PetSet，Pod仍然可以通过漂移到不同节点提供高可用，而存储也可以通过外挂的存储来提供高可靠性，PetSet做的只是将确定的Pod与确定的存储关联起来保证状态的连续性。PetSet还只在Alpha阶段，后面的设计如何演变，我们还要继续观察。

集群联邦（Federation）

K8s在1.3版本里发布了beta版的Federation功能。在云计算环境中，服务的作用距离范围从近到远一般可以有：同主机（Host，Node）、跨主机同可用区（Available Zone）、跨可用区同地区（Region）、跨地区同服务商（Cloud Service Provider）、跨云平台。K8s的设计定位是单一集群在同一个地域内，因为同一个地区的网络性能才能满足K8s的调度和计算存储连接要求。而联合集群服务就是为提供跨Region跨服务商K8s集群服务而设计的。

每个K8s Federation有自己的分布式存储、API Server和Controller Manager。用户可以通过Federation的API Server注册该Federation的成员K8s Cluster。当用户通过Federation的API Server创建、更改API对象时，Federation API Server会在自己所有注册的子K8s Cluster都创建一份对应的API对象。在提供业务请求服务时，K8s Federation会先在自己的各个子Cluster之间做负载均衡，而对于发送到某个具体K8s Cluster的业务请求，会依照这个K8s Cluster独立提供服务时一样的调度模式去做K8s Cluster内部的负载均衡。而Cluster之间的负载均衡是通过域名服务的负载均衡来实现的。

所有的设计都尽量不影响K8s Cluster现有的工作机制，这样对于每个子K8s集群来说，并不需要更外层的有一个K8s Federation，也就是意味着所有现有的K8s代码和机制不需要因为Federation功能有任何变化。

存储卷（Volume）

K8s集群中的存储卷跟Docker的存储卷有些类似，只不过Docker的存储卷作用范围为一个容器，而K8s的存储卷的生命周期和作用范围是一个Pod。每个Pod中声明的存储卷由Pod中的所有容器共享。K8s支持非常多的存储卷类型，特别的，支持多种公有云平台的存储，包括AWS，Google和Azure云；支持多种分布式存储包括GlusterFS和Ceph；也支持较容易使用的主机本地目录hostPath和NFS。K8s还支持使用Persistent Volume Claim即PVC这种逻辑存储，使用这种存储，使得存储的使用者可以忽略后台的实际存储技术（例如AWS，Google或GlusterFS和Ceph），而将有关存储实际技术的配置交给存储管理员通过Persistent Volume来配置。

持久存储卷（Persistent Volume，PV）和持久存储卷声明（Persistent Volume Claim，PVC）

PV和PVC使得K8s集群具备了存储的逻辑抽象能力，使得在配置Pod的逻辑里可以忽略对实际后台存储技术的配置，而把这项配置的工作交给PV的配置者，即集群的管理者。存储的PV和PVC的这种关系，跟计算的Node和Pod的关系是非常类似的；PV和Node是资源的提供者，根据集群的基础设施变化而变化，由K8s集群管理员配置；而PVC和Pod是资源的使用者，根据业务服务的需求变化而变化，有K8s集群的使用者即服务的管理员来配置。

节点（Node）

K8s集群中的计算能力由Node提供，最初Node称为服务节点Minion，后来改名为Node。K8s集群中的Node也就等同于Mesos集群中的Slave节点，是所有Pod运行所在的工作主机，可以是物理机也可以是虚拟机。不论是物理机还是虚拟机，工作主机的统一特征是上面要运行kubelet管理节点上运行的容器。

密钥对象（Secret）

Secret是用来保存和传递密码、密钥、认证凭证这些敏感信息的对象。使用Secret的好处是可以避免把敏感信息明文写在配置文件里。在K8s集群中配置和使用服务不可避免的要用到各种敏感信息实现登录、认证等功能，例如访问AWS存储的用户名密码。为了避免将类似的敏感信息明文写在所有需要使用的配置文件中，可以将这些信息存入一个Secret对象，而在配置文件中通过Secret对象引用这些敏感信息。这种方式的好处包括：意图明确，避免重复，减少暴漏机会。

用户帐户（User Account）和服务帐户（Service Account）

顾名思义，用户帐户为人提供账户标识，而服务账户为计算机进程和K8s集群中运行的Pod提供账户标识。用户帐户和服务帐户的一个区别是作用范围；用户帐户对应的是人的身份，人的身份与服务的namespace无关，所以用户账户是跨namespace的；而服务帐户对应的是一个运行中程序的身份，与特定namespace是相关的。

名字空间（Namespace）

名字空间为K8s集群提供虚拟的隔离作用，K8s集群初始有两个名字空间，分别是默认名字空间default和系统名字空间kube-system，除此以外，管理员可以可以创建新的名字空间满足需要。

RBAC访问授权

K8s在1.3版本中发布了alpha版的基于角色的访问控制（Role-based Access Control，RBAC）的授权模式。相对于基于属性的访问控制（Attribute-based Access Control，ABAC），RBAC主要是引入了角色（Role）和角色绑定（RoleBinding）的抽象概念。在ABAC中，K8s集群中的访问策略只能跟用户直接关联；而在RBAC中，访问策略可以跟某个角色关联，具体的用户在跟一个或多个角色相关联。显然，RBAC像其他新功能一样，每次引入新功能，都会引入新的API对象，从而引入新的概念抽象，而这一新的概念抽象一定会使集群服务管理和使用更容易扩展和重用。

 

五、核心技术概念简介

1、pod

　　一个Pod（就像一群鲸鱼，或者一个豌豆夹）相当于一个共享context的配置组，在同一个context下，应用可能还会有独立的cgroup隔离机制，一个Pod是一个容器环境下的“逻辑主机”，它可能包含一个或者多个紧密相连的应用，这些应用可能是在同一个物理主机或虚拟机上。

　　Pod 的context可以理解成多个linux命名空间的联合

• PID 命名空间（同一个Pod中应用可以看到其它进程）
• 网络 命名空间（同一个Pod的中的应用对相同的IP地址和端口有权限）
• IPC 命名空间（同一个Pod中的应用可以通过VPC或者POSIX进行通信）
• UTS 命名空间（同一个Pod中的应用共享一个主机名称）

　　同一个Pod中的应用可以共享磁盘，磁盘是Pod级的，应用可以通过文件系统调用，额外的，一个Pod可能会定义顶级的cgroup隔离，这样的话绑定到任何一个应用（好吧，这句是在没怎么看懂，就是说Pod，应用，隔离）

　　由于docker的架构，一个Pod是由多个相关的并且共享磁盘的容器组成，Pid的命名空间共享还没有应用到Docker中和相互独立的容器一样，Pod是一种相对短暂的存在，而不是持久存在的，正如我们在Pod的生命周期中提到的，Pod被安排到结点上，并且保持在这个节点上直到被终止（根据重启的设定）或者被删除，当一个节点死掉之后，上面的所有Pod均会被删除。特殊的Pod永远不会被转移到的其他的节点，作为替代，他们必须被replace.

2、labels（标签）

　　标签其实就一对 key/value ，被关联到对象上，比如Pod,标签的使用我们倾向于能够标示对象的特殊特点，并且对用户而言是有意义的（就是一眼就看出了这个Pod是尼玛数据库），但是标签对内核系统是没有直接意义的。标签可以用来划分特定组的对象（比如，所有女的），标签可以在创建一个对象的时候直接给与，也可以在后期随时修改，每一个对象可以拥有多个标签，但是，key值必须是唯一的。

3、namespace（名称空间）

　　Namespace是对一组资源和对象的抽象集合，比如可以用来将系统内部的对象划分为不同的项目组或用户组。常见的pods, services, replication controllers和deployments等都是属于某一个namespace的（默认是default），而node, persistentVolumes等则不属于任何namespace。

　　Namespace常用来隔离不同的用户，比如Kubernetes自带的服务一般运行在kube-system namespace中。

4、replication controller

　　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）。基于这个理由，我们建议即使是只创建一个pod，我们也要使用Replication Controller。Replication Controller 就像一个进程管理器，监管着不同node上的多个pod,而不是单单监控一个node上的pod,Replication Controller 会委派本地容器来启动一些节点上服务（Kubelet ,Docker）。

　　正如我们在pod的生命周期中讨论的，Replication Controller只会对那些RestartPolicy = Always的Pod的生效，（RestartPolicy的默认值就是Always）,Replication Controller 不会去管理那些有不同启动策略pod如我们在issue #503讨论的，我们希望在将来别的控制器被加入到Kubernete中来管理一些例如负载阿，测试等相关功能。

　　Replication Controller永远不会自己关闭，但是，我们并不希望Replication Controller成为一个长久存在的服务。服务可能会有多个Pod组成，这些Pod又被多个Replication Controller控制着，我们希望Replication Controller 会在服务的生命周期中被删除和新建（例如在这些pod中发布一个更新），对于服务和用户来说，Replication Controller是通过一种无形的方式来维持着服务的状态。

5、node

　　Node是Pod真正运行的主机，可以物理机，也可以是虚拟机。为了管理Pod，每个Node节点上至少要运行container runtime（比如docker或者rkt）、kubelet和kube-proxy服务。

6、replicaset

　　ReplicaSet是下一代复本控制器。ReplicaSet和 Replication Controller之间的唯一区别是现在的选择器支持。Replication Controller只支持基于等式的selector（env=dev或environment!=qa），但ReplicaSet还支持新的，基于集合的selector（version in (v1.0, v2.0)或env notin (dev, qa)）。在试用时官方推荐ReplicaSet。

　　大多数kubectl支持Replication Controller的命令也支持ReplicaSets。rolling-update命令有一个例外 。如果您想要滚动更新功能，请考虑使用Deployments。此外， rolling-update命令是必须的，而Deployments是声明式的，因此我们建议通过rollout命令使用Deployments。

　　虽然ReplicaSets可以独立使用，但是今天它主要被 Deployments 作为协调pod创建，删除和更新的机制。当您使用Deployments时，您不必担心管理他们创建的ReplicaSets。Deployments拥有并管理其ReplicaSets。

7、service

　　Kubernetes Pod是平凡的，它门会被创建，也会死掉（生老病死），并且他们是不可复活的。 ReplicationControllers动态的创建和销毁Pods(比如规模扩大或者缩小，或者执行动态更新)。每个pod都由自己的ip，这些IP也随着时间的变化也不能持续依赖。这样就引发了一个问题：如果一些Pods（让我们叫它作后台，后端）提供了一些功能供其它的Pod使用（让我们叫作前台），在kubernete集群中是如何实现让这些前台能够持续的追踪到这些后台的？

答案是：Service

　　Kubernete Service 是一个定义了一组Pod的策略的抽象，我们也有时候叫做宏观服务。这些被服务标记的Pod都是（一般）通过label Selector决定的（下面我们会讲到我们为什么需要一个没有label selector的服务）。举个例子，我们假设后台是一个图形处理的后台，并且由3个副本。这些副本是可以相互替代的，并且前台不需要关心使用的哪一个后台Pod，当这个承载前台请求的pod发生变化时，前台并不需要知道这些变化，或者追踪后台的这些副本，服务是这些pod的集合。

　　对于Kubernete原生的应用，Kubernete提供了一个简单的Endpoints API，这个Endpoints api的作用就是当一个服务中的pod发生变化时，Endpoints API随之变化，对于哪些不是原生的程序，Kubernetes提供了一个基于虚拟IP的网桥的服务，这个服务会将请求转发到对应的后台pod。

8、volume

　　容器中的磁盘的生命周期是短暂的，这就带来了一系列的问题，第一，当一个容器损坏之后，kubelet 会重启这个容器，但是文件会丢失-这个容器会是一个全新的状态，第二，当很多容器在同一Pod中运行的时候，很多时候需要数据文件的共享。Kubernete Volume解决了这个问题。

9、pv&pvc&storageclass

　　PersistentVolume（PV）是集群中已由管理员配置的一段网络存储。 集群中的资源就像一个节点是一个集群资源。 PV是诸如卷之类的卷插件，但是具有独立于使用PV的任何单个pod的生命周期。 该API对象捕获存储的实现细节，即NFS，iSCSI或云提供商特定的存储系统。
　　PersistentVolumeClaim（PVC）是用户存储的请求。 它类似于pod。 Pod消耗节点资源，PVC消耗光伏资源。 荚可以请求特定级别的资源（CPU和内存）。 权利要求可以请求特定的大小和访问模式（例如，可以一旦读/写或只读许多次安装）。
　　虽然PersistentVolumeClaims允许用户使用抽象存储资源，但是常见的是，用户需要具有不同属性（如性能）的PersistentVolumes，用于不同的问题。 群集管理员需要能够提供多种不同于PersistentVolumes的PersistentVolumes，而不仅仅是大小和访问模式，而不会使用户了解这些卷的实现细节。 对于这些需求，存在StorageClass资源。

　　StorageClass为管理员提供了一种描述他们提供的存储的“类”的方法。 不同的类可能映射到服务质量级别，或备份策略，或者由群集管理员确定的任意策略。 Kubernetes本身对于什么类别代表是不言而喻的。 这个概念有时在其他存储系统中称为“配置文件”。

10、deployment

　　Deployment为Pod和Replica Set（下一代Replication Controller）提供声明式更新。

　　你只需要在Deployment中描述你想要的目标状态是什么，Deployment controller就会帮你将Pod和Replica Set的实际状态改变到你的目标状态。你可以定义一个全新的Deployment，也可以创建一个新的替换旧的Deployment。

　　一个典型的用例如下：

• 使用Deployment来创建ReplicaSet。ReplicaSet在后台创建pod。检查启动状态，看它是成功还是失败。
• 然后，通过更新Deployment的PodTemplateSpec字段来声明Pod的新状态。这会创建一个新的ReplicaSet，Deployment会按照控制的速率将pod从旧的ReplicaSet移动到新的ReplicaSet中。
• 如果当前状态不稳定，回滚到之前的Deployment revision。每次回滚都会更新Deployment的revision。
• 扩容Deployment以满足更高的负载。
• 暂停Deployment来应用PodTemplateSpec的多个修复，然后恢复上线。
• 根据Deployment 的状态判断上线是否hang住了。
• 清除旧的不必要的ReplicaSet。

11、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）

　　从上面的应用场景可以发现，StatefulSet由以下几个部分组成：

• 用于定义网络标志（DNS domain）的Headless Service
• 用于创建PersistentVolumes的volumeClaimTemplates
• 定义具体应用的StatefulSet

　　StatefulSet中每个Pod的DNS格式为statefulSetName-{0..N-1}.serviceName.namespace.svc.cluster.local，其中

• serviceName为Headless Service的名字
• 0..N-1为Pod所在的序号，从0开始到N-1
• statefulSetName为StatefulSet的名字
• namespace为服务所在的namespace，Headless Servic和StatefulSet必须在相同的namespace
• .cluster.local为Cluster Domain，

12、daemonset

　　DaemonSet保证在每个Node上都运行一个容器副本，常用来部署一些集群的日志、监控或者其他系统管理应用。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

13、job

　　Job负责批量处理短暂的一次性任务 (short lived one-off tasks)，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。

　　Kubernetes支持以下几种Job：

• 非并行Job：通常创建一个Pod直至其成功结束
• 固定结束次数的Job：设置.spec.completions，创建多个Pod，直到.spec.completions个Pod成功结束
• 带有工作队列的并行Job：设置.spec.Parallelism但不设置.spec.completions，当所有Pod结束并且至少一个成功时，Job就认为是成功

　　根据.spec.completions和.spec.Parallelism的设置，可以将Job划分为以下几种pattern：

Job类型	使用示例	行为	completions	Parallelism
一次性Job	数据库迁移	创建一个Pod直至其成功结束	1	1
固定结束次数的Job	处理工作队列的Pod	依次创建一个Pod运行直至completions个成功结束	2+	1
固定结束次数的并行Job	多个Pod同时处理工作队列	依次创建多个Pod运行直至completions个成功结束	2+	2+
并行Job	多个Pod同时处理工作队列	创建一个或多个Pod直至有一个成功结束	1	2+

 

 

14、ingress

　　通常情况下，service和pod的IP仅可在集群内部访问（四层）。集群外部的请求需要通过负载均衡转发到service在Node上暴露的NodePort上，然后再由kube-proxy将其转发给相关的Pod。

而Ingress就是为进入集群的请求提供路由规则的集合（七层）。

　　Ingress可以给service提供集群外部访问的URL、负载均衡、SSL终止、HTTP路由等。为了配置这些Ingress规则，集群管理员需要部署一个Ingress controller，它监听Ingress和service的变化，并根据规则配置负载均衡并提供访问入口。

 

 

 

 

Ingress可以给service提供集群外部访问的URL、负载均衡、SSL终止、HTTP路由等。为了配置这些Ingress规则，集群管理员需要部署一个Ingress controller，它监听Ingress和service的变化，并根据规则配置负载均衡并提供访问入口。