集群资源分布：

主要分为三种

• 名称级别分布
  只在此名称级别下生效。例如k8s本身的系统组件是放在它本身的kube-system下的，因此我们在执行kubectl get pod -n default指令时就看不见系统本身的组件。
• 集群级别
  不管在什么名称空间下，我在全局查询的过程中都可以看到，也就是说我们在定义的时候不指定集群，给他赋予一个全局访问的权限。
• 元数据型
  给我们提供一个指标，通过指标进行操作

k8s中所有的内容都被抽象为资源，资源实例化以后，叫做对象

k8s中有哪些资源

名称空间级别：

• 工作负载型资源(workload)：Pod（特点共享网络栈和数据卷）、ReplicaSet（RS是调度器，通过标签的选择，控制pod运行的副本数）、Deployment（通过对rs的创建对运行副本数进行控制）、StatefulSet（主要是为了有状态服务建立的控制器）、DaemonSet（在每个节点都运行一个pod组件）、Job、CronJob(ReplicationController在v1.11版本被废弃)
• 服务发现及负载均衡型资源(ServiceDiscoveryLoadBalance):Service、Ingress、…
• 配置与存储型资源：Volume(存储卷)、CSI(容器存储接口,可以扩展各种各样的第三方存储卷)
• 特殊类型的存储卷：ConfigMap(当配置中心来使用的资源类型)、Secret(保存敏感数据)、DownwardAPI(把外部环境中的信息输出给容器)

集群级资源：

• Namespace、Node、Role、ClusterRole、RoleBinding、ClusterRoleBinding

元数据型资源：

• HPA、PodTemplate、LimitRange

资源清单

当我们在创建一个符合我们预期期望的pod文件时，一般使用yaml格式的晚间来创建，这样的yaml文件被称为资源清单。

简单说明：

是一个可读性高，用来表达数据序列的格式。YAML 的意思其实是：仍是一种标记语言，但为了强调这种语言以数据做为中心，而不是以标记语言为重点。

基本语法：

• 缩进时不允许使用Tab键，只允许使用空格
• 缩进的空格数目不重要，只要相同层级的元素左侧对齐即可
• # 标识注释，从这个字符一直到行尾，都会被解释器忽略

YAML 支持的数据结构对象：

• 键值对的集合，又称为映射（mapping）/ 哈希（hashes） / 字典（dictionary）对象的一组键值对，使用冒号结构表示。
• 数组：一组按次序排列的值，又称为序列（sequence） / 列表（list）一度连限次开头的行。
• 纯量（scalars）：单个的、不可再分的值对象类型：对象的一组键值对，使用冒号结构表示

当我们使用yaml文件构建pod需要使用的属性如下：

使用资源清单构建一个pod

首先，vim pod.yaml建立一个yaml文件

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: test-pod
  labels:
    app: mytest
    version: v1
spec:
  containers:
  - name: test01
    image: nginx:latest
  - name: test02
    image: nginx:latest

我们创建一个pod这里面包含两个基于nginx镜像的容器，运行一下试试：kubectl apply -f pod.yaml创建成功

但是我们发现status出现了错误CrashLoopBackOff，那么遇见错误应该怎么解决呢

错误解决思路

当我们遇到错误的时候，我们当然可以通过百度等搜索错误原因，但是就拿我来说，我经常会出现一些错误，网上当然可以搜到结果，但是有很多解决方法都不适用于我的错误，那么怎么去培养独立查找错误原因的能力呢？

在这里我们出现了一个错误，我们要首先看pod的详细信息

kubectl describe pod test-pod（pod的名字）

我们可以看出来第二个容器卡住了

test01的状态良好，test02出现了错误

我们再来查询容器二的日志

kubectl log test-pod -c test02

问题根源出现了，80端口被占用，那么我们去修改一下yaml文件删除掉容器二看看可以不可以。

成功！

容器的生命周期

为了更好的使用和检测k8s我们需要对容器的生命周期有更深的理解

首先我们的kubectl向我们的api接口发送指令之后，kubeapi会通过etcd调度kubelet，再由kubelet去操作cri，CRI去完成容器的环境初始化，在初始化的过程中会先启动一个pause容器这个容器给我们提供了网络和存储卷共享的。然后去初始化多个容器，初始化完成后会启动一个或多个Main C容器，该容器启动的时候会使用一个start命令来启动，在结束的时候也能通过stop命令来结束结束，在过程中会有readness和liveness的参与，readness是用来探测就绪检测的，只有检测成功的时候，才会显示running状态，这时候就开始运行了，liveness是一个伴随running全过程的，在这个过程中，如果出现和之前的readness检测不相符的结果时，结束或重启容器，并返回error的值，（0是正常退出，非零是错误）

那么我们知道，pod主要分为两种，自主式pod和控制器管理的pod，他们的主要区别在哪里呢，体现在生命周期的区别上，自主式pod当他退出的时候，他的生命就已经结束，控制器管理的pod则不同，管理器的作用就是控制pod的具体行为和状态，他会控制pod的运行副本数量，当一个进程死掉以后会有一个新的pod补上。

刚刚我们所部属的pod实际上是一个自主式的pod，那么我们应该怎样去给他加上控制器呢？

控制器

控制器类型：

1. ReplicationController和ReplicasSet
   ReplicationController（RC）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 。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（通过标签进行选择）
2. Deployment
   Deployment 为 Pod 和 ReplicaSet 提供了一个声明式定义 (declarative) 方法，用来替代以前的ReplicationController 来方便的管理应用。那么什么叫做声明式定义，与他相对的是命令式，命令式编程主要侧重于如何实现程序，就像我们刚接触编程的时候那样，我们需要把程序的实现过程按照逻辑结果一步步写下来；与之相对应的是声明式编程：他侧重于定义想要什么，然后告诉计算机/引擎，并让其自动去实现。Deployment是通过管理rs实现管理pod。
3. DaemonSet
   DaemonSet确保全部或者一些Node 上运行一个 Pod 的副本，调度的选择可以通过标签的方式进行决定，比如在一定的node上运行一些node。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。
4. StateFulSet
   为了解决有状态服务问题，拥有稳定的持久化存储和稳定的网络标识，pod重新调度后还是能访问到相同的持久化的数据中，并且podname和hostname不变。另外一个特点是有序，有序进行部署，删除，扩展，收缩。
5. Job/CronJob
   Job：适用于处理批处理任务，如果在使用job的过程中如果没有以0 的方式，就会被重新执行该程序。CornJob是在特定的时间循环创建Job。创建周期性处理任务。
6. Horizontal Pod Autoscalling(HPA)
   应用的资源使用率通常都有高峰和低谷的时候，如何削峰填谷，提高集群的整体资源利用率，让service中的Pod个数自动调整呢？这就有赖于Horizontal Pod Autoscaling了，顾名思义，使Pod水平自动缩放。

使用ReplicaSet

我们首先来尝试使用一下ReplicaSet

vim Pod.yaml
#在文件中写入

apiVersion: extensions/v1beta1
kind: ReplicaSet
metadata:
  name: frontend
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      tier: frontend
  template:
    metadata:
      labels:
        tier: frontend
    spec:
      containers:
      - name: test03
        image: doggymo/javaweb:v1
        env:
        - name: GET_HOSTS_FROM
          value: dns
        ports:
        - containerPort: 8080

#保存退出后执行：
kubectl apply -f Pod.yaml

我们删除多余的容器再来查看一下，我们可以发现这些pod下面是存在标签的：

我们发现这正符合我们之前学过的，RS可以支持集合式的sector，通过标签的方式进行处理操作。

当我们手动修改其中一个标签的时候，我们发现又重新生成一个标签为原标签的pod，也就更加证明RS是通过标签来监控pod副本数量的。也就是之前我们的yaml文件中matchLabels属性，就是用来监视那些是自己管辖之下的pod

使用Deployment

apiVersion: extensions/v1beta1
kind: Deployment
metadata:
  name: nginx-deployment
spec:
  replicas: 3
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nginx
    spec:
      containers:
      - name: nginx
        image: nginx:1.7.9
        ports:
        - containerPort: 80

下图中哪个容器创建中的pod最后也正常生成了。

由此可见，其实我们的deployment是通过管理rs实现对pod的控制。

我们之前说过deployment控制器更方便进行扩容，如何来实现扩容呢

我们可以看到nginx-deployment下的pod增多了，但是rs还是之前的rs只不过容量大了而已。真的是非常方便。

我们之前发现在k8s中，每次删除一个pod时，虽然有资源管理器帮助我们构建新的pod但是IP和name却总是会改变，这在我们的访问过程中是非常不友好的，为了解决这个问题，我们需要开始学习SVC

service（SVC）

什么是SVC？

SVC定义了这样一种抽象：一个pod的逻辑分组，一种可以访问它们的策略 —— 通常称为微服务。这一组pod被service访问通常是通过sector标签来实现

Service能够提供负载均衡的能力，但是在使用上有以下限制：

• 只提供 4 层负载均衡能力，而没有 7 层功能，但有时我们可能需要更多的匹配规则来转发请求，这点上 4 层负载均衡是不支持的

service的类型：

Service 在 K8s 中有以下四种类型

• ClusterIP：默认类型，自动分配一个仅 Cluster 内部可以访问的虚拟 IP
• NodePort：在 ClusterIP 基础上为 Service 在每台机器上绑定一个端口，这样就可以通过: NodePort 来访问该服务
• LoadBalancer：在 NodePort 的基础上，借助 cloud provider 创建一个外部负载均衡器，并将请求转发到: NodePort
• ExternalName：把集群外部的服务引入到集群内部来，在集群内部直接使用。没有任何类型代理被创建，这只有 kubernetes 1.7 或更高版本的 kube-dns 才支持

这是ClusterIP模式的图像，自动分配一个进内部访问的虚拟ip 但是只能被内部所访问，被外部是无法访问的。

NodePort模式一种常用的暴露svc服务的一种方式：
是把每一个node分配一个端口然后对每一个<nodeip:port>进行访问然后通过匹配svc的标签对相应的该node下的pod进行访问。

在nodeport的基础上，这里的前端的负载均衡器不需要自己去设置，只需要引入云供应商提供的接口即可完成。

客户端访问流程

这张图也就是一个我们客户端访问的流程图，首先监听我们的服务和断点是通过我们的apiserver来实现的，通过kube-proxy来监控，他通过匹配pod的信息，把它写入到iptables 的规则里面去，当客户端想访问我们的svc的时候其实访问的就是我们的iptables规则和导向后端的节点信息

svc实现

首先我们先来根据资源清单生成pod

ClusterIP实现

随后我们使用相同的方式建立一个ClusterIP

vim myweb-service.yaml
#下面是文件内容
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
    name: myapp
    namespace: defaultspec:  
  type: ClusterIP  
  selector:    
    app: myapp    
    release: stabel  
  ports:  
  - name: http
    port: 8080  
    targetPort: 8080

创建yaml文件

我们可以发现，svc已经创建成功

这个时候我们查询一下我们的ipvsadm，可以看到，当访问该ip是默认连接下面三个pod的ip地址

nodeport实现

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: myapp
  namespace: default
spec:
  type: NodePort
  selector:
    app: myapp
    release: stabel
  ports:
  - name: http
    port: 80
    targetPort: 8080

这时候我们去外部网络访问：

成功访问到我的项目，这样就完成了k8s集群对项目的配置。