【重识云原生】第六章容器6.2.1节——Kubernetes概述
kubernetes，是一个全新的基于容器技术的分布式架构领先方案，是谷歌严格保密十几年的秘密武器--Borg系统的一个开源版本，于2014年9月发布第一个版本，2015年7月发布第一个正式版本，简称k8s。
《重识云原生系列》专题索引：
- 第一章——不谋全局不足以谋一域
- 第二章计算第1节——计算虚拟化技术总述
- 第二章计算第2节——主流虚拟化技术之VMare ESXi
- 第二章计算第3节——主流虚拟化技术之Xen
- 第二章计算第4节——主流虚拟化技术之KVM
- 第二章计算第5节——商用云主机方案
- 第二章计算第6节——裸金属方案
- 第三章云存储第1节——分布式云存储总述
- 第三章云存储第2节——SPDK方案综述
- 第三章云存储第3节——Ceph统一存储方案
- 第三章云存储第4节——OpenStack Swift 对象存储方案
- 第三章云存储第5节——商用分布式云存储方案
- 第四章云网络第一节——云网络技术发展简述
- 第四章云网络4.2节——相关基础知识准备
- 第四章云网络4.3节——重要网络协议
- 第四章云网络4.3.1节——路由技术简述
- 第四章云网络4.3.2节——VLAN技术
- 第四章云网络4.3.3节——RIP协议
- 第四章云网络4.3.4节——OSPF协议
- 第四章云网络4.3.5节——EIGRP协议
- 第四章云网络4.3.6节——IS-IS协议
- 第四章云网络4.3.7节——BGP协议
- 第四章云网络4.3.7.2节——BGP协议概述
- 第四章云网络4.3.7.3节——BGP协议实现原理
- 第四章云网络4.3.7.4节——高级特性
- 第四章云网络4.3.7.5节——实操
- 第四章云网络4.3.7.6节——MP-BGP协议
- 第四章云网络4.3.8节——策略路由
- 第四章云网络4.3.9节——Graceful Restart(平滑重启)技术
- 第四章云网络4.3.10节——VXLAN技术
- 第四章云网络4.3.10.2节——VXLAN Overlay网络方案设计
- 第四章云网络4.3.10.3节——VXLAN隧道机制
- 第四章云网络4.3.10.4节——VXLAN报文转发过程
- 第四章云网络4.3.10.5节——VXlan组网架构
- 第四章云网络4.3.10.6节——VXLAN应用部署方案
- 第四章云网络4.4节——Spine-Leaf网络架构
- 第四章云网络4.5节——大二层网络
- 第四章云网络4.6节——Underlay 和 Overlay概念
- 第四章云网络4.7.1节——网络虚拟化与卸载加速技术的演进简述
- 第四章云网络4.7.2节——virtio网络半虚拟化简介
- 第四章云网络4.7.3节——Vhost-net方案
- 第四章云网络4.7.4节vhost-user方案——virtio的DPDK卸载方案
- 第四章云网络4.7.5节vDPA方案——virtio的半硬件虚拟化实现
- 第四章云网络4.7.6节——virtio-blk存储虚拟化方案
- 第四章云网络4.7.8节——SR-IOV方案
- 第四章云网络4.7.9节——NFV
- 第四章云网络4.8.1节——SDN总述
- 第四章云网络4.8.2.1节——OpenFlow概述
- 第四章云网络4.8.2.2节——OpenFlow协议详解
- 第四章云网络4.8.2.3节——OpenFlow运行机制
- 第四章云网络4.8.3.1节——Open vSwitch简介
- 第四章云网络4.8.3.2节——Open vSwitch工作原理详解
- 第四章云网络4.8.4节——OpenStack与SDN的集成
- 第四章云网络4.8.5节——OpenDayLight
- 第四章云网络4.8.6节——Dragonflow
1. K8S简介
1.1 应用部署的三个时代变革
在部署应用程序的方式上，软件行业主要经历了三个时代：
- 传统部署：互联网早期，会直接将应用程序部署在物理机上
- 优点：简单，不需要其它技术的参与
- 缺点：不能为应用程序定义资源使用边界，很难合理地分配计算资源，而且程序之间容易产生影响；
- 虚拟化部署：可以在一台物理机上运行多个虚拟机，每个虚拟机都是独立的一个环境
- 优点：程序环境不会相互产生影响，提供了一定程度的安全性
- 缺点：增加了操作系统，浪费了部分资源
- 容器化部署：与虚拟化类似，但是共享了操作系统
- 优点：可以保证每个容器拥有自己的文件系统、CPU、内存、进程空间等运行应用程序所需要的资源都被容器包装，并和底层基础架构解耦容器化的应用程序可以跨云服务商、跨Linux操作系统发行版进行部署
1.2 容器管理
为了降低虚拟机造成的物理主机资源浪费，提高物理主机的资源利用率，并能够提供像虚拟机一样良好的应用程序隔离运行环境，便诞生了容器技术。容器管理类似于虚拟机管理，主要用于容器的创建、启动、关闭、删除等容器生命周期的管理。常见的容器管理工具有：
- Docker公司的Docker；
- Alibaba的Pouch；
- LXC、LXD、RKT等等。
容器化部署给软件应用交付带来很多的便利，但是也会出现一些问题，比如说：
- 一个容器故障停机了，怎么样让另外一个容器立刻启动去替补停机的容器；
- 当并发访问量变大的时候，怎么样做到快速地横向扩容；
这些容器管理的问题统称为容器编排问题，为了解决这些容器编排问题，就产生了一系列容器编排软件：
- Swarm：Docker自己的容器编排工具
- Mesos：Apache的一个资源统一管控的工具，需要和Marathon结合使用
- Kubernetes：Google开源的的容器编排工具
各知名容器编排软件的市场份额占比如下图：
1.3 kubernetes诞生背景
kubernetes，是一个全新的基于容器技术的分布式架构领先方案，是谷歌严格保密十几年的秘密武器--Borg系统的一个开源版本，于2014年9月发布第一个版本，2015年7月发布第一个正式版本，简称k8s。
其提供了面向应用的容器集群部署和管理系统。Kubernetes 的目标旨在消除编排物理 / 虚拟计算，网络和存储基础设施的负担，并使应用程序运营商和开发人员完全将重点放在以容器为中心的原语上进行自助运营。Kubernetes 也提供稳定、兼容的基础（平台），用于构建定制化的 workflows 和更高级的自动化任务。 Kubernetes 具备完善的集群管理能力，包括多层次的安全防护和准入机制、多租户应用支撑能力、透明的服务注册和服务发现机制、内建负载均衡器、故障发现和自我修复能力、服务滚动升级和在线扩容、可扩展的资源自动调度机制、多粒度的资源配额管理能力。 Kubernetes 还提供完善的管理工具，涵盖开发、部署测试、运维监控等各个环节。
说起kubernetes，其实也有一段故事。
在Docker公司没有推出Docker容器时，Google公司就已经开始使用容器相关技术，并且也拥有一款属于自己的容器编排工具，随着Docker越来越火热，Docker公司推出了Docker Swarm这款容器编排工具，配合Apache Mesos能达到很好的效果（Mesos主要作用是在分布式计算过程中，对计算机资源进行管理和分配）。
由于Docker Swarm+Apache Mesos抢占了大部分市场，Google公司坐不住了，忽然发现自己内部使用的容器编排工具其实更加优秀和强大，于是利用Go语言对其进行重构，并在2014年进行发布，一经问世Docker Swarm+Apache Mesos的组合就溃不成军，目前整个容器编排工具市场kubernetes占有率稳居第一，高达80%。
需要注意的是，kubernetes能够支持多种容器的编排部署，但默认是Docker容器。
1.4 Kubernetes 是一个平台
Kubernetes 提供了很多的功能，它可以简化应用程序的工作流，加快开发速度。通常，一个成功的应用编排系统需要有较强的自动化能力，这也是为什么 Kubernetes 被设计作为构建组件和工具的生态系统平台，以便更轻松地部署、扩展和管理应用程序。
用户可以使用 Label 以自己的方式组织管理资源，还可以使用 Annotation 来自定义资源的描述信息，比如为管理工具提供状态检查等。
此外，Kubernetes 控制器也是构建在跟开发人员和用户使用的相同的 API 之上。用户还可以编写自己的控制器和调度器，也可以通过各种插件机制扩展系统的功能。
这种设计使得可以方便地在 Kubernetes 之上构建各种应用系统。
1.5 Kubernetes 不是什么
Kubernetes 不是一个传统意义上，包罗万象的 PaaS (平台即服务) 系统。它给用户预留了选择的自由。
- 不限制支持的应用程序类型，它不插手应用程序框架, 也不限制支持的语言 (如 Java, Python, Ruby 等)，只要应用符合 12 因素 即可。Kubernetes 旨在支持极其多样化的工作负载，包括无状态、有状态和数据处理工作负载。只要应用可以在容器中运行，那么它就可以很好的在 Kubernetes 上运行。
- 不提供内置的中间件 (如消息中间件)、数据处理框架 (如 Spark)、数据库 (如 mysql) 或集群存储系统 (如 Ceph) 等。这些应用直接运行在 Kubernetes 之上。
- 不提供点击即部署的服务市场。
- 不直接部署代码，也不会构建您的应用程序，但您可以在 Kubernetes 之上构建需要的持续集成 (CI) 工作流。
- 允许用户选择自己的日志、监控和告警系统。
- 不提供应用程序配置语言或系统 (如 jsonnet)。
- 不提供机器配置、维护、管理或自愈系统。
另外，已经有很多 PaaS 系统运行在 Kubernetes 之上，如 Openshift, Deis 和 Eldarion 等。 您也可以构建自己的 PaaS 系统，或者只使用 Kubernetes 管理您的容器应用。
当然了，Kubernetes 不仅仅是一个 “编排系统”，它消除了编排的需要。Kubernetes 通过声明式的 API 和一系列独立、可组合的控制器保证了应用总是在期望的状态，而用户并不需要关心中间状态是如何转换的。这使得整个系统更容易使用，而且更强大、更可靠、更具弹性和可扩展性。
1.6 K8S功能简介
kubernetes的本质是管理一组服务器集群，它在集群的每个节点上运行特定的程序，以实现对节点中的容器进行管理与调度，目的是实现资源管理的自动化，其主要提供了如下功能：
- 自动恢复：一旦某一个容器崩溃，能够在1秒中左右迅速启动新的容器替代；
- 弹性伸缩：可以根据需要，自动对集群中正在运行的容器数量进行扩容/缩容调整；
- 服务发现：服务可以通过自动发现的机制找到它所依赖的服务；
- 负载均衡：如果一个服务起动了多个容器，能够自动实现请求的负载均衡；
- 版本回退：容器支持版本管理，如果发现新发布的程序版本有问题，可以立即回退到原来的版本；
- 存储编排：可以根据容器自身的需求自动创建存储卷；
2 kubernetes架构简述
Kubernetes 借鉴了 Borg 的设计理念，比如 Pod、Service、Labels 和单 Pod 单 IP 等。Kubernetes 的整体架构跟 Borg 非常像，如下图所示。
2.1 架构图示
一个kubernetes集群主要是由控制节点(master)、工作节点(node)构成，每个节点上都会安装不同的组件，经典的K8S架构图如下：
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；
- kube-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；
- kube-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；
- kube-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 负责维持容器的生命周期，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），默认的容器运行时为 Docker；
- kube-proxy 负责为 Service 提供 cluster 内部的服务发现和负载均衡；
Node(节点)数支持：
- 早期版本管理100台现版本；
- 可以管理2000台，云厂商定制版本支持数量更大；
pod管理支持：
- 早期版本管理1000个
- 现版本管理150000个
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
2.1.1 Master
Master是集群的控制平面，负责集群的决策 ( 管理 )，由以下组件构成：
- Api Server：资源操作的唯一入口，接收用户输入的命令，提供认证、授权、API注册和发现等机制，它是一个RestFul接口，用于接收外部资源请求，是整个集群的统一入口，请求信息交由etcd进行存储
- Scheduler：资源调度器，负责集群资源调度，按照预定的调度策略将Pod调度到相应的node节点上
- ControllerManager：控制管理器，负责维护集群的状态，比如程序部署安排、故障检测、自动扩展、滚动更新等，每个Node节点都会对应一个控制器对其进行管理
- etcd：负责存储集群中各种资源对象的信息，用于保存集群相关数据
2.1.2 Node
Node是集群的数据平面，负责为容器提供运行环境 ( 干活 )，由以下组件构成：
- Kubelet：由Master指派到Node节点中用于管理本机容器的代表，类似于agent， 负责维护容器的生命周期，即通过控制docker，来创建、更新、销毁容器
- Kube Proxy：对该Node节点提供网络代理，负载均衡等操作
- Docker：负责节点上容器的各种操作
2.2 Kubernetes核心技术概念与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metadata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spec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。
- 状态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；那么复本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。
2.2.1 Cluster
Cluster 是计算、存储和网络资源的集合，Kubernetes 利用这些资源运行各种基于容器的应用。
2.2.2 Master
Master 是 Cluster 的大脑，它的主要职责是调度，即决定将应用放在哪里运行。Master 运行 Linux 操作系统，可以是物理机或者虚拟机。为了实现高可用，可以运行多个 Master。
2.2.3 Container
Container（容器）是一种便携式、轻量级的操作系统级虚拟化技术。它使用 namespace 隔离不同的软件运行环境，并通过镜像自包含软件的运行环境，从而使得容器可以很方便的在任何地方运行。
由于容器体积小且启动快，因此可以在每个容器镜像中打包一个应用程序。这种一对一的应用镜像关系拥有很多好处。使用容器，不需要与外部的基础架构环境绑定, 因为每一个应用程序都不需要外部依赖，更不需要与外部的基础架构环境依赖。完美解决了从开发到生产环境的一致性问题。
容器同样比虚拟机更加透明，这有助于监测和管理。尤其是容器进程的生命周期由基础设施管理，而不是被进程管理器隐藏在容器内部。最后，每个应用程序用容器封装，管理容器部署就等同于管理应用程序部署。
其他容器的优点还包括：
- 敏捷的应用程序创建和部署: 与虚拟机镜像相比，容器镜像更易用、更高效。
- 持续开发、集成和部署: 提供可靠与频繁的容器镜像构建、部署和快速简便的回滚（镜像是不可变的）。
- 开发与运维的关注分离: 在构建/发布时即创建容器镜像，从而将应用与基础架构分离。
- 开发、测试与生产环境的一致性: 在笔记本电脑上运行和云中一样。
- 可观测：不仅显示操作系统的信息和度量，还显示应用自身的信息和度量。
- 云和操作系统的分发可移植性: 可运行在 Ubuntu, RHEL, CoreOS, 物理机, GKE 以及其他任何地方。
- 以应用为中心的管理: 从传统的硬件上部署操作系统提升到操作系统中部署应用程序。
- 松耦合、分布式、弹性伸缩、微服务: 应用程序被分成更小，更独立的模块，并可以动态管理和部署 - 而不是运行在专用设备上的大型单体程序。
- 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。
2.2.4 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 中的容器会作为一个整体被 Master 调度到一个 Node 上运行，一个Pod里的所有容器共用一个namespace。
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StatefulSet，本章后面会一一介绍。
2.2.5 节点（Node）
Node 的职责是运行容器应用。Node 由 Master 管理，Node 负责监控并汇报容器的状态，并根据 Master 的要求管理容器的生命周期。Node 运行在 Linux 操作系统，可以是物理机或者是虚拟机。
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。
Node 是 Pod 真正运行的主机，可以是物理机，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。
2.2.6 Controller
管理Pod的工具，kubernetes通过它来管理集群中的Pod。
2.2.7 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。
2.2.8 副本集（ReplicaSet，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。
ReplicaSet 实现了 Pod 的多副本管理。使用 Deployment 时会自动创建 ReplicaSet，也就是说 Deployment 是通过 ReplicaSet 来管理 Pod 的多个副本，我们通常不需要直接使用 ReplicaSet。
2.2.9 部署(Deployment)
Deployment 是最常用的 Controller，比如前面在线教程中就是通过创建 Deployment 来部署应用的。Deployment 可以管理 Pod 的多个副本，并确保 Pod 按照期望的状态运行。
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。
2.2.10 后台支撑服务集（DaemonSet）
DaemonSet 用于每个 Node 最多只运行一个 Pod 副本的场景。正如其名称所揭示的，DaemonSet 通常用于运行 daemon。
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撑K8s集群运行的服务。
2.2.11 StatefuleSet
StatefuleSet 能够保证 Pod 的每个副本在整个生命周期中名称是不变的。而其他 Controller 不提供这个功能，当某个 Pod 发生故障需要删除并重新启动时，Pod 的名称会发生变化。同时 StatefuleSet 会保证副本按照固定的顺序启动、更新或者删除。
K8s在1.3版本里发布了Alpha版的PetSet以支持有状态服务，并从1.5版本开始重命名为StatefulSet。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StatefulSet是用来控制有状态服务，StatefulSet中的每个Pod的名字都是事先确定的，不能更改。StatefulSet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StatefulSet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StatefulSet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。StatefulSet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StatefulSet，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，StatefulSet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。StatefulSet还只在Alpha阶段，后面的设计如何演变，我们还要继续观察。
2.2.12 任务（Job）
Job 用于运行结束就删除的应用。而其他 Controller 中的 Pod 通常是长期持续运行。
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。
2.2.13 服务（Service）
Kubernetes Service 定义了外界访问一组特定 Pod 的方式。Service 有自己的 IP 和端口，并把这个IP和后端的Pod所跑的服务的关联起来。Service 为 Pod 提供了负载均衡。
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使用反向代理作负载均衡，还要进一步解决反向代理的高可用问题。
Service 是应用服务的抽象，通过 labels 为应用提供负载均衡和服务发现。匹配 labels 的 Pod IP 和端口列表组成 endpoints，由 kube-proxy 负责将服务 IP 负载均衡到这些 endpoints 上。
每个 Service 都会自动分配一个 cluster IP（仅在集群内部可访问的虚拟地址）和 DNS 名，其他容器可以通过该地址或 DNS 来访问服务，而不需要了解后端容器的运行。
2.2.14 命名空间（Namespace）
命名空间为K8s集群提供虚拟的隔离作用，K8s集群初始有两个命名空间，分别是默认命名空间default和系统命名空间kube-system，除此以外，管理员可以创建新的命名空间满足需要。
Namespace 可以将一个物理的 Cluster 逻辑上划分成多个虚拟 Cluster，每个 Cluster 就是一个 Namespace。不同 Namespace 里的资源是完全隔离的。Kubernetes 默认创建了两个 Namespace，default和kube-system。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。
2.2.15 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。
2.2.16 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。
2.2.17 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，由K8s集群的使用者即服务的管理员来配置。
2.2.18 ConfigMap
ConfigMap是一种API对象，用来将非加密数据保存到键值对中。可以用作环境变量、命令行参数或者存储卷中的配置文件。
ConfigMap可以将环境变量配置信息和容器镜像解耦，便于应用配置的修改。如果需要存储加密信息时可以使用Secret对象。
2.2.19 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，减少暴露机会。
2.2.20 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。
2.2.21 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。
2.2.22 Label
Label 是识别 Kubernetes 对象的标签，以 key/value 的方式附加到对象上（key 最长不能超过 63 字节，value 可以为空，也可以是不超过 253 字节的字符串）。
Label 不提供唯一性，并且实际上经常是很多对象（如 Pods）都使用相同的 label 来标志具体的应用。
Label 定义好后其他对象可以使用 Label Selector 来选择一组相同 label 的对象（比如 ReplicaSet 和 Service 用 label 来选择一组 Pod）。Label Selector 支持以下几种方式：
- 等式，如 app=nginx 和 env!=production
- 集合，如 env in (production, qa)
- 多个 label（它们之间是 AND 关系），如 app=nginx,env=test
2.2.23 Annotations
Annotations 是 key/value 形式附加于对象的注解。不同于 Labels 用于标志和选择对象，Annotations 则是用来记录一些附加信息，用来辅助应用部署、安全策略以及调度策略等。比如 deployment 使用 annotations 来记录 rolling update 的状态。
2.3 容器控制流程简述
如下图所示：
首先要明确，一旦kubernetes环境启动之后，master和node都会将自身的信息存储到etcd数据库中。Kubelet作为Node节点的核心，接收并处理来自Master中Controller Manager的操作。
- 当有请求到来时，API Server会先交由etcd进行存储，存储完成后API Server将进行下一步操作
- API Server通知Scheduler进行资源调度，调度完成后将调度结果返回给API Server
- API Server通知Controller Manager根据Scheduler指定的调度结果对特定Node节点的Kubelet发出指令
- Kubelet收到指令后，会将指令交由Container Runtime进行执行
Container Runtime是指容器运行时环境，是负责运行容器的软件。kubernetes支持的容器运行环境非常多：Docker、Containerd、cri-o等任何实现k8s容器运行环境接口的软件均可被k8s作为Container Runtime。
参考链接
k8s基础知识和概念_蒲公英的秘密的技术博客_51CTO博客
k8s基础介绍（详细）_南柯一梦，笑谈浮生的博客-CSDN博客_k8s基础
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