控制节点：

ApiServer : 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

Scheduler : 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 : 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

Etcd ：负责存储集群中各种资源对象的信息(默认的数据库，自己可以配置修改的，比如配mysql)

工作节点Node:

Kubelet : 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

KubeProxy : 负责提供集群内部的服务发现和负载均衡

Docker : 负责节点上容器的各种操作

大致工作原理

kubectl 和web UI接入我们master节点后，scheduler调度器将任务交给api server， 通过api server 把任务写入 etcd 存储服务器,然后交给node节点执行

控制器，它们就是维护我们的副本的数目的或者叫做我们的期望值的，一旦它的副本数不满足我们的期望值，replication controller就会将它改写成 我们的期望值(创建或删除Pod数)

以安装nginx服务说明K8S组件调用关系：

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

1. 一个nginx服务的安装请求会首先被发送到master节点的apiServer组件

2. apiServer组件会调用scheduler组件来决定到底应该把这个服务安装到哪个node节点上

在此时，Scheduler调度器会从etcd中读取各个node节点的信息，然后按照一定的算法进行选择，并将结果告知apiServer，分发给那个node

3. apiServer调用controller-manager(控制器)去调度Node节点安装nginx服务

4. kubelet接收到指令后，会通知docker，然后由docker来启动一个nginx的pod

pod是kubernetes的最小操作单元，容器必须跑在pod中，此时nginx服务就已经跑起来了。

5. 一个nginx服务就运行了，如果需要访问nginx，就需要通过kube-proxy来对pod产生访问的代理

4.2 K8s 核心组件详细说明

• 核心组件说明

#控制器，它们就是维护我们的副本的数目的或者叫做我们的期望值的，一旦它的副本数不满足我们的期望值，replication controller就会将它改写成 我们的期望值

api 一切服务的访问入口，压力很大，为了减轻压力，每个请求下面就可以生成缓存

etcd 是 paxos 键值对采用go 语言编写的键值对 数据库。

etcd 的官方 将它 定位成一个 可信赖的分布式键值存储服务器，它能够为整个分布式集群存储一些关键数据，协助分布式集群的正常运转。

可信赖：本身可以完成集群化

分布式：扩容缩非常方便

正常运转：保存我们的整个分布式集群的需要持久化的配置文件、配置信息，一旦我们的集群死亡后，我们可以借助到etcd 里面的一些信息，进行数据恢复

ectd 里面有2个版本，一个是 v2版，一个是v3版。v2版会将数据全部写入 内存中，v3 版本会引入本地卷的持久化操作(关机以后并不会造成数据损坏)

推荐使用kubernetes 集群中etcd v3,

V1.11包含之前自带的的etcd是不支持V3的。

ETCD 键值数据库 是基于HTTP，进行的C/S开发的，

他有 这些组件

Raft:存储我们的读写信息的(所有的信息都存在这里)

WAL:预写日志：为了防止Raft里面的信息出现损坏，还有WAL预写日志

（如果想对里面的数据进行更改，需要先生成一个日志，WAL先存一下，并且会定时的对这些日志进行完整的备份[完整+临时备份]）

Entry:

Snapshot:日志备份{完整备份+增量备份}

node 节点：安装 kubelet 、kube proxy、 container(Docker)

在Node节点上实现Pod网络代理，维护网络规则和四层负载均衡工作。

kubelet：会跟我们的CRI（C 容器；R 运行环境; I 接口）—这里就是我们的Dokcer表现形式 。它会和我们的Docker进行交互，操作Docker去创建对应的容器[就是Kubelet维持我们Pod的生命周期]

Kube proxy:相当于SVC，可以进行负载操作。也就意味着如何实现Pod与Pod之间如何访问，包括负载均衡。它的默认操作时firewall，操作防火墙，实现对Pod的映射。(新版本中还支持IPVS 实现负载均衡)

总结这些节点

api server:所有服务访问统一入口

CrontrollerManager:维持副本期望数

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:负责写入规则至iptables(firewall)、ipvs(负载均衡) 实现服务映射访问的

• 其它组件介绍

#CoreDNS :

可以为集群中的svc 创建一个域名IP的对应关系解析

#Dashboard:

给k8s提供一个B/S 结构访问体系

#Ingress controller：

官方实现了四层代理，Ingress 可以实现七层代理

#Federation:

提供一个可以跨越集群中心多k8s 统一管理功能

#Prometheus：

提供k8s 集群的监控能力

#ELK:

提供k8s 集群日志 统一 分析接入平台

5. K8s 核心概念

5.1 Master 集群控制节点

• 每个集群至少一个master节点负责集群的管理

5.2 Node 工作负载节点

• 由masster 分配容器到这些node节点上，然后node 节点上的docker 负责容器运行

5.3 Pod kubernetes的最小控制单元

• **自主式pod **

Pod是在K8s集群中运行部署应用或服务的最小单元(原子单元)，它是可以支持多容器的。

只要我们定义了一个Pod,它就会自动启动一个容器—pause的网络栈。也就意味着同一个Pod 容器间的端口不能冲突

一个Pod里封装了很多个容器，他们共用一个pause，共用存储卷

• 

5.4 Controller 控制器Pod

• 控制器，通过它来实现对pod的管理，比如启动pod、停止pod、伸缩pod的数量等等

• K8S内核提供了众多的pod控制器，常用的有:

Deployment 部署(暴露在最外面的)

DaemonSet 要求每一个运行节点都启动一个

ReplicaSet

StatefulSet

Job

Cronjob

5.4.1 复制控制器（Replication Controller，RC）— 确保预期的Pod副本数量

• RC 控制器

Replication Control1er 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 ReplicationControl1e

5.4.2 副本集（Replica Set，RS）— 确保预期的Pod副本数量

• RS副本集

ReplicaSet跟Replication Controller没有本质的不同，只是名字不一样，并且ReplicaSet支持集合式的selector

虽然ReplicaSet可以独立使用，但一般还是建议使用

Deployment来自动管理ReplicaSet ,这样就无需担心跟其他机制的不兼容问题（比如 ReplicaSet不支持rolling update {滚动更新}但 Deployment支持)

• 

5.4.3 HPA

• HPA

HPA监控我们的RS，当我们的CPU达到80后（CPU>=80）,他就会新建Pod,最多创建10个，最少保留2个。

如果高于80，就创建，小于80不在创建。

• 

5.4.4 StatefulSet —为了解决有状态服务的问题

• 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:

1.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

2.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

3.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О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

4.有序收缩,有序删除（即从N-1到0>

5.4.5 部署(Deployment)

• Deployment

DaemonSet确保全部(或者一些)Node 上运行一个Pod 的副本。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

运行集群存储daemon，例如在每个Node 上运行glusterd、cepho.

在每个Node上运行日志收集daemon，例如fluentd、logstash。

在每个Node上运行监控daemon，例如Prometheus Node Exporter

5.4.6 Job、Cron Job 负责批处理任务

• Job、Cron Job

Job 负责批处理任务，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

Cron Job管理基于时间的 Job，即:

在给定时间点只运行一次

周期性地在给定时间点运行

5.5 服务发现（Service）

• pod 对外服务的统一入口，可以维护同一类的多个Pod

在K8S里，虽然每个POD都会被分一个单独的IP地址，但这个IP地址会随着POD的销毁而消失，Service 就是来解决这个问题的核心概念

一个service 可以看作一组提供相同服务的Pod的对外访问接口

Service 作用于哪些Pod 是通过标签选择器来定义的

一个 Service 在 Kubernetes 中是一个 REST 对象，和 Pod 类似。 像所有的 REST 对象一样， Service 定义可以基于 POST 方式，请求 apiserver 创建新的实例。

• 

5.6 Lable 标签

• 标签，用于对Pod进行分类，同一类POD会拥有相同的标签

• 附加到某个资源上，用于关联对象、查询和筛选

给资源打上标签后，可以使用标签选择器过滤指定的标签

标签选择器目前有2个：一个是基于 等值关系(等于、不等于)

一个是 基于集合关系(属于、不属于、存在)

许多资源支持内嵌标签选择器 字段

matchLabels

matchExpressions

一个合法的标签应该是 字母和数字、下划线、虚线"-“、点”." 开头和结尾必须是字母或数字的形式组成。标签值最多63个字符

5.7 Ingress

• Ingress是授权入站连接到达集群服务的规则集合。

• 在K8S集群里，工作在应用层，对外暴露接口。

• 可以调动不同业务域，不同URL访问路径的业务流量

你可以给Ingress配置提供外部可访问的URL、负载均衡、SSL、基于名称的虚拟主机等。用户通过POST Ingress资源到API server的方式来请求ingress。 Ingress controller负责实现Ingress，通常使用负载平衡器，它还可以配置边界路由和其他前端，这有助于以HA方式处理流量。

5.8 NameSpace 命名空间

• 用来隔离pod 的运行环境

随着项目怎多，人员增加，集群规模的扩大，需要一种能够隔离K8S内各种"资源"，都应该有自己的"名称"。

Kubernetes可以使用Namespaces（命名空间）创建多个虚拟集群。

Namespace为名称提供了一个范围。资源的Names在Namespace中具有唯一性。

不同名称空间的内部"资源" ，名称可以相同，相同名称空间内的同种 “资源”，"名称"不能相同

合理的使用K8S的名称空间，使得集群管理员能够更好的对付交付 到K8S里的服务进行分类管理和浏览

K8S里默认存在的名称空间有 default、kube-system、kube-public

查询k8s 里特定"资源" 要带上相应 的名称空间

6.K8S 的网络通讯方式

• K8S 的网络模型 假定了所有POD都在一个可以直接连通的扁平的网络空间(扁平化:所有的POD都可以通过对方的IP互相访问)，在这里GCE(Google Compute Engine) 里面是现成的网络模型.

• K8S假定这个网络模型已经存在，而在私有云里搭建K8S集群，就不能假定这个网络已经存在了。

• 所以，我们需要个网段假设，将不同节点上的Docker容器之间的互相访问先打通，然后在运行Kubernetes

6.1 同一个Pod 内的多个容器之间通讯:localhost

• 同一个Pod 内部通讯，共享一个网络命名空间，共享一个linux协议栈

6.2 各个Pod之间的通讯:Overlay Network

• 不同机器，上面运行的Docker容器IP一定不能冲突，

• 

在k8s中，其实我们的谷歌没有对自己的k8s做了很强定义，它允许我们通过CNI接口，去接入我们自己的想要达到的一个网络方案。

其中Flannel 使我们在k8s里最常用的一种解决网络扁平化的一种方案，符合我们CNI接口。

Flannel是CoreOS团队针对Kubernetes设计的一个网络规划服务，简单来说，它的功能是让集群中的不同节点主机创建的 Docker容器都具有全集群唯一的虚拟IP地址。而且它还能在这些IP地址之间建立一个覆盖网络（Overlay Network)，通过这个覆盖网络，将数据包原封不动地传递到目标容器内。

不同物理机器上面运行的Docker 容器IP一定不能冲突。在Docker里面我们可以修改配置文件，修改网段。那么Flannel是怎么解决的。

这里有2台物理主机，运行了4个Pod。一台物理机上运行了webapp2、webapp1 2个Pod ，另一台物理主机上运行了 webapp3、Backend 2个接点。他们的网络架构是 Backend(前端接点)、webapp1、webapp2、webapp3，所有流量访问到Backend上，它去经过自己的网关去处理，把什么样的请求分配到什么样的服务上。

这样就意味着。webapp2 和backend通讯，就需要跨主机通讯了，以及 webapp3 和backend通讯，就是2个同主机的不同Pod通讯了。2种不同的通信到底如何解决？

最后

自我介绍一下，小编13年上海交大毕业，曾经在小公司待过，也去过华为、OPPO等大厂，18年进入阿里一直到现在。

深知大多数Java工程师，想要提升技能，往往是自己摸索成长，自己不成体系的自学效果低效漫长且无助。

因此收集整理了一份《2024年Java开发全套学习资料》，初衷也很简单，就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友，同时减轻大家的负担。

既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程，基本涵盖了95%以上Java开发知识点，不论你是刚入门Java开发的新手，还是希望在技术上不断提升的资深开发者，这些资料都将为你打开新的学习之门！

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由于文件比较大，这里只是将部分目录截图出来，每个节点里面都包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、讲解视频，并且会持续更新！
要跨主机通讯了，以及 webapp3 和backend通讯，就是2个同主机的不同Pod通讯了。2种不同的通信到底如何解决？

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