脚本宝典收集整理的这篇文章主要介绍了Kubernetes基础概念，脚本宝典觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。

应用部署方式演变

在部署应用程序的方式上，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

容器化部署方式给带来很多的便利，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，怎么样做到横向扩展容器数量

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，就产生了一些容器编排的软件：

• 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

kubernetes简介

kubernetes具有以下特性：

• 服务发现和负载均衡 Kubernetes 可以使用 DNS 名称或自己的 IP 地址公开容器，如果进入容器的流量很大， Kubernetes 可以负载均衡并分配网络流量，从而使部署稳定。

• 存储编排 Kubernetes 允许你自动挂载你选择的存储系统，例如本地存储、公共云提供商等。

• 自动部署和回滚 你可以使用 Kubernetes 描述已部署容器的所需状态，它可以以受控的速率将实际状态 更改为期望状态。例如，你可以自动化 Kubernetes 来为你的部署创建新容器， 删除现有容器并将它们的所有资源用于新容器。

• 自动完成装箱计算 Kubernetes 允许你指定每个容器所需 CPU 和内存（Ram）。 当容器指定了资源请求时，Kubernetes 可以做出更好的决策来管理容器的资源。

• 自我修复 Kubernetes 重新启动失败的容器、替换容器、杀死不响应用户定义的 运行状况检查的容器，并且在准备好服务之前不将其通告给客户端。

• 密钥与配置管理 Kubernetes 允许你存储和管理敏感信息，例如密码、OAuth 令牌和 ssh 密钥。 你可以在不重建容器镜像的情况下部署和更新密钥和应用程序配置，也无需在堆栈配置中暴露密钥。

组件架构

控制平面组件（Control Plane components）

控制平面的组件对集群做出全局决策(比如调度)，以及检测和响应集群事件（例如，当不满足部署的 replicas 字段时，启动新的 pod）。

控制平面组件可以在集群中的任何节点上运行。 然而，为了简单起见，设置脚本通常会在同一个计算机上启动所有控制平面组件， 并且不会在此计算机上运行用户容器。 请参阅使用 kubeadm 构建高可用性集群 中关于多 VM 控制平面设置的示例。

kube-apiserver

API 服务器是 Kubernetes 控制面的组件， 该组件公开了 Kubernetes API。 API 服务器是 Kubernetes 控制面的前端。

Kubernetes API 服务器的主要实现是 kube-apiserver。 kube-apiserver 设计上考虑了水平伸缩，也就是说，它可通过部署多个实例进行伸缩。 你可以运行 kube-apiserver 的多个实例，并在这些实例之间平衡流量。

etcd

etcd 是兼具一致性和高可用性的键值数据库，可以作为保存 Kubernetes 所有集群数据的后台数据库。

您的 Kubernetes 集群的 etcd 数据库通常需要有个备份计划。

要了解 etcd 更深层次的信息，请参考 etcd 文档。

kube-scheduler

控制平面组件，负责监视新创建的、未指定运行节点（node）的 Pods，选择节点让 Pod 在上面运行。

调度决策考虑的因素包括单个 Pod 和 Pod 集合的资源需求、硬件/软件/策略约束、亲和性和反亲和性规范、数据位置、工作负载间的干扰和最后时限。

kube-controller-manager

在主节点上运行 控制器 的组件。

从逻辑上讲，每个控制器都是一个单独的进程， 但是为了降低复杂性，它们都被编译到同一个可执行文件，并在一个进程中运行。

这些控制器包括:

• 节点控制器（Node Controller）: 负责在节点出现故障时进行通知和响应

• 任务控制器（Job controller）: 监测代表一次性任务的 Job 对象，然后创建 Pods 来运行这些任务直至完成

• 端点控制器（Endpoints Controller）: 填充端点(Endpoints)对象(即加入 Service 与 Pod)

• 服务帐户和令牌控制器（Service Account & Token Controllers）: 为新的命名空间创建默认帐户和 API 访问令牌

cloud-controller-manager

云控制器管理器是指嵌入特定云的控制逻辑的 控制平面组件。 云控制器管理器允许您链接集群到云提供商的应用编程接口中， 并把和该云平台交互的组件与只和您的集群交互的组件分离开。

cloud-controller-manager 仅运行特定于云平台的控制回路。 如果你在自己的环境中运行 Kubernetes，或者在本地计算机中运行学习环境， 所部署的环境中不需要云控制器管理器。

与 kube-controller-manager 类似，cloud-controller-manager 将若干逻辑上独立的 控制回路组合到同一个可执行文件中，供你以同一进程的方式运行。 你可以对其执行水平扩容（运行不止一个副本）以提升性能或者增强容错能力。

下面的控制器都包含对云平台驱动的依赖：

• 节点控制器（Node Controller）: 用于在节点终止响应后检查云提供商以确定节点是否已被删除

• 路由控制器（Route Controller）: 用于在底层云基础架构中设置路由

• 服务控制器（Service Controller）: 用于创建、更新和删除云提供商负载均衡器

Node 组件

节点组件在每个节点上运行，维护运行的 Pod 并提供 Kubernetes 运行环境。

kubelet

一个在集群中每个节点（node）上运行的代理。 它保证容器（containers）都 运行在 Pod 中。

kubelet 接收一组通过各类机制提供给它的 PodSPEcs，确保这些 PodSpecs 中描述的容器处于运行状态且健康。 kubelet 不会管理不是由 Kubernetes 创建的容器。

kube-Proxy

kube-PRoxy 是集群中每个节点上运行的网络代理， 实现 Kubernetes 服务（Service） 概念的一部分。

kube-proxy 维护节点上的网络规则。这些网络规则允许从集群内部或外部的网络会话与 Pod 进行网络通信。

如果操作系统提供了数据包过滤层并可用的话，kube-proxy 会通过它来实现网络规则。否则， kube-proxy 仅转发流量本身。

脚本宝典总结

以上是脚本宝典为你收集整理的Kubernetes基础概念全部内容，希望文章能够帮你解决Kubernetes基础概念所遇到的问题。

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