kubernetes内部组件工作原理 http://dockone.io/article/5108
一、Master
Master是整个集群的控制中心，kubernetes的所有控制指令都是发给master，它负责具体的执行过程。一般我们会把master独立于一台物理机或者一台虚拟机，它的重要性不言而喻。
master上有这些关键的进程：
Kubernetes API Server（kube-apiserver)，提供了HTTP Rest接口关键服务进程，是所有资源增、删、改、查等操作的唯一入口，也是集群控制的入口进程。
Kubernetes Controller Manager(kube-controlker-manager)，是所有资源对象的自动化控制中心，可以理解为资源对象的大总管。
Kubernetes Scheduler(kube-scheduler)，负责资源调度（pod调度）的进程，相当于公交公司的“调度室”。
etcd Server，kubernetes里所有资源对象的数据都是存储在etcd中的。
二、Node
除了Master，Kubernetes集群中其他机器被称为Node，早期版本叫做Minion。Node可以是物理机也可以是虚拟机，每个Node上会被分配一些工作负载（即，docker容器），当Node宕机后，其上面跑的应用会被转移到其他Node上。
Node上有这些关键进程：
kubelet：负责Pod对应容器的创建、启停等任务，同时与Master节点密切协作，实现集群管理的基本功能。
kube-proxy：实现Kubernetes Service的通信与负载均衡机制的重要组件。
Docker-Engine（docker）：Docker引擎，负责本机容器的创建和管理。
kubectl get nodes #查看集群中有多少个node
kubectl describe node <node name> #查看Node的详细信息
三、Pod
查看pod命令： kubectl get pods
查看容器命令： docker ps可以看到容器和pod是有对应关系的，在我们做过的实验中，每个pod对应两个容器，一个是Pause容器，一个是rc里面定义的容器（实际上，每个pod里可以有多个应用容器）。这个Pause容器叫做“根容器”，只有当Pause容器“死亡”才会认为该pod“死亡”。Pause容器的IP以及其挂载的Volume资源会共享给该pod下的其他容器。
pod定义示例：
apiVersion: v1
kind: pod
metadata:
name: myweb
labels:
name: myweb
spec:
containers:
- name: myweb
image: kubeguide/tomcat
- app:v1
ports:
- containerPort: 8080
env:
- name: MYSQL_SERVICE_HOST
value: 'mysql'
- name: MYSQL_SERVICE_PORT
value : '3306'
每个pod都可以对其能使用的服务器上的硬件资源进行限制（CPU、内存）。CPU限定的最小单位是1/1000个cpu，用m表示，如100m，就是0.1个cpu。内存限定的最小单位是字节，可以用Mi（兆） 表示，如128Mi就是128M。
在kubernetes里，一个计算资源进行配额限定需要设定两个参数：
①requests：该资源的最小申请量
②Limits：该资源允许的最大使用量。
资源限定示例：
spec:
containers:
- name: db
image: mysql
resources:
requests:
memory: "64Mi"
cpu: "250m"
limits:
memory: "128Mi"
cpu: "500m"
四、Label
Label是一个键值对，其中键和值都由用户自定义，Label可以附加在各种资源对象上，如Node、Pod、Service、RC等。一个资源对象可以定义多个Label，同一个Label也可以被添加到任意数量的资源对象上。Label可以在定义对象时定义，也可以在对象创建完后动态添加或删除。
Label示例："release":"stable","environment":"dev","tier":"backend"等等。
五、RC
RC是kubernetes中核心概念之一，简单说它定义了一个期望的场景，即声明某种pod的副本数量在任意时刻都符合某个预期值，RC定义了如下几个部分：
①pod期待的副本数
②用于筛选目标pod的Label Selector
③创建pod副本的模板（template）
RC一旦被提交到kubernetes集群后，Master节点上的Controller Manager组件就会接收到该通知，它会定期巡检集群中存活的pod，并确保pod数量符合RC的定义值。可以说通过RC，kubernetes实现了用户应用集群的高可用性，并且大大减少了管理员在传统IT环境中不得不做的诸多手工运维工作，比如编写主机监控脚本、应用监控脚本、故障恢复处理脚本等
RC工作流程（假如，集群中有3个Node）：
①RC定义2个pod副本
②假设系统会在2个Node上（Node1和Node2）创建pod
③如果Node2上的pod（pod2）意外终止，这很有可能是因为Node2宕机
④则会创建一个新的pod，假设会在Node3上创建pod3，当然也有可能在Node1上创建pod3
RC中动态修改pod副本数量：kubectl scale rc <rc name>--replicas=n
利用动态修改pod的副本数，可以实现应用的动态升级（滚动升级）：
①以新版本的镜像定义新的RC，但pod要和旧版本保持一致（由Label决定）
②新版本每增加1个pod，旧版本就减少一个pod，始终保持固定的值
③最终旧版本pod数为0，全部为新版本
删除RC
kubectl delete rc <rc name>
删除RC后，RC对应的pod也会被删除掉
六、Deployment
在1.2版本引入的概念，目的是为了解决pod编排问题，在内部使用了Replica Set，它和RC比较，相似度为90%以上，可以认为是RC的升级版。 跟RC比较，最大的一个特点是可以知道pod部署的进度。
Deployment示例：
apiVersion: extensions/v1beta1
kind: Deployment
metadata:
name: frontend
spec:
replicas: 1
selector:
matchLabels:
tier: frontend
matchExpressions:
- {key: tier, operator: In, values: [frontend]}
template:
metadata:
labels:
app: app-demo
tier: frontend
spec:
containers:
- name: tomcat-demo
image: tomcat
imagePullPolicy: IfNotPresent
ports:
- containerPort: 8080
kubectl create-f tomcat-deployment.yaml
kubectl get deployment
七、HPA(Horizontail Pod Autoscaler)
在1.1版本，kubernetes官方发布了HPA，实现pod的动态扩容、缩容，它属于一种kubernetes的资源对象。它通过追踪分析RC控制的所有目标pod的负载变化情况，来决定是否需要针对性地调整目标Pod的副本数，这是HPA的实现原理。
pod负载度量指标：
①CpuUtilizationPercentage目标pod所有副本自身的cpu利用率平用均值。一个pod自身的cpu利用率
＝该pod当前cpu的使用量／pod Request值。如果某 一个时刻，CPUUtilizationPercentage的值超过了80%，则判定当前的pod已经不够支撑业务，需要增加pod。
②应用程序自定义的度量指标，比如服务每秒内的请求数（TPS或QPS）
HPA示例：
apiVerion: autosacling/v1
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
name: php-apache
namespace: default
spec:
maxReplicas: 10
minReplicas: 1
scaleTargetRef:
kind: Deployment
name: php-apache
targetCPUUtilizationPercentage: 90
说明：HPA控制的目标对象是一个名叫php-apache的Deployment里的pod副本，当cpu平均值超过90%时就会扩容，pod副本数控制范围是1－10
除了以上的xml文件定义HPA外，也可以用命令行的方式来定义：
kubectl autoscale deployment php-apache--cpu-percent=90--min=1--max=10
八、Service
Service是kubernetes中最核心的资源对象之一，Service可以理解成是微服务架构中的一个“微服务”，pod、RC、Deployment都是为Service提供嫁衣的。
简单讲一个service本质上是一组pod组成的一个集群，前面我们说过service和pod之间是通过Label来串起来的，相同Service的pod的Label一样。同一个service下的所有pod是通过kube-proxy实现负载均衡，而每个service都会分配一个全局唯一的虚拟ip，也叫做cluster ip。在该service整个生命周期内，cluster ip是不会改变的，而kubernetes中还有一个dns服务，它把service的name和cluster ip映射起来。
service示例:(文件tomcat-service.yaml)
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: tomcat-service
spec:
ports:
- port: 8080
selector:
tier: frontend
kubectl create-f tomcat-service.yaml
kubectl get endpoints //查看pod的IP地址以及端口
kubectl get svc tomcat-service-o yaml //查看service分配的cluster ip
多端口的service
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: tomcat-service
spec:
ports:
- port: 8080
name: service-port
- port: 8005
name: shutdown-port
selector:
tier: frontend
对于cluster ip有如下限制：
①Cluster ip无法被ping通，因为没有实体网络来响应
②Cluster ip和Service port组成了一个具体的通信端口，单独的Cluster ip不具备TCP/IP通信基础，它们属于一个封闭的空间。
③在kubernetes集群中，Node ip、pod ip、cluster ip之间的通信，采用的是kubernetes自己设计的一套编程方式的特殊路由规则。
要想直接和service通信，需要一个Nodeport，在service的yaml文件中定义：
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: tomcat-service
spec:
ports:
- port: 8080
nodeport: 31002
selector:
tier: frontend
它实质上是把cluster ip的port映射到了node ip的nodeport上了
九、Volume(存储卷)
Volume是pod中能够被多个容器访问的共享目录，kubernetes中的volume和docker中的volume不一样，主要有以下几个方面：
①kubernetes的volume定义在pod上，然后被一个pod里的多个容器挂载到具体的目录下
②kubernetes的volume与pod生命周期相同，但与容器的生命周期没关系，当容器终止或者重启时，volume中的数据并不会丢失
③kubernetes支持多种类型的volume，如glusterfs，ceph等先进的分布式文件系统
如何定义并使用volume呢？只需要在定义pod的yaml配置文件中指定volume相关配置即可：
template:
metadata:
labels:
app: app-demo
tier: frontend
spec:
volumes:
- name: datavol
emptyDir: {}
containers:
- name: tomcat-demo
image: tomcat
volumeMounts:
- mountPath: /mydata-data
name: datavol
imagePullPolicy: IfNotPresent
说明: volume名字是datavol，类型是emptyDir，将volume挂载到容器的/mydata-data目录下
volume的类型：
①emptyDir：是在pod分配到node时创建的，初始内容为空，不需要关心它将会在宿主机（node）上的哪个目录下，因为这是kubernetes自动分配的一个目录，当pod从node上移除，emptyDir上的数据也会消失。所以，这种类型的volume不适合存储永久数据，适合存放临时文件。
②hostPath：hostPath指定宿主机（node）上的目录路径，然后pod里的容器挂载该共享目录。这样有一个问题，如果是多个node，虽然目录一样，但是数据不能做到一致，所以这个类型适合一node的情况。
配置示例：
volumes:
- name:"persistent-storage"
hostPath:
path:"/data"
③gcePersistentDisk：使用Google公有云GCE提供的永久磁盘（PD）存储volume数据。毫无疑问，使用gcePersistentDisk的前提是kubernetes的node是基于GCE的。
配置示例：
volumes:
- name: test-volume
gcePersistentDisk:
pdName: my-data-disk
fsType: ext4
④awsElasticBlockStore：与GCE类似，该类型使用亚马逊公有云提供的EBS Volume存储数据，使用它的前提是Node必须是aws EC2。
⑤NFS：使用NFS作为volume载体。
示例：
volumes:
- name:"NFS"
NFS:
server: ip地址
path:"/"
⑥其他类型
iscsi
flocker
glusterfs
rbd
gitRepo: 从git仓库clone一个git项目，以供pod使用
secret: 用于为pod提供加密的信息
十、persistent volume（PV）
PV可以理解成kubernetes集群中某个网络存储中对应的一块存储，它与volume类似，但有如下区别：
①PV只能是网络存储，不属于任何Node，但可以在每个Node上访问到
②PV并不是定义在pod上，而是独立于pod之外定义
③PV目前只有几种类型：GCE Persistent Disk、NFS、RBD、iSCSCI、AWS ElasticBlockStore、GlusterFS
如下是NFS类型的PV定义：
apiVersion: v1
kind: PersistentVolume
metadata:
name: pv0003
spec:
capacity:
storage: 5Gi
accessModes:
- ReadWriteOnce
nfs:
path: /somepath
server: ip
其中accessModes是一个重要的属性，目前有以下类型：
ReadWriteOnce: 读写权限，并且只能被单个Node挂载
ReadOnlyMany: 只读权限，允许被多个Node挂载
ReadWriteMany：读写权限，允许被多个Node挂载
如果某个pod想申请某种条件的PV，首先需要定义一个PersistentVolumeClaim（PVC）对象：
kind: persistentVolumeClaim
apiVersion: v1
metadata:
name: myclaim
spec:
accessModes:
- ReadWriteOnce
resources:
requests:
storage: 8Gi
然后在pod的vomume定义中引用上面的PVC：
volumes:
- name: mypd
persistentVolumeClaim:
ClaimName: myclaim
十一、Namespace（命名空间）
当kubernetes集群中存在多租户的情况下，就需要有一种机制实现每个租户的资源隔离。而namespace的目的就是为了实现资源隔离。
kubectl get namespace //查看集群所有的namespace
定义namespace：
apiVersion: v1
kind: Namespace
metadata:
name: dev
kubectl create-f dev-namespace.yaml //创建dev namespace
然后再定义pod，指定namespace
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: busybox
namespace: dev
spec:
containers:
- image: busybox
command:
- sleep
- "500"
name: busybox
查看某个namespace下的pod：
kubectl get pod--namespace=dev