一.系统环境
二.前言
下图描述了软件部署方式的变迁：传统部署时代，虚拟化部署时代，容器部署时代。
传统部署时代：
早期，各个组织是在物理服务器上运行应用程序。 由于无法限制在物理服务器中运行的应用程序资源使用，因此会导致资源分配问题。 例如，如果在同一台物理服务器上运行多个应用程序， 则可能会出现一个应用程序占用大部分资源的情况，而导致其他应用程序的性能下降。 一种解决方案是将每个应用程序都运行在不同的物理服务器上， 但是当某个应用程式资源利用率不高时，剩余资源无法被分配给其他应用程式， 而且维护许多物理服务器的成本很高。
虚拟化部署时代：
因此，虚拟化技术被引入了。虚拟化技术允许你在单个物理服务器的 CPU 上运行多台虚拟机（VM）。 虚拟化能使应用程序在不同 VM 之间被彼此隔离，且能提供一定程度的安全性， 因为一个应用程序的信息不能被另一应用程序随意访问。
虚拟化技术能够更好地利用物理服务器的资源，并且因为可轻松地添加或更新应用程序， 而因此可以具有更高的可扩缩性，以及降低硬件成本等等的好处。 通过虚拟化，你可以将一组物理资源呈现为可丢弃的虚拟机集群。
每个 VM 是一台完整的计算机，在虚拟化硬件之上运行所有组件，包括其自己的操作系统。
容器部署时代：
容器类似于 VM，但是更宽松的隔离特性，使容器之间可以共享操作系统（OS）。 因此，容器比起 VM 被认为是更轻量级的。且与 VM 类似，每个容器都具有自己的文件系统、CPU、内存、进程空间等。 由于它们与基础架构分离，因此可以跨云和 OS 发行版本进行移植。
容器因具有许多优势而变得流行起来，例如：
三.Kubernetes
3.1 概述
Kubernetes 是一个可移植、可扩展的开源平台，用于管理容器化的工作负载和服务，可促进声明式配置和自动化。 Kubernetes 拥有一个庞大且快速增长的生态，其服务、支持和工具的使用范围相当广泛。
Kubernetes 这个名字源于希腊语，意为“舵手”或“飞行员”。k8s 这个缩写是因为 k 和 s 之间有八个字符的关系。 Google 在 2014 年开源了 Kubernetes 项目。 Kubernetes 建立在 Google 大规模运行生产工作负载十几年经验的基础上， 结合了社区中最优秀的想法和实践。
Kubernetes 为你提供的功能如下：
3.2 Kubernetes 组件
Kubernetes 集群架构如下：
Kubernetes 集群组件如下：
Kubernetes有两种节点类型：master节点，worker节点。master节点又称为控制平面(Control Plane)。控制平面有很多组件，控制平面组件会为集群做出全局决策，比如资源的调度。 以及检测和响应集群事件，例如当不满足部署的 replicas 字段时， 要启动新的 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。
3.2.1 控制平面组件
控制平面组件如下：
kube-apiserver：API 服务器是 Kubernetes 控制平面的组件， 该组件负责公开了 Kubernetes API，负责处理接受请求的工作。 API 服务器是 Kubernetes 控制平面的前端。
Kubernetes API 服务器的主要实现是 kube-apiserver。 kube-apiserver 设计上考虑了水平扩缩，也就是说，它可通过部署多个实例来进行扩缩。 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 是兼顾一致性与高可用性的键值对数据库，可以作为保存 Kubernetes 所有集群数据的后台数据库。你的 Kubernetes 集群的 etcd 数据库通常需要有个备份计划。
kube-scheduler：kube-scheduler 是控制平面的组件， 负责监视新创建的、未指定运行节点（node）的 Pods， 并选择节点来让 Pod 在上面运行。调度决策考虑的因素包括单个 Pod 及 Pods 集合的资源需求、软硬件及策略约束、 亲和性及反亲和性规范、数据位置、工作负载间的干扰及最后时限。
kube-controller-manager：kube-controller-manager 是控制平面的组件， 负责运行控制器进程。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，并在同一个进程中运行。
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：一个 Kubernetes 控制平面组件， 嵌入了特定于云平台的控制逻辑。 云控制器管理器（Cloud Controller Manager）允许你将你的集群连接到云提供商的 API 之上， 并将与该云平台交互的组件同与你的集群交互的组件分离开来。cloud-controller-manager 仅运行特定于云平台的控制器。 因此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， 所部署的集群不需要有云控制器管理器。
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
3.2.2 Node组件
节点组件会在每个节点上运行，负责维护运行的 Pod 并提供 Kubernetes 运行环境。
node组件如下：
kubelet：kubelet 会在集群中每个节点（node）上运行。 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（node）所上运行的网络代理， 实现 Kubernetes 服务（Service） 概念的一部分。kube-proxy 维护节点上的一些网络规则， 这些网络规则会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可用的数据包过滤层，则 kube-proxy 会通过它来实现网络规则。 否则，kube-proxy 仅做流量转发。
四.安装部署Kubernetes集群
4.1 环境介绍
Kubernetes集群架构：k8scloude1作为master节点，k8scloude2，k8scloude3作为worker节点
教程二地址：Centos7系统安装部署Kubernetes(k8s)集群教程( 二 )
| 服务器版本 | docker软件版本 | CPU架构 |
| CentOS Linux release 7.4.1708 (Core) | Docker version 20.10.12 | x86_64 |
二.前言
下图描述了软件部署方式的变迁：传统部署时代，虚拟化部署时代，容器部署时代。
传统部署时代：
早期，各个组织是在物理服务器上运行应用程序。 由于无法限制在物理服务器中运行的应用程序资源使用，因此会导致资源分配问题。 例如，如果在同一台物理服务器上运行多个应用程序， 则可能会出现一个应用程序占用大部分资源的情况，而导致其他应用程序的性能下降。 一种解决方案是将每个应用程序都运行在不同的物理服务器上， 但是当某个应用程式资源利用率不高时，剩余资源无法被分配给其他应用程式， 而且维护许多物理服务器的成本很高。
虚拟化部署时代：
因此，虚拟化技术被引入了。虚拟化技术允许你在单个物理服务器的 CPU 上运行多台虚拟机（VM）。 虚拟化能使应用程序在不同 VM 之间被彼此隔离，且能提供一定程度的安全性， 因为一个应用程序的信息不能被另一应用程序随意访问。
虚拟化技术能够更好地利用物理服务器的资源，并且因为可轻松地添加或更新应用程序， 而因此可以具有更高的可扩缩性，以及降低硬件成本等等的好处。 通过虚拟化，你可以将一组物理资源呈现为可丢弃的虚拟机集群。
每个 VM 是一台完整的计算机，在虚拟化硬件之上运行所有组件，包括其自己的操作系统。
容器部署时代：
容器类似于 VM，但是更宽松的隔离特性，使容器之间可以共享操作系统（OS）。 因此，容器比起 VM 被认为是更轻量级的。且与 VM 类似，每个容器都具有自己的文件系统、CPU、内存、进程空间等。 由于它们与基础架构分离，因此可以跨云和 OS 发行版本进行移植。
容器因具有许多优势而变得流行起来，例如：
- 敏捷应用程序的创建和部署：与使用 VM 镜像相比，提高了容器镜像创建的简便性和效率。
持续开发、集成和部署：通过快速简单的回滚（由于镜像不可变性）， 提供可靠且频繁的容器镜像构建和部署。
关注开发与运维的分离：在构建、发布时创建应用程序容器镜像，而不是在部署时， 从而将应用程序与基础架构分离。
可观察性：不仅可以显示 OS 级别的信息和指标，还可以显示应用程序的运行状况和其他指标信号。
跨开发、测试和生产的环境一致性：在笔记本计算机上也可以和在云中运行一样的应用程序。
跨云和操作系统发行版本的可移植性：可在 Ubuntu、RHEL、CoreOS、本地、 Google Kubernetes Engine 和其他任何地方运行。
以应用程序为中心的管理：提高抽象级别，从在虚拟硬件上运行 OS 到使用逻辑资源在 OS 上运行应用程序。
松散耦合、分布式、弹性、解放的微服务：应用程序被分解成较小的独立部分， 并且可以动态部署和管理 - 而不是在一台大型单机上整体运行。
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。
三.Kubernetes
3.1 概述
Kubernetes 是一个可移植、可扩展的开源平台，用于管理容器化的工作负载和服务，可促进声明式配置和自动化。 Kubernetes 拥有一个庞大且快速增长的生态，其服务、支持和工具的使用范围相当广泛。
Kubernetes 这个名字源于希腊语，意为“舵手”或“飞行员”。k8s 这个缩写是因为 k 和 s 之间有八个字符的关系。 Google 在 2014 年开源了 Kubernetes 项目。 Kubernetes 建立在 Google 大规模运行生产工作负载十几年经验的基础上， 结合了社区中最优秀的想法和实践。
Kubernetes 为你提供的功能如下：
- 服务发现和负载均衡：Kubernetes 可以使用 DNS 名称或自己的 IP 地址来曝露容器。 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：你为 Kubernetes 提供许多节点组成的集群，在这个集群上运行容器化的任务。 你告诉 Kubernetes 每个容器需要多少 CPU 和内存 (RAM)。 Kubernetes 可以将这些容器按实际情况调度到你的节点上，以最佳方式利用你的资源。
自我修复：Kubernetes 将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。
3.2 Kubernetes 组件
Kubernetes 集群架构如下：
Kubernetes 集群组件如下：
Kubernetes有两种节点类型：master节点，worker节点。master节点又称为控制平面(Control Plane)。控制平面有很多组件，控制平面组件会为集群做出全局决策，比如资源的调度。 以及检测和响应集群事件，例如当不满足部署的 replicas 字段时， 要启动新的 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。
3.2.1 控制平面组件
控制平面组件如下：
kube-apiserver：API 服务器是 Kubernetes 控制平面的组件， 该组件负责公开了 Kubernetes API，负责处理接受请求的工作。 API 服务器是 Kubernetes 控制平面的前端。
Kubernetes API 服务器的主要实现是 kube-apiserver。 kube-apiserver 设计上考虑了水平扩缩，也就是说，它可通过部署多个实例来进行扩缩。 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 是兼顾一致性与高可用性的键值对数据库，可以作为保存 Kubernetes 所有集群数据的后台数据库。你的 Kubernetes 集群的 etcd 数据库通常需要有个备份计划。
kube-scheduler：kube-scheduler 是控制平面的组件， 负责监视新创建的、未指定运行节点（node）的 Pods， 并选择节点来让 Pod 在上面运行。调度决策考虑的因素包括单个 Pod 及 Pods 集合的资源需求、软硬件及策略约束、 亲和性及反亲和性规范、数据位置、工作负载间的干扰及最后时限。
kube-controller-manager：kube-controller-manager 是控制平面的组件， 负责运行控制器进程。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，并在同一个进程中运行。
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：一个 Kubernetes 控制平面组件， 嵌入了特定于云平台的控制逻辑。 云控制器管理器（Cloud Controller Manager）允许你将你的集群连接到云提供商的 API 之上， 并将与该云平台交互的组件同与你的集群交互的组件分离开来。cloud-controller-manager 仅运行特定于云平台的控制器。 因此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， 所部署的集群不需要有云控制器管理器。
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
3.2.2 Node组件
节点组件会在每个节点上运行，负责维护运行的 Pod 并提供 Kubernetes 运行环境。
node组件如下：
kubelet：kubelet 会在集群中每个节点（node）上运行。 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（node）所上运行的网络代理， 实现 Kubernetes 服务（Service） 概念的一部分。kube-proxy 维护节点上的一些网络规则， 这些网络规则会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可用的数据包过滤层，则 kube-proxy 会通过它来实现网络规则。 否则，kube-proxy 仅做流量转发。
四.安装部署Kubernetes集群
4.1 环境介绍
Kubernetes集群架构：k8scloude1作为master节点，k8scloude2，k8scloude3作为worker节点
| 服务器 | 操作系统版本 | CPU架构 | 进程 | 功能描述 |
| k8scloude1/192.168.110.130 | CentOS Linux release 7.4.1708 (Core) | x86_64 | docker，kube-apiserver，etcd，kube-scheduler，kube-controller-manager，kubelet，kube-proxy，coredns，calico | k8s master节点 |
| k8scloude2/192.168.110.129 | CentOS Linux release 7.4.1708 (Core) | x86_64 | docker，kubelet，kube-proxy，calico | k8s worker节点 |
| k8scloude3/192.168.110.128 | CentOS Linux release 7.4.1708 (Core) | x86_64 | docker，kubelet，kube-proxy，calico | k8s worker节点 |
教程二地址：Centos7系统安装部署Kubernetes(k8s)集群教程( 二 )
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