虽然 Docker 已经很强大了，但是在实际使用上还是有诸多不便，比如集群管理、资源调度、文件管理等等。那么在这样一个百花齐放的容器时代涌现出了很多解决方案，比如 Mesos、Swarm、Kubernetes 等等，其中谷歌开源的 Kubernetes 是作为老大哥的存在。

kubernetes 已经成为容器编排领域的王者，它是基于容器的集群编排引擎，具备扩展集群、滚动升级回滚、弹性伸缩、自动治愈、服务发现等多种特性能力。

Kubernetes 的出现不仅主宰了容器编排的市场，更改变了过去的运维方式，不仅将开发与运维之间边界变得更加模糊，而且让 DevOps 这一角色变得更加清晰，每一个软件工程师都可以通过 Kubernetes 来定义服务之间的拓扑关系、线上的节点个数、资源使用量并且能够快速实现水平扩容、蓝绿部署等在过去复杂的运维操作。

主要介绍学习一些什么知识

传统的客户端服务端架构

Kubernetes 遵循非常传统的客户端/服务端的架构模式，客户端可以通过 RESTful 接口或者直接使用 kubectl 与 Kubernetes 集群进行通信，这两者在实际上并没有太多的区别，后者也只是对 Kubernetes 提供的 RESTful API 进行封装并提供出来。每一个 Kubernetes 集群都是由一组 Master 节点和一系列的 Worker 节点组成，其中 Master 节点主要负责存储集群的状态并为 Kubernetes 对象分配和调度资源。

作为管理集群状态的 Master 节点，它主要负责接收客户端的请求，安排容器的执行并且运行控制循环，将集群的状态向目标状态进行迁移。Master 节点内部由下面三个组件构成：

API Server: 负责处理来自用户的请求，其主要作用就是对外提供 RESTful 的接口，包括用于查看集群状态的读请求以及改变集群状态的写请求，也是唯一一个与 etcd 集群通信的组件。

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。

Scheduler: 主节点上的组件，该组件监视那些新创建的未指定运行节点的 Pod，并选择节点让 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。

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(负责在节点出现故障时进行通知和响应)、副本控制器(负责为系统中的每个副本控制器对象维护正确数量的 Pod)、端点控制器(填充端点 Endpoints 对象，即加入 Service 与 Pod))、服务帐户和令牌控制器(为新的命名空间创建默认帐户和 API 访问令牌)。

其他的 Worker 节点实现就相对比较简单了，它主要由 kubelet 和 kube-proxy 两部分组成。

kubelet: 是工作节点执行操作的 agent，负责具体的容器生命周期管理，根据从数据库中获取的信息来管理容器，并上报 pod 运行状态等。

kube-proxy: 是一个简单的网络访问代理，同时也是一个 Load Balancer。它负责将访问到某个服务的请求具体分配给工作节点上同一类标签的 Pod。kube-proxy 实质就是通过操作防火墙规则(iptables或者ipvs)来实现 Pod 的映射。

Container Runtime: 容器运行环境是负责运行容器的软件，Kubernetes 支持多个容器运行环境: Docker、 containerd、cri-o、 rktlet 以及任何实现 Kubernetes CRI(容器运行环境接口)。

主要介绍关于 K8s 的一些基本概念

主要由以下几个核心组件组成：

除了核心组件，还有一些推荐的插件：

以上内容参考链接: https://www.escapelife.site/posts/2c4214e7.html

安装v1.16.0版本，竟然成功了。记录在此，避免后来者踩坑。

本篇文章，安装大步骤如下：

详细安装步骤参考：CentOS 搭建 K8S，一次性成功，收藏了！ 集群安装教程请参考：全网最新、最详细基于V1.20版本，无坑部署最小化 K8S 集群教程

Pod 就是最小并且最简单的 Kubernetes 对象

Pod、Service、Volume 和 Namespace 是 Kubernetes 集群中四大基本对象，它们能够表示系统中部署的应用、工作负载、网络和磁盘资源，共同定义了集群的状态。Kubernetes 中很多其他的资源其实只对这些基本的对象进行了组合。

详细介绍请参考：Kubernetes 之 Pod 实现原理

Kuternetes 企业级 Docker 私有仓库 Harbor 工具。 Harbor 的每个组件都是以 Docker 容器的形式构建的，使用 Docker Compose 来对它进行部署。用于部署 Harbor 的 Docker Compose 模板位于 /Deployer/docker-compose.yml 中，其由 5 个容器组成，这几个容器通过 Docker link 的形式连接在一起，在容器之间通过容器名字互相访问。对终端用户而言，只需要暴露 Proxy(即Nginx) 的服务端口即可。

详细介绍与搭建步骤请参考：企业级环境中基于 Harbor 搭建

YAML 是一种非常简洁/强大/专门用来写配置文件的语言！

YAML 全称是 ”YAML Ain’t a Markup Language” 的递归缩写，该语言的设计参考了 JSON / XML 和 SDL 等语言,强调以数据为中心，简洁易读，编写简单。

学过编程的人理解起来应该非常容易

推荐给大家一篇文章：Kubernetes 之 YAML 语法，这篇文章介绍的非常详细，有很多例子说明。

K8S 中所有的内容都抽象为了资源，资源实例化之后就叫做对象。

在 Kubernetes 系统中，Kubernetes 对象是持久化的实体，Kubernetes 使用这些实体去表示整个集群的状态。特别地，它们描述了如下信息：

Kubernetes 对象是 “目标性记录” —— 一旦创建对象，Kubernetes 系统将持续工作以确保对象存在。通过创建对象，本质上是在告知 Kubernetes 系统，所需要的集群工作负载看起来是什么样子的，这就是 Kubernetes 集群的期望状态。

Kubernetes 之资源清单详细介绍看这里

Kubernetes 资源控制器配置文件的编写是学习 K8S 的重中之重！

资源配额控制器确保了指定的资源对象始终不会超过配置的资源，能够有效的降低整个系统宕机的机率，增强系统的鲁棒性，对整个集群的稳定性有非常重要的作用。

Kubernetes 资源控制器使用指南手册

Kubernetes 中为了实现服务实例间的负载均衡和不同服务间的服务发现，创造了 Service 对象，同时又为从集群外部访问集群创建了 Ingress 对象。

Kubernetes 之服务发现

我们都知道传统的 SVC 只支持四层上面的代码，而对于七层上的代码而无能为力。比如：我们使用 K8S 集群对外提供 HTTPS 的服务，为了方便和便捷，我们需要在对外的 Nginx 服务上面配置 SSL 加密，但是将请求发送给后端服务的时候，进行证书卸载的操作，后续都是用 HTTP 的协议进行处理。而面对此问题，K8S 中给出了使用 Ingress (K8S在1.11版本中推出了)来进行处理。

更多详细内容请参阅：Kubernetes 之 Ingress 服务，介绍关于 Ingress 服务的安装方式，配置关于 Ingress 服务的 HTTP 代理访问，介绍 Ingress 服务的 BasicAuth 认证方式，介绍 Ingress 的进行规则重写的方式。

在之前的文章中，我们已经知道了很多 K8S 中的组件了，包括资源控制器等。在资源控制器中，我们说到了 StatefulSet 这个控制器组件，其专门为了有状态服务而生的，而对应的存储要存放到哪里呢？

介绍 K8S 中常见的存储机制可以让我们所使用的：Kubernetes 之数据存储

有这样一个需求，就是集群中多台服务的配置是不一致的。这就导致资源分配并不是均匀的，比如我们需要有些服务节点用来运行计算密集型的服务，而有些服务节点来运行需要大量内存的服务。而在 k8s 中当然也配置了相关服务来处理上述的问题，那就是 Scheduler。

Scheduler 是 kubernetes 的调度器，主要的任务是把定义的 Pod 分配到集群的节点上。听起来非常简单，但有很多要考虑的问题：

Scheduler 是作为单独的程序运行的，启动之后会一直坚挺 API Server，获取 PodSpec.NodeName 为空的 Pod，对每个 Pod 都会创建一个 binding，表明该 Pod 应该放到哪个节点上。

详细的介绍请参考：Kubernetes 之集群调度

kubectl 是 Kubernetes 自带的客户端，可以用它来直接操作 Kubernetes 集群。

日常在使用 Kubernetes 的过程中，kubectl 工具可能是最常用的工具了，所以当我们花费大量的时间去研究和学习 Kuernetes 的时候，那么我们就非常有必要去了解下如何高效的使用它了。

从用户角度来说，kubectl 就是控制 Kubernetes 的驾驶舱，它允许你执行所有可能的 Kubernetes 操作；从技术角度来看，kubectl 就是 Kubernetes API 的一个客户端而已。

Kubernetes API 是一个 HTTP REST API 服务，该 API 服务才是 Kubernetes 的真正用到的用户接口，所以 Kubernetes 通过该 API 进行实际的控制。这也就意味着每个 Kubernetes 的操作都会通过 API 端点暴露出去，当然也就可以通过对这些 API 端口进行 HTTP 请求来执行相应的操作。所以，kubectl 最主要的工作就是执行 Kubernetes API 的 HTTP 请求。