Kubernetes知识梳理-核心组件

pod

在 kubernetes 中基本所有资源的一级属性都是一样的，主要包含 5 部分：

apiVersion <string> 版本，由 kubernetes 内部定义，版本号必须可以用 kubectl api-versions 查询到

kind <string>类型，由 kubernetes 内部定义，版本号必须可以用 kubectl api-resources 查询到

metadata 元数据，主要是资源标识和说明，常用的有 name、namespace、labelss 等

spec 描述，这是配置中最重要的一部分，里面是对各种资源配置的详细描述

status 状态信息，里面的内容不需要定义，由 kubernetes 自动生成

Pod 生命周期

将 Pod 对象从创建到结束的时间范围称为 Pod 的生命周期。其生命周期的主要过程如下：

pod 创建

运行初始化容器

运行主容器容器
（1）启动钩子、终止钩子
（2）存活性探测、就绪性探测

pod 终止

在整个生命周期中，P0d 会出现 5 种状态，分别如下：

挂起 (Pending)：apiserveri 已经创建了 pod 资源对象，但它尚未被调度完成或者仍处于下载镜像的过程中

运行中 (Running)：pod 已经被调度至某节点，并且所有容器都已经被 kubelet 创建完成

成功 (Succeeded)：pod 中的所有容器都已经成功终止并且不会被重启

失败 (Failed)：所有容器都已经终止，但至少有一个容器终止失败，即容器返回了非 0 值的退出状态

未知 (Unknown)：apiserver 无法正常获取到 pod 对象的状态信息，通常由网络通信失败所导致

pod 的创建过程

通过 kubectl 将 pod 配置传输给 apiserver，apiserver 转化 pod 信息并存入 etcd，再进行” 握手 “反馈。scheduler 监听 apiserver 中 pod 信息的变化，使用算法为 pod 分配主机并更新 apiserver 的信息，对应 node 节点主机通过监听更新后的信息，创建容器并更新信息至 apiserver，apiserver 将最终信息存入 etcd，至此 pod 创建完成。

用户通过 kubectl 或其他 api 客户端提交需要创建的 pod 信息给 apiServer

apiServer 开始生成 pod 对象的信息，并将信息存入 etcd, 然后返回确认信息至客户端

apiServer 开始反映 etcd 中的 pod 对象的变化，其它组件使用 watch 机制来跟踪检查 apiServer 上的变动

scheduler 发现有新的 pod 对象要创建，开始为 Pod 分配主机并将结果信息更新至 apiServer

node 节点上的 kubelet 发现有 pod 调度过来，尝试调用 docker 启动容器，并将结果回送至 apiServer

apiServer 将接收到的 pod 状态信息存入 etcd 中

pod 的终止过程

用户发送删除 pod 命令，apiserver 接受并更新信息，pod 状态变为 terminating。kubelet 监听收到后，启动 pod 关闭指令，端点控制器监听到 pod 关闭指令，删除对应 service 资源，pod 停止运行，kubelet 请求 apiServer 将 pod 资源的宽限期设置为 0 从而完成删除操作，apiserver 将最终信息存入 etcd，至此 pod 删除完成。

用户向 apiServer 发送删除 pod 对象的命令

apiServer 中的 pod 对象信息会随着时间的推移而更新，在宽限期内 (默认 30s),pod 被视为 dead

将 pod 标记为 terminating 状态

kubelet 在监控到 pod 对象转为 terminating 状态的同时启动 pod 关闭过程

端点控制器监控到 pod 对象的关闭行为时将其从所有匹配到此端点的 service 资源的端点列表中移除

如果当前 pod 对象定义了 preStop 钩子处理器，则在其标记为 terminating 后即会以同步的方式启动执行

pod 对象中的容器进程收到停止信号

宽限期结束后，若 pod 中还存在仍在运行的进程，那么 pod 对象会收到立即终止的信号

kubelet 请求 apiServer 将此 pod 资源的宽限期设置为 0 从而完成删除操作，此时 pod 对于用户已不可见

初试化容器

初始化容器是在 Pod 的主容器启动之前要运行的容器，主要是做一些主容器的前置工作，它具有两大特征：
1、初始化容器必须运行完成直至结束，如果某个初始化容器运行失败，那么 kubernetes 需要重启它直至成功完成。
2、初始化容器必须按照定义的顺序执行，当且仅当前一个成功之后，后面的一个才能运行。
初始化容器有很多的应用场景，下面列出的是最常见的几个：
1、提供主容器镜像中不具备的工具程序或自定义代码。
2、初始化容器要先于应用容器串行启动并运行完成，因此可用于延后应用容器的启动直至其依赖的条件得到满足。
接下来做一个案例，模拟下面这个需求：
假设要以主容器来运行 Nginx，但是要求在运行 Nginx 之前要能够连接上 MySQL 和 Redis 所在的服务器。
为了简化测试，事先规定好 MySQL 和 Redis 所在的 IP 地址分别为 192.168.18.103 和 192.168.18.104（注意，这两个 IP 都不能 ping 通，因为环境中没有这两个 IP）。
创建 pod-initcontainer.yaml 文件，内容如下：

Copy
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: pod-initcontainer
namespace: dev
labels:
user: xudaxian
spec:
containers: # 容器配置
- name: nginx
image: nginx:1.17.1
imagePullPolicy: IfNotPresent
ports:
- name: nginx-port
containerPort: 80
protocol: TCP
resources:
limits:
cpu: "2"
memory: "10Gi"
requests:
cpu: "1"
memory: "10Mi"
initContainers: # 初始化容器配置
- name: test-mysql
image: busybox:1.30
command: ["sh","-c","until ping 192.168.18.103 -c 1;do echo waiting for mysql ...;sleep 2;done;"]
securityContext:
privileged: true # 使用特权模式运行容器
- name: test-redis
image: busybox:1.30
command: ["sh","-c","until ping 192.168.18.104 -c 1;do echo waiting for redis ...;sleep 2;done;"]

执行命令后，test-mysql 未创建成功，之后的容器也无法创建。修改 ip 为可访问 ip 后，重新执行命令，会按顺序创建成功

钩子函数

kubernetes 在主容器的启动之后和停止之前提供了两个钩子函数：

post start：容器创建之后执行，如果失败了会重启容器

pre stop：容器终止之前执行，执行完成之后容器将成功终止，在其完成之前会阻塞删除容器的操作

钩子处理器支持使用下面的三种方式定义动作：

exec 命令：在容器内执行一次命令。

Copy
.......
lifecycle:
postStart:
exec:
command:
- cat
- /tmp/healthy
.......

tcpSocket：在当前容器尝试访问指定的 socket。

Copy
.......
lifecycle:
postStart:
tcpSocket:
port: 8080
.......

httpGet：在当前容器中向某 url 发起 HTTP 请求。

Copy
.......
lifecycle:
postStart:
httpGet:
path: / #URI地址
port: 80 #端口号
host: 192.168.109.100 #主机地址
scheme: HTTP #支持的协议，http或者https
.......

容器探测

容器探测用于检测容器中的应用实例是否正常工作，是保障业务可用性的一种传统机制。如果经过探测，实例的状态不符合预期，那么 kubernetes 就会把该问题实例 “摘除”，不承担业务流量。kubernetes 提供了两种探针来实现容器探测，分别是：

liveness probes：存活性探测，用于检测应用实例当前是否处于正常运行状态，如果不是，k8s 会重启容器。

readiness probes：就绪性探测，用于检测应用实例是否可以接受请求，如果不能，k8s 不会转发流量。

livenessProbe：存活性探测，决定是否重启容器。
readinessProbe：就绪性探测，决定是否将请求转发给容器。

k8s 在 1.16 版本之后新增了 startupProbe 探针，用于判断容器内应用程序是否已经启动。如果配置了 startupProbe 探针，就会先禁止其他的探针，直到 startupProbe 探针成功为止，一旦成功将不再进行探测。

上面两种探针目前均支持三种探测方式：

exec 命令：在容器内执行一次命令，如果命令执行的退出码为 0，则认为程序正常，否则不正常。

Copy
……
livenessProbe:
exec:
command:
- cat
- /tmp/healthy
……

tcpSocket：将会尝试访问一个用户容器的端口，如果能够建立这条连接，则认为程序正常，否则不正常。

Copy
……
livenessProbe:
tcpSocket:
port: 8080
……

httpGet：调用容器内 web 应用的 URL，如果返回的状态码在 200 和 399 之前，则认为程序正常，否则不正常。

Copy
……
livenessProbe:
httpGet:
path: / #URI地址
port: 80 #端口号
host: 127.0.0.1 #主机地址
scheme: HTTP #支持的协议，http或者https
……

重启策略

在容器探测中，一旦容器探测出现了问题，kubernetes 就会对容器所在的 Pod 进行重启，其实这是由 Pod 的重启策略决定的，Pod 的重启策略有 3 种，分别如下：

Always：容器失效时，自动重启该容器，默认值。

OnFailure：容器终止运行且退出码不为 0 时重启。

Never：不论状态如何，都不重启该容器。

重启策略适用于 Pod 对象中的所有容器，首次需要重启的容器，将在其需要的时候立即进行重启，随后再次重启的操作将由 kubelet 延迟一段时间后进行，且反复的重启操作的延迟时长以此为 10s、20s、40s、80s、160s 和 300s，300s 是最大的延迟时长。

Pod 的调度

在默认情况下，一个 Pod 在哪个 Node 节点上运行，是由 Scheduler 组件采用相应的算法计算出来的，这个过程是不受人工控制的。但是在实际使用中，这并不满足需求，因为很多情况下，我们想控制某些 Pod 到达某些节点上，那么应该怎么做？这就要求了解 kubernetes 对 Pod 的调度规则，kubernetes 提供了四大类调度方式。

自动调度：运行在哪个 Node 节点上完全由 Scheduler 经过一系列的算法计算得出。

定向调度：NodeName、NodeSelector。

亲和性调度：NodeAffinity、PodAffinity、PodAntiAffinity。

污点（容忍）调度：Taints、Toleration。

定向调度

定向调度，指的是利用在 Pod 上声明的nodeName或nodeSelector，以此将 Pod 调度到期望的 Node 节点上。注意，这里的调度是强制的，这就意味着即使要调度的目标 Node 不存在，也会向上面进行调度，只不过 Pod 运行失败而已。

nodeName

nodeName 用于强制约束将 Pod 调度到指定的 name 的 Node 节点上。这种方式，其实是直接跳过 Scheduler 的调度逻辑，直接将 Pod 调度到指定名称的节点。
创建一个 pod-nodename.yaml 文件，内容如下：

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apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: pod-nodename
namespace: dev
labels:
user: xudaxian
spec:
containers: # 容器配置
- name: nginx
image: nginx:1.17.1
imagePullPolicy: IfNotPresent
ports:
- name: nginx-port
containerPort: 80
protocol: TCP
nodeName: k8s-node1 # 指定调度到k8s-node1节点上

nodeSelector

nodeSelector 用于将 Pod 调度到添加了指定标签的 Node 节点上，它是通过 kubernetes 的 label-selector 机制实现的，换言之，在 Pod 创建之前，会由 Scheduler 使用 MatchNodeSelector 调度策略进行 label 匹配，找出目标 node，然后将 Pod 调度到目标节点，该匹配规则是强制约束。

Copy
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: pod-nodeselector
namespace: dev
spec:
containers: # 容器配置
- name: nginx
image: nginx:1.17.1
imagePullPolicy: IfNotPresent
ports:
- name: nginx-port
containerPort: 80
protocol: TCP
nodeSelector:
nodeenv: pro # 指定调度到具有nodeenv=pro的Node节点上

亲和性调度

虽然定向调度的两种方式，使用起来非常方便，但是也有一定的问题，那就是如果没有满足条件的 Node，那么 Pod 将不会被运行，即使在集群中还有可用的 Node 列表也不行，这就限制了它的使用场景。
基于上面的问题，kubernetes 还提供了一种亲和性调度（Affinity）。它在 nodeSelector 的基础之上进行了扩展，可以通过配置的形式，实现优先选择满足条件的 Node 进行调度，如果没有，也可以调度到不满足条件的节点上，使得调度更加灵活。Affinity 主要分为三类：

nodeAffinity（node 亲和性）：以 Node 为目标，解决 Pod 可以调度到那些 Node 的问题。

podAffinity（pod 亲和性）：以 Pod 为目标，解决 Pod 可以和那些已存在的 Pod 部署在同一个拓扑域中的问题。

podAntiAffinity（pod 反亲和性）：以 Pod 为目标，解决 Pod 不能和那些已经存在的 Pod 部署在同一拓扑域中的问题。

关于亲和性和反亲和性的使用场景的说明：

亲和性：如果两个应用频繁交互，那么就有必要利用亲和性让两个应用尽可能的靠近，这样可以较少因网络通信而带来的性能损耗。

反亲和性：当应用采用多副本部署的时候，那么就有必要利用反亲和性让各个应用实例打散分布在各个 Node 上，这样可以提高服务的高可用性。

nodeAffinity（node 亲和性）

查看 nodeAffinity 的可选配置项：

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pod.spec.affinity.nodeAffinity
requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution Node节点必须满足指定的所有规则才可以，相当于硬限制
nodeSelectorTerms 节点选择列表
matchFields 按节点字段列出的节点选择器要求列表
matchExpressions 按节点标签列出的节点选择器要求列表(推荐)
key 键
values 值
operator 关系符 支持Exists, DoesNotExist, In, NotIn, Gt, Lt
preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution 优先调度到满足指定的规则的Node，相当于软限制 (倾向)
preference 一个节点选择器项，与相应的权重相关联
matchFields 按节点字段列出的节点选择器要求列表
matchExpressions 按节点标签列出的节点选择器要求列表(推荐)
key 键
values 值
operator 关系符 支持In, NotIn, Exists, DoesNotExist, Gt, Lt
weight 倾向权重，在范围1-100。

关系符的使用说明:

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- matchExpressions:
- key: nodeenv # 匹配存在标签的key为nodeenv的节点
operator: Exists
- key: nodeenv # 匹配标签的key为nodeenv,且value是"xxx"或"yyy"的节点
operator: In
values: ["xxx","yyy"]
- key: nodeenv # 匹配标签的key为nodeenv,且value大于"xxx"的节点
operator: Gt
values: "xxx"

演示 requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution：
○创建 pod-nodeaffinity-required.yaml 文件，内容如下：

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apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: pod-nodeaffinity-required
namespace: dev
spec:
containers: # 容器配置
- name: nginx
image: nginx:1.17.1
imagePullPolicy: IfNotPresent
ports:
- name: nginx-port
containerPort: 80
protocol: TCP
affinity: # 亲和性配置
nodeAffinity: # node亲和性配置
requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution: # Node节点必须满足指定的所有规则才可以，相当于硬规则，类似于定向调度
nodeSelectorTerms: # 节点选择列表
- matchExpressions:
- key: nodeenv # 匹配存在标签的key为nodeenv的节点，并且value是"xxx"或"yyy"的节点
operator: In
values:
- "xxx"
- "yyy"

nodeAffinity 的注意事项：

如果同时定义了 nodeSelector 和 nodeAffinity，那么必须两个条件都满足，Pod 才能运行在指定的 Node 上。

如果 nodeAffinity 指定了多个 nodeSelectorTerms，那么只需要其中一个能够匹配成功即可。

如果一个 nodeSelectorTerms 中有多个 matchExpressions，则一个节点必须满足所有的才能匹配成功。

如果一个 Pod 所在的 Node 在 Pod 运行期间其标签发生了改变，不再符合该 Pod 的 nodeAffinity 的要求，则系统将忽略此变化。

podAffinity（pod 亲和性）

podAffinity 主要实现以运行的 Pod 为参照，实现让新创建的 Pod 和参照的 Pod 在一个区域的功能。
PodAffinity 的可选配置项：

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pod.spec.affinity.podAffinity
requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution 硬限制
namespaces 指定参照pod的namespace
topologyKey 指定调度作用域
labelSelector 标签选择器
matchExpressions 按节点标签列出的节点选择器要求列表(推荐)
key 键
values 值
operator 关系符 支持In, NotIn, Exists, DoesNotExist.
matchLabels 指多个matchExpressions映射的内容
preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution 软限制
podAffinityTerm 选项
namespaces
topologyKey
labelSelector
matchExpressions
key 键
values 值
operator
matchLabels
weight 倾向权重，在范围1-1

topologyKey 用于指定调度的作用域，例如:

如果指定为 kubernetes.io/hostname，那就是以 Node 节点为区分范围。

如果指定为 beta.kubernetes.io/os，则以 Node 节点的操作系统类型来区分。

演示 requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution。
创建 pod-podaffinity-requred.yaml 文件，内容如下：

Copy
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: pod-podaffinity-requred
namespace: dev
spec:
containers: # 容器配置
- name: nginx
image: nginx:1.17.1
imagePullPolicy: IfNotPresent
ports:
- name: nginx-port
containerPort: 80
protocol: TCP
affinity: # 亲和性配置
podAffinity: # Pod亲和性
requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution: # 硬限制
- labelSelector:
matchExpressions: # 该Pod必须和拥有标签podenv=xxx或者podenv=yyy的Pod在同一个Node上，显然没有这样的Pod
- key: podenv
operator: In
values:
- "xxx"
- "yyy"
topologyKey: kubernetes.io/hostname

podAntiAffinity（pod 反亲和性）

podAntiAffinity 主要实现以运行的 Pod 为参照，让新创建的 Pod 和参照的 Pod 不在一个区域的功能。
其配置方式和 podAffinity 一样。

Copy
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: pod-podantiaffinity-requred
namespace: dev
spec:
containers: # 容器配置
- name: nginx
image: nginx:1.17.1
imagePullPolicy: IfNotPresent
ports:
- name: nginx-port
containerPort: 80
protocol: TCP
affinity: # 亲和性配置
podAntiAffinity: # Pod反亲和性
requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution: # 硬限制
- labelSelector:
matchExpressions:
- key: podenv
operator: In
values:
- "pro"
topologyKey: kubernetes.io/hostname

污点和容忍

污点（Taints）

前面的调度方式都是站在 Pod 的角度上，通过在 Pod 上添加属性，来确定 Pod 是否要调度到指定的 Node 上，其实我们也可以站在 Node 的角度上，通过在 Node 上添加污点属性，来决定是否运行 Pod 调度过来。
Node 被设置了污点之后就和 Pod 之间存在了一种相斥的关系，进而拒绝 Pod 调度进来，甚至可以将已经存在的 Pod 驱逐出去。
污点的格式为：key=value，key 和 value 是污点的标签，effect 描述污点的作用，支持如下三个选项：

PreferNoSchedule：kubernetes 将尽量避免把 Pod 调度到具有该污点的 Node 上，除非没有其他节点可以调度。

NoSchedule：kubernetes 将不会把 Pod 调度到具有该污点的 Node 上，但是不会影响当前 Node 上已经存在的 Pod。

NoExecute：kubernetes 将不会把 Pod 调度到具有该污点的 Node 上，同时也会将 Node 上已经存在的 Pod 驱逐。

容忍（Toleration）

上面介绍了污点的作用，我们可以在 Node 上添加污点用来拒绝 Pod 调度上来，但是如果就是想让一个 Pod 调度到一个有污点的 Node 上去，这时候应该怎么做？这就需要使用到容忍。

污点就是拒绝，容忍就是忽略，Node 通过污点拒绝 Pod 调度上去，Pod 通过容忍忽略拒绝。

容忍的详细配置：

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kubectl explain pod.spec.tolerations
......
FIELDS:
key # 对应着要容忍的污点的键，空意味着匹配所有的键
value # 对应着要容忍的污点的值
operator # key-value的运算符，支持Equal和Exists（默认）
effect # 对应污点的effect，空意味着匹配所有影响
tolerationSeconds # 容忍时间, 当effect为NoExecute时生效，表示pod在Node上的停留时间

当 operator 为 Equal 的时候，如果 Node 节点有多个 Taint，那么 Pod 每个 Taint 都需要容忍才能部署上去。
当 operator 为 Exists 的时候，有如下的三种写法：

容忍指定的污点，污点带有指定的 effect：

容忍指定的污点，不考虑具体的 effect：

容忍一切污点（慎用）：

Copy
tolerations: # 容忍
- key: "tag" # 要容忍的污点的key
operator: Exists # 操作符
effect: NoExecute # 添加容忍的规则，这里必须和标记的污点规则相同

Copy
tolerations: # 容忍
- key: "tag" # 要容忍的污点的key
operator: Exists # 操作符

Copy
tolerations: # 容忍
- operator: Exists # 操作符

Pod 控制器

在 kubernetes 中，按照 Pod 的创建方式可以将其分为两类：

自主式 Pod：kubernetes 直接创建出来的 Pod，这种 Pod 删除后就没有了，也不会重建。

控制器创建 Pod：通过 Pod 控制器创建的 Pod，这种 Pod 删除之后还会自动重建。

Pod 控制器：Pod 控制器是管理 Pod 的中间层，使用了 Pod 控制器之后，我们只需要告诉 Pod 控制器，想要多少个什么样的 Pod 就可以了，它就会创建出满足条件的 Pod 并确保每一个 Pod 处于用户期望的状态，如果 Pod 在运行中出现故障，控制器会基于指定的策略重启或重建 Pod。
在 kubernetes 中，有很多类型的 Pod 控制器，每种都有自己的适合的场景，常见的有下面这些：

ReplicationController：比较原始的 Pod 控制器，已经被废弃，由 ReplicaSet 替代。

ReplicaSet：保证指定数量的 Pod 运行，并支持 Pod 数量变更，镜像版本变更。

Deployment：通过控制 ReplicaSet 来控制 Pod，并支持滚动升级、版本回退。

Horizontal Pod Autoscaler：可以根据集群负载自动调整 Pod 的数量，实现削峰填谷。

DaemonSet：在集群中的指定 Node 上都运行一个副本，一般用于守护进程类的任务。

Job：它创建出来的 Pod 只要完成任务就立即退出，用于执行一次性任务。

CronJob：它创建的 Pod 会周期性的执行，用于执行周期性的任务。

StatefulSet：管理有状态的应用。

ReplicaSet（RS）

ReplicaSet 的主要作用是保证一定数量的 Pod 能够正常运行，它会持续监听这些 Pod 的运行状态，一旦 Pod 发生故障，就会重启或重建。同时它还支持对 Pod 数量的扩缩容。

ReplicaSet 的资源清单文件：

Copy
apiVersion: apps/v1 # 版本号
kind: ReplicaSet # 类型
metadata: # 元数据
name: # rs名称
namespace: # 所属命名空间
labels: #标签
controller: rs
spec: # 详情描述
replicas: 3 # 副本数量
selector: # 选择器，通过它指定该控制器管理哪些po
matchLabels: # Labels匹配规则
app: nginx-pod
matchExpressions: # Expressions匹配规则
- {key: app, operator: In, values: [nginx-pod]}
template: # 模板，当副本数量不足时，会根据下面的模板创建pod副本
metadata:
labels:
app: nginx-pod
spec:
containers:
- name: nginx
image: nginx:1.17.1
ports:
- containerPort: 80

在这里，需要新了解的配置项就是 spec 下面几个选项：

replicas：指定副本数量，其实就是当然 rs 创建出来的 Pod 的数量，默认为 1.

selector：选择器，它的作用是建立 Pod 控制器和 Pod 之间的关联关系，采用了 Label Selector 机制（在 Pod 模块上定义 Label，在控制器上定义选择器，就可以表明当前控制器能管理哪些 Pod 了）。

template：模板，就是当前控制器创建 Pod 所使用的模板，里面其实就是前面学过的 Pod 的定义。

Deployment（Deploy）

为了更好的解决服务编排的问题，kubernetes 在 v1.2 版本开始，引入了 Deployment 控制器。值得一提的是，Deployment 控制器并不直接管理 Pod，而是通过管理 ReplicaSet 来间接管理 Pod，即：Deployment 管理 ReplicaSet，ReplicaSet 管理 Pod。所以 Deployment 的功能比 ReplicaSet 强大。

Deployment 的主要功能如下：

支持 ReplicaSet 的所有功能。

支持发布的停止、继续。

支持版本滚动更新和版本回退。

Deployment 的资源清单：

Copy
apiVersion: apps/v1 # 版本号
kind: Deployment # 类型
metadata: # 元数据
name: # rs名称
namespace: # 所属命名空间
labels: #标签
controller: deploy
spec: # 详情描述
replicas: 3 # 副本数量
revisionHistoryLimit: 3 # 保留历史版本，默认为10
paused: false # 暂停部署，默认是false
progressDeadlineSeconds: 600 # 部署超时时间（s），默认是600
strategy: # 策略
type: RollingUpdate # 滚动更新策略
rollingUpdate: # 滚动更新
maxSurge: 30% # 最大额外可以存在的副本数，可以为百分比，也可以为整数 maxUnavailable: 30% # 最大不可用状态的 Pod 的最大值，可以为百分比，也可以为整数
selector: # 选择器，通过它指定该控制器管理哪些pod
matchLabels: # Labels匹配规则
app: nginx-pod
matchExpressions: # Expressions匹配规则
- {key: app, operator: In, values: [nginx-pod]}
template: # 模板，当副本数量不足时，会根据下面的模板创建pod副本
metadata:
labels:
app: nginx-pod
spec:
containers:
- name: nginx
image: nginx:1.17.1
ports:
- containerPort: 80

Deployment 支持两种镜像更新的策略：重建更新和滚动更新（默认），可以通过 strategy 选项进行配置。

Copy
strategy: 指定新的Pod替代旧的Pod的策略，支持两个属性
type: 指定策略类型，支持两种策略
Recreate：在创建出新的Pod之前会先杀掉所有已经存在的Pod
RollingUpdate：滚动更新，就是杀死一部分，就启动一部分，在更新过程中，存在两个版本的Pod
rollingUpdate：当type为RollingUpdate的时候生效，用于为rollingUpdate设置参数，支持两个属性：
maxUnavailable：用来指定在升级过程中不可用的Pod的最大数量，默认为25%。
maxSurge： 用来指定在升级过程中可以超过期望的Pod的最大数量，默认为25%。

Deployment 支持版本升级过程中的暂停、继续功能以及版本回退等诸多功能，下面具体来看：

Copy
# 版本升级相关功能
kubetl rollout 参数 deploy xx # 支持下面的选择
# status 显示当前升级的状态
# history 显示升级历史记录
# pause 暂停版本升级过程
# resume 继续已经暂停的版本升级过程
# restart 重启版本升级过程
# undo 回滚到上一级版本 （可以使用--to-revision回滚到指定的版本）

deployment 之所以能够实现版本的回退，就是通过记录下历史的 ReplicaSet 来实现的，一旦想回滚到那个版本，只需要将当前版本的 Pod 数量降为 0，然后将回退版本的 Pod 提升为目标数量即可。

金丝雀发布

Deployment 支持更新过程中的控制，如暂停更新操作（pause）或继续更新操作（resume）。
例如有一批新的 Pod 资源创建完成后立即暂停更新过程，此时，仅存在一部分新版本的应用，主体部分还是旧的版本。然后，再筛选一小部分的用户请求到新版本的 Pod 应用，继续观察能够稳定的按照期望的方式运行，如果没有问题之后再继续完成余下的 Pod 资源的滚动更新，否则立即回滚操作。

Horizontal Pod Autoscaler（HPA）

我们已经可以通过手动执行 kubectl scale 命令实现 Pod 的扩缩容，但是这显然不符合 kubernetes 的定位目标–自动化和智能化。kubernetes 期望可以通过监测 Pod 的使用情况，实现 Pod 数量的自动调整，于是就产生了 HPA 这种控制器。
HPA 可以获取每个 Pod 的利用率，然后和 HPA 中定义的指标进行对比，同时计算出需要伸缩的具体值，最后实现 Pod 的数量的调整。其实 HPA 和之前的 Deployment 一样，也属于一种 kubernetes 资源对象，它通过追踪分析目标 Pod 的负载变化情况，来确定是否需要针对性的调整目标 Pod 的副本数。

若集群中没有收集资源使用情况的程序，可选择安装 metrics-server

测试示例：

Copy
apiVersion: autoscaling/v1 # 版本号
kind: HorizontalPodAutoscaler # 类型
metadata: # 元数据
name: pc-hpa # deployment的名称
namespace: dev # 命名类型
spec:
minReplicas: 1 # 最小Pod数量
maxReplicas: 10 # 最大Pod数量
targetCPUUtilizationPercentage: 3 # CPU使用率指标
scaleTargetRef: # 指定要控制的Nginx的信息
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
name: nginx

DaemonSet（DS）

DaemonSet 类型的控制器可以保证集群中的每一台（或指定）节点上都运行一个副本，一般适用于日志收集、节点监控等场景。也就是说，如果一个 Pod 提供的功能是节点级别的（每个节点都需要且只需要一个），那么这类 Pod 就适合使用 DaemonSet 类型的控制器创建。

DaemonSet 控制器的特点：

每向集群中添加一个节点的时候，指定的 Pod 副本也将添加到该节点上。

当节点从集群中移除的时候，Pod 也会被垃圾回收。

DaemonSet 的资源清单：

Copy
apiVersion: apps/v1 # 版本号
kind: DaemonSet # 类型
metadata: # 元数据
name: # 名称
namespace: #命名空间
labels: #标签
controller: daemonset
spec: # 详情描述
revisionHistoryLimit: 3 # 保留历史版本
updateStrategy: # 更新策略
type: RollingUpdate # 滚动更新策略
rollingUpdate: # 滚动更新
maxUnavailable: 1 # 最大不可用状态的Pod的最大值，可用为百分比，也可以为整数
selector: # 选择器，通过它指定该控制器管理那些Pod
matchLabels: # Labels匹配规则
app: nginx-pod
matchExpressions: # Expressions匹配规则
- key: app
operator: In
values:
- nginx-pod
template: # 模板，当副本数量不足时，会根据下面的模板创建Pod模板
metadata:
labels:
app: nginx-pod
spec:
containers:
- name: nginx
image: nginx:1.17.1
ports:
- containerPort: 80

Job

Job 主要用于负责批量处理短暂的一次性任务。
Job 的特点：

当 Job 创建的 Pod 执行成功结束时，Job 将记录成功结束的 Pod 数量。

当成功结束的 Pod 达到指定的数量时，Job 将完成执行。

Job 可以保证指定数量的 Pod 执行完成。

Job 的资源清单：

Copy
apiVersion: batch/v1 # 版本号
kind: Job # 类型
metadata: # 元数据
name: # 名称
namespace: #命名空间
labels: # 标签
controller: job
spec: # 详情描述
completions: 1 # 指定Job需要成功运行Pod的总次数，默认为1
parallelism: 1 # 指定Job在任一时刻应该并发运行Pod的数量，默认为1
activeDeadlineSeconds: 30 # 指定Job可以运行的时间期限，超过时间还没结束，系统将会尝试进行终止
backoffLimit: 6 # 指定Job失败后进行重试的次数，默认为6
manualSelector: true # 是否可以使用selector选择器选择Pod，默认为false
selector: # 选择器，通过它指定该控制器管理那些Pod
matchLabels: # Labels匹配规则
app: counter-pod
matchExpressions: # Expressions匹配规则
- key: app
operator: In
values:
- counter-pod
template: # 模板，当副本数量不足时，会根据下面的模板创建Pod模板
metadata:
labels:
app: counter-pod
spec:
restartPolicy: Never # 重启策略只能设置为Never或OnFailure
containers:
- name: counter
image: busybox:1.30
command: ["/bin/sh","-c","for i in 9 8 7 6 5 4 3 2 1;do echo $i;sleep 20;done"]

关于模板中的重启策略的说明：

如果设置为 OnFailure，则 Job 会在 Pod 出现故障的时候重启容器，而不是创建 Pod，failed 次数不变。

如果设置为 Never，则 Job 会在 Pod 出现故障的时候创建新的 Pod，并且故障 Pod 不会消失，也不会重启，failed 次数 + 1。

如果指定为 Always 的话，就意味着一直重启，意味着 Pod 任务会重复执行，这和 Job 的定义冲突，所以不能设置为 Always。

CronJob（CJ）

CronJob 控制器以 Job 控制器资源为其管控对象，并借助它管理 pod 资源对象，Job 控制器定义的作业任务在其控制器资源创建之后便会立即执行，但 CronJob 可以以类似于 Linux 操作系统的周期性任务作业计划的方式控制其运行时间点及重复运行的方式。也就是说，CronJob 可以在特定的时间点 (反复的) 去运行 job 任务。

CronJob 的资源清单文件：

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apiVersion: batch/v1beta1 # 版本号
kind: CronJob # 类型
metadata: # 元数据
name: # rs名称
namespace: # 所属命名空间
labels: #标签
controller: cronjob
spec: # 详情描述
schedule: # cron格式的作业调度运行时间点,用于控制任务在什么时间执行
concurrencyPolicy: # 并发执行策略，用于定义前一次作业运行尚未完成时是否以及如何运行后一次的作业
failedJobHistoryLimit: # 为失败的任务执行保留的历史记录数，默认为1
successfulJobHistoryLimit: # 为成功的任务执行保留的历史记录数，默认为3
startingDeadlineSeconds: # 启动作业错误的超时时长
jobTemplate: # job控制器模板，用于为cronjob控制器生成job对象;下面其实就是job的定义
metadata:
spec:
completions: 1
parallelism: 1
activeDeadlineSeconds: 30
backoffLimit: 6
manualSelector: true
selector:
matchLabels:
app: counter-pod
matchExpressions: 规则
- {key: app, operator: In, values: [counter-pod]}
template:
metadata:
labels:
app: counter-pod
spec:
restartPolicy: Never
containers:
- name: counter
image: busybox:1.30
command: ["bin/sh","-c","for i in 9 8 7 6 5 4 3 2 1; do echo $i;sleep 20;done"]
需要重点解释的几个选项：
schedule: cron表达式，用于指定任务的执行时间
*/1 * * * *
<分钟> <小时> <日> <月份> <星期>

分钟 值从 0 到 59.
小时 值从 0 到 23.
日 值从 1 到 31.
月 值从 1 到 12.
星期 值从 0 到 6, 0 代表星期日
多个时间可以用逗号隔开； 范围可以用连字符给出；*可以作为通配符； /表示每...
concurrencyPolicy:
Allow: 允许Jobs并发运行(默认)
Forbid: 禁止并发运行，如果上一次运行尚未完成，则跳过下一次运行
Replace: 替换，取消当前正在运行的作业并用新作业替换它

StatefulSet（有状态）

无状态应用：

认为 Pod 都是一样的。

没有顺序要求。

不用考虑在哪个 Node 节点上运行。

随意进行伸缩和扩展。

有状态应用：

有顺序的要求。

认为每个 Pod 都是不一样的。

需要考虑在哪个 Node 节点上运行。

需要按照顺序进行伸缩和扩展。

让每个 Pod 都是独立的，保持 Pod 启动顺序和唯一性。

StatefulSet 是 Kubernetes 提供的管理有状态应用的负载管理控制器。
StatefulSet 部署需要 HeadLinessService（无头服务）。

为什么需要 HeadLinessService（无头服务）？

在用 Deployment 时，每一个 Pod 名称是没有顺序的，是随机字符串，因此是 Pod 名称是无序的，但是在 StatefulSet 中要求必须是有序 ，每一个 Pod 不能被随意取代，Pod 重建后 pod 名称还是一样的。

而 Pod IP 是变化的，所以是以 Pod 名称来识别。Pod 名称是 Pod 唯一性的标识符，必须持久稳定有效。这时候要用到无头服务，它可以给每个 Pod 一个唯一的名称 。

StatefulSet 常用来部署 RabbitMQ 集群、Zookeeper 集群、MySQL 集群、Eureka 集群等。

演示示例：

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apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: service-headliness
namespace: dev
spec:
selector:
app: nginx-pod
clusterIP: None # 将clusterIP设置为None，即可创建headliness Service
type: ClusterIP
ports:
- port: 80 # Service的端口
targetPort: 80 # Pod的端口
...

apiVersion: apps/v1
kind: StatefulSet
metadata:
name: pc-statefulset
namespace: dev
spec:
replicas: 3
serviceName: service-headliness
selector:
matchLabels:
app: nginx-pod
template:
metadata:
labels:
app: nginx-pod
spec:
containers:
- name: nginx
image: nginx:1.17.1
ports:
- containerPort: 80

Service

在 kubernetes 中，Pod 是应用程序的载体，我们可以通过 Pod 的 IP 来访问应用程序，但是 Pod 的 IP 地址不是固定的，这就意味着不方便直接采用 Pod 的 IP 对服务进行访问。
为了解决这个问题，kubernetes 提供了 Service 资源，Service 会对提供同一个服务的多个 Pod 进行聚合，并且提供一个统一的入口地址，通过访问 Service 的入口地址就能访问到后面的 Pod 服务。

Service 在很多情况下只是一个概念，真正起作用的其实是 kube-proxy 服务进程，每个 Node 节点上都运行了一个 kube-proxy 的服务进程。当创建 Service 的时候会通过 API Server 向 etcd 写入创建的 Service 的信息，而 kube-proxy 会基于监听的机制发现这种 Service 的变化，然后它会将最新的 Service 信息转换为对应的访问规则。

kube-proxy 目前支持三种工作模式：

userspace 模式：

userspace 模式下，kube-proxy 会为每一个 Service 创建一个监听端口，发向 Cluster IP 的请求被 iptables 规则重定向到 kube-proxy 监听的端口上，kube-proxy 根据 LB 算法（负载均衡算法）选择一个提供服务的 Pod 并和其建立连接，以便将请求转发到 Pod 上。

该模式下，kube-proxy 充当了一个四层负载均衡器的角色。由于 kube-proxy 运行在 userspace 中，在进行转发处理的时候会增加内核和用户空间之间的数据拷贝，虽然比较稳定，但是效率非常低下。

iptables 模式：

iptables 模式下，kube-proxy 为 Service 后端的每个 Pod 创建对应的 iptables 规则，直接将发向 Cluster IP 的请求重定向到一个 Pod 的 IP 上。

该模式下 kube-proxy 不承担四层负载均衡器的角色，只负责创建 iptables 规则。该模式的优点在于较 userspace 模式效率更高，但是不能提供灵活的 LB 策略，当后端 Pod 不可用的时候无法进行重试。

ipvs 模式：

ipvs 模式和 iptables 类似，kube-proxy 监控 Pod 的变化并创建相应的 ipvs 规则。ipvs 相对 iptables 转发效率更高，除此之外，ipvs 支持更多的 LB（负载均衡）算法。

Service 类型

Service 的资源清单：

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apiVersion: v1 # 版本
kind: Service # 类型
metadata: # 元数据
name: # 资源名称
namespace: # 命名空间
spec:
selector: # 标签选择器，用于确定当前Service代理那些Pod
app: nginx
type: NodePort # Service的类型，指定Service的访问方式
clusterIP: # 虚拟服务的IP地址
sessionAffinity: # session亲和性，支持ClientIP、None两个选项，默认值为None
ports: # 端口信息
- port: 8080 # Service端口
protocol: TCP # 协议
targetPort : # Pod端口
nodePort: # 主机端口

spec.type 的说明：

ClusterIP：默认值，它是 kubernetes 系统自动分配的虚拟 IP，只能在集群内部访问。

NodePort：将 Service 通过指定的 Node 上的端口暴露给外部，通过此方法，就可以在集群外部访问服务。

LoadBalancer：使用外接负载均衡器完成到服务的负载分发，注意此模式需要外部云环境的支持。

ExternalName：把集群外部的服务引入集群内部，直接使用。

ClusterIP 类型的 Service

Endpoint（实际中使用的不多）

Endpoint 是 kubernetes 中的一个资源对象，存储在 etcd 中，用来记录一个 service 对应的所有 Pod 的访问地址，它是根据 service 配置文件中的 selector 描述产生的。

一个 service 由一组 Pod 组成，这些 Pod 通过 Endpoints 暴露出来，Endpoints 是实现实际服务的端点集合。换言之，service 和 Pod 之间的联系是通过 Endpoints 实现的。

负载分发策略

对 Service 的访问被分发到了后端的 Pod 上去，目前 kubernetes 提供了两种负载分发策略：

如果不定义，默认使用 kube-proxy 的策略，比如随机、轮询等。

基于客户端地址的会话保持模式，即来自同一个客户端发起的所有请求都会转发到固定的一个 Pod 上，这对于传统基于 Session 的认证项目来说很友好，此模式可以在 spec 中添加 sessionAffinity: ClusterIP 选项。

HeadLiness 类型的 Service

在某些场景中，开发人员可能不想使用 Service 提供的负载均衡功能，而希望自己来控制负载均衡策略，针对这种情况，kubernetes 提供了 HeadLinesss Service，这类 Service 不会分配 Cluster IP，如果想要访问 Service，只能通过 Service 的域名进行查询。

NodePort 类型的 Service

在之前的案例中，创建的 Service 的 IP 地址只能在集群内部才可以访问，如果希望 Service 暴露给集群外部使用，那么就需要使用到另外一种类型的 Service，称为 NodePort 类型的 Service。NodePort 的工作原理就是将 Service 的端口映射到 Node 的一个端口上，然后就可以通过 NodeIP来访问 Service 了。

LoadBalancer 类型的 Service

ExternalName 类型的 Service

ExternalName 类型的 Service 用于引入集群外部的服务，它通过 externalName 属性指定一个服务的地址，然后在集群内部访问此 Service 就可以访问到外部的服务了。

Ingress

我们已经知道，Service 对集群之外暴露服务的主要方式有两种：NodePort 和 LoadBalancer，但是这两种方式，都有一定的缺点：

NodePort 方式的缺点是会占用很多集群机器的端口，那么当集群服务变多的时候，这个缺点就愈发明显。

LoadBalancer 的缺点是每个 Service 都需要一个 LB，浪费，麻烦，并且需要 kubernetes 之外的设备的支持。

基于这种现状，kubernetes 提供了 Ingress 资源对象，Ingress 只需要一个 NodePort 或者一个 LB 就可以满足暴露多个 Service 的需求，工作机制大致如下图所示：

实际上，Ingress 相当于一个七层的负载均衡器，是 kubernetes 对反向代理的一个抽象，它的工作原理类似于 Nginx，可以理解为 Ingress 里面建立了诸多映射规则，Ingress Controller 通过监听这些配置规则并转化为 Nginx 的反向代理配置，然后对外提供服务。

Ingress：kubernetes 中的一个对象，作用是定义请求如何转发到 Service 的规则。

Ingress Controller：具体实现反向代理及负载均衡的程序，对 Ingress 定义的规则进行解析，根据配置的规则来实现请求转发，实现的方式有很多，比如 Nginx，Contour，Haproxy 等。

Ingress（以 Nginx）的工作原理如下：

用户编写 Ingress 规则，说明那个域名对应 kubernetes 集群中的那个 Service。

Ingress 控制器动态感知 Ingress 服务规则的变化，然后生成一段对应的 Nginx 的反向代理配置。

Ingress 控制器会将生成的 Nginx 配置写入到一个运行着的 Nginx 服务中，并动态更新。

到此为止，其实真正在工作的就是一个 Nginx 了，内部配置了用户定义的请求规则。

Ingress 支持 Http 代理和 Https 代理

数据存储

在前面已经提到，容器的生命周期可能很短，会被频繁地创建和销毁。那么容器在销毁时，保存在容器中的数据也会被清除。这种结果对用户来说，在某些情况下是不乐意看到的。为了持久化保存容器的数据，kubernetes 引入了 Volume 的概念。

Volume 是 Pod 中能够被多个容器访问的共享目录，它被定义在 Pod 上，然后被一个 Pod 里的多个容器挂载到具体的文件目录下，kubernetes 通过 Volume 实现同一个 Pod 中不同容器之间的数据共享以及数据的持久化存储。Volume 的生命容器不与 Pod 中单个容器的生命周期相关，当容器终止或者重启时，Volume 中的数据也不会丢失。

kubernetes 的 Volume 支持多种类型，比较常见的有下面几个：

简单存储：EmptyDir、HostPath、NFS

高级存储：PV、PVC

配置存储：ConfigMap、Secret

基本存储

EmptyDir

EmptyDir 是最基础的 Volume 类型，一个 EmptyDir 就是 Host 上的一个空目录。

EmptyDir 是在 Pod 被分配到 Node 时创建的，它的初始内容为空，并且无须指定宿主机上对应的目录文件，因为 kubernetes 会自动分配一个目录，当 Pod 销毁时， EmptyDir 中的数据也会被永久删除。 EmptyDir 用途如下：

临时空间，例如用于某些应用程序运行时所需的临时目录，且无须永久保留

一个容器需要从另一个容器中获取数据的目录（多容器共享目录）

接下来，通过一个容器之间文件共享的案例来使用一下 EmptyDir。

在一个 Pod 中准备两个容器 nginx 和 busybox，然后声明一个 Volume 分别挂在到两个容器的目录中，然后 nginx 容器负责向 Volume 中写日志，busybox 中通过命令将日志内容读到控制台。

HostPath

上节课提到，EmptyDir 中数据不会被持久化，它会随着 Pod 的结束而销毁，如果想简单的将数据持久化到主机中，可以选择 HostPath。

HostPath 就是将 Node 主机中一个实际目录挂在到 Pod 中，以供容器使用，这样的设计就可以保证 Pod 销毁了，但是数据依据可以存在于 Node 主机上。

NFS

HostPath 可以解决数据持久化的问题，但是一旦 Node 节点故障了，Pod 如果转移到了别的节点，又会出现问题了，此时需要准备单独的网络存储系统，比较常用的用 NFS、CIFS。

NFS 是一个网络文件存储系统，可以搭建一台 NFS 服务器，然后将 Pod 中的存储直接连接到 NFS 系统上，这样的话，无论 Pod 在节点上怎么转移，只要 Node 跟 NFS 的对接没问题，数据就可以成功访问。

高级存储

前面已经学习了使用 NFS 提供存储，此时就要求用户会搭建 NFS 系统，并且会在 yaml 配置 nfs。由于 kubernetes 支持的存储系统有很多，要求客户全都掌握，显然不现实。为了能够屏蔽底层存储实现的细节，方便用户使用， kubernetes 引入 PV 和 PVC 两种资源对象。

PV（Persistent Volume）是持久化卷的意思，是对底层的共享存储的一种抽象。一般情况下 PV 由 kubernetes 管理员进行创建和配置，它与底层具体的共享存储技术有关，并通过插件完成与共享存储的对接。

PVC（Persistent Volume Claim）是持久卷声明的意思，是用户对于存储需求的一种声明。换句话说，PVC 其实就是用户向 kubernetes 系统发出的一种资源需求申请。

使用了 PV 和 PVC 之后，工作可以得到进一步的细分：

存储：存储工程师维护

PV： kubernetes 管理员维护

PVC：kubernetes 用户维护

PV

PV 是存储资源的抽象，下面是资源清单文件:

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apiVersion: v1
kind: PersistentVolume
metadata:
name: pv2
spec:
nfs: # 存储类型，与底层真正存储对应
capacity: # 存储能力，目前只支持存储空间的设置
storage: 2Gi
accessModes: # 访问模式
storageClassName: # 存储类别
persistentVolumeReclaimPolicy: # 回收策略

PV 的关键配置参数说明：

存储类型

底层实际存储的类型，kubernetes 支持多种存储类型，每种存储类型的配置都有所差异

存储能力（capacity）

目前只支持存储空间的设置 (storage=1Gi)，不过未来可能会加入 IOPS、吞吐量等指标的配置

访问模式（accessModes）

用于描述用户应用对存储资源的访问权限，访问权限包括下面几种方式：

ReadWriteOnce（RWO）：读写权限，但是只能被单个节点挂载

ReadOnlyMany（ROX）： 只读权限，可以被多个节点挂载

ReadWriteMany（RWX）：读写权限，可以被多个节点挂载

需要注意的是，底层不同的存储类型可能支持的访问模式不同

回收策略（persistentVolumeReclaimPolicy）

当 PV 不再被使用了之后，对其的处理方式。目前支持三种策略：

Retain （保留） 保留数据，需要管理员手工清理数据

Recycle（回收） 清除 PV 中的数据，效果相当于执行 rm -rf /thevolume/*

Delete （删除） 与 PV 相连的后端存储完成 volume 的删除操作，当然这常见于云服务商的存储服务

需要注意的是，底层不同的存储类型可能支持的回收策略不同

存储类别

PV 可以通过 storageClassName 参数指定一个存储类别

具有特定类别的 PV 只能与请求了该类别的 PVC 进行绑定

未设定类别的 PV 则只能与不请求任何类别的 PVC 进行绑定

状态（status）

一个 PV 的生命周期中，可能会处于 4 中不同的阶段：

Available（可用）： 表示可用状态，还未被任何 PVC 绑定

Bound（已绑定）： 表示 PV 已经被 PVC 绑定

Released（已释放）： 表示 PVC 被删除，但是资源还未被集群重新声明

Failed（失败）： 表示该 PV 的自动回收失败

PVC

PVC 是资源的申请，用来声明对存储空间、访问模式、存储类别需求信息。下面是资源清单文件:

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apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
name: pvc
namespace: dev
spec:
accessModes: # 访问模式
selector: # 采用标签对PV选择
storageClassName: # 存储类别
resources: # 请求空间
requests:
storage: 5Gi

PVC 的关键配置参数说明：

访问模式（accessModes）

用于描述用户应用对存储资源的访问权限

选择条件（selector）

通过 Label Selector 的设置，可使 PVC 对于系统中己存在的 PV 进行筛选

存储类别（storageClassName）

PVC 在定义时可以设定需要的后端存储的类别，只有设置了该 class 的 pv 才能被系统选出

资源请求（Resources ）

描述对存储资源的请求

生命周期

PVC 和 PV 是一一对应的，PV 和 PVC 之间的相互作用遵循以下生命周期：

资源供应：管理员手动创建底层存储和 PV

资源绑定：用户创建 PVC，kubernetes 负责根据 PVC 的声明去寻找 PV，并绑定

在用户定义好 PVC 之后，系统将根据 PVC 对存储资源的请求在已存在的 PV 中选择一个满足条件的

一旦找到，就将该 PV 与用户定义的 PVC 进行绑定，用户的应用就可以使用这个 PVC 了

如果找不到，PVC 则会无限期处于 Pending 状态，直到等到系统管理员创建了一个符合其要求的 PV

PV 一旦绑定到某个 PVC 上，就会被这个 PVC 独占，不能再与其他 PVC 进行绑定了

资源使用：用户可在 pod 中像 volume 一样使用 pvc

Pod 使用 Volume 的定义，将 PVC 挂载到容器内的某个路径进行使用。

资源释放：用户删除 pvc 来释放 pv

当存储资源使用完毕后，用户可以删除 PVC，与该 PVC 绑定的 PV 将会被标记为 “已释放”，但还不能立刻与其他 PVC 进行绑定。通过之前 PVC 写入的数据可能还被留在存储设备上，只有在清除之后该 PV 才能再次使用。

资源回收：kubernetes 根据 pv 设置的回收策略进行资源的回收

对于 PV，管理员可以设定回收策略，用于设置与之绑定的 PVC 释放资源之后如何处理遗留数据的问题。只有 PV 的存储空间完成回收，才能供新的 PVC 绑定和使用

配置存储

ConfigMap

ConfigMap 是一种比较特殊的存储卷，它的主要作用是用来存储配置信息的。

创建 configmap.yaml，内容如下：

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apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
name: configmap
namespace: dev
data:
info: |
username:admin
password:123456

接下来，使用此配置文件创建 configmap

Copy
# 创建configmap
[root@k8s-master01 ~]# kubectl create -f configmap.yaml
configmap/configmap created

# 查看configmap详情
[root@k8s-master01 ~]# kubectl describe cm configmap -n dev
Name: configmap
Namespace: dev
Labels: <none>
Annotations: <none>

Data
====
info:
....
username:admin
password:123456

Events: <none>

接下来创建一个 pod-configmap.yaml，将上面创建的 configmap 挂载进去

Copy
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: pod-configmap
namespace: dev
spec:
containers:
- name: nginx
image: nginx:1.17.1
volumeMounts: # 将configmap挂载到目录
- name: config
mountPath: /configmap/config
volumes: # 引用configmap
- name: config
configMap:
name: configmap
# 创建pod
[root@k8s-master01 ~]# kubectl create -f pod-configmap.yaml
pod/pod-configmap created

# 查看pod
[root@k8s-master01 ~]# kubectl get pod pod-configmap -n dev
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
pod-configmap 1/1 Running 0 6s

#进入容器
[root@k8s-master01 ~]# kubectl exec -it pod-configmap -n dev /bin/sh
# cd /configmap/config/
# ls
info
# more info
username:admin
password:123456

# 可以看到映射已经成功，每个configmap都映射成了一个目录
# key表示文件 value表示文件中的内容
# 此时如果更新configmap的内容, 容器中的值也会动态更新

Secret

在 kubernetes 中，还存在一种和 ConfigMap 非常类似的对象，称为 Secret 对象。它主要用于存储敏感信息，例如密码、秘钥、证书等等。

首先使用 base64 对数据进行编码

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[root@k8s-master01 ~]# echo -n 'admin' | base64 #准备username
YWRtaW4=
[root@k8s-master01 ~]# echo -n '123456' | base64 #准备password
MTIzNDU2

接下来编写 secret.yaml，并创建 Secret

Copy
apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
name: secret
namespace: dev
type: Opaque
data:
username: YWRtaW4=
password: MTIzNDU2
# 创建secret
[root@k8s-master01 ~]# kubectl create -f secret.yaml
secret/secret created

# 查看secret详情
[root@k8s-master01 ~]# kubectl describe secret secret -n dev
Name: secret
Namespace: dev
Labels: <none>
Annotations: <none>
Type: Opaque
Data
====
password: 6 bytes
username: 5 bytes

创建 pod-secret.yaml，将上面创建的 secret 挂载进去：

Copy
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: pod-secret
namespace: dev
spec:
containers:
- name: nginx
image: nginx:1.17.1
volumeMounts: # 将secret挂载到目录
- name: config
mountPath: /secret/config
volumes:
- name: config
secret:
secretName: secret
# 创建pod
[root@k8s-master01 ~]# kubectl create -f pod-secret.yaml
pod/pod-secret created

# 查看pod
[root@k8s-master01 ~]# kubectl get pod pod-secret -n dev
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
pod-secret 1/1 Running 0 2m28s

# 进入容器，查看secret信息，发现已经自动解码了
[root@k8s-master01 ~]# kubectl exec -it pod-secret /bin/sh -n dev
/ # ls /secret/config/
password username
/ # more /secret/config/username
admin
/ # more /secret/config/password
123456

至此，已经实现了利用 secret 实现了信息的编码。

安全认证

Kubernetes 作为一个分布式集群的管理工具，保证集群的安全性是其一个重要的任务。所谓的安全性其实就是保证对 Kubernetes 的各种客户端进行认证和鉴权操作。

客户端

在 Kubernetes 集群中，客户端通常有两类：

User Account：一般是独立于 kubernetes 之外的其他服务管理的用户账号。

Service Account：kubernetes 管理的账号，用于为 Pod 中的服务进程在访问 Kubernetes 时提供身份标识。

认证、授权与准入控制

ApiServer 是访问及管理资源对象的唯一入口。任何一个请求访问 ApiServer，都要经过下面三个流程：

Authentication（认证）：身份鉴别，只有正确的账号才能够通过认证

Authorization（授权）： 判断用户是否有权限对访问的资源执行特定的动作

Admission Control（准入控制）：用于补充授权机制以实现更加精细的访问控制功能。

认证管理

Kubernetes 集群安全的最关键点在于如何识别并认证客户端身份，它提供了 3 种客户端身份认证方式：

HTTP Base 认证：通过用户名 + 密码的方式认证

这种认证方式是把 “用户名：密码” 用 BASE64 算法进行编码后的字符串放在 HTTP 请求中的 Header Authorization 域里发送给服务端。服务端收到后进行解码，获取用户名及密码，然后进行用户身份认证的过程。

HTTP Token 认证：通过一个 Token 来识别合法用户

这种认证方式是用一个很长的难以被模仿的字符串 --Token 来表明客户身份的一种方式。每个 Token 对应一个用户名，当客户端发起 API 调用请求时，需要在 HTTP Header 里放入 Token，API Server 接到 Token 后会跟服务器中保存的 token 进行比对，然后进行用户身份认证的过程。

HTTPS 证书认证：基于 CA 根证书签名的双向数字证书认证方式

这种认证方式是安全性最高的一种方式，但是同时也是操作起来最麻烦的一种方式。

HTTPS 认证大体分为 3 个过程：

证书申请和下发

​ HTTPS 通信双方的服务器向 CA 机构申请证书，CA 机构下发根证书、服务端证书及私钥给申请者

客户端和服务端的双向认证

（1） 客户端向服务器端发起请求，服务端下发自己的证书给客户端， 客户端接收到证书后，通过私钥解密证书，在证书中获得服务端的公钥， 客户端利用服务器端的公钥认证证书中的信息，如果一致，则认可这个服务器
（2）客户端发送自己的证书给服务器端，服务端接收到证书后，通过私钥解密证书，在证书中获得客户端的公钥，并用该公钥认证证书信息，确认客户端是否合法

服务器端和客户端进行通信

服务器端和客户端协商好加密方案后，客户端会产生一个随机的秘钥并加密，然后发送到服务器端。
服务器端接收这个秘钥后，双方接下来通信的所有内容都通过该随机秘钥加密

注意: Kubernetes 允许同时配置多种认证方式，只要其中任意一个方式认证通过即可

授权管理

授权发生在认证成功之后，通过认证就可以知道请求用户是谁， 然后 Kubernetes 会根据事先定义的授权策略来决定用户是否有权限访问，这个过程就称为授权。

每个发送到 ApiServer 的请求都带上了用户和资源的信息：比如发送请求的用户、请求的路径、请求的动作等，授权就是根据这些信息和授权策略进行比较，如果符合策略，则认为授权通过，否则会返回错误。

API Server 目前支持以下几种授权策略：

AlwaysDeny：表示拒绝所有请求，一般用于测试

AlwaysAllow：允许接收所有请求，相当于集群不需要授权流程（Kubernetes 默认的策略）

ABAC：基于属性的访问控制，表示使用用户配置的授权规则对用户请求进行匹配和控制

Webhook：通过调用外部 REST 服务对用户进行授权

Node：是一种专用模式，用于对 kubelet 发出的请求进行访问控制

RBAC：基于角色的访问控制（kubeadm 安装方式下的默认选项）

RBAC (Role-Based Access Control) 基于角色的访问控制，主要是在描述一件事情：给哪些对象授予了哪些权限

其中涉及到了下面几个概念：

对象：User、Groups、ServiceAccount

角色：代表着一组定义在资源上的可操作动作 (权限) 的集合

绑定：将定义好的角色跟用户绑定在一起

RBAC 引入了 4 个顶级资源对象：

Role、ClusterRole：角色，用于指定一组权限

RoleBinding、ClusterRoleBinding：角色绑定，用于将角色（权限）赋予给对象

Role、ClusterRole

一个角色就是一组权限的集合，这里的权限都是许可形式的（白名单）。

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# Role只能对命名空间内的资源进行授权，需要指定nameapce
kind: Role
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1beta1
metadata:
namespace: dev
name: authorization-role
rules:
- apiGroups: [""] # 支持的API组列表,"" 空字符串，表示核心API群
resources: ["pods"] # 支持的资源对象列表
verbs: ["get", "watch", "list"] # 允许的对资源对象的操作方法列表
# ClusterRole可以对集群范围内资源、跨namespaces的范围资源、非资源类型进行授权
kind: ClusterRole
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1beta1
metadata:
name: authorization-clusterrole
rules:
- apiGroups: [""]
resources: ["pods"]
verbs: ["get", "watch", "list"]

需要详细说明的是，rules 中的参数：

apiGroups: 支持的 API 组列表

Copy
"","apps", "autoscaling", "batch"

resources：支持的资源对象列表

Copy
"services", "endpoints", "pods","secrets","configmaps","crontabs","deployments","jobs",
"nodes","rolebindings","clusterroles","daemonsets","replicasets","statefulsets",
"horizontalpodautoscalers","replicationcontrollers","cronjobs"

verbs：对资源对象的操作方法列表

Copy
"get", "list", "watch", "create", "update", "patch", "delete", "exec"

RoleBinding、ClusterRoleBinding

角色绑定用来把一个角色绑定到一个目标对象上，绑定目标可以是 User、Group 或者 ServiceAccount。

Copy
# RoleBinding可以将同一namespace中的subject绑定到某个Role下，则此subject即具有该Role定义的权限
kind: RoleBinding
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1beta1
metadata:
name: authorization-role-binding
namespace: dev
subjects:
- kind: User
name: heima
apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
roleRef:
kind: Role
name: authorization-role
apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
# ClusterRoleBinding在整个集群级别和所有namespaces将特定的subject与ClusterRole绑定，授予权限
kind: ClusterRoleBinding
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1beta1
metadata:
name: authorization-clusterrole-binding
subjects:
- kind: User
name: heima
apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
roleRef:
kind: ClusterRole
name: authorization-clusterrole
apiGroup: rbac.authorization.k8s.io

RoleBinding 引用 ClusterRole 进行授权

RoleBinding 可以引用 ClusterRole，对属于同一命名空间内 ClusterRole 定义的资源主体进行授权。

一种很常用的做法就是，集群管理员为集群范围预定义好一组角色（ClusterRole），然后在多个命名空间中重复使用这些 ClusterRole。这样可以大幅提高授权管理工作效率，也使得各个命名空间下的基础性授权规则与使用体验保持一致。

Copy
# 虽然authorization-clusterrole是一个集群角色，但是因为使用了RoleBinding
# 所以heima只能读取dev命名空间中的资源
kind: RoleBinding
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1beta1
metadata:
name: authorization-role-binding-ns
namespace: dev
subjects:
- kind: User
name: heima
apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
roleRef:
kind: ClusterRole
name: authorization-clusterrole
apiGroup: rbac.authorization.k8s.io

准入控制

通过了前面的认证和授权之后，还需要经过准入控制处理通过之后，apiserver 才会处理这个请求。

准入控制是一个可配置的控制器列表，可以通过在 Api-Server 上通过命令行设置选择执行哪些准入控制器：

Copy
--admission-control=NamespaceLifecycle,LimitRanger,ServiceAccount,PersistentVolumeLabel,
DefaultStorageClass,ResourceQuota,DefaultTolerationSeconds

只有当所有的准入控制器都检查通过之后，apiserver 才执行该请求，否则返回拒绝。

当前可配置的 Admission Control 准入控制如下：

AlwaysAdmit：允许所有请求

AlwaysDeny：禁止所有请求，一般用于测试

AlwaysPullImages：在启动容器之前总去下载镜像

DenyExecOnPrivileged：它会拦截所有想在 Privileged Container 上执行命令的请求

ImagePolicyWebhook：这个插件将允许后端的一个 Webhook 程序来完成 admission controller 的功能。

Service Account：实现 ServiceAccount 实现了自动化

SecurityContextDeny：这个插件将使用 SecurityContext 的 Pod 中的定义全部失效

ResourceQuota：用于资源配额管理目的，观察所有请求，确保在 namespace 上的配额不会超标

LimitRanger：用于资源限制管理，作用于 namespace 上，确保对 Pod 进行资源限制

InitialResources：为未设置资源请求与限制的 Pod，根据其镜像的历史资源的使用情况进行设置

NamespaceLifecycle：如果尝试在一个不存在的 namespace 中创建资源对象，则该创建请求将被拒绝。当删除一个 namespace 时，系统将会删除该 namespace 中所有对象。

DefaultStorageClass：为了实现共享存储的动态供应，为未指定 StorageClass 或 PV 的 PVC 尝试匹配默认的 StorageClass，尽可能减少用户在申请 PVC 时所需了解的后端存储细节

DefaultTolerationSeconds：这个插件为那些没有设置 forgiveness tolerations 并具有 notready和 unreachable两种 taints 的 Pod 设置默认的 “容忍” 时间，为 5min

PodSecurityPolicy：这个插件用于在创建或修改 Pod 时决定是否根据 Pod 的 security context 和可用的 PodSecurityPolicy 对 Pod 的安全策略进行控制

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