基本概念
Pod是K8S中非常重要的概念之一，是整个K8S架构的基础和核心。Pod是K8S调度的最小单位，是一个不可拆分的独立个体，K8S将多个业务上相关联的容器（Docker容器）合并到一起，组合成一个Pod，这些业务上相关的容器共享Pod中的网络和存储等资源。每个Pod都有一个唯一的IP地址，Pod中的所有容器都共享此IP地址。每个Pod在创建的时候K8S都会为其先创建一个根容器，即Sandbox容器或Pause容器，这个容器非常简单，就是一个主要包含for代码的死循环，起一个占位的作用。K8S先会为Pause容器分配网络命名空间，存储资源等，当在创建其它用户容器时，K8S只需要将这些用户容器加入到Pause容器即可，这样就实现了网络和存储资源的共享。
Pod分为普通Pod和静态Pod，如果没有特别说明，我们通常都使用普通Pod。静态Pod不常使用，其仅存在于特定的Node上，由kubelet进程管理，也无法与Deployment，DaemonSet等进行关联，其作用可能只是为了在某个特定的Node上做一些特殊的事情。
虽然Pod是K8S的最小调度单元，但绝大多数情况我们都不会直接创建一个Pod，因为其不具备副本管理，滚动升级等高级特性。通常都通过控制器来创建，如Deployment，DaemonSet，Job等。
Pod中容器共享Volume
只需要在Pod级别的配置中设置Volumes，可以是hostPath，emptyDir等等，然后在容器级别的配置中为不同的容器mount此Volume即可。
ConfigMap
ConfigMap用于设置Pod内容器的参数信息，如容器中进程监听的端口号，进程的命令行参数，对外依赖的服务名称等，能够实现应用和配置的有效分离。当然，这些配置信息都可以在Pod的yaml的定义中通过环境变量来指定，即给定一个环境变量名，然后写上此环境变量的值。但是有一个问题，如果Pod已经在运行，此时要修改Pod的某个配置参数，这将非常麻烦。一种做法是先把已经运行的Pod删除，再在yaml中修改配置参数，最后再apply此yaml。这个方法很粗暴，因为删除Pod的时候会导致Pod无法提供服务。最好的做法是使用ConfigMap，本质上ConfigMap也是设置环境变量，不同的是该环境变量的值没有hardcode，而是引用了某个ConfigMap。如果ConfigMap发生了改变，K8S会自动修改引用了该ConfigMap的Pod中对应的环境变量的值。
ConfigMap的使用很灵活，可以是key-value的形式，也可以是配置文件的形式，可以在定义ConfigMap的yaml中写上配置文件的全部内容，也可以指定从某个路径引用配置文件。
注意：如果要传递敏感配置，如密码，key等，需要使用Secret，而不是ConfigMap。
Downward API
如果Pod中的容器需要知道自己所属Pod的配置信息，如Pod名称，命名空间，IP地址，注解，Label，CPU Limit，Memory Limit等，可以使用Downward API在Pod的yaml定义中，使用环境变量或Volume挂载的方式传入到Pod的容器中。在很多场景下这些metadata数据都很有用，例如，在记录log的时候，可以带上pod名称用于标识log来源。
生命周期和重启策略
Pod的生命周期包含从Pod创建到Pod消亡的整个过程，通过Pod的状态可以标识不同的生命周期阶段。
Pending：API Server已经创建了Pod，但是Pod中至少还有一个容器没有被完全创建好，例如正在下载image。
Running：Pod中的所有容器都已创建，且正在运行。
Succeed：Pod中的容器都已经成功运行且正常退出，不会再重启。
Failed：Pod中的容器都已退出，但至少有一个的退出状态为失败。
Unknown：Pod状态未知。
Pod的重启策略包括Always，OnFailure和Never。
Always：当容器退出时（可能是正常或失败退出），由kubelet自动创建。
OnFailure：当容器以失败的方式退出时，由kubelet自动创建。
Never：任何情况都不重启。
重启策略还和控制器类别有关，例如Deployment和DaemonSet，重启策略只能是Always，因为这两种控制器都要求容器不能退出，需要一直运行来提供服务。Job和CronJob可以是OnFailure或Never。
健康检查和服务可用性检查
可以使用三类探针来判断某个容器是否正常，LivenessProbe，ReadinessProbe和StartupProbe。
LivenessProbe：用于判断容器是否还存活（Running），如果容器被判定没有存活，则K8S会kill此容器，并尝试重启。注意：这里是容器，不是Pod。
ReadinessProbe：用于判断容器能否正常提供服务，如果不能提供服务，则不会把容器加入到Endpoints列表中。注意和LivenessProbe的区别，如果容器是Running的状态，则可能是Ready或者不是Ready，如果不是Running的状态，肯定就不是Ready了。
StartupProbe ：用于在容器创建时可能会占用很长时间的场景，通过StartupProbe能判断容器是否正常启动，属于"有且仅有一次"的长时间等待的检查。
Pod控制器
通过Pod控制器可以实现Pod的自动调度，控制器包括Deployment，ReplicaSet，Replication Controller，DaemonSet，StatefulSet，Operator，Job，CronJob等，参考（Controller部分）https://blog.csdn.net/funnyrand/article/details/135759060
NodeSelector
NodeSelector属于基于Node的定向调度，通过在Pod的yaml中设置nodeSelector，可以将Pod只调度到给定标签的Node上。这是比较旧的一种方式，控制粒度粗，但简单适用。
NodeAffinity/NodeAntiAffinity
在Node层面定义的一些规则，用于替换NodeSelector，可以很精确的控制将Pod调度到哪些Node上或者不调度到哪些Node上，有很灵活的匹配规则。
PodAffinity/PodAntiAffinity
在Pod层面定义的一些规则，用于控制Pod与Pod的亲和性和反亲和性，即希望哪些Pod能调度到一起，哪些Pod不能调度到一起。例如，在进行Server-Client的两节点测试中，我们希望部署在Server上的Pod和部署到Client上的Pod不能部署到一起，而不管它们部署到Node1还是Node2，只要不同时部署到一起即可。
Taints和Tolerations
污点和容忍，如果对某个Node设置了Taints，默认情况下K8S不会把Pod调度到此节点上，可能的原因是该Node的磁盘已满，内存不够，网速很慢，系统出现故障，Node需要维护，系统需要升级等。如果想让某个Pod被自动调度到Taints的Node上，需要在Pod的yaml中设置tolerations配置，标识此Pod能够容忍对应的Taints。
优先级调度
不同的Pod的优先级可能不一样，通过创建PriorityClass资源，并为Pod设置不同的PriorityClass可以控制Pod的优先级，K8S会优先调度高优先级的Pod。如果在创建某个高优先级的Pod时系统资源不够，例如，CPU和内存无法满足Limits的要求，此时K8S可能会驱逐（Evication）已经存在的低优先级的Pod。这里面的规则比较复杂，和QoS等配置也有关系。一般情况，让K8S驱逐已经存在的Pod是高风险操作，需要谨慎。
容灾调度
对于一个很大的K8S集群，集群中的Node可能分布在不同的区域（Zone），为了容灾的考虑，我们在创建某个Pod的时候希望在每个区域都能创建这个Pod，这里可以使用容灾调度。通过设置Pod的topologySpreadConstraints属性，并结合Node的topology.kubenetes.io/zone属性能够方便实现该需求。
自定义调度
如果K8S内置的调度策略无法满足我们的需求，我们可以实现自己的调度器。调度器的作用就是给定某个Pod，通过自定义的调度器的运算能够输出一个Node的名字，然后调用K8S的API（http://$SERVER/aip/v1/namespaces/default/pods/$PODNAME/binding），将Pod绑定到选择的Node上。自定义调度器可以用任何语言来实现。
初始化容器
初始化容器用于业务容器创建前的初始化工作，例如网络连通性检查，存储资源的创建等。通过initContainers可以为Pod配置多个初始化容器，K8S会按顺序执行每个初始化容器，只有所有的初始化容器都成功退出后，K8S才会创建和执行业务容器。
升级/回滚
Pod的升级/回滚通常针对Deployment控制器，如果直接创建Pod，则不具备此功能。
升级：如果某些Pod已经部署且正常运行，现在需要对Pod的Image升级，有三种做法，1）通过kubelet set image命令指定新的Image。2）通过kubelet edit deployment/deployment-xxx命令修改Deployment。3）手动修改yaml文件，然后再apply。升级的基本原理是K8S会创建一个新的ReplicaSet，并将副本数量设置为1，然后将旧的ReplicaSet的数量减1，接着依次进行加1和减1，直到旧的ReplicaSet的数量为0。
回滚 ：如果在升级过程中发现Image的版本不正确（错误的版本或不存在的版本等），可以回滚Deployment。通过命令kubelet rollout status deployment/deployment-xxx查看Deployment当前部署状态，然后通过命令kubelet rollout history deployment/deployment-xxx查看这个Deployment的历史记录（这里会输出Deployment的REVISION），最后通过命令kubelet rollout undodeployment/deployment-xxx --to-revision=N来指定回到某个Deployment的版本。
对于多个配置的修改，可以先暂定Deployment的升级执行，等这些配置都全部修改完成后再一次性升级。相关命令：kubelet rollout pause deployment/deployment-xxx，kubelet rollout resumedeployment/deployment-xxx。
DaemonSet和StatefulSet的升级与Deployment的升级稍有不同，其通过不同的策略来完成升级，这里不详细说明。
扩容/缩容
分为手动和自动两种模式，手动扩容/缩容可以通过命令kubelet scal命令完成，自动扩容/缩容通过HPA功能完成。
通过HPA（Horizontal Pod Autoscaler）我们可以方便的使Pod自动扩容/缩容，例如，在业务量很大的时候自动增加Pod数量，在业务量很少的时候自动减少Pod数量。业务量的大小可以通过CPU使用率，内存使用率，或者自定义的某个指标来判断，自定义指标需要容器通过HTTP URL的形式返回给K8S。