⼀、编排分类
单机容器编排 : docker-compose
容器集群编排 : docker swarm 、 mesos+marathon 、 kubernetes
应⽤编排 : ansible( 模块，剧本，⻆⾊ )
⼆、系统管理进化史
1. 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。
⽽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，
但是当某个应⽤程序资源利⽤率不⾼时，剩余资源⽆法被分配给其
他应⽤程序，⽽且维护许多物理服务器的成本很⾼。
2. 虚拟化部署时代 ⽽后，虚拟化技术被引⼊了。虚拟化技术允许在单个物理服务器的
CPU 上运⾏多台虚拟机 (VirtureMachine) 。 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，所以由此看来，虚拟机技术占⽤资源量
⼤，在⼀台主机上最多运⾏⼗⼏台，效率不⾼。
3. 容器部署时代
容器，衍⽣于虚拟技术，但具有更宽松的隔离特性，使容器可以在
共享操作系统的同时，还能保持其轻量级的特点。⽽且每个容器都
具有⾃⼰的⽂件系统、 CPU 、内存、进程空间等，且具有最良好的
可移植性和平台兼容性。
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。
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、 GoogleKubernetes 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 简介
Kubernetes 缩写： K8S ， k 和 s 之间有⼋个字符，所以因此得名。
Kubernetes 由 google 的 Brog 系统作为原型，后经 Go 语⾔延⽤
Brog 的思路重写，并捐献给 CNCF 基⾦会开源。 Kubernetes 是⼀个可移植的、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。
官⽹： https://kubernetes.io
Github ： https://github.com/kubernetes/kubernetes
四、 Kubernetes 功能
Kubernetes 的⽬标是让部署容器化的应⽤简单并且⾼效，提供了应
⽤部署，规划，更新，维护的⼀种机制。
Kubernetes 在 Docker 等容器技术的基础上，为容器化的应⽤提供
部署运⾏、资源调度、服务发现和动态伸缩等⼀系列完整功能，提
⾼了⼤规模容器集群管理的便捷性。
主要功能：
- 使⽤ Docker 等容器技术对应⽤程序包装 (package) 、实例化
(instantiate) 、运⾏ (run) 。 - 以集群的⽅式运⾏、管理跨机器的容器，解决 Docker 跨机器容
器之间的通讯问题。 - K8S 的⾃我修复机制使得容器集群总是运⾏在⽤户期望的状
态。
五、 Kubernetes 特性 五、 Kubernetes 特性 - ⾃动装箱 ： Kubernetes 可以根据所需资源和其他限制条件智能
地定位容器，⽽不会影响可⽤性。 - 弹性伸缩： 使⽤命令、 UI 或者基于 CPU 使⽤情况⾃动快速扩容
和缩容应⽤程序实例，保证应⽤业务⾼峰并发时的⾼可⽤性；业
务低峰时回收资源，以最⼩成本运⾏服务。 - ⾃我修复： 在节点故障时重新启动失败的容器，替换和重新部
署，保证预期的副本数量；杀死健康检查失败的容器，并且在未
准备好之前不会处理客户端请求，确保线上服务不中断。 - 服务发现和负载均衡： K8S 为多个容器提供⼀个统⼀访问⼊⼝
（内部 IP 地址和⼀个 DNS 名称），并且负载均衡关联的所有容
器，使得⽤户⽆需考虑容器 IP 问题。 - ⾃动发布（默认滚动发布模式）和回滚： K8S 采⽤滚动策略更新
应⽤，⼀个更新⼀个 Pod ，⽽不是同时删除所有的 Pod ，如果更
新过程中出现问题，将回滚更改，确保升级不收影响业务。 - 集中化配置管理和密钥管理： 管理机密数据和应⽤程序配置，⽽
不需要把敏感数据暴露在镜像⾥，提⾼敏感数据安全性，并可以
将⼀些常⽤的配置存储在 K8S 中，⽅便应⽤程序使⽤。 - 存储编排： ⽀持外挂存储并对外挂存储资源进⾏编排，挂载外部
存储系统，⽆论是来⾃本地存储，公有云（如： AWS ），还是
⽹络存储（如： NFS 、 Glusterfs 、 Ceph ）都作为集群资源的⼀
部分使⽤，极⼤提⾼存储使⽤灵活性。 8. 任务批量处理运⾏： 提供⼀次性任务，定时任务，满⾜批量数据
处理和分析的场景。
六、 K8S 解决裸跑 Docker 的痛点 - 单机使⽤，⽆法有效集群。
- 随着容器数量的上升，管理成本攀升。
- 没有有效的容灾、⾃愈机制。
- 没有预设编排模板，⽆法实现快速、⼤规模容器调度。
- 没有统⼀的配置管理中⼼⼯具。
- 没有容器⽣命周期的管理⼯具。
- 没有图形化运维管理⼯具。
七、 Kubernetes 架构
K8S 属于主从设备模型（ Mater-Slave 架构） ，由 Master 节点负责
集群的调度、管理和运维（分配活的）， Slave 节点是运算⼯作负载
节点（⼲活的），被称为 Worker Node 节点。
Master 需要占据⼀个独⽴服务器运⾏，因为其是整个集群的 " ⼤
脑 " ，⼀旦宕机或不可⽤，那么所有控制命令都将失效，可对主节点
进⾏⾼可⽤配置。 当 Worker Node 节点宕机时，其上的⼯作负载会被 Master ⾃动转
移到其他节点上。
1. Master 节点组件
API Server
* 整个集群的控制中枢，提供集群中各个模块之间的数据交换 * ，并将
集群状态和信息存储到分布式键 - 值 (key-value) 存储系统 Etcd 集群
中。
同时它也是集群管理、资源配额、提供完备的集群安全机制的⼊
⼝，为集群各类资源对象提供增删改查以及 watch 的 REST API 接
⼝。 Controller-manager
集群状态管理器，以保证 Pod 或其他资源达到期望值 * 。 * 当集群中
某个 Pod 的副本数或其他资源因故障和错误导致⽆法正常运⾏，没
有达到设定的值时， Controller Manager 会尝试⾃动修复并使其达到
期望状态。
Scheduler
* 集群 Pod 的调度中⼼，主要是通过调度算法将 Pod 分配到最佳的
Node 节点 * ，它通过 APIServer 监听所有 Pod 的状态，⼀旦发现新
的未被调度到任何 Node 节点的 Pod(PodSpec.NodeName 为空 ) ，就
会根据⼀系列策略选择最佳节点进⾏调度。
Etcd
* ⽤于可靠地存储集群的配置数据，是⼀种持久性、轻量型、分布式
的键 - 值 (key-value) 数据存储组件 * ，作为 Kubernetes 集群的持久化
存储系统。
注：⽣产环境建议存放到单个的 SSD 硬盘，并且做好冗余。
2. Work Node 节点
Kubelet
* 负责与 Master 通信协作，管理该节点上的 Pod ，对容器进⾏健康
检查及监控，同时负责上报节点和节点上⾯ Pod 的状态。 * Kube-proxy
* 运⾏在每个 node 节点上，实现 pod 的⽹络代理，维护⽹络规则和
四层负载均衡规则 * ，负责写⼊规则到 iptables 或 ipvs 实现服务映射
访问。
Runtime
* 负责容器的管理 * ( 新版本 K8S 使⽤的是 Containerd) 。
CoreDNS
⽤于 Kubernetes 集群内部 Service 的解析 ，可以让 Pod 把
Service 名称解析成 Service 的 IP 然后通过 Service 的 IP 地址进⾏
连接到对应的应⽤上。
Calico
符合 CNI 标准的⼀个⽹络插件，它 * 负责给每个 Pod 分配⼀个不会
重复的 IP ，并且把每个节点当做⼀各 " 路由器 "* ，这样⼀个节点的
Pod 就可以通过 IP 地址访问到其他节点的 Pod 。
Docker
* 运⾏容器，负责本机的容器创建和管理⼯作。 *
⼋、 Pod 概念 ⼋、 Pod 概念
Pod 是 Kubernetes 中的基本构建块，它代表⼀个或⼀组相互关联的
容器。 Pod 是 Kubernetes 的最⼩部署单元，可以包含⼀个或多个容
器，这些容器共享存储、⽹络和运⾏配置。
容器之间可以使⽤ localhost:port 相互访问，可以使⽤ volume 等实
现数据共享。根据 Docker 的构造， Pod 可被建模为⼀组具有共享命
令空间、卷、 IP 地址和 Port 端⼝的容器。
Pod 的主要特点包括： - 共享存储： Pod 中的所有容器都可以访问同⼀个存储卷
（ Persistent Volume ），实现数据共享。 - 共享⽹络： Pod 中的所有容器都共享同⼀个⽹络命名空间，可
以相互通信。 - 共享运⾏配置： Pod 中的所有容器都共享相同的运⾏配置，例
如容器的启动参数、环境变量等。
Pause 容器：
Pod 的⽗容器，它主要负责僵⼫进程的回收管理，同时通过 Pause
容器可以使同⼀个 Pod ⾥⾯的不同容器进⾏共享存储、⽹络、
PID 、 IPC 等。
九、 Kubernetes ⼯作流程 九、 Kubernetes ⼯作流程 - 运维⼈员使⽤ kubectl 命令⼯具向 API Server 发送请求， API
Server 接收请求后写⼊到 Etcd 中。 - API Server 让 Controller-manager 按照预设模板去创建 Pod 。
- Controller-manager 通过 API Server 读取 Etcd 中⽤户的预设信
息，再通过 API Server 找到 Scheduler ，为新创建的 Pod 选择
最合适的 Node ⼯作负载节点。 - Scheduler 通过 API Server 在 Etcd 找到存储的 Node 节点元信
息、剩余资源等，⽤预选和优选策略选择最优的 Node 节点。 - Scheduler 确定 Node 节点后，通过 API Server 交给这个 Node
节点上的 Kubelet 进⾏ Pod 资源的创建。 - Kubelet 调⽤容器引擎交互创建 Pod ，同时将 Pod 监控信息通
过 API Server 存储到 Etcd 中。 - 当⽤户访问时，通过 Kube-proxy 负载、转发，访问相应的
Pod 。 - 注： 决定创建 Pod 清单的是 Controller-manager 控制器，
Kubelet 和容器引擎只是⼲活的。
⼗、 K8S 创建 Pod 流程
1. 详细流程
⾸先 Kubectl 创建⼀个 Pod ，在提交时转化为 json 。
再经过 auth 认证 ( 鉴权 ) ，然后传递给 API Server 进⾏处理。
API Server 将请求信息存储到 Etcd 中。 Scheduler 和 Controller-manager 会监听 API Server 的请求。
在 Scheduler 和 Controller-manager 监听到请求后， Scheduler
会提交给 API Server ⼀个 list 清单 ------ 包含的是获取 node 节点信
息。
当 API Server 从 Etcd 获取后端 Node 节点信息后，会同时被
Scheduler 监听到，然后 Scheduler 进⾏优选打分制，最后将评
估结果传递给 API Server 。
⽽后， API Server 会提交清单给对应节点的 Kubelet （代理）。
Kubelet 代理通过 K8S 与容器的接⼝ ( 例如 containerd) 进⾏交
互，假设是 docker 容器，那么此时 kubelet 就会通过
dockershim 以及 runc 接⼝与 docker 的守护进程 docker-server
进⾏交互，来创建对应的容器，再⽣成对应的 Pod 。
Kubelet 同时会借助 Metric Server 收集本节点的所有状态信
息，然后提交给 API Server 。
最后 API Server 将该节点的容器和 Pod 信息存储到 Etcd 中。
2. 简化流程
⽤户通过 kubectl 或其他 API 客户端提交 Pod Spec 给 API
Server 。
API Server 尝试将 Pod 对象的相关信息存⼊ etcd 中，待写⼊操
作执⾏完成， API Server 即会返回确认信息⾄客户端。 Controller 通过 API Server 的 Watch 接⼝发现新的 Pod ，将
Pod 加⼊到任务队列，并启动 Pod Control 机制创建与之对应的
Pod 。
所有 Controler 正常后，将结果存⼊ etcd 。
Scheduler 通过 API Server 的 Watch 接⼝监测发现新的 Pod ，
经过给主机打分之后，让 Pod 调度到符合要求的 Node 节点，
并将结果存⼊到 etcd 中。
Kubelet 每隔⼀段时间向 API Server 通过 Node name 获取⾃身
Node 上要运⾏的 Pod 并通过与⾃身缓存⽐较，来创建新
Pod 。
Containerd 启动容器。
最后 API Server 将本节点的容器和 Pod 信息存储到 etcd 。