Kubernetes为每个Pod都分配了唯一的IP地址，称之为Pod IP，一个Pod里的多个容器共享Pod IP地址。Kubernetes要求底层网络支持集群内任意两个Pod之间的TCP/IP直接通信，这通常采用虚拟二层网络技术来实现，例如Flannel、Open vSwitch等。因此，在Kubernetes里，一个Pod里的容器与另外主机上的Pod容器能够直接通信。
Pod有两种类型：普通的Pod和静态Pod（Static Pod），静态Pod不存放在etcd存储里，而是存放在某个具体的Node上的一个具体文件中，并且只在此Node上启动运行。普通的Pod一旦被创建，就会被存储到etcd中，随后会被Kubernetes Master调度到某个具体的Node上并进行绑定（Binding），该Node上的kubelet进程会将其实例化成一组相关的Docker容器并启动起来。当Pod里的某个容器停止时，Kubernetes会自动检测到这个问题并且重新启动这个Pod（重启Pod里的所有容器）；如果Pod所在的Node宕机，则会将这个Node上的所有Pod重新调度到其他节点上运行。
Pod、容器与Node的关系如下图：
Kubernetes里的所有资源对象都可以采用yaml或者JSON格式的文件来定义或描述，下面是一个简单的Pod资源定义文件：
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: myweb
labels:
name: myweb
spec:
containers:
- name: myweb
image: kubeguide/tomcat-app: v1
ports:
- containerPort: 8080
env:
- name: MYSQL_SERVICE_HOST
value: 'mysql'
- name: MYSQL_SERVICE_PORT
value: '3306'kind为pod表明这是一个Pod的定义，metadata里的name属性为Pod的名字，metadata里还能定义资源对象的标签（Label），这里声明myweb拥有一个name=myweb的标签（Label）。Pod里包含的容器组的定义则在spec一节中声明，这里定义了一个名字为myweb，对应镜像为kubeguide/tomcat-app: v1的容器，该容器注入了名为MYSQL_SERVICE_HOST='mysql'和MYSQL_SERVICE_PORT='3306'的环境变量（env关键字），并且在8080端口（containerPort）上启动容器进程。Pod的IP加上这里的容器端口，就组成了一个新的概念——Endpoint，它代表着此Pod里的一个服务进程的对外通信地址。一个Pod也存在着具有多个Endpoint的情况，比如我们把Tomcat定义为一个Pod时，可以对外暴露管理端口与服务端口这两个Endpoint。
Docker里的Volume在Kubernetes里也有对应的概念——Pod Volume，Pod Volume有一些扩展，比如可以用分布式文件系统GlusterFS等实现后端存储功能；Pod Volume是定义在Pod之上，然后被各个容器挂载到自己的文件系统中的。对于Pod Volume的定义我们后面会讲到。
这里顺便提一下Event概念，Event是一个事件的记录，记录了事件的最早产生时间、最后重现时间、重复次数、发起者、类型，以及导致此事件的原因等众多信息。Event通常会关联到某个具体的资源对象上，是排查故障的重要参考信息，当我们发现某个Pod迟迟无法创建时，可以用kubectl describe pod xxx来查看它的描述信息，用来定位问题的原因。
每个Pod都可以对其能使用的服务器上的计算资源设置限额，当前可以设置限额的计算资源有CPU和Memory两种，其中CPU的资源单位为CPU（Core）的数量，是一个绝对值。
对于容器来说一个CPU的配额已经是相当大的资源配额了，所以在Kubernetes里，通常以千分之一的CPU配额为最小单位，用m来表示。通常一个容器的CPU配额被定义为100-300m，即占用0.1-0.3个CPU。与CPU配额类似，Memory配额也是一个绝对值，它的单位是内存字节数。
对计算资源进行配额限定需要设定以下两个参数：
通常我们应该把Requests设置为一个比较小的数值，满足容器平时的工作负载情况下的资源需求，而把Limits设置为峰值负载情况下资源占用的最大量。下面是一个资源配额的简单定义：
spec:
containers:
- name: db
image: mysql
resources:
requests:
memory: "64Mi"
cpu: "250m"
limits:
memory: "128Mi"
cpu: "500m"最小0.25个CPU及64MB内存，最大0.5个CPU及128MB内存。
Label相当于我们熟悉的“标签”，给某个资源对象定义一个Label，就相当于给它打了一个标签，随后可以通过Label Selector（标签选择器）查询和筛选拥有某些Label的资源对象，Kubernetes通过这种方式实现了类似SQL的简单又通用的对象查询机制。
Label Selector相当于SQL语句中的where查询条件，例如，name=redis-slave这个Label Selector作用于Pod时，相当于select * from pod where pod’s name = ‘redis-slave’这样的语句。Label Selector的表达式有两种：基于等式的（Equality-based）和基于集合的（Set-based）。下面是基于等式的匹配例子。
name=redis-slave：匹配所有标签为name=redis-slave的资源对象。
env != production：匹配所有标签env不等于production的资源对象。
下面是基于集合的匹配例子
还可以通过多个Label Selector表达式的组合实现复杂的条件选择，多个表达式之间用“，”进行分隔即可，几个条件之间是“AND”的关系，即同时满足多个条件，例如：
name=redis-slave, env!=production
name not in (php-frontend), env!=production以Pod为例，Label定义在metadata中：
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: myweb
labels:
app: mywebRC和Service在spec中定义Selector与Pod进行关联：
apiVersion: v1
kind: ReplicationController
metadata:
name: myweb
spec:
replicas: 1
selector:
app: myweb
template:
…………Deployment、ReplicaSet、DaemonSet和Job则可以在Selector中使用基于集合的筛选条件：
selector:
matchLabels:
app: myweb
matchExpressions:
- {key: tier, operator: In, values: [frontend]}
- {key: environment, operator: NotIn, values: [dev]}matchLabels用于定义一组Label，与直接写在Selector中作用相同；matchExpressions用于定义一组基于集合的筛选条件，可用的条件运算符包括：In、NotIn、Exists和DoesNotExist。
如果同时设置了matchLabels和matchExpressions，则两组条件为“AND”关系，即所有条件需要同时满足才能完成Selector的筛选。
Label Selector在Kubernetes中的重要使用场景如下：
下面举个复杂点的例子，假设我们为Pod定义了3个Label：release、env和role，不同的Pod定义了不同的Label。如下图所示，如果我们设置了“role=frontend”的Label Selector，则会选取到Node 1和Node 2上的Pod。
如果我们设置“release=beta”的Label Selector，则会选取到Node 2和Node 3上的Pod，如下图所示。
总结：使用Label可以给对象创建多组标签，Label和Label Selector共同构成了Kubernetes系统中最核心的应用模型，使得被管理对象能够被精细地分组管理，同时实现了整个集群的高可用性。
RC的作用是声明Pod的副本数量在任意时刻都符合某个预期值，所以RC的定义包括如下几个部分。
下面是一个完整的RC定义的例子，即确保拥有tier=frontend标签的这个Pod（运行Tomcat容器）在整个Kubernetes集群中始终有三个副本：
apiVersion: v1
kind: ReplicationController
metadata:
name: frontend
spec:
replicas: 3
selector:
tier: frontend
template:
metadata:
labels:
app: app-demo
tier: frontend
spec:
containers:
- name: tomcat-demo
image: tomcat
imagePullPolicy: IfNotPresent
env:
- name: GET_HOSTS_FROM
value: dns
ports:
- containerPort: 80当我们定义了一个RC并提交到Kubernetes集群中后，Master节点上的Controller Manager组件就得到通知，定期巡检系统中当前存活的目标Pod，并确保目标Pod实例的数量刚好等于此RC的期望值。如果有过多的Pod副本在运行，系统就会停掉多余的Pod；如果运行的Pod副本少于期望值，即如果某个Pod挂掉，系统就会自动创建新的Pod以保证数量等于期望值。
通过RC，Kubernetes实现了用户应用集群的高可用性，并且大大减少了运维人员在传统IT环境中需要完成的许多手工运维工作（如主机监控脚本、应用监控脚本、故障恢复脚本等）。
下面我们来看下Kubernetes如何通过RC来实现Pod副本数量自动控制的机制，假如我们有3个Node节点，在RC里定义了redis-slave这个Pod需要保持两个副本，系统将会在其中的两个Node上创建副本，如下图所示。
假如Node2上的Pod2意外终止，根据RC定义的replicas数量2，Kubernetes将会自动创建并启动一个新的Pod，以保证整个集群中始终有两个redis-slave Pod在运行。
系统可能选择Node1或者Node3来创建一个新的Pod，如下图。
通过修改RC的副本数量，可以实现Pod的动态缩放（Scaling）功能。kubectl scale rc redis-slave --replicas=3
此时Kubernetes会在3个Node中选取一个Node创建并运行一个新的Pod3，使redis-slave Pod副本数量始终保持3个。
由于Replication Controller与Kubernetes代码中的模块Replication Controller同名，同时这个词也无法准确表达它的意思，所以从Kubernetes v1.2开始，它就升级成了另外一个新的对象——Replica Set，官方解释为“下一代的RC”。它与RC当前存在的唯一区别是：Replica Set支持基于集合的Label selector（Set-based selector），而RC只支持基于等式的Label selector（equality-based selector），所以Replica Set的功能更强大。下面是Replica Set的定义例子（省去了Pod模板部分的内容）：
apiVersion: extensions/v1beta1
kind: ReplicaSet
metadata:
name: frontend
spec:
selector:
matchLabels:
tier: frontend
matchExpressions:
- {key: tier, operator: In, values: [frontend]}
template:
…………Replica Set很少单独使用，它主要被Deployment这个更高层的资源对象所使用，从而形成一整套Pod创建、删除、更新的编排机制。
RC和RS的特性与作用如下：
Deployment相对于RC的最大区别是我们可以随时知道当前Pod“部署”的进度。一个Pod的创建、调度、绑定节点及在目标Node上启动对应的容器这一完整过程需要一定的时间，所以我们期待系统启动N个Pod副本的目标状态，实际上是一个连续变化的“部署过程”导致的最终状态。
Deployment的典型使用场景有以下几个：
Deployment的定义与Replica Set的定义类似，只是API声明与Kind类型不同。
apiVersion: extensions/v1beta1
kind: Deployment
metadata:
name: nginx-deploymentapiVersion: v1
kind: ReplicaSet
metadata:
name: nginx-repset下面是Deployment定义的一个完整例子：
apiVersion: extensions/v1beta1
kind: Deployment
metadata:
name: frontend
spec:
replicas: 1
selector:
matchLabels:
tier: frontend
matchExpressions:
- {key: tier, operator: In, values: [frontend]}
template:
metadata:
labels:
app: app-demo
tier: frontend
spec:
containers:
- name: tomcat-demo
image: tomcat
imagePullPolicy: IfNotPresent
ports:
- containerPort: 8080可以通过命令kubectl get deployment来查看Deployment的信息，其中的几个参数解释如下：
Pod的管理对象，除了RC、ReplicaSet、Deployment，还有DaemonSet、StatefulSet、Job等，分别用于不同的应用场景。
HPA与RC、Deployment一样，也属于Kubernetes资源对象。通过追踪分析RC或RS控制的所有目标Pod的负载变化情况，来确定是否需要针对性地调整目标Pod的副本数。
HPA有以下两种方式作为Pod负载的度量指标：
CPUUtilizationPercentage是一个算术平均值，即目标Pod所有副本自带的CPU利用率的平均值。一个Pod自身的CPU利用率是该Pod当前CPU的使用量除以它的Pod Request的值，比如我们定义一个Pod的Pod Request为0.4，而当前Pod的CPU使用量为0.2，则它的CPU使用率为50%，这样我们就可以算出来一个RC或RS控制的所有Pod副本的CPU利用率的算术平均值了。如果某一时刻CPUUtilizationPercentage的值超过80%，则意味着当前的Pod副本数很可能不足以支撑接下来更多的请求，需要进行动态扩容，而当请求高峰时段过去后，Pod的CPU利用率又会降下来，此时对应的Pod副本数应该自动减少到一个合理的水平。
下面是HPA定义的一个具体的例子：
apiVersion: autoscaling/v1
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
name: php-apache
namespace: default
spec:
maxReplicas: 10
minReplicas: 2
scaleTargetRef:
kind: Deployment
name: php-apache
targetCPUUtilizationPercentage: 90通过HPA控制php-apache的Pod副本，当Pod副本的CPUUtilizationPercentage的值超过90%时，会进行自动扩容增加Pod副本的数量，扩容或缩容时Pod的副本数量要介于2-10之间。
除了通过yaml文件来定义HPA对象之外，还可以通过命令的方式创建：kubectl autoscale deployment php-apache --cpu-percent=90 --min=1 --max=10
Pod的管理对象RC、Deployment、DaemonSet和Job都是面向无状态的服务，但实际中有很多服务是有状态的，比如Mysql集群、MongoDB集群、ZooKeeper集群等，可以使用StatefulSet来管理有状态的服务。
StatefulSet有如下一些特性：
StatefulSet除了要与PV卷捆绑使用以存储Pod的状态数据，还要与Headless Service配合使用，即在每个StatefulSet的定义中要声明它属于哪个Headless Service。Headless Service与普通Service的区别在于，它没有Cluster IP，如果解析Headless Service的DNS域名，则返回的是该Service对应的全部Pod的Endpoint列表。StatefulSet在Headless Service的基础上又为StatefulSet控制的每个Pod实例创建了一个DNS域名，这个域名的格式为：
$(podname).$(headless service name)比如一个3节点的kafka的StatefulSet集群，对应的Headless Service的名字为kafka，StatefulSet的名字为kafka，则StatefulSet里面的3个Pod的DNS名称分别为kafka-0.kafka、kafka-1.kafka、kafka-3.kafka，这些DNS名称可以直接在集群的配置文件中固定下来。
1.概述
Service其实就是我们经常提起的微服务架构中的一个“微服务”，Pod、RC等资源对象其实都是为它作“嫁衣”的。Pod、RC或RS与Service的逻辑关系如下图所示。
通过上图我们看到，Kubernetes的Service定义了一个服务的访问入口地址，前端的应用（Pod）通过这个入口地址访问其背后的一组由Pod副本组成的集群实例，Service与其后端Pod副本集群之间则是通过Label Selector来实现“无缝对接”的。而RC的作用实际上是保证Service的服务能力和服务质量始终处于预期的标准。
通过分析、识别并建模系统中的所有服务为微服务——Kubernetes Service，最终我们的系统由多个提供不同业务能力而又彼此独立的微服务单元所组成，服务之间通过TCP/IP进行通信，从而形成了强大而又灵活的弹性集群，拥有了强大的分布式能力、弹性扩展能力、容错能力。因此，我们的系统架构也变得简单和直观许多。
既然每个Pod都会被分配一个单独的IP地址，而且每个Pod都提供了一个独立的Endpoint（Pod IP+ContainerPort）以被客户端访问，多个Pod副本组成了一个集群来提供服务，那么客户端如何来访问它们呢？一般的做法是部署一个负载均衡器（软件或硬件），但这样无疑增加了运维的工作量。在Kubernetes集群里使用了Service（服务），它提供了一个虚拟的IP地址（Cluster IP）和端口号，Kubernetes集群里的任何服务都可以通过Cluster IP+端口的方式来访问此服务，至于访问请求最后会被转发到哪个Pod，则由运行在每个Node上的kube-proxy负责。kube-proxy进程其实就是一个智能的软件负载均衡器，它负责把对Service的请求转发到后端的某个Pod实例上，并在内部实现服务的负载均衡与会话保持机制。
下面是一个Service的简单定义：
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: tomcat-service
spec:
ports:
- port: 8080
selector:
tier: frontend上述内容定义了一个名为“tomcat-service”的Service，它的服务端口为8080，拥有“tier=frontend”这个Label的所有Pod实例。
很多服务都存在多个端口的问题，通常一个端口提供业务服务，另外一个端口提供管理服务，比如Mycat、Codis等常见中间件。Kubernetes Service支持多个Endpoint，要求每个Endpoint定义一个名字来区分，下面是tomcat多端口的Service定义样例。
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: tomcat-service
spec:
ports:
- port: 8080
name: service-port
- port: 8005
name: shutdown-port
selector:
tier: frontend多端口为什么需要给每个端口命名呢？这就涉及Kubernetes的服务发现机制了。
2.Kubernetes的服务发现机制
每个Kubernetes中的Service都有一个唯一的Cluster IP及唯一的名字，而名字是由我们自己定义的，那我们是否可以通过Service的名字来访问呢？
最早时Kubernetes采用了Linux环境变量的方式来实现，即每个Service生成一些对应的Linux环境变量（ENV），并在每个Pod的容器启动时，自动注入这些环境变量，以实现通过Service的名字来建立连接的目的。
考虑到通过环境变量获取Service的IP与端口的方式仍然不方便、不直观，后来Kubernetes通过Add-On增值包的方式引入了DNS系统，把服务名作为DNS域名，这样程序就可以直接使用服务名来建立连接了。
关于DNS的部署，后续博文我会单独讲解，有兴趣的朋友可以关注我的博客。
3.外部系统访问Service的问题
Kubernetes集群里有三种IP地址，分别如下：
外部访问Kubernetes集群里的某个节点或者服务时，必须要通过Node IP进行通信。
Pod IP是Docker Engine根据docker0网桥的IP地址段进行分配的一个虚拟二层网络IP地址，Pod与Pod之间的访问就是通过这个虚拟二层网络进行通信的，而真实的TCP/IP流量则是通过Node IP所在的物理网卡流出的。
Service的Cluster IP具有以下特点：
我们的应用如果想让外部访问，最常用的作法是使用NodePort方式。
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: tomcat-service
spec:
type: NodePort
ports:
- port: 8080
nodePort: 31002
selector:
tier: frontendNodePort的实现方式是在Kubernetes集群里的每个Node上为需要外部访问的Service开启一个对应的TCP监听端口，外部系统只要用任意一个Node的IP地址+具体的NodePort端口号即可访问此服务。
NodePort还没有完全解决外部访问Service的所有问题，比如负载均衡问题，常用的做法是在Kubernetes集群之外部署一个负载均衡器。
Load balancer组件独立于Kubernetes集群之外，可以是一个硬件负载均衡器，也可以是软件方式实现，例如HAProxy或者Nginx。这种方式，无疑是增加了运维的工作量及出错的概率。
于是Kubernetes提供了自动化的解决方案，如果我们使用谷歌的GCE公有云，那么只需要将type: NodePort改成type: LoadBalancer，此时Kubernetes会自动创建一个对应的Load balancer实例并返回它的IP地址供外部客户端使用。其他公有云提供商只要实现了支持此特性的驱动，则也可以达到上述目的。
Volume是Pod中能够被多个容器访问的共享目录。Volume定义在Pod上，被一个Pod里的多个容器挂载到具体的文件目录下，当容器终止或者重启时，Volume中的数据也不会丢失。Kubernetes支持多种类型的Volume，例如GlusterFS、Ceph等分布式文件系统。
除了可以让一个Pod里的多个容器共享文件、让容器的数据写到宿主机的磁盘上或者写文件到网络存储中，Kubernetes还提供了容器配置文件集中化定义与管理，通过ConfigMap对象来实现。
Kubernetes支持多种Volume类型，下面我们一一进行介绍。
1.emptyDir
emptyDir是在Pod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，它是Kubernetes自动分配的一个目录，当Pod从Node上移除时，emptyDir中的数据也会被永久删除。
emptyDir的用途如下：
emptyDir的定义如下：
template:
metadata:
labels:
app: app-demo
tier: frontend
spec:
volumes:
- name: datavol
emptyDir: {}
containers:
- name: tomcat-demo
image: tomcat
volumeMounts:
- mountPath: /mydata-data
name: datavol
imagePullPolicy: IfNotPresent2.hostPath
使用hostPath挂载宿主机上的文件或目录，主要用于以下几个方面：
使用hostPath时，需要注意以下几点：
hostPath的定义如下：
volumes:
- name: "persistent-storage"
hostPath:
path: "/data"3.gcePersistentDisk
使用这种类型的Volume表示使用谷歌公有云提供的永久磁盘（Persistent Disk，PD）存放数据，使用gcePersistentDisk有以下一些限制条件：
通过gcloud命令创建一个PD：gcloud compute disks create --size=500GB --zone=us-centrall-a my-data-disk
定义gcePersistentDisk类型的Volume的示例如下：
volumes:
- name: test-volume
gcPersistentDisk:
pdName: my-data-disk
fsType: ext44.awsElasticBlockStore
与GCE类似，该类型的Volume使用亚马逊公有云提供的EBS Volume存储数据，需要先创建一个EBS Volume才能使用awsElasticBlockStore。
使用awsElasticBlockStore的一些限制条件如下：
通过aws ec2 create-volume命令创建一个EBS volume：aws ec2 create-volume --availability-zone eu-west-la --size 10 --volume-type gp2
定义awsElasticBlockStore类型的Volume的示例如下：
volumes:
- name: test-volume
awsElasticBlockStore:
volumeID: aws://<availability-zone>/<volume-id>
fsType: ext45.NFS
使用NFS网络文件系统提供的共享目录存储数据时，我们需要在系统中部署一个NFS Server。
定义NFS类型的Volume的示例如下：
volumes:
- name: nfs-volume
nfs:
server: nfs-server.localhost
path: "/"6.其他类型的Volume
上面提到的Volume是定义在Pod上的，属于“计算资源”的一部分，而实际上，“网络存储”是相对独立于“计算资源”而存在的一种实体资源。比如在使用云主机的情况下，我们通常会先创建一个网络存储，然后从中划出一个“网盘”并挂载到云主机上。Persistent Volume（简称PV）和与之相关联的Persistent Volume Claim（简称PVC）实现了类似的功能。
PV与Volume的区别如下：
下面是NFS类型PV的yaml定义内容，声明了需要5G的存储空间：
apiVersion: v1
kind: PersistentVolume
metadata:
name: pv003
spec:
capacity:
storage: 5Gi
accessModes:
- ReadWriteOnce
nfs:
path: /somepath
server: 172.17.0.2PV的accessModes属性有以下类型：
如果Pod想申请使用PV资源，则首先需要定义一个PersistentVolumeClaim（PVC）对象：
apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
name: myclaim
spec:
accessModes:
- ReadWriteOnce
resources:
requests:
storage: 5Gi然后在Pod的volume定义中引用上述PVC即可
volumes:
- name: mypd
persistentVolumeClaim:
claimName: myclaimPV是有状态的对象，它有以下几种状态：
通过将Kubernetes集群内部的资源对象“分配”到不同的Namespace中，形成逻辑上分组的不同项目、小组或用户组，便于不同的分组在共享使用整个集群的资源的同时还能被分别管理。
Kubernetes集群在启动后，会创建一个名为“default”的Namespace，通过kubectl可以查看到：kubectl get namespaces
如果不特别指明Namespace，则用户创建的Pod、RC、RS、Service都奖被系统创建到这个默认的名为default的Namespace中。
下面是Namespace的定义示例：
apiVersion: v1
kind: Namespace
metadata:
name: development定义一个Pod，并指定它属于哪个Namespace：
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: busybox
namespace: development
spec:
containers:
- image: busybox
command:
- sleep
- "3600"
name: busybox使用kubectl get命令查看Pod状态信息时，需要加上--namespace参数，指定查看哪个namespace下的资源对象，不加这个参数则默认查看 default下的资源对象。kubectl get pods --namespace=development
当我们给每个租户创建一个Namespace来实现多租户的资源隔离时，还能结合Kubernetes的资源配额管理，限定不同租户能占用的资源，例如CPU使用量、内存使用量等。
Annotation与Label类似，也使用key/value键值对的形式进行定义。不同的是Label具有严格的命名规则，它定义的是Kubernetes对象的元数据（Metadata），并且用于Label Selector。而Annotation则是用户任意定义的“附加”信息，以便于外部工具进行查找。通常Kubernetes的模块会通过Annotation的方式标记资源对象的一些特殊信息。
使用Annotation来记录的信息如下：
注：本文内容摘自《Kubernetes权威指南：从Docker到Kubernetes实践全接触（纪念版》，并精减了部分内部，而且对部分内容做了相应的调整，可以帮助大家加深对Kubernetes的各种资源对象的理解和定义方法，关注我的博客，跟我一起开启k8s的学习之旅吧。
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