Kubernetes

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。 Kubernetes 拥有一个庞大且快速增长的生态，其服务、支持和工具的使用范围相当广泛。

简介

在部署应用程序的方式上，主要经历了三个时代：

• 传统部署：互联网早期，会直接将应用程序部署在物理机上

优点：简单，不需要其它技术的参与
缺点：不能为应用程序定义资源使用边界，很难合理地分配计算资源，而且程序之间容易产生影响

• 虚拟化部署：可以在一台物理机上运行多个虚拟机，每个虚拟机都是独立的一个环境

优点：程序环境不会相互产生影响，提供了一定程度的安全性
缺点：增加了操作系统，浪费了部分资源

• 容器化部署：与虚拟化类似，但是共享了操作系统

优点：
可以保证每个容器拥有自己的文件系统、CPU、内存、进程空间等
运行应用程序所需要的资源都被容器包装，并和底层基础架构解耦
容器化的应用程序可以跨云服务商、跨 Linux 操作系统发行版进行部署

容器化部署方式给带来很多的便利，但是也会出现一些问题，比如说：

• 一个容器故障停机了，怎么样让另外一个容器立刻启动去替补停机的容器
• 当并发访问量变大的时候，怎么样做到横向扩展容器数量

这些容器管理的问题统称为容器编排问题，为了解决这些容器编排问题，就产生了一些容器编排的软件

• Swarm：Docker 自己的容器编排工具
• Mesos：Apache 的一个资源统一管控的工具，需要和 Marathon 结合使用
• Kubernetes：Google 开源的的容器编排工具

kubernetes 的本质是一组服务器集群，它可以在集群的每个节点上运行特定的程序，来对节点中的容器进行管理。Kubernetes 能提供：

• 服务发现和负载均衡：Kubernetes 可以使用 DNS 名称或自己的 IP 地址公开容器，如果进入容器的流量很大， Kubernetes 可以负载均衡并分配网络流量，从而使部署稳定
• 存储编排：Kubernetes 允许你自动挂载你选择的存储系统，例如本地存储、公共云提供商等
• 自动部署和回滚：可以自动化 Kubernetes 来为你的部署创建新容器，删除现有容器并将它们的所有资源用于新容器
• 自动完成装箱计算：Kubernetes 允许你指定每个容器所需 CPU 和内存（RAM）。当容器指定了资源请求时，Kubernetes 可以做出更好的决策来管理容器的资源
• 自我修复：Kubernetes 重新启动失败的容器、替换容器、杀死不响应用户定义的 运行状况检查的容器，并且在准备好服务之前不将其通告给客户端
• 密钥与配置管理：Kubernetes 允许你存储和管理敏感信息，例如密码、OAuth 令牌和 ssh 密钥。 你可以在不重建容器镜像的情况下部署和更新密钥和应用程序配置，也无需在堆栈配置中暴露密钥

kubernetes组件

一个 kubernetes 集群主要是由控制节点(master)和工作节点(node)构成，每个节点上都会安装不同的组件

master：集群的控制平面，负责集群的决策 (管理)

ApiServer : 资源操作的唯一入口，接收用户输入的命令，提供认证、授权、API注册和发现等机制
Scheduler : 负责集群资源调度，按照预定的调度策略将 Pod 调度到相应的 node 节点上
ControllerManager : 负责维护集群的状态，比如程序部署安排、故障检测、自动扩展、滚动更新等
Etcd ：负责存储集群中各种资源对象的信息

node：集群的数据平面，负责为容器提供运行环境 (干活)

Kubelet : 负责维护容器的生命周期，即通过控制 docker，来创建、更新、销毁容器
KubeProxy : 负责提供集群内部的服务发现和负载均衡
Docker : 负责节点上容器的各种操作

下面，以部署一个 nginx 服务来说明 kubernetes 系统各个组件调用关系：

1. 首先要明确，一旦 kubernetes 环境启动之后，master 和 node 都会将自身的信息存储到 etcd 数据库中
2. 一个 nginx 服务的安装请求会首先被发送到 master 节点的 apiServer 组件
3. apiServer 组件会调用 scheduler 组件来决定到底应该把这个服务安装到哪个 node 节点上，在此时，它会从 etcd 中读取各个 node 节点的信息，然后按照一定的算法进行选择，并将结果告知 apiServer
4. apiServer 调用 controller-manager 去调度 node 节点安装 nginx 服务
5. kubelet 接收到指令后，会通知 docker，然后由 docker 来启动一个 nginx 的 pod，pod 是 kubernetes 的最小操作单元，容器必须跑在 pod 中
6. 至此，一个 nginx 服务就运行了，如果需要访问 nginx，就需要通过 kube-proxy 来对 pod 产生访问的代理

这样，外界用户就可以访问集群中的 nginx 服务了

kubernetes概念

Master：集群控制节点，每个集群需要至少一个 master 节点负责集群的管控
Node：工作负载节点，由 master 分配容器到这些 node 工作节点上，然后 node 节点上的 docker 负责容器的运行
Pod：kubernetes 的最小控制单元，容器都是运行在 pod 中的，一个 pod 中可以有1个或者多个容器
Controller：控制器，通过它来实现对 pod 的管理，比如启动 pod、停止 pod、伸缩 pod 的数量等等
Service：pod 对外服务的统一入口，下面可以维护者同一类的多个 pod
Label：标签，用于对 pod 进行分类，同一类 pod 会拥有相同的标签
NameSpace：命名空间，用来隔离 pod 的运行环境

资源管理

资源管理介绍

在 kubernetes 中，所有的内容都抽象为资源，用户需要通过操作资源来管理 kubernetes。kubernetes 的本质上就是一个集群系统，用户可以在集群中部署各种服务，所谓的部署服务，其实就是在 kubernetes 集群中运行一个个的容器，并将指定的程序跑在容器中。

kubernetes 的最小管理单元是 pod 而不是容器，所以只能将容器放在 Pod 中，而 kubernetes 一般也不会直接管理 Pod，而是通过Pod控制器来管理 Pod 的

Pod 可以提供服务之后，就要考虑如何访问 Pod 中服务，kubernetes 提供了 Service 资源实现这个功能。如果 Pod 中程序的数据需要持久化，kubernetes 还提供了各种存储系统。

学习 kubernetes 的核心，就是学习如何对集群上的 Pod、Pod控制器、Service、存储等各种资源进行操作

资源管理方式

• 命令式对象管理：直接使用命令去操作 kubernetes 资源

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kubectl run nginx-pod --image=nginx:1.17.1 --port=80

• 命令式对象配置：通过命令配置和配置文件去操作 kubernetes 资源

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kubectl create/patch -f nginx-pod.yaml

• 声明式对象配置：通过 apply 命令和配置文件去操作 kubernetes 资源

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kubectl apply -f nginx-pod.yaml

命令式对象管理

kubectl命令

kubectl命令：是 kubernetes 集群的命令行工具，通过它能够对集群本身进行管理，并能够在集群上进行容器化应用的安装部署。kubectl 命令的语法如下：

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kubectl [command] [type] [name] [flags]

comand：指定要对资源执行的操作，例如 create、get、delete
type：指定资源类型，比如 deployment、pod、service
name：指定资源的名称，名称大小写敏感
flags：指定额外的可选参数

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# 查看所有pod
kubectl get pod 

# 查看某个pod
kubectl get pod pod_name

# 查看某个pod,以yaml格式展示结果
kubectl get pod pod_name -o yaml

资源类型

kubernetes 中所有的内容都抽象为资源，可以通过下面的命令进行查看:

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kubectl api-resources

经常使用的资源有下面这些：

操作

命令式对象配置

命令式对象配置就是使用命令配合配置文件一起来操作 kubernetes 资源

声明式对象配置

声明式对象配置跟命令式对象配置很相似，但是它只有一个命令 apply

Namespace

Namespace 是 kubernetes 系统中的一种非常重要资源，它的主要作用是用来实现多套环境的资源隔离或者多租户的资源隔离

默认情况下，kubernetes 集群中的所有的 Pod 都是可以相互访问的。但是在实际中，可能不想让两个 Pod 之间进行互相的访问，那此时就可以将两个 Pod 划分到不同的 namespace 下。kubernetes 通过将集群内部的资源分配到不同的 Namespace 中，可以形成逻辑上的"组"，以方便不同的组的资源进行隔离使用和管理

可以通过 kubernetes 的授权机制，将不同的 namespace 交给不同租户进行管理，这样就实现了多租户的资源隔离。此时还能结合 kubernetes 的资源配额机制，限定不同租户能占用的资源，例如 CPU 使用量、内存使用量等等，来实现租户可用资源的管理

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kubectl get namespace

NAME              STATUS   AGE
default           Active   140d   #  所有未指定 Namespace 的对象都会被分配在 default 命名空间
kube-public       Active   140d   #  此命名空间下的资源可以被所有人访问（包括未认证用户）
kube-node-lease   Active   140d   #  集群节点之间的心跳维护，v1.13开始引入
kube-system       Active   140d   #  所有由 Kubernetes 系统创建的资源都处于这个命名空间

Pod

Pod介绍

每个Pod中都可以包含一个或者多个容器，这些容器可以分为两类：

• 用户程序所在的容器，数量可多可少
• Pause 容器，这是每个 Pod 都会有的一个根容器，它的作用有两个：
  • 可以以它为依据，评估整个 Pod 的健康状态
  • 可以在根容器上设置 Ip 地址，其它容器都用此 IP（Pod IP），以实现 Pod 内部的网路通信

例如：Pause 上设置地址 192.168.1.1，比如这个 pod 里面运行了 tomcat，运行在 8080 端口，nginx 运行在 80 端口，如果外界像访问 nginx，就用 IP 地址（192.168.1.1） + 端口号 80 形成套接字(socket)来访问

这里是 Pod 内部的通讯，Pod 的之间的通讯采用虚拟二层网络技术来实现（Flannel）

下面是 Pod 的资源清单：

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apiVersion: v1                                      # 必选，版本号，例如v1
kind: Pod       　                                  # 必选，资源类型，例如 Pod
metadata:       　                                  # 必选，元数据
  name: string                                      # 必选，Pod名称
  namespace: string                                 # Pod所属的命名空间,默认为"default"
  labels:       　　                                # 自定义标签列表
    - name: string      　          
spec:                                               # 必选，Pod中容器的详细定义
  containers:                                       # 必选，Pod中容器列表
  - name: string                                    # 必选，容器名称
    image: string                                   # 必选，容器的镜像名称
    imagePullPolicy: [ Always|Never|IfNotPresent ]  # 获取镜像的策略 
    command: [string]                               # 容器的启动命令列表，如不指定，使用打包时使用的启动命令
    args: [string]                                  # 容器的启动命令参数列表
    workingDir: string                              # 容器的工作目录
    volumeMounts:                                   # 挂载到容器内部的存储卷配置
    - name: string                                  # 引用pod定义的共享存储卷的名称，需用volumes[]部分定义的的卷名
      mountPath: string                             # 存储卷在容器内mount的绝对路径，应少于512字符
      readOnly: boolean                             # 是否为只读模式
    ports:                                          # 需要暴露的端口库号列表
    - name: string                                  # 端口的名称
      containerPort: int                            # 容器需要监听的端口号
      hostPort: int                                 # 容器所在主机需要监听的端口号，默认与Container相同
      protocol: string                              # 端口协议，支持TCP和UDP，默认TCP
    env:                                            # 容器运行前需设置的环境变量列表
    - name: string                                  # 环境变量名称
      value: string                                 # 环境变量的值
    resources:                                      # 资源限制和请求的设置
      limits:                                       # 资源限制的设置
        cpu: string                                 # Cpu的限制，单位为core数，将用于docker run --cpu-shares参数
        memory: string                              # 内存限制，单位可以为Mib/Gib，将用于docker run --memory参数
      requests:                                     # 资源请求的设置
        cpu: string                                 # Cpu请求，容器启动的初始可用数量
        memory: string                              # 内存请求,容器启动的初始可用数量
    lifecycle:                                      # 生命周期钩子
        postStart:                                  # 容器启动后立即执行此钩子，如果执行失败，会根据重启策略进行重启
        preStop:                                    # 容器终止前执行此钩子，无论结果如何，容器都会终止
    livenessProbe:                                  # 对Pod内各容器健康检查的设置，当探测无响应几次后将自动重启该容器
    exec:       　                                  # 对Pod容器内检查方式设置为exec方式
        command: [string]                           # exec方式需要制定的命令或脚本
      httpGet:                                      # 对Pod内个容器健康检查方法设置为HttpGet，需要制定Path、port
        path: string
        port: number
        host: string
        scheme: string
        HttpHeaders:
        - name: string
          value: string
      tcpSocket:                                    # 对Pod内个容器健康检查方式设置为tcpSocket方式
         port: number
       initialDelaySeconds: 0                       # 容器启动完成后首次探测的时间，单位为秒
       timeoutSeconds: 0    　　                    # 对容器健康检查探测等待响应的超时时间，单位秒，默认1秒
       periodSeconds: 0     　　                    # 对容器监控检查的定期探测时间设置，单位秒，默认10秒一次
       successThreshold: 0
       failureThreshold: 0
       securityContext:
         privileged: false
  restartPolicy: [Always | Never | OnFailure]       # Pod的重启策略
  nodeName: <string>                                # 设置NodeName表示将该Pod调度到指定到名称的node节点上
  nodeSelector: obeject                             # 设置NodeSelector表示将该Pod调度到包含这个label的node上
  imagePullSecrets:                                 # Pull镜像时使用的secret名称，以key：secretkey格式指定
  - name: string
  hostNetwork: false                                # 是否使用主机网络模式，默认为false，如果设置为true，表示使用宿主机网络
  volumes:                                          # 在该pod上定义共享存储卷列表
  - name: string                                    # 共享存储卷名称 （volumes类型有很多种）
    emptyDir: {}                                    # 类型为emtyDir的存储卷，与Pod同生命周期的一个临时目录。为空值
    hostPath: string                                # 类型为hostPath的存储卷，表示挂载Pod所在宿主机的目录
      path: string      　　                        # Pod所在宿主机的目录，将被用于同期中mount的目录
    secret:                                         # 类型为secret的存储卷，挂载集群与定义的secret对象到容器内部
      scretname: string  
      items:     
      - key: string
        path: string
    configMap:                                      # 类型为configMap的存储卷，挂载预定义的configMap对象到容器内部
      name: string
      items:
      - key: string
        path: string

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 版本，由 kubernetes 内部定义，版本号必须可以用 kubectl api-versions 查询到
• kind 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、labels 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

在上面的属性中，spec是接下来研究的重点，继续看下它的常见子属性:

• containers <[]Object> 容器列表，用于定义容器的详细信息
• nodeName 根据 nodeName 的值将 pod 调度到指定的 Node 节点上
• nodeSelector <map[]> 根据 NodeSelector 中定义的信息选择将该 Pod 调度到包含这些 label 的 Node 上
• hostNetwork 是否使用主机网络模式，默认为 false，如果设置为 true，表示使用宿主机网络
• volumes <[]Object> 存储卷，用于定义 Pod 上面挂在的存储信息
• restartPolicy 重启策略，表示 Pod 在遇到故障的时候的处理策略

Pod配置

镜像拉取

imagePullPolicy，用于设置镜像拉取策略，kubernetes 支持配置三种拉取策略：

• Always：总是从远程仓库拉取镜像（一直远程下载）
• IfNotPresent：本地有则使用本地镜像，本地没有则从远程仓库拉取镜像（本地有就本地 本地没远程下载）
• Never：只使用本地镜像，从不去远程仓库拉取，本地没有就报错 （一直使用本地）

默认值说明：
如果镜像 tag为具体版本号， 默认策略是：IfNotPresent
如果镜像 tag为：latest（最终版本） ，默认策略是 Always

启动命令

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spec:
  containers:
    - name: telegram-bot
      image: harbor.tyokyo320.com/telegram-bot/telegram-bot:latest
      # image: tyokyo320/telegram-bot:latest
      imagePullPolicy: Always
      command: [ "/bin/bash" ]
      args: [ "-c", "while true; do python ../code/data/main.py; done;" ]

command 已经可以完成启动命令和传递参数的功能，为什么这里还要提供一个 args 选项，用于传递参数呢？这其实跟 docker 有点关系，kubernetes 中的 command，args 两项其实是实现覆盖 Dockerfile 中 ENTRYPOINT 的功能

1. 如果 command 和 args 均没有写，那么用 Dockerfile 的配置
2. 如果 command 写了，但 args 没有写，那么 Dockerfile 默认的配置会被忽略，执行输入的 command
3. 如果 command 没写，但 args 写了，那么Dockerfile中配置的 ENTRYPOINT 的命令会被执行，使用当前 args 的参数
4. 如果 command 和 args 都写了，那么 Dockerfile 的配置被忽略，执行 command 并追加上 args 参数

资源配额

容器中的程序要运行，肯定是要占用一定资源的，比如 cpu 和内存等，如果不对某个容器的资源做限制，那么它就可能吃掉大量资源，导致其它容器无法运行。针对这种情况，kubernetes 提供了对内存和 cpu 的资源进行配额的机制，这种机制主要通过 resources 选项实现，他有两个子选项：

• limits：用于限制运行时容器的最大占用资源，当容器占用资源超过 limits 时会被终止，并进行重启
• requests ：用于设置容器需要的最小资源，如果环境资源不够，容器将无法启动

可以通过上面两个选项设置资源的上下限

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apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: pod-resources
  namespace: dev
spec:
  containers:
  - name: nginx
    image: nginx:1.17.1
    resources: # 资源配额
      limits:  # 限制资源（上限）
        cpu: "2" # CPU限制，单位是core数
        memory: "10Gi" # 内存限制
      requests: # 请求资源（下限）
        cpu: "1"  # CPU限制，单位是core数
        memory: "10Mi"  # 内存限制

Pod生命周期

我们一般将 pod 对象从创建至终的这段时间范围称为 pod 的生命周期，它主要包含下面的过程：

• pod 创建过程
• 运行初始化容器（init container）过程
• 运行主容器（main container）
  • 容器启动后钩子（post start）、容器终止前钩子（pre stop）
  • 容器的存活性探测（liveness probe）、就绪性探测（readiness probe）
• pod终止过程

在整个生命周期中，Pod会出现5种状态（相位），分别如下：

• 挂起（Pending）：apiserver 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

1. 用户通过 kubectl 或其他 api 客户端提交需要创建的 pod 信息给 apiServer
2. 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
3. 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
4. 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
5. 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
6. apiServer 将接收到的 pod 状态信息存入 etcd 中

pod的终止过程

1. 用户向 apiServer 发送删除 pod 对象的命令
2. apiServcer 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
3. 将 pod 标记为 terminating 状态
4. kubelet 在监控到 pod 对象转为 terminating 状态的同时启动 pod 关闭过程
5. 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
6. 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
7. pod 对象中的容器进程收到停止信号
8. 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
9. 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

初始化容器

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，若某初始化容器运行失败，那么 kubernetes 需要重启它直到成功完成
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：

• 提供主容器镜像中不具备的工具程序或自定义代码
• 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

钩子函数

钩子函数能够感知自身生命周期中的事件，并在相应的时刻到来时运行用户指定的程序代码

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三种方式定义动作：

• Exec 命令：在容器内执行一次命令

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……
  lifecycle:
    postStart: 
      exec:
        command:
        - cat
        - /tmp/healthy
……

• TCPSocket：在当前容器尝试访问指定的 socket

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……      
  lifecycle:
    postStart:
      tcpSocket:
        port: 8080
……

• HTTPGet：在当前容器中向某 url 发起 http 请求

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……
  lifecycle:
    postStart:
      httpGet:
        path: / # URI地址
        port: 80 # 端口号
        host: 192.168.5.3 # 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：存活性探针，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：就绪性探针，用于检测应用实例当前是否可以接收请求，如果不能，k8s 不会转发流量

livenessProbe 决定是否重启容器，readinessProbe 决定是否将请求转发给容器。

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

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……
  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

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……      
  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 之间，则认为程序正常，否则不正常

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……
  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
……

查看 livenessProbe 的子属性，会发现除了这三种方式，还有一些其他的配置，在这里一并解释下：

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kubectl explain pod.spec.containers.livenessProbe

FIELDS:
   exec <Object>  
   tcpSocket    <Object>
   httpGet      <Object>
   initialDelaySeconds  <integer>  # 容器启动后等待多少秒执行第一次探测
   timeoutSeconds       <integer>  # 探测超时时间。默认1秒，最小1秒
   periodSeconds        <integer>  # 执行探测的频率。默认是10秒，最小1秒
   failureThreshold     <integer>  # 连续探测失败多少次才被认定为失败。默认是3。最小值是1
   successThreshold     <integer>  # 连续探测成功多少次才被认定为成功。默认是1

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livenessProbe:
  tcpSocket:
    port: http
  initialDelaySeconds: 0
  failureThreshold: 3
  timeoutSeconds: 1
  periodSeconds: 10
readinessProbe:
  tcpSocket:
    port: http
  initialDelaySeconds: 0
  failureThreshold: 3
  timeoutSeconds: 1
  periodSeconds: 10
startupProbe:
  tcpSocket:
    port: http
  initialDelaySeconds: 0
  failureThreshold: 30
  timeoutSeconds: 1
  periodSeconds: 5

重启策略

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，这也是默认值。
• OnFailure：容器终止运行且退出码不为 0 时重启
• Never：不论状态为何，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，将在其需要时立即进行重启，随后再次需要重启的操作将由 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 是最大延迟时长

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apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: pod-restartpolicy
  namespace: dev
spec:
  containers:
  - name: nginx
    image: nginx:1.17.1
    ports:
    - name: nginx-port
      containerPort: 80
    livenessProbe:
      httpGet:
        scheme: HTTP
        port: 80
        path: /hello
  restartPolicy: Never # 设置重启策略为Never

Pod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，这并不满足的需求，因为很多情况下，我们想控制某些 Pod 到达某些节点上，那么应该怎么做呢？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 nodeName 或者 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

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apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: pod-nodename
  namespace: dev
spec:
  containers:
  - name: nginx
    image: nginx:1.17.1
  nodeName: node1 # 指定调度到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，也就是说，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

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# 首先分别为 node 节点添加标签
kubectl label nodes node1 nodeenv=test

node/node2 labeled

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apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: pod-nodeselector
  namespace: dev
spec:
  containers:
  - name: nginx
    image: nginx:1.17.1
  nodeSelector: 
    nodeenv: test # 指定调度到具有nodeenv=test标签的节点上

亲和性调度

上一节，介绍了两种定向调度的方式，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 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 的基础之上的进行了扩展，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 可以调度到哪些 node 的问题
• podAffinity(pod亲和性): 以 pod 为目标，解决 pod 可以和哪些已存在的 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 不能和哪些已存在 pod 部署在同一个拓扑域中的问题

关于亲和性(反亲和性)使用场景的说明：

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

反亲和性：当应用的采用多副本部署时，有必要采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

NodeAffinity 的可配置项：

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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"

requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution 示例：Node 节点必须满足指定的所有规则才可以，相当于硬限制

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apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: pod-nodeaffinity-required
  namespace: dev
spec:
  containers:
  - name: nginx
    image: nginx:1.17.1
  affinity:  #亲和性设置
    nodeAffinity: #设置node亲和性
      requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution: # 硬限制
        nodeSelectorTerms:
        - matchExpressions: # 匹配env的值在["xxx","yyy"]中的标签
          - key: nodeenv
            operator: In
            values: ["xxx","yyy"]

requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution 示例：优先调度到满足指定的规则的Node，相当于软限制 (倾向)

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apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: pod-nodeaffinity-preferred
  namespace: dev
spec:
  containers:
  - name: nginx
    image: nginx:1.17.1
  affinity:  # 亲和性设置
    nodeAffinity: # 设置node亲和性
      preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution: # 软限制
      - weight: 1
        preference:
          matchExpressions: # 匹配env的值在["xxx","yyy"]中的标签(当前环境没有)
          - key: nodeenv
            operator: In
            values: ["xxx","yyy"]

NodeAffinity 规则设置的注意事项：

1. 如果同时定义了 nodeSelector 和 nodeAffinity，那么必须两个条件都得到满足，Pod 才能运行在指定的 Node 上
2. 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
3. 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
4. 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 的节点亲和性需求，则系统将忽略此变化

PodAffinity

PodAffinity 主要实现以运行的 Pod 为参照，实现让新创建的 Pod 跟参照 pod 在一个区域的功能

PodAffinity 的可配置项：

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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1-100

requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution 示例：

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apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: pod-podaffinity-required
  namespace: dev
spec:
  containers:
  - name: nginx
    image: nginx:1.17.1
  affinity:  # 亲和性设置
    podAffinity: # 设置pod亲和性
      requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution: # 硬限制
      - labelSelector:
          matchExpressions: # 匹配env的值在["xxx","yyy"]中的标签
          - key: podenv
            operator: In
            values: ["xxx","yyy"]
        topologyKey: kubernetes.io/hostname

topologyKey 用于指定调度时作用域,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

PodAntiAffinity

PodAntiAffinity 主要实现以运行的 Pod 为参照，让新创建的 Pod 跟参照 pod 不在一个区域中的功能

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apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: pod-podantiaffinity-required
  namespace: dev
spec:
  containers:
  - name: nginx
    image: nginx:1.17.1
  affinity:  # 亲和性设置
    podAntiAffinity: # 设置pod亲和性
      requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution: # 硬限制
      - labelSelector:
          matchExpressions: # 匹配podenv的值在["test"]中的标签
          - key: podenv
            operator: In
            values: ["test"]
        topologyKey: kubernetes.io/hostname

上面配置表达的意思是：新 Pod 必须要与拥有标签 nodeenv=test 的 pod 不在同一 Node 上

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，来决定是否允许 Pod 调度过来

Node 被设置上污点之后就和 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:effect, 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调度
• NoSchedule：kubernetes 将不会把 Pod 调度到具有该污点的 Node 上，但不会影响当前 Node 上已存在的 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 上已存在的 Pod 驱离

使用 kubectl 设置和去除污点的命令示例如下：

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# 设置污点
kubectl taint nodes node1 key=value:effect

# 去除污点
kubectl taint nodes node1 key:effect-

# 去除所有污点
kubectl taint nodes node1 key-

使用 kubeadm 搭建的集群，默认就会给 master 节点添加一个污点标记,所以 pod 就不会调度到 master 节点上

容忍(Toleration)

上面介绍了污点的作用，我们可以在 node 上添加污点用于拒绝 pod 调度上来，但是如果就是想将一个 pod 调度到一个有污点的 node 上去，这时候应该怎么做呢？这就要使用到容忍

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

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apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: pod-toleration
  namespace: dev
spec:
  containers:
  - name: nginx
    image: nginx:1.17.1
  tolerations:      # 添加容忍
  - key: "tag"        # 要容忍的污点的key
    operator: "Equal" # 操作符
    value: "xxxxx"    # 容忍的污点的value
    effect: "NoExecute"   # 添加容忍的规则，这里必须和标记的污点规则相同

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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

Pod Controller

Pod控制器介绍

Pod 是 kubernetes 的最小管理单元，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
• 控制器创建的 pod：kubernetes 通过控制器创建的 pod，这种 pod 删除了之后还会自动重建

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：保证副本数量一直维持在期望值，并支持 pod 数量扩缩容，镜像版本升级
• Deployment：通过控制 ReplicaSet 来控制 Pod，并支持滚动升级、回退版本
• Horizontal Pod Autoscaler：可以根据集群负载自动水平调整 Pod 的数量，实现削峰填谷
• DaemonSet：在集群中的指定 Node 上运行且仅运行一个副本，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，不需要重启或重建，用于执行一次性任务
• Cronjob：它创建的 Pod 负责周期性任务控制，不需要持续后台运行
• StatefulSet：管理有状态应用

ReplicaSet(RS)

ReplicaSet 的主要作用是保证一定数量的 pod 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 数量的扩缩容和镜像版本的升降级

ReplicaSet 的资源清单文件：

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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

在这里面，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，其实就是当前 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，采用的 Label Selector 机制。在 pod 模板上定义 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，里面其实就是前一章学过的 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，这种控制器并不直接管理 pod，而是通过管理 ReplicaSet 来简介管理 Pod，即：Deployment 管理 ReplicaSet，ReplicaSet 管理 Pod。所以 Deployment 比 ReplicaSet 功能更加强大

Deployment 主要功能有下面几个：

• 支持 ReplicaSet 的所有功能
• 支持发布的停止、继续
• 支持滚动升级和回滚版本

Deployment 的资源清单文件：

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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
  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

镜像更新

deployment 支持两种更新策略:重建更新和滚动更新，可以通过 strategy 指定策略类型，支持两个属性:

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strategy: # 指定新的 Pod 替换旧的 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 Pod
  rollingUpdate: # 当 type 为 RollingUpdate 时生效，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 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%。

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spec:
  strategy: # 策略
    type: RollingUpdate # 滚动更新策略
    rollingUpdate:
      maxSurge: 25% 
      maxUnavailable: 25%

滚动更新的过程：

版本回退

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：

版本升级相关功能 kubectl rollout，支持下面的选项：

• status：显示当前升级状态
• 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回滚到指定版本）

金丝雀发布 Canary Release

Deployment 控制器支持控制更新过程中的控制，如暂停(pause)或继续(resume)更新操作。

比如有一批新的 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路由到新版本的 Pod 应用，继续观察能否稳定地按期望的方式运行。确定没问题之后再继续完成余下的 Pod 资源滚动更新，否则立即回滚更新操作。这就是所谓的金丝雀发布(Canary Release)

Horizontal Pod Autoscaler(HPA)

通过手工执行 kubectl scale 命令实现 Pod 扩容或缩容，但是这显然不符合 Kubernetes 的定位目标：自动化、智能化。Kubernetes 期望可以实现通过监测 Pod 的使用情况，实现 pod 数量的自动调整，于是就产生了 Horizontal Pod Autoscaler(HPA) 这种控制器

HPA 可以获取每个 Pod 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 与之前的 Deployment 一样，也属于一种 Kubernetes 资源对象，它通过追踪分析 RC 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，这是 HPA 的实现原理

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# hpa.yaml
apiVersion: autoscaling/v1
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: pc-hpa
  namespace: dev
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信息
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: nginx

DaemonSet(DS)

DaemonSet 类型的控制器可以保证在集群中的每一台（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：

• 每当向集群中添加一个节点时，指定的 Pod 副本也将添加到该节点上
• 当节点从集群中移除时，Pod 也就被垃圾回收了

DaemonSet 的资源清单文件：

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apiVersion: apps/v1 # 版本号
kind: DaemonSet # 类型       
metadata: # 元数据
  name: # rs名称 
  namespace: # 所属命名空间 
  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

Job

Job 主要用于负责批量处理(一次要处理指定数量任务)短暂的一次性(每个任务仅运行一次就结束)任务。Job特点如下：

• 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的资源清单文件：

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apiVersion: batch/v1 # 版本号
kind: Job # 类型       
metadata: # 元数据
  name: # rs名称 
  namespace: # 所属命名空间 
  labels: #标签
    controller: job
spec: # 详情描述
  completions: 1 # 指定job需要成功运行Pods的次数。默认值: 1
  parallelism: 1 # 指定job在任一时刻应该并发运行Pods的数量。默认值: 1
  activeDeadlineSeconds: 30 # 指定job可运行的时间期限，超过时间还未结束，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。默认是6
  manualSelector: true # 是否可以使用selector选择器选择pod，默认是false
  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: 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副本
    metadata:
      labels:
        app: counter-pod
    spec:
      restartPolicy: Never # 重启策略只能设置为Never或者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 2;done"]

关于重启策略设置的说明：

• 如果指定为 OnFailure，则 job 会在 pod 出现故障时重启容器，而不是创建 pod，failed 次数不变
• 如果指定为 Never，则 job 会在 pod 出现故障时创建新的 pod，并且故障pod 不会消失，也不会重启，failed 次数加1
• 如果指定为 Always 的话，就意味着一直重启，意味着 job 任务会重复去执行了，当然不对，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"]

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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

Service

Service介绍

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，这也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 节点上都运行着一个 kube-proxy 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 的变动，然后它会将最新的 Service 信息转换成对应的访问规则

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# 10.97.97.97:80 是 service 提供的访问入口
# 当访问这个入口的时候，可以发现后面有三个 pod 的服务在等待调用，
# kube-proxy 会基于 rr（轮询）的策略，将请求分发到其中一个 pod 上去
# 这个规则会同时在集群内的所有节点上都生成，所以在任何一个节点上，都可以访问。
$ ipvsadm -Ln

IP Virtual Server version 1.2.1 (size=4096)
Prot LocalAddress:Port Scheduler Flags
  -> RemoteAddress:Port           Forward Weight ActiveConn InActConn
TCP  10.97.97.97:80 rr
  -> 10.244.1.39:80               Masq    1      0          0
  -> 10.244.1.40:80               Masq    1      0          0
  -> 10.244.2.33:80               Masq    1      0          0

kube-proxy 目前支持三种工作模式:

1. userspace 模式
2. iptables 模式
3. ipvs 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 算法选择一个提供服务的 Pod 并和其建立链接，以将请求转发到 Pod 上。该模式下，kube-proxy 充当了一个四层负载均衡的角色。由于 kube-proxy 运行在 userspace 中，在进行转发处理时会增加内核和用户空间之间的数据拷贝，虽然比较稳定，但是效率比较低

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 IP。该模式下 kube-proxy 不承担四层负责均衡器的角色，只负责创建 iptables 规则。该模式的优点是较 userspace 模式效率更高，但不能提供灵活的 LB 策略，当后端 Pod 不可用时也无法进行重试

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。除此以外，ipvs 支持更多的 LB 算法

Service类型

Service 的资源清单文件：

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kind: Service  # 资源类型
apiVersion: v1  # 资源版本
metadata: # 元数据
  name: service # 资源名称
  namespace: dev # 命名空间
spec: # 描述
  selector: # 标签选择器，用于确定当前service代理哪些pod
    app: nginx
  type: # Service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
  ports: # 端口信息
    - protocol: TCP 
      port: 3017  # service端口
      targetPort: 5003 # pod端口
      nodePort: 31122 # 主机端口

• 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支持
• ExternalName：把集群外部的服务引入集群内部，直接使用

Service使用

Endpoint

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 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。换句话说，service 和 pod 之间的联系是通过 endpoints 实现的

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
• 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

此模式可以使在 spec 中添加 sessionAffinity:ClientIP 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 HeadLiness 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

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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    
    targetPort: 80

NodePort类型的Service

在之前的样例中，创建的 Service 的 ip 地址只有集群内部才可以访问，如果希望将 Service 暴露给集群外部使用，那么就要使用到另外一种类型的 Service，称为 NodePort 类型。NodePort 的工作原理其实就是将 service 的端口映射到 Node 的一个端口上，然后就可以通过 NodeIp:NodePort 来访问 service 了

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apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: service-nodeport
  namespace: dev
spec:
  selector:
    app: nginx-pod
  type: NodePort # service类型
  ports:
  - port: 80
    nodePort: 30002 # 指定绑定的 node 的端口(默认的取值范围是：30000-32767), 如果不指定，会默认分配
    targetPort: 80

LoadBalancer类型的Service

LoadBalancer 和 NodePort 很相似，目的都是向外部暴露一个端口，区别在于 LoadBalancer 会在集群的外部再来做一个负载均衡设备，而这个设备需要外部环境支持的，外部服务发送到这个设备上的请求，会被设备负载之后转发到集群中

metallb

• Metallb介绍：一个开源的k8s LB

k8s 的 LoadBalancer 类型的 Service 依赖于外部的云提供的 Load Balancer，开源的 metallb 就是一个不错的选择。

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 属性指定外部一个服务的地址，然后在集群内部访问此 service 就可以访问到外部的服务了

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apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: service-externalname
  namespace: dev
spec:
  type: ExternalName # service类型
  externalName: www.baidu.com  # 改成ip地址也可以

Ingress介绍

Service 对集群之外暴露服务的主要方式有两种：NotePort 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
• LB 方式的缺点是每个 service 需要一个 LB，浪费、麻烦，并且需要 kubernetes 之外设备的支持

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表示：

实际上，Ingress 相当于一个7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，可以理解成在 Ingress 里建立诸多映射规则，Ingress Controller 通过监听这些配置规则并转化成 Nginx 的反向代理配置，然后对外部提供服务。在这里有两个核心概念：

• 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，实现方式有很多，比如 Nginx, Contour, Haproxy 等等

Ingress（以Nginx为例）的工作原理如下：

1. 用户编写 Ingress 规则，说明哪个域名对应 kubernetes 集群中的哪个 Service
2. 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 反向代理配置
3. 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
4. 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转发规则

数据存储

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

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apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: volume-emptydir
  namespace: dev
spec:
  containers:
  - name: nginx
    image: nginx:1.17.1
    ports:
    - containerPort: 80
    volumeMounts:  # 将logs-volume挂在到nginx容器中，对应的目录为 /var/log/nginx
    - name: logs-volume
      mountPath: /var/log/nginx
  - name: busybox
    image: busybox:1.30
    command: ["/bin/sh","-c","tail -f /logs/access.log"] # 初始命令，动态读取指定文件中内容
    volumeMounts:  # 将logs-volume 挂在到busybox容器中，对应的目录为 /logs
    - name: logs-volume
      mountPath: /logs
  volumes: # 声明volume，name为logs-volume，类型为emptyDir
  - name: logs-volume
    emptyDir: {}

HostPath

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

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apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: volume-hostpath
  namespace: dev
spec:
  containers:
  - name: nginx
    image: nginx:1.17.1
    ports:
    - containerPort: 80
    volumeMounts:
    - name: logs-volume
      mountPath: /var/log/nginx
  - name: busybox
    image: busybox:1.30
    command: ["/bin/sh","-c","tail -f /logs/access.log"]
    volumeMounts:
    - name: logs-volume
      mountPath: /logs
  volumes:
  - name: logs-volume
    hostPath: 
      path: /root/logs
      type: DirectoryOrCreate  # 目录存在就使用，不存在就先创建后使用

关于 type 的值的一点说明：

DirectoryOrCreate：目录存在就使用，不存在就先创建后使用
Directory：目录必须存在
FileOrCreate：文件存在就使用，不存在就先创建后使用
File：文件必须存在
Socket unix：套接字必须存在
CharDevice：字符设备必须存在
BlockDevice：块设备必须存在

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

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apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: volume-nfs
  namespace: dev
spec:
  containers:
  - name: nginx
    image: nginx:1.17.1
    ports:
    - containerPort: 80
    volumeMounts:
    - name: logs-volume
      mountPath: /var/log/nginx
  - name: busybox
    image: busybox:1.30
    command: ["/bin/sh","-c","tail -f /logs/access.log"] 
    volumeMounts:
    - name: logs-volume
      mountPath: /logs
  volumes:
  - name: logs-volume
    nfs:
      server: 192.168.5.6  # nfs服务器地址
      path: /root/data/nfs # 共享文件路径

高级存储

如果使用 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

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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

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

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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

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

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apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
  name: secret
  namespace: dev
type: Opaque
data:
  username: YWRtaW4=
  password: MTIzNDU2

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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

安全认证

访问控制概述

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：

1. 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

2. 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

3. 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

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# 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

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

• resources：支持的资源对象列表

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"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

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"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

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# 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: tyokyo320
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
roleRef:
  kind: Role
  name: authorization-role
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io

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# 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: tyokyo320
  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

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# 虽然 authorization-clusterrole 是一个集群角色，但是因为使用了 RoleBinding
# 所以 tyokyo320 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: tyokyo320
  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：

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--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:NoExecute 和 unreachable:NoExecute 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

Kustomize

• https://devopscube.com/kustomize-tutorial/

参考

• Kubernetes 文档