标签：iscsi 服务架构 操作系统 密码 engine key 有一个 模型 详细
| 一、写在最前 |
在16年开始听说的k8s，那时候dokcer非常的火，当时也研究了一部分，也算了解docker,后续没有使用场景，于是就没有继续深入的学习。随着微服务的架构越来越流程，k8s应用场景也就再合适不过了。公司最近准备使用k8s做微服务架构，并且k8s的技术已经成熟，很多公司已经在生产上大规模使用,所以打算学习k8s。今天翻阅了k8s的官方文档，发现学习的成本还是比较大的，k8s的组件比较多，属于重量级，而且官方文档不怎么友好，不好找想要东西。所以，在这里把学习过程分享出来，同时记录下学习笔记，方便以后查阅。
| 二、核心概念介绍 |
k8s集群的管理节点，负责管理集群，提供集群的资源数据访问入口。拥有Etcd存储服务（可选），运行Api Server进程，Controller Manager服务进程及Scheduler服务进程，关联工作节点Node。Kubernetes API server提供HTTP Rest接口的关键服务进程，是Kubernetes里所有资源的增、删、改、查等操作的唯一入口。也是集群控制的入口进程；Kubernetes Controller Manager是Kubernetes所有资源对象的自动化控制中心；Kubernetes Schedule是负责资源调度（Pod调度）的进程.
组件：
Node是Kubernetes集群架构中运行Pod的服务节点，可以是物理机器、虚拟机、云主机等。默认情况kubelet会向Master注册自己，一旦Node被纳入集群管理范围，kubelet会定时向Master汇报自身的情报，包括操作系统，Docker版本，机器资源情况等。如果Node超过指定时间不上报信息，会被Master判断为“失联”，标记为Not Ready，随后Master会触发Pod转移。
组件：
Pod是Kubernetes的基本操作单元,每个Pod中有个根容器(Pause容器)，Pause容器的状态代表整个容器组的状态，其他业务容器共享Pause的IP，即Pod IP，共享Pause挂载的Volume，这样简化了同个Pod中不同容器之间的网络问题和文件共享问题。
特点：
Replication Controller简称RC用来管理Pod的副本，保证集群中存在指定数量的Pod副本。集群中副本的数量大于指定数量，则会停止指定数量之外的多余容器数量，反之，则会启动少于指定数量个数的容器，保证数量不变。Replication Controller是实现弹性伸缩、动态扩容和滚动升级的核心。
Kubernetes中的任意API对象都是通过Label进行标识，Label的实质是一系列的Key/Value键值对，其中key于value由用户自己指定。Label可以附加在各种资源对象上，如Node、Pod、Service、RC等，一个资源对象可以定义任意数量的Label，同一个Label也可以被添加到任意数量的资源对象上去。Label是Replication Controller和Service运行的基础，二者通过Label来进行关联Node上运行的Pod。
特点：
使用场景
Deployment是kubernetes 1.2引入的概念，用来解决Pod的编排问题。它是一个更高层次的API对象，可以管理ReplicaSets和Pod，并提供声明式更新等功能。 官方建议使用Deployment管理ReplicaSets，而不是直接使用ReplicaSets，这就意味着可能永远不需要直接操作ReplicaSet对象。
其特点在于可以随时知道Pod的部署进度，即对Pod的创建、调度、绑定节点、启动容器完整过程的进度展示。通过在Deployment中描述你所期望的集群状态，Deployment Controller会将现在的集群状态在一个可控的速度下逐步更新成你所期望的集群状态。Deployment主要职责同样是为了保证pod的数量和健康，90%的功能与Replication Controller完全一样，可以看做新一代的Replication Controller。但是，它又具备了Replication Controller之外的新特性：
Replication Controller全部功能：Deployment继承了上面描述的Replication Controller全部功能。
事件和状态查看：可以查看Deployment的升级详细进度和状态。
回滚：当升级pod镜像或者相关参数的时候发现问题，可以使用回滚操作回滚到上一个稳定的版本或者指定的版本。
版本记录: 每一次对Deployment的操作，都能保存下来，给予后续可能的回滚使用。
暂停和启动：对于每一次升级，都能够随时暂停和启动。
多种升级方案：Recreate----删除所有已存在的pod,重新创建新的; RollingUpdate----滚动升级，逐步替换的策略，同时滚动升级时，支持更多的附加参数，例如设置最大不可用 pod数量，最小升级间隔时间等等。
使用场景
Service定义了Pod的逻辑集合和访问该集合的策略，是真实服务的抽象。Service提供了一个统一的服务访问入口以及服务代理和发现机制，关联多个相同Label的Pod，用户不需要了解后台Pod是如何运行。
特点：
命名空间将对象逻辑上分配到不同Namespace，可以是不同的项目、用户等区分管理，并设定控制策略，从而实现多租户。 命名空间也称为虚拟集群。
在Docker的设计实现中，容器中的数据是临时的，即当容器被销毁时，其中的数据将会丢失。如果需要持久化数据，需要使用Docker数据卷挂载宿主机上的文件或者目录到容器中。在Kubernetes中，当Pod重建的时候，数据是会丢失的，Kubernetes也是通过数据卷挂载来提供Pod数据的持久化的。Kubernetes数据卷是对Docker数据卷的扩展，Kubernetes数据卷是Pod级别的，可以用来实现Pod中容器的文件共享。目前，Kubernetes支持的数据卷类型如下：
1) EmptyDir
2) HostPath
3) GCE Persistent Disk
4) AWS Elastic Block Store
5) NFS
6) iSCSI
7) Flocker
8) GlusterFS
9) RBD
10) Git Repo
11) Secret
12) Persistent Volume Claim
13) Downward API
本地数据卷
EmptyDir、HostPath这两种类型的数据卷，只能最用于本地文件系统。本地数据卷中的数据只会存在于一台机器上，所以当Pod发生迁移的时候，数据便会丢失。该类型Volume的用途是：Pod中容器间的文件共享、共享宿主机的文件系统。
EmptyDir
如果Pod配置了EmpyDir数据卷，在Pod的生命周期内都会存在，当Pod被分配到 Node上的时候，会在Node上创建EmptyDir数据卷，并挂载到Pod的容器中。只要Pod 存在，EmpyDir数据卷都会存在（容器删除不会导致EmpyDir数据卷丟失数据），但是如果Pod的生命周期终结（Pod被删除），EmpyDir数据卷也会被删除，并且永久丢失。
EmpyDir数据卷非常适合实现Pod中容器的文件共享。Pod的设计提供了一个很好的容器组合的模型，容器之间各司其职，通过共享文件目录来完成交互，比如可以通过一个专职日志收集容器，在每个Pod中和业务容器中进行组合，来完成日志的收集和汇总。
HostPath
HostPath数据卷允许将容器宿主机上的文件系统挂载到Pod中。如果Pod需要使用宿主机上的某些文件，可以使用HostPath。
网络数据卷
Kubernetes提供了很多类型的数据卷以集成第三方的存储系统，包括一些非常流行的分布式文件系统，也有在IaaS平台上提供的存储支持，这些存储系统都是分布式的，通过网络共享文件系统，因此我们称这一类数据卷为网络数据卷。
网络数据卷能够满足数据的持久化需求，Pod通过配置使用网络数据卷，每次Pod创建的时候都会将存储系统的远端文件目录挂载到容器中，数据卷中的数据将被水久保存，即使Pod被删除，只是除去挂载数据卷，数据卷中的数据仍然保存在存储系统中，且当新的Pod被创建的时候，仍是挂载同样的数据卷。网络数据卷包含以下几种：NFS、iSCISI、GlusterFS、RBD（Ceph Block Device）、Flocker、AWS Elastic Block Store、GCE Persistent Disk
Persistent Volume和Persistent Volume Claim
理解每个存储系统是一件复杂的事情，特别是对于普通用户来说，有时候并不需要关心各种存储实现，只希望能够安全可靠地存储数据。Kubernetes中提供了Persistent Volume和Persistent Volume Claim机制，这是存储消费模式。Persistent Volume是由系统管理员配置创建的一个数据卷（目前支持HostPath、GCE Persistent Disk、AWS Elastic Block Store、NFS、iSCSI、GlusterFS、RBD），它代表了某一类存储插件实现；而对于普通用户来说，通过Persistent Volume Claim可请求并获得合适的Persistent Volume，而无须感知后端的存储实现。Persistent Volume和Persistent Volume Claim的关系其实类似于Pod和Node，Pod消费Node资源，Persistent Volume Claim则消费Persistent Volume资源。Persistent Volume和Persistent Volume Claim相互关联，有着完整的生命周期管理：
1) 准备：系统管理员规划或创建一批Persistent Volume；
2) 绑定：用户通过创建Persistent Volume Claim来声明存储请求，Kubernetes发现有存储请求的时候，就去查找符合条件的Persistent Volume（最小满足策略）。找到合适的就绑定上，找不到就一直处于等待状态；
3) 使用：创建Pod的时候使用Persistent Volume Claim；
4) 释放：当用户删除绑定在Persistent Volume上的Persistent Volume Claim时，Persistent Volume进入释放状态，此时Persistent Volume中还残留着上一个Persistent Volume Claim的数据，状态还不可用；
5) 回收：是否的Persistent Volume需要回收才能再次使用。回收策略可以是人工的也可以是Kubernetes自动进行清理（仅支持NFS和HostPath）
信息数据卷
Kubernetes中有一些数据卷，主要用来给容器传递配置信息，我们称之为信息数据卷，比如Secret（处理敏感配置信息，密码、Token等）、Downward API（通过环境变量的方式告诉容器Pod的信息）、Git Repo（将Git仓库下载到Pod中），都是将Pod的信息以文件形式保存，然后以数据卷方式挂载到容器中，容器通过读取文件获取相应的信息。
持续更新....
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原文地址：https://www.cnblogs.com/wdliu/p/9141314.html
