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分析和理解 Kubernetes 的设计理念可以使我们更深入地了解 Kubernetes 系统，更好地利用它管理分布式部署的云原生应用，另一方面也可以让我们借鉴其在分布式系统设计方面的经验。
与一般的 PaaS 平台相比，K8S 也是支持服务部署、自动运维、资源调度、扩缩容、自我修复、负载均衡，服务发现等功能，而其独特之处就是其对于基础设施层进行了较好的能力抽象。K8S 并没有处理具体的存储、网络这些差异性极大的部分，而是做云无关，开始实现各类 interface，做各种抽象。比如容器运行时接口（CRI）、容器网络接口（CNI）、容器存储接口（CSI）。这些接口让 Kubernetes 变得无比开放，而其本身则可以专注于内部部署及容器调度。
Kubernetes 生态中也会有很多通用的功能，比如服务发现、负载均衡、日志系统、监控系统等，这些都有提供默认方案，且这些方案都是可选、可插拔的。这些也都可以看作是 PaaS 平台的基础设施，在 Kubernetes 上也没有强绑强销的买卖，给用户提供了高度的灵活性。
Kubernetes 的各种功能都离不开它定义的资源对象，这些对象都可以通过 API 被提交到集群的 Etcd 中。API 的定义和实现都符合 HTTP REST 的格式，用户可以通过标准的 HTTP 动词（POST、PUT、GET、DELETE）来完成对相关资源对象的增删改查。常用的资源对象，比如 Deployment、DaemonSet、Job、PV 等。API 的抽象也意在这部分资源对象的定义。Kubernetes 有新的功能实现，一般会创建新的资源对象，而功能也依托于该对象进行实现。
Kubernetes 有类似于 Linux 的分层架构，如下图所示：
基础设施层：包括容器运行时、网络、存储等。
核心层：Kubernetes 最核心的功能，对外提供 API 构建高层的应用，对内提供插件式应用执行环境。
应用层：部署（无状态、有状态应用、Job 等）和路由（服务发现、负载均衡等）
管理层：系统度量（如基础设施、容器和网络的度量），自动化（如自动扩展、动态 Provision 等）以及策略管理（RBAC、Quota、PSP、NetworkPolicy 等）
接口层：kubectl 命令行工具、客户端 SDK 以及集群联邦
生态系统：在接口层之上的庞大容器集群管理调度的生态系统，可以划分为两个范畴：日志、监控、配置管理、CI、CD、Workflow、FaaS、OTS 应用、ChatOps 等外部生态以及 CRI、CNI、CSI、镜像仓库、Cloud Provider、集群自身的配置和管理等内部生态。
Kubernetes 采用了声明式（Declarative）的资源管理模式，该模式会有如下几个步骤：
声明：用户通过声明式的配置文件（json/yaml 等）向 Kubernetes 告诉所期望达到的应用状态。（比如：运行 2 个副本的 nginx 服务）
观测：Kubernetes 会观测到用户的声明，并自动分析出需要执行的操作及用户所期望达到的应用状态。（比如选取合适的节点，配置相应的负载均衡策略等）行动：Kubernetes 控制器会负责具体的工作执行，以达到用户声明的应用状态，该过程是全自动化。持续观测与收敛：大型分布式系统必然会存在各种异常，比如系统崩溃、容器退出等。Kubernetes 自然会持续关注系统的实时状态，当遇到异常时能够及时的进行自我修复。比如用户声明了 2 个 Nginx 服务，当其中有个 Nginx 挂了，或者所在的宿主机挂了，Kubernetes 会自动发现，并寻找合适的节点，再运行一个新的 Nginx 服务，以维持用户所期望达到的应用状态。
相对于命令式操作，声明式操作会更稳定且更容易被用户接受，因为该 API 中隐含了用户想要操作的目标对象，而这些对象刚好都是名词性质的，比如 Service、Deployment、PV 等；且声明式的配置文件更贴近“人类语言”，比如 YAML、JSON。
声明式的设计理念有助于实现控制闭环，持续观测、校正，最终将运行状态达到用户期望的状态；感知用户的行为并执行。比如修改 Pod 数量，应用升级/回滚等等。调度器是核心，但它只是负责从集群节点中选择合适的 node 来运行 pods，显然让调度器来实现上诉的功能不太合适，而需要有专门的控制器组件来实现。
Kubernetes 实现了大量的 controllers，它们通过 list-watch etcd 来感知集群数据的更新，然后 24 小时不间断的工作以达到期待的状态，在该过程中它们也会把创建的各类数据反馈回 kube-apiserver & etcd，从而形成了数据流的闭环。kube-controller-manager 不仅完成了 Kubernetes 集群功能的大部分，还提供很强大的扩展能力，可以让用户轻松的实现自己的 controllers。
Kubernetes 集群系统每支持一项新功能，引入一项新技术，一定会新引入对应的 API 对象，支持对该功能的管理操作，理解掌握的 API，就好比抓住了 Kubernetes 系统的牛鼻子。Kubernetes 系统 API 的设计有以下几条原则：
所有 API 应该是声明式的。正如前文所说，声明式的操作，相对于命令式操作，对于重复操作的效果是稳定的，这对于容易出现数据丢失或重复的分布式环境来说是很重要的。另外，声明式操作更容易被用户使用，可以使系统向用户隐藏实现的细节，隐藏实现的细节的同时，也就保留了系统未来持续优化的可能性。此外，声明式的 API，同时隐含了所有的 API 对象都是名词性质的，例如 Service、Volume 这些 API 都是名词，这些名词描述了用户所期望得到的一个目标分布式对象。
API 对象是彼此互补而且可组合的。这里面实际是鼓励 API 对象尽量实现面向对象设计时的要求，即“高内聚，松耦合”，对业务相关的概念有一个合适的分解，提高分解出来的对象的可重用性。事实上，Kubernetes 这种分布式系统管理平台，也是一种业务系统，只不过它的业务就是调度和管理容器服务。
高层 API 以操作意图为基础设计。如何能够设计好 API，跟如何能用面向对象的方法设计好应用系统有相通的地方，高层设计一定是从业务出发，而不是过早的从技术实现出发。因此，针对 Kubernetes 的高层 API 设计，一定是以 Kubernetes 的业务为基础出发，也就是以系统调度管理容器的操作意图为基础设计。
低层 API 根据高层 API 的控制需要设计。设计实现低层 API 的目的，是为了被高层 API 使用，考虑减少冗余、提高重用性的目的，低层 API 的设计也要以需求为基础，要尽量抵抗受技术实现影响的诱惑。
尽量避免简单封装，不要有在外部 API 无法显式知道的内部隐藏的机制。简单的封装，实际没有提供新的功能，反而增加了对所封装 API 的依赖性。内部隐藏的机制也是非常不利于系统维护的设计方式，例如 StatefulSet 和 ReplicaSet，本来就是两种 Pod 集合，那么 Kubernetes 就用不同 API 对象来定义它们，而不会说只用同一个 ReplicaSet，内部通过特殊的算法再来区分这个 ReplicaSet 是有状态的还是无状态。
API 操作复杂度与对象数量成正比。这一条主要是从系统性能角度考虑，要保证整个系统随着系统规模的扩大，性能不会迅速变慢到无法使用，那么最低的限定就是 API 的操作复杂度不能超过 O(N)，N 是对象的数量，否则系统就不具备水平伸缩性了。
API 对象状态不能依赖于网络连接状态。由于众所周知，在分布式环境下，网络连接断开是经常发生的事情，因此要保证 API 对象状态能应对网络的不稳定，API 对象的状态就不能依赖于网络连接状态。
尽量避免让操作机制依赖于全局状态，因为在分布式系统中要保证全局状态的同步是非常困难的。
控制逻辑应该只依赖于当前状态。这是为了保证分布式系统的稳定可靠，对于经常出现局部错误的分布式系统，如果控制逻辑只依赖当前状态，那么就非常容易将一个暂时出现故障的系统恢复到正常状态，因为你只要将该系统重置到某个稳定状态，就可以自信的知道系统的所有控制逻辑会开始按照正常方式运行。
假设任何错误的可能，并做容错处理。在一个分布式系统中出现局部和临时错误是大概率事件。错误可能来自于物理系统故障，外部系统故障也可能来自于系统自身的代码错误，依靠自己实现的代码不会出错来保证系统稳定其实也是难以实现的，因此要设计对任何可能错误的容错处理。
尽量避免复杂状态机，控制逻辑不要依赖无法监控的内部状态。因为分布式系统各个子系统都是不能严格通过程序内部保持同步的，所以如果两个子系统的控制逻辑如果互相有影响，那么子系统就一定要能互相访问到影响控制逻辑的状态，否则，就等同于系统里存在不确定的控制逻辑。
假设任何操作都可能被任何操作对象拒绝，甚至被错误解析。由于分布式系统的复杂性以及各子系统的相对独立性，不同子系统经常来自不同的开发团队，所以不能奢望任何操作被另一个子系统以正确的方式处理，要保证出现错误的时候，操作级别的错误不会影响到系统稳定性。
每个模块都可以在出错后自动恢复。由于分布式系统中无法保证系统各个模块是始终连接的，因此每个模块要有自我修复的能力，保证不会因为连接不到其他模块而自我崩溃。
每个模块都可以在必要时优雅地降级服务。所谓优雅地降级服务，是对系统鲁棒性的要求，即要求在设计实现模块时划分清楚基本功能和高级功能，保证基本功能不会依赖高级功能，这样同时就保证了不会因为高级功能出现故障而导致整个模块崩溃。根据这种理念实现的系统，也更容易快速地增加新的高级功能，因为不必担心引入高级功能影响原有的基本功能。
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