Kubernetes(K8S)是云原生目核心组件，也是云计算的未来，下面我就全面来详解Kubernetes(K8S)@mikechen
Kubernetes(K8S)
Kubernetes（简称K8S），是一个容器编排平台，主要用在：自动化部署、扩展、和管理容器化应用程序。
其主要作用，可以总结为以下四大方面：
1.自动化容器部署和管理
根据负载情况，Kubernetes 可以自动调整应用的副本数量，支持水平扩展、和收缩。
2.负载均衡和服务发现
Kubernetes 的 Service 资源提供了内置的负载均衡功能，能够将流量均匀地分配到多个 Pod 实例上。
3.集群资源管理
Kubernetes 对集群资源进行集中管理，优化资源利用，并提高运维效率。
4.容器编排和调度
这是Kubernetes(K8S)最核心功能，调度确保容器化应用在集群中高效地运行。
Kubernetes(K8S)原理
K8S架构，如下图所示：
K8S架构，首先，从整体上看，主要会包含两大部分，比如：上面的Master(主节点)、和下图的Node(子节点)。
Master(主节点)：如果用现实生活的例子来形容，特别像是我们的“大脑”，是整个容器编排的“头部中枢”，控制整个“K8S的集群运转”。
而Node(子节点)：就特别像是我们的“手”、和、“脚”，主要负责：执行Master（大脑）的指令，主要就负责：干活。
上面，我们了解完“K8S”的整体架构后，下面我重点来详解各大架构的核心组件@mikechen
Kubernetes(K8S)主节点架构
Master节点上的组件，负责：集群的全局控制、和管理，确保整个集群的状态、和行为符合预期。
主要包括以下组件，如下图黄框所示：
主要包含：4大核心组件，下面我分别谈谈各大组件的实际作用、和功能。
1.apiserver
作用：
作为Kubernetes的前端，接收、验证、和处理，所有REST API请求。
功能：
提供集群管理的入口点，处理CRUD操作，比如：（创建、读取、更新、删除……..等等）操作的API。
以及，维护集群状态一致性，并将请求分发给其他Master组件。
以及，API Server还处理所有外部、和内部的REST请求，比如：执行验证、授权、变更数据…….等等，并更新到etcd。
2.scheduler
作用：
主要负责：将未分配的Pod，分配到合适的Node节点……等场景。
功能:
Scheduler 是集群管理的重要组成部分，主要负责以下任务：
资源调度：
决定新创建的 Pod， 应该在哪个 Node 上运行；
比如：当一个新 Pod 被创建时，Scheduler 会根据其资源请求（CPU、内存等）、和节点的可用资源，选择最合适的节点进行部署。
在考虑 CPU、内存……等资源的基础上，尽量均衡地分配工作负载。
负载均衡：
确保资源的高效利用、和均衡分布，避免节点过载；
比如：Scheduler 通过均衡地分配 Pod，避免将所有工作负载集中到少数节点上，从而提高集群的可靠性和性能。
满足约束：
根据资源需求、和策略约束，选择合适的节点。
性能需求：
以及，考虑 Pod 的资源请求、和限制，以满足应用的性能需求。
Kubernetes Scheduler 使用一系列的调度算法来决定 Pod 的分配，常见的调度算法包括：
- Bin Packing：将资源紧密打包，以减少资源碎片；
- Spread：尽量将 Pod ，均匀地分布在各节点上；
- Taints and Tolerations：根据节点的污点、和 Pod 的容忍度，进行调度。
3.controller
负责维护集群状态的 kube-controller-manager 组件，这个类似：Master(主节点)的“中枢神经”。
具体作用包括：
- 监控资源对象的状态；
- 确保资源对象的实际状态、与期望状态一致；
- 自动执行修复操作，如重新创建失效的 Pod、调整副本数量…….等。
Controller Manager 运行多个独立的控制器进程，每个控制器负责不同的资源类型。
比如：
- 节点控制器（Node Controller）：管理节点的生命周期，确保节点的健康和可用性。
- 副本控制器（Replication Controller）：确保指定数量的 Pod 副本在集群中运行。
- 部署控制器（Deployment Controller）：管理应用的部署，确保应用的滚动更新和回滚。
Kubernetes(K8S)工作节点架构
除了上述Master节点的组件外，Node节点上也是重要组件，整体架构，如下图所示：
Node节点是实际运行容器的地方，每个节点都包含以下组件：
kubelet
作用：
与API Server通信，获取分配给节点的Pod定义，并负责容器的：创建、更新、删除…….等操作。
功能：
节点上的主要代理，负责：管理Pod、和容器……..等的生命周期。
kube-proxy
作用：
实现Kubernetes服务抽象，负责服务发现/和负载均衡。
功能：
维护网络规则，管理Pod之间的网络通信。
Container Runtime
作用：
Kubernetes支持多种容器运行时（如:Docker、containerd、CRI-O。。。等），kubelet通过CRI接口与容器运行时通信。
很多时候，大家使用最多的是：Docker，其实Kubernetes还可以支持很多别的容器。
功能：
主要就是：负责运行实际的容器。
Node节点工作原理，如下：
Pod调度：
首先，用户定义Pod，并通过API Server提交给集群。
调度器根据节点的资源和策略将Pod分配到合适的节点。
Pod管理：
然后，kubelet在节点上接收Pod定义，拉取容器镜像，并运行容器。
kubelet持续监控Pod状态，并与API Server同步。
服务发现和负载均衡
其次，kube-proxy为服务创建一组负载均衡规则，允许Pod之间及外部的流量通过服务名称访问Pod。
扩展和缩放
最后，通过Horizontal Pod Autoscaler (HPA) 、和Vertical Pod Autoscaler (VPA)，Kubernetes可以自动扩展或缩放应用，以满足负载需求。
4.Pod
Pod 是 Kubernetes 中的最小部署单元，是一组容器的逻辑集合。
一个 Pod 中的容器，共享相同的网络命名空间、IP 地址、存储卷……等资源，可以相互通信和协作。
如下图所示：
通常一个 Pod 包含一个容器，但在某些情况下也可以包含多个容器，这些容器在同一个 Pod 中协作完成某项任务。
Pod 内的容器共享相同的网络命名空间和 IP 地址，可以通过 localhost 直接相互访问。
Kubernetes(K8S)的应用场景
Kubernetes 通过其强大的编排能力、和自动化管理功能，在多个应用场景中发挥着重要作用。
例如：
1.微服务架构
微服务架构：将应用拆分为多个小的、独立的服务，每个服务负责处理应用的一个特定功能。
这种架构使得应用的开发、测试、部署和维护变得更加灵活、和高效。
目前通过：Docker、结合Kubernetes(K8S)是主流的结合方式。
Kubernetes 可以实现微服务的自动化部署、滚动更新、和回滚。
2.大规模容器化应用
大规模容器化应用，需要管理大量的容器、和服务实例。
比如：Kubernetes 可以管理整个集群中的节点、和容器，自动调度和分配资源，确保高效运行。
3.DevOps
DevOps 强调开发和运维的协作，通过自动化和标准化提升软件交付的效率和质量。
Kubernetes 自动化管理容器的生命周期，包括部署、扩展、滚动更新和自愈。
4.高性能计算
高性能计算任务需要大量的计算资源，通常用于：科学计算、数据分析和模拟等应用。
Kubernetes 可以管理大规模的计算集群，实现高效的资源分配和调度。
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