从这个角度来看，Kubernetes其实是一个高度自动化的资源控制系统，它通过跟踪对比etcd库里保存的“资源期望状态”与当前环境中的“实际资源状态”的差异来实现自动控制和自动纠错的高级功能。

每个 kubernetes 对象都会包含两个关键字段：Object Spec 和 Object Status。spec 描述了对象所期望达到的状态，status 描述了该对象的实际状态。

在介绍资源对象之前，我们先了解一下Kubernetes集群的两种管理角色：Master和Node。

Master

Kubernetes里的Master指的是集群控制节点，每个Kubernetes集群里需要有一个Master节点来负责整个集群的管理和控制，基本上Kubernetes的所有控制命令都发给它，它来负责具体的执行过程，我们后面执行的所有命令基本都是在Master节点上运行的。Master节点通常会占据一个独立的服务器（高可用部署建议用3台服务器），其主要原因是它太重要了，是整个集群的“首脑”，如果宕机或者不可用，那么对集群内容器应用的管理都将失效。

Master节点上运行着以下一组关键进程：

• Kubernetes API Server (kube-apiserver)：提供了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 (kube-controller-manager)：Kubernetes里所有资源对象的自动化控制中心，可以理解为资源对象的“大总管”。

• Kubernetes Scheduler (kube-scheduler)：负责资源调度（Pod调度）的进程，相当于公交公司的“调度室”。

另外，在Master节点上还需要启动一个etcd服务，因为Kubernetes里的所有资源对象的数据全部是保存在etcd中的。

Node

除了Master，Kubernetes集群中的其他机器被称为Node节点，在较早的版本中也被称为Minion。与Master一样，Node节点可以是一台物理主机，也可以是一台虚拟机。Node节点才是Kubernetes集群中的工作负载节点，每个Node都会被Master分配一些工作负载（Docker容器），当某个Node宕机时，其上的工作负载会被Master自动转移到其他节点上去。

每个Node节点上都运行着以下一组关键进程：

• kubelet：负责Pod对应的容器的创建、启停等任务，同时与Master节点密切协作，实现集群管理的基本功能。

• kube-proxy：实现Kubernetes Service的通信与负载均衡机制的重要组件。

• Docker Engine （docker）：Docker引擎，负责本机的容器创建和管理工作。

Node节点可以在运行期间动态增加到Kubernetes集群中，前提是这个节点上已经正确安装、配置和启动了上述关键进程，在默认情况下kubelet会向Master注册自己，这也是Kubernetes推荐的Node管理方式。一旦Node被纳入集群管理范围，kubelet进程就会定时向Master节点汇报自身的情报，例如操作系统、Docker版本、机器的CPU和内存情况，以及当前有哪些Pod在运行等，这样Master可以获知每个Node的资源使用情况，并实现高效均衡等资源调度策略。而某个Node超过指定时间不上报信息时，会被Master判断为“失联”，Node的状态被标记为不可用（Not Ready），随后Master会触发“工作负载大转移”的自动流程。

Pod

Pod是Kubernetes的最重要也最基本的概念，如下图所示是Pod的组成示意图，我们看到每个Pod都有一个特殊的被成为“根容器”的Pause容器。Pause容器对应的镜像属于Kubernetes平台的一部分，除了Pause容器，每个Pod还包含一个或多个紧密相关的用户业务容器。

为什么Kubernetes会设计出一个全新的Pod概念并且Pod有这样特殊的组成结构？

原因之一：在一组容器作为一个单元的情况下，我们难以对“整体”简单地进行判断及有效地进行行动。比如，一个容器死亡了，此时算是整体死亡么？引入业务无关并且不易死亡的Pause容器作为Pod的根容器，以它的状态代表整体容器组的状态，就简单、巧妙地解决了这个难题。

原因之二：Pod里的多个业务容器共享Pause容器的IP，共享Pause容器挂接的Volume，这样既简化了密切关联的业务容器之间的通信问题，也很好地解决了它们之间的文件共享问题。

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，这通常采用虚拟而层网络技术来实现，例如Flannel、Open vSwitch等，因此我们需要牢记一点：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其实有两种类型：普通的Pod及静态Pod（Static Pod），后者比较特殊，它并不存放在Kubernetes的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。而普通的Pod一旦被创建，就会被放入到etcd中存储，随后会被Kubernetes Master调度到某个具体的Node上并进行绑定（Binding），随后该Pod被对应的Node上的kubelet进程实例化成一组相关的Docker容器并且启动起来。在默认情况下，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。Pod、容器与Node的关系图如下图所示。

Pod、容器与Node的关系

Label

Label是Kubernetes系统中另外一个核心概念。一个Label是一个key=value的键值对，其中key与vaue由用户自己指定。Label可以附加到各种资源对象上，例如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通常在资源对象定义时确定，也可以在对象创建后动态添加或者删除。

我们可以通过指定的资源对象捆绑一个或多个不同的Label来实现多维度的资源分组管理功能，以便于灵活、方便地进行资源分配、调度、配置、部署等管理工作。例如：部署不同版本的应用到不同的环境中；或者监控和分析应用（日志记录、监控、告警）等。一些常用等label示例如下。

版本标签：“release” : “stable” , “release” : “canary”…

环境标签：“environment” : “dev” , “environment” : “production”

架构标签：“tier” : “frontend” , “tier” : “backend” , “tier” : “middleware”

分区标签：“partition” : “customerA” , “partition” : “customerB”…

质量管控标签：“track” : “daily” , “track” : “weekly”

Label相当于我们熟悉的“标签”，給某个资源对象定义一个Label，就相当于給它打了一个标签，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。

Replication Controller

RC是Kubernetes系统中的核心概念之一，简单来说，它其实是定义了一个期望的场景，即声明某种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。

• Pod期待的副本数（replicas）。

• 用于筛选目标Pod的Label Selector。

• 当Pod的副本数量小于预期数量时，用于创建新Pod的Pod模版（template）。

Deployment

Deployment是Kubernetes v1.2引入的概念，引入的目的是为了更好地解决Pod的编排问题。为此，Deployment在内部使用了Replica Set来实现目的，无论从Deployment的作用与目的，它的YAML定义，还是从它的具体命令行操作来看，我们都可以把它看作RC的一次升级，两者相似度超过90%。

Deployment相对于RC的一个最大升级是我们随时知道当前Pod“部署”的进度。实际上由于一个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。

• 创建一个Deployment对象来生成对应的Replica Set并完成Pod副本的创建过程。

• 检查Deployment的状态来看部署动作是否完成（Pod副本的数量是否达到预期的值）。

• 更新Deployment以创建新的Pod（比如镜像升级）。

• 如果当前Deployment不稳定，则回滚到一个早先的Deployment版本。

• 暂停Deployment以便于一次性修改多个PodTemplateSpec的配置项，之后再恢复Deployment，进行新的发布。

• 扩展Deployment以应对高负载。

• 查看Deployment的状态，以此作为发布是否成功的指标。

• 清理不再需要的旧版本ReplicaSets。

tatefulSet

在Kubernetes系统中，Pod的管理对象RC、Deployment、DaemonSet和Job都是面向无状态的服务。但现实中有很多服务是有状态的，特别是一些复杂的中间件集群，例如MySQL集群、MongoDB集群、Kafka集群、Zookeeper集群等，这些应用集群有以下一些共同点。

每个节点都有固定的身份ID，通过这个ID，集群中的成员可以相互发现并且通信。

集群的规模是比较固定的，集群规模不能随意变动。

集群里的每个节点都是有状态的，通常会持久化数据到永久存储中。

如果磁盘损坏，则集群里的某个节点无法正常运行，集群功能受损。

如果用RC/Deployment控制Pod副本数的方式来实现上述有状态的集群，则我们会发现第一点是无法满足的，因为Pod的名字是随机产生的，Pod的IP地址也是在运行期才确定且可能有变动的，我们事先无法为每个Pod确定唯一不变的ID，为了能够在其他节点上恢复某个失败的节点，这种集群中的Pod需要挂接某种共享存储，为了解决这个问题，Kubernetes从v1.4版本开始引入了PetSet这个新的资源对象，并且在v1.5版本时更名为StatefulSet，StatefulSet从本质上来说，可以看作Deployment/RC的一个特殊变种，它有如下一些特性。

StatefulSet里的每个Pod都有稳定、唯一的网络标识，可以用来发现集群内的其他成员。假设StatefulSet的名字叫kafka，那么第一个Pod叫kafak-0，第二个Pod叫kafak-1，以此类推。

StatefulSet控制的Pod副本的启停顺序是受控的，操作第n个Pod时，前n-1个Pod已经时运行且准备好的状态。

StatefulSet里的Pod采用稳定的持久化存储卷，通过PV/PVC来实现，删除Pod时默认不会删除与StatefulSet相关的存储卷（为了保证数据的安全）。

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的关键区别在于，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。

Service(服务)

Service也是Kubernetes里的最核心的资源对象之一，Kubernetes里的每个Service其实就是我们经常提起的微服务架构中的一个“微服务”，之前我们所说的Pod、RC等资源对象其实都是为这节所说的“服务”------Kubernetes Service作“嫁衣”的。下图显示了Pod、RC与Service的逻辑关系。

Pod、RC与Service的关系

从图中我们看到，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。

Volume(存储卷)

Volume是Pod中能够被多个容器访问的共享目录。Kubernetes的Volume概念、用途和目的与Docker的Volume比较类似，但两者不能等价。首先，Kubernetes中的Volume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；其次，Kubernetes中的Volume中的数据也不会丢失。最后，Kubernetes支持多种类型的Volume，例如Gluster、Ceph等先进的分布式文件系统。

Namespace

Namespace（命名空间）是Kubernetes系统中的另一个非常重要的概念，Namespace在很多情况下用于实现多租户的资源隔离。Nameaspace通过将集群内部的资源对象“分配”到不同的Namespce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。

Annotation（注解）

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，很多时候，Kubernetes的模块自身会通过Annotation的方式标记资源对象的特殊信息。

通常来说，用Annotation来记录的信息如下。

• build信息、release信息、Docker镜像信息等，例如时间戳、release id号、PR号、镜像hash值、docker registry地址等。

• 日志库、监控库、分析库等资源库的地址信息。

• 程序调试工具信息，例如工具、版本号等。

• 团队等联系信息，例如电话号码、负责人名称、网址等。

其他

• Kubelet

运行在节点上的服务，可读取容器清单（container manifest），确保指定的容器启动并运行。

• kubectl

Kubernetes 的命令行配置工具。

上述组件是Kubernetes系统的核心组件，它们共同构成了Kubernetes系统的框架和计算模型。通过对它们进行灵活组合，用户就可以快速、方便地对容器集群进行配置、创建和管理。除了本章所介绍的核心组件，在Kubernetes系统中还有许多辅助配置的资源对象，例如LimitRange、Resurce。另外，一些系统内部使用的对象Binding、Event等请参考Kubernetes的API文档。

kubernetes 专业术语

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官方把 kubernetes 术语分为 12 个分类：

系统结构、社区、核心对象、扩展、基础、网络、操作、安全、存储、工具、用户类型、工作负载

由于 k8s 的术语实在太多了，想要全部记住作为新学者还是有点压力，所以我们课程中只讲解一些常用的术语。想要了解更多 kubernetes 术语，请参照官方术语表。

Pods

在Kubernetes中，最小的管理元素不是一个个独立的容器，而是Pod,Pod是最小的，管理，创建，计划的最小单元。

Labels

标签其实就一对 key/value ，被关联到对象上，比如Pod；标签的使用我们倾向于能够标示对象的特殊特点，并且对用户而言是有意义的（就是一眼就看出了这个Pod是数据库），但是标签对内核系统是没有直接意义的。标签可以用来划分特定组的对象（比如，所有女的），标签可以在创建一个对象的时候直接给与，也可以在后期随时修改，每一个对象可以拥有多个标签，但是，key值必须是唯一的

“labels”: {

“key1” : “value1”,

“key2” : “value2”

}

Namespace

Namespace 是对一组资源和对象的抽象集合，比如可以用来将系统内部的对象划分为不同的项目组或用户组。常见的pods, services, replication controllers和deployments等都是属于某一个namespace的（默认是default），而node, persistentVolumes等则不属于任何namespace。

Namespace常用来隔离不同的用户，比如Kubernetes自带的服务一般运行在kube-system namespace中。

Replication Controller

Replication Controller 保证了在所有时间内，都有特定数量的Pod副本正在运行，如果太多了，Replication Controller就杀死几个，如果太少了，Replication Controller会新建几个，和直接创建的pod不同的是，Replication Controller会替换掉那些删除的或者被终止的pod，不管删除的原因是什么（维护阿，更新啊，Replication Controller都不关心）。基于这个理由，我们建议即使是只创建一个pod，我们也要使用Replication Controller。Replication Controller 就像一个进程管理器，监管着不同node上的多个pod,而不是单单监控一个node上的pod，Replication Controller 会委派本地容器来启动一些节点上服务（Kubelet ,Docker）。

Node

Node是Pod真正运行的主机，可以物理机，也可以是虚拟机。为了管理Pod，每个Node节点上至少要运行container runtime（比如docker或者rkt）、kubelet和kube-proxy服务。

ReplicaSets

ReplicaSet是下一代复本控制器。ReplicaSet和 Replication Controller之间的唯一区别是现在的选择器支持。Replication Controller只支持基于等式的selector（env=dev或environment!=qa），但ReplicaSet还支持新的，基于集合的selector（version in (v1.0, v2.0)或env notin (dev, qa)）。在试用时官方推荐ReplicaSet。

Services

Kubernetes Pod是平凡的，它门会被创建，也会死掉（生老病死），并且他们是不可复活的。 ReplicationControllers动态的创建和销毁Pods(比如规模扩大或者缩小，或者执行动态更新)。每个pod都由自己的ip，这些IP也随着时间的变化也不能持续依赖。这样就引发了一个问题：如果一些Pods（让我们叫它作后台，后端）提供了一些功能供其它的Pod使用（让我们叫作前台），在kubernete集群中是如何实现让这些前台能够持续的追踪到这些后台的？

答案是：Service

Kubernete Service 是一个定义了一组Pod的策略的抽象，我们也有时候叫做宏观服务。这些被服务标记的Pod都是（一般）通过label Selector决定的（下面我们会讲到我们为什么需要一个没有label selector的服务）

举个例子，我们假设后台是一个图形处理的后台，并且由3个副本。这些副本是可以相互替代的，并且前台并需要关心使用的哪一个后台Pod，当这个承载前台请求的pod发生变化时，前台并不需要直到这些变化，或者追踪后台的这些副本，服务是这些去耦

对于Kubernete原生的应用，Kubernete提供了一个简单的Endpoints API，这个Endpoints api的作用就是当一个服务中的pod发生变化时，Endpoints API随之变化，对于哪些不是原生的程序，Kubernetes提供了一个基于虚拟IP的网桥的服务，这个服务会将请求转发到对应的后台pod。

Volumes

容器中的磁盘的生命周期是短暂的，这就带来了一系列的问题，第一，当一个容器损坏之后，kubelet 会重启这个容器，但是文件会丢失-这个容器会是一个全新的状态，第二，当很多容器在同一Pod中运行的时候，很多时候需要数据文件的共享。Kubernete Volume解决了这个问题。

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由于文件比较大，这里只是将部分目录大纲截图出来，每个节点里面都包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、讲解视频，并且后续会持续更新

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总结

三个工作日收到了offer，头条面试体验还是很棒的，这次的头条面试好像每面技术都问了我算法，然后就是中间件、MySQL、Redis、Kafka、网络等等。

• 第一个是算法

关于算法，我觉得最好的是刷题，作死的刷的，多做多练习，加上自己的理解，还是比较容易拿下的。

而且，我貌似是将《算法刷题LeetCode中文版》、《算法的乐趣》大概都过了一遍，尤其是这本

《算法刷题LeetCode中文版》总共有15个章节：编程技巧、线性表、字符串、栈和队列、树、排序、查找、暴力枚举法、广度优先搜索、深度优先搜索、分治法、贪心法、动态规划、图、细节实现题

《算法的乐趣》共有23个章节：

• 第二个是Redis、MySQL、kafka（给大家看下我都有哪些复习笔记）

基本上都是面试真题解析、笔记和学习大纲图，感觉复习也就需要这些吧（个人意见）

• 第三个是网络（给大家看一本我之前得到的《JAVA核心知识整理》包括30个章节分类，这本283页的JAVA核心知识整理还是很不错的，一次性总结了30个分享的大知识点）

一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远。不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人，都欢迎扫码加入我们的的圈子（技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导），让我们一起学习成长！

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