后Kubernetes时代，带你系统梳理K8S 12大关键特性

健康检查

kubernetes的健康检查由kubelet代劳完成。它分为liveness 和 readiness probes两种。

处理法度榜样重要有三种类型:

ExecAction:履行Shell敕令，如不雅生成的退出代码为0，则意味实在例是健康的。在任何其他情况下，实例不健康。
TCPAction: Kubelet将测验测验连接到指定的端口，如不雅它建立到给定socket的连接，诊断成功。
HTTPGetAction:基于应用法度榜样公开的HTTP端点，kubelet对指定路径上的容器IP地址履行HTTP GET请求，如不雅返回200到300个响应代码，诊断就成功了。

每个probe平日有三个结不雅:

成功:容器经由过程诊断。
掉败:容器未经由过程诊断。
未知:诊断掉败，不要采取任何行动。

程度主动伸缩功能

主动伸缩应用基于负载的计算资本。K8S scale pod主动应用Horizontal Pod Autoscaler对象，大年夜Heapster获取度量数据，并响应地削减或增长pod的数量。例如，如不雅主动伸缩是基于内存应用率，那么控制器就会开端在pod中不雅察内存应用情况，并根据容量对该副本计数进行扩大。

办事发明

Kubernetes pods是短暂的，ReplicationController 在任何节点上动态创建它们，是以在集群中发明办事是一个挑衅。办事须要发明一个IP地址和动态的端口，以便在集群中进行通信。

有两种重要的办法来找到它——情况变量(Environment variables)和DNS。

更可取的是基于DNS的办事发明，它可以作为集群附加组件应用。跟踪集群中的新办事，并为每个办事创建一组DNS记录。

存储治理

资本监控

收集

要完全治理集群，必须精确设置收集，并解决三个收集问题:

容器到容器的通信：pods经由过程本地主机通信，并应用Pause容器收集名称空间，解决这个问题。
Pod-to-Pod通信：由软件定义的收集解决，如膳绫擎架构图所示。
外部到pod通信：由办事覆盖。

Kubernetes供给了广泛的收集选择。如今还支撑容器收集接口(CNI)插件，这是容器的通用插件架构。今朝支撑多种编排对象，如Kubernetes、Mesos和CloudFoundry。

有各类覆盖插件:

Flannel来自CoreOS，是一个异常简单的etcd后端覆盖收集。它创建了另一个虚拟的、可路由的IP / Pod收集，运行在底层收集之上;ergo，称为覆盖收集。在这个覆盖收集中，每个Pod将被分派一个IP地址，并且会直接应用它们的IP进行通信。
Weave经由过程CNI插件供给与Kubernetes兼容的覆盖收集。

办事

Kubernetes办事是一种抽象，它精晓信路由到一组pod，以供给一个微办事。Kube-proxy在每个节点上运行，并经由过程设置一组iptable规矩来治理办事。

设立办事的模式有三种：

ClusterIP(只供给内部拜访)
NodePort(须要在端口上打开防火墙;不建议公开拜访)
负载均衡器(由AWS或GKE等公有云供给商拥有)

Kubernetes如今风靡一时，所有重要的云办事供给商都将其作为安排云原生应用的解决筹划。Kubernetes有哪些明显的特点和对象优势，让企业开端接收它?本文作者给出了体系的梳理。

ConfigMap和Secret

ConfigMap使注入基于情况的设备成为可能，同时使容器镜像在多个情况中保持一致。这些可以经由过程安装卷或情况变量(environment variables)来注入，并将这些值存储在key/value格局中。

Secrets用于存储敏感数据，如暗码、OAuth令牌等。

滚动安排和回滚

安排对象持有一个或多个副本集，以支撑回滚机制。换句话说，每次更改安排设备时都邑创建一个新的副本集，并保存以前的版本，以便有回滚选项。只有一个副本集将在特准时光处于晃荡状况。

对于滚动安排，须要的策略类型是RollingUpdate和minReadySecs，它指定应用法度榜样为办事流量所花费的时光。如不雅在应用法度榜样pod还没有预备好时，将其保持默认状况，它将弗采取。这个动作可以经由过程以下敕令来完成:

或者，

经由过程调换安排yaml文件中的内容并运行以下敕令:

如不雅新版本不像预期的那样，那么可以经由过程运行以下敕令回滚到以前的版本:

如不雅所需版本是前一版本以外的版本，则运行：

Logging 记录

要监督应用法度榜样的行动，必须检查日记——每个pod生成多个日记。要开端在仪表板UI中搜刮日记，必须有一些机制收集并将它们聚合到一个日记查看器中。为了解释这一点，Fluentd是一个开源对象，也是CNCF的一部分，与 Elastic Search 和 Kibana 完美结合。

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