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容器技术是微服务技术的核心技术之一，并随着微服务的流行而迅速成为主流。Docker是容器技术的先驱和奠基者，它出现之后迅速占领市场，几乎成了容器的代名词。但它在开始的时候并没有很好地解决容器的集群问题。Kubernetes抓住了这个机遇，以容器编排者（Container Orchestration）的身份出现，对容器集群进行管理和调度，现在已经打败了Docker成为了容器技术事实上的标准。当然K8s内部还是需要Docker的，但它的功能范围被大大压缩了，只是负责底层的容器引擎和镜像（Docker Image）管理，成为了容器体系中不可缺少, 但没有存在感的一部分。而绝大部分的对外接口都是由k8s来负责。
相对于简单易学的Docker来说，k8s系统庞杂而且概念众多，同一个功能有很多不同方法来完成，让你无所适从，学习起来要困难的多。对于普通码农来讲不需要建立完整的生产环境，只需要搭建一个本地开发环境，这时你只需要了解k8s的核心概念就够了，这样可以大大缩短学习时间。k8s的一切都是对象（Object），它的核心概念一共只有4个，Pod，部署（Deployment），服务（Service）和节点（Node）。另外再加上一个容器镜像（Docker Image），这个是Docker引擎的核心。掌握了这五个核心概念，就对容器技术有了基本了解，打下了扎实的基础。
Windows10的Windows 10企业版, 专业版, 和教育版是可以支持直接安装K8s的，但电脑是要支持Hyper-V的, 详见这里。由于我的Windows是家庭版，只能先安装虚拟机（VirtualBox），再在虚拟机上安装k8s。我用的k8s是Minikube，是k8s的简化版。另外还安装了Vagrant（它是管理虚拟机的一个软件）作为界面来管理VirtualBox。
任何程序都在容器中运行，k8s支持多种容器，其中Docker是最流行的。容器镜像（Docker Image）是一个以文件形式存在的运行环境，它的里面是分层的，每一层都在上一层的基础上不断叠加新的功能。容器镜像是由Dockerfile创建的。Dockerfile是一个文件，里面包含一组已经定义好的Docker命令（与Linux命令比较相似）。当运行Dockerfile时，里面的命令被依次执行，最后生成需要的容器镜像。你再调用Docker命令（Docker run）运行容器镜像来生成Docker容器，完成之后，应用程序就已经在容器里部署好了。这种方式能够保证每次得到的环境都是一样的。容器比虚拟机强的地方在于，它占用系统资源更少，生成时间更短。创建一个容器的耗时一般是秒级的，而虚拟机是分钟级的。容器镜像的创建效率取决于它的大小，一般来讲容器镜像越小，它的生成时间越短。
下面就是一个“nginx”的Dockerfile示例。
FROM alpine:3.2
EXPOSE 80 443
RUN apk add --update nginx && rm -rf /var/cache/apk/* && mkdir -p /tmp/nginx/client-body
COPY ./nginx.conf /etc/nginx/nginx.conf
VOLUME ["/etc/nginx/sites-enabled", "/etc/nginx/certs", "/etc/nginx/conf.d"]
CMD ["nginx", "-g", "daemon off;"]任何Dockerfile的第一句总是“FROM 。。。”，就是要创建一个Linux的运行环境。一般有以下几种：
当用Vagrant管理虚拟机时，可以先用Vagrant命令启动虚拟机，然后敲入vagrant ssh，进入虚拟机，系统显示：
PS E:\app2\kub> vagrant ssh
Last login: Sat Sep 28 06:56:11 2019 from 10.0.2.2然后键入“docker run --name docker-nginx -p 8001:80 nginx”运行Nginx镜像。"docker-nginx"是容器的名字，“--name”是名字的参数选项。“-p”表示端口映射，把虚拟机的“8001”端口映射到容器的“80”端口（Nginx的缺省端口）。“nginx”是镜像的名字，如果本地没有找到“Nginx”镜像，系统会自动从Docker镜像库里下载Nginx镜像到本地，然后再运行，这个镜像有比较完整的Linux系统，因此文件比较大（100M），但也可以凑活着用。命令运行之后，显示：
vagrant@ubuntu-xenial:~$ docker run --name docker-nginx -p 8001:80 nginx这时Nginx已经运行，但还没有任何请求，控制台没有输出。如果名字为“docker-nginx”的容器以前已经被运行，那么你需要删除原来的，再运行上面命令。可以先敲入“docker ps -a”找到所有运行过的容器，再敲入“docker rm 1ec2e3d63537”进行删除，其中“ 1ec2e3d63537”是容器ID.
切换到另一个虚拟机窗口，敲入curl localhost:8001，显示：
vagrant@ubuntu-xenial:/usr/bin$ curl localhost:8001
...
<h1>Welcome to nginx!</h1>
...这时就出现了Nginx的首页，表示Docker容器中的Nginx已经正常运行。
换回原容器显示窗口，这时有了请求，控制台输出Nginx日志。
vagrant@ubuntu-xenial:~$ docker run --name docker-nginx -p 8001:80 nginx
172.17.0.1 - - [28/Sep/2019:07:02:25 +0000] "GET / HTTP/1.1" 200 612 "-" "curl/7.47.0" "-"这时已验证Docker镜像是好的，敲入“CTRL-C”退出。
Pod是k8是的最基本概念，你可以把它看成是对容器（container）的一个封装，用来管理容器。一个Pod里可以管理有一个或多个容器，但一般是一个。Pod里的所有容器都共享Pod的资源和网络。当一个Pod不能满足用户需求时，你可以把Pod作为复制的最小单元来复制出一个同样的Pod来处理用户请求。Pod支持多种容器，不过一般是用Docker。你可以用单独的Pod配置文件创建Pod, 也可以把Pod的配置信息放在其他的对象（例如Deployment）的配置文件里面，并与其他对象一起创建，后者更为常见。每一个Pod都有一个唯一的IP地址，Pod一旦生成就可以通过IP地址进行访问。但一般不这么做，而是通过服务（Service）去间接地去访问。下面就是Pod的配置文件。它的解释放在后面的Deployment里面。
kind: Pod
apiVersion: v1
metadata:
labels:
app: nginx-app
spec:
containers:
- name: nginx-container
image: nginx:latest
restartPolicy: Never Pod模板是嵌入在其他K8s对象（Object）中的Pod的配置说明，例如Replication Controllers, Jobs, 和DaemonSets. 这时，Pod不是单独创建的，而是由其它对象来创建，其中最常用的是Deployment。
Deployment是比Pod更高一层的对象，它的主要作用是管理Pod集群，它里面可以有一个或多个Pod, 每一个Pod在功能上都是等同的。一般在Deployment里配置多个Pod以实现负载均衡和容错。在配置Deployment时，你需要指定Pod拷贝的个数，Deployment会自动管理它里面的Pod。当某个Pod宕机时，Deployment能自动复制一个新的Pod并替换宕机的Pod，
下面就是Deployment的配置文件（nginx-deployment.yaml）。在正方形灰框内（从template开始）的是嵌入在Deployment里的Pod的设置，灰框上面的是部署（Deployment）的设置。当你运行这个配置文件时，它会创建一个Deployment，同时也会创建嵌入在里面的Pod。这就是为什么我们一般不需要单独的Pod的配置文件，因为已经把它嵌入在了Deployment里了。
键入“kubectl create -f nginx-deployment.yaml”来运行这个部署，显示：
vagrant@ubuntu-xenial:~/dockerimages/kubernetes/nginx$ kubectl create -f nginx-deployment.yaml
deployment.apps/nginx-deployment created这时部署已经成功，现在就可以访问它了。每个Pod都有自己的k8s集群内部IP地址，我们这时只能在K8s内部用IP地址进行访问。键入下面命令查看Pod地址，里面有两个“Nginx”Pod，因为Deployment里面是两个Pod的集群。
vagrant@ubuntu-xenial:~/nginx$ kubectl get pods -o=custom-columns=NAME:.metadata.name,IP:.status.podIP
NAME IP
hello-minikube-856979d68c-74c65 172.17.0.3
nginx-deployment-77fff558d7-bhbbt 172.17.0.10
nginx-deployment-77fff558d7-v6zqw 172.17.0.9打开另一个窗口，连入虚拟机，然后键入以下命令“kubectl exec -ti hello-minikube-856979d68c-74c65 -- /bin/sh”登录到k8s集群内部，就能访问Nginx了。这里“hello-minikube-856979d68c-74c65”是"Minikube"Pod的名字。“172.17.0.10”是其中一个Pod的内部IP地址。
vagrant@ubuntu-xenial:~$ kubectl exec -ti hello-minikube-856979d68c-74c65 -- /bin/sh
# curl 172.17.0.10Service是最上层的k8s的对象，可以看成我们平常说的微服务。对服务来讲最重要的就是服务注册和发现。在k8s中，Service就是用来实现这个功能的。下面就是Service的配置文件（nginx-service.yaml）。一般来说调用服务需要知道三个东西，IP地址，协议和端口，例如"http://10.0.2.1:80". 但我们不想用IP，而是用名字来寻址，这就需要DNS。DNS在k8s集群内部实现了基于服务名的寻址。下面是Service的配置文件。Service通过“selector”来与Pod进行绑定，这里它把请求转发给标签“app”是“nginx-app”的Pod。“nodePort”给服务创建了一个外部可以访问的端口，这样在虚拟机上就可以直接访问服务，而不必登录到k8s集群里。
运行以下命令“kubectl create -f nginx-service.yaml”创建服务。
vagrant@ubuntu-xenial:~/$ kubectl create -f nginx-service.yaml
service/nginx-service created服务创建完成之后，调用以下命令显示当前的所有服务， 现在就有了“nginx-service”服务。“80”是服务的内部端口，“30163”是服务的外部端口。
vagrant@ubuntu-xenial:~/$ kubectl get services
NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE
kubernetes ClusterIP 10.96.0.1 <none> 443/TCP 35d
nginx-service NodePort 10.109.7.249 <none> 80:30163/TCP 18s因为已经通过“NodePort”对外开放了端口，现在不必登录到k8s内部，在虚拟机上就可以访问服务了. 你可以键入“localhost”
curl localhost:30163Deployment是用来管理集群的，与Pod绑定，但你不能直接访问Deployment。服务（Service）是为了方便用名字（而不是IP地址）访问。但这也只是在集群内部。你可以登录k8s集群内部，然后键入下面命令访问服务，但在虚拟机上（k8s外面）就不行, 这时只能用IP地址。因为DNS只是在k8s内部才起作用。
# curl nginx-serviceNode刚开始接触时容易和Pod搞混，但它相当于虚拟机或物理机，而Pod相当于容器。所有的的Pod或容器都是部署在Node上面。Minikube只支持单Node，但你可以在它里面部署多个Pod。下面是Node示意图。
下面是k8s的一个简单结构图：
图中每个菱形是一个Node，中间的Node是Master Node，其余三个是Worker Node。Master Node负责管理Worker Node。 Worker Node是真正干活的Node。Master Node里有各种控制器，Deployment就是由控制器来管理的，它在中间的管理Node里，他里面有两个部署，A和B，分别对应服务A和服务B。“服务A”部署在最下面的Node里，它里面只有一个Pod。“服务B”部署在上面的两个Node里，左边的Node只有一个Pod，右边的Node有两个Pod，这是一个有三个Pod的集群。当一个部署里有多个Pod时，一般是把它们部署在不同的Node上，这样即使一个Node宕机，Deployment仍然可用。
下图是介绍对象之间如何绑定的关系图。
每个对象都有多个标签（Label），“app”就是一个用来标识Pod对象的标签。图里有两个Pod，它们的“app”标签的值分别为“A”和“B”，其中Pod “B”是集群，而Pod “A”不是。服务（Service）和部署（Deployment）都通过标签选择器（Label Selector）来绑定与之匹配的Pod。
你最好是已经安装了k8s和Docker环境，那就可以依次运行本文中的示例。如果你没有环境，新建一个也不难。如果你不愿意创建环境, k8s的官网有一个练习环境，可以直接用来运行命令，详见这里
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原文地址：https://www.cnblogs.com/code-craftsman/p/11624022.html
