# 前言
> **🍊作者简介：** 不肯过江东丶，一个来自二线城市的程序员，致力于用“猥琐”办法解决繁琐问题，让复杂的问题变得通俗易懂。
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我们在日常工作中经常会涉及到服务的部署，比如我们部署了一个物流平台应用服务，但因为太过受欢迎，访问量太大，应用服务经常会挂，所以你用了自动重启的工具，并且将应用服务部署在了好几个服务器上，总算扛住了这一波大流量。后续经过不断的更新迭代，又上线了商城应用服务和结算应用服务... ... 随着应用服务变多，需求也千奇百怪，有的应用服务不希望被外网访问到，有的应用服务部署时要求内存得大于多少G才能正常运行，那么每次都需要登录到各个服务器上执行手动操作更新，这样不仅容易出错，还贼浪费时间。

那么问题就来了，有没有一个办法可以解决上面的问题？当然有！俗话说，没有什么是加一层中间层不能解决的，如果有，那就再加一层。这次我们要加的中间层是 kubernetes 。

# 什么是kubernetes 

> kubernetes，简称K8s，是用8代替名字中间的8个字符“ubernete”而成的缩写。Kubernetes 是 Google 开源的一个容器编排引擎，它支持自动化部署、大规模可伸缩、应用容器化管理。在生产环境中部署一个应用程序时，通常要部署该应用的多个实例以便对应用请求进行负载均衡。
在 Kubernetes 中，我们可以创建多个容器，每个容器里面运行一个应用实例，然后通过内置的负载均衡策略，实现对这一组应用实例的管理、发现、访问，而这些细节都不需要运维人员去进行复杂的手工配置和处理。 

简单来说 K8s 是一个介于应用服务和服务器之间的中间层，能够通过策略协调和管理多个应用服务。并且只需要一个 YAML 文件配置定义应用的部署顺序等信息，就能自动部署应用到各个服务器上，能让它们自动扩缩容，而且做到挂了后再其他服务器上自动部署应用。

那么它是怎么做到这些功能的呢？各位稍安勿躁，咱们继续往下看🧐

# kubernetes 的架构原理
为了实现上面的功能，kubernetes 会将我们服务器化为两部分，一部分叫控制平面（control plane），另一部分是工作节点（Node）。

![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-4287693/93effc5be9df50656ce33f5fe1190b67.jpg#pic_center)

这二者之间的关系就像是老板和打工人。控制平面负责控制和管理各个 Node，而 Node 则负责实际运行各个应用服务。我们依次来看一下这两者的内部架构。
## 控制平面内部组件
按原有的应该服务部署方式，我们需要登录到每台服务器上手动执行各种命令，来让服务器满足应用服务运行的各种条件。现在我们只需要调用 K8S 提供的 API 接口就能操作这些服务资源，这些接口都是由 api-server 组件提供。

![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-4287693/ec9bdf538546451a3b7da828669affba.jpg#pic_center)
以前部署应用服务的时候，我们需要依次看一下哪台服务器CPU和内存资源充足，然后才能部署应用；现在这部分决策逻辑则由 Scheduler 调度器来完成。
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找到合适的服务器后，以前我们会手动创建、关闭服务；现在这部分功能由 Controller manager 控制器管理器来负责。
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上面的功能都会产生一些数据，这些数据需要保存到存储存层，所以还需要一个 ETCD。

![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-4287693/af0fed1ab9f8f41672eca306786a12c6.jpg#pic_center)
以上就是控制平面内部的组件，我们接下来再看看 Node 里有哪些组件。

## Node 内部组件
Node 是实际的工作节点，它既可以是裸机服务器也可以是虚拟机。它会负责实际运行各个应用服务，多个应用服务共享一台 Node 上的内存和CPU等计算资源。

以前我们需要上传代码到服务器，而用了 K8S 之后，我们只需要将服务代码打包成 Container Image 容器镜像，就能一行命令将它部署。如果你不了解容器镜像的含义，你可以简单理解为，它其实就是将应用代码和依赖的系统环境打了个压缩包，在任意一台机器上解压这个压缩包就能正常运行服务。为了下载和部署镜像，Node 中会有一个 Container runtime，也就是容器运行时组件。
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每个应用服务都可以认为是一个 container，并且大多数时候我们还会为应用服务搭配一个日志收集器 container 或监控采集器 container 。这多个 container 共同组成一个 pod，它运行在 Node 上，K8S 可以将 pod 从某个 Node 调度到另一个 Node，还能以 pod 为单位去做重启和动态扩缩容的操作。所以说 Pod 是 K8s 中最小的调度单位。
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前面提到控制平面会通过 Controller Manager 控制 Node 创建和关闭服务，那 Node 也得有个组件，能接收到这个命令才能去做这些动作。这个组件叫 Kubelet，它主要负责管理和监控 Pod。最后 Node 中还有个 Kube Proxy，它负责 Node 的网络通信功能，有了 Kube Proxy 外部请求就能被转发到 Pod 中。

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## Cluster 是什么
控制平面和 Node 共同构成了一个 Cluster ，也就是集群。

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在公司里，我们一般会构建多个集群，比如测试环境用一个集群，生成环境用另外一个集群。同时为了将集群内部的服务暴露给外部用户使用，我们一般还会部署一个入口控制器，比如 Ingress 控制器，它可以提供一个入口让外部用户访问集群内部服务。
![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-4287693/c43654cccbe04dd752cdcdf893cfd9a9.jpg#pic_center)

## Kubectl 是什么
上面提到说我们可以使用K8S提供的API去创建服务，但问题就来了，这是需要我们自己写代码去调用这些API吗？答案是不需要。K8s 为我们准备了一个命令行工具 Kubectl ，我们只需要执行命令，它内部就会调用 K8s 的 API。接下来我们以部署服务为例子，看下K8S是怎么工作的。
## 怎么部署服务

首先我们需要编写 yaml 文件，在里面定义 Pod 里用到了哪些镜像、占用多少内存和CPU等信息。然后使用 Kubectl 命令行工具执行 Kubectl apply ymal 文件。

> kubectl apply -f xxx.ymal

此时 Kubectl 将读取和解析 ymal 文件，然后将解析后的对象通过 API 请求发送给 K8s 控制平台的API Server，API Server 会根据要求驱使 Scheduler 通过 ETCD 提供的数据来寻找合适的 Node，再让 Controller Manager 控制 Node创建服务。Node 内部的 Kubelet 在收到命令后，会开始基于 container runtime 组件去拉取镜像创建容器，最终完成 pod 的创建，至此服务完成创建。整个过程下来，我们只需要写一遍 yaml 文件和执行一次 Kubectl 命令，比以前省心太多了。部署完服务后，我们来看一下服务是怎么被调用的。
## 怎么调用服务
以前外部用户张三直接在浏览器上发送HTTP请求就能达到我们服务器上的 Nginx，然后转发到部署的服务内。有了 K8s 之后，外部请求会先到达 K8s 集群的 Ingress 控制器，然后请求会被转发到 K8s 内部某个 Node 的 Kube Proxy 上，再找到对应的 pod，然后才是转发到容器内部的服务中，处理结果原路返回，这就完成了一次服务调用。

> 到这里我们就大概了解了 K8s 的工作原理了，它本质上就是应用服务和服务器之间的中间层，通过暴露一系列 API 能力，让我们简化服务的部署、运维流程。并且不少中大厂基于这些 API 能力搭了自己的服务管理平台，程序员不需要再敲 Kubectl 命令，直接在界面上点几下就能完成服务的部署和扩容等操作.
# 小结
本人经验有限，有些地方可能讲的没有特别到位，如果您在阅读的时候想到了什么问题，欢迎在评论区留言，我们后续再一一探讨🙇‍

> 希望各位小伙伴动动自己可爱的小手，来一波点赞+关注 (✿◡‿◡) 让更多小伙伴看到这篇文章~  蟹蟹呦(●'◡'●)

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大聪明教你学Java | 深入浅出聊 kubernetes（K8s）

K8s 是一个介于应用服务和服务器之间的中间层，能够通过策略协调和管理多个应用服务。并且只需要一个 YAML 文件配置定义应用的部署顺序等信息，就能自动部署应用到各个服务器上，能让它们自动扩缩容，而且做到挂了后再其他服务器上自动部署应用。那么它是怎么做到这些功能的呢~

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Kubernetes(K8s)是Google开源的容器编排引擎，通过自动化部署、负载均衡等功能简化应用管理。文章详细解析了K8s架构原理，包括控制平面和工作节点的组件协作，以及如何使用Kubectl工具通过YAML文件快速部署服务。同时介绍了K8s集群中服务的调用流程，帮助开发者理解这个强大的容器编排系统如何提升运维效率。

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