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k8s_base

应用程序在服务器上部署方式的演变,互联网发展到现在为止  应用程序在服务器上部署方式 历经了3个时代

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1. 传统部署 优点简单 缺点就是操作系统的资源是有限制的,比如说操作系统的磁盘,内存
比如说我8G,部署了3个应用程序,当有一天有一个发生内存泄露,就开始吃内存,另外2个占内存就会变小
可能由于第一个程序产生的问题,导致最后2个也不能使用 他们之间有影响怎么解决 虚拟化部署
我可以在一台物理机上运行多个虚拟机,每一个虚拟机上都有自己的操作系统,这样就解决了应用程序之间的影响
比如说我第一个app部署在第一个虚拟上, 第二个app 部署在第二个虚拟机上,这样的话 我第一个app 就不会影响到了第二个app上
缺点就是我物理机本身就有一个操作系统,你虚拟化之后又有一个操作系统

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这些操作系统本身也是要占用一些资源的,而且每个操作系统都有自己的类库,比如说我想部署一个nginx,我的在搞一个操作系统来 在上面跑nginx  你这个操作系统会比nginx还要笨重
进一步优化就是容器化部署,共享了操作系统,他没有了虚拟化,这些程序跑在容器上 没有操作系统了,
处于容器中的程序 他所需要的外界环境是独立的(cpu 内存 进程)
如果在容器中部署一个程序 程序所需要的资源都是由容器提供的,而不是由底层的操作系统提供的

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我们的应用程序在服务器上部署方式经过3个时代的演变,最后就是容器化部署
容器化部署遇到的问题
1. 比如说我容器因为宕机了 ,我怎么让另外一个容器去启动做替补
2. 并发大的化 我怎么能做到动态伸缩容 
这些都是容器编排的问题 为了解决容器编排的问题 就会有一些容器编排的软件

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k8s是一组服务器的集群,他的作用
3. 自我修复  比如说我部署了5个nginx, 有一个nginx 挂了 他就会重新启动nginx,做到自我修复
4. 弹性伸缩  基于流量做到扩缩容
5. 服务发现  比如说 我nginx可以找到mysql
6. 负载均衡  可以分担流量
7. 版本回退  金丝雀发布  比如说新版本有问题了, 我可以回退到老版本上
8. 可以根据容器的自身需求创建存储卷 mysql 的数据可以挂在到外面  我只需要告诉k8s 要多少内存 就可以了

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 k8s 的本质是服务器的集群
K8s 集群 控制节点和工作节点(每个节点都有不同的组件)
master 控制节点 管理  负责集群的决策管理
node 工作节点 干活的   负责为容器提供运行环境

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master节点中
apiService 唯一入口 用户对集群的管理操作都是由apiService 做的,我们可以在apiService做一些访问级别的控制
比如说鉴权Scheduler:负责集群中资源的调度  比如说我想运行一个nginx 服务  我就得从ApiService发请求,
具体的nginx 在那个Node节点工作,就得决策一下,计算下,根据一定的算法来把这个nginx 放在那个node上Controller manager  负责执行的  一个ngixn 请求发送到apiService,Scheduler负责计算,此时这个nginx应该运行在node1节点上,然后Controller manager 负责执行
Etcd 负责存储集群中各种资源对象信息,对于master来说 作为控制来讲 这个服务跑在node1  我的知道是在哪里
这些信息全部就记录在etcd中Node  是真正干活的节点 
工作节点上kubectl  控制docker 创建更新Kubectl 接受master的节点 负责接受控制节点的信息kubectl 控制docker 吧nignx 跑起来,docker中具体跑的是容器
nginx跑起来 提供对外访问,通过 Kubeproxy 访问
Master节点和node节点各个组件的作用说完毕了

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部署一个nginx 来说下 k8s中部署的调用关系  master是负责派活的 node是负责接活的
信息存储在etcd中, Scheduler来计算一下这个请求在node1上执行还是node2上执行k8s 的集群部署

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一主多从中 单机故障风险 节点就是服务器  有可能宕机 比如说master所在的节点down. 整个集群就没有master节点了   整个集群就没有办法工作了  单机故障
由一台服务器引发的整个 集群的故障  只能适用于测试的情况
多诸多从  安全性比较高因为有多个master节点  搭建起来麻烦我们此时是这样部署的 1 master2 node  因为我们是测试 
部署必然讲集群规划

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 k8s中各个节点是无法通信的 他的网络没有安装安装网络插件的安装  他还需要安装网络插件

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验证这个集群能不能用 我们就让他跑一个nginx程序

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 到目前为止我们已经完成一个k8s的集群环境搭建  环境搭建之后跑一个nginx程序

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