1.1 Kubernetes概述
在学习具体细节之前，需要先了解Kubernetes的技术基础，包括Kubernetes是什么，Kubernetes出现的背景，Kubernetes与Docker、云原生的关系等，这些都将为后续进一步学习Kubernetes打下基础。
本书使用的Kubernetes版本是v1.20.1，后续所有的内容都是基于该版本的。
1.1.1 Kubernetes的定义和背景
Kubernetes是一个开源的容器编排系统，所谓“容器编排”就是容器部署、迁移、管理、扩展和联网的自动化。
Kubernetes又简称k8s，8表示Kubernetes中间所省略的8个字符。
下面以LAMP（Linux/Apache/MySQL/PHP）Web应用为例，说明Kubernetes出现的背景，以此加深对Kubernetes的理解。
1.基于传统方式的LAMP Web应用的部署和运维
传统方式部署LAMP Web应用，需要先在服务器上安装Linux操作系统，然后安装Apache Web服务器、MySQL数据库和PHP等组件并配置，最后运行这些组件，对外提供服务。由于这些组件是直接安装在Linux之上的，因此，组件的运行环境是同操作系统紧密耦合的，这样会导致部署工作量大且难以复用，具体说明如下。
● 如果Linux系统崩溃无法启动，需要重新安装Linux系统，重新安装Apache Web服务器等组件，所有的部署工作都要重做。
● 如果升级了Linux系统，由于兼容性问题，可能会导致Apache Web服务器等组件也需要升级到更高的版本，从而增加了部署的工作量。
● 如果更换新的硬件服务器，则需要在新服务器上重新安装Linux、Apache Web服务器等组件，所有部署的工作要重做一遍，无法复用之前所做的部署工作。
这种紧密耦合同样会导致运维出现一系列的问题：例如服务器崩溃时，如果没有做热备，用户将无法访问该Web应用；又比如服务器负载太大时，由于系统无法动态迁移，也将导致Web应用的服务质量下降。
2.基于容器的LAMP Web应用的部署和运维
基于容器，可以将Apache Web服务器和MySQL数据库等组件（程序/应用）分别制作成容器镜像，然后启动这些容器来运行其中的组件。容器技术可以使得这些组件的运行环境同操作系统解除耦合，从而解决上述部署和运维的问题。以Docker容器技术为例，它对于减少重复的部署工作的具体说明如下。
容器（Container）是一个隔离的程序运行环境。Docker则是一个基于容器技术的开放平台，它解决了容器的完善性和易用性的问题，重新定义了“软件交付方式”，也因此成为最主流的容器平台。
Docker容器的相关知识是Kubernetes学习最重要的基础，有关Docker的核心概念和实操请参考艾叔编著的《Linux快速入门与实战——基础知识、容器与容器编排、大数据系统运维》一书。
● 如果Linux系统崩溃无法启动，则只需要将事先备份好的Docker镜像导入到其他安装了Docker引擎的主机上，就可以直接运行容器的组件了，完全不需要重复之前的部署工作。
● 如果升级了Linux系统，则只需要关注Docker引擎能否正常工作，如果Docker引擎因为兼容性不能正常工作，升级Docker引擎版本即可，已有的Docker镜像无须任何修改就可以正常启动，也就不需要重复之前的部署工作。
● 如果更换新的硬件服务器，则只需要在该服务器上安装好Docker引擎，然后导入之前备份的Docker镜像即可，从而复用之前的部署。
同样地，容器技术可以解决运维工作中的一系列问题：例如服务器崩溃时，可以立即在另一台服务器上启动这些组件对应的镜像，以保证其可用性；如果服务器负载太大时，可以将该Web应用对应的镜像迁移到性能更强的服务器上，然后运行容器组件即可，从而保证Web应用的服务质量。
迁移镜像和运行容器的这些操作，大多是通过命令或脚本来手动完成的。
3.基于Kubernetes的LAMP Web应用的部署和运维
从技术上讲，容器技术解除了程序运行环境同Host操作系统之间的耦合，解决了程序运行环境的隔离和迁移问题，大幅简化了部署和运维工作。但由于这些容器通常都是在集群上运行的，共享整个集群资源，那么集群中容器如何自动部署、如何管理、如何联网，以及如何保证容器的可用性和扩展性等，都是容器技术出现之后带来的新问题。这些问题不解决，大量的容器在同一集群中运行就会出现各种各样的问题，集群资源也就无法高效利用，在大规模集群中运维这些容器就会非常困难。
上述问题的根源在于缺乏一个从集群的角度来整体规划，实现容器部署、迁移、管理、扩展和联网的自动化的系统，即“容器编排”系统。虽然集群的各个节点通过网络连接，但在逻辑上是孤立的，当一个节点不可用时，此节点上的服务就不可用了，集群并不能利用其他节点继续对外提供相同的服务。就如同计算机出现之初，没有操作系统的情况一样。这就是Kubernetes出现的背景。
Kubernetes管理整个集群的资源，使之成为一个整体，并引入了一个新概念——Pod。Pod是Kubernetes的最小运行单元，Pod由一组（也可以是一个）关系密切的容器组成，它们互相协作，在同一个节点上运行，对外提供某种服务，即“微服务”。当Pod不可用时，Kubernetes可以通过重启Pod中的容器，或者将Pod调度到其他节点，来保证服务的可用性。
以LAMP Web应用为例，可以使用Kubernetes将LAMP Web容器放置到同一个Pod中，不仅可以完全继承容器技术所带来的好处，还能带来以下好处。
● 只需要一个命令，就可以实现LAMP容器的自动部署，Kubernetes会选择合适的节点来创建Pod，还可以避免用户同时部署容器所带来的冲突。
● 当容器崩溃或Pod节点不可用导致服务不可用时，Kubernetes会根据情况，自动重启Pod中的容器或将Pod自动迁移到其他节点上运行，确保服务的可用性。
● 如果节点负载太大时，Kubernetes会根据配置，在其他的节点上运行该Pod的副本，实现服务的水平扩展。
● Kubernetes对整个集群资源统一管理，可以实现集群中各种应用的和平相处，最大限度地提升集群资源的利用率。
总之：容器技术大幅降低了应用在单机上的部署和运维工作量，Kubernetes则是大幅降低了应用在集群上的部署和运维工作量，而且还可以提升应用的可用性和服务能力，充分利用集群资源，适合更多的应用场景。
访问https://kubernetes.io/获取更多有关Kubernetes的信息。
1.1.2 Kubernetes与Docker
Kubernetes和Docker之间的关系是错综复杂的。为简单起见，本书从纯技术的角度对Kubernetes和Docker两者的关系做一说明。
如图1-1所示，Docker在Kubernetes中主要是用作Node节点上的容器运行时，kubelet在Node节点上运行容器，依赖于“容器运行时”，包括“高层容器运行时”和“低层容器运行时”，其中“高层容器运行时”主要有3种：Docker、containerd和CRI-O，直至Kubernetes 1.20版本，Docker一直都是Kubernetes默认的“高层容器运行时”，其调用路线如图1-1所示，kubelet通过gRPC调用CRI接口，由于Docker中的dockerd不直接支持该调用，所以Kubernetes专门写了一个dockershim来适配kubelet和Docker，dockershim是一个gRPC Server，它接收kubelet的gRPC调用请求，然后将调用的CRI接口功能转换成对dockerd的调用，从而实现相应的功能。
有关Kubernetes架构相关信息参考1.3节。
2020年12月8日，Kubernetes发布1.20版本的同时，宣布后续的Kubernetes版本将会放弃Docker作为“高层容器运行时”，1.20版本将会给出Docker的弃用警告，后续的版本（目前计划是1.24）将会从Kubernetes中删除Docker，并切换到其他的“高层容器运行时”之一，如containerd或CRI-O。
图1-1 Kubernetes调用过程图
如图1-1所示，这两种“高层容器运行时”和Docker相比，调用的路径更短，效率更高，而且在逻辑上更清晰，维护的成本也更低。并且由于Docker本身也是使用containerd作为“高层容器运行时”的，Kubernetes弃用Docker，只是弃用之前调用dockerd的路径，底层的实现用的还是containerd。因此，对于Kubernetes的容器运行时来说，并没有本质的改变，稳定性也有保证。
对于今后新版本的Kubernetes，在每个Node节点上将不再需要安装Docker，这意味着Node节点更加简洁，维护成本更低，但这并不意味着Kubernetes和Docker彻底撇清了关系。因为Kubernetes底层的容器镜像规范（OCI Image spec）和运行时规范（OCI Runtime spec）都是以Docker作为主要参考对象制定的，而且Docker还捐赠了参考实现，因此，Docker镜像天生就是符合OCI规范的。后续即使新版本的Kubernetes不再支持Docker，但已有的Docker镜像和后续使用Docker build的镜像，依然是Kubernetes中的标准镜像，可以顺利使用。
总之，Kubernetes弃用Docker作为容器运行时，对于用户来说，并不会有大的影响，用户依然可以用Docker来build镜像，用户已掌握的有关Docker的知识，包括容器镜像格式和容器运行时，对于Kubernetes依然适用。
后续即便Docker公司在同Google公司的竞争中日渐式微，甚至Docker公司不复存在，但Docker作为一种颠覆式的IT技术，它重新定义了“软件交付方式”，已经在IT技术史册上留下了浓墨重彩的一笔。
1.1.3 Kubernetes与云原生
理解“云原生”，要从理解“云”开始，“云”是指：构建在网络之上的一个可以动态伸缩的资源池。典型的资源池有两种：计算和存储。例如，计算资源池可以看作是一个由无数台虚拟机组成的一个资源池。当用户需要一台新的计算机去完成某个任务时，不需要像以前一样去购买一台真正的物理机器，而是可以从提供“计算资源池”的厂商那里租一台机器，这台机器位于云端（网络），用完就还给厂商了，只需要对自己所使用的部分付费，既方便又经济。这样，以前跑在本地的程序（计算任务）就运行在了“云”端，因此也把这种程序的运行方式（计算模式）称为云计算，把提供这种服务的厂商，称为云计算厂商，例如Google、亚马逊、微软、阿里和腾讯都是典型的云计算厂商。根据云所在的位置不同：内网、公网、内外网，又分别称之为私有云、公有云和混合云。
资源池和自然界的云有诸多相似之处，例如：计算机网络的符号就是一朵云；资源池位于网络，云远在天边，都不在本地；资源池和云一样可大可小（弹性伸缩）。
云原生则是因云而生的技术，它用来帮助用户在云中构建和运行可伸缩的应用。典型的云原生技术包括：容器（Container）、服务网格（Service Mesh）、微服务（Micro Service）、不可变基础设施（Immutable Infrastructure）和声明式API（Declarative API）等。
容器：隔离的程序运行环境，Docker容器技术可以将整个程序的运行环境打包成一个镜像文件，在任意安装了Docker引擎的机器上运行，它解除了程序运行环境同Host操作系统之间的耦合，保证了程序运行环境的一致性，重新定义了软件交互方式。
服务网格：构建在服务之上的服务代理层，它用于实现服务请求的可靠传递、服务发现、认证授权、降级熔断等功能，使得应用可以专注自身的业务逻辑。
微服务：一种开发软件的架构和组织方法，将原来由一个进程提供所有（多个）服务的方式，修改为由一个进程提供一个服务（或少量几个）的方式，一个容器只运行一个进程（或少量几个进程），进程间通过服务进行通信，从而解决服务同进程间的耦合，减低部署工作量，提升灵活性、扩展性和代码的复用性等。
不可变基础设施：应用部署后其基础设施不再改变，如果要修改基础设施，则通过重新部署来实现。这种方式和传统的可变基础设施（可以随时修改）相比，从技术上保证了基础设施的修改可以追溯，基础设施的架构一致性和可靠性程度更高，部署过程更简单且更可预测。Docker容器技术中容器和镜像分离，且容器中的修改无法直接传递到镜像的特性，可以很好地支持不可变基础设施。
声明式API：在API中只描述期望对象所达到的状态，具体的实现则交由系统自身去实现，而不是像“命令式API”那样，通过一步步调用API接口，去达到所期望的状态。“声明式API”在降低接口使用难度、简化接口设计、提升服务并发度等方面优势明显。
为了构建云原生生态并推广云原生技术，Google牵头成立了CNCF（Cloud Native Computing Foundation，云原生基金会），Kubernetes就是CNCF的首个项目。Kubernetes作为一个平台，整合并支持这些云原生的核心技术，例如：采用容器作为底层引擎；采用不可变基础设施进行构建和运行应用；采用声明式API对外提供服务；支持构建微服务；支持Service mesh并对其进行扩展，等等。因此，Kubernetes是云原生的核心和基石。
Linux基金会报告显示，2021年，云原生技术首次超过Linux，成为最热门的开源技术，云原生（Cloud Native）应用将是今后的重点，应用的设计和开发从一开始就要考虑上“云”，而Kubernetes作为云原生关键技术和核心基础设施，更是热门中的热门。因此，无论我们今后是从事运维还是研发，都需要学习Kubernetes，学得越早，掌握得越好，就越会成为自身的一个优势。