架构师普遍有这样的愿景:在系统中有ServiceA、ServiceB、ServiceC这3种服务，其中ServiceA需要部署3个实例，ServiceB与ServiceC各自需要部署5个实例,希望有一个平台(或工具)自动完成上述13个实例的分布式部署，并且持续监控它们。
师普遍有这样的愿景:在系统中有ServiceA、ServiceB、ServiceC这3种服务，其中ServiceA需要部署3个实例，ServiceB与ServiceC各自需要部署5个实例,希望有一个平台(或工具)自动完成上述13个实例的部署，并且持续监控它们。当发现某个服务器宕机或者某个服务实例发生故障时，平台能够自我修复，从而确保在任何时间点正在运行的服务实例的数量都符合预期。这样一来，团队只需关注服务开发本身，无须再为基础设施和运维监控的事情头疼了。
Kubernetes出现之前，没有一个平台公开声称实现了上面的愿景。Kubernetes是业界第一个将服务这个概念真正提升到第一位的平台。在Kubernetes的世界里，所有概念与组件都是围绕Service运转的。正是这种突破性的设计，使Kubernetes真正解决了多年来困扰我们的分布式系统里的众多难题，让团队有更多的时间去关注与业务需求和业务相关的代码本身，从而在很大程度上提高整个软件团队的工作效率与投入产出比。
Kubernetes里的Service其实就是微服务架构中微服务的概念，它有以下明显特点。
- 每个Service都分配了一个固定不变的虚拟IP地址——Cluster IP。
- 客户端访问一个 Service时，就好像访问一个远程的TCP/UDP服务，只要与Cluster IP建立连接即可，目标端口就是某个Service Port。
DNS Server，这样一来，微服务架构中的服务发现这个基本问题得以巧妙解决，不但不用复杂的服务发现API供客户端调用，还使所有以TCP/IP方式通信的分布式系统都能方便地迁移到Kubernetes平台上，仅从这个设计来看，Kubernetes就远胜过其他产品。
我们知道，在每个微服务的背后都有多个进程实例来提供服务，在Kubernetes平台上，这些进程实例被封装在Pod中，Pod基本上等同于Docker容器，稍有不同的是，Pod其实是一组密切捆绑在一起并且“同生共死”的 Docker 容器，这组容器共享同一个网络栈与文件系统，相互之间没有隔离，可以直接在进程间通信。最典型的例子是Kubenetes Sky DNS
那么，Kubernetes里的 Service 与 Pod 是如何对应的呢?我们怎么知道哪些Pod 为某个Service提供具体的服务?下图给出了答案——“贴标签”。
每个Pod都可以贴一个或多个不同的标签(Label)，而每个Service都有一个“标签选择器”(Label Selector)，标签选择器确定了要选择拥有哪些标签的对象。下面这段YAML格式的内容定义了一个被称为ku8-redis-master的Service,它的标签选择器的内容为“app: ku8-redis-master"，表明拥有“app=
如果我们需要一个Service在任意时刻都有N个Pod实例来提供服务,并且在其中1个Pod实例发生故障后,及时发现并且自动产生一个新的Pod实例以弥补空缺,那么我们要怎么做呢?答案就是采用 Deployment/RC，它的作用是告诉Kubernetes，拥有某个特定标签的 Pod需要在Kubernetes集群中创建几个副本实例。Deployment/RC的定义包括如下两部分内容。
至此，上述YAML文件创建了一个一主二从的Redis集群，其中Redis Master被定义为一个微服务，可以被其他Pod或 Service访问，如下图所示。
Service进行通信，以实现Redis 主从同步功能。
scale命令行功能实现扩容即可。命令如下，我们发现，服务的水平扩容变得如此方便:
CPU利用率会不断变化，在这些Pod 的CPU平均利用率超过80%后，就会自动扩容，直到CPU利用率下降到80%以下或者最多达到5个副本位置，而在请求的压力减小后，Pod的副本数减少为1个，用下面的HPA命令即可实现这一目标:
除了很方便地实现微服务的水平扩容功能，Kubernetes还提供了使用简单、功能强大的微服务滚动升级功能（rolling update)，只要一个简单的命令即可快速完成任务。举个例子，假如我们要将上述Redis Slave服务的镜像版本从devopsbq/redis-slave升级为leader/redis-slave，则只要执行下面这条命令即可:
滚动升级的原理如下图所示，Kubernetes在执行滚动升级的过程中，会创建一个新的RC,这个新的RC使用了新的Pod镜像，然后Kubernetes每隔一段时间就将旧RC的replicas数减少一个，导致旧版本的Pod副本数减少一个，然后将新RC的replicas数增加一个，于是多出一个新版本的Pod副本，在升级的过程中
Pod副本数基本保持不变，直到最后所有的副本都变成新的版本，升级才结束。
集群中的其他节点被称为Node节点，属于工人(Worker 节点)，它们都由Master 节点领导，主要负责照顾各自节点上分配的Pod副本。下面这张图更加清晰地表明了Kubernetes各个进程之间的交互关系。
从上图可以看到，位于中心地位的进程是API Server，所有其他进程都与它直接交互，其他进程之间并不存在直接的交互关系。那么，APl Server的作用是什么呢?它其实是Kubernetes的数据网关，即所有进入Kubernetes 的数据都是通过这个网关保存到Etcd数据库中的，同时通过API Server将Eted里变化的数据实时发给其他相关的Kubernetes进程。API
Server 以REST方式对外提供接口，这些接口基本上分为以下两类。
- 所有资源对象的CRUD API:资源对象会被保存到Etcd中存储并提供Query接口，比如针对Pod、Service及RC等的操作。
- 资源对象的 Watch API:客户端用此API来及时得到资源变化的相关通知，比如某个Service 相关的Pod实例被创建成功，或者某个Pod 状态发生变化等通知，Watch API主要用于Kubernetes 中的高效自动控制逻辑。
下面是上图中其他Kubernetes进程的主要功能。
- controller manager:负责所有自动化控制事物，比如RC/Deployment的自动控制、HPA自动水平扩容的控制、磁盘定期清理等各种事务。
- kubelet:负责本Node节点上Pod实例的创建、监控、重启、删除、状态更新、性能采集并定期上报 Pod 及本机 Node节点的信息给Master节点，由于Pod实例最终体现为Docker'容器，所以Kubelet还会与Docker交互。
在理解了Kubernetes各个进程的功能后，我们来看看一个RC 从YAML定义到最终被部署成多个Pod 及容器背后所发生的事情。为了很清晰地说明这个复杂的流程，这里给出一张示意图。
Manager就得到了通知，它会读取RC的定义，然后比较在RC中所控制的Pod 的实际副本数与期待值的差异，然后采取对应的行动。此刻,Controller Manager 发现在集群中还没有对应的Pod实例，就根据RC里的Pod模板（Template）定义，创建一个Pod并通过API Server保存到Etcd中。类似地，Scheduler进程监听所有
Pod，一旦发现系统产生了一个新生的Pod，就开始执行调度逻辑，为该Pod 安排一个新家(Node)，如果一切顺利，该Pod就被安排到某个Node节点上，即Binding to a Node。接下来，Scheduler进程就把这个信息及
Pod状态更新到Etcd里，最后，目标Node节点上的Kubelet监听到有新的Pod被安排到自己这里来了，就按照Pod里的定义，拉取容器的镜像并且创建对应的容器。在容器成功创建后，Kubelet进程再把 Pod的状态更新为Running 并通过API Server更新到 Etcd 中。如果此
Pod还有对应的Service，每个Node上的Kube-proxy进程就会监听所有Service及这些Service对应的Pod实例的变化,一旦发现有变化，就会在所在 Node节点上的 iptables 里增加或者删除对应的NAT转发规则，最终实现了Service的智能负载均衡功能，这一切都是自动完成的，无须人工干预。
那么，如果某个Node'宕机，则会发生什么事情呢?假如某个Node宕机一段时间，则因为在此节点上没有Kubelet进程定时汇报这些Pod 的状态，因此这个Node 上的所有Pod'实例都会被判定为失败状态，此时Controller Manager会将这些Pod删除并产生新的Pod实例，于是这些Pod被调度到其他 Node 上创建出来，系统自动恢复。
本节最后说说Kube-proxy的演变，如下图所示。
的流量通过NAT方式重定向到本机的Kube-proxy，在这个过程中涉及网络报文从内核态到用户态的多次复制，因此效率不高。Kube-proxy 之后的版本改变了实现方式，在生成 iptables规则时，直接NAT
到目标Pod地址，不再通过Kube-proxy进行转发，因此效率更高、速度更快，采用这种方式比采用客户端负载均衡方式效率稍差一点，但编程简单，而且与具体的通信协议无关，适用范围更广。此时，我们可以认为Kubernetes Service基于
iptables机制来实现路由和负载均衡机制，从此以后，Kube-proxy已不再是一个真正的“proxy"”，仅仅是路由规则配置的一个工具类“代理”。
基于iptables 实现的路由和负载均衡机制虽然在性能方面比普通Proxy提升了很多，但也存在自身的固有缺陷，因为每个Service都会产生一定数量的 iptables 规则。在Service数量比较多的情况下，iptables
