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第十九篇：Kubernetes ！容器编排、Pod、自动扩容、资源调度 |
作者：Tom哥
公众号：微观技术
博客：https://offercome.cn
人生理念：知道的越多，不知道的越多，努力去学
答案：
etcd 是 CoreOS 团队发起的开源项目，是一个管理配置信息和服务发现（service discovery）的项目，它的目标是构建一个高可用的分布式键值（key-value）数据库，基于 Go 语言实现。
特点：
- 简单：支持 REST 风格的 HTTP+JSON API
- 安全：支持 HTTPS 方式的访问
- 快速：支持并发 1k/s 的写操作
- 可靠：支持分布式结构，基于 Raft 的一致性算法，Raft 是一套通过选举主节点来实现分布式系统一致性的算法。
答案：
1、服务发现(Service Discovery)：服务发现主要解决在同一个分布式集群中的进程或服务，要如何才能找到对方并建立连接。本质上来说，服务发现就是想要了解集群中是否有进程在监听udp或tcp端口，并且通过名字就可以查找和连接。
2、消息发布与订阅：在分布式系统中，最适用的一种组件间通信方式就是消息发布与订阅。即构建一个配置共享中心，数据提供者在这个配置中心发布消息，而消息使用者则订阅他们关心的主题，一旦主题有消息发布，就会实时通知订阅者。通过这种方式可以做到分布式系统配置的集中式管理与动态更新。应用中用到的一些配置信息放到etcd上进行集中管理。
3、负载均衡：在分布式系统中，为了保证服务的高可用以及数据的一致性，通常都会把数据和服务部署多份，以此达到对等服务，即使其中的某一个服务失效了，也不影响使用。etcd本身分布式架构存储的信息访问支持负载均衡。etcd集群化以后，每个etcd的核心节点都可以处理用户的请求。所以，把数据量小但是访问频繁的消息数据直接存储到etcd中也可以实现负载均衡的效果。
4、分布式通知与协调：与消息发布和订阅类似，都用到了etcd中的Watcher机制，通过注册与异步通知机制，实现分布式环境下不同系统之间的通知与协调，从而对数据变更做到实时处理。
5、分布式锁：因为etcd使用 Raft 算法保持了数据的强一致性，某次操作存储到集群中的值必然是全局一致的，所以很容易实现分布式锁。锁服务有两种使用方式，一是保持独占，二是控制时序。
6、集群监控与Leader竞选：通过etcd来进行监控实现起来非常简单并且实时性强。
答案：
Kubernetes是一个全新的基于容器技术的分布式系统支撑平台，是Google开源的容器集群管理系统。在Docker技术的基础上，为容器化的应用提供部署运行、资源调度、服务发现和动态伸缩等一系列完整功能，提高了大规模容器集群管理的便捷性。并且具有完备的集群管理能力，多层次的安全防护和准入机制、多租户应用支撑能力、透明的服务注册和发现机制、內建智能负载均衡器、强大的故障发现和自我修复能力、服务滚动升级和在线扩容能力、可扩展的资源自动调度机制以及多粒度的资源配额管理能力。
答案：
Kubernetes 作为一个完备的分布式系统支撑平台，其主要优势：
1、容器编排
2、轻量级
3、开源
4、弹性伸缩
5、负载均衡
答案：
1、安装过程和配置相对困难复杂。
2、管理服务相对繁琐。
3、运行和编译需要很多时间。
4、它比其他替代品更昂贵。
5、对于简单的应用程序来说，可能不需要涉及Kubernetes即可满足。
答案：
1、快速部署应用
2、快速扩展应用
3、无缝对接新的应用功能
4、节省资源，优化硬件资源的使用
答案：
1、可移植: 支持公有云、私有云、混合云、多重云（multi-cloud）。
2、可扩展: 模块化、插件化、可挂载、可组合。
3、自动化: 自动部署、自动重启、自动复制、自动伸缩/扩展。
答案：
Docker 提供容器的生命周期管理和Docker 镜像构建运行时容器。它的主要优点是将将软件/应用程序运行所需的设置和依赖项打包到一个容器中，从而实现了可移植性等优点。
Kubernetes 用于关联和编排在多个主机上运行的容器。
答案：
Minikube 是一种可以在本地轻松运行一个单节点 Kubernetes 工具。
Kubectl 是一个命令行工具，可以控制 Kubernetes 集群管理器，如：检查集群资源、创建、删除和更新组件，查看应用程序。
Kubelet 是一个代理服务，它在每个节点上运行，并使从服务器与主服务器通信。
答案：
1、二进制：从官方下载发行的包，手动部署每个组件，组成 Kubernetes 集群。二进制是 k8s 早期部署方式，相比 Kubeadm 更易维护，容易排查问题
2、minikube：在本地轻松运行一个单节点 Kubernetes 集群的工具。
3、kubeadm：是一个工具，提供 kubeadm init 和 kubeadm join，用于快速部署 kubernetes，经过时间的考验，也经常使用于生产环境。
答案：
在集群管理方面，Kubernetes 将集群中的机器划分为一个Master节点和若干 work 节点。其中，在Master节点运行着集群管理相关的一组进程kube-apiserver、kube-controller-manager和kube-scheduler，这些进程实现了整个集群的资源管理、Pod调度、弹性伸缩、安全控制、系统监控和纠错等管理能力，并且都是全自动。
答案：
1、master：k8s集群的管理节点，负责管理集群，提供集群的资源数据访问入口。拥有Etcd存储服务（可选），运行Api Server进程，Controller Manager服务进程及Scheduler服务进程。
2、node（worker）：Node（worker）是Kubernetes集群架构中运行Pod的服务节点，是Kubernetes集群操作的单元，用来承载被分配Pod的运行，是Pod运行的宿主机。运行docker eninge服务，守护进程kunelet及负载均衡器kube-proxy。
3、pod：运行于Node节点上，若干相关容器的组合。Pod内包含的容器运行在同一宿主机上，使用相同的网络命名空间、IP地址和端口，能够通过localhost进行通信。Pod是Kurbernetes进行创建、调度和管理的最小单位，它提供了比容器更高层次的抽象，使得部署和管理更加灵活。一个Pod可以包含一个容器或者多个相关容器。
4、label：Kubernetes中的Label实质是一系列的Key/Value键值对，其中key与value可自定义。Label可以附加到各种资源对象上，如Node、Pod、Service、RC等。一个资源对象可以定义任意数量的Label，同一个Label也可以被添加到任意数量的资源对象上去。Kubernetes通过Label Selector（标签选择器）查询和筛选资源对象。
5、Replication Controller：Replication Controller用来管理Pod的副本，保证集群中存在指定数量的Pod副本。集群中副本的数量大于指定数量，则会停止指定数量之外的多余容器数量。反之，则会启动少于指定数量个数的容器，保证数量不变。Replication Controller是实现弹性伸缩、动态扩容和滚动升级的核心。
6、Deployment：Deployment在内部使用了RS来实现目的，Deployment相当于RC的一次升级，其最大的特色为可以随时获知当前Pod的部署进度。
7、HPA（Horizontal Pod Autoscaler）：Pod的横向自动扩容，也是Kubernetes的一种资源，通过追踪分析RC控制的所有Pod目标的负载变化情况，来确定是否需要针对性的调整Pod副本数量。
8、Service：Service定义了Pod的逻辑集合和访问该集合的策略，是真实服务的抽象。Service提供了一个统一的服务访问入口以及服务代理和发现机制，关联多个相同Label的Pod，用户不需要了解后台Pod是如何运行。
9、Volume：Volume是Pod中能够被多个容器访问的共享目录，Kubernetes中的Volume是定义在Pod上，可以被一个或多个Pod中的容器挂载到某个目录下。
10、Namespace：Namespace用于实现多租户的资源隔离，可将集群内部的资源对象分配到不同的Namespace中，形成逻辑上的不同项目、小组或用户组，便于不同的Namespace在共享使用整个集群的资源的同时还能被分别管理。
答案：
- Kubernetes API Server：作为Kubernetes系统的入口，其封装了核心对象的增删改查操作，以RESTful API接口方式提供给外部客户和内部组件调用，集群内各个功能模块之间数据交互和通信的中心枢纽。
- Kubernetes Scheduler：为新建立的Pod进行节点(node)选择(即分配机器)，负责集群的资源调度。
- Kubernetes Controller：负责执行各种控制器，目前已经提供了很多控制器来保证Kubernetes的正常运行。
- Replication Controller：保证Replication Controller定义的副本数量与实际运行Pod数量一致。
- Node Controller：管理维护Node，定期检查Node的健康状态，标识出(失效|未失效)的Node节点。
- Namespace Controller：管理维护Namespace，定期清理无效的Namespace，包括Namesapce下的API对象，比如Pod、Service等。
- Service Controller：管理维护Service，提供负载以及服务代理。
- EndPoints Controller：管理维护Endpoints，关联Service和Pod，创建Endpoints为Service的后端，当Pod发生变化时，实时更新Endpoints。
- Service Account Controller：管理维护Service Account，为每个Namespace创建默认的Service Account，同时为Service Account创建Service Account Secret。
- Persistent Volume Controller：管理维护Persistent Volume和Persistent Volume Claim，为新的Persistent Volume Claim分配Persistent Volume进行绑定，为释放的Persistent Volume执行清理回收。
- Daemon Set Controller：管理维护Daemon Set，负责创建Daemon Pod，保证指定的Node上正常的运行Daemon Pod。
- Deployment Controller：管理维护Deployment，关联Deployment和Replication Controller，保证运行指定数量的Pod。当Deployment更新时，控制实现Replication Controller和Pod的更新。
- Job Controller：管理维护Job，为Jod创建一次性任务Pod，保证完成Job指定完成的任务数目
- Pod Autoscaler Controller：实现Pod的自动伸缩，定时获取监控数据，进行策略匹配，当满足条件时执行Pod的伸缩动作。
答案：
Replication Controller用来管理Pod的副本，保证集群中存在指定数量的Pod副本。当定义了RC并提交至Kubernetes集群中之后，Master节点上的Controller Manager组件获悉，并同时巡检系统中当前存活的目标Pod，并确保目标Pod实例的数量刚好等于此RC的期望值，若存在过多的Pod副本在运行，系统会停止一些Pod，反之则自动创建一些Pod。
答案：
Replica Set 和 Replication Controller 类似，都是确保在任何给定时间运行指定数量的 Pod 副本。不同之处在于RS 使用基于集合的选择器，而 Replication Controller 使用基于权限的选择器。
答案：
kube-proxy 运行在所有节点上，它监听 apiserver 中 service 和 endpoint 的变化情况，创建路由规则以提供服务 IP 和负载均衡功能。简单理解此进程是Service的透明代理兼负载均衡器，其核心功能是将到某个Service的访问请求转发到后端的多个Pod实例上。
答案：
Kubernetes从1.2版本开始，将iptables作为kube-proxy的默认模式。iptables模式下的kube-proxy不再起到Proxy的作用，其核心功能：通过API Server的Watch接口实时跟踪Service与Endpoint的变更信息，并更新对应的iptables规则，Client的请求流量则通过iptables的NAT机制“直接路由”到目标Pod。
答案：
IPVS在Kubernetes1.11中升级为GA稳定版。IPVS则专门用于高性能负载均衡，并使用更高效的数据结构（Hash表），允许几乎无限的规模扩张，因此被kube-proxy采纳为最新模式。
在IPVS模式下，使用iptables的扩展ipset，而不是直接调用iptables来生成规则链。iptables规则链是一个线性的数据结构，ipset则引入了带索引的数据结构，因此当规则很多时，也可以很高效地查找和匹配。
可以将ipset简单理解为一个IP（段）的集合，这个集合的内容可以是IP地址、IP网段、端口等，iptables可以直接添加规则对这个“可变的集合”进行操作，这样做的好处在于可以大大减少iptables规则的数量，从而减少性能损耗。
答案：
iptables与IPVS都是基于Netfilter实现的，但因为定位不同，二者有着本质的差别：iptables是为防火墙而设计的；IPVS则专门用于高性能负载均衡，并使用更高效的数据结构（Hash表），允许几乎无限的规模扩张。
与iptables相比，IPVS拥有以下明显优势：
- 1、为大型集群提供了更好的可扩展性和性能；
- 2、支持比iptables更复杂的负载均衡算法（最小负载、最少连接、加权等）；
- 3、支持服务器健康检查和连接重试等功能；
- 4、可以动态修改ipset的集合，即使iptables的规则正在使用这个集合。
答案：
静态pod是由kubelet进行管理的仅存在于特定Node的Pod上，他们不能通过API Server进行管理，无法与ReplicationController、Deployment或者DaemonSet进行关联，并且kubelet无法对他们进行健康检查。静态Pod总是由kubelet进行创建，并且总是在kubelet所在的Node上运行。
答案：
1、Pending：API Server已经创建该Pod，且Pod内还有一个或多个容器的镜像没有创建，包括正在下载镜像的过程。
2、Running：Pod内所有容器均已创建，且至少有一个容器处于运行状态、正在启动状态或正在重启状态。
3、Succeeded：Pod内所有容器均成功执行退出，且不会重启。
4、Failed：Pod内所有容器均已退出，但至少有一个容器退出为失败状态。
5、Unknown：由于某种原因无法获取该Pod状态，可能由于网络通信不畅导致。
答案：
1、客户端提交Pod的配置信息（可以是yaml文件定义的信息）到kube-apiserver。
2、Apiserver 收到指令后，通知给 controller-manager 创建一个资源对象。
3、Controller-manager通过api-server将pod的配置信息存储到ETCD数据中心中。
4、Kube-scheduler检测到pod信息会开始调度预选，会先过滤掉不符合Pod资源配置要求的节点，然后开始调度调优，主要是挑选出更适合运行pod的节点，然后将pod的资源配置单发送到node节点上的kubelet组件上。
5、Kubelet根据scheduler发来的资源配置单运行pod，运行成功后，将pod的运行信息返回给scheduler，scheduler将返回的pod运行状况的信息存储到etcd数据中心。
答案：
Kube-apiserver 接收用户的删除指令，默认有30秒时间等待优雅退出，超过30秒会被标记为死亡状态，此时 Pod 状态Terminating，kubelet看到pod标记为Terminating就开始了关闭Pod的工作；
关闭流程：
1、pod从service的endpoint列表中被移除；
2、如果该 pod 定义了一个停止前的钩子，其会在pod内部被调用，停止钩子一般定义了如何优雅的结束进程；
3、进程被发送 TERM 信号（kill -14）
4、当超过优雅退出的时间后，Pod 中的所有进程都会被发送 SIGKILL 信号（kill -9）。
答案：
Pod重启策略（RestartPolicy）应用于Pod内的所有容器，并且仅在Pod所处的Node上由kubelet进行判断和重启操作。当某个容器异常退出或者健康检查失败时，kubelet将根据RestartPolicy的设置来进行相应操作。
Pod的重启策略包括Always、OnFailure和Never，默认值为Always。
- Always：当容器失效时，由kubelet自动重启该容器；
- OnFailure：当容器终止运行且退出码不为0时，由kubelet自动重启该容器；
- Never：不论容器运行状态如何，kubelet都不会重启该容器。
同时Pod的重启策略与控制方式关联，当前可用于管理Pod的控制器包括ReplicationController、Job、DaemonSet及直接管理kubelet管理（静态Pod）。
不同控制器的重启策略限制如下：
- RC和DaemonSet：必须设置为Always，需要保证该容器持续运行；
- Job：OnFailure或Never，确保容器执行完成后不再重启；
- kubelet：在Pod失效时重启，不论将RestartPolicy设置为何值，也不会对Pod进行健康检查。
答案：
对Pod的健康检查可以通过两类探针来检查：LivenessProbe和ReadinessProbe。
- LivenessProbe探针：用于判断容器是否存活（running状态），如果LivenessProbe探针探测到容器不健康，则kubelet将杀掉该容器，并根据容器的重启策略做相应处理。若一个容器不包含LivenessProbe探针，kubelet认为该容器的LivenessProbe探针返回值用于是“Success”。
- ReadinessProbe探针：用于判断容器是否启动完成（ready状态）。如果ReadinessProbe探针探测到失败，则Pod的状态将被修改。Endpoint Controller将从Service的Endpoint中删除包含该容器所在Pod的Eenpoint。
- startupProbe探针：启动检查机制，应用一些启动缓慢的业务，避免业务长时间启动而被上面两类探针kill掉。
答案：
kubelet定期执行LivenessProbe探针来诊断容器的健康状态，通常有以下三种方式：
- ExecAction：在容器内执行一个命令，若返回码为0，则表明容器健康。
- TCPSocketAction：通过容器的IP地址和端口号执行TCP检查，若能建立TCP连接，则表明容器健康。
- HTTPGetAction：通过容器的IP地址、端口号及路径调用HTTP Get方法，若响应的状态码大于等于200且小于400，则表明容器健康。
答案：
Kubernetes中，Pod通常是容器的载体，主要有如下常见调度方式：
1、Deployment或RC：该调度策略主要功能就是自动部署一个容器应用的多份副本，以及持续监控副本的数量，在集群内始终维持用户指定的副本数量。
2、NodeSelector：定向调度，当需要手动指定将Pod调度到特定Node上，可以通过Node的标签（Label）和Pod的nodeSelector属性相匹配。
3、NodeAffinity亲和性调度：亲和性调度机制极大的扩展了Pod的调度能力，目前有两种节点亲和力表达：
4、requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution：硬规则，必须满足指定的规则，调度器才可以调度Pod至Node上（类似nodeSelector，语法不同）。
5、preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution：软规则，优先调度至满足的Node的节点，但不强求，多个优先级规则还可以设置权重值。
6、Taints和Tolerations（污点和容忍）：
7、Taint：使Node拒绝特定Pod运行；
8、Toleration：为Pod的属性，表示Pod能容忍（运行）标注了Taint的Node。
答案：
init container的运行方式与应用容器不同，它们必须先于应用容器执行完成，当设置了多个init container时，将按顺序逐个运行，并且只有前一个init container运行成功后才能运行后一个init container。当所有init container都成功运行后，Kubernetes才会初始化Pod的各种信息，并开始创建和运行应用容器。
答案：
在Deployment的定义中，可以通过spec.strategy指定Pod更新的策略，目前支持两种策略：Recreate（重建）和RollingUpdate（滚动更新），默认值为RollingUpdate。
1、Recreate：设置spec.strategy.type=Recreate，表示Deployment在更新Pod时，会先杀掉所有正在运行的Pod，然后创建新的Pod。
2、RollingUpdate：设置spec.strategy.type=RollingUpdate，表示Deployment会以滚动更新的方式来逐个更新Pod。同时，可以通过设置spec.strategy.rollingUpdate下的两个参数（maxUnavailable和maxSurge）来控制滚动更新的过程。
答案：
Kubernetes使用Horizontal Pod Autoscaler（HPA）的控制器实现基于CPU使用率进行自动Pod扩缩容的功能。HPA控制器周期性地监测目标Pod的资源性能指标，并与HPA资源对象中的扩缩容条件进行对比，在满足条件时对Pod副本数量进行调整。
HPA 原理
Kubernetes中的某个Metrics Server（Heapster或自定义Metrics Server）持续采集所有Pod副本的指标数据。HPA控制器通过Metrics Server的API（Heapster的API或聚合API）获取这些数据，基于用户定义的扩缩容规则进行计算，得到目标Pod副本数量。
当目标Pod副本数量与当前副本数量不同时，HPA控制器就向Pod的副本控制器（Deployment、RC或ReplicaSet）发起scale操作，调整Pod的副本数量，完成扩缩容操作。
答案：
通过创建Service，可以为一组具有相同功能的容器应用提供一个统一的入口地址，并且将请求负载分发到后端的各个容器应用上。其主要类型有：
- ClusterIP：虚拟的服务IP地址，该地址用于Kubernetes集群内部的Pod访问，在Node上kube-proxy通过设置的iptables规则进行转发；
- NodePort：使用宿主机的端口，使能够访问各Node的外部客户端通过Node的IP地址和端口号就能访问服务；
- LoadBalancer：使用外接负载均衡器完成到服务的负载分发，需要在spec.status.loadBalancer字段指定外部负载均衡器的IP地址，通常用于公有云。
答案：
1、RoundRobin：默认为轮询模式，即轮询将请求转发到后端的各个Pod上。
2、SessionAffinity：基于客户端IP地址进行会话保持的模式，即第1次将某个客户端发起的请求转发到后端的某个Pod上，之后从相同的客户端发起的请求都将被转发到后端相同的Pod上。
答案：
对于Kubernetes，集群外的客户端默认情况，无法通过Pod的IP地址或者Service的虚拟IP地址:虚拟端口进行访问。通常可以通过以下方式进行访问Kubernetes集群内的服务：
- 映射Pod到物理机：将Pod端口号映射到宿主机，即在Pod中采用hostPort方式，以使客户端应用能够通过物理机访问容器应用。
- 映射Service到物理机：将Service端口号映射到宿主机，即在Service中采用nodePort方式，以使客户端应用能够通过物理机访问容器应用。
- 映射Sercie到LoadBalancer：通过设置LoadBalancer映射到云服务商提供的LoadBalancer地址。这种用法仅用于在公有云服务提供商的云平台上设置Service的场景。
答案：
Kubernetes的Ingress资源对象，用于将不同URL的访问请求转发到后端不同的Service，以实现HTTP层的业务路由机制。
Kubernetes使用了Ingress策略和Ingress Controller，两者结合并实现了一个完整的Ingress负载均衡器。使用Ingress进行负载分发时，Ingress Controller基于Ingress规则将客户端请求直接转发到Service对应的后端Endpoint（Pod）上，从而跳过kube-proxy的转发功能，kube-proxy不再起作用，全过程为：ingress controller + ingress 规则 ----> services。
同时当Ingress Controller提供的是对外服务，则实际上实现的是边缘路由器的功能。
答案：
K8s的镜像下载策略有三种：Always、Never、IFNotPresent。
1、Always：镜像标签为latest时，总是从指定的仓库中获取镜像。
2、Never：禁止从仓库中下载镜像，也就是说只能使用本地镜像。
3、IfNotPresent：仅当本地没有对应镜像时，才从目标仓库中下载。默认的镜像下载策略是：当镜像标签是latest时，默认策略是Always；当镜像标签是自定义时（也就是标签不是latest），那么默认策略是IfNotPresent。
答案：
负载均衡器是暴露服务的最常见和标准方式之一。
根据工作环境使用两种类型的负载均衡器，即内部负载均衡器或外部负载均衡器。内部负载均衡器自动平衡负载并使用所需配置分配容器，而外部负载均衡器将流量从外部负载引导至后端容器。
答案：
Kubernetes API Server作为集群的核心，负责集群各功能模块之间的通信。集群内的各个功能模块通过API Server将信息存入etcd，当需要获取和操作这些数据时，则通过API Server提供的REST接口（用GET、LIST或WATCH方法）来实现，从而实现各模块之间的信息交互。
如kubelet进程与API Server的交互：每个Node上的kubelet每隔一个时间周期，就会调用一次API Server的REST接口报告自身状态，API Server在接收到这些信息后，会将节点状态信息更新到etcd中。
如kube-controller-manager进程与API Server的交互：kube-controller-manager中的Node Controller模块通过API Server提供的Watch接口实时监控Node的信息，并做相应处理。
如kube-scheduler进程与API Server的交互：Scheduler通过API Server的Watch接口监听到新建Pod副本的信息后，会检索所有符合该Pod要求的Node列表，开始执行Pod调度逻辑，在调度成功后将Pod绑定到目标节点上。
答案：
Kubernetes Scheduler是负责Pod调度的重要功能模块，Kubernetes Scheduler在整个系统中承担了“承上启下”的重要功能，“承上”是指它负责接收Controller Manager创建的新Pod，为其调度至目标Node；“启下”是指调度完成后，目标Node上的kubelet服务进程接管后继工作，负责Pod接下来生命周期。
Kubernetes Scheduler的作用是将待调度的Pod（API新创建的Pod、Controller Manager为补足副本而创建的Pod等）按照特定的调度算法和调度策略绑定（Binding）到集群中某个合适的Node上，并将绑定信息写入etcd中。
在整个调度过程中涉及三个对象，分别是待调度Pod列表、可用Node列表，以及调度算法和策略。
Kubernetes Scheduler通过调度算法调度为待调度Pod列表中的每个Pod从Node列表中选择一个最适合的Node来实现Pod的调度。随后，目标节点上的kubelet通过API Server监听到Kubernetes Scheduler产生的Pod绑定事件，然后获取对应的Pod清单，下载Image镜像并启动容器。
答案：
Kubernetes Scheduler根据如下两种调度算法将 Pod 绑定到最合适的工作节点：
- 预选（Predicates）：输入是所有节点，输出是满足预选条件的节点。kube-scheduler根据预选策略过滤掉不满足策略的Nodes。如果某节点的资源不足或者不满足预选策略的条件则无法通过预选。如“Node的label必须与Pod的Selector一致”。
- 优选（Priorities）：输入是预选阶段筛选出的节点，优选会根据优先策略为通过预选的Nodes进行打分排名，选择得分最高的Node。例如，资源越富裕、负载越小的Node可能具有越高的排名。
答案：
在Kubernetes集群中，在每个Node（又称Worker）上都会启动一个kubelet服务进程。该进程用于处理Master下发到本节点的任务，管理Pod及Pod中的容器。每个kubelet进程都会在API Server上注册节点自身的信息，定期向Master汇报节点资源的使用情况，并通过cAdvisor监控容器和节点资源。
答案：
Kubernetes通过一系列机制来实现集群的安全控制，主要有如下不同的维度：
- 基础设施方面：保证容器与其所在宿主机的隔离；
- 权限方面：
- 最小权限原则：合理限制所有组件的权限，确保组件只执行它被授权的行为，通过限制单个组件的能力来限制它的权限范围。
- 用户权限：划分普通用户和管理员的角色。
- 集群方面：
- API Server的认证授权：Kubernetes集群中所有资源的访问和变更都是通过Kubernetes API Server来实现的，因此需要建议采用更安全的HTTPS或Token来识别和认证客户端身份（Authentication），以及随后访问权限的授权（Authorization）环节。
- API Server的授权管理：通过授权策略来决定一个API调用是否合法。对合法用户进行授权并且随后在用户访问时进行鉴权，建议采用更安全的RBAC方式来提升集群安全授权。
- 敏感数据引入Secret机制：对于集群敏感数据建议使用Secret方式进行保护。
- AdmissionControl（准入机制）：对kubernetes api的请求过程中，顺序为：先经过认证 & 授权，然后执行准入操作，最后对目标对象进行操作。
答案：
Kubernetes通过数据持久化来保存重要数据，常见的方式有：
- EmptyDir（空目录）：没有指定要挂载宿主机上的某个目录，直接由Pod内保部映射到宿主机上。类似于docker中的manager volume。
- 场景：
- 只需要临时将数据保存在磁盘上，比如在合并/排序算法中；
- 作为两个容器的共享存储。
- 特性：
- 同个pod里面的不同容器，共享同一个持久化目录，当pod节点删除时，volume的数据也会被删除。
- emptyDir的数据持久化的生命周期和使用的pod一致，一般是作为临时存储使用。
- Hostpath：将宿主机上已存在的目录或文件挂载到容器内部。类似于docker中的bind mount挂载方式。
- 特性：增加了pod与节点之间的耦合。
PersistentVolume（简称PV）：如基于NFS服务的PV，也可以基于GFS的PV。它的作用是统一数据持久化目录，方便管理。
答案：
PV是对底层网络共享存储的抽象，将共享存储定义为一种“资源”。
PVC则是用户对存储资源的一个“申请”。
答案：
某个PV在生命周期中可能处于以下4个阶段（Phaes）之一。
- Available：可用状态，还未与某个PVC绑定。
- Bound：已与某个PVC绑定。
- Released：绑定的PVC已经删除，资源已释放，但没有被集群回收。
- Failed：自动资源回收失败。
答案：
通常需要对Worker节点进行扩容，从而将应用系统进行水平扩展。主要过程如下：
1、在该Node上安装Docker、kubelet和kube-proxy服务；
2、然后配置kubelet和kubeproxy的启动参数，将Master URL指定为当前Kubernetes集群Master的地址，最后启动这些服务；
3、通过kubelet默认的自动注册机制，新的Worker将会自动加入现有的Kubernetes集群中；
4、Kubernetes Master在接受了新Worker的注册之后，会自动将其纳入当前集群的调度范围。
答案：
Kubernetes集群里的节点提供的资源主要是计算资源，计算资源是可计量的能被申请、分配和使用的基础资源。当前Kubernetes集群中的计算资源主要包括CPU、GPU及Memory。CPU与Memory是被Pod使用的，因此在配置Pod时可以通过参数CPU Request及Memory Request为其中的每个容器指定所需使用的CPU与Memory量，Kubernetes会根据Request的值去查找有足够资源的Node来调度此Pod。
通常，一个程序所使用的CPU与Memory是一个动态的量，确切地说，是一个范围，跟它的负载密切相关：负载增加时，CPU和Memory的使用量也会增加。
答案：
当一个Pod创建成功时，Kubernetes调度器（Scheduler）会为该Pod选择一个节点来执行。对于每种计算资源（CPU和Memory）而言，每个节点都有一个能用于运行Pod的最大容量值。调度器在调度时，首先要确保调度后该节点上所有Pod的CPU和内存的Requests总和，不超过该节点能提供给Pod使用的CPU和Memory的最大容量值。
答案：
在Kubernetes从1.10版本后采用Metrics Server作为默认的性能数据采集和监控，主要用于提供核心指标（Core Metrics），包括Node、Pod的CPU和内存使用指标。
对其他自定义指标（Custom Metrics）的监控则由Prometheus等组件来完成。
答案：
在Kubernetes集群环境中，通常一个完整的应用或服务涉及组件过多，建议对日志系统进行集中化管理，通常采用EFK实现。
EFK是 Elasticsearch、Fluentd 和 Kibana 的组合，其各组件功能如下：
- Elasticsearch：是一个搜索引擎，负责存储日志并提供查询接口；
- Fluentd：负责从 Kubernetes 搜集日志，每个node节点上面的fluentd监控并收集该节点上面的系统日志，并将处理过后的日志信息发送给Elasticsearch；
- Kibana：提供了一个 Web GUI，用户可以浏览和搜索存储在 Elasticsearch 中的日志。
通过在每台node上部署一个以DaemonSet方式运行的fluentd来收集每台node上的日志。Fluentd将docker日志目录/var/lib/docker/containers和/var/log目录挂载到Pod中，然后Pod会在node节点的/var/log/pods目录中创建新的目录，可以区别不同的容器日志输出，该目录下有一个日志文件链接到/var/lib/docker/contianers目录下的容器日志输出。
答案：
由于Kubernetes节点运行大量Pod，因此在进行关机维护之前，建议先使用kubectl drain将该节点的Pod进行驱逐，然后进行关机维护。
答案：
Helm 是 Kubernetes 的软件包管理工具。类似 Ubuntu 中使用的apt、Centos中使用的yum 或者Python中的 pip 一样。
Helm能够将一组K8S资源打包统一管理, 是查找、共享和使用为Kubernetes构建的软件的最佳方式。
Helm中通常每个包称为一个Chart，一个Chart是一个目录（一般情况下会将目录进行打包压缩，形成name-version.tgz格式的单一文件，方便传输和存储）。
Helm优势：
在 Kubernetes中部署一个可以使用的应用，需要涉及到很多的 Kubernetes 资源的共同协作。使用helm则具有如下优势：
- 统一管理、配置和更新这些分散的 k8s 的应用资源文件；
- 分发和复用一套应用模板；
- 将应用的一系列资源当做一个软件包管理。
- 对于应用发布者而言，可以通过 Helm 打包应用、管理应用依赖关系、管理应用版本并发布应用到软件仓库。对于使用者而言，使用 Helm 后不用需要编写复杂的应用部署文件，可以以简单的方式在 Kubernetes 上查找、安装、升级、回滚、卸载应用程序。