主要介绍 Kubernetes 的主要特性和一些经验。先从整体上看一下Kubernetes的一些理念和基本架构， 然后从网络、 资源管理、存储、服务发现、负载均衡、高可用、rolling upgrade、安全、监控等方面向大家简单介绍Kubernetes的这些主要特性。
我们先从整体上看一下Kubernetes的一些理念和基本架构， 然后从网络、 资源管理、存储、服务发现、负载均衡、高可用、rolling upgrade、安全、监控等方面向大家简单介绍Kubernetes的这些主要特性。
当然也会包括一些需要注意的问题。主要目的是帮助大家快速理解 Kubernetes的主要功能，今后在研究和使用这个具的时候有所参考和帮助。
1.Kubernetes的一些理念：
用户不需要关心需要多少台机器，只需要关心软件（服务）运行所需的环境。以服务为中心，你需要关心的是api，如何把大服务拆分成小服务，如何使用api去整合它们。 保证系统总是按照用户指定的状态去运行。 不仅仅提给你供容器服务，同样提供一种软件系统升级的方式；在保持HA的前提下去升级系统是很多用户最想要的功能，也是最难实现的。 那些需要担心和不需要担心的事情。
更好的支持微服务理念，划分、细分服务之间的边界，比如lablel、pod等概念的引入。
对于Kubernetes的架构，可以参考官方文档。
大致由一些主要组件构成，包括Master节点上的kube-apiserver、kube-scheduler、kube-controller-manager、控制组件kubectl、状态存储etcd、Slave节点上的kubelet、kube-proxy，以及底层的网络支持（可以用Flannel、OpenVSwitch、Weave等）。
看上去也是微服务的架构设计，不过目前还不能很好支持单个服务的横向伸缩，但这个会在 Kubernetes 的未来版本中解决。
2.Kubernetes的主要特性
会从网络、服务发现、负载均衡、资源管理、高可用、存储、安全、监控等方面向大家简单介绍Kubernetes的这些主要特性 -> 由于时间有限，只能简单一些了。
另外，对于服务发现、高可用和监控的一些更详细的介绍，感兴趣的朋友可以通过该文了解。
1）网络
Kubernetes的网络方式主要解决以下几个问题：
a. 紧耦合的容器之间通信，通过 Pod 和 localhost 访问解决。
b. Pod之间通信，建立通信子网，比如隧道、路由，Flannel、Open vSwitch、Weave。
c. Pod和Service，以及外部系统和Service的通信，引入Service解决。
Kubernetes的网络会给每个Pod分配一个IP地址，不需要在Pod之间建立链接，也基本不需要去处理容器和主机之间的端口映射。
注意：Pod重建后，IP会被重新分配，所以内网通信不要依赖Pod IP；通过Service环境变量或者DNS解决。
2） 服务发现及负载均衡
kube-proxy和DNS， 在v1之前，Service含有字段portalip 和publicIPs， 分别指定了服务的虚拟ip和服务的出口机ip，publicIPs可任意指定成集群中任意包含kube-proxy的节点，可多个。portalIp 通过NAT的方式跳转到container的内网地址。在v1版本中，publicIPS被约定废除，标记为deprecatedPublicIPs，仅用作向后兼容，portalIp也改为ClusterIp, 而在service port 定义列表里，增加了nodePort项，即对应node上映射的服务端口。
DNS服务以addon的方式，需要安装skydns和kube2dns。kube2dns会通过读取Kubernetes API获取服务的clusterIP和port信息，同时以watch的方式检查service的变动，及时收集变动信息，并将对于的ip信息提交给etcd存档，而skydns通过etcd内的DNS记录信息，开启53端口对外提供服务。大概的DNS的域名记录是servicename.namespace.tenx.domain, “tenx.domain”是提前设置的主域名。
注意：kube-proxy 在集群规模较大以后，可能会有访问的性能问题，可以考虑用其他方式替换，比如HAProxy，直接导流到Service 的endpints 或者 Pods上。Kubernetes官方也在修复这个问题。
3）资源管理
有3 个层次的资源限制方式，分别在Container、Pod、Namespace 层次。Container层次主要利用容器本身的支持，比如Docker 对CPU、内存、磁盘、网络等的支持；Pod方面可以限制系统内创建Pod的资源范围，比如最大或者最小的CPU、memory需求；Namespace层次就是对用户级别的资源限额了，包括CPU、内存，还可以限定Pod、rc、service的数量。
资源管理模型 －》 简单、通用、准确，并可扩展
目前的资源分配计算也相对简单，没有什么资源抢占之类的强大功能，通过每个节点上的资源总量、以及已经使用的各种资源加权和，来计算某个Pod优先非配到哪些节点，还没有加入对节点实际可用资源的评估，需要自己的scheduler plugin来支持。其实kubelet已经可以拿到节点的资源，只要进行收集计算即可，相信Kubernetes的后续版本会有支持。
4）高可用
主要是指Master节点的 HA方式 官方推荐 利用etcd实现master 选举，从多个Master中得到一个kube-apiserver 保证至少有一个master可用，实现high availability。对外以loadbalancer的方式提供入口。这种方式可以用作ha，但仍未成熟，据了解，未来会更新升级ha的功能。
一张图帮助大家理解：
也就是在etcd集群背景下，存在多个kube-apiserver，并用pod-master保证仅是主master可用。同时kube-sheduller和kube-controller-manager也存在多个，而且伴随着kube-apiserver 同一时间只能有一套运行。
5） rolling upgrade
RC 在开始的设计就是让rolling upgrade变的更容易，通过一个一个替换Pod来更新service，实现服务中断时间的最小化。基本思路是创建一个复本为1的新的rc，并逐步减少老的rc的复本、增加新的rc的复本，在老的rc数量为0时将其删除。
通过kubectl提供，可以指定更新的镜像、替换pod的时间间隔，也可以rollback 当前正在执行的upgrade操作。
同样， Kuberntes也支持多版本同时部署，并通过lable来进行区分，在service不变的情况下，调整支撑服务的Pod，测试、监控新Pod的工作情况。
6）存储
大家都知道容器本身一般不会对数据进行持久化处理，在Kubernetes中，容器异常退出，kubelet也只是简单的基于原有镜像重启一个新的容器。另外，假如我们在同一个Pod中运行多个容器，经常会需要在这些容器之间进行共享一些数据。Kuberenetes 的 Volume就是主要来解决上面两个基础问题的。
Docker 也有Volume的概念，但是相对简单，而且目前的支持很有限，Kubernetes对Volume则有着清晰定义和广泛的支持。其中最核心的理念：Volume只是一个目录，并可以被在同一个Pod中的所有容器访问。而这个目录会是什么样，后端用什么介质和里面的内容则由使用的特定Volume类型决定。
创建一个带Volume的Pod：
spec.volumes 指定这个Pod需要的volume信息 spec.containers.volumeMounts 指定哪些container需要用到这个Volume Kubernetes对Volume的支持非常广泛，有很多贡献者为其添加不同的存储支持，也反映出Kubernetes社区的活跃程度。
emptyDir 随Pod删除，适用于临时存储、灾难恢复、共享运行时数据，支持 RAM-backed filesystemhostPath 类似于Docker的本地Volume 用于访问一些本地资源（比如本地Docker）。 gcePersistentDisk GCE disk – 只有在 Google Cloud Engine 平台上可用。 awsElasticBlockStore 类似于GCE disk 节点必须是 AWS EC2的实例 nfs – 支持网络文件系统。 rbd – Rados Block Device – Ceph secret 用来通过Kubernetes API 向Pod 传递敏感信息，使用 tmpfs （a RAM-backed filesystem） persistentVolumeClaim – 从抽象的PV中申请资源，而无需关心存储的提供方 glusterfs iscsi gitRepo根据自己的需求选择合适的存储类型，反正支持的够多，总用一款适合的 
7）安全
一些主要原则：
基础设施模块应该通过API server交换数据、修改系统状态，而且只有API server可以访问后端存储（etcd）。 把用户分为不同的角色：Developers/Project Admins/Administrators。 允许Developers定义secrets 对象，并在pod启动时关联到相关容器。以secret 为例，假如kubelet要去pull 私有镜像，那么Kubernetes支持以下方式：
通过docker login 生成 .dockercfg 文件，进行全局授权。 通过在每个namespace上创建用户的secret对象，在创建Pod时指定 imagePullSecrets 属性（也可以统一设置在serviceAcouunt 上），进行授权。认证 （Authentication）
API server 支持证书、token、和基本信息三种认证方式。
授权 （Authorization）
通过apiserver的安全端口，authorization会应用到所有http的请求上
AlwaysDeny、AlwaysAllow、ABAC三种模式，其他需求可以自己实现Authorizer接口。
8）监控
比较老的版本Kubernetes需要外接cadvisor主要功能是将node主机的container metrics抓取出来。在较新的版本里，cadvior功能被集成到了kubelet组件中，kubelet在与docker交互的同时，对外提供监控服务。
Kubernetes集群范围内的监控主要由kubelet、heapster和storage backend（如influxdb）构建。Heapster可以在集群范围获取metrics和事件数据。它可以以pod的方式运行在k8s平台里，也可以单独运行以standalone的方式。
注意： heapster目前未到1.0版本，对于小规模的集群监控比较方便。但对于较大规模的集群，heapster目前的cache方式会吃掉大量内存。因为要定时获取整个集群的容器信息，信息在内存的临时存储成为问题，再加上heaspter要支持api获取临时metrics，假如将heapster以pod方式运行，很容易出现OOM。所以目前建议关掉cache并以standalone的方式独立出k8s平台。
Q&A
问：kubelet本身也跑在pod里吗？
答：可以跑在容器里，也可以跑在host上，可以尝试hyperkube的集成工具。
问：roollback的具体机制是？
答：感觉应该通过lablel，再一个个替换已经升级的pod，不过还没仔细研究过。
问：Mesos和Kubernetes到底有什么区别？感觉有很多重合的地方。
答：Mesos和Kubernetes侧重点不同，确实有一些重合的地方；mesos更擅长资源管理，支持上层framework，k8s原生为容器设计，更关注app相关的一些问题。
问：“比如用HAProxy，直接导流到service的endpoints或者Pods 上”，haproxy如何导流到Pod上，podIP不是不固定的吗？
答：可以通过watch etcd或者api server的方式，监听变化来更新haproxy；kubeproxy改用haproxy，只是external loadbalancer的方式；假如要替换，需要重新开发。
问：有没有可以推荐的分布式Volume方案？你们使用起来性能如何？
答：分布式volume，可以尝试rbd，性能的话就需要自己多多测试，不断调优了；有用户提到在使用moosefs做存储，对glusterfs的支持也很多。
问：k8s的插件规范吗？还是直接硬改？
答：有些还是比较规范的，可以plugin方式；有些还需要后续版本的调整，否则要动源码了。
问： k8s 如何监听docker 的事件，比如：在意外退出前，想抛出一些额外的事件，通知lb如何做？
答：不确定这个是监听docker的哪些事件，再pod，rc层面可以进行watch。
问： k8s如何设置各个pod的依赖和启动顺序？
答：目前没看到很好的控制Pod的依赖和启动顺序的机制 可以在应用层面避免这些依赖和顺序问题。
问：问一下k8s 集群内部容器间网络这块的解决方案有哪些，类似flannel这类方案的性能问题有什么好的解决方案？
答：目前flannel有其他的替代方案，但flannel部署比较方便，贴近Kubernetes的整体工作模式；性能上，假如做联机内网，总会有损耗，这个需要取舍了；有用户反映，华为的测试结果说ovs比flannel好，但是自己没有实际测试过；flannel的性能可以看coreos官网的blog，上面有测试报告。
问：先用容器做轻量级虚拟机，容器间可以通过hsotname访问，不知如何动手？
答：k8上的内网DNS（kube2dns + skydns） 应该可以满足需求，可以尝试一下。
问：有没有好的监控工具？
答：可以参考DockOne上的另外一篇文章。