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過去幾年，以 docker、kubernetes 為代表的容器技術(shù)已發(fā)展為一項通用技術(shù)，BAT、滴滴、京東、頭條等大廠，都爭相把容器和 k8s 項目作為技術(shù)重心，試圖“放長線釣大魚”。

就說阿里吧，目前基本所有業(yè)務(wù)都跑在云上，其中有一半已遷移到自己定制 kubernetes 集群上。據(jù)說，今年計劃完成 100% 基于 k8s 集群的業(yè)務(wù)部署。而服務(wù)網(wǎng)格這塊兒，在阿里的一些部門（比如螞蟻金服），已經(jīng)有線上業(yè)務(wù)在用了。

這充分說明了容器在當(dāng)今軟件研發(fā)領(lǐng)域的地位。所以，掌握容器技術(shù)自然成為很多公司在招聘時的重要選項。

但是，容器技術(shù)本身偏向運維，namespace 資源隔離、cgroups 資源限制等概念，對開發(fā)者來說，理解起來比較困難。這幾年，在跟朋友探討 k8s 落地時，也有一些問題被反反復(fù)復(fù)地提及，比如：

為什么容器里只能跑“一個進(jìn)程”？
原先一直用的某個 JVM 參數(shù)，在容器里就不好使了？
為什么 kubernetes 不能固定 IP 地址？容器網(wǎng)絡(luò)連不通，該如何 debug？
k8s 中 statefulSet 和 operator 到底什么區(qū)別？pv 和 pvc 又該怎么用？

這些問題的答案和原理并不復(fù)雜。但對初學(xué)者來說，很難用一兩句話就解釋清楚。因為容器技術(shù)涉及操作系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)、存儲、調(diào)度、分布式原理等等方方面面的知識，是個名副其實的全棧技術(shù)。

而其技術(shù)體系里那些“牽一發(fā)而動全身”的主線，比如 Linux 進(jìn)程模型對容器本身的重要意義，“控制器”模式對整個 k8s 項目提綱挈領(lǐng)的作用等等，并不會詳細(xì)展現(xiàn)在 docker 或 kubernetes 官方文檔中，但偏偏就是它們，才是掌握容器技術(shù)體系的精髓所在。

在這里分享我資料庫里面的一份文檔，該文檔將K8S分為理論和實踐兩個部分進(jìn)行講解，雙管齊下，事半功倍，讓我們來看看文檔內(nèi)容

理論模塊

理解集群控制器

基本上來說，K8S集群的控制器，其實扮演著集群大腦的角色。有了控制器，K8S集群才有機(jī)會擺脫機(jī)械和被動，變成一個自動、智能、有大用的系統(tǒng)。

控制器原理
統(tǒng)一入口
控制器
控制器管理器
SharedInformer
ListWatcher
服務(wù)控制器
路由控制器

集群網(wǎng)絡(luò)詳解

我們主要通過網(wǎng)絡(luò)搭建和通信兩個角度去分析K8S集群網(wǎng)絡(luò)。其中網(wǎng)絡(luò)搭建包括初始階段，集群階段，節(jié)點階段以及Pod階段，這么分類有助于我們理解這些復(fù)雜的配置。而理解了各個配置，集群通信原理就比較容易理解了。

集群網(wǎng)絡(luò)搭建
通信

集群伸縮原理

總體上來說，K8S集群節(jié)點的增加與減少，主要涉及四個組件，分別是Cluster Autoscaler，ESS，管控以及節(jié)點本身(準(zhǔn)備或清理)。根據(jù)場景不同，我們需要排查不同的組件。其中Cluster Autoscaler是一個普通的Pod，其日志的獲取和其他Pod無異；ESS彈性伸縮有其專門的控制臺，我們可以在控制臺排查其伸縮配置、伸縮規(guī)則等相關(guān)子實例日志和狀態(tài)；而管控的日志，可以通過查看日志功能來查看；最后，對于節(jié)點的準(zhǔn)備與清理，其實就是排查對應(yīng)的腳本的執(zhí)行過程。