k8经典怎么看: 结合实践案例的解读方法

Kubernetes 经典架构解读：结合实践案例的视角

Kubernetes（K8s）作为容器编排平台，其经典架构蕴含着丰富的运维理念和实践经验。理解K8s经典架构，需要从组件交互、工作流、以及实际案例中去探寻其背后的逻辑和最佳实践。

核心组件与交互

K8s 的核心组件包括：

节点（Node）： 运行容器的物理或虚拟机，是K8s的基础设施。节点上运行kubelet，负责容器的生命周期管理。

控制平面（Control Plane）： 负责调度、资源管理、状态维护等。主要组件包括apiserver、scheduler、controller-manager。Apiserver 充当入口，提供API接口；Scheduler 负责将Pod 调度到合适的节点；Controller-manager 负责维护集群状态，例如ReplicaSet、Deployment 等。

Pod： K8s 的基本运行单元，由一个或多个容器组成。Pod 之间可以共享网络和存储资源。

服务（Service）： 为Pod 提供稳定的访问入口，隐藏了Pod 的具体位置，允许外部访问应用。

ReplicaSet 和 Deployment： 确保应用实例数量，并自动进行滚动更新。ReplicaSet 负责维持指定数量的 Pod；Deployment 则提供更高级的应用部署和更新机制。

这些组件协同工作，实现容器化应用的自动化部署、扩展和管理。

工作流及案例分析

以一个电商应用为例，假设该应用需要部署在K8s集群上。

部署应用： 通过Deployment 定义应用的期望状态，包括Pod 数量、镜像、资源请求等。Deployment 会自动创建和管理 Pod，并根据需求进行扩缩容。

网络访问： 通过Service 定义应用的对外访问，Service 将暴露一个稳定的外部IP地址，隐藏了Pod 的具体位置。客户端可以通过Service 的IP 和端口访问应用。

存储管理： 如果应用需要持久化存储，可以使用PersistentVolume 和 PersistentVolumeClaim 来管理存储。

监控和日志： 可以使用 Prometheus 和 Grafana 监控 K8s 集群和应用的资源使用情况；使用 Fluentd 或 Elasticsearch 等工具收集和处理应用日志，以便进行故障排查。

这个例子中，Deployment 确保应用始终保持在期望状态，Service 提供稳定的访问入口，而 PersistentVolume 和 PersistentVolumeClaim 则确保了数据持久性。

最佳实践和注意事项

在实践中，需要关注资源限制、网络配置、安全策略等方面。例如，为每个 Pod 设置合理的 CPU 和内存限制，避免资源冲突；配置合适的网络策略，防止未授权访问；使用 RBAC（基于角色的访问控制）来限制用户的访问权限。

总结

理解K8s经典架构，需要结合组件交互、工作流和实际案例进行分析。通过案例学习，可以更深入地理解K8s 的部署、扩展、维护和最佳实践，更好地应用于实际生产环境。

(虚拟案例补充：) 在上述电商应用中，如果某个节点出现故障，Controller-manager 会检测到并重新调度 Pod 到其他健康的节点，确保应用的高可用性。同时，Deployment 会自动创建新的 Pod 来弥补故障带来的损失，保证服务稳定运行。