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云原生：Java，C等开发的应用叫原生应用，部署上云。原生应用上云的整个过程，以及云上的一系列解决方案。
部署云计算资源有三种不同的方法：公共云、私有云和混合云。采用的部署方法取决于业务需求。
扩展：VPC
解决的问题
应用构建
应用分享
应用运行
.......
资源隔离
cpu、memory资源隔离与限制
访问设备隔离与限制
网络隔离与限制
用户、用户组隔离限制
......
架构
Docker_Host：
Docker Daemon：
Client：
Registry：
Images：
Containers：
交互逻辑
装好Docker，然后去 软件市场 寻找镜像，下载并运行，查看容器状态日志等排错。
实战图
去Docker hub，找到镜像。
代码地址：https://gitee.com/zwtgit/dockerdemo
准备工作
附带：Docker安装Redis，部署视频，https://www.bilibili.com/video/BV13Q4y1C7hS?p=20
去Docker hub，找到镜像，里面有详细的文档。
启动，https://hub.docker.com/_/redis
docker run --helpdocker run [OPTIONS] IMAGE [COMMAND] [ARG...]#redis使用自定义配置文件启动docker run -v /data/redis/redis.conf:/etc/redis/redis.conf \-v /data/redis/data:/data \-d --name myredis \-p 6379:6379 \redis:latest redis-server /etc/redis/redis.conf编写Dockerfile将自己的应用打包镜像。
以前
Java为例
SpringBoot打包成可执行jar
把jar包上传给服务
服务器运行java -jar
在插件中打包后可以看到jar或者war相应的包以及位置，可以在本地使用java -jar命令测试。
现在
所有机器都安装Docker，任何应用都是镜像，所有机器都可以运行。
我这里打的war包。
FROM openjdk:8-jdk-slimLABEL maintainer=leifengyangCOPY target/*.war /app.warENTRYPOINT ["java","-jar","/app.war"]docker构建，最后一个点表示工作在当前目录。
docker build -t java-demo:v1.0 .docker run -d -p 8080:8080 --name mydockerfiletest-app java-demo:v1.0 # 登录docker hubdocker login#给旧镜像起名docker tag java-demo:v1.0 leifengyang/java-demo:v1.0# 推送到docker hubdocker push leifengyang/java-demo:v1.0# 别的机器docker pull leifengyang/java-demo:v1.0# 别的机器运行docker run -d -p 8080:8080 --name myjava-app java-demo:v1.0 why: 我们急需一个大规模容器编排系统
kubernetes具有以下特性：
服务发现和负载均衡
Kubernetes 可以使用 DNS 名称或自己的 IP 地址公开容器，如果进入容器的流量很大， Kubernetes 可以负载均衡并分配网络流量，从而使部署稳定。
存储编排
Kubernetes 允许你自动挂载你选择的存储系统，例如本地存储、公共云提供商等。
自动部署和回滚
你可以使用 Kubernetes 描述已部署容器的所需状态，它可以以受控的速率将实际状态 更改为期望状态。例如，你可以自动化 Kubernetes 来为你的部署创建新容器， 删除现有容器并将它们的所有资源用于新容器。
自动完成装箱计算
Kubernetes 允许你指定每个容器所需 CPU 和内存（RAM）。 当容器指定了资源请求时，Kubernetes 可以做出更好的决策来管理容器的资源。
自我修复
Kubernetes 重新启动失败的容器、替换容器、杀死不响应用户定义的 运行状况检查的容器，并且在准备好服务之前不将其通告给客户端。
密钥与配置管理
Kubernetes 允许你存储和管理敏感信息，例如密码、OAuth 令牌和 ssh 密钥。 你可以在不重建容器镜像的情况下部署和更新密钥和应用程序配置，也无需在堆栈配置中暴露密钥。
Kubernetes 为你提供了一个可弹性运行分布式系统的框架。 Kubernetes 会满足你的扩展要求、故障转移、部署模式等。 例如，Kubernetes 可以轻松管理系统的 Canary 部署。
工作方式
Kubernetes Cluster = N Master Node + N Worker Node：N主节点+N工作节点； N>=1
控制平面的组件对集群做出全局决策(比如调度)，以及检测和响应集群事件（例如，当不满足部署的 replicas 字段时，启动新的 pod）。
控制平面组件可以在集群中的任何节点上运行。 然而，为了简单起见，设置脚本通常会在同一个计算机上启动所有控制平面组件， 并且不会在此计算机上运行用户容器。 请参阅使用 kubeadm 构建高可用性集群 中关于多 VM 控制平面设置的示例。
API 服务器是 Kubernetes 控制面的组件， 该组件公开了 Kubernetes API。 API 服务器是 Kubernetes 控制面的前端。
Kubernetes API 服务器的主要实现是 kube-apiserver。 kube-apiserver 设计上考虑了水平伸缩，也就是说，它可通过部署多个实例进行伸缩。 你可以运行 kube-apiserver 的多个实例，并在这些实例之间平衡流量。
etcd 是兼具一致性和高可用性的键值数据库，可以作为保存 Kubernetes 所有集群数据的后台数据库。
您的 Kubernetes 集群的 etcd 数据库通常需要有个备份计划。
要了解 etcd 更深层次的信息，请参考 etcd 文档。
控制平面组件，负责监视新创建的、未指定运行节点（node）的 Pods，选择节点让 Pod 在上面运行。
调度决策考虑的因素包括单个 Pod 和 Pod 集合的资源需求、硬件/软件/策略约束、亲和性和反亲和性规范、数据位置、工作负载间的干扰和最后时限。
在主节点上运行 控制器 的组件。
从逻辑上讲，每个控制器都是一个单独的进程， 但是为了降低复杂性，它们都被编译到同一个可执行文件，并在一个进程中运行。
这些控制器包括:
节点控制器（Node Controller）: 负责在节点出现故障时进行通知和响应
任务控制器（Job controller）: 监测代表一次性任务的 Job 对象，然后创建 Pods 来运行这些任务直至完成
端点控制器（Endpoints Controller）: 填充端点(Endpoints)对象(即加入 Service 与 Pod)
服务帐户和令牌控制器（Service Account & Token Controllers）: 为新的命名空间创建默认帐户和 API 访问令牌
云控制器管理器是指嵌入特定云的控制逻辑的 控制平面组件。 云控制器管理器允许您链接集群到云提供商的应用编程接口中， 并把和该云平台交互的组件与只和您的集群交互的组件分离开。
cloud-controller-manager 仅运行特定于云平台的控制回路。 如果你在自己的环境中运行 Kubernetes，或者在本地计算机中运行学习环境， 所部署的环境中不需要云控制器管理器。
与 kube-controller-manager 类似，cloud-controller-manager 将若干逻辑上独立的 控制回路组合到同一个可执行文件中，供你以同一进程的方式运行。 你可以对其执行水平扩容（运行不止一个副本）以提升性能或者增强容错能力。
下面的控制器都包含对云平台驱动的依赖：
节点控制器（Node Controller）: 用于在节点终止响应后检查云提供商以确定节点是否已被删除
路由控制器（Route Controller）: 用于在底层云基础架构中设置路由
服务控制器（Service Controller）: 用于创建、更新和删除云提供商负载均衡器
节点组件在每个节点上运行，维护运行的 Pod 并提供 Kubernetes 运行环境。
一个在集群中每个节点（node）上运行的代理。 它保证容器（containers）都运行在 Pod 中。
kubelet 接收一组通过各类机制提供给它的 PodSpecs，确保这些 PodSpecs 中描述的容器处于运行状态且健康。 kubelet 不会管理不是由 Kubernetes 创建的容器。
kube-proxy 是集群中每个节点上运行的网络代理， 实现 Kubernetes 服务（Service） 概念的一部分。
kube-proxy 维护节点上的网络规则。这些网络规则允许从集群内部或外部的网络会话与 Pod 进行网络通信。
如果操作系统提供了数据包过滤层并可用的话，kube-proxy 会通过它来实现网络规则。否则， kube-proxy 仅转发流量本身。
