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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”。
ReadineeProbe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。
Calico是一个基于BGP的纯三层的网络方案，与OpenStack、Kubernetes、AWS、GCE等云平台都能够良好地集成。
Calico在每个计算节点都利用Linux Kernel实现了一个高效的vRouter来负责数据转发。每个vRouter都通过BGP协议把在本节点上运行的容器的路由信息向整个Calico网络广播，并自动设置到达其他节点的路由转发规则。
Calico保证所有容器之间的数据流量都是通过IP路由的方式完成互联互通的。Calico节点组网时可以直接利用数据中心的网络结构（L2或者L3），不需要额外的NAT、隧道或者Overlay Network，没有额外的封包解包，能够节约CPU运算，提高网络效率。
Kubernetes Master控制组件，调度管理整个系统（集群），包含如下组件：
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：管理维护Replication Controller，关联Replication Controller和Pod，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。
Kubernetes作为一个完备的分布式系统支撑平台，其主要优势：
容器编排
轻量级
开源
弹性伸缩
负载均衡
Kubernetes常见场景：
快速部署应用
快速扩展应用
无缝对接新的应用功能
节省资源，优化硬件资源的使用
Kubernetes相关特点：
可移植：支持公有云、私有云、混合云、多重云（multi-cloud）。
可扩展: 模块化,、插件化、可挂载、可组合。
自动化: 自动部署、自动重启、自动复制、自动伸缩/扩展。
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。
运行yaml文件，并记录版本信息
[root@master httpd-web]# kubectl apply -f httpd2-deploy1.yaml --record
查看该deployment的历史版本
[root@master httpd-web]# kubectl rollout history deployment httpd-devploy1
执行回滚操作，指定回滚到版本1
[root@master httpd-web]# kubectl rollout undo deployment httpd-devploy1 --to-revision=1
在yaml文件的spec字段中，可以写以下选项（用于限制最多记录多少个历史版本）：
spec:
revisionHistoryLimit: 5
容器编排是与运行容器相关的组件和流程的自动化。 它包括诸如配置和调度容器、容器的可用性、容器之间的资源分配以及保护容器之间的交互等内容。
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。
标签分类是可以自定义的，但是为了能使他人可以达到一目了然的效果，一般会使用以下一些分类：
版本类标签（release）：stable（稳定版）、canary（金丝雀版本，可以将其称之为测试版中的测试版）、beta（测试版）；
环境类标签（environment）：dev（开发）、qa（测试）、production（生产）、op（运维）；
应用类（app）：ui、as、pc、sc；
架构类（tier）：frontend（前端）、backend（后端）、cache（缓存）；
分区标签（partition）：customerA（客户A）、customerB（客户B）；
品控级别（Track）：daily（每天）、weekly（每周）。
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。
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