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Pending：表示pod已经被同意创建，正在等待kube-scheduler选择合适的节点创建，一般是在准备镜像；
Running：表示pod中所有的容器已经被创建，并且至少有一个容器正在运行或者是正在启动或者是正在重启；
Succeeded：表示所有容器已经成功终止，并且不会再启动；
Failed：表示pod中所有容器都是非0（不正常）状态退出；
Unknown：表示无法读取Pod状态，通常是kube-controller-manager无法与Pod通信。
kubelet定期执行LivenessProbe探针来诊断容器的健康状态，通常有以下三种方式：
ExecAction：在容器内执行一个命令，若返回码为0，则表明容器健康。
TCPSocketAction：通过容器的IP地址和端口号执行TCP检查，若能建立TCP连接，则表明容器健康。
HTTPGetAction：通过容器的IP地址、端口号及路径调用HTTP Get方法，若响应的状态码大于等于200且小于400，则表明容器健康。
iptables与IPVS都是基于Netfilter实现的，但因为定位不同，二者有着本质的差别：iptables是为防火墙而设计的；IPVS则专门用于高性能负载均衡，并使用更高效的数据结构（Hash表），允许几乎无限的规模扩张。
与iptables相比，IPVS拥有以下明显优势：
为大型集群提供了更好的可扩展性和性能；
支持比iptables更复杂的复制均衡算法（最小负载、最少连接、加权等）；
支持服务器健康检查和连接重试等功能；
可以动态修改ipset的集合，即使iptables的规则正在使用这个集合。
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。
Docker提供容器的生命周期管理和Docker镜像构建运行时容器。它的主要优点是将将软件/应用程序运行所需的设置和依赖项打包到一个容器中，从而实现了可移植性等优点。
Kubernetes用于关联和编排在多个主机上运行的容器。
Flannel可以用于Kubernetes底层网络的实现，主要作用包括：
Flannel能协助Kubernetes，给每一个Node上的Docker容器都分配互相不冲突的IP地址。
Flannel能在这些IP地址之间建立一个覆盖网络（Overlay Network），通过这个覆盖网络，将数据包原封不动地传递到目标容器内。
在Kubernetes集群中，在每个Node（又称Worker）上都会启动一个kubelet服务进程。该进程用于处理Master下发到本节点的任务，管理Pod及Pod中的容器。每个kubelet进程都会在API Server上注册节点自身的信息，定期向Master汇报节点资源的使用情况，并通过cAdvisor监控容器和节点资源。
Kubernetes使用Horizontal Pod Autoscaler（HPA）的控制器实现基于CPU使用率进行自动Pod扩缩容的功能。HPA控制器周期性地监测目标Pod的资源性能指标，并与HPA资源对象中的扩缩容条件进行对比，在满足条件时对Pod副本数量进行调整。
Kubernetes中的某个Metrics Server（Heapster或自定义Metrics Server）持续采集所有Pod副本的指标数据。HPA控制器通过Metrics Server的API（Heapster的API或聚合API）获取这些数据，基于用户定义的扩缩容规则进行计算，得到目标Pod副本数量。
当目标Pod副本数量与当前副本数量不同时，HPA控制器就向Pod的副本控制器（Deployment、RC或ReplicaSet）发起scale操作，调整Pod的副本数量，完成扩缩容操作。
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。
Replication Controller用来管理Pod的副本，保证集群中存在指定数量的Pod副本。当定义了RC并提交至Kubernetes集群中之后，Master节点上的Controller Manager组件获悉，并同时巡检系统中当前存活的目标Pod，并确保目标Pod实例的数量刚好等于此RC的期望值，若存在过多的Pod副本在运行，系统会停止一些Pod，反之则自动创建一些Pod。
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