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README.md
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@ -1,98 +0,0 @@
[![wercker status](https://app.wercker.com/status/b8b69e593784e17ddcfd1286adfd8f3c/s/master "wercker status")](https://app.wercker.com/project/byKey/b8b69e593784e17ddcfd1286adfd8f3c)
# Kubernetes Handbook
[Kubernetes](http://kubernetes.io) 是 Google 基于 [Borg](https://research.google.com/pubs/pub43438.html) 开源的容器编排调度引擎，作为 [CNCF](http://cncf.io)（Cloud Native Computing Foundation）最重要的组件之一，它的目标不仅仅是一个编排系统，而是提供一个规范，可以让你来描述集群的架构，定义服务的最终状态，它将自动得将系统达到和维持在这个状态。
本书记录了本人从零开始学习和使用 Kubernetes 的心路历程，着重于经验分享和总结，同时也会有相关的概念解析，希望能够帮助大家少踩坑，少走弯路。
在写作本书时，安装的所有组件、所用示例和操作等皆基于 **Kubernetes1.6.0** 版本。
[文章目录](SUMMARY.md)
GitHub 地址：https://github.com/rootsongjc/kubernetes-handbook
Gitbook 在线浏览：https://www.gitbook.com/book/rootsongjc/kubernetes-handbook/
## 如何使用本书
**在线浏览**
访问 [gitbook](https://www.gitbook.com/book/rootsongjc/kubernetes-handbook/)
**注意**：<u>文中涉及的配置文件和代码链接在 gitbook 中会无法打开，请下载 github 源码后，在 MarkDown 编辑器中打开，点击链接将跳转到你的本地目录，推荐使用[typora](www.typorai.o)</u>。
**本地查看**
1. 将代码克隆到本地
2. 安装 gitbook：[Setup and Installation of GitBook](https://github.com/GitbookIO/gitbook/blob/master/docs/setup.md)
3. 执行 gitbook serve
4. 在浏览器中访问http://localhost:4000
5. 生成的文档在 `_book` 目录下
**生成 pdf**
[下载Calibre](http://calibre-ebook.com/download)
- **On Mac**
在Mac下安装后，使用该命令创建链接
```
ln -s /Applications/calibre.app/Contents/MacOS/ebook-convert /usr/local/bin
```
在该项目目录下执行以下命令生成`kubernetes-handbook.pdf`文档。
```
gitbook pdf . ./kubernetes-handbook.pdf
```
- **On Windows**
需要用到的工具：[calibre](http://calibre-ebook.com/)，[phantomjs](http://phantomjs.org/download.html)
1. 将上述2个安装，calibre 默认安装的路径 `C:\Program Files\Calibre2` 为你解压路径；
2. 并将其目录均加入到系统变量 path 中,参考:目录添加到系统变量 path 中；
3. 在 cmd 打开你需要转 pdf 的文件夹,输入`gitbook pdf`即可；
**生成单个章节的pdf**
使用`pandoc`和`latex`来生成pdf格式文档。
```shell
pandoc --latex-engine=xelatex --template=pm-template input.md -o output.pdf
```
## 如何贡献
### 提 issue
如果你发现文档中的错误，或者有好的建议，不要犹豫，欢迎 [提交issue](https://github.com/rootsongjc/kubernetes-handbook/issues/new)。
### 发起 Pull Request
当你发现文章中明确的错误或者逻辑问题，在你自己的 fork 的分支中，创建一个新的 branch，修改错误，push 到你的 branch，然后在 [提交issue](https://github.com/rootsongjc/kubernetes-handbook/issues/new) 后直接发起 Pull Request。
### 贡献文档
#### 文档的组织规则
- 如果要创建一个大的主题就在最顶层创建一个目录；
- 全书五大主题，每个主题一个目录，其下不再设二级目录；
- 所有的图片都放在最顶层的 `images` 目录下，原则上文章中用到的图片都保存在本地；
- 所有的文档的文件名使用英文命名，可以包含数字和中划线；
- `etc`、`manifests`目录专门用来保存配置文件和文档中用到的其他相关文件；
#### 添加文档
1. 在该文章相关主题的目录下创建文档；
2. 在 `SUMMARY.md` 中在相应的章节下添加文章链接；
3. 执行 `gitbook server` 测试是否报错，访问 http://localhost:4000 查看该文档是否出现在相应主题的目录下；
4. 提交PR
## 关于
[贡献者列表](https://github.com/rootsongjc/kubernetes-handbook/graphs/contributors)
[Jimmy Song](http://rootsongjc.github.io/about)

89
SUMMARY.md
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@ -1,89 +0,0 @@
# Summary
- [1. 前言](README.md)
- [2. 概念原理](concepts/index.md)
- [2.1 设计理念](concepts/concepts.md)
- [2.2 主要概念](concepts/objects.md)
- [2.2.1 Pod](concepts/pod-overview.md)
- [2.2.1.1 Pod解析](concepts/pod.md)
- [2.2.2 Node](concepts/node.md)
- [2.2.3 Namespace](concepts/namespace.md)
- [2.2.4 Service](concepts/service.md)
- [2.2.5 Volume和Persistent Volume](concepts/volume.md)
- [2.2.6 Deployment](concepts/deployment.md)
- [2.2.7 Secret](concepts/secret.md)
- [2.2.8 StatefulSet](concepts/statefulset.md)
- [2.2.9 DaemonSet](concepts/daemonset.md)
- [2.2.10 ServiceAccount](concepts/serviceaccount.md)
- [2.2.11 ReplicationController和ReplicaSet](concepts/replicaset.md)
- [2.2.12 Job](concepts/job.md)
- [2.2.13 CronJob](concepts/cronjob.md)
- [2.2.14 Ingress](concepts/ingress.md)
- [2.2.15 ConfigMap](concepts/configmap.md)
- [2.2.16 Horizontal Pod Autoscaling](concepts/horizontal-pod-autoscaling.md)
- [2.2.17 Label](concepts/label.md)
- [3. 用户指南](guide/index.md)
- [3.1 资源配置](guide/resource-configuration.md)
- [3.1.1 配置Pod的liveness和readiness探针](guide/configure-liveness-readiness-probes.md)
- [3.1.2 配置Pod的Service Account](guide/configure-pod-service-account.md)
- [3.2 命令使用](guide/command-usage.md)
- [3.2.1 使用kubectl](guide/using-kubectl.md)
- [3.3 集群管理](guide/cluster-management.md)
- [3.3.1 管理集群中的TLS](guide/managing-tls-in-a-cluster.md)
- [3.3.2 kubelet的认证授权](guide/kubelet-authentication-authorization.md)
- [3.3.3 TLS bootstrap](guide/tls-bootstrapping.md)
- [3.4 访问 Kubernetes 集群](guide/access-kubernetes-cluster.md)
- [3.4.1 访问集群](guide/access-cluster.md)
- [3.4.2 使用 kubeconfig 文件配置跨集群认证](guide/authenticate-across-clusters-kubeconfig.md)
- [3.4.3 通过端口转发访问集群中的应用程序](guide/connecting-to-applications-port-forward.md)
- [3.4.4 使用 service 访问群集中的应用程序](guide/service-access-application-cluster.md)
- [3.5 在kubernetes中开发部署应用](guide/application-development-deployment-flow.md)
- [3.5.1 适用于kubernetes的应用开发部署流程](guide/deploy-applications-in-kubernetes.md)
- [4. 最佳实践](practice/index.md)
- [ 4.1 在CentOS上部署kubernetes1.6集群](practice/install-kbernetes1.6-on-centos.md)
- [4.1.1 创建TLS证书和秘钥](practice/create-tls-and-secret-key.md)
- [4.1.2 创建kubeconfig文件](practice/create-kubeconfig.md)
- [4.1.3 创建高可用etcd集群](practice/etcd-cluster-installation.md)
- [4.1.4 安装kubectl命令行工具](practice/kubectl-installation.md)
- [4.1.5 部署master节点](practice/master-installation.md)
- [4.1.6 部署node节点](practice/node-installation.md)
- [4.1.7 安装kubedns插件](practice/kubedns-addon-installation.md)
- [4.1.8 安装dashboard插件](practice/dashboard-addon-installation.md)
- [4.1.9 安装heapster插件](practice/heapster-addon-installation.md)
- [4.1.10 安装EFK插件](practice/efk-addon-installation.md)
- [4.2 服务发现与负载均衡](practice/service-discovery-and-loadbalancing.md)
- [4.2.1 安装Traefik ingress](practice/traefik-ingress-installation.md)
- [4.2.2 分布式负载测试](practice/distributed-load-test.md)
- [4.2.3 网络和集群性能测试](practice/network-and-cluster-perfermance-test.md)
- [4.2.4 边缘节点配置](practice/edge-node-configuration.md)
- [4.3 运维管理](practice/operation.md)
- [4.3.1 服务滚动升级](practice/service-rolling-update.md)
- [4.3.2 应用日志收集](practice/app-log-collection.md)
- [4.3.3 配置最佳实践](practice/configuration-best-practice.md)
- [4.3.4 集群及应用监控](practice/monitor.md)
- [4.3.5 使用Jenkins进行持续构建与发布](practice/jenkins-ci-cd.md)
- [4.3.6 数据持久化问题](practice/data-persistence-problem.md)
- [4.4 存储管理](practice/storage.md)
- [4.4.1 GlusterFS](practice/glusterfs.md)
- [4.4.1.1 使用GlusterFS做持久化存储](practice/using-glusterfs-for-persistent-storage.md)
- [4.4.1.2 在OpenShift中使用GlusterFS做持久化存储](practice/storage-for-containers-using-glusterfs-with-openshift.md)
- [5. 领域应用](usecases/index.md)
- [5.1 微服务架构](usecases/microservices.md)
- [5.1.1 Istio](usecases/istio.md)
- [5.1.1.1 安装istio](usecases/istio-installation.md)
- [5.1.1.2 配置请求的路由规则](usecases/configuring-request-routing.md)
- [5.1.2 Linkerd](usecases/linkerd.md)
- [5.1.2.1 Linkerd 使用指南](usecases/linkerd-user-guide.md)
- [5.1.3 微服务中的服务发现](usecases/service-discovery-in-microservices.md)
- [5.2 大数据](usecases/big-data.md)
- [5.2.1 Spark on Kubernetes](usecases/spark-on-kubernetes.md)
- [6. 开发指南](develop/index.md)
- [6.1 开发环境搭建](develop/developing-environment.md)
- [6.2 单元测试和集成测试](develop/testing.md)
- [6.3 client-go示例](develop/client-go-sample.md)
- [6.4 社区贡献](develop/contribute.md)
- [7. 附录](appendix/index.md)
- [7.1 Docker最佳实践](appendix/docker-best-practice.md)
- [7.2 问题记录](appendix/issues.md)
- [7.3 使用技巧](appendix/tricks.md)

138
appendix/docker-best-practice.md
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@ -1,138 +0,0 @@
# Docker最佳实践
本文档旨在实验Docker1.13新特性和帮助大家了解docker集群的管理和使用。
## 环境配置
[Docker1.13环境配置](https://rootsongjc.github.io/docker-practice/docs/docker_env)
[docker源码编译](https://rootsongjc.github.io/docker-practice/docs/docker_compile)
## 网络管理
网络配置和管理是容器使用中的的一个重点和难点，对比我们之前使用的docker版本是1.11.1，docker1.13中网络模式跟之前的变动比较大，我们会花大力气讲解。
[如何创建docker network](https://rootsongjc.github.io/docker-practice/docs/create_network)
[Rancher网络探讨和扁平网络实现](https://rootsongjc.github.io/docker-practice/docs/rancher_network)
[swarm mode的路由网络](https://rootsongjc.github.io/docker-practice/docs/swarm_mode_routing_mesh)
[docker扁平化网络插件Shrike（基于docker1.11）](https://github.com/TalkingData/shrike)
## 存储管理
[Docker存储插件](https://rootsongjc.github.io/docker-practice/docs/docker_storage_plugin)
- [infinit](https://rootsongjc.github.io/docker-practice/docs/infinit) 被docker公司收购的法国团队开发
- [convoy](https://rootsongjc.github.io/docker-practice/docs/convoy) rancher开发的docker volume plugin
- [torus](https://rootsongjc.github.io/docker-practice/docs/torus) **已废弃**
- [flocker](https://rootsongjc.github.io/docker-practice/docs/flocker) ClusterHQ开发
## 日志管理
Docker提供了一系列[log drivers](https://docs.docker.com/engine/admin/logging/overview/)，如fluentd、journald、syslog等。
需要配置docker engine的启动参数。
[docker logging driver](https://rootsongjc.github.io/docker-practice/docs/docker_logging_driver)
## 创建应用
官方文档：[Docker swarm sample app overview](https://docs.docker.com/engine/getstarted-voting-app/)
[基于docker1.13手把手教你创建swarm app](https://rootsongjc.github.io/docker-practice/docs/create_swarm_app)
[swarm集群应用管理](https://rootsongjc.github.io/docker-practice/docs/swarm_app_manage)
[使用docker-compose创建应用](https://rootsongjc.github.io/docker-practice/docs/docker_compose)
## 集群管理##
我们使用docker内置的swarm来管理docker集群。
[swarm mode介绍](https://rootsongjc.github.io/docker-practice/docs/swarm_mode)
我们推荐使用开源的docker集群管理配置方案：
- [Crane](https://github.com/Dataman-Cloud/crane)：由数人云开源的基于swarmkit的容器管理软件，可以作为docker和go语言开发的一个不错入门项目
- [Rancher](https://github.com/rancher/rancher):Rancher是一个企业级的容器管理平台，可以使用Kubernetes、swarm和rancher自研的cattle来管理集群。
[Crane的部署和使用](https://rootsongjc.github.io/docker-practice/docs/crane_usage)
[Rancher的部署和使用](https://rootsongjc.github.io/docker-practice/docs/rancher_usage)
## 资源限制
[内存资源限制](https://rootsongjc.github.io/docker-practice/docs/memory_resource_limit)
[CPU资源限制](https://rootsongjc.github.io/docker-practice/docs/cpu_resource_limit)
[IO资源限制](https://rootsongjc.github.io/docker-practice/docs/io_resource_limit)
## 服务发现
下面罗列一些列常见的服务发现工具。
Etcd:服务发现/全局分布式键值对存储。这是CoreOS的创建者提供的工具，面向容器和宿主机提供服务发现和全局配置存储功能。它在每个宿主机有基于http协议的API和命令行的客户端。[https://github.com/docker/etcd](https://github.com/docker/etcd)
- [Cousul](https://github.com/hashicorp/consul)：服务发现/全局分布式键值对存储。这个服务发现平台有很多高级的特性，使得它能够脱颖而出，例如：配置健康检查、ACL功能、HAProxy配置等等。
- [Zookeeper](https://github.com/apache/zookeeper)：诞生于Hadoop生态系统里的组件，Apache的开源项目。服务发现/全局分布式键值对存储。这个工具较上面两个都比较老，提供一个更加成熟的平台和一些新特性。
- Crypt：加密etcd条目的项目。Crypt允许组建通过采用公钥加密的方式来保护它们的信息。需要读取数据的组件或被分配密钥，而其他组件则不能读取数据。
- [Confd](https://github.com/kelseyhightower/confd)：观测键值对存储变更和新值的触发器重新配置服务。Confd项目旨在基于服务发现的变化，而动态重新配置任意应用程序。该系统包含了一个工具来检测节点中的变化、一个模版系统能够重新加载受影响的应用。
- [Vulcand](https://github.com/vulcand/vulcand)：vulcand在组件中作为负载均衡使用。它使用etcd作为后端，并基于检测变更来调整它的配置。
- [Marathon](https://github.com/mesosphere/marathon)：虽然marathon主要是调度器，它也实现了一个基本的重新加载HAProxy的功能，当发现变更时，它来协调可用的服务。
- Frontrunner：这个项目嵌入在marathon中对HAproxy的更新提供一个稳定的解决方案。
- [Synapse](https://github.com/airbnb/synapse)：由Airbnb出品的，Ruby语言开发，这个项目引入嵌入式的HAProxy组件，它能够发送流量给各个组件。[http://bruth.github.io/synapse/docs/](http://bruth.github.io/synapse/docs/)
- [Nerve](https://github.com/airbnb/nerve)：它被用来与synapse结合在一起来为各个组件提供健康检查，如果组件不可用，nerve将更新synapse并将该组件移除出去。
## 插件开发
[插件开发示例-sshfs](https://rootsongjc.github.io/docker-practice/docs/plugin_developing)
[我的docker插件开发文章](https://rootsongjc.github.io/blogs/docker-plugin-develop/)
[Docker17.03-CE插件开发举例](https://rootsongjc.github.io/blogs/docker-plugin-develop/)
**网络插件**
- [Contiv](https://rootsongjc.github.io/tags/contiv/) 思科出的Docker网络插件，趟坑全记录，目前还无法上生产，1.0正式版还没出，密切关注中。
- [Calico](github.com/calico) 产品化做的不错，已经有人用在生产上了。
**存储插件**
## 业界使用案例
[京东从OpenStack切换到Kubernetes的经验之谈](https://rootsongjc.github.io/docker-practice/docs/jd_transform_to_kubernetes)
[美团点评容器平台介绍](https://rootsongjc.github.io/docker-practice/docs/meituan_docker_platform)
[阿里超大规模docker化之路](https://rootsongjc.github.io/docker-practice/docs/ali_docker)
[TalkingData-容器技术在大数据场景下的应用Yarn on Docker](http://rootsongjc.github.io/projects/yarn-on-docker/)
[乐视云基于Kubernetes的PaaS平台建设](https://rootsongjc.github.io/docker-practice/docs/letv_docker)
## 资源编排
建议使用kuberentes，虽然比较复杂，但是专业的工具做专业的事情，将编排这么重要的生产特性绑定到docker上的风险还是很大的，我已经转投到kubernetes怀抱了，那么你呢？
[我的kubernetes探险之旅](https://rootsongjc.github.io/tags/kubernetes/)
## 相关资源
[容器技术工具与资源](https://rootsongjc.github.io/docker-practice/docs/tech_resource)
[容器技术2016年总结](https://rootsongjc.github.io/docker-practice/docs/container_2016)
## 关于
Author: [Jimmy Song](https://rootsongjc.github.io/about)
rootsongjc@gmail.com
更多关于**Docker**、**MicroServices**、**Big Data**、**DevOps**、**Deep Learning**的内容请关注[Jimmy Song's Blog](https://rootsongjc.github.io)，将不定期更新。

10
appendix/index.md
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@ -1,10 +0,0 @@
# 附录
参考文档以及一些实用的资源链接。
- [Kubernetes documentation](http://kubernetes.io/docs/)
- [Awesome Kubernetes](awesome-kubernetes.html)
- [Kubernetes the hard way](https://github.com/kelseyhightower/kubernetes-the-hard-way)
- [Kubernetes Bootcamp](https://kubernetesbootcamp.github.io/kubernetes-bootcamp/index.html)
- [Design patterns for container-based distributed systems](https://www.usenix.org/system/files/conference/hotcloud16/hotcloud16_burns.pdf)

88
appendix/issues.md
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@ -1,88 +0,0 @@
## 问题记录
安装、使用kubernetes的过程中遇到的所有问题的记录。
推荐直接在Kubernetes的GitHub上[提issue](https://github.com/kubernetes/kubernetes/issues/new)，在此记录所提交的issue。
## 1.[Failed to start ContainerManager failed to initialise top level QOS containers #43856](https://github.com/kubernetes/kubernetes/issues/43856)
重启kubelet时报错，目前的解决方法是：
1.在docker.service配置中增加的`--exec-opt native.cgroupdriver=systemd`配置。
2.手动删除slice（貌似不管用）
3.重启主机，这招最管用😄
```bash
for i in $(systemctl list-unit-files —no-legend —no-pager -l | grep —color=never -o .*.slice | grep kubepod);do systemctl stop $i;done
```
上面的几种方法在该bug修复前只有重启主机管用，该bug已于2017年4月27日修复，merge到了master分支，见https://github.com/kubernetes/kubernetes/pull/44940
## 2.[High Availability of Kube-apiserver #19816](https://github.com/kubernetes/kubernetes/issues/19816)
API server的HA如何实现？或者说这个master节点上的服务`api-server`、`scheduler`、`controller` 如何实现HA？目前的解决方案是什么？
目前的解决方案是api-server是无状态的可以启动多个，然后在前端再加一个nginx或者ha-proxy。而scheduler和controller都是直接用容器的方式启动的。
## 3.Kubelet启动时Failed to start ContainerManager systemd version does not support ability to start a slice as transient unit
CentOS系统版本7.2.1511
kubelet启动时报错systemd版本不支持start a slice as transient unit。
尝试升级CentOS版本到7.3，看看是否可以修复该问题。
与[kubeadm init waiting for the control plane to become ready on CentOS 7.2 with kubeadm 1.6.1 #228](https://github.com/kubernetes/kubeadm/issues/228)类似。
另外有一个使用systemd管理kubelet的[proposal](https://github.com/kubernetes/community/blob/master/contributors/design-proposals/kubelet-systemd.md)。
## 4.kube-proxy报错kube-proxy[2241]: E0502 15:55:13.889842 2241 conntrack.go:42] conntrack returned error: error looking for path of conntrack: exec: "conntrack": executable file not found in $PATH
**导致的现象**
kubedns启动成功，运行正常，但是service之间无法解析，kubernetes中的DNS解析异常
**解决方法**
CentOS中安装`conntrack-tools`包后重启kubernetes集群即可。
## 5. [Pod stucks in terminating if it has a privileged container but has been scheduled to a node which doesn't allow privilege issue#42568](https://github.com/kubernetes/kubernetes/issues/42568)
当pod被调度到无法权限不足的node上时，pod一直处于pending状态，且无法删除pod，删除时一直处于terminating状态。
**kubelet中的报错信息**
```
Error validating pod kube-keepalived-vip-1p62d_default(5d79ccc0-3173-11e7-bfbd-8af1e3a7c5bd) from api, ignoring: spec.containers[0].securityContext.privileged: Forbidden: disallowed by cluster policy
```
## 6.PVC中对Storage的容量设置不生效
[使用glusterfs做持久化存储](17-使用glusterfs做持久化存储.md)文档中我们构建了PV和PVC，当时给`glusterfs-nginx`的PVC设置了8G的存储限额，`nginx-dm`这个Deployment使用了该PVC，进入该Deployment中的Pod执行测试：
```
dd if=/dev/zero of=test bs=1G count=10
```
![pvc-storage-limit](../images/pvc-storage-limit.jpg)
从截图中可以看到创建了9个size为1G的block后无法继续创建了，已经超出了8G的限额。
## 7. 使用 Headless service 的时候 kubedns 解析不生效
kubelet 的配置文件 `/etc/kubernetes/kubelet` 中的配置中将集群 DNS 的 domain name 配置成了 `––cluster-domain=cluster.local.` ，虽然对于 service 的名字能够正常的完成 DNS 解析，但是对于 headless service 中的 pod 名字解析不了，查看 pod 的 `/etc/resolv.conf` 文件可以看到以下内容：
```
nameserver 10.0.254.2
search default.svc.cluster.local. svc.cluster.local. cluster.local. tendcloud.com
options ndots:5
```
修改 `/etc/kubernetes/kubelet` 文件中的 `––cluster-domain=cluster.local.` 将 local 后面的点去掉后重启所有的 kubelet，这样新创建的 pod 中的 `/etc/resolv.conf`文件的 DNS 配置和解析就正常了。
**参考**
[Persistent Volume](https://kubernetes.io/docs/concepts/storage/persistent-volumes/)
[Resource Design Proposals](https://github.com/kubernetes/community/blob/master/contributors/design-proposals/resources.md)

32
appendix/tricks.md
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@ -1,32 +0,0 @@
# 1. 在容器中获取 Pod 的IP
通过环境变量来实现，该环境变量直接引用 resource 的状态字段，示例如下：
```Yaml
apiVersion: v1
kind: ReplicationController
metadata:
name: world-v2
spec:
replicas: 3
selector:
app: world-v2
template:
metadata:
labels:
app: world-v2
spec:
containers:
- name: service
image: test
env:
- name: POD_IP
valueFrom:
fieldRef:
fieldPath: status.podIP
ports:
- name: service
containerPort: 777
```
容器中可以直接使用 `POD_IP` 环境变量获取容器的 IP。

33
book.json
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@ -1,33 +0,0 @@
{
"title": "Kubernetes Handbook",
"description": "Let's play fun with kubernetes!",
"language": "zh-cn",
"author": "Jimmy Song",
"plugins": [
"github",
"codesnippet",
"splitter",
"page-toc-button",
"image-captions",
"page-footer-ex",
"editlink",
"-lunr", "-search", "search-plus"
],
"pluginsConfig": {
"github": {
"url": "https://github.com/rootsongjc/kubernetes-handbook"
},
"editlink": {
"base": "https://github.com/rootsongjc/kubernetes-handbook/blob/master/",
"label": "编辑本页"
}
},
"page-footer-ex": {
"copyright": "Jimmy Song",
"update_label": "最后更新：",
"update_format": "YYYY-MM-DD HH:mm:ss"
},
"image-captions": {
"caption": "图片 - _CAPTION_"
}
}

1553
concepts/concepts.html 100644
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132
concepts/concepts.md
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@ -1,132 +0,0 @@
# Kubernetes的设计理念
### Kubernetes设计理念与分布式系统
分析和理解Kubernetes的设计理念可以使我们更深入地了解Kubernetes系统，更好地利用它管理分布式部署的云原生应用，另一方面也可以让我们借鉴其在分布式系统设计方面的经验。
### 分层架构
Kubernetes设计理念和功能其实就是一个类似Linux的分层架构，如下图所示
![分层架构示意图](../images/kubernetes-layers-arch.jpg)
* 核心层：Kubernetes最核心的功能，对外提供API构建高层的应用，最内提供插件式应用执行环境
* 应用层：部署（无状态应用、有状态应用、批处理任务、集群应用等）和路由（服务发现、DNS解析等）
* 管理层：系统度量（如基础设施、容器和网络的度量），自动化（如自动扩展、动态Provision等）以及策略管理（RBAC、Quota、PSP、NetworkPolicy等）
* 接口层：kubectl命令行工具、客户端SDK以及集群联邦
* 生态系统：在接口层之上的庞大容器集群管理调度的生态系统，可以划分为两个范畴
* Kubernetes外部：日志、监控、配置管理、CI、CD、Workflow、FaaS、OTS应用、ChatOps等
* Kubernetes内部：CRI、CNI、CVI、镜像仓库、Cloud Provider、集群自身的配置和管理等
### API设计原则
对于云计算系统，系统API实际上处于系统设计的统领地位，正如本文前面所说，kubernetes集群系统每支持一项新功能，引入一项新技术，一定会新引入对应的API对象，支持对该功能的管理操作，理解掌握的API，就好比抓住了kubernetes系统的牛鼻子。Kubernetes系统API的设计有以下几条原则：
1. **所有API应该是声明式的**。正如前文所说，声明式的操作，相对于命令式操作，对于重复操作的效果是稳定的，这对于容易出现数据丢失或重复的分布式环境来说是很重要的。另外，声明式操作更容易被用户使用，可以使系统向用户隐藏实现的细节，隐藏实现的细节的同时，也就保留了系统未来持续优化的可能性。此外，声明式的API，同时隐含了所有的API对象都是名词性质的，例如Service、Volume这些API都是名词，这些名词描述了用户所期望得到的一个目标分布式对象。
2. **API对象是彼此互补而且可组合的**。这里面实际是鼓励API对象尽量实现面向对象设计时的要求，即“高内聚，松耦合”，对业务相关的概念有一个合适的分解，提高分解出来的对象的可重用性。事实上，Kubernetes这种分布式系统管理平台，也是一种业务系统，只不过它的业务就是调度和管理容器服务。
3. **高层API以操作意图为基础设计**。如何能够设计好API，跟如何能用面向对象的方法设计好应用系统有相通的地方，高层设计一定是从业务出发，而不是过早的从技术实现出发。因此，针对Kubernetes的高层API设计，一定是以Kubernetes的业务为基础出发，也就是以系统调度管理容器的操作意图为基础设计。
4. **低层API根据高层API的控制需要设计**。设计实现低层API的目的，是为了被高层API使用，考虑减少冗余、提高重用性的目的，低层API的设计也要以需求为基础，要尽量抵抗受技术实现影响的诱惑。
5. **尽量避免简单封装，不要有在外部API无法显式知道的内部隐藏的机制**。简单的封装，实际没有提供新的功能，反而增加了对所封装API的依赖性。内部隐藏的机制也是非常不利于系统维护的设计方式，例如PetSet和ReplicaSet，本来就是两种Pod集合，那么Kubernetes就用不同API对象来定义它们，而不会说只用同一个ReplicaSet，内部通过特殊的算法再来区分这个ReplicaSet是有状态的还是无状态。
6. **API操作复杂度与对象数量成正比**。这一条主要是从系统性能角度考虑，要保证整个系统随着系统规模的扩大，性能不会迅速变慢到无法使用，那么最低的限定就是API的操作复杂度不能超过O\(N\)，N是对象的数量，否则系统就不具备水平伸缩性了。
7. **API对象状态不能依赖于网络连接状态**。由于众所周知，在分布式环境下，网络连接断开是经常发生的事情，因此要保证API对象状态能应对网络的不稳定，API对象的状态就不能依赖于网络连接状态。
8. **尽量避免让操作机制依赖于全局状态，因为在分布式系统中要保证全局状态的同步是非常困难的**。
### 控制机制设计原则
* **控制逻辑应该只依赖于当前状态**。这是为了保证分布式系统的稳定可靠，对于经常出现局部错误的分布式系统，如果控制逻辑只依赖当前状态，那么就非常容易将一个暂时出现故障的系统恢复到正常状态，因为你只要将该系统重置到某个稳定状态，就可以自信的知道系统的所有控制逻辑会开始按照正常方式运行。
* **假设任何错误的可能，并做容错处理**。在一个分布式系统中出现局部和临时错误是大概率事件。错误可能来自于物理系统故障，外部系统故障也可能来自于系统自身的代码错误，依靠自己实现的代码不会出错来保证系统稳定其实也是难以实现的，因此要设计对任何可能错误的容错处理。
* **尽量避免复杂状态机，控制逻辑不要依赖无法监控的内部状态**。因为分布式系统各个子系统都是不能严格通过程序内部保持同步的，所以如果两个子系统的控制逻辑如果互相有影响，那么子系统就一定要能互相访问到影响控制逻辑的状态，否则，就等同于系统里存在不确定的控制逻辑。
* **假设任何操作都可能被任何操作对象拒绝，甚至被错误解析**。由于分布式系统的复杂性以及各子系统的相对独立性，不同子系统经常来自不同的开发团队，所以不能奢望任何操作被另一个子系统以正确的方式处理，要保证出现错误的时候，操作级别的错误不会影响到系统稳定性。
* **每个模块都可以在出错后自动恢复**。由于分布式系统中无法保证系统各个模块是始终连接的，因此每个模块要有自我修复的能力，保证不会因为连接不到其他模块而自我崩溃。
* **每个模块都可以在必要时优雅地降级服务**。所谓优雅地降级服务，是对系统鲁棒性的要求，即要求在设计实现模块时划分清楚基本功能和高级功能，保证基本功能不会依赖高级功能，这样同时就保证了不会因为高级功能出现故障而导致整个模块崩溃。根据这种理念实现的系统，也更容易快速地增加新的高级功能，以为不必担心引入高级功能影响原有的基本功能。
## Kubernetes的核心技术概念和API对象
API对象是Kubernetes集群中的管理操作单元。Kubernetes集群系统每支持一项新功能，引入一项新技术，一定会新引入对应的API对象，支持对该功能的管理操作。例如副本集Replica Set对应的API对象是RS。
每个API对象都有3大类属性：元数据metadata、规范spec和状态status。元数据是用来标识API对象的，每个对象都至少有3个元数据：namespace，name和uid；除此以外还有各种各样的标签labels用来标识和匹配不同的对象，例如用户可以用标签env来标识区分不同的服务部署环境，分别用env=dev、env=testing、env=production来标识开发、测试、生产的不同服务。规范描述了用户期望Kubernetes集群中的分布式系统达到的理想状态（Desired State），例如用户可以通过复制控制器Replication Controller设置期望的Pod副本数为3；status描述了系统实际当前达到的状态（Status），例如系统当前实际的Pod副本数为2；那么复制控制器当前的程序逻辑就是自动启动新的Pod，争取达到副本数为3。
Kubernetes中所有的配置都是通过API对象的spec去设置的，也就是用户通过配置系统的理想状态来改变系统，这是Kubernetes重要设计理念之一，即所有的操作都是声明式（Declarative）的而不是命令式（Imperative）的。声明式操作在分布式系统中的好处是稳定，不怕丢操作或运行多次，例如设置副本数为3的操作运行多次也还是一个结果，而给副本数加1的操作就不是声明式的，运行多次结果就错了。
### Pod
Kubernetes有很多技术概念，同时对应很多API对象，最重要的也是最基础的是Pod。Pod是在Kubernetes集群中运行部署应用或服务的最小单元，它是可以支持多容器的。Pod的设计理念是支持多个容器在一个Pod中共享网络地址和文件系统，可以通过进程间通信和文件共享这种简单高效的方式组合完成服务。Pod对多容器的支持是K8最基础的设计理念。比如你运行一个操作系统发行版的软件仓库，一个Nginx容器用来发布软件，另一个容器专门用来从源仓库做同步，这两个容器的镜像不太可能是一个团队开发的，但是他们一块儿工作才能提供一个微服务；这种情况下，不同的团队各自开发构建自己的容器镜像，在部署的时候组合成一个微服务对外提供服务。
Pod是Kubernetes集群中所有业务类型的基础，可以看作运行在K8集群中的小机器人，不同类型的业务就需要不同类型的小机器人去执行。目前Kubernetes中的业务主要可以分为长期伺服型（long-running）、批处理型（batch）、节点后台支撑型（node-daemon）和有状态应用型（stateful application）；分别对应的小机器人控制器为Deployment、Job、DaemonSet和PetSet，本文后面会一一介绍。
### 副本控制器（Replication Controller，RC）
RC是Kubernetes集群中最早的保证Pod高可用的API对象。通过监控运行中的Pod来保证集群中运行指定数目的Pod副本。指定的数目可以是多个也可以是1个；少于指定数目，RC就会启动运行新的Pod副本；多于指定数目，RC就会杀死多余的Pod副本。即使在指定数目为1的情况下，通过RC运行Pod也比直接运行Pod更明智，因为RC也可以发挥它高可用的能力，保证永远有1个Pod在运行。RC是Kubernetes较早期的技术概念，只适用于长期伺服型的业务类型，比如控制小机器人提供高可用的Web服务。
### 副本集（Replica Set，RS）
RS是新一代RC，提供同样的高可用能力，区别主要在于RS后来居上，能支持更多种类的匹配模式。副本集对象一般不单独使用，而是作为Deployment的理想状态参数使用。
### 部署（Deployment）
部署表示用户对Kubernetes集群的一次更新操作。部署是一个比RS应用模式更广的API对象，可以是创建一个新的服务，更新一个新的服务，也可以是滚动升级一个服务。滚动升级一个服务，实际是创建一个新的RS，然后逐渐将新RS中副本数增加到理想状态，将旧RS中的副本数减小到0的复合操作；这样一个复合操作用一个RS是不太好描述的，所以用一个更通用的Deployment来描述。以Kubernetes的发展方向，未来对所有长期伺服型的的业务的管理，都会通过Deployment来管理。
### 服务（Service）
RC、RS和Deployment只是保证了支撑服务的微服务Pod的数量，但是没有解决如何访问这些服务的问题。一个Pod只是一个运行服务的实例，随时可能在一个节点上停止，在另一个节点以一个新的IP启动一个新的Pod，因此不能以确定的IP和端口号提供服务。要稳定地提供服务需要服务发现和负载均衡能力。服务发现完成的工作，是针对客户端访问的服务，找到对应的的后端服务实例。在K8集群中，客户端需要访问的服务就是Service对象。每个Service会对应一个集群内部有效的虚拟IP，集群内部通过虚拟IP访问一个服务。在Kubernetes集群中微服务的负载均衡是由Kube-proxy实现的。Kube-proxy是Kubernetes集群内部的负载均衡器。它是一个分布式代理服务器，在Kubernetes的每个节点上都有一个；这一设计体现了它的伸缩性优势，需要访问服务的节点越多，提供负载均衡能力的Kube-proxy就越多，高可用节点也随之增多。与之相比，我们平时在服务器端做个反向代理做负载均衡，还要进一步解决反向代理的负载均衡和高可用问题。
### 任务（Job）
Job是Kubernetes用来控制批处理型任务的API对象。批处理业务与长期伺服业务的主要区别是批处理业务的运行有头有尾，而长期伺服业务在用户不停止的情况下永远运行。Job管理的Pod根据用户的设置把任务成功完成就自动退出了。成功完成的标志根据不同的spec.completions策略而不同：单Pod型任务有一个Pod成功就标志完成；定数成功型任务保证有N个任务全部成功；工作队列型任务根据应用确认的全局成功而标志成功。
### 后台支撑服务集（DaemonSet）
长期伺服型和批处理型服务的核心在业务应用，可能有些节点运行多个同类业务的Pod，有些节点上又没有这类Pod运行；而后台支撑型服务的核心关注点在Kubernetes集群中的节点（物理机或虚拟机），要保证每个节点上都有一个此类Pod运行。节点可能是所有集群节点也可能是通过nodeSelector选定的一些特定节点。典型的后台支撑型服务包括，存储，日志和监控等在每个节点上支持Kubernetes集群运行的服务。
### 有状态服务集（PetSet）
Kubernetes在1.3版本里发布了Alpha版的PetSet功能。在云原生应用的体系里，有下面两组近义词；第一组是无状态（stateless）、牲畜（cattle）、无名（nameless）、可丢弃（disposable）；第二组是有状态（stateful）、宠物（pet）、有名（having name）、不可丢弃（non-disposable）。RC和RS主要是控制提供无状态服务的，其所控制的Pod的名字是随机设置的，一个Pod出故障了就被丢弃掉，在另一个地方重启一个新的Pod，名字变了、名字和启动在哪儿都不重要，重要的只是Pod总数；而PetSet是用来控制有状态服务，PetSet中的每个Pod的名字都是事先确定的，不能更改。PetSet中Pod的名字的作用，并不是《千与千寻》的人性原因，而是关联与该Pod对应的状态。
对于RC和RS中的Pod，一般不挂载存储或者挂载共享存储，保存的是所有Pod共享的状态，Pod像牲畜一样没有分别（这似乎也确实意味着失去了人性特征）；对于PetSet中的Pod，每个Pod挂载自己独立的存储，如果一个Pod出现故障，从其他节点启动一个同样名字的Pod，要挂在上原来Pod的存储继续以它的状态提供服务。
适合于PetSet的业务包括数据库服务MySQL和PostgreSQL，集群化管理服务Zookeeper、etcd等有状态服务。PetSet的另一种典型应用场景是作为一种比普通容器更稳定可靠的模拟虚拟机的机制。传统的虚拟机正是一种有状态的宠物，运维人员需要不断地维护它，容器刚开始流行时，我们用容器来模拟虚拟机使用，所有状态都保存在容器里，而这已被证明是非常不安全、不可靠的。使用PetSet，Pod仍然可以通过漂移到不同节点提供高可用，而存储也可以通过外挂的存储来提供高可靠性，PetSet做的只是将确定的Pod与确定的存储关联起来保证状态的连续性。PetSet还只在Alpha阶段，后面的设计如何演变，我们还要继续观察。
### 集群联邦（Federation）
Kubernetes在1.3版本里发布了beta版的Federation功能。在云计算环境中，服务的作用距离范围从近到远一般可以有：同主机（Host，Node）、跨主机同可用区（Available Zone）、跨可用区同地区（Region）、跨地区同服务商（Cloud Service Provider）、跨云平台。Kubernetes的设计定位是单一集群在同一个地域内，因为同一个地区的网络性能才能满足Kubernetes的调度和计算存储连接要求。而联合集群服务就是为提供跨Region跨服务商Kubernetes集群服务而设计的。
每个Kubernetes Federation有自己的分布式存储、API Server和Controller Manager。用户可以通过Federation的API Server注册该Federation的成员Kubernetes Cluster。当用户通过Federation的API Server创建、更改API对象时，Federation API Server会在自己所有注册的子Kubernetes Cluster都创建一份对应的API对象。在提供业务请求服务时，Kubernetes Federation会先在自己的各个子Cluster之间做负载均衡，而对于发送到某个具体Kubernetes Cluster的业务请求，会依照这个Kubernetes Cluster独立提供服务时一样的调度模式去做Kubernetes Cluster内部的负载均衡。而Cluster之间的负载均衡是通过域名服务的负载均衡来实现的。
所有的设计都尽量不影响Kubernetes Cluster现有的工作机制，这样对于每个子Kubernetes集群来说，并不需要更外层的有一个Kubernetes Federation，也就是意味着所有现有的Kubernetes代码和机制不需要因为Federation功能有任何变化。
### 存储卷（Volume）
Kubernetes集群中的存储卷跟Docker的存储卷有些类似，只不过Docker的存储卷作用范围为一个容器，而Kubernetes的存储卷的生命周期和作用范围是一个Pod。每个Pod中声明的存储卷由Pod中的所有容器共享。Kubernetes支持非常多的存储卷类型，特别的，支持多种公有云平台的存储，包括AWS，Google和Azure云；支持多种分布式存储包括GlusterFS和Ceph；也支持较容易使用的主机本地目录hostPath和NFS。Kubernetes还支持使用Persistent Volume Claim即PVC这种逻辑存储，使用这种存储，使得存储的使用者可以忽略后台的实际存储技术（例如AWS，Google或GlusterFS和Ceph），而将有关存储实际技术的配置交给存储管理员通过Persistent Volume来配置。
### 持久存储卷（Persistent Volume，PV）和持久存储卷声明（Persistent Volume Claim，PVC）
PV和PVC使得Kubernetes集群具备了存储的逻辑抽象能力，使得在配置Pod的逻辑里可以忽略对实际后台存储技术的配置，而把这项配置的工作交给PV的配置者，即集群的管理者。存储的PV和PVC的这种关系，跟计算的Node和Pod的关系是非常类似的；PV和Node是资源的提供者，根据集群的基础设施变化而变化，由Kubernetes集群管理员配置；而PVC和Pod是资源的使用者，根据业务服务的需求变化而变化，有Kubernetes集群的使用者即服务的管理员来配置。
### 节点（Node）
Kubernetes集群中的计算能力由Node提供，最初Node称为服务节点Minion，后来改名为Node。Kubernetes集群中的Node也就等同于Mesos集群中的Slave节点，是所有Pod运行所在的工作主机，可以是物理机也可以是虚拟机。不论是物理机还是虚拟机，工作主机的统一特征是上面要运行kubelet管理节点上运行的容器。
### 密钥对象（Secret）
Secret是用来保存和传递密码、密钥、认证凭证这些敏感信息的对象。使用Secret的好处是可以避免把敏感信息明文写在配置文件里。在Kubernetes集群中配置和使用服务不可避免的要用到各种敏感信息实现登录、认证等功能，例如访问AWS存储的用户名密码。为了避免将类似的敏感信息明文写在所有需要使用的配置文件中，可以将这些信息存入一个Secret对象，而在配置文件中通过Secret对象引用这些敏感信息。这种方式的好处包括：意图明确，避免重复，减少暴漏机会。
### 用户帐户（User Account）和服务帐户（Service Account）
顾名思义，用户帐户为人提供账户标识，而服务账户为计算机进程和Kubernetes集群中运行的Pod提供账户标识。用户帐户和服务帐户的一个区别是作用范围；用户帐户对应的是人的身份，人的身份与服务的namespace无关，所以用户账户是跨namespace的；而服务帐户对应的是一个运行中程序的身份，与特定namespace是相关的。
### 名字空间（Namespace）
名字空间为Kubernetes集群提供虚拟的隔离作用，Kubernetes集群初始有两个名字空间，分别是默认名字空间default和系统名字空间kube-system，除此以外，管理员可以可以创建新的名字空间满足需要。
### RBAC访问授权
Kubernetes在1.3版本中发布了alpha版的基于角色的访问控制（Role-based Access Control，RBAC）的授权模式。相对于基于属性的访问控制（Attribute-based Access Control，ABAC），RBAC主要是引入了角色（Role）和角色绑定（RoleBinding）的抽象概念。在ABAC中，Kubernetes集群中的访问策略只能跟用户直接关联；而在RBAC中，访问策略可以跟某个角色关联，具体的用户在跟一个或多个角色相关联。显然，RBAC像其他新功能一样，每次引入新功能，都会引入新的API对象，从而引入新的概念抽象，而这一新的概念抽象一定会使集群服务管理和使用更容易扩展和重用。
## 总结
从Kubernetes的系统架构、技术概念和设计理念，我们可以看到Kubernetes系统最核心的两个设计理念：一个是**容错性**，一个是**易扩展性**。容错性实际是保证Kubernetes系统稳定性和安全性的基础，易扩展性是保证Kubernetes对变更友好，可以快速迭代增加新功能的基础。
按照分布式系统一致性算法Paxos发明人计算机科学家[Leslie Lamport](http://research.microsoft.com/users/lamport/pubs/pubs.html)的理念，一个分布式系统有两类特性：安全性Safety和活性Liveness。安全性保证系统的稳定，保证系统不会崩溃，不会出现业务错误，不会做坏事，是严格约束的；活性使得系统可以提供功能，提高性能，增加易用性，让系统可以在用户“看到的时间内”做些好事，是尽力而为的。Kubernetes系统的设计理念正好与Lamport安全性与活性的理念不谋而合，也正是因为Kubernetes在引入功能和技术的时候，非常好地划分了安全性和活性，才可以让Kubernetes能有这么快版本迭代，快速引入像RBAC、Federation和PetSet这种新功能。
\[1\] [http://www.infoq.com/cn/articles/kubernetes-and-cloud-native-applications-part01](http://www.infoq.com/cn/articles/kubernetes-and-cloud-native-applications-part01)

1758
concepts/configmap.html 100644
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372
concepts/configmap.md
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## 前言
其实ConfigMap功能在Kubernetes1.2版本的时候就有了，许多应用程序会从配置文件、命令行参数或环境变量中读取配置信息。这些配置信息需要与docker image解耦，你总不能每修改一个配置就重做一个image吧？ConfigMap API给我们提供了向容器中注入配置信息的机制，ConfigMap可以被用来保存单个属性，也可以用来保存整个配置文件或者JSON二进制大对象。
## ConfigMap概览
**ConfigMap API**资源用来保存**key-value pair**配置数据，这个数据可以在**pods**里使用，或者被用来为像**controller**一样的系统组件存储配置数据。虽然ConfigMap跟[Secrets](https://kubernetes.io/docs/user-guide/secrets/)类似，但是ConfigMap更方便的处理不含敏感信息的字符串。 注意：ConfigMaps不是属性配置文件的替代品。ConfigMaps只是作为多个properties文件的引用。你可以把它理解为Linux系统中的`/etc`目录，专门用来存储配置文件的目录。下面举个例子，使用ConfigMap配置来创建Kuberntes Volumes，ConfigMap中的每个data项都会成为一个新文件。
```yaml
kind: ConfigMap
apiVersion: v1
metadata:
creationTimestamp: 2016-02-18T19:14:38Z
name: example-config
namespace: default
data:
example.property.1: hello
example.property.2: world
example.property.file: |-
property.1=value-1
property.2=value-2
property.3=value-3
```
`data`一栏包括了配置数据，ConfigMap可以被用来保存单个属性，也可以用来保存一个配置文件。 配置数据可以通过很多种方式在Pods里被使用。ConfigMaps可以被用来：
1. 设置环境变量的值
2. 在容器里设置命令行参数
3. 在数据卷里面创建config文件
用户和系统组件两者都可以在ConfigMap里面存储配置数据。
其实不用看下面的文章，直接从`kubectl create configmap -h`的帮助信息中就可以对ConfigMap究竟如何创建略知一二了。
```
Examples:
# Create a new configmap named my-config based on folder bar
kubectl create configmap my-config --from-file=path/to/bar
# Create a new configmap named my-config with specified keys instead of file basenames on disk
kubectl create configmap my-config --from-file=key1=/path/to/bar/file1.txt --from-file=key2=/path/to/bar/file2.txt
# Create a new configmap named my-config with key1=config1 and key2=config2
kubectl create configmap my-config --from-literal=key1=config1 --from-literal=key2=config2
```
## 创建ConfigMaps
可以使用该命令，用给定值、文件或目录来创建ConfigMap。
```
kubectl create configmap
```
### 使用目录创建
比如我们已经有个了包含一些配置文件，其中包含了我们想要设置的ConfigMap的值：
```bash
$ ls docs/user-guide/configmap/kubectl/
game.properties
ui.properties
$ cat docs/user-guide/configmap/kubectl/game.properties
enemies=aliens
lives=3
enemies.cheat=true
enemies.cheat.level=noGoodRotten
secret.code.passphrase=UUDDLRLRBABAS
secret.code.allowed=true
secret.code.lives=30
$ cat docs/user-guide/configmap/kubectl/ui.properties
color.good=purple
color.bad=yellow
allow.textmode=true
how.nice.to.look=fairlyNice
```
使用下面的命令可以创建一个包含目录中所有文件的ConfigMap。
```bash
$ kubectl create configmap game-config --from-file=docs/user-guide/configmap/kubectl
```
`—from-file`指定在目录下的所有文件都会被用在ConfigMap里面创建一个键值对，键的名字就是文件名，值就是文件的内容。
让我们来看一下这个命令创建的ConfigMap：
```Yaml
$ kubectl describe configmaps game-config
Name: game-config
Namespace: default
Labels: <none>
Annotations: <none>
Data
====
game.properties: 158 bytes
ui.properties: 83 bytes
```
我们可以看到那两个key是从kubectl指定的目录中的文件名。这些key的内容可能会很大，所以在kubectl describe的输出中，只能够看到键的名字和他们的大小。 如果想要看到键的值的话，可以使用`kubectl get`：
```bash
$ kubectl get configmaps game-config -o yaml
```
我们以`yaml`格式输出配置。
```yaml
apiVersion: v1
data:
game.properties: |
enemies=aliens
lives=3
enemies.cheat=true
enemies.cheat.level=noGoodRotten
secret.code.passphrase=UUDDLRLRBABAS
secret.code.allowed=true
secret.code.lives=30
ui.properties: |
color.good=purple
color.bad=yellow
allow.textmode=true
how.nice.to.look=fairlyNice
kind: ConfigMap
metadata:
creationTimestamp: 2016-02-18T18:34:05Z
name: game-config
namespace: default
resourceVersion: "407"
selfLink: /api/v1/namespaces/default/configmaps/game-config
uid: 30944725-d66e-11e5-8cd0-68f728db1985
```
### 使用文件创建
刚才**使用目录创建**的时候我们`—from-file`指定的是一个目录，只要指定为一个文件就可以从单个文件中创建ConfigMap。
```bash
$ kubectl create configmap game-config-2 --from-file=docs/user-guide/configmap/kubectl/game.properties
$ kubectl get configmaps game-config-2 -o yaml
```
```Yaml
apiVersion: v1
data:
game-special-key: |
enemies=aliens
lives=3
enemies.cheat=true
enemies.cheat.level=noGoodRotten
secret.code.passphrase=UUDDLRLRBABAS
secret.code.allowed=true
secret.code.lives=30
kind: ConfigMap
metadata:
creationTimestamp: 2016-02-18T18:54:22Z
name: game-config-3
namespace: default
resourceVersion: "530"
selfLink: /api/v1/namespaces/default/configmaps/game-config-3
uid: 05f8da22-d671-11e5-8cd0-68f728db1985
```
`—from-file`这个参数可以使用多次，你可以使用两次分别指定上个实例中的那两个配置文件，效果就跟指定整个目录是一样的。
### 使用字面值创建
使用文字值创建，利用`—from-literal`参数传递配置信息，该参数可以使用多次，格式如下；
```bash
$ kubectl create configmap special-config --from-literal=special.how=very --from-literal=special.type=charm
$ kubectl get configmaps special-config -o yaml
```
```yaml
apiVersion: v1
data:
special.how: very
special.type: charm
kind: ConfigMap
metadata:
creationTimestamp: 2016-02-18T19:14:38Z
name: special-config
namespace: default
resourceVersion: "651"
selfLink: /api/v1/namespaces/default/configmaps/special-config
uid: dadce046-d673-11e5-8cd0-68f728db1985
```
## Pod中使用ConfigMap
**使用ConfigMap来替代环境变量**
ConfigMap可以被用来填入环境变量。看下下面的ConfigMap。
```Yaml
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
name: special-config
namespace: default
data:
special.how: very
special.type: charm
```
```yaml
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
name: env-config
namespace: default
data:
log_level: INFO
```
我们可以在Pod中这样使用ConfigMap：
```Yaml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: dapi-test-pod
spec:
containers:
- name: test-container
image: gcr.io/google_containers/busybox
command: [ "/bin/sh", "-c", "env" ]
env:
- name: SPECIAL_LEVEL_KEY
valueFrom:
configMapKeyRef:
name: special-config
key: special.how
- name: SPECIAL_TYPE_KEY
valueFrom:
configMapKeyRef:
name: special-config
key: special.type
envFrom:
- configMapRef:
name: env-config
restartPolicy: Never
```
这个Pod运行后会输出如下几行：
```
SPECIAL_LEVEL_KEY=very
SPECIAL_TYPE_KEY=charm
log_level=INFO
```
**用ConfigMap设置命令行参数**
ConfigMap也可以被使用来设置容器中的命令或者参数值。它使用的是Kubernetes的$(VAR_NAME)替换语法。我们看下下面这个ConfigMap。
```Yaml
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
name: special-config
namespace: default
data:
special.how: very
special.type: charm
```
为了将ConfigMap中的值注入到命令行的参数里面，我们还要像前面那个例子一样使用环境变量替换语法`${VAR_NAME)`。（其实这个东西就是给Docker容器设置环境变量，以前我创建镜像的时候经常这么玩，通过docker run的时候指定-e参数修改镜像里的环境变量，然后docker的CMD命令再利用该$(VAR_NAME)通过sed来来修改配置文件或者作为命令行启动参数。）
```Yaml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: dapi-test-pod
spec:
containers:
- name: test-container
image: gcr.io/google_containers/busybox
command: [ "/bin/sh", "-c", "echo $(SPECIAL_LEVEL_KEY) $(SPECIAL_TYPE_KEY)" ]
env:
- name: SPECIAL_LEVEL_KEY
valueFrom:
configMapKeyRef:
name: special-config
key: special.how
- name: SPECIAL_TYPE_KEY
valueFrom:
configMapKeyRef:
name: special-config
key: special.type
restartPolicy: Never
```
运行这个Pod后会输出：
```
very charm
```
**通过数据卷插件使用ConfigMap**
ConfigMap也可以在数据卷里面被使用。还是这个ConfigMap。
```Yaml
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
name: special-config
namespace: default
data:
special.how: very
special.type: charm
```
在数据卷里面使用这个ConfigMap，有不同的选项。最基本的就是将文件填入数据卷，在这个文件中，键就是文件名，键值就是文件内容：
```Yaml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: dapi-test-pod
spec:
containers:
- name: test-container
image: gcr.io/google_containers/busybox
command: [ "/bin/sh", "-c", "cat /etc/config/special.how" ]
volumeMounts:
- name: config-volume
mountPath: /etc/config
volumes:
- name: config-volume
configMap:
name: special-config
restartPolicy: Never
```
运行这个Pod的输出是`very`。
我们也可以在ConfigMap值被映射的数据卷里控制路径。
```Yaml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: dapi-test-pod
spec:
containers:
- name: test-container
image: gcr.io/google_containers/busybox
command: [ "/bin/sh","-c","cat /etc/config/path/to/special-key" ]
volumeMounts:
- name: config-volume
mountPath: /etc/config
volumes:
- name: config-volume
configMap:
name: special-config
items:
- key: special.how
path: path/to/special-key
restartPolicy: Never
```
运行这个Pod后的结果是`very`。

1519
concepts/cronjob.html 100644
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63
concepts/cronjob.md
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@ -1,63 +0,0 @@
# CronJob
CronJob即定时任务，就类似于Linux系统的crontab，在指定的时间周期运行指定的任务。在Kubernetes 1.5，使用CronJob需要开启`batch/v2alpha1` API，即`--runtime-config=batch/v2alpha1`。
## CronJob Spec
- `.spec.schedule`指定任务运行周期，格式同[Cron](https://en.wikipedia.org/wiki/Cron)
- `.spec.jobTemplate`指定需要运行的任务，格式同[Job](job.md)
- `.spec.startingDeadlineSeconds`指定任务开始的截止期限
- `.spec.concurrencyPolicy`指定任务的并发策略，支持Allow、Forbid和Replace三个选项
```yaml
apiVersion: batch/v2alpha1
kind: CronJob
metadata:
name: hello
spec:
schedule: "*/1 * * * *"
jobTemplate:
spec:
template:
spec:
containers:
- name: hello
image: busybox
args:
- /bin/sh
- -c
- date; echo Hello from the Kubernetes cluster
restartPolicy: OnFailure
```
```Bash
$ kubectl create -f cronjob.yaml
cronjob "hello" created
```
当然，也可以用`kubectl run`来创建一个CronJob：
```bash
kubectl run hello --schedule="*/1 * * * *" --restart=OnFailure --image=busybox -- /bin/sh -c "date; echo Hello from the Kubernetes cluster"
```
```bash
$ kubectl get cronjob
NAME SCHEDULE SUSPEND ACTIVE LAST-SCHEDULE
hello */1 * * * * False 0 <none>
$ kubectl get jobs
NAME DESIRED SUCCESSFUL AGE
hello-1202039034 1 1 49s
$ pods=$(kubectl get pods --selector=job-name=hello-1202039034 --output=jsonpath={.items..metadata.name} -a)
$ kubectl logs $pods
Mon Aug 29 21:34:09 UTC 2016
Hello from the Kubernetes cluster
# 注意，删除cronjob的时候不会自动删除job，这些job可以用kubectl delete job来删除
$ kubectl delete cronjob hello
cronjob "hello" deleted
```

1544
concepts/daemonset.html 100644
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109
concepts/daemonset.md
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@ -1,109 +0,0 @@
# DaemonSet
## 什么是 DaemonSet？
_DaemonSet_ 确保全部（或者一些）Node 上运行一个 Pod 的副本。当有 Node 加入集群时，也会为他们新增一个 Pod 。当有 Node 从集群移除时，这些 Pod 也会被回收。删除 DaemonSet 将会删除它创建的所有 Pod。
使用 DaemonSet 的一些典型用法：
- 运行集群存储 daemon，例如在每个 Node 上运行 `glusterd`、`ceph`。
- 在每个 Node 上运行日志收集 daemon，例如`fluentd`、`logstash`。
- 在每个 Node 上运行监控 daemon，例如 [Prometheus Node Exporter](https://github.com/prometheus/node_exporter)、`collectd`、Datadog 代理、New Relic 代理，或 Ganglia `gmond`。
一个简单的用法是，在所有的 Node 上都存在一个 DaemonSet，将被作为每种类型的 daemon 使用。
一个稍微复杂的用法可能是，对单独的每种类型的 daemon 使用多个 DaemonSet，但具有不同的标志，和/或对不同硬件类型具有不同的内存、CPU要求。
## 编写 DaemonSet Spec
### 必需字段
和其它所有 Kubernetes 配置一样，DaemonSet 需要 `apiVersion`、`kind` 和 `metadata`字段。有关配置文件的通用信息，详见文档 [部署应用](https://kubernetes.io/docs/user-guide/deploying-applications/)、[配置容器](https://kubernetes.io/docs/user-guide/configuring-containers/) 和 [资源管理](https://kubernetes.io/docs/concepts/tools/kubectl/object-management-overview/) 。
DaemonSet 也需要一个 [`.spec`](https://git.k8s.io/community/contributors/devel/api-conventions.md#spec-and-status) 配置段。
### Pod 模板
`.spec` 唯一必需的字段是 `.spec.template`。
`.spec.template` 是一个 [Pod 模板](https://kubernetes.io/docs/user-guide/replication-controller/#pod-template)。
它与 [Pod](https://kubernetes.io/docs/user-guide/pods) 具有相同的 schema，除了它是嵌套的，而且不具有 `apiVersion` 或 `kind` 字段。
Pod 除了必须字段外，在 DaemonSet 中的 Pod 模板必须指定合理的标签（查看 [pod selector](#pod-selector)）。
在 DaemonSet 中的 Pod 模板必需具有一个值为 `Always` 的 [`RestartPolicy`](https://kubernetes.io/docs/user-guide/pod-states)，或者未指定它的值，默认是 `Always`。
### Pod Selector
`.spec.selector` 字段表示 Pod Selector，它与 [Job](https://kubernetes.io/docs/concepts/jobs/run-to-completion-finite-workloads/) 或其它资源的 `.sper.selector` 的原理是相同的。
`spec.selector` 表示一个对象，它由如下两个字段组成：
* `matchLabels` - 与 [ReplicationController](https://kubernetes.io/docs/concepts/workloads/controllers/replicationcontroller/) 的 `.spec.selector` 的原理相同。
* `matchExpressions` - 允许构建更加复杂的 Selector，可以通过指定 key、value 列表，以及与 key 和 value 列表的相关的操作符。
当上述两个字段都指定时，结果表示的是 AND 关系。
如果指定了 `.spec.selector`，必须与 `.spec.template.metadata.labels` 相匹配。如果没有指定，它们默认是等价的。如果与它们配置的不匹配，则会被 API 拒绝。
如果 Pod 的 label 与 selector 匹配，或者直接基于其它的 DaemonSet、或者 Controller（例如 ReplicationController），也不可以创建任何 Pod。
否则 DaemonSet Controller 将认为那些 Pod 是它创建的。Kubernetes 不会阻止这样做。一个场景是，可能希望在一个具有不同值的、用来测试用的 Node 上手动创建 Pod。
### 仅在相同的 Node 上运行 Pod
如果指定了 `.spec.template.spec.nodeSelector`，DaemonSet Controller 将在能够匹配上 [Node Selector](https://kubernetes.io/docs/concepts/configuration/assign-pod-node/) 的 Node 上创建 Pod。
类似这种情况，可以指定 `.spec.template.spec.affinity`，然后 DaemonSet Controller 将在能够匹配上 [Node Affinity](https://kubernetes.io/docs/concepts/configuration/assign-pod-node/) 的 Node 上创建 Pod。
如果根本就没有指定，则 DaemonSet Controller 将在所有 Node 上创建 Pod。
## 如果调度 Daemon Pod
正常情况下，Pod 运行在哪个机器上是由 Kubernetes 调度器进行选择的。然而，由 Daemon Controller 创建的 Pod 已经确定了在哪个机器上（Pod 创建时指定了 `.spec.nodeName`），因此：
- DaemonSet Controller 并不关心一个 Node 的 [`unschedulable`](https://kubernetes.io/docs/admin/node/#manual-node-administration) 字段。
- DaemonSet Controller 可以创建 Pod，即使调度器还没有被启动，这对集群启动是非常有帮助的。
Daemon Pod 关心 [Taint 和 Toleration](https://kubernetes.io/docs/concepts/configuration/assign-pod-node/#taints-and-tolerations-beta-feature)，它们会为没有指定 `tolerationSeconds` 的 `node.alpha.kubernetes.io/notReady` 和 `node.alpha.kubernetes.io/unreachable` 的 Taint，而创建具有 `NoExecute` 的 Toleration。这确保了当 alpha 特性的 `TaintBasedEvictions` 被启用，当 Node 出现故障，比如网络分区，这时它们将不会被清除掉（当 `TaintBasedEvictions` 特性没有启用，在这些场景下也不会被清除，但会因为 NodeController 的硬编码行为而被清除，Toleration 是不会的）。
## 与 Daemon Pod 通信
与 DaemonSet 中的 Pod 进行通信，几种可能的模式如下：
- **Push**：配置 DaemonSet 中的 Pod 向其它 Service 发送更新，例如统计数据库。它们没有客户端。
- **NodeIP 和已知端口**：DaemonSet 中的 Pod 可以使用 `hostPort`，从而可以通过 Node IP 访问到 Pod。客户端能通过某种方法知道 Node IP 列表，并且基于此也可以知道端口。
- **DNS**：创建具有相同 Pod Selector 的 [Headless Service](https://kubernetes.io/docs/user-guide/services/#headless-services)，然后通过使用 `endpoints` 资源或从 DNS 检索到多个 A 记录来发现 DaemonSet。
- **Service**：创建具有相同 Pod Selector 的 Service，并使用该 Service 访问到某个随机 Node 上的 daemon。（没有办法访问到特定 Node）
## 更新 DaemonSet
如果修改了 Node Label，DaemonSet 将立刻向新匹配上的 Node 添加 Pod，同时删除新近无法匹配上的 Node 上的 Pod。
可以修改 DaemonSet 创建的 Pod。然而，不允许对 Pod 的所有字段进行更新。当下次 Node（即使具有相同的名称）被创建时，DaemonSet Controller 还会使用最初的模板。
可以删除一个 DaemonSet。如果使用 `kubectl` 并指定 `--cascade=false` 选项，则 Pod 将被保留在 Node 上。然后可以创建具有不同模板的新 DaemonSet。具有不同模板的新 DaemonSet 将鞥能够通过 Label 匹配识别所有已经存在的 Pod。它不会修改或删除它们，即使是错误匹配了 Pod 模板。通过删除 Pod 或者 删除 Node，可以强制创建新的 Pod。
在 Kubernetes 1.6 或以后版本，可以在 DaemonSet 上 [执行滚动升级](https://kubernetes.io/docs/tasks/manage-daemon/update-daemon-set/)。
### init 脚本
很可能通过直接在一个 Node 上启动 daemon 进程（例如，使用 `init`、`upstartd`、或 `systemd`）。这非常好，然而基于 DaemonSet 来运行这些进程有如下一些好处：
- 像对待应用程序一样，具备为 daemon 提供监控和管理日志的能力。
- 为 daemon 和应用城西使用相同的配置语言和工具（如 Pod 模板、`kubectl`）。
- Kubernetes 未来版本可能会支持对 DaemonSet 创建 Pod 与 Node升级工作流进行集成。
- 在资源受限的容器中运行 daemon，能够增加 daemon 和应用容器的隔离性。然而这也实现了在容器中运行 daemon，但却不能在 Pod 中运行（例如，直接基于 Docker 启动）。
### 裸 Pod
可能要直接创建 Pod，同时指定其运行在特定的 Node 上。
然而，DaemonSet 替换了由于任何原因被删除或终止的 Pod，例如 Node 失败、例行节点维护，比如内和升级。由于这个原因，我们应该使用 DaemonSet 而不是单独创建 Pod。
### 静态 Pod
很可能，通过在一个指定目录下编写文件来创建 Pod，该目录受 Kubelet 所监视。这些 Pod 被称为 [静态 Pod](https://kubernetes.io/docs/concepts/cluster-administration/static-pod/)。
不像 DaemonSet，静态 Pod 不受 kubectl 和 其它 Kubernetes API 客户端管理。静态 Pod 不依赖于 apiserver，这使得它们在集群启动的情况下非常有用。
而且，未来静态 Pod 可能会被废弃掉。
### Replication Controller
DaemonSet 与 [Replication Controller](https://kubernetes.io/docs/user-guide/replication-controller) 非常类似，它们都能创建 Pod，这些 Pod 都具有不期望被终止的进程（例如，Web 服务器、存储服务器）。
为无状态的 Service 使用 Replication Controller，像 frontend，实现对副本的数量进行扩缩容、平滑升级，比之于精确控制 Pod 运行在某个主机上要重要得多。需要 Pod 副本总是运行在全部或特定主机上，并需要先于其他 Pod 启动，当这被认为非常重要时，应该使用 Daemon Controller。

2017
concepts/deployment.html 100644
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821
concepts/deployment.md
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@ -1,821 +0,0 @@
# Deployment
[TOC]
## 简述
Deployment 为 Pod 和 ReplicaSet 提供了一个声明式定义(declarative)方法，用来替代以前的ReplicationController 来方便的管理应用。典型的应用场景包括：
- 定义Deployment来创建Pod和ReplicaSet
- 滚动升级和回滚应用
- 扩容和缩容
- 暂停和继续Deployment
比如一个简单的nginx应用可以定义为
```yaml
apiVersion: extensions/v1beta1
kind: Deployment
metadata:
name: nginx-deployment
spec:
replicas: 3
template:
metadata:
labels:
app: nginx
spec:
containers:
- name: nginx
image: nginx:1.7.9
ports:
- containerPort: 80
```
扩容：
```
kubectl scale deployment nginx-deployment --replicas 10
```
如果集群支持 horizontal pod autoscaling 的话，还可以为Deployment设置自动扩展：
```
kubectl autoscale deployment nginx-deployment --min=10 --max=15 --cpu-percent=80
```
更新镜像也比较简单:
```
kubectl set image deployment/nginx-deployment nginx=nginx:1.9.1
```
回滚：
```
kubectl rollout undo deployment/nginx-deployment
```
## Deployment 结构示意图
参考：https://kubernetes.io/docs/api-reference/v1.6/#deploymentspec-v1beta1-apps
![kubernetes deployment cheatsheet](../images/deployment-cheatsheet.png)
## Deployment 概念详细解析
本文翻译自kubernetes官方文档：https://kubernetes.io/docs/concepts/workloads/controllers/deployment.md
根据2017年5月10日的Commit 8481c02 翻译。
## Deployment 是什么？
Deployment为Pod和Replica Set（下一代Replication Controller）提供声明式更新。
您只需要在 Deployment 中描述您想要的目标状态是什么，Deployment controller 就会帮您将 Pod 和ReplicaSet 的实际状态改变到您的目标状态。您可以定义一个全新的 Deployment 来创建 ReplicaSet 或者删除已有的 Deployment 并创建一个新的来替换。
**注意**：您不该手动管理由 Deployment 创建的 ReplicaSet，否则您就篡越了 Deployment controller 的职责！下文罗列了 Deployment 对象中已经覆盖了所有的用例。如果未有覆盖您所有需要的用例，请直接在 Kubernetes 的代码库中提 issue。
典型的用例如下：
- 使用Deployment来创建ReplicaSet。ReplicaSet在后台创建pod。检查启动状态，看它是成功还是失败。
- 然后，通过更新Deployment的PodTemplateSpec字段来声明Pod的新状态。这会创建一个新的ReplicaSet，Deployment会按照控制的速率将pod从旧的ReplicaSet移动到新的ReplicaSet中。
- 如果当前状态不稳定，回滚到之前的Deployment revision。每次回滚都会更新Deployment的revision。
- 扩容Deployment以满足更高的负载。
- 暂停Deployment来应用PodTemplateSpec的多个修复，然后恢复上线。
- 根据Deployment 的状态判断上线是否hang住了。
- 清除旧的不必要的 ReplicaSet。
## 创建 Deployment
下面是一个 Deployment 示例，它创建了一个 ReplicaSet 来启动3个 nginx pod。
下载示例文件并执行命令：
```shell
$ kubectl create -f https://kubernetes.io/docs/user-guide/nginx-deployment.yaml --record
deployment "nginx-deployment" created
```
将kubectl的 `--record` 的 flag 设置为 `true`可以在 annotation 中记录当前命令创建或者升级了该资源。这在未来会很有用，例如，查看在每个 Deployment revision 中执行了哪些命令。
然后立即执行 `get` 将获得如下结果：
```shell
$ kubectl get deployments
NAME DESIRED CURRENT UP-TO-DATE AVAILABLE AGE
nginx-deployment 3 0 0 0 1s
```
输出结果表明我们希望的repalica数是3（根据deployment中的`.spec.replicas`配置）当前replica数（ `.status.replicas`）是0, 最新的replica数（`.status.updatedReplicas`）是0，可用的replica数（`.status.availableReplicas`）是0。
过几秒后再执行`get`命令，将获得如下输出：
```shell
$ kubectl get deployments
NAME DESIRED CURRENT UP-TO-DATE AVAILABLE AGE
nginx-deployment 3 3 3 3 18s
```
我们可以看到Deployment已经创建了3个 replica，所有的 replica 都已经是最新的了（包含最新的pod template），可用的（根据Deployment中的`.spec.minReadySeconds`声明，处于已就绪状态的pod的最少个数）。执行`kubectl get rs`和`kubectl get pods`会显示Replica Set（RS）和Pod已创建。
```shell
$ kubectl get rs
NAME DESIRED CURRENT READY AGE
nginx-deployment-2035384211 3 3 0 18s
```
您可能会注意到 ReplicaSet 的名字总是`<Deployment的名字>-<pod template的hash值>`。
```shell
$ kubectl get pods --show-labels
NAME READY STATUS RESTARTS AGE LABELS
nginx-deployment-2035384211-7ci7o 1/1 Running 0 18s app=nginx,pod-template-hash=2035384211
nginx-deployment-2035384211-kzszj 1/1 Running 0 18s app=nginx,pod-template-hash=2035384211
nginx-deployment-2035384211-qqcnn 1/1 Running 0 18s app=nginx,pod-template-hash=2035384211
```
刚创建的Replica Set将保证总是有3个 nginx 的 pod 存在。
**注意：** 您必须在 Deployment 中的 selector 指定正确的 pod template label（在该示例中是 `app = nginx`），不要跟其他的 controller 的 selector 中指定的 pod template label 搞混了（包括 Deployment、Replica Set、Replication Controller 等）。**Kubernetes 本身并不会阻止您任意指定 pod template label **，但是如果您真的这么做了，这些 controller 之间会相互打架，并可能导致不正确的行为。
### Pod-template-hash label
**注意**：这个 label 不是用户指定的！
注意上面示例输出中的 pod label 里的 pod-template-hash label。当 Deployment 创建或者接管 ReplicaSet 时，Deployment controller 会自动为 Pod 添加 pod-template-hash label。这样做的目的是防止 Deployment 的子ReplicaSet 的 pod 名字重复。通过将 ReplicaSet 的 PodTemplate 进行哈希散列，使用生成的哈希值作为 label 的值，并添加到 ReplicaSet selector 里、 pod template label 和 ReplicaSet 管理中的 Pod 上。
## 更新Deployment
**注意：** Deployment 的 rollout 当且仅当 Deployment 的 pod template（例如`.spec.template`）中的label更新或者镜像更改时被触发。其他更新，例如扩容Deployment不会触发 rollout。
假如我们现在想要让 nginx pod 使用`nginx:1.9.1`的镜像来代替原来的`nginx:1.7.9`的镜像。
```shell
$ kubectl set image deployment/nginx-deployment nginx=nginx:1.9.1
deployment "nginx-deployment" image updated
```
我们可以使用`edit`命令来编辑 Deployment，修改 `.spec.template.spec.containers[0].image` ，将`nginx:1.7.9` 改写成 `nginx:1.9.1`。
```shell
$ kubectl edit deployment/nginx-deployment
deployment "nginx-deployment" edited
```
查看 rollout 的状态，只要执行：
```shell
$ kubectl rollout status deployment/nginx-deployment
Waiting for rollout to finish: 2 out of 3 new replicas have been updated...
deployment "nginx-deployment" successfully rolled out
```
Rollout 成功后，`get` Deployment：
```shell
$ kubectl get deployments
NAME DESIRED CURRENT UP-TO-DATE AVAILABLE AGE
nginx-deployment 3 3 3 3 36s
```
UP-TO-DATE 的 replica 的数目已经达到了配置中要求的数目。
CURRENT 的 replica 数表示 Deployment 管理的 replica 数量，AVAILABLE 的 replica 数是当前可用的replica数量。
我们通过执行`kubectl get rs`可以看到 Deployment 更新了Pod，通过创建一个新的 ReplicaSet 并扩容了3个 replica，同时将原来的 ReplicaSet 缩容到了0个 replica。
```shell
$ kubectl get rs
NAME DESIRED CURRENT READY AGE
nginx-deployment-1564180365 3 3 0 6s
nginx-deployment-2035384211 0 0 0 36s
```
执行 `get pods`只会看到当前的新的 pod:
```shell
$ kubectl get pods
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
nginx-deployment-1564180365-khku8 1/1 Running 0 14s
nginx-deployment-1564180365-nacti 1/1 Running 0 14s
nginx-deployment-1564180365-z9gth 1/1 Running 0 14s
```
下次更新这些 pod 的时候，只需要更新 Deployment 中的 pod 的 template 即可。
Deployment 可以保证在升级时只有一定数量的 Pod 是 down 的。默认的，它会确保至少有比期望的Pod数量少一个是up状态（最多一个不可用）。
Deployment 同时也可以确保只创建出超过期望数量的一定数量的 Pod。默认的，它会确保最多比期望的Pod数量多一个的 Pod 是 up 的（最多1个 surge ）。
**在未来的 Kuberentes 版本中，将从1-1变成25%-25%。**
例如，如果您自己看下上面的 Deployment，您会发现，开始创建一个新的 Pod，然后删除一些旧的 Pod 再创建一个新的。当新的Pod创建出来之前不会杀掉旧的Pod。这样能够确保可用的 Pod 数量至少有2个，Pod的总数最多4个。
```shell
$ kubectl describe deployments
Name: nginx-deployment
Namespace: default
CreationTimestamp: Tue, 15 Mar 2016 12:01:06 -0700
Labels: app=nginx
Selector: app=nginx
Replicas: 3 updated | 3 total | 3 available | 0 unavailable
StrategyType: RollingUpdate
MinReadySeconds: 0
RollingUpdateStrategy: 1 max unavailable, 1 max surge
OldReplicaSets: <none>
NewReplicaSet: nginx-deployment-1564180365 (3/3 replicas created)
Events:
FirstSeen LastSeen Count From SubobjectPath Type Reason Message
--------- -------- ----- ---- ------------- -------- ------ -------
36s 36s 1 {deployment-controller } Normal ScalingReplicaSet Scaled up replica set nginx-deployment-2035384211 to 3
23s 23s 1 {deployment-controller } Normal ScalingReplicaSet Scaled up replica set nginx-deployment-1564180365 to 1
23s 23s 1 {deployment-controller } Normal ScalingReplicaSet Scaled down replica set nginx-deployment-2035384211 to 2
23s 23s 1 {deployment-controller } Normal ScalingReplicaSet Scaled up replica set nginx-deployment-1564180365 to 2
21s 21s 1 {deployment-controller } Normal ScalingReplicaSet Scaled down replica set nginx-deployment-2035384211 to 0
21s 21s 1 {deployment-controller } Normal ScalingReplicaSet Scaled up replica set nginx-deployment-1564180365 to 3
```
我们可以看到当我们刚开始创建这个 Deployment 的时候，创建了一个 ReplicaSet（nginx-deployment-2035384211），并直接扩容到了3个 replica。
当我们更新这个 Deployment 的时候，它会创建一个新的 ReplicaSet（nginx-deployment-1564180365），将它扩容到1个replica，然后缩容原先的 ReplicaSet 到2个 replica，此时满足至少2个 Pod 是可用状态，同一时刻最多有4个 Pod 处于创建的状态。
接着继续使用相同的 rolling update 策略扩容新的 ReplicaSet 和缩容旧的 ReplicaSet。最终，将会在新的 ReplicaSet 中有3个可用的 replica，旧的 ReplicaSet 的 replica 数目变成0。
### Rollover（多个rollout并行）
每当 Deployment controller 观测到有新的 deployment 被创建时，如果没有已存在的 ReplicaSet 来创建期望个数的 Pod 的话，就会创建出一个新的 ReplicaSet 来做这件事。已存在的 ReplicaSet 控制 label 与`.spec.selector`匹配但是 template 跟`.spec.template`不匹配的 Pod 缩容。最终，新的 ReplicaSet 将会扩容出`.spec.replicas`指定数目的 Pod，旧的 ReplicaSet 会缩容到0。
如果您更新了一个的已存在并正在进行中的 Deployment，每次更新 Deployment都会创建一个新的 ReplicaSet并扩容它，同时回滚之前扩容的 ReplicaSet ——将它添加到旧的 ReplicaSet 列表中，开始缩容。
例如，假如您创建了一个有5个`niginx:1.7.9` replica的 Deployment，但是当还只有3个`nginx:1.7.9`的 replica 创建出来的时候您就开始更新含有5个`nginx:1.9.1` replica 的 Deployment。在这种情况下，Deployment 会立即杀掉已创建的3个`nginx:1.7.9`的 Pod，并开始创建`nginx:1.9.1`的 Pod。它不会等到所有的5个`nginx:1.7.9`的 Pod 都创建完成后才开始改变航道。
### Label selector 更新
我们通常不鼓励更新 label selector，我们建议实现规划好您的 selector。
任何情况下，只要您想要执行 label selector 的更新，请一定要谨慎并确认您已经预料到所有可能因此导致的后果。
- 增添 selector 需要同时在 Deployment 的 spec 中更新新的 label，否则将返回校验错误。此更改是不可覆盖的，这意味着新的 selector 不会选择使用旧 selector 创建的 ReplicaSet 和 Pod，从而导致所有旧版本的 ReplicaSet 都被丢弃，并创建新的 ReplicaSet。
- 更新 selector，即更改 selector key 的当前值，将导致跟增添 selector 同样的后果。
- 删除 selector，即删除 Deployment selector 中的已有的 key，不需要对 Pod template label 做任何更改，现有的 ReplicaSet 也不会成为孤儿，但是请注意，删除的 label 仍然存在于现有的 Pod 和 ReplicaSet 中。
## 回退Deployment
有时候您可能想回退一个 Deployment，例如，当 Deployment 不稳定时，比如一直 crash looping。
默认情况下，kubernetes 会在系统中保存前两次的 Deployment 的 rollout 历史记录，以便您可以随时回退（您可以修改`revision history limit`来更改保存的revision数）。
**注意：** 只要 Deployment 的 rollout 被触发就会创建一个 revision。也就是说当且仅当 Deployment 的 Pod template（如`.spec.template`）被更改，例如更新template 中的 label 和容器镜像时，就会创建出一个新的 revision。
其他的更新，比如扩容 Deployment 不会创建 revision——因此我们可以很方便的手动或者自动扩容。这意味着当您回退到历史 revision 是，直有 Deployment 中的 Pod template 部分才会回退。
假设我们在更新 Deployment 的时候犯了一个拼写错误，将镜像的名字写成了`nginx:1.91`，而正确的名字应该是`nginx:1.9.1`：
```shell
$ kubectl set image deployment/nginx-deployment nginx=nginx:1.91
deployment "nginx-deployment" image updated
```
Rollout 将会卡住。
```shell
$ kubectl rollout status deployments nginx-deployment
Waiting for rollout to finish: 2 out of 3 new replicas have been updated...
```
按住 Ctrl-C 停止上面的 rollout 状态监控。
您会看到旧的 replica（nginx-deployment-1564180365 和 nginx-deployment-2035384211）和新的 replica （nginx-deployment-3066724191）数目都是2个。
```shell
$ kubectl get rs
NAME DESIRED CURRENT READY AGE
nginx-deployment-1564180365 2 2 0 25s
nginx-deployment-2035384211 0 0 0 36s
nginx-deployment-3066724191 2 2 2 6s
```
看下创建 Pod，您会看到有两个新的 ReplicaSet 创建的 Pod 处于 ImagePullBackOff 状态，循环拉取镜像。
```shell
$ kubectl get pods
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
nginx-deployment-1564180365-70iae 1/1 Running 0 25s
nginx-deployment-1564180365-jbqqo 1/1 Running 0 25s
nginx-deployment-3066724191-08mng 0/1 ImagePullBackOff 0 6s
nginx-deployment-3066724191-eocby 0/1 ImagePullBackOff 0 6s
```
注意，Deployment controller会自动停止坏的 rollout，并停止扩容新的 ReplicaSet。
```shell
$ kubectl describe deployment
Name: nginx-deployment
Namespace: default
CreationTimestamp: Tue, 15 Mar 2016 14:48:04 -0700
Labels: app=nginx
Selector: app=nginx
Replicas: 2 updated | 3 total | 2 available | 2 unavailable
StrategyType: RollingUpdate
MinReadySeconds: 0
RollingUpdateStrategy: 1 max unavailable, 1 max surge
OldReplicaSets: nginx-deployment-1564180365 (2/2 replicas created)
NewReplicaSet: nginx-deployment-3066724191 (2/2 replicas created)
Events:
FirstSeen LastSeen Count From SubobjectPath Type Reason Message
--------- -------- ----- ---- ------------- -------- ------ -------
1m 1m 1 {deployment-controller } Normal ScalingReplicaSet Scaled up replica set nginx-deployment-2035384211 to 3
22s 22s 1 {deployment-controller } Normal ScalingReplicaSet Scaled up replica set nginx-deployment-1564180365 to 1
22s 22s 1 {deployment-controller } Normal ScalingReplicaSet Scaled down replica set nginx-deployment-2035384211 to 2
22s 22s 1 {deployment-controller } Normal ScalingReplicaSet Scaled up replica set nginx-deployment-1564180365 to 2
21s 21s 1 {deployment-controller } Normal ScalingReplicaSet Scaled down replica set nginx-deployment-2035384211 to 0
21s 21s 1 {deployment-controller } Normal ScalingReplicaSet Scaled up replica set nginx-deployment-1564180365 to 3
13s 13s 1 {deployment-controller } Normal ScalingReplicaSet Scaled up replica set nginx-deployment-3066724191 to 1
13s 13s 1 {deployment-controller } Normal ScalingReplicaSet Scaled down replica set nginx-deployment-1564180365 to 2
13s 13s 1 {deployment-controller } Normal ScalingReplicaSet Scaled up replica set nginx-deployment-3066724191 to 2
```
为了修复这个问题，我们需要回退到稳定的 Deployment revision。
### 检查 Deployment 升级的历史记录
首先，检查下 Deployment 的 revision：
```shell
$ kubectl rollout history deployment/nginx-deployment
deployments "nginx-deployment":
REVISION CHANGE-CAUSE
1 kubectl create -f https://kubernetes.io/docs/user-guide/nginx-deployment.yaml--record
2 kubectl set image deployment/nginx-deployment nginx=nginx:1.9.1
3 kubectl set image deployment/nginx-deployment nginx=nginx:1.91
```
因为我们创建 Deployment 的时候使用了`--recored`参数可以记录命令，我们可以很方便的查看每次 revision 的变化。
查看单个revision 的详细信息：
```shell
$ kubectl rollout history deployment/nginx-deployment --revision=2
deployments "nginx-deployment" revision 2
Labels: app=nginx
pod-template-hash=1159050644
Annotations: kubernetes.io/change-cause=kubectl set image deployment/nginx-deployment nginx=nginx:1.9.1
Containers:
nginx:
Image: nginx:1.9.1
Port: 80/TCP
QoS Tier:
cpu: BestEffort
memory: BestEffort
Environment Variables: <none>
No volumes.
```
### 回退到历史版本
现在，我们可以决定回退当前的 rollout 到之前的版本：
```shell
$ kubectl rollout undo deployment/nginx-deployment
deployment "nginx-deployment" rolled back
```
也可以使用 `--revision`参数指定某个历史版本：
```shell
$ kubectl rollout undo deployment/nginx-deployment --to-revision=2
deployment "nginx-deployment" rolled back
```
与 rollout 相关的命令详细文档见[kubectl rollout](https://kubernetes.io/docs/user-guide/kubectl/v1.6/#rollout)。
该 Deployment 现在已经回退到了先前的稳定版本。如您所见，Deployment controller产生了一个回退到revison 2的`DeploymentRollback`的 event。
```shell
$ kubectl get deployment
NAME DESIRED CURRENT UP-TO-DATE AVAILABLE AGE
nginx-deployment 3 3 3 3 30m
$ kubectl describe deployment
Name: nginx-deployment
Namespace: default
CreationTimestamp: Tue, 15 Mar 2016 14:48:04 -0700
Labels: app=nginx
Selector: app=nginx
Replicas: 3 updated | 3 total | 3 available | 0 unavailable
StrategyType: RollingUpdate
MinReadySeconds: 0
RollingUpdateStrategy: 1 max unavailable, 1 max surge
OldReplicaSets: <none>
NewReplicaSet: nginx-deployment-1564180365 (3/3 replicas created)
Events:
FirstSeen LastSeen Count From SubobjectPath Type Reason Message
--------- -------- ----- ---- ------------- -------- ------ -------
30m 30m 1 {deployment-controller } Normal ScalingReplicaSet Scaled up replica set nginx-deployment-2035384211 to 3
29m 29m 1 {deployment-controller } Normal ScalingReplicaSet Scaled up replica set nginx-deployment-1564180365 to 1
29m 29m 1 {deployment-controller } Normal ScalingReplicaSet Scaled down replica set nginx-deployment-2035384211 to 2
29m 29m 1 {deployment-controller } Normal ScalingReplicaSet Scaled up replica set nginx-deployment-1564180365 to 2
29m 29m 1 {deployment-controller } Normal ScalingReplicaSet Scaled down replica set nginx-deployment-2035384211 to 0
29m 29m 1 {deployment-controller } Normal ScalingReplicaSet Scaled up replica set nginx-deployment-3066724191 to 2
29m 29m 1 {deployment-controller } Normal ScalingReplicaSet Scaled up replica set nginx-deployment-3066724191 to 1
29m 29m 1 {deployment-controller } Normal ScalingReplicaSet Scaled down replica set nginx-deployment-1564180365 to 2
2m 2m 1 {deployment-controller } Normal ScalingReplicaSet Scaled down replica set nginx-deployment-3066724191 to 0
2m 2m 1 {deployment-controller } Normal DeploymentRollback Rolled back deployment "nginx-deployment" to revision 2
29m 2m 2 {deployment-controller } Normal ScalingReplicaSet Scaled up replica set nginx-deployment-1564180365 to 3
```
### 清理 Policy
您可以通过设置`.spec.revisonHistoryLimit`项来指定 deployment 最多保留多少 revision 历史记录。默认的会保留所有的 revision；如果将该项设置为0，Deployment就不允许回退了。
## Deployment 扩容
您可以使用以下命令扩容 Deployment：
```shell
$ kubectl scale deployment nginx-deployment --replicas 10
deployment "nginx-deployment" scaled
```
假设您的集群中启用了[horizontal pod autoscaling](https://kubernetes.io/docs/tasks/run-application/horizontal-pod-autoscale-walkthrough)，您可以给 Deployment 设置一个 autoscaler，基于当前 Pod的 CPU 利用率选择最少和最多的 Pod 数。
```shell
$ kubectl autoscale deployment nginx-deployment --min=10 --max=15 --cpu-percent=80
deployment "nginx-deployment" autoscaled
```
### 比例扩容
RollingUpdate Deployment 支持同时运行一个应用的多个版本。或者 autoscaler 扩 容 RollingUpdate Deployment 的时候，正在中途的 rollout（进行中或者已经暂停的），为了降低风险，Deployment controller 将会平衡已存在的活动中的 ReplicaSet（有 Pod 的 ReplicaSet）和新加入的 replica。这被称为比例扩容。
例如，您正在运行中含有10个 replica 的 Deployment。maxSurge=3，maxUnavailable=2。
```shell
$ kubectl get deploy
NAME DESIRED CURRENT UP-TO-DATE AVAILABLE AGE
nginx-deployment 10 10 10 10 50s
```
您更新了一个镜像，而在集群内部无法解析。
```shell
$ kubectl set image deploy/nginx-deployment nginx=nginx:sometag
deployment "nginx-deployment" image updated
```
镜像更新启动了一个包含ReplicaSet nginx-deployment-1989198191的新的rollout，但是它被阻塞了，因为我们上面提到的maxUnavailable。
```shell
$ kubectl get rs
NAME DESIRED CURRENT READY AGE
nginx-deployment-1989198191 5 5 0 9s
nginx-deployment-618515232 8 8 8 1m
```
然后发起了一个新的Deployment扩容请求。autoscaler将Deployment的repllica数目增加到了15个。Deployment controller需要判断在哪里增加这5个新的replica。如果我们没有谁用比例扩容，所有的5个replica都会加到一个新的ReplicaSet中。如果使用比例扩容，新添加的replica将传播到所有的ReplicaSet中。大的部分加入replica数最多的ReplicaSet中，小的部分加入到replica数少的ReplciaSet中。0个replica的ReplicaSet不会被扩容。
在我们上面的例子中，3个replica将添加到旧的ReplicaSet中，2个replica将添加到新的ReplicaSet中。rollout进程最终会将所有的replica移动到新的ReplicaSet中，假设新的replica成为健康状态。
```shell
$ kubectl get deploy
NAME DESIRED CURRENT UP-TO-DATE AVAILABLE AGE
nginx-deployment 15 18 7 8 7m
$ kubectl get rs
NAME DESIRED CURRENT READY AGE
nginx-deployment-1989198191 7 7 0 7m
nginx-deployment-618515232 11 11 11 7m
```
## 暂停和恢复Deployment
您可以在发出一次或多次更新前暂停一个 Deployment，然后再恢复它。这样您就能多次暂停和恢复 Deployment，在此期间进行一些修复工作，而不会发出不必要的 rollout。
例如使用刚刚创建 Deployment：
```shell
$ kubectl get deploy
NAME DESIRED CURRENT UP-TO-DATE AVAILABLE AGE
nginx 3 3 3 3 1m
[mkargaki@dhcp129-211 kubernetes]$ kubectl get rs
NAME DESIRED CURRENT READY AGE
nginx-2142116321 3 3 3 1m
```
使用以下命令暂停 Deployment：
```shell
$ kubectl rollout pause deployment/nginx-deployment
deployment "nginx-deployment" paused
```
然后更新 Deplyment中的镜像：
```shell
$ kubectl set image deploy/nginx nginx=nginx:1.9.1
deployment "nginx-deployment" image updated
```
注意新的 rollout 启动了：
```shell
$ kubectl rollout history deploy/nginx
deployments "nginx"
REVISION CHANGE-CAUSE
1 <none>
$ kubectl get rs
NAME DESIRED CURRENT READY AGE
nginx-2142116321 3 3 3 2m
```
您可以进行任意多次更新，例如更新使用的资源：
```shell
$ kubectl set resources deployment nginx -c=nginx --limits=cpu=200m,memory=512Mi
deployment "nginx" resource requirements updated
```
Deployment 暂停前的初始状态将继续它的功能，而不会对 Deployment 的更新产生任何影响，只要 Deployment是暂停的。
最后，恢复这个 Deployment，观察完成更新的 ReplicaSet 已经创建出来了：
```shell
$ kubectl rollout resume deploy nginx
deployment "nginx" resumed
$ KUBECTL get rs -w
NAME DESIRED CURRENT READY AGE
nginx-2142116321 2 2 2 2m
nginx-3926361531 2 2 0 6s
nginx-3926361531 2 2 1 18s
nginx-2142116321 1 2 2 2m
nginx-2142116321 1 2 2 2m
nginx-3926361531 3 2 1 18s
nginx-3926361531 3 2 1 18s
nginx-2142116321 1 1 1 2m
nginx-3926361531 3 3 1 18s
nginx-3926361531 3 3 2 19s
nginx-2142116321 0 1 1 2m
nginx-2142116321 0 1 1 2m
nginx-2142116321 0 0 0 2m
nginx-3926361531 3 3 3 20s
^C
$ KUBECTL get rs
NAME DESIRED CURRENT READY AGE
nginx-2142116321 0 0 0 2m
nginx-3926361531 3 3 3 28s
```
**注意：** 在恢复 Deployment 之前您无法回退一个已经暂停的 Deployment。
## Deployment 状态
Deployment 在生命周期中有多种状态。在创建一个新的 ReplicaSet 的时候它可以是 [progressing](https://kubernetes.io/docs/concepts/workloads/controllers/deployment.md#progressing-deployment) 状态， [complete](https://kubernetes.io/docs/concepts/workloads/controllers/deployment.md#complete-deployment) 状态，或者 [fail to progress ](https://kubernetes.io/docs/concepts/workloads/controllers/deployment.md#failed-deployment)状态。
### 进行中的 Deployment
Kubernetes 将执行过下列任务之一的 Deployment 标记为 *progressing* 状态：
- Deployment 正在创建新的ReplicaSet过程中。
- Deployment 正在扩容一个已有的 ReplicaSet。
- Deployment 正在缩容一个已有的 ReplicaSet。
- 有新的可用的 pod 出现。
您可以使用`kubectl rollout status`命令监控 Deployment 的进度。
### 完成的 Deployment
Kubernetes 将包括以下特性的 Deployment 标记为 *complete* 状态：
- Deployment 最小可用。最小可用意味着 Deployment 的可用 replica 个数等于或者超过 Deployment 策略中的期望个数。
- 所有与该 Deployment 相关的replica都被更新到了您指定版本，也就说更新完成。
- 该 Deployment 中没有旧的 Pod 存在。
您可以用`kubectl rollout status`命令查看 Deployment 是否完成。如果 rollout 成功完成，`kubectl rollout status`将返回一个0值的 Exit Code。
```
$ kubectl rollout status deploy/nginx
Waiting for rollout to finish: 2 of 3 updated replicas are available...
deployment "nginx" successfully rolled out
$ echo $?
0
```
### 失败的 Deployment
您的 Deployment 在尝试部署新的 ReplicaSet 的时候可能卡住，用于也不会完成。这可能是因为以下几个因素引起的：
- 无效的引用
- 不可读的 probe failure
- 镜像拉取错误
- 权限不够
- 范围限制
- 程序运行时配置错误
探测这种情况的一种方式是，在您的 Deployment spec 中指定[`spec.progressDeadlineSeconds`](https://kubernetes.io/docs/concepts/workloads/controllers/deployment.md#progress-deadline-seconds)。`spec.progressDeadlineSeconds` 表示 Deployment controller 等待多少秒才能确定（通过 Deployment status）Deployment进程是卡住的。
下面的`kubectl`命令设置`progressDeadlineSeconds` 使 controller 在 Deployment 在进度卡住10分钟后报告：
```
$ kubectl patch deployment/nginx-deployment -p '{"spec":{"progressDeadlineSeconds":600}}'
"nginx-deployment" patched
```
当超过截止时间后，Deployment controller 会在 Deployment 的 `status.conditions`中增加一条DeploymentCondition，它包括如下属性：
- Type=Progressing
- Status=False
- Reason=ProgressDeadlineExceeded
浏览 [Kubernetes API conventions](https://github.com/kubernetes/community/blob/master/contributors/devel/api-conventions.md#typical-status-properties) 查看关于status conditions的更多信息。
**注意：** kubernetes除了报告`Reason=ProgressDeadlineExceeded`状态信息外不会对卡住的 Deployment 做任何操作。更高层次的协调器可以利用它并采取相应行动，例如，回滚 Deployment 到之前的版本。
**注意：** 如果您暂停了一个 Deployment，在暂停的这段时间内kubernetnes不会检查您指定的 deadline。您可以在 Deployment 的 rollout 途中安全的暂停它，然后再恢复它，这不会触发超过deadline的状态。
您可能在使用 Deployment 的时候遇到一些短暂的错误，这些可能是由于您设置了太短的 timeout，也有可能是因为各种其他错误导致的短暂错误。例如，假设您使用了无效的引用。当您 Describe Deployment 的时候可能会注意到如下信息：
```
$ kubectl describe deployment nginx-deployment
<...>
Conditions:
Type Status Reason
---- ------ ------
Available True MinimumReplicasAvailable
Progressing True ReplicaSetUpdated
ReplicaFailure True FailedCreate
<...>
```
执行 `kubectl get deployment nginx-deployment -o yaml`，Deployement 的状态可能看起来像这个样子：
```yaml
status:
availableReplicas: 2
conditions:
- lastTransitionTime: 2016-10-04T12:25:39Z
lastUpdateTime: 2016-10-04T12:25:39Z
message: Replica set "nginx-deployment-4262182780" is progressing.
reason: ReplicaSetUpdated
status: "True"
type: Progressing
- lastTransitionTime: 2016-10-04T12:25:42Z
lastUpdateTime: 2016-10-04T12:25:42Z
message: Deployment has minimum availability.
reason: MinimumReplicasAvailable
status: "True"
type: Available
- lastTransitionTime: 2016-10-04T12:25:39Z
lastUpdateTime: 2016-10-04T12:25:39Z
message: 'Error creating: pods "nginx-deployment-4262182780-" is forbidden: exceeded quota:
object-counts, requested: pods=1, used: pods=3, limited: pods=2'
reason: FailedCreate
status: "True"
type: ReplicaFailure
observedGeneration: 3
replicas: 2
unavailableReplicas: 2
```
最终，一旦超过 Deployment 进程的 deadline，kuberentes 会更新状态和导致 Progressing 状态的原因：
```
Conditions:
Type Status Reason
---- ------ ------
Available True MinimumReplicasAvailable
Progressing False ProgressDeadlineExceeded
ReplicaFailure True FailedCreate
```
您可以通过缩容 Deployment的方式解决配额不足的问题，或者增加您的 namespace 的配额。如果您满足了配额条件后，Deployment controller 就会完成您的 Deployment rollout，您将看到 Deployment 的状态更新为成功状态（`Status=True`并且`Reason=NewReplicaSetAvailable`）。
```
Conditions:
Type Status Reason
---- ------ ------
Available True MinimumReplicasAvailable
Progressing True NewReplicaSetAvailable
```
`Type=Available`、 `Status=True` 以为这您的Deployment有最小可用性。 最小可用性是在Deployment策略中指定的参数。`Type=Progressing` 、 `Status=True`意味着您的Deployment 或者在部署过程中，或者已经成功部署，达到了期望的最少的可用replica数量（查看特定状态的Reason——在我们的例子中`Reason=NewReplicaSetAvailable` 意味着Deployment已经完成）。
您可以使用`kubectl rollout status`命令查看Deployment进程是否失败。当Deployment过程超过了deadline，`kubectl rollout status`将返回非0的exit code。
```
$ kubectl rollout status deploy/nginx
Waiting for rollout to finish: 2 out of 3 new replicas have been updated...
error: deployment "nginx" exceeded its progress deadline
$ echo $?
1
```
### 操作失败的 Deployment
所有对完成的 Deployment 的操作都适用于失败的 Deployment。您可以对它扩/缩容，回退到历史版本，您甚至可以多次暂停它来应用 Deployment pod template。
## 清理Policy
您可以设置 Deployment 中的 `.spec.revisionHistoryLimit` 项来指定保留多少旧的 ReplicaSet。 余下的将在后台被当作垃圾收集。默认的，所有的 revision 历史就都会被保留。在未来的版本中，将会更改为2。
**注意：** 将该值设置为0，将导致所有的 Deployment 历史记录都会被清除，该 Deployment 就无法再回退了。
## 用例
### 金丝雀 Deployment
如果您想要使用 Deployment 对部分用户或服务器发布 release，您可以创建多个 Deployment，每个 Deployment 对应一个 release，参照 [managing resources](https://kubernetes.io/docs/concepts/cluster-administration/manage-deployment/#canary-deployments) 中对金丝雀模式的描述。
## 编写 Deployment Spec
在所有的 Kubernetes 配置中，Deployment 也需要`apiVersion`，`kind`和`metadata`这些配置项。配置文件的通用使用说明查看 [部署应用](https://kubernetes.io/docs/tasks/run-application/run-stateless-application-deployment/)，配置容器，和 [使用 kubectl 管理资源 ](https://kubernetes.io/docs/tutorials/object-management-kubectl/object-management/) 文档。
Deployment也需要 [`.spec` section](https://github.com/kubernetes/community/blob/master/contributors/devel/api-conventions.md#spec-and-status).
### Pod Template
`.spec.template` 是 `.spec`中唯一要求的字段。
`.spec.template` 是 [pod template](https://kubernetes.io/docs/user-guide/replication-controller/#pod-template). 它跟 [Pod](https://kubernetes.io/docs/user-guide/pods)有一模一样的schema，除了它是嵌套的并且不需要`apiVersion` 和 `kind`字段。
另外为了划分Pod的范围，Deployment中的pod template必须指定适当的label（不要跟其他controller重复了，参考[selector](https://kubernetes.io/docs/concepts/workloads/controllers/deployment.md#selector)）和适当的重启策略。
[`.spec.template.spec.restartPolicy`](https://kubernetes.io/docs/concepts/workloads/pods/pod-lifecycle) 可以设置为 `Always` , 如果不指定的话这就是默认配置。
### Replicas
`.spec.replicas` 是可以选字段，指定期望的pod数量，默认是1。
### Selector
`.spec.selector`是可选字段，用来指定 [label selector](https://kubernetes.io/docs/concepts/overview/working-with-objects/labels) ，圈定Deployment管理的pod范围。
如果被指定， `.spec.selector` 必须匹配 `.spec.template.metadata.labels`，否则它将被API拒绝。如果 `.spec.selector` 没有被指定， `.spec.selector.matchLabels` 默认是 `.spec.template.metadata.labels`。
在Pod的template跟`.spec.template`不同或者数量超过了`.spec.replicas`规定的数量的情况下，Deployment会杀掉label跟selector不同的Pod。
**注意：** 您不应该再创建其他label跟这个selector匹配的pod，或者通过其他Deployment，或者通过其他Controller，例如ReplicaSet和ReplicationController。否则该Deployment会被把它们当成都是自己创建的。Kubernetes不会阻止您这么做。
如果您有多个controller使用了重复的selector，controller们就会互相打架并导致不正确的行为。
### 策略
`.spec.strategy` 指定新的Pod替换旧的Pod的策略。 `.spec.strategy.type` 可以是"Recreate"或者是 "RollingUpdate"。"RollingUpdate"是默认值。
#### Recreate Deployment
`.spec.strategy.type==Recreate`时，在创建出新的Pod之前会先杀掉所有已存在的Pod。
#### Rolling Update Deployment
`.spec.strategy.type==RollingUpdate`时，Deployment使用[rolling update](https://kubernetes.io/docs/tasks/run-application/rolling-update-replication-controller) 的方式更新Pod 。您可以指定`maxUnavailable` 和 `maxSurge` 来控制 rolling update 进程。
##### Max Unavailable
`.spec.strategy.rollingUpdate.maxUnavailable` 是可选配置项，用来指定在升级过程中不可用Pod的最大数量。该值可以是一个绝对值（例如5），也可以是期望Pod数量的百分比（例如10%）。通过计算百分比的绝对值向下取整。如果`.spec.strategy.rollingUpdate.maxSurge` 为0时，这个值不可以为0。默认值是1。
例如，该值设置成30%，启动rolling update后旧的ReplicatSet将会立即缩容到期望的Pod数量的70%。新的Pod ready后，随着新的ReplicaSet的扩容，旧的ReplicaSet会进一步缩容，确保在升级的所有时刻可以用的Pod数量至少是期望Pod数量的70%。
##### Max Surge
`.spec.strategy.rollingUpdate.maxSurge` 是可选配置项，用来指定可以超过期望的Pod数量的最大个数。该值可以是一个绝对值（例如5）或者是期望的Pod数量的百分比（例如10%）。当`MaxUnavailable`为0时该值不可以为0。通过百分比计算的绝对值向上取整。默认值是1。
例如，该值设置成30%，启动rolling update后新的ReplicatSet将会立即扩容，新老Pod的总数不能超过期望的Pod数量的130%。旧的Pod被杀掉后，新的ReplicaSet将继续扩容，旧的ReplicaSet会进一步缩容，确保在升级的所有时刻所有的Pod数量和不会超过期望Pod数量的130%。
### Progress Deadline Seconds
`.spec.progressDeadlineSeconds` 是可选配置项，用来指定在系统报告Deployment的[failed progressing](https://kubernetes.io/docs/concepts/workloads/controllers/deployment.md#failed-deployment) ——表现为resource的状态中`type=Progressing`、`Status=False`、 `Reason=ProgressDeadlineExceeded`前可以等待的Deployment进行的秒数。Deployment controller会继续重试该Deployment。未来，在实现了自动回滚后， deployment controller在观察到这种状态时就会自动回滚。
如果设置该参数，该值必须大于 `.spec.minReadySeconds`。
### Min Ready Seconds
`.spec.minReadySeconds`是一个可选配置项，用来指定没有任何容器crash的Pod并被认为是可用状态的最小秒数。默认是0（Pod在ready后就会被认为是可用状态）。进一步了解什么什么后Pod会被认为是ready状态，参阅 [Container Probes](https://kubernetes.io/docs/concepts/workloads/pods/pod-lifecycle/#container-probes)。
### Rollback To
`.spec.rollbackTo` 是一个可以选配置项，用来配置Deployment回退的配置。设置该参数将触发回退操作，每次回退完成后，该值就会被清除。
#### Revision
`.spec.rollbackTo.revision`是一个可选配置项，用来指定回退到的revision。默认是0，意味着回退到历史中最老的revision。
### Revision History Limit
Deployment revision history存储在它控制的ReplicaSets中。
`.spec.revisionHistoryLimit` 是一个可选配置项，用来指定可以保留的旧的ReplicaSet数量。该理想值取决于心Deployment的频率和稳定性。如果该值没有设置的话，默认所有旧的Replicaset或会被保留，将资源存储在etcd中，是用`kubectl get rs`查看输出。每个Deployment的该配置都保存在ReplicaSet中，然而，一旦您删除的旧的RepelicaSet，您的Deployment就无法再回退到那个revison了。
如果您将该值设置为0，所有具有0个replica的ReplicaSet都会被删除。在这种情况下，新的Deployment rollout无法撤销，因为revision history都被清理掉了。
### Paused
`.spec.paused`是可以可选配置项，boolean值。用来指定暂停和恢复Deployment。Paused和没有paused的Deployment之间的唯一区别就是，所有对paused deployment中的PodTemplateSpec的修改都不会触发新的rollout。Deployment被创建之后默认是非paused。
## Deployment 的替代选择
### kubectl rolling update
[Kubectl rolling update](https://kubernetes.io/docs/user-guide/kubectl/v1.6/#rolling-update) 虽然使用类似的方式更新Pod和ReplicationController。但是我们推荐使用Deployment，因为它是声明式的，客户端侧，具有附加特性，例如即使滚动升级结束后也可以回滚到任何历史版本。

1572
concepts/horizontal-pod-autoscaling.html 100644
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158
concepts/horizontal-pod-autoscaling.md
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@ -1,158 +0,0 @@
# Horizontal Pod Autoscaling
应用的资源使用率通常都有高峰和低谷的时候，如何削峰填谷，提高集群的整体资源利用率，让service中的Pod个数自动调整呢？这就有赖于Horizontal Pod Autoscaling了，顾名思义，使Pod水平自动缩放。这个Object（跟Pod、Deployment一样都是API resource）也是最能体现kubernetes之于传统运维价值的地方，不再需要手动扩容了，终于实现自动化了，还可以自定义指标，没准未来还可以通过人工智能自动进化呢！
Horizontal Pod Autoscaling仅适用于Deployment和ReplicationController（ReplicaSet已经被ReplicationController取代），在V1版本中仅支持根据Pod的CPU利用率扩所容，在v1alpha版本中，支持根据内存和用户自定义的metric扩缩容。
如果你不想看下面的文章可以直接看下面的示例图，组件交互、组件的配置、命令示例，都画在图上了。
Horizontal Pod Autoscaling由API server和controller共同实现。
![horizontal-pod-autoscaler](../images/horizontal-pod-autoscaler.png)
## Metrics支持
在不同版本得API中，HPA autoscale时可以根据以下指标来判断：
- autoscaling/v1
- CPU
- autoscaling/v2alpha1
- 内存
- 自定义metrics
- kubernetes1.6起支持自定义metrics，但是必须在kube-controller-manager中配置如下两项：
- `--horizontal-pod-autoscaler-use-rest-clients=true`
- `--api-server`指向[kube-aggregator](https://github.com/kubernetes/kube-aggregator)，也可以使用heapster来实现，通过在启动heapster的时候指定`--api-server=true`。查看[kubernetes metrics](https://github.com/kubernetes/metrics)
- 多种metrics组合
- HPA会根据每个metric的值计算出scale的值，并将最大的那个指作为扩容的最终结果。
## 使用kubectl管理
Horizontal Pod Autoscaling作为API resource也可以像Pod、Deployment一样使用kubeclt命令管理，使用方法跟它们一样，资源名称为`hpa`。
```
kubectl create hpa
kubebectl get hpa
kubectl describe hpa
kubectl delete hpa
```
有一点不同的是，可以直接使用`kubectl autoscale`直接通过命令行的方式创建Horizontal Pod Autoscaler。
用法如下：
```b
kubectl autoscale (-f FILENAME | TYPE NAME | TYPE/NAME) [--min=MINPODS] --max=MAXPODS
[--cpu-percent=CPU] [flags] [options]
```
举个例子：
```
kubectl autoscale deployment foo --min=2 --max=5 --cpu-percent=80
```
为Deployment foo创建 一个autoscaler，当Pod的CPU利用率达到80%的时候，RC的replica数在2到5之间。该命令的详细使用文档见https://kubernetes.io/docs/user-guide/kubectl/v1.6/#autoscale 。
**注意** ：如果为ReplicationController创建HPA的话，无法使用rolling update，但是对于Deployment来说是可以的，因为Deployment在执行rolling update的时候会自动创建新的ReplicationController。
## 什么是 Horizontal Pod Autoscaling？
利用 Horizontal Pod Autoscaling，kubernetes 能够根据监测到的 CPU 利用率（或者在 alpha 版本中支持的应用提供的 metric）自动的扩容 replication controller，deployment 和 replica set。
Horizontal Pod Autoscaler 作为 kubernetes API resource 和 controller 的实现。Resource 确定 controller 的行为。Controller 会根据监测到用户指定的目标的 CPU 利用率周期性得调整 replication controller 或 deployment 的 replica 数量。
## Horizontal Pod Autoscaler 如何工作？
Horizontal Pod Autoscaler 由一个控制循环实现，循环周期由 controller manager 中的 `--horizontal-pod-autoscaler-sync-period` 标志指定（默认是 30 秒）。
在每个周期内，controller manager 会查询 HorizontalPodAutoscaler 中定义的 metric 的资源利用率。Controller manager 从 resource metric API（每个 pod 的 resource metric）或者自定义 metric API（所有的metric）中获取 metric。
- 每个 Pod 的 resource metric（例如 CPU），controller 通过 resource metric API 获取 HorizontalPodAutoscaler 中定义的每个 Pod 中的 metric。然后，如果设置了目标利用率，controller 计算利用的值与每个 Pod 的容器里的 resource request 值的百分比。如果设置了目标原始值，将直接使用该原始 metric 值。然后 controller 计算所有目标 Pod 的利用率或原始值（取决于所指定的目标类型）的平均值，产生一个用于缩放所需 replica 数量的比率。 请注意，如果某些 Pod 的容器没有设置相关的 resource request ，则不会定义 Pod 的 CPU 利用率，并且 Aucoscaler 也不会对该 metric 采取任何操作。 有关自动缩放算法如何工作的更多细节，请参阅 [自动缩放算法设计文档](https://git.k8s.io/community/contributors/design-proposals/horizontal-pod-autoscaler.md#autoscaling-algorithm)。
- 对于每个 Pod 自定义的 metric，controller 功能类似于每个 Pod 的 resource metric，只是它使用原始值而不是利用率值。
- 对于 object metric，获取单个度量（描述有问题的对象），并与目标值进行比较，以产生如上所述的比率。
HorizontalPodAutoscaler 控制器可以以两种不同的方式获取 metric ：直接的 Heapster 访问和 REST 客户端访问。
当使用直接的 Heapster 访问时，HorizontalPodAutoscaler 直接通过 API 服务器的服务代理子资源查询 Heapster。需要在集群上部署 Heapster 并在 kube-system namespace 中运行。
有关 REST 客户端访问的详细信息，请参阅 [支持自定义度量](https://kubernetes.io/docs/tasks/run-application/horizontal-pod-autoscale.md#prerequisites)。
Autoscaler 访问相应的 replication controller，deployment 或 replica set 来缩放子资源。
Scale 是一个允许您动态设置副本数并检查其当前状态的接口。
有关缩放子资源的更多细节可以在 [这里](https://git.k8s.io/community/contributors/design-proposals/horizontal-pod-autoscaler.md#scale-subresource) 找到。
## API Object
Horizontal Pod Autoscaler 是 kubernetes 的 `autoscaling` API 组中的 API 资源。当前的稳定版本中，只支持 CPU 自动扩缩容，可以在`autoscaling/v1` API 版本中找到。
在 alpha 版本中支持根据内存和自定义 metric 扩缩容，可以在`autoscaling/v2alpha1` 中找到。`autoscaling/v2alpha1` 中引入的新字段在`autoscaling/v1` 中是做为 annotation 而保存的。
关于该 API 对象的更多信息，请参阅 [HorizontalPodAutoscaler Object](https://git.k8s.io/community/contributors/design-proposals/horizontal-pod-autoscaler.md#horizontalpodautoscaler-object)。
## 在 kubectl 中支持 Horizontal Pod Autoscaling
Horizontal Pod Autoscaler 和其他的所有 API 资源一样，通过 `kubectl` 以标准的方式支持。
我们可以使用`kubectl create`命令创建一个新的 autoscaler。
我们可以使用`kubectl get hpa`列出所有的 autoscaler，使用`kubectl describe hpa`获取其详细信息。
最后我们可以使用`kubectl delete hpa`删除 autoscaler。
另外，可以使用`kubectl autoscale`命令，很轻易的就可以创建一个 Horizontal Pod Autoscaler。
例如，执行`kubectl autoscale rc foo —min=2 —max=5 —cpu-percent=80`命令将为 replication controller *foo* 创建一个 autoscaler，目标的 CPU 利用率是`80%`，replica 的数量介于 2 和 5 之间。
关于`kubectl autoscale`的更多信息请参阅 [这里](https://kubernetes.io/docs/user-guide/kubectl/v1.6/#autoscale)。
## 滚动更新期间的自动扩缩容
目前在Kubernetes中，可以通过直接管理 replication controller 或使用 deployment 对象来执行 [滚动更新](https://kubernetes.io/docs/tasks/run-application/rolling-update-replication-controller)，该 deployment 对象为您管理基础 replication controller。
Horizontal Pod Autoscaler 仅支持后一种方法：Horizontal Pod Autoscaler 被绑定到 deployment 对象，它设置 deployment 对象的大小，deployment 负责设置底层 replication controller 的大小。
Horizontal Pod Autoscaler 不能使用直接操作 replication controller 进行滚动更新，即不能将 Horizontal Pod Autoscaler 绑定到 replication controller，并进行滚动更新（例如使用`kubectl rolling-update`）。
这不行的原因是，当滚动更新创建一个新的 replication controller 时，Horizontal Pod Autoscaler 将不会绑定到新的 replication controller 上。
## 支持多个 metric
Kubernetes 1.6 中增加了支持基于多个 metric 的扩缩容。您可以使用`autoscaling/v2alpha1` API 版本来为 Horizontal Pod Autoscaler 指定多个 metric。然后 Horizontal Pod Autoscaler controller 将权衡每一个 metric，并根据该 metric 提议一个新的 scale。在所有提议里最大的那个 scale 将作为最终的 scale。
## 支持自定义 metric
**注意：** Kubernetes 1.2 根据特定于应用程序的 metric ，通过使用特殊注释的方式，增加了对缩放的 alpha 支持。
在 Kubernetes 1.6中删除了对这些注释的支持，有利于`autoscaling/v2alpha1` API。 虽然旧的收集自定义 metric 的旧方法仍然可用，但是这些 metric 将不可供 Horizontal Pod Autoscaler 使用，并且用于指定要缩放的自定义 metric 的以前的注释也不在受 Horizontal Pod Autoscaler 认可。
Kubernetes 1.6增加了在 Horizontal Pod Autoscale r中使用自定义 metric 的支持。
您可以为`autoscaling/v2alpha1` API 中使用的 Horizontal Pod Autoscaler 添加自定义 metric 。
Kubernetes 然后查询新的自定义 metric API 来获取相应自定义 metric 的值。
## 前提条件
为了在 Horizontal Pod Autoscaler 中使用自定义 metric，您必须在您集群的 controller manager 中将 `--horizontal-pod-autoscaler-use-rest-clients` 标志设置为 true。然后，您必须通过将 controller manager 的目标 API server 设置为 API server aggregator（使用`--apiserver`标志），配置您的 controller manager 通过 API server aggregator 与API server 通信。 Resource metric API和自定义 metric API 也必须向 API server aggregator 注册，并且必须由集群上运行的 API server 提供。
您可以使用 Heapster 实现 resource metric API，方法是将 `--api-server` 标志设置为 true 并运行 Heapster。 单独的组件必须提供自定义 metric API（有关自定义metric API的更多信息，可从 [k8s.io/metrics repository](https://github.com/kubernetes/metrics) 获得）。
## 进一步阅读
- 设计文档：[Horizontal Pod Autoscaling](https://git.k8s.io/community/contributors/design-proposals/horizontal-pod-autoscaler.md)
- kubectl autoscale 命令：[kubectl autoscale](https://kubernetes.io/docs/user-guide/kubectl/v1.6/#autoscale)
- 使用例子： [Horizontal Pod Autoscaler](https://kubernetes.io/docs/tasks/run-application/horizontal-pod-autoscale-walkthrough)
## 参考
HPA设计文档：https://github.com/kubernetes/community/blob/master/contributors/design-proposals/horizontal-pod-autoscaler.md
HPA说明：https://kubernetes.io/docs/tasks/run-application/horizontal-pod-autoscale/
HPA详解：https://kubernetes.io/docs/tasks/run-application/horizontal-pod-autoscale-walkthrough/
kubectl autoscale命令详细使用说明：https://kubernetes.io/docs/user-guide/kubectl/v1.6/#autoscale
自定义metrics开发：https://github.com/kubernetes/metrics

1537
concepts/index.html 100644
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82
concepts/index.md
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@ -1,82 +0,0 @@
# Kubernetes架构
Kubernetes最初源于谷歌内部的Borg，提供了面向应用的容器集群部署和管理系统。Kubernetes的目标旨在消除编排物理/虚拟计算，网络和存储基础设施的负担，并使应用程序运营商和开发人员完全将重点放在以容器为中心的原语上进行自助运营。Kubernetes 也提供稳定、兼容的基础（平台），用于构建定制化的workflows 和更高级的自动化任务。
Kubernetes 具备完善的集群管理能力，包括多层次的安全防护和准入机制、多租户应用支撑能力、透明的服务注册和服务发现机制、内建负载均衡器、故障发现和自我修复能力、服务滚动升级和在线扩容、可扩展的资源自动调度机制、多粒度的资源配额管理能力。
Kubernetes 还提供完善的管理工具，涵盖开发、部署测试、运维监控等各个环节。
## Borg简介
Borg是谷歌内部的大规模集群管理系统，负责对谷歌内部很多核心服务的调度和管理。Borg的目的是让用户能够不必操心资源管理的问题，让他们专注于自己的核心业务，并且做到跨多个数据中心的资源利用率最大化。
Borg主要由BorgMaster、Borglet、borgcfg和Scheduler组成，如下图所示
![Borg架构](../images/borg.png)
* BorgMaster是整个集群的大脑，负责维护整个集群的状态，并将数据持久化到Paxos存储中；
* Scheduer负责任务的调度，根据应用的特点将其调度到具体的机器上去；
* Borglet负责真正运行任务（在容器中）；
* borgcfg是Borg的命令行工具，用于跟Borg系统交互，一般通过一个配置文件来提交任务。
## Kubernetes架构
Kubernetes借鉴了Borg的设计理念，比如Pod、Service、Labels和单Pod单IP等。Kubernetes的整体架构跟Borg非常像，如下图所示
![Kubernetes架构](../images/architecture.png)
Kubernetes主要由以下几个核心组件组成：
- etcd保存了整个集群的状态；
- apiserver提供了资源操作的唯一入口，并提供认证、授权、访问控制、API注册和发现等机制；
- controller manager负责维护集群的状态，比如故障检测、自动扩展、滚动更新等；
- scheduler负责资源的调度，按照预定的调度策略将Pod调度到相应的机器上；
- kubelet负责维护容器的生命周期，同时也负责Volume（CVI）和网络（CNI）的管理；
- Container runtime负责镜像管理以及Pod和容器的真正运行（CRI）；
- kube-proxy负责为Service提供cluster内部的服务发现和负载均衡；
除了核心组件，还有一些推荐的Add-ons：
- kube-dns负责为整个集群提供DNS服务
- Ingress Controller为服务提供外网入口
- Heapster提供资源监控
- Dashboard提供GUI
- Federation提供跨可用区的集群
## Kubernetes架构示意图
### 整体架构
![kubernetes整体架构示意图](../images/kubernetes-whole-arch.png)
### Master架构
![Kubernetes master架构示意图](../images/kubernetes-master-arch.png)
### Node架构
![kubernetes node架构示意图](../images/kubernetes-node-arch.png)
### 分层架构
Kubernetes设计理念和功能其实就是一个类似Linux的分层架构，如下图所示
![Kubernetes分层架构示意图](../images/kubernetes-layers-arch.jpg)
* 核心层：Kubernetes最核心的功能，对外提供API构建高层的应用，对内提供插件式应用执行环境
* 应用层：部署（无状态应用、有状态应用、批处理任务、集群应用等）和路由（服务发现、DNS解析等）
* 管理层：系统度量（如基础设施、容器和网络的度量），自动化（如自动扩展、动态Provision等）以及策略管理（RBAC、Quota、PSP、NetworkPolicy等）
* 接口层：kubectl命令行工具、客户端SDK以及集群联邦
* 生态系统：在接口层之上的庞大容器集群管理调度的生态系统，可以划分为两个范畴
* Kubernetes外部：日志、监控、配置管理、CI、CD、Workflow、FaaS、OTS应用、ChatOps等
* Kubernetes内部：CRI、CNI、CVI、镜像仓库、Cloud Provider、集群自身的配置和管理等
> 关于分层架构，可以关注下Kubernetes社区正在推进的[Kbernetes architectual roadmap](https://docs.google.com/document/d/1XkjVm4bOeiVkj-Xt1LgoGiqWsBfNozJ51dyI-ljzt1o)和[slide](https://docs.google.com/presentation/d/1GpELyzXOGEPY0Y1ft26yMNV19ROKt8eMN67vDSSHglk/edit)。
## 参考文档
- [Kubernetes design and architecture](https://github.com/kubernetes/community/blob/master/contributors/design-proposals/architecture.md)
- <http://queue.acm.org/detail.cfm?id=2898444>
- <http://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/zh-CN//pubs/archive/43438.pdf>
- <http://thenewstack.io/kubernetes-an-overview>
- [Kbernetes architectual roadmap](https://docs.google.com/document/d/1XkjVm4bOeiVkj-Xt1LgoGiqWsBfNozJ51dyI-ljzt1o)和[slide](https://docs.google.com/presentation/d/1GpELyzXOGEPY0Y1ft26yMNV19ROKt8eMN67vDSSHglk/edit)

1693
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319
concepts/ingress.md
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@ -1,319 +0,0 @@
# Ingress解析
## 前言
这是kubernete官方文档中[Ingress Resource](https://kubernetes.io/docs/concepts/services-networking/ingress/)的翻译，后面的章节会讲到使用[Traefik](https://github.com/containous/traefik)来做Ingress controller，文章末尾给出了几个相关链接。
**术语**
在本篇文章中你将会看到一些在其他地方被交叉使用的术语，为了防止产生歧义，我们首先来澄清下。
- 节点：Kubernetes集群中的一台物理机或者虚拟机。
- 集群：位于Internet防火墙后的节点，这是kubernetes管理的主要计算资源。
- 边界路由器：为集群强制执行防火墙策略的路由器。 这可能是由云提供商或物理硬件管理的网关。
- 集群网络：一组逻辑或物理链接，可根据Kubernetes[网络模型](https://kubernetes.io/docs/admin/networking/)实现群集内的通信。 集群网络的实现包括Overlay模型的 [flannel](https://github.com/coreos/flannel#flannel) 和基于SDN的[OVS](https://kubernetes.io/docs/admin/ovs-networking/)。
- 服务：使用标签选择器标识一组pod成为的Kubernetes[服务](https://kubernetes.io/docs/user-guide/services/)。 除非另有说明，否则服务假定在集群网络内仅可通过虚拟IP访问。
## 什么是Ingress？
通常情况下，service和pod仅可在集群内部网络中通过IP地址访问。所有到达边界路由器的流量或被丢弃或被转发到其他地方。从概念上讲，可能像下面这样：
```
internet
|
------------
[ Services ]
```
Ingress是授权入站连接到达集群服务的规则集合。
```
internet
|
[ Ingress ]
--|-----|--
[ Services ]
```
你可以给Ingress配置提供外部可访问的URL、负载均衡、SSL、基于名称的虚拟主机等。用户通过POST Ingress资源到API server的方式来请求ingress。 [Ingress controller](https://kubernetes.io/docs/concepts/services-networking/ingress/#ingress-controllers)负责实现Ingress，通常使用负载平衡器，它还可以配置边界路由和其他前端，这有助于以HA方式处理流量。
## 先决条件
在使用Ingress resource之前，有必要先了解下面几件事情。Ingress是beta版本的resource，在kubernetes1.1之前还没有。你需要一个`Ingress Controller`来实现`Ingress`，单纯的创建一个`Ingress`没有任何意义。
GCE/GKE会在master节点上部署一个ingress controller。你可以在一个pod中部署任意个自定义的ingress controller。你必须正确地annotate每个ingress，比如 [运行多个ingress controller](https://github.com/kubernetes/ingress/tree/master/controllers/nginx#running-multiple-ingress-controllers) 和 [关闭glbc](https://github.com/kubernetes/ingress/blob/master/controllers/gce/BETA_LIMITATIONS.md#disabling-glbc).
确定你已经阅读了Ingress controller的[beta版本限制](https://github.com/kubernetes/ingress/blob/master/controllers/gce/BETA_LIMITATIONS.md)。在非GCE/GKE的环境中，你需要在pod中[部署一个controller](https://github.com/kubernetes/ingress/tree/master/controllers)。
## Ingress Resource
最简化的Ingress配置：
```yaml
1: apiVersion: extensions/v1beta1
2: kind: Ingress
3: metadata:
4: name: test-ingress
5: spec:
6: rules:
7: - http:
8: paths:
9: - path: /testpath
10: backend:
11: serviceName: test
12: servicePort: 80
```
*如果你没有配置Ingress controller就将其POST到API server不会有任何用处*
**配置说明**
**1-4行**：跟Kubernetes的其他配置一样，ingress的配置也需要`apiVersion`，`kind`和`metadata`字段。配置文件的详细说明请查看[部署应用](https://kubernetes.io/docs/user-guide/deploying-applications), [配置容器](https://kubernetes.io/docs/user-guide/configuring-containers)和 [使用resources](https://kubernetes.io/docs/user-guide/working-with-resources).
**5-7行**: Ingress [spec](https://github.com/kubernetes/community/blob/master/contributors/devel/api-conventions.md#spec-and-status) 中包含配置一个loadbalancer或proxy server的所有信息。最重要的是，它包含了一个匹配所有入站请求的规则列表。目前ingress只支持http规则。
**8-9行**：每条http规则包含以下信息：一个`host`配置项（比如for.bar.com，在这个例子中默认是*），`path`列表（比如：/testpath），每个path都关联一个`backend`(比如test:80)。在loadbalancer将流量转发到backend之前，所有的入站请求都要先匹配host和path。
**10-12行**：正如 [services doc](https://kubernetes.io/docs/user-guide/services)中描述的那样，backend是一个`service:port`的组合。Ingress的流量被转发到它所匹配的backend。
**全局参数**：为了简单起见，Ingress示例中没有全局参数，请参阅资源完整定义的[api参考](https://releases.k8s.io/master/pkg/apis/extensions/v1beta1/types.go)。 在所有请求都不能跟spec中的path匹配的情况下，请求被发送到Ingress controller的默认后端，可以指定全局缺省backend。
## Ingress controllers
为了使Ingress正常工作，集群中必须运行Ingress controller。 这与其他类型的控制器不同，其他类型的控制器通常作为`kube-controller-manager`二进制文件的一部分运行，在集群启动时自动启动。 你需要选择最适合自己集群的Ingress controller或者自己实现一个。 示例和说明可以在[这里](https://github.com/kubernetes/ingress/tree/master/controllers)找到。
## 在你开始前
以下文档描述了Ingress资源中公开的一组跨平台功能。 理想情况下，所有的Ingress controller都应该符合这个规范，但是我们还没有实现。 GCE和nginx控制器的文档分别在[这里](https://github.com/kubernetes/ingress/blob/master/controllers/gce/README.md)和[这里](https://github.com/kubernetes/ingress/blob/master/controllers/nginx/README.md)。**确保您查看控制器特定的文档，以便您了解每个文档的注意事项。**
## Ingress类型
### 单Service Ingress
Kubernetes中已经存在一些概念可以暴露单个service（查看[替代方案](https://kubernetes.io/docs/concepts/services-networking/ingress/#alternatives)），但是你仍然可以通过Ingress来实现，通过指定一个没有rule的默认backend的方式。
ingress.yaml定义文件：
```Yaml
apiVersion: extensions/v1beta1
kind: Ingress
metadata:
name: test-ingress
spec:
backend:
serviceName: testsvc
servicePort: 80
```
使用`kubectl create -f`命令创建，然后查看ingress：
```bash
$ kubectl get ing
NAME RULE BACKEND ADDRESS
test-ingress - testsvc:80 107.178.254.228
```
`107.178.254.228`就是Ingress controller为了实现Ingress而分配的IP地址。`RULE`列表示所有发送给该IP的流量都被转发到了`BACKEND`所列的Kubernetes service上。
### 简单展开
如前面描述的那样，kubernete pod中的IP只在集群网络内部可见，我们需要在边界设置一个东西，让它能够接收ingress的流量并将它们转发到正确的端点上。这个东西一般是高可用的loadbalancer。使用Ingress能够允许你将loadbalancer的个数降低到最少，例如，假如你想要创建这样的一个设置：
```
foo.bar.com -> 178.91.123.132 -> / foo s1:80
/ bar s2:80
```
你需要一个这样的ingress：
```yaml
apiVersion: extensions/v1beta1
kind: Ingress
metadata:
name: test
spec:
rules:
- host: foo.bar.com
http:
paths:
- path: /foo
backend:
serviceName: s1
servicePort: 80
- path: /bar
backend:
serviceName: s2
servicePort: 80
```
使用`kubectl create -f`创建完ingress后：
```bash
$ kubectl get ing
NAME RULE BACKEND ADDRESS
test -
foo.bar.com
/foo s1:80
/bar s2:80
```
只要服务（s1，s2）存在，Ingress controller就会将提供一个满足该Ingress的特定loadbalancer实现。 这一步完成后，您将在Ingress的最后一列看到loadbalancer的地址。
### 基于名称的虚拟主机
Name-based的虚拟主机在同一个IP地址下拥有多个主机名。
```
foo.bar.com --| |-> foo.bar.com s1:80
| 178.91.123.132 |
bar.foo.com --| |-> bar.foo.com s2:80
```
下面这个ingress说明基于[Host header](https://tools.ietf.org/html/rfc7230#section-5.4)的后端loadbalancer的路由请求：
```Yaml
apiVersion: extensions/v1beta1
kind: Ingress
metadata:
name: test
spec:
rules:
- host: foo.bar.com
http:
paths:
- backend:
serviceName: s1
servicePort: 80
- host: bar.foo.com
http:
paths:
- backend:
serviceName: s2
servicePort: 80
```
**默认backend**：一个没有rule的ingress，如前面章节中所示，所有流量都将发送到一个默认backend。你可以用该技巧通知loadbalancer如何找到你网站的404页面，通过制定一些列rule和一个默认backend的方式。如果请求header中的host不能跟ingress中的host匹配，并且/或请求的URL不能与任何一个path匹配，则流量将路由到你的默认backend。
### TLS
你可以通过指定包含TLS私钥和证书的[secret](https://kubernetes.io/docs/user-guide/secrets)来加密Ingress。 目前，Ingress仅支持单个TLS端口443，并假定TLS termination。 如果Ingress中的TLS配置部分指定了不同的主机，则它们将根据通过SNI TLS扩展指定的主机名（假如Ingress controller支持SNI）在多个相同端口上进行复用。 TLS secret中必须包含名为`tls.crt`和`tls.key`的密钥，这里面包含了用于TLS的证书和私钥，例如：
```Yaml
apiVersion: v1
data:
tls.crt: base64 encoded cert
tls.key: base64 encoded key
kind: Secret
metadata:
name: testsecret
namespace: default
type: Opaque
```
在Ingress中引用这个secret将通知Ingress controller使用TLS加密从将客户端到loadbalancer的channel：
```yaml
apiVersion: extensions/v1beta1
kind: Ingress
metadata:
name: no-rules-map
spec:
tls:
- secretName: testsecret
backend:
serviceName: s1
servicePort: 80
```
请注意，各种Ingress controller支持的TLS功能之间存在差距。 请参阅有关[nginx](https://github.com/kubernetes/ingress/blob/master/controllers/nginx/README.md#https)，[GCE](https://github.com/kubernetes/ingress/blob/master/controllers/gce/README.md#tls)或任何其他平台特定Ingress controller的文档，以了解TLS在你的环境中的工作原理。
Ingress controller启动时附带一些适用于所有Ingress的负载平衡策略设置，例如负载均衡算法，后端权重方案等。更高级的负载平衡概念（例如持久会话，动态权重）尚未在Ingress中公开。 你仍然可以通过[service loadbalancer](https://github.com/kubernetes/contrib/tree/master/service-loadbalancer)获取这些功能。 随着时间的推移，我们计划将适用于跨平台的负载平衡模式加入到Ingress资源中。
还值得注意的是，尽管健康检查不直接通过Ingress公开，但Kubernetes中存在并行概念，例如[准备探查](https://kubernetes.io/docs/tasks/configure-pod-container/configure-liveness-readiness-probes/)，可以使你达成相同的最终结果。 请查看特定控制器的文档，以了解他们如何处理健康检查（[nginx](https://github.com/kubernetes/ingress/blob/master/controllers/nginx/README.md)，[GCE](https://github.com/kubernetes/ingress/blob/master/controllers/gce/README.md#health-checks)）。
## 更新Ingress
假如你想要向已有的ingress中增加一个新的Host，你可以编辑和更新该ingress：
```Bash
$ kubectl get ing
NAME RULE BACKEND ADDRESS
test - 178.91.123.132
foo.bar.com
/foo s1:80
$ kubectl edit ing test
```
这会弹出一个包含已有的yaml文件的编辑器，修改它，增加新的Host配置。
```yaml
spec:
rules:
- host: foo.bar.com
http:
paths:
- backend:
serviceName: s1
servicePort: 80
path: /foo
- host: bar.baz.com
http:
paths:
- backend:
serviceName: s2
servicePort: 80
path: /foo
..
```
保存它会更新API server中的资源，这会触发ingress controller重新配置loadbalancer。
```bash
$ kubectl get ing
NAME RULE BACKEND ADDRESS
test - 178.91.123.132
foo.bar.com
/foo s1:80
bar.baz.com
/foo s2:80
```
在一个修改过的ingress yaml文件上调用`kubectl replace -f`命令一样可以达到同样的效果。
## 跨可用域故障
在不通云供应商之间，跨故障域的流量传播技术有所不同。 有关详细信息，请查看相关Ingress controller的文档。 有关在federation集群中部署Ingress的详细信息，请参阅[federation文档]()。
## 未来计划
- 多样化的HTTPS/TLS模型支持（如SNI，re-encryption）
- 通过声明来请求IP或者主机名
- 结合L4和L7 Ingress
- 更多的Ingress controller
请跟踪[L7和Ingress的proposal](https://github.com/kubernetes/kubernetes/pull/12827)，了解有关资源演进的更多细节，以及[Ingress repository](https://github.com/kubernetes/ingress/tree/master)，了解有关各种Ingress controller演进的更多详细信息。
## 替代方案
你可以通过很多种方式暴露service而不必直接使用ingress：
- 使用[Service.Type=LoadBalancer](https://kubernetes.io/docs/user-guide/services/#type-loadbalancer)
- 使用[Service.Type=NodePort](https://kubernetes.io/docs/user-guide/services/#type-nodeport)
- 使用[Port Proxy](https://github.com/kubernetes/contrib/tree/master/for-demos/proxy-to-service)
- 部署一个[Service loadbalancer](https://github.com/kubernetes/contrib/tree/master/service-loadbalancer) 这允许你在多个service之间共享单个IP，并通过Service Annotations实现更高级的负载平衡。
## 参考
[Kubernetes Ingress Resource](https://kubernetes.io/docs/concepts/services-networking/ingress/)
[使用NGINX Plus负载均衡Kubernetes服务](http://dockone.io/article/957)
[使用 NGINX 和 NGINX Plus 的 Ingress Controller 进行 Kubernetes 的负载均衡](http://www.cnblogs.com/276815076/p/6407101.html)
[Kubernetes : Ingress Controller with Træfɪk and Let's Encrypt](https://blog.osones.com/en/kubernetes-ingress-controller-with-traefik-and-lets-encrypt.html)
[Kubernetes : Træfɪk and Let's Encrypt at scale](https://blog.osones.com/en/kubernetes-traefik-and-lets-encrypt-at-scale.html)
[Kubernetes Ingress Controller-Træfɪk](https://docs.traefik.io/user-guide/kubernetes/)
[Kubernetes 1.2 and simplifying advanced networking with Ingress](http://blog.kubernetes.io/2016/03/Kubernetes-1.2-and-simplifying-advanced-networking-with-Ingress.html)

1505
concepts/job.html 100644
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44
concepts/job.md
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@ -1,44 +0,0 @@
# Job
Job负责批处理任务，即仅执行一次的任务，它保证批处理任务的一个或多个Pod成功结束。
## Job Spec格式
- spec.template格式同Pod
- RestartPolicy仅支持Never或OnFailure
- 单个Pod时，默认Pod成功运行后Job即结束
- `.spec.completions`标志Job结束需要成功运行的Pod个数，默认为1
- `.spec.parallelism`标志并行运行的Pod的个数，默认为1
- `spec.activeDeadlineSeconds`标志失败Pod的重试最大时间，超过这个时间不会继续重试
一个简单的例子：
```yaml
apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
name: pi
spec:
template:
metadata:
name: pi
spec:
containers:
- name: pi
image: perl
command: ["perl", "-Mbignum=bpi", "-wle", "print bpi(2000)"]
restartPolicy: Never
```
```bash
$ kubectl create -f ./job.yaml
job "pi" created
$ pods=$(kubectl get pods --selector=job-name=pi --output=jsonpath={.items..metadata.name})
$ kubectl logs $pods
3.141592653589793238462643383279502...
```
## Bare Pods
所谓Bare Pods是指直接用PodSpec来创建的Pod（即不在ReplicaSets或者ReplicationController的管理之下的Pods）。这些Pod在Node重启后不会自动重启，但Job则会创建新的Pod继续任务。所以，推荐使用Job来替代Bare Pods，即便是应用只需要一个Pod。

1550
concepts/label.html 100644
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105
concepts/label.md
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@ -1,105 +0,0 @@
# Label
Label是附着到object上（例如Pod）的键值对。可以在创建object的时候指定，也可以在object创建后随时指定。Labels的值对系统本身并没有什么含义，只是对用户才有意义。
```json
"labels": {
"key1" : "value1",
"key2" : "value2"
}
```
Kubernetes最终将对labels最终索引和反向索引用来优化查询和watch，在UI和命令行中会对它们排序。不要在label中使用大型、非标识的结构化数据，记录这样的数据应该用annotation。
## 动机
Label能够将组织架构映射到系统架构上（就像是康威定律），这样能够更便于微服务的管理，你可以给object打s上如下类型的label：
- `"release" : "stable"`, `"release" : "canary"`
- `"environment" : "dev"`, `"environment" : "qa"`, `"environment" : "production"`
- `"tier" : "frontend"`, `"tier" : "backend"`, `"tier" : "cache"`
- `"partition" : "customerA"`, `"partition" : "customerB"`
- `"track" : "daily"`, `"track" : "weekly"`
- `"team" : "teamA"`,`"team:" : "teamB"`
## 语法和字符集
Label key的组成：
- 不得超过63个字符
- 可以使用前缀，使用/分隔，前缀必须是DNS子域，不得超过253个字符，系统中的自动化组件创建的label必须指定前缀，`kubernetes.io/`由kubernetes保留
- 起始必须是字母（大小写都可以）或数字，中间可以有连字符、下划线和点
Label value的组成：
- 不得超过63个字符
- 起始必须是字母（大小写都可以）或数字，中间可以有连字符、下划线和点
## Label selector
Label不是唯一的，很多object可能有相同的label。
通过label selector，客户端／用户可以指定一个object集合，通过label selector对object的集合进行操作。
Label selector有两种类型：
- *equality-based* ：可以使用`=`、`==`、`!=`操作符，可以使用逗号分隔多个表达式
- *set-based* ：可以使用`in`、`notin`、`!`操作符，另外还可以没有操作符，直接写出某个label的key，表示过滤有某个key的object而不管该key的value是何值，`!`表示没有该label的object
## 示例
```bash
$ kubectl get pods -l environment=production,tier=frontend
$ kubectl get pods -l 'environment in (production),tier in (frontend)'
$ kubectl get pods -l 'environment in (production, qa)'
$ kubectl get pods -l 'environment,environment notin (frontend)'
```
## 在API object中设置label selector
在`service`、`replicationcontroller`等object中有对pod的label selector，使用方法只能使用等于操作，例如：
```yaml
selector:
component: redis
```
在`Job`、`Deployment`、`ReplicaSet`和`DaemonSet`这些object中，支持*set-based*的过滤，例如：
```Yaml
selector:
matchLabels:
component: redis
matchExpressions:
- {key: tier, operator: In, values: [cache]}
- {key: environment, operator: NotIn, values: [dev]}
```
如Service通过label selector将同一类型的pod作为一个服务expose出来。
![label示意图](../images/labels.png)
另外在node affinity和pod affinity中的label selector的语法又有些许不同，示例如下：
```Yaml
affinity:
nodeAffinity:
requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
nodeSelectorTerms:
- matchExpressions:
- key: kubernetes.io/e2e-az-name
operator: In
values:
- e2e-az1
- e2e-az2
preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
- weight: 1
preference:
matchExpressions:
- key: another-node-label-key
operator: In
values:
- another-node-label-value
```
详见[node selection](https://github.com/kubernetes/kubernetes.github.io/tree/master/docs/user-guide/node-selection)。

1481
concepts/namespace.html 100644
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24
concepts/namespace.md
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@ -1,24 +0,0 @@
# Namespace
在一个Kubernetes集群中可以使用namespace创建多个“虚拟集群”，这些namespace之间可以完全隔离，也可以通过通过某种方式，让一个namespace中的service可以访问到其他的namespace中的服务，我们[在CentOS中部署kubernetes1.6集群](../practice/install-kbernetes1.6-on-centos.md)的时候就用到了好几个跨越namespace的服务，比如Traefik ingress和`kube-system`namespace下的service就可以为整个集群提供服务，这些都需要通过RBAC定义集群级别的角色来实现。
## 哪些情况下适合使用多个namesapce
因为namespace可以提供独立的命名空间，因此可以实现部分的环境隔离。当你的项目和人员众多的时候可以考虑根据项目属性，例如生产、测试、开发划分不同的namespace。
## Namespace使用
**获取集群中有哪些namespace**
```
kubectl get ns
```
集群中默认会有`default`和`kube-system`这两个namespace。
在执行`kubectl`命令时可以使用`-n`指定操作的namespace。
用户的普通应用默认是在`default`下，与集群管理相关的为整个集群提供服务的应用一般部署在`kube-system`的namespace下，例如我们在安装kubernetes集群时部署的`kubedns`、`heapseter`、`EFK`等都是在这个namespace下面。
另外，并不是所有的资源对象都会对应namespace，`node`和`persistentVolume`就不属于任何namespace。

1502
concepts/node.html 100644
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38
concepts/node.md
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@ -1,38 +0,0 @@
# Node
Node是kubernetes集群的工作节点，可以是物理机也可以是虚拟机。
## Node的状态
Node包括如下状态信息：
- Address
- HostName：可以被kubelet中的`—hostname-override`参数替代。
- ExternalIP：可以被集群外部路由到的IP地址。
- InternalIP：集群内部使用的IP，集群外部无法访问。
- Condition
- OutOfDisk：磁盘空间不足时为`true`
- Ready：Node controller 40秒内没有收到node的状态报告为`Unknow`，健康为`True`，否则为`False`。
- MemoryPressure：当node没有内存压力时为`True`，否则为`False`。
- DiskPressure：当node没有磁盘压力时为`True`，否则为`False`。
- Capacity
- CPU
- 内存
- 可运行的最大Pod个数
- Info：节点的一些版本信息，如OS、kubernetes、docker等
## Node管理
禁止pod调度到该节点上
```
kubectl cordon <node>
```
驱逐该节点上的所有pod
```
kubectl drain <node>
```
该命令会删除该节点上的所有Pod（DaemonSet除外），在其他node上重新启动它们，通常该该节点需要维护时使用该命令。直接使用该命令会自动调用`kubectl cordon <node>`命令。当该节点维护完成，启动了kubelet后，再使用`kubectl uncordon <node>`即可将该节点添加到kubernetes集群中。

1493
concepts/objects.html 100644
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22
concepts/objects.md
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@ -1,22 +0,0 @@
# 主要概念
- Pod
- Node
- Namespace
- Service
- Volume和Persistent Volume
- Deployment
- Secret
- StatefulSet
- DaemonSet
- ServiceAccount
- ReplicationController和ReplicaSet
- Job
- CronJob
- SecurityContext
- Resource Quota
- Pod Security Policy
- Horizontal Pod Autoscaling
- Network Policy
- Ingress
- ThirdPartyResources

1516
concepts/pod-overview.html 100644
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69
concepts/pod-overview.md
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@ -1,69 +0,0 @@
# Pod概览
## 理解Pod
Pod是kubernetes中你可以创建和部署的最小也是最简单位。一个Pod代表着集群中运行的一个进程。
Pod中封装着应用的容器（有的情况下是好几个容器），存储、独立的网络IP，管理容器如何运行的策略选项。Pod代表着部署的一个单位：kubernetes中应用的一个实例，可能由一个或者多个容器组合在一起共享资源。
> [Docker](https://www.docker.com)是kubernetes中最常用的容器运行时，但是Pod也支持其他容器运行时。
Pods are employed a number of ways in a Kubernetes cluster, including:
在Kubrenetes集群中Pod有如下两种使用方式：
- **一个Pod中运行一个容器**。“每个Pod中一个容器”的模式是最常见的用法；在这种使用方式中，你可以把Pod想象成是单个容器的封装，kuberentes管理的是Pod而不是直接管理容器。
- **在一个Pod中同时运行多个容器**。一个Pod中也可以同时封装几个需要紧密耦合互相协作的容器，它们之间共享资源。这些在同一个Pod中的容器可以互相协作成为一个service单位——一个容器共享文件，另一个“sidecar”容器来更新这些文件。Pod将这些容器的存储资源作为一个实体来管理。
[Kubernetes Blog](http://blog.kubernetes.io) 有关于Pod用例的详细信息：查看：
- [The Distributed System Toolkit: Patterns for Composite Containers](http://blog.kubernetes.io/2015/06/the-distributed-system-toolkit-patterns.html)
- [Container Design Patterns](http://blog.kubernetes.io/2016/06/container-design-patterns.html)
每个Pod都是应用的一个实例。如果你想平行扩展应用的话（运行多个实例），你应该运行多个Pod，每个Pod都是一个应用实例。在Kubernetes中，这通常被叫称为是replication。
### Pod中如何管理多个容器
Pod中可以同时运行多个进程（作为容器运行）协同工作。同一个Pod中的容器会自动的分配到同一个 node 上。同一个Pod中的容器共享资源、网络环境和依赖，它们总是被同时调度。
注意在一个Pod中同时运行多个容器是一种比较高级的用法。只有当你的容器需要紧密配合协作的时候才考虑用这种模式。例如，你有一个容器作为web服务器运行，需要用到共享的volume，有另一个”sidecar“容器来从远端获取资源更新这些文件，如下图所示：
![pod diagram](../images/pod-overview.png)
Pod中可以共享两种资源：网络和存储。
#### 网络
每个Pod都会被分配一个唯一的IP地址。Pod中的所有容器共享网络空间，包括IP地址和端口。Pod内部的容器可以使用`localhost`互相通信。Pod中的容器与外界通信时，必须分配共享网络资源（例如使用宿主机的端口映射）。
#### 存储
可以Pod指定多个共享的Volume。Pod中的所有容器都可以访问共享的volume。Volume也可以用来持久化Pod中的存储资源，以防容器重启后文件丢失。
## 使用Pod
你很少会直接在kubernetes中创建单个Pod。因为Pod的生命周期是短暂的，用后即焚的实体。当Pod被创建后（不论是由你直接创建还是被其他Controller），都会被Kuberentes调度到集群的Node上。直到Pod的进程终止、被删掉、因为缺少资源而被驱逐、或者Node故障之前这个Pod都会一直保持在那个Node上。
> 注意：重启Pod中的容器跟重启Pod不是一回事。Pod只提供容器的运行环境并保持容器的运行状态，重启容器不会造成Pod重启。
Pod不会自愈。如果Pod运行的Node故障，或者是调度器本身故障，这个Pod就会被删除。同样的，如果Pod所在Node缺少资源或者Pod处于维护状态，Pod也会被驱逐。Kubernetes使用更高级的称为Controller的抽象层，来管理Pod实例。虽然可以直接使用Pod，但是在Kubernetes中通常是使用Controller来管理Pod的。
### Pod和Controller
Controller可以创建和管理多个Pod，提供副本管理、滚动升级和集群级别的自愈能力。例如，如果一个Node故障，Controller就能自动将该节点上的Pod调度到其他健康的Node上。
包含一个或者多个Pod的Controller示例：
- [Deployment](deployment.md)
- [StatefulSet](./statefulset.md)
- [DaemonSet](daemonset.md)
通常，Controller会用你提供的Pod Template来创建相应的Pod。
## Pod Templates
Pod模版是包含了其他object的Pod定义，例如[Replication Controllers](replicaset.md)，[Jobs](./job.md)和
[DaemonSets](./daemonset.md)。Controller根据Pod模板来创建实际的Pod。

1557
concepts/pod.html 100644
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134
concepts/pod.md
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@ -1,134 +0,0 @@
# Pod解析
Pod是kubernetes中可以创建的最小部署单元。
V1 core版本的Pod的配置模板见[Pod template](../manifests/template/pod-v1-template.yaml)。
## 什么是Pod？
Pod就像是豌豆荚一样，它由一个或者多个容器组成（例如Docker容器），它们共享容器存储、网络和容器运行配置项。Pod中的容器总是被同时调度，有共同的运行环境。你可以把单个Pod想象成是运行独立应用的“逻辑主机”——其中运行着一个或者多个紧密耦合的应用容器——在有容器之前，这些应用都是运行在几个相同的物理机或者虚拟机上。
尽管kubernetes支持多种容器运行时，但是docker依然是最常用的运行时环境，我们可以使用docker的术语和规则来定义Pod。
Pod中共享的环境包括Linux的namespace，cgroup和其他可能的隔绝环境，这一点跟docker容器一致。在Pod的环境中，每个容器中可能还有更小的子隔离环境。
Pod中的容器共享IP地址和端口号，它们之间可以通过`localhost`互相发现。它们之间可以通过进程间通信，例如[SystemV](https://en.wikipedia.org/wiki/UNIX_System_V)信号或者POSIX共享内存。不同Pod之间的容器具有不同的IP地址，不能直接通过IPC通信。
Pod中的容器也有访问共享volume的权限，这些volume会被定义成pod的一部分并挂载到应用容器的文件系统中。
根据docker的结构，Pod中的容器共享namespace和volume，不支持共享PID的namespace。
就像每个应用容器，pod被认为是临时（非持久的）实体。在Pod的生命周期中讨论过，pod被创建后，被分配一个唯一的UI（UID），调度到节点上，并一致维持期望的状态知道被终结（根据重启策略）或者被删除。如果node死掉了，分配到了这个node上的pod，在经过一个超时时间后会被重新调度到其他node节点上。一个给定的pod（如UID定义的）不会被“重新调度”到新的节点上，而是被一个同样的pod取代，如果期望的话甚至可以是相同的名字，但是会有一个新的UID（查看replication controller获取详情）。（未来，一个更高级别的API将支持pod迁移）。
Volume跟pod有相同的生命周期（当其UID存在的时候）。当Pod因为某种原因被删除或者被新创建的相同的Pod取代，它相关的东西（例如volume）也会被销毁和再创建一个新的volume。
![Pod示意图](../images/pod-overview.png)
*A multi-container pod that contains a file puller and a web server that uses a persistent volume for shared storage between the containers.*
## Pod的动机
### 管理
Pod是一个服务的多个进程的聚合单位，pod提供这种模型能够简化应用部署管理，通过提供一个更高级别的抽象的方式。Pod作为一个独立的部署单位，支持横向扩展和复制。共生（协同调度），命运共同体（例如被终结），协同复制，资源共享，依赖管理，Pod都会自动的为容器处理这些问题。
### 资源共享和通信
Pod中的应用可以共享网络空间（IP地址和端口），因此可以通过`localhost`互相发现。因此，pod中的应用必须协调端口占用。每个pod都有一个唯一的IP地址，跟物理机和其他pod都处于一个扁平的网络空间中，它们之间可以直接连通。
Pod中应用容器的hostname被被设置成Pod的名字。
Pod中的应用容器可以共享volume。Volume能够保证pod重启时使用的数据不丢失。
## Pod的使用
Pod也可以用于垂直应用栈（例如LAMP），这样使用的主要动机是为了支持共同调度和协调管理应用程序，例如：
- content management systems, file and data loaders, local cache managers, etc.
- log and checkpoint backup, compression, rotation, snapshotting, etc.
- data change watchers, log tailers, logging and monitoring adapters, event publishers, etc.
- proxies, bridges, and adapters
- controllers, managers, configurators, and updaters
通常单个pod中不会同时运行一个应用的多个实例。
详细说明请看： [The Distributed System ToolKit: Patterns for Composite Containers](http://blog.kubernetes.io/2015/06/the-distributed-system-toolkit-patterns.html).
## 其他替代选择
**为什么不直接在一个容器中运行多个应用程序呢？**
1. 透明。让Pod中的容器对基础设施可见，以便基础设施能够为这些容器提供服务，例如进程管理和资源监控。这可以为用户带来极大的便利。
2. 解耦软件依赖。每个容器都可以进行版本管理，独立的编译和发布。未来kubernetes甚至可能支持单个容器的在线升级。
3. 使用方便。用户不必运行自己的进程管理器，还要担心错误信号传播等。
4. 效率。因为由基础架构提供更多的职责，所以容器可以变得更加轻量级。
**为什么不支持容器的亲和性的协同调度？**
这种方法可以提供容器的协同定位，能够根据容器的亲和性进行调度，但是无法实现使用pod带来的大部分好处，例如资源共享，IPC，保持状态一致性和简化管理等。
## Pod的持久性（或者说缺乏持久性）
Pod在设计支持就不是作为持久化实体的。在调度失败、节点故障、缺少资源或者节点维护的状态下都会死掉会被驱逐。
通常，用户不需要手动直接创建Pod，而是应该使用controller（例如[Deployments](./deployment.md)），即使时创建单个Pod的情况下。Controller可以提供集群级别的自愈功能、复制和升级管理。
The use of collective APIs as the primary user-facing primitive is relatively common among cluster scheduling systems, including [Borg](https://research.google.com/pubs/pub43438.html), [Marathon](https://mesosphere.github.io/marathon/docs/rest-api.html), [Aurora](http://aurora.apache.org/documentation/latest/reference/configuration/#job-schema), and [Tupperware](http://www.slideshare.net/Docker/aravindnarayanan-facebook140613153626phpapp02-37588997).
Pod is exposed as a primitive in order to facilitate:
- scheduler and controller pluggability
- support for pod-level operations without the need to "proxy" them via controller APIs
- decoupling of pod lifetime from controller lifetime, such as for bootstrapping
- decoupling of controllers and services — the endpoint controller just watches pods
- clean composition of Kubelet-level functionality with cluster-level functionality — Kubelet is effectively the "pod controller"
- high-availability applications, which will expect pods to be replaced in advance of their termination and certainly in advance of deletion, such as in the case of planned evictions, image prefetching, or live pod migration [#3949](http://issue.k8s.io/3949)
[StatefulSet](statefulset.md) controller（目前还是beta状态）支持有状态的Pod。在1.4版本中被称为PetSet。在kubernetes之前的版本中创建有状态pod的最佳方式是创建一个replica为1的replication controller。
## Pod的终止
因为Pod作为在集群的节点上运行的进程，所以在不再需要的时候能够优雅的终止掉是十分必要的（比起使用发送KILL信号这种暴力的方式）。用户需要能够放松删除请求，并且知道它们何时会被终止，是否被正确的删除。用户想终止程序时发送删除pod的请求，在pod可以被强制删除前会有一个优雅删除的时间，会发送一个TERM请求到每个容器的主进程。一旦超时，将向主进程发送KILL信号并从API server中删除。如果kubelet或者container manager在等待进程终止的过程中重启，在重启后仍然会重试完整的优雅删除阶段。
示例流程如下：
1. 用户发送删除pod的命令，默认优雅删除时期是30秒；
2. 在Pod超过该优雅删除期限后API server就会更新Pod的状态为“dead”；
3. 在客户端命令行上显示的Pod状态为“terminating”；
4. 跟第三步同时，当kubelet发现pod被标记为“terminating”状态时，开始停止pod进程：
1. 如果在pod中定义了preStop hook，在停止pod前会被调用。如果在优雅删除期限过期后，preStop hook依然在运行，第二步会再增加2秒的优雅时间；
2. 向Pod中的进程发送TERM信号；
5. 跟第三步同时，该Pod将从该service的端点列表中删除，不再是replication controller的一部分。关闭的慢的pod将继续处理load balancer转发的流量；
6. 过了优雅周期后，将向Pod中依然运行的进程发送SIGKILL信号而杀掉进程。
7. Kublete会在API server中完成Pod的的删除，通过将优雅周期设置为0（立即删除）。Pod在API中消失，并且在客户端也不可见。
删除优雅周期默认是30秒。 `kubectl delete`命令支持 `—grace-period=<seconds>` 选项，允许用户设置自己的优雅周期时间。如果设置为0将强制删除pod。在kubectl>=1.5版本的命令中，你必须同时使用 `--force` 和 `--grace-period=0` 来强制删除pod。
### 强制删除Pod
Pod的强制删除是通过在集群和etcd中将其定义为删除状态。当执行强制删除命令时，API server不会等待该pod所运行在节点上的kubelet确认，就会立即将该pod从API server中移除，这时就可以创建跟原pod同名的pod了。这时，在节点上的pod会被立即设置为terminating状态，不过在被强制删除之前依然有一小段优雅删除周期。
强制删除对于某些pod具有潜在危险性，请谨慎使用。使用StatefulSet pod的情况下，请参考删除StatefulSet中的pod文章。
## Pod中容器的特权模式
从kubernetes1.1版本开始，pod中的容器就可以开启previleged模式，在容器定义文件的 `SecurityContext` 下使用 `privileged` flag。 这在使用linux的网络操作和访问设备的能力时是很用的。同时开启的特权模式的Pod中的容器也可以访问到容器外的进程和应用。在不需要修改和重新编译kubelet的情况下就可以使用pod来开发节点的网络和存储插件。
如果master节点运行的是kuberentes1.1.或更高版本，而node节点的版本低于1.1版本，则API server将也可以接受新的特权模式的pod，但是无法启动，pod将处于pending状态。
执行 `kubectl describe pod FooPodName`，可以看到为什么pod处于pending状态。输出的event列表中将显示：
`Error validating pod "FooPodName"."FooPodNamespace" from api, ignoring: spec.containers[0].securityContext.privileged: forbidden '<*>(0xc2089d3248)true'`
如果master节点的版本低于1.1，无法创建特权模式的pod。如果你仍然试图去创建的话，你得到如下错误：
`The Pod "FooPodName" is invalid. spec.containers[0].securityContext.privileged: forbidden '<*>(0xc20b222db0)true'`
## API Object
Pod是kubernetes REST API中的顶级资源类型。
在kuberentes1.6的V1 core API版本中的Pod的数据结构如下图所示：
![Pod Cheatsheet](../images/kubernetes-pod-cheatsheet.png)

1521
concepts/replicaset.html 100644
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58
concepts/replicaset.md
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@ -1,58 +0,0 @@
# ReplicationController和ReplicaSet
ReplicationCtronller用来确保容器应用的副本数始终保持在用户定义的副本数，即如果有容器异常退出，会自动创建新的Pod来替代；而如果异常多出来的容器也会自动回收。
在新版本的Kubernetes中建议使用ReplicaSet来取代ReplicationCtronller。ReplicaSet跟ReplicationCtronller没有本质的不同，只是名字不一样，并且ReplicaSet支持集合式的selector。
虽然ReplicaSet可以独立使用，但一般还是建议使用 Deployment 来自动管理ReplicaSet，这样就无需担心跟其他机制的不兼容问题（比如ReplicaSet不支持rolling-update但Deployment支持）。
ReplicaSet示例：
```yaml
apiVersion: extensions/v1beta1
kind: ReplicaSet
metadata:
name: frontend
# these labels can be applied automatically
# from the labels in the pod template if not set
# labels:
# app: guestbook
# tier: frontend
spec:
# this replicas value is default
# modify it according to your case
replicas: 3
# selector can be applied automatically
# from the labels in the pod template if not set,
# but we are specifying the selector here to
# demonstrate its usage.
selector:
matchLabels:
tier: frontend
matchExpressions:
- {key: tier, operator: In, values: [frontend]}
template:
metadata:
labels:
app: guestbook
tier: frontend
spec:
containers:
- name: php-redis
image: gcr.io/google_samples/gb-frontend:v3
resources:
requests:
cpu: 100m
memory: 100Mi
env:
- name: GET_HOSTS_FROM
value: dns
# If your cluster config does not include a dns service, then to
# instead access environment variables to find service host
# info, comment out the 'value: dns' line above, and uncomment the
# line below.
# value: env
ports:
- containerPort: 80
```

1599
concepts/secret.html 100644
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160
concepts/secret.md
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@ -1,160 +0,0 @@
# Secret
Secret解决了密码、token、密钥等敏感数据的配置问题，而不需要把这些敏感数据暴露到镜像或者Pod Spec中。Secret可以以Volume或者环境变量的方式使用。
Secret有三种类型：
* **Service Account** ：用来访问Kubernetes API，由Kubernetes自动创建，并且会自动挂载到Pod的`/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount`目录中；
* **Opaque** ：base64编码格式的Secret，用来存储密码、密钥等；
* **kubernetes.io/dockerconfigjson** ：用来存储私有docker registry的认证信息。
## Opaque Secret
Opaque类型的数据是一个map类型，要求value是base64编码格式：
```sh
$ echo -n "admin" | base64
YWRtaW4=
$ echo -n "1f2d1e2e67df" | base64
MWYyZDFlMmU2N2Rm
```
secrets.yml
```Yaml
apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
name: mysecret
type: Opaque
data:
password: MWYyZDFlMmU2N2Rm
username: YWRtaW4=
```
接着，就可以创建secret了：`kubectl create -f secrets.yml`。
创建好secret之后，有两种方式来使用它：
* 以Volume方式
* 以环境变量方式
### 将Secret挂载到Volume中
```Yaml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
labels:
name: db
name: db
spec:
volumes:
- name: secrets
secret:
secretName: mysecret
containers:
- image: gcr.io/my_project_id/pg:v1
name: db
volumeMounts:
- name: secrets
mountPath: "/etc/secrets"
readOnly: true
ports:
- name: cp
containerPort: 5432
hostPort: 5432
```
### 将Secret导出到环境变量中
```yaml
apiVersion: extensions/v1beta1
kind: Deployment
metadata:
name: wordpress-deployment
spec:
replicas: 2
strategy:
type: RollingUpdate
template:
metadata:
labels:
app: wordpress
visualize: "true"
spec:
containers:
- name: "wordpress"
image: "wordpress"
ports:
- containerPort: 80
env:
- name: WORDPRESS_DB_USER
valueFrom:
secretKeyRef:
name: mysecret
key: username
- name: WORDPRESS_DB_PASSWORD
valueFrom:
secretKeyRef:
name: mysecret
key: password
```
## kubernetes.io/dockerconfigjson
可以直接用`kubectl`命令来创建用于docker registry认证的secret：
```sh
$ kubectl create secret docker-registry myregistrykey --docker-server=DOCKER_REGISTRY_SERVER --docker-username=DOCKER_USER --docker-password=DOCKER_PASSWORD --docker-email=DOCKER_EMAIL
secret "myregistrykey" created.
```
也可以直接读取`~/.docker/config.json`的内容来创建：
```sh
$ cat ~/.docker/config.json | base64
$ cat > myregistrykey.yaml <<EOF
apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
name: myregistrykey
data:
.dockerconfigjson: UmVhbGx5IHJlYWxseSByZWVlZWVlZWVlZWFhYWFhYWFhYWFhYWFhYWFhYWFhYWFhYWFhYWxsbGxsbGxsbGxsbGxsbGxsbGxsbGxsbGxsbGxsbGx5eXl5eXl5eXl5eXl5eXl5eXl5eSBsbGxsbGxsbGxsbGxsbG9vb29vb29vb29vb29vb29vb29vb29vb29vb25ubm5ubm5ubm5ubm5ubm5ubm5ubm5ubmdnZ2dnZ2dnZ2dnZ2dnZ2dnZ2cgYXV0aCBrZXlzCg==
type: kubernetes.io/dockerconfigjson
EOF
$ kubectl create -f myregistrykey.yaml
```
在创建Pod的时候，通过`imagePullSecrets`来引用刚创建的`myregistrykey`:
```yaml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: foo
spec:
containers:
- name: foo
image: janedoe/awesomeapp:v1
imagePullSecrets:
- name: myregistrykey
```
### Service Account
Service Account用来访问Kubernetes API，由Kubernetes自动创建，并且会自动挂载到Pod的`/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount`目录中。
```sh
$ kubectl run nginx --image nginx
deployment "nginx" created
$ kubectl get pods
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
nginx-3137573019-md1u2 1/1 Running 0 13s
$ kubectl exec nginx-3137573019-md1u2 ls /run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount
ca.crt
namespace
token
```

1802
concepts/service.html 100644
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452
concepts/service.md
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@ -1,452 +0,0 @@
# Service
Kubernetes [`Pod`](https://kubernetes.io/docs/user-guide/pods) 是有生命周期的，它们可以被创建，也可以被销毁，然而一旦被销毁生命就永远结束。
通过 [`ReplicationController`](https://kubernetes.io/docs/user-guide/replication-controller) 能够动态地创建和销毁 `Pod`（例如，需要进行扩缩容，或者执行 [滚动升级](https://kubernetes.io/docs/user-guide/kubectl/v1.7/#rolling-update)）。
每个 `Pod` 都会获取它自己的 IP 地址，即使这些 IP 地址不总是稳定可依赖的。
这会导致一个问题：在 Kubernetes 集群中，如果一组 `Pod`（称为 backend）为其它 `Pod` （称为 frontend）提供服务，那么那些 frontend 该如何发现，并连接到这组 `Pod` 中的哪些 backend 呢？
关于 `Service`
Kubernetes `Service` 定义了这样一种抽象：一个 `Pod` 的逻辑分组，一种可以访问它们的策略 —— 通常称为微服务。
这一组 `Pod` 能够被 `Service` 访问到，通常是通过 [`Label Selector`](https://kubernetes.io/docs/concepts/overview/working-with-objects/labels/#label-selectors)（查看下面了解，为什么可能需要没有 selector 的 `Service`）实现的。
举个例子，考虑一个图片处理 backend，它运行了3个副本。这些副本是可互换的 —— frontend 不需要关心它们调用了哪个 backend 副本。
然而组成这一组 backend 程序的 `Pod` 实际上可能会发生变化，frontend 客户端不应该也没必要知道，而且也不需要跟踪这一组 backend 的状态。
`Service` 定义的抽象能够解耦这种关联。
对 Kubernetes 集群中的应用，Kubernetes 提供了简单的 `Endpoints` API，只要 `Service` 中的一组 `Pod` 发生变更，应用程序就会被更新。
对非 Kubernetes 集群中的应用，Kubernetes 提供了基于 VIP 的网桥的方式访问 `Service`，再由 `Service` 重定向到 backend `Pod`。
## 定义 Service
一个 `Service` 在 Kubernetes 中是一个 REST 对象，和 `Pod` 类似。
像所有的 REST 对象一样， `Service` 定义可以基于 POST 方式，请求 apiserver 创建新的实例。
例如，假定有一组 `Pod`，它们对外暴露了 9376 端口，同时还被打上 `"app=MyApp"` 标签。
```yaml
kind: Service
apiVersion: v1
metadata:
name: my-service
spec:
selector:
app: MyApp
ports:
- protocol: TCP
port: 80
targetPort: 9376
```
上述配置将创建一个名称为 “my-service” 的 `Service` 对象，它会将请求代理到使用 TCP 端口 9376，并且具有标签 `"app=MyApp"` 的 `Pod` 上。
这个 `Service` 将被指派一个 IP 地址（通常称为 “Cluster IP”），它会被服务的代理使用（见下面）。
该 `Service` 的 selector 将会持续评估，处理结果将被 POST 到一个名称为 “my-service” 的 `Endpoints` 对象上。
需要注意的是， `Service` 能够将一个接收端口映射到任意的 `targetPort`。
默认情况下，`targetPort` 将被设置为与 `port` 字段相同的值。
可能更有趣的是，`targetPort` 可以是一个字符串，引用了 backend `Pod` 的一个端口的名称。
但是，实际指派给该端口名称的端口号，在每个 backend `Pod` 中可能并不相同。
对于部署和设计 `Service` ，这种方式会提供更大的灵活性。
例如，可以在 backend 软件下一个版本中，修改 Pod 暴露的端口，并不会中断客户端的调用。
Kubernetes `Service` 能够支持 `TCP` 和 `UDP` 协议，默认 `TCP` 协议。
### 没有 selector 的 Service
Servcie 抽象了该如何访问 Kubernetes `Pod`，但也能够抽象其它类型的 backend，例如：
* 希望在生产环境中使用外部的数据库集群，但测试环境使用自己的数据库。
* 希望服务指向另一个 [`Namespace`](https://kubernetes.io/docs/user-guide/namespaces) 中或其它集群中的服务。
* 正在将工作负载转移到 Kubernetes 集群，和运行在 Kubernetes 集群之外的 backend。
在任何这些场景中，都能够定义没有 selector 的 `Service` ：
```yaml
kind: Service
apiVersion: v1
metadata:
name: my-service
spec:
ports:
- protocol: TCP
port: 80
targetPort: 9376
```
由于这个 `Service` 没有 selector，就不会创建相关的 `Endpoints` 对象。可以手动将 `Service` 映射到指定的 `Endpoints`：
```yaml
kind: Endpoints
apiVersion: v1
metadata:
name: my-service
subsets:
- addresses:
- ip: 1.2.3.4
ports:
- port: 9376
```
注意：Endpoint IP 地址不能是 loopback（127.0.0.0/8）、 link-local（169.254.0.0/16）、或者 link-local 多播（224.0.0.0/24）。
访问没有 selector 的 `Service`，与有 selector 的 `Service` 的原理相同。请求将被路由到用户定义的 Endpoint（该示例中为 `1.2.3.4:9376`）。
ExternalName `Service` 是 `Service` 的特例，它没有 selector，也没有定义任何的端口和 Endpoint。
相反地，对于运行在集群外部的服务，它通过返回该外部服务的别名这种方式来提供服务。
```yaml
kind: Service
apiVersion: v1
metadata:
name: my-service
namespace: prod
spec:
type: ExternalName
externalName: my.database.example.com
```
当查询主机 `my-service.prod.svc.CLUSTER`时，集群的 DNS 服务将返回一个值为 `my.database.example.com` 的 `CNAME` 记录。
访问这个服务的工作方式与其它的相同，唯一不同的是重定向发生在 DNS 层，而且不会进行代理或转发。
如果后续决定要将数据库迁移到 Kubernetes 集群中，可以启动对应的 Pod，增加合适的 Selector 或 Endpoint，修改 `Service` 的 `type`。
## VIP 和 Service 代理
在 Kubernetes 集群中，每个 Node 运行一个 `kube-proxy` 进程。`kube-proxy` 负责为 `Service` 实现了一种 VIP（虚拟 IP）的形式，而不是 `ExternalName` 的形式。
在 Kubernetes v1.0 版本，代理完全在 userspace。在 Kubernetes v1.1 版本，新增了 iptables 代理，但并不是默认的运行模式。
从 Kubernetes v1.2 起，默认就是 iptables 代理。
在 Kubernetes v1.0 版本，`Service` 是 “4层”（TCP/UDP over IP）概念。
在 Kubernetes v1.1 版本，新增了 `Ingress` API（beta 版），用来表示 “7层”（HTTP）服务。
### userspace 代理模式
这种模式，kube-proxy 会监视 Kubernetes master 对 `Service` 对象和 `Endpoints` 对象的添加和移除。
对每个 `Service`，它会在本地 Node 上打开一个端口（随机选择）。
任何连接到“代理端口”的请求，都会被代理到 `Service` 的backend `Pods` 中的某个上面（如 `Endpoints` 所报告的一样）。
使用哪个 backend `Pod`，是基于 `Service` 的 `SessionAffinity` 来确定的。
最后，它安装 iptables 规则，捕获到达该 `Service` 的 `clusterIP`（是虚拟 IP）和 `Port` 的请求，并重定向到代理端口，代理端口再代理请求到 backend `Pod`。
网络返回的结果是，任何到达 `Service` 的 IP:Port 的请求，都会被代理到一个合适的 backend，不需要客户端知道关于 Kubernetes、`Service`、或 `Pod` 的任何信息。
默认的策略是，通过 round-robin 算法来选择 backend `Pod`。
实现基于客户端 IP 的会话亲和性，可以通过设置 `service.spec.sessionAffinity` 的值为 `"ClientIP"` （默认值为 `"None"`）。
![userspace代理模式下Service概览图](https://d33wubrfki0l68.cloudfront.net/b8e1022c2dd815d8dd36b1bc4f0cc3ad870a924f/1dd12/images/docs/services-userspace-overview.svg)
### iptables 代理模式
这种模式，kube-proxy 会监视 Kubernetes master 对 `Service` 对象和 `Endpoints` 对象的添加和移除。
对每个 `Service`，它会安装 iptables 规则，从而捕获到达该 `Service` 的 `clusterIP`（虚拟 IP）和端口的请求，进而将请求重定向到 `Service` 的一组 backend 中的某个上面。
对于每个 `Endpoints` 对象，它也会安装 iptables 规则，这个规则会选择一个 backend `Pod`。
默认的策略是，随机选择一个 backend。
实现基于客户端 IP 的会话亲和性，可以将 `service.spec.sessionAffinity` 的值设置为 `"ClientIP"` （默认值为 `"None"`）。
和 userspace 代理类似，网络返回的结果是，任何到达 `Service` 的 IP:Port 的请求，都会被代理到一个合适的 backend，不需要客户端知道关于 Kubernetes、`Service`、或 `Pod` 的任何信息。
这应该比 userspace 代理更快、更可靠。然而，不像 userspace 代理，如果初始选择的 `Pod` 没有响应，iptables 代理能够自动地重试另一个 `Pod`，所以它需要依赖 [readiness probes](https://kubernetes.io/docs/tasks/configure-pod-container/configure-liveness-readiness-probes/#defining-readiness-probes)。
![iptables代理模式下Service概览图](https://d33wubrfki0l68.cloudfront.net/837afa5715eb31fb9ca6516ec6863e810f437264/42951/images/docs/services-iptables-overview.svg)
## 多端口 Service
很多 `Service` 需要暴露多个端口。对于这种情况，Kubernetes 支持在 `Service` 对象中定义多个端口。
当使用多个端口时，必须给出所有的端口的名称，这样 Endpoint 就不会产生歧义，例如：
```yaml
kind: Service
apiVersion: v1
metadata:
name: my-service
spec:
selector:
app: MyApp
ports:
- name: http
protocol: TCP
port: 80
targetPort: 9376
- name: https
protocol: TCP
port: 443
targetPort: 9377
```
## 选择自己的 IP 地址
在 `Service` 创建的请求中，可以通过设置 `spec.clusterIP` 字段来指定自己的集群 IP 地址。
比如，希望替换一个已经已存在的 DNS 条目，或者遗留系统已经配置了一个固定的 IP 且很难重新配置。
用户选择的 IP 地址必须合法，并且这个 IP 地址在 `service-cluster-ip-range` CIDR 范围内，这对 API Server 来说是通过一个标识来指定的。
如果 IP 地址不合法，API Server 会返回 HTTP 状态码 422，表示值不合法。
### 为何不使用 round-robin DNS？
一个不时出现的问题是，为什么我们都使用 VIP 的方式，而不使用标准的 round-robin DNS，有如下几个原因：
* 长久以来，DNS 库都没能认真对待 DNS TTL、缓存域名查询结果
* 很多应用只查询一次 DNS 并缓存了结果
* 就算应用和库能够正确查询解析，每个客户端反复重解析造成的负载也是非常难以管理的
我们尽力阻止用户做那些对他们没有好处的事情，如果很多人都来问这个问题，我们可能会选择实现它。
## 服务发现
Kubernetes 支持2种基本的服务发现模式 —— 环境变量和 DNS。
### 环境变量
当 `Pod` 运行在 `Node` 上，kubelet 会为每个活跃的 `Service` 添加一组环境变量。
它同时支持 [Docker links 兼容](https://docs.docker.com/userguide/dockerlinks/) 变量（查看 [makeLinkVariables](http://releases.k8s.io/{{page.githubbranch}}/pkg/kubelet/envvars/envvars.go#L49)）、简单的 `{SVCNAME}_SERVICE_HOST` 和 `{SVCNAME}_SERVICE_PORT` 变量，这里 `Service` 的名称需大写，横线被转换成下划线。
举个例子，一个名称为 `"redis-master"` 的 Service 暴露了 TCP 端口 6379，同时给它分配了 Cluster IP 地址 10.0.0.11，这个 Service 生成了如下环境变量：
```shell
REDIS_MASTER_SERVICE_HOST=10.0.0.11
REDIS_MASTER_SERVICE_PORT=6379
REDIS_MASTER_PORT=tcp://10.0.0.11:6379
REDIS_MASTER_PORT_6379_TCP=tcp://10.0.0.11:6379
REDIS_MASTER_PORT_6379_TCP_PROTO=tcp
REDIS_MASTER_PORT_6379_TCP_PORT=6379
REDIS_MASTER_PORT_6379_TCP_ADDR=10.0.0.11
```
*这意味着需要有顺序的要求* —— `Pod` 想要访问的任何 `Service` 必须在 `Pod` 自己之前被创建，否则这些环境变量就不会被赋值。DNS 并没有这个限制。
### DNS
一个可选（尽管强烈推荐）[集群插件](http://releases.k8s.io/master/cluster/addons/README.md) 是 DNS 服务器。
DNS 服务器监视着创建新 `Service` 的 Kubernetes API，从而为每一个 `Service` 创建一组 DNS 记录。
如果整个集群的 DNS 一直被启用，那么所有的 `Pod` 应该能够自动对 `Service` 进行名称解析。
例如，有一个名称为 `"my-service"` 的 `Service`，它在 Kubernetes 集群中名为 `"my-ns"` 的 `Namespace` 中，为 `"my-service.my-ns"` 创建了一条 DNS 记录。
在名称为 `"my-ns"` 的 `Namespace` 中的 `Pod` 应该能够简单地通过名称查询找到 `"my-service"`。
在另一个 `Namespace` 中的 `Pod` 必须限定名称为 `"my-service.my-ns"`。
这些名称查询的结果是 Cluster IP。
Kubernetes 也支持对端口名称的 DNS SRV（Service）记录。
如果名称为 `"my-service.my-ns"` 的 `Service` 有一个名为 `"http"` 的 `TCP` 端口，可以对 `"_http._tcp.my-service.my-ns"` 执行 DNS SRV 查询，得到 `"http"` 的端口号。
Kubernetes DNS 服务器是唯一的一种能够访问 `ExternalName` 类型的 Service 的方式。
更多信息可以查看 [DNS Pod 和 Service](https://kubernetes.io/docs/concepts/services-networking/dns-pod-service/)。
## Headless Service
有时不需要或不想要负载均衡，以及单独的 Service IP。
遇到这种情况，可以通过指定 Cluster IP（`spec.clusterIP`）的值为 `"None"` 来创建 `Headless` Service。
这个选项允许开发人员自由寻找他们自己的方式，从而降低与 Kubernetes 系统的耦合性。
应用仍然可以使用一种自注册的模式和适配器，对其它需要发现机制的系统能够很容易地基于这个 API 来构建。
对这类 `Service` 并不会分配 Cluster IP，kube-proxy 不会处理它们，而且平台也不会为它们进行负载均衡和路由。
DNS 如何实现自动配置，依赖于 `Service` 是否定义了 selector。
### 配置 Selector
对定义了 selector 的 Headless Service，Endpoint 控制器在 API 中创建了 `Endpoints` 记录，并且修改 DNS 配置返回 A 记录（地址），通过这个地址直接到达 `Service` 的后端 `Pod` 上。
### 不配置 Selector
对没有定义 selector 的 Headless Service，Endpoint 控制器不会创建 `Endpoints` 记录。
然而 DNS 系统会查找和配置，无论是：
* `ExternalName` 类型 Service 的 CNAME 记录
* 记录：与 Service 共享一个名称的任何 `Endpoints`，以及所有其它类型
## 发布服务 —— 服务类型
对一些应用（如 Frontend）的某些部分，可能希望通过外部（Kubernetes 集群外部）IP 地址暴露 Service。
Kubernetes `ServiceTypes` 允许指定一个需要的类型的 Service，默认是 `ClusterIP` 类型。
`Type` 的取值以及行为如下：
* `ClusterIP`：通过集群的内部 IP 暴露服务，选择该值，服务只能够在集群内部可以访问，这也是默认的 `ServiceType`。
* `NodePort`：通过每个 Node 上的 IP 和静态端口（`NodePort`）暴露服务。`NodePort` 服务会路由到 `ClusterIP` 服务，这个 `ClusterIP` 服务会自动创建。通过请求 `<NodeIP>:<NodePort>`，可以从集群的外部访问一个 `NodePort` 服务。
* `LoadBalancer`：使用云提供商的负载均衡器，可以向外部暴露服务。外部的负载均衡器可以路由到 `NodePort` 服务和 `ClusterIP` 服务。
* `ExternalName`：通过返回 `CNAME` 和它的值，可以将服务映射到 `externalName` 字段的内容（例如， `foo.bar.example.com`）。
没有任何类型代理被创建，这只有 Kubernetes 1.7 或更高版本的 `kube-dns` 才支持。
### NodePort 类型
如果设置 `type` 的值为 `"NodePort"`，Kubernetes master 将从给定的配置范围内（默认：30000-32767）分配端口，每个 Node 将从该端口（每个 Node 上的同一端口）代理到 `Service`。该端口将通过 `Service` 的 `spec.ports[*].nodePort` 字段被指定。
如果需要指定的端口号，可以配置 `nodePort` 的值，系统将分配这个端口，否则调用 API 将会失败（比如，需要关心端口冲突的可能性）。
这可以让开发人员自由地安装他们自己的负载均衡器，并配置 Kubernetes 不能完全支持的环境参数，或者直接暴露一个或多个 Node 的 IP 地址。
需要注意的是，Service 将能够通过 `<NodeIP>:spec.ports[*].nodePort` 和 `spec.clusterIp:spec.ports[*].port` 而对外可见。
### LoadBalancer 类型
使用支持外部负载均衡器的云提供商的服务，设置 `type` 的值为 `"LoadBalancer"`，将为 `Service` 提供负载均衡器。
负载均衡器是异步创建的，关于被提供的负载均衡器的信息将会通过 `Service` 的 `status.loadBalancer` 字段被发布出去。
```yaml
kind: Service
apiVersion: v1
metadata:
name: my-service
spec:
selector:
app: MyApp
ports:
- protocol: TCP
port: 80
targetPort: 9376
nodePort: 30061
clusterIP: 10.0.171.239
loadBalancerIP: 78.11.24.19
type: LoadBalancer
status:
loadBalancer:
ingress:
- ip: 146.148.47.155
```
来自外部负载均衡器的流量将直接打到 backend `Pod` 上，不过实际它们是如何工作的，这要依赖于云提供商。
在这些情况下，将根据用户设置的 `loadBalancerIP` 来创建负载均衡器。
某些云提供商允许设置 `loadBalancerIP`。如果没有设置 `loadBalancerIP`，将会给负载均衡器指派一个临时 IP。
如果设置了 `loadBalancerIP`，但云提供商并不支持这种特性，那么设置的 `loadBalancerIP` 值将会被忽略掉。
### AWS 内部负载均衡器
在混合云环境中，有时从虚拟私有云（VPC）环境中的服务路由流量是非常有必要的。
可以通过在 `Service` 中增加 `annotation` 来实现，如下所示：
```yaml
[...]
metadata:
name: my-service
annotations:
service.beta.kubernetes.io/aws-load-balancer-internal: 0.0.0.0/0
[...]
```
在水平分割的 DNS 环境中，需要两个 `Service` 来将外部和内部的流量路由到 Endpoint 上。
### AWS SSL 支持
对运行在 AWS 上部分支持 SSL 的集群，从 1.3 版本开始，可以为 `LoadBalancer` 类型的 `Service` 增加两个 annotation：
```
metadata:
name: my-service
annotations:
service.beta.kubernetes.io/aws-load-balancer-ssl-cert: arn:aws:acm:us-east-1:123456789012:certificate/12345678-1234-1234-1234-123456789012
```
第一个 annotation 指定了使用的证书。它可以是第三方发行商发行的证书，这个证书或者被上传到 IAM，或者由 AWS 的证书管理器创建。
```yaml
metadata:
name: my-service
annotations:
service.beta.kubernetes.io/aws-load-balancer-backend-protocol: (https|http|ssl|tcp)
```
第二个 annotation 指定了 `Pod` 使用的协议。
对于 HTTPS 和 SSL，ELB 将期望该 `Pod` 基于加密的连接来认证自身。
HTTP 和 HTTPS 将选择7层代理：ELB 将中断与用户的连接，当转发请求时，会解析 Header 信息并添加上用户的 IP 地址（`Pod` 将只能在连接的另一端看到该 IP 地址）。
TCP 和 SSL 将选择4层代理：ELB 将转发流量，并不修改 Header 信息。
### 外部 IP
如果外部的 IP 路由到集群中一个或多个 Node 上，Kubernetes `Service` 会被暴露给这些 `externalIPs`。
通过外部 IP（作为目的 IP 地址）进入到集群，打到 `Service` 的端口上的流量，将会被路由到 `Service` 的 Endpoint 上。
`externalIPs` 不会被 Kubernetes 管理，它属于集群管理员的职责范畴。
根据 `Service` 的规定，`externalIPs` 可以同任意的 `ServiceType` 来一起指定。
在下面的例子中，`my-service` 可以在 80.11.12.10:80（外部 IP:端口）上被客户端访问。
```yaml
kind: Service
apiVersion: v1
metadata:
name: my-service
spec:
selector:
app: MyApp
ports:
- name: http
protocol: TCP
port: 80
targetPort: 9376
externalIPs:
- 80.11.12.10
```
## 不足之处
为 VIP 使用 userspace 代理，将只适合小型到中型规模的集群，不能够扩展到上千 `Service` 的大型集群。
查看 [最初设计方案](http://issue.k8s.io/1107) 获取更多细节。
使用 userspace 代理，隐藏了访问 `Service` 的数据包的源 IP 地址。
这使得一些类型的防火墙无法起作用。
iptables 代理不会隐藏 Kubernetes 集群内部的 IP 地址，但却要求客户端请求必须通过一个负载均衡器或 Node 端口。
`Type` 字段支持嵌套功能 —— 每一层需要添加到上一层里面。
不会严格要求所有云提供商（例如，GCE 就没必要为了使一个 `LoadBalancer` 能工作而分配一个 `NodePort`，但是 AWS 需要 ），但当前 API 是强制要求的。
## 未来工作
未来我们能预见到，代理策略可能会变得比简单的 round-robin 均衡策略有更多细微的差别，比如 master 选举或分片。
我们也能想到，某些 `Service` 将具有 “真正” 的负载均衡器，这种情况下 VIP 将简化数据包的传输。
我们打算为 L7（HTTP）`Service` 改进我们对它的支持。
我们打算为 `Service` 实现更加灵活的请求进入模式，这些 `Service` 包含当前 `ClusterIP`、`NodePort` 和 `LoadBalancer` 模式，或者更多。
## VIP 的那些骇人听闻的细节
对很多想使用 `Service` 的人来说，前面的信息应该足够了。
然而，有很多内部原理性的内容，还是值去理解的。
### 避免冲突
Kubernetes 最主要的哲学之一，是用户不应该暴露那些能够导致他们操作失败、但又不是他们的过错的场景。
这种场景下，让我们来看一下网络端口 —— 用户不应该必须选择一个端口号，而且该端口还有可能与其他用户的冲突。
这就是说，在彼此隔离状态下仍然会出现失败。
为了使用户能够为他们的 `Service` 选择一个端口号，我们必须确保不能有2个 `Service` 发生冲突。
我们可以通过为每个 `Service` 分配它们自己的 IP 地址来实现。
为了保证每个 `Service` 被分配到一个唯一的 IP，需要一个内部的分配器能够原子地更新 etcd 中的一个全局分配映射表，这个更新操作要先于创建每一个 `Service`。
为了使 `Service` 能够获取到 IP，这个映射表对象必须在注册中心存在，否则创建 `Service` 将会失败，指示一个 IP 不能被分配。
一个后台 Controller 的职责是创建映射表（从 Kubernetes 的旧版本迁移过来，旧版本中是通过在内存中加锁的方式实现），并检查由于管理员干预和清除任意 IP 造成的不合理分配，这些 IP 被分配了但当前没有 `Service` 使用它们。
### IP 和 VIP
不像 `Pod` 的 IP 地址，它实际路由到一个固定的目的地，`Service` 的 IP 实际上不能通过单个主机来进行应答。
相反，我们使用 `iptables`（Linux 中的数据包处理逻辑）来定义一个虚拟IP地址（VIP），它可以根据需要透明地进行重定向。
当客户端连接到 VIP 时，它们的流量会自动地传输到一个合适的 Endpoint。
环境变量和 DNS，实际上会根据 `Service` 的 VIP 和端口来进行填充。
#### Userspace
作为一个例子，考虑前面提到的图片处理应用程序。
当创建 backend `Service` 时，Kubernetes master 会给它指派一个虚拟 IP 地址，比如 10.0.0.1。
假设 `Service` 的端口是 1234，该 `Service` 会被集群中所有的 `kube-proxy` 实例观察到。
当代理看到一个新的 `Service`， 它会打开一个新的端口，建立一个从该 VIP 重定向到新端口的 iptables，并开始接收请求连接。
当一个客户端连接到一个 VIP，iptables 规则开始起作用，它会重定向该数据包到 `Service代理` 的端口。
`Service代理` 选择一个 backend，并将客户端的流量代理到 backend 上。
这意味着 `Service` 的所有者能够选择任何他们想使用的端口，而不存在冲突的风险。
客户端可以简单地连接到一个 IP 和端口，而不需要知道实际访问了哪些 `Pod`。
#### Iptables
再次考虑前面提到的图片处理应用程序。
当创建 backend `Service` 时，Kubernetes master 会给它指派一个虚拟 IP 地址，比如 10.0.0.1。
假设 `Service` 的端口是 1234，该 `Service` 会被集群中所有的 `kube-proxy` 实例观察到。
当代理看到一个新的 `Service`， 它会安装一系列的 iptables 规则，从 VIP 重定向到 per-`Service` 规则。
该 per-`Service` 规则连接到 per-`Endpoint` 规则，该 per-`Endpoint` 规则会重定向（目标 NAT）到 backend。
当一个客户端连接到一个 VIP，iptables 规则开始起作用。一个 backend 会被选择（或者根据会话亲和性，或者随机），数据包被重定向到这个 backend。
不像 userspace 代理，数据包从来不拷贝到用户空间，kube-proxy 不是必须为该 VIP 工作而运行，并且客户端 IP 是不可更改的。
当流量打到 Node 的端口上，或通过负载均衡器，会执行相同的基本流程，但是在那些案例中客户端 IP 是可以更改的。
## API 对象
在 Kubernetes REST API 中，Service 是 top-level 资源。关于 API 对象的更多细节可以查看：[Service API 对象](https://kubernetes.io/docs/api-reference/v1.7/#service-v1-core)。
## 更多信息
阅读 [使用 Service 连接 Frontend 到 Backend](https://kubernetes.io/docs/tutorials/connecting-apps/connecting-frontend-backend/)。

1526
concepts/serviceaccount.html 100644
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63
concepts/serviceaccount.md
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@ -1,63 +0,0 @@
# Service Account
Service account是为了方便Pod里面的进程调用Kubernetes API或其他外部服务，它不同于User account：
- User account是为人设计的，而service account则是为了Pod中的进程；
- User account是跨namespace的，而service account则是仅局限它所在的namespace；
- 开启ServiceAccount（默认开启）后，每个namespace都会自动创建一个Service account，并会相应的secret挂载到每一个Pod中
- 默认ServiceAccount为default，自动关联一个访问kubernetes API的[Secret](Secret.md)
- 每个Pod在创建后都会自动设置`spec.serviceAccount`为default（除非指定了其他ServiceAccout）
- 每个container启动后都会挂载对应的token和`ca.crt`到`/var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/`
当然了，也可以创建更多的Service Account：
```
$ cat > /tmp/serviceaccount.yaml <<EOF
apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
name: build-robot
namespace: default
EOF
$ kubectl create -f /tmp/serviceaccount.yaml
serviceaccounts/build-robot
```
Service Account为服务提供了一种方便的认知机制，但它不关心授权的问题。可以配合[RBAC](https://kubernetes.io/docs/admin/authorization/#a-quick-note-on-service-accounts)来为Service Account鉴权：
- 配置`--authorization-mode=RBAC`和`--runtime-config=rbac.authorization.k8s.io/v1alpha1`
- 配置`--authorization-rbac-super-user=admin`
- 定义Role、ClusterRole、RoleBinding或ClusterRoleBinding
比如
```yaml
# This role allows to read pods in the namespace "default"
kind: Role
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1alpha1
metadata:
namespace: default
name: pod-reader
rules:
- apiGroups: [""] # The API group "" indicates the core API Group.
resources: ["pods"]
verbs: ["get", "watch", "list"]
nonResourceURLs: []
---
# This role binding allows "default" to read pods in the namespace "default"
kind: RoleBinding
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1alpha1
metadata:
name: read-pods
namespace: default
subjects:
- kind: ServiceAccount # May be "User", "Group" or "ServiceAccount"
name: default
roleRef:
kind: Role
name: pod-reader
apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
```

1926
concepts/statefulset.html 100644
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475
concepts/statefulset.md
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@ -1,475 +0,0 @@
# StatefulSet
StatefulSet 作为 Controller 为 Pod 提供唯一的标识。它可以保证部署和 scale 的顺序。
StatefulSet是为了解决有状态服务的问题（对应Deployments和ReplicaSets是为无状态服务而设计），其应用场景包括：
- 稳定的持久化存储，即Pod重新调度后还是能访问到相同的持久化数据，基于PVC来实现
- 稳定的网络标志，即Pod重新调度后其PodName和HostName不变，基于Headless Service（即没有Cluster IP的Service）来实现
- 有序部署，有序扩展，即Pod是有顺序的，在部署或者扩展的时候要依据定义的顺序依次依次进行（即从0到N-1，在下一个Pod运行之前所有之前的Pod必须都是Running和Ready状态），基于init containers来实现
- 有序收缩，有序删除（即从N-1到0）
从上面的应用场景可以发现，StatefulSet由以下几个部分组成：
- 用于定义网络标志（DNS domain）的Headless Service
- 用于创建PersistentVolumes的volumeClaimTemplates
- 定义具体应用的StatefulSet
StatefulSet中每个Pod的DNS格式为`statefulSetName-{0..N-1}.serviceName.namespace.svc.cluster.local`，其中
- `serviceName`为Headless Service的名字
- `0..N-1`为Pod所在的序号，从0开始到N-1
- `statefulSetName`为StatefulSet的名字
- `namespace`为服务所在的namespace，Headless Servic和StatefulSet必须在相同的namespace
- `.cluster.local`为Cluster Domain
## 使用 StatefulSet
StatefulSet 适用于有以下某个或多个需求的应用：
- 稳定，唯一的网络标志。
- 稳定，持久化存储。
- 有序，优雅地部署和 scale。
- 有序，优雅地删除和终止。
- 有序，自动的滚动升级。
在上文中，稳定是 Pod （重新）调度中持久性的代名词。 如果应用程序不需要任何稳定的标识符、有序部署、删除和 scale，则应该使用提供一组无状态副本的 controller 来部署应用程序，例如 [Deployment](https://kubernetes.io/docs/concepts/workloads/controllers/deployment) 或 [ReplicaSet](https://kubernetes.io/docs/concepts/workloads/controllers/replicaset) 可能更适合您的无状态需求。
## 限制
- StatefulSet 是 beta 资源，Kubernetes 1.5 以前版本不支持。
- 对于所有的 alpha/beta 的资源，您都可以通过在 apiserver 中设置 `--runtime-config` 选项来禁用。
- 给定 Pod 的存储必须由 [PersistentVolume Provisioner](http://releases.k8s.io/%7B%7Bpage.githubbranch%7D%7D/examples/persistent-volume-provisioning/README.md) 根据请求的 `storage class` 进行配置，或由管理员预先配置。
- 删除或 scale StatefulSet 将_不会_删除与 StatefulSet 相关联的 volume。 这样做是为了确保数据安全性，这通常比自动清除所有相关 StatefulSet 资源更有价值。
- StatefulSets 目前要求 [Headless Service](https://kubernetes.io/docs/concepts/services-networking/service/#headless-services) 负责 Pod 的网络身份。 您有责任创建此服务。
## 组件
下面的示例中描述了 StatefulSet 中的组件。
- 一个名为 nginx 的 headless service，用于控制网络域。
- 一个名为 web 的 StatefulSet，它的 Spec 中指定在有 3 个运行 nginx 容器的 Pod。
- volumeClaimTemplates 使用 PersistentVolume Provisioner 提供的 [PersistentVolumes](https://kubernetes.io/docs/concepts/storage/volumes) 作为稳定存储。
```yaml
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: nginx
labels:
app: nginx
spec:
ports:
- port: 80
name: web
clusterIP: None
selector:
app: nginx
---
apiVersion: apps/v1beta1
kind: StatefulSet
metadata:
name: web
spec:
serviceName: "nginx"
replicas: 3
template:
metadata:
labels:
app: nginx
spec:
terminationGracePeriodSeconds: 10
containers:
- name: nginx
image: gcr.io/google_containers/nginx-slim:0.8
ports:
- containerPort: 80
name: web
volumeMounts:
- name: www
mountPath: /usr/share/nginx/html
volumeClaimTemplates:
- metadata:
name: www
annotations:
volume.beta.kubernetes.io/storage-class: anything
spec:
accessModes: [ "ReadWriteOnce" ]
resources:
requests:
storage: 1Gi
```
## Pod 身份
StatefulSet Pod 具有唯一的身份，包括序数，稳定的网络身份和稳定的存储。 身份绑定到 Pod 上，不管它（重新）调度到哪个节点上。
### 序数
对于一个有 N 个副本的 StatefulSet，每个副本都会被指定一个整数序数，在 [0,N)之间，且唯一。
## 稳定的网络 ID
StatefulSet 中的每个 Pod 从 StatefulSet 的名称和 Pod 的序数派生其主机名。构造的主机名的模式是`$（statefulset名称)-$(序数)`。 上面的例子将创建三个名为`web-0，web-1，web-2`的 Pod。
StatefulSet 可以使用 [Headless Service](https://kubernetes.io/docs/concepts/services-networking/service/#headless-services) 来控制其 Pod 的域。此服务管理的域的格式为：`$(服务名称).$(namespace).svc.cluster.local`，其中 “cluster.local” 是 [集群域](http://releases.k8s.io/%7B%7Bpage.githubbranch%7D%7D/cluster/addons/dns/README.md)。
在创建每个Pod时，它将获取一个匹配的 DNS 子域，采用以下形式：`$(pod 名称).$(管理服务域)`，其中管理服务由 StatefulSet 上的 `serviceName` 字段定义。
以下是 Cluster Domain，服务名称，StatefulSet 名称以及如何影响 StatefulSet 的 Pod 的 DNS 名称的一些示例。
| Cluster Domain | Service (ns/name) | StatefulSet (ns/name) | StatefulSet Domain | Pod DNS | Pod Hostname | |
| -------------- | ----------------- | --------------------- | ------------------------------- | ---------------------------------------- | ------------ | ---- |
| cluster.local | default/nginx | default/web | nginx.default.svc.cluster.local | web-{0..N-1}.nginx.default.svc.cluster.local | web-{0..N-1} | |
| cluster.local | foo/nginx | foo/web | nginx.foo.svc.cluster.local | web-{0..N-1}.nginx.foo.svc.cluster.local | web-{0..N-1} | |
| kube.local | foo/nginx | foo/web | nginx.foo.svc.kube.local | web-{0..N-1}.nginx.foo.svc.kube.local | web-{0..N-1} | |
注意 Cluster Domain 将被设置成 `cluster.local` 除非进行了 [其他配置](http://releases.k8s.io/%7B%7Bpage.githubbranch%7D%7D/cluster/addons/dns/README.md)。
### 稳定存储
Kubernetes 为每个 VolumeClaimTemplate 创建一个 [PersistentVolume](https://kubernetes.io/docs/concepts/storage/volumes)。上面的 nginx 的例子中，每个 Pod 将具有一个由 `anything` 存储类创建的 1 GB 存储的 PersistentVolume。当该 Pod （重新）调度到节点上，`volumeMounts` 将挂载与 PersistentVolume Claim 相关联的 PersistentVolume。请注意，与 PersistentVolume Claim 相关联的 PersistentVolume 在 产出 Pod 或 StatefulSet 的时候不会被删除。这必须手动完成。
## 部署和 Scale 保证
- 对于有 N 个副本的 StatefulSet，Pod 将按照 {0..N-1} 的顺序被创建和部署。
- 当 删除 Pod 的时候，将按照逆序来终结，从{N-1..0}
- 对 Pod 执行 scale 操作之前，它所有的前任必须处于 Running 和 Ready 状态。
- 在终止 Pod 前，它所有的继任者必须处于完全关闭状态。
不应该将 StatefulSet 的 `pod.Spec.TerminationGracePeriodSeconds` 设置为 0。这样是不安全的且强烈不建议您这样做。进一步解释，请参阅 [强制删除 StatefulSet Pod](https://kubernetes.io/docs/tasks/run-application/force-delete-stateful-set-pod)。
上面的 nginx 示例创建后，3 个 Pod 将按照如下顺序创建 web-0，web-1，web-2。在 web-0 处于 [运行并就绪](https://kubernetes.io/docs/user-guide/pod-states) 状态之前，web-1 将不会被部署，同样当 web-1 处于运行并就绪状态之前 web-2也不会被部署。如果在 web-1 运行并就绪后，web-2 启动之前， web-0 失败了，web-2 将不会启动，直到 web-0 成果重启并处于运行并就绪状态。
如果用户通过修补 StatefulSet 来 scale 部署的示例，以使 `replicas=1`，则 web-2 将首先被终止。 在 web-2 完全关闭和删除之前，web-1 不会被终止。 如果 web-0 在 web-2 终止并且完全关闭之后，但是在 web-1 终止之前失败，则 web-1 将不会终止，除非 web-0 正在运行并准备就绪。
### Pod 管理策略
在 Kubernetes 1.7 和之后版本，StatefulSet 允许您放开顺序保证，同时通过 `.spec.podManagementPolicy` 字段保证身份的唯一性。
#### OrderedReady Pod 管理
StatefulSet 中默认使用的是 `OrderedReady` pod 管理。它实现了 [如上](https://kubernetes.io/docs/concepts/workloads/controllers/statefulset.md#deployment-and-scaling-guarantees) 所述的行为。
#### 并行 Pod 管理
`Parallel` pod 管理告诉 StatefulSet controller 并行的启动和终止 Pod，在启动和终止其他 Pod 之前不会等待 Pod 变成 运行并就绪或完全终止状态。
## 更新策略
在 kubernetes 1.7 和以上版本中，StatefulSet 的 `.spec.updateStrategy` 字段允许您配置和禁用 StatefulSet 中的容器、label、resource request/limit、annotation 的滚动更新。
### 删除
`OnDelete` 更新策略实现了遗留（1.6和以前）的行为。 当 `spec.updateStrategy` 未指定时，这是默认策略。 当StatefulSet 的 `.spec.updateStrategy.type` 设置为 `OnDelete` 时，StatefulSet 控制器将不会自动更新 `StatefulSet` 中的 Pod。 用户必须手动删除 Pod 以使控制器创建新的 Pod，以反映对StatefulSet的 `.spec.template` 进行的修改。
### 滚动更新
`RollingUpdate` 更新策略在 StatefulSet 中实现 Pod 的自动滚动更新。 当StatefulSet的 `.spec.updateStrategy.type` 设置为 `RollingUpdate` 时，StatefulSet 控制器将在 StatefulSet 中删除并重新创建每个 Pod。 它将以与 Pod 终止相同的顺序进行（从最大的序数到最小的序数），每次更新一个 Pod。 在更新其前身之前，它将等待正在更新的 Pod 状态变成正在运行并就绪。
#### 分区
可以通过指定 `.spec.updateStrategy.rollingUpdate.partition` 来对 `RollingUpdate` 更新策略进行分区。如果指定了分区，则当 StatefulSet 的 `.spec.template` 更新时，具有大于或等于分区序数的所有 Pod 将被更新。具有小于分区的序数的所有 Pod 将不会被更新，即使删除它们也将被重新创建。如果 StatefulSet 的 `.spec.updateStrategy.rollingUpdate.partition` 大于其 `.spec.replicas`，则其 `.spec.template` 的更新将不会传播到 Pod。
在大多数情况下，您不需要使用分区，但如果您想要进行分阶段更新，使用金丝雀发布或执行分阶段发布，它们将非常有用。
## 简单示例
以一个简单的nginx服务[web.yaml](../manifests/test/web.yaml)为例：
```yaml
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: nginx
labels:
app: nginx
spec:
ports:
- port: 80
name: web
clusterIP: None
selector:
app: nginx
---
apiVersion: apps/v1beta1
kind: StatefulSet
metadata:
name: web
spec:
serviceName: "nginx"
replicas: 2
template:
metadata:
labels:
app: nginx
spec:
containers:
- name: nginx
image: gcr.io/google_containers/nginx-slim:0.8
ports:
- containerPort: 80
name: web
volumeMounts:
- name: www
mountPath: /usr/share/nginx/html
volumeClaimTemplates:
- metadata:
name: www
annotations:
volume.alpha.kubernetes.io/storage-class: anything
spec:
accessModes: [ "ReadWriteOnce" ]
resources:
requests:
storage: 1Gi
```
```sh
$ kubectl create -f web.yaml
service "nginx" created
statefulset "web" created
# 查看创建的headless service和statefulset
$ kubectl get service nginx
NAME CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE
nginx None <none> 80/TCP 1m
$ kubectl get statefulset web
NAME DESIRED CURRENT AGE
web 2 2 2m
# 根据volumeClaimTemplates自动创建PVC（在GCE中会自动创建kubernetes.io/gce-pd类型的volume）
$ kubectl get pvc
NAME STATUS VOLUME CAPACITY ACCESSMODES AGE
www-web-0 Bound pvc-d064a004-d8d4-11e6-b521-42010a800002 1Gi RWO 16s
www-web-1 Bound pvc-d06a3946-d8d4-11e6-b521-42010a800002 1Gi RWO 16s
# 查看创建的Pod，他们都是有序的
$ kubectl get pods -l app=nginx
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
web-0 1/1 Running 0 5m
web-1 1/1 Running 0 4m
# 使用nslookup查看这些Pod的DNS
$ kubectl run -i --tty --image busybox dns-test --restart=Never --rm /bin/sh
/ # nslookup web-0.nginx
Server: 10.0.0.10
Address 1: 10.0.0.10 kube-dns.kube-system.svc.cluster.local
Name: web-0.nginx
Address 1: 10.244.2.10
/ # nslookup web-1.nginx
Server: 10.0.0.10
Address 1: 10.0.0.10 kube-dns.kube-system.svc.cluster.local
Name: web-1.nginx
Address 1: 10.244.3.12
/ # nslookup web-0.nginx.default.svc.cluster.local
Server: 10.0.0.10
Address 1: 10.0.0.10 kube-dns.kube-system.svc.cluster.local
Name: web-0.nginx.default.svc.cluster.local
Address 1: 10.244.2.10
```
还可以进行其他的操作
```sh
# 扩容
$ kubectl scale statefulset web --replicas=5
# 缩容
$ kubectl patch statefulset web -p '{"spec":{"replicas":3}}'
# 镜像更新（目前还不支持直接更新image，需要patch来间接实现）
$ kubectl patch statefulset web --type='json' -p='[{"op": "replace", "path": "/spec/template/spec/containers/0/image", "value":"gcr.io/google_containers/nginx-slim:0.7"}]'
# 删除StatefulSet和Headless Service
$ kubectl delete statefulset web
$ kubectl delete service nginx
# StatefulSet删除后PVC还会保留着，数据不再使用的话也需要删除
$ kubectl delete pvc www-web-0 www-web-1
```
## zookeeper
另外一个更能说明StatefulSet强大功能的示例为[zookeeper.yaml](../manifests/test/zookeeper.yaml)。
```yaml
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: zk-headless
labels:
app: zk-headless
spec:
ports:
- port: 2888
name: server
- port: 3888
name: leader-election
clusterIP: None
selector:
app: zk
---
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
name: zk-config
data:
ensemble: "zk-0;zk-1;zk-2"
jvm.heap: "2G"
tick: "2000"
init: "10"
sync: "5"
client.cnxns: "60"
snap.retain: "3"
purge.interval: "1"
---
apiVersion: policy/v1beta1
kind: PodDisruptionBudget
metadata:
name: zk-budget
spec:
selector:
matchLabels:
app: zk
minAvailable: 2
---
apiVersion: apps/v1beta1
kind: StatefulSet
metadata:
name: zk
spec:
serviceName: zk-headless
replicas: 3
template:
metadata:
labels:
app: zk
annotations:
pod.alpha.kubernetes.io/initialized: "true"
scheduler.alpha.kubernetes.io/affinity: >
{
"podAntiAffinity": {
"requiredDuringSchedulingRequiredDuringExecution": [{
"labelSelector": {
"matchExpressions": [{
"key": "app",
"operator": "In",
"values": ["zk-headless"]
}]
},
"topologyKey": "kubernetes.io/hostname"
}]
}
}
spec:
containers:
- name: k8szk
imagePullPolicy: Always
image: gcr.io/google_samples/k8szk:v1
resources:
requests:
memory: "4Gi"
cpu: "1"
ports:
- containerPort: 2181
name: client
- containerPort: 2888
name: server
- containerPort: 3888
name: leader-election
env:
- name : ZK_ENSEMBLE
valueFrom:
configMapKeyRef:
name: zk-config
key: ensemble
- name : ZK_HEAP_SIZE
valueFrom:
configMapKeyRef:
name: zk-config
key: jvm.heap
- name : ZK_TICK_TIME
valueFrom:
configMapKeyRef:
name: zk-config
key: tick
- name : ZK_INIT_LIMIT
valueFrom:
configMapKeyRef:
name: zk-config
key: init
- name : ZK_SYNC_LIMIT
valueFrom:
configMapKeyRef:
name: zk-config
key: tick
- name : ZK_MAX_CLIENT_CNXNS
valueFrom:
configMapKeyRef:
name: zk-config
key: client.cnxns
- name: ZK_SNAP_RETAIN_COUNT
valueFrom:
configMapKeyRef:
name: zk-config
key: snap.retain
- name: ZK_PURGE_INTERVAL
valueFrom:
configMapKeyRef:
name: zk-config
key: purge.interval
- name: ZK_CLIENT_PORT
value: "2181"
- name: ZK_SERVER_PORT
value: "2888"
- name: ZK_ELECTION_PORT
value: "3888"
command:
- sh
- -c
- zkGenConfig.sh && zkServer.sh start-foreground
readinessProbe:
exec:
command:
- "zkOk.sh"
initialDelaySeconds: 15
timeoutSeconds: 5
livenessProbe:
exec:
command:
- "zkOk.sh"
initialDelaySeconds: 15
timeoutSeconds: 5
volumeMounts:
- name: datadir
mountPath: /var/lib/zookeeper
securityContext:
runAsUser: 1000
fsGroup: 1000
volumeClaimTemplates:
- metadata:
name: datadir
annotations:
volume.alpha.kubernetes.io/storage-class: anything
spec:
accessModes: [ "ReadWriteOnce" ]
resources:
requests:
storage: 20Gi
```
```sh
kubectl create -f zookeeper.yaml
```
详细的使用说明见[zookeeper stateful application](https://kubernetes.io/docs/tutorials/stateful-application/zookeeper/)。
## 参考
https://kubernetes.io/docs/concepts/workloads/controllers/statefulset/

1626
concepts/volume.html 100644
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199
concepts/volume.md
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@ -1,199 +0,0 @@
# Kubernetes存储卷
我们知道默认情况下容器的数据都是非持久化的，在容器消亡以后数据也跟着丢失，所以Docker提供了Volume机制以便将数据持久化存储。类似的，Kubernetes提供了更强大的Volume机制和丰富的插件，解决了容器数据持久化和容器间共享数据的问题。
## Volume
目前，Kubernetes支持以下Volume类型：
- emptyDir
- hostPath
- gcePersistentDisk
- awsElasticBlockStore
- nfs
- iscsi
- flocker
- glusterfs
- rbd
- cephfs
- gitRepo
- secret
- persistentVolumeClaim
- downwardAPI
- azureFileVolume
- vsphereVolume
- flexvolume
注意，这些volume并非全部都是持久化的，比如emptyDir、secret、gitRepo等，这些volume会随着Pod的消亡而消失。
## PersistentVolume
对于持久化的Volume，PersistentVolume (PV)和PersistentVolumeClaim (PVC)提供了更方便的管理卷的方法：PV提供网络存储资源，而PVC请求存储资源。这样，设置持久化的工作流包括配置底层文件系统或者云数据卷、创建持久性数据卷、最后创建claim来将pod跟数据卷关联起来。PV和PVC可以将pod和数据卷解耦，pod不需要知道确切的文件系统或者支持它的持久化引擎。
### PV
PersistentVolume（PV）是集群之中的一块网络存储。跟 Node 一样，也是集群的资源。PV 跟 Volume (卷) 类似，不过会有独立于 Pod 的生命周期。比如一个NFS的PV可以定义为
```yaml
apiVersion: v1
kind: PersistentVolume
metadata:
name: pv0003
spec:
capacity:
storage: 5Gi
accessModes:
- ReadWriteOnce
persistentVolumeReclaimPolicy: Recycle
nfs:
path: /tmp
server: 172.17.0.2
```
PV的访问模式有三种：
* 第一种，ReadWriteOnce：是最基本的方式，可读可写，但只支持被单个Pod挂载。
* 第二种，ReadOnlyMany：可以以只读的方式被多个Pod挂载。
* 第三种，ReadWriteMany：这种存储可以以读写的方式被多个Pod共享。不是每一种存储都支持这三种方式，像共享方式，目前支持的还比较少，比较常用的是NFS。在PVC绑定PV时通常根据两个条件来绑定，一个是存储的大小，另一个就是访问模式。
### StorageClass
上面通过手动的方式创建了一个NFS Volume，这在管理很多Volume的时候不太方便。Kubernetes还提供了[StorageClass](https://kubernetes.io/docs/user-guide/persistent-volumes/#storageclasses)来动态创建PV，不仅节省了管理员的时间，还可以封装不同类型的存储供PVC选用。
GCE的例子：
```yaml
kind: StorageClass
apiVersion: storage.k8s.io/v1beta1
metadata:
name: slow
provisioner: kubernetes.io/gce-pd
parameters:
type: pd-standard
zone: us-central1-a
```
Ceph RBD的例子：
```yaml
apiVersion: storage.k8s.io/v1beta1
kind: StorageClass
metadata:
name: fast
provisioner: kubernetes.io/rbd
parameters:
monitors: 10.16.153.105:6789
adminId: kube
adminSecretName: ceph-secret
adminSecretNamespace: kube-system
pool: kube
userId: kube
userSecretName: ceph-secret-user
```
### PVC
PV是存储资源，而PersistentVolumeClaim (PVC) 是对PV的请求。PVC跟Pod类似：Pod消费Node的源，而PVC消费PV资源；Pod能够请求CPU和内存资源，而PVC请求特定大小和访问模式的数据卷。
```yaml
kind: PersistentVolumeClaim
apiVersion: v1
metadata:
name: myclaim
spec:
accessModes:
- ReadWriteOnce
resources:
requests:
storage: 8Gi
selector:
matchLabels:
release: "stable"
matchExpressions:
- {key: environment, operator: In, values: [dev]}
```
PVC可以直接挂载到Pod中：
```yaml
kind: Pod
apiVersion: v1
metadata:
name: mypod
spec:
containers:
- name: myfrontend
image: dockerfile/nginx
volumeMounts:
- mountPath: "/var/www/html"
name: mypd
volumes:
- name: mypd
persistentVolumeClaim:
claimName: myclaim
```
## emptyDir
如果Pod配置了emptyDir类型Volume， Pod 被分配到Node上时候，会创建emptyDir，只要Pod运行在Node上，emptyDir都会存在（容器挂掉不会导致emptyDir丢失数据），但是如果Pod从Node上被删除（Pod被删除，或者Pod发生迁移），emptyDir也会被删除，并且永久丢失。
```yaml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: test-pd
spec:
containers:
- image: gcr.io/google_containers/test-webserver
name: test-container
volumeMounts:
- mountPath: /test-pd
name: test-volume
volumes:
- name: test-volume
hostPath:
# directory location on host
path: /data
```
## 其他Volume说明
### hostPath
hostPath允许挂载Node上的文件系统到Pod里面去。如果Pod有需要使用Node上的文件，可以使用hostPath。
```yaml
- hostPath:
path: /tmp/data
name: data
```
### NFS
NFS 是Network File System的缩写，即网络文件系统。Kubernetes中通过简单地配置就可以挂载NFS到Pod中，而NFS中的数据是可以永久保存的，同时NFS支持同时写操作。
```yaml
volumes:
- name: nfs
nfs:
# FIXME: use the right hostname
server: 10.254.234.223
path: "/"
```
### FlexVolume
注意要把volume plugin放到`/usr/libexec/kubernetes/kubelet-plugins/volume/exec/<vendor~driver>/<driver>`，plugin要实现`init/attach/detach/mount/umount`等命令（可参考lvm的[示例](https://github.com/kubernetes/kubernetes/tree/master/examples/volumes/flexvolume)）。
```yaml
- name: test
flexVolume:
driver: "kubernetes.io/lvm"
fsType: "ext4"
options:
volumeID: "vol1"
size: "1000m"
volumegroup: "kube_vg"
```

246
develop/client-go-sample.md
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@ -1,246 +0,0 @@
# client-go示例
访问kubernetes集群有几下几种方式：
| 方式 | 特点 | 支持者 |
| ---------------------------------------- | ---------------------------------------- | ------ |
| Kubernetes dashboard | 直接通过Web UI进行操作，简单直接，可定制化程度低 | 官方支持 |
| kubectl | 命令行操作，功能最全，但是比较复杂，适合对其进行进一步的分装，定制功能，版本适配最好 | 官方支持 |
| [client-go](https://github.com/kubernetes/client-go) | 从kubernetes的代码中抽离出来的客户端包，简单易用，但需要小心区分kubernetes的API版本 | 官方支持 |
| [client-python](https://github.com/kubernetes-incubator/client-python) | python客户端，kubernetes-incubator | 官方支持 |
| [Java client](https://github.com/fabric8io/kubernetes-client) | fabric8中的一部分，kubernetes的java客户端 | redhat |
下面，我们基于[client-go](https://github.com/kubernetes/client-go)，对Deployment升级镜像的步骤进行了定制，通过命令行传递一个Deployment的名字、应用容器名和新image名字的方式来升级。代码和使用方式见 https://github.com/rootsongjc/kubernetes-client-go-sample 。
## kubernetes-client-go-sample
代码如下：
```Go
package main
import (
"flag"
"fmt"
"os"
"path/filepath"
"k8s.io/apimachinery/pkg/api/errors"
metav1 "k8s.io/apimachinery/pkg/apis/meta/v1"
"k8s.io/client-go/kubernetes"
"k8s.io/client-go/tools/clientcmd"
)
func main() {
var kubeconfig *string
if home := homeDir(); home != "" {
kubeconfig = flag.String("kubeconfig", filepath.Join(home, ".kube", "config"), "(optional) absolute path to the kubeconfig file")
} else {
kubeconfig = flag.String("kubeconfig", "", "absolute path to the kubeconfig file")
}
deploymentName := flag.String("deployment", "", "deployment name")
imageName := flag.String("image", "", "new image name")
appName := flag.String("app", "app", "application name")
flag.Parse()
if *deploymentName == "" {
fmt.Println("You must specify the deployment name.")
os.Exit(0)
}
if *imageName == "" {
fmt.Println("You must specify the new image name.")
os.Exit(0)
}
// use the current context in kubeconfig
config, err := clientcmd.BuildConfigFromFlags("", *kubeconfig)
if err != nil {
panic(err.Error())
}
// create the clientset
clientset, err := kubernetes.NewForConfig(config)
if err != nil {
panic(err.Error())
}
deployment, err := clientset.AppsV1beta1().Deployments("default").Get(*deploymentName, metav1.GetOptions{})
if err != nil {
panic(err.Error())
}
if errors.IsNotFound(err) {
fmt.Printf("Deployment not found\n")
} else if statusError, isStatus := err.(*errors.StatusError); isStatus {
fmt.Printf("Error getting deployment%v\n", statusError.ErrStatus.Message)
} else if err != nil {
panic(err.Error())
} else {
fmt.Printf("Found deployment\n")
name := deployment.GetName()
fmt.Println("name ->", name)
containers := &deployment.Spec.Template.Spec.Containers
found := false
for i := range *containers {
c := *containers
if c[i].Name == *appName {
found = true
fmt.Println("Old image ->", c[i].Image)
fmt.Println("New image ->", *imageName)
c[i].Image = *imageName
}
}
if found == false {
fmt.Println("The application container not exist in the deployment pods.")
os.Exit(0)
}
_, err := clientset.AppsV1beta1().Deployments("default").Update(deployment)
if err != nil {
panic(err.Error())
}
}
}
func homeDir() string {
if h := os.Getenv("HOME"); h != "" {
return h
}
return os.Getenv("USERPROFILE") // windows
}
```
我们使用`kubeconfig`文件认证连接kubernetes集群，该文件默认的位置是`$HOME/.kube/config`。
该代码编译后可以直接在kubernetes集群之外，任何一个可以连接到API server的机器上运行。
**编译运行**
```bash
$ go get github.com/rootsongjc/kubernetes-client-go-sample
$ cd $GOPATH/src/github.com/rootsongjc/kubernetes-client-go-sample
$ make
$ ./update-deployment-image -h
Usage of ./update-deployment-image:
-alsologtostderr
log to standard error as well as files
-app string
application name (default "app")
-deployment string
deployment name
-image string
new image name
-kubeconfig string
(optional) absolute path to the kubeconfig file (default "/Users/jimmy/.kube/config")
-log_backtrace_at value
when logging hits line file:N, emit a stack trace
-log_dir string
If non-empty, write log files in this directory
-logtostderr
log to standard error instead of files
-stderrthreshold value
logs at or above this threshold go to stderr
-v value
log level for V logs
-vmodule value
comma-separated list of pattern=N settings for file-filtered logging
```
**使用不存在的image更新**
```bash
$ ./update-deployment-image -deployment filebeat-test -image sz-pg-oam-docker-hub-001.tendcloud.com/library/analytics-docker-test:Build_9
Found deployment
name -> filebeat-test
Old image -> sz-pg-oam-docker-hub-001.tendcloud.com/library/analytics-docker-test:Build_8
New image -> sz-pg-oam-docker-hub-001.tendcloud.com/library/analytics-docker-test:Build_9
```
查看Deployment的event。
```Bash
$ kubectl describe deployment filebeat-test
Name: filebeat-test
Namespace: default
CreationTimestamp: Fri, 19 May 2017 15:12:28 +0800
Labels: k8s-app=filebeat-test
Selector: k8s-app=filebeat-test
Replicas: 2 updated | 3 total | 2 available | 2 unavailable
StrategyType: RollingUpdate
MinReadySeconds: 0
RollingUpdateStrategy: 1 max unavailable, 1 max surge
Conditions:
Type Status Reason
---- ------ ------
Available True MinimumReplicasAvailable
Progressing True ReplicaSetUpdated
OldReplicaSets: filebeat-test-2365467882 (2/2 replicas created)
NewReplicaSet: filebeat-test-2470325483 (2/2 replicas created)
Events:
FirstSeen LastSeen Count From SubObjectPath Type ReasoMessage
--------- -------- ----- ---- ------------- -------- ------------
2h 1m 3 {deployment-controller } Normal ScalingReplicaSet Scaled down replica set filebeat-test-2365467882 to 2
1m 1m 1 {deployment-controller } Normal ScalingReplicaSet Scaled up replica set filebeat-test-2470325483 to 1
1m 1m 1 {deployment-controller } Normal ScalingReplicaSet Scaled up replica set filebeat-test-2470325483 to 2
```
可以看到老的ReplicaSet从3个replica减少到了2个，有2个使用新配置的replica不可用，目前可用的replica是2个。
这是因为我们指定的镜像不存在，查看Deployment的pod的状态。
```bash
$ kubectl get pods -l k8s-app=filebeat-test
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
filebeat-test-2365467882-4zwx8 2/2 Running 0 33d
filebeat-test-2365467882-rqskl 2/2 Running 0 33d
filebeat-test-2470325483-6vjbw 1/2 ImagePullBackOff 0 4m
filebeat-test-2470325483-gc14k 1/2 ImagePullBackOff 0 4m
```
我们可以看到有两个pod正在拉取image。
**还原为原先的镜像**
将image设置为原来的镜像。
```bash
$ ./update-deployment-image -deployment filebeat-test -image sz-pg-oam-docker-hub-001.tendcloud.com/library/analytics-docker-test:Build_8
Found deployment
name -> filebeat-test
Old image -> sz-pg-oam-docker-hub-001.tendcloud.com/library/analytics-docker-test:Build_9
New image -> sz-pg-oam-docker-hub-001.tendcloud.com/library/analytics-docker-test:Build_8
```
现在再查看Deployment的状态。
```bash
$ kubectl describe deployment filebeat-test
Name: filebeat-test
Namespace: default
CreationTimestamp: Fri, 19 May 2017 15:12:28 +0800
Labels: k8s-app=filebeat-test
Selector: k8s-app=filebeat-test
Replicas: 3 updated | 3 total | 3 available | 0 unavailable
StrategyType: RollingUpdate
MinReadySeconds: 0
RollingUpdateStrategy: 1 max unavailable, 1 max surge
Conditions:
Type Status Reason
---- ------ ------
Available True MinimumReplicasAvailable
Progressing True NewReplicaSetAvailable
OldReplicaSets: <none>
NewReplicaSet: filebeat-test-2365467882 (3/3 replicas created)
Events:
FirstSeen LastSeen Count From SubObjectPath Type ReasoMessage
--------- -------- ----- ---- ------------- -------- ------------
2h 8m 3 {deployment-controller } Normal ScalingReplicaSet Scaled down replica set filebeat-test-2365467882 to 2
8m 8m 1 {deployment-controller } Normal ScalingReplicaSet Scaled up replica set filebeat-test-2470325483 to 1
8m 8m 1 {deployment-controller } Normal ScalingReplicaSet Scaled up replica set filebeat-test-2470325483 to 2
2h 1m 3 {deployment-controller } Normal ScalingReplicaSet Scaled up replica set filebeat-test-2365467882 to 3
1m 1m 1 {deployment-controller } Normal ScalingReplicaSet Scaled down replica set filebeat-test-2470325483 to 0
```
可以看到available的replica个数恢复成3了。
其实在使用该命令的过程中，通过kubernetes dashboard的页面上查看Deployment的状态更直观，更加方便故障排查。
![使用kubernetes dashboard进行故障排查](../images/kubernetes-client-go-sample-update.jpg)
这也是dashboard最大的优势，简单、直接、高效。

7
develop/contribute.md
View File

@ -1,7 +0,0 @@
# Kubernetes社区贡献
- [Contributing guidelines](https://github.com/kubernetes/kubernetes/blob/master/CONTRIBUTING.md)
- [Kubernetes Developer Guide](https://github.com/kubernetes/community/tree/master/contributors/devel)
- [Special Interest Groups](https://github.com/kubernetes/community)
- [Feature Tracking and Backlog](https://github.com/kubernetes/features)
- [Community Expectations](https://github.com/kubernetes/community/blob/master/contributors/devel/community-expectations.md)

41
develop/developing-environment.md
View File

@ -1,41 +0,0 @@
# 配置Kubernetes开发环境
我们将在Mac上使用docker环境编译kuberentes。
## 安装依赖
```
brew install gnu-tar
```
Docker环境，至少需要给容器分配4G内存，在低于3G内存的时候可能会编译失败。
## 执行编译
切换目录到kuberentes源码的根目录下执行：
`./build/run.sh make`可以在docker中执行跨平台编译出二进制文件。
需要用的的docker镜像：
```
gcr.io/google_containers/kube-cross:v1.7.5-2
```
我将该镜像备份到时速云上了，可供大家使用：
```
index.tenxcloud.com/jimmy/kube-cross:v1.7.5-2
```
该镜像基于Ubuntu构建，大小2.15G，编译环境中包含以下软件：
- Go1.7.5
- etcd
- protobuf
- g++
- 其他golang依赖包
在我自己的电脑上的整个编译过程大概要半个小时。
编译完成的二进制文件在`/_output/local/go/bin/`目录下。

2
develop/index.md
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@ -1,2 +0,0 @@
# 开发指南

196
develop/testing.md
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@ -1,196 +0,0 @@
# Kubernetes测试
## 单元测试
单元测试仅依赖于源代码，是测试代码逻辑是否符合预期的最简单方法。
**运行所有的单元测试**
```
make test
```
**仅测试指定的package**
```sh
# 单个package
make test WHAT=./pkg/api
# 多个packages
make test WHAT=./pkg/{api,kubelet}
```
或者，也可以直接用`go test`
```sh
go test -v k8s.io/kubernetes/pkg/kubelet
```
**仅测试指定package的某个测试case**
```
# Runs TestValidatePod in pkg/api/validation with the verbose flag set
make test WHAT=./pkg/api/validation KUBE_GOFLAGS="-v" KUBE_TEST_ARGS='-run ^TestValidatePod$'
# Runs tests that match the regex ValidatePod|ValidateConfigMap in pkg/api/validation
make test WHAT=./pkg/api/validation KUBE_GOFLAGS="-v" KUBE_TEST_ARGS="-run ValidatePod\|ValidateConfigMap$"
```
或者直接用`go test`
```
go test -v k8s.io/kubernetes/pkg/api/validation -run ^TestValidatePod$
```
**并行测试**
并行测试是root out flakes的一种有效方法：
```sh
# Have 2 workers run all tests 5 times each (10 total iterations).
make test PARALLEL=2 ITERATION=5
```
**生成测试报告**
```
make test KUBE_COVER=y
```
## Benchmark测试
```
go test ./pkg/apiserver -benchmem -run=XXX -bench=BenchmarkWatch
```
## 集成测试
Kubernetes集成测试需要安装etcd（只要按照即可，不需要启动），比如
```
hack/install-etcd.sh # Installs in ./third_party/etcd
echo export PATH="\$PATH:$(pwd)/third_party/etcd" >> ~/.profile # Add to PATH
```
集成测试会在需要的时候自动启动etcd和kubernetes服务，并运行[test/integration](https://github.com/kubernetes/kubernetes/tree/master/test/integration)里面的测试。
**运行所有集成测试**
```sh
make test-integration # Run all integration tests.
```
**指定集成测试用例**
```sh
# Run integration test TestPodUpdateActiveDeadlineSeconds with the verbose flag set.
make test-integration KUBE_GOFLAGS="-v" KUBE_TEST_ARGS="-run ^TestPodUpdateActiveDeadlineSeconds$"
```
## End to end (e2e)测试
End to end (e2e) 测试模拟用户行为操作Kubernetes，用来保证Kubernetes服务或集群的行为完全符合设计预期。
在开启e2e测试之前，需要先编译测试文件，并设置KUBERNETES_PROVIDER（默认为gce）：
```
make WHAT='test/e2e/e2e.test'
make ginkgo
export KUBERNETES_PROVIDER=local
```
**启动cluster，测试，最后停止cluster**
```sh
# build Kubernetes, up a cluster, run tests, and tear everything down
go run hack/e2e.go -- -v --build --up --test --down
```
**仅测试指定的用例**
```sh
go run hack/e2e.go -v -test --test_args='--ginkgo.focus=Kubectl\sclient\s\[k8s\.io\]\sKubectl\srolling\-update\sshould\ssupport\srolling\-update\sto\ssame\simage\s\[Conformance\]$'
```
**略过测试用例**
```sh
go run hack/e2e.go -- -v --test --test_args="--ginkgo.skip=Pods.*env
```
**并行测试**
```sh
# Run tests in parallel, skip any that must be run serially
GINKGO_PARALLEL=y go run hack/e2e.go --v --test --test_args="--ginkgo.skip=\[Serial\]"
# Run tests in parallel, skip any that must be run serially and keep the test namespace if test failed
GINKGO_PARALLEL=y go run hack/e2e.go --v --test --test_args="--ginkgo.skip=\[Serial\] --delete-namespace-on-failure=false"
```
**清理测试**
```sh
go run hack/e2e.go -- -v --down
```
**有用的`-ctl`**
```sh
# -ctl can be used to quickly call kubectl against your e2e cluster. Useful for
# cleaning up after a failed test or viewing logs. Use -v to avoid suppressing
# kubectl output.
go run hack/e2e.go -- -v -ctl='get events'
go run hack/e2e.go -- -v -ctl='delete pod foobar'
```
## Fedaration e2e测试
```sh
export FEDERATION=true
export E2E_ZONES="us-central1-a us-central1-b us-central1-f"
# or export FEDERATION_PUSH_REPO_BASE="quay.io/colin_hom"
export FEDERATION_PUSH_REPO_BASE="gcr.io/${GCE_PROJECT_NAME}"
# build container images
KUBE_RELEASE_RUN_TESTS=n KUBE_FASTBUILD=true go run hack/e2e.go -- -v -build
# push the federation container images
build/push-federation-images.sh
# Deploy federation control plane
go run hack/e2e.go -- -v --up
# Finally, run the tests
go run hack/e2e.go -- -v --test --test_args="--ginkgo.focus=\[Feature:Federation\]"
# Don't forget to teardown everything down
go run hack/e2e.go -- -v --down
```
可以用`cluster/log-dump.sh <directory>`方便的下载相关日志，帮助排查测试中碰到的问题。
## Node e2e测试
Node e2e仅测试Kubelet的相关功能，可以在本地或者集群中测试
```sh
export KUBERNETES_PROVIDER=local
make test-e2e-node FOCUS="InitContainer"
make test_e2e_node TEST_ARGS="--experimental-cgroups-per-qos=true"
```
## 补充说明
借助kubectl的模版可以方便获取想要的数据，比如查询某个container的镜像的方法为
```sh
kubectl get pods nginx-4263166205-ggst4 -o template '--template={{if (exists . "status" "containerStatuses")}}{{range .status.containerStatuses}}{{if eq .name "nginx"}}{{.image}}{{end}}{{end}}{{end}}'
```
## 参考文档
* [Kubernetes testing](https://github.com/kubernetes/community/blob/master/contributors/devel/testing.md)
* [End-to-End Testing](https://github.com/kubernetes/community/blob/master/contributors/devel/e2e-tests.md)
* [Node e2e test](https://github.com/kubernetes/community/blob/master/contributors/devel/e2e-node-tests.md)
* [How to write e2e test](https://github.com/kubernetes/community/blob/master/contributors/devel/writing-good-e2e-tests.md)
* [Coding Conventions](https://github.com/kubernetes/community/blob/master/contributors/devel/coding-conventions.md#testing-conventions)

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685
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@ -0,0 +1,685 @@
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<glyph unicode="&#xf001;" d="M1536 1312v-1120q0 -50 -34 -89t-86 -60.5t-103.5 -32t-96.5 -10.5t-96.5 10.5t-103.5 32t-86 60.5t-34 89t34 89t86 60.5t103.5 32t96.5 10.5q105 0 192 -39v537l-768 -237v-709q0 -50 -34 -89t-86 -60.5t-103.5 -32t-96.5 -10.5t-96.5 10.5t-103.5 32t-86 60.5t-34 89 t34 89t86 60.5t103.5 32t96.5 10.5q105 0 192 -39v967q0 31 19 56.5t49 35.5l832 256q12 4 28 4q40 0 68 -28t28 -68z" />
<glyph unicode="&#xf002;" horiz-adv-x="1664" d="M1152 704q0 185 -131.5 316.5t-316.5 131.5t-316.5 -131.5t-131.5 -316.5t131.5 -316.5t316.5 -131.5t316.5 131.5t131.5 316.5zM1664 -128q0 -52 -38 -90t-90 -38q-54 0 -90 38l-343 342q-179 -124 -399 -124q-143 0 -273.5 55.5t-225 150t-150 225t-55.5 273.5 t55.5 273.5t150 225t225 150t273.5 55.5t273.5 -55.5t225 -150t150 -225t55.5 -273.5q0 -220 -124 -399l343 -343q37 -37 37 -90z" />
<glyph unicode="&#xf003;" horiz-adv-x="1792" d="M1664 32v768q-32 -36 -69 -66q-268 -206 -426 -338q-51 -43 -83 -67t-86.5 -48.5t-102.5 -24.5h-1h-1q-48 0 -102.5 24.5t-86.5 48.5t-83 67q-158 132 -426 338q-37 30 -69 66v-768q0 -13 9.5 -22.5t22.5 -9.5h1472q13 0 22.5 9.5t9.5 22.5zM1664 1083v11v13.5t-0.5 13 t-3 12.5t-5.5 9t-9 7.5t-14 2.5h-1472q-13 0 -22.5 -9.5t-9.5 -22.5q0 -168 147 -284q193 -152 401 -317q6 -5 35 -29.5t46 -37.5t44.5 -31.5t50.5 -27.5t43 -9h1h1q20 0 43 9t50.5 27.5t44.5 31.5t46 37.5t35 29.5q208 165 401 317q54 43 100.5 115.5t46.5 131.5z M1792 1120v-1088q0 -66 -47 -113t-113 -47h-1472q-66 0 -113 47t-47 113v1088q0 66 47 113t113 47h1472q66 0 113 -47t47 -113z" />
<glyph unicode="&#xf004;" horiz-adv-x="1792" d="M896 -128q-26 0 -44 18l-624 602q-10 8 -27.5 26t-55.5 65.5t-68 97.5t-53.5 121t-23.5 138q0 220 127 344t351 124q62 0 126.5 -21.5t120 -58t95.5 -68.5t76 -68q36 36 76 68t95.5 68.5t120 58t126.5 21.5q224 0 351 -124t127 -344q0 -221 -229 -450l-623 -600 q-18 -18 -44 -18z" />
<glyph unicode="&#xf005;" horiz-adv-x="1664" d="M1664 889q0 -22 -26 -48l-363 -354l86 -500q1 -7 1 -20q0 -21 -10.5 -35.5t-30.5 -14.5q-19 0 -40 12l-449 236l-449 -236q-22 -12 -40 -12q-21 0 -31.5 14.5t-10.5 35.5q0 6 2 20l86 500l-364 354q-25 27 -25 48q0 37 56 46l502 73l225 455q19 41 49 41t49 -41l225 -455 l502 -73q56 -9 56 -46z" />
<glyph unicode="&#xf006;" horiz-adv-x="1664" d="M1137 532l306 297l-422 62l-189 382l-189 -382l-422 -62l306 -297l-73 -421l378 199l377 -199zM1664 889q0 -22 -26 -48l-363 -354l86 -500q1 -7 1 -20q0 -50 -41 -50q-19 0 -40 12l-449 236l-449 -236q-22 -12 -40 -12q-21 0 -31.5 14.5t-10.5 35.5q0 6 2 20l86 500 l-364 354q-25 27 -25 48q0 37 56 46l502 73l225 455q19 41 49 41t49 -41l225 -455l502 -73q56 -9 56 -46z" />
<glyph unicode="&#xf007;" horiz-adv-x="1408" d="M1408 131q0 -120 -73 -189.5t-194 -69.5h-874q-121 0 -194 69.5t-73 189.5q0 53 3.5 103.5t14 109t26.5 108.5t43 97.5t62 81t85.5 53.5t111.5 20q9 0 42 -21.5t74.5 -48t108 -48t133.5 -21.5t133.5 21.5t108 48t74.5 48t42 21.5q61 0 111.5 -20t85.5 -53.5t62 -81 t43 -97.5t26.5 -108.5t14 -109t3.5 -103.5zM1088 1024q0 -159 -112.5 -271.5t-271.5 -112.5t-271.5 112.5t-112.5 271.5t112.5 271.5t271.5 112.5t271.5 -112.5t112.5 -271.5z" />
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<glyph unicode="&#xf2bc;" horiz-adv-x="1792" />
<glyph unicode="&#xf2bd;" horiz-adv-x="1792" />
<glyph unicode="&#xf2be;" horiz-adv-x="1792" />
<glyph unicode="&#xf500;" horiz-adv-x="1792" />
</font>
</defs></svg>
Side by Side

After

Width:  |  Height:  |  Size: 382 KiB

BIN
gitbook/fonts/fontawesome/fontawesome-webfont.ttf 100644
View File

Binary file not shown.

BIN
gitbook/fonts/fontawesome/fontawesome-webfont.woff 100644
View File

Binary file not shown.

BIN
gitbook/fonts/fontawesome/fontawesome-webfont.woff2 100644
View File

Binary file not shown.

23
gitbook/gitbook-plugin-editlink/plugin.js 100644
View File

@ -0,0 +1,23 @@
require(["gitbook", "jQuery"], function(gitbook, $) {
gitbook.events.bind('start', function (e, config) {
var conf = config.editlink
var label = conf.label
var base = conf.base
var multilingual = conf.multilingual || false
if (base.slice(-1) !== "/") {
base += "/"
}
gitbook.toolbar.createButton({
icon: 'fa fa-edit',
text: label,
onClick: function() {
var filepath = gitbook.state.filepath
var lang = multilingual && $('html').attr('lang') ? $('html').attr('lang') + '/' : ''
window.open(base + lang + filepath)
}
})
})
})

240
gitbook/gitbook-plugin-fontsettings/fontsettings.js 100644
View File

@ -0,0 +1,240 @@
require(['gitbook', 'jquery'], function(gitbook, $) {
// Configuration
var MAX_SIZE = 4,
MIN_SIZE = 0,
BUTTON_ID;
// Current fontsettings state
var fontState;
// Default themes
var THEMES = [
{
config: 'white',
text: 'White',
id: 0
},
{
config: 'sepia',
text: 'Sepia',
id: 1
},
{
config: 'night',
text: 'Night',
id: 2
}
];
// Default font families
var FAMILIES = [
{
config: 'serif',
text: 'Serif',
id: 0
},
{
config: 'sans',
text: 'Sans',
id: 1
}
];
// Return configured themes
function getThemes() {
return THEMES;
}
// Modify configured themes
function setThemes(themes) {
THEMES = themes;
updateButtons();
}
// Return configured font families
function getFamilies() {
return FAMILIES;
}
// Modify configured font families
function setFamilies(families) {
FAMILIES = families;
updateButtons();
}
// Save current font settings
function saveFontSettings() {
gitbook.storage.set('fontState', fontState);
update();
}
// Increase font size
function enlargeFontSize(e) {
e.preventDefault();
if (fontState.size >= MAX_SIZE) return;
fontState.size++;
saveFontSettings();
}
// Decrease font size
function reduceFontSize(e) {
e.preventDefault();
if (fontState.size <= MIN_SIZE) return;
fontState.size--;
saveFontSettings();
}
// Change font family
function changeFontFamily(configName, e) {
if (e && e instanceof Event) {
e.preventDefault();
}
var familyId = getFontFamilyId(configName);
fontState.family = familyId;
saveFontSettings();
}
// Change type of color theme
function changeColorTheme(configName, e) {
if (e && e instanceof Event) {
e.preventDefault();
}
var $book = gitbook.state.$book;
// Remove currently applied color theme
if (fontState.theme !== 0)
$book.removeClass('color-theme-'+fontState.theme);
// Set new color theme
var themeId = getThemeId(configName);
fontState.theme = themeId;
if (fontState.theme !== 0)
$book.addClass('color-theme-'+fontState.theme);
saveFontSettings();
}
// Return the correct id for a font-family config key
// Default to first font-family
function getFontFamilyId(configName) {
// Search for plugin configured font family
var configFamily = $.grep(FAMILIES, function(family) {
return family.config == configName;
})[0];
// Fallback to default font family
return (!!configFamily)? configFamily.id : 0;
}
// Return the correct id for a theme config key
// Default to first theme
function getThemeId(configName) {
// Search for plugin configured theme
var configTheme = $.grep(THEMES, function(theme) {
return theme.config == configName;
})[0];
// Fallback to default theme
return (!!configTheme)? configTheme.id : 0;
}
function update() {
var $book = gitbook.state.$book;
$('.font-settings .font-family-list li').removeClass('active');
$('.font-settings .font-family-list li:nth-child('+(fontState.family+1)+')').addClass('active');
$book[0].className = $book[0].className.replace(/\bfont-\S+/g, '');
$book.addClass('font-size-'+fontState.size);
$book.addClass('font-family-'+fontState.family);
if(fontState.theme !== 0) {
$book[0].className = $book[0].className.replace(/\bcolor-theme-\S+/g, '');
$book.addClass('color-theme-'+fontState.theme);
}
}
function init(config) {
// Search for plugin configured font family
var configFamily = getFontFamilyId(config.family),
configTheme = getThemeId(config.theme);
// Instantiate font state object
fontState = gitbook.storage.get('fontState', {
size: config.size || 2,
family: configFamily,
theme: configTheme
});
update();
}
function updateButtons() {
// Remove existing fontsettings buttons
if (!!BUTTON_ID) {
gitbook.toolbar.removeButton(BUTTON_ID);
}
// Create buttons in toolbar
BUTTON_ID = gitbook.toolbar.createButton({
icon: 'fa fa-font',
label: 'Font Settings',
className: 'font-settings',
dropdown: [
[
{
text: 'A',
className: 'font-reduce',
onClick: reduceFontSize
},
{
text: 'A',
className: 'font-enlarge',
onClick: enlargeFontSize
}
],
$.map(FAMILIES, function(family) {
family.onClick = function(e) {
return changeFontFamily(family.config, e);
};
return family;
}),
$.map(THEMES, function(theme) {
theme.onClick = function(e) {
return changeColorTheme(theme.config, e);
};
return theme;
})
]
});
}
// Init configuration at start
gitbook.events.bind('start', function(e, config) {
var opts = config.fontsettings;
// Generate buttons at start
updateButtons();
// Init current settings
init(opts);
});
// Expose API
gitbook.fontsettings = {
enlargeFontSize: enlargeFontSize,
reduceFontSize: reduceFontSize,
setTheme: changeColorTheme,
setFamily: changeFontFamily,
getThemes: getThemes,
setThemes: setThemes,
getFamilies: getFamilies,
setFamilies: setFamilies
};
});

291
gitbook/gitbook-plugin-fontsettings/website.css 100644
View File

@ -0,0 +1,291 @@
/*
* Theme 1
*/
.color-theme-1 .dropdown-menu {
background-color: #111111;
border-color: #7e888b;
}
.color-theme-1 .dropdown-menu .dropdown-caret .caret-inner {
border-bottom: 9px solid #111111;
}
.color-theme-1 .dropdown-menu .buttons {
border-color: #7e888b;
}
.color-theme-1 .dropdown-menu .button {
color: #afa790;
}
.color-theme-1 .dropdown-menu .button:hover {
color: #73553c;
}
/*
* Theme 2
*/
.color-theme-2 .dropdown-menu {
background-color: #2d3143;
border-color: #272a3a;
}
.color-theme-2 .dropdown-menu .dropdown-caret .caret-inner {
border-bottom: 9px solid #2d3143;
}
.color-theme-2 .dropdown-menu .buttons {
border-color: #272a3a;
}
.color-theme-2 .dropdown-menu .button {
color: #62677f;
}
.color-theme-2 .dropdown-menu .button:hover {
color: #f4f4f5;
}
.book .book-header .font-settings .font-enlarge {
line-height: 30px;
font-size: 1.4em;
}
.book .book-header .font-settings .font-reduce {
line-height: 30px;
font-size: 1em;
}
.book.color-theme-1 .book-body {
color: #704214;
background: #f3eacb;
}
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section {
background: #f3eacb;
}
.book.color-theme-2 .book-body {
color: #bdcadb;
background: #1c1f2b;
}
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section {
background: #1c1f2b;
}
.book.font-size-0 .book-body .page-inner section {
font-size: 1.2rem;
}
.book.font-size-1 .book-body .page-inner section {
font-size: 1.4rem;
}
.book.font-size-2 .book-body .page-inner section {
font-size: 1.6rem;
}
.book.font-size-3 .book-body .page-inner section {
font-size: 2.2rem;
}
.book.font-size-4 .book-body .page-inner section {
font-size: 4rem;
}
.book.font-family-0 {
font-family: Georgia, serif;
}
.book.font-family-1 {
font-family: "Helvetica Neue", Helvetica, Arial, sans-serif;
}
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal {
color: #704214;
}
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal a {
color: inherit;
}
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal h1,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal h2,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal h3,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal h4,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal h5,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal h6 {
color: inherit;
}
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal h1,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal h2 {
border-color: inherit;
}
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal h6 {
color: inherit;
}
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal hr {
background-color: inherit;
}
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal blockquote {
border-color: inherit;
}
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code {
background: #fdf6e3;
color: #657b83;
border-color: #f8df9c;
}
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal .highlight {
background-color: inherit;
}
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal table th,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal table td {
border-color: #f5d06c;
}
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal table tr {
color: inherit;
background-color: #fdf6e3;
border-color: #444444;
}
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal table tr:nth-child(2n) {
background-color: #fbeecb;
}
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal {
color: #bdcadb;
}
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal a {
color: #3eb1d0;
}
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal h1,
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal h2,
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal h3,
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal h4,
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal h5,
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal h6 {
color: #fffffa;
}
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal h1,
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal h2 {
border-color: #373b4e;
}
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal h6 {
color: #373b4e;
}
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal hr {
background-color: #373b4e;
}
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal blockquote {
border-color: #373b4e;
}
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre,
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code {
color: #9dbed8;
background: #2d3143;
border-color: #2d3143;
}
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal .highlight {
background-color: #282a39;
}
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal table th,
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal table td {
border-color: #3b3f54;
}
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal table tr {
color: #b6c2d2;
background-color: #2d3143;
border-color: #3b3f54;
}
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal table tr:nth-child(2n) {
background-color: #35394b;
}
.book.color-theme-1 .book-header {
color: #afa790;
background: transparent;
}
.book.color-theme-1 .book-header .btn {
color: #afa790;
}
.book.color-theme-1 .book-header .btn:hover {
color: #73553c;
background: none;
}
.book.color-theme-1 .book-header h1 {
color: #704214;
}
.book.color-theme-2 .book-header {
color: #7e888b;
background: transparent;
}
.book.color-theme-2 .book-header .btn {
color: #3b3f54;
}
.book.color-theme-2 .book-header .btn:hover {
color: #fffff5;
background: none;
}
.book.color-theme-2 .book-header h1 {
color: #bdcadb;
}
.book.color-theme-1 .book-body .navigation {
color: #afa790;
}
.book.color-theme-1 .book-body .navigation:hover {
color: #73553c;
}
.book.color-theme-2 .book-body .navigation {
color: #383f52;
}
.book.color-theme-2 .book-body .navigation:hover {
color: #fffff5;
}
/*
* Theme 1
*/
.book.color-theme-1 .book-summary {
color: #afa790;
background: #111111;
border-right: 1px solid rgba(0, 0, 0, 0.07);
}
.book.color-theme-1 .book-summary .book-search {
background: transparent;
}
.book.color-theme-1 .book-summary .book-search input,
.book.color-theme-1 .book-summary .book-search input:focus {
border: 1px solid transparent;
}
.book.color-theme-1 .book-summary ul.summary li.divider {
background: #7e888b;
box-shadow: none;
}
.book.color-theme-1 .book-summary ul.summary li i.fa-check {
color: #33cc33;
}
.book.color-theme-1 .book-summary ul.summary li.done > a {
color: #877f6a;
}
.book.color-theme-1 .book-summary ul.summary li a,
.book.color-theme-1 .book-summary ul.summary li span {
color: #877f6a;
background: transparent;
font-weight: normal;
}
.book.color-theme-1 .book-summary ul.summary li.active > a,
.book.color-theme-1 .book-summary ul.summary li a:hover {
color: #704214;
background: transparent;
font-weight: normal;
}
/*
* Theme 2
*/
.book.color-theme-2 .book-summary {
color: #bcc1d2;
background: #2d3143;
border-right: none;
}
.book.color-theme-2 .book-summary .book-search {
background: transparent;
}
.book.color-theme-2 .book-summary .book-search input,
.book.color-theme-2 .book-summary .book-search input:focus {
border: 1px solid transparent;
}
.book.color-theme-2 .book-summary ul.summary li.divider {
background: #272a3a;
box-shadow: none;
}
.book.color-theme-2 .book-summary ul.summary li i.fa-check {
color: #33cc33;
}
.book.color-theme-2 .book-summary ul.summary li.done > a {
color: #62687f;
}
.book.color-theme-2 .book-summary ul.summary li a,
.book.color-theme-2 .book-summary ul.summary li span {
color: #c1c6d7;
background: transparent;
font-weight: 600;
}
.book.color-theme-2 .book-summary ul.summary li.active > a,
.book.color-theme-2 .book-summary ul.summary li a:hover {
color: #f4f4f5;
background: #252737;
font-weight: 600;
}

14
gitbook/gitbook-plugin-github/plugin.js 100644
View File

@ -0,0 +1,14 @@
require([ 'gitbook' ], function (gitbook) {
gitbook.events.bind('start', function (e, config) {
var githubURL = config.github.url;
gitbook.toolbar.createButton({
icon: 'fa fa-github',
label: 'GitHub',
position: 'right',
onClick: function() {
window.open(githubURL)
}
});
});
});

135
gitbook/gitbook-plugin-highlight/ebook.css 100644
View File

@ -0,0 +1,135 @@
pre,
code {
/* http://jmblog.github.io/color-themes-for-highlightjs */
/* Tomorrow Comment */
/* Tomorrow Red */
/* Tomorrow Orange */
/* Tomorrow Yellow */
/* Tomorrow Green */
/* Tomorrow Aqua */
/* Tomorrow Blue */
/* Tomorrow Purple */
}
pre .hljs-comment,
code .hljs-comment,
pre .hljs-title,
code .hljs-title {
color: #8e908c;
}
pre .hljs-variable,
code .hljs-variable,
pre .hljs-attribute,
code .hljs-attribute,
pre .hljs-tag,
code .hljs-tag,
pre .hljs-regexp,
code .hljs-regexp,
pre .hljs-deletion,
code .hljs-deletion,
pre .ruby .hljs-constant,
code .ruby .hljs-constant,
pre .xml .hljs-tag .hljs-title,
code .xml .hljs-tag .hljs-title,
pre .xml .hljs-pi,
code .xml .hljs-pi,
pre .xml .hljs-doctype,
code .xml .hljs-doctype,
pre .html .hljs-doctype,
code .html .hljs-doctype,
pre .css .hljs-id,
code .css .hljs-id,
pre .css .hljs-class,
code .css .hljs-class,
pre .css .hljs-pseudo,
code .css .hljs-pseudo {
color: #c82829;
}
pre .hljs-number,
code .hljs-number,
pre .hljs-preprocessor,
code .hljs-preprocessor,
pre .hljs-pragma,
code .hljs-pragma,
pre .hljs-built_in,
code .hljs-built_in,
pre .hljs-literal,
code .hljs-literal,
pre .hljs-params,
code .hljs-params,
pre .hljs-constant,
code .hljs-constant {
color: #f5871f;
}
pre .ruby .hljs-class .hljs-title,
code .ruby .hljs-class .hljs-title,
pre .css .hljs-rules .hljs-attribute,
code .css .hljs-rules .hljs-attribute {
color: #eab700;
}
pre .hljs-string,
code .hljs-string,
pre .hljs-value,
code .hljs-value,
pre .hljs-inheritance,
code .hljs-inheritance,
pre .hljs-header,
code .hljs-header,
pre .hljs-addition,
code .hljs-addition,
pre .ruby .hljs-symbol,
code .ruby .hljs-symbol,
pre .xml .hljs-cdata,
code .xml .hljs-cdata {
color: #718c00;
}
pre .css .hljs-hexcolor,
code .css .hljs-hexcolor {
color: #3e999f;
}
pre .hljs-function,
code .hljs-function,
pre .python .hljs-decorator,
code .python .hljs-decorator,
pre .python .hljs-title,
code .python .hljs-title,
pre .ruby .hljs-function .hljs-title,
code .ruby .hljs-function .hljs-title,
pre .ruby .hljs-title .hljs-keyword,
code .ruby .hljs-title .hljs-keyword,
pre .perl .hljs-sub,
code .perl .hljs-sub,
pre .javascript .hljs-title,
code .javascript .hljs-title,
pre .coffeescript .hljs-title,
code .coffeescript .hljs-title {
color: #4271ae;
}
pre .hljs-keyword,
code .hljs-keyword,
pre .javascript .hljs-function,
code .javascript .hljs-function {
color: #8959a8;
}
pre .hljs,
code .hljs {
display: block;
background: white;
color: #4d4d4c;
padding: 0.5em;
}
pre .coffeescript .javascript,
code .coffeescript .javascript,
pre .javascript .xml,
code .javascript .xml,
pre .tex .hljs-formula,
code .tex .hljs-formula,
pre .xml .javascript,
code .xml .javascript,
pre .xml .vbscript,
code .xml .vbscript,
pre .xml .css,
code .xml .css,
pre .xml .hljs-cdata,
code .xml .hljs-cdata {
opacity: 0.5;
}

434
gitbook/gitbook-plugin-highlight/website.css 100644
View File

@ -0,0 +1,434 @@
.book .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre,
.book .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code {
/* http://jmblog.github.com/color-themes-for-google-code-highlightjs */
/* Tomorrow Comment */
/* Tomorrow Red */
/* Tomorrow Orange */
/* Tomorrow Yellow */
/* Tomorrow Green */
/* Tomorrow Aqua */
/* Tomorrow Blue */
/* Tomorrow Purple */
}
.book .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .hljs-comment,
.book .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .hljs-comment,
.book .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .hljs-title,
.book .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .hljs-title {
color: #8e908c;
}
.book .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .hljs-variable,
.book .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .hljs-variable,
.book .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .hljs-attribute,
.book .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .hljs-attribute,
.book .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .hljs-tag,
.book .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .hljs-tag,
.book .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .hljs-regexp,
.book .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .hljs-regexp,
.book .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .hljs-deletion,
.book .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .hljs-deletion,
.book .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .ruby .hljs-constant,
.book .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .ruby .hljs-constant,
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.book .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .xml .hljs-tag .hljs-title,
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.book .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .xml .hljs-pi,
.book .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .xml .hljs-doctype,
.book .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .xml .hljs-doctype,
.book .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .html .hljs-doctype,
.book .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .html .hljs-doctype,
.book .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .css .hljs-id,
.book .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .css .hljs-id,
.book .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .css .hljs-class,
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.book .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .css .hljs-pseudo,
.book .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .css .hljs-pseudo {
color: #c82829;
}
.book .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .hljs-number,
.book .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .hljs-number,
.book .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .hljs-preprocessor,
.book .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .hljs-preprocessor,
.book .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .hljs-pragma,
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color: #f5871f;
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color: #eab700;
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color: #4271ae;
}
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color: #8959a8;
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.book .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .hljs,
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display: block;
background: white;
color: #4d4d4c;
padding: 0.5em;
}
.book .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .coffeescript .javascript,
.book .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .coffeescript .javascript,
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.book .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .xml .hljs-cdata,
.book .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .xml .hljs-cdata {
opacity: 0.5;
}
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code {
/*
Orginal Style from ethanschoonover.com/solarized (c) Jeremy Hull <sourdrums@gmail.com>
*/
/* Solarized Green */
/* Solarized Cyan */
/* Solarized Blue */
/* Solarized Yellow */
/* Solarized Orange */
/* Solarized Red */
/* Solarized Violet */
}
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .hljs,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .hljs {
display: block;
padding: 0.5em;
background: #fdf6e3;
color: #657b83;
}
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .hljs-comment,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .hljs-comment,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .hljs-template_comment,
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.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .diff .hljs-header,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .diff .hljs-header,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .hljs-doctype,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .hljs-doctype,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .hljs-pi,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .hljs-pi,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .lisp .hljs-string,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .lisp .hljs-string,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .hljs-javadoc,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .hljs-javadoc {
color: #93a1a1;
}
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .hljs-keyword,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .hljs-keyword,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .hljs-winutils,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .hljs-winutils,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .method,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .method,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .hljs-addition,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .hljs-addition,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .css .hljs-tag,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .css .hljs-tag,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .hljs-request,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .hljs-request,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .hljs-status,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .hljs-status,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .nginx .hljs-title,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .nginx .hljs-title {
color: #859900;
}
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .hljs-number,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .hljs-number,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .hljs-command,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .hljs-command,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .hljs-string,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .hljs-string,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .hljs-tag .hljs-value,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .hljs-tag .hljs-value,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .hljs-rules .hljs-value,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .hljs-rules .hljs-value,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .hljs-phpdoc,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .hljs-phpdoc,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .tex .hljs-formula,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .tex .hljs-formula,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .hljs-regexp,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .hljs-regexp,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .hljs-hexcolor,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .hljs-hexcolor,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .hljs-link_url,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .hljs-link_url {
color: #2aa198;
}
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .hljs-title,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .hljs-title,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .hljs-localvars,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .hljs-localvars,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .hljs-chunk,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .hljs-chunk,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .hljs-decorator,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .hljs-decorator,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .hljs-built_in,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .hljs-built_in,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .hljs-identifier,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .hljs-identifier,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .vhdl .hljs-literal,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .vhdl .hljs-literal,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .hljs-id,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .hljs-id,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .css .hljs-function,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .css .hljs-function {
color: #268bd2;
}
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .hljs-attribute,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .hljs-attribute,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .hljs-variable,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .hljs-variable,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .lisp .hljs-body,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .lisp .hljs-body,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .smalltalk .hljs-number,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .smalltalk .hljs-number,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .hljs-constant,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .hljs-constant,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .hljs-class .hljs-title,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .hljs-class .hljs-title,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .hljs-parent,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .hljs-parent,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .haskell .hljs-type,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .haskell .hljs-type,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .hljs-link_reference,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .hljs-link_reference {
color: #b58900;
}
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .hljs-preprocessor,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .hljs-preprocessor,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .hljs-preprocessor .hljs-keyword,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .hljs-preprocessor .hljs-keyword,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .hljs-pragma,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .hljs-pragma,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .hljs-shebang,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .hljs-shebang,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .hljs-symbol,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .hljs-symbol,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .hljs-symbol .hljs-string,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .hljs-symbol .hljs-string,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .diff .hljs-change,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .diff .hljs-change,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .hljs-special,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .hljs-special,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .hljs-attr_selector,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .hljs-attr_selector,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .hljs-subst,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .hljs-subst,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .hljs-cdata,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .hljs-cdata,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .clojure .hljs-title,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .clojure .hljs-title,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .css .hljs-pseudo,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .css .hljs-pseudo,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .hljs-header,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .hljs-header {
color: #cb4b16;
}
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .hljs-deletion,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .hljs-deletion,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .hljs-important,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .hljs-important {
color: #dc322f;
}
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .hljs-link_label,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .hljs-link_label {
color: #6c71c4;
}
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .tex .hljs-formula,
.book.color-theme-1 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .tex .hljs-formula {
background: #eee8d5;
}
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre,
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code {
/* Tomorrow Night Bright Theme */
/* Original theme - https://github.com/chriskempson/tomorrow-theme */
/* http://jmblog.github.com/color-themes-for-google-code-highlightjs */
/* Tomorrow Comment */
/* Tomorrow Red */
/* Tomorrow Orange */
/* Tomorrow Yellow */
/* Tomorrow Green */
/* Tomorrow Aqua */
/* Tomorrow Blue */
/* Tomorrow Purple */
}
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .hljs-comment,
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .hljs-comment,
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .hljs-title,
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .hljs-title {
color: #969896;
}
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .hljs-variable,
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .hljs-variable,
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .hljs-attribute,
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .hljs-attribute,
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .hljs-tag,
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .hljs-tag,
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .hljs-regexp,
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .hljs-regexp,
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .hljs-deletion,
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .hljs-deletion,
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .ruby .hljs-constant,
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .ruby .hljs-constant,
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .xml .hljs-tag .hljs-title,
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .xml .hljs-tag .hljs-title,
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .xml .hljs-pi,
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .xml .hljs-pi,
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .xml .hljs-doctype,
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .xml .hljs-doctype,
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .html .hljs-doctype,
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .html .hljs-doctype,
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .css .hljs-id,
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .css .hljs-id,
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .css .hljs-class,
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .css .hljs-class,
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .css .hljs-pseudo,
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .css .hljs-pseudo {
color: #d54e53;
}
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .hljs-number,
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .hljs-number,
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .hljs-preprocessor,
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .hljs-preprocessor,
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .hljs-pragma,
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .hljs-pragma,
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .hljs-built_in,
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .hljs-built_in,
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .hljs-literal,
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .hljs-literal,
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .hljs-params,
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .hljs-params,
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .hljs-constant,
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .hljs-constant {
color: #e78c45;
}
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .ruby .hljs-class .hljs-title,
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .ruby .hljs-class .hljs-title,
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .css .hljs-rules .hljs-attribute,
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .css .hljs-rules .hljs-attribute {
color: #e7c547;
}
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .hljs-string,
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .hljs-string,
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .hljs-value,
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .hljs-value,
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .hljs-inheritance,
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .hljs-inheritance,
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .hljs-header,
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .hljs-header,
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .hljs-addition,
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .hljs-addition,
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .ruby .hljs-symbol,
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .ruby .hljs-symbol,
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .xml .hljs-cdata,
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .xml .hljs-cdata {
color: #b9ca4a;
}
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .css .hljs-hexcolor,
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .css .hljs-hexcolor {
color: #70c0b1;
}
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .hljs-function,
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .hljs-function,
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .python .hljs-decorator,
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .python .hljs-decorator,
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .python .hljs-title,
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .python .hljs-title,
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .ruby .hljs-function .hljs-title,
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .ruby .hljs-function .hljs-title,
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .ruby .hljs-title .hljs-keyword,
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .ruby .hljs-title .hljs-keyword,
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .perl .hljs-sub,
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .perl .hljs-sub,
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .javascript .hljs-title,
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .javascript .hljs-title,
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .coffeescript .hljs-title,
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .coffeescript .hljs-title {
color: #7aa6da;
}
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .hljs-keyword,
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .hljs-keyword,
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .javascript .hljs-function,
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .javascript .hljs-function {
color: #c397d8;
}
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .hljs,
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .hljs {
display: block;
background: black;
color: #eaeaea;
padding: 0.5em;
}
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .coffeescript .javascript,
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .coffeescript .javascript,
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .javascript .xml,
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .javascript .xml,
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .tex .hljs-formula,
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .tex .hljs-formula,
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .xml .javascript,
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .xml .javascript,
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .xml .vbscript,
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .xml .vbscript,
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .xml .css,
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .xml .css,
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal pre .xml .hljs-cdata,
.book.color-theme-2 .book-body .page-wrapper .page-inner section.normal code .xml .hljs-cdata {
opacity: 0.5;
}

20
gitbook/gitbook-plugin-image-captions/image-captions.css 100644
View File

@ -0,0 +1,20 @@
figure {
margin: 1.5em 0px;
padding:10px 0;
}
figcaption {
clear: left;
margin: 0.75em 0px;
text-align: center;
font-style: italic;
line-height: 1.5em;
}
.left {
text-align: left;
}
.right {
text-align: right;
}

11
gitbook/gitbook-plugin-livereload/plugin.js 100644
View File

@ -0,0 +1,11 @@
(function() {
var newEl = document.createElement('script'),
firstScriptTag = document.getElementsByTagName('script')[0];
if (firstScriptTag) {
newEl.async = 1;
newEl.src = '//' + window.location.hostname + ':35729/livereload.js';
firstScriptTag.parentNode.insertBefore(newEl, firstScriptTag);
}
})();

43
gitbook/gitbook-plugin-page-footer-ex/lib/plugin.js 100644
View File

@ -0,0 +1,43 @@
/**
* 处理默认参数
* @param defaultOption
* @param configOption
*/
function handlerOption(defaultOption, configOption) {
if (configOption) {
for (var item in defaultOption) {
if (item in configOption) {
defaultOption[item] = configOption[item];
}
}
}
}
function start(bookIns, page) {
const defaultOption = {
copyright: 'for GitBook.',
update_label: 'update : ',
update_format: 'YYYY-MM-DD HH:mm:ss'
}
/**
* [configOption: config option]
* @type {Object}
*/
var configOption = bookIns.config.get('pluginsConfig')['page-footer-ex'];
// 处理配置参数
handlerOption(defaultOption, configOption);
var _copy = '<span class="page-footer-ex-copyright">' + defaultOption.copyright + '</span>'
var wrap = ' \n\n' +
'<footer class="page-footer-ex"> ' +
_copy +
'&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;' +
'<span class="page-footer-ex-footer-update">' + defaultOption.update_label +
'\n{{ file.mtime | dateFormat("' + defaultOption.update_format + '") }}\n' +
'</span>' +
'</footer>'
page.content = page.content + wrap;
}
module.exports = start;

15
gitbook/gitbook-plugin-page-footer-ex/style/plugin.css 100644
View File

@ -0,0 +1,15 @@
.page-footer-ex {
margin-top: 50px;
border-top: 1px solid #ccc;
overflow: hidden;
padding: 10px 0;
font-size: 12px;
color: #808080;
}
.page-footer-ex a {
color: #808080!important;
text-decoration: underline!important;
}
.page-footer-ex-footer-update {
float: right;
}

106
gitbook/gitbook-plugin-page-toc-button/plugin.css 100644
View File

@ -0,0 +1,106 @@
.page-toc-button {
background: rgba(0, 0, 0, 0.5);
border-radius: 35px;
display: block;
position: fixed;
top: 68px;
right: 25px;
width: 50px;
height: 50px;
text-decoration: none;
-webkit-border-radius: 35px;
-moz-border-radius: 35px;
}
.page-toc-button i {
color: #fff;
margin: 0;
position: relative;
left: 15px;
top: 14px;
font-size: 22px;
}
.page-toc-button .page-toc-menu {
display: none;
text-align: left;
}
.page-toc-button:hover {
background: rgba(0, 0, 0, 0.9);
border-radius: 0;
cursor: pointer;
top: 68px;
right: 25px;
width: auto;
height: auto;
max-height: 70%;
font-size: 14px;
text-align: right;
white-space: nowrap;
-webkit-border-radius: 0;
-moz-border-radius: 0;
overflow-y: auto;
overflow-x: hidden;
}
.page-toc-button:hover i {
display: none;
}
.page-toc-button:hover .page-toc-menu {
display: block;
}
.page-toc-menu li {
color: #fff;
padding-left: 5px;
padding-right: 25px;
padding-top: 5px;
padding-bottom: 5px;
}
.page-toc-menu a {
color: #fff;
}
.page-toc-menu a:hover {
text-decoration: underline;
}
.book.color-theme-1 .page-toc-button {
background: rgba(112, 66, 20, 0.5);
}
.book.color-theme-1 .page-toc-button i {
color: #f3eacb;
}
.book.color-theme-1 .page-toc-button:hover {
background: rgba(112, 66, 20, 0.9);
}
.book.color-theme-1 .page-toc-menu li {
color: #f3eacb;
}
.book.color-theme-1 .page-toc-menu a {
color: #f3eacb;
}
.book.color-theme-2 .page-toc-button {
background: rgba(189, 202, 219, 0.5);
}
.book.color-theme-2 .page-toc-button i {
color: #1C1F2B
}
.book.color-theme-2 .page-toc-button:hover {
background: rgba(189, 202, 219, 0.9);
}
.book.color-theme-2 .page-toc-menu li {
color: #fff;
}
.book.color-theme-2 .page-toc-menu a {
color: #fff;
}
@media only screen
and (max-height: 240px) {
.page-toc-button {
display: none;
}
}
@media only screen
and (min-device-width: 320px)
and (max-device-width: 480px)
and (-webkit-min-device-pixel-ratio: 2) {
.page-toc-button {
display: none;
}
}

106
gitbook/gitbook-plugin-page-toc-button/plugin.js 100644
View File

@ -0,0 +1,106 @@
var gitbook = window.gitbook;
var options = {};
gitbook.events.bind('start', function(e, config) {
// Save config data
options = config['page-toc-button'] || {};
});
gitbook.events.on('page.change', function() {
// Default config values
var _maxTocDepth = 2;
var _minTocSize = 2;
// Read out config data
if (options)
{
_maxTocDepth = options.maxTocDepth ? options.maxTocDepth : _maxTocDepth;
_minTocSize = options.minTocSize ? options.minTocSize : _minTocSize;
};
// Search for headers
var headerArray = $(".book .body-inner .markdown-section :header");
// Init variables
var tocArray = [];
var tocSize = 0;
// For each header...
for (i = 0; i < headerArray.length; i++) {
var headerElement = headerArray[i];
var header = $(headerElement);
var headerId = header.attr("id");
if ((typeof headerId !== typeof undefined) && (headerId !== false)) {
switch(headerElement.tagName){
case "H1":
tocArray.push({
name: header.text(),
url: headerId,
children: []
});
tocSize++;
break;
case "H2":
if ((tocArray.length > 0) && (_maxTocDepth >= 1)) {
tocArray[tocArray.length-1].children.push({
name: header.text(),
url: headerId,
children: []
});
tocSize++;
};
break;
case "H3":
if ((tocArray.length > 0) && (_maxTocDepth >= 2)) {
if (tocArray[tocArray.length-1].children.length > 0) {
tocArray[tocArray.length-1].children[tocArray[tocArray.length-1].children.length-1].children.push({
name: header.text(),
url: headerId,
children: []
});
tocSize++;
};
};
break;
default:
break;
}
}
};
// Cancel if not enough headers to show
if ((tocSize == 0) || (tocSize < _minTocSize)) {
return;
}
// Generate html for button and menu
var html = "<div class='page-toc-button'><i class='fa fa-bars' aria-hidden='true'></i><div class='page-toc-menu'><ul>";
for (i = 0; i < tocArray.length; i++) {
html += "<li><a href='#"+ tocArray[i].url + "'>" + tocArray[i].name + "</a></li>";
if (tocArray[i].children.length > 0) {
html += "<ul>"
for (j = 0; j < tocArray[i].children.length; j++) {
html += "<li><a href='#" + tocArray[i].children[j].url + "'>"+tocArray[i].children[j].name + "</a></li>";
if (tocArray[i].children[j].children.length > 0) {
html += "<ul>"
for (k = 0; k < tocArray[i].children[j].children.length; k++) {
html += "<li><a href='#" + tocArray[i].children[j].children[k].url + "'>"+tocArray[i].children[j].children[k].name + "</a></li>";
}
html += "</ul>"
}
}
html += "</ul>"
}
}
html += "</ul></div></div>";
// Append generated html to page
$(".book").append(html)
});

7
gitbook/gitbook-plugin-search-plus/jquery.mark.min.js vendored 100644
View File

File diff suppressed because one or more lines are too long

44
gitbook/gitbook-plugin-search-plus/search.css 100644
View File

@ -0,0 +1,44 @@
/*
This CSS only styled the search results section, not the search input
It defines the basic interraction to hide content when displaying results, etc
*/
#book-search-input {
background: inherit;
}
#book-search-results .search-results {
display: none;
}
#book-search-results .search-results ul.search-results-list {
list-style-type: none;
padding-left: 0;
}
#book-search-results .search-results ul.search-results-list li {
margin-bottom: 1.5rem;
padding-bottom: 0.5rem;
/* Highlight results */
}
#book-search-results .search-results ul.search-results-list li p em {
background-color: rgba(255, 220, 0, 0.4);
font-style: normal;
}
#book-search-results .search-results .no-results {
display: none;
}
#book-search-results.open .search-results {
display: block;
}
#book-search-results.open .search-noresults {
display: none;
}
#book-search-results.no-results .search-results .has-results {
display: none;
}
#book-search-results.no-results .search-results .no-results {
display: block;
}
#book-search-results span.search-highlight-keyword {
background: #ff0;
}
#book-search-results.search-plus .search-results .has-results .search-results-item {
color: inherit;
}

252
gitbook/gitbook-plugin-search-plus/search.js 100644
View File

@ -0,0 +1,252 @@
require([
'gitbook',
'jquery'
], function (gitbook, $) {
var MAX_DESCRIPTION_SIZE = 500
var state = gitbook.state
var INDEX_DATA = {}
var usePushState = (typeof window.history.pushState !== 'undefined')
// DOM Elements
var $body = $('body')
var $bookSearchResults
var $searchList
var $searchTitle
var $searchResultsCount
var $searchQuery
// Throttle search
function throttle (fn, wait) {
var timeout
return function () {
var ctx = this
var args = arguments
if (!timeout) {
timeout = setTimeout(function () {
timeout = null
fn.apply(ctx, args)
}, wait)
}
}
}
function displayResults (res) {
$bookSearchResults = $('#book-search-results')
$searchList = $bookSearchResults.find('.search-results-list')
$searchTitle = $bookSearchResults.find('.search-results-title')
$searchResultsCount = $searchTitle.find('.search-results-count')
$searchQuery = $searchTitle.find('.search-query')
$bookSearchResults.addClass('open')
var noResults = res.count == 0
$bookSearchResults.toggleClass('no-results', noResults)
// Clear old results
$searchList.empty()
// Display title for research
$searchResultsCount.text(res.count)
$searchQuery.text(res.query)
// Create an <li> element for each result
res.results.forEach(function (item) {
var $li = $('<li>', {
'class': 'search-results-item'
})
var $title = $('<h3>')
var $link = $('<a>', {
'href': gitbook.state.basePath + '/' + item.url + '?h=' + encodeURIComponent(res.query),
'text': item.title,
'data-is-search': 1
})
if ($link[0].href.split('?')[0] === window.location.href.split('?')[0]) {
$link[0].setAttribute('data-need-reload', 1)
}
var content = item.body.trim()
if (content.length > MAX_DESCRIPTION_SIZE) {
content = content + '...'
}
var $content = $('<p>').html(content)
$link.appendTo($title)
$title.appendTo($li)
$content.appendTo($li)
$li.appendTo($searchList)
})
$('.body-inner').scrollTop(0)
}
function escapeRegExp (keyword) {
// escape regexp prevserve word
return String(keyword).replace(/([-.*+?^${}()|[\]\/\\])/g, '\\$1')
}
function query (keyword) {
if (keyword == null || keyword.trim() === '') return
keyword = keyword.toLowerCase()
var results = []
var index = -1
for (var page in INDEX_DATA) {
var store = INDEX_DATA[page]
if (
~store.keywords.toLowerCase().indexOf(keyword) ||
~(index = store.body.toLowerCase().indexOf(keyword))
) {
results.push({
url: page,
title: store.title,
body: store.body.substr(Math.max(0, index - 50), MAX_DESCRIPTION_SIZE)
.replace(/^[^\s,.]+./, '').replace(/(..*)[\s,.].*/, '$1') // prevent break word
.replace(new RegExp('(' + escapeRegExp(keyword) + ')', 'gi'), '<span class="search-highlight-keyword">$1</span>')
})
}
}
displayResults({
count: results.length,
query: keyword,
results: results
})
}
function launchSearch (keyword) {
// Add class for loading
$body.addClass('with-search')
$body.addClass('search-loading')
function doSearch () {
query(keyword)
$body.removeClass('search-loading')
}
throttle(doSearch)()
}
function closeSearch () {
$body.removeClass('with-search')
$('#book-search-results').removeClass('open')
}
function bindSearch () {
// Bind DOM
var $body = $('body')
// Launch query based on input content
function handleUpdate () {
var $searchInput = $('#book-search-input input')
var keyword = $searchInput.val()
if (keyword.length === 0) {
closeSearch()
} else {
launchSearch(keyword)
}
}
$body.on('keyup', '#book-search-input input', function (e) {
if (e.keyCode === 13) {
if (usePushState) {
var uri = updateQueryString('q', $(this).val())
window.history.pushState({
path: uri
}, null, uri)
}
}
handleUpdate()
})
// Push to history on blur
$body.on('blur', '#book-search-input input', function (e) {
// Update history state
if (usePushState) {
var uri = updateQueryString('q', $(this).val())
window.history.pushState({
path: uri
}, null, uri)
}
})
}
gitbook.events.on('start', function () {
bindSearch()
$.getJSON(state.basePath + '/search_plus_index.json').then(function (data) {
INDEX_DATA = data
showResult()
closeSearch()
})
})
// highlight
var highLightPageInner = function (keyword) {
$('.page-inner').mark(keyword, {
'ignoreJoiners': true,
'acrossElements': true,
'separateWordSearch': false
})
setTimeout(function () {
var mark = $('mark[data-markjs="true"]')
if (mark.length) {
mark[0].scrollIntoView()
}
}, 100)
}
function showResult () {
var keyword, type
if (/\b(q|h)=([^&]+)/.test(window.location.search)) {
type = RegExp.$1
keyword = decodeURIComponent(RegExp.$2)
if (type === 'q') {
launchSearch(keyword)
} else {
highLightPageInner(keyword)
}
$('#book-search-input input').val(keyword)
}
}
gitbook.events.on('page.change', showResult)
function updateQueryString (key, value) {
value = encodeURIComponent(value)
var url = window.location.href.replace(/([?&])(?:q|h)=([^&]+)(&|$)/, function (all, pre, value, end) {
if (end === '&') {
return pre
}
return ''
})
var re = new RegExp('([?&])' + key + '=.*?(&|#|$)(.*)', 'gi')
var hash
if (re.test(url)) {
if (typeof value !== 'undefined' && value !== null) { return url.replace(re, '$1' + key + '=' + value + '$2$3') } else {
hash = url.split('#')
url = hash[0].replace(re, '$1$3').replace(/(&|\?)$/, '')
if (typeof hash[1] !== 'undefined' && hash[1] !== null) { url += '#' + hash[1] }
return url
}
} else {
if (typeof value !== 'undefined' && value !== null) {
var separator = url.indexOf('?') !== -1 ? '&' : '?'
hash = url.split('#')
url = hash[0] + separator + key + '=' + value
if (typeof hash[1] !== 'undefined' && hash[1] !== null) { url += '#' + hash[1] }
return url
} else { return url }
}
}
window.addEventListener('click', function (e) {
if (e.target.tagName === 'A' && e.target.getAttribute('data-need-reload')) {
setTimeout(function () {
window.location.reload()
}, 100)
}
}, true)
})

90
gitbook/gitbook-plugin-sharing/buttons.js 100644
View File

@ -0,0 +1,90 @@
require(['gitbook', 'jquery'], function(gitbook, $) {
var SITES = {
'facebook': {
'label': 'Facebook',
'icon': 'fa fa-facebook',
'onClick': function(e) {
e.preventDefault();
window.open('http://www.facebook.com/sharer/sharer.php?s=100&p[url]='+encodeURIComponent(location.href));
}
},
'twitter': {
'label': 'Twitter',
'icon': 'fa fa-twitter',
'onClick': function(e) {
e.preventDefault();
window.open('http://twitter.com/home?status='+encodeURIComponent(document.title+' '+location.href));
}
},
'google': {
'label': 'Google+',
'icon': 'fa fa-google-plus',
'onClick': function(e) {
e.preventDefault();
window.open('https://plus.google.com/share?url='+encodeURIComponent(location.href));
}
},
'weibo': {
'label': 'Weibo',
'icon': 'fa fa-weibo',
'onClick': function(e) {
e.preventDefault();
window.open('http://service.weibo.com/share/share.php?content=utf-8&url='+encodeURIComponent(location.href)+'&title='+encodeURIComponent(document.title));
}
},
'instapaper': {
'label': 'Instapaper',
'icon': 'fa fa-instapaper',
'onClick': function(e) {
e.preventDefault();
window.open('http://www.instapaper.com/text?u='+encodeURIComponent(location.href));
}
},
'vk': {
'label': 'VK',
'icon': 'fa fa-vk',
'onClick': function(e) {
e.preventDefault();
window.open('http://vkontakte.ru/share.php?url='+encodeURIComponent(location.href));
}
}
};
gitbook.events.bind('start', function(e, config) {
var opts = config.sharing;
// Create dropdown menu
var menu = $.map(opts.all, function(id) {
var site = SITES[id];
return {
text: site.label,
onClick: site.onClick
};
});
// Create main button with dropdown
if (menu.length > 0) {
gitbook.toolbar.createButton({
icon: 'fa fa-share-alt',
label: 'Share',
position: 'right',
dropdown: [menu]
});
}
// Direct actions to share
$.each(SITES, function(sideId, site) {
if (!opts[sideId]) return;
gitbook.toolbar.createButton({
icon: site.icon,
label: site.text,
position: 'right',
onClick: site.onClick
});
});
});
});

22
gitbook/gitbook-plugin-splitter/splitter.css 100644
View File

@ -0,0 +1,22 @@
.divider-content-summary {
position: absolute;
top: 0;
right: 0;
height: 100%;
width: 5px;
display: table;
cursor: col-resize;
color: #ccc;
-webkit-transition: color 350ms ease;
-moz-transition: color 350ms ease;
-o-transition: color 350ms ease;
transition: color 350ms ease
}
.divider-content-summary:hover {
color: #444;
}
.divider-content-summary__icon {
display: table-cell;
vertical-align: middle;
text-align: center;
}

128
gitbook/gitbook-plugin-splitter/splitter.js 100644
View File

@ -0,0 +1,128 @@
require(['gitbook', 'jQuery'], function (gitbook, $) {
// MEMO:
// Gitbook is calculated as "calc (100% - 60px)" in the horizontal width when the width of the screen size is 600px
// or less.
// In this case, since contradiction occurs in the implementation of this module, return.
if($(window).width() <= 600) {
return;
}
gitbook.events.bind('start', function () {
});
gitbook.events.bind('page.change', function () {
var KEY_SPLIT_STATE = 'plugin_gitbook_split';
var dividerWidth = null;
var isDraggable = false;
var dividerCenterOffsetLeft = null;
var splitState = null;
var grabPointWidth = null;
var $body = $('body');
var $book = $('.book');
var $summary = $('.book-summary');
var $bookBody = $('.book-body');
var $divider = $('<div class="divider-content-summary">' +
'<div class="divider-content-summary__icon">' +
'<i class="fa fa-ellipsis-v"></i>' +
'</div>' +
'</div>');
$summary.append($divider);
dividerWidth = $divider.outerWidth();
dividerCenterOffsetLeft = $divider.outerWidth() / 2;
// restore split state from sessionStorage
splitState = getSplitState();
setSplitState(
splitState.summaryWidth,
splitState.summaryOffset,
splitState.bookBodyOffset
);
setTimeout(function() {
var isGreaterThanEqualGitbookV2_5 = !Boolean($('.toggle-summary').length);
var $toggleSummary = isGreaterThanEqualGitbookV2_5
? $('.fa.fa-align-justify').parent() : $('.toggle-summary');
$toggleSummary.on('click', function () {
var summaryOffset = null;
var bookBodyOffset = null;
var isOpen = isGreaterThanEqualGitbookV2_5
? !gitbook.sidebar.isOpen() : $book.hasClass('with-summary');
if (isOpen) {
summaryOffset = -($summary.outerWidth());
bookBodyOffset = 0;
} else {
summaryOffset = 0;
bookBodyOffset = $summary.outerWidth();
}
setSplitState($summary.outerWidth(), summaryOffset, bookBodyOffset);
saveSplitState($summary.outerWidth(), summaryOffset, bookBodyOffset);
});
}, 1);
$divider.on('mousedown', function (event) {
event.stopPropagation();
isDraggable = true;
grabPointWidth = $summary.outerWidth() - event.pageX;
});
$body.on('mouseup', function (event) {
event.stopPropagation();
isDraggable = false;
saveSplitState(
$summary.outerWidth(),
$summary.position().left,
$bookBody.position().left
);
});
$body.on('mousemove', function (event) {
if (!isDraggable) {
return;
}
event.stopPropagation();
event.preventDefault();
$summary.outerWidth(event.pageX + grabPointWidth);
$bookBody.offset({ left: event.pageX + grabPointWidth });
});
function getSplitState() {
var splitState = JSON.parse(sessionStorage.getItem(KEY_SPLIT_STATE));
splitState || (splitState = {});
splitState.summaryWidth || (splitState.summaryWidth = $summary.outerWidth());
splitState.summaryOffset || (splitState.summaryOffset = $summary.position().left);
splitState.bookBodyOffset || (splitState.bookBodyOffset = $bookBody.position().left);
return splitState;
}
function saveSplitState(summaryWidth, summaryWidthOffset, bookBodyOffset) {
sessionStorage.setItem(KEY_SPLIT_STATE, JSON.stringify({
summaryWidth: summaryWidth,
summaryOffset: summaryWidthOffset,
bookBodyOffset: bookBodyOffset,
}));
}
function setSplitState(summaryWidth, summaryOffset, bookBodyOffset) {
$summary.outerWidth(summaryWidth);
$summary.offset({ left: summaryOffset });
$bookBody.offset({ left: bookBodyOffset });
// improved broken layout in windows chrome.
// "$(x).offset" automatically add to "position:relative".
// but it cause layout broken..
$summary.css({ position: 'absolute' });
$bookBody.css({ position: 'absolute' });
}
});
});

4
gitbook/gitbook.js 100644
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gitbook/images/apple-touch-icon-precomposed-152.png 100644
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gitbook/style.css 100644
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4
gitbook/theme.js 100644
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1682
guide/access-cluster.html 100644
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254
guide/access-cluster.md
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@ -1,254 +0,0 @@
## 访问集群
### 第一次使用 kubectl 访问
如果您是第一次访问 Kubernetes API 的话，我们建议您使用 Kubernetes 命令行工具：`kubectl`。
为了访问集群，您需要知道集群的地址，并且需要有访问它的凭证。通常，如果您完成了 [入门指南](https://kubernetes.io/docs/getting-started-guides) 那么这些将会自动设置，或者其他人为您部署的集群提供并给您凭证和集群地址。
使用下面的命令检查 kubectl 已知的集群的地址和凭证：
```bash
$ kubectl config view
```
关于 kubectl 命令使用的更多 [示例](https://github.com/kubernetes/kubernetes/tree/%7B%7Bpage.githubbranch%7D%7D/examples/) 和完整文档可以在这里找到：[kubectl 手册](https://kubernetes.io/docs/user-guide/kubectl/index)
### 直接访问 REST API
Kubectl 处理对 apiserver 的定位和认证。如果您想直接访问 REST API，可以使用像 curl、wget 或浏览器这样的 http 客户端，有以下几种方式来定位和认证：
- 以 proxy 模式运行 kubectl。
- 推荐方法。
- 使用已保存的 apiserver 位置信息。
- 使用自签名证书验证 apiserver 的身份。 没有 MITM（中间人攻击）的可能。
- 认证到 apiserver。
- 将来，可能会做智能的客户端负载均衡和故障转移。
- 直接向 http 客户端提供位置和凭据。
- 替代方法。
- 适用于通过使用代理而混淆的某些类型的客户端代码。
- 需要将根证书导入浏览器以防止 MITM。
#### 使用 kubectl proxy
以下命令作为反向代理的模式运行 kubectl。 它处理对 apiserver 的定位并进行认证。
像这样运行：
```bash
$ kubectl proxy --port=8080 &
```
查看关于 [kubectl proxy](https://kubernetes.io/docs/user-guide/kubectl/v1.6/#proxy) 的更多细节。
然后您可以使用 curl、wget 或者浏览器来访问 API，如下所示：
```bash
$ curl http://localhost:8080/api/
{
"versions": [
"v1"
]
}
```
#### 不使用 kubectl proxy（1.3.x 以前版本）
通过将认证 token 直接传递给 apiserver 的方式，可以避免使用 kubectl proxy，如下所示：
```bash
$ APISERVER=$(kubectl config view | grep server | cut -f 2- -d ":" | tr -d " ")
$ TOKEN=$(kubectl config view | grep token | cut -f 2 -d ":" | tr -d " ")
$ curl $APISERVER/api --header "Authorization: Bearer $TOKEN" --insecure
{
"versions": [
"v1"
]
}
```
#### 不使用 kubectl proxy（1.3.x 以后版本）
在 Kubernetes 1.3 或更高版本中，`kubectl config view` 不再显示 token。 使用 `kubectl describe secret …` 获取 default service account 的 token，如下所示：
```bash
$ APISERVER=$(kubectl config view | grep server | cut -f 2- -d ":" | tr -d " ")
$ TOKEN=$(kubectl describe secret $(kubectl get secrets | grep default | cut -f1 -d ' ') | grep -E '^token' | cut -f2 -d':' | tr -d '\t')
$ curl $APISERVER/api --header "Authorization: Bearer $TOKEN" --insecure
{
"kind": "APIVersions",
"versions": [
"v1"
],
"serverAddressByClientCIDRs": [
{
"clientCIDR": "0.0.0.0/0",
"serverAddress": "10.0.1.149:443"
}
]
}
```
以上示例使用`--insecure` 标志。 这使得它容易受到 MITM 攻击。 当 kubectl 访问集群时，它使用存储的根证书和客户端证书来访问服务器。 （这些安装在`~/.kube`目录中）。 由于集群证书通常是自签名的，因此可能需要特殊配置才能让您的 http 客户端使用根证书。
对于某些群集，apiserver 可能不需要身份验证；可以选择在本地主机上服务，或者使用防火墙保护。 对此还没有一个标准。[配置对API的访问](https://kubernetes.io/docs/admin/accessing-the-api) 描述了群集管理员如何配置此操作。 这种方法可能与未来的高可用性支持相冲突。
### 编程访问 API
Kubernetes 支持 [Go](https://kubernetes.io/docs/tasks/access-application-cluster/access-cluster.md#go-client) 和 [Python](https://kubernetes.io/docs/tasks/access-application-cluster/access-cluster.md#python-client) 客户端库。
#### Go 客户端
- 要获取该库，请运行以下命令：`go get k8s.io/client-go/<version number>/kubernetes` 请参阅 [https://github.com/kubernetes/client-go](https://github.com/kubernetes/client-go) 以查看支持哪些版本。
- 使用 client-go 客户端编程。请注意，client-go 定义了自己的 API 对象，因此如果需要，请从 client-go 而不是从主存储库导入 API 定义，例如导入 `k8s.io/client-go/1.4/pkg/api/v1` 是正确的。
Go 客户端可以使用与 kubectl 命令行工具相同的 [kubeconfig 文件](https://kubernetes.io/docs/concepts/cluster-administration/authenticate-across-clusters-kubeconfig) 来定位和验证 apiserver。参考官方 [示例](https://git.k8s.io/client-go/examples/out-of-cluster-client-configuration/main.go) 和 [client-go 示例](../develop/client-go-sample.md)。
如果应用程序在群集中以 Pod 的形式部署，请参考 [下一节](https://kubernetes.io/docs/tasks/access-application-cluster/access-cluster.md#accessing-the-api-from-a-pod)。
#### Python 客户端
要使用 [Python client](https://github.com/kubernetes-incubator/client-python)，请运行以下命令：`pip install kubernetes`。查看 [Python 客户端库页面](https://github.com/kubernetes-incubator/client-python) 获取更多的安装选择。
Python 客户端可以使用与 kubectl 命令行工具相同的 [kubeconfig 文件](https://kubernetes.io/docs/concepts/cluster-administration/authenticate-across-clusters-kubeconfig) 来定位和验证 apiserver。参考该 [示例](https://github.com/kubernetes-incubator/client-python/tree/master/examples/example1.py)。
#### 其他语言
还有更多的 [客户端库](https://git.k8s.io/community/contributors/devel/client-libraries.md) 可以用来访问 API。有关其他库的验证方式，请参阅文档。
### 在 Pod 中访问 API
在 Pod 中访问 API 时，定位和认证到 API server 的方式有所不同。在 Pod 中找到 apiserver 地址的推荐方法是使用kubernetes DNS 名称，将它解析为服务 IP，后者又将被路由到 apiserver。
向 apiserver 认证的推荐方法是使用 [service account](https://kubernetes.io/docs/user-guide/service-accounts) 凭据。通过 kube-system，pod 与 service account 相关联，并且将该 service account 的凭据（token）放入该 pod 中每个容器的文件系统树中，位于 `/var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/token`。
如果可用，证书包将位于每个容器的文件系统树的 `/var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/ca.crt` 位置，并用于验证 apiserver 的服务证书。
最后，用于 namespace API 操作的默认 namespace 放在每个容器中的 `/var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/namespace` 中。
在 pod 中，连接到 API 的推荐方法是：
- 将 kubectl proxy 作为 pod 中的一个容器来运行，或作为在容器内运行的后台进程。它将 Kubernetes API 代理到 pod 的本地主机接口，以便其他任何 pod 中的容器内的进程都可以访问它。请参阅 [在 pod 中使用 kubectl proxy 的示例](https://github.com/kubernetes/kubernetes/tree/%7B%7Bpage.githubbranch%7D%7D/examples/kubectl-container/)。
- 使用 Go 客户端库，并使用 `rest.InClusterConfig()` 和 `kubernetes.NewForConfig()` 函数创建一个客户端。
他们处理对 apiserver 的定位和认证。[示例](https://git.k8s.io/client-go/examples/in-cluster-client-configuration/main.go)
在以上的几种情况下，都需要使用 pod 的凭据与 apiserver 进行安全通信。
## 访问集群中运行的 service
上一节是关于连接到 kubernetes API server。这一节是关于连接到 kubernetes 集群中运行的 service。在 Kubernetes 中，[node](https://kubernetes.io/docs/admin/node)、 [pod](https://kubernetes.io/docs/user-guide/pods) 和 [services](https://kubernetes.io/docs/user-guide/services) 都有它们自己的 IP。很多情况下，集群中 node 的 IP、Pod 的 IP、service 的 IP 都是不可路由的，因此在集群外面的机器就无法访问到它们，例如从您自己的笔记本电脑。
### 连接的方式
您可以选择以下几种方式从集群外部连接到 node、pod 和 service：
- 通过 public IP 访问 service。
- 使用 `NodePort` 和 `LoadBalancer` 类型的 service，以使 service 能够在集群外部被访问到。请查看 [service](https://kubernetes.io/docs/user-guide/services) 和 [kubectl expose](https://kubernetes.io/docs/user-guide/kubectl/v1.6/#expose) 文档。
- 根据您的群集环境，这可能会将服务暴露给您的公司网络，或者可能会将其暴露在互联网上。想想暴露的服务是否安全。它是否自己进行身份验证？
- 将 pod 放在服务后面。 要从一组副本（例如为了调试）访问一个特定的 pod，请在 pod 上放置一个唯一的 label，并创建一个选择该 label 的新服务。
- 在大多数情况下，应用程序开发人员不需要通过 node IP 直接访问节点。
- 通过 Proxy 规则访问 service、node、pod。
- 在访问远程服务之前，请执行 apiserver 认证和授权。 如果服务不够安全，无法暴露给互联网，或者为了访问节点 IP 上的端口或进行调试，请使用这种方式。
- 代理可能会导致某些 Web 应用程序出现问题。
- 仅适用于 HTTP/HTTPS。
- [见此描述](https://kubernetes.io/docs/tasks/access-application-cluster/access-cluster.md#manually-constructing-apiserver-proxy-urls)。
- 在集群内访问 node 和 pod。
- 运行一个 pod，然后使用 [kubectl exec](https://kubernetes.io/docs/user-guide/kubectl/v1.6/#exec) 命令连接到 shell。从该 shell 中连接到其他 node、pod 和 service。
- 有些集群可能允许 ssh 到集群上的某个节点。 从那个节点您可以访问到集群中的服务。这是一个非标准的方法，它可能将在某些集群上奏效，而在某些集群不行。这些节点上可能安装了浏览器和其他工具也可能没有。群集 DNS 可能无法正常工作。
### 访问内置服务
通常集群内会有几个在 kube-system 中启动的服务。使用 `kubectl cluster-info` 命令获取该列表：
```bash
$ kubectl cluster-info
Kubernetes master is running at https://104.197.5.247
elasticsearch-logging is running at https://104.197.5.247/api/v1/namespaces/kube-system/services/elasticsearch-logging/proxy
kibana-logging is running at https://104.197.5.247/api/v1/namespaces/kube-system/services/kibana-logging/proxy
kube-dns is running at https://104.197.5.247/api/v1/namespaces/kube-system/services/kube-dns/proxy
grafana is running at https://104.197.5.247/api/v1/namespaces/kube-system/services/monitoring-grafana/proxy
heapster is running at https://104.197.5.247/api/v1/namespaces/kube-system/services/monitoring-heapster/proxy
```
这显示了访问每个服务的代理 URL。
例如，此集群启用了集群级日志记录（使用Elasticsearch），如果传入合适的凭据，可以在该地址 `https://104.197.5.247/api/v1/namespaces/kube-system/services/elasticsearch-logging/proxy/` 访问到，或通过 kubectl 代理，例如：`http://localhost:8080/api/v1/namespaces/kube-system/services/elasticsearch-logging/proxy/`。
（有关如何传递凭据和使用 kubectl 代理，请 [参阅上文](https://kubernetes.io/docs/tasks/access-application-cluster/access-cluster.md#accessing-the-cluster-api)）
#### 手动构建 apiserver 代理 URL
如上所述，您可以使用 `kubectl cluster-info` 命令来检索服务的代理 URL。要创建包含服务端点、后缀和参数的代理 URL，您只需附加到服务的代理URL：
`http://`*kubernetes_master_address*`/api/v1/namespaces/`*namespace_name*`/services/`*service_name[:port_name]*`/proxy`
如果您没有指定 port 的名字，那么您不必在 URL 里指定 port_name。
##### 示例
- 要想访问 Elasticsearch 的服务端点 `_search?q=user:kimchy`，您需要使用：`http://104.197.5.247/api/v1/namespaces/kube-system/services/elasticsearch-logging/proxy/_search?q=user:kimchy`
- 要想访问 Elasticsearch 的集群健康信息 `_cluster/health?pretty=true`，您需要使用：`https://104.197.5.247/api/v1/namespaces/kube-system/services/elasticsearch-logging/proxy/_cluster/health?pretty=true`
```json
{
"cluster_name" : "kubernetes_logging",
"status" : "yellow",
"timed_out" : false,
"number_of_nodes" : 1,
"number_of_data_nodes" : 1,
"active_primary_shards" : 5,
"active_shards" : 5,
"relocating_shards" : 0,
"initializing_shards" : 0,
"unassigned_shards" : 5
}
```
#### 使用 web 浏览器来访问集群中运行的服务
您可以将 apiserver 代理网址放在浏览器的地址栏中。 然而：
- Web 浏览器通常不能传递 token，因此您可能需要使用基本（密码）认证。 Apiserver 可以配置为接受基本认证，但您的集群可能未配置为接受基本认证。
- 某些网络应用程序可能无法正常工作，特别是那些在不知道代理路径前缀的情况下构造 URL 的客户端 JavaScript。
## 请求重定向
重定向功能已被弃用和删除。 请改用代理（见下文）。
## 多种代理
在使用 kubernetes 的时候您可能会遇到许多种不同的代理：
1. [kubectl 代理](https://kubernetes.io/docs/tasks/access-application-cluster/access-cluster.md#directly-accessing-the-rest-api)：
- 在用户桌面或 pod 中运行
- 从 localhost 地址到 Kubernetes apiserver 的代理
- 客户端到代理使用 HTTP
- apiserver 的代理使用 HTTPS
- 定位 apiserver
- 添加身份验证 header
2. [apiserver 代理](https://kubernetes.io/docs/tasks/access-application-cluster/access-cluster.md#discovering-builtin-services)：
- 将一个堡垒机作为 apiserver
- 将群集之外的用户连接到群集IP，否则可能无法访问
- 在 apiserver 进程中运行
- 客户端到代理使用 HTTPS（或 http，如果 apiserver 如此配置）
- 根据代理目标的可用信息由代理选择使用 HTTP 或 HTTPS
- 可用于访问 node、pod 或 service
- 用于访问 service 时进行负载均衡
3. [kube 代理](https://kubernetes.io/docs/user-guide/services/#ips-and-vips)：
- 在每个节点上运行
- 代理 UDP 和 TCP
- 不支持 HTTP
- 提供负载均衡
- 只是用来访问 service
4. apiserver 前面的代理/负载均衡器：
- 存在和实现因群集而异（例如 nginx）
- 位于所有客户端和一个或多个 apiserver 之间
- 作为负载均衡器，如果有多个 apiserver
5. 外部服务的云负载均衡器：
- 由一些云提供商提供（例如 AWS ELB，Google Cloud Load Balancer）
- 当 Kubernetes service 类型为 LoadBalancer 时，会自动创建
- 仅使用 UDP/TCP
- 实施方式因云提供商而异

1478
guide/access-kubernetes-cluster.html 100644
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9
guide/access-kubernetes-cluster.md
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@ -1,9 +0,0 @@
# 访问 Kubernetes 集群
根据用户部署和暴露服务的方式不同，有很多种方式可以用来访问 kubernetes 集群。
- 最简单也是最直接的方式是使用 `kubectl` 命令。
- 其次可以使用 `kubeconfig` 文件来认证授权访问 API server。
- 通过各种 proxy 经过端口转发访问 kubernetes 集群中的服务
- 使用 Ingress，在集群外访问 kubernetes 集群内的 service

1472
guide/application-development-deployment-flow.html 100644
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3
guide/application-development-deployment-flow.md
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@ -1,3 +0,0 @@
# 在 Kubernetes 中开发部署应用
开发部署适用于在 Kubernetes 中运行的应用，本身应支持云原生应用规范，参考 [迁移至云原生应用架构](https://github.com/rootsongjc/migrating-to-cloud-native-application-architectures)。

1697
guide/authenticate-across-clusters-kubeconfig.html 100644
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291
guide/authenticate-across-clusters-kubeconfig.md
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@ -1,291 +0,0 @@
# 使用 kubeconfig 文件配置跨集群认证
Kubernetes 的认证方式对于不同的人来说可能有所不同。
- 运行 kubelet 可能有一种认证方式（即证书）。
- 用户可能有不同的认证方式（即令牌）。
- 管理员可能具有他们为个人用户提供的证书列表。
- 我们可能有多个集群，并希望在同一个地方将其全部定义——这样用户就能使用自己的证书并重用相同的全局配置。
所以为了能够让用户轻松地在多个集群之间切换，对于多个用户的情况下，我们将其定义在了一个 kubeconfig 文件中。
此文件包含一系列与昵称相关联的身份验证机制和集群连接信息。它还引入了一个（用户）认证信息元组和一个被称为上下文的与昵称相关联的集群连接信息的概念。
如果明确指定，则允许使用多个 kubeconfig 文件。在运行时，它们与命令行中指定的覆盖选项一起加载并合并（参见下面的 [规则](https://kubernetes.io/docs/tasks/access-application-cluster/authenticate-across-clusters-kubeconfig.md#loading-and-merging-rules)）。
## 相关讨论
<http://issue.k8s.io/1755>
## Kubeconfig 文件的组成
### Kubeconifg 文件示例
```yaml
current-context: federal-context
apiVersion: v1
clusters:
- cluster:
api-version: v1
server: http://cow.org:8080
name: cow-cluster
- cluster:
certificate-authority: path/to/my/cafile
server: https://horse.org:4443
name: horse-cluster
- cluster:
insecure-skip-tls-verify: true
server: https://pig.org:443
name: pig-cluster
contexts:
- context:
cluster: horse-cluster
namespace: chisel-ns
user: green-user
name: federal-context
- context:
cluster: pig-cluster
namespace: saw-ns
user: black-user
name: queen-anne-context
kind: Config
preferences:
colors: true
users:
- name: blue-user
user:
token: blue-token
- name: green-user
user:
client-certificate: path/to/my/client/cert
client-key: path/to/my/client/key
```
### 各个组件的拆解/释意
#### Cluster
```yaml
clusters:
- cluster:
certificate-authority: path/to/my/cafile
server: https://horse.org:4443
name: horse-cluster
- cluster:
insecure-skip-tls-verify: true
server: https://pig.org:443
name: pig-cluster
```
`cluster` 中包含 kubernetes 集群的端点数据，包括 kubernetes apiserver 的完整 url 以及集群的证书颁发机构或者当集群的服务证书未被系统信任的证书颁发机构签名时，设置`insecure-skip-tls-verify: true`。
`cluster` 的名称（昵称）作为该 kubeconfig 文件中的集群字典的 key。 您可以使用 [`kubectl config set-cluster`](https://kubernetes.io/docs/user-guide/kubectl/%7B%7Bpage.version%7D%7D/#-em-set-cluster-em-) 添加或修改 `cluster` 条目。
#### user
```yaml
users:
- name: blue-user
user:
token: blue-token
- name: green-user
user:
client-certificate: path/to/my/client/cert
client-key: path/to/my/client/key
```
`user` 定义用于向 kubernetes 集群进行身份验证的客户端凭据。在加载/合并 kubeconfig 之后，`user` 将有一个名称（昵称）作为用户条目列表中的 key。 可用凭证有 `client-certificate`、`client-key`、`token` 和 `username/password`。 `username/password` 和 `token` 是二者只能选择一个，但 client-certificate 和 client-key 可以分别与它们组合。
您可以使用 [`kubectl config set-credentials`](https://kubernetes.io/docs/user-guide/kubectl/%7B%7Bpage.version%7D%7D/#-em-set-credentials-em-) 添加或者修改 `user` 条目。
#### context
```yaml
contexts:
- context:
cluster: horse-cluster
namespace: chisel-ns
user: green-user
name: federal-context
```
`context` 定义了一个命名的 [`cluster`](https://kubernetes.io/docs/tasks/access-application-cluster/authenticate-across-clusters-kubeconfig.md#cluster)、[`user`](https://kubernetes.io/docs/tasks/access-application-cluster/authenticate-across-clusters-kubeconfig.md#user)、[`namespace`](https://kubernetes.io/docs/user-guide/namespaces) 元组，用于使用提供的认证信息和命名空间将请求发送到指定的集群。 三个都是可选的；仅使用 `cluster`、`user`、`namespace` 之一指定上下文，或指定 none。 未指定的值或在加载的 kubeconfig 中没有相应条目的命名值（例如，如果为上述 kubeconfig 文件指定了 `pink-user` 的上下文）将被替换为默认值。 有关覆盖/合并行为，请参阅下面的 [加载和合并规则](https://kubernetes.io/docs/tasks/access-application-cluster/authenticate-across-clusters-kubeconfig.md#loading-and-merging)。
您可以使用 [`kubectl config set-context`](https://kubernetes.io/docs/user-guide/kubectl/%7B%7Bpage.version%7D%7D/#-em-set-context-em-) 添加或修改上下文条目。
#### current-context
```Yaml
current-context: federal-context
```
`current-context` is the nickname or 'key' for the cluster,user,namespace tuple that kubectl will use by default when loading config from this file. You can override any of the values in kubectl from the commandline, by passing `--context=CONTEXT`, `--cluster=CLUSTER`, `--user=USER`, and/or `--namespace=NAMESPACE` respectively. You can change the `current-context` with [`kubectl config use-context`](https://kubernetes.io/docs/user-guide/kubectl/%7B%7Bpage.version%7D%7D/#-em-use-context-em-).
`current-context` 是昵称或者说是作为 `cluster`、`user`、`namespace` 元组的 ”key“，当 kubectl 从该文件中加载配置的时候会被默认使用。您可以在 kubectl 命令行里覆盖这些值，通过分别传入 `—context=CONTEXT`、 `—cluster=CLUSTER`、`--user=USER` 和 `--namespace=NAMESPACE` 。
您可以使用 [`kubectl config use-context`](https://kubernetes.io/docs/user-guide/kubectl/%7B%7Bpage.version%7D%7D/#-em-use-context-em-) 更改 `current-context`。
```yaml
apiVersion: v1
kind: Config
preferences:
colors: true
```
#### 杂项
`apiVersion` 和 `kind` 标识客户端解析器的版本和模式，不应手动编辑。 `preferences` 指定可选（和当前未使用）的 kubectl 首选项。
## 查看 kubeconfig 文件
`kubectl config view` 命令可以展示当前的 kubeconfig 设置。默认将为您展示所有的 kubeconfig 设置；您可以通过传入 `—minify` 参数，将视图过滤到与 `current-context` 有关的配额设置。有关其他选项，请参阅 [`kubectl config view`](https://kubernetes.io/docs/user-guide/kubectl/%7B%7Bpage.version%7D%7D/#-em-view-em-)。
## 构建您自己的 kubeconfig 文件
您可以使用上文 [示例 kubeconfig 文件](https://kubernetes.io/docs/tasks/access-application-cluster/authenticate-across-clusters-kubeconfig.md#example-kubeconfig-file) 作为
**注意：** 如果您是通过 `kube-up.sh` 脚本部署的 kubernetes 集群，不需要自己创建 kubeconfig 文件——该脚本已经为您创建过了。
{:.note}
当 api server 启动的时候使用了 `—token-auth-file=tokens.csv` 选项时，上述文件将会与 [API server](https://kubernetes.io/docs/admin/kube-apiserver/) 相关联，`tokens.csv` 文件看起来会像这个样子：
```
blue-user,blue-user,1
mister-red,mister-red,2
```
**注意：** 启动 API server 时有很多 [可用选项](https://kubernetes.io/docs/admin/kube-apiserver/)。请您一定要确保理解您使用的选项。
上述示例 kubeconfig 文件提供了 `green-user` 的客户端凭证。因为用户的 `current-user` 是 `green-user` ，任何该 API server 的客户端使用该示例 kubeconfig 文件时都可以成功登录。同样，我们可以通过修改 `current-context` 的值以 `blue-user` 的身份操作。
在上面的示例中，`green-user` 通过提供凭据登录，`blue-user` 使用的是 token。使用 `kubectl config set-credentials` 指定登录信息。想了解更多信息，请访问 "[示例文件相关操作命令](https://kubernetes.io/docs/tasks/access-application-cluster/authenticate-across-clusters-kubeconfig.md#commands-for-the-example-file)"。
## 加载和合并规则
加载和合并 kubeconfig 文件的规则很简单，但有很多。最终的配置按照以下顺序构建：
1. 从磁盘中获取 kubeconfig。这将通过以下层次结构和合并规则完成：
如果设置了 `CommandLineLocation` （`kubeconfig` 命令行参数的值），将会只使用该文件，而不会进行合并。该参数在一条命令中只允许指定一次。
或者，如果设置了 `EnvVarLocation` （`$KUBECONFIG` 的值），其将会被作为应合并的文件列表，并根据以下规则合并文件。空文件名被忽略。非串行内容的文件将产生错误。设置特定值或 map key 的第一个文件将优先使用，并且值或 map key 也永远不会更改。 这意味着设置 CurrentContext 的第一个文件将保留其上下文。 这也意味着如果两个文件同时指定一个 `red-user`，那么将只使用第一个文件中的 `red-user` 的值。 即使第二个文件的 `red-user` 中有非冲突条目也被丢弃。
另外，使用 Home 目录位置（`~/.kube/config`）将不会合并。
2. 根据此链中的第一个命中确定要使用的上下文
1. 命令行参数——`context` 命令行选项的值
2. 来自合并后的 `kubeconfig` 文件的 `current-context`
3. 在这个阶段允许空
3. 确定要使用的群集信息和用户。此时，我们可能有也可能没有上下文。他们是基于这个链中的第一次命中。 （运行两次，一次为用户，一次为集群）
1. 命令行参数——`user` 指定用户，`cluster` 指定集群名称
2. 如果上下文存在，则使用上下文的值
3. 允许空
4. 确定要使用的实际群集信息。此时，我们可能有也可能没有集群信息。根据链条构建每个集群信息（第一次命中胜出）：
1. 命令行参数——`server`，`api-version`，`certificate-authority` 和 `insecure-skip-tls-verify`
2. 如果存在集群信息，并且存在该属性的值，请使用它。
3. 如果没有服务器位置，则产生错误。
5. 确定要使用的实际用户信息。用户使用与集群信息相同的规则构建，除非，您的每个用户只能使用一种认证技术。
1. 负载优先级为1）命令行标志 2）来自 kubeconfig 的用户字段
2. 命令行标志是：`client-certificate`、`client-key`、`username`、`password` 和 `token`
3. 如果有两种冲突的技术，则失败。
6. 对于任何仍然缺少的信息，将使用默认值，并可能会提示验证信息
7. Kubeconfig 文件中的所有文件引用都相对于 kubeconfig 文件本身的位置进行解析。当命令行上显示文件引用时，它们将相对于当前工作目录进行解析。当路径保存在 `~/.kube/config` 中时，相对路径使用相对存储，绝对路径使用绝对存储。
Kubeconfig 文件中的任何路径都相对于 kubeconfig 文件本身的位置进行解析。
## 使用 `kubectl config <subcommand>` 操作 kubeconfig
`kubectl config` 有一些列的子命令可以帮助我们更方便的操作 kubeconfig 文件。
请参阅 [kubectl/kubectl_config](https://kubernetes.io/docs/user-guide/kubectl/%7B%7Bpage.version%7D%7D/#config)。
### Example
```bash
$ kubectl config set-credentials myself --username=admin --password=secret
$ kubectl config set-cluster local-server --server=http://localhost:8080
$ kubectl config set-context default-context --cluster=local-server --user=myself
$ kubectl config use-context default-context
$ kubectl config set contexts.default-context.namespace the-right-prefix
$ kubectl config view
```
产生如下输出：
```yaml
apiVersion: v1
clusters:
- cluster:
server: http://localhost:8080
name: local-server
contexts:
- context:
cluster: local-server
namespace: the-right-prefix
user: myself
name: default-context
current-context: default-context
kind: Config
preferences: {}
users:
- name: myself
user:
password: secret
username: admin
```
Kubeconfig 文件会像这样子：
```yaml
apiVersion: v1
clusters:
- cluster:
server: http://localhost:8080
name: local-server
contexts:
- context:
cluster: local-server
namespace: the-right-prefix
user: myself
name: default-context
current-context: default-context
kind: Config
preferences: {}
users:
- name: myself
user:
password: secret
username: admin
```
#### 示例文件相关操作命令
```Bash
$ kubectl config set preferences.colors true
$ kubectl config set-cluster cow-cluster --server=http://cow.org:8080 --api-version=v1
$ kubectl config set-cluster horse-cluster --server=https://horse.org:4443 --certificate-authority=path/to/my/cafile
$ kubectl config set-cluster pig-cluster --server=https://pig.org:443 --insecure-skip-tls-verify=true
$ kubectl config set-credentials blue-user --token=blue-token
$ kubectl config set-credentials green-user --client-certificate=path/to/my/client/cert --client-key=path/to/my/client/key
$ kubectl config set-context queen-anne-context --cluster=pig-cluster --user=black-user --namespace=saw-ns
$ kubectl config set-context federal-context --cluster=horse-cluster --user=green-user --namespace=chisel-ns
$ kubectl config use-context federal-context
```
### 最后将它们捆绑在一起
所以，将这一切绑在一起，快速创建自己的 kubeconfig 文件：
- 仔细看一下，了解您的 api-server 的启动方式：在设计 kubeconfig 文件以方便身份验证之前，您需要知道您自己的安全要求和策略。
- 将上面的代码段替换为您的集群的 api-server 端点的信息。
- 确保您的 api-server 至少能够以提供一个用户（即 `green-user`）凭据的方式启动。 当然您必须查看 api-server 文档，以了解当前关于身份验证细节方面的最新技术。

1472
guide/cluster-management.html 100644
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3
guide/cluster-management.md
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@ -1,3 +0,0 @@
# 集群管理
Kubernetes 集群的各种杂项管理。

1472
guide/command-usage.html 100644
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3
guide/command-usage.md
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@ -1,3 +0,0 @@
# 命令使用
Kubernetes 中的 kubectl 及其他管理命令使用。

1661
guide/configure-liveness-readiness-probes.html 100644
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264
guide/configure-liveness-readiness-probes.md
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@ -1,264 +0,0 @@
# 配置Pod的liveness和readiness探针
当你使用kuberentes的时候，有没有遇到过Pod在启动后一会就挂掉然后又重新启动这样的恶性循环？你有没有想过kubernetes是如何检测pod是否还存活？虽然容器已经启动，但是kubernetes如何知道容器的进程是否准备好对外提供服务了呢？让我们通过kuberentes官网的这篇文章[Configure Liveness and Readiness Probes](https://kubernetes.io/docs/tasks/configure-pod-container/configure-liveness-readiness-probes/)，来一探究竟。
本文将向展示如何配置容器的存活和可读性探针。
Kubelet使用liveness probe（存活探针）来确定何时重启容器。例如，当应用程序处于运行状态但无法做进一步操作，liveness探针将捕获到deadlock，重启处于该状态下的容器，使应用程序在存在bug的情况下依然能够继续运行下去（谁的程序还没几个bug呢）。
Kubelet使用readiness probe（就绪探针）来确定容器是否已经就绪可以接受流量。只有当Pod中的容器都处于就绪状态时kubelet才会认定该Pod处于就绪状态。该信号的作用是控制哪些Pod应该作为service的后端。如果Pod处于非就绪状态，那么它们将会被从service的load balancer中移除。
## 定义 liveness命令
许多长时间运行的应用程序最终会转换到broken状态，除非重新启动，否则无法恢复。Kubernetes提供了liveness probe来检测和补救这种情况。
在本次练习将基于 `gcr.io/google_containers/busybox`镜像创建运行一个容器的Pod。以下是Pod的配置文件`exec-liveness.yaml`：
```Yaml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
labels:
test: liveness
name: liveness-exec
spec:
containers:
- name: liveness
args:
- /bin/sh
- -c
- touch /tmp/healthy; sleep 30; rm -rf /tmp/healthy; sleep 600
image: gcr.io/google_containers/busybox
livenessProbe:
exec:
command:
- cat
- /tmp/healthy
initialDelaySeconds: 5
periodSeconds: 5
```
该配置文件给Pod配置了一个容器。`periodSeconds` 规定kubelet要每隔5秒执行一次liveness probe。 `initialDelaySeconds` 告诉kubelet在第一次执行probe之前要的等待5秒钟。探针检测命令是在容器中执行 `cat /tmp/healthy` 命令。如果命令执行成功，将返回0，kubelet就会认为该容器是活着的并且很健康。如果返回非0值，kubelet就会杀掉这个容器并重启它。
容器启动时，执行该命令：
```shell
/bin/sh -c "touch /tmp/healthy; sleep 30; rm -rf /tmp/healthy; sleep 600"
```
在容器生命的最初30秒内有一个 `/tmp/healthy` 文件，在这30秒内 `cat /tmp/healthy`命令会返回一个成功的返回码。30秒后， `cat /tmp/healthy` 将返回失败的返回码。
创建Pod：
```shell
kubectl create -f https://k8s.io/docs/tasks/configure-pod-container/exec-liveness.yaml
```
在30秒内，查看Pod的event：
```
kubectl describe pod liveness-exec
```
结果显示没有失败的liveness probe：
```shell
FirstSeen LastSeen Count From SubobjectPath Type Reason Message
--------- -------- ----- ---- ------------- -------- ------ -------
24s 24s 1 {default-scheduler } Normal Scheduled Successfully assigned liveness-exec to worker0
23s 23s 1 {kubelet worker0} spec.containers{liveness} Normal Pulling pulling image "gcr.io/google_containers/busybox"
23s 23s 1 {kubelet worker0} spec.containers{liveness} Normal Pulled Successfully pulled image "gcr.io/google_containers/busybox"
23s 23s 1 {kubelet worker0} spec.containers{liveness} Normal Created Created container with docker id 86849c15382e; Security:[seccomp=unconfined]
23s 23s 1 {kubelet worker0} spec.containers{liveness} Normal Started Started container with docker id 86849c15382e
```
启动35秒后，再次查看pod的event：
```shell
kubectl describe pod liveness-exec
```
在最下面有一条信息显示liveness probe失败，容器被删掉并重新创建。
```shell
FirstSeen LastSeen Count From SubobjectPath Type Reason Message
--------- -------- ----- ---- ------------- -------- ------ -------
37s 37s 1 {default-scheduler } Normal Scheduled Successfully assigned liveness-exec to worker0
36s 36s 1 {kubelet worker0} spec.containers{liveness} Normal Pulling pulling image "gcr.io/google_containers/busybox"
36s 36s 1 {kubelet worker0} spec.containers{liveness} Normal Pulled Successfully pulled image "gcr.io/google_containers/busybox"
36s 36s 1 {kubelet worker0} spec.containers{liveness} Normal Created Created container with docker id 86849c15382e; Security:[seccomp=unconfined]
36s 36s 1 {kubelet worker0} spec.containers{liveness} Normal Started Started container with docker id 86849c15382e
2s 2s 1 {kubelet worker0} spec.containers{liveness} Warning Unhealthy Liveness probe failed: cat: can't open '/tmp/healthy': No such file or directory
```
再等30秒，确认容器已经重启：
```shell
kubectl get pod liveness-exec
```
从输出结果来`RESTARTS`值加1了。
```shell
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
liveness-exec 1/1 Running 1 1m
```
## 定义一个liveness HTTP请求
我们还可以使用HTTP GET请求作为liveness probe。下面是一个基于`gcr.io/google_containers/liveness`镜像运行了一个容器的Pod的例子`http-liveness.yaml`：
```yaml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
labels:
test: liveness
name: liveness-http
spec:
containers:
- name: liveness
args:
- /server
image: gcr.io/google_containers/liveness
livenessProbe:
httpGet:
path: /healthz
port: 8080
httpHeaders:
- name: X-Custom-Header
value: Awesome
initialDelaySeconds: 3
periodSeconds: 3
```
该配置文件只定义了一个容器，`livenessProbe` 指定kubelete需要每隔3秒执行一次liveness probe。`initialDelaySeconds` 指定kubelet在该执行第一次探测之前需要等待3秒钟。该探针将向容器中的server的8080端口发送一个HTTP GET请求。如果server的`/healthz`路径的handler返回一个成功的返回码，kubelet就会认定该容器是活着的并且很健康。如果返回失败的返回码，kubelet将杀掉该容器并重启它。
任何大于200小于400的返回码都会认定是成功的返回码。其他返回码都会被认为是失败的返回码。
查看该server的源码：[server.go](http://k8s.io/docs/user-guide/liveness/image/server.go).
最开始的10秒该容器是活着的， `/healthz` handler返回200的状态码。这之后将返回500的返回码。
```go
http.HandleFunc("/healthz", func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
duration := time.Now().Sub(started)
if duration.Seconds() > 10 {
w.WriteHeader(500)
w.Write([]byte(fmt.Sprintf("error: %v", duration.Seconds())))
} else {
w.WriteHeader(200)
w.Write([]byte("ok"))
}
})
```
容器启动3秒后，kubelet开始执行健康检查。第一次健康监测会成功，但是10秒后，健康检查将失败，kubelet将杀掉和重启容器。
创建一个Pod来测试一下HTTP liveness检测：
```shell
kubectl create -f https://k8s.io/docs/tasks/configure-pod-container/http-liveness.yaml
```
After 10 seconds, view Pod events to verify that liveness probes have failed and
the Container has been restarted:
10秒后，查看Pod的event，确认liveness probe失败并重启了容器。
```shell
kubectl describe pod liveness-http
```
## 定义TCP liveness探针
第三种liveness probe使用TCP Socket。 使用此配置，kubelet将尝试在指定端口上打开容器的套接字。 如果可以建立连接，容器被认为是健康的，如果不能就认为是失败的。
```yaml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: goproxy
labels:
app: goproxy
spec:
containers:
- name: goproxy
image: gcr.io/google_containers/goproxy:0.1
ports:
- containerPort: 8080
readinessProbe:
tcpSocket:
port: 8080
initialDelaySeconds: 5
periodSeconds: 10
livenessProbe:
tcpSocket:
port: 8080
initialDelaySeconds: 15
periodSeconds: 20
```
如您所见，TCP检查的配置与HTTP检查非常相似。 此示例同时使用了readiness和liveness probe。 容器启动后5秒钟，kubelet将发送第一个readiness probe。 这将尝试连接到端口8080上的goproxy容器。如果探测成功，则该pod将被标记为就绪。Kubelet将每隔10秒钟执行一次该检查。
除了readiness probe之外，该配置还包括liveness probe。 容器启动15秒后，kubelet将运行第一个liveness probe。 就像readiness probe一样，这将尝试连接到goproxy容器上的8080端口。如果liveness probe失败，容器将重新启动。
## 使用命名的端口
可以使用命名的ContainerPort作为HTTP或TCP liveness检查：
```yaml
ports:
- name: liveness-port
containerPort: 8080
hostPort: 8080
livenessProbe:
httpGet:
path: /healthz
port: liveness-port
```
## 定义readiness探针
有时，应用程序暂时无法对外部流量提供服务。 例如，应用程序可能需要在启动期间加载大量数据或配置文件。 在这种情况下，你不想杀死应用程序，但你也不想发送请求。 Kubernetes提供了readiness probe来检测和减轻这些情况。 Pod中的容器可以报告自己还没有准备，不能处理Kubernetes服务发送过来的流量。
Readiness probe的配置跟liveness probe很像。唯一的不同是使用 `readinessProbe `而不是`livenessProbe`。
```yaml
readinessProbe:
exec:
command:
- cat
- /tmp/healthy
initialDelaySeconds: 5
periodSeconds: 5
```
Readiness probe的HTTP和TCP的探测器配置跟liveness probe一样。
Readiness和livenss probe可以并行用于同一容器。 使用两者可以确保流量无法到达未准备好的容器，并且容器在失败时重新启动。
## 配置Probe
[Probe](https://kubernetes.io/docs/api-reference/v1.6/#probe-v1-core)中有很多精确和详细的配置，通过它们你能准确的控制liveness和readiness检查：
- `initialDelaySeconds`：容器启动后第一次执行探测是需要等待多少秒。
- `periodSeconds`：执行探测的频率。默认是10秒，最小1秒。
- `timeoutSeconds`：探测超时时间。默认1秒，最小1秒。
- `successThreshold`：探测失败后，最少连续探测成功多少次才被认定为成功。默认是1。对于liveness必须是1。最小值是1。
- `failureThreshold`：探测成功后，最少连续探测失败多少次才被认定为失败。默认是3。最小值是1。
[HTTP probe](https://kubernetes.io/docs/api-reference/v1.6/#httpgetaction-v1-core)中可以给 `httpGet`设置其他配置项：
- `host`：连接的主机名，默认连接到pod的IP。你可能想在http header中设置"Host"而不是使用IP。
- `scheme`：连接使用的schema，默认HTTP。
- `path`: 访问的HTTP server的path。
- `httpHeaders`：自定义请求的header。HTTP运行重复的header。
- `port`：访问的容器的端口名字或者端口号。端口号必须介于1和65525之间。
对于HTTP探测器，kubelet向指定的路径和端口发送HTTP请求以执行检查。 Kubelet将probe发送到容器的IP地址，除非地址被`httpGet`中的可选`host`字段覆盖。 在大多数情况下，你不想设置主机字段。 有一种情况下你可以设置它。 假设容器在127.0.0.1上侦听，并且Pod的`hostNetwork`字段为true。 然后，在`httpGet`下的`host`应该设置为127.0.0.1。 如果你的pod依赖于虚拟主机，这可能是更常见的情况，你不应该是用`host`，而是应该在`httpHeaders`中设置`Host`头。
## 参考
- 关于 [Container Probes](/docs/concepts/workloads/pods/pod-lifecycle/#container-probes) 的更多信息

1619
guide/configure-pod-service-account.html 100644
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204
guide/configure-pod-service-account.md
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@ -1,204 +0,0 @@
# 配置 Pod 的 Service Account
Service account 为 Pod 中的进程提供身份信息。
*本文是关于 Service Account 的用户指南，管理指南另见 Service Account 的集群管理指南 。*
*注意：本文档描述的关于 Serivce Account 的行为只有当您按照 Kubernetes 项目建议的方式搭建起集群的情况下才有效。您的集群管理员可能在您的集群中有自定义配置，这种情况下该文档可能并不适用。*
当您（真人用户）访问集群（例如使用`kubectl`命令）时，apiserver 会将您认证为一个特定的 User Account（目前通常是`admin`，除非您的系统管理员自定义了集群配置）。Pod 容器中的进程也可以与 apiserver 联系。 当它们在联系 apiserver 的时候，它们会被认证为一个特定的 Service Account（例如`default`）。
## 使用默认的 Service Account 访问 API server
当您创建 pod 的时候，如果您没有指定一个 service account，系统会自动得在与该pod 相同的 namespace 下为其指派一个`default` service account。如果您获取刚创建的 pod 的原始 json 或 yaml 信息（例如使用`kubectl get pods/podename -o yaml`命令），您将看到`spec.serviceAccountName`字段已经被设置为 [automatically set](https://kubernetes.io/docs/user-guide/working-with-resources/#resources-are-automatically-modified) 。
您可以在 pod 中使用自动挂载的 service account 凭证来访问 API，如 [Accessing the Cluster](https://kubernetes.io/docs/user-guide/accessing-the-cluster/#accessing-the-api-from-a-pod) 中所描述。
Service account 是否能够取得访问 API 的许可取决于您使用的 [授权插件和策略](https://kubernetes.io/docs/admin/authorization/#a-quick-note-on-service-accounts)。
在 1.6 以上版本中，您可以选择取消为 service account 自动挂载 API 凭证，只需在 service account 中设置 `automountServiceAccountToken: false`：
```Yaml
apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
name: build-robot
automountServiceAccountToken: false
...
```
在 1.6 以上版本中，您也可以选择只取消单个 pod 的 API 凭证自动挂载：
```yaml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: my-pod
spec:
serviceAccountName: build-robot
automountServiceAccountToken: false
...
```
如果在 pod 和 service account 中同时设置了 `automountServiceAccountToken` , pod 设置中的优先级更高。
## 使用多个Service Account
每个 namespace 中都有一个默认的叫做 `default` 的 service account 资源。
您可以使用以下命令列出 namespace 下的所有 serviceAccount 资源。
```bash
$ kubectl get serviceAccounts
NAME SECRETS AGE
default 1 1d
```
您可以像这样创建一个 ServiceAccount 对象：
```bash
$ cat > /tmp/serviceaccount.yaml <<EOF
apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
name: build-robot
EOF
$ kubectl create -f /tmp/serviceaccount.yaml
serviceaccount "build-robot" created
```
如果您看到如下的 service account 对象的完整输出信息：
```bash
$ kubectl get serviceaccounts/build-robot -o yaml
apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
creationTimestamp: 2015-06-16T00:12:59Z
name: build-robot
namespace: default
resourceVersion: "272500"
selfLink: /api/v1/namespaces/default/serviceaccounts/build-robot
uid: 721ab723-13bc-11e5-aec2-42010af0021e
secrets:
- name: build-robot-token-bvbk5
```
然后您将看到有一个 token 已经被自动创建，并被 service account 引用。
您可以使用授权插件来 [设置 service account 的权限](https://kubernetes.io/docs/admin/authorization/#a-quick-note-on-service-accounts) 。
设置非默认的 service account，只需要在 pod 的`spec.serviceAccountName` 字段中将name设置为您想要用的 service account 名字即可。
在 pod 创建之初 service account 就必须已经存在，否则创建将被拒绝。
您不能更新已创建的 pod 的 service account。
您可以清理 service account，如下所示：
```bash
$ kubectl delete serviceaccount/build-robot
```
## 手动创建 service account 的 API token
假设我们已经有了一个如上文提到的名为 ”build-robot“ 的 service account，我们手动创建一个新的 secret。
```shell
$ cat > /tmp/build-robot-secret.yaml <<EOF
apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
name: build-robot-secret
annotations:
kubernetes.io/service-account.name: build-robot
type: kubernetes.io/service-account-token
EOF
$ kubectl create -f /tmp/build-robot-secret.yaml
secret "build-robot-secret" created
```
现在您可以确认下新创建的 secret 取代了 "build-robot" 这个 service account 原来的 API token。
所有已不存在的 service account 的 token 将被 token controller 清理掉。
```bash
$ kubectl describe secrets/build-robot-secret
Name: build-robot-secret
Namespace: default
Labels: <none>
Annotations: kubernetes.io/service-account.name=build-robot,kubernetes.io/service-account.uid=870ef2a5-35cf-11e5-8d06-005056b45392
Type: kubernetes.io/service-account-token
Data
====
ca.crt: 1220 bytes
token: ...
namespace: 7 bytes
```
> 注意该内容中的`token`被省略了。
## 为 service account 添加 ImagePullSecret
首先，创建一个 imagePullSecret，详见[这里](https://kubernetes.io/docs/concepts/containers/images/#specifying-imagepullsecrets-on-a-pod)。
然后，确认已创建。如：
```Bash
$ kubectl get secrets myregistrykey
NAME TYPE DATA AGE
myregistrykey kubernetes.io/.dockerconfigjson 1 1d
```
然后，修改 namespace 中的默认 service account 使用该 secret 作为 imagePullSecret。
```bash
kubectl patch serviceaccount default -p '{"imagePullSecrets": [{"name": "myregistrykey"}]}'
```
Vi 交互过程中需要手动编辑：
```bash
$ kubectl get serviceaccounts default -o yaml > ./sa.yaml
$ cat sa.yaml
apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
creationTimestamp: 2015-08-07T22:02:39Z
name: default
namespace: default
resourceVersion: "243024"
selfLink: /api/v1/namespaces/default/serviceaccounts/default
uid: 052fb0f4-3d50-11e5-b066-42010af0d7b6
secrets:
- name: default-token-uudge
$ vi sa.yaml
[editor session not shown]
[delete line with key "resourceVersion"]
[add lines with "imagePullSecret:"]
$ cat sa.yaml
apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
creationTimestamp: 2015-08-07T22:02:39Z
name: default
namespace: default
selfLink: /api/v1/namespaces/default/serviceaccounts/default
uid: 052fb0f4-3d50-11e5-b066-42010af0d7b6
secrets:
- name: default-token-uudge
imagePullSecrets:
- name: myregistrykey
$ kubectl replace serviceaccount default -f ./sa.yaml
serviceaccounts/default
```
现在，所有当前 namespace 中新创建的 pod 的 spec 中都会增加如下内容：
```yaml
spec:
imagePullSecrets:
- name: myregistrykey
```

1511
guide/connecting-to-applications-port-forward.html 100644
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