Kubernetes基本概念和术语之《Master和Node》

 　　Kubernetes中的大部分概念如Node、Pod、Replication Controller、Service等均可以看做一种“资源对象”，几乎全部的资源对象均可以经过Kubernetes提供的kubectl工具（或者API编程调用）执行增、删、改、查等操做并将其保存在etcd中持久化存储。从这个角度来看，Kubernetes实际上是一个高度自动化的资源控制系统，它经过跟踪比对etcd库里保存的“资源指望状态”与当前环境中的“实际资源状态”的差别来实现自动控制和自动纠错的高级功能。node

　　Masterlinux

       Kubernetes里的Master指的是集群控制节点，每一个Kubernetes集群里须要有一个Master节点来负责整个集群的管理和控制，基本上Kubernetes全部的控制命令都是发给它，它来负责具体的执行过程，咱们后面全部执行的命令基本都是在Master节点上运行的。Master节点一般会占据有一个独立的X86服务器（或者一个虚拟机），一个主要的缘由是它过重要了，它是整个集群的"首脑"，若是它宕机或者不可用，那么咱们全部的控制命令都将失效。docker

　　Master节点上运行着如下一组关键进程。编程

• Kubernetes API Server（kube-apiserver），提供了HTTP Rest接口的关键服务进程，是Kubernetes里全部资源的增、删、改、查等操做的惟一入口，也是集群控制的入口进程。
• Kubernetes Controller Manager（kube-controller-manager），Kubernetes里全部资源对象的自动化控制中心，能够理解为资源对象的“大总管”。
• Kubernetes Scheduler （kube-scheduler），负责资源调度（Pod调度）的进程，至关于公交公司的“调度室”

        其实Master节点上每每还启动了一个etcd Server进程，由于Kubernetes里的全部资源对象的数据所有是保存在etcd中的。api

　　 Node服务器

　　除了Master，Kubernetes集群中 其余机器被称为Node节点，在较早的版本中也被称为Minion。与Master同样，Node节点能够是一台物理主机，也能够是一台虚拟机。Node节点才是Kubernetes集群中的工做负载节点，每一个Node都会被Master分配一些工做负载（Docker容器），当某个Node宕机时，其上的工做负载会被Master自动转移其余节点上去。负载均衡

　　每一个Node节点上都运行着如下一组关键进程。工具

• kubelet：负责Pod对应的容器的建立、启停等任务，同时与Master节点密切协做，实现集群管理的基本功能。
• kube-proxy：实现Kubernetes Service 的通讯与负载均衡机制的重要组件。
• Docker Engine（docker）：Docker引擎，负责本机的容器建立和管理工做。

       Node节点能够在运行期间动态增长到Kubernetes集群中，前提是这个节点上已经正确安装、配置和启动了上述关键进程，在默认状况下kubelet会向Master注册本身，这也是Kubernetes推荐的Node管理方式。一旦Node被归入集群管理范围，kubelet进程就会定时向Master节点汇报自身的情报，例如操做系统、Docker版本、机器的CPU和内存状况，以及以前有哪些Pod在运行等，这样Master能够获取每一个Node的资源使用状况，并实现高效均衡的资源调度策略。而某个Node超过指定时间不上报信息时，会被Master断定为“失联”，Node的状态被标记为不可用（Not Ready），随后Master会触发“工做负载大转移”的自动流程。spa

　　咱们能够执行下述命令查看集群中有多少个Node:操作系统

　　#　　kubectl get nodes 

　　NAME 　　　　  　　　　STATUS           AGE

　　kubernetes-minion1 　　  Ready　　　　2d

　　而后，经过kubectl describe node<node_name>来查看某个Node的详细信息：

　　$　kubectl  describe  node   kubernetes-minion1

　　Name：　　k8s-node-1

　　Labels：      beta.kubernetes.io/arch=amd64

　　　　　　　  beta.kubernetes.io/os=linux

　　　　　　　  kubernetes.io/hostname=k8s-node-1

　　Taints：　　<none>

　　CreationTimestamp：   Wed,06 Jul  2016  11:46:51  +8000

　　Phase：

　　Conditions：

　　　　Type    　　　　　　  Status   LastHeartbeatTime

　　　　OutOfDisk 　　   　　 False    Sat,　　09  Jul   2016    08:17:39 +0800   Wed    ...

　　　　MemoryPressure　　 False    Sat,　　09  Jul   2016    08:17:39 +0800   Wed    ...　

　　　　Ready　　　　　　   True　   Sat,　　09  Jul   2016    08:17:39 +0800   Wed    ...　

　　Addresses：       192.168.18.131,192.168.18.131

　　Capacity：

　　　　alpha.kubernetes.io/nvidia-gpu：　　0

　　　　cpu:　　　　  4

　　　　memory:　　  186892Ki

　　　　pods:　　　　110

　　Allocatable：

　　　　alpha.kubernetes.io/nvidia-gpu：　　0

　　　　cpu:　　　　  4

　　　　memory:　　  186892Ki

　　　　pods:　　　　110

　　System   Info：

　　　　Machine  ID ：6e4e2af2afeb42b9aac47d866aa56ca0

　　　　System   ID ：564D63D3-9664-3393-A3DC-9CD424ED42C1

　　　　Boot       ID  ：b0c34f9f-76ab-478e-9771-bd4fe6e98880

　　　　Kernel　Version：3.10.0-327.22.2.e17.x86_64