《基于Kubernetes的容器云平台实战》
云计算与虚拟化技术丛书
基于Kubernetes的容器云平台实战
陆平 左奇 付光 张晗 赵培 单良 编著
Foreword 序
我极力推荐本书的原因有以下几点：
1）从概念到大规模实践，云计算在短短几年间发展迅速，特别是当云计算与行业深度融合后，带来了翻天覆地的创新，凸显了巨大的应用价值和发展前景。本书的出版非常重要和及时，对我国云计算研究和产业化起到积极作用。
2）本书从一个开发者的角度去理解、分析和解决问题：从基础入门到核心原理，从运行机制到实战开发，再从系统运维到应用实践，内容全面，由浅入深，图文并茂，阐述清晰，架构分析透彻，经验体会深刻。
3）本书首次从Docker到Kubernetes，并对各种微服务架构进行了完整、系统的介绍。读者可以由浅到深、系统深入地学习容器云的平台架构、基础核心功能、网络、安全等。
4）本书采用理论加实践的模式，通过实践来强化对理论知识的理解。如MySQL容器化、跨数据中心容器云服务部署方案、GPU虚拟化、TensorFlow容器化部署、Spark容器化部署等。
5）本书将目前最新技术热点与容器相结合，如将Spring Cloud、Serverless、Service Mesh与Docker进行结合，使读者了解业界关注的最新前沿技术发展。
6）本书作者多年来一直从事云计算的研究，已取得了不少创新研究成果，书中不少内容是作者多年实践容器云平台的设计思想和成果。
本书适用于希望学习和使用Kubernetes以及正在寻找管理数据中心解决方案的软件工程师、测试工程师、运维工程师和软件架构师，同时本书还可作为Docker+Kubernetes的高级延伸教材，用于搭建基于Kubernetes的各类平台，实践DevOps、微服务、Serverless、Spring Cloud等。我相信通过阅读本书，读者将全面认识容器云平台，并全面掌握容器云整体技术。
清华大学
前 言 Preface
随着基础设施即服务（IaaS）的技术普及和广泛使用，人们逐渐认识到IaaS技术所带来的显著优势，如资源按需灵活定制、低成本、弹性伸缩、统一管控等，但这仅解决了应用系统对IT资源需求的按需交付问题，应用系统本身的DevOps、CI/CD、编排、自动化部署、配置管理、服务发现与路由、弹性伸缩、自动化监控与日志采集等工作只能由应用自身完成或依赖于第三方工具，这将大大增加应用系统研发、运维和集成难度。
另一方面，随着企业数字化变革的深入发展，企业对微服务、分布式架构、Spring Cloud、大数据、人工智能、Serverless等新技术的使用也日益广泛，迫切需要一个满足上述需求的支撑平台。
PaaS平台的出现正是上述问题的最佳解决方案，也因此成为全球各大IT巨头和初创公司的研发重点，如IBM、VMware等，各种PaaS平台粉墨登场，竞争异常激烈，如Ansible、Puppet、Cloudify、CloudFoundry、Mesos、Swarm、Kubernetes等，最终一个以“Docker+Kubernetes”为核心的容器云平台让人们看到了希望，它可以满足大多数应用对PaaS平台的期望。
作者在容器云平台领域有多年的技术积累。本书结合容器云最新技术趋势和作者的长期实践，对容器云平台提出系统的见解，并对容器云平台实践提供了思路和建议。本书在组织结构上分成三大部分：基础篇、中级篇和高级篇。
基础篇（第1～5章）重点帮助初级人群快速掌握Docker基础知识，囊括了Docker容器的技术架构、Docker引擎原理、镜像制作与优化、镜像仓库管理等容器基础知识，文字浅显易懂。
中级篇（第6～16章）是针对初中级读者，使其具备全景PaaS技术栈理论和设计技能，包括Kubernetes架构及核心理念和技术原理、服务发现、容器网络及存储解决方案、运维监控等。同时还提供很多高级案例，如跨区域的服务部署、TensorFlow容器化部署、金融PaaS云平台等，有助于加深读者对Kubernetes各种技术的理解，并能够融会贯通。
高级篇（第17～21章）是针对中级读者的进阶篇，通过本篇可了解业界最新的微服务基础知识和各种微服务框架（或解决方案），如Spring Cloud、Serverless、Service Mesh等，还将这几种微服务框架与容器云平台进行融合，以提供功能更完整、更健壮的容器云解决方案。
目 录 Contents
序
前言
第4章 镜像仓库管理 52
4.1 Docker Registry 52
4.1.1 Docker Hub 52
4.1.2 第三方公共仓库 53
4.1.3 建立私有镜像仓库 53
4.2 Harbor 54
4.2.1 Harbor架构 55
4.2.2 Harbor的镜像同步机制 56
4.2.3 Harbor用户认证 56
4.2.4 Harbor容器镜像安全扫描 57
4.2.5 Harbor部署实战 57
第5章 Docker相关部署实践 59
5.1 MySQL Docker部署实践 59
5.1.1 MySQL简介 59
5.1.2 MySQL为什么要容器化部署 60
5.1.3 MySQL容器化操作实践 60
5.2 Docker支持GPU实践 62
5.2.1 GPU简介 62
5.2.2 CPU与GPU的对比 63
5.2.3 通过nvidia-docker使用GPU 63
第6章 Kubernetes简介 65
6.1 PaaS简介 65
6.1.1 传统PaaS系统 65
6.1.2 基于Docker的新型PaaS平台 67
6.2 为什么需要Kubernetes 69
6.3 Kubernetes的由来 69
6.3.1 Kubernetes的特点 69
6.3.2 Kubernetes的历史 70
6.4 Kubernetes核心概念 71
第7章 Kubernetes架构和部署 73
7.1 Kubernetes架构及组件 73
7.1.1 Master节点 73
7.1.2 Node节点 75
7.1.3 调度控制原理 76
7.1.4 集群功能模块间的通信 76
7.1.5 Kubernetes高可用方案 77
7.2 Kubernetes部署方案总结 77
第8章 Pod相关核心技术 81
8.1 Pod 81
8.1.1 Pod定义文件详解 81
8.1.2 基本操作 83
8.1.3 Pod与容器 85
8.1.4 镜像 86
8.1.5 其他设置 86
8.1.6 Pod调度 89
8.1.7 Pod生命周期 90
8.2 Label 92
8.3 Replication Controller和Replica Set 93
8.3.1 RC定义文件详解 93
8.3.2 RC与Pod的关联——Label 95
8.3.3 弹性伸缩 97
8.3.4 滚动升级 98
8.3.5 新一代副本控制器Replica Set 100
8.4 Horizontal Pod Autoscaler 101
8.5 Deployment 102
8.6 Job 105
8.7 StatefulSet 106
8.7.1 使用StatefulSet 106
8.7.2 扩容/缩容StatefulSet 108
8.8 ConfigMap 110
8.9 健康检查 112
8.9.1 流程健康检查 112
8.9.2 应用健康检查 112
第9章 Kubernetes Service 114
9.1 容器及Pod间通信 115
9.2 kube-proxy 117
9.3 DNS服务发现机制 118
9.4 Headless服务 119
9.5 Kubernetes服务 120
9.5.1 ClusterIP 122
9.5.2 NodePort 123
9.5.3 LoadBalancer 125
9.5.4 Ingress 125
9.6 网络策略 127
9.7 完整的Kubernetes服务发布实践 128
9.7.1 各Kubernetes集群
LoadBalancer服务发布 130
9.7.2 Ingress服务发布 132
9.7.3 服务发现 133
第10章 Kubernetes网络 134
10.1 单主机Docker网络通信 134
10.1.1 Host模式 135
10.1.2 Container模式 135
10.1.3 None模式 136
10.1.4 Bridge模式 136
10.1.5 基础网络模型的优缺点分析 137
10.2 跨主机Docker网络通信 137
10.2.1 Flannel网络方案 139
10.2.2 Calico网络方案 140
10.2.3 利用Kuryr整合OpenStack与Kubernetes网络 143
10.2.4 网络方案对比分析 144
第11章 Kubernetes存储 145
11.1 存储使用场景 145
11.2 文件存储的几种形式 146
11.3 Flex Volume存储管理方案 148
11.3.1 为什么需要灵活存储组件 148
11.3.2 如何实现灵活存储组件 148
11.4 标准化容器存储接口CSI 149
第12章 安全及多租户配额管理 150
12.1 API服务器认证 151
12.2 API服务器授权 152
12.3 Admission Control 152
12.4 Service Account 154
12.5 配额管理 155
12.5.1 资源请求与限制 155
12.5.2 全局默认配额 156
12.5.3 多租户资源配额管理 157
第13章 Kubernetes运维管理 161
13.1 Kubernetes日志管理 161
13.1.1 日志概述 161
13.1.2 ELK日志管理方案实践 162
13.2 Kubernetes监控管理 172
13.2.1 监控概述 172
13.2.2 监控方案实践 172
第14章 TensorFlow on Kubernetes 182
14.1 TensorFlow简介 182
14.2 在Kubernetes上部署TensorFlow的价值 183
14.3 Kubernetes如何支持GPU 184
14.3.1 使用方法 184
14.3.2 多种型号的GPU 186
14.3.3 使用CUDA库 187
14.4 TensorFlow on Kubernetes架构 188
14.5 TensorFlow部署实践 189
14.5.1 下载镜像 189
14.5.2 yaml文件准备 189
14.5.3 执行命令安装TensorFlow 190
第15章 Spark on Kubernetes 191
15.1 Spark系统概述 191
15.1.1 Spark简介 191
15.1.2 Spark与Hadoop差异 191
15.1.3 功能模块 192
15.1.4 功能关系 192
15.2 基于容器技术的Spark部署 193
15.2.1 基于容器技术部署Spark的优势 193
15.2.2 针对大数据应用：容器的计算性能优化方向 194
15.2.3 针对大数据应用：容器的网络性能优化方向 194
15.2.4 针对大数据应用：容器的弹性&扩容 194
15.3 Spark集群安装 195
15.3.1 制作Spark镜像 195
15.3.2 yaml文件准备 195
15.3.3 执行命令安装Spark 196
第16章 金融容器云平台总体设计方案 197
16.1 金融行业为什么需要容器云平台 197
16.2 容器及编排技术选型 198
16.2.1 容器选型 198
16.2.2 编排引擎选型 199
16.3 架构设计 199
16.3.1 系统架构 199
16.3.2 逻辑架构 200
16.3.3 数据架构 202
16.3.4 技术架构 205
16.3.5 部署架构 206
16.4 关键模块方案设计 206
16.4.1 网络 206
16.4.2 存储 207
16.4.3 日志 207
16.4.4 监控 209
16.4.5 配置中心 211
16.4.6 安全管理 212
16.4.7 管理门户 213
16.4.8 微服务网关 214
16.4.9 DevOps 215
16.4.10 可视化编排及自动化部署 216
16.4.11 多租户 216
16.5 传统应用迁移注意事项 217
第17章 DevOps 219
17.1 用Docker实现DevOps的优势 219
17.2 基于Docker实现DevOps 220
17.3 基于容器的持续集成流程设计 221
17.3.1 版本管理 221
17.3.2 流水线 221
17.4 工具链 222
17.4.1 项目管理 222
17.4.2 需求管理 222
17.4.3 代码托管 222
17.4.4 持续集成 223
17.4.5 测试 223
17.4.6 自动化部署 223
第18章 微服务 224
18.1 微服务架构的优点 224
18.2 微服务架构概念模型 225
18.3 微服务网关 226
18.4 服务注册与发现 226
18.4.1 服务注册 226
18.4.2 服务发现 227
18.4.3 服务注册发现方案对比 228
18.5 进程间通信 228
18.5.1 Rest 229
18.5.2 Thrift 229
18.5.3 消息队列 229
18.6 微服务应用性能监控 229
18.6.1 开源方案 230
18.6.2 听云商业化方案 230
18.7 微服务框架 234
第19章 Spring Cloud 237
19.1 Spring Boot 237
19.1.1 为什么要使用
Spring Boot 238
19.1.2 快速入门 238
19.1.3 Spring Boot的优缺点总结 241
19.2 Spring Cloud 242
19.2.1 核心成员 243
19.2.2 Spring Cloud的优缺点分析 246
19.2.3 与Spring Boot之间的关系 247
19.3 Spring Cloud与Kubernetes融合实践 247
19.3.1 API网关 249
19.3.2 服务注册发现 250
19.3.3 客户端负载均衡 250
19.3.4 断路器 251
19.3.5 监控 252
19.3.6 配置管理 252
19.3.7 消息总线 253
19.3.8 链路跟踪 254
19.4 Spring Cloud特点总结 254
第20章 Serverless 256
20.1 Serverless发展史简介 256
20.2 Serverless的工作原理 257
20.2.1 Serverless的定义 258
20.2.2 Serverless的特点 259
20.2.3 Serverless的分类 259
20.2.4 Serverless设计的优势 260
20.2.5 Serverless设计的局限性 260
20.2.6 Serverless与相关概念间的关系 261
20.3 Serverless平台选型 261
20.4 Serverless适用场景 262
20.5 对比分析 263
第21章 Service Mesh 264
21.1 服务网格的由来 264
21.1.1 分布式架构对服务网络的要求 265
21.1.2 向Service Mesh演进 267
21.1.3 Service Mesh的定义 268
21.2 Linkerd 270
21.3 Istio 272
21.3.1 Istio架构 273
21.3.2 设计目标 275
21.3.3 流量管理 276
21.3.4 Pilot 276
21.3.5 请求路由 277
21.3.6 发现和负载均衡 278
21.3.7 处理故障 279
21.3.8 故障注入 280
21.3.9 规则配置 280
21.4 Service Mesh发展展望 283
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