前言
在这个合适的位置，交待一下我与这本书的渊源。一个偶然的机会，编辑老师问我，是否有意愿写一本关于Kubernetes 生产化经验的书。没有太多犹豫，我回复道：“好的。” 这回复是我发自内心的本能直觉。
从Kubernetes 项目开源至今已五载有余，我和我的小伙伴们，有幸从第一个版本开始，就参与基于容器平台和Kubernetes 技术栈的架构、开发、规模化生产落地、运维等一系列工作。在此期间，我们积累了一些值得分享的经验，也踩了不少关于新技术栈的 “坑”。
相比于虚拟化技术，容器技术更轻量、优雅，也更符合微服务时代应用的构建与部署需求。基于容器技术的Kubernetes 并不是一个孤立的云平台，它有成为云计算规范的野心。与此同时，它已俨然成为云计算的事实标准。
● Kubernetes 可以被看作一个云计算控制平面的框架，而云计算三要素——计算、网络和存储，均以插件形式与Kubernetes 集成。这样做的好处是，使用者可以选择自己的插件实现来落地。因此，当计算技术、网络技术或存储技术更新换代时，Kubernetes 能够很容易地集成。于是在容器技术 “能打” 的今天，Kubernetes 将对其提供全面支持；明天容器技术被其他技术取代，Kubernetes 作为管理平台，只需要替换一个运行时插件即可，因此其地位不可撼动。
● 在容器技术基础之上，Kubernetes 还做了更精妙的模型抽象。以规范后的模型作为统一的API，Kubernetes 打破了集群管理者和应用开发者的边界。它用统一的语言将不同角色进行关联，通过特定的语义来实现平台层和应用层的协商。
● Kubernetes 的扩展性非常强。基于自定义模型，围绕着Kubernetes 形成了丰富的生态圈，并且扩展的项目非常活跃。这些项目通常有大厂背书，同时以构建业界标准为方向，其中包括小到辅助应用构建的Helm，大到服务网格解决方案Istio，再到立项之初就尝试走标准化之路的开放应用模型（Open Application Model），都是按照相同的模式成长起来的。
写这本书的一个最重要的初衷，其实很纯粹，就是满足一种倾诉欲——当看到这些精妙的设计，分享欲会喷薄而出。因此，本书不会罗列大量代码、示例、配置，或者教读者如何执行Kubernetes 命令，而是尝试去介绍这些精巧设计背后的细节，比如它的设计考量、设计选择，以及选择这样的设计所付出的代价。
除此之外，由于新技术的生产化落地并非一帆风顺，必然会遇到这样或那样的问题。因此，我们希望从生产化落地的角度，分享生产系统中面临的挑战和可实施的最佳方案，还包括如何规避风险、优化系统以获得最优性能。
经历了五年的摸爬滚打，Kubernetes 在eBay 历史上成为了唯一一个统管大数据、搜索后台和云业务的支撑平台。截至目前，Kubernetes 已经管理了上百个集群和数万台物理机，其最终目标是管理所有共计十多万台计算节点，其历程不可谓不艰辛。本书更多是从互联网公司的角度探讨Kubernetes 生产化过程中，面对超大规模集群和海量应用，需要解决哪些问题。所谓生产化最佳实践经验，无非是一个又一个坑踩过来以后的心路历程。
本书共分12 章，每个章节自成体系，尝试从不同侧面阐述生产化过程中带来的挑战。
第1 章：介绍Kubernetes 架构基础，了解Kubernetes 架构基础是学习本书的根本。本章介绍容器技术的优势、Kubernetes 对象设计的原则、Kubernetes 控制平面组件的协同工作原理，并对控制面板组件作简要介绍。
第2 章：通过以点带面的方式，聚焦单个节点，展开介绍容器技术的技术细节，以及与节点相关的调优方案，包括Kubernetes 如何利用Namespace 和CGroups 技术、如何选择和构建存储方案，以及如何对CPU、内存、磁盘和网络进行调优，以使集群获得最优性能。
第3 章：介绍如何构建高可用的Kubernetes 集群，旨在提供生产化集群管理的思路。保证高可用是核心要义，其中包括如何构建高可用的Kubernetes 平台、如何确保平台支撑的应用高可用，以及如何管理高可用的Kubernetes 平台。
第4 章：介绍如何构建生产化镜像仓库及镜像的安全保证。无论选择哪种镜像仓库，需要解决的本质问题都离不开Metadata 的管理、镜像的块文件管理，以及镜像的分发。因此，本章介绍了镜像仓库的实现，以及基于容器镜像扫描和准入的安全保证方案。
第5 章：Kubernetes 作为开放式平台，需要多租户的支持，而其本身并未提供租户的概念，因而本章尝试从不同层面描述多租户集群需要解决的问题，以及Kubernetes 提供的备选方案，包括认证集成、授权管理、隔离和配额管理等。
第6 章：介绍网络接入方案，包括不同层级的网络协议、负载均衡原理，以及Kubernetes的网络接入支持。
第7 章：介绍API 网关和服务网格，API 网关是集群的流量入口。本章分析了Ingress的设计缺陷、社区相应的替代方案、轻量级的入站流量管理扩展项目Contour，以及尝试将入站流量和服务网格统一管理的Istio，同时剖析了时下热门的数据面组件Envoy 的架构与实现。
第8 章：社区的集群联邦历经多次迭代，本章重点阐述V2 版本的设计与实现原理，以及如何基于集群联邦技术，构建跨数据中心的高可用应用。
第9 章：边缘计算是随着物联网而出现的一种计算模式，基于Kubernetes 架构的边缘计算项目 KubeEdge 已在孵化中。本章分享边缘数据中心的构建案例，并展开分析KubeEdge 的架构和其尝试解决的问题，以及在边缘网络中面临的挑战和设计考量。
第10 章：从虚拟机技术到容器化技术是一个巨大的转变，因此，应用本身需要适应并积极拥抱这些变化，才能避免应用落地时可能面临的陷阱。本章记录了应用落地时面临的问题及应对方案，如 “为什么我的应用容器化以后不工作了？性能下降了？资源开销大了？” 问题的答案都将在本章揭晓。
第11 章：在分布式系统中，监控指标是一个衡量系统功能是否达到运维标准的重要因素。本章介绍基于Kubernetes 的监控要素，包括指标收集、日志管理、系统运维流程上遵循的最佳实践，以及基于监控系统指标数据的集群自动恢复的方法。
第12 章：容器技术和Kubernetes 及相应的工具链打通了DevOps 的所有环节。工具链的发展是非常迅速的，比如持续集成工具从最初的Jenkins，演进到Prow，再到Tekton，只用了数年时间。然而本章未从工具链的角度展开，更多着力于从流程和职能划分的角度分析DevOps 该如何做。
Kubernetes 是一个超大的话题，限于篇幅，本书内容进行了一定的取舍；Kubernetes依然是一个快速迭代之中的技术，本书分享的内容具有一定的时效性。另外，因为写书时间紧，作者眼界和水平有限，如有错漏，敬请广大读者指正。
孟凡杰
2020 年10 月20 日
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