docker与k8s基于Golang深度实战

学会0docker与k8s基于Golang深度实战

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初级 174课时 33小时3分钟 2022/04/04更新

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适合人群:

希望掌握0docker与k8s基于Golang深度实战的人群

学习计划:

1.每周学习3小时 2.每周练习小时 3.每周三小时代码实战

课程目标:

学会0docker与k8s基于Golang深度实战

课程简介:

Docker

1、快速,一致地交付您的应用程序

容器非常适合持续集成和持续交付(CI / CD)工作流程,请考虑以下示例方案:

  • 您的开发人员在本地编写代码,并使用 Docker 容器与同事共享他们的工作。

  • 他们使用 Docker 将其应用程序推送到测试环境中,并执行自动或手动测试。

  • 当开发人员发现错误时,他们可以在开发环境中对其进行修复,然后将其重新部署到测试环境中,以进行测试和验证。

  • 测试完成后,将修补程序推送给生产环境,就像将更新的镜像推送到生产环境一样简单。

Docker 是基于容器的平台,允许高度可移植的工作负载。Docker 容器可以在开发人员的本机上,数据中心的物理或虚拟机上,云服务上或混合环境中运行。

3、在同一硬件上运行更多工作负载Docker 轻巧快速。它为基于虚拟机管理程序的虚拟机提供了可行、经济、高效的替代方案,因此您可以利用更多的计算能力来实现业务目标。Docker 非常适合于高密度环境以及中小型部署,而您可以用更少的资源做更多的事情。


k8s全称kubernetes,这个名字大家应该都不陌生,k8s是为容器服务而生的一个可移植容器的编排管理工具,越来越多的公司正在拥抱k8s,并且当前k8s已经主导了云业务流程,推动了微服务架构等热门技术的普及和落地,正在如火如荼的发展。那么称霸容器领域的k8s究竟是有什么魔力呢?

首先,我们从容器技术谈起,在容器技术之前,大家开发用虚拟机比较多,比如vmware和openstack,我们可以使用虚拟机在我们的操作系统中模拟出多台子电脑(Linux),子电脑之间是相互隔离的,但是虚拟机对于开发和运维人员而言,存在启动慢,占用空间大,不易迁移的缺点。举一个我亲身经历过的场景吧,之前在vmware中开发了一个线下平台,为了保证每次能够顺利使用,我们就把这个虚拟机导出为OVF,然后随身携带,用的时候在服务器中部署,这里就充分体现了虚拟机的缺点。

接着,容器化技术应运而生,它不需要虚拟出整个操作系统,只需要虚拟一个小规模的环境即可,而且启动速度很快,除了运行其中应用以外,基本不消耗额外的系统资源。Docker是应用最为广泛的容器技术,通过打包镜像,启动容器来创建一个服务。但是随着应用越来越复杂,容器的数量也越来越多,由此衍生了管理运维容器的重大问题,而且随着云计算的发展,云端最大的挑战,容器在漂移。在此业务驱动下,k8s问世,提出了一套全新的基于容器技术的分布式架构领先方案,在整个容器技术领域的发展是一个重大突破与创新。

那么,K8S实现了什么?

从架构设计层面,我们关注的可用性,伸缩性都可以结合k8s得到很好的解决,如果你想使用微服务架构,搭配k8s,真的是完美,再从部署运维层面,服务部署,服务监控,应用扩容和故障处理,k8s都提供了很好的解决方案。

具体来说,主要包括以下几点:

  1. 服务发现与调度

  2. 负载均衡

  3. 服务自愈

  4. 服务弹性扩容

  5. 横向扩容

  6. 存储卷挂载

总而言之,k8s可以使我们应用的部署和运维更加方便。k8s集群由Master节点和Node(Worker)节点组成。

Master节点

Master节点指的是集群控制节点,管理和控制整个集群,基本上k8s的所有控制命令都发给它,它负责具体的执行过程。在Master上主要运行着:

  1. Kubernetes Controller Manager(kube-controller-manager):k8s中所有资源对象的自动化控制中心,维护管理集群的状态,比如故障检测,自动扩展,滚动更新等。

  2. Kubernetes Scheduler(kube-scheduler): 负责资源调度,按照预定的调度策略将Pod调度到相应的机器上。

  3. etcd:保存整个集群的状态。

Node节点

除了master以外的节点被称为Node或者Worker节点,可以在master中使用命令 kubectl get nodes查看集群中的node节点。每个Node都会被Master分配一些工作负载(Docker容器),当某个Node宕机时,该节点上的工作负载就会被Master自动转移到其它节点上。在Node上主要运行着:

  1. kubelet:负责Pod对应的容器的创建、启停等任务,同时与Master密切协作,实现集群管理的基本功能

  2. kube-proxy:实现service的通信与负载均衡

  3. docker(Docker Engine):Docker引擎,负责本机的容器创建和管理



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