# 成为一名k8s专家需要掌握哪些知识
- 在完整的阅读了k8s源码，梳理了160多篇文档之后我进行如下的总结：
- 当然主要目的是罗列一些关键点：具体细节受限篇幅不会贴出来
# 教程地址
- [k8s底层原理和源码讲解之进阶篇](https://ke.qq.com/course/4236389?tuin=361e95b0)
- [k8s底层原理和源码讲解之精华篇](https://ke.qq.com/course/4093533?tuin=361e95b0)
# k8s知识图谱
## 01 容器底层知识
- 01 到底什么是容器：简单说就是受限制的进程，底层相关的两个技术是linux的namespace和cgrop
- namespace 的分类和sandbox容器的关系，哪些ns是共享的，涉及到容器的隔离不彻底问题
- cgroup v1 和v2 的区别，cpu/mem限制的原理，cpu绑核如何操作
- 02 容器镜像：镜像不是docker的专利
- OCI（Open Container Initiative）规范是事实上的容器标准，已经被大部分容器实现以及容器编排系统所采用。
- 任何实现了OCI规范的工具都可以打镜像
- 规范要求镜像内容包括以下 几个 部分：
- 3个必须的
- [Image Manifest](https://github.com/opencontainers/image-spec/blob/main/manifest.md) ：提供了镜像的配置和文件系统层定位信息，可以看作是镜像的目录，文件格式为 json 。
- [Image Layer Filesystem Changeset](https://github.com/opencontainers/image-spec/blob/main/layer.md) ：序列化之后的文件系统和文件系统变更，它们可按顺序一层层应用为一个容器的 rootfs，因此通常也被称为一个 layer（与下文提到的镜像层同义），文件格式可以是 tar ，gzip 等存档或压缩格式。
- [Image Configuration](https://github.com/opencontainers/image-spec/blob/main/config.md) ：包含了镜像在运行时所使用的执行参数以及有序的 rootfs 变更信息，文件类型为 json。
- 1个可选的
- [image-index](https://github.com/opencontainers/image-spec/blob/main/image-index.md) : 图像索引是一种更高级别的清单，它指向特定的图像清单，非常适合一个或多个平台
- 03 容器联合文件系统：overlayfs 的理解
- 容器run起来时对应的3个层：
- image layer (只读)，镜像的层
- init layer 容器在启动时写入的一些配置文件，发生在 container layer之前
- container layer 新增的可写层
- copy on write技术
- 好处是减少镜像体积，提升启动速度，
- 缺点就是写入的速度慢，所以在 container layer 中不适合进行大量的文件读写，应该使用Volume
- 04 容器运行时 CRI主要包括两个 gRPC 服务，ImageService 和 RuntimeService
- grpc服务分析
- ImageService 服务主要是拉取镜像、查看和删除镜像等操作
- RuntimeService 则是用来管理 Pod 和容器的生命周期，以及与容器交互的调用（exec/attach/port-forward）等操作
- Exec等交互服务也可以单独出来做一个StreamService
- low/high level容器运行时
- 如runc、lxc、containerd、docker、libcontainerd 他们有什么区别
- docker 的组件被拆分成什么样子了，它们都负责干什么
## 02 k8s计算
- 01 内置资源的常规操作
- deployment、statefulset、daemonset、job
- 扩/缩容：慢启动slowBatchStart创建pod的实现和目的
- 更新策略：滚动更新 vs 暴露重建
- 删除策略：级联删除 vs 保留 pod
- 02 k8s-pod中几种容器的关系
- sandbox都干了什么
- init容器的目的和应用场景
- app容器的启动过程：internal hook和给用户暴露的lifecycle hook
- 三种探针的作用
- 总结就是pod的生命周期，几种容器的启动顺序，几个hook的作用，最后还有探针
- 03 拓扑管理器 kubelet多种资源管理器独立分配资源缺乏统一的视角
- 多种资源管理器在给pod分配设备时，都是独立工作的，不会有一个全局观念，这可能会造成资源分配不合理的问题
- Topology Manager就是提供全局的视角，为了尽量将资源分配在同一个numa节点下，提升性能
- 04 pod的三种QOS 和cpu内存资源的关系
- 不同qos oom_score_adj值的设置
- qos和 资源共享池的关系，涉及到后面的cpu/mem manager的numa设置
- 05 kubelet调用CRI的流程和docker-shim这个奇葩的存在
- k8s如何麻痹docker的
- OCI标准的制定
## 03 k8s存储
- 01 常见volume类型
- 02 configMap和secret的热加载原理
- 03 动静态pv和 StorageClass动态生成PV
- PV和PVC之间的相互作用遵循这个生命周期 ：供应-->绑定-->使用--> 释放--> 循环
- 随着PV数量的增加，管理员需要不停的定义PV的数量，衍生了通过StorageClass动态生成PV
- StorageClass通过PVC中声明存储的容量，会调用底层的提供商生成PV。
- 04 kubelet volume-manager挂载volume的过程
- 05 CSI插件
- 动态 Provisioner机制
## 04 k8s网络
- 01 Kubernetes需要解决4种通信模式：
1. 容器和容器之间的通信
2. Pod和Pod之间的通信
3. Pod和Service之间的通信
4. Internet和Service之间的通信
- 02 svc 4种负载均衡模式：其实说白了就是流量由谁来转发
- 03 svc的服务发现 ：dns 和环境变量
- 03 iptables是如何转发svc的流量的：
- 几条KUBE-XXX的链的数据流转
- 04 svc的cluster-ip 能被ping通吗：
- 需要分情况，比如iptables reject了icmp的报文
- 05 cni插件：calico和Flannel 的区别
- 06 ingress机制：原理可以简化为nginx+服务发现+热更新
- traefik 源码解读
- 07 无头服务的真正生产用途
## 05 k8s的插件机制
- 01 准入控制器 ：可以注入sidecar或者做vpa扩容
- 数据请求流程是什么样的？
- 02 CRI 、CSI、CNI 就是k8s给第三方实现者提供的 计算存储网络插件机制
- 03 apiserver的聚合插件，方便扩展API：典型应用metrics.k8s.io和custom.metrics.k8s.io
- 源码理解的如何？
- 04 kubelet 的 device-plugins设备插件机制，方便如nvidia GPU设备的接入 ：grpc注册device和grpc server提供 device的管理
- grpc哪里怎么注册和管理
- 05 严格说来crd+controller的 operator模式也算
- reconcile调谐怎样写
## 06 k8s的控制平面源码理解
- 01 创建pod的流程在控制平面组件间的流转
- 02 informer机制的作用
- 消息中间件？ 降低etcd的压力
- 03 leaderelection选主机制
- 04 kubelet中的syncLoop大循环
- 5类事件循环 7个chan
- 05 各个控制器的syncXXX流程
- 读写都混在一起的sync流程
- 06 kubelet中的各个资源manager
- statusManger怎样同步状态的
- containerManger 怎样限制 ephemeral storage
- EvictionManager源码中怎样工作的
- 07 apiserver
- 认证
- 鉴权：rbac 源码
- 准入： mutate vs validate ，当然还有webhook
- 限速
- event broadcast 机制
## 07 k8s编排
- 01 基于cpu的hpa ：快起慢缩
- 怎样做到快起快缩
- 02 基于mem的hpa ：怎么和metrics-server交互的，涉及到apiserver的聚合插件
- 03 基于prometheus-operator的 vpa
- custom.metrics.k8s.io apigroup 的流程
- 其中为什么需要准入控制器的接入
- vertical-pod-autoscaler源码阅读之Recommender、updater、admission-controller源码解读
- 04 metrics-server的源码理解和 kubelet top的原理
- 底层的数据来自哪里
- 怎样存储的
- cpu rate如何算出的
## 08 k8s crd开发
- 01 为什么要crd ：封装基础对象来完成对分布式/有状态服务的快速部署
- 02 crd开发过程： 定义 CRD和实现 controller reconcile的 具体逻辑，其余交给代码生成工具
## 09 k8s 的监控
- 01 metrics ，那没的说肯定就是prometheus，那么prometheus on k8s那么方案也太多了
- 存储怎么选
- kube-prometheus 中的原理和提示又是什么
- 02 logging
- 03 event
