本文是 8 月 29 日至 31 日在温哥华举行的 开源峰会上作者演讲内容的一部分，详细内容请查看下文。
Kubernetes 正迅速成为在分布式系统中部署工作负载的事实标准。在这篇文章中，我将通过揭示其底层的设计原则，帮助您更深入地了解 Kubernetes。
声明式而不是命令式#
一旦你学会了在 Kubernetes 编排引擎中部署第一个工作负载（Pod），你就会体会到 Kubernetes 的第一个原则 : Kubernetes API 是声明式的而不是命令式的。
在命令式 API 中，你可以直接发出让服务器执行的命令，例如：“运行容器”，“停止容器” 等。而在声明式 API 中，你可以声明期望的状态，系统将不断地调整实际状态，直到与期望状态保持一致。你可以把这两者类比成手动驾驶与自动驾驶。
因此，在 Kubernetes 中，你可以创建一个 API 对象（使用命令行或者 REST API）来表示你希望系统执行的操作。然后系统中所有的组件都会向该状态发展，最终于该状态保持一致，除非你删除了该对象。
例如，如果想要调度容器化工作负载而不是发出 “运行容器” 的命令，可以创建一个描述所需状态的 API 对象：Pod
# simple-pod.yaml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: nginx
spec:
containers:
- name: nginx
image: internal.mycorp.com:5000/mycontainer:1.7.9
$ kubectl create -f simple-pod.yaml
pod "nginx" created
该对象创建之后被保存在 API Server 中：
$ kubectl get pods
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
nginx 1/1 Running 0 17s
如果容器由于某种原因崩溃，系统将会重新启动容器。如果想删除容器，请直接删除 Pod 对象：
$ kubectl delete -f https://k8s.io/examples/pods/simple-pod.yaml
pod "nginx" deleted
为什么选择声明式而不是命令式#
因为声明式 API 可以使系统更加健壮。在分布式系统中，任何组件都可能随时发生故障，我们需要关心的是：当发生故障的组件恢复正常后，它们需要弄清楚接下来要做什么。
当使用命令式 API 时，崩溃的组件可能在它挂掉时丢失了一个调用，如果想正常工作，就需要一些外部组件来保证它恢复时能够及时处理之前丢失的调用。如果用了声明式 API，这些组件只需要查看 API Server 的当前状态，即可确定接下来需要执行的操作（“啊，我只需要确保此容器正在运行就行了”）。
声明式 API 也被描述为 水平触发。在 边缘触发 系统中，如果系统错过了某个事件（“边缘”），则必须重新查看该事件才能恢复系统。而在 水平触发 系统中，即使系统错过了某个事件（可能因为故障挂掉了），当它恢复时，依然可以通过查看信号的当前状态来做出正确的响应。
因此，声明式 API 使 Kubernetes 系统更加健壮，可以更从容地应对组件故障。
内部不存在隐藏的 API#
如果你了解 Kubernetes 各个组件的工作原理，就能体会到 Kubernetes 的第二个原则 : 控制平面是透明的，因为它的内部不存在隐藏的 API。
这意味着 Kubernetes 各个组件之间相互交互使用的 API 和客户端与 Kubernetes 交互 使用的 API 相同。结合第一个原则（Kubernetes API 是声明式的）你可以发现，Kubernetes 的各个组件之间只能通过监视和修改 Kubernetes API 来相互交互（而不是直接用“下一步该做什么”这样的指令来相互调用）。
让我们通过一个简单的示例来说明这一点。为了启动容器化工作负载，你可以在 Kubernetes API Server 上创建一个 Pod 对象，如前文所述。
Kubernetes 调度器根据可用资源来确定要运行的 Pod 的最佳节点，调度器通过监视 Kubernetes API Server 以获取新的 Pod 来完成调度工作。当新创建的 Pod 还没有被调度时，调度器就会运行其算法来查找运行该 Pod 的最佳节点。Pod 被成功调度之后（已经为该 Pod 选择了最佳节点），调度器并不需要通知所选的节点启动 Pod（记住：Kubernetes API 是声明式的，内部各个组件都使用相同的 API），只需要更新 Pod 对象中的 NodeName 字段来声明该 Pod 已被成功调度。
Kubelet（在节点上运行的 Kubernetes agent）也会监视 Kubernetes API（和其他组件一样），当它看到某个 Pod 的 NodeName 字段是该节点时，就知道该 Pod 被调度到了这个节点，必须要启动它。一旦了 kubelet 启动了 Pod，它就会继续监视 Pod 内部的容器状态，只要 API Server 中存在相应的 Pod 对象，它们就会一直保持运行状态。
Pod 对象被删除后，kubelet 就会明白不再需要该容器，并删除该容器。
为什么内部不存在隐藏的 API#
Kubernetes 各个组件之间相互交互使用的 API 和客户端与 Kubernetes 交互 使用的 API 相同，使得 Kubernetes 的可扩展性更强。
如果由于某种原因，Kubernetes 的默认组件（例如，调度器）不满足你的需求，你可以将其替换为自己的使用相同 API 的组件。
此外，如果你需要一些额外的功能，可以使用公共 API 轻松编写额外的组件来扩展 Kubernetes 的功能。
随时随地满足用户需求#
Kubernetes API 允许存储一些工作负载可能感兴趣的信息，例如 Secret 和 ConfigMap。Secret 可以是你不想保存在容器镜像中的任何敏感数据，包括密码，证书和其他敏感信息。ComfigMap 可以包含独立于容器镜像的配置信息，例如容器启动参数和其他类似参数。
通过上文描述的 Kubernetes 的第二个原则，我们可以修改在 Kubernetes 上运行的应用程序以直接从 Kubernetes API Server 获取 Secret 和 ConfigMap 信息。这意味着你需要修改应用程序使它意识到自己运行在 Kubernetes 中。
这就是 Kubernetes 的第三个原则 : **随时随地满足用户需求。**指的是 Kubernetes 不应该要求重新编写应用程序才能在 Kubenretes 中运行。
例如，许多应用程序都接受 Secret 和 ConfigMap 作为文件或环境变量。因此，Kubernetes 支持将 Secret 和 ConfigMap 作为文件或环境变量注入 Pod 之中。更多内容请参考 Secret 文档 中的 “使用 Secret” 部分。
为什么需要随时随地满足用户需求#
这种设计可以最大限度地减少在 Kubernetes 上部署工作负载的障碍，可以轻松地在 Kubernetes 上运行现有的工作负载，而无需对其进行重写或者更改。
工作负载的可移植性#
一旦可以在 Kubernetes 上运行无状态的工作负载，下一步自然就是尝试在 Kubernetes 上运行有状态的工作负载。Kubernetes提供了一个功能强大的 volume 插件系统，可以将许多不同类型的持久存储系统与 Kubernetes 工作负载一起使用。
例如，用户可以轻松地向 API Server 请求将 Google Cloud Persistent Disk 挂载到 Pod 的特定路径中：
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: sleepypod
spec:
volumes:
- name: data
gcePersistentDisk:
pdName: panda-disk
containers:
- name: sleepycontainer
image: gcr.io/google_containers/busybox
command:
- sleep
- "6000"
volumeMounts:
- name: data
mountPath: /data
当这个 Pod 被创建时，Kubernetes 将会自动将指定的 GCE PD 附加到 Pod 被调度到的节点，并将其挂载到指定的容器中。然后容器可以脱离容器或 Pod 的生命周期来将持久数据写入 GCE PD 挂载的路径。
但该方法还是有点小问题的，YAML 文件中直接引用了 Google Cloud Persistent Disk，如果此 Pod 没有部署在 Google Cloud Kubernetes 集群上，则无法启动，因为无法使用 GCE PD。
这就是 Kubernetes 下一个原则的用武之地 : 工作负载的定义应该可以跨群集移植。用户应该能够使用相同的工作负载定义文件（例如相同的 Pod yaml）来跨不同的群集部署工作负载。
理想情况下，上面定义的 Pod 应该运行在没有 GCE PD 的集群上。为了使 Pod 能够成功运行，Kubernetes 引入了 PersistentVolumeClaim（PVC）和 PersistentVolume（PV）API 对象，这些对象将存储提供与存储使用分离开来。
PersistentVolumeClaim 对象可以让用户请求存储资源而无需关心存储的实现方式。例如，用户可以创建 PVC 对象来请求 10 GB 的可读写存储资源，而不是请求特定的 GCE PD：
apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
name: mypvc
spec:
accessModes:
- ReadWriteOnce
resources:
requests:
storage: 100Gi
Kubernetes 系统会将创建此 Pod 的请求与包含该 PersistentVolume 对象的存储池中的卷相匹配，或者自动配置新卷以满足创建请求，这两种方式都可以跨 Kubernetes 集群移植工作负载的定义文件。
为什么需要工作负载的可移植性#
工作负载可移植性原则突出了 Kubernetes 的核心优势：就像操作系统使应用程序开发人员不必担心底层硬件的细节一样，Kubernetes 将分布式系统应用程序开发人员从底层集群的细节中解放出来。使用 Kubernetes 之后，分布式系统应用程序开发人员不必拘泥于特定的集群环境。针对 Kubernetes 部署的应用程序可以轻松地部署到本地和云环境的各种群集中，而无需针对特定的环境对应用程序或部署脚本进行更改（Kubernetes endpoint 除外）。
总结#
通过践行这些原则，Kubernetes 变得更强大，可扩展性和可移植性更强，且易于迁移。这就是 Kubernetes 正迅速成为在分布式系统中部署工作负载的事实标准的原因。
相关资料#
作者简介 :
Saad Ali 是 Google 的高级软件工程师，负责 Kubernetes 项目。 他于 2014 年 12 月加入该项目，并领导了 Kubernetes 存储和 volume 子系统的开发。 他是 Kubernetes Storage SIG 的领导者，也是
Container Storage Interface的共同作者和维护者。 在加入 Google 之前，他曾在 Microsoft 工作，领导开发 Outlook.com 的 IMAP 协议。