Kubernetes系统精讲 Go语言实战K8S集群可视化（附word文档）
Kubernetes系统精讲 Go语言实战K8S集群可视化（附word文档）
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《Kubernetes系统精讲 Go语言实战K8S集群可视化》保姆式实践指导+配套实用电子教程（也就是word文档，独家提供），助力Kubernetes（K8S）从入门到进阶，让你听得懂，更学得会，全方位提升满足企业多维需求的K8S实战技能。
课程中将带领大家，系统学习新版K8S的核心知识、深度理解设计思想及底层架构原理，体系化平滑进阶的同时，基于GO从0到1打造专属K8S集群管理平台，真正落地K8S生产实践及二次开发能力。
第1章 【基础理论】Docker基础入门
第2章 【基础理论】Kubernetes集群初始化
第3章 【项目实战】KubeImooc项目开发环境搭建
第4章 【核心知识+原理分析】Pod参数详解
第5章 【项目实战】KubeImooc项目Pod管理模块开发
第6章 【核心知识+原理分析】K8S调度管理
第7章 【项目实战】KubeImooc项目调度管理模块开发
第8章 【核心知识+原理分析】将应用和配置分离
第9章 【项目实战】KubeImooc项目应用与配置分离模块开发
第10章 【核心知识+原理分析】存储卷管理
第11章 【项目实战】KubeImooc项目存储卷管理
第12章 【核心知识+原理分析】服务发现
第13章 【项目实战】KubeImooc项目服务发现模块开发
第14章 【核心知识+原理分析】工作负载管理
第15章 【项目实战】KubeImooc工作负载管理模块开发
第16章 【核心知识+原理分析】K8S认证与授权
第17章 【项目实战】KubeImooc认证与授权模块开发
第18章 【项目实战】K8S二次开发 CRD项目实战
第19章 【项目实战】整合Harbor镜像中心
第20章 【项目实战】集群监控，整合Prometheus
源码+word文档（电子教程）
K8S架构设计
首先K8S的用户，通常是运维人员。
运维人员可以通过kubectl命令，对于开发者而言，Golang则对应client-go库，这个库后面我们会大量用到，当然其他的编程语言也有对应的SDK可以用。
kubectl或是编程语言SDK，本质都是调用apiserver提供的接口。
调用apiserver接口后，将资源定义信息存入到ETCD数据库
资源定义信息就是期望状态，controller-manager会努力将期望状态变为实际状态，并且会把实际状态写入etcd到数据库
如果没有通过scheduler调度模块，那么实际状态就是待调度中，因此当scheduler把pod调度到用户指定的节点时，这时实际状态则就是真实的Pod运行状态了。
当scheduler把pod调度到具体某个节点信息写入到etcd数据库，这时节点上的kubelet会利用list-watch机制，这个机制课程后面会详细讲，并且大量用到。我们现在需要明白的就是，利用这种机制，kubelet能够收到运行pod的定义信息，并且把pod运行起来。
每个节点上都会有kubeproxy服务，包括master节点，利用kubeproxy模块，可以作为集群的流量入口。
Docker与K8S的区别和联系
Docker和K8S本质上都是创建容器的工具，Docker作用与单机，K8S作用与集群。
容器技术的变革
Docker我相信小伙伴们都在熟悉不过了，但是小伙伴们别把容器的概念理解为只有Docker哦~，其实除了Docker之外，还有 containerd、CRI-O、Kata、Virtlet等等。
在单机的容器解决方案，首选Docker。随着时代的发展，对系统的性能有了更高的要求，高可用、高并发都是基本要求。随着要求变高的的同时，单机显然性能就跟不上了，服务器集群管理就是发展趋势，所以 Kubernetes 为代表的云原生技术强势发展。
我们可以看到包括了Docker和K8S两条主线，其中Docker主要是在单机上使用，K8S是用于集群。Docker可以直接调用containerd，但是K8S与contained配合使用的话，需要实现其CRI才能和其配合使用。
那什么是CRI呢？
CRI 全称是 Container Runtime Interface 即容器运行时接口，只要是实现了CRI的容器运行时就能够和K8S一起愉快的玩耍了。如图我们看到的，containerd是通过cri plugin 来适配CRI的，而CRI-O则是为CRI量声打造。
调用了容器应用时之后，下一步就是通过runc来创建容器化的进程。
那什么是runc呢？
runc是OCI的一种实现方式，OCI全称是 Open Container Initiative ，OCI 定义了镜像和容器的运行规范和接口。通过runc就能创建资源隔离的容器化进程啦。这些容器化进程隔离的资源就包括：内存、网络、CPU等。
