为了更好地解决服务编排的问题，k8s在V1.2版本开始，引入了deployment控制器，值得一提的是，这种控制器并不直接管理pod，而是通过管理replicaset来间接管理pod，即：deployment管理replicaset，replicaset管理pod。所以deployment比replicaset的功能更强大。

ReplicaSet 的目的是维护一组在任何时候都处于运行状态的 Pod 副本的稳定集合。 因此，它通常用来保证给定数量的、完全相同的 Pod 的可用性。

基于centos7.9，docker-ce-20.10.18，kubelet-1.22.3-0

一、服务器   服务器是一种特殊的计算机设备，用于存储和处理数据，并提供网络服务。它可以是一台物理设备，也可以是一个虚拟服务器实例，用于提供网站托管、数据存储、应用程序运行等服务。在互联网上，服务器扮演着存储和传输数据的重要角色，同时也是很多网站和应用的基础设施。 GPU服务器是一种配备了图形处理器（GPU）的服务器。与传统的CPU（中央处理器）相比，GPU具有更强大的并行计算能力，特别适用于需要大量计算资源的应用程序，如人工智能、深度学习、科学计算和数据分析等领域。GPU服务器通常用于高性能计算工作负载...

本文对 Kubernetes 中的三种重要控制器——Deployment、ReplicaSet 和 StatefulSet 进行了深入剖析，探讨了它们的功能和适用场景。Deployment 控制器作为最常用的控制器之一，提供了声明式更新机制和滚动更新策略，适用于无状态应用的部署和管理。ReplicaSet 控制器主要用于管理 Pod 的副本数量，适合固定副本数的应用部署和简单的水平扩展。StatefulSet 控制器则在部署有状态应用方面发挥着重要作用，提供了稳定的网络标识和持久化存储，适用于数据库和分布式系统等有状态应用的部署。结合最佳实践和注意事项，本文强调了根据应用需求选择合适的控制器的重要性，以确保在实际应用中能够充分发挥控制器的优势。

Argo-Rollout是一个Kubernetes Controller和对应一系列的CRD，提供更强大的Deployment能力。包括灰度发布、蓝绿部署、更新测试(experimentation)、渐进式交付(progressive delivery)等特性。

这是我们K8s快速入门与实践的最后一篇啦，上一个实践篇里我们讲了怎么从写第一行代码开始到把 Go 服务部署到 K8s 上都有哪些步骤，每一步该怎么做。

这是K8s入门与实践这个短系列的第三篇文章，也是理论部分的最后一篇，今天我们来聊一聊关于K8s对象的那些事。

一个 Deployment 为 Pods 和 ReplicaSets提供声明式的更新能力

大家好，我是网管。咱们的 K8s 入门和实践，在经历了三篇理论知识的后，相信各位都已经期待许久（可能的吧），就差私信我：“你整着理论整半天有啥用，本大人写的程序怎么能放到 K8s 上运行”。

1.如果是不需额外数据依赖或者状态维护的部署，或者replicas是1，优先考虑使用Deployment；

httpbin-deployment应用的apisix route，设置的域名为 httpbin.gentlewok.demo