本章将会讲解: pod的概念，以及如何向k8s中部署一个单体应用实例。
在上面的篇幅中，我们了解了docker，并制作、运行了docker镜像，然后将镜像发布至*仓库了。然后又搭建了本机的k8s环境。本篇将演示如何将单个服务实例部署到k8s。
Pod的含义
k8s的最小部署单元是pod，pod这个单词的意思是“豆荚”，我们可以想象一下豆荚里边包含了一颗颗小豆子。与豆荚相似，k8s中包含了一个个pod,pod中运行着我们的程序，如下图：
在K8s中部署服务
在k8s中部署一个Pod，需要先编写一个Pod的配置文件，配置文件的格式为yml。配置文件描述了api版本信息，pod类型，名称，镜像，端口等信息。本篇要演示的pod.yml内容如下：
在k8s中部署一个Pod，需要先编写一个Pod的配置文件，配置文件的格式为yml。配置文件描述了api版本信息，pod类型，名称，镜像，端口等信息。本篇要演示的pod.yml内容如下：
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: my-first-demo
labels:
app: my-first-demo
spec:
containers:
- name: my-first-demo
image: hellodm/my-first-demo:v1.0
ports:
- containerPort: 80
这里的镜像正是我们第一篇文章中创建并发布至*仓库的那个镜像。你也可以替换成其他镜像，或者自己制作的镜像。
下面我们将应用部署到k8s，使用如下命令：
$ kubectl create -f pod.yml
pod/my-first-demo created
可以看到，pod created，然后执行kubectl get pods 命令查看一下是否启动成功：
$ kubectl get pods
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
my-first-demo 1/1 Running 0 5m55s
可以看到是Running的状态，说明启动没问题。但事情有时候并不是那么顺利，所以这里给出一个错误的案例：
$ kubectl get pods
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
my-first-demo 0/1 ImagePullBackOff 0 4m46s
这个status为ImagePullBackOff,这样的错误还有好几个就不一一列举了，我当时确实碰到了，是镜像拉取错误。如果你也碰到了，自行解决即可（比如镜像名称写错了，网络问题等）。
访问K8s内的应用
回归主题，上面我们通过kubectl create -f pod.yml命令，向k8s中部署了一个应用，检查其状态是“Running”状态，那么现在是不是可以直接访问了呢？不能！因为这个pod是运行在k8s内部，可以理解为他是在一个内网中运行的，所以我们访问不了。
为了访问这个应用，我们需要在部署一个类似“反向代理”角色的Pod来帮我们访问应用。这个Pod是Service类型的，其定义如下：
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: my-first-demo-svc
labels:
app: my-first-demo
spec:
type: NodePort
ports:
- port: 80
nodePort: 30000
selector:
app: my-first-demo
我们可以逐行看一下这个配置文件，其Kind为Service类型，端口信息中nodePort: 30000是说这个 service 会把容器的 80 端口从 node 的 30050 端口暴露出来。selector 部分的配置决定了请求会被发送给集群里的哪些 pod，这里是通过app:my-first-demo来找的，对应的是我们第一个Pod文件中的labels。下面我们来启动这个Pod,执行如下命令：
$ kubectl create -f svc.yml
service/my-first-demo-svc created
查看这个Pod的启动状态：
$ kubectl get svc
NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE
kubernetes ClusterIP 10.96.0.1 <none> 443/TCP 33d
my-first-demo-svc NodePort 10.108.28.171 <none> 80:30000/TCP 27h
可以看到my-first-demo-svc启动成功，那么我们访问一下看看：
$ curl 'http://localhost:30000/'
<h1>Hello world! <h1>
总结
本篇我们一步步完成了一个简单应用的部署，这是一个单体应用。而实际中，我们的项目大多非常复杂且庞大。一单服务的用户多了起来，我们的可用性的要求就高了，单个节点出问题了就等于整个服务不可用，这是不可接受的。怎么做高可用呢？k8s说：我可以的！这个问题后面在写。
Docker & k8s 系列一：快速上手docker
Docker & k8s 系列二：本机k8s环境搭建
Docker & k8s 系列三：在k8s中部署单个服务实例
Docker & Kubenetes 系列四：集群，扩容，升级，回滚