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一、k8s概述
1、k8s简介
1.1 k8s的作用
1.2 k8s的由来
1.3 k8s的含义
1.4 k8s的官网
1.5 GitHub
2、为什么要用 K8S?
2.1 K8s的目标
2.2 K8s解决了裸跑Docker 的若干痛点:
2.3 K8s的主要功能
3、K8s的特性
二、Kubernetes 集群架构与组件
1、工作流程
2、…目录
一、k8s概述
1、k8s简介
1.1 k8s的作用
1.2 k8s的由来
1.3 k8s的含义
1.4 k8s的官网
1.5 GitHub
2、为什么要用 K8S?
2.1 K8s的目标
2.2 K8s解决了裸跑Docker 的若干痛点:
2.3 K8s的主要功能
3、K8s的特性
二、Kubernetes 集群架构与组件
1、工作流程
2、核心组件
1master组件
2 配置存储中心
3master组件
三、k8s核心概念
1、Pod
2、Pod 控制器
3、Label 标签
4、Label选择器label selector
5、service
6、Ingress
7、Name
8、Namespace 一、k8s概述
1、k8s简介
K8S 的全称为 Kubernetes。 云有四要素①微服务将多个服务拆分成小服务、②容器化把微服务放在docker启动k8s管理、③devopsCI持续集成CD持续交付和持续部署和④持续交付
1.1 k8s的作用
用于自动部署、扩展和管理“容器化containerized应用程序”的开源系统。可以理解成 K8S 是负责自动化运维管理多个容器化程序比如 Docker的集群是一个生态极其丰富的容器编排框架工具。
1.2 k8s的由来 K8S由google的Borg系统(博格系统google内部使用的大规模容器编排工具)作为原型后经GO语言延用Borg的思路重写并捐献给CNCF基金会开源。
1.3 k8s的含义 词根源于希腊语的 舵手、飞行员
1.4 k8s的官网
Kubernetes
1.5 GitHub
https://github.com/kubernetes/kubernetes
2、为什么要用 K8S? 当服务的请求量过大时已部署的服务响应不过来请求量、内存、CPU超过阈值做了告警运维人员需要再加几台服务器部署好服务接入负载均衡去分担已有服务的压力但从监控告警到部署服务中间需要人力接入此时就需要用到k8s完成服务的部署、更新、卸载、扩容和缩容。 k8s:自动化运维管理容器化Docker程序。
2.1 K8s的目标
是让部署容器化应用简单高效。
2.2 K8s解决了裸跑Docker 的若干痛点:
单机使用无法有效集群随着容器数量的上升管理成本攀升没有有效的容灾、自愈机制没有预设编排模板无法实现快速、大规模容器调度。没有统一的配置管理中心工具没有容器生命周期的管理工具没有图形化运维管理工具
2.3 K8s的主要功能 K8s是Google开源的容器集群管理系统在Docker等容器技术的基础上为容器化的应用提供部署运行、资源调度、服务发现和动态伸缩等一系列完整功能提高了大规模容器集群管理的便捷性。 其主要功能如下
●使用 Docker 等容器技术对应用程序包装package、实例化instantiate、运行run。 ●以集群的方式运行、管理跨机器的容器。 ●解决 Docker 跨机器容器之间的通讯问题。 ●K8S 的自我修复机制使得容器集群总是运行在用户期望的状态。
3、K8s的特性
●弹性伸缩 使用命令、UI或者基于CPU使用情况自动快速扩容和缩容应用程序实例保证应用业务高峰并发时的高可用性业务低峰时回收资源以最小成本运行服务。例如过完双十一能够自动资源回收
●自我修复 在节点故障时重新启动失败的容器替换和重新部署保证预期的副本数量杀死健康检査失败的容器并且在未准备好之前不会处理客户端请求确保线上服务不中断。 当A1挂了之后会将A1上的业务自动迁到其他三台机子上的最佳的一个中这个过程时看不到的。
●服务发现和负载均衡 K8S为多个容器提供一个统一访问入口(内部IP地址和一个DNS名称)并且负载均衡关联到所有容器使得用户无需考虑容器IP问题。
●自动发布默认滚动发布模式和回滚 K8S采用滚动更新策略更新应用一次更新一个或者部分Pod而不是同时删除所有Pod如果更新过程中出现问题将回滚更改确保升级不影响业务。回滚更新完后不会把旧的版本删除可以将新版本还原到旧版本
●集中化配置管理和密钥管理 管理机密数据和应用程序配置而不需要把敏感数据暴露在镜像里提高敏感数据安全性。并可以将一些常用的配置存储在K8S中方便应用程序使用。
●存储编排支持外挂存储并对外挂存储资源进行编排 挂载外部存储系统无论是来自本地存储公有云如AWS还是网络存储如NFS、Glusterfs、Ceph都作为集群资源的一部分使用极大提高存储使用灵活性。
●任务批处理运行 提供一次性任务定时任务满足批量数据处理和分析的场景。
二、Kubernetes 集群架构与组件 K8S 是属于主从设备模型Master-Slave 架构即有 Master 节点负责集群的调度、管理和运维Slave 节点是集群中的运算工作负载节点。 在 K8S 中主节点一般被称为 Master 节点而从节点则被称为 Worker Node 节点每个 Node 都会被 Master 分配一些工作负载。 Master 组件可以在群集中的任何计算机上运行但建议 Master 节点占据一个独立的服务器。因为 Master 是整个集群的大脑如果 Master 所在节点宕机或不可用那么所有的控制命令都将失效。除了 Master在 K8S 集群中的其他机器被称为 Worker Node 节点当某个 Node 宕机时其上的工作负载会被 Master 自动转移到其他节点上去。 1、工作流程 用户执行kubectl/userClient向apiserver发起一个命令经过认证认证通过令牌或是证书认证等授权后经过scheduler的各种策略得到一个目标node然后告诉apiserverapiserver 会请求相关node的kubelet通过kubelet把pod运行起来apiserver还会将pod的信息保存在etcdpod运行起来后controllermanager就会负责管理pod的状态如若pod挂了controllermanager就会重新创建一个一样的pod或者像扩缩容等pod有一个独立的ip地址但pod的IP是易变的如异常重启或服务升级的时候IP都会变这就有了service完成service工作的具体模块是kube-proxy在每个node上都会有一个kube-proxy在任何一个节点上访问一个service的虚拟ip都可以访问到podservice的IP可以在集群内部访问到在集群外呢service可以把服务端口暴露在当前的node上外面的请求直接访问到node上的端口就可以访问到service了
2、核心组件
1master组件
●Kube-apiserver 用于暴露 Kubernetes API任何资源请求或调用操作都是通过 kube-apiserver 提供的接口进行。以 HTTP Restful API 提供接口服务所有对象资源的增删改查和监听操作都交给 API Server 处理后再提交给 Etcd 存储。 可以理解成 API Server 是 K8S 的请求入口服务。API Server 负责接收 K8S 所有请求来自 UI 界面或者 CLI 命令行工具 然后根据用户的具体请求去通知其他组件干活。可以说 API Server 是 K8S 集群架构的大脑。
●Kube-controller-manager 运行管理控制器是 K8S 集群中处理常规任务的后台线程是 K8S 集群里所有资源对象的自动化控制中心。 在 K8S 集群中一个资源对应一个控制器而 Controller manager 就是负责管理这些控制器的。 由一系列控制器组成通过 API Server 监控整个集群的状态并确保集群处于预期的工作状态比如当某个 Node 意外宕机时Controller Manager 会及时发现并执行自动化修复流程确保集群始终处于预期的工作状态。
这些控制器主要包括
Node Controller节点控制器负责在节点出现故障时发现和响应。Replication Controller副本控制器负责保证集群中一个 RC资源对象 Replication Controller所关联的 Pod 副本数始终保持预设值。可以理解成确保集群中有且仅有 N 个 Pod 实例N 是 RC 中定义的 Pod 副本数量。Endpoints Controller端点控制器填充端点对象即连接 Services 和 Pods负责监听 Service 和对应的 Pod 副本的变化。 可以理解端点是一个服务暴露出来的访问点如果需要访问一个服务则必须知道它的 endpoint。Service Account Token Controllers服务帐户和令牌控制器为新的命名空间创建默认帐户和 API 访问令牌。ResourceQuota Controller资源配额控制器确保指定的资源对象在任何时候都不会超量占用系统物理资源。Namespace Controller命名空间控制器管理 namespace 的生命周期。Service Controller服务控制器属于 K8S 集群与外部的云平台之间的一个接口控制器。
●Kube-scheduler 是负责资源调度的进程根据调度算法为新创建的 Pod 选择一个合适的 Node 节点。 可以理解成 K8S 所有 Node 节点的调度器。当用户要部署服务时Scheduler 会根据调度算法选择最合适的 Node 节点来部署 Pod。通过这两种算法去查看系统的资源占用情况谁占用的最少就把这个优先的放入到最小的容器中 •预选策略predicate •优选策略priorities API Server 接收到请求创建一批 Pod API Server 会让 Controller-manager 按照所预设的模板去创建 PodController-manager 会通过 API Server 去找 Scheduler 为新创建的 Pod 选择最适合的 Node 节点。比如运行这个 Pod 需要 2C4G 的资源Scheduler 会通过预选策略过滤掉不满足策略的 Node 节点。Node 节点中还剩多少资源是通过汇报给 API Server 存储在 etcd 里API Server 会调用一个方法找到 etcd 里所有 Node 节点的剩余资源再对比 Pod 所需要的资源如果某个 Node 节点的资源不足或者不满足 预选策略的条件则无法通过预选。预选阶段筛选出的节点在优选阶段会根据优先策略为通过预选的 Node 节点进行打分排名 选择得分最高的 Node。例如资源越富裕、负载越小的 Node 可能具有越高的排名。
2 配置存储中心
●etcd K8S 的存储服务。etcd 是分布式键值存储系统存储了 K8S 的关键配置和用户配置K8S 中仅 API Server 才具备读写权限其他组件必须通过 API Server 的接口才能读写数据。
3master组件
●Kubelet Node 节点的监视器以及与 Master 节点的通讯器。Kubelet 是 Master 节点安插在 Node 节点上的“眼线”它会定时向 API Server 汇报自己 Node 节点上运行的服务的状态并接受来自 Master 节点的指示采取调整措施。 从 Master 节点获取自己节点上 Pod 的期望状态比如运行什么容器、运行的副本数量、网络或者存储如何配置等 直接跟容器引擎交互实现容器的生命周期管理如果自己节点上 Pod 的状态与期望状态不一致则调用对应的容器平台接口即 docker 的接口达到这个状态。 管理镜像和容器的清理工作保证节点上镜像不会占满磁盘空间退出的容器不会占用太多资源。 PSKubelet真是个苦逼老父亲又当爹又当妈一把屎一把尿把这些容器拉扯大还要给它们养老送终。。。。
总结 在 Kubernetes 集群中在每个 Node又称 Worker Node上都会启动一个 kubelet 服务进程。该进程用于处理 Master 下发到本节点的任务管理 Pod 及 Pod 中的容器。每个 kubelet 进程都会在 API Server 上注册节点自身的信息定期向 Master 汇报节点资源的使用情况并通过 cAdvisor 监控容器和节点资源。
●Kube-Proxy 在每个 Node 节点上实现 Pod 网络代理是 Kubernetes Service 资源的载体负责维护网络规则和四层负载均衡工作。 负责写入规则至iptables、ipvs实现服务映射访问的。四层ip端口 Kube-Proxy 本身不是直接给 Pod 提供网络Pod 的网络是由 Kubelet 提供的Kube-Proxy 实际上维护的是虚拟的 Pod 集群网络。 Kube-apiserver 通过监控 Kube-Proxy 进行对 Kubernetes Service 的更新和端点的维护。 在 K8S 集群中微服务的负载均衡是由 Kube-proxy 实现的。Kube-proxy 是 K8S 集群内部的负载均衡器。它是一个分布式代理服务器在 K8S 的每个节点上都会运行一个 Kube-proxy 组件。
●docker 或 rocket 容器引擎运行容器负责本机的容器创建和管理工作。
三、k8s核心概念
k8s包含多种资源对象Pod , Label , Service , Replication , Controller 等所有的资源对象通过k8s提供的kubctl 工具进行增删改查等操作并将其保存在etcd中持久化存储Kubernets其实是一个高度自动化的资源控制系统通过跟踪对比etcd存储里保存的资源期望状态与当前环境中的实际资源状态的差异来实现自动控制和自动纠错等高级功能
1、Pod Pod是 Kubernetes 创建或部署的最小/最简单的基本单位一个 Pod 代表集群上正在运行的一个进程。可以把 Pod 理解成豌豆荚而同一个Pod内的每个容器是一颗颗豌豆。 一个 Pod 由一个或多个容器组成Pod中容器共享网络、存储和计算资源在同一台 Docker 主机上运行。一个 Pod 里可以运行多个容器又叫边车模式SideCara模式。而在生产环境中一般都是单个容器或者具有强关联互补的多个容器组成一个Pod。 同一个 Pod 之间的容器可以通过localhost 互相访问并且可以挂载Pod内所有的数据卷 不同的 Pod 之间的容器不能用 localhost 访问也不能挂载其他 Pod 的数据卷。2、Pod 控制器
Pod 控制器是 Pod 启动的一种模版用来保证在K8S里启动的 Pod 始终按照用户的预期运行副本数、生命周期、健康状态检查等K8S内提供了众多的Pod控制器常用的有以下几种:
Deployment无状态应用部署。Deployment 的作用是管理和控制Pod和Replicaset 管控它们运行在用户期望的状态中 2Replicaset: 确保预期的Pod副本数量。Replicaset的作用就是管理和控制Pod管控他们好好干活。但是Replicaset受控于Deployment . 可以理解成Deployment 就是总包工头主要负责监督底下的工人Pod干活确保每时每刻有用户要求数量的Pod在工作,如果一旦发现某个工人Pod不行了就赶紧新拉一个Pod过来替换它。而ReplicaSet就是总包工头手下的小包工头。从K8S使用者角度来看用户会直接操作Deployment部署服务而当Deployment被部署的时候K8S会自动生成要求的ReplicaSet和Pod。用户只需要关心Deployment而不操心ReplicaSet 资源对象.Replication Controller是ReplicaSet的前身官方推荐用Deployment取代Replication Controller来部署服务Daemonset: 确保所有节点运行同一类Pod保证每个节点上都有一个此类Pod运行通常用于实现系统级后台任务Statefulset:有状态应用部署Job: 一次性任务。根据用户的设置Job管理的Pod把任务成功完成就自动退出了Cronjob: 周期性计划性任务3、Label 标签
标签是K8S特色的管理方式便于分类管理资源对象Label可以附加到各种资源对象上例如Node、Pod、Service、 RC等用于关联对象、查询和筛选一个Label是一个key-value 的键值对其中key 与value 由用户自己指定一个资源对象可以定义任意数量的Label同一个Label也可以被添加到任意数量的资源对象中也可以在对象创建后动态添加或者删除可以通过给指定的资源对象捆绑一个或多个不同的Label来实现多维度的资源分组管理功能与Label类似的还有Annotation (注释)。区别在于有效的标签值必须为63个字符或更少并且必须为空或以字母数字字符([a-z0-9A-Z]) 开头和结尾中间可以包含横杠(-)、下划线(_)、点(.)和字母或数字。注释值则没有字符长度限制
4、Label选择器label selector
给某个资源对象定义一个Label 就相当于给它打了一个标签;随后可以通过标签选择器(Label selector) 查询和筛选拥有某些Label的资源对象标签选择器目前有两种:基于等值关系(等于、不等于)和基于集合关系(属于、不属于、存在)
5、service
在K8S的集群里虽然每个Pod会被分配一个单独的IP地址但由于Pod是有生命周期的(它们可以被创建而且销毁之后不会再启动)随时可能会因为业务的变更导致这个IP地址也会随着Pod的销毁而消失
Service就是用来解决这个问题的核心概念:
K8S中的Service并不是我们常说的“服务”的含义而更像是网关层可以看作一组提供相同服务的Pod的对外访问接口、流量均衡器Service作用于哪些Pod是通过标签选择器来定义的: 在K8S集群中Service可以看作一组提供相同服务的Pod的对外访问接口。客户端需要访问的服务就是Service对象。每个Service都有一个固定的虚拟ip (这个ip也被称为Cluster IP) 自动并且动态地绑定后端的Pod, 所有的网络请求直接访问Service的虚拟ipService会自动向后端做转发。通俗来说就是Service通过标签选择器选择那些关联了对应label的Pod把Pod的IP加入到自己的endpoints当中当service收到请求后根据endpoints里的ip进行转发Service除了提供稳定的对外访问方式之外还能起到负载均衡(Load Balance) 的功能自动把请求流量分布到后端所有的服务上service可以做到对客户透明地进行水平扩展(scale)实现service这一功能的关键就是kube-proxy。 kube -proxy运行在每个节点上监听API Server中服务对象的变化可通过以下三种流量调度模式: userspace (废弃)、iptables (濒临废弃)、ipvs (推荐性能最好)来实现网络的转发Service是K8S服务的核心屏蔽了服务细节统一对外暴露服务接口 真正做到了“微服务”。 比如我们的一个服务A部署了3个副本也就是3个Pod;对于用户来说只需要关注一个Service 的入口就可以而不需要操心究竞应该请求哪一个Pod。优势非常明显:一方面外部用户不需要感知因为Pod. 上服务的意外崩溃、 K8S重新拉起Pod而造成的IP变更外部用户也不需要感知因升级、变更服务带来的Pod替换而造成的IP变化
service 不是通过ip地址找到后端pod而是通过标签选择器关联具有对应label 的pod然后把相关pod的ip加入到自己的endpoints(端点中service再根据endpoints里的ip进行转发
6、Ingress
Service主要负责K8S集群内部的网络拓扑那么集群外部怎么访问集群内部呢?这个时候就需要Ingress了Ingress是整个K8S集群的接入层负责集群内外通讯Ingress是K8S集群里工作在OSI网络参考模型下第7层的应用对外暴露的接口典型的访问方式是http/httpsService只能进行第四层的流量调度表现形式是ipport。Ingress则可以调度不同业务域、不同URL访问路径的业务流量。 比如:客户端请求http://www.mynet.com:port --- Ingress --- Service --- Pod具体访问流程客户端使用http/https通过url路径访问K8S集群里的Ingress接入层对外暴露的接口Ingress层收到请求后找到对应是ServiceService根据标签选择器筛选查询label对应的Pod根据Pod的IP进行转发获取相应服务7、Name
由于K8S内部使用“资源”来定义每一种逻辑概念(功能)所以每种“资源”都应该有自己的“名称”“资源”有api版本(apiversion) 、类别(kind)、元数据(metadata) 、定义清单(spec)、状态(status) 等配置信息“名称”通常定义在“资源”的“元数据”信息里。在同一个namespace 空间中必须是唯一的
8、Namespace
随着项目增多、人员增加、集群规模的扩大需要一种能够逻辑上隔离K8S 内各种“资源的方法这就是NamespaceNamespace是为了把一个K8S集群划分为若千个资源不可共享的虚拟集群组而诞生的不同Namespace 内的“资源”名称可以相同相同Namespace 内的同种“资源” “名称”不能相同合理的使用K8S的Namespace可以使得集群管理员能够更好的对交付到K8S里的服务进行分类管理和浏览K8S里默认存在的Namespace 有: default、 kube-system、 kube-public 等查询K8S里特定“资源”要带上相应的Namespace
