Kubernetes容器编排简介

1.1 Kubernetes的诞生到应用

• Kubernetes的诞生源于对高效管理和部署大规模容器化应用的需求，它由Google基于其内部使用的Borg系统的核心理念而设计，并在2014年开源，迅速吸引了全球开发者和企业的关注。凭借其开放性和灵活性，Kubernetes快速聚集了一个活跃的社区，并得到了包括Red Hat、IBM、Microsoft等在内的众多企业的支持。2015年，Kubernetes加入云原生计算基金会（CNCF），进一步加速了其发展。

• 随着技术的成熟，Kubernetes开始被广泛应用于企业级生产环境，以其自动化部署、无缝扩展和自我修复的特性，极大地提升了运维效率和系统稳定性。云服务提供商的支持也使得Kubernetes的部署和管理变得更加便捷。如今，Kubernetes不仅是容器编排领域的一个标杆，更成为了云原生技术栈的核心，持续推动着云计算和微服务架构的发展。

1.2 Kubernetes主要特点

• 自动化部署和扩展：Kubernetes可以自动部署容器并根据需求进行扩展。

• 自我修复能力：能够自动替换失败的容器，确保服务的持续运行。

• 服务发现和负载均衡：提供内置的服务发现和负载均衡功能。

• 滚动更新：支持无停机的滚动更新，以及必要时的回滚操作。

• 跨主机网络：为容器提供跨主机的网络连接。

• 安全性：提供包括访问控制和安全策略在内的多种安全特性。

• 生态系统：拥有一个庞大且活跃的生态系统，支持广泛的工具和服务。

• 可扩展性：设计上支持大规模集群，能够管理成千上万的节点。

1.3 Kubernetes的应用

1.3.1 为什么Kubernetes被广泛应用

Kubernetes（通常称为K8s）之所以受到广泛欢迎，是因为它提供了一系列的优势，特别是在支持微服务架构、系统迁移、扩容能力以及管理工具方面。

• 多容器支持：K8s不仅支持Docker，还能运行其他容器技术如Rocket。

• 微服务架构：K8s非常适合微服务架构，简化了服务的部署和管理。

• 灵活迁移：系统可以轻松地整体迁移，无论是跨云还是到本地环境。

• 横向扩容：K8s具备强大的横向扩容能力，可以根据需求动态调整资源。

• 管理工具：提供了一系列工具，覆盖开发、部署、测试和运维监控的全流程。

1.3.2 具体事件举例

• Twitter宣布全面采用Kubernetes来管理其容器化基础设施，这一决策反映了Kubernetes在容器编排领域的领先地位和广泛认可。

• 阿里云在2019年年底停止对Docker Swarm的支持

1.4 kubernetes概念

• Master：集群控制节点，每个集群需要至少一个master节点负责集群的管控

• Node：Kubernetes中的工作负载节点，负责运行容器。Master节点负责调度并将容器分配到这些Node上。

• Pod：Kubernetes的最小控制单元，容器化应用程序运行在Pod中。一个Pod可以包含一个或多个紧密相关的容器。

• Controller：用于管理Pod的生命周期，包括创建、扩展、缩减和删除Pod。常见的控制器有Deployment、ReplicaSet等。

• Service：为一组执行相同功能的Pod提供统一的访问接口，无论Pod如何变化，Service都保持稳定。

• Scaling（伸缩）：自动调整容器数量。

• Label：用于在资源上添加标识符，允许通过Selector选择和操作具有相同标签的资源。

• Namespace：用于隔离集群资源，Pod、Service等可以被分配到不同的Namespace中，实现环境隔离。

• Volume：用于持久化存储数据。

• Ingress：管理外部网络访问集群服务的规则。

• Deployment：负责Pods的部署和更新。

1.5 Kubernetes组件

1.5.1 Master节点

Master节点负责整个Kubernetes集群的管理和控制。它的核心组件包括：

• API Server：作为系统的大脑，提供Kubernetes API的接口，处理所有的RESTful请求和集群内的数据变化。

• Scheduler：负责监视新创建的Pods，决定将它们放置在哪个Node上，以达到最优的资源利用和负载均衡。

• Controller Manager：运行各种控制器进程，例如负责Deployment的控制器会确保指定数量的Pod副本始终运行。

• etcd：作为集群的数据库，存储了整个Kubernetes集群的状态信息，包括Pods、Service、ConfigMaps等所有资源的信息。

1.5.2 Node节点

Node节点是Kubernetes集群中的工作节点，负责运行应用程序容器。每个Node节点上运行的组件包括：

• Kubelet：直接与Master节点通信，负责启动Pods中的容器、监控容器运行状态，并上报状态信息回Master。

• Container Runtime：负责实际运行容器，如Docker、containerd等，Kubernetes通过容器运行时接口(CRI)与这些运行时进行交互。

• Kube-proxy：负责Pods的网络代理，实现服务发现和负载均衡，确保Pods可以互相通信，以及外部请求能够分发到正确的Pod。

• Docker或类似的工具：作为容器运行时，负责拉取容器镜像，并运行容器。

1.5.3 核心组件

1.5.4 附加组件

1.5.5 其他额外的功能组件

1.5.6 Kubernetes系统各个组件调用关系示例

在Kubernetes中部署nginx服务的过程涉及多个组件的协同工作：

1.6 Kubernetes架构

1.6.1 基本架构

• Master节点：负责整个集群的管理和调度工作。它由以下几个主要组件组成：

  • API Server：集群的前端，提供Kubernetes API接口。

  • Scheduler：负责决定将新的Pods分配到哪个Node上。

  • Controller Manager：运行各种控制器，如Deployment Controller、Service Controller等。

  • etcd：轻量级数据库，存储集群的所有数据。

• Node节点：执行实际工作，运行Pods。每个Node上运行着：

  • Kubelet：负责启动Pods中的容器，以及与Master节点通信。

  • Kube-proxy：负责Pods的网络代理，实现服务发现和负载均衡。

1.6.2 应用部署架构分类

• 无中心节点架构：

  • GlusterFS：一个分布式文件系统，提供可扩展的存储解决方案。

  • Ceph：一个统一的分布式存储系统，支持块设备、对象存储和文件系统。

• 有中心节点架构：

  • HDFS (Hadoop Distributed File System)：一个高度可靠的、可扩展的分布式文件系统，设计用于存储大规模数据集。

  • Kubernetes：虽然Kubernetes本身不直接提供存储服务，但它可以与GlusterFS、Ceph等分布式存储系统配合使用，提供强大的存储解决方案。

1.6.3 Kubernetes Cluster组成

• Master和Node：Kubernetes Cluster由一个或多个Master节点和多个Node节点组成。

• Kubernetes服务在Node节点上运行的服务，包括但不限于：

  • 容器运行时：如Docker或containerd，负责运行容器。

  • 网络插件：提供Pods之间的网络连接和外部访问。

  • 存储插件：与外部存储系统集成，提供持久化存储。

1.6.4 Kubernetes设计架构

• Kubernetes集群包含有节点代理kubelet和Master组件(APIs, scheduler, etc)，一切都基于分布式的存储系统。

1.6.5 Kubernetes体系结构

1.6.6 Kubernetes控制节点Master

在Kubernetes中，Master节点的作用就像是一个指挥官，它负责整个集群的管理和决策。

• 接收命令：当用户通过kubectl命令行工具发起操作，比如部署一个新的Pod，这个命令会发送到Master节点的API Server。

• 存储状态：API Server是所有请求的入口，它处理这些请求，并将相关的信息持久化到etcd。etcd是一个关键的存储系统，它保存了集群的所有状态信息，包括所有的Pods、Service和配置数据。

• 调度决策：一旦Pod的创建请求被API Server接受并存储，Scheduler就会介入。Scheduler的角色是策略制定者，它根据集群当前的状态和Pod的调度要求，决定将这个Pod放在哪个Node上运行。

• 执行操作：Scheduler做出决策后，会通知API Server，API Server更新Pod的状态，指派给选定的Node。然后，Controller Manager会监控这个状态的变化。

• Node执行：在Node节点上，Kubelet这个组件会定期向API Server报告自己的状态，一旦它接收到新的Pod创建指令，就会与容器运行时（比如Docker）协作，拉取所需的容器镜像，并在Node上启动Pod。

• 监控和维护：Controller Manager会持续监控集群的状态，确保一切运行如预期。如果有Pod失败，Deployment Controller会替换新的Pod来保持应用的稳定性和可用性。

• 服务发现和负载均衡：当Pod运行起来后，为了使服务对内部或外部可见，用户可能会创建Service对象。Kube-proxy负责实现服务发现和负载均衡，确保流量可以正确地分配到后端的Pods。

1.6.7 Etcd概述

etcd是Kubernetes集群中不可或缺的组件，它作为一个高可用的键值存储系统，承担着存储集群状态信息的重要职责。

• 高可用性：etcd通过复制数据到多个节点来保证系统的高可用性，即使部分节点失效，集群仍能正常工作。

• 键值存储：它提供了一个简单的键值存储接口，用于存储和检索数据。

• 服务发现：在分布式系统中，etcd可用于服务发现，允许节点相互发现并通信。

• 轻量级：与ZooKeeper相比，etcd更加轻量级，易于集成和使用。

• 安全性：支持SSL/TLS，提供了数据传输过程中的加密和认证。

• 性能：能够支持高并发写操作，满足高性能需求。

• 一致性：使用Raft一致性算法，保证了分布式系统中数据的强一致性。

1.6.7.1 Etcd的特点

• 简单性：提供了基于HTTP+JSON的API，使得使用curl命令行工具就能轻松操作。

• 安全性：支持SSL客户端认证，增强了数据传输的安全性。

• 快速性：高性能的读写能力，能够应对大量的并发操作。

• 可信性：基于Raft算法，确保了数据的可靠性和一致性。

1.6.7.2 应用场景

• Kubernetes Node：存储集群的状态信息，如Pods、Service、ConfigMaps等。

• Worker Node：在分布式工作节点中，etcd可用于存储和同步工作状态。

• 服务发现：作为服务注册与发现中心，允许服务实例动态地加入和离开。

• 消息发布与订阅：可以作为发布/订阅模型的消息中心。

• 负载均衡：存储负载均衡器的配置信息，以便进行流量分发。

• 分布式通知与协调：在分布式系统中，用于节点间的通知和协调工作。

• 分布式锁：提供锁服务，以支持跨多个实例的同步操作。

• 分布式队列：可以作为分布式队列系统，协调任务的执行。

• 集群监控：存储集群监控数据，便于跟踪和分析集群状态。

• Leader选举：在集群中，用于Leader节点的选举过程。

1.6.7 Kubernetes工作节点Node

在Kubernetes集群中，除了Master节点，其他所有机器都被称为Node节点（在早期的版本中也称为Minion节点）。Node节点是集群中执行实际工作负载的地方，它们负责运行容器化的应用程序。

• 接收任务：Node节点通过Kubelet与Master节点通信，接收运行Pods的任务。这些任务由Master节点的调度器根据资源需求和策略决定。

• 容器运行时：Kubelet使用容器运行时（如Docker或containerd）来拉取容器镜像，并在Node上启动容器。这是Node节点上实际运行应用程序的地方。

• 监控和报告：Kubelet持续监控Pods的状态，包括它们的健康状态和资源使用情况，并将这些信息反馈给Master节点。

• 网络配置：Node上的网络插件负责为Pods配置网络，确保Pods可以相互通信，以及与外部世界通信。

• Pod管理：Kubelet管理Pods的生命周期，处理Pods的创建、运行和销毁。

• 日志管理：Node节点还负责收集容器的日志，这些日志对于调试和监控应用程序至关重要。

• 服务发现和负载均衡：kube-proxy在Node上运行，负责服务发现和实现Pods之间的负载均衡，以及对外提供稳定的服务访问点。

• 资源监控：Node节点上的资源监控工具（如cAdvisor）收集节点和容器的性能指标，这些信息可以用于监控和调试。

• 自我修复：如果Pod因为某些原因失败，Kubelet会尝试重启Pod，实现自我修复。

Node节点的主要角色和组件的描述：

1.7 Kubernetes分层架构

• Kubernetes的架构设计采用了分层的方法，每一层都为上一层提供服务，同时抽象掉底层的复杂性。

• Kubernetes设计理念和功能其实就是一个类似Linux的分层架构，如下图所示