容器是打包和运行应用程序的好方式。在生产环境中,您需要管理运行应用程序的容器,并确保不会停机。例如,如果一个容器发生故障,则需要启动另一个容器。如果系统处理此行为,会不会更容易?

这就是 Kubernetes 的救援方法!Kubernetes 为您提供了一个可弹性运行分布式系统的框架。Kubernetes 会满足您的扩展要求、故障转移、部署模式等。例如,Kubernetes 可以轻松管理系统的 Canary 部署。

Kubernetes 为您提供:

  • 服务发现和负载均衡
    Kubernetes 可以使用 DNS 名称或自己的 IP 地址公开容器,如果到容器的流量很大,Kubernetes 可以负载均衡并分配网络流量,从而使部署稳定。
  • 存储编排
    Kubernetes 允许您自动挂载您选择的存储系统,例如本地存储、公共云提供商等。
  • 自动部署和回滚
    您可以使用 Kubernetes 描述已部署容器的所需状态,它可以以受控的速率将实际状态更改为所需状态。例如,您可以自动化 Kubernetes 来为您的部署创建新容器,删除现有容器并将它们的所有资源用于新容器。
  • 自我修复
    Kubernetes 重新启动失败的容器、替换容器、杀死不响应用户定义的运行状况检查的容器,并且在准备好服务之前不将其通告给客户端。

Kubernetes架构

  • Master组件,它承载着Kubernetes 控制和管理整个集群系统的控制面板
  • Node组件,它们运行用户实际部署的应用

01.Kubernetes概念 - 图1

Master组件

Master 组件提供集群的控制平面。Master 组件对集群进行全局决策(例如,调度),并检测和响应集群事件(例如,当不满足部署的 replicas 字段时,启动新的pod)。

Master 组件可以在集群中的任何节点上运行。然而,为了简单起见,安装脚本通常会启动同一个计算机上所有 Master 组件,并且不会在计算机上运行用户容器。

kube-apiserver

主节点上负责提供 Kubernetes API 服务的组件;它是 Kubernetes 控制面的前端。

kube-apiserver 在设计上考虑了水平扩缩的需要。 换言之,通过部署多个实例可以实现扩缩。

etcd

etcd 是兼具一致性和高可用性的键值数据库,可以作为保存 Kubernetes 所有集群数据的后台数据库。

kube-scheduler

主节点上的组件,该组件监视那些新创建的未指定运行节点的 Pod,并选择节点让 Pod 在上面运行。

调度决策考虑的因素包括单个 Pod 和 Pod 集合的资源需求、硬件/软件/策略约束、亲和性和反亲和性规范、数据位置、工作负载间的干扰和最后时限。

kube-controller-manager

在主节点上运行控制器的组件。

从逻辑上讲,每个控制器都是一个单独的进程,但是为了降低复杂性,它们都被编译到同一个可执行文件,并在一个进程中运行。

这些控制器包括:

  • 节点控制器(Node Controller): 负责在节点出现故障时进行通知和响应。
  • 副本控制器(Replication Controller): 负责为系统中的每个副本控制器对象维护正确数量的 Pod。
  • 端点控制器(Endpoints Controller): 填充端点(Endpoints)对象(即加入 Service 与 Pod)。
  • 服务帐户和令牌控制器(Service Account & Token Controllers): 为新的命名空间创建默认帐户和 API 访问令牌.

Node组件

节点组件在每个节点上运行,维护运行的 Pod 并提供 Kubernetes 运行环境。

kubelet

一个在集群中每个节点上运行的代理。它保证容器都运行在 Pod 中。

kubelet 接收一组通过各类机制提供给它的 PodSpecs,确保这些 PodSpecs 中描述的容器处于运行状态且健康。kubelet 不会管理不是由 Kubernetes 创建的容器。

kube-proxy

kube-proxy是集群中每个节点上运行的网络代理,实现 Kubernete service概念的一部分。

kube-proxy 维护节点上的网络规则。这些网络规则允许从集群内部或外部的网络会话与 Pod 进行网络通信。

如果有 kube-proxy 可用,它将使用操作系统数据包过滤层。否则,kube-proxy 会转发流量本身。

Container Runtime

Container Runtime是负责运行容器的软件。

Kubernetes 支持多个容器运行环境: Docker、 containerd、cri-o、rktlet 。

Kubernetes对象

pod

K8s有很多技术概念,同时对应很多API对象,最重要的也是最基础的是微服务Pod。Pod是在K8s集群中运行部署应用或服务的最小单元,它是可以支持多容器的。Pod的设计理念是支持多个容器在一个Pod中共享网络地址和文件系统,可以通过进程间通信和文件共享这种简单高效的方式组合完成服务。Pod对多容器的支持是K8s最基础的设计理念。比如你运行一个操作系统发行版的软件仓库,一个Nginx容器用来发布软件,另一个容器专门用来从源仓库做同步,这两个容器的镜像不太可能是一个团队开发的,但是他们一块儿工作才能提供一个微服务;这种情况下,不同的团队各自开发构建自己的容器镜像,在部署的时候组合成一个微服务对外提供服务。

Pod是K8s集群中所有业务类型的基础,可以看作运行在K8s集群中的小机器人,不同类型的业务就需要不同类型的小机器人去执行。目前K8s中的业务主要可以分为长期伺服型(long-running)、批处理型(batch)、节点后台支撑型(node-daemon)和有状态应用型(stateful application);分别对应的小机器人控制器为Deployment、Job、DaemonSet和StatefulSet

Replication Controller,RC

RC是K8s集群中最早的保证Pod高可用的API对象。通过监控运行中的Pod来保证集群中运行指定数目的Pod副本。指定的数目可以是多个也可以是1个;少于指定数目,RC就会启动运行新的Pod副本;多于指定数目,RC就会杀死多余的Pod副本。即使在指定数目为1的情况下,通过RC运行Pod也比直接运行Pod更明智,因为RC也可以发挥它高可用的能力,保证永远有1个Pod在运行。

ReplicaSet,RS

RS是新一代RC,提供同样的高可用能力,区别主要在于RS后来居上,能支持更多种类的匹配模式。副本集对象一般不单独使用,而是作为Deployment的理想状态参数使用。

Deployment

Deployment表示用户对K8s集群的一次更新操作。Deployment是一个比RS应用模式更广的API对象,可以是创建一个新的服务,更新一个新的服务,也可以是滚动升级一个服务。滚动升级一个服务,实际是创建一个新的RS,然后逐渐将新RS中副本数增加到理想状态,将旧RS中的副本数减小到0的复合操作;这样一个复合操作用一个RS是不太好描述的,所以用一个更通用的Deployment来描述。

Service

RC、RS和Deployment只是保证了支撑服务的微服务Pod的数量,但是没有解决如何访问这些服务的问题。一个Pod只是一个运行服务的实例,随时可能在一个节点上停止,在另一个节点以一个新的IP启动一个新的Pod,因此不能以确定的IP和端口号提供服务。要稳定地提供服务需要服务发现和负载均衡能力。服务发现完成的工作,是针对客户端访问的服务,找到对应的的后端服务实例。在K8s集群中,客户端需要访问的服务就是Service对象。每个Service会对应一个集群内部有效的虚拟IP,集群内部通过虚拟IP访问一个服务。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的每个节点上都有一个;这一设计体现了它的伸缩性优势,需要访问服务的节点越多,提供负载均衡能力的Kube-proxy就越多,高可用节点也随之增多。

Job

Job是K8s用来控制批处理型任务的API对象。批处理业务与长期伺服业务的主要区别是批处理业务的运行有头有尾,而长期伺服业务在用户不停止的情况下永远运行。Job管理的Pod根据用户的设置把任务成功完成就自动退出了。成功完成的标志根据不同的spec.completions策略而不同:单Pod型任务有一个Pod成功就标志完成;定数成功型任务保证有N个任务全部成功;工作队列型任务根据应用确认的全局成功而标志成功。

DaemonSet

长期伺服型和批处理型服务的核心在业务应用,可能有些节点运行多个同类业务的Pod,有些节点上又没有这类Pod运行;而后台支撑型服务的核心关注点在K8s集群中的节点(物理机或虚拟机),要保证每个节点上都有一个此类Pod运行。节点可能是所有集群节点也可能是通过nodeSelector选定的一些特定节点。典型的后台支撑型服务包括,存储,日志和监控等在每个节点上支撑K8s集群运行的服务。DaemonSet 确保全部(或者某些)节点上运行一个 Pod 的副本。当有节点加入集群时, 也会为他们新增一个 Pod 。当有节点从集群移除时,这些 Pod 也会被回收。删除 DaemonSet 将会删除它创建的所有 Pod。

StatefulSet

K8s在1.3版本里发布了Alpha版的PetSet以支持有状态服务,并从1.5版本开始重命名为StatefulSet。在云原生应用的体系里,有下面两组近义词;第一组是无状态(stateless)、牲畜(cattle)、无名(nameless)、可丢弃(disposable);第二组是有状态(stateful)、宠物(pet)、有名(having name)、不可丢弃(non-disposable)。RC和RS主要是控制提供无状态服务的,其所控制的Pod的名字是随机设置的,一个Pod出故障了就被丢弃掉,在另一个地方重启一个新的Pod,名字变了、名字和启动在哪儿都不重要,重要的只是Pod总数;而StatefulSet是用来控制有状态服务,StatefulSet中的每个Pod的名字都是事先确定的,不能更改。

对于RC和RS中的Pod,一般不挂载存储或者挂载共享存储,保存的是所有Pod共享的状态,Pod像牲畜一样没有分别(这似乎也确实意味着失去了人性特征);对于StatefulSet中的Pod,每个Pod挂载自己独立的存储,如果一个Pod出现故障,从其他节点启动一个同样名字的Pod,要挂载上原来Pod的存储继续以它的状态提供服务。

适合于StatefulSet的业务包括数据库服务MySQL和PostgreSQL,集群化管理服务Zookeeper、etcd等有状态服务。StatefulSet的另一种典型应用场景是作为一种比普通容器更稳定可靠的模拟虚拟机的机制。传统的虚拟机正是一种有状态的宠物,运维人员需要不断地维护它,容器刚开始流行时,我们用容器来模拟虚拟机使用,所有状态都保存在容器里,而这已被证明是非常不安全、不可靠的。使用StatefulSet,Pod仍然可以通过漂移到不同节点提供高可用,而存储也可以通过外挂的存储来提供高可靠性,StatefulSet做的只是将确定的Pod与确定的存储关联起来保证状态的连续性。

Volume

K8s集群中的存储卷跟Docker的存储卷有些类似,只不过Docker的存储卷作用范围为一个容器,而K8s的存储卷的生命周期和作用范围是一个Pod。每个Pod中声明的存储卷由Pod中的所有容器共享。K8s支持非常多的存储卷类型,特别的,支持多种公有云平台的存储,包括AWS,Google和Azure云;支持多种分布式存储包括GlusterFS和Ceph;也支持较容易使用的主机本地目录hostPath和NFS。K8s还支持使用Persistent Volume Claim即PVC这种逻辑存储,使用这种存储,使得存储的使用者可以忽略后台的实际存储技术(例如AWS,Google或GlusterFS和Ceph),而将有关存储实际技术的配置交给存储管理员通过Persistent Volume来配置。

Persistent Volume,PV 和 Persistent Volume Claim,PVC

PV和PVC使得K8s集群具备了存储的逻辑抽象能力,使得在配置Pod的逻辑里可以忽略对实际后台存储技术的配置,而把这项配置的工作交给PV的配置者,即集群的管理者。存储的PV和PVC的这种关系,跟计算的Node和Pod的关系是非常类似的;PV和Node是资源的提供者,根据集群的基础设施变化而变化,由K8s集群管理员配置;而PVC和Pod是资源的使用者,根据业务服务的需求变化而变化,由K8s集群的使用者即服务的管理员来配置。

Node

K8s集群中的计算能力由Node提供,最初Node称为服务节点Minion,后来改名为Node。K8s集群中的Node也就等同于Mesos集群中的Slave节点,是所有Pod运行所在的工作主机,可以是物理机也可以是虚拟机。不论是物理机还是虚拟机,工作主机的统一特征是上面要运行kubelet管理节点上运行的容器。

ConfigMap

ConfigMap API资源提供了将配置数据注入容器的方式,同时保证该机制对容器来说是透明的。ConfigMap可以被用来保存单个属性,也可以用来保存整个配置文件或者JSON二进制大对象。ConfigMap API资源存储键/值对配置数据,这些数据可以在pods里使用。ConfigMap跟Secrets类似,但是ConfigMap可以更方便的处理不包含敏感信息的字符串。

Secret

Secret是用来保存和传递密码、密钥、认证凭证这些敏感信息的对象。使用Secret的好处是可以避免把敏感信息明文写在配置文件里。在K8s集群中配置和使用服务不可避免的要用到各种敏感信息实现登录、认证等功能,例如访问AWS存储的用户名密码。为了避免将类似的敏感信息明文写在所有需要使用的配置文件中,可以将这些信息存入一个Secret对象,而在配置文件中通过Secret对象引用这些敏感信息。这种方式的好处包括:意图明确,避免重复,减少暴露机会。

User Account和Service Account

顾名思义,User Account为人提供账户标识,而Service Account为计算机进程和K8s集群中运行的Pod提供账户标识。User Account和Service Account的一个区别是作用范围;User Account对应的是人的身份,人的身份与服务的namespace无关,所以用户账户是跨namespace的;而Service Account对应的是一个运行中程序的身份,与特定namespace是相关的。

Namespace

Namespace为K8s集群提供虚拟的隔离作用,K8s集群初始有两个Namespace,分别是默认Namespace default和系统Namespace kube-system,除此以外,管理员可以创建新的Namespace满足需要。

RBAC

K8s在1.3版本中发布了alpha版的基于角色的访问控制(Role-based Access Control,RBAC)的授权模式。相对于基于属性的访问控制(Attribute-based Access Control,ABAC),RBAC主要是引入了角色(Role)和角色绑定(RoleBinding)的抽象概念。在ABAC中,K8s集群中的访问策略只能跟用户直接关联;而在RBAC中,访问策略可以跟某个角色关联,具体的用户在跟一个或多个角色相关联。显然,RBAC像其他新功能一样,每次引入新功能,都会引入新的API对象,从而引入新的概念抽象,而这一新的概念抽象一定会使集群服务管理和使用更容易扩展和重用。