文章目录
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- Kubernetes概述
- Kubernetes优势
- Kubernetes 集群组件
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- 控制平面组件
- Node 组件
- Kubernetes工作流程
- 下期预告
Kubernetes概述
Kubernetes 是一个可移植、可扩展的开源平台,用于管理容器化的工作负载和服务,可促进声明式配置和自动化。 Kubernetes 拥有一个庞大且快速增长的生态,其服务、支持和工具的使用范围相当广泛。
Kubernetes 这个名字源于希腊语,意为“舵手”或“飞行员”。k8s 这个缩写是因为 k 和 s 之间有八个字符的关系。 Google 在 2014 年开源了 Kubernetes 项目。
Kubernetes 提供了一个可弹性运行分布式系统的框架,管理运行着应用程序的容器,并确保服务不会下线。 Kubernetes 提供系统横向扩展、故障转移应用、提供部署模式等。 例如,Kubernetes 可以轻松管理系统的 Canary (金丝雀) 部署。
Kubernetes优势
服务发现和负载均衡
Kubernetes 可以使用 DNS 名称或自己的 IP 地址来暴露容器。 如果进入容器的流量很大, 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 允许自动挂载选择的存储系统,例如本地存储、公共云提供商等。
自动部署和回滚
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期望状态。 例如,可以自动化 Kubernetes 来为你的部署创建新容器, 删除现有容器并将它们的所有资源用于新容器。
自动完成装箱计算
在实际的操作中可以为 Kubernetes 提供许多节点组成的集群,在这个集群上运行容器化的任务。 只需要告诉 Kubernetes 每个容器需要多少 CPU 和内存 (RAM)。 Kubernetes 可以将这些容器按实际情况调度到定义的节点上,以最佳方式利用系统资源。
自我修复
Kubernetes 可以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。
密钥与配置管理
Kubernetes 允许存储和管理敏感信息,例如密码、OAuth 令牌和 SSH 密钥。 可以在不重建容器镜像的情况下部署和更新密钥和应用程序配置,也无需在堆栈配置中暴露密钥。
Kubernetes 集群组件
当部署完 Kubernetes,就拥有了一个完整的集群。Kubernetes集群组件主要分为节点Node和控制平面Controller Plane两大块。
一组工作机器,称为节点, 会运行容器化应用程序。每个集群至少有一个工作节点。工作节点会托管 Pod,而 Pod 就是作为应用负载的组件。
控制平面管理集群中的工作节点和 Pod。 在生产环境中,控制平面通常跨多台计算机运行, 一个集群通常运行多个节点,提供容错性和高可用性。
控制平面组件
控制平面组件会为集群做出全局决策,比如资源的调度。 以及检测和响应集群事件,例如当服务器托管网不满足部署的 replicas 字段时, 要启动新的 pod)。
控制平面组件可以在集群中的任何节点上运行。 然而,为了简单起见,设置脚本通常会在同一个计算机上启动所有控制平面组件, 并且不会在此计算机上运行用户容器。
kube-apiserver
API 服务器是 Kubernetes 控制平面的组件, 该组件负责公开了 Kubernetes API,负责处理接受请求的工作。 API 服务器是 Kubernetes 控制平面的前端。
Kubernetes API 服务器的主要实现是 kube-apiserver。 kube-apiserver 设计上考虑了水平扩缩,也就是说,它可通过部署多个实例来进行扩缩。 你可以运行 kube-apiserver 的多个实例,并在这些实例之间平衡流量。
etcd
一致且高可用的键值存储,用作 Kubernetes 所有集群数据的后台数据库。
kube-scheduler
kube-scheduler 是控制平面的组件, 负责监视新创建的、未指定运行节点(node)的 Pods, 并选择节点来让 Pod 在上面运行。
调度决策考虑的因素包括单个 Pod 及 Pods 集合的资源需求、软硬件及策略约束、 亲和性及反亲和性规范、数据位置、工作负载间的干扰及最后时限。
kube-controller-manager
kube-controller-manager 是控制平面的组件, 负责运行控制器进程。
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,并在同一个进程中运行。
有许多不同类型的控制器。以下是一些例子:
节点控制器(Node Controller):负责在节点出现故障时进行通知和响应
任务控制器(Job Controller):监测代表一次性任务的 Job 对象,然后创建 Pods 来运行这些任务直至完成
端点分片控制器(EndpointSlice controller):填充端点分片(EndpointSlice)对象(以提供 Service 和 Pod 之间的链接)。
服务账号控制器(ServiceAccount controller):为新的命名空间创建默认的服务账号(ServiceAccount)。
cloud-controller-manager
一个 Kubernetes 控制平面组件, 嵌入了特定于云平台的控制逻辑。 云控制器管理器(Cloud Controller Manager) 允许你将你的集群连接到云提供商的 API 之上, 并将与该云平台交互的组件同与你的集群交互的组件分离开来。
cloud-controller-manager 仅运行特定于云平台的控制器。 因此如果你在自己的环境中运行 Kubernetes,或者在本地计算机中运行学习环境, 所部署的集群不需要有云控制器管理器。
与 kube-controller-manager 类似,cloud-controller-manager 将若干逻辑上独立的控制回路组合到同一个可执行文件中, 供你以同一进程的方式运行。 你可以对其执行水平扩容(运行不止一个副本)以提升性能或者增强容错能力。
下面的控制器都包含对云平台驱动的依赖:
节点控制器(Node Controller):用于在节点终止响应后检查云提供商以确定节点是否已被删除
路由控制器(Route Contr服务器托管网oller):用于在底层云基础架构中设置路由
服务控制器(Service Controller):用于创建、更新和删除云提供商负载均衡器
Node 组件
节点组件会在每个节点上运行,负责维护运行的 Pod 并提供 Kubernetes 运行环境。
kubelet
kubelet 会在集群中每个节点(node)上运行。 它保证容器(containers)都运行在 Pod 中。
kubelet 接收一组通过各类机制提供给它的 PodSpec,确保这些 PodSpec 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(node)上所运行的网络代理, 实现 Kubernetes 服务(Service) 概念的一部分。
kube-proxy 维护节点上的一些网络规则, 这些网络规则会允许从集群内部或外部的网络会话与 Pod 进行网络通信。
如果操作系统提供了可用的数据包过滤层,则 kube-proxy 会通过它来实现网络规则。 否则,kube-proxy 仅做流量转发。
容器运行时(Container Runtime)
这个基础组件使 Kubernetes 能够有效运行容器。 它负责管理 Kubernetes 环境中容器的执行和生命周期。
Kubernetes 支持许多容器运行环境,例如 containerd、 CRI-O 以及其他任何实现。
插件(Addons)
插件使用 Kubernetes 资源(DaemonSet、 Deployment 等)实现集群功能。 因为这些插件提供集群级别的功能,插件中命名空间域的资源属于 kube-system 命名空间。如DNS、Web仪表盘、网络插件等等。
Kubernetes工作流程
Kubernetes中包含了众多组件,通过watch的机制进行每个组件的协作,每个组件之间的设计实现了解耦其工作流程如下图所示:
以创建Pod为例:
集群管理员或者开发人员通过kubectl或者客户端等构建REST请求,经由apiserver进行鉴权认证(使用kubeconfig文件),验证准入信息后将请求数据(metadata)写入etcd中;
Controller Manager(控制器组件)通过watch机制发现创建Pod的信息,并将整合信息通过apiservre写入etcd中,此时Pod处于可调度状态;
Scheduler(调度器组件)基于watch机制获取可调度Pod列表信息,通过调度算法(过滤或打分)为待调度Pod选择最适合的节点,并将创建Pod信息写入etcd中,此时Pod处于可创建状态;
kubelet基于watch机制收到Pod创建标识后,调用CNI接口为Pod创建网络环境,调用CRI接口创建Pod内部容器,调用CSI接口对Pod进行存储卷的挂载;
等待Pod内部运行环境创建完成,基于探针或者健康检查监测业务运行容器启动状态,启动完成后Pod处于Running状态,Pod进入运行阶段。
说明:在整个集群交互过程中,组件之间无法直接通信,通过apiserver进行请求调用。
备注:
以上内容参照官方文档
下期预告
【实战】Kubernetes集群部署教程
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