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Kubernetes 概述及组件

GoDan
2022-04-21 / 0 评论 / 0 点赞 / 169 阅读 / 5,640 字 / 正在检测是否收录...
温馨提示:
本文最后更新于 2022-04-26,若内容或图片失效,请留言反馈。部分素材来自网络,若不小心影响到您的利益,请联系我们删除。

介绍

Kubernetes 是一个可移植的、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系统。Kubernetes 的服务、支持和工具广泛可用。
它将组成应用程序的容器组合成逻辑单元,以便于管理和服务发现。

kubernetes 特性

自动化上线和回滚

Kubernetes 会分步骤地将针对应用或其配置的更改上线,同时监视应用程序运行状况以确保你不会同时终止所有实例。如果出现问题,Kubernetes 会为你回滚所作更改。你应该充分利用不断成长的部署方案生态系统。

服务发现与负载均衡

无需修改你的应用程序即可使用陌生的服务发现机制。Kubernetes 为容器提供了自己的 IP 地址和一个 DNS 名称,并且可以在它们之间实现负载均衡。

存储编排

自动挂载所选存储系统,包括本地存储、诸如 GCP 或 AWS 之类公有云提供商所提供的存储或者诸如 NFS、iSCSI、Gluster、Ceph、Cinder 或 Flocker 这类网络存储系统。

Secret 和配置管理

部署和更新 Secrets 和应用程序的配置而不必重新构建容器镜像,且 不必将软件堆栈配置中的秘密信息暴露出来。

自动装箱

根据资源需求和其他约束自动放置容器,同时避免影响可用性。 将关键性的和尽力而为性质的工作负载进行混合放置,以提高资源利用率并节省更多资源。

批量执行

除了服务之外,Kubernetes 还可以管理你的批处理和 CI 工作负载,在期望时替换掉失效的容器。

IPv4/IPv6 双协议栈

为 Pod 和 Service 分配 IPv4 和 IPv6 地址

水平扩缩

使用一个简单的命令、一个 UI 或基于 CPU 使用情况自动对应用程序进行扩缩。

自我修复

重新启动失败的容器,在节点死亡时替换并重新调度容器,杀死不响应用户定义的健康检查的容器,并且在它们准备好服务之前不会将它们公布给客户端。

为扩展性设计

无需更改上游源码即可扩展你的 Kubern

为什么 Kubernetes如此有用

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传统部署时代:

早期,各个组织机构在物理服务器上运行应用程序。无法为物理服务器中的应用程序定义资源边界,这会导致资源分配问题。 例如,如果在物理服务器上运行多个应用程序,则可能会出现一个应用程序占用大部分资源的情况, 结果可能导致其他应用程序的性能下降。 一种解决方案是在不同的物理服务器上运行每个应用程序,但是由于资源利用不足而无法扩展, 并且维护许多物理服务器的成本很高。

虚拟化部署时代:

作为解决方案,引入了虚拟化。虚拟化技术允许你在单个物理服务器的 CPU 上运行多个虚拟机(VM)。 虚拟化允许应用程序在 VM 之间隔离,并提供一定程度的安全,因为一个应用程序的信息 不能被另一应用程序随意访问。

虚拟化技术能够更好地利用物理服务器上的资源,并且因为可轻松地添加或更新应用程序 而可以实现更好的可伸缩性,降低硬件成本等等。

每个 VM 是一台完整的计算机,在虚拟化硬件之上运行所有组件,包括其自己的操作系统。

容器部署时代:

容器类似于 VM,但是它们具有被放宽的隔离属性,可以在应用程序之间共享操作系统(OS)。 因此,容器被认为是轻量级的。容器与 VM 类似,具有自己的文件系统、CPU、内存、进程空间等。 由于它们与基础架构分离,因此可以跨云和 OS 发行版本进行移植。

容器因具有许多优势而变得流行起来。下面列出的是容器的一些好处:

  • 敏捷应用程序的创建和部署:与使用 VM 镜像相比,提高了容器镜像创建的简便性和效率。
  • 持续开发、集成和部署:通过快速简单的回滚(由于镜像不可变性),支持可靠且频繁的 容器镜像构建和部署。
  • 关注开发与运维的分离:在构建/发布时而不是在部署时创建应用程序容器镜像, 从而将应用程序与基础架构分离。
  • 可观察性:不仅可以显示操作系统级别的信息和指标,还可以显示应用程序的运行状况和其他指标信号。
  • 跨开发、测试和生产的环境一致性:在便携式计算机上与在云中相同地运行。
  • 跨云和操作系统发行版本的可移植性:可在 Ubuntu、RHEL、CoreOS、本地、 Google Kubernetes Engine 和其他任何地方运行。
  • 以应用程序为中心的管理:提高抽象级别,从在虚拟硬件上运行 OS 到使用逻辑资源在 OS 上运行应用程序。
  • 松散耦合、分布式、弹性、解放的微服务:应用程序被分解成较小的独立部分, 并且可以动态部署和管理 - 而不是在一台大型单机上整体运行。
  • 资源隔离:可预测的应用程序性能。
  • 资源利用:高效率和高密度。

Kubernetes 组件

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控制平面组件(Control Plane Components)

控制平面的组件对集群做出全局决策(比如调度),以及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)。

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 控制面的组件, 该组件公开了 Kubernetes API。 API 服务器是 Kubernetes 控制面的前端。

Kubernetes API 服务器的主要实现是 kube-apiserver。 kube-apiserver 设计上考虑了水平伸缩,也就是说,它可通过部署多个实例进行伸缩。 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

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。

您的 Kubernetes 集群的 etcd 数据库通常需要有个备份计划。

kube-scheduler

控制平面组件,负责监视新创建的、未指定运行节点(node)的 Pods,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

运行控制器进程的控制平面组件。

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
  • 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

cloud-controller-manager

云控制器管理器是指嵌入特定云的控制逻辑的 控制平面组件。 云控制器管理器使得你可以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回路。 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, 所部署的环境中不需要云控制器管理器。

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 Controller): 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(node)上运行的代理。 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 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 Kubernetes 服务(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。

如果操作系统提供了数据包过滤层并可用的话,kube-proxy 会通过它来实现网络规则。否则, kube-proxy 仅转发流量本身。

容器运行时(Container Runtime)

容器运行环境是负责运行容器的软件。

Kubernetes 支持容器运行时,例如 Docker、 containerd、CRI-O 以及 Kubernetes CRI (容器运行环境接口) 的其他任何实现。

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。

下面描述众多插件中的几种。有关可用插件的完整列表,请参见 插件(Addons)。

DNS

尽管其他插件都并非严格意义上的必需组件,但几乎所有 Kubernetes 集群都应该 有集群 DNS, 因为很多示例都需要 DNS 服务。

集群 DNS 是一个 DNS 服务器,和环境中的其他 DNS 服务器一起工作,它为 Kubernetes 服务提供 DNS 记录。

Kubernetes 启动的容器自动将此 DNS 服务器包含在其 DNS 搜索列表中。

Web 界面(仪表盘)

Dashboard 是 Kubernetes 集群的通用的、基于 Web 的用户界面。 它使用户可以管理集群中运行的应用程序以及集群本身并进行故障排除。

容器资源监控

容器资源监控 将关于容器的一些常见的时间序列度量值保存到一个集中的数据库中,并提供用于浏览这些数据的界面。

集群层面日志

集群层面日志 机制负责将容器的日志数据 保存到一个集中的日志存储中,该存储能够提供搜索和浏览接口。

更新/回滚 Deployment

虽然ReplicaSet可以独立使用,但一般建议使用Deployment来自动管理ReplicaSet,这样就无需担心和其他机制的不兼容问题,(比如ReplicaSet不知道rolling-update 但Deployment支持)

更新

  1. 新建v2 RS版本
  2. 启动V2 版本第一个pod容器
  3. V1版本会退出一个POD容器
  4. 滚动更新完成后V1版本不会删除,会停止

回滚

  1. 启动v1 RS版本
  2. 启动V1 版本第一个pod容器
  3. V2版本会退出一个POD容器
  4. 滚动更新完成后V2版本不会删除,会停止

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HPA(HorizontaL Pod AutoScale)

HorizontaL Pod AutoScaling仅适用于Deployment和ReplicaSet,支持根据内存和用户自定义的Metric扩缩容

  • 例如通过定义HPA,CPU大于80% 会创建POD,直到低于80%;一旦利用率变低后,也会删除对应的POD
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StateFulSet

是为了解决有状态服务的问题(对应Deployments和ReplicaSets是为无状态服务而设计)

  • 稳定性,唯一的网络标识符。
  • 稳定性,持久化存储。
  • 有序的部署和扩展。
  • 有序的删除和终止。
  • 有序的自动滚动更新。

有状态服务

mysql mongodb

  • 服务本身依赖或者存在局部的状态数据,这些数据需要自身持久化或者可以通过其他节点恢复。
  • 一个请求只能被某个节点(或者同等状态下的节点)处理。
  • 存储状态数据,实例的拓展需要整个系统参与状态的迁移。
  • 在一个封闭的系统中,存在多个数据闭环,需要考虑这些闭环的数据一致性问题。
  • 通常存在于分布式架构中。

无状态服务

nginx apache

  • 服务不依赖自身的状态,实例的状态数据可以维护在内存中。
  • 任何一个请求都可以被任意一个实例处理。
  • 不存储状态数据,实例可以水平拓展,通过负载均衡将请求分发到各个节点。
  • 在一个封闭的系统中,只存在一个数据闭环。
  • 通常存在于单体架构的集群中。

DaemonSet

确保全部Node上运行一个Pod副本。当有Node加入集群式,也会为他们新增一个Pod,当有Nod从集群中移除是,这些Pod也会被回收。删除DaemonSet将会删除它创建的所有Pod

使用场景

  • 监控
  • 日志收集
  • 分布式存储

Cron Job

负责批处理任务,既仅执行一次的任务,它保证批处理任务的一个或多个Pod成功结束

  • 在给点时间点只运行一次
  • 周期性的在给定时间点运行

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Service服务发现

Kubernetes Service 定义了这样一种抽象:一个 Pod 的逻辑分组,一种可以访问它们的策略 —— 通常称为微服务。 这一组 Pod 能够被 Service 访问到,通常是通过 Label Selector(查看下面了解,为什么可能需要没有 selector 的 Service)实现的。

举个例子,考虑一个图片处理 backend,它运行了3个副本。这些副本是可互换的 —— frontend 不需要关心它们调用了哪个 backend 副本。 然而组成这一组 backend 程序的 Pod 实际上可能会发生变化,frontend 客户端不应该也没必要知道,而且也不需要跟踪这一组 backend 的状态。 Service 定义的抽象能够解耦这种关联。

对 Kubernetes 集群中的应用,Kubernetes 提供了简单的 Endpoints API,只要 Service 中的一组 Pod 发生变更,应用程序就会被更新。 对非 Kubernetes 集群中的应用,Kubernetes 提供了基于 VIP 的网桥的方式访问 Service,再由 Service 重定向到 backend Pod

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