【职场技能栈学习实录】Kubernetes 详解 （一）—— 架构篇 ...

系列文章先容

本系列是我作为一名后端开发，在一样平常工作中积累的技能学习与实践笔记。在这里，我将分享工作中后端开发范畴的技能栈、架构设计、代码实现以及问题解决的经验与心得。出于保护公司隐私的缘故原由，实际业务场景无法详细展开，但我会通过抽象化的需求和通用的技能问题，来先容与探究如何在实际工作中应用这些技能。

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前言

K8S中有非常多的概念和专业术语，如果理解了这些概念，上手K8S的详细操纵黑白常快的。因此，在这篇博客中，我会详细先容K8S的宿世今生和集群架构。
近些年我们正越来越多地听到一个概念——“云原生”，而Kubernetes（下文简称为K8S）作为云原生技能的核心组件之一，是现如今企业云原生系统的主流解决方案，也正在成为后端开发所必须要相识和利用的一项技能。如今实习公司的底子架构平台正是基于K8S所搭建的，为了更好上手公司业务，并拓展本身的技能深度与广度，特此开辟K8S专题技能博客，记录本身的所学、所想、所悟。

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一、Kubernetes是什么？为什么要利用它？

个人对技能的学习理解中，在学习某一项技能前，我都会去相识一下这个技能的宿世今生，我以为技能没有横空出世的，是为相识决某些之前的技能没有解决的问题，进而演化成一套解决方案，K8S也正是云云。
作为一名后端开发程序员，程序在开发、测试都没问题后，便是摆设上线。20年前，是将程序直接摆设在服务器或假造机上。10年前，出现了容器化的概念。现如今，我们有了K8S。那么为什么我们需要利用K8S呢？之前的方案有哪些问题呢？接下来我们以摆设Java程序为例，详细论述三者之间的优劣差异。
1. 传统摆设与假造机摆设

传统摆设中，我们将程序打包，摆设在一个Tomcat服务器中。如果程序只有一个是没问题的，可程序如果有多个，问题就产生了。由于他们会共享服务器的公共资源——CPU、操纵系统、网络、缓存、硬盘等资源，可能导致辩说和安全风险。而且，更新与修补依赖于人工操纵，轻易引发配置漂移和情况不一致问题。
假造化摆设，则是将服务器中开辟多个假造机，每个假造机中存放着一个程序，每个程序都有独立的内核和操纵系统，互不干扰，解决了资源辩说的问题。但所有程序都对应着一个独立的操纵系统，系统的开销非常大。同时，当程序越来越多时，会创造非常多的假造机，资源调度和管理难度会越来越高。

2. 容器化摆设

不同于前两者，容器化摆设将应用及其依赖打包到轻量级的容器中，共享宿主机操纵系统内核，但在进程及资源上实现隔离。代表性技能就是我们所熟知的Docker。它的优势是很显着的。
   

• 资源利用率高：无需加载完整操纵系统，启动快，占用资源少。
  
• 摆设灵活：镜像一致性保证了开发、测试和生产情况一致，便于摆设和迁徙。
  
• 高效开发流程：支持快速构建、分发和更新应用。
  

  在Docker中，我们会将打包好的应用程序制作成一个镜像，也就是docker image。我们将这个image上传到堆栈中，需要时只需将其从堆栈中拉取下来，也就是docker pull。而摆设也非常简单，直接docker run，指定镜像，袒露其外部端口便可以从外部去访问这个容器中的实例。将复杂的流程变化为简单、直接、高效的几个指令，大大简化了摆设的难度。

3. 容器编排摆设 K8S

Docker已经很方便了，那么为什么还需要K8S呢？
这便要讨论Docker的一大痛点，在面对小型项目时，它十分方便。但是，一旦服务器中应用服务变多，应用规模变大，应用需求越来越复杂，管理灾难便出现了。
比方，一开始你只在一台服务器上摆设了一个博客应用服务，后来，访问人数越来越多，一台服务器不够用了，于是又买了几台服务器，摆设了多个博客服务的实例。随后，你又开发了一个外卖服务，又开发了一个付出服务。随着服务越来越多，需求也越来越复杂，有的服务是只想内网访问，有的服务需要超大内存才能跑。于是，你开始在不同的服务器上登录，执行手动操纵管理应用。这样的操纵不仅繁琐低效，而且非常轻易出错。
于是，容器编排摆设技能应运而生，其代表性技能便是K8S。K8S 是一个开源的，用于管理云平台中多个主机上的容器化的应用，Kubernetes 的目的是让摆设容器化的应用简单并且高效（powerful），Kubernetes 提供了应用摆设，规划，更新，维护的一种机制。也就是说，K8S是一项基于Docker容器化技能之上开发的技能。
这里可能有人就要说了，docker compose不也可以用于容器编排吗？为什么不直接利用docker compose呢？
这主要是由于docker compose主要面向单机情况，无法跨多主机分布式摆设，同时它也不具备高可用性、故障自动转移或服务发现机制。而后面这三者恰恰是大厂最看重的三项特性。

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二、Kubernetes 集群架构与组件

直接上图。
操纵K8S主要由两种方法，一是通过kubectl命令行工具，二是通过Dashboard。其中一是K8S官方提供的方式，二是各大第三方的厂商所开发的。在K8S团体架构上来看，我们是通过这两者，操纵控制面板Master中的各个组件，进而操纵节点Node中的各个组件。

1.控制面板组件（Master）

a. kube-apiserver

Kubernetes API 服务器的主要实现是 kube-apiserver，用户通过UI或CLI对K8S的API进行访问时，会颠末kube-apiserver接受哀求。 kube-apiserver 设计上思量了水平扩缩，也就是说，它可通过摆设多个实例来进行扩缩，并在这些实例之间平衡流量。
b. kube-controller-manager

在K8S中，一切皆资源，kube-controller-manager便是通过控制这些控制器去控制这些资源。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。
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相应。
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）：添补端点分片（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）。
c. cloud-controller-manager

kube-controller-manager控制当地资源，cloud-controller-manager控制云端资源，负责与各类第三方云平台进行对接。
d. kube-scheduler

kube-scheduler 负责资源的调度，按照预定的调度计谋将 Pod 调度到相应的机器上。（后文在核心概念篇会详细先容 Pod）
e. etcd

etcd 是一个键值类型存储的分布式数据库，可以理解为 K8S 的数据库，提供了 Raft 算法实现的高可用性能，老版本是基于内存，新版本是基于持久化存储。详细可以访问 https://etcd.io/docs/
2.节点组件（Node）

a. kubelet

kubelet 负责维护 Pod 的生命周期，同时也负责 存储Volume（CVI）和网络（CNI）的管理；
b. kube-proxy

kube-proxy 负责为 Service 提供 cluster 内部的服务发现和负载均衡；
c. container runtime

container runtime 负责提供容器时运行情况，docker、containerd、CRI-O。从这也可以看出，K8S其实并不肯定非要用 docker。
d. pod

Node下可能会有多个 pod，而一个 pod 下可能会有多个容器。kubelet 、 kube-proxy 、 container runtime、 pod构成了节点组件 Node。
3.附加组件

a. kube-dns

kube-dns 负责为整个集群提供 DNS 服务
b. Ingress Controller

Ingress Controller 为服务提供外网入口
c. Prometheus

Prometheus 提供资源监控
d. Federation

Federation 提供跨可用区的集群
e. Fluentd-elasticsearch

Fluentd-elasticsearch 提供集群日记采集、存储与查询
4. 分层架构

官方图示

a. 生态系统层

在接口层之上的庞大容器集群管理调度的生态系统，可以分别为两个范畴：
Kubernetes 外部：日记、监控、配置管理、CI、CD、Workflow、FaaS、OTS 应用、ChatOps 等
Kubernetes 内部：CRI、CNI、CVI、镜像堆栈、Cloud Provider、集群自身的配置和管理等
b. 接口层

kubectl 命令行工具、客户端 SDK 以及集群联邦
c. 管理层

系统度量（如底子设施、容器和网络的度量），自动化（如自动扩展、动态 Provision 等）以及计谋管理（RBAC、Quota、PSP、NetworkPolicy 等）
d. 应用层

摆设（无状态应用、有状态应用、批处理任务、集群应用等）和路由（服务发现、DNS 解析等）
e. 核心层

Kubernetes 最核心的功能，对外提供 API 构建高层的应用，对内提供插件式应用执行情况

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下一期预告：Kubernetes 核心概念

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