K8S | 核心原理分析

目录

• 一、背景
  
• 二、持续集成
  
• 三、K8S架构
  
  
  
  • 1、核心组件
    
  • 2、分层结构
    
  • 3、核心能力
    
    
    
    • 3.1 发现与负载
      
    • 3.2 调度
      
    • 3.3 自动伸缩
      
    
    
  
  
• 四、应用案例
  
  
  
  • 1、服务部署
    
  • 2、交互流程
    
  
  
• 五、参考源码
  

整体上理解流程和原理；

一、背景

基于分布式的架构中，需要管理的服务是非常多的，无论是服务的数量还是体系划分；
从服务的能力上看，可以进行分层管控，只是其中有相当一部分服务层，改动更新的频率很低，所以感知也不明显；

就以自己当下参与研发的系统来说；
通过K8S进行管理的服务近百个，这中间有部分服务采用集群模式，即便是这个规模的系统，也几乎不可能依赖纯人工运维的形式，自动化流程必不可少；
二、持续集成

此前围绕该主题写过一个完整的实践案例，主要围绕Jenkins、Docker、K8S等组件的使用层面，总结源码编译、打包、镜像构建、部署等自动化管理的流程；

Jenkins：是一个扩展性非常强的软件，用于自动化各种任务，包括构建、测试和部署等；
Docker：作为开源的应用容器引擎，可以把应用程序和其相关依赖打包生成一个Image镜像文件，是一个标准的运行环境，提供可持续交付的能力；
Kubernetes：作为开源的容器编排引擎，用来对容器化应用进行自动化部署、 扩缩和管理；
三、K8S架构

1、核心组件


Control-Plane-Components：控制平面组件
对集群做出全局决策，例如：资源调度、检测、事件响应，可以在集群中的任何节点上运行；

• api：开放K8S的API，组件之间通过API交互，相当于控制面的前端；
  
• controllermanager：运行控制器进程，逻辑上是一个单独的进程；
  
• scheduler：监听新建未指定运行节点的Pods，并为Pod选择运行节点；
  
• etcd：兼具一致性和高可用性的键值数据库，作为保存K8S数据的后台库;
  

Node：节点组件
该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：在每个节点上运行的代理，保证容器都运行在Pod中；
  
• kube-proxy：每个节点上运行的网络代理， 维护节点上的网络规则；
  

Container-Runtime：容器运行时
负责运行容器的软件，支持Docker、containerd、CRI-O等多个容器运行环境，以及任何实现Kubernetes-CRI容器运行环境接口；
2、分层结构

从整体的功能上来考虑，K8S集群可以分为：用户、控制平面、节点三个模块；

用户侧：不论是CLI命令行还是UI界面，会与控制面板的APIserver进行交互，APIserver再与其他组件交互，最终执行相应的操作命令；
控制平面：以前也称为Master，核心组件包括APIserver、controller、scheduler、etcd，主要用来调度整个集群，以及做出全局决策；
节点：通过将容器放入在节点上运行的Pod中来执行工作负载，简单的理解工作负载就是各种应用程序等，节点上的核心组件包括Pod、kubelet、Container-Runtime、kube-proxy等；
3、核心能力

站在研发的视角来看，K8S提供极其强大的应用服务管理能力；
3.1 发现与负载

服务Service可以将运行在一个或一组Pod上的网络应用程序公开为网络服务的方法，通常使用标签对资源对象进行筛选过滤；

3.2 调度

调度器通过监测机制来发现集群中新创建且尚未被调度到节点上的Pod，由于Pod中的容器和Pod本身可能有不同的资源要求，调度会将Pod放置到合适的节点上；

3.3 自动伸缩

K8S可以通过指标检查工作负载的资源需求，例如CPU利用率、响应时长、内存利用率、或者其他，从而判断是否需要执行伸缩，垂直维度可以是更多的资源分配，水平维度可以是更多的集群部署；

K8S可以自动伸缩，也具备自动修复的能力，当节点故障或者应用服务异常时，会被检查到，可能会进行节点迁移或者重启；
四、应用案例

1、服务部署

在此前的实践案例中，用CLI命令行和脚本文件的方式，完成的部署动作，而在整个流程中涉及集群的多个组件协作，多次的通信和调度；

1. kubectl create -f pod.yaml

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2、交互流程


【1】CLI命令行和UI界面，都是通过APIserver接口，与集群内部组件交互，比如上述的Pod部署操作；
【2】在APIserver收到请求之后，会将序列化状态的对象写入到etcd中完成存储操作；
【3】Scheduler调度器通过监测（Watch）机制来发现集群中新创建且尚未被调度到节点上的Pod；
【4】在集群中找到一个Pod的所有可调度节点，对这些可调度节点打分，选出其中得分最高的节点来运行Pod，然后调度器将这个调度决定通知给APIserver；
【5】APIserver完成信息存储后，然后通知相应节点的Kubelet；
【6】Kubelet是基于PodSpec来工作的，确保这些PodSpec中描述的容器处于运行状态且运行状况良好，每个PodSpec是一个描述Pod的YAML或JSON对象；
【7】Pod是可以在Kubernetes中创建和管理的、最小的可部署的计算单元，包括一个或多个容器；
五、参考源码

1. 文档仓库：
2. https://gitee.com/cicadasmile/butte-java-note
4. 脚本仓库：
5. https://gitee.com/cicadasmile/butte-auto-parent

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