Kubernetes——Kubernetes的介绍和使用 kubeadm方式搭建Kubernetes集群

前言

我是根据《Kubernetes in Action》这本书来学习Kubernetes的。只能算是自己的笔记。不能作为学习的参考

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Kubernetes的介绍

  • 随着系统可部署组建的数量增长,把它们都管理起来会变得越辣越困难。因此需要一个更好的方式来部署和管理这些组件,并支持基础设施的全球性伸缩。

  • 谷歌于2014年,开放了Kubernetes,一个基于Borg、Omege及其他谷歌内部系统实践的开源系统

  • kubernetes,简称K8s,是用8 代替8 个字符“ubernete”而成的缩写。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 的目标是让部署容器化的应用简单并且高效(powerful),Kubernetes 提供了应用部署,规划,更新,维护的一种机制。

  • 传统的应用部署方式是通过插件或脚本来安装应用。这样做的缺点是应用的运行、配置、管理、所有生存周期将与当前操作系统绑定,这样做并不利于应用的升级更新/回滚等操作,当然也可以通过创建虚拟机的方式来实现某些功能,但是虚拟机非常重,并不利于可移植性。

  • 新的方式是通过部署容器方式实现,每个容器之间互相隔离,每个容器有自己的文件系统,容器之间进程不会相互影响,能区分计算资源。相对于虚拟机,容器能快速部署,由于容器与底层设施、机器文件系统解耦的。

Kubernetes的功能

  • 简化应用程序部署

    • 基于容器对应用运行环境的资源配置要求自动部署应用容器
  • 更好地利用硬件

    • Kubernetes会自动根据应用程序的需求描述和每个节点上的可用资源选择最合适的节点来运行应用程序
  • 健康检查和自修复

    • 当容器失败时,会对容器进行重启

    • 当所部署的Node节点有问题时,会对容器进行重新部署和重新调度

    • 当容器未通过监控检查时,会关闭此容器直到容器正常运行时,才会对外提供服务

    • 如果某个服务器上的应用不响应了,Kubernetes会自动在其它的地方创建一个

  • 自动扩容

    • 通过简单的命令、用户UI 界面或基于CPU 等资源使用情况,对应用容器进行规模扩大或规模剪裁
  • 服务发现

    • 用户不需使用额外的服务发现机制,就能够基于Kubernetes 自身能力实现服务发现和负载均衡
  • 滚动更新

    • 可以根据应用的变化,对应用容器运行的应用,进行一次性或批量式更新(添加应用的时候,不是加进去就马上可以进行使用,而是需要判断这个添加进去的应用是否能够正常使用)
  • 版本回退

    • 可以根据应用部署情况,对应用容器运行的应用,进行历史版本即时回退
  • 密钥和配置管理

    • 在不需要重新构建镜像的情况下,可以部署和更新密钥和应用配置,类似热部署。
  • 存储编排

    • 自动实现存储系统挂载及应用,特别对有状态应用实现数据持久化非常重要

    • 存储系统可以来自于本地目录、网络存储(NFS、Gluster、Ceph 等)、公共云存储服务

  • 多处理

    • 提供一次性任务,定时任务;满足批量数据处理和分析的场景

Kubernetes架构组件

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K8S架构主要包含两部分:Master(主控节点)和 Node(工作节点)

  • Master节点架构图
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    • Node节点架构图
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k8s 集群控制节点,对集群进行调度管理,接受集群外用户去集群操作请求;

  • Master:主控节点

    • API Server:集群统一入口,以restful风格进行操作,同时交给etcd存储
      • 提供认证、授权、访问控制、API注册和发现等机制
    • scheduler:节点的调度,选择Node节点应用部署
    • controller-manager:控制器管理器,用来检测控制器健康状态的,控制器是负责维护集群的状态,检查pod的健康状态,比如故障检测、自动扩展、滚动更新等一些操作
    • etcd:etcd是一个key/value形式的键值存储,保存了整个kubernetes集群的状态,在kubernetes中使用etcd时,需要对etcd做备份,保证高可用。整个kubernetes系统中一共有两个服务需要用到etcd,用etcd来协同和存储配置,分别是:
      • 网络插件calico、对于其它网络插件也需要用到etcd存储网络的配置信息
      • kubernetes本身,包括各种对象的状态和元信息配置
  • Work Node:工作节点

    • Kubelet:Master派到Node节点代表,管理本机容器
      • 一个集群中每个节点上运行的代理,它保证容器都运行在Pod中
      • 负责维护容器的生命周期,同时也负责Volume(CSI) 和 网络(CNI)的管理
    • kube-proxy:提供网络代理,负载均衡等操作
  • 容器运行环境【Container Runtime】

    • 容器运行环境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以及任何实现Kubernetes CRI (容器运行环境接口) 的软件。
  • fluentd:是一个守护进程,它有助于提升集群层面日志

K8S核心概念

Pod

  • Pod是K8s中最小的单元
  • 一组容器的集合
  • 共享网络【一个Pod中的所有容器共享同一网络】
  • 生命周期是短暂的(服务器重启后,就找不到了)

Volume

  • 声明在Pod容器中可访问的文件目录
  • 可以被挂载到Pod中一个或多个容器指定路径下
  • 支持多种后端存储抽象【本地存储、分布式存储、云存储】

Controller

  • 确保预期的pod副本数量【ReplicaSet】
  • 无状态应用部署【Depoltment】
    • 无状态就是指,不需要依赖于网络或者ip
  • 有状态应用部署【StatefulSet】
    • 有状态需要特定的条件
  • 确保所有的node运行同一个pod 【DaemonSet】
  • 一次性任务和定时任务【Job和CronJob】

Deployment

  • 定义一组Pod副本数目,版本等
  • 通过控制器【Controller】维持Pod数目【自动回复失败的Pod】
  • 通过控制器以指定的策略控制版本【滚动升级、回滚等】

Service

  • 定义一组pod的访问规则
  • Pod的负载均衡,提供一个或多个Pod的稳定访问地址
  • 支持多种方式【ClusterIP、NodePort、LoadBalancer】可以用来组合pod,同时对外提供服务

Label

  • label:标签,用于对象资源查询,筛选

Namespace

  • 命名空间,逻辑隔离

    • 一个集群内部的逻辑隔离机制【鉴权、资源】
    • 每个资源都属于一个namespace
    • 同一个namespace所有资源不能重复
    • 不同namespace可以资源名重复

API

  • 我们通过Kubernetes的API来操作整个集群

  • 同时我们可以通过 kubectl 、ui、curl 最终发送 http + json/yaml 方式的请求给API Server,然后控制整个K8S集群,K8S中所有的资源对象都可以采用 yaml 或 json 格式的文件定义或描述

完整流程

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  • 通过Kubectl提交一个创建RC(Replication Controller )的请求,该请求通过APlserver写入etcd
  • 此时Controller Manager通过API Server的监听资源变化的接口监听到此RC事件
  • 分析之后,发现当前集群中还没有它所对应的Pod实例
  • 于是根据RC里的Pod模板定义一个生成Pod对象,通过APIServer写入etcd
  • 此事件被Scheduler发现,它立即执行执行一个复杂的调度流程,为这个新的Pod选定一个落户的Node,然后通过API Server讲这一结果写入etcd中
  • 目标Node上运行的Kubelet进程通过APiserver监测到这个"新生的Pod.并按照它的定义,启动该Pod并任劳任怨地负责它的下半生,直到Pod的生命结束
  • 随后,我们通过Kubectl提交一个新的映射到该Pod的Service的创建请求
  • ControllerManager通过Label标签查询到关联的Pod实例,然后生成Service的Endpoints信息,并通过APIServer写入到etod中,
  • 接下来,所有Node上运行的Proxy进程通过APIServer查询并监听Service对象与其对应的Endponts信息,建立一个软件方式的负载均衡器来实现Service访问到后端Pod的流量转发功能

一些解释

  • Replication Controller(简称rc)用来管理Pod的副本,保证集群中存在指定数量的Pod副本。集群中副本的数量大于指定数量,则会停止指定数量之外的多余容器数量,反之,则会启动少于指定数量个数的容器,保证数量不变。Replication Controller是实现弹性伸缩、动态扩容和滚动升级的核心。
  • Controller Manager 是集群内部的管理
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