一文讲明白K8S各核心架构组件

一、写在前面

K8S的文章很多人都写过，若要想好好研读，系统的学习，真推荐去看官方文档。但是若是当上下班路上的爽文，可以看下我的笔记，我也会尽力多写点自己的理解进来。

二、K8S为我们提供了怎样的能力

大家都知道Docker，我们可以将自己的应用打包制作成Image，然后通过docker run命令将Image启动成Container对外提供服务。

基于此，K8S不仅能将用户提供的单个容器运行起来，将其对外暴露出去提供服务。还提供了：路由网关、集群监控、灾难恢复，以及应用的水平扩展等能力。

大家常听过一个词：微服务、云原生应用，如何理解这个词自然也是见仁见智。

如下图是SpringCloud的架构图：

在SpringCloud中有不同的组件，诸如提供服务发现能力的：Eureka、提供负载均衡机制的Ribbon、以及微服务的统一入口Zuul， 基于这套框架做过开发的同学都知道，无论是Eureka还是Zuul，无论开发量大小，都需要程序员开发相应的代码，即使这些代码和业务本身并没有什么关系。

而在K8S中，像Eureka的服务发现能力，Zuul的网关能力、以及Ribbon的负载均衡能力，K8S都是原生支持的，开发人员只需要写好自己的业务代码，提供一个可执行的jar包，或者二进制文件即可部署进K8S中就行

当然不仅于此，K8S的服务网格组件如：Istio还提供了流量治理能力，比如按不同的请求头做不同比例的流量分发调度、亦或者是金丝雀发布。

说起容器编排，像Docker的Compose或者是Docker-Swarm都提供了简单的容器编排的能力。

像Docker-Compose或者Docker-Swarm的通病就是过于以Docker核心，提供的能力也过于简单比如定义谁先启动谁后启动。无法满足比较复杂的场景

而K8S的容器编排设计是站在更高的维度，Docker对于K8S而言只是运行它编排产出的介质，K8S针对不同的编排场景提供了不同的编排资源对象，如提供Deployment编排无状态应用，提供了Cronjob编排定时任务，提供了StatefulSet编排ES、Redis集群这种有状态应用等等，这都是前者所不能及的....

三、架构

K8S架构简图如上，分为MasterNode、WorkNode两大部分和五大组件，一开始接触这些概念难免会有些陌生，但是本质上这些组件都是K8S的开发者对各种能力的抽象和封装

3.1、MasterNode

和Redis或者Nginx这种由二进制文件启动后得到一个对外提供服务的守护进程不同，K8S中的MasterNode其实并不是一个二进制文件启动后得到的对外提供服务的守护进程，它本质上是一个抽象的概念。

MasterNode包含3个程序，分别是：

• ApiServer
  • 提供HTTP Rest接口，是集群中各种核心资源的CRUD的统一入口，是集群中各个组件交互的核心枢纽
  • 集群资源配额的统一入口
  • 提供了完备的集群安全机制
• ControllerManager
  • 实时监控集群中如Service等各种资源的状态变化，不断尝试将它们的副本数量维持在一个期望的状态。
• Scheduler：
  • 负责调度功能，如：为Pod找到一个合适的宿主机器

3.2、WorkerNode

和MasterNode类似，WorkerNode本质也并不是一个独立的应用程序，它包含两个组件，如下

• kubelet
  • Node节点管理
  • Pod管理，同容器运行时交互下发容器的创建/关闭命令
  • 容器健康状态检查
• kube-proxy
  • 通过为Service资源的ClusterIP生成iptable或ipvs规则，实现将K8S内部的服务暴露到集群外面去

既然WorkNode也是抽象的概念，那么若在MasterNode启动kube-proxy和kubelet进程，那么MasterNode也会拥有WorkNode的能力，双重角色，但生产环境不推荐这样搞。

四、核心组件

4.1、ApiServer

4.1.1、概述

APIServer有完备的集群安全验证机制，提供了对K8S中如Pod、Service等资源CRUD等HttpRest接口，是集群中各个组件之间数据交互的核心枢纽。

4.1.2、是集群管理API的统一入口

为了更好的理解这个概念可以看如下图

通过kubectl命令执行创建 kubectl apply -f rs.yaml 创建pod时，经历的流程如上图，大概流程为

1. apiserver接收kubectl的创建资源的请求
2. apiserver将创建请求写入ECTD
3. apiserver接收到etcd的回调事件
4. apiserver将回调事件发送给ControllerManager
5. controllerManager中的ReplicationController处理本次请求，创建RS，然后它会调控RS中的Pod的副本数量处于期望值，比期望值小就新创建Pod，于是它告诉ApiServer要创建Pod
6. apiserver将创建pod的请求写入etcd集群
7. apiserver接收etcd的创建pod的回调事件
8. apiserver将创建pod的回调事件发送给scheduler，由它为pod挑选一个合适的宿主node
9. scheduler告诉apiserver，这个pod可以调度到哪个node上
10. apiserver将scheduler告诉他的事件写入etcd
11. apiserver接收到etcd的回调，将更新pod的事件发送给对应node上的kubelet进程
12. kubelet通过CRI接口同容器运行时（Docker）交互，维护更新对应的容器。

4.1.3、提供了完备的安全认证机制

ApiServer采用https+ca签名证书强制双向认证，也就说是想顺利访问通ApiServer的接口需要持有对应的证书

4.1.4、典型使用场景

比如在K8S内部搭建一个Elasticsearch的集群，每个pod中运行一个Pod，想搭集群的前提是得先知道有哪些运行着ES的Pod的ip地址。获取的途径只有一个：问ApiServer要。

那应用程序怎么知道ApiServer的地址呢？如下：

K8S中的Service占用单独的网段（启用ipvs的前提下，我的service网段为：192.168.0.0）

当我们安装完K8S集群后，在default命名空间中会有个默认的叫kubernetes的Service，这个service使用的service网段的第一个地址，而且 这个service是ApiServer的service，换句话说，通过这个service可以访问到apiserver

可以通过如下命令访问到本地的apiserver

curl --cert /etc/kubernetes/pki/admin.pem \
		 --key /etc/kubernetes/pki/admin-key.pem \
		 --cacert /etc/kubernetes/pki/ca.pem https://127..0.1:6443/api/v1/

将回环地址换成名为kubernetes的service的cluster-ip也能访问到api-server

curl --cert /etc/kubernetes/pki/admin.pem  --key /etc/kubernetes/pki/admin-key.pem --cacert /etc/kubernetes/pki/ca.pem https://192.168.0.1:6443/api/v1/

4.1.5、Api Proxy接口

ApiServer提供了一种特殊的Restful接口，它本身不处理这些请求而将请求转发给对应的Kubelet处理

如：关于Node相关的接口

# 查询指定节点上所有的pod信息
/api/v1/nodes/{nodename}/proxy/pods
# 查询指定节点上物理资源的统计信息
/api/v1/nodes/{nodename}/proxy/stats
# 查询指定节点上的摘要信息
/api/v1/nodes/{nodename}/proxy/spec

更多接口查询官网～

关于Pod的接口

# 访问pod
/api/v1/namespace/{namespace-name}/pods/{name}/proxy
# 访问pod指定路径
/api/v1/namespace/{namespace-name}/pods/{name}/{path:*}

4.2、ControllerManager

借助上图理解Controller的作用，它是K8S自动化管理各类资源的核心组件，所谓的自动化管理，其实就是实时监控集群中各类资源的状态的变化，不断的尝试将各类资源的副本数调整为期望值～

ControllerManager细分为8种Controller，如下

4.2.1、Replication Controller

1. 确保任何时候ReplicaSet管理的Pod副本数量都为期望值
2. 实际值高于期望值告诉apisever应该关闭多余的pod，反之亦然
3. 只有当Pod的重启策略为Always，Replication Controller才会管理
4. Replication Controller通过标签管理Pod，若pod标签被改，pod将脱离管控
5. 提供重新调度、弹性扩/缩容、滚动更新能力

4.2.2、Node Controller

我们通过kubectl工具请求K8S的ApiServer获取集群中的Node信息，如下

可以看到集群中所有的节点和它的状态都是Ready

apiserver是如何知道集群中有哪些节点的呢？答案是：kubelet上报给apiserver，再经由watch机制转发Node Controller， 由Node Controller统一实现对集群中Node的管理 。若节点长时间异常，NodeControler会删除该节点，节点上的资源重新调度到正常的节点中～

4.2.3、ResourceQuota Controller

ResourceQuota Controller的功能是确保：指定资源对象数量在任何时候都不要超过指定的最大数量，进而保证由于业务设计的缺陷导致整个系统的紊乱甚至宕机。

使用示例：将ResourceQuota创建到哪个namespace中，便对哪个namespace生效

apiVersion: v1
kind: ResourceQuota
metadata:
  name: object-counts
spec:
  hard:
  	# ==对象数量配额==
    # 最多创建的cm数
    configmaps: "10"
    # 最多创建的pvc数
    persistentvolumeclaims: "4"
    # 最多启动的pod数
    pods: "4"
    # 在该命名空间中允许存在的 ReplicationController 总数上限。
    replicationcontrollers: "20"
    # 最多创建的secret数
    secrets: "10"
    # 最多创建的service数
    services: "10"
    # 在该命名空间中允许存在的 LoadBalancer 类型的 Service 总数上限。
    services.loadbalancers: "2"
    # 在该命名空间中允许存在的 NodePort 类型的 Service 总数上限。
    services.nodeports: 2
    
    
    # ==存储型==
    # 所有 PVC，存储资源的需求总量不能超过该值。
    requests.storage: 40Gi
    # 在命名空间的所有 Pod 中，本地临时存储请求的总和不能超过此值。
    requests.ephemeral-storage: 512Mi
    # 在命名空间的所有 Pod 中，本地临时存储限制值的总和不能超过此值。
    limits.ephemeral-storage: 40Gi
    # ephemeral-storage 	与 requests.ephemeral-storage 相同。
    
    
    # ==cpu、memory==
    # 所有非终止状态的 Pod，其 CPU 限额总量不能超过该值。
    limits.cpu: 1
    # 所有非终止状态的 Pod，其内存限额总量不能超过该值。
    limits.memory: 16Gi
    # 所有非终止状态的 Pod，其 CPU 需求总量（pod中所有容器的request cpu）不能超过该值。
    requests.cpu: 0.5
    # 所有非终止状态的 Pod，其内存需求总量（pod中所有容器的request cpu）不能超过该值。
    requests.memory: 512Mi
    # cpu: 0.5       和requests.cpu相同
    # memory: 512Mi  和 requests.memory相同

目前支持的资源配额如下

• 容器级别
  • 限制容器的CPU、内存
• Pod级别
  • 对Pod中所有的容器的可用之和资源统一限制
• Namespace级别
  • Pod数量
  • RC的数量
  • Service数量
  • ResourceQuota的数量
  • Secret数量
  • 可持有的PV的数量等

感兴趣自己去了解LimitRange资源对象，LimitRange的配额自动为Pod添加Cpu和Memory的配置，这里不再展开

4.2.4、Namespace Controller

用户通过apiserver创建namespace，apiserver会将namespace的信息存储入etcd中。

namespaceController通过apiserver读取维护这些namespace的信息，若ns被标记为删除状态，namespaceController会将其状态改为Terminating

然后会删除它里面的ServiceAccount、RC、Pod等一切资源对象。

4.2.5、Service Controller - Endpoint Controller

Service Controller 会监听维护Service的状态、变化

Service、Pod、Endpoint之间的关系如下图：Service通过标签选择器找到并代理对应的pod，pod的ip维护和Service同名的Endpoint中～

Endpoint Controller的作用是：监听Service和他对应的pod的变化

• 当Service被删除时，同步删除和Service同名的Endpoint对象
• 新建/更新Service时，同步更新对应Endpoint的ip:port列表信息

endpoint对象由每个node上的kube-proxy的进程使用，下文会说

4.3、Scheduler

负责接收ApiServer创建Pod的请求，为Pod选择一个合适的Node，由该Node上的kubelet启动Pod中的相应容器

调度流程分两大步

• 预选策略
  • 初步筛选出符合条件的Node
• 优选策略
  • 在第一步的基础上选择更合适的Node

4.4、Kubelet

4.4.1、Node管理

通过设置启动参数 register-node 参数开启kubelet向apiserver注册自己的信息，apiserver会将数据

注册之后通过kubectl如下命令可用查看到集群中的所有node 的信息

若Node有问题，可以看到Status被标记为NotReady

4.4.2、Pod管理

最终管理员下发的创建Pod的请求由Kubelet转发给它所在节点的容器运行时（Docker）处理

4.4.3、容器健康检查

容器的livenessProbe探针（httpGet、tcpSocket、ExecAction）用于判断容器的健康状态。

kubelet会定期调用这些探针来判断容器是否存活～

httpGet

向容器发送Http Get请求，调用成功（通过Http状态码判断）则确定Pod就绪；

使用方式：

livenessProbe:
  httpGet:
    path: /app/healthz
    port: 80

exec

在容器内执行某命令，命令执行成功（通过命令退出状态码为0判断）则确定Pod就绪；

使用方式：

livenessProbe:
  exec:
    command:
    - cat 
    - /app/healthz

tcpSocket

打开一个TCP连接到容器的指定端口，连接成功建立则确定Pod就绪。

使用方式：

livenessProbe:
  tcpSocket:
    port: 80

一般就绪探针会在启动容器一段时间后才开始第一次的就绪探测，之后做周期性探测。所以在定义就绪指针时，会给以下几个参数：

• initialDelaySeconds ：在初始化容器多少秒后开始第一次就绪探测；
• timeoutSeconds ：如果该次就绪探测超过多少秒后还未成功，判定为超时，该次探测失败，Pod不就绪。默认值1，最小值1；
• periodSeconds ：如果Pod未就绪，则每隔多少秒周期性的做就绪探测。默认值10，最小值1；
• failureThreshold ：如果容器之前探测成功，后续连续几次探测失败，则确定容器未就绪。默认值3，最小值1；
• successThreshold ：如果容器之前探测失败，后续连续几次探测成功，则确定容器就绪。默认值1，最小值1。

4.5、KubeProxy

K8S原生的支持通过Service的方式代理一组Pod暴露到集群外部对外提供服务，创建Service时会这个Service创建一个Cluster-IP。而kubeproxy本质上就是这个Service的cluster-ip的负载均衡器。

在k8s的不同版本中，kubeproxy负载均衡Service的ClusterIp的方式不尽相同，主要如下

4.5.1、k8s1.2版本前

如上图这个版本的KubeProxy的更像是一个TCP/UDP代理，最明显的特征是：外部用户访问cluster:port过来的流量真实的经过了KubeProxy的处理和转发，即流量经过了userspace中。

4.5.2、k8s1.2～1.7版本

在这个版本KubeProxy端明显特征是：用户的流量不再由kubeproxy负责转发负载均衡。kubeproxy仅负责通过apiserver获取service和它对应的endpoint，然后根据这些数据信息生成iptables的规则，用户的流量通过iptables找到最终的pod。

4.5.3、k8s1.8版本及之后

和上一个版本的区别是支持了ipvs模块。

两者的定位不同：虽然iptables和ipvs都是基于netfilter实现的，但是iptables为防火墙而设计，而ipvs的定位是高性能的负载均衡。

在数据结构层面实现不同：iptables是链式结构，流量流经iptables要过所谓的四表五链，当集群中中的pod数量剧增，iptables会变得十分臃肿，效率下降。而ipvs是基于hash表实现的，理论上支持无限扩张，且寻址快。

ipvs也有不足，比如不支持包过滤、地址伪装、SNAT，在使用Nodeport类型的Service时，依然需要和iptables搭配使用。

五、网络组件

5.1、CoreDNS

CoreDNS是K8S的服务发现机制(有DNS能力)，实现了通过解析service-name解析出cluster-ip的能力。而且service被重新创建时cluter-ip是可能发生变化的，但是server-name不会改变。

我们是以POD的形式将CoreDNS部署进K8S的，如下查看CoreDNS的service

这里的kube-dns的ip地址通常可以在安装coredns的配置文件中指定： coredns.yaml

验证下kube-dns解析外网域名的DNS能力

[root@master01 ~]# yum -y install bind-utils
[root@master01 ~]# dig -t A www.baidu.com @192.168.0.10  +short
www.a.shifen.com.
39.156.66.18
39.156.66.14

验证下kube-dns解析service名的DNS能力

# ${serviceName}.${名称空间}.svc.cluster.local.
[root@master01 ~]# dig -t A kubernetes.default.svc.cluster.local. @192.168.0.10 +short
192.168.0.1

5.2、CNI网络插件

像Calico或者flanel等，都是符合CNI规范的网络插件，作用如下：

• 保证集群中的pod生成集群内全局唯一的IP地址。
• 为K8S集群提供了一个扁平化的集群网络（service网络）意思就是说，它实现了集群内的Pod跨node也能直接互通。

注意点：flanel不支持NetworkPolicy资源对象定义的网络策略，而Calico支持。

什么是网络策略？如下

• 只有来自IngressController的流量才能访问带有role=frontend标签的pod
• 只有namespaceA的pod不能访问其他namespace的pod
• 只有源ip地址在某个网段的请求才能访问Project-A
• 从ProjectB出去的流量指定访问指定网段的Pod

参考：kubernetes官网、《kubernetes权威指南》