23、Kubernetes进阶：高级特性、社区生态与替代方案

Kubernetes进阶：高级特性、社区生态与替代方案

1. Kubernetes在GCP上的应用

在Google Cloud Platform（GCP）上使用Kubernetes有诸多便利。例如，更新Ingress可以使用如下命令：

$ kubectl apply -f nginx-tomcat-static-ip-ingress.yaml

查看与静态IP关联的Ingress地址：

$ kubectl get ing
NAME                   HOSTS     ADDRESS          PORTS     AGE
nginx-tomcat-ingress   *         35.186.227.252   80        48m

这样就可以通过静态IP地址访问Ingress，如 http://35.186.227.252/ （nginx）和 http://35.186.227.252/examples/ （Tomcat）。

GCP的基本概念与AWS类似，但部分策略和概念有所不同。Google Container Engine是一个强大的服务，可将Kubernetes用于生产环境。Kubernetes集群和节点管理非常容易，不仅安装简单，升级也很方便。云提供商与GCP完全集成，特别是Ingress，只需一个命令就能配置L7负载均衡器。因此，如果计划在公共云上使用Kubernetes，强烈建议尝试Google Kubernetes Engine（GKE）。

2. Kubernetes的API版本

Kubernetes的对象和资源分为三个API轨道，即alpha、beta和稳定版，以表示其成熟度。每个资源头部的 apiVersion 字段指示其级别。
| API级别 | 特点 |
| ---- | ---- |
| alpha | 默认禁用，可能会在无通知的情况下更改 |
| beta | 默认启用，经过充分测试，被认为是稳定的，但架构或对象语义仍可能更改 |
| 稳定版 | 一旦进入稳定阶段，不太可能再更改 |

3. 高级Kubernetes特性

3.1 Job和CronJob

Job和CronJob是高级Pod控制器，允许运行最终会终止的容器。Job确保一定数量的Pod成功运行完成；CronJob确保在给定时间调用Job。如果需要运行批处理工作负载或计划任务，可以使用这些内置控制器。相关信息可参考： https://kubernetes.io/docs/concepts/workloads/controllers/jobs-run-to-completion/

3.2 Pod和节点之间的亲和性和反亲和性

虽然可以使用节点选择器手动将Pod分配给某些节点，节点也可以使用污点拒绝Pod，但在更灵活的情况下，如希望某些Pod共置或在可用区之间均匀分布Pod，使用节点选择器或污点可能会很麻烦。亲和性就是为解决此类问题而设计的，相关信息可参考： https://kubernetes.io/docs/concepts/configuration/assign-pod-node/#affinity-and-anti-affinity

3.3 Pod的自动扩展

几乎所有现代基础设施都支持自动扩展运行应用程序的实例组，Kubernetes也不例外。Pod水平扩展器（PodHorizontalScaler）可以根据CPU/内存指标在控制器（如Deployment）中扩展Pod副本。从Kubernetes 1.6开始，扩展器正式支持基于自定义指标（如每秒事务数）进行扩展。更多信息可参考： https://kubernetes.io/docs/tasks/run-application/horizontal-pod-autoscale/

3.4 Pod中断的预防和缓解

Pod是易变的，随着集群的伸缩，它们会在节点之间终止和重新启动。如果一个应用程序的太多Pod同时被销毁，可能会导致服务级别下降甚至应用程序失败。特别是对于有状态或基于仲裁的应用程序，可能几乎无法容忍Pod中断。为了缓解这种中断，可以使用PodDisruptionBudget告知Kubernetes应用程序在任何给定时间可以容忍多少不可用的Pod，以便Kubernetes能够根据应用程序的情况采取适当的行动。更多信息可参考： https://kubernetes.io/docs/concepts/workloads/pods/disruptions/

另一方面，由于PodDisruptionBudget是一个受管理的对象，它仍然无法排除Kubernetes外部因素（如节点硬件故障或系统因内存不足而杀死节点组件）导致的中断。因此，可以将 node-problem-detector 等工具集成到监控堆栈中，并适当配置节点资源的阈值，以通知Kubernetes开始排空节点或驱逐过多的Pod，防止情况恶化。有关 node-problem-detector 和资源阈值的更详细指南，请参考以下主题：
- https://kubernetes.io/docs/tasks/debug-application-cluster/monitor-node-health/
- https://kubernetes.io/docs/tasks/administer-cluster/out-of-resource/

3.5 Kubernetes联邦

联邦是集群的集群，由多个Kubernetes集群组成，可从单个控制平面访问。在联邦上创建的资源将在所有连接的集群中同步。截至Kubernetes 1.7，可联合的资源包括Namespace、ConfigMap、Secret、Deployment、DaemonSet、Service和Ingress。

联邦构建混合平台的能力在架构软件时带来了更高的灵活性。例如，可以将部署在本地数据中心和各种公共云的集群联合起来，按成本分配工作负载，并利用特定平台的功能，同时保持迁移的弹性。另一个典型用例是联合分散在不同地理位置的集群，以降低全球客户的边缘延迟。此外，由etcd3支持的单个Kubernetes集群在版本1.6时支持5000个节点，同时保持API响应时间的p99小于1秒。如果需要拥有数千个节点或更多的集群，可以通过联合集群来实现。联邦的指南可参考： https://kubernetes.io/docs/tasks/federation/set-up-cluster-federation-kubefed/

3.6 集群附加组件

集群附加组件是为增强Kubernetes集群而设计或配置的程序，被视为Kubernetes的固有部分。例如，在监控和日志记录中使用的Heapster，以及前面提到的 node-problem-detector 都是附加组件。

一些托管的Kubernetes服务（如GKE）部署附加组件管理器，以保护附加组件的状态不被修改或删除。托管的附加组件将在Pod控制器上使用标签 addonmanager.kubernetes.io/mode 进行部署。如果模式为 Reconcile ，对规范的任何修改都将回滚到其初始状态； EnsureExists 模式仅检查控制器是否存在，但不检查其规范是否被修改。例如，在1.7.3 GKE集群上默认部署的以下Deployments都在 Reconcile 模式下受到保护。

如果想在自己的集群中部署附加组件，可以在 https://github.com/kubernetes/kubernetes/tree/master/cluster/addons 找到它们。

4. Kubernetes社区与生态

4.1 Kubernetes的起源与支持

Kubernetes起源于Google，现在由云原生计算基金会（CNCF， https://www.cncf.io ）支持。在Kubernetes 1.0发布时，Google与Linux基金会合作成立了CNCF，并将Kubernetes作为种子项目捐赠。CNCF旨在促进容器化、动态编排和面向微服务的应用程序的开发。

由于CNCF下的所有项目都是基于容器的，它们肯定可以与Kubernetes流畅协作。例如，在监控和日志记录中演示和提到的Prometheus、Fluentd和OpenTracing都是CNCF的成员项目。

4.2 Kubernetes孵化器

Kubernetes孵化器是支持Kubernetes项目的过程，相关信息可参考： https://github.com/kubernetes/community/blob/master/incubator.md

毕业项目可能成为Kubernetes的核心功能、集群附加组件或独立工具。在使用Kubernetes的过程中，我们已经看到并使用了许多这样的项目，包括Heapster、cAdvisor、dashboard、minikube、kops、kube-state-metrics和kube-problem-detector等，它们让Kubernetes变得越来越好。可以在 https://github.com/kubernetes 或 https://github.com/kubernetes-incubator 探索这些项目。

4.3 Helm和图表

Helm（ https://github.com/kubernetes/helm ）是一个包管理器，简化了在Kubernetes上运行软件的日常操作。它也是从孵化器毕业的项目。

在Kubernetes上部署容器化软件基本上是编写清单。然而，一个应用程序可能由数十个Kubernetes资源组成。如果要多次部署这样的应用程序，重命名冲突部分的任务可能会很繁琐。引入模板引擎的想法来解决重命名问题后，会发现还需要一个地方来存储模板和渲染后的清单。因此，Helm就是为解决这些烦人的琐事而设计的。

Helm中的包称为图表，它是运行应用程序的配置、定义和清单的集合。社区贡献的图表发布在 https://github.com/kubernetes/charts 。即使不打算使用它，也可以在那里找到某个包的经过验证的清单。

使用Helm非常简单：
1. 运行官方安装脚本获取Helm： https://raw.githubusercontent.com/kubernetes/helm/master/scripts/get
2. 获取Helm二进制文件并使其工作后，它会获取 kubectl 配置以连接到集群。需要在Kubernetes集群中安装一个管理器Tiller来管理Helm的每个部署任务：

$ helm init
$HELM_HOME has been configured at /Users/myuser/.helm.
Tiller (the Helm server-side component) has been installed into your
Kubernetes Cluster.
Happy Helming!

如果想在不将Tiller安装到Kubernetes集群的情况下初始化Helm客户端，可以在 helm init 命令中添加 --client-only 标志。此外，同时使用 --skip-refresh 标志可以离线初始化客户端。

3. Helm客户端可以从命令行搜索可用的图表：

$ helm search
NAME                          VERSION     DESCRIPTION
stable/aws-cluster-autoscaler 0.2.1       Scales worker nodes within
autoscaling groups.
stable/chaoskube              0.5.0       Chaoskube periodically kills
random pods in you...
...
stable/uchiwa                 0.2.1       Dashboard for the Sensu
monitoring framework
stable/wordpress              0.6.3       Web publishing platform for
building blogs and ...

4. 从仓库安装一个图表，例如安装WordPress：

$ helm install stable/wordpress
NAME:   plinking-billygoat
LAST DEPLOYED: Wed Sep  6 01:09:20 2017
NAMESPACE: default
STATUS: DEPLOYED
...

在Helm中部署的图表是一个版本。这里安装了一个版本 plinking-billygoat 。一旦Pod和服务准备好，就可以连接到网站并检查结果。

5. 拆除一个版本也只需要一行命令：

$ helm delete plinking-billygoat
release "plinking-billygoat" deleted

Helm利用ConfigMap存储版本的元数据，但使用 helm delete 删除版本不会删除其元数据。要完全清除这些元数据，可以手动删除这些ConfigMaps，或者在执行 helm delete 时添加 --purge 标志。

除了管理集群中的包，Helm还建立了一个共享包的标准，允许直接安装流行的软件，而无需为使用的每个软件重写清单。

5. 其他容器编排框架

5.1 Docker Swarm模式

Swarm模式是Docker自1.12版本起集成在Docker引擎中的原生编排器。它与Docker本身共享相同的API和用户界面，包括使用Docker Compose文件。这种集成程度根据用户对同一供应商组件的接受程度，既可以被视为优势，也可以被视为劣势。

一个Swarm集群由管理器和工作节点组成，管理器是共识组的一部分，用于维护集群状态并保持高可用性。启用Swarm模式非常简单，大致分为两步：
1. 使用 docker swarm init 创建集群
2. 使用 docker swarm join 加入其他管理器和工作节点

此外，Docker提供的Docker Cloud（ https://cloud.docker.com/swarm ）帮助我们在各种云提供商上引导Swarm集群。

Swarm模式的功能是容器平台所期望的，即容器生命周期管理、两种调度策略（复制和全局，分别类似于Kubernetes中的Deployment和DaemonSet）、服务发现、秘密管理等。还有一个入口网络，其工作方式类似于Kubernetes中的NodePort类型服务，但如果需要L7层负载均衡器，则需要引入如nginx或Traefik等工具。

总的来说，Swarm模式为编排容器化应用程序提供了一个开箱即用的选项。由于它与Docker使用相同的语言且架构简单，被认为是所有选择中最容易上手的平台。因此，选择Swarm模式快速完成某些任务是合理的。然而，其简单性有时会导致缺乏灵活性。例如，在Kubernetes中可以通过操纵选择器和标签轻松采用蓝绿部署策略，但在Swarm模式中没有简单的方法实现。由于Swarm模式仍在积极开发中，如在17.06版本中引入了类似于Kubernetes中ConfigMap的存储配置数据的功能，我们有理由期待它在未来变得更强大，同时保持其简单性。

5.2 Amazon EC2容器服务（ECS）

ECS是AWS对Docker热潮的回应。与提供Kubernetes、Docker Swarm和DC/OS等开源集群管理器的Google Cloud Platform和Microsoft Azure不同，AWS采用自己的方式来满足容器服务的需求。

ECS使用Docker作为容器运行时，也接受语法版本2的Docker Compose文件。此外，ECS和Docker Swarm模式的术语有很多相似之处，如任务和服务的概念。然而，相似之处仅此而已。虽然ECS的核心功能简单甚至基础，但作为AWS的一部分，ECS充分利用其他AWS产品来增强自身，例如：
- VPC用于容器网络
- CloudWatch和CloudWatch Logs用于监控和日志记录
- 应用程序负载均衡器和网络负载均衡器与目标组用于服务发现
- Lambda与Route 53用于基于DNS的服务发现
- CloudWatch Events用于CronJob
- EBS和EFS用于数据持久化
- ECR用于Docker注册表
- 参数存储和KMS用于存储配置文件和秘密
- CodePipeline用于CI/CD等

还有一个基于ECS构建的AWS产品AWS Batch（ https://aws.amazon.com/batch/ ），用于处理批处理工作负载。此外，AWS ECS团队的开源工具Blox（ https://blox.github.io ）通过连接多个AWS产品，增强了ECS未提供的自定义调度功能，如类似于DaemonSet的策略。从另一个角度看，如果将AWS视为一个整体来评估ECS，它确实非常强大。

设置ECS集群很容易：通过AWS控制台或API创建ECS集群，并将EC2节点与ECS代理连接到集群。好处是主节点由AWS管理，我们无需密切关注主节点。

总体而言，ECS易于上手，特别是对于熟悉Docker和AWS产品的人来说。另一方面，如果对当前提供的基本功能不满意，可能需要使用前面提到的其他AWS服务或第三方解决方案进行一些手动操作来完成任务，这可能会导致这些服务的不必要成本，以及配置和维护方面的努力，以确保每个组件正常协作。此外，ECS仅在AWS上可用，这也可能是人们需要认真考虑的一个因素。

5.3 Apache Mesos

Mesos在Docker引发容器潮流之前就已经创建，其目标是解决由通用硬件组成的集群中资源管理的困难，同时支持多样化的工作负载。为了构建这样一个通用平台，Mesos采用两层架构来划分资源分配和任务执行。因此，执行部分理论上可以扩展到任何类型的任务，包括编排Docker容器。

实际上，这里提到的Mesos主要负责一层工作，执行部分由其他称为Mesos框架的组件完成。例如，Marathon（ https://mesosphere.github.io/marathon/ ）和Chronos（ https://mesos.github.io/chronos/ ）是分别用于部署长期运行和批处理作业任务的流行框架，它们都支持Docker容器。因此，当提到Mesos时，通常指的是如Mesos/Marathon/Chronos或Mesos/Aurora这样的堆栈。实际上，在Mesos的两层架构下，也可以将Kubernetes作为Mesos框架运行。

坦率地说，一个组织良好的Mesos堆栈和Kubernetes在功能上非常相似，除了Kubernetes要求在其上运行的所有内容都必须容器化，无论使用Docker、rkt还是虚拟机容器。另一方面，由于Mesos专注于通用调度并倾向于保持其核心小巧，一些基本功能需要单独安装、测试和操作，这可能会带来额外的努力。

Mesosphere发布的DC/OS（ https://dcos.io ）利用Mesos构建了一个全栈集群管理平台，在功能上更可与Kubernetes相媲美。作为基于Mesos构建的一站式解决方案，它捆绑了多个组件来驱动整个系统，如用于常见工作负载的Marathon、用于计划作业的Metronome、用于服务发现的Mesos-DNS等。尽管这些构建块看起来很复杂，但DC/OS通过CloudFormation/Terraform模板及其包管理系统Mesosphere Universe大大简化了安装和配置工作。自DC/OS 1.10起，Kubernetes正式集成到DC/OS中，可以通过Universe进行安装。一些云提供商（如Microsoft Azure）也提供托管的DC/OS服务。

综上所述，在选择容器编排框架时，需要综合考虑性能、稳定性、可用性、可扩展性、易用性等客观因素，以及实际应用场景和团队技术栈等实际情况，以找到最适合的解决方案。

Kubernetes进阶：高级特性、社区生态与替代方案

6. 各容器编排框架对比

为了更清晰地了解不同容器编排框架的特点，下面对Kubernetes、Docker Swarm模式、Amazon ECS和Apache Mesos（以DC/OS为例）进行对比：
| 特性 | Kubernetes | Docker Swarm模式 | Amazon ECS | Apache Mesos（DC/OS） |
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
| 起源 | Google | Docker | AWS | Apache |
| 架构复杂度 | 较高 | 较低 | 中等（依赖AWS服务） | 中等（组件较多） |
| 功能丰富度 | 高 | 中等 | 中等（结合AWS服务强大） | 高 |
| 学习曲线 | 较陡 | 较缓 | 有AWS基础较易 | 中等 |
| 社区支持 | 强 | 中等 | 强（AWS支持） | 中等 |
| 云集成 | 多云支持 | 多云支持（借助Docker Cloud） | 仅支持AWS | 部分云支持（如Azure） |
| 调度策略 | 灵活多样 | 复制和全局 | 基本调度结合AWS服务扩展 | 通用调度结合框架扩展 |
| 负载均衡 | 支持L7（Ingress） | 需要额外工具 | 结合AWS负载均衡器 | 有内置和可扩展方案 |

从这个对比表格可以看出，不同的容器编排框架各有优缺点，适用于不同的场景和需求。例如，对于追求功能全面、灵活性高且有一定技术实力的团队，Kubernetes是一个很好的选择；而对于熟悉Docker且希望快速上手的用户，Docker Swarm模式可能更合适；对于已经深度使用AWS服务的用户，Amazon ECS能很好地与现有架构集成；对于需要通用资源管理和多样化工作负载支持的场景，Apache Mesos（DC/OS）是一个有力的竞争者。

7. 选择合适的容器编排框架的决策流程

在选择合适的容器编排框架时，可以参考以下mermaid流程图：

graph TD;
    A[开始] --> B{是否熟悉Kubernetes生态};
    B -- 是 --> C{是否需要多云部署};
    C -- 是 --> D[选择Kubernetes];
    C -- 否 --> E{是否在AWS环境};
    E -- 是 --> F[考虑Amazon ECS];
    E -- 否 --> D;
    B -- 否 --> G{是否熟悉Docker};
    G -- 是 --> H{是否需要简单架构快速上手};
    H -- 是 --> I[选择Docker Swarm模式];
    H -- 否 --> J{是否需要通用资源管理};
    J -- 是 --> K[考虑Apache Mesos（DC/OS）];
    J -- 否 --> D;
    G -- 否 --> D;

这个流程图展示了一个简单的决策过程，从对不同技术的熟悉程度、部署环境和具体需求等方面进行考虑，帮助用户选择最适合自己的容器编排框架。

8. 未来趋势与展望

随着云计算和容器技术的不断发展，容器编排框架也在不断演进。Kubernetes作为目前最流行的容器编排框架，将继续保持其领先地位，并不断完善和扩展其功能。社区的贡献将进一步丰富Kubernetes的生态系统，例如更多的集群附加组件和第三方工具的出现，将使Kubernetes在不同场景下的应用更加便捷和高效。

Docker Swarm模式虽然目前相对简单，但由于其与Docker的紧密集成，对于Docker用户来说仍然具有一定的吸引力。随着其功能的不断增强，可能会在一些特定场景中得到更广泛的应用。

Amazon ECS将继续依托AWS强大的云服务生态，为AWS用户提供更加便捷的容器编排解决方案。同时，AWS也可能会不断优化ECS的功能，使其在处理复杂工作负载和大规模集群方面表现更加出色。

Apache Mesos（DC/OS）凭借其通用的资源管理能力和对多样化工作负载的支持，将在一些对资源管理要求较高的企业级场景中发挥重要作用。随着Kubernetes在DC/OS中的集成不断完善，两者的结合可能会为用户带来更多的选择和便利。

总的来说，未来容器编排框架将朝着更加智能化、自动化和集成化的方向发展。不同的框架将在不同的领域和场景中发挥各自的优势，用户需要根据自己的实际情况选择合适的框架，并不断关注技术的发展动态，以适应不断变化的市场需求。

9. 实践建议

在实际应用中，为了更好地使用容器编排框架，以下是一些实践建议：
- 学习与培训 ：对于Kubernetes等复杂的编排框架，建议参加专业的培训课程或阅读相关的技术书籍，深入了解其原理和操作方法。可以通过在线教程、官方文档和社区论坛等渠道进行学习。
- 小规模试验 ：在将容器编排框架应用到生产环境之前，先进行小规模的试验和测试。可以在本地环境或云平台上搭建一个简单的集群，运行一些简单的应用程序，熟悉框架的使用流程和功能特性。
- 监控与优化 ：建立完善的监控系统，实时监测容器和集群的运行状态。通过监控数据，及时发现并解决性能瓶颈和故障问题。同时，根据监控结果对集群进行优化，提高资源利用率和应用程序的性能。
- 持续集成与持续部署（CI/CD） ：将容器编排框架与CI/CD工具集成，实现应用程序的自动化部署和更新。例如，使用Jenkins、GitLab CI/CD等工具，结合Helm等包管理器，实现应用程序的快速迭代和交付。
- 安全保障 ：重视容器和集群的安全问题，采取必要的安全措施。例如，使用安全的镜像、设置访问控制和权限管理、定期进行漏洞扫描等，确保应用程序和数据的安全。

通过遵循这些实践建议，可以更好地掌握容器编排框架的使用，提高应用程序的开发和部署效率，降低运维成本。

10. 总结

本文详细介绍了Kubernetes的高级特性、社区生态以及其他容器编排框架。Kubernetes具有丰富的功能和强大的社区支持，通过Job和CronJob、亲和性和反亲和性、自动扩展等高级特性，能够满足各种复杂的工作负载和场景需求。其社区生态也非常活跃，包括Kubernetes孵化器和Helm等工具，为用户提供了更多的便利和选择。

同时，还介绍了Docker Swarm模式、Amazon ECS和Apache Mesos（DC/OS）等其他容器编排框架，分析了它们的特点和适用场景。不同的框架在架构复杂度、功能丰富度、学习曲线等方面存在差异，用户需要根据自己的实际情况进行选择。

在选择容器编排框架时，要综合考虑性能、稳定性、可用性、可扩展性、易用性等客观因素，以及实际应用场景和团队技术栈等实际情况。通过对比分析和决策流程，帮助用户找到最适合自己的解决方案。

最后，给出了一些实践建议，希望能帮助用户更好地应用容器编排框架，提高应用程序的开发和部署效率，实现业务的快速发展。在未来的技术发展中，容器编排框架将不断演进和完善，为云计算和容器技术的发展提供更强大的支持。