k8s学习1

k8s架构描述

这里写图片描述

k8s 整体框架图:

各个部分的概念和意义


master 节点
master 节点是K8s 中最重要的模块负责管理k8s 其他部件并且提供服务api。他是服务和节点管理的调度中心。

kube-apiserver 提供和外部交互的接口,提供安全机制,大多数接口都是直接读写etcd中的数据。

kube-scheduler 调度器,主要干一件事情:监听etcd中的pod目录变更,然后通过调度算法分配node,最后调用apiserver的bind接口将分配的node和pod进行关联(修改pod节点中的nodeName属性)。scheduler在Kubernetes中是一个plugin,可以用其他的实现替换(比如mesos)。

etcd 作为配置中心和存储服务(架构图中的Distributed Watchable Storage),保存了所有组件的定义以及状态,Kubernetes的多个组件之间的互相交互也主要通过etcd。类似数据库一样保存所有组件的配置信息,和服务信息。所有pod的是实例的监控都是通etcd进行监控pod的状态。然后报告给调度器。

kube-controller-manager 承担了master的主要功能,比如和CloudProvider(IaaS)交互,管理node,pod,replication,service,namespace等。基本机制是监听etcd /registry/events下对应的事件,进行处理。具体的逻辑需要专门文章分析,此处不进行详解。

Node 节点:

Node 节点的组成包括:

kubelet 主要包含容器管理,镜像管理,Volume管理等。同时kubelet也是一个rest服务,和pod相关的命令操作都是通过调用接口实现的。比如:查看pod日志,在pod上执行命令等。pod的启动以及销毁操作依然是通过监听etcd的变更进行操作的。但kubelet不直接和etcd交互,而是通过apiserver提供的watch机制,应该是出于安全的考虑。kubelet提供插件机制,用于支持Volume和Network的扩展。它主要的 作用是管理本节点上的pod,处理api-server 下发下来的任务。任务是在etcd中,etcd是通过apiserver进行调用处理。kubelet在启动的时候会在配置里面的master节点上注册自己的信息。放比昂

kube-proxy 作用:kube-proxy其实就是管理service的访问入口,包括集群内Pod到Service的访问和集群外访问service。因为pod不能直接被外部访问,所以通过代理的方式可以让service找到对应标签的pod将流量转发到内部。

service是通过Selector选择的一组Pods的服务抽象,其实就是一个微服务,提供了服务的LB和反向代理的能力,而kube-proxy的主要作用就是负责service的实现。

service另外一个重要作用是,一个服务后端的Pods可能会随着生存灭亡而发生IP的改变,service的出现,给服务提供了一个固定的IP,而无视后端Endpoint的变化。

实现:kube-proxy目前有两种实现方式:userspace和iptables。

iptables 将访问的外部流量通过转发的形式定义规则,转发给内部相应的pod ip和端口。
例子:Kubernetes为每个service分配一个clusterIP(虚拟ip)。不同的service用不同的ip,所以端口也不会冲突。Kubernetes的虚拟ip是通过iptables机制实现的。每个service定义的端口,kube-proxy都会监听一个随机端口对应,然后通过iptables nat规则做转发。比如Kubernetes上有个dns服务,clusterIP:10.254.0.10,端口:53。应用对10.254.0.10:53的请求会被转发到该node的kube-proxy监听的随机端口上,然后再转发给对应的pod。如果该服务的pod不在当前node上,会先在kube-proxy之间进行转发。当前版本的kube-proxy是通过tcp代理实现的,性能损失比较大(具体参看后面的压测比较),1.2版本中已经计划将kube-proxy完全通过iptables实现(https://github.com/kubernetes/kubernetes/issues/3760)
flanneld:为的功能是让集群中的不同节点主机创建的Docker容器都具有全集群唯一的虚拟IP地址。因为不同节点上的docker 容器ip都是自己的docker0网卡分配的。所以为了保证在整个集群中每个容器都有自己独立的一个ip采用这个flanneld。工作原理

pod Pod与容器

而在K8S中,Pod包含一个或者多个相关的容器,Pod可以认为是容器的一种延伸扩展,一个Pod也是一个隔离体,而Pod内部包含的一组容器又是共享的(包括PID、Network、IPC、UTS)。除此之外,Pod中的容器可以访问共同的数据卷来实现文件系统的共享

<think>嗯,用户想了解Kubernetes(K8S)的学习,首先我得考虑他们的背景。可能是个刚接触容器技术的开发者,或者是有一定运维经验的人士?不管怎样,得从基础开始讲起,确保他们理解K8S的核心概念。 首先得解释K8S是什么,为什么重要。然后分阶段学习,这样用户有明确的路径。第一阶段应该是基础,包括容器和Docker,毕竟K8S是容器编排工具。然后介绍K8S的架构,组件如Master Node、Worker Node,这些关键部分得讲清楚,不然之后的使用会困惑。 接下来是核心概念,比如Pod、Service、Deployment这些资源对象。用户需要知道它们的作用和区别。可能还需要简单演示一个部署应用的例子,用YAML文件,这样他们能直观看到怎么操作。 第二阶段深入,得覆盖网络、存储、配置管理。这部分比较难,比如Service和Ingress的区别,Persistent Volume的作用。用户可能会在这里遇到问题,需要详细说明。 第三阶段是高级主题,比如自动伸缩、监控、安全。这时候用户已经有一定基础,可以学习如何优化和保障集群安全。同时,生态工具如Helm、Prometheus也是必须的,这些工具能提升效率。 实践建议部分,搭建实验环境很重要,MiniKube和K3s适合本地学习。官方文档和社区资源是宝贵的学习资料,推荐他们多参与社区,解决问题。持续实践是关键,通过项目来巩固知识。 最后,学习资源推荐官方文档、书籍和在线课程,覆盖不同学习偏好的人。可能用户需要这些资源来进一步自学。 需要注意避免使用复杂术语,保持解释简单明了。同时,检查是否所有技术名词都正确,比如确保K8S架构的组件名称准确,YAML示例语法正确。另外,用户可能对某些概念混淆,比如Pod和容器的关系,需要明确说明。 总之,结构要清晰,分阶段引导,结合理论和实践,帮助用户逐步掌握K8S。确保回答逻辑顺畅,覆盖用户可能关心的各个方面,并激发他们继续学习的兴趣。</think>### Kubernetes(K8S学习指南 Kubernetes(简称K8S)是一个开源的容器编排平台,用于自动化容器化应用的部署、扩展和管理。它是云原生生态系统的核心组件,适用于构建可扩展、高可用的分布式系统。以下是学习K8S的逐步指导: --- #### **第一阶段:基础概念** 1. **容器技术基础** - 先决条件:理解容器(如Docker)的概念,包括镜像、容器、仓库等。 - 学习目标:掌握容器生命周期管理、镜像构建(Dockerfile)及容器网络/存储配置。 2. **K8S核心架构** - **Master Node**:负责集群管理,包含以下组件: - **API Server**:集群操作的入口。 - **Scheduler**:分配Pod到Node。 - **Controller Manager**:维护集群状态(如副本数、节点故障恢复)。 - **etcd**:分布式键值存储,保存集群所有配置数据。 - **Worker Node**:运行容器化应用,包含: - **Kubelet**:与Master通信,管理Pod生命周期。 - **Kube Proxy**:处理网络规则和负载均衡。 - **容器运行时**(如Docker、containerd)。 3. **核心概念** - **Pod**:最小部署单元,包含一个或多个共享资源的容器。 - **Service**:定义如何访问一组Pod(如负载均衡、服务发现)。 - **Deployment**:声明式管理Pod副本和滚动更新。 - **Namespace**:逻辑隔离集群资源(如开发、测试环境)。 --- #### **第二阶段:核心操作与实践** 1. **集群部署** - 工具选择: - **Minikube**:本地单节点学习环境。 - **kubeadm**:生产级集群部署工具。 - **托管服务**(如AWS EKS、Google GKE)。 2. **YAML文件编写** - 语法规则:定义资源类型(如`Deployment`、`Service`)、元数据(`metadata`)、规格(`spec`)。 - 示例:部署一个Nginx应用 ```yaml apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: nginx-deployment spec: replicas: 3 selector: matchLabels: app: nginx template: metadata: labels: app: nginx spec: containers: - name: nginx image: nginx:latest ports: - containerPort: 80 ``` 3. **常用命令** - 查看资源:`kubectl get pods -n <namespace>` - 调试Pod:`kubectl logs <pod-name>` - 进入容器:`kubectl exec -it <pod-name> -- /bin/bash` --- #### **第三阶段:进阶主题** 1. **网络与存储** - **网络模型**:Pod间通信(CNI插件如Calico、Flannel)。 - **持久化存储**:`PersistentVolume(PV)`和`PersistentVolumeClaim(PVC)`。 2. **配置与密钥管理** - **ConfigMap**:存储非敏感配置(如环境变量)。 - **Secret**:加密存储敏感数据(如密码、证书)。 3. **自动扩展与监控** - **HPA(Horizontal Pod Autoscaler)**:基于CPU/内存指标自动扩展Pod。 - **监控工具**:Prometheus + Grafana监控集群状态。 4. **安全机制** - **RBAC(基于角色的访问控制)**:限制用户/服务的权限。 - **Pod安全策略**:定义Pod运行的安全约束。 --- #### **学习资源推荐** 1. **官方文档** - [Kubernetes官方文档](https://kubernetes.io/docs/home/):最权威的学习指南。 2. **书籍** - 《Kubernetes权威指南》 - 《Kubernetes in Action》 3. **在线课程** - Coursera:[Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructure](https://www.coursera.org/) - Udemy:[Kubernetes for the Absolute Beginners](https://www.udemy.com/) --- #### **实践建议** 1. **动手实验** - 使用Minikube搭建本地集群,尝试部署多类型应用(如Web服务、数据库)。 2. **参与社区** - 关注GitHub上的K8S项目,参与SIG(特别兴趣小组)讨论。 3. **项目实战** - 尝试将现有应用容器化并通过K8S管理,逐步优化为高可用架构。 通过系统性学习和持续实践,可以逐步掌握K8S的核心能力,适应云原生开发与运维的需求。
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