Kubernetes架构简介

在Docker容器技术中，通过容器，我们可以很方便的将我们的应用程序打成一个镜像，然后无论我们在哪部署应用，只要这个环境支持Docker，那么我们都可以通过Docker将我们的镜像运行起来，而不需要关心环境的问题。这一点真正做到了 "一次打包，到处运行" 的效果。正是因为有了容器技术，我们可以不再理会应用的运行环境依赖问题，这也给微服务架构的实现带来了极大的便利。

在微服务架构下，我们的应用被拆成了一个一个的微型的服务，所有这些服务联合起来组成一个完整的APP，每个服务都运行在容器中，这就可以让我们很方便的对某一功能进行扩容缩容，但是，一个APP往往有很多功能模块，这就导致我们的服务器中可能需要运行很多的容器，可能几百个甚至上千个容器，那如何管理这些容器呢？此时我们就需要一个容器编排工具，使用这个工具可以帮我们管理调度这些容器。

K8S，一个谷歌开源的容器编排管理工具应运而生。K8S全称kubernetes，其起源于谷歌内部的一个叫Borg系统，谷歌在这方面已经有十几年的使用经验，所以，在Docker技术面世后，谷歌使用自家的Golang语言重写了Borg系统，这就是K8S。

在K8S的物理架构上，分为Master节点和Node节点，Master节点负责整个集群的管理工作，Node节点负责运行具体的容器。我们可以认为Master就是整个K8S集群的大脑，Node就是具体执行大脑指令的苦力。接下来我们将介绍一下Master和Node节点的各个组成部分。

Master节点

Master节点主要由三个组件构成：API Server、Scheduler、Controller Manager，接下来我们逐一介绍一下这三个组件的各自的功能。

1. API Server

API Server从字面意思来看，就是提供一组API的服务，其作用是接收处理用户请求。比如，我们需要新建一个容器，那么就可以通过向API Server发送一个请求，由API Server来完成创建容器的后续功能。

2. Scheduler

在K8S集群中，Node节点一般都会有多个，当我们需要对容器进行操作的时候，我们需要评估一下这些Node节点是否满足容器的运行条件，例如我们需要启动一个容器，这个容器需要2G内存，那么我们就需要在所有Node节点上查找出哪些节点满足我们的资源需求。这项工作就是由我们的Scheduler来帮助我们完成的，Scheduler会帮助我们选出最佳的运行容器的Node节点。

3. Controller Manager

我们都知道，K8S为我们提供了故障自愈的功能，那这是怎么实现的呢？比如我们在Node节点上运行着一些容器，如果此时容器异常退出了，那此时K8S需要为我们自动拉起一个新的容器，或者一台Node节点宕机了，那此节点上的容器就需要自动调度到其他的节点上去。那问题来了，K8S是怎么知道容器是否健康呢？答案是通过一种叫控制器的东西，控制器就是一个死循环，不停的检测其托管的容器的状态，一旦发现某个容器状态异常了，那么就自动为我们修复这个容器。

那么，问题又来了，如果这个控制器退出了呢？那此时我们的容器异常退出后，K8S就无法获取容器的健康状态了。此时，就需要我们的Controller Manager了，这个组件就是用来为我们监测所有的控制器的状态的。那么问题又来了，如果Controller Manager也退出了怎么办呢？如果Controller Manager也退出了，那就表示当前这台Master出现了异常，这是我们需要避免的问题，所以，一般在一个K8S集群中，我们往往需要多个Master节点，保持Master节点的高可用。

4. Etcd

以上就是在Master节点上的三个组件的功能，我们知道，通过API Server可以来发送请求，通过Scheduler来实现选择容器具体运行在的Node节点，通过Controller Manager来管理控制器。而且我们还要保证Master节点的高可用。那么问题又来了，集群的信息保存在哪呢？答案是Etcd中。

K8S使用Etcd作为其外部存储，所有的集群信息都会保存在Etcd集群之中，所有的Master节点都从同一个Etcd集群来获取数据，这就保证了所有的Master节点都可以无差别的管理我们的K8S集群。所以，在部署K8S集群的Master节点是，Etcd服务也是必不可少的，虽然Etcd并不是K8S的组件，但是K8S要使用其来存储数据。关于Etcd的相关内容，我们将放在部署的文章中做介绍，此处就不在赘述。大家只需要记住，Etcd服务是用来存储K8S集群信息的就可以了。

Node节点

Node节点是K8S集群中具体运行容器的服务器，在一个K8S集群中往往会有多个Node节点，通过K8S的调度，就可以把这多个Node节点组成一个巨大的资源池。在介绍Node节点之前，我们需要先更正一个问题。在上面我们介绍Master节点的时候说，我们Scheduler会帮我们选择容器运行在哪个Node节点上。实际上在K8S中，Node节点上运行的并不是容器，而是Pod，Pod是K8S使用的最小结构，Pod就相当于K8S将我们的容器进行了一层封装，在Pod中来运行一个或多个容器。

Node节点主要由三个部分组成：容器引擎，kubelet，kube-proxy，其中容器引擎并不属于K8S本身的组件，且容器引擎也可以有多种，只不过目前应用最广泛的是Docker容器引擎，本文也是基于Docker容器引擎来阐述的，所以，在后文中容器引擎就默认是Docker了。由此可知，我们所有的Node节点上都需要先部署上Docker，然后再来安装剩下的两个组件。

1. kubelet

我们介绍Master节点时说过，当我们需要对一个Pod进行操作时，Master上的Scheduler会帮我们选择最优的Node节点，之后在这个节点上来完成我们的操作。那这些具体的操作是由谁来完成的呢？答案就是kubelet组件，Node节点上的kubelet组件就是用来具体执行我们操作的。

2. kube-proxy

在讨论这个组件之前，我们需要先解决一个问题。在Docker中，我们每个容器都拥有独立的名称空间，IP地址等等，在K8S帮我们调度这些容器的时候，对于集群外的我们来说，我们是不确定这个容器被调度到了哪台Node服务器上，不管是新建容器也好，还是容器挂了之后被重新拉起也好，容器的地址都是可能会变的，那么此时我们如何来访问服务呢？此外，K8S是可以方便的为我们做横向扩容的，如果此时扩容了pod，那么我们怎么将我们的请求分发到这些新的pod上呢？

在K8S中，正是因为有如上所述的问题的存在，我们不可能给容器一个固定的IP地址，于是，为了解决这个问题，K8S在Pod之上又添加了一个逻辑的组件，称为Service，在K8S内部，我们会创建一个service资源，这个资源对应到后面的pod，用户访问我们的服务的时候，直接访问我们的service就好了，而我们的service也有自己的IP地址和名称，且这个IP地址和名称是不会变化的，这样一来，用户就不必考虑后端的pod如何变化。

在引入service资源之后，pod的变动问题得以解决，但是又出现了一个新的问题，就是在后端pod发生变化时，比如新加了一个pod，那这个pod是属于哪个服务的呢？我们的service资源和pod如何建立联系呢？此时我们就需要kube-proxy这个组件了，这个组件就是为我们维护service资源和pod的联系的组件，当我们的pod发生变化后，我们的kube-proxy会立即将更新service和pod的映射关系，这就是K8S提供的服务发现的功能。

在介绍完kube-proxy的功能后，其实我们还有一个小问题没有解决，那就是当我们后端pod发生变化的时候，pod的IP可能会发生变化，那么kube-proxy组件又是如何区分这个pod到底是属于哪个service资源的呢？答案是使用标签，K8S使用标签选择器来区分各个资源，相同标签名和标签值的pod就会被归为同一类资源，所以，kube-proxy通过标签选择器来查找同类的资源，无论pod的IP地址如何变化，其标签都是不会改变的。

3. CNI网络插件

上面我们介绍了Node上的K8S组件，我们知道在一个K8S集群中，往往有很多台Node节点，每个Node节点上都会有若干个pod，具有相同标签的pod就会加入一个service资源中来提供服务，那么在不同Node主机上的pod的IP地址会不会冲突，又能不能互相通信呢？我们已经知道，在同一台宿主机上的不同容器之间是可以相互通信的，但是在不同主机上的pod节点默认是不能通信的，为了解决这个问题，我们还需要在Node节点上部署CNI网络插件来管理我们的pod网络，这个CNI网络插件并不是K8S官方提供的，常用的CNI网络插件都是第三方提供的，最常用的有：

• flannel
• calico

CNI网络插件为我们提供了跨宿主机之间的pod网络通信功能，具体的部署和使用我们将在后续的文章中介绍。

在了解了K8S大致的组成及结构后，我们就可以得到K8S整体的架构图如下：

K8S网络架构

从上面的架构图中我们可以看到，在K8S中，每一台物理主机都有一个IP地址，每启动一个Pod都会有一个Pod地址，每创建一个服务，都会有一个Service地址。从此我们可以看出，K8S中共有3层网络，其分别是物理网络、Pod网络、Service网络，其中Service网络又称之为Cluster网络，其网络架构如下图所示：

后面会逐渐拆解K8S组件，详细介绍，敬请期待K8S系列。