【Kubernetes系列】Kubernetes介绍以及架构
【Kubernetes系列】Kubernetes介绍以及架构
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Kubernetes介绍以及架构
简介
Kubernetes 是一个可移植、可扩展的开源平台，用于管理容器化的工作负载和服务，可促进声明式配置和自动化。 Kubernetes 拥有一个庞大且快速增长的生态，其服务、支持和工具的使用范围相当广泛。
Kubernetes 这个名字源于希腊语，意为“舵手”或“飞行员”。k8s 这个缩写是因为 k 和 s 之间有八个字符的关系。 Google 在 2014 年开源了 Kubernetes 项目。 Kubernetes 建立在 Google 大规模运行生产工作负载十几年经验 的基础上， 结合了社区中最优秀的想法和实践。
容器是打包和运行应用程序的好方式。在生产环境中， 你需要管理运行着应用程序的容器，并确保服务不会下线。 例如，如果一个容器发生故障，则你需要启动另一个容器。 如果此行为交由给系统处理，是不是会更容易一些？
这就是 Kubernetes 要来做的事情！ Kubernetes 为你提供了一个可弹性运行分布式系统的框架。 Kubernetes 会满足你的扩展要求、故障转移你的应用、提供部署模式等。
例如，Kubernetes 可以轻松管理系统的 Canary 部署。
应用部署历程
传统部署时代
早期，各个组织是在物理服务器上运行应用程序。 由于无法限制在物理服务器中运行的应用程序资源使用，因此会导致资源分配问题。 例如，如果在同一台物理服务器上运行多个应用程序， 则可能会出现一个应用程序占用大部分资源的情况，而导致其他应用程序的性能下降。 一种解决方案是将每个应用程序都运行在不同的物理服务器上， 但是当某个应用程式资源利用率不高时，剩余资源无法被分配给其他应用程式， 而且维护许多物理服务器的成本很高。
虚拟化部署时代
因此，虚拟化技术被引入了。虚拟化技术允许你在单个物理服务器的 CPU 上运行多台虚拟机（VM）。 虚拟化能使应用程序在不同 VM 之间被彼此隔离，且能提供一定程度的安全性， 因为一个应用程序的信息不能被另一应用程序随意访问。
虚拟化技术能够更好地利用物理服务器的资源，并且因为可轻松地添加或更新应用程序， 而因此可以具有更高的可扩缩性，以及降低硬件成本等等的好处。 通过虚拟化，你可以将一组物理资源呈现为可丢弃的虚拟机集群。
每个 VM 是一台完整的计算机，在虚拟化硬件之上运行所有组件，包括其自己的操作系统。
容器部署时代
容器类似于 VM，但是更宽松的隔离特性，使容器之间可以共享操作系统（OS）。 因此，容器比起 VM 被认为是更轻量级的。且与 VM 类似，每个容器都具有自己的文件系统、CPU、内存、进程空间等。 由于它们与基础架构分离，因此可以跨云和 OS 发行版本进行移植。
容器因具有许多优势而变得流行起来，例如：
- 敏捷应用程序的创建和部署：与使用 VM 镜像相比，提高了容器镜像创建的简便性和效率。
- 持续开发、集成和部署：通过快速简单的回滚（由于镜像不可变性）， 提供可靠且频繁的容器镜像构建和部署。
- 关注开发与运维的分离：在构建、发布时创建应用程序容器镜像，而不是在部署时， 从而将应用程序与基础架构分离。
- 可观察性：不仅可以显示 OS 级别的信息和指标，还可以显示应用程序的运行状况和其他指标信号。
- 跨开发、测试和生产的环境一致性：在笔记本计算机上也可以和在云中运行一样的应用程序。
- 跨云和操作系统发行版本的可移植性：可在 Ubuntu、RHEL、CoreOS、本地、 Google Kubernetes Engine 和其他任何地方运行。
- 以应用程序为中心的管理：提高抽象级别，从在虚拟硬件上运行 OS 到使用逻辑资源在 OS 上运行应用程序。
- 松散耦合、分布式、弹性、解放的微服务：应用程序被分解成较小的独立部分， 并且可以动态部署和管理 - 而不是在一台大型单机上整体运行。
- 资源隔离：可预测的应用程序性能。
- 资源利用：高效率和高密度。
Kubernetes的用途
- 服务发现和负载均衡 Kubernetes 可以使用 DNS 名称或自己的 IP 地址来曝露容器。 如果进入容器的流量很大， Kubernetes 可以负载均衡并分配网络流量，从而使部署稳定。
- 存储编排 Kubernetes 允许你自动挂载你选择的存储系统，例如本地存储、公共云提供商等。
- 自动部署和回滚 你可以使用 Kubernetes 描述已部署容器的所需状态， 它可以以受控的速率将实际状态更改为期望状态。 例如，你可以自动化 Kubernetes 来为你的部署创建新容器， 删除现有容器并将它们的所有资源用于新容器。
- 自动完成装箱计算 你为 Kubernetes 提供许多节点组成的集群，在这个集群上运行容器化的任务。 你告诉 Kubernetes 每个容器需要多少 CPU 和内存 (RAM)。 Kubernetes 可以将这些容器按实际情况调度到你的节点上，以最佳方式利用你的资源。
- 自我修复 Kubernetes 将重新启动失败的容器、替换容器、杀死不响应用户定义的运行状况检查的容器， 并且在准备好服务之前不将其通告给客户端。
- 密钥与配置管理 Kubernetes 允许你存储和管理敏感信息，例如密码、OAuth 令牌和 ssh 密钥。 你可以在不重建容器镜像的情况下部署和更新密钥和应用程序配置，也无需在堆栈配置中暴露密钥。
Kubernetes设计理念
类似Linux分层架构
- 核心层：Kubernetes最核心的功能，对外提供API构建高层的应用，对内提供插件式应用执行环境
- 应用层：部署（无状态应用、有状态应用、批处理任务、集群应用等）和路由（服务发现、DNS解析等）
- 管理层：系统度量（如基础设施、容器和网络的度量）、自动化（如自动扩展、动态Provision等）以及策略管理（RBAC、Quota、PSP、NetworkPolicy等）
- 接口层：kubectl命令行工具、客户端SDK以及集群联邦
- 生态系统：在接口层之上的庞大容器集群管理调度的生态系统，可以划分为两个范畴
- Kubernetes外部：日志、监控、配置管理、CI、CD、Workflow、FaaS、OTS应用、ChatOps等
- Kubernetes内部：CRI、CNI、CVI、镜像仓库、Cloud Provider、集群自身的配置和管理等
Kubernetes架构设计原则
- 只有apiserver可以直接访问etcd存储，其他服务必须通过Kubernetes API来访问集群状态
- 单节点故障不应该影响集群的状态
- 在没有新请求的情况下，所有组件应该在故障恢复后继续执行上次最后收到的请求（比如网络分区或服务重启等）
- 所有组件都应该在内存中保持所需要的状态，apiserver将状态写入etcd存储，而其他组件则通过apiserver更新并监听所有的变化
- 优先使用事件监听而不是轮询
Kubernetes抽象架构
Master架构
Kubernetes里的Master指的是集群控制节点，每个Kubernetes集群里需要有一个Master节点来负责真个集群的管理和控制。Master节点通常会占据一个独立的服务器。
Kubernetes deployment（部署）称为集群。一个 Kubernetes 集群至少由一个主（控制）平面（control plane）和一台或多台称为节点 的工作机器组成。控制平面和节点实例都可以是物理设备、虚拟机或云中的实例。
Master节点上运行着一组关键进程：
- Etcd ：用于保存集群所有的网络配置和对象的状态信息。整个kubernetes系统中一共有两个服务需要用到etcd用来协同和存储配置，分别是：
- 网络插件flannel、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
- Kubernetes API Server(kube-apiserver)：提供了HTTP Rest接口的关键服务进程，是Kubernetes里所有资源的增、删、改、查等操作的唯一入口，也是集群控制的入口进程；
- Kubernetes Controller Manager(kube-controller-manager)：Kubernetes里所有资源对象的自动化控制中心，可以理解为资源对象的“大总管”；
- Kubernetes Scheduler(kube-scheduler)：负责资源调度（Pod调度）的进程，相当于公交公司的“的调度室”；
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