kubernetes 权威指南学习笔记(2) -- 基本概念和术语

solate

发布于 2019-07-22 16:25:22

9480

发布于 2019-07-22 16:25:22

文章被收录于专栏：solate 杂货铺

基本概念和术语

Master&Node

Kubernetes 集群的两种管理角色： Master 和 Node

Master

Master 只的是集群控制节点，每个集群需要一个检点来负责整个集群的管理和控制。基本上所有控制命令都发给它，它来负责具体的执行过程。

Master 节点通常会占据一个独立的服务器。

Master 节点上运行着以下一组关键进程

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
Kubernetes Scheduler (kube-scheduler): 负责资源调度(Pod 调度) 的进程

Master 节点上还需要启动一个etcd服务，k8s里的所有资源对象的数据全部保存在etcd中

Node

集群中除了Master其他机器被称为Node节点，Node可以是一台物理机，也可以是一台虚拟机。Node是k8s集群中工作负载节点，没个Node会被Master分配一些工作负载(docker 容器), 当某个Node宕机时，其上的工作负载会被Master自动转移到其他节点上去。

Node 节点运行以下一组关键进程

kubelet: 负责Pod对应的容器的创建、启停等任务，同时与Master节点密切协作，实现集群管理的基本功能
kube-proxy: 实现Kubernetes Service 的通信与负载均衡机制的重要组件。
Docker Engine (docker): Docker 引擎，负责本机的容器创建和管理工作。

Node 可以在运行期间动态增加到Kubernetes集群中，前提是节点已正确安装、配置和启动上述关键进程。

默认情况kubelet会向Master注册自己, 这也是Kubernetes推荐的Node管理方式。

一旦Node纳入集群管理范围，kubelet进程就会定时向Master节点回报自身的情报，如操作系统、Docker版本、机器的CPU和内存情况，以及当前有哪些Pod在运行。这样Master可以获知每个Node的资源使用情况，并实现高效均衡的资源调度策略。

某个Node超过指定时间不上报信息，会被Master判定为“失联”，Node的状态被标记为不可用(Not Ready), 随后Master会触发“工作负载转移”的自动流程。

Pod

构成

Pause 容器: 根容器
User 容器: 一个或多个紧密相关的用户业务容器。

设计 Pause 原因：

以它的状态代表整个容器组的状态。
Pod里多个容器共享Pause容器的IP, 共享Pause容器挂接的Volume, 简化容器通讯，文件共享的问题。

Pod IP: k8s 为每个Pod 分配了唯一IP地址，Pod里多个容器共享。

k8s要求底层网络支持集群内任意两个Pod之间的TCP/IP直接通信,通常采用虚拟二层网络技术来实现，如 Flannel、Open vSwitch.

一个Pod里的容器与另外主机上的Pod容器能够直接通信。

分类：

普通Pod: 一旦被创建，就会放入到etcd中存储, 随后被master调度到某个具体的Node上并进行绑定(Binding),随后被Node的kubelet进程实例化成Docker容器启动。
静态Pod(Static Pod): 存放在某个具体的Node上的一个具体文件内，并且只在此Node上启动运行。

默认情况Pod里某个容器停止，k8s会自动检测到并重启这个Pod(重启Pod内所有容器),如果Pod所在Node宕机，将会将Node上所有Pod重新调度到其他节点上。

Endpoint: Pod的IP加上容器的端口(containerPort)

Pod Volume: 定义在Pod上, 被各个容器挂载到自己的文件系统中。

查看pod描述信息，定位问题。

kubectl describe pod <pod name>

Event:是一个事件的记录, 记录了时间的最早产生时间、最后重现时间、重复次数、发起者、类型，以及导致此时间的原因等众多信息。Event 通常会关联到某个具体的资源对象上，是排查故障的重要参考信息。

Pod 对服务器上计算资源设置限额

CPU : CPU的资源单位为CPU(Core) 的数量，是一个绝对值。
Memory: 单位是内存字节数，也是一个绝对值

k8s里通常以千分之一的CPU配额为最小单位。用m来表示。通常一个容器的配额被定义为100~300m,既0.1~0.3个cpu.因为是一个绝对值，所以无论是一个Core还是48个Core的机器 100m所代表的使用量是一样的。

k8s里一个计算资源进行配额限定需要设定两个参数

Requests: 该资源的最小申请量，系统必须满足要求。
Limits 该资源最大循序使用的量，不能被突破,当容器试图使用超过这个量的资源时，可能会被k8s kill并重启。

通常将 Request 设置为一个比较小的值，符合容器平时的工作负载情况下的资源需求，把Limits设置为峰值负载下资源占用的最大值。。

如表明mysql容器最少申请0.25个CPU和64Mib内存，在运行时，mysql锁能使用的资源配额为 0.5个CPU及128Mib内存

spec:
  containers:
  - name: db
    image: mysql
    resources:
      requests:
        memory: "64Mi"
        cpu: "250m"
      limits:
        memory: "128Mi"
        cpu: "500m"

Label 标签

Label 是一个键值对，可以附加到各种资源对象上，如 Node、Pod、Service、RC等。

一个资源可以定义任意数量的Lable, 同一个Lable也可以被添加到任意数量的资源对象上去。

可以在对象定义时确定，也可以在对象创建后动态添加或者删除。

通过制定的资源对象捆绑一个或多个不同的Label 来实现多维度的资源分组管理，方便的进行资源分配、调度、配置、部署等管理工作。

常用标签示例

版本标签: "release": "stable", "release": "canary" ...
环境标签: "environment": "dev", "environment": "qa", "environment": "production",
架构标签: "tier": "frontend", "tier": "backend", "tier": "middleware",
分区标签: "partition": "customerA",
质量管控标签: "track": "daily", "track": "weekly",

Label Selector 标签选择器

通过标签选择器(Label Selector) 查询和筛选拥有Label的资源对象。

Label Selector 表达式：

基于等式(Equality-based):
- name = redis 匹配所有具有标签的资源对象
- name != mysql 匹配不具有标签的对象
基于集合(Set-based):
- name in (redis, mysql) 匹配所有具有标签 name=redis 或 name=mysql的资源对象
- name not in (redis) 匹配所有不具有标签 name=redis的资源对象

可以使用多个Label Selector 表达式组合实现复杂的条件选择，多个表达式使用,进行分隔，几个条件是AND关系

name=redis,env!=production

新出现的管理对象Deployment、ReplicaSet、DaemonSet和Job 可以使用Selector中使用基于集合筛选条件定义

selector:
  matchLabels:
    app: myweb
  matchExpressions:
    - {key: tier, operator: In, values: [frontend]}
    - {key: environment, operator: NotIn, values: [dev]}

matchLabels: 定义一组Label, 与直接写在Selector作用相同
matchExpressions: 定义一组筛选条件，可用条件运算符包括: In、NotIn、Exists和DoesNotExist。

同时设置了这两组，他们的关系是 AND 关系，所有条件都满足才能完成筛选。

Replication Controller

RC: 声明某种Pod的副本数量在任意时刻都符合某种预期值

Pod 期待的副本数(replicas)
用于筛选目标Pod的Label Selector
当Pod的副本数量小于预期数量时，用于创建新Pod的模版(template)

定义RC提交到k8s集群后，master节点的Controller Manager组件获得通知，定期巡检系统中存活的目标Pod, 并确保Pod实例的数量刚好等于此RC的期望值。如果过多的Pod运行，就停一些Pod,否则会创建一些Pod.

通过RC实现了用户应用集群的高可用，减少手工运维工作。

在运行时，可以通过修改RC的副本数量，来实现Pod的动态缩放(Scaling)。

kubectl scale rc redis-slave --replicas=3

注意删除RC并不会影响通过该RC已创建好的Pod, 为了删除所有Pod,可以将replicas的值为0,然后更新该RC.

还提供了 stop 和 delete 命令来一次性删除RC和RC 控制的所有Pod.

通过RC可以实现滚动升级(Rolling Update)

Kubernetes v1.2时，升级为新的概念 Replica Set, 下一代RC.

区别:

Replica Sets 支持基于集合的Label selector
RC 只支持基于等式的Label selector

apiVersion: v1
kind: ReplicaSet # 对比: 这里写的是 ReplicationController
metadata:
  name: mysql 
spec:
  selector: 
      matchLabels:
        app: myweb
      matchExpressions:
        - {key: tier, operator: In, values: [frontend]}

当前我们很少单独使用，主要被Deployment这个高层对象所使用。我们在使用Deployment时，无须关心如何创建ReplicaSet.

改变RC 副本数量，可以实现Pod的扩容和缩容的功能
改变RC 里Pod 模版的镜像版本, 可以实现Pod的滚动升级功能。

Deployment

为了更好解决Pod编排问题，内部使员工ReplicaSet

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: myapp-deploy
  namespace: default
spec:
  replicas: 2
  selector:
    matchLabels:
      app: myapp
      release: dev
  template:
    metadata:
      labels:
        app: myapp
        release: dev
    spec:
      containers:
      - name: myapp-containers
        image: ikubernetes/myapp:v1
        ports:
        - name: http
          containerPort: 80

创建:

kubectl create -f deployment.yaml

查看Deployment的信息

➜  k8s kubectl get deployments
NAME           DESIRED   CURRENT   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
myapp-deploy   1         1         1            1           1m

DESIRED: Pod副本数量的期望值, 既Deployment里定义的Replica
CURRENT: 当前Replica的值，这个值不断增加,直到达到DESIRED为止, 完成整个部署过程
UP-TO-DATE: 最新版本的Pod的副本数量，用于指示在滚动升级的过程中，有多少Pod副本已成功升级
AVAILABLE: 当前集群可用Pod副本数量, 既集群中当前存活的Pod数量。

查看对应的ReplicaSet, 命名和Deployment有关

➜  k8s kubectl get rs
NAME                     DESIRED   CURRENT   READY     AGE
myapp-deploy-f4bcc4799   1         1         1         10m

查看Pod, 以ReplicaSet的名称为前缀, 清晰表明那些rs创建了哪些Pod,对于滚动升级，可以容易排除错误。

➜  k8s kubectl get pods
NAME                           READY     STATUS    RESTARTS   AGE
myapp-deploy-f4bcc4799-d9pqn   1/1       Running   0          14m

Horizontal Pod Autoscaler

Pod 横向自动扩容, 简称HPA

HPA有两种方式作为Pod负载的度量指标

CPUUtilizationPercentage
应用程序自定义的度量指标,比如服务在每秒内的相应的请求数(TPS和QPS)

CPUUtilizationPercentage 是一个算数平均值，既目标Pod所有副本自身的CPU利用率的平均值。

一个Pod自身CPU利用率是该Pod当前CPU的使用量除以它的Pod Request的值。

如：一个Pod的PodRequest为0.4，当前CPU使用率是0.2, 那么它CPU使用率为50% (0.2/0.4=0.5)

这样我们就可以算出一个RC控制的Pod副本的CPU利用率的算数平均值。

如果某个时刻CPUUtilizationPercentage的值超过80%，则意味着当前的Pod副本数量可能不足以支撑接下来更多的请求,需要动态扩容。当峰值时段过去，CPU利用率又降下来，此时对应的Pod副本应该自动减少到一个合理水平。

CPUUtilizationPercentage计算使用到的Pod的CPU使用量通常在1min内的平均值，目前通过Heapster扩展组件来得到这个值。所以需要安装Heapster.

如果目标没定义Pod Request,则无法使用CPUUtilizationPercentage

StatefulSet

提供有状态的服务。

StatefulSet 里的每个Pod都有稳定、唯一的网络标识，可以用来发现集群内的其他成员。如 StatefulSet 的名字是kafka, 第一个pod叫kafka-0, 依次类推
StatefulSet 控制的Pod副本的启停顺序是受控的，操作第n个Pod时, 前n-1个Pod已经运行且准备好的状态。
StatefulSet 里的Pod采用稳定的持久化存储卷，通过PV/PVC来实现, 删除Pod时默认不会删除与StatefulSet相关的存储卷。

StatefulSet除了要与PV卷捆绑使用以存储Pod的状态数据，还要与Headless Service配合，每个定义中要声明它属于哪个Headless Service。

Headless Service 与普通Service的区别在于，它没有Cluster IP, 如解析Headless Service的DNS域名, 则返回的是该Service对应的全部Pod的Endpoint列表。

StatefulSet在Headless Service的基础上又为控制的每个Pod实例创建了一个DNS域名：

$(podname).$(headless service name)

如: 3 个节点的kafka, Headless Service名字kafka,则3个Pod的DNS名称分别为kafka-0.kafka、kafka-1.kafka、kafka-2.kafka

这些DNS名称可以直接在集群的配置文件中固定下来。

Service(服务)

每个Service相当于微服务架构中的 "微服务"

Service与其后端Pod副本集群通过Label Selector 来实现"无缝对接"

RC 保证 Service 的服务能力和服务质量始终处于预期的标准值。

运行在Node上的kube-proxy进程负责负载，把请求转发到后盾Pod实例上, 内部实现负载与会话保持。

Cluster IP : Service不是共用一个负载均衡器的IP地址，而是没个Service分配了一个全局唯一的虚拟IP地址, 这个IP叫Cluster IP

这样每个服务都变成了具有唯一IP地址的"通信节点"，服务变成了基础的TCP网络通信问题。

Pod的Endpoint地址会随着Pod的销毁和重新创建而发生改变，因为新Pod的IP地址和旧的Pod的不同

Service一旦被创建，Kubernetes就会自动为它分配一个可用的Cluster IP, 而且在Service的整个生命周期内, 它的Cluster IP不会发生改变。

所以服务发现使用Service的Name与Cluster IP地址做一个DNS域名映射就解决问题。

创建一个Service: tomcat-service.yaml

apiVersion: v1
kind: Service 
metadata:
  name: tomcat-service
spec:
  ports:
  - port: 8080
  selector:
    tier: frontend

创建

kubectl create -f tomcat-service.yaml

这时候就会去对应一个Pod, 使用下面的命令查看对应情况

kubectl get endpoints

查看Cluster IP

kubectl get svc tomcat-service -o yaml

服务多端口问题，存在多个Endpoint，定义例子如：

apiVersion: v1
kind: Service 
metadata:
  name: tomcat-service
spec:
  ports:
  - port: 8080
   name: service-port
  - port: 8005
     name: shutdown-port 
  selector:
    tier: frontend

服务发现机制

Service 都有一个唯一的Cluster IP 及唯一的名字。名字由开发者自己定义，部署也不需要改，所以完全可以固定在配置中。

最早使用环境变量(env)，在每个Pod的容器在启动时，自动注入。但是不够直观。

通过Add-On增值包的方式引入了DNS系统, 把服务名作为DNS域名, 这样程序就可以直接使用服务名来简历通信连接了。

外部访问Service的问题

三种IP

Node IP: Node节点的IP地址
Pod IP: Pod的IP的地址
Cluster IP: Service的IP地址

Node IP

Node IP是 k8s集群中没个节点的物理网卡的IP地址, 这是一个真实存在的物理网络。

这表明k8s集群之外的节点访问k8s集群某个节点或TCP/IP服务，必须通过Node IP 通信。

Pod IP

Pod IP 是每个Pod的IP地址，它是根据Docker Engine 根据 docker0 网桥IP地址段进行分配的，通常是一个虚拟的二层网络。

所以k8s里一个Pod里的容器访问另一个Pod里的容器，就通过Pod IP 所在的虚拟二层网络进行通信，真实流量则是通过Node IP所在的物理网卡流出。

Cluster IP

Cluster IP 也是虚拟IP,

Cluster IP 只作用于 Kubernetes Service 这个对象，并由k8s管理和分配IP地址 (来源于 Cluster IP 地址池)
无法被Ping, 没有一个"实体网络对象"来响应
只能结合Service Port 组成一个具体的通信端口，单独的Cluster IP 不具备TCP/IP通信的基础，并且他们属于集群内部封闭空间，如集群外想访问，需要额外的工作。
k8s 集群内 Node IP网、Pod IP网与 Cluster IP网之间通信，采用k8s自己设计的一套特殊路由规则，与我们熟悉的IP路由有很大不同。

Cluster IP 属于 k8s 内部的地址，无法在集群外部直接使用这个地址。

采用NodePort 解决上述问题

apiVersion: v1
kind: Service 
metadata:
  name: tomcat-service
spec:
  type: NodePort
  ports:
  - port: 8080
    nodePort: 31002  # 手动指定NodePort 端口号，不然会自动分配。
  selector:
    tier: frontend

NodePort还没完全解决外部访问Service的所有问题，如负载均衡。最好使用一个负载均衡器，由负载均衡器负责转发流量到后面某个Node的NodePort.

如：使用硬件 Load balancer 负载, 活 HAProxy 或者 Nginx.

谷歌GCE公有云上，将 type=NodePort 改为 type=LoadBalancer, k8s会自动创建一个对应的Load balancer 使用。其他公有云实现此驱动，也可使用。

Volume (存储卷)

Volume 是 Pod 中能够被多个容器访问的共享目录。

k8s中的 Volume 定义在Pod上, 然后被一个Pod里的多个容器挂载到具体的文件目录下。

k8s中的 Volume 与Pod的生命周期相同, 与容器的生命周期不相关。

当容器终止或者重启时，Volume 中的数据不会丢失。

k8s 支持多种文件类型的 Volume.

使用：在Pod上声明一个 Volume, 然后在容器里引用Volume并Mount到容器的某个目录上。

如: 给 Pod 增加一个名字为 datavol 的 Volume, 挂载到 /mydata-data上

template:     
metadata:
  labels:
    app: mysql  
spec:
  volumes: 
    - name: datavol
      emptyDir: {}
  containers:    
  - name: mysql   
    image: mysql  
    volumeMounts:
      - mountPath: /mydata-data
        name: datavol

emptyDir

一个emptyDir Volume 是在Pod 分配到Node时创建的。它的内容为空，并且无须指定宿主机上对应的文件目录。这是k8s自动分配的一个目录。 Pod 从Node上移除， emptyDir 中的数据也会被永久删除。

用途：

临时空间, 例如用于某些应用程序运行时所需的零时目录，且无须永久保存。
长时间任务的中间过程Check Point的零时保存目录
一个容器需要从另一个容器中获取数据的目录(多容器共享目录)

hostPath

hostPath 为在Pod上挂载宿主机上的文件或目录,

容器应用程序生成的日志文件需要永久保存时，可以使用宿主机的高速文件系统进行存储。
需要访问宿主机Docker 引擎内部数据结构的容器应用时, 可以通过定义hostPath为宿主机/var/lib/docker目录，使容器内部可以直接访问Docker的文件系统。

使用注意：

在不同的Node 上具有相同配置的Pod 可能会因为宿主机上的目录和文件不同而导致对Volume上的目录和文件访问结果不一致。
如果使用了资源配额管理，则k8s无法将hostPath在宿主机上使用资源纳入管理。

volumes: 
- name: datavol
  hostPath:
    path: "/data"

gcePersistentDisk (用不到)

使用这种类型的Volume 表示使用谷歌公开云提供的永久磁盘(Persisteent Disk, PD)存放Volume的数据，它与emptyDir不同，会永久保存。当Pod被删除时，PD只会卸载，但不会被删除。你需要先创建一个永久磁盘(PD), 才能使用

gcloud compute disks create --size=500GB --zone=us-centrall-a my-data-disk

volumes: 
- name: datavol
  gcePersistentDisk:
    pdName: my-data-disk
    fsType: ext4

awsElasticBlockStore (用不到)

亚马逊公有云提供的EBS Volume存储数据，需要先创建一个ESB Volume才能使用。

一些限制：

Node(运行kubelet的节点) 需要是 AWS EC2实例
这些AWS EC2 实例需要与 EBS volume存在相同的 region 和 availability-zone中，
EBS 只支持当个EC2 实例 mount 一个 volume

aws ec2 create-volume --availability-zone eu-west-1a --size 10 --volume-type gp2

volumes: 
- name: datavol
  awsElasticBlockStore:
    volumeID: aws://<availability-zone>/<volume-id>
    fsType: ext4

NFS (用不到)

使用NFS网络文件系统提供的共享目录存储数据时，需要在系统部署一个NFS Server.

volumes: 
- name: nfs
  nfs:
    server: nfs-server.localhost
    path: "/"

其他 (用不到)

iscsi: 使用iSCSI存储设备上的目录挂载到Pod中
flocker: 使用Flocker来管理存储卷
glusterfs: 使用 GlusterFS 网络文件系统的目录
rbd: 使用Ceph块设备共享存储(Rados Block Device)
gitRepo: 挂载一个空目录，并从git库clone一个git repository
secret: 一个secret volume 用于为Pod 提供加密信息，可以将定义在k8s中的secret 直接挂载为文件让Pod访问。secret volume 是通过tmfs(内存文件系统实现的，所以这种类型的volume总是不会持久化)

Persistent Volume

之前说的Volume是定义在Pod上，属于"计算资源"的一部分

"网络存储" 是相对独立于"计算资源"而存在的一种实体资源

Persistent Volume: 简称 PV 。

Persistent Volume Claim (简称PVC) 。

可以认为是集群中某个网络存储对应的一块存储，与 Volume类似

区别：

PV 只能是网络存储, 不属于Node, 但可以在每个Node 上访问。
PV 并不是定义在Pod上的，而是独立于Pod之外定义。

例子: NFS类型的PV的yaml, 声明需要5Gi的空间

apiVersion: v1
kind: PersistentVolume 
metadata:
  name: pv0003
spec:
  capacity:
    storage: 5Gi
  accessModes:
    - ReadWriteOnce
  nfs: 
    path: /somepath
    server: 127.17.0.2

PV 的 accessModes 属性

ReadWriteOnce: 读写权限、并且只能被单个Node挂载
ReadOnlyMany: 只读权限、允许多个Node挂载
ReadWriteMany: 读写权限、允许多个Node挂载

如果Pod 想申请PV, 需要先定义一个PVC.

apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClain 
metadata:
  name: myclaim
spec:
  accessModes:
    - ReadWriteOnce
  resources: 
    requests:
      storage: 8Gi

然后在Pod 的 Volume 定义上引用上述PVC :

volumes: 
- name: datavol
  persistentVolumeClain:
    claimName: myclaim

Namespace (命名空间)

namespace 在很多情况下用于多租户资源隔离。通过将集群内部的资源对象分配到不同的namespace 形成逻辑上分组的不同项目、小组、用户组。便于不同分组在共享使用整个集群的资源的同时还能被分别管理。

k8s 启动后，会创建一个名为default的Namespace 通过

kubectl get namespaces

如果不特别指明，则用户创建的Pod、RC、Service都将被系统创建到这个默认namespace。

创建一个名为 development 的 Namespace:

apiVersion: v1
kind: Namespace 
metadata:
  name: development

创建后可以指定这个资源对象属于哪个Namespace.

定义一个名为busybox的Pod, 放入上面创建的：

apiVersion: v1
kind: Pod 
metadata:
  name: busybox
  namespace: development
spec:
    ...

这时使用命令将看不到上面创建的pod, 默认使用的是default

kubectl get pods

需要添加参数--namespace 来查看

kubectl get pods --namespace=development

Annotation 注释

使用key/value 键值对

Annotation 用来记录的信息如下：

build信息、release信息、docker镜像消息等，如时间戳、release id 号、 PR号、
日志库、监控库、分析库、等资源库的地址信息。
程序调试工具，如工具名称、版本号、
团队的联系信息，例如：电话号、负责人名称、网址等。

本文参与腾讯云自媒体同步曝光计划，分享自作者个人站点/博客。

如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

tcp/ip

本文分享自作者个人站点/博客前往查看

如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

本文参与腾讯云自媒体同步曝光计划，欢迎热爱写作的你一起参与！

登录后参与评论

0 条评论

热度