序言
任何一件事情,只要坚持六个月以上,你都可以看到质的飞跃。
今天学习一下K8s入门相关内容,希望此文,能帮助读者对K8s有一个初步的了解
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前情提要:
本篇是接着上一篇写的,阅读此文之前,建议先阅读一下这篇文章:
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4.K8S架构
4.1 声明式系统VS命令式系统
先来看下声明式系统和命令式系统的对比
看一下上面的图片
左边空调遥控器,它是属于声明式系统,
例如:我们把目标温度设置好,不管他过程怎么调节,最终结果达到25度就好
右边这个是电视遥控器,它属于命令式,它有很多按钮,
例如:我们点了1频道,电视要立刻切换到1频道,
总结一下:
声明式系统:关注目标-“做什么”
在软件工程领域,声明式系统指程序代码描述系统应 该做什么而不是怎么做。
仅限于描述要达到什么目的, 如何达到目的交给系统。
命令式系统:关注过程- “如何做”
在软件工程领域,命令式系统是写出解决某个问 题,完成某个任务,或者达到某个目标的的明确步 骤。
此方法明确写出系统应该执行某指令,并且期待系统返回期望结果。
4.2 k8s-声明式系统
Kubernetes 的所有管理能力构建在对象抽象的基础上,
核心对象包括:
• Node:计算节点的抽象,用来描述计算节点的资源抽象,健康状态等
• Namespace:资源隔离的基本单位,可以简单理解为文件系统中的目录结构
• Ingress:是对集群中服务的外部访问进行管理的 API 对象,典型的访问方式是 HTTP
• Service:服务如何将应用发布成服务,本质上是负载均衡和域名服务的声明
• Pod:用来描述应用实例,包括镜像地址,资源需求等。 Kubernetes 中最核心的对象,也是打通应用和基础架构的秘密武器
4.2.1 声明方式-yaml
k8s是声明式系统,那他是如何做到的呢?他是通过自定义yaml,实现声明。简单看下yaml中字段的一些解释。
Apiversion:定义api版本标签
Kind:定义资源的类型、角色,其中有常用的这几种(deployment、service、Ingress、Job、Map)
Metadata:定义资源的元数据信息,比如资源名称,namespace,标签等
Spec:定义资源需要的参数属性,比如副本数量,标签选择器,业务版本,是否需要容器,容器镜像版本,容器启动名称,启动策略,硬件资源限制,等等,都是通过spec的子项进行定义
4.3 Kubernetes的基本概念
1.集群
Kubernetes集群是由多个节点组成的集合,这些节点可以在同一物理机器上,也可以在不同的物理机器上。
集群由Master节点和Worker节点组成。Master节点用于管理整个集群,而Worker节点用于托管应用程序的容器。
集群中的每个节点都有一个代理程序(kubelet),它与Master节点进行通信,以管理容器。
2.节点
Kubernetes节点是集群中的计算机,可以是物理计算机或虚拟机。节点可以是Master节点或Worker节点。
Master节点负责管理整个集群,而Worker节点负责托管应用程序的容器。
3.容器
Kubernetes容器是一种轻量级的虚拟化技术,它可以将应用程序及其依赖项打包到一个可移植的镜像中,并在运行时在任何地方运行。
Docker是一种常用的容器技术,Kubernetes也支持其他容器技术。
4.Pod
Kubernetes Pod是一个或多个紧密耦合的容器的最小部署单元。
Pod包含一个或多个应用程序容器,这些容器共享相同的网络和存储资源,并可以通过本地进程间通信(IPC)和共享文件系统进行通信。
Pod还可以包含一个或多个初始化容器,这些容器在应用程序容器之前运行,以准备Pod的运行环境。
通俗一点解释:
在一个真正的操作系统里,进程并不是“孤苦伶仃”地独自运行的,而是以进程组的方式,“有原则地”组织在一起,如下图:
前面我们已经知道容器的本质是进程,k8s就是操作系统
而k8s所做的,其实就是将“进程组”的概念映射到了容器技术中,就产生了pod
所以说,pod是一个逻辑概念。他是一组共享了某些资源的容器。
具体的说:Pod 里的所有容器,共享的是同一个 Network Namespace,并且可以声明共享同一个 Volume。
这些共享容器,通过 Join Network Namespace 的方式,与 Infra 容器关联在一起。
这样的组织关系整体,叫做pod
也可以理解为,Pod 扮演的是传统部署环境里“虚拟机”的角色。
这样的设计,是为了使用户从传统环境(虚拟机环境)向 Kubernetes(容器环境)的迁移,更加平滑。
5.Service
Kubernetes Service是一种抽象,用于定义Pod的逻辑集合,这些Pod可以作为单个单位进行访问。Service提供了一个稳定的网络终结点,以便其他应用程序可以通过它来访问Pod。Service还可以定义负载均衡规则,以将流量分配到多个Pod之间。
举个简单的例子
比如 前端Web 应用与后端服务之间的访问关系,像这样的两个应用,往往故意不部署在同一台机器上,这样即使 Web 应用所在的机器宕机了,后端服务也完全不受影响。
我们知道,对于一个容器来说,它的 IP 地址等信息不是固定的,后端每次发布ip都会改变,那么 Web 应用又怎么找到后端服务容器的 Pod 呢?
所以,Kubernetes 项目的做法是给 Pod 绑定一个 Service 服务,而 Service 服务声明的 IP 地址等信息是“终生不变”的。
因此:这个 Service 服务的主要作用,就是作为 Pod 的代理入口,从而代替 Pod 对外暴露一个固定的网络地址。这样,对于 Web 应用的 Pod 来说,它需要关心的就是后端服务 Pod 的 Service 信息。
6.Deployment
Kubernetes Deployment是一种控制器,它可以自动化容器的部署和更新。Deployment使用Pod模板定义应用程序容器的规范,然后创建和管理Pod的副本。如果Pod失败或被删除,Deployment将自动创建一个新的Pod以替换它。
问题:
通过上面对象的介绍,现在我们应该已经稍微理解了一下这几个对象,那现在来思考下这个问题,“K8S如何通过对象组合完成业务描述?”他们之间是怎么做的呢?
在 k8s项目中,所推崇的使用方法是:
首先,通过一个“编排对象”,比如 Pod、Job、 等,来描述你试图管理的应用;
然后,再为它定义一些“服务对象”,比如 Service、Secret、ingress。这些对象,会负责具体的平台级功能。
这种使用方法,就是所谓的“声明式 API”。
这种 API 对应的“编排对象”和“服务对象”,都是 k8s项目中的 API 对象(API Object)
4.4 K8S核心组件
k8s项目的架构,由 Master 和 Node 两种节点组成,这两种角色分别对应着控制节点和计算节点
4.4.1 kube-apiserver
kube-apiserver:kube-apiserver是k8s集群的控制面板,提供了RESTful API来管理集群状态和配置。它是k8s中的核心组件之一,所有其他组件都与kube-apiserver进行通信。kube-apiserver是k8s的面向用户的接口,可以使用kubectl等工具与其进行交互。
4.4.2 kube-scheduler
kube-scheduler:kube-scheduler是k8s的调度器,负责将Pods分配到可用的节点上。kube-scheduler使用节点资源和Pods的需求来进行调度决策。kube-scheduler还支持自定义调度策略,以满足特定的业务需求。
4.4.3 kube-controller-manager
kube-controller-manager:kube-controller-manager是k8s的控制器,负责监视集群状态,并确保集群中的对象处于所需的状态。kube-controller-manager包括多个控制器,如Replication Controller和Endpoint Controller,它们负责管理ReplicaSets和Endpoints等对象。
4.4.4 etcd
etcd:etcd是一个高可用性的键值存储系统,用于存储k8s集群的所有数据。etcd可以存储集群配置、Pods和Services等对象的状态。etcd是一个分布式系统,可以通过多个节点实现高可用性
4.4.5 kubelet
kubelet:kubelet是k8s节点上的代理,负责管理节点上的Pods。kubelet与kube-apiserver通信,获取需要在节点上运行的Pods的信息,并确保Pods处于运行状态。kubelet还负责监视Pods的健康状况,并在必要时重新启动它们。
4.4.6 kube-proxy
kube-proxy:kube-proxy是k8s的网络代理,负责在集群内部进行负载均衡和服务发现。kube-proxy可以将Pods暴露为Kubernetes Services,并使用IPVS或iptables等机制进行负载均衡。
4.4.7 docker/Container Runtime
docker/Container Runtime:Worker Node的运行环境,负责镜像管理以及 Pod 和容器的真正运行
总结一下:
其中,控制节点,即 Master 节点,由4个紧密协作的独立组件组合而成,它们分别是:
负责 API 服务的 kube-apiserver、负责调度的 kube-scheduler、负责容器编排的 kube-controller-manager。整个集群的持久化数据,则由 kube-apiserver 处理后保存在 Etcd 中。
而计算节点上最核心的部分,则是一个叫作 kubelet 的组件。
在 k8s项目中,kubelet 主要负责同容器运行时(比如 Docker 项目)打交道。而这个交互所依赖的,是一个称作 CRI(Container Runtime Interface)的远程调用接口,这个接口定义了容器运行时的各项核心操作比如:启动一个容器需要的所有参数。
这也是为什么,Kubernetes 项目并不关心你部署的是什么容器运行时、使用的什么技术实现,只要你的这个容器运行时能够运行标准的容器镜像,它就可以通过实现 CRI 接入到 Kubernetes 项目当中。
4.5 k8s能力展示
4.5.1 资源调度
一句话描述就是把pod放到合适的node上,但是这个合适,需要满足这四个方面:
- 首先要满足 pod 的资源要求
- 其次要满足 pod 的一些特殊关系的要求
- 再次要满足 node 的一些限制条件的要求
- 最后还要做到整个集群资源的合理利用
当然,这些判断都是k8s自己去控制的,我们只需要用声明的方式,把目标pod描述清楚就可以了。下面是简单的动画演示:
4.5.2 水平伸缩
Kubernetes具备HPA自动扩容的能力,目前支持按照CPU指标和用户自定义(比如TPS或QPS)达到某个数量级触发自动扩容,当请求高峰过去之后,pod可以恢复到原来的水平。如下图所示检测到白色节点负载过高,自动把服务复制两份,分发到其它节点运行:
4.5.3 故障恢复
Controller-Manager组件,会时刻检测,当然也包括故障检测,当他检测到某一个节点不可用了,他会自动把pod放到正常节点上去运行。就像下图这样
5.总结
在使用Kubernetes时,需要熟悉Kubernetes的核心概念和机制,并学习如何使用API和CLI工具进行操作。
同时,还需要掌握Docker等容器技术,以便将应用程序打包成容器镜像,并部署Kubernetes集群中。
Kubernetes是一种强大的容器编排平台,它可以帮助开发者更轻松地管理容器化应用程序。
学习之路也是任重而道远,大家一起加油吧!!
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