Kubernetes架构概述

写在前面

自从在生产环境引入容器以后，目前直观感受最大的两个优点:

1. 部署快速，移动、扩展便捷。
2. 节省了15%左右的硬件资源。

随着线上容器数量的增多，也遇到了管理工作量加大的情况，便出现了前文的DockerSwarm的使用调研以及portainer工具的引入，在管理难度上的确减轻很多。

但是容器管理的精髓：自动完成服务的部署、更新、卸载和扩容、缩容等，DockerSwarm并没有提供。包括未来想进行服务基础设施和应用分离，并且从现有的基于springcloud的Java语言微服务转向语言无关的云原生微服务的落地等等目标都指向了Kubernetes。接下来的主要学习方向也放在这里，探索云原生的生态链，一边学习一边总结。

关于Kubernetes的学习思路如下：

• 首先了解大概
• 实操部署集群
• 深入研究原理，阅读相关书籍

Kubernetes是什么

Kubernetes 是谷歌开源的容器集群管理系统，是 Google 多年大规模容器管理技术 Borg 的开源版本，官方称其是：

Kubernetes is an open source system for managing containerized applications across multiple hosts. It provides basic mechanisms for deployment, maintenance, and scaling of applications.

用于自动部署、扩展和管理“容器化（containerized）应用程序”的开源系统。

主要功能包括：

• 基于容器的应用部署、维护和滚动升级
• 负载均衡和服务发现
• 跨机器和跨地区的集群调度
• 自动伸缩
• 无状态服务和有状态服务
• 广泛的 Volume 支持
• 插件机制保证扩展性

Kubernetes架构

整体架构

下图清晰表明了Kubernetes的架构设计以及组件之间的通信协议。

图中一些协议名称后续再深究，暂时先了解大概。

下面是更抽象的一个视图：

Kubernetes是属于主从设备模型（Master-Slave 架构），在 Kubernetes 中，主节点一般被称为Master，而从节点则被称为Node。

Master 和 Node 是分别安装了 Kubernetes 的 Master 组件 和 Node 组件的实体服务器，每个 Node 都对应了一台实体服务器（虽然 Master 可以和其中一个 Node 安装在同一台服务器，但是建议 Master 单独部署），所有 Master 和 Node 组成了 Kubernetes 集群，同一个集群可能存在多个 Master 和 Node，满足高可用诉求。

Master节点架构

Master节点主要职责包括：

• 集群的“大脑”，负责管理所有节点（Node）。
• 负责调度Pod在哪些节点上运行。
• 负责控制集群运行过程中的所有状态。

Master组件主要包括：

• API Server

  又叫kube-apiserver，kube-apiserver 是 Kubernetes 最重要的核心组件之一，主要提供以下的功能

  • 提供集群管理的 REST API 接口，包括认证授权、数据校验以及集群状态变更等
  • 提供其他模块之间的数据交互和通信的枢纽（其他模块通过 API Server 查询或修改数据，只有 API Server 才直接操作 etcd）

• Scheduler

  kube-scheduler 负责分配调度 Pod 到集群内的节点上，它监听 kube-apiserver，查询还未分配 Node 的 Pod，然后根据调度策略为这些 Pod 分配节点（更新 Pod 的 NodeName 字段）。

• Controller Manager

  Controller Manager 由 kube-controller-manager 和 cloud-controller-manager 组成，是 Kubernetes 的大脑，它通过 apiserver 监控整个集群的状态，并确保集群处于预期的工作状态。

  Controller Manager 有很多具体的 Controller，例如：Node Controller、Replication Controller、Endpoints Controller、Service Account and Token Controllers、Service Controller、Volume Controller等等。

• etcd

  etcd 是 CoreOS 基于 Raft 开发的分布式 key-value 存储，可用于服务发现、共享配置以及一致性保障（如数据库选主、分布式锁等）

  etcd 存储了 Kubernetes 的关键配置和用户配置，Kubernetes 中仅 API Server 才具备读写权限，其他组件必须通过 API Server 的接口才能读写数据（见Kubernetes Works Like an Operating System）。

Node节点架构

本图来自HOW DO APPLICATIONS RUN ON KUBERNETES

Node节点主要职责包括：

• 负责管理所有容器（Container）。
• 负责监控/上报所有Pod的运行状态。

Node节点主要组件包括：

• kubelet

  每个Node节点上都运行一个 Kubelet 服务进程，默认监听 10250 端口，接收并执行 Master 发来的指令，管理 Pod 及 Pod 中的容器。每个 Kubelet 进程会在 API Server 上注册所在Node节点的信息，定期向 Master 节点汇报该节点的资源使用情况，并通过 cAdvisor 监控节点和容器的资源。

• kube-proxy

  每台机器上都运行一个 kube-proxy 服务，它监听 API server 中 service 和 endpoint 的变化情况，并通过 iptables 等来为服务配置负载均衡（仅支持 TCP 和 UDP）。

• Container Runtime

  即安装了容器化所需的软件环境确保容器化程序能够跑起来，比如 Docker Engine。

• Logging Layer

  Logging Layer 负责采集 Node 上所有服务的 CPU、内存、磁盘、网络等监控项信息。

• Add-Ons：

  Kubernetes 管理运维 Node 的插件组件， 例如：

  • CoreDNS负责为整个集群提供DNS服务
  • Ingress Controller为服务提供外网入口
  • Prometheus提供资源监控
  • Dashboard提供GUI
  • Federation提供跨可用区的集群

Kubernates 设计理念

这部分也就是先了解一下，Kubernetes 设计理念和功能其实就是一个类似 Linux 的分层架构，如下图所示：

• 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