云原生之深入解析Kubernetes的架构及特性

news/2024/7/4 8:10:28 标签: 云原生, kubernetes, 架构

kubernetes__0">一、kubernetes 架构

  • 从宏观上来看 kubernetes 的整体架构,包括 Master、Node 以及 Etcd。
  • Master 即主节点,负责控制整个 kubernetes 集群,它包括 Api Server、Scheduler、Controller 等组成部分。它们都需要和 Etcd 进行交互以存储数据:
    • Api Server:主要提供资源操作的统一入口,这样就屏蔽了与 Etcd 的直接交互,功能包括安全、注册与发现等。
    • Scheduler:负责按照一定的调度规则将 Pod 调度到 Node 上。
    • Controller:资源控制中心,确保资源处于预期的工作状态。
  • Node 即工作节点,为整个集群提供计算力,是容器真正运行的地方,包括运行容器、kubelet、kube-proxy:
    • kubelet :主要工作包括管理容器的生命周期、结合 cAdvisor 进行监控、健康检查以及定期上报节点状态。
    • kube-proxy : 主要利用 service 提供集群内部的服务发现和负载均衡,同时监听 service/endpoints 变化并刷新负载均衡。

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二、deployment

  • deployment 是用于编排 pod 的一种控制器资源,以 deployment 为例,来看看架构中的各组件在创建 deployment 资源的过程中都干了什么?
    • 首先是 kubectl 发起一个创建 deployment 的请求;
    • apiserver 接收到创建 deployment 请求,将相关资源写入 etcd;之后所有组件与 apiserver/etcd 的交互都是类似的;
    • deployment controller list/watch 资源变化并发起创建 replicaSet 请求;
    • replicaSet controller list/watch 资源变化并发起创建 pod 请求;
    • scheduler 检测到未绑定的 pod 资源,通过一系列匹配以及过滤选择合适的 node 进行绑定;
    • kubelet 发现自己 node 上需创建新 pod,负责 pod 的创建及后续生命周期管理;
    • kube-proxy 负责初始化 service 相关的资源,包括服务发现、负载均衡等网络规则;
  • 至此,经过 kubenetes 各组件的分工协调,完成了从创建一个 deployment 请求开始到具体各 pod 正常运行的全过程。

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三、Pod

  • kubernetes 众多的 api 资源中,pod 是最重要和基础的,是最小的部署单元。首先要考虑的问题是,为什么需要 pod?pod 可以说是一种容器设计模式,它为那些”超亲密”关系的容器而设计,可以想象 servelet 容器部署 war 包、日志收集等场景,这些容器之间往往需要共享网络、共享存储、共享配置,因此有了 pod 这个概念。

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  • 对于 pod 来说,不同 container 之间通过 infra container 的方式统一识别外部网络空间,而通过挂载同一份 volume 就自然可以共享存储了,比如它对应宿主机上的一个目录。

四、容器编排

  • 容器编排是 kubernetes 的看家本领,因此有必要了解一下。kubernetes 中有诸多编排相关的控制资源,例如编排无状态应用的 deployment,编排有状态应用的 statefulset,编排守护进程 daemonset 以及编排离线业务的 job/cronjob 等。
  • 以应用最广泛的 deployment 为例,deployment、replicatset、pod 之间的关系是一种层层控制的关系。简单来说,replicaset 控制 pod 的数量,而 deployment 控制 replicaset 的版本属性。这种设计模式也为两种最基本的编排动作实现了基础,即数量控制的水平扩缩容、版本属性控制的更新/回滚。

五、水平扩缩容

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  • 水平扩缩容非常好理解,我们只需修改 replicaset 控制的 pod 副本数量即可,比如从 2 改到 3,那么就完成了水平扩容这个动作,反之即水平收缩。

六、更新/回滚

  • 更新/回滚则体现了 replicaset 这个对象的存在必要性,例如需要应用 3 个实例的版本从 v1 改到 v2,那么 v1 版本 replicaset 控制的 pod 副本数会逐渐从 3 变到 0,而 v2 版本 replicaset 控制的 pod 数会注解从 0 变到 3,当 deployment 下只存在 v2 版本的 replicaset 时变完成了更新。回滚的动作与之相反。

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七、滚动更新

  • 可以发现,在上述例子中,更新应用,pod 总是一个一个升级,并且最小有 2 个 pod 处于可用状态,最多有 4 个 pod 提供服务。这种”滚动更新”的好处是显而易见的,一旦新的版本有了 bug,那么剩下的 2 个 pod 仍然能够提供服务,同时方便快速回滚。
  • 在实际应用中,可以通过配置 RollingUpdateStrategy 来控制滚动更新策略,maxSurge 表示 deployment 控制器还可以创建多少个新 Pod;而 maxUnavailable 指的是,deployment 控制器可以删除多少个旧 Pod。

kubernetes__41">八、kubernetes 中的网络

  • 了解了容器编排是怎么完成的,那么容器间的又是怎么通信的呢?讲到网络通信,kubernetes 首先得有”三通”基础:
    • node 到 pod 之间可以通;
    • node 的 pod 之间可以通;
    • 不同 node 之间的 pod 可以通。

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  • 简单来说,不同 pod 之间通过 cni0/docker0 网桥实现了通信,node 访问 pod 也是通过 cni0/docker0 网桥通信即可。
  • 而不同 node 之间的 pod 通信有很多种实现方案,包括现在比较普遍的 flannel 的 vxlan/hostgw 模式等。flannel 通过 etcd 获知其他 node 的网络信息,并会为本 node 创建路由表,最终使得不同 node 间可以实现跨主机通信。

九、微服务 service

  • 在了解接下来的内容之前,得先了解一个很重要的资源对象:service,为什么需要 service 呢?在微服务中,pod 可以对应实例,那么 service 对应的就是一个微服务。而在服务调用过程中,service 的出现解决了两个问题:
    • pod 的 ip 不是固定的,利用非固定 ip 进行网络调用不现实;
    • 服务调用需要对不同 pod 进行负载均衡。
  • service 通过 label 选择器选取合适的 pod,构建出一个 endpoints,即 pod 负载均衡列表。实际运用中,一般会为同一个微服务的 pod 实例都打上类似 app=xxx 的标签,同时为该微服务创建一个标签选择器为 app=xxx 的 service。

kubernetes__55">十、kubernetes 中的服务发现与网络调用

  • 在有了上述”三通”的网络基础后,就可以开始微服务架构中的网络调用在 kubernetes 中是怎么实现的。

① 服务间调用

  • 首先是东西向的流量调用,即服务间调用。这部分主要包括两种调用方式,即 clusterIp 模式以及 dns 模式。
  • clusterIp 是 service 的一种类型,在这种类型模式下,kube-proxy 通过 iptables/ipvs 为 service 实现了一种 VIP(虚拟 ip)的形式。只需要访问该 VIP,即可负载均衡地访问到 service 背后的 pod。
  • 如下是 clusterIp 的一种实现方式,此外还包括 userSpace 代理模式(基本不用),以及 ipvs 模式(性能更好):

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  • dns 模式很好理解,对 clusterIp 模式的 service 来说,它有一个 A 记录是 service-name.namespace-name.svc.cluster.local,指向 clusterIp 地址。所以一般使用过程中,直接调用 service-name 即可。

② 服务外访问

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  • 南北向的流量,即外部请求访问 kubernetes 集群,主要包括三种方式:nodePort、loadbalancer、ingress。
  • nodePort 同样是 service 的一种类型,通过 iptables 赋予了调用宿主机上的特定 port 就能访问到背后 service 的能力。
  • loadbalancer 则是另一种 service 类型,通过公有云提供的负载均衡器实现。
  • 访问 100 个服务可能需要创建 100 个 nodePort/loadbalancer,因此希望通过一个统一的外部接入层访问内部 kubernetes 集群,这就是 ingress 的功能。ingress 提供了统一接入层,通过路由规则的不同匹配到后端不同的 service 上。ingress 可以看做是”service 的 service”。ingress 在实现上往往结合 nodePort 以及 loadbalancer 完成功能。

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