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深入浅出 K8s:概念与部署 工作载荷 服务负载 存储 权限 网络 生态扩展

Contributors Forks Stargazers Issues license: CC BY-NC-SA 4.0


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代码案例 · 参考资料

Introduction | 前言

Kubernetes 网络示意图

K8s 的官方定义为:K8s is an open-source system for automating deployment, scaling, and management of containerized applications.It groups containers that make up an application into logical units for easy management and discovery.

K8s 概念图

K8s [koo-ber-nay'-tice] 是 Google 基于 Borg 开源的容器编排调度引擎,其支持多种底层容器虚拟化技术,具有完备的功能用于支撑分布式系统以及微服务架构,同时具备超强的横向扩容能力;它提供了自动化容器的部署和复制,随时扩展或收缩容器规模,将容器组织成组,并且提供容器间的负载均衡,提供容器弹性等特性。作为 CNCF(Cloud Native Computing Foundation)最重要的组件之一,可谓云操作系统;它的目标不仅仅是一个编排系统,而是提供一个规范,可以让你来描述集群的架构,定义服务的最终状态。

背景

几乎所有在谷歌开发的软件都是在容器中运行的。谷歌大规模管理容器已经有十多年的时间了,当时人们对此谈论较少。为了满足内部需求,谷歌的一些开发人员已经建立了三个不同的容器管理系统。Borg , Omega 和 Kubernetes 。每一个系统的开发都受到了前者的极大影响,尽管它的开发原因不同。

谷歌开发的第一个容器管理系统是 Borg,它是为了管理长期服务和批处理作业而建立的,而这些工作之前是由两个系统处理的。Babysitter 和 Global Work Queue 。后者强烈影响了 Borg 的架构,但专注于运行批处理作业。Borg 仍然是谷歌内部最顶级的容器管理系统,因为它的规模、功能的多样性和极强的健壮性。第二个系统是 Omega,是 Borg 的后代。它是由改善 Borg 生态系统中的软件工程的愿望所驱动的。这个系统应用了许多在博格成功的标准,但它是从基础上建立起来的,以拥有最一致的架构。Omega 的许多创新后来都被纳入了 Borg。

第三个系统是 Kubernetes。在外部开发者对容器感兴趣的情况下孕育和发展起来的,谷歌今天发展了一项快速增长的业务,那就是销售公共云基础设施。Kubernetes 是开源的--与 Borg 和 Omega 相反,它们是作为谷歌内部的纯系统开发的。Kubernetes 的开发更注重那些编写在集群中运行的应用程序的开发人员的经验:它的主要目标是促进分布式系统的部署和管理,同时受益于容器使其能够最好地利用内存和处理资源。

K8s 架构概览

和其他可用的编排器一样,k8s 也遵循主/从模式,从而构成一个集群,在这个集群中,它的运行必须至少有三个节点:主节点,负责(默认情况下)管理集群,其他节点作为工作者,是我们要在这个集群上运行的应用程序的执行者。K8s 的典型架构如下所示:

K8s 架构

  • API Server:它是 K8s 的主要组成部分之一。该组件提供了一个通过 HTTP 使用 JSON 进行通信的 API,其中主要是由管理员使用 kubectl 工具与其他节点进行通信,如图所示。这些组件之间的通信是通过 REST 请求建立的。
  • etcd:etcd 是一个分布式的键值数据存储,k8s 用来存储集群规格、状态和配置。所有存储在 etcd 中的数据都只能通过 API 来操作。出于安全考虑,etcd 默认只在 K8s 集群中被列为主控的节点上运行,但它们也可以在外部的、etcd 专用的集群上运行,例如。
  • Scheduler:调度器负责选择承载特定 pod(k8s 集群中最小的单元--暂时不用担心这个问题,我们以后再谈)的节点来执行。这种选择是根据每个节点的可用资源量,以及集群中每个节点的状态进行选择,从而保证资源的良好分布。此外,选择节点,在其中执行一个或多个豆荚,还可以考虑用户定义的策略,如亲和力、应用程序要读取的数据的位置等。
  • Controller Manager:是确保集群处于 etcd 中定义的最后状态的 Controller Manager。例如:如果在 etcd 中,一个 deploy 被配置为一个 pod 有 10 个副本,那么是 Controller Manager 会检查集群的当前状态是否与这个状态对应,如果不对应,则会尝试对两者进行协调。
  • Kubelet:kubelet 可以看作是运行在 Worker 节点上的 K8s 代理。在每个 worker 节点中,应该有一个 Kubelet 代理在运行。Kubelet 负责实际管理节点内的 pods,这些 pods 是由集群控制器指示的,所以为此 Kubelet 可以按照集群控制器的指示,启动、停止并保持容器和 pods 的运行。
  • Kube-proxy:作为代理和负载均衡器。这个组件负责将请求路由到正确的 pod,以及照顾节点的网络部分。
  • 容器运行时:容器运行时是 K8s 操作所需的容器执行环境。2016 年加入了 rkt 支持,但自始至终 Docker 都已经是默认的功能和使用。

虽然在标准环境下,k8s 的执行有至少三个节点的要求,但也有在单个节点上运行 K8s 的解决方案。一些例子是:

  • Kind:用于执行 Docker 容器的工具,模拟 Kubernetes 集群的运作。它用于教学、开发和测试目的。Kind 不应该用于生产。
  • Minikube:用于在本地实现一个只有一个节点的 Kubernetes 集群的工具。广泛用于教学、开发和测试目的。Minikube 不得用于生产。
  • MicroK8S:由 Canonical 开发,也就是开发 Ubuntu 的公司。它可以在几个发行版中使用,并可用于生产环境,特别是边缘计算和物联网(物联网)。
  • k3s:由 Rancher Labs 开发,它是 MicroK8s 的直接竞争对手,甚至可以运行在 Raspberry Pi 上。

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  • https://draveness.me/ 系列 K8S 相关文章

  • https://jimmysong.io/K8s-handbook/concepts/Pod-overview.html

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