kubernetes詳細介紹

這篇文章的知識點包括：kubernetes的簡介、kubernetes的功能、kubernetes的架構以及kubernetes的架構和組件，閱讀完整文相信大家對kubernetes有了一定的認識。

1. kubernetes簡介

1.1 kubernetes介紹

Kubernetes是google開源的一套微服務，容器化的編排引擎，是google內部容器十多年實戰沉淀的結晶，已戰勝Swarm，Messo成為容器編排的行業標準。kuberntes內置有很多非常優秀的特性使開發者專注于業務本身，其包含的功能如下：

• Service discovery and load balancing，服務發現和負載均衡，通過DNS實現內部解析，service實現負載均衡
• Storage orchestration，存儲編排，通過plungin的形式支持多種存儲，如本地，nfs，ceph，公有云快存儲等
• Automated rollouts and rollbacks，自動發布與回滾，通過匹配當前狀態與目標狀態一致，更新失敗時可回滾
• Automatic bin packing，自動資源調度，可以設置pod調度的所需（requests）資源和限制資源（limits）
• Self-healing，內置的健康檢查策略，自動發現和處理集群內的異常，更換，需重啟的pod節點
• Secret and configuration management，密鑰和配置管理，對于敏感信息如密碼，賬號的那個通過secret存儲，應用的配置文件通過configmap存儲，避免將配置文件固定在鏡像中，增加容器編排的靈活性
• Batch execution，批處理執行，通過job和cronjob提供單次批處理任務和循環計劃任務功能的實現
• Horizontal scaling,橫向擴展功能，包含有HPA和AS，即應用的基于CPU利用率的彈性伸縮和基于平臺級的彈性伸縮，如自動增加node和刪除nodes節點。

1.2 kubernetes架構

kubernetes包含兩種角色：master節點和node節點，master節點是集群的控制管理節點，作為整個k8s集群的大腦。

• 負責集群所有接入請求(kube-apiserver)，在整個集群的入口；
• 集群資源調度(kube-controller-scheduler)，通過watch監視pod的創建，負責將pod調度到合適的node節點；
• 集群狀態的一致性(kube-controller-manager)，通過多種控制器確保集群的一致性，包含有Node Controller，Replication Controller，Endpoints Controller等；
• 元數據信息存儲(etcd)，數據持久存儲化，存儲集群中包括node，pod，rc，service等數據；

通常由3或5個節點組成高可用集群，其中etcd內置的集群組成，kube-apiserver由haproxy或nginx做負載分發，kube-scheduler和kube-controller-manager內置的選舉機制保障，確保集群內同一個時刻只有一個leader節點，其他處于阻塞狀態，防止腦裂。

node節點是實際的工作節點，負責集群負載的實際運行，即pod運行的載體，其通常包含三個組件：Container Runtime，kubelet和kube-proxy

• Container Runtime是容器運行時，負責實現container生命周期管理，如docker，containerd，rktlet；
• kubelet負責鏡像和pod的管理，
• kube-proxy是service服務實現的抽閑，負責維護和轉發pod的路由，實現集群內部和外部網絡的訪問。

其他組件還包括

• cloud-controller-manager，用于公有云的接入實現，提供節點管理(node)，路由管理，服務管理(LoadBalancer和Ingress)，存儲管理(Volume，如云盤，NAS接入)，需要由公有云廠商實現具體的細節，kubernetes提供實現接口的接入，如騰訊云目前提供CVM的node管理，節點的彈性伸縮(AS),負載均衡的接入(CLB),存儲的管理(CBS和CFS)等產品的集成；
• DNS組件由kube-dns或coredns實現集群內的名稱解析；
• kubernetes-dashboard用于圖形界面管理；
• kubectl命令行工具進行API交互；
• 監控系統用于采集node和pod的監控數據，如prometheus,heapster+influxdb+grafana;
• 日志采集系統，用于收集容器的業務數據,實現日志的采集，存儲和展示，實現有Fluentd+ELK(ElasticSearch+Logstash+Kiabana)。
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