本文主要是介绍实训day42(9.3),希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
⼀、编排分类
单机容器编排: docker-compose
容器集群编排: docker swarm、mesos+marathon、kubernetes
应⽤编排: ansible(模块,剧本,⻆⾊)
⼆、系统管理进化史
1. 传统部署时代
早期,各个组织是在物理服务器上运⾏应⽤程序。 由于⽆法限制在物理服务器中运⾏的应⽤程序资源使⽤,因此会导致资源分配问题。
例如,如果在同⼀台物理服务器上运⾏多个应⽤程序, 则可能会出现⼀个应⽤程序占⽤⼤部分资源的情况,⽽导致其他应⽤程序的性能下降。
⽽⼀种解决⽅案是将每个应⽤程序都运⾏在不同的物理服务器上,但是当某个应⽤程序资源利⽤率不⾼时,剩余资源⽆法被分配给其他应⽤程序,⽽且维护许多物理服务器的成本很⾼。
2. 虚拟化部署时代
⽽后,虚拟化技术被引⼊了。虚拟化技术允许在单个物理服务器的CPU 上运⾏多台虚拟机(VirtureMachine)。 虚拟化能使应⽤程序在不同 VM 之间被彼此隔离,且能提供⼀定程度的安全性, 因为⼀个应⽤程序的信息不能被另⼀应⽤程序随意访问。
虚拟化技术能够更好地利⽤物理服务器的资源,并且因为可轻松地添加或更新应⽤程序,⽽因此可以具有更⾼的可扩缩性,以及降低硬件成本等等的好处。通过虚拟化,你可以将⼀组物理资源呈现为可丢弃的虚拟机集群。
每个 VM 是⼀台完整的计算机,在虚拟化硬件之上运⾏所有组件,包括其⾃⼰的操作系统,所以由此看来,虚拟机技术占⽤资源量⼤,在⼀台主机上最多运⾏⼗⼏台,效率不⾼。
3. 容器部署时代
容器,衍⽣于虚拟技术,但具有更宽松的隔离特性,使容器可以在共享操作系统的同时,还能保持其轻量级的特点。⽽且每个容器都具有⾃⼰的⽂件系统、CPU、内存、进程空间等,且具有最良好的可移植性和平台兼容性。
敏捷应⽤程序的创建和部署:与使⽤ VM 镜像相⽐,提⾼了容器镜像创建的简便性和效率
持续开发、集成和部署:通过快速简单的回滚(由于镜像不可变性),提供可靠且频繁的容器镜像构建和部署。
关注开发与运维的分离:在构建、发布时创建应⽤程序容器镜像,⽽不是在部署时,从⽽将应⽤程序与基础架构分离。
可观察性:不可以显示OS 级别的信息和指标,还可以显示应⽤程序的运⾏状况和其他指标信。
跨开发、测试和⽣产的环境⼀致性:在笔记本计算机上也可以和在云中运⾏⼀样的应⽤程序。
跨云和操作系统发⾏版本的可移植性:可在 Ubuntu、RHEL、CoreOS、本地、GoogleKubernetes Engine 和其他任何地⽅运⾏。
以应⽤程序为中⼼的管理:提⾼抽象级别,从在虚拟硬件上运⾏OS 到使⽤逻辑资源在OS 上运⾏应⽤程序。
松散耦合、分布式、弹性、解放的微服务:应⽤程序被分解成较⼩的独⽴部分, 并且可以动态部署和管理-⽽不是在⼀台⼤型单机上整体运⾏。
资源隔离:可预测的应⽤程序性能。
资源利⽤:⾼效率和⾼密度。
三、Kubernetes 简介
Kubernetes 缩写:K8S,k 和 s 之间有⼋个字符,所以因此得名。
Kubernetes 由 google 的 Brog 系统作为原型,后经 Go 语⾔延⽤Brog 的思路重写,并捐献给 CNCF 基⾦会开源。
Kubernetes 是⼀个可移植的、可扩展的开源平台,⽤于管理容器化的⼯作负载和服务,可促进声明式配置和⾃动化。
官⽹:https://kubernetes.io
Github:https://github.com/kubernetes/kubernetes
四、Kubernetes 功能
Kubernetes 的⽬标是让部署容器化的应⽤简单并且⾼效,提供了应⽤部署,规划,更新,维护的⼀种机制。
Kubernetes 在 Docker 等容器技术的基础上,为容器化的应⽤提供部署运⾏、资源调度、服务发现和动态伸缩等⼀系列完整功能,提⾼了⼤规模容器集群管理的便捷性。
主要功能:
1. 使⽤ Docker 等容器技术对应⽤程序包装(package)、实例化(instantiate) 、运⾏(run)。
2. 以集群的⽅式运⾏、管理跨机器的容器,解决 Docker 跨机器容器之间的通讯问题。
3. K8S 的⾃我修复机制使得容器集群总是运⾏在⽤户期望的状态。
五、Kubernetes 特性
1. ⾃动装箱:Kubernetes可以根据所需资源和其他限制条件智能地定位容器,⽽不会影响可⽤性。
2. 弹性伸缩:使⽤命令、UI 或者基于 CPU 使⽤情况⾃动快速扩容和缩容应⽤程序实例,保证应⽤业务⾼峰并发时的⾼可⽤性;业务低峰时回收资源,以最⼩成本运⾏服务。
3. ⾃我修复:在节点故障时重新启动失败的容器,替换和重新部署,保证预期的副本数量;杀死健康检查失败的容器,并且在未准备好之前不会处理客户端请求,确保线上服务不中断。
4. 服务发现和负载均衡:K8S为多个容器提供⼀个统⼀访问⼊⼝(内部IP地址和⼀个DNS名称),并且负载均衡关联的所有容器,使得⽤户⽆需考虑容器 IP 问题。
5. ⾃动发布(默认滚动发布模式)和回滚:K8S采⽤滚动策略更新应⽤,⼀个更新⼀个Pod,⽽不是同时删除所有的Pod,如果更新过程中出现问题,将回滚更改,确保升级不收影响业务。
6. 集中化配置管理和密钥管理:管理机密数据和应⽤程序配置,⽽不需要把敏感数据暴露在镜像⾥,提⾼敏感数据安全性,并可以将⼀些常⽤的配置存储在K8S中,⽅便应⽤程序使⽤。
7. 存储编排:⽀持外挂存储并对外挂存储资源进⾏编排,挂载外部存储系统,⽆论是来⾃本地存储,公有云(如:AWS),还是⽹络存储(如:NFS、Glusterfs、Ceph)都作为集群资源的⼀部分使⽤,极⼤提⾼存储使⽤灵活性。
8. 任务批量处理运⾏:提供⼀次性任务,定时任务,满⾜批量数据处理和分析的场景。
六、K8S 解决裸跑 Docker 的痛点
1. 单机使⽤,⽆法有效集群。
2. 随着容器数量的上升,管理成本攀升。
3. 没有有效的容灾、⾃愈机制。
4. 没有预设编排模板,⽆法实现快速、⼤规模容器调度。
5. 没有统⼀的配置管理中⼼⼯具。
6. 没有容器⽣命周期的管理⼯具。
7. 没有图形化运维管理⼯具。
七、Kubernetes 架构
K8S 属于主从设备模型(Mater-Slave 架构),由 Master 节点负责集群的调度、管理和运维(分配活的),Slave 节点是运算⼯作负载节点(⼲活的),被称为 Worker Node 节点。
Master 需要占据⼀个独⽴服务器运⾏,因为其是整个集群的“⼤脑”,⼀旦宕机或不可⽤,那么所有控制命令都将失效,可对主节点进⾏⾼可⽤配置。
当 Worker Node 节点宕机时,其上的⼯作负载会被 Master ⾃动转移到其他节点上。
1. Master 节点组件
API Server
*整个集群的控制中枢,提供集群中各个模块之间的数据交换*,并将集群状态和信息存储到分布式键-值(key-value)存储系统 Etcd 集群中。
同时它也是集群管理、资源配额、提供完备的集群安全机制的⼊⼝,为集群各类资源对象提供增删改查以及 watch 的 REST API 接⼝。
Controller-manager
集群状态管理器,以保证 Pod 或其他资源达到期望值*。*当集群中某个 Pod 的副本数或其他资源因故障和错误导致⽆法正常运⾏,没有达到设定的值时,Controller Manager 会尝试⾃动修复并使其达到期望状态。
Scheduler
*集群 Pod 的调度中⼼,主要是通过调度算法将 Pod 分配到最佳的Node 节点*,它通过APIServer 监听所有 Pod 的状态,⼀旦发现新的未被调度到任何 Node 节点的Pod(PodSpec.NodeName为空),就会根据⼀系列策略选择最佳节点进⾏调度。
Etcd
*⽤于可靠地存储集群的配置数据,是⼀种持久性、轻量型、分布式的键-值 (key-value) 数据存储组件*,作为Kubernetes集群的持久化存储系统。
注:⽣产环境建议存放到单个的SSD硬盘,并且做好冗余。
2. Work Node 节点
Kubelet
*负责与 Master 通信协作,管理该节点上的 Pod,对容器进⾏健康检查及监控,同时负责上报节点和节点上⾯ Pod 的状态。*
Kube-proxy
*运⾏在每个 node 节点上,实现 pod 的⽹络代理,维护⽹络规则和四层负载均衡规则*,负责写⼊规则到 iptables 或 ipvs 实现服务映射访问。
Runtime
*负责容器的管理* (新版本 K8S 使⽤的是 Containerd)。
CoreDNS
⽤于 Kubernetes 集群内部 Service 的解析,可以让 Pod 把Service 名称解析成 Service 的 IP 然后通过 Service 的 IP 地址进⾏连接到对应的应⽤上.
Calico
符合 CNI 标准的⼀个⽹络插件,它*负责给每个 Pod 分配⼀个不会重复的 IP,并且把每个节点当做⼀各“路由器”*,这样⼀个节点的Pod 就可以通过 IP 地址访问到其他节点的 Pod。
Docker
*运⾏容器,负责本机的容器创建和管理⼯作。*
⼋、Pod 概念
Pod 是 Kubernetes 中的基本构建块,它代表⼀个或⼀组相互关联的容器。Pod 是Kubernetes 的最⼩部署单元,可以包含⼀个或多个容器,这些容器共享存储、⽹络和运⾏配置。
容器之间可以使⽤ localhost:port 相互访问,可以使⽤ volume 等实现数据共享。根据 Docker 的构造,Pod 可被建模为⼀组具有共享命令空间、卷、IP 地址和 Port 端⼝的容器。
Pod 的主要特点包括:
1. 共享存储:Pod 中的所有容器都可以访问同⼀个存储卷(Persistent Volume),实现数据共享。
2. 共享⽹络:Pod 中的所有容器都共享同⼀个⽹络命名空间,可以相互通信。
3. 共享运⾏配置:Pod 中的所有容器都共享相同的运⾏配置,例如容器的启动参数、环境变量等。
Pause 容器:
Pod 的⽗容器,它主要负责僵⼫进程的回收管理,同时通过 Pause容器可以使同⼀个 Pod ⾥⾯的不同容器进⾏共享存储、⽹络、PID、IPC等。
九、Kubernetes ⼯作流程
1. 运维⼈员使⽤ kubectl 命令⼯具向 API Server 发送请求,APIServer 接收请求后写⼊到 Etcd 中。
2. API Server 让 Controller-manager 按照预设模板去创建 Pod。
3. Controller-manager 通过 API Server 读取 Etcd 中⽤户的预设信息,再通过 API Server 找到 Scheduler,为新创建的 Pod 选择最合适的 Node ⼯作负载节点。
4. Scheduler 通过 API Server 在 Etcd 找到存储的 Node 节点元信息、剩余资源等,⽤预选和优选策略选择最优的 Node 节点。
5. Scheduler 确定 Node 节点后,通过 API Server 交给这个 Node节点上的 Kubelet 进⾏ Pod 资源的创建。
6. Kubelet 调⽤容器引擎交互创建 Pod,同时将 Pod 监控信息通过 API Server 存储到 Etcd 中。
7. 当⽤户访问时,通过 Kube-proxy 负载、转发,访问相应的Pod。
8. 注:决定创建 Pod 清单的是 Controller-manager 控制器,Kubelet 和容器引擎只是⼲活的。
⼗、K8S 创建 Pod 流程
1. 详细流程
1)⾸先 Kubectl 创建⼀个 Pod,在提交时转化为 json。
2)再经过 auth 认证(鉴权),然后传递给 API Server 进⾏处理。
3)API Server 将请求信息存储到 Etcd 中。
4)Scheduler 和 Controller-manager 会监听 API Server 的请求。
5)在 Scheduler 和 Controller-manager 监听到请求后,Scheduler会提交给API Server⼀个list清单 —— 包含的是获取node节点信息。
6)当 API Server 从 Etcd 获取后端 Node 节点信息后,会同时被Scheduler 监听到,然后 Scheduler 进⾏优选打分制,最后将评估结果传递给 API Server。
7)⽽后,API Server 会提交清单给对应节点的 Kubelet(代理)。Kubelet 代理通过 K8S 与容器的接⼝ (例如 containerd) 进⾏交互,假设是 docker 容器,那么此时 kubelet 就会通过dockershim 以及 runc 接⼝与 docker 的守护进程docker-server进⾏交互,来创建对应的容器,再⽣成对应的 Pod。
8)Kubelet 同时会借助 Metric Server 收集本节点的所有状态信息,然后提交给 API Server。
9)最后 API Server 将该节点的容器和 Pod 信息存储到 Etcd 中。
2. 简化流程
1)⽤户通过 kubectl 或其他 API 客户端提交 Pod Spec 给 APIServer。
2)API Server 尝试将 Pod 对象的相关信息存⼊ etcd 中,待写⼊操作执⾏完成,API Server 即会返回确认信息⾄客户端。
3)Controller 通过 API Server 的 Watch 接⼝发现新的 Pod,将Pod 加⼊到任务队列,并启动 Pod Control 机制创建与之对应的Pod。
4)所有 Controler 正常后,将结果存⼊ etcd。
5)Scheduler 通过 API Server 的 Watch 接⼝监测发现新的 Pod,经过给主机打分之后,让 Pod 调度到符合要求的 Node 节点,并将结果存⼊到 etcd 中。
6)Kubelet 每隔⼀段时间向 API Server 通过 Node name 获取⾃身Node 上要运⾏的 Pod 并通过与⾃身缓存⽐较,来创建新Pod。
7)Containerd 启动容器。
8)最后 API Server 将本节点的容器和Pod信息存储到etcd。
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