【Kubernetes系列】第1篇 架构及组件介绍

1. Kubernetes简介

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，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发展非常迅速，已经成为容器编排领域的领导者。

2. Kubernetes 架构及组件介绍

2.1 kubernetes 架构

Kubernetes架构如图所示：

Kubernetes主要由以下几个核心组件构成：

etcd 保存整个集群的状态；

apiserver 提供了资源操作的唯一入口，并提供认证、授权、访问控制、API注册和发现等机制；

controller manager 负责维护集群的状态，比如故障检测、自动扩展、滚动更新等；

scheduler 负责资源的调度，按照预定的调度策略将实例（Pod）调度到相应的主机上；

kubelet 负责维护容器的生命周期，同时也负责存储卷和网络的管理；

container runtime 负责镜像管理以及容器的真正执行，在我们系统中指的是Docker

kube-proxy 负责为应用提供集群内部的服务发现和负载均衡

推荐的插件

helm - kubernetes包管理工具

kube-dns/coreDNS 负责为整个集群提供DNS服务

Ingress Controller 为服务提供外网入口

Heapster 提供资源监控

Dashboard 提供GUI

Federation 提供跨可用区的集群

Fluentd-elasticsearch 提供集群日志采集、存储与查询

2.2 Kubernetes组件介绍

2.2.1 etcd

etcd是基于Raft一致性算法开发的分布式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主要功能：

基本的key-value存储

监听机制

key的过期及续约机制，用于监控和服务发现

原子CAS和CAD，用于分布式锁和leader选举

Etcd基于RAFT的一致性

leader节点选举方法

初始启动时，节点处于follower状态并被设定一个election timeout，如果在这一时间周期内没有收到来自leader的心跳检测，节点将发起选举，将自己切换为candidate（候选人）节点之后，向集群中的其他follow节点发送请求，询问其是否选举自己为leader

当收到来自集群中过半数节点的接受投票后，节点即成为leader，开始接收保存client的数据并向其他的follower节点同步日志。如果没有达成一致，则candidate节点随机选择一个等待时间（150ms ～ 300ms）再次发起投票，得到集群中半数以上的follower接受的candidate将成为leader

leader节点依靠定时向follower节点发送心跳检测来保持其地位

任何时候如果其他follower在election timeout期间没有收到来自leader的心跳检测，同样会将自己的状态切换为candidate并发起选举。每成功选举一次，新leader的步进数（Term）都会比之前leader的步进数加1

失效处理

leader失效：其他没有收到心跳检测的节点将发起新的选举，当leader恢复后由于步进数小自动成为follower（日志会被新leader的日志覆盖）

follower节点不可用：follower节点不可用的情况相对比较容易解决。因为集群中的日志内容始终是从leader节点同步，只要这一节点再次加入集群时重新从leader节点处复制日志即可

多个候选人（candidate）：冲突后candidate将随机选择一个等待时间（150ms ～ 300ms）再次发起投票，得到集群中半数以上的follower接受的candidate将成为leader

讲到这里可能有同学发现Etcd和Zookeeper、Consul等一致性协议实现框架有些类似，的确这些中间件是比较类似的，关于其中的异同点，大家可以自行查阅资料。

2.2.2 kube-apiserver

kube-apiserver是Kubernetes最重要的核心组件之一，主要提供了如下功能：

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

提供同其他模块之间的数据交互(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)

2.2.3 kube-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

通过以下三种方式可以指定Pod只运行在特定的Node节点上

nodeSelector:只调度到匹配指定label的Node上

nodeAffinity:功能更丰富的Node选择器，比如支持集合操作

podAffinity:调度到满足条件的Pod所在的Node上

2.2.4 kube-controller-manager

kube-controller-manager是Kubernetes的大脑，通过kube-apiserver监控整个集群的状态，并确保集群处于预期的工作状态，它由一系列的控制器组成，这些控制器主要包括三组：

1. 必须启动的控制器

eploymentController

DaemonSetController

NamesapceController

ReplicationController

RelicaSet

JobController

...

...

2. 默认启动的控制器

NodeController

ServiceController

PVBinderController

...

3. 默认禁止的可选控制器

BootstrapSignerController

TokenCleanerController

2.2.5 Kubelet

每个Node节点上都运行一个kubelet守护进程，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上注册节点自身信息，定期向master节点汇报节点的资源使用情况

节点管理

主要是节点自注册和节点状态更新:

Kubelet可以通过设置启动参数 --register-node 来确定是否向API Server注册自己;

如果Kubelet没有选择自注册模式，则需要用户自己配置Node资源信息，同时需要在Kubelet上配置集群中API Server的信息;

Kubelet在启动时通过API Server注册节点信息，并定时向API Server发送节点状态消息，API Server在接收到新消息后，将信息写入etcd

容器健康检查

Pod通过两类探针检查容器的健康状态

LivenessProbe 存活探针：通过该探针判断容器是否健康，告诉Kubelet一个容器什么时候处于不健康的状态。如果LivenessProbe探针探测到容器不健康，则kubelet将删除该容器，并根据容器的重启策略做相应的处理。如果一个容器不包含LivenessProbe探针，那么kubelet认为该容器的LivenessProbe探针返回的值永远是“Success”。

ReadinessProbe 就绪探针：用于判断容器是否启动完成且准备接收请求。如果 ReadinessProbe 探针探测到失败，则Pod的状态将被修改。Endpoint Controller将从Service的Endpoint中删除包含该容器所在Pod的IP地址的Endpoint条目。

以下是Pod的启动流程：

2.2.6 kube-proxy

每台机器上都运行一个kube-proxy服务，它监听API Server中service和Pod的变化情况，并通过userspace、iptables、ipvs等proxier来为服务配置负载均衡

代理模式（proxy-mode）提供如下三种类型：

1. userspace

最早的负载均衡方案，它在用户空间监听一个端口，所有请求通过 iptables 转发到这个端口，然后在其内部负载均衡到实际的 Pod。service的请求会先从用户空间进入内核iptables，然后再回到用户空间（kube-proxy），由kube-proxy完成后端Endpoints的选择和代理工作，这样流量从用户空间进出内核带来的性能损耗是不可接受的，所以产生了iptables的代理模式

2. iptables:

iptables mode完全使用iptables来完成请求过滤和转发。但是如果集群中存在大量的Service/Endpoint，那么Node上的iptables rules将会非常庞大，添加或者删除iptables规则会引起较大的延迟。

3. ipvs:

为了解决存在大量iptables规则时的网络延迟的问题，Kubernetes引入了ipvs的模式，（ipvs是LVS - Linux Virtual Server 的重要组成部分，最早是由中国的章文嵩博士推出的一个开源项目，提供软件负载均衡的解决方案），下面是ipvs模式的原理图：

云原生 Kubernates 运维

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