Kubetnetes之基础介绍

Posted 2021-11-25 wlbl

目录

• 1、Kubetnetes之基础介绍
  • Kubernetes架构
    • Borg简介
  • Kubernetes的设计理念
    • Kubernetes的设计理念与分布式系统

1、Kubetnetes之基础介绍

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，主要功能有：

• 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。

Kubernetes架构

Kubernetes最初源于?歌内部的Borg， 提供了?向应?的容器集群部署和管理系统。 Kubernetes的?标旨在消除编排物理/虚拟计算， ?络和存储基础设施的负担， 并使应?程序运营商和开发?员完全将重点放在以容器为中?的原语上进??助运营。 Kubernetes 也提供稳定、 兼容的基础（平台） ， ?于构建定制化的workflows 和更?级的?动化任务。Kubernetes 具备完善的集群管理能?， 包括多层次的安全防护和准?机制、 多租户应??撑能?、 透明的服务注册和服务发现机制、 内建负载均衡器、 故障发现和?我修复能?、 服务滚动升级和在线扩容、 可扩展的资源?动调度机制、多粒度的资源配额管理能?。 Kubernetes 还提供完善的管理?具， 涵盖开发、 部署测试、 运维监控等各个环节。

Borg简介

Borg是?歌内部的?规模集群管理系统， 负责对?歌内部很多核?服务的调度和管理。 Borg的?的是让?户能够不必操
?资源管理的问题， 让他们专注于??的核?业务， 并且做到跨多个数据中?的资源利?率最?化。
Borg主要由BorgMaster、 Borglet、 borgcfg和Scheduler组成， 如下图所示：

（图片来源于网络）

• BorgMaster是整个集群的大脑，负责维护整个集群的状态，并将数据持久化到Paxos存储中；
• scheduler负责任务的调度，根据应用的特点将其调度到具体的机器上；
• Borglet负责真正运行任务（容器内）;

• borgcfg是Borg的命令行工具，用于跟Borg系统交互，一般通过一个配置文件来提交任务。

  Kubernetes架构

  Kubernetes借鉴了Borg的设计理念，比如Pod、Service、Label和单Pod单IP等.
  Kubernetes主要由一下几个核心组建组成：
• etcd保存了整个集群的状态；
• apiserver提供资源操作的唯一入口，并提供认证、授权、访问、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Pod调度到相应的机器上；
• kubelet负责维护容器的生命周期，同事也负责Volume（CVI）和网络（CNI）的管理；
• Contaner runtime负责镜像管理以及Pod和容器的真正运行(CRI);
• kube-proxy负责位Service提供cluster内部的服务发现和负载均衡。
  除了核心组建，还有一些推荐的插件，其中有的已经成为CNCF的托管项目：
• CoreDNS负责位整个集群提供DNS服务
• Ingress Controller为服务提供外网入口
• Prometheus提供资源监控
• Dashboard提供GUI

• Federation提供可用去的集群

Kubernetes的设计理念

Kubernetes的设计理念与分布式系统

分层架构

Kubernetes设计理念和功能类似Linux的分层架构，如下图：

• 核心层：kubernetes最核心的功能，对外提供API构建高层的应用，对内提供插件式应用执行环境
• 应用层：部署（有状态应用、无状态应用、批处理任务、集群应用等）和路由（服务发现、DNS解析等）
• 管理层：系统度量（如基础设置、容器和网络的度量），自动化（如自动扩展、动态Provision等）以及策略管理（RBAC、Quota、PSP、NetworkPolicy等）
• 接口层： kubectl命令行工具、客户端SDK以及集群联邦
• 生态系统： 在接口层之上的庞大容器集群管理调度的生态系统，可以划分为两个范畴：
• • 1）Kubernetes外部：日志、监控、配置管理、CI、CD、Workflow、Faas、OTS应用、ChatOps等
• • 2）Kubernetes内部：CRI、CNI、CVI、镜像仓库、Cloud Provider、集群自身的配置和管理等

API设计原则

Kubernetes系统API的设计有以下?条原则：
1、所有API应该是声明式的，声明式的操作， 相对于命令式操作，对于重复操作的效果是稳定的，这对于容易出现数据丢失或重复的分布式环境来说是很重要的。另外，声明式操作更容易被?户使?，可以使系统向?户隐藏实现的细节，隐藏实现的细节的同时，也就保留了系统未来持续优化的可能性。此外，声明式的API，同时隐含了所有的API对象都是名词性质的，例如Service、Volume这些API都是名词，这些名词描述了?户所期望得到的?个?标分布式对象。
2、API对象是彼此互补?且可组合的。 这??实际是?励API对象尽量实现?向对象设计时的要求， 即“?内聚， 松耦合”， 对业务相关的概念有?个合适的分解， 提?分解出来的对象的可重?性。 事实上， Kubernetes这种分布式系统管理平台， 也是?种业务系统， 只不过它的业务就是调度和管理容器服务。
3、?层API以操作意图为基础设计。 如何能够设计好API， 跟如何能??向对象的?法设计好应?系统有相通的地?，?层设计?定是从业务出发， ?不是过早的从技术实现出发。 因此， 针对Kubernetes的?层API设计， ?定是以Kubernetes的业务为基础出发， 也就是以系统调度管理容器的操作意图为基础设计。
4、低层API根据?层API的控制需要设计。 设计实现低层API的?的， 是为了被?层API使?， 考虑减少冗余、 提?重?性的?的， 低层API的设计也要以需求为基础， 要尽量抵抗受技术实现影响的诱惑。
5、尽量避免简单封装， 不要有在外部API?法显式知道的内部隐藏的机制。 简单的封装， 实际没有提供新的功能， 反?增加了对所封装API的依赖性。 内部隐藏的机制也是?常不利于系统维护的设计?式， 例如StatefulSet和ReplicaSet， 本来就是两种Pod集合， 那么Kubernetes就?不同API对象来定义它们， ?不会说只?同?个ReplicaSet， 内部通过特殊的算法再来区分这个ReplicaSet是有状态的还是?状态。
6、API操作复杂度与对象数量成正?。 这?条主要是从系统性能?度考虑， 要保证整个系统随着系统规模的扩?， 性能不会迅速变慢到?法使?， 那么最低的限定就是API的操作复杂度不能超过O(N)， N是对象的数量， 否则系统就
设计理念不具备?平伸缩性了。
7、API对象状态不能依赖于?络连接状态。 由于众所周知， 在分布式环境下， ?络连接断开是经常发?的事情， 因此要保证API对象状态能应对?络的不稳定， API对象的状态就不能依赖于?络连接状态。
8、尽量避免让操作机制依赖于全局状态， 因为在分布式系统中要保证全局状态的同步是?常困难的。

控制机制设计原则

• 控制逻辑应该只依赖于当前状态。 这是为了保证分布式系统的稳定可靠， 对于经常出现局部错误的分布式系统， 如果控制逻辑只依赖当前状态， 那么就?常容易将?个暂时出现故障的系统恢复到正常状态， 因为你只要将该系统重置到某个稳定状态， 就可以?信的知道系统的所有控制逻辑会开始按照正常?式运?。
• 假设任何错误的可能， 并做容错处理。 在?个分布式系统中出现局部和临时错误是?概率事件。 错误可能来?于物理系统故障， 外部系统故障也可能来?于系统?身的代码错误， 依靠??实现的代码不会出错来保证系统稳定其实也是难以实现的， 因此要设计对任何可能错误的容错处理。
• 尽量避免复杂状态机， 控制逻辑不要依赖?法监控的内部状态。 因为分布式系统各个?系统都是不能严格通过程序内部保持同步的， 所以如果两个?系统的控制逻辑如果互相有影响， 那么?系统就?定要能互相访问到影响控制逻辑的状态， 否则， 就等同于系统?存在不确定的控制逻辑。
• 假设任何操作都可能被任何操作对象拒绝， 甚?被错误解析。 由于分布式系统的复杂性以及各?系统的相对独?性， 不同?系统经常来?不同的开发团队， 所以不能奢望任何操作被另?个?系统以正确的?式处理， 要保证出现错误的时候， 操作级别的错误不会影响到系统稳定性。
• 每个模块都可以在出错后?动恢复。 由于分布式系统中?法保证系统各个模块是始终连接的， 因此每个模块要有?我修复的能?， 保证不会因为连接不到其他模块??我崩溃。
• 每个模块都可以在必要时优雅地降级服务。 所谓优雅地降级服务， 是对系统鲁棒性的要求， 即要求在设计实现模块时划分清楚基本功能和?级功能， 保证基本功能不会依赖?级功能， 这样同时就保证了不会因为?级功能出现故障?导致整个模块崩溃。 根据这种理念实现的系统， 也更容易快速地增加新的?级功能， 因为不必担?引??级功能影响原有的基本功能。

参考文档

Kubernetes指南-倪朋飞
Kubernetes-handbook-jimmysong-20181218