Kubernetes: 从零开始理解K8s架构

一、简介

二、Kubernetes 架构原理

2.1 控制平面

2.2 Node 组件

2.3 Container Image

2.4 kubelet

2.5 Cluster

三、服务调用

四、总结

一、简介

Kubernetes 是一个开源的容器编排系统，用于自动化应用容器的部署、扩展和管理。它是Google基于Borg系统（Google的内部运行系统）的经验并贡献给 Cloud Native Computing Foundation（CNCF）的项目。Kubernetes 中间有8个字母，所以也被称为 K8s。

K8s 有如下的特性

服务发现和负载均衡：K8s 可以使用 DNS 名称或自己的 IP 地址暴露容器，如果到一个容器的流量过大，K8s 能够负载均衡并分配网络流量，以保证服务稳定。
自动部署和回滚：你可以描述已部署的容器应有的状态，它可以改变实际状态到期望状态。
自我修复：当容器失败时，K8s 会重启它；当节点失败时，K8s 会重新调度在该节点上的应用到其他节点上；当容器没有响应健康检查时，K8s 会杀掉它并且把它标记为失败的。

K8s 介于应用服务和服务器之间，能够通过策略，协调和管理多个应用服务，只需要一个 yaml 文件位置，定义应用的部署顺序等信息，就能自动部署应用到各个服务器上，还能让它们挂了自动重启，自动扩缩容。

二、Kubernetes 架构原理

K8s 会将我们的服务器划分成两部分，一部分为控制平面，另一部分为工作节点，也就是 Node。控制平面控制和管理各个 Node，而 Node 则负责实际运行各个应用服务。

2.1 控制平面

控制平面内部组件

以前操作服务器时需要登录每台服务器，然后手动执行各种命令，现在有了 K8s 一切都变得简单了，K8s 提供了 API 接口，然后通过 API server 接口组件就能操作这些服务资源。
以前部署服务时，需要查看哪台服务器的资源充足，然后才能将应用部署到相应的服务器上，现在 K8s 提供了调度器(Scheduler)来完成这些操作。在选择最合适节点时，Scheduler 会考虑多种因素，例如节点的资源剩余情况(CPU、内存等)、Pod的资源需求、数据亲和性、节点的标签等。选择完节点后，Scheduler 会将决定通知给 API server，然后 API server 会将 Pod 信息和节点信息记录下来。
找到服务器后，以前我们会手动创建、关闭服务，K8s 提供了 Controller Manager 控制器来负责做这些事情。
K8s 在运行过程中会产生一些数据，这些数据需要存储起来，目前数据被存放到了 etcd 中。

下图为控制平面组件组成图

2.2 Node 组件

Node 是实际的工作节点，他可以是一台物理机，也可以是虚拟机。Node 会实际去运行应用服务，多个应用服务可以共享一台 Node 上的 CPU、内存等资源。如果是非核心业务，部署到一起是没问题的，如果是核心服务最后进行隔离，分开部署。每个应用服务都会占用一定的 CPU 、内存、存储和网络资源，如果部署在一起会发生资源争抢，核心服务应该进行隔离步数。

另一方面也会影响可用性，如果一个 Node 上部署很多重用的应用服务，那么这个节点如果出现故障，可能会影响很多服务。而且这种方式不利于管理，增加了复杂性。

2.3 Container Image

以前我们部署服务时，需要上传代码到服务器上，而用了 K8s 之后，只需要将服务代码打包成容器镜像(Container Image)，就能将它部署。

容器镜像是由文件系统和参数组成的轻量级、独立的、可执行的软件包，包含了运行某个软件所需的所有内容，包括代码、运行时环境、库、环境变量和配置文件等。容器镜像可以再不同的环境中重复的创建相同的容器，这使得打包、分发、部署和运行变得异常简单和快速。

每个应用服务都可以被看做是一个容器，并且大多情况下，还会为应用服务添加一个日志收集器，多个容器组成一个个的 Pod，它们运行在 Node 上。

K8s 可以将 pod 从某个 Node 调度到另外一个 Node，还能以 Pod 为单位去做重启和动态扩缩容操作，所以 Pod 是 k8s 中最小的调度单位。

2.4 kubelet

另外，前面提到控制平面会用 Controller Manager （通过 API Server）控制 Node 创建和关闭服务，那 Node 也得有个组件能接收到这个命令才能去做这些动作，这个组件叫 kubelet，它主要负责管理和监控 Pod。最后，Node 中还有个 Kube Proxy ，它负责 Node 的网络通信功能，有了它，外部请求就能被转发到 Pod 内。