本文来源:51CTO技术栈

Docker 虽好用,但面对强大的集群,成千上万的容器,突然感觉不香了。

这时候就需要我们的主角 Kubernetes 上场了,先来了解一下 K8s 的基本概念,后面再介绍实践,由浅入深步步为营。

关于 K8s 的基本概念我们将会围绕如下七点展开:

  • Docker 的管理痛点

  • 什么是 K8s?

  • 云架构 & 云原生

  • K8s 架构原理

  • K8s 核心组件

  • K8s 的服务注册与发现

  • 关键问题

Docker 的管理痛点

如果想要将 Docker 应用于庞大的业务实现,是存在困难的编排、管理和调度问题。

于是,我们迫切需要一套管理系统,对 Docker 及容器进行更高级更灵活的管理。

Kubernetes 应运而生!Kubernetes,名词源于希腊语,意为「舵手」或「飞行员」。

Google 在 2014 年开源了 Kubernetes 项目,建立在 Google 在大规模运行生产工作负载方面拥有十几年的经验的基础上,结合了社区中最好的想法和实践。

K8s 是 Kubernetes 的缩写,用 8 替代了 「ubernete」,下文我们将使用简称。

什么是 K8s ?

K8s 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。

K8s 拥有一个庞大且快速增长的生态系统。K8s 的服务、支持和工具广泛可用。

通过 K8s 我们可以:

  • 快速部署应用

  • 快速扩展应用

  • 无缝对接新的应用功能

  • 节省资源,优化硬件资源的使用

K8s 有如下特点:

  • 可移植:支持公有云,私有云,混合云,多重云 multi-cloud。

  • 可扩展:模块化,插件化,可挂载,可组合。

  • 自动化:自动部署,自动重启,自动复制,自动伸缩/扩展。

云架构 & 云原生

①云和 K8s 是什么关系

云就是使用容器构建的一套服务集群网络,云由很多的大量容器构成。K8s 就是用来管理云中的容器。

②常见几类云架构

常见几类云架构如上图所示:

  • On-Premises(本地部署)

  • IaaS(基础设施即服务):用户:租用(购买|分配权限)云主机,用户不需要考虑网络,DNS,硬件环境方面的问题;运营商:提供网络,存储,DNS,这样服务就叫做基础设施服务。

  • PaaS(平台即服务):MySQL/ES/MQ/...

  • SaaS(软件即服务):钉钉,财务管理。

  • Serverless:无服务,不需要服务器。站在用户的角度考虑问题,用户只需要使用云服务器即可,在云服务器所在的基础环境,软件环境都不需要用户关心。

如果觉得不好理解,推荐阅读这篇文章:如何通俗解释 IaaS、PaaS、SaaS 的区别:

https://www.zhihu.com/question/21641778/answer/62523535

可以预见:未来服务开发都是 Serverless,企业都构建了自己的私有云环境,或者是使用公有云环境。

③云原生

为了让应用程序(项目,服务软件)都运行在云上的解决方案,这样的方案叫做云原生。

云原生有如下特点:

  • 容器化,所有服务都必须部署在容器中

  • 微服务,Web 服务架构式服务架构

  • CI/CD

  • DevOps

K8s 架构原理

①K8s 架构

概括来说 K8s 架构就是一个 Master 对应一群 Node 节点。下面我们来逐一介绍 K8s 架构图中的 Master 和 Node。

Master 节点结构如下:

  • apiserver 即 K8s 网关,所有的指令请求都必须要经过 apiserver。

  • Scheduler 调度器,使用调度算法,把请求资源调度到某一个 Node 节点。

  • Controller 控制器,维护 K8s 资源对象。

  • etcd 存储资源对象。

Node 节点结构如下:

  • Kubelet 在每一个 Node 节点都存在一份,在 Node 节点上的资源操作指令由 Kubelet 来执行。

  • Kube-proxy 代理服务,处理服务间负载均衡。

  • Pod 是 K8s 管理的基本单元(最小单元),Pod 内部是容器,K8s 不直接管理容器,而是管理 Pod。

  • Docker 运行容器的基础环境,容器引擎。

  • Fluentd 日志收集服务。

在介绍完 K8s 架构后,我们又引入了很多技术名词。不要着急,先有整体概念,再各个击破。请耐心阅读下文,相信你一定会有不一样的收获。

K8s 核心组件

①K8s 组件

K8s 是用来管理容器,但是不直接操作容器,最小操作单元是 Pod (间接管理容器):

  • 一个 Master 有一群 Node 节点与之对应。

  • Master 节点不存储容器,只负责调度、网管、控制器、资源对象存储。

  • 容器的存储在 Node 节点,容器是存储在 Pod 内部的)。

  • Pod 内部可以有一个容器,或者多个容器。

  • Kubelet 负责本地 Pod 的维护。

  • Kube-proxy 负责负载均衡,在多个 Pod 之间来做负载均衡。

②Pod 是什么?

解释如下:

  • Pod 也是一个容器,这个容器中装的是 Docker 创建的容器,Pod 用来封装容器的一个容器,Pod 是一个虚拟化分组。

  • Pod 相当于独立主机,可以封装一个或者多个容器。

Pod 有自己的 IP 地址、主机名,相当于一台独立沙箱环境。

③Pod 到底用来干什么?

通常情况下,在服务部署时候,使用 Pod 来管理一组相关的服务。一个 Pod 中要么部署一个服务,要么部署一组有关系的服务。

一组相关的服务是指:在链式调用的调用连路上的服务。

④Web 服务集群如何实现?

实现服务集群:只需要复制多方 Pod 的副本即可,这也是 K8s 管理的先进之处,K8s 如果继续扩容,只需要控制 Pod 的数量即可,缩容道理类似。

⑤Pod 底层网络,数据存储是如何进行的?

具体如下:

  • Pod 内部容器创建之前,必须先创建 Pause 容器。

  • 服务容器之间访问 localhost ,相当于访问本地服务一样,性能非常高。

⑥ReplicaSet 副本控制器

控制 Pod 副本「服务集群」的数量,永远与预期设定的数量保持一致即可。

当有 Pod 服务宕机时候,副本控制器将会立马重新创建一个新的 Pod,永远保证副本为设置数量。

副本控制器:标签选择器-选择维护一组相关的服务(它自己的服务)

  • ReplicationController 副本控制器:单选。

  • ReplicaSet 副本控制器:单选,复合选择。

selector:app = webRelease = stable

在新版的 K8s 中,建议使用 ReplicaSet 作为副本控制器,ReplicationController 不再使用了。

⑦Deployment 部署对象

Deployment 部署对象如下:

  • 服务部署结构模型

  • 滚动更新

ReplicaSet 副本控制器控制 Pod 副本的数量。但是,项目的需求在不断迭代、不断的更新,项目版本将会不停的的发版。版本的变化,如何做到服务更新?

部署模型:

  • ReplicaSet 不支持滚动更新,Deployment 对象支持滚动更新,通常和 ReplicaSet 一起使用。

  • Deployment 管理 ReplicaSet,RS 重新建立新的 RS,创建新的 Pod。

⑧MySQL 使用容器化部署,存在什么样的问题?

问题如下:

  • 容器是生命周期的,一旦宕机,数据丢失

  • Pod 部署,Pod 有生命周期,数据丢失

对于 K8s 来说,不能使用 Deployment 部署有状态服务。

通常情况下,Deployment 被用来部署无状态服务,那么对于有状态服务的部署,使用 StatefulSet 进行有状态服务的部署。

什么是有状态服务?

  • 有实时的数据需要存储。

  • 有状态服务集群中,把某一个服务抽离出去,一段时间后再加入机器网络,如果集群网络无法使用。

什么是无状态服务?

  • 没有实时的数据需要存储。

  • 无状态服务集群中,把某一个服务抽离出去,一段时间后再加入机器网络,对集群服务没有任何影响。

⑨StatefulSet

为了解决有状态服务使用容器化部署的一个问题:

  • 部署模型

  • 有状态服务

StatefulSet 保证 Pod 重新建立后,Hostname 不会发生变化,Pod 就可以通过 Hostname 来关联数据。

K8s 的服务注册与发现

①Pod 的结构是怎样的?

结构如下:

  • Pod 相当于一个容器,Pod 有独立 IP 地址,也有自己的 Hostname,利用 Namespace 进行资源隔离,独立沙箱环境。

  • Pod 内部封装的是容器,可以封装一个,或者多个容器(通常是一组相关的容器)。

②Pod 网络

具体如下:

  • Pod 有自己独立的 IP 地址。

  • Pod 内部容器之间访问采用 Localhost 访问。

Pod 内部容器访问是 Localhost,Pod 之间的通信属于远程访问。

③Pod 是如何对外提供服务访问的?

Pod 是虚拟的资源对象(进程),没有对应实体(物理机,物理网卡)与之对应,无法直接对外提供服务访问。

那么该如何解决这个问题呢?Pod 如果想要对外提供服务,必须绑定物理机端口。

也就是说在物理机上开启端口,让这个端口和 Pod 的端口进行映射,这样就可以通过物理机进行数据包的转发。

概括来说:先通过物理机 IP+Port 进行访问,再进行数据包转发。

④一组相关的 Pod 副本,如何实现访问负载均衡?

我们先明确一个概念,Pod 是一个进程,是有生命周期的。宕机、版本更新,都会创建新的 Pod。

这时候 IP 地址会发生变化,Hostname 会发生变化,使用 Nginx 做负载均衡就不太合适了。

所以我们需要依赖 Service 的能力。

⑤Service 如何实现负载均衡?

简单来说,Service 资源对象包括如下三部分:

  • Pod IP:Pod 的 IP 地址。

  • Node IP:物理机 IP 地址。

  • Cluster IP:虚拟 IP ,是由 K8s 抽象出的 Service 对象,这个 Service 对象就是一个 VIP 的资源对象。

⑥Service VIP 更深入原理探讨

具体如下:

  • Service 和 Pod 都是一个进程,Service 也不能对外网提供服务。

  • Service 和 Pod 之间可以直接进行通信,它们的通信属于局域网通信。

  • 把请求交给 Service 后,Service 使用 iptable,ipvs 做数据包的分发。

⑦Service 对象是如何和 Pod 进行关联的?

具体如下:

  • 不同的业务有不同的 Service。

  • Service 和 Pod 通过标签选择器进行关联。

selector:app=x 选择一组订单的服务 pod ,创建一个 service;通过 endpoints 存放一组 pod ip;

Service 通过标签选择器选择一组相关的副本,然后创建一个 Service。

⑧Pod 宕机、发布新的版本的时候,Service 如何发现 Pod 已经发生了变化?

每个 Pod 中都有 Kube-Proxy,监听所有 Pod。如果发现 Pod 有变化,就动态更新(etcd 中存储)对应的 IP 映射关系。

关键问题

①企业使用 K8s 主要用来做什么?

有如下三个方面:

  • 自动化运维平台,创业型公司,中小型企业,使用 K8s 构建一套自动化运维平台,自动维护服务数量,保持服务永远和预期的数据保持一致性,让服务可以永远提供服务。这样最直接的好处就是降本增效。

  • 充分利用服务器资源,互联网企业,有很多服务器资源「物理机」,为了充分利用服务器资源,使用 K8s 构建私有云环境,项目运行在云。这在大型互联网公司尤为重要。

  • 服务的无缝迁移,项目开发中,产品需求不停的迭代,更新产品。这就意味着项目不停的发布新的版本,而 K8s 可以实现项目从开发到生产无缝迁移。

②K8s 服务的负载均衡是如何实现的?

Pod 中的容器很可能因为各种原因发生故障而死掉。Deployment 等 Controller 会通过动态创建和销毁 Pod 来保证应用整体的健壮性。

换句话说,Pod 是脆弱的,但应用是健壮的。每个 Pod 都有自己的 IP 地址。

当 Controller 用新 Pod 替代发生故障的 Pod 时,新 Pod 会分配到新的 IP 地址。

这样就产生了一个问题:如果一组 Pod 对外提供服务(比如 HTTP),它们的 IP 很有可能发生变化,那么客户端如何找到并访问这个服务呢?

K8s 给出的解决方案是 Service。Kubernetes Service 从逻辑上代表了一组 Pod,具体是哪些 Pod 则是由 Label 来挑选。

Service 有自己 IP,而且这个 IP 是不变的。客户端只需要访问 Service 的 IP,K8s 则负责建立和维护 Service 与 Pod 的映射关系。

无论后端 Pod 如何变化,对客户端不会有任何影响,因为 Service 没有变。

③无状态服务一般使用什么方式进行部署?

Deployment 为 Pod 和 ReplicaSet 提供了一个 声明式定义方法,通常被用来部署无状态服务。

Deployment 的主要作用:定义 Deployment 来创建 Pod 和 ReplicaSet 滚动升级和回滚应用扩容和索容暂停和继续。

Deployment不仅仅可以滚动更新,而且可以进行回滚,如果发现升级到 V2 版本后,服务不可用,可以迅速回滚到 V1 版本。

特别推荐一个分享架构+算法的优质内容,还没关注的小伙伴,可以长按关注一下:

长按订阅更多精彩▼如有收获,点个在看,诚挚感谢

Docker 不香吗,为啥还要 K8s?相关推荐

  1. Docker这么香,为啥还要K8S?

    2020,上云之年,产品云端化成为一种趋势.很多一线公司都已经构建了自己的私有云环境,比如阿里云.网易云.华为云等.而 Kubernetes 在众多容器编排技术中脱颖而出,由于具备扩展集群.滚动升级回 ...

  2. Docker不香吗,为啥还要K8s?

    Docker不香吗,为啥还要K8s? [51CTO.com原创稿件]作者上一篇文章着重讲解了 Docker,其实遗留了一个大问题.Docker 虽好用,但面对强大的集群,成千上万的容器,突然感觉不香了 ...

  3. Docker不香吗?为什么还要用k8s

    随着k8s 作为容器编排解决方案变得越来越流行,有些人开始拿 Docker 和 k8s进行对比,不禁问道:Docker 不香吗? k8s 是kubernets的缩写,'8'代表中间的八个字符. 其实 ...

  4. [css] 头部设置meta也可以做到自适应为啥还要用rem?

    [css] 头部设置meta也可以做到自适应为啥还要用rem? 媒体查询如果需要适应的情况比较多 就得写多个条件的代码 代码太多太繁琐 rem只用判断是几倍图 就可以做出调整 个人简介 我是歌谣,欢迎 ...

  5. 华为高管又出事了!涉嫌受贿被带走!拿着几百万年薪,为啥还要贪?

    点击上方"程序员大咖",选择"置顶公众号" 关键时刻,第一时间送达! 点击上方"程序员大咖",选择"置顶公众号" 关键时 ...

  6. 公司利润爆棚,为啥还要减少我的年终奖?

    一个读者昨天找我抱怨,他在一家互联网巨头公司做管理,今年公司大幅降低年终奖. 他内心很不忿认为自己努力一年做的贡献也不少,看财报公司利润虽然下降了些但也没少赚,依然是印钞机般的存在.而他所在的部门更是 ...

  7. ES不香吗,为啥还要ClickHouse?

    Elasticsearch 是一个实时的分布式搜索分析引擎,它的底层是构建在 Lucene 之上的.简单来说是通过扩展 Lucene 的搜索能力,使其具有分布式的功能. ES 通常会和其它两个开源组件 ...

  8. rancher k8s docker 关系_通过rancher部署k8s过程实战分享

    概述 公司要求把云上一套环境迁移到线下环境.服务以微服务形式运行,在云上用的是cce(K8S的别名),所以移到线下之后,需要自建这些服务.下面分享一下部署过程 一.环境描述 1.两个节点组成一个K8S ...

  9. 试了试Docker桌面应用自带的K8s集群,一个字“简单”

    前言 之前给大家介绍过几种在笔记本电脑上安装Kubernetes集群的工具,虽然安装起来不太繁琐但是多多少少还是需要花一些时间的,对于不想瞎倒腾,就想快速安装个本地集群开始学习和测试的同学,推荐你们试 ...

最新文章

  1. java nanos_java命名空间java.util.concurrent.locks接口condition的类成员方法: awaitnanos定义及介绍...
  2. 12月21日云栖精选夜读:阿里云总裁胡晓明:AI泡沫过后,下一站是“产业AI”...
  3. C#开发模式——单例模式
  4. TCP的拥塞控制机制
  5. 嵌入式设备ntp同步时间的一些笔记
  6. node.js中ws模块创建服务端和客户端,网页WebSocket客户端
  7. 孙鑫VC学习笔记:第十二讲 (六) 读写注册表
  8. 【从零开始学TVM】三,基于ONNX模型结构了解TVM的前端
  9. 【Golang】家庭收支记账软件
  10. 山西千年古堡张壁古堡:品“地道”中国年
  11. (转)TTime, TDateTime
  12. 工作前5年决定你一生的财富
  13. HTML html5基础详细笔记 第一个模块
  14. 双臂模式DPVS+RPM安装教程
  15. 麦克风阵列声源定位 SRP-PHAT
  16. alexa技能个数_如何使用Alexa蓝图创建自己的Alexa技能
  17. mac版小达人点读包怎么安装_一分钟搞定小达人点读笔点读包安装问题!
  18. 网络扫描与网络侦察一
  19. 感恩母亲节主题动态PPT模板
  20. php+access实现limit查询

热门文章

  1. C语言易错图形题--打印n行n列的空心正方形图案
  2. 对‘pthread_create’未定义的引用_深入浅出 C++ 11 右值引用
  3. 2018年第十届ACM四川省省赛题解(10 / 11)
  4. 2021第十二届蓝桥杯国赛总结-java大学c组
  5. syslog服务器默认使用协议,什么是syslog协议?
  6. debian安装oracle jdk
  7. MongoDB(4.0)分片——大数据的处理之道
  8. [Bzoj4408]神秘数(主席树)
  9. React Native 初体验
  10. react-redux的Provider和connect