文章目录

一、背景
- 1.1 物理机时代、虚拟机时代、容器化时代
- 1.2 容器编排的需要
二、K8S架构
- 2.2 Worker节点
三、核心概念
四、K8S安装
五、kubectl常用命令
六、K8S实战
参考资料

一、背景

1.1 物理机时代、虚拟机时代、容器化时代

在介绍K8S之前，先来看看服务器的演变过程：物理机时代、虚拟机时代、容器化时代。

物理机时代的缺点：

部署慢：每台服务器都要安装操作系统、相关的应用程序所需要的环境，各种配置
成本高：物理服务器的价格十分昂贵
资源浪费：硬件资源不能充分利用
扩展和迁移成本高：扩展和迁移需要重新配置一模一样的环境

虚拟机时代很好的解决了物理机时代的缺点，虚拟机时代的特点是：

易部署：每台物理机可部署多台虚拟机，且可以通过模板，部署快，成本低
资源池：开出来的虚拟机可作为资源池备用，充分压榨服务器性能
资源隔离：每个虚拟机都有独立分配的内存磁盘等硬件资源，虚拟机之间不会互相影响
易扩展：随时都能在一个物理机上创建或销毁虚拟机

虚拟机的缺点是：每台虚拟机都需要安装操作系统

容器化时代解决了虚拟机时代的缺点，容器化时代在继承了虚拟机时代优点的基础之上，还有以下优势：

更高效的利用硬件资源：所有容器共享主机操作系统内核，不需要安装操作系统。
一致的运行环境：相同的镜像产生相同的行为
更小：较虚拟机而言，容器镜像更小，因为不需要打包操作系统
更快：容器能达到秒级启动，其本质是主机上的一个进程

1.2 容器编排的需要

容器技术的代表就是docker，docker在单机上使用方便快捷，但在集群中表现如何呢？假设现在有5个节点，每个节点中都装有docker，现在要部署一个应用，要求要10个副本，有如下做法：

在5个节点上随机分配
平均分配，每台节点分配2个
根据不同节点的负载状态分配，负载低的优先分配

无论选择哪种方法都需要执行相同docker run命令10遍，如果是最后一种做法还需要挨个检查每个节点的负载，这种问题叫做不利于自动装箱。

如果以后增加了1个副本还需要再重复上面的动作，如果增加10个呢？增加100个呢？人为去操作那就有点难受了，这种问题叫做不利于水平扩容与缩容，简称水平扩缩。

如果现在要变更版本，更新或者回滚，需要停止容器，然后替换新版本镜像，再启动，这样的操作每个副本都要来一次，如果副本太多，简直是噩梦，这种问题叫做不利于自动化上线和回滚。

如果现在一个容器停止运行了，docker的重启策略会将它拉起来继续运行，这没什么问题，如果节点宕机了呢？上面的所有容器都停止了，docker重启策略就没用了，这样副本的数量就会减少，这个问题叫做不能自我修复。

假设需要负载均衡，那么得新增一个节点安装负载均衡器，并且配置5个节点的IP和端口，前提是容器的端口要映射到主机端口，而且容器之前网络是隔离的，不能相互访问，维护成本高，这个问题叫不利于服务发现与负载均衡。

上面的这些操作，就是容器编排，既然存在如上问题，那么就需要一个技术进行自动化编排，这个技术就是K8S，K8S即kubernetes /kjubɚ’nɛtɪs/

Kubernetes，是一个工业级的容器编排平台。Kubernetes 这个单词是希腊语，它的中文翻译是“舵手”或者“飞行员”。在一些常见的资料中也会看到“ks”这个词，也就是“K8s”，它是通过将 8 个字母“ubernete ”替换为“8”而成为的一个缩写。

K8S官网：https://kubernetes.io/zh-cn/
根据官网描述，它有如下功能：
在这里插入图片描述

二、K8S架构

在K8S中，由Master控制节点和Worker节点共同构成一个集群，总体架构如下图所示：

## 2.1 Master节点

etcd：分布式KV数据库，使用Raft协议，用于保存集群中的相关数据，项目地址：https://github.com/etcd-io/etcd
API Server：集群统一入口，以restful风格进行操作，同时交给etcd存储（是唯一能访问etcd的组件）；提供认证、授权、访问控制、API注册和发现等机制，可以通过kubectl命令行工具，dashboard可视化面板，或者sdk等访问。
Scheduler：节点的调度，选择node节点应用部署。
Controller Manager：处理集群中常规后台任务，一个资源对应一个控制器，同时监控集群的状态，确保实际状态和最终状态一致。

2.2 Worker节点

kubelet：相当于Master派到node节点代表，管理本机容器，上报数据给API Server
Container Runtime：容器运行时，K8S支持多个容器运行环境：Docker、Containerd、CRI-O、Rktlet以及任何实现- Kubernetes CRI (容器运行环境接口) 的软件
kube-proxy：实现服务（Service）抽象组件，屏蔽PodIP的变化和负载均衡

三、核心概念

3.1 Pod

Pod是最小调度单元
Pod里面会包含一个或多个容器（Container）
Pod内的容器共享存储及网络，可通过localhost通信

Pod本意是豌豆荚的意思，此处指的是K8S中资源调度的最小单位，豌豆荚里面的小豆子就像是Container，豌豆荚本身就像是一个Pod。

3.2 Deployment

Deployment 是在 Pod 这个抽象上更为上层的一个抽象，它可以定义一组 Pod 的副本数目、以及这个 Pod 的版本。一般大家用 Deployment 这个抽象来做应用的真正的管理，而 Pod 是组成 Deployment 最小的单元。

定义一组Pod的副本数量，版本等
通过控制器维护Pod的数目
自动恢复失败的Pod
通过控制器以指定的策略控制版本

3.3 Service

Pod是不稳定的，IP是会变化的，所以需要一层抽象来屏蔽这种变化，这层抽象叫做Service

提供访问一个或者多个Pod实例稳定的访问地址
支持多种访问方式ClusterIP（对集群内部访问）NodePort（对集群外部访问）LoadBalancer（集群外部负载均衡）

3.4 Volume

Volume就是存储卷，在Pod中可以声明卷来问访问文件系统，同时Volume也是一个抽象层，其具体的后端存储可以是本地存储、NFS网络存储、云存储（阿里云盘、AWS云盘、Google云盘等）、分布式存储（比如说像 ceph、GlusterFS ）

声明在Pod中容器可以访问的文件系统
可以被挂载在Pod中一个或多个容器的指定路径下
支持多种后端储存

3.5 Namespace

Namespace（命令空间）是用来做资源的逻辑隔离的，比如上面的Pod、Deployment、Service都属于资源，不同Namespace下资源可以重名。同一Namespace下资源名需唯一

一个集群内部的逻辑隔离机制（鉴权、资源等）
每个资源都属于一个Namespace
同一个Namespace中资源命名唯一
不同Namespace中资源可重名

四、K8S安装

具体的安装教程可以参考：https://kuboard.cn/install/install-k8s.html
里面写的很详细了，此处不再赘述，简化过程如下

创建虚拟机，2个或者2个以上
操作系统为 CentOS 7.8 或者 CentOS Stream 8
每个节点CPU 内核数量大于等于 2，且内存大于等于 4G（实测2G也可以）
修改网络配置文件：/etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33 改成固定IP
安装containerd/kubelet/kubeadm/kubectl，注意教程中使用的容器运行时为containerd，如果需要使用docker，可以先安装docker然后跳过脚本中安装containerd的部分
初始化-master-节点
初始化-worker节点
验证：在Master节点上执行kubectl get nodes -o wide，能看到添加的worker节点即安装成功

我的环境情况如下：

NAME        STATUS   ROLES                  AGE   VERSION   INTERNAL-IP       
my-master   Ready    control-plane,master   27h   v1.21.0   192.168.108.101
my-node     Ready    <none>                 27h   v1.21.0   192.168.108.102

192.168.108.101是Master角色，名字为my-master；192.168.108.102是Worker角色，名字为my-node

五、kubectl常用命令

kubectl 则是 Kubernetes 的命令行工具，用于管理 Kubernetes 集群。

kubectl controls the Kubernetes cluster manager.
意为K8S集群管理的控制器，kubectl --help可以打印帮助命令。

（1）查看集群信息：

kubectl cluster-info  # 显示集群信息。

（2）查看资源状态：

kubectl get pods  # 查看所有Pod的状态
kubectl get deployments  # 查看所有部署的状态
kubectl get services  # 查看所有服务的状态
kubectl get nodes  # 查看所有节点的状态
kubectl get namespaces  # 查看所有命名空间的状态

kubectl describe pod <pod-name>  # 显示特定Pod的详细信息
kubectl describe node <node-IP/name>  # 显示特定Node的详细信息

（3）创建和管理资源：

kubectl create -f <filename>  # 根据YAML文件创建资源
kubectl apply -f <filename>  # 根据YAML文件创建或更新资源
kubectl delete -f <filename>  # 根据YAML文件删除资源

kubectl scale deployment <deployment-name> --replicas=<replica-count>  # 扩展或缩减部署的副本数
kubectl expose deployment <deployment-name> --port=<port> --type=<service-type>  # 创建一个服务来公开部署

（4）执行操作：

kubectl exec -it <pod-name> -- <command>  # 在Pod中执行特定命令
kubectl logs <pod-name>  # 查看Pod的日志
kubectl port-forward <pod-name> <local-port>:<pod-port>  # 将本地端口与Pod的端口进行转发

（5）删除资源：

kubectl delete deployment <deployment-name>  # 删除部署
kubectl delete pod <pod-name>  # 删除Pod
kubectl delete service <service-name>  # 删除服务

六、K8S实战

6.1 水平扩容

为什么先实战水平扩容？因为这个最简单，首先来部署一个喜闻乐见的nginx

kubectl create deployment web --image=nginx:1.14

这句话表示创建一个资源，啥资源呢？是一个deployment（可以简写为deploy），取名叫web，指定了镜像为nginx的1.14版本，但是先别执行这句话，我们一般不这么部署应用，因为不好复用，一般通过yaml文件来部署，如下：

kubectl create deployment web --image=nginx:1.14 --dry-run -o yaml > web.yaml

–dry-run表示试运行，试一下看行不行，但是不运行
-o yaml表示以yaml格式输出
web.yaml表示将输出的内容重定向到web.yaml文件中

执行之后看看web.yaml文件里面有些什么：

apiVersion: apps/v1        # 表示资源版本号为apps/v1 
kind: Deployment           # 表示这是一个Deployment
metadata:                  # 一些元数据信息
  creationTimestamp: null
  labels:                  # 标签，可以随便定义
    app: web
  name: web                # 这个资源的名字
spec:                      # 资源的描述或者规格
  replicas: 1              # 副本数量
  selector:                # 选择器
    matchLabels:           # 需要匹配的标签
      app: web             # 标签的具体键值对
  strategy: {
    
    }
  template:                # 模板。表示Pod的生成规则
    metadata:
      creationTimestamp: null
      labels:
        app: web
    spec:                  
      containers:
      - image: nginx:1.14  #指定镜像文件
        name: nginx
        resources: {
    
    }
status: {
    
    }

用下面的命令应用web.yaml，web.yaml声明了一个Deployment和一个Pod

kubectl apply -f web.yaml

执行完后以后可以通过以下命令查看Deployment和Pod：

kubectl get deploy,po -o wide

结果如下：

NAME                  READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE     CONTAINERS   IMAGES       SELECTOR
deployment.apps/web   1/1     1            1           2m40s   nginx        nginx:1.14   app=web

NAME                       READY   STATUS    RESTARTS   AGE     IP               NODE    ...
pod/web-5bb6fd4c98-lg555   1/1     Running   0          2m40s   10.100.255.120   my-node ...

可以看到资源已经建立起来了，运行在Worker节点中，尝试访问一下Pod的IP：

curl 10.100.255.120

有如下nginx的标准返回说明应用已经部署完毕：

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<title>Welcome to nginx!</title>
...
</html>

有没有感觉这一路下来挺麻烦的，yaml文件还那么长，还不如无脑docker run呢，别急，在后面扩缩容的时候就可以看到它的威力了，当然也可以用最开始的命令来执行kubectl create deployment web --image=nginx:1.14，测试可以，在生产环境中强烈不建议这么做。

【扩容实战】：假设现在扩容需求来了，需要部署同样的nginx副本10个，该怎么做？在K8S中很简单，直接告诉K8S我要10个副本即可，其他的细节不用关心。

具体的做法是修改上面的web.yaml文件，将replicas: 1声明成replicas: 10，最后再应用一下

kubectl apply -f web.yaml

此时快速的执行kubectl get po，可以看到一些容器已经开始运行了，一些在创建中，一些还在挂起：

NAME                       READY   STATUS              RESTARTS   AGE
pod/web-5bb6fd4c98-52qmf   0/1     ContainerCreating   0          1s
pod/web-5bb6fd4c98-5sp5l   0/1     Pending             0          1s
pod/web-5bb6fd4c98-9t2hm   0/1     ContainerCreating   0          1s
pod/web-5bb6fd4c98-lg555   1/1     Running             0          11m
...

稍等片刻可以看到所有Pod都是Running状态了！当然也可以偷懒一键扩容：

kubectl scale deploy web --replicas=10

6.2 自动装箱

根据资源需求和其他约束自动放置容器，同时避免影响可用性。将关键性工作负载和尽力而为性质的服务工作负载进行混合放置，以提高资源利用率并节省更多资源。

K8S支持多种策略，包括：节点污点、节点标签、Pod调度策略等。目的是提供最大的灵活性，最终提高整体资源利用率，这就是自动装箱。

6.2.1 节点污点

Taint 污点：节点不做普通分配调度，是节点属性，属性值有三个

NoSchedule：一定不被调度
PreferNoSchedule：尽量不被调度（也有被调度的几率）
NoExecute：不会调度，并且还会驱逐Node已有Pod

也就是说，给节点打上污点，那么调度的时候就会根据上面的属性来进行调度，一般来说Master节点的污点值是NoSchedule，查看Master污点值

kubectl describe node my-master | grep Taints

可以看到如下输出

Taints:             node-role.kubernetes.io/master:NoSchedule

6.2.2 Pod调度策略

Pod调度策略会影响到Pod最终被调度到哪个节点上，Pod调度策略有三类

Pod声明的requests和limits，前者就是Pod需要多少资源，后者表示Pod最多用多少资源，资源比如CPU内存等
节点标签选择器，会选择符合标签的节点进行调度
节点亲和性，分为硬亲和和软亲和，前者必须满足，后者尝试满足，不强制

6.3 Secret

Secret意为秘密，那在K8S中是啥意思呢？在K8S中表示一个存储在etcd中的配置，这个配置是秘密的，是安全的，通常用Base64编码，此配置可以通过挂载卷或者环境变量的方式供Pod访问，首先定义一个Secret：

# 首先将明文转换成base64编码
echo -n 'root' | base64   # 结果是cm9vdA==
echo -n '123456' | base64 # 结果是MTIzNDU2

通过下面的secret.yaml声明创建一个Secret，通过kubectl get secret可以查看刚才创建的Secret：

apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
  name: test-secret
data:
  username: cm9vdA==
  password: MTIzNDU2

6.3.1 挂载卷的方式

声明文件如下:

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  labels:
    app: web
  name: web
spec: 
  replicas: 1
  selector: 
    matchLabels:
      app: web             
  strategy: {
    
    }
  template:                
    metadata:
      labels:
        app: web
    spec:                  
      containers:
      - image: nginx:1.14
        name: nginx
        # 挂载到容器内
        volumeMounts:
          - name: secret-volume
            mountPath: /etc/secret-volume
      # 卷声明      
      volumes:
      - name: secret-volume
        secret:
          secretName: test-secret
status: {
    
    }

创建之后进入容器，下面是进入容器命令，和docker一致，你创建出来的Pod不一定是这个名web-66d9b4684b-dvwtm，根据实际情况进入：

kubectl exec -it web-66d9b4684b-dvwtm bash

查看一下挂载的内容：

cat /etc/secret-volume/username  # 显示root
cat /etc/secret-volume/password  # 显示123456

6.3.2 环境变量的方式

声明文件如下：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  labels:
    app: web
  name: web
spec: 
  replicas: 1
  selector: 
    matchLabels:
      app: web             
  strategy: {
    
    }
  template:                
    metadata:
      labels:
        app: web
    spec:                  
      containers:
      - image: nginx:1.14
        name: nginx
        # 环境变量声明
        env:
        - name: SECRET_USERNAME
          valueFrom:
            secretKeyRef:
              name: test-secret
              key: username
status: {
    
    }

执行后再容器内部查看该环境变量是否符合预期值，打印出来的值应该是root，即我们设置的Secret

kubectl exec -it web-848bb777bc-x5mh4 -- /bin/sh -c 'echo $SECRET_USERNAME'

这里有一个疑问，既然是Base64的编码方式（不是加密方式），为什么说Secret是安全的呢？此处的安全是K8S提供的，主要是以前几点：

传输安全（K8S中与API Server的交互都是HTTPS的）
存储安全（Secret被挂载到容器时存储在tmpfs中，只存在于内存中而不是磁盘中，Pod销毁Secret随之消失）
访问安全（Pod间的Secret是隔离的，一个Pod不能访问另一个Pod的Secret）

6.4 ConfigMap

ConfigMap可以看做是不需要加密，不需要安全属性的Secret，也是和配置相关的，创建ConfigMap的过程如下，首先创建一个配置文件，比如redis.properties，包含如下内容

redis.port=127.0.0.1
redis.port=6379
redis.password=123456

以下命令从文件redis.properties创建了一个名为redis-config的ConfigMap

kubectl create configmap redis-config --from-file=redis.properties

使用命令kubectl get configmap可以查看刚才创建的ConfigMap，当然ConfigMap也有挂载卷和设置环境变量的方式供Pod调用，此处不再赘述。

6.5 存储编排

存储编排可实现自动挂载所选存储系统，包括本地存储、诸如 GCP 或 AWS 之类公有云提供商所提供的存储或者诸如 NFS、iSCSI、Gluster、Ceph、Cinder 或 Flocker 这类网络存储系统。

提到存储就不得不说K8S中的PV和PVC了，解释如下：

PV：PersistentVolume，持久化卷
PVC：PersistentVolumeClaim，持久化卷声明

PV说白了就是一层存储的抽象，底层的存储可以是本地磁盘，也可以是网络磁盘比如NFS、Ceph之类，既然有了PV那为什么又要搞一个PVC呢？

PVC其实在Pod和PV之前又增加了一层抽象，这样做的目的在于将Pod的存储行为于具体的存储设备解耦，试想一下，假设哪天NFS网络存储的IP地址变化了，如果没有PVC，就需要每个Pod都改一下IP的声明，那得多累，有PVC来屏蔽这些细节之后只用改PV即可！

6.6 服务发现与负载均衡

服务发现与负载均衡可实现：无需修改你的应用程序即可使用陌生的服务发现机制。Kubernetes 为容器提供了自己的 IP 地址和一个 DNS 名称，并且可以在它们之间实现负载均衡。

到目前为止，我们的Pod已经可以实现水平扩缩、自动装箱、配置管理、存储编排了，但是访问还是个大问题，扩容后这么多Pod应该访问哪一个？如果能够自动将流量分配到不同的Pod上（负载均衡）；并且当扩容或者缩容的时候能够动态的将Pod添加或者剔除出负载均衡的范围，简而言之就是服务发现。

那么在K8S中有没有东西可以做到服务发现和负载均衡呢？答案是有，这就是Service（还记得前面提到过的核心概念吗），Service有三种类型：

ClusterIp：集群内部访问（默认）
NodePort：集群外部访问（包含了ClusterIp）
LoadBalancer：对外访问应用使用，公有云

6.7 自我修复

自我修复可实现：重新启动失败的容器，在节点死亡时替换并重新调度容器，杀死不响应用户定义的健康检查的容器，并且在它们准备好服务之前不会将它们公布给客户端。

6.7.1 Pod重启机制

当Pod异常停止时，就会触发Pod的重启机制，根据重启策略会表现出不同的行为。

重启策略主要分为以下三种

Always：当容器终止退出后，总是重启容器，默认策略
OnFailure：当容器异常退出（退出状态码非0）时，才重启
Never：当容器终止退出，从不重启容器

6.7.2 Pod健康检查

健康检查顾名思义就是检查Pod是否健康，怎么来定义健康呢？假设这么一种情况，当程序内部发生了错误已经不能对外提供服务了，但此时主程序仍在运行，这种情况就是不健康的，或者当容器主进程已经启动了，但是服务还没有准备好，这种情况也是不健康的，这就需要从应用层面来检查，K8S中定义了两种检查机制

livenessProbe：存活检查，如果检查失败，将杀死容器，根据Pod的restartPolicy来操作
readinessProbe：就绪检查，如果检查失败，Kubernetes会把Pod从Service endpoints中剔除，也就是让客户流量不打到readinessProbe检查失败的Pod上

具体的检查方式支持三种

http Get：发送HTTP请求，返回200 - 400 范围状态码为成功
exec：执行Shell命令返回状态码是0为成功
tcpSocket：发起TCP Socket建立成功

6.8 自动化上线与回滚

Kubernetes 会分步骤地将针对应用或其配置的更改上线，同时监视应用程序运行状况以确保你不会同时终止所有实例。如果出现问题，Kubernetes 会为你回滚所作更改。你应该充分利用不断成长的部署方案生态系统。

参考资料

K8S原理架构与实战（基础篇）

K8S原理架构与实战教程