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✨ 前言

本章将学习 K8s 的架构及工作流程，重点介绍如何使用 Workload 管理业务应用的生命周期，实现服务不中断的滚动更新，通过服务发现和集群内负载均衡来实现集群内部的服务间访问，并通过 ingress 实现外部使用域名访问集群内部的服务。

学习过程中会逐步对 Django 项目做 k8s 改造，从零开始编写所需的资源文件。

通过本章的学习，能够会掌握高可用 k8s 集群的搭建，同时 Django demo 项目已经可以利用 k8s 的控制器、服务发现、负载均衡、配置管理等特性来实现生命周期的管理。

1. 认识k8s

纯容器模式的问题：

1. 业务容器数量庞大，哪些容器部署在哪些节点，使用了哪些端口，如何记录、管理，需要登录到每台机器去管理？
2. 跨主机通信，多个机器中的容器之间相互调用如何做，iptables 规则手动维护？
3. 跨主机容器间互相调用，配置如何写？写死固定IP+端口？
4. 如何实现业务高可用？多个容器对外提供服务如何实现负载均衡？
5. 容器的业务中断了，如何可以感知到，感知到以后，如何自动启动新的容器?
6. 如何实现滚动升级保证业务的连续性？
7. …等等

🍑 容器调度管理平台

2017 年开始 Kubernetes 凭借强大的容器集群管理功能, 逐步占据市场,目前在容器编排领域一枝独秀

🍑 架构图

如何设计一个容器管理平台？

• 集群架构，管理节点分发容器到数据节点
• 如何部署业务容器到各数据节点
• N 个数据节点，业务容器如何选择部署在最合理的节点
• 容器如何实现多副本，如何满足每个机器部署一个容器的模型
• 多副本如何实现集群内负载均衡

分布式系统，两类角色：管理节点和工作节点

🍑 核心组件

• ETCD：分布式高性能键值数据库，存储整个集群的所有元数据

• ApiServer：API服务器,集群资源访问控制入口，提供 restAPI 及安全访问控制

• Scheduler：调度器,负责把业务容器调度到最合适的 Node 节点

• Controller Manager：控制器管理,确保集群资源按照期望的方式运行

  • Replication Controller
  • Node controller
  • ResourceQuota Controller
  • Namespace Controller
  • ServiceAccount Controller
  • Token Controller
  • Service Controller
  • Endpoints Controller

• kubelet：运行在每个节点上的主要的 “节点代理”，脏活累活

  • pod 管理：kubelet 定期从所监听的数据源获取节点上 pod/container 的期望状态（运行什么容器、运行的副本数量、网络或者存储如何配置等等），并调用对应的容器平台接口达到这个状态。
  • 容器健康检查：kubelet 创建了容器之后还要查看容器是否正常运行，如果容器运行出错，就要根据 pod 设置的重启策略进行处理.
  • 容器监控：kubelet 会监控所在节点的资源使用情况，并定时向 master 报告，资源使用数据都是通过 cAdvisor 获取的。知道整个集群所有节点的资源情况，对于 pod 的调度和正常运行至关重要

• kube-proxy：维护节点中的iptables或者ipvs规则

• kubectl：命令行接口，用于对 Kubernetes 集群运行命令

静态 Pod 的方式：

## etcd、apiserver、controller-manager、kube-scheduler
$ kubectl -n kube-system get po

systemd 服务方式：

$ systemctl status kubelet

kubectl：二进制命令行工具

🍑 理解集群资源

组件是为了支撑 k8s 平台的运行，安装好的软件。

资源是如何去使用 k8s 的能力的定义。比如，k8s 可以使用 Pod 来管理业务应用，那么 Pod 就是 k8s 集群中的一类资源，集群中的所有资源可以提供如下方式查看：

$ kubectl api-resources

如何理解 namespace：

命名空间，集群内一个虚拟的概念，类似于资源池的概念，一个池子里可以有各种资源类型，绝大多数的资源都必须属于某一个 namespace。集群初始化安装好之后，会默认有如下几个 namespace：

$ kubectl get namespaces
NAME                   STATUS   AGE
default                Active   84m
kube-node-lease        Active   84m
kube-public            Active   84m
kube-system            Active   84m
kubernetes-dashboard   Active   71m

• 所有 NAMESPACED 的资源，在创建的时候都需要指定 namespace，若不指定，默认会在 default 命名空间下
• 相同 namespace 下的同类资源不可以重名，不同类型的资源可以重名
• 不同 namespace 下的同类资源可以重名
• 通常在项目使用的时候，我们会创建带有业务含义的 namespace 来做逻辑上的整合

🍑 kubectl的使用

类似于 docker，kubectl 是命令行工具，用于与 APIServer 交互，内置了丰富的子命令，功能极其强大。

官方文档

$ kubectl -h
$ kubectl get -h
$ kubectl create -h
$ kubectl create namespace -h

2. 工作流程

流程图如下：

1. 用户准备一个资源文件（记录了业务应用的名称、镜像地址等信息），通过调用 APIServer 执行创建 Pod
2. APIServer 收到用户的 Pod 创建请求，将 Pod 信息写入到 etcd 中
3. 调度器通过 list-watch 的方式，发现有新的 pod 数据，但是这个 pod 还没有绑定到某一个节点中
4. 调度器通过调度算法，计算出最适合该 pod 运行的节点，并调用 APIServer，把信息更新到 etcd 中
5. kubelet 同样通过 list-watch 方式，发现有新的 pod 调度到本机的节点了，因此调用容器运行时，去根据 pod 的描述信息，拉取镜像，启动容器，同时生成事件信息
6. 同时，把容器的信息、事件及状态也通过 APIServer 写入到 etcd 中

🍑 架构设计的几点思考

1. 系统各个组件分工明确（APIServer 是所有请求入口，CM 是控制中枢，Scheduler 主管调度，而 Kubelet 负责运行)，配合流畅，整个运行机制一气呵成。
2. 除了配置管理和持久化组件 ETCD，其他组件并不保存数据。意味 除ETCD外 其他组件都是无状态的。因此从架构设计上对 kubernetes系统高可用部署提供了支撑。
3. 同时因为组件无状态，组件的升级，重启，故障等并不影响集群最终状态，只要组件恢复后就可以从中断处继续运行。
4. 各个组件和 kube-apiserver 之间的数据推送都是通过 list-watch 机制来实现。

🍑 实践集群安装

k8s 集群主流安装方式对比分析

• minikube
• 二进制安装
• kubeadm 等安装工具

具体安装方式可以参考这篇文章：

3. Pod定义

最小调度单元 Pod

docker 调度的是容器，在 k8s 集群中，最小的调度单元是 Pod（豆荚）

为什么引入 Pod？

• 与容器引擎解耦

  Docker、Rkt。平台设计与引擎的具体的实现解耦

• 多容器共享网络 | 存储 | 进程 空间, 支持的业务场景更加灵活

🍑 使用yaml格式定义Pod

myblog/one-pod/pod.yaml

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: myblog
  namespace: luffy
  labels:
    component: myblog
spec:
  containers:
  - name: myblog
    image: 172.21.51.143:5000/myblog:v1
    env:
    - name: MYSQL_HOST   #  指定root用户的用户名
      value: "127.0.0.1"
    - name: MYSQL_PASSWD
      value: "123456"
    ports:
    - containerPort: 8002
  - name: mysql
    image: mysql:5.7
    args:
    - --character-set-server=utf8mb4
    - --collation-server=utf8mb4_unicode_ci
    ports:
    - containerPort: 3306
    env:
    - name: MYSQL_ROOT_PASSWORD
      value: "123456"
    - name: MYSQL_DATABASE
      value: "myblog"

yaml

{
    "apiVersion": "v1",
    "kind": "Pod",
    "metadata": {
        "name": "myblog",
        "namespace": "luffy",
        "labels": {
            "component": "myblog"
        }
    },
    "spec": {
        "containers": [
            {
                "name": "myblog",
                "image": "172.21.51.143:5000/myblog:v1",
                "env": [
                    {
                        "name": "MYSQL_HOST",
                        "value": "127.0.0.1"
                    }
                ]
            },
            {
                ...
            }
        ]
    }
}

含义如下：

apiVersion	含义
alpha	进入K8s功能的早期候选版本，可能包含Bug，最终不一定进入K8s
beta	已经过测试的版本，最终会进入K8s，但功能、对象定义可能会发生变更。
stable	可安全使用的稳定版本
v1	stable 版本之后的首个版本，包含了更多的核心对象
apps/v1	使用最广泛的版本，像Deployment、ReplicaSets都已进入该版本

资源类型与 apiVersion 对照表

Kind	apiVersion
ClusterRoleBinding	rbac.authorization.k8s.io/v1
ClusterRole	rbac.authorization.k8s.io/v1
ConfigMap	v1
CronJob	batch/v1beta1
DaemonSet	extensions/v1beta1
Node	v1
Namespace	v1
Secret	v1
PersistentVolume	v1
PersistentVolumeClaim	v1
Pod	v1
Deployment	v1、apps/v1、apps/v1beta1、apps/v1beta2
Service	v1
Ingress	extensions/v1beta1
ReplicaSet	apps/v1、apps/v1beta2
Job	batch/v1
StatefulSet	apps/v1、apps/v1beta1、apps/v1beta2

快速获得资源和版本

$ kubectl explain pod
$ kubectl explain Pod.apiVersion

🍑 创建和访问Pod

## 创建namespace, namespace是逻辑上的资源池
$ kubectl create namespace luffy

## 使用指定文件创建Pod
$ kubectl create -f pod.yaml

## 查看pod，可以简写po
## 所有的操作都需要指定namespace，如果是在default命名空间下，则可以省略
$ kubectl -n luffy get pods -o wide
NAME     READY   STATUS    RESTARTS   AGE    IP             NODE
myblog   2/2     Running   0          3m     10.244.1.146   k8s-slave1

## 回顾流程

## 使用Pod Ip访问服务,3306和8002
$ curl 10.244.1.146:8002/blog/index/

## 进入容器,执行初始化, 不必到对应的主机执行docker exec
$ kubectl -n luffy exec -ti myblog -c myblog bash
/ # env
/ # python3 manage.py migrate
$ kubectl -n luffy exec -ti myblog -c mysql bash
/ # mysql -p123456

## 再次访问服务,3306和8002
$ curl 10.244.1.146:8002/blog/index/

🍑 Infra容器

登录 k8s-slave1 节点

$ docker ps -a |grep myblog  ## 发现有三个容器
## 其中包含mysql和myblog程序以及Infra容器
## 为了实现Pod内部的容器可以通过localhost通信，每个Pod都会启动Infra容器，然后Pod内部的其他容器的网络空间会共享该Infra容器的网络空间(Docker网络的container模式)，Infra容器只需要hang住网络空间，不需要额外的功能，因此资源消耗极低。

## 登录master节点，查看pod内部的容器ip均相同，为pod ip
$ kubectl -n luffy exec -ti myblog -c myblog bash
/ # ifconfig
$ kubectl -n luffy exec -ti myblog -c mysql bash
/ # ifconfig

pod容器命名：k8s_<container_name>_<pod_name>_<namespace>_<random_string>

🍑 查看pod详细信息

## 查看pod调度节点及pod_ip
$ kubectl -n luffy get pods -o wide
## 查看完整的yaml
$ kubectl -n luffy get po myblog -o yaml
## 查看pod的明细信息及事件
$ kubectl -n luffy describe pod myblog

🍑 Troubleshooting and Debugging

#进入Pod内的容器
$ kubectl -n <namespace> exec <pod_name> -c <container_name> -ti /bin/sh

#查看Pod内容器日志,显示标准或者错误输出日志
$ kubectl -n <namespace> logs -f <pod_name> -c <container_name>

🍑 更新服务版本

$ kubectl apply -f demo-pod.yaml

🍑 删除Pod服务

#根据文件删除
$ kubectl delete -f demo-pod.yaml

#根据pod_name删除
$ kubectl -n <namespace> delete pod <pod_name>

4. Pod常用设置

若删除了 Pod，由于 mysql 的数据都在容器内部，会造成数据丢失，因此需要数据进行持久化。

🍑 Pod数据持久化

定点使用 hostpath 挂载，nodeSelector 定点

myblog/one-pod/pod-with-volume.yaml

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: myblog
  namespace: luffy
  labels:
    component: myblog
spec:
  volumes: 
  - name: mysql-data
    hostPath: 
      path: /opt/mysql/data
  nodeSelector:   # 使用节点选择器将Pod调度到指定label的节点
    component: mysql
  containers:
  - name: myblog
    image: 172.21.51.143:5000/myblog:v1
    env:
    - name: MYSQL_HOST   #  指定root用户的用户名
      value: "127.0.0.1"
    - name: MYSQL_PASSWD
      value: "123456"
    ports:
    - containerPort: 8002
  - name: mysql
    image: mysql:5.7
    args:
    - --character-set-server=utf8mb4
    - --collation-server=utf8mb4_unicode_ci
    ports:
    - containerPort: 3306
    env:
    - name: MYSQL_ROOT_PASSWORD
      value: "123456"
    - name: MYSQL_DATABASE
      value: "myblog"
    volumeMounts:
    - name: mysql-data
      mountPath: /var/lib/mysql

保存文件为 pod-with-volume.yaml，执行创建

## 若存在旧的同名服务，先删除掉，后创建
$ kubectl -n luffy delete pod myblog
## 创建
$ kubectl create -f pod-with-volume.yaml

## 此时pod状态Pending
$ kubectl -n luffy get po
NAME     READY   STATUS    RESTARTS   AGE
myblog   0/2     Pending   0          32s

## 查看原因，提示调度失败，因为节点不满足node selector
$ kubectl -n luffy describe po myblog
Events:
  Type     Reason            Age                From               Message
  ----     ------            ----               ----               -------
  Warning  FailedScheduling  12s (x2 over 12s)  default-scheduler  0/3 nodes are available: 3 node(s) didn't match node selector.
  
## 为节点打标签
$ kubectl label node k8s-slave1 component=mysql

## 再次查看，已经运行成功
$ kubectl -n luffy get po
NAME     READY   STATUS    RESTARTS   AGE     IP             NODE
myblog   2/2     Running   0          3m54s   10.244.1.150   k8s-slave1

## 到k8s-slave1节点，查看/opt/mysql/data
$ ll /opt/mysql/data/
total 188484
-rw-r----- 1 polkitd input       56 Mar 29 09:20 auto.cnf
-rw------- 1 polkitd input     1676 Mar 29 09:20 ca-key.pem
-rw-r--r-- 1 polkitd input     1112 Mar 29 09:20 ca.pem
drwxr-x--- 2 polkitd input     8192 Mar 29 09:20 sys
...

## 执行migrate，创建数据库表，然后删掉pod，再次创建后验证数据是否存在
$ kubectl -n luffy exec -ti myblog python3 manage.py migrate

## 访问服务，正常
$ curl 10.244.1.150:8002/blog/index/ 

## 删除pod
$ kubectl delete -f pod-with-volume.yaml

## 再次创建Pod
$ kubectl create -f pod-with-volume.yaml

## 查看pod ip并访问服务
$ kubectl -n luffy get po -o wide
NAME     READY   STATUS    RESTARTS   AGE   IP             NODE  
myblog   2/2     Running   0          7s    10.244.1.151   k8s-slave1

## 未重新做migrate，服务正常
$ curl 10.244.1.151:8002/blog/index/

使用 PV+PVC 连接分布式存储解决方案：

• ceph
• glusterfs
• nfs

🍑 服务健康检查

检测容器服务是否健康的手段，若不健康，会根据设置的重启策略（restartPolicy）进行操作，两种检测机制可以分别单独设置，若不设置，默认认为 Pod 是健康的。

两种机制：

• LivenessProbe 探针
  存活性探测：用于判断容器是否存活，即 Pod 是否为 running 状态，如果 LivenessProbe 探针探测到容器不健康，则 kubelet 将 kill 掉容器，并根据容器的重启策略是否重启，如果一个容器不包含 LivenessProbe 探针，则 Kubelet 认为容器的 LivenessProbe 探针的返回值永远成功。

...
  containers:
  - name: myblog
    image: 172.21.51.143:5000/myblog:v1
    livenessProbe:
      httpGet:
        path: /blog/index/
        port: 8002
        scheme: HTTP
      initialDelaySeconds: 10  # 容器启动后第一次执行探测是需要等待多少秒
      periodSeconds: 10 	# 执行探测的频率
      timeoutSeconds: 2		# 探测超时时间
...

• ReadinessProbe探针 可用性探测：用于判断容器是否正常提供服务，即容器的 Ready 是否为 True，是否可以接收请求，如果 ReadinessProbe 探测失败，则容器的 Ready 将为 False， Endpoint Controller 控制器将此 Pod 的 Endpoint 从对应的 service 的 Endpoint 列表中移除，不再将任何请求调度此 Pod 上，直到下次探测成功。（剔除此 pod 不参与接收请求不会将流量转发给此 Pod）。

...
  containers:
  - name: myblog
    image: 172.21.51.143:5000/myblog:v1
    readinessProbe: 
      httpGet: 
        path: /blog/index/
        port: 8002
        scheme: HTTP
      initialDelaySeconds: 10 
      timeoutSeconds: 2
      periodSeconds: 10
...

动图如下：

三种类型：

• exec：通过执行命令来检查服务是否正常，返回值为 0 则表示容器健康

...
    livenessProbe:
      exec:
        command:
        - cat
        - /tmp/healthy
      initialDelaySeconds: 5
      periodSeconds: 5
...

• httpGet 方式：通过发送 http 请求检查服务是否正常，返回 200-399 状态码则表明容器健康

• tcpSocket：通过容器的 IP 和 Port 执行 TCP 检查，如果能够建立 TCP 连接，则表明容器健康

示例：完整文件路径 myblog/one-pod/pod-with-healthcheck.yaml

  containers:
  - name: myblog
    image: 172.21.51.143:5000/myblog:v1
    env:
    - name: MYSQL_HOST   #  指定root用户的用户名
      value: "127.0.0.1"
    - name: MYSQL_PASSWD
      value: "123456"
    ports:
    - containerPort: 8002
    livenessProbe:
      httpGet:
        path: /blog/index/
        port: 8002
        scheme: HTTP
      initialDelaySeconds: 10  # 容器启动后第一次执行探测是需要等待多少秒
      periodSeconds: 10     # 执行探测的频率
      timeoutSeconds: 2        # 探测超时时间
    readinessProbe: 
      httpGet: 
        path: /blog/index/
        port: 8002
        scheme: HTTP
      initialDelaySeconds: 10 
      timeoutSeconds: 2
      periodSeconds: 10

• initialDelaySeconds：容器启动后第一次执行探测是需要等待多少秒。
• periodSeconds：执行探测的频率。默认是 10 秒，最小 1 秒。
• timeoutSeconds：探测超时时间。默认 1 秒，最小 1 秒。
• successThreshold：探测失败后，最少连续探测成功多少次才被认定为成功。默认是 1。
• failureThreshold：探测成功后，最少连续探测失败多少次 才被认定为失败。默认是 3，最小值是 1。

K8S 将在 Pod 开始启动10s（initialDelaySeconds）后利用 HTTP 访问 8002 端口的 /blog/index/，如果超过 2s 或者返回码不在 200~399 内，则健康检查失败。

🍑 重启策略

Pod 的重启策略（RestartPolicy）应用于 Pod 内的所有容器，并且仅在 Pod 所处的 Node 上由 kubelet 进行判断和重启操作。当某个容器异常退出或者健康检查失败时，kubelet 将根据 RestartPolicy 的设置来进行相应的操作。

Pod 的重启策略包括 Always、OnFailure 和 Never，默认值为 Always。

• Always：当容器进程退出后，由 kubelet 自动重启该容器；
• OnFailure：当容器终止运行且退出码不为 0 时，由 kubelet 自动重启该容器；
• Never：不论容器运行状态如何，kubelet 都不会重启该容器。

演示重启策略：

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: test-restart-policy
spec:
  restartPolicy: Always
  containers:
  - name: busybox
    image: busybox
    args:
    - /bin/sh
    - -c
    - sleep 10

1. 使用默认的重启策略，即 restartPolicy:Always，无论容器是否是正常退出，都会自动重启容器
2. 使用 OnFailure 的策略时
   • 如果把 exit 1，去掉，即让容器的进程正常退出的话，则不会重启
   • 只有非正常退出状态才会重启
3. 使用 Never 时，退出了就不再重启

可以看出，若容器正常退出，Pod 的状态会是 Completed，非正常退出，状态为 CrashLoopBackOff

🍑 镜像拉取策略

spec:
  containers:
  - name: myblog
    image: 172.21.51.143:5000/myblog:v1
    imagePullPolicy: IfNotPresent

设置镜像的拉取策略，默认为 IfNotPresent

• Always，总是拉取镜像，即使本地有镜像也从仓库拉取
• IfNotPresent ，本地有则使用本地镜像，本地没有则去仓库拉取
• Never，只使用本地镜像，本地没有则报错

🍑 Pod资源限制

为了保证充分利用集群资源，且确保重要容器在运行周期内能够分配到足够的资源稳定运行，因此平台需要具备

Pod 的资源限制的能力。 对于一个 pod 来说，资源最基础的 2 个的指标就是：CPU和内存。

Kubernetes 提供了个采用 requests 和 limits 两种类型参数对资源进行预分配和使用限制。

完整文件路径：myblog/one-pod/pod-with-resourcelimits.yaml

...
  containers:
  - name: myblog
    image: 172.21.51.143:5000/myblog:v1
    env:
    - name: MYSQL_HOST   #  指定root用户的用户名
      value: "127.0.0.1"
    - name: MYSQL_PASSWD
      value: "123456"
    ports:
    - containerPort: 8002
    resources:
      requests:
        memory: 100Mi
        cpu: 50m
      limits:
        memory: 500Mi
        cpu: 100m
...

requests：

• 容器使用的最小资源需求,作用于 schedule 阶段，作为容器调度时资源分配的判断依赖
• 只有当前节点上可分配的资源量 >= request 时才允许将容器调度到该节点
• request 参数不限制容器的最大可使用资源
• requests.cpu 被转成 docke r的 --cpu-shares 参数，与 cgroup cpu.shares 功能相同 (无论宿主机有多少个 cpu 或者内核，--cpu-shares 选项都会按照比例分配 cpu 资源）
• requests.memory 没有对应的 docker 参数，仅作为 k8s 调度依据

limits：

• 容器能使用资源的最大值
• 设置为 0 表示对使用的资源不做限制, 可无限的使用
• 当 pod 内存超过 limit 时，会被 oom
• 当 cpu 超过 limit 时，不会被 kill，但是会限制不超过 limit 值
• limits.cpu 会被转换成 docker 的 –cpu-quota 参数。与 cgroup cpu.cfs_quota_us 功能相同
• limits.memory 会被转换成 docker 的 –memory 参数。用来限制容器使用的最大内存

对于 CPU，我们知道计算机里 CPU 的资源是按 “时间片” 的方式来进行分配的，系统里的每一个操作都需要 CPU 的处理，所以，哪个任务要是申请的 CPU 时间片越多，那么它得到的 CPU 资源就越多。

然后还需要了解下 CGroup 里面对于 CPU 资源的单位换算：

1 CPU =  1000 millicpu（1 Core = 1000m）

这里的 m 就是毫、毫核的意思，Kubernetes 集群中的每一个节点可以通过操作系统的命令来确认本节点的 CPU 内核数量，然后将这个数量乘以 1000，得到的就是节点总 CPU 总毫数。比如一个节点有四核，那么该节点的 CPU 总毫量为 4000m。

docker run 命令和 CPU 限制相关的所有选项如下：

选项	描述
--cpuset-cpus=""	允许使用的 CPU 集，值可以为 0-3,0,1
-c,--cpu-shares=0	CPU 共享权值（相对权重）
cpu-period=0	限制 CPU CFS 的周期，范围从 100ms~1s，即[1000, 1000000]
--cpu-quota=0	限制 CPU CFS 配额，必须不小于1ms，即 >= 1000，绝对限制

docker run -it --cpu-period=50000 --cpu-quota=25000 ubuntu:16.04 /bin/bash

将 CFS 调度的周期设为 50000，将容器在每个周期内的 CPU 配额设置为 25000，表示该容器每 50ms 可以得到 50% 的 CPU 运行时间。

注意：若内存使用超出限制，会引发系统的 OOM 机制，因 CPU 是可压缩资源，不会引发 Pod 退出或重建