一、介绍

Kubernetes 的历史和演进

Kubernetes（简称 K8s）是一个开源的容器编排系统，用于自动化应用程序的部署、扩展和管理。它最初是由 Google 内部的 Borg 系统启发并设计的，于 2014 年作为开源项目首次亮相。

初始阶段

Kubernetes 的诞生源于 Google 内部对大规模容器管理的需求。早在 2014 年之前，Google 已经在其内部系统 Borg 上积累了大量关于容器编排和管理的经验。这些经验和技术最终孕育出 Kubernetes。

发展阶段

随着云计算和微服务架构的兴起，Kubernetes 迅速成为行业标准。它的设计哲学、可扩展性和社区支持是其成功的关键因素。2015 年，Cloud Native Computing Foundation（CNCF）成立，并接管了 Kubernetes 的发展。在 CNCF 的支持下，Kubernetes 经历了快速发展，吸引了一大批贡献者和用户。

演进阶段

Kubernetes 不断演进，增加了对多种云平台的支持，改进了网络和存储功能，增强了安全性。其社区也不断扩大，衍生出众多相关项目和工具，形成了一个庞大的生态系统。

K8s 的核心概念和设计理念

核心概念

1. Pods：Pod 是 Kubernetes 的基本运行单位，代表了在集群中运行的一个或多个容器的组合。

2. Services：Service 是对一组提供相同功能的 Pods 的抽象，它提供了一个稳定的网络接口。

3. Deployments：Deployment 提供了对 Pods 和 ReplicaSets（副本集）的声明式更新能力。

设计理念

1. 声明式配置：Kubernetes 使用声明式配置（而非命令式），用户定义期望状态，系统负责实现这一状态。

2. 自我修复：系统能够自动替换、重启、复制和扩展集群中的节点。

3. 可扩展性：Kubernetes 设计了一套强大的 APIs，允许在其上构建更复杂的系统。

4. 负载均衡和服务发现：Kubernetes 能够自动分配 IP 地址和 DNS 名，以及平衡网络流量，以实现高效的服务发现和负载均衡。

5. 多维度资源调度：它支持基于 CPU、内存等多种资源类型的调度决策。

Kubernetes 的这些概念和设计理念共同构成了其强大的容器编排和管理能力，使其成为当今云原生应用和微服务架构的首选平台。

二、K8s 架构深入解析

架构、应用与优化 Kubernetes 的架构设计旨在提供一个分布式、可扩展且高度可用的容器编排平台。它由多个组件构成，协同工作以管理集群的生命周期和操作。

主要组件和节点类型

1. 控制平面（Master 节点）

控制平面是 Kubernetes 的大脑，负责整个集群的管理和协调。它包含几个关键组件：

• API 服务器（kube-apiserver）：作为集群的前端，处理 REST 请求，是所有通信的枢纽。

• 集群数据存储（etcd）：一个轻量级、高可用的键值存储，用于保存所有集群数据。

• 控制器管理器（kube-controller-manager）：运行控制器进程，这些控制器包括节点控制器、副本控制器等。

• 调度器（kube-scheduler）：负责决定将新创建的 Pod 分配给哪个节点。

2. 工作节点（Worker 节点）

工作节点是运行应用程序容器的物理服务器或虚拟机。它们包括：

• Kubelet：确保容器在 Pod 中运行，并向控制平面汇报节点的状态。

• Kube-Proxy：负责节点上的网络代理，实现服务发现和负载均衡。

• 容器运行时：负责运行容器，例如 Docker 或 containerd。

控制平面和数据平面的工作原理

控制平面

控制平面维护着集群的全局状态，如调度决策、响应 Pod 生命周期事件、控制器的逻辑等。它确保集群始终处于用户定义的期望状态。

数据平面

数据平面包括所有工作节点，负责实际运行用户的应用程序。它通过 Kubelet 和 Kube-Proxy 来维护 Pod 的生命周期和网络规则。

集群状态管理和调度算法

集群状态管理

Kubernetes 通过 etcd 来维护集群状态。所有组件都通过 API 服务器与 etcd 交互，获取或更改集群的状态信息。

调度算法

Kubernetes 调度器采用多步骤的过程来选择最佳节点：

1. 过滤：基于资源需求、策略限制、亲和性规则等过滤掉不适合的节点。

2. 评分：对于剩余节点，基于资源使用率、网络拓扑等因素计算评分。

3. 选择：选择得分最高的节点来部署 Pod。

此过程确保了有效的资源分配和负载平衡，同时满足用户对部署位置的具体要求。

Kubernetes 架构的每个组成部分都被精心设计以提高效率、可靠性和可扩展性，确保其能够应对各种规模和复杂度的应用需求。

三、容器编排和管理

容器编排是 Kubernetes 的核心功能，它负责管理容器的生命周期、维护应用的健康和确保服务的可用性。在这一部分，我们将深入探讨 Kubernetes 在容器编排和管理方面的机制和组件。

Pod 生命周期管理

1. Pod 的创建

• 定义：Pod 是 Kubernetes 中最小的部署单元，通常包含一个或多个容器。

• 配置：通过 YAML 或 JSON 文件定义 Pod 的规格，包括容器镜像、端口、环境变量等。

2. Pod 的状态

• Pending：Pod 已被 Kubernetes 接受，但有一个或多个容器尚未创建。

• Running：Pod 已被绑定到一个节点，所有容器都已创建，至少有一个正在运行。

• Succeeded：Pod 中的所有容器都正常运行并已退出，不会重启。

• Failed：Pod 中的所有容器都已终止，且至少有一个因故障终止。

• Unknown：Pod 的状态无法确定。

3. Pod 的生命周期钩子

• PostStart：在容器创建后立即执行的操作。

• PreStop：在容器终止之前执行的操作。

控制器模式

1. Deployment

• 用途：管理无状态的应用。

• 功能：确保指定数量的 Pod 副本始终运行，支持滚动更新和回滚。

2. StatefulSet

• 用途：管理有状态的应用。

• 功能：为每个副本维护一个持久的标识符和存储。

3. DaemonSet

• 用途：在集群的每个节点上运行一份 Pod 副本。

• 功能：用于运行日志收集器、监控代理等集群范围的服务。

4. Job 和 CronJob

• 用途：执行一次性或定时任务。

• 功能：Job 用于执行批处理任务，CronJob 用于定时任务。

服务发现和负载均衡

1. Service

• 定义：一种抽象，定义了访问一组 Pod 的方式。

• 类型：ClusterIP：在集群内部提供一个内部 IP。NodePort：在每个节点的指定端口上提供访问。LoadBalancer：使用外部负载均衡器提供访问。ExternalName：通过 DNS 名映射到外部服务。

2. Ingress

• 定义：管理外部访问集群服务的规则。

• 功能：提供 URL 路由、负载均衡、SSL 终端和名称基础的虚拟主机。

容器编排和管理是 Kubernetes 的核心强项，它通过一系列精密设计的机制和组件，确保容器化应用的高效、可靠运行。这些功能的深度和灵活性使 Kubernetes 成为当今企业级容器管理的首选平台。

四、网络和存储

在 Kubernetes 中，网络和存储的管理对于保证容器化应用的高效运行至关重要。这部分将深入探讨 Kubernetes 在这两个关键领域的实现机制。

网络模型与策略

1. 网络模型

Kubernetes 采用的是扁平化网络模型，要求每个 Pod 都有一个独一无二的 IP 地址。这意味着在整个集群内，每个 Pod 都应该能够直接访问其他 Pod，而无需 NAT。

• Pod-to-Pod Communication：Pod 之间可以直接通信，无需通过 NAT。

• Pod-to-Service Communication：Service 作为 Pods 的抽象，提供了一个稳定的接口供 Pods 间通信。

2. 网络策略

Kubernetes 允许使用网络策略来控制 Pod 间的流量。这些策略基于标签和命名空间，允许定义复杂的规则集，以确定 Pods 间的通信权限。

• 入口和出口规则：定义哪些类型的流量可以进入或离开 Pod。

• 基于标签的隔离：通过标签来标识 Pods 和服务，实现细粒度的网络隔离。

持久化存储和 Volume 管理

1. Volume

Kubernetes 中的 Volume 是一个存储在 Pod 中的目录，可以是本地的目录，也可以是远程存储或其他高级存储设备。

• 生命周期：Volume 的生命周期与 Pod 相同，它在 Pod 启动时创建，在 Pod 退出时销毁。

• 类型：支持多种类型的 Volume，如 emptyDir、hostPath、NFS、PersistentVolume 等。

2. PersistentVolume (PV) 和 PersistentVolumeClaim (PVC)

• PersistentVolume (PV)：集群资源，代表一块存储空间。PV 是独立于 Pod 的，可以在 Pod 间共享。

• PersistentVolumeClaim (PVC)：用户对存储的请求。PVC 消费 PV 资源，PVC 与 PV 之间的关系类似于 Pod 与 Node。

3. 存储类 (StorageClass)

• 定义：描述不同类型存储的方法。

• 功能：允许管理员为不同的存储后端提供和配置类别，用户可以基于这些类别创建 PVC。

4. StatefulSet 的存储管理

StatefulSet 是管理有状态应用的控制器，它可以确保每个 Pod 都能够绑定到特定的 PersistentVolume，这对于数据库和其他需要持久化存储的应用至关重要。

Kubernetes 在网络和存储方面提供了高度的灵活性和可扩展性，能够适应不同的应用场景和需求。这些特性是 Kubernetes 支持复杂企业级应用的关键因素之一。

五、安全和合规

在 Kubernetes 环境中，确保集群安全和遵守合规标准是至关重要的。这一部分详细探讨 Kubernetes 中的安全机制，包括认证、授权、访问控制以及最佳安全实践。

认证、授权与访问控制

1. 认证 (Authentication)

• 机制：Kubernetes 支持多种认证机制，如 X.509 证书、Bearer Tokens、OpenID Connect Tokens 等。

• Kubeconfig：用于存储 API 服务器的访问凭证和连接信息。

• Service Accounts：专门为 Pod 中运行的应用程序创建的账户，由 Kubernetes 自动管理。

2. 授权 (Authorization)

• RBAC (Role-Based Access Control)：基于角色的访问控制，通过角色和角色绑定来控制用户对 Kubernetes 资源的访问。

• ABAC (Attribute-Based Access Control)：基于属性的访问控制，定义复杂的访问规则。

• Node Authorization：专门控制节点（kubelet）对 API 的访问。

3. 准入控制 (Admission Control)

• 定义：用于拦截（在认证和授权之后）对 API 的请求。

• 常用控制器：包括 PodSecurityPolicies、ResourceQuotas、NamespaceLifecycle 等。

安全最佳实践与策略

1. 集群安全

• API 服务器安全配置：使用 HTTPS、开启 RBAC、限制访问来源等。

• 节点安全：保证 kubelet 的安全，限制对 kubelet API 的访问。

• 网络策略：使用网络策略隔离 Pod 和服务，防止未授权的跨服务访问。

2. Pod 安全

• Pod 安全策略：定义一组条件，Pod 需要满足这些条件才能运行。

• 安全上下文：为 Pod 和容器配置权限和访问控制设置。

• 最小权限原则：只授予 Pod 运行所必需的权限。

3. 密钥和敏感数据管理

• Secrets：用于存储和管理敏感信息，如密码、OAuth 令牌和 SSH 密钥。

• 加密-at-Rest：确保持久化存储的数据被加密。

4. 审计日志

• 审计：跟踪和记录集群中的活动，对安全事件进行分析。

• 策略：定义审核日志策略，决定记录哪些事件以及如何保留日志。

通过这些机制和最佳实践，Kubernetes 提供了强大的工具来保护集群和应用程序免受未授权访问和攻击，同时确保了合规性和数据保密性。

六、高可用和灾难恢复

在 Kubernetes 集群管理中，实现高可用性和灾难恢复策略是至关重要的。这些机制确保在硬件故障、软件错误、网络问题等不可预测情况下，集群和应用能够持续运行或快速恢复。

集群的高可用配置

1. 控制平面的高可用

• 多节点控制平面：部署多个控制平面节点，以避免单点故障。

• 负载均衡器：在控制平面节点前设置负载均衡器，以分散请求。

• etcd 集群：运行多个 etcd 实例，形成一个高可用的键值存储集群。

2. 工作节点的高可用

• 自动扩展和自愈：使用集群自动扩展器和自动修复策略确保足够的工作节点数量和健康状态。

• 跨区域部署：在不同的地理位置或云区域部署节点，以抵御区域性故障。

备份与恢复策略

1. 数据备份

• etcd 备份：定期备份 etcd 数据，这对于恢复集群状态至关重要。

• 持久卷备份：对 PersistentVolumes 进行定期备份，以保证数据安全。

2. 集群资源备份

• Kubernetes 资源备份：使用工具如 Velero 备份 Kubernetes 资源和配置，包括 Deployments、Services 等。

3. 灾难恢复

• 恢复计划：制定详细的灾难恢复计划，包括如何快速恢复集群和应用。

• 演练：定期进行灾难恢复演练，以验证和改进恢复流程。

4. 容灾策略

• 多集群部署：部署多个 Kubernetes 集群，作为彼此的备份，以保证至少有一个集群始终可用。

• 数据复制：跨集群复制关键数据和配置，以确保在主集群不可用时能够快速切换。

通过这些高可用和灾难恢复策略，Kubernetes 能够最大限度地减少系统停机时间，保证业务连续性和数据完整性。这些策略对于运行关键业务应用的企业来说尤为重要。

七、监控和日志

监控和日志管理是 Kubernetes 集群管理中不可或缺的一部分，它们帮助管理员了解集群的健康状况，诊断问题，并确保集群的高效运行。这部分将深入探讨 Kubernetes 中的监控和日志系统。

集群监控工具和技巧

1. 资源和性能监控

• Prometheus：一个开源的监控和告警工具，广泛用于 Kubernetes 的资源和性能监控。

• Grafana：与 Prometheus 集成，提供了丰富的数据可视化选项。

• Heapster：（已废弃）曾经是 Kubernetes 的默认监控工具，现已被 Metrics Server 所替代。

• Metrics Server：用于收集集群中节点和 Pod 的资源使用数据。

2. 监控策略

• 基于阈值的告警：设置资源使用率等的阈值，当达到阈值时发送告警。

• 自定义监控和告警规则：利用 Prometheus 的强大查询语言和告警规则来定制监控策略。

日志管理和分析

1. 日志收集

• Elasticsearch、Fluentd 和 Kibana（EFK 堆栈）：一套流行的日志收集、存储和分析解决方案。

• Loki：一个更轻量级的日志聚合系统，专为 Kubernetes 设计，与 Grafana 紧密集成。

2. 日志策略

• 集中式日志收集：将所有节点和 Pod 的日志汇总到一个中心位置，便于分析和存储。

• 日志轮转和保留：自动删除旧日志，以管理存储空间和满足合规要求。

3. 日志分析

• 实时日志分析：提供实时的日志数据流，帮助快速定位问题。

• 日志查询和可视化：使用 Kibana 或 Grafana 对日志数据进行查询和可视化展示。

4. 审计日志

• Kubernetes 审计：记录对 Kubernetes API 的请求，包括谁、什么时候、什么操作以及操作是否成功等信息。

通过这些监控和日志管理工具，Kubernetes 管理员能够有效地监控集群状态，识别和解决问题，从而保证集群的稳定性和效率。这些系统对于维护大规模、复杂的 Kubernetes 集群至关重要。

文章转载自：techlead_krischang

原文链接：https://www.cnblogs.com/xfuture/p/18119480

体验地址：http://www.jnpfsoft.com/?from=001