Kubernetes (K8S)
1 Kubernetes-组件介绍
一、K8S发展经历
1）云计算分类
IAAS Infrastructure as a Service
PAAS platform as a service
SAAS Software as a Service
2）发展
Docker Swarm：适合中小型企业
$ docker swarm init #设置节点
$ docker swarm join #加入节点
Apache Mesos：Twitter Marathon
2019.0502.19点：Mesos 全面转向 Kubernetes
Kubernetes：CNCF（云计算基金会）
前身：Borg（google内部大规模的集群管理系统）
Borg架构：
3）Kubernetes 优势
- 轻量级
代码生成器
- 开源
- 弹性伸缩
- 负载均衡
限制要求：
每个节点的 Pod 数量不超过 110
节点数不超过 5000
Pod 总数不超过 150000
容器总数不超过 300000
二、组件说明
1、组件
1）ETCD
数据存储核心
Raft：
共识算法、最终一致算法（ETCD的底层算法支持）（Paxos 算法的简化版）
Leader（领导者）、Follow（跟随着）、Candidate（竞争者）
每一个 Raft 集群中都包含多个服务器，在任意时刻，每一台服务器只可能处于 Leader、Follower 以及 Candidate 三种状态；在处于正常的状态时，集群中只会存在一个 Leader，其余的服务器都是 Follower
**原理图：**ETCD节点之间关系
ETCD高可用集群：
建议 3、5、7、9个高可用节点
3个高可用节点只能有一次损坏
ETCD-CLUSTER：搭建高可用集群的方式
ETCD版本：（V2、v3）
ETCD 框架：
基于http协议的 C/S 架构，实现数据的上传、下载
透过 Raft 算法，将数据写入：
WAL（预写入日志）：
entry（版本确认）
snapshot（快照）
store（真实的底层存储）
2）api server
应用程序编程接口
Kubernetes 系统的入口，封装了核心对象（功能）的增删改查操作
RESTful API 接口提供给内、外组件调用（同一接口列表，实现不同功能的调用）
维护REST对象，持久化到 ETCD 中存储
3）scheduler
调度（调度员）
新建立的 Pod 进行节点 (node) 选择(即分配机器)，负责集群的资源调度。组件抽离，可以方便替换成其他调度器
4）replication controler
（controller manager）
控制管理器（管家）
负责维护集群的状态，比如故障检测、自动扩展、滚动更新等;
5）Kubelet
监听组件（监听 api 中是否有自己 node 的容器可创建）
在各个 node 节点中，负责维护容器的生命周期，同时也负责 Volume（CSI）和网络（CNI）的管理；
6）Container runtime
负责镜像管理以及 Pod 和容器的真正运行（CRI）；
7）Kube-proxy
负责为 Service 提供 cluster 内部的服务发现和负载均衡
监听 api （是否有 ipvs ， netfilter 修改，从而进行管理），其中有netlinks接口
2、插件
官方组件中，必须预留好接口，从而插件与之对应
3、附件
详细解释：点击查看图片详细
三、Pod
1、概念
kubernetes 集群由内部部署的最基本单位：Pod（豆荚）
Pod 是一种逻辑概念，不是实体
kubelet > Docker > pod
pod 就是一组容器的逻辑概念
RH podman
创建 pod
Pod 中有一个 pause 容器：
与其他容器共享：网络、存储卷、PID、IPC（**注意 Pod 中不能出现网络冲突的服务**）
位于其他所有容器运行前启动
负责初始化网络栈、挂载可能存在的存储卷、僵尸进程的处理（回收僵尸进程的资源）
启动后就睡眠，减轻不必要的资源消耗（也不易挂）
注意：只有pause 容器和剩下的一个容器，也能叫做 Pod
2、实验：pod 模拟创建
1、导入
2、解压、导入镜像
[root@localhost ~]# tar -xf pod.tar.gz
[root@localhost ~]# ls
pod.tar.gz pod实验
[root@localhost ~]# cd pod实验/
[root@localhost pod实验]# docker load -i ghost.tar
[root@localhost pod实验]# docker load -i nginx.tar
[root@localhost pod实验]# docker load -i pause.tar
3、pod 模拟创建
$ cat <<EOF>> nginx.conf
error_log stderr;
events { worker_connections 1024;}
http {
access_log /dev/stdout combined;
server {
listen 80 default_server;
server_name example.com www.example.com;
location / {
proxy_pass http://127.0.0.1:2368;
}
}
}
EOF
#创建 pause 容器
$ docker run --name pause -p 8080:80 -d k8s.gcr.io/pause:3.1
#创建 nginx 容器（与 pause 容器共享：网络、存储卷、PID、IPC）
$ docker run --name nginx -v `pwd`/nginx.conf:/etc/nginx/nginx.conf --net=container:pause --ipc=container:pause --pid=container:pause -d nginx
#创建 ghost 容器（与 pause 容器共享：网络、存储卷、PID、IPC）
$ docker run -d --name ghost --net=container:pause --ipc=container:pause --pid=container:pause ghost
4、测试
1）浏览器访问测试：
2）新建一个容器（（与 pause 容器共享：网络、存储卷、PID、IPC）），进入查看进程
[root@localhost pod实验]# docker run -d --name 163 --net=container:pause --ipc=container:pause --pid=container:pause 163
[root@localhost pod实验]# docker exec -it 163 /bin/bash
[root@8280fdb89013 /]# ps -aux
USER PID %CPU %MEM VSZ RSS TTY STAT START TIME COMMAND
root 1 0.0 0.0 1012 4 ? Ss 17:16 0:00 /pause
root 5 0.0 0.1 8848 3440 ? Ss 17:16 0:00 nginx: master process nginx -g daemon off;
101 33 0.0 0.1 9296 1984 ? S 17:16 0:00 nginx: worker process
1000 34 1.8 6.0 959904 112216 ? Ssl 17:16 0:08 node current/index.js
root 122 1.4 0.7 115256 14876 ? Ss 17:24 0:00 /usr/bin/python /usr/bin/supervisord
root 128 0.0 0.1 82540 3588 ? S 17:24 0:00 /usr/sbin/sshd -D
root 129 0.7 0.0 11764 1844 ? Ss 17:24 0:00 /bin/bash
root 143 0.0 0.0 35880 1476 ? R+ 17:24 0:00 ps -aux