开发也需知道的运维知识之Kubernetes

Docker与Kubernetes是什么关系?这可能是我们刚接触Kubernetes时都有的一个疑问。那么Kubernetes是什么?

Kubernetes是一个容器集群编排管理系统，用于实现容器集群的自动化部署、自动扩缩容等功能。Docker提供用于运行应用程序的容器技术，而Kubernetes本身并不提供用于运行应用程序的容器，而是负责管理容器。

了解Docker与Kubernetes的关系之后，就能理解为什么我们要先学习Docker再学习Kubernetes，这与先学习Spring框架才能更好地学习Spring Boot、Spring Cloud是一样的。如果还不了解Docker可以先看下上一篇《开发也需了解的运维知识之Docker》。

作为开发，我们为什么要了解容器技术，这不是运维该学习的吗?作为开发者，只有足够了解容器技术，才能做好技术选型，以及开发部署在Kubernetes容器服务之上的应用应该要注意哪些问题。如果运维不了解代码，开发也不了解Kubernetes，谁能解决将服务迁移到Kubernetes上遇到的各种问题呢?

关于Kubernetes

学习Kubernetes首先要了解Kubernetes的架构，了解一些“概念”，再了解配置文件。配置文件这块对初学者来说是最难理解的，因此推荐大家阅读《Kubernetes in Action中文版》这本书，跟着例子一步步掌握一些配置文件中每种kind的作用，每个配置项的作用是什么。

Kubernetes管理所有可用的物理机，以阿里云容器服务Kubernetes为例，Kubernetes负责管理一堆ECS实例，这需要我们在创建Kubernetes集群时，购买足够的ECS实例，至少两台。后续也可将新购买的ECS实例加到Kubernetes集群，由Kubernetes管理。

开发者和运维都不需要知道一个应用程序部署在哪个ECS实例上，只需要指定运行应用程序所需要的cpu、内存等资源，Kubernetes会根据要求计算出满足条件的节点(ECS)，并在节点(ECS)上从镜像仓库拉取应用程序的镜像创建容器并运行容器，并且监控容器的整个生命周期。我们可以把Kubernetes管理的所有节点(ECS)看成一个大的物理机，这台大的物理机的cpu、内存是所有节点(ECS)的总和。

 

如上图所示，开发者只需要将应用构造成镜像，并将镜像push到远程镜像仓库，然后编写一个配置文件，在配置文件中描述应用程序镜像运行所需要的资源、镜像从哪拉取等，使用kubectl调用Kubernetes提供的API就能将应用程序部署到Kubernetes。

Kubernetes由两种类型的节点组成。

 

一种是主节点Master，负责控制和管理整个集群，为实现高可用，主节点也要求部署集群。主节点上会部署一些组件，这些组件可以运行在单个主节点上，或者通过副本分别部署在多个主节点上，实现高可用。如基于Reft协议实现的数据强一致性存储服务etcd、提供给我们使用的Kubernetes API服务、调度应用部署的Scheculer组件、执行集群功能的Controller Manager组件。这些组件我们可以先这么简单了解，暂时不用过于深究。

另一种是工作节点，运行用户实际部署的应用。

假设我们在阿里云购买了托管的Kubernetes服务，那么主节点就由阿里云托管，而工作节点就是我们购买的ECS实例，一个集群中有多少个ECS实例就是有多少个工作节点。

工作节点就是运行容器的机器，除了运行用于运行我们部署的应用程序的容器外，每个工作节点上还会运行一些组件，这些组件负责运行、监控和管理应用服务。如Docker、Kubelet、Kube-proxy。Docker我们已经很熟悉了;Kubelet负责与主节点的Kubernetes API服务通信，并管理它所在的工作节点的容器;Kube-proxy负责组件之间的负载均衡网络流量。

 

上图是根据到目前为止我们对Kubernetes的了解所画出的一个应用部署流程图。

1、开发者在本地机器构建应用程序镜像;

2、开发者将本地应用程序镜像psuh到镜像仓库;

3、开发者为运行应用程序编写描述文件(yaml配置文件);

4、开发者使用kubectl调用Kubernetes API将应用程序描述文件提交给Kubernetes;

5、Scheduler组件根据描述文件调度工作节点部署应用程序;

6、在工作节点上由Container runtime负责从镜像仓库拉取镜像、创建容器并运行容器;

在实际项目部署时，我们可能最关系也最难理解就是网络和容器这部分内容。比如，在不使用Kubernetes时，我们部署一个需要SSD资源的应用程序时，先购买SSD挂载在该服务器上，而使用Kubernetes时，我们要告诉Kubernetes只在具有SSD的节点中选择节点部署应用。网络和容器卷的内容还是很多很复杂的，本篇就不过多介绍，后续文章中再介绍，当然也只是简单的理解和怎么去用，因为笔者目前理解的也不多。

需要了解的一些概念

namespaces：用于区分不同的资源，如测试环境资源、生产环境资源;当然也可以使用labels区分。不指定namespaces则默认使用default，如果使用非defalut名称空间，则在使用kubectl创建secret、创建ServiceAccount等都需要明确指定namespaces。

节点(Node)：节点就是实际的机器或者虚拟机，例如阿里云ECS。

Pod：Pod是Kubernetes创建或部署的最小基本单位，一个Pod封装一个或多个应用容器，存储资源、一个独立的网络IP以及管理控制容器运行方式的策略选项。

 

如上图所示，当一个Pod包含多个容器时，这些容器总是运行于同一个工作节点上，不会跨越多个工作节点。例如我们部署一个java程序，可以在一个Pod中运行多个该java程序的容器。Pod可以封装紧密耦合的应用，它们需要由多个容器组成，它们之间能够共享资源，例如前后端部署在一起(这个例子不恰当)。而对于我们开发java微服务应用来说，一般一个Pod只会运行一个容器，因此初学时可以不用过多去纠结这些概念。

Service：Service抽象的概念，是Pod的逻辑分组，这一组Pod能够被Service访问到，通常是通过Label、Selector实现。例如：

apiVersion: v1 

kind: Service 

metadata: 

  name: demo-srv-service 

  namespace: sit 

spec: 

  selector: 

    app: demo-srv 

    env: sit 

  ports: 

    - protocol: TCP 

      port: 80 

      targetPort: 8080 

通过selector匹配app为demo-srv、env为sit的一组Pod，这组Pod对应demo-srv-service这个Service。更简单一点理解，假设我们部署一个java程序，一个Pod只启动一个该java程序的容器，那么启动多个该java程序就对应多个Pod，而这组Pod对应同一个Service。

ReplicationController：ReplicationController(简称RC)是确保用户定义的Pod副本数保持不变。在用户定义范围内，如指定一个java程序部署的集群数量为3，如果Pod超过3(例如手动启动)，则RC会终止额外的Pod，如果少于3(例如内存溢出导致)，RC会创建新的Pod，始终保持在定义范围。

ReplicaSet：ReplicaSet简称RS，是RC的升级版本。RS和RC之间的唯一区别是对选择器(Selector)的支持，这里不做过多介绍。

Deployments：Deployment为Pod和ReplicaSet提供声明式更新。你只需要在Deployment中描述你想要的目标状态是什么，Deployment Controller就会帮你将Pod和ReplicaSet的实际状态改变到你的目标状态。

apiVersion: apps/v1 

kind: Deployment 

metadata: 

  name: demo-srv-deployment 

  namespace: sit 

spec: 

  # 副本数，运行多少个`Pod` 

  replicas: 3 

  # 选择器，使用标签匹配 

  selector: 

    matchLabels: 

      app: demo-srv 

  template: 

    metadata: 

      # 标签 

      labels: 

        app: demo-srv 

        env: sit 

    spec: 

      # 容器，指定多个容器就会在一个`Pod`内运行多个容器 

      containers: 

        - name: demo-srv 

          image: registry.cn-shenzhen.aliyuncs.com/wujiuye/demo-srv 

DaemonSet：确保每个节点(物理机器或者虚拟机)上只运行一个该应用的Pod。如阿里云的实现的日记收集，就是在每个节点上运行一个用于收集日记的应用程序容器，对应一个Pod。

网络通信

Pod之间的网络通信：

Kubernetes集群中的所有Pod都在同一个共享网络地址空间中，这意味着每个Pod都可以通过其他Pod的IP地址来实现相互访问。这也表示它们之间没有NAT网关。当两个Pod彼此之间发送网络数据包时，它们都会将对方的实际IP地址看作数据包中的源IP。

 

无论是将两个Pod安排在单一的还是不同的工作节点上，同时不管实际节点间的网络拓扑结构如何，这些Pod内的容器都能够像在局域网上的计算机一样通信。

Service之间的网络通信：

Kubernetes service为一组功能相同的Pod提供单一不变的接入点。当服务存在时，它的IP地址和端口不会改变。客户端通过IP地址和端口号建立连接，这些连接会被路由到提供该服务的任意一个Pod上，会实现负载均衡。通过这种方式，客户端不需要知道每个单独的提供服务的Pod的地址，这样这些Pod就可以在集群中随时被创建或移除。

 

假设现有一个项目，该项目有两个微服务，分别是demo-srv、demo-cap。现在将这两个服务部署到阿里云容器服务Kubernetes上，在控制台的服务列表页可以看到，这两个服务都有一个集群IP，不管这个两个服务部署多少个Pod，也不管Pod怎么变，其它服务都可以通过这个集群IP访问背后的Pod，当然访问背后Pod也是实现负载均衡的。

也是因为如此，我们开发微服务实现的服务发现都是基于Service的，那么在应用程序中实现负载均衡就显得多余了。

类型：

ClusterIP：通过集群的内部IP暴露服务，选择该值，服务只能够在Kubernetes集群内部可以访问。

NodePort：通过每个Node上的IP和静态端口(NodePort)暴露服务。NodePort服务会路由到ClusterIP服务，这个ClusterIP服务会自动创建。通过请求:，可以从集群的外部访问一个NodePort服务。

LoadBalancer：如使用阿里云提供的负载均衡器，可以向外部暴露服务。外部的负载均衡器可以路由到NodePort服务和ClusterIP服务。

本篇就介绍到这，Kubernetes要学的知识点很多，但作为开发，我们可能不会去过多的关注一些细节，本篇介绍的知识点是笔者认为作为开发应掌握的知识的。网络、容器卷这部署建议多了解一些，网络有关服务间的调用，而容器卷有关日记的打印、文件存储，如果使用阿里云容器服务，那么日记这块我们可以不输出到文件，使用阿里提供的日记服务收集日记。但如果需要持久化存储的服务，就必须要了解容器卷Volume。