Kubernetes的基本概念

目录

一.基本内容

1.定义

2.作用

二.特性

1.弹性伸缩

2.自我修复

3.服务发现和负载均衡

4.自动发布(默认滚动发布模式)和回滚

5.集中化配置管理和密钥管理

6.存储编排,支持外挂存储并对外挂存储资源进行编排

7.任务批处理运行

三.集群架构

四.核心组件

1.Master组件

(1)Kube-apiserver(资源操作的唯一入口)

(2) Kube-controller-manager(负责维护集群的状态)

(3)Kube-scheduler(负责集群资源调度)

(4)Etcd(配置存储中心)

(5)AUTH(认证模块)

(6)Cloud-controller-manager(云控制器管理器)

2.Node组件

(1)Kubelet(负责维护容器的生命周期)

(2)Kube-proxy(负责提供集群内部的服务发现和负载均衡)

(3)Docker/Rocket(容器引擎)

3.总结

五.工作流程

1.整体流程

2.创建Pod流程

六.核心概念

1.Pod

2.Pod控制器

(1)Deployment:无状态应用部署。Deployment 的作用是管理和控制 Pod 和 ReplicaSet,管控它们运行在用户期望的状态中。

(2)Replicaset:确保预期的 Pod 副本数量。ReplicaSet 的作用就是管理和控制 Pod,管控它们好好干活。但是,ReplicaSet 受控于 Deployment。

(3)Daemonset:确保所有节点运行同一类Pod,保证每个节点上都有一个此类的 Pod 运行,通常用于实现系统级后台任务。

(4)Statefulset:有状态应用部署。

(5)Job:一次性任务。根据用户的设置,Job 管理的Pod 把任务成功完成就自动退出了。

(6)Cronjob:周期性计划任务。

3.Label

4.Label选择器(Label selector)

5.Service

6.Ingress

7.Name

8.Namespace

七.常见的K8s安装部署方式

1.Minikube(微型)

2.Kubeadmin(快捷)

3.二进制安装部署(稳定)


一.基本内容

1.定义

K8S 的全称为 Kubernetes (K12345678S)

Kubernetes 是一个可移植、可扩展的开源平台,用于 管理容器化工作负载和服务,有助于声明式配置和自动化。它拥有庞大且快速发展的生态系统。Kubernetes 服务、支持和工具随处可见。

Kubernetes 的名字来源于希腊语,意思是舵手或飞行员。K8s 作为缩写的结果来自计算“K”和“s”之间的八个字母。Google 于 2014 年开源了 Kubernetes 项目。Kubernetes 结合了 Google 超过 15 年的大规模运行生产工作负载的经验以及来自社区的最佳创意和实践。

  • 作用:用于自动部署、扩展和管理“容器化(containerized)应用程序”的开源系统。
  • 可以理解成 K8S 是负责自动化运维管理多个容器化程序(比如 Docker)的集群,是一个生态极其丰富的容器编排框架工具。
  • 由来:K8S由google的Borg系统(博格系统,google内部使用的大规模容器编排工具)作为原型,后经GO语言延用Borg的思路重写并捐献给CNCF基金会开源。
  • 含义:词根源于希腊语的 舵手、飞行员
  • 官网:https://kubernetes.io
  • k8s 1.12 1.15 1.17 1.18 1.20   1.22       
  • 1.24  抛弃docker   可以用需要安装第三方插件   1.28 
  • GitHub:https://github.com/kubernetes/kubernetes

2.作用

试想下传统的后端部署办法:把程序包(包括可执行二进制文件、配置文件等)放到服务器上,接着运行启动脚本把程序跑起来,同时启动守护脚本定期检查程序运行状态、必要的话重新拉起程序。

设想一下,如果服务的请求量上来,已部署的服务响应不过来怎么办?传统的做法往往是,如果请求量、内存、CPU超过阈值做了告警,运维人员马上再加几台服务器,部署好服务之后,接入负载均衡来分担已有服务的压力。
这样问题就出现了:从监控告警到部署服务,中间需要人力介入!那么,有没有办法自动完成服务的部署、更新、卸载和扩容、缩容呢?
而这就是 K8S 要做的事情:自动化运维管理容器化(Docker)程序

K8S 的目标是让部署容器化应用简单高效。
K8S 解决了裸跑Docker 的若干痛点:

  • 单机使用,无法有效集群
  • 随着容器数量的上升,管理成本攀升
  • 没有有效的容灾、自愈机制
  • 没有预设编排模板,无法实现快速、大规模容器调度
  • 没有统一的配置管理中心工具
  • 没有容器生命周期的管理工具
  • 没有图形化运维管理工具

二.特性

1.弹性伸缩

使用命令、UI或者基于CPU使用情况自动快速扩容和缩容应用程序实例,保证应用业务高峰并发时的高可用性;业务低峰时回收资源,以最小成本运行服务。

2.自我修复

在节点故障时重新启动失败的容器,替换和重新部署,保证预期的副本数量;杀死健康检査失败的容器,并且在未准备好之前不会处理客户端请求,确保线上服务不中断。

3.服务发现和负载均衡

K8S为多个容器提供一个统一访问入口(内部IP地址和一个DNS名称),并且负载均衡关联的所有容器,使得用户无需考虑容器IP问题。

4.自动发布(默认滚动发布模式)和回滚

K8S采用滚动更新策略更新应用,一次更新一个或者部分Pod,而不是同时删除所有Pod,如果更新过程中出现问题,将回滚更改,确保升级不影响业务。

5.集中化配置管理和密钥管理

管理机密数据和应用程序配置,而不需要把敏感数据暴露在镜像里,提高敏感数据安全性。并可以将一些常用的配置存储在K8S中,方便应用程序使用。

6.存储编排,支持外挂存储并对外挂存储资源进行编排

挂载外部存储系统,无论是来自本地存储,公有云(如AWS),还是网络存储(如NFS、Glusterfs、Ceph)都作为集群资源的一部分使用,极大提高存储使用灵活性。

7.任务批处理运行

提供一次性任务,定时任务;满足批量数据处理和分析的场景。

三.集群架构

K8S 是属于主从设备模型(Master-Slave 架构),即有 Master 节点负责集群的调度、管理和运维,Slave 节点是集群中的运算工作负载节点。
在 K8S 中,主节点一般被称为 Master 节点,而从节点则被称为 Worker Node 节点,每个 Node 都会被 Master 分配一些工作负载。

Master 组件可以在群集中的任何计算机上运行,但建议 Master 节点占据一个独立的服务器。因为 Master 是整个集群的大脑,如果 Master 所在节点宕机或不可用,那么所有的控制命令都将失效。除了 Master,在 K8S 集群中的其他机器被称为 Worker Node 节点,当某个 Node 宕机时,其上的工作负载会被 Master 自动转移到其他节点上去。

四.核心组件

1.Master组件

Master:集群的控制平面,负责集群的决策 ( 管理 )

(1)Kube-apiserver(资源操作的唯一入口)

Kubernetes API,集群的统一入口,各组件协调者,以Restful API提供接口服务,所有对象资源的增删改查和监听操作都交给APIServer处理后再提交给Etcd存储

  • 用于暴露Kubernetes API,任何资源请求或调用操作都是通过kube-apiserver 提供的接口进行。以HTTP Restful API提供接口服务,所有对象资源的增删改查和监听操作都交给API Server 处理后再提交给Etcd 存储(相当于分布式数据库,以键值对方式存储)。
  • 可以理解成API Server 是K8S的请求入口服务。API server 负责接收K8S所有请求(来自UI界面或者CLI 命令行工具),然后根据用户的具体请求,去通知其他组件干活。可以说API server 是K8S集群架构的大脑。
(2) Kube-controller-manager(负责维护集群的状态)

运行管理控制器,是k8s集群中处理常规任务的后台线程,是k8s集群里所有资源对象的自动化控制中心。

在k8s集群中,一个资源对应一个控制器,而Controller manager 就是负责管理这些控制器的。

由一系列控制器组成,通过API Server监控整个集群的状态,并确保集群处于预期的工作状态,比如当某个Node意外宕机时,Controller Manager会及时发现并执行自动化修复流程,确保集群始终处于预期的工作状态

控制器功能
NodeContrpller(节点控制器)负责在节点出现故障时发现和响应
Replication Controller ( 副本控制器)负责保证集群中一个RC (资源对象ReplicationController) 所关联的Pod副本数始终保持预设值。可以理解成确保集群中有且仅有N个Pod实例,N是RC中定义的Pod副本数量
Endpoints Controller (端点控制器)

填充端点对象(即连接Services 和Pods) ,负责监听Service 和对应的Pod 副本的变化。可以理解端点是一个服务暴露出来的访问点,

如果需要访问一个服务,则必须知道它的  endpoint

Service Account & Token Controllers (服务帐户和令牌控制器)为新的命名空间创建默认帐户和API访问令牌
ResourceQuotaController(资源配额控制器)确保指定的资源对象在任何时候都不会超量占用系统物理资源
Namespace Controller (命名空间控制器)管理namespace的生命周期
Service Controller (服务控制器)属于K8S集群与外部的云平台之间的一个接口控制器
(3)Kube-scheduler(负责集群资源调度)

是负责资源调度的进程,根据调度算法为新创建的 Pod 选择一个合适的 Node 节点。

可以理解成 K8S 所有 Node 节点的调度器。当用户要部署服务时,Scheduler 会根据调度算法选择最合适的 Node 节点来部署 Pod。

  • 预选策略(predicate)
  • 优选策略(priorities)

API Server 接收到请求创建一批 Pod ,API Server 会让 Controller-manager 按照所预设的模板去创建 Pod,Controller-manager 会通过 API Server 去找 Scheduler 为新创建的 Pod 选择最适合的 Node 节点。比如运行这个 Pod 需要 2C4G 的资源,Scheduler 会通过预选策略过滤掉不满足策略的 Node 节点。Node 节点中还剩多少资源是通过汇报给 API Server 存储在 etcd 里,API Server 会调用一个方法找到 etcd 里所有 Node 节点的剩余资源,再对比 Pod 所需要的资源,如果某个 Node 节点的资源不足或者不满足 预选策略的条件则无法通过预选。预选阶段筛选出的节点,在优选阶段会根据优先策略为通过预选的 Node 节点进行打分排名, 选择得分最高的 Node。例如,资源越富裕、负载越小的 Node 可能具有越高的排名。

(4)Etcd(配置存储中心)

K8S 的存储服务。etcd 是分布式键值存储系统,存储了 K8S 的关键配置和用户配置,K8S 中仅 API Server 才具备读写权限,其他组件必须通过 API Server 的接口才能读写数据。

v2版本:数据保存在内存中
v3版本:引入本地volume卷的持久化(可根据磁盘进行恢复),服务发现,分布式(方便扩容,缩容)
etcd是一种定时全量备份+持续增量备份的持久化方式,最后存储在磁盘中
kubernetes 1.11版本前不支持v3
ETCD一般会做为3副本机制(奇数方式),分布在三台master上,也有的公司单独用服务器部署ETCD 
master:奇数的方式部署(多节点的时候)

(5)AUTH(认证模块)

K8S 内部支持使用RBAC认证的方式进行认证 

Kubernetes使用了认证(Authenrtication)、鉴权(Authorization)、准入控制(Admission Control)三步来保证API Server的安全

认证(Authenticating)是对客户端的认证,通俗点就是用户名密码验证,用于确认请求访问 Kubernetes API 用户是否为合法用户,如果认证模块认证请求不通过,服务器将以 HTTP 状态码 401 拒绝该请求。

反之,该用户被认证为特定的 username,并且该用户名可用于后续步骤以在其决策中使用。认证策略有以下方式

  • X509客户证书(kubeconfig)
  • 服务账号令牌(token)
  • 静态令牌文件(设置apiserver启动参数--token-auth-file)
  • 启动引导令牌(kubeadm token create)
  • OpenID Connect(OIDC)(一种OAuth2认证方式)
  • Webhook令牌身份认证(设置apiserver启动参数--authentication-token-webhook-config-file)
  • 身份认证代理
  • 匿名请求
  • 用户伪装
(6)Cloud-controller-manager(云控制器管理器)

云控制器管理器是指嵌入特定云的控制逻辑的 控制平面组件。 云控制器管理器允许您链接集群到云提供商的应用编程接口中, 并把和该云平台交互的组件与只和您的集群交互的组件分离开。
cloud-controller-manager 仅运行特定于云平台的控制回路。 如果你在自己的环境中运行 Kubernetes,或者在本地计算机中运行学习环境, 所部署的环境中不需要云控制器管理器。
与 kube-controller-manager 类似,cloud-controller-manager 将若干逻辑上独立的 控制回路组合到同一个可执行文件中,供你以同一进程的方式运行。 你可以对其执行水平扩容(运行不止一个副本)以提升性能或者增强容错能力

下面的控制器都包含对云平台驱动的依赖:

  • 节点控制器(Node Controller): 用于在节点终止响应后检查云提供商以确定节点是否已被删除
  • 路由控制器(Route Controller): 用于在底层云基础架构中设置路由
  • 服务控制器(Service Controller): 用于创建、更新和删除云提供商负载均衡器

2.Node组件

(1)Kubelet(负责维护容器的生命周期)

Node 节点的监视器,以及与Master 节点的通讯器,Kubelet 是 Master 节点安插在 Node 节点上的“眼线”,它会定时向 API Server 汇报自己Node 节点上运行服务的状态,并接受来自Master 节点的指示采取调整措施。

从Master 节点获取自己节点上 Pod 的期望状态(比如运行什么容器、运行的副本数量、网络或者存储如何配置等),直接跟容器引擎交互实现容器的生命周期管理,如果自己节点上 Pod 的状态与期望状态不一致,则调用对应的容器平台接口(即 Docker 的接口) 达到这个状态。

管理镜像和容器的清理工作,保证节点上镜像不会占满磁盘空间,退出的容器不会占用太多资源。

(2)Kube-proxy(负责提供集群内部的服务发现和负载均衡)

在每个 Node 节点上实现 Pod 网络代理,是 Kubernetes Service 资源的载体,负责维护网络规则和四层负载均衡工作,负责写入规则至 Iptables、ipvs 实现服务映射访问的。

对于七层的负载,k8s官方提供了一种解决方案;ingress-nginx  

Kube-Proxy 本身不是直接给 Pod 提供网络的,Pod 的网络是由 Kubelet 提供的,Kube-Proxy 实际上维护的是虚拟的 Pod 集群网络。Kube-apiserver 通过监控 Kube-Proxy 进行对 Kubernetes Service 的更新和端点的维护。

在K8S 集群中微服务的负载均衡是由 kube-Proxy 实现的。kube-proxy 是K8s 集群内部的负载均衡器,它是一个分布式代理服务器,在K8S 的每个节点上都会运行一个 Kube-Proxy组件。

Kube-proxy的三种模式:

  • userspace代理模式
  • iptables代理模式(默认)
  • IPVS代理模式

IPVS和iptables的异同:

iptables与IPVS都是基于Netfilter实现的,但因为定位不同,二者有着本质的差别:iptables是为防火墙而设计的;IPVS则专门用于高性能负载均衡,并使用更高效的数据结构(Hash表),允许几乎无限的规模扩张。
与iptables相比,IPVS拥有以下明显优势:
为大型集群提供了更好的可扩展性和性能;
支持比iptables更复杂的复制均衡算法(最小负载、最少连接、加权等);
支持服务器健康检查和连接重试等功能;
可以动态修改ipset的集合,即使iptables的规则正在使用这个集合。

(3)Docker/Rocket(容器引擎)

容器引擎,运行容器,负责本机的容器创建和管理工作。现在基本上都是用的是Docker

3.总结

Kubernetes Master是集群的主要控制单元,用于管理其工作负载并指导整个系统的通信。Kubernetes控制平面由各自的进程组成,每个组件都可以在单个主节点上运行,也可以在支持high-availability clusters的多个主节点上运行。

组件名称作用
etcd保存整个集群的状态
apiserver提供了资源操作的唯一入口,并提供认证、授权、访问控制、API注册和发现等机制
controller manager负责维护集群的状态,比如故障检测、自动扩展、滚动更新等
scheduler负责资源的调度,按照预定的调度策略将Pod调度到相应的机器上
kubelet负责维护容器的生命周期,同时也负责Volume(CVI)和网络(CNI)的管理
Container runtime负责镜像管理以及Pod和容器的真正运行(CRI)
kube-proxy负责为Service提供cluster内部的服务发现和负载均衡

其他组件:

组件名称作用
kube-dns负责为整个集群提供DNS服务
Ingress Controller为服务提供外网入口
Heapster提供资源监控
Dashboard提供GUI
Federation提供跨可用区的集群
Fluentd-elasticsearch提供集群日志采集、存储与查询

五.工作流程

1.整体流程

  • 首先要明确,一旦kubernetes环境启动之后,master和node都会将自身的信息存储到etcd数据库(保存整个集群状态)中
  • 用户执行kubectl/userClient向APIserver(资源操作的唯一入口)发起一个命令,经过AUTH认证授权后;
  • 经过scheduler(负责集群资源调度)的各种策略,得到一个目标node,然后告诉APIserver;
  • APIserver会请求相关node的kubelet(负责维护容器的生命周期)通过kubelet把pod运行起来,APIserver还会将pod的信息保存在etcd;
  • pod运行起来后,controller-manager(负责维护集群的状态)就会负责管理pod的状态,若pod挂了,controller-manager就会重新创建一个一样的pod,或者像扩缩容等;
  • pod有一个独立的ip地址,但pod的IP是易变的,如异常重启,或服务升级的时候,IP都会变,这就有了service;
  • 完成service工作的具体模块是Kube-proxy(负责提供集群内部的服务发现和负载均衡);在每个node上都会有一个Kube-proxy,在任何一个节点上访问一个service的虚拟ip,都可以访问到pod;
  • service的IP可以在集群内部访问到,在集群外呢?service可以把服务端口暴露在当前的node上,外面的请求直接访问到node上的端口就可以访问到service了 

2.创建Pod流程

kubectl创建一个Pod(在提交时,转化为json格式)

  • 首先经过AUTH认证(鉴权),然后传递给api-server进行处理
  • api-server 将请求信息提交给etcd
  • scheduler和controller-manager 会watch(监听) api-server ,监听请求
  • 在scheduler 和controller-manager监听到请求后,scheduler 会提交给api-server一个list清单——》包含的是获取node节点信息
  • 此时api-server就会向etcd获取后端node节点信息,获取到后,被scheduler watch到,然后进行预选优选进行打分,最后将结果给与api-server
  • 此时api-server也会被controller-manager watch(监听) controller-manager会根据请求创建Pod的配置信息(需求什么控制器)将控制器资源给与api-server
  • 此时api-server 会提交list清单给与对应节点的kubelet(代理)
  • kubelet代理通过K8S与容器的接口(例如containerd)进行交互,假设是docker容器,那么此
  • kubelet就会通过dockershim 以及runc接口与docker的守护进程docker-server进行交互,来创建对应的容器,再生成对应的Pod
  • kubelet 同时会借助于metrics server 收集本节点的所有状态信息,然后再提交给api-server
  • 最后api-server会提交list清单给与etcd来存储(最后api-server会将数据维护在etcd中)

3.终止Pod流程

  • 用户向apiServer发送删除pod对象的命令
  • apiServer中的pod对象信息随着时间的退役而更新,在宽限期内(默认30秒),pod被视为dead
  • 将pod标记为terminating状态
  • kubelet在监控到pod对象转为terminating状态的同时启动pod关闭过程
  • 端点控制器监控到pod对象的关闭行为时将其从所有匹配到此端点的service资源的端点列表中移除
  • 如果当前pod对象定义了preStop钩子处理器,则在其标记为terminating后即会以同步的方式启动执行
  • pod对象的容器进程收到停止信号
  • 宽限期结束后,若pod中还存在仍在运行的进程,那么pod对象会收到吉利终止的信号
  • kubelet请求apiServer将此pod资源的款限制设置为0从而完成删除操作,此时pod对于用户已不可见

六.核心概念

Kubernetes 包含多种类型的资源对象:Pod、Label、Service、Replication Controller 等。

所有的资源对象都可以通过 Kubernetes 提供的 kubectl 工具进行增删改查等操作,并将其保存在 etcd 中持久化存储。

Kubernets其实是一个高度自动化的资源控制系统,通过跟踪对比etcd存储里保存的资源期望状态与当前环境中的实际资源状态的差异,来实现自动控制和自动纠错等高级功能。

1.Pod

Pod是 Kubernetes 创建或部署的最小/最简单的基本单位,一个 Pod 代表集群上正在运行的一个进程。

  • 可以把 Pod 理解成豌豆荚,而同一 Pod 内的每个容器是一颗颗豌豆。
  • 一个 Pod 由一个或多个容器组成,Pod 中容器共享网络、存储和计算资源,在同一台 Docker 主机上运行。
  • 一个 Pod 里可以运行多个容器,又叫边车模式(SideCar)。而在生产环境中一般都是单个容器或者具有强关联互补的多个容器组成一个 Pod。
  • 同一个 Pod 之间的容器可以通过 localhost 互相访问,并且可以挂载 Pod 内所有的数据卷;但是不同的 Pod 之间的容器不能用 localhost 访问,也不能挂载其他 Pod 的数据卷。

2.Pod控制器

Pod 控制器是 Pod 启动的一种模板,用来保证在 K8S 里启动的 Pod 应始终按照用户的预期运行(副本数、生命周期、健康状态检查等)

K8S 内提供了众多的 Pod 控制器,常用的有以下几种:

(1)Deployment:无状态应用部署。Deployment 的作用是管理和控制 Pod 和 ReplicaSet,管控它们运行在用户期望的状态中。
(2)Replicaset:确保预期的 Pod 副本数量。ReplicaSet 的作用就是管理和控制 Pod,管控它们好好干活。但是,ReplicaSet 受控于 Deployment。

可以理解为 Deployment 就是总包工头,主要负责监督底下的工人 Pod 干活,确保每时每刻都有用户要求数量的 Pod 在工作,如果一旦发现了某个工人 Pod 不行了,就赶紧新拉一个 Pod 过来替换它。而ReplicaSet就是包工头手底下的小包工头。
从 K8S 使用者角度来看,用户只需要关系Deployment 而不操心 ReplicaSet 的前身,官方推荐用 Deployment 取代 Replication Controller 来部署服务。

(3)Daemonset:确保所有节点运行同一类Pod,保证每个节点上都有一个此类的 Pod 运行,通常用于实现系统级后台任务。
(4)Statefulset:有状态应用部署。
(5)Job:一次性任务。根据用户的设置,Job 管理的Pod 把任务成功完成就自动退出了。
(6)Cronjob:周期性计划任务。

3.Label

Label 标签,是K8S 特色的管理方式,便于分类管理资源对象

  • Label 可以附加到各种资源对象上,例如:Node、Pod、Service、RC 等,用于关联对象、查询和筛选。
  • 一个 Label 是一个 key-value 的键值对,其中 key 与 value 由用户自己指定。
  • 一个资源对象可以定义任意数量的Label,同一个 Label 也可以被添加倒任意数量的资源对象中,也可以在对象创建后动态添加或者删除。
  • 可以通过给指定的资源对象捆绑一个或多个不同的 Label,来实现多维度的资源分组管理功能。
  • 与 Label 类似的,还有 Annotation (注释)。

区别在于有效的标签值必须为63个字符或更少,并且必须为空或字母数字([a-z0-9A-Z])开头和结尾,中间可以包含横杠(-)、下划线()、点(.)和字母或者数字。注释值则没有字符长度限制。

4.Label选择器(Label selector)

给某个资源对象定义一个 Label,就相当于给它打了一个标签,随后可以通过标签选择器(Label selector)查询和筛选拥有某些 Label 的资源对象。

标签选择器目前有两种:基于等值关系(等于、不等于)和 基于集合关系(属于、不属于、存在)。

5.Service

在 K8S 的集群里,虽然每个 Pod 会被分配一个单独的IP地址,但由于Pod是有生命周期的(它们可以被创建,而且销毁之后不会再启动),随时可能会因为业务的变更,导致这个IP地址也会随着Pod 的销毁而消失。
而Service 就是用来解决这个问题的核心概念。

K8S 中的 Service 并不是我们常说的“服务"的含义,而更像是网关层,可以看作一组提供相同服务的 Pod 的对外访问接口、流量均衡器。

Service 作用于哪些Pod 是通过Label selector标签选择器来定义的。

在K8S 集群中,Service 可以看作一组提供相同服务的Pod 的对外访问接口。客户端需要访问的服务就是Service 对象。每个Service
都有一个固定的虚拟ip(这个ip也被称为Cluster IP),自动并且动态地绑定后端的 Pod, 所有的网络请求直接访问 Service 的虚拟ip,Service会自动向后端做转发。

Service 除了提供稳定的对外访问方式之外,还能起到负载均衡(Load Balance) 的功能,自动把请求流量分布到后端所有的服务上,Service可以做到对客户透明地进行水平扩展(scale)。

而实现service这一功能的关键,就是kube-proxy。 kube-proxy 运行在每个节点上,监听API Server中服务对象的变化,

可通过以下三种流量调度模式:
userspace (废弃)、iptables (濒临废弃)、ipvs (推荐,性能最好)来实现网络的转发。

Service是K8S服务的核心,屏蔽了服务细节,统一对外暴露服务接口,真正做到了“微服务”。比如我们的一个服务A,部署了3个副本,也就是3个 Pod;对 于用户来说,只需要关注一个 Service 的入口就可以,而不需要操心究竞应该请求哪一个Pod。

优势非常明显:一方面外部用户不需要感知因为Pod.上服务的意外崩溃、K8S重新拉起Pod而造成的IP变更,外部用户也不需要感知因升级、变更服务带来的Pod替换而造成的IP变化。

6.Ingress

Service 主要负责K8S集群内部的网络拓扑,那么集群外部怎么访问集群内部呢?这个时候就需要Ingress了。Ingress 是整个 K8S 集群的接入层,负责集群内外通讯。

Ingress是K8S集群里工作在OSI网络参考模型下,第7层的应用,对外暴露的接口,典型的访问方式是http/https。Service只能进行第四层的流量调度,表现形式是ip+port。 Ingress 则可以调度不同业务域、不同URL访问路径的业务流量。

7.Name

  • 由于K8S 内部,使用“资源”来定义每一种逻辑概念(功能),所以每种“资源”,都应该有自己的“名称”。
  • “资源”有api版本(apiversion) 、类别(kind) 、元数据(metadata) 、定义清单(spec) 、状态(status) 等配置信息。
  • “名称”通常定义在“资源”的“元数据”信息里。在同一个namespace 空间中必须是唯一的。

8.Namespace

随着项目增多、人员增加、集群规模的扩大,需要一种能够逻辑.上隔离K8S内各种“资源”的方法,这就是Namespace。

Namespace是为了把一个K8S集群划分为若千个资源不可共享的虚拟集群组而诞生的。不同Namespace 内的“资源”名称可以相同,相同Namespace 内的同种“资源",“名称”不能相同。

合理的使用K8S的Namespace,可以使得集群管理员能够更好的对交付到K8S里的服务进行分类管理和浏览。

K8S里默认存在的Namespace 有: default、 kube-system、 kube-public 等。查询K8S里特定“资源"要带上相应的Namespace。

  • Namespace 六大类型
  • Mount(mnt): 隔离文件系统挂载点,该namespace有自己的挂载信息,即拥有独立的目录层次 总结:提供磁盘挂载点和文件系统的隔离能力
  • UTS: 隔离主机名和域名信息,该namepsace有自己的主机信息,包括主机名(hostname)、NIS domain name 总结:提供主机名或域名隔离能力
  • IPC: 隔离进程间通信,该namespace有自己的IPC,比如共享[内存]内存)、信号量等   总结:提供进程间通信隔离能力
  • PID: 隔离进程的 ID,该namespace有自己的进程号,使得namespace中的进程PID单独编号,比如可以PID=1 总结:提供进程隔离能力
  • Network(Net): 隔离网络资源,该namespace有自己的网络资源,包括[网络协议](网络协议)栈、网络设备、路由表、防火墙、端口等 总结:提供网络隔离能力
  • User: 隔离用户和用户组的 ID,该namespace有自己的用户权限管理机制(比如独立的UID/GID),使得namespace更安全 总结:提供用户隔离能力

七.常见的K8s安装部署方式

1.Minikube(微型)

Minikube是一个工具,可以在本地快速运行一个单节点微型K8S,仅用于学习、预览K8S的一些特性使用。
部署地址:https://kubernetes.io/docs/setup/minikube

2.Kubeadmin(快捷)

Kubeadmin也是一个工具,提供kubeadm init和kubeadm join,用于快速部署K8S集群,相对简单。
https://kubernetes.io/docs/reference/setup-tools/kubeadm/kubeadm/

Kubeadm降低部署门槛,但屏蔽了很多细节,遇到问题很难排查。如果想更容易可控,推荐使用二进制包部署Kubernetes集群,虽然手动部署麻烦点,期间可以学习很多工作原理,也利于后期维护

3.二进制安装部署(稳定)

生产首选,从官方下载发行版的二进制包,手动部署每个组件和自签TLS证书,组成K8S集群,新手推荐。
https://github.com/kubernetes/kubernetes/releases

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mfbz.cn/a/607942.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

clickhouse mergeTree表引擎解析

参照 https://clickhouse.com/docs/zh/engines/table-engines/mergetree-family/mergetree https://clickhouse.com/docs/en/optimize/skipping-indexes Clickhouse中最强大的表引擎当属MergeTree(合并树)引擎及该系列(*MergeTree&#xff…

Springboot项目使用redis实现session共享

1.安装redis,并配置密码 这里就不针对于redis的安装约配置进行说明了,直接在项目中使用。 redis在windows环境下安装:Window下Redis的安装和部署详细图文教程(Redis的安装和可视化工具的使用)_redis安装-CSDN博客 2…

图片公式识别@文档公式识别@表格识别@在线和离线OCR工具

文章目录 abstract普通文字识别本地软件识别公式扩展插件下载小结 在线识别网站/API👺Quicker整合(推荐)可视化编辑和识别公式其他多模态大模型识别图片中的公式排版 开源模型 abstract 本文介绍免费图片文本识别(OCR)工具,包括普通文字识别,公式识别,甚至是手写公…

Linux网络——自定义序列化与反序列化

前言 之前我们学习过socket之tcp通信,知道了使用tcp建立连接的一系列操作,并通过write与read函数能让客户端与服务端进行通信,但是tcp是面向字节流的,有可能我们write时只写入了部分数据,此时另一端就来read了&#x…

ZYNQ MPSoC zcu102 PS端运行helloworld

文章目录 一、参考资料二、需要注意的步骤三、运行结果 一、参考资料 1.zcu102 zynq Mpsoc uart hello world——CSDN博客 2.zcu102自学 —— 第一个实验 (纯PS 串口打印 Hello world)——CSDN博客 3.【02】ALINX Zynq MPSoC XILINX FPGA视频教程 SDK 裸…

Linux:进程信号(一)信号的产生

目录 一、信号是什么? 二、Linux信号 三、信号处理方式 四、信号的产生 1、 通过终端按键产生信号 2、调用系统函数向进程发信号 3、 硬件异常产生信号 一、信号是什么? 在生活中,有许多信号,比如红绿灯,下课铃声…

如何使用Transformer-TTS语音合成模型

1、技术原理及架构图 ​ Transformer-TTS主要通过将Transformer模型与Tacotron2系统结合来实现文本到语音的转换。在这种结构中,原始的Transformer模型在输入阶段和输出阶段进行了适当的修改,以更好地处理语音数据。具体来说,Transformer-TT…

【Docker】新手教程的第一个demo:Wordpress

1 任务简单介绍 WordPress是什么: 是一个常用博客软件简单易部署,只需要两个容器(业务容器 数据库容器) 本文借鉴博客,使用自建 WordPress 容器方法在Docker上部署Wordpress,本地环境为Mac时使用该博客…

C语言leetcode刷题笔记2

C语言leetcode刷题笔记2 第4题:283.移动零互换直接移动 第5题:122.买卖股票的最佳时机‖递归(超时)动态规划贪心算法 第6题:49.字母异位词分组优化 第4题:283.移动零 给定一个数组 nums,编写一…

分布式事务Seata使用

我们要学习seata,首先需要具备如下技术储备: 数据库事务的基本知识;maven工具的使用;熟悉SpringCloudAlibaba技术栈;掌握SpringDataJPA简单使用; 一. Seata基本概念 1.seata是什么 Seata是阿里巴巴中间…

C++ 动态内存管理

例如:动态内存和释放单个数据的存储区 一 用new运算符初始化单个数据的存储区 举例

pytest + yaml 框架 - 参数化读取文件路径优化

针对小伙伴提出参数化时读取外部文件,在项目根路径运行没问题,但是进入到项目下子文件夹运行用例,就会找不到文件问题做了优化。 关于参数化读取外部文件相关内容参考前面这篇pytest yaml 框架 -25.参数化数据支持读取外部文件txt/csv/json/…

LeetCode 257. 二叉树的所有路径

LeetCode 257. 二叉树的所有路径 1、题目 题目链接:257. 二叉树的所有路径 给你一个二叉树的根节点 root ,按 任意顺序 ,返回所有从根节点到叶子节点的路径。 叶子节点 是指没有子节点的节点。 示例 1: 输入:root…

C++:内存管理

C:内存管理 一、C/C内存分布二、C语言中动态内存管理方式:malloc/calloc/realloc/free三、C内存管理方式1.new/delete操作内置类型2.new和delete操作自定义类型 四、operator new与operator delete函数(重点)五、new和delete的实现原理1.内置…

Unity曲线插件Dreamteck Splines生成曲线Mesh

一、需求 脱离编辑器,运行时添加点,动态生成管道、线缆等曲线Mesh。 二、Dreamteck Splines简单运用 这方面资料不多,只有官方文档全英参考,而且又介绍得不详细。 2个重要组件介绍: SplineComputer: 最…

系统运维(虚拟化)

1.VLAN VLAN(Virtual Local Area Network)即虚拟局域网,是将一个物理的LAN在逻辑上划分成多个广播域的通信技术。 每个VLAN是一个广播域,VLAN内的主机间可以直接通信,而VLAN间则不能直接互通。这样,广播报…

987: 输出用先序遍历创建的二叉树是否为完全二叉树的判定结果

解法: 一棵二叉树是完全二叉树的条件是: 对于任意一个结点,如果它有右子树而没有左子树,则这棵树不是完全二叉树。 如果一个结点有左子树但是没有右子树,则这个结点之后的所有结点都必须是叶子结点。 如果满足以上条…

1010: 折半查找的实现

解法&#xff1a; #include<iostream> #include<vector> using namespace std; void solve() {int n;cin >> n;vector<int> vec(n);for (int& x : vec) cin >> x;int x;cin >> x;int l 0, r n-1, cnt 0;while (l < r) {cnt;int…

Ubuntu22.04下安装kafka_2.12-2.6.0并运行简单实例

目录 一、版本信息 二、安装Kafka 1. 将Kafka安装包移到下载目录中 2. 安装Kafka并确保hadoop用户对Kafka目录有操作权限 三、启动Kafka并测试Kafka是否正常工作 1. 启动Kafka 2. 测试Kafka是否正常工作 一、版本信息 虚拟机产品&#xff1a;VMware Workstation 17 Pro…

一套C语言开发的 PACS影像系统源码 PACS系统的基本概念、系统业务流程

PACS系统基本概念 PACS&#xff0c;全称 Picture Archiving and Communication Systems&#xff0c;中文意为影像归档和通信系统。它是应用于医院影像科室的一种系统&#xff0c;主要任务是把日常产生的各种医学影像&#xff08;包括核磁&#xff0c;CT&#xff0c;超声&#…
最新文章