打開這篇文章的同學(xué)，想必對 Docker 都不會陌生。Docker 是一種虛擬容器技術(shù)，它上手比較簡單，只需在宿主機上起一個 Docker Engine，然后就能愉快的玩耍了，如：拉鏡像、起容器、掛載數(shù)據(jù)、映射端口等等。相對于 Kubernetes(K8S)的上手，可謂簡單很多。

　　那么 K8S 是什么，又為什么上手難度大?K8S 是一個基于容器技術(shù)的分布式集群管理系統(tǒng)，是谷歌幾十年來大規(guī)模應(yīng)用容器技術(shù)的經(jīng)驗積累和升華的一個重要成果。所以為了能夠支持大規(guī)模的集群管理，它承載了很多的組件，而且分布式本身的復(fù)雜度就很高。又因為 K8S 是谷歌出品的，依賴了很多谷歌自己的鏡像，所以對于國內(nèi)的同學(xué)環(huán)境搭建的難度又增加了一層。

　　下面，我們帶著問題，一步步來看 K8S 中到底有哪些東西?

　　首先，既然是個分布式系統(tǒng)，那勢必有多個 Node 節(jié)點(物理主機或虛擬機)，它們共同組成一個分布式集群，并且這些節(jié)點中會有一個 Master 節(jié)點，由它來統(tǒng)一管理 Node 節(jié)點。

　　如圖所示：

　　問題一：主節(jié)點和工作節(jié)點是如何通信的呢?

　　首先，Master 節(jié)點啟動時，會運行一個 kube-apiserver 進程，它提供了集群管理的 API 接口，是集群內(nèi)各個功能模塊之間數(shù)據(jù)交互和通信的中心樞紐，并且它頁提供了完備的集群安全機制(后面還會講到)。

　　在 Node 節(jié)點上，使用 K8S 中的 kubelet 組件，在每個 Node 節(jié)點上都會運行一個 kubelet 進程，它負責(zé)向 Master 匯報自身節(jié)點的運行情況，如 Node 節(jié)點的注冊、終止、定時上報健康狀況等，以及接收 Master 發(fā)出的命令，創(chuàng)建相應(yīng) Pod。

　　在 K8S 中，Pod 是最基本的操作單元，它與 docker 的容器有略微的不同，因為 Pod 可能包含一個或多個容器(可以是 docker 容器)，這些內(nèi)部的容器是共享網(wǎng)絡(luò)資源的，即可以通過 localhost 進行相互訪問。

　　關(guān)于 Pod 內(nèi)是如何做到網(wǎng)絡(luò)共享的，每個 Pod 啟動，內(nèi)部都會啟動一個 pause 容器(google的一個鏡像)，它使用默認的網(wǎng)絡(luò)模式，而其他容器的網(wǎng)絡(luò)都設(shè)置給它，以此來完成網(wǎng)絡(luò)的共享問題。

　　如圖所示：

　　問題二：Master 是如何將 Pod 調(diào)度到指定的 Node 上的?

　　該工作由 kube-scheduler 來完成，整個調(diào)度過程通過執(zhí)行一些列復(fù)雜的算法最終為每個 Pod 計算出一個最佳的目標(biāo) Node，該過程由 kube-scheduler 進程自動完成。常見的有輪詢調(diào)度(RR)。當(dāng)然也有可能，我們需要將 Pod 調(diào)度到一個指定的 Node 上，我們可以通過節(jié)點的標(biāo)簽(Label)和 Pod 的 nodeSelector 屬性的相互匹配，來達到指定的效果。

　　如圖所示：

　　關(guān)于標(biāo)簽(Label)與選擇器(Selector)的概念，后面會進一步介紹

　　問題三：各節(jié)點、Pod 的信息都是統(tǒng)一維護在哪里的，由誰來維護?

　　從上面的 Pod 調(diào)度的角度看，我們得有一個存儲中心，用來存儲各節(jié)點資源使用情況、健康狀態(tài)、以及各 Pod 的基本信息等，這樣 Pod 的調(diào)度來能正常進行。

　　在 K8S 中，采用 etcd 組件 作為一個高可用強一致性的存儲倉庫，該組件可以內(nèi)置在 K8S 中，也可以外部搭建供 K8S 使用。

　　集群上的所有配置信息都存儲在了 etcd，為了考慮各個組件的相對獨立，以及整體的維護性，對于這些存儲數(shù)據(jù)的增、刪、改、查，統(tǒng)一由 kube-apiserver 來進行調(diào)用，apiserver 也提供了 REST 的支持，不僅對各個內(nèi)部組件提供服務(wù)外，還對集群外部用戶暴露服務(wù)。

　　外部用戶可以通過 REST 接口，或者 kubectl 命令行工具進行集群管理，其內(nèi)在都是與 apiserver 進行通信。

　　如圖所示：

　　問題四：外部用戶如何訪問集群內(nèi)運行的 Pod ?

　　前面講了外部用戶如何管理 K8S，而我們更關(guān)心的是內(nèi)部運行的 Pod 如何對外訪問。使用過Docker 的同學(xué)應(yīng)該知道，如果使用 bridge 模式，在容器創(chuàng)建時，都會分配一個虛擬 IP，該 IP 外部是沒法訪問到的，我們需要做一層端口映射，將容器內(nèi)端口與宿主機端口進行映射綁定，這樣外部通過訪問宿主機的指定端口，就可以訪問到內(nèi)部容器端口了。

　　那么，K8S 的外部訪問是否也是這樣實現(xiàn)的?答案是否定的，K8S 中情況要復(fù)雜一些。因為上面講的 Docker 是單機模式下的，而且一個容器對外就暴露一個服務(wù)。在分布式集群下，一個服務(wù)往往由多個 Application 提供，用來分擔(dān)訪問壓力，而且這些 Application 可能會分布在多個節(jié)點上，這樣又涉及到了跨主機的通信。

　　這里，K8S 引入了 Service 的概念，將多個相同的 Pod 包裝成一個完整的 service 對外提供服務(wù)，至于獲取到這些相同的 Pod，每個 Pod 啟動時都會設(shè)置 labels 屬性，在 Service 中我們通過選擇器 Selector，選擇具有相同 Name 標(biāo)簽屬性的 Pod，作為整體服務(wù)，并將服務(wù)信息通過 Apiserver 存入 etcd 中，該工作由 Service Controller 來完成。同時，每個節(jié)點上會啟動一個 kube-proxy 進程，由它來負責(zé)服務(wù)地址到 Pod 地址的代理以及負載均衡等工作。

　　如圖所示：

　　問題五：Pod 如何動態(tài)擴容和縮放?

　　既然知道了服務(wù)是由 Pod 組成的，那么服務(wù)的擴容也就意味著 Pod 的擴容。通俗點講，就是在需要時將 Pod 復(fù)制多份，在不需要后，將 Pod 縮減至指定份數(shù)。K8S 中通過 Replication Controller 來進行管理，為每個 Pod 設(shè)置一個期望的副本數(shù)，當(dāng)實際副本數(shù)與期望不符時，就動態(tài)的進行數(shù)量調(diào)整，以達到期望值。期望數(shù)值可以由我們手動更新，或自動擴容代理來完成。

　　如圖所示：

　　問題六：各個組件之間是如何相互協(xié)作的?

　　最后，講一下 kube-controller-manager 這個進程的作用。我們知道了 ectd 是作為集群數(shù)據(jù)的存儲中心， apiserver 是管理數(shù)據(jù)中心，作為其他進程與數(shù)據(jù)中心通信的橋梁。而 Service Controller、Replication Controller 這些統(tǒng)一交由 kube-controller-manager 來管理，kube-controller-manager 作為一個守護進程，每個 Controller 都是一個控制循環(huán)，通過 apiserver 監(jiān)視集群的共享狀態(tài)，并嘗試將實際狀態(tài)與期望不符的進行改變。關(guān)于 Controller，manager 中還包含了 Node 節(jié)點控制器(Node Controller)、資源配額管控制器(ResourceQuota Controller)、命名空間控制器(Namespace Controller)等。

　　如圖所示：

　　總結(jié)

　　本文通過問答的方式，沒有涉及任何深入的實現(xiàn)細節(jié)，從整體的角度，概念性的介紹了 K8S 中涉及的基本概念，其中使用相關(guān)的包括有：

　　Node

　　Pod

　　Label

　　Selector

　　Replication Controller

　　Service Controller

　　ResourceQuota Controller

　　Namespace Controller

　　Node Controller

　　以及運行進程相關(guān)的有：

　　kube-apiserver

　　kube-controller-manager

　　kube-scheduler

　　kubelet

　　kube-proxy

　　pause

　　這也是我學(xué)習(xí) K8S 后對其整體架構(gòu)的一次總結(jié)，因為剛上手時，閱讀官方文檔，確實被如此多的內(nèi)容搞得有點暈，所在在這里進行了簡單的梳理。文中有理解不到位的地方，歡迎指正!

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