一文讲明白K8S各核心架构组件
一、写在前面
K8S的文章很多人都写过，若要想好好研读，系统的学习，真推荐去看官方文档。但是若是当上下班路上的爽文，可以看下我的笔记，我也会尽力多写点自己的理解进来。
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二、K8S为我们提供了怎样的能力
大家都知道Docker，我们可以将自己的应用打包制作成Image，然后通过docker run命令将Image启动成Container对外提供服务。
点击查看白日梦的视频教程-二十分钟彻底搞懂Docker网络！
基于此，K8S不仅能将用户提供的单个容器运行起来，将其对外暴露出去提供服务。还提供了：路由网关、集群监控、灾难恢复，以及应用的水平扩展等能力。
大家常听过一个词：微服务、云原生应用，如何理解这个词自然也是见仁见智。
如下图是SpringCloud的架构图：
在SpringCloud中有不同的组件，诸如提供服务发现能力的：Eureka、提供负载均衡机制的Ribbon、以及微服务的统一入口Zuul，基于这套框架做过开发的同学都知道，无论是Eureka还是Zuul，无论开发量大小，都需要程序员开发相应的代码，即使这些代码和业务本身并没有什么关系。
而在K8S中，像Eureka的服务发现能力，Zuul的网关能力、以及Ribbon的负载均衡能力，K8S都是原生支持的，开发人员只需要写好自己的业务代码，提供一个可执行的jar包，或者二进制文件即可部署进K8S中就行
当然不仅于此，K8S的服务网格组件如：Istio还提供了流量治理能力，比如按不同的请求头做不同比例的流量分发调度、亦或者是金丝雀发布。
说起容器编排，像Docker的Compose或者是Docker-Swarm都提供了简单的容器编排的能力。
点击查看白日梦的-玩转Docker容器编排-DockerCompose、Docker-Swarm
像Docker-Compose或者Docker-Swarm的通病就是过于以Docker核心，提供的能力也过于简单比如定义谁先启动谁后启动。无法满足比较复杂的场景
而K8S的容器编排设计是站在更高的维度，Docker对于K8S而言只是运行它编排产出的介质，K8S针对不同的编排场景提供了不同的编排资源对象，如提供Deployment编排无状态应用，提供了Cronjob编排定时任务，提供了StatefulSet编排ES、Redis集群这种有状态应用等等，这都是前者所不能及的....
三、架构
K8S架构简图如上，分为MasterNode、WorkNode两大部分和五大组件，一开始接触这些概念难免会有些陌生，但是本质上这些组件都是K8S的开发者对各种能力的抽象和封装，下文会展开介绍
tip：上图中很多xxx.pem文件是K8S的https安全认证依赖的证书，想进一步了解原理可以阅读这篇笔记：十二张图，从零礼哦啊姐对称加密/非对称加密/CA认证/以及K8S各组件证书颁发原由
3.1、MasterNode
和Redis或者Nginx这种由二进制文件启动后得到一个对外提供服务的守护进程不同，K8S中的MasterNode其实并不是一个二进制文件启动后得到的对外提供服务的守护进程，它本质上是一个抽象的概念。
MasterNode包含3个程序，分别是：
- ApiServer
- 提供HTTP Rest接口，是集群中各种核心资源的CRUD的统一入口，是集群中各个组件交互的核心枢纽
- 集群资源配额的统一入口
- 提供了完备的集群安全机制
- ControllerManager
- 实时监控集群中如Service等各种资源的状态变化，不断尝试将它们的副本数量维持在一个期望的状态。
- Scheduler：
- 负责调度功能，如：为Pod找到一个合适的宿主机器
3.2、WorkerNode
和MasterNode类似，WorkerNode本质也并不是一个独立的应用程序，它包含两个组件，如下
- kubelet
- Node节点管理
- Pod管理，同容器运行时交互下发容器的创建/关闭命令
- 容器健康状态检查
- kube-proxy
- 通过为Service资源的ClusterIP生成iptable或ipvs规则，实现将K8S内部的服务暴露到集群外面去
既然WorkNode也是抽象的概念，那么若在MasterNode启动kube-proxy和kubelet进程，那么MasterNode也会拥有WorkNode的能力，双重角色，但生产环境不推荐这样搞。
四、核心组件
4.1、ApiServer
4.1.1、概述
APIServer有完备的集群安全验证机制，提供了对K8S中如Pod、Service等资源CRUD等HttpRest接口，是集群中各个组件之间数据交互的核心枢纽。
4.1.2、是集群管理API的统一入口
为了更好的理解这个概念可以看如下图
通过kubectl命令执行创建kubectl apply -f rs.yaml创建pod时，经历的流程如上图，大概流程为
- apiserver接收kubectl的创建资源的请求
- apiserver将创建请求写入ECTD
- apiserver接收到etcd的回调事件
- apiserver将回调事件发送给ControllerManager
- controllerManager中的ReplicationController处理本次请求，创建RS，然后它会调控RS中的Pod的副本数量处于期望值，比期望值小就新创建Pod，于是它告诉ApiServer要创建Pod
- apiserver将创建pod的请求写入etcd集群
- apiserver接收etcd的创建pod的回调事件
- apiserver将创建pod的回调事件发送给scheduler，由它为pod挑选一个合适的宿主node
- scheduler告诉apiserver，这个pod可以调度到哪个node上
- apiserver将scheduler告诉他的事件写入etcd
- apiserver接收到etcd的回调，将更新pod的事件发送给对应node上的kubelet进程
- kubelet通过CRI接口同容器运行时（Docker）交互，维护更新对应的容器。
4.1.3、提供了完备的安全认证机制
ApiServer采用https+ca签名证书强制双向认证，也就说是想顺利访问通ApiServer的接口需要持有对应的证书
进一步了解Https/CA原理可以阅读这篇笔记：十二张图，从零理解对称加密/非对称加密/CA认证/以及K8S各组件证书颁发原由
4.1.4、典型使用场景
比如在K8S内部搭建一个Elasticsearch的集群，每个pod中运行一个Pod，想搭集群的前提是得先知道有哪些运行着ES的Pod的ip地址。获取的途径只有一个：问ApiServer要。
那应用程序怎么知道ApiServer的地址呢？如下：
K8S中的Service占用单独的网段（启用ipvs的前提下，我的service网段为：192.168.0.0）
当我们安装完K8S集群后，在default命名空间中会有个默认的叫kubernetes的Service，这个service使用的service网段的第一个地址，而且这个service是ApiServer的service，换句话说，通过这个service可以访问到apiserver
可以通过如下命令访问到本地的apiserver
curl --cert /etc/kubernetes/pki/admin.pem \
--key /etc/kubernetes/pki/admin-key.pem \
--cacert /etc/kubernetes/pki/ca.pem https://127..0.1:6443/api/v1/
将回环地址换成名为kubernetes的service的cluster-ip也能访问到api-server
curl --cert /etc/kubernetes/pki/admin.pem --key /etc/kubernetes/pki/admin-key.pem --cacert /etc/kubernetes/pki/ca.pem https://192.168.0.1:6443/api/v1/
4.1.5、Api Proxy接口
ApiServer提供了一种特殊的Restful接口，它本身不处理这些请求而将请求转发给对应的Kubelet处理
如：关于Node相关的接口
# 查询指定节点上所有的pod信息
/api/v1/nodes/{nodename}/proxy/pods
# 查询指定节点上物理资源的统计信息
/api/v1/nodes/{nodename}/proxy/stats
# 查询指定节点上的摘要信息
/api/v1/nodes/{nodename}/proxy/spec
更多接口查询官网～
关于Pod的接口
# 访问pod
/api/v1/namespace/{namespace-name}/pods/{name}/proxy
# 访问pod指定路径
/api/v1/namespace/{namespace-name}/pods/{name}/{path:*}
4.2、ControllerManager
借助上图理解Controller的作用，它是K8S自动化管理各类资源的核心组件，所谓的自动化管理，其实就是实时监控集群中各类资源的状态的变化，不断的尝试将各类资源的副本数调整为期望值～
ControllerManager细分为8种Controller，如下
4.2.1、Replication Controller
- 确保任何时候ReplicaSet管理的Pod副本数量都为期望值
- 实际值高于期望值告诉apisever应该关闭多余的pod，反之亦然
- 只有当Pod的重启策略为Always，Replication Controller才会管理
- Replication Controller通过标签管理Pod，若pod标签被改，pod将脱离管控
- 提供重新调度、弹性扩/缩容、滚动更新能力
4.2.2、Node Controller
我们通过kubectl工具请求K8S的ApiServer获取集群中的Node信息，如下
可以看到集群中所有的节点和它的状态都是Ready
apiserver是如何知道集群中有哪些节点的呢？答案是：kubelet上报给apiserver，再经由watch机制转发Node Controller，由Node Controller统一实现对集群中Node的管理。若节点长时间异常，NodeControler会删除该节点，节点上的资源重新调度到正常的节点中～
4.2.3、ResourceQuota Controller
ResourceQuota Controller的功能是确保：指定资源对象数量在任何时候都不要超过指定的最大数量，进而保证由于业务设计的缺陷导致整个系统的紊乱甚至宕机。
使用示例：将ResourceQuota创建到哪个namespace中，便对哪个namespace生效
apiVersion: v1
kind: ResourceQuota
metadata:
name: object-counts
spec:
hard:
# ==对象数量配额==
# 最多创建的cm数
configmaps: "10"
# 最多创建的pvc数
persistentvolumeclaims: "4"
# 最多启动的pod数
pods: "4"
# 在该命名空间中允许存在的 ReplicationController 总数上限。
replicationcontrollers: "20"
# 最多创建的secret数
secrets: "10"
# 最多创建的service数
services: "10"
# 在该命名空间中允许存在的 LoadBalancer 类型的 Service 总数上限。
services.loadbalancers: "2"
# 在该命名空间中允许存在的 NodePort 类型的 Service 总数上限。
services.nodeports: 2
# ==存储型==
# 所有 PVC，存储资源的需求总量不能超过该值。
requests.storage: 40Gi
# 在命名空间的所有 Pod 中，本地临时存储请求的总和不能超过此值。
requests.ephemeral-storage: 512Mi
# 在命名空间的所有 Pod 中，本地临时存储限制值的总和不能超过此值。
limits.ephemeral-storage: 40Gi
# ephemeral-storage 与 requests.ephemeral-storage 相同。
# ==cpu、memory==
# 所有非终止状态的 Pod，其 CPU 限额总量不能超过该值。
limits.cpu: 1
# 所有非终止状态的 Pod，其内存限额总量不能超过该值。
limits.memory: 16Gi
# 所有非终止状态的 Pod，其 CPU 需求总量（pod中所有容器的request cpu）不能超过该值。
requests.cpu: 0.5
# 所有非终止状态的 Pod，其内存需求总量（pod中所有容器的request cpu）不能超过该值。
requests.memory: 512Mi
# cpu: 0.5 和requests.cpu相同
# memory: 512Mi 和 requests.memory相同
目前支持的资源配额如下
- 容器级别
- 限制容器的CPU、内存
- Pod级别
- 对Pod中所有的容器的可用之和资源统一限制
- Namespace级别
- Pod数量
- RC的数量
- Service数量
- ResourceQuota的数量
- Secret数量
- 可持有的PV的数量等
感兴趣自己去了解LimitRange资源对象，LimitRange的配额自动为Pod添加Cpu和Memory的配置，这里不再展开
4.2.4、Namespace Controller
用户通过apiserver创建namespace，apiserver会将namespace的信息存储入etcd中。
namespaceController通过apiserver读取维护这些namespace的信息，若ns被标记为删除状态，namespaceController会将其状态改为Terminating
然后会删除它里面的ServiceAccount、RC、Pod等一切资源对象。
4.2.5、Service Controller - Endpoint Controller
Service Controller 会监听维护Service的状态、变化
Service、Pod、Endpoint之间的关系如下图：Service通过标签选择器找到并代理对应的pod，pod的ip维护和Service同名的Endpoint中～
Endpoint Controller的作用是：监听Service和他对应的pod的变化
- 当Service被删除时，同步删除和Service同名的Endpoint对象
- 新建/更新Service时，同步更新对应Endpoint的ip:port列表信息
endpoint对象由每个node上的kube-proxy的进程使用，下文会说
4.3、Scheduler
负责接收ApiServer创建Pod的请求，为Pod选择一个合适的Node，由该Node上的kubelet启动Pod中的相应容器
调度流程分两大步
- 预选策略
- 初步筛选出符合条件的Node
- 优选策略
- 在第一步的基础上选择更合适的Node
4.4、Kubelet
4.4.1、Node管理
通过设置启动参数register-node参数开启kubelet向apiserver注册自己的信息，apiserver会将数据
注册之后通过kubectl如下命令可用查看到集群中的所有node 的信息
若Node有问题，可以看到Status被标记为NotReady
4.4.2、Pod管理
最终管理员下发的创建Pod的请求由Kubelet转发给它所在节点的容器运行时（Docker）处理
4.4.3、容器健康检查
容器的livenessProbe探针（httpGet、tcpSocket、ExecAction）用于判断容器的健康状态。
kubelet会定期调用这些探针来判断容器是否存活～
httpGet
向容器发送Http Get请求，调用成功（通过Http状态码判断）则确定Pod就绪；
使用方式：
livenessProbe:
httpGet:
path: /app/healthz
port: 80
exec
在容器内执行某命令，命令执行成功（通过命令退出状态码为0判断）则确定Pod就绪；
使用方式：
livenessProbe:
exec:
command:
- cat
- /app/healthz
tcpSocket
打开一个TCP连接到容器的指定端口，连接成功建立则确定Pod就绪。
使用方式：
livenessProbe:
tcpSocket:
port: 80
一般就绪探针会在启动容器一段时间后才开始第一次的就绪探测，之后做周期性探测。所以在定义就绪指针时，会给以下几个参数：
- initialDelaySeconds：在初始化容器多少秒后开始第一次就绪探测；
- timeoutSeconds：如果该次就绪探测超过多少秒后还未成功，判定为超时，该次探测失败，Pod不就绪。默认值1，最小值1；
- periodSeconds：如果Pod未就绪，则每隔多少秒周期性的做就绪探测。默认值10，最小值1；
- failureThreshold：如果容器之前探测成功，后续连续几次探测失败，则确定容器未就绪。默认值3，最小值1；
- successThreshold：如果容器之前探测失败，后续连续几次探测成功，则确定容器就绪。默认值1，最小值1。
4.5、KubeProxy
K8S原生的支持通过Service的方式代理一组Pod暴露到集群外部对外提供服务，创建Service时会这个Service创建一个Cluster-IP。而kubeproxy本质上就是这个Service的cluster-ip的负载均衡器。
在k8s的不同版本中，kubeproxy负载均衡Service的ClusterIp的方式不尽相同，主要如下
4.5.1、k8s1.2版本前
如上图这个版本的KubeProxy的更像是一个TCP/UDP代理，最明显的特征是：外部用户访问cluster:port过来的流量真实的经过了KubeProxy的处理和转发，即流量经过了userspace中。
4.5.2、k8s1.2～1.7版本
在这个版本KubeProxy端明显特征是：用户的流量不再由kubeproxy负责转发负载均衡。kubeproxy仅负责通过apiserver获取service和它对应的endpoint，然后根据这些数据信息生成iptables的规则，用户的流量通过iptables找到最终的pod。
4.5.3、k8s1.8版本及之后
和上一个版本的区别是支持了ipvs模块。
两者的定位不同：虽然iptables和ipvs都是基于netfilter实现的，但是iptables为防火墙而设计，而ipvs的定位是高性能的负载均衡。
在数据结构层面实现不同：iptables是链式结构，流量流经iptables要过所谓的四表五链，当集群中中的pod数量剧增，iptables会变得十分臃肿，效率下降。而ipvs是基于hash表实现的，理论上支持无限扩张，且寻址快。
ipvs也有不足，比如不支持包过滤、地址伪装、SNAT，在使用Nodeport类型的Service时，依然需要和iptables搭配使用。
五、网络组件
5.1、CoreDNS
CoreDNS是K8S的服务发现机制(有DNS能力)，实现了通过解析service-name解析出cluster-ip的能力。而且service被重新创建时cluter-ip是可能发生变化的，但是server-name不会改变。
我们是以POD的形式将CoreDNS部署进K8S的，如下查看CoreDNS的service
这里的kube-dns的ip地址通常可以在安装coredns的配置文件中指定：coredns.yaml
验证下kube-dns解析外网域名的DNS能力
[root@master01 ~]# yum -y install bind-utils
[root@master01 ~]# dig -t A www.baidu.com @192.168.0.10 +short
www.a.shifen.com.
39.156.66.18
39.156.66.14
验证下kube-dns解析service名的DNS能力
# ${serviceName}.${名称空间}.svc.cluster.local.
[root@master01 ~]# dig -t A kubernetes.default.svc.cluster.local. @192.168.0.10 +short
192.168.0.1
5.2、CNI网络插件
像Calico或者flanel等，都是符合CNI规范的网络插件，作用如下：
- 保证集群中的pod生成集群内全局唯一的IP地址。
- 为K8S集群提供了一个扁平化的集群网络（service网络）意思就是说，它实现了集群内的Pod跨node也能直接互通。
注意点：flanel不支持NetworkPolicy资源对象定义的网络策略，而Calico支持。
什么是网络策略？如下
- 只有来自IngressController的流量才能访问带有role=frontend标签的pod
- 只有namespaceA的pod不能访问其他namespace的pod
- 只有源ip地址在某个网段的请求才能访问Project-A
- 从ProjectB出去的流量指定访问指定网段的Pod
参考：kubernetes官网、《kubernetes权威指南》
