Kubernetes入门(二)
Kubernetes相关概念
Kubernetes内部组件工作原理介绍:http://dockone.io/article/5108
kubernetes整个框架结构如下:
Master
Master是整个集群的控制中心,kubernetes的所有控制指令都是发给master,它负责具体的执行过程。一般我们会把master独立于一台物理机或虚拟机,它的重要性不言而喻。
master上有这些关键进程:
- Kubernetes API Server(kube-apiserver):提供了HTTP Rest接口关键服务进程,是所有资源增、删、改、查等操作的唯一入口,也是集群控制的入口进程。它是Kubernetes系统和etcd直接对话的唯一组件。
2.Kubernetes Controller Manager(kube-controller-manager):是所有资源的自动化控制中心,可以理解为资源对象的大总管。
3.KubernetesScheduler(kube-scheduler):负责资源调度(pod调度)的进程,相当于公交公司的“调度室”。
4.etcd Server:Kubernetes里所有资源对象的数据都是存储在etcd中的,etcd是Kubernetes的存储状态的数据库。
Node
除了Master,Kubernetes集群中的其它机器被称为Node,早期版本叫做Minion。Node可以是物理机或虚拟机,每个Node上会被分配一些工作负载(即docker容器),当Node宕机后,其上面跑的应用会被转移到其它Node上。
Node上有这些关键进程:
- Kubelet:负责Pod对应容器的创建、启停等任务,同时与Master节点密切协作,实现集群管理的基本功能。
- kube-proxy:实现Kubernetes Service的通信与负载均衡机制的重要组件。
- Docker Engine(docker):Docker引擎,负责本机容器的创建和管理。
Pod
查看pod命令:kubectl get pod
查看容器命令:docker ps
可以看到容器和pod是有对应关系的,在之前做过的实验中,每个pod对应两个容器,一个是Pause容器,一个是rc里面定义的容器(实际上,每个pod里可以有多个应用容器)。这个Pause容器叫做“根容器”,只有当Pause容器“死亡”才会认为该pod“死亡”。Pause容器的网络栈以及挂在的Volume资源会共享给该pod下的其它容器。
pod定义示例
apiVersion: v1
kind: pod
metadata:
name: myweb
labels:
name: myweb
spec:
containers:
- name: myweb
image: kubeguide/tomcat-app:v1
ports:
- containerPort: 8080
env:
- name: MYSQL_SERVICE_HOST
value: 'mysql'
- name: MYSQL_SERVICE_PORT
value: '3306'
每个pod都可以对其能使用的服务器上的硬件资源进行限制(如CPU、内存等)。CPU限定的最小单位是1/1000个CPU,用m表示,如100m就是0.1个CPU。内存限定的最小单位是字节,可以用Mi(兆)表示,如128Mi就是128M。
在kubernetes里,一个计算资源进行配额限定需要设定两个参数:
1)requests:该资源的最小申请量
2)Limits:该资源允许的最大使用量
资源限定示例:
spec:
containers:
- name: db
image: mysql
resources:
requests:
memory: "64Mi"
cpu: "250m"
limits:
memory: "128Mi"
cpu: "500m"
Label
Label是一个键值对,其中键和值都由用户自定义,Label可以附加在各种资源对象上,如Node、Pod、Service、RC等。一个资源对象可以定义多个Label,同一个Label也可以被添加到任意数量的资源对象上。Label可以在定义对象时定义,也可以在对象创建完后动态添加或删除。
Label示例:
"release":"stable","environment":"dev","tier":"backend" 等等
RC
RC是kubernetes的核心概念之一,简单说它定义了一个期望的场景,即声明某种pod的副本数量在任意时刻都符合某个预期值。
RC定义了如下几个部分:
1)pod期待的副本数
2)用于筛选目标pod的Label Selector
3)创建pod副本的模板(template)
RC一旦被提交到kubernetes集群后,Master节点的Controller Manager组件就会接收到该通知,它会定期巡检集群中存活的pod,并确保pod数量符合RC的定义值。可以说通过RC,kubernetes实现了用户应用集群的高可用性,并大大减少了管理员在传统IT环境下不得不做的诸多手工运维工作,比如编写主机监控脚本、应用监控脚本、故障恢复处理脚本等。
RC工作流程(例如集群中有3个Node):
1)RC定义2个pod副本
2)假设系统会在2个Node(Node1和Node2)上创建pod
3)如果Node2上的pod意外终止,这很有可能是因为Node2宕机
4)这时则会创建一个新的pod,可能会在Node3上创建,也可能在Node1上创建
RC中动态修改pod副本数量:
# kubectl scale rc <rc name> --replicas=n # n表示pod副本数量
利用动态修改pod的副本数,可以实现应用的动态升级(滚动升级):
1)以新版本的镜像定义新的RC,但pod要和旧版本保持一致(由Label决定)
2)新版本每增加一个pod,旧版本就减少一个pod,始终保持固定的值
3)最终旧版本pod数为0,全部为新版本,升级完成
删除RC:
# kubectl delete rc <rc name>
删除RC后,RC对应的pod也会被删除。
Deployment
在1.2版本引入的概念,目的是为了解决pod编排问题,在内部使用了Replica Set,它和RC比较,相似度为90%以上,可以认为是RC的升级版,最大的一个特点是可以知道pod部署的进度。
Deployment示例:
apiVersion: extensions/v1beta1
kind: Deployment
metadata:
name: frontend
spec:
replicas: 1
selector:
matchLabels:
tier: frontend
matchExpressions:
- {key: tier, operator: In, values: [frontend]}
template:
metadata:
labels:
app: app-demo
tier: frontend
spec:
containers:
- name: tomcat-demo
images: tomcat
imagePullPolicy: IfNotPresent
ports:
- containerPort: 8080
HPA(Horizontal Pod Autoscaler)
在1,1版本,kubernetes官方发布了HPA,实现pod的动态扩容、缩容,它属于一种kubernetes的资源对象。它通过追踪分析RC控制的所有目标pod的负载变化情况,来决定是否需要针对性地调整目标pod的副本数,这就是HPA的实现原理。
pod负载度量指标:
1)CpuUtilizationPercentage
目标pod所有副本自身的cpu利用率平均值。一个pod自身的cpu利用率 = 该pod当前cpu的使用量/pod Request值。
如果某一时刻,CPUUtilizationPercentage的值超过了80%,则判定当前的pod已经不够支撑业务,需要增加pod。
2)应用程序自定义的度量指标,比如服务每秒内的请求数(TPS或QPS)
HPA示例:
apiVersion: autosacling/v1
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
name: php-apache
namespace: default
spec:
maxReplicas: 10
minReplicas: 1
scaleTargetRef:
kind: Deployment
name: php-apache
targetCPUUtilizationPercentage: 90
说明:HPA控制的目标对象是一个名叫php-apache的Deployment里的pod副本,当cpu平均值超过90%是就会扩容,pod副本数控制范围是1-10。
除了上面的文件定义HPA外,也可以用命令行方式来定义:
# kubectl autoscale deployment php-apache --cpu-percent=90--min=1 --max=10
Service
Service 是kubernetes中最核心的对象之一,Service可以理解为微服务架构中的一个“微服务”,pod、RC、Deployment都是为Service提供嫁衣的。
简单讲一个service本质上是一组pod组成的一个集群,前面我们说过service和pod之间是通过Label串起来的,相同service的pod的Label一样。同一个service下的所有pod是通过kube-proxy实现负载均衡的,而每个service都会分配一个全局唯一的虚拟ip,也叫做cluster ip 。在该service整个生命周期内,cluster ip是不会改变的,而在kubernetes中还有一个dns服务,它把service的name和cluster ip映射起来。
service示例:
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: tomcat-service
spec:
ports:
- port: 8080
selector:
tier:frontend
相关命令:
# kubectl create -f tomcat-service.yaml
# kubectl get endpoints #查看pod的IP及端口
# kubectl get svc tomcat-service -o yaml #查看service分配的cluster ip及port
多端口的service示例:
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: tomcat-service
spec:
ports:
- port: 8080
name: service-port
- port: 8005
name: shutdown-port
selector:
tier: frontend
对于cluster ip 有以下限制:
1)cluster ip 无法被ping通,因为没有实体网络来响应
2)cluster ip和Service port组成了一个具体的通信端口,单独的cluster ip 不具备TCP/IP通信基础,它们属于一个封闭的空间
3)在kubernetes集群中,Node ip、pod ip、cluster ip之间的通信,采用的是kubernetes自己设计的一套编程方式的特殊路由规则
要想直接和service通信,需要一个Nodeport,在service的yaml文件中定义:
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: tomcat-service
spec:
ports:
- port: 8080
nodeport: 31002
selector:
tier: frontend
它实质上是把cluster ip 的port映射到了node ip的nodeport上了。
Volume(存储卷)
Volume是pod中能够被多个容器访问的共享目录,kubernetes中的volume和docker中的volume不一样,主要有以下几个方面:
1)kubernetes的volume定义在pod上,然后被一个pod里的多个容器挂载到具体的目录下
2)kubernetes的volume与pod生命周期相同,但与容器的生命周期没有关系,当容器终止或者重启时,volume中的数据并不会丢失
3)kubernetes支持多种类型的volume,如glusterfs,ceph等先进的分布式文件系统
如何定义并使用volume呢?只需要在定义pod的yaml配置文件中指定volume相关配置即可:
template:
metadata:
labels:
app: app-demo
tier: frontend
spec:
volumes:
- name: datavol
emptyDir: {}
containers:
- name: tomcat-demo
image: tomcat
volumeMounts:
- mountPath: /mydata-data
name: datavol
imagePullPolicy: IfNotPresent
说明:volume名字是datavol,类型是emptyDir,将volume挂载到容器的/mydata-data
目录下。
- volume的类型:
1)emptyDir
是在pod分配到node时创建的,初始内容为空,不需要关心它将会在宿主机(node)上的哪个目录下,因为这是kubernetes自动分配的一个目录。当pod从node上删除,emptyDir上的数据也会消失,所以,这种类型的volume不适合存储永久数据,适合存放临时文件。
2)hostPath
hostPath指定宿主机(node)上的目录路径,然后pod里的容器挂载该共享目录。这样有一个问题,如果是多个node,虽然目录一样,但是数据不能做到一致,所以这个类型适合一个node的情况。
配置示例:
volumes:
- name: "persistent-storage"
hostPath:
path: "/data"
3)gcePersistentDisk
使用Google公有云GCE提供的永久磁盘(PD)存储volume数据。毫无疑问,使用gcePersistentDisk的前提是kubernetes的node是基于GCE的。
配置示例:
volumes:
- name: test-volume
gcePersistentDisk:
pdName: my-data-disk
fsType: ext4
4)awsElasticBlockStore
与GCE类似,该类型使用亚马逊公有云提供的EBS Volume存储数据,使用它的前提是node必须是aws EC2。
5)NFS
使用NFS作为volume载体。
配置示例:
volumes:
- name: "NFS"
NFS:
server: ip地址
path: "/"
6)其他类型
iscsi
flocker
glusterfs
rbd
gitRepo:从git仓库clone一个git项目,以供pod使用
secret:用于为pod提供加密的信息
PV(persistent volume)
PV可以理解成kubernetes集群中某个网络存储中对应的一块存储,它与volume类似,但有如下区别:
1)PV只能是网络存储,不属于任何node,但可以在每个node上访问到
2)PV并不是定义在pod上,而是独立于pod之外定义
3)PV目前只有几种类型:GCE persistent DISK、NFS、RBD、iSCSI、AWS ElasticBlockStore、GlusterFS
- 下面是NFS类型的PV定义:
apiVersion: v1
kind: PersistentVolume
metadata:
name: pv0003
spec:
capacity:
storage: 5Gi
accessModes:
- ReadWriteOnce
nfs:
path: /somepath
server: ip地址
其中accessModes是一个重要的属性,目前有以下类型:
ReadWriteOnce:读写权限,并且只能被单个Node挂载
ReadOnlyMany:只读权限,允许被多个Node挂载
ReadWriteMany:读写权限,允许被多个Node挂载
如果某个pod想申请某种条件的PV,首先需要定义一个PersistentVolumeClaim(PVC)对象:
kind: persistentVolumeClaim
apiVersion: v1
metadata:
name: myclaim
spec:
accessModes:
- ReadWriteOnce
resources:
requests:
storage: 8Gi
然后在pod的volume定义中引用上面的PVC:
volumes:
- name: mypd
persistentVolumeClaim:
ClaimName: myclaim
Namespace(命名空间)
当kubernetes集群中存在多租户的情况下,就需要有一种机制实现每个租户的资源隔离。Namespace的目的就是为了实现资源隔离。
# kubectl get namespace #查看集群中所有的namespace
定义namespace:
apiVersion: v1
kind: Namespace
metadata:
name: dev
# kubectl create -f dev-namespace.yaml #创建dev namespace
然后在定义pod,指定namespace:
apiVersion: v1
kind: Namespace
metadata:
name: busybox
namespace: dev
spec:
containers:
- image: busybox
command:
- sleep
- "500"
name: busybox
查看某个namespace下的pod:
# kubectl get pod -n dev
或
# kubectl get pod --namespace=dev