闲谈 Kubernetes 的主要特性和经验分享

摘要：主要介绍的主要特性和一些经验。先从整体上看一下的一些理念和基本架构，然后从网络资源管理存储服务发现负载均衡高可用安全监控等方面向大家简单介绍的这些主要特性。集群范围内的监控主要由和如构建。

主要介绍 Kubernetes 的主要特性和一些经验。先从整体上看一下Kubernetes的一些理念和基本架构， 然后从网络、 资源管理、存储、服务发现、负载均衡、高可用、rolling upgrade、安全、监控等方面向大家简单介绍Kubernetes的这些主要特性。

我们先从整体上看一下Kubernetes的一些理念和基本架构， 然后从网络、 资源管理、存储、服务发现、负载均衡、高可用、rolling upgrade、安全、监控等方面向大家简单介绍Kubernetes的这些主要特性。

当然也会包括一些需要注意的问题。主要目的是帮助大家快速理解 Kubernetes的主要功能，今后在研究和使用这个具的时候有所参考和帮助。

1.1）用户不需要关心需要多少台机器，只需要关心软件（服务）运行所需的环境。以服务为中心，你需要关心的是api，如何把大服务拆分成小服务，如何使用api去整合它们。

1.2) 保证系统总是按照用户指定的状态去运行。

1.3) 不仅仅提给你供容器服务，同样提供一种软件系统升级的方式；在保持HA的前提下去升级系统是很多用户最想要的功能，也是最难实现的。

1.4) 那些需要担心和不需要担心的事情。

1.5）更好的支持微服务理念，划分、细分服务之间的边界，比如lablel、pod等概念的引入。

对于Kubernetes的架构，可以参考官方文档。

大致由一些主要组件构成，包括Master节点上的kube-apiserver、kube-scheduler、kube-controller-manager、控制组件kubectl、状态存储etcd、Slave节点上的kubelet、kube-proxy，以及底层的网络支持（可以用Flannel、OpenVSwitch、Weave等）。

看上去也是微服务的架构设计，不过目前还不能很好支持单个服务的横向伸缩，但这个会在 Kubernetes 的未来版本中解决。

会从网络、服务发现、负载均衡、资源管理、高可用、存储、安全、监控等方面向大家简单介绍Kubernetes的这些主要特性 -> 由于时间有限，只能简单一些了。

另外，对于服务发现、高可用和监控的一些更详细的介绍，感兴趣的朋友可以通过这篇文章了解。

Kubernetes的网络方式主要解决以下几个问题：

紧耦合的容器之间通信，通过 Pod 和 localhost 访问解决。

Pod之间通信，建立通信子网，比如隧道、路由，Flannel、Open vSwitch、Weave。

Pod和Service，以及外部系统和Service的通信，引入Service解决。

Kubernetes的网络会给每个Pod分配一个IP地址，不需要在Pod之间建立链接，也基本不需要去处理容器和主机之间的端口映射。

注意：Pod重建后，IP会被重新分配，所以内网通信不要依赖Pod IP；通过Service环境变量或者DNS解决。

kube-proxy和DNS， 在v1之前，Service含有字段portalip 和publicIPs， 分别指定了服务的虚拟ip和服务的出口机ip，publicIPs可任意指定成集群中任意包含kube-proxy的节点，可多个。portalIp 通过NAT的方式跳转到container的内网地址。在v1版本中，publicIPS被约定废除，标记为deprecatedPublicIPs，仅用作向后兼容，portalIp也改为ClusterIp, 而在service port 定义列表里，增加了nodePort项，即对应node上映射的服务端口。

DNS服务以addon的方式，需要安装skydns和kube2dns。kube2dns会通过读取Kubernetes API获取服务的clusterIP和port信息，同时以watch的方式检查service的变动，及时收集变动信息，并将对于的ip信息提交给etcd存档，而skydns通过etcd内的DNS记录信息，开启53端口对外提供服务。大概的DNS的域名记录是servicename.namespace.tenx.domain, "tenx.domain"是提前设置的主域名。

注意：kube-proxy 在集群规模较大以后，可能会有访问的性能问题，可以考虑用其他方式替换，比如HAProxy，直接导流到Service 的endpints 或者 Pods上。Kubernetes官方也在修复这个问题。

有3 个层次的资源限制方式，分别在Container、Pod、Namespace 层次。Container层次主要利用容器本身的支持，比如Docker 对CPU、内存、磁盘、网络等的支持；Pod方面可以限制系统内创建Pod的资源范围，比如最大或者最小的CPU、memory需求；Namespace层次就是对用户级别的资源限额了，包括CPU、内存，还可以限定Pod、rc、service的数量。

资源管理模型 －》 简单、通用、准确，并可扩展

目前的资源分配计算也相对简单，没有什么资源抢占之类的强大功能，通过每个节点上的资源总量、以及已经使用的各种资源加权和，来计算某个Pod优先非配到哪些节点，还没有加入对节点实际可用资源的评估，需要自己的scheduler plugin来支持。其实kubelet已经可以拿到节点的资源，只要进行收集计算即可，相信Kubernetes的后续版本会有支持。

主要是指Master节点的 HA方式 官方推荐 利用etcd实现master 选举，从多个Master中得到一个kube-apiserver 保证至少有一个master可用，实现high availability。对外以loadbalancer的方式提供入口。这种方式可以用作ha，但仍未成熟，据了解，未来会更新升级ha的功能。

一张图帮助大家理解：

也就是在etcd集群背景下，存在多个kube-apiserver，并用pod-master保证仅是主master可用。同时kube-sheduller和kube-controller-manager也存在多个，而且伴随着kube-apiserver 同一时间只能有一套运行。

RC 在开始的设计就是让rolling upgrade变的更容易，通过一个一个替换Pod来更新service，实现服务中断时间的最小化。基本思路是创建一个复本为1的新的rc，并逐步减少老的rc的复本、增加新的rc的复本，在老的rc数量为0时将其删除。

通过kubectl提供，可以指定更新的镜像、替换pod的时间间隔，也可以rollback 当前正在执行的upgrade操作。

同样， Kuberntes也支持多版本同时部署，并通过lable来进行区分，在service不变的情况下，调整支撑服务的Pod，测试、监控新Pod的工作情况。

大家都知道容器本身一般不会对数据进行持久化处理，在Kubernetes中，容器异常退出，kubelet也只是简单的基于原有镜像重启一个新的容器。另外，如果我们在同一个Pod中运行多个容器，经常会需要在这些容器之间进行共享一些数据。Kuberenetes 的 Volume就是主要来解决上面两个基础问题的。

Docker 也有Volume的概念，但是相对简单，而且目前的支持很有限，Kubernetes对Volume则有着清晰定义和广泛的支持。其中最核心的理念：Volume只是一个目录，并可以被在同一个Pod中的所有容器访问。而这个目录会是什么样，后端用什么介质和里面的内容则由使用的特定Volume类型决定。

创建一个带Volume的Pod：

spec.volumes 指定这个Pod需要的volume信息 spec.containers.volumeMounts 指定哪些container需要用到这个Volume Kubernetes对Volume的支持非常广泛，有很多贡献者为其添加不同的存储支持，也反映出Kubernetes社区的活跃程度。

emptyDir 随Pod删除，适用于临时存储、灾难恢复、共享运行时数据，支持 RAM-backed filesystem hostPath 类似于Docker的本地Volume 用于访问一些本地资源（比如本地Docker）。

gcePersistentDisk GCE disk - 只有在 Google Cloud Engine 平台上可用。

awsElasticBlockStore 类似于GCE disk 节点必须是 AWS EC2的实例 nfs - 支持网络文件系统。

rbd - Rados Block Device - Ceph

secret 用来通过Kubernetes API 向Pod 传递敏感信息，使用 tmpfs （a RAM-backed filesystem）

persistentVolumeClaim - 从抽象的PV中申请资源，而无需关心存储的提供方

glusterfs

iscsi

gitRepo

根据自己的需求选择合适的存储类型，反正支持的够多，总用一款适合的 :)

一些主要原则：
基础设施模块应该通过API server交换数据、修改系统状态，而且只有API server可以访问后端存储（etcd）。
把用户分为不同的角色：Developers/Project Admins/Administrators。
允许Developers定义secrets 对象，并在pod启动时关联到相关容器。

以secret 为例，如果kubelet要去pull 私有镜像，那么Kubernetes支持以下方式：
通过docker login 生成 .dockercfg 文件，进行全局授权。
通过在每个namespace上创建用户的secret对象，在创建Pod时指定 imagePullSecrets 属性（也可以统一设置在serviceAcouunt 上），进行授权。

认证 （Authentication）

API server 支持证书、token、和基本信息三种认证方式。

授权 （Authorization）

通过apiserver的安全端口，authorization会应用到所有http的请求上
AlwaysDeny、AlwaysAllow、ABAC三种模式，其他需求可以自己实现Authorizer接口。

比较老的版本Kubernetes需要外接cadvisor主要功能是将node主机的container metrics抓取出来。在较新的版本里，cadvior功能被集成到了kubelet组件中，kubelet在与docker交互的同时，对外提供监控服务。

Kubernetes集群范围内的监控主要由kubelet、heapster和storage backend（如influxdb）构建。Heapster可以在集群范围获取metrics和事件数据。它可以以pod的方式运行在k8s平台里，也可以多带带运行以standalone的方式。

注意： heapster目前未到1.0版本，对于小规模的集群监控比较方便。但对于较大规模的集群，heapster目前的cache方式会吃掉大量内存。因为要定时获取整个集群的容器信息，信息在内存的临时存储成为问题，再加上heaspter要支持api获取临时metrics，如果将heapster以pod方式运行，很容易出现OOM。所以目前建议关掉cache并以standalone的方式独立出k8s平台。

问：kubelet本身也跑在pod里吗？
答：可以跑在容器里，也可以跑在host上，可以尝试hyperkube的集成工具。

问：roollback的具体机制是？
答：感觉应该通过lablel，再一个个替换已经升级的pod，不过还没仔细研究过。

问：Mesos和Kubernetes到底有什么区别？感觉有很多重合的地方。
答：Mesos和Kubernetes侧重点不同，确实有一些重合的地方；mesos更擅长资源管理，支持上层framework，k8s原生为容器设计，更关注app相关的一些问题。

问：“比如用HAProxy，直接导流到service的endpoints或者Pods 上”，haproxy如何导流到Pod上，podIP不是不固定的吗？
答：可以通过watch etcd或者api server的方式，监听变化来更新haproxy；kubeproxy改用haproxy，只是external loadbalancer的方式；如果要替换，需要重新开发。

问：有没有可以推荐的分布式Volume方案？你们使用起来性能如何？
答：分布式volume，可以尝试rbd，性能的话就需要自己多多测试，不断调优了；有用户提到在使用moosefs做存储，对glusterfs的支持也很多。

问：k8s的插件规范吗？还是直接硬改？
答：有些还是比较规范的，可以plugin方式；有些还需要后续版本的调整，否则要动源码了。

问： k8s 如何监听docker 的事件，比如：在意外退出前，想抛出一些额外的事件，通知lb如何做？
答：不确定这个是监听docker的哪些事件，再pod，rc层面可以进行watch。

问： k8s如何设置各个pod的依赖和启动顺序？
答：目前没看到很好的控制Pod的依赖和启动顺序的机制 可以在应用层面避免这些依赖和顺序问题。

问：问一下k8s 集群内部容器间网络这块的解决方案有哪些，类似flannel这类方案的性能问题有什么好的解决方案？
答：目前flannel有其他的替代方案，但flannel部署比较方便，贴近Kubernetes的整体工作模式；性能上，如果做联机内网，总会有损耗，这个需要取舍了；有用户反映，华为的测试结果说ovs比flannel好，但是自己没有实际测试过；flannel的性能可以看coreos官网的blog，上面有测试报告。

问：先用容器做轻量级虚拟机，容器间可以通过hsotname访问，不知如何动手？
答：k8上的内网DNS（kube2dns + skydns） 应该可以满足需求，可以尝试一下。

问：有没有好的监控工具？
答：可以参考Docker上的另外一篇文章

作者：王磊，原文链接：http://blog.tenxcloud.com/?p=296