kubernetes，簡稱 K8s，是用 8 代替中間 8 個(gè)字符 “ubernete” 而成的縮寫，是一個(gè)開源的，用于管理云平臺(tái)中多個(gè)主機(jī)上的容器化的應(yīng)用，Kubernetes 的目標(biāo)是讓部署容器化的應(yīng)用簡單并且高效(powerful)，Kubernetes 提供了應(yīng)用部署，規(guī)劃，更新，維護(hù)的一種機(jī)制。

k8s 在企業(yè)中的應(yīng)用場景

首先我們了解一下 k8s 的三個(gè)基本特點(diǎn)：

可移植: 支持公有云，私有云，混合云，多重云（multi-cloud）

可擴(kuò)展: 模塊化，插件化，可掛載，可組合

自動(dòng)化: 自動(dòng)部署，自動(dòng)重啟，自動(dòng)復(fù)制，自動(dòng)伸縮/擴(kuò)展

自動(dòng)化運(yùn)維平臺(tái)

對于中小型企業(yè)，為了降本增效，使用 k8s 來構(gòu)建一套自動(dòng)化運(yùn)維平臺(tái)，提供了應(yīng)用部署，規(guī)劃，更新，維護(hù)的一種機(jī)制。 對于大型互聯(lián)網(wǎng)公司更要使用容器化部署?，F(xiàn)在服務(wù)器越來越多，不可能都人工部署，需要使用自動(dòng)化的運(yùn)維平臺(tái)來監(jiān)控服務(wù)，來實(shí)現(xiàn)自動(dòng)服務(wù)化的部署、運(yùn)維。

充分利用服務(wù)器資源

假設(shè)現(xiàn)在有一個(gè)開發(fā)量為 200 個(gè)的請求，服務(wù)器配置為 2cpus 4G

靜態(tài)請求：150（訪問 CDN，Nginx，cache 等）

動(dòng)態(tài)請求：50（訪問數(shù)據(jù)庫，需要把數(shù)據(jù)讀入內(nèi)存）

估算服務(wù)器資源（只考慮內(nèi)存，不考慮程序響應(yīng)時(shí)間RT，不考慮CPU切換時(shí)間） 假設(shè)一個(gè)靜態(tài)請求進(jìn)程占用2M，一個(gè)動(dòng)態(tài)請求進(jìn)程占用10M，則這200個(gè)請求并發(fā)占用：150×2M + 50×10M = 800M 內(nèi)存 可以支持的 QPS (批發(fā)量，每秒查詢率) 為：200×4=800（因?yàn)?800 M× 4 < 4G） 因此如果要充分利用服務(wù)器資源，需要達(dá)到 QPS=800，此時(shí)占用內(nèi)存 3.2G（剩下 0.8G 給 OS 等） 實(shí)際上：800QPS 無法達(dá)到，還要考慮 RT、CPU 切換、內(nèi)存等因素，那就保守把 QPS=300，但這時(shí)沒能充分利用服務(wù)器的資源。更何況當(dāng)下服務(wù)器配置可不止 2cpus 4G 容器化解決方案，在服務(wù)器部署多個(gè)容器，容器當(dāng)中運(yùn)行著我們部署的各種服務(wù)

服務(wù)無縫遷移

在開發(fā)環(huán)境開發(fā)，然后拿到測試環(huán)境去測試，但往往一上線就會(huì)有 bug，因?yàn)閼?yīng)用的運(yùn)行、配置、管理、所有生存周期將與當(dāng)前操作系統(tǒng)綁定，所以生產(chǎn)環(huán)境的不一致就可能導(dǎo)致錯(cuò)誤。 使用容器化解決方案，每個(gè)應(yīng)用可以被打包成一個(gè)容器鏡像（紅色圈起來表示把服務(wù)部署在容器中），使用容器可以在 開發(fā) 或 測試 的階段，為應(yīng)用創(chuàng)建容器鏡像，這些鏡像能夠完全脫離環(huán)境，每個(gè)應(yīng)用不需要與其余的應(yīng)用堆棧組合，也不依賴于生產(chǎn)環(huán)境基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)，這使得從研發(fā)到測試、生產(chǎn)能提供一致環(huán)境。使用 kubernetes 來管理這些容器，便能夠?qū)崿F(xiàn)服務(wù)的無縫遷移。

服務(wù)部署模式變遷 & 服務(wù)部署變化問題的思考

服務(wù)部署模式是如何變遷的

物理機(jī)：傳統(tǒng)的應(yīng)用部署方式是通過插件或腳本來安裝應(yīng)用。這樣做的缺點(diǎn)是應(yīng)用的運(yùn)行、配置、管理、所有生存周期將與當(dāng)前操作系統(tǒng)綁定，這樣做并不利于應(yīng)用的升級更新/回滾等操作。

虛擬化 (虛擬機(jī))：當(dāng)然上面的問題可以通過創(chuàng)建虛擬機(jī)的方式來實(shí)現(xiàn)某些功能，但是虛擬機(jī)本身就很占用資源，并不利于可移植性。（就是把服務(wù)部署在虛擬機(jī)中，達(dá)到分隔物理資源的作用——充分利用服務(wù)器資源）

容器部署：每個(gè)容器之間互相隔離，每個(gè)容器有自己的文件系統(tǒng) ，容器之間進(jìn)程不會(huì)相互影響，能區(qū)分計(jì)算資源。相對于虛擬機(jī)，容器能快速部署，由于容器與底層設(shè)施、機(jī)器文件系統(tǒng)解耦的，所以它能在不同云、不同版本操作系統(tǒng)間進(jìn)行遷移。而且更輕量級、運(yùn)行效率更快。

服務(wù)部署模式變化，帶來了哪些問題

前提條件：SOA 架構(gòu)，微服務(wù)架構(gòu)模式下，服務(wù)拆分越來越多，部署維護(hù)的服務(wù)越來越多，該如何管理？ 虛擬機(jī)服務(wù)部署方式（通過 openstack 軟件提供可視化的方式來管理虛擬機(jī)） 容器化部署模式（通過 k8s 軟件管理容器，其實(shí)容器也可以看成一個(gè)虛擬機(jī)，只不過更輕量級） 容器化部署問題：

如何對服務(wù)橫向擴(kuò)展？

容器宕機(jī)怎么辦？如何恢復(fù)？

重新發(fā)布版本如何更新且更新后不影響業(yè)務(wù)？

如何監(jiān)控容器？

容器如何調(diào)度創(chuàng)建？

數(shù)據(jù)安全性如何保證？

使用 k8s 管理容器，以上問題都能夠完美的解決

云架構(gòu) & 云原生

云 和 k8s 的關(guān)系

云：使用容器構(gòu)建的一套服務(wù)集群網(wǎng)絡(luò)，云是由很多的容器構(gòu)成。 k8s：用來管理云中的容器

云架構(gòu)

iaas：基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)

用戶角度：租用（購買或分配權(quán)限）云主機(jī)，用戶不用考慮網(wǎng)絡(luò)、DNS、存儲(chǔ)和硬件環(huán)境等方面的問題。 運(yùn)營商角度：提供網(wǎng)絡(luò)、DNS、存儲(chǔ)等這樣的服務(wù)就叫做基礎(chǔ)設(shè)置服務(wù)

paas：平臺(tái)即服務(wù)

在平臺(tái)上提供了很多服務(wù)，如 MySQL 服務(wù)、Redis 服務(wù)、MQ 服務(wù)、Elasticsearch 服務(wù)等等

saas：軟件即服務(wù)

釘釘、財(cái)務(wù)管理等等，一些軟件維護(hù)工作都是由運(yùn)行商來做，用戶只管體驗(yàn)軟件提供的服務(wù)就行了。

serverless：server 服務(wù)，less 無 —— 無服務(wù) 不需要服務(wù)器

站在用戶角度考慮問題，用戶只需要使用云服務(wù)器即可。 在云服務(wù)器上的所有的基礎(chǔ)環(huán)境、軟件環(huán)境都不需要考慮和維護(hù)，非常方便。 未來開發(fā)的趨勢都是 severless，企業(yè)都構(gòu)建了自己的私有云或者公有云環(huán)境。使用 k8s 構(gòu)建非常方便。

云原生

為了讓應(yīng)用程序（項(xiàng)目，服務(wù)軟件）都運(yùn)行在云上的解決方案，這樣方案叫做云原生，有以下特點(diǎn)：

容器化：所有的服務(wù)都必須部署在容器中。

微服務(wù)：web 服務(wù)架構(gòu)是微服務(wù)架構(gòu)

CI/CD：可持續(xù)交互和可持續(xù)部署

DevOps：開發(fā)和運(yùn)維密不可分

kubernetes 架構(gòu)原理

k8s 的歷史

k8s 是由 Google 公司 用go 語言開發(fā)的。google 在全球有相當(dāng)多的服務(wù)器，當(dāng)然需要一個(gè)管理軟件。Google內(nèi)部本身就有一個(gè)叫 borg 的系統(tǒng)云平臺(tái)管理工具，已經(jīng)使用了十幾年。后來參照 borg 系統(tǒng)架構(gòu)開發(fā)了 k8s，主要用它來編排、管理容器，為容器化的應(yīng)用提供部署運(yùn)行、資源調(diào)度、服務(wù)發(fā)現(xiàn)和動(dòng)態(tài)伸縮等一系列完整功能，提高了大規(guī)模容器集群管理的便捷性。

k8s 的架構(gòu)

k8s 集群（Cluster）

一個(gè) master 對應(yīng)一群 node 節(jié)點(diǎn)

master 節(jié)點(diǎn)

api server：相當(dāng)于 k8s 的網(wǎng)關(guān)，所有的指令請求都必須經(jīng)過 api server

scheduler：調(diào)度器，使用調(diào)度算法，把請求資源調(diào)度到某個(gè) node 節(jié)點(diǎn)

controller：控制器，維護(hù) k8s 資源對象（CRUD：添加、刪除、更新、修改）

etcd：存儲(chǔ)資源對象（可以服務(wù)注冊、發(fā)現(xiàn)等等）

node 節(jié)點(diǎn)

docker：運(yùn)行容器的基礎(chǔ)環(huán)境，容器引擎

kubelet：每個(gè) node 節(jié)點(diǎn)都有一份kubelet，在 node 節(jié)點(diǎn)上的資源操作指令由 kuberlet 來執(zhí)行，scheduler 把請求交給api ，然后 api sever 再把信息指令數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在 etcd 里，于是 kuberlet 會(huì)掃描 etcd 并獲取指令請求，然后去執(zhí)行

kube-proxy：代理服務(wù)，負(fù)載均衡

fluentd：日志收集服務(wù)

pod：k8s 管理的基本單元（最小單元），pod 內(nèi)部是容器。k8s 不直接管理容器，而是管理 pod

回顧架構(gòu)特點(diǎn)

k8s 是用來管理容器的，但是不直接操作容器，最小的操作單元是 pod（間接管理容器）

一個(gè) master 對應(yīng)一群 node 節(jié)點(diǎn)。

master 節(jié)點(diǎn)不存儲(chǔ)容器，只負(fù)責(zé)調(diào)度，網(wǎng)關(guān)，控制器，資源對象存儲(chǔ)等

容器存儲(chǔ)在 node 節(jié)點(diǎn) 的 pod 內(nèi)部

pod 內(nèi)部可以有一個(gè)或多個(gè)容器

kubelet 負(fù)責(zé)本地的 pod 的維護(hù)，CRUD

kube-proxy 負(fù)責(zé)負(fù)載均衡，在多個(gè) pod 間負(fù)載均衡
編輯：黃飛