Kubernetes概念小结

Kubernetes概念小结

Kubernetes概述

Kubernetes，又称为 k8s或者简称为 “kube” ，是一种可自动实施 Linux 容器操作的开源平台。它可以帮助用户省去应用容器化过程的许多手动部署和扩展操作。也就是说，您可以将运行 Linux 容器的多组主机聚集在一起，由 Kubernetes 帮助您轻松高效地管理这些集群。而且，这些集群可跨公共云、私有云或混合云部署主机。因此，对于要求快速扩展的云原生应用而言，Kubernetes 是理想的托管平台。

在Kubenetes中，所有的容器均在Pod中运行,一个Pod可以承载一个或者多个相关的容器，在后边的案例中，同一个Pod中的容器会部署在同一个物理机器上并且能够共享资源。一个Pod也可以包含O个或者多个磁盘卷组（volumes）,这些卷组将会以目录的形式提供给一个容器，或者被所有Pod中的容器共享，对于用户创建的每个Pod,系统会自动选择那个健康并且有足够容量的机器，然后创建类似容器的容器,当容器创建失败的时候，容器会被node agent自动的重启,这个node agent叫kubelet,但是，如果是Pod失败或者机器，它不会自动的转移并且启动，除非用户定义了 replication controller。

用户可以自己创建并管理Pod,Kubernetes将这些操作简化为两个操作：基于相同的Pod配置文件部署多个Pod复制品；创建可替代的Pod当一个Pod挂了或者机器挂了的时候。而Kubernetes API中负责来重新启动，迁移等行为的部分叫做“replication controller”，它根据一个模板生成了一个Pod,然后系统就根据用户的需求创建了许多冗余，这些冗余的Pod组成了一个整个应用，或者服务，或者服务中的一层。一旦一个Pod被创建，系统就会不停的监控Pod的健康情况以及Pod所在主机的健康情况，如果这个Pod因为软件原因挂掉了或者所在的机器挂掉了，replication controller 会自动在一个健康的机器上创建一个一摸一样的Pod,来维持原来的Pod冗余状态不变，一个应用的多个Pod可以共享一个机器。

我们经常需要选中一组Pod，例如，我们要限制一组Pod的某些操作，或者查询某组Pod的状态，作为Kubernetes的基本机制，用户可以给Kubernetes Api中的任何对象贴上一组 key:value的标签，然后，我们就可以通过标签来选择一组相关的Kubernetes Api 对象，然后去执行一些特定的操作，每个资源额外拥有一组（很多） keys 和 values,然后外部的工具可以使用这些keys和vlues值进行对象的检索，这些Map叫做annotations（注释）。

Kubernetes支持一种特殊的网络模型，Kubernetes创建了一个地址空间，并且不动态的分配端口，它可以允许用户选择任何想使用的端口，为了实现这个功能，它为每个Pod分配IP地址。

现代互联网应用一般都会包含多层服务构成，比如web前台空间与用来存储键值对的内存服务器以及对应的存储服务，为了更好的服务于这样的架构，Kubernetes提供了服务的抽象，并提供了固定的IP地址和DNS名称，而这些与一系列Pod进行动态关联，这些都通过之前提到的标签进行关联，所以我们可以关联任何我们想关联的Pod，当一个Pod中的容器访问这个地址的时候，这个请求会被转发到本地代理（kube proxy）,每台机器上均有一个本地代理，然后被转发到相应的后端容器。Kubernetes通过一种轮训机制选择相应的后端容器，这些动态的Pod被替换的时候,Kube proxy时刻追踪着，所以，服务的 IP地址（dns名称），从来不变。

Kubernetes用途

利用 Kubernetes，您能够达成以下目标：

• 跨多台主机进行容器编排。

• 更加充分地利用硬件，最大程度获取运行企业应用所需的资源。

• 有效管控应用部署和更新，并实现自动化操作。

• 挂载和增加存储，用于运行有状态的应用。

• 快速、按需扩展容器化应用及其资源。

• 对服务进行声明式管理，保证所部署的应用始终按照部署的方式运行。

• 利用自动布局、自动重启、自动复制以及自动扩展功能，对应用实施状况检查和自我修复。

Kubernetes的设计架构

Kubernetes集群包含有节点代理kubelet和Master组件(APIs, scheduler, etc)，一切都基于分布式的存储系统。下面这张图是Kubernetes的架构图。

在这张系统架构图中，我们把服务分为运行在工作节点上的服务和组成集群级别控制板的服务。一个Kubernetes集群由master和node组成。

• Master：是集群的网关和中枢枢纽，主要作用：暴露API接口，跟踪其他服务器的健康状态、以最优方式调度负载，以及编排其他组件之间的通信。单个的Master节点可以完成所有的功能，但是考虑单点故障的痛点，生产环境中通常要部署多个Master节点，组成Cluster。

• Node：是Kubernetes的工作节点，负责接收来自Master的工作指令，并根据指令相应地创建和销毁Pod对象，以及调整网络规则进行合理路由和流量转发。生产环境中，Node节点可以有N个。

Kubernetes主要由以下几个核心组件组成：

• etcd保存了整个集群的状态；
• apiserver提供了资源操作的唯一入口，并提供认证、授权、访问控制、API注册和发现等机制；
• controller manager负责维护集群的状态，比如故障检测、自动扩展、滚动更新等；
• scheduler负责资源的调度，按照预定的调度策略将Pod调度到相应的机器上；
• kubelet负责维护容器的生命周期，同时也负责Volume（CVI）和网络（CNI）的管理；
• Container runtime负责镜像管理以及Pod和容器的真正运行（CRI）；
• kube-proxy负责为Service提供cluster内部的服务发现和负载均衡；

除了核心组件，还有一些推荐的Add-ons：

• kube-dns负责为整个集群提供DNS服务
• Ingress Controller为服务提供外网入口
• Heapster提供资源监控
• Dashboard提供GUI
• Federation提供跨可用区的集群
• Fluentd-elasticsearch提供集群日志采集、存储与查询

Master

Kubernetes里的Master指的是集群控制节点，每个Kubernetes集群里需要有一个Master节点来负责整个集群的管理和控制，基本上Kubernetes的所有控制命令都发给它，它来负责具体的执行过程，我们后面执行的所有命令基本都是在Master节点上运行的。Master节点通常会占据一个独立的服务器（高可用部署建议用3台服务器），其主要原因是它太重要了，是整个集群的“首脑”，如果宕机或者不可用，那么对集群内容器应用的管理都将失效。

Master节点上运行着以下一组关键进程：

• Kubernetes API Server (kube-apiserver)：提供了HTTP Rest接口的关键服务进程，是Kubernetes里所有资源的增、删、改、查等操作的唯一入口，也是集群控制的入口进程。

• Kubernetes Controller Manager (kube-controller-manager)：Kubernetes里所有资源对象的自动化控制中心，可以理解为资源对象的“大总管”。

• Kubernetes Scheduler (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”。

另外，在Master节点上还需要启动一个etcd服务，因为Kubernetes里的所有资源对象的数据全部是保存在etcd中的。

Node

除了Master，Kubernetes集群中的其他机器被称为Node节点，在较早的版本中也被称为Minion。与Master一样，Node节点可以是一台物理主机，也可以是一台虚拟机。Node节点才是Kubernetes集群中的工作负载节点，每个Node都会被Master分配一些工作负载（Docker容器），当某个Node宕机时，其上的工作负载会被Master自动转移到其他节点上去。

每个Node节点上都运行着以下一组关键进程：

• kubelet：负责Pod对应的容器的创建、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，负责本机的容器创建和管理工作。

Node节点可以在运行期间动态增加到Kubernetes集群中，前提是这个节点上已经正确安装、配置和启动了上述关键进程，在默认情况下kubelet会向Master注册自己，这也是Kubernetes推荐的Node管理方式。一旦Node被纳入集群管理范围，kubelet进程就会定时向Master节点汇报自身的情报，例如操作系统、Docker版本、机器的CPU和内存情况，以及当前有哪些Pod在运行等，这样Master可以获知每个Node的资源使用情况，并实现高效均衡等资源调度策略。而某个Node超过指定时间不上报信息时，会被Master判断为“失联”，Node的状态被标记为不可用（Not Ready），随后Master会触发“工作负载大转移”的自动流程。

Kubernetes分层架构

Kubernetes设计理念和功能其实就是一个类似Linux的分层架构，如下图所示。

• 核心层：Kubernetes最核心的功能，对外提供API构建高层的应用，对内提供插件式应用执行环境
• 应用层：部署（无状态应用、有状态应用、批处理任务、集群应用等）和路由（服务发现、DNS解析等）
• 管理层：系统度量（如基础设施、容器和网络的度量），自动化（如自动扩展、动态Provision等）以及策略管理（RBAC、Quota、PSP、NetworkPolicy等）
• 接口层：kubectl命令行工具、客户端SDK以及集群联邦
• 生态系统：在接口层之上的庞大容器集群管理调度的生态系统，可以划分为两个范畴
  • Kubernetes外部：日志、监控、配置管理、CI、CD、Workflow、FaaS、OTS应用、ChatOps等
  • Kubernetes内部：CRI、CNI、CVI、镜像仓库、Cloud Provider、集群自身的配置和管理等

Kubernetes设计理念

Kubernetes设计理念与分布式系统

分析和理解Kubernetes的设计理念可以使我们更深入地了解Kubernetes系统，更好地利用它管理分布式部署的云原生应用，另一方面也可以让我们借鉴其在分布式系统设计方面的经验。

API设计原则

对于云计算系统，系统API实际上处于系统设计的统领地位，正如本文前面所说，K8s集群系统每支持一项新功能，引入一项新技术，一定会新引入对应的API对象，支持对该功能的管理操作，理解掌握的API，就好比抓住了K8s系统的牛鼻子。K8s系统API的设计有以下几条原则：

1. 所有API应该是声明式的。正如前文所说，声明式的操作，相对于命令式操作，对于重复操作的效果是稳定的，这对于容易出现数据丢失或重复的分布式环境来说是很重要的。另外，声明式操作更容易被用户使用，可以使系统向用户隐藏实现的细节，隐藏实现的细节的同时，也就保留了系统未来持续优化的可能性。此外，声明式的API，同时隐含了所有的API对象都是名词性质的，例如Service、Volume这些API都是名词，这些名词描述了用户所期望得到的一个目标分布式对象。
2. API对象是彼此互补而且可组合的。这里面实际是鼓励API对象尽量实现面向对象设计时的要求，即“高内聚，松耦合”，对业务相关的概念有一个合适的分解，提高分解出来的对象的可重用性。事实上，K8s这种分布式系统管理平台，也是一种业务系统，只不过它的业务就是调度和管理容器服务。
3. 高层API以操作意图为基础设计。如何能够设计好API，跟如何能用面向对象的方法设计好应用系统有相通的地方，高层设计一定是从业务出发，而不是过早的从技术实现出发。因此，针对K8s的高层API设计，一定是以K8s的业务为基础出发，也就是以系统调度管理容器的操作意图为基础设计。
4. 低层API根据高层API的控制需要设计。设计实现低层API的目的，是为了被高层API使用，考虑减少冗余、提高重用性的目的，低层API的设计也要以需求为基础，要尽量抵抗受技术实现影响的诱惑。
5. 尽量避免简单封装，不要有在外部API无法显式知道的内部隐藏的机制。简单的封装，实际没有提供新的功能，反而增加了对所封装API的依赖性。内部隐藏的机制也是非常不利于系统维护的设计方式，例如PetSet和ReplicaSet，本来就是两种Pod集合，那么K8s就用不同API对象来定义它们，而不会说只用同一个ReplicaSet，内部通过特殊的算法再来区分这个ReplicaSet是有状态的还是无状态。
6. API操作复杂度与对象数量成正比。这一条主要是从系统性能角度考虑，要保证整个系统随着系统规模的扩大，性能不会迅速变慢到无法使用，那么最低的限定就是API的操作复杂度不能超过O(N)，N是对象的数量，否则系统就不具备水平伸缩性了。
7. API对象状态不能依赖于网络连接状态。由于众所周知，在分布式环境下，网络连接断开是经常发生的事情，因此要保证API对象状态能应对网络的不稳定，API对象的状态就不能依赖于网络连接状态。
8. 尽量避免让操作机制依赖于全局状态，因为在分布式系统中要保证全局状态的同步是非常困难的。

控制机制设计原则

• 控制逻辑应该只依赖于当前状态。这是为了保证分布式系统的稳定可靠，对于经常出现局部错误的分布式系统，如果控制逻辑只依赖当前状态，那么就非常容易将一个暂时出现故障的系统恢复到正常状态，因为你只要将该系统重置到某个稳定状态，就可以自信的知道系统的所有控制逻辑会开始按照正常方式运行。
• 假设任何错误的可能，并做容错处理。在一个分布式系统中出现局部和临时错误是大概率事件。错误可能来自于物理系统故障，外部系统故障也可能来自于系统自身的代码错误，依靠自己实现的代码不会出错来保证系统稳定其实也是难以实现的，因此要设计对任何可能错误的容错处理。
• 尽量避免复杂状态机，控制逻辑不要依赖无法监控的内部状态。因为分布式系统各个子系统都是不能严格通过程序内部保持同步的，所以如果两个子系统的控制逻辑如果互相有影响，那么子系统就一定要能互相访问到影响控制逻辑的状态，否则，就等同于系统里存在不确定的控制逻辑。
• 假设任何操作都可能被任何操作对象拒绝，甚至被错误解析。由于分布式系统的复杂性以及各子系统的相对独立性，不同子系统经常来自不同的开发团队，所以不能奢望任何操作被另一个子系统以正确的方式处理，要保证出现错误的时候，操作级别的错误不会影响到系统稳定性。
• 每个模块都可以在出错后自动恢复。由于分布式系统中无法保证系统各个模块是始终连接的，因此每个模块要有自我修复的能力，保证不会因为连接不到其他模块而自我崩溃。
• 每个模块都可以在必要时优雅地降级服务。所谓优雅地降级服务，是对系统鲁棒性的要求，即要求在设计实现模块时划分清楚基本功能和高级功能，保证基本功能不会依赖高级功能，这样同时就保证了不会因为高级功能出现故障而导致整个模块崩溃。根据这种理念实现的系统，也更容易快速地增加新的高级功能，以为不必担心引入高级功能影响原有的基本功能。

Kubernetes的核心技术概念和API对象

API对象是K8s集群中的管理操作单元。K8s集群系统每支持一项新功能，引入一项新技术，一定会新引入对应的API对象，支持对该功能的管理操作。例如副本集Replica Set对应的API对象是RS。

每个API对象都有3大类属性：元数据metadata、规范spec和状态status。元数据是用来标识API对象的，每个对象都至少有3个元数据：namespace，name和uid；除此以外还有各种各样的标签labels用来标识和匹配不同的对象，例如用户可以用标签env来标识区分不同的服务部署环境，分别用env=dev、env=testing、env=production来标识开发、测试、生产的不同服务。规范描述了用户期望K8s集群中的分布式系统达到的理想状态（Desired State），例如用户可以通过复制控制器Replication Controller设置期望的Pod副本数为3；status描述了系统实际当前达到的状态（Status），例如系统当前实际的Pod副本数为2；那么复制控制器当前的程序逻辑就是自动启动新的Pod，争取达到副本数为3。

K8s中所有的配置都是通过API对象的spec去设置的，也就是用户通过配置系统的理想状态来改变系统，这是k8s重要设计理念之一，即所有的操作都是声明式（Declarative）的而不是命令式（Imperative）的。声明式操作在分布式系统中的好处是稳定，不怕丢操作或运行多次，例如设置副本数为3的操作运行多次也还是一个结果，而给副本数加1的操作就不是声明式的，运行多次结果就错了。

Pod

K8s有很多技术概念，同时对应很多API对象，最重要的也是最基础的是微服务Pod。Pod是在K8s集群中运行部署应用或服务的最小单元，它是可以支持多容器的。Pod的设计理念是支持多个容器在一个Pod中共享网络地址和文件系统，可以通过进程间通信和文件共享这种简单高效的方式组合完成服务。Pod对多容器的支持是K8s最基础的设计理念。比如你运行一个操作系统发行版的软件仓库，一个Nginx容器用来发布软件，另一个容器专门用来从源仓库做同步，这两个容器的镜像不太可能是一个团队开发的，但是他们一块儿工作才能提供一个微服务；这种情况下，不同的团队各自开发构建自己的容器镜像，在部署的时候组合成一个微服务对外提供服务。

Pod是K8s集群中所有业务类型的基础，可以看作运行在K8s集群中的小机器人，不同类型的业务就需要不同类型的小机器人去执行。目前K8s中的业务主要可以分为长期伺服型（long-running）、批处理型（batch）、节点后台支撑型（node-daemon）和有状态应用型（stateful application）；分别对应的小机器人控制器为Deployment、Job、DaemonSet和PetSet。

复制控制器（Replication Controller，RC）

RC是K8s集群中最早的保证Pod高可用的API对象。通过监控运行中的Pod来保证集群中运行指定数目的Pod副本。指定的数目可以是多个也可以是1个；少于指定数目，RC就会启动运行新的Pod副本；多于指定数目，RC就会杀死多余的Pod副本。即使在指定数目为1的情况下，通过RC运行Pod也比直接运行Pod更明智，因为RC也可以发挥它高可用的能力，保证永远有1个Pod在运行。RC是K8s较早期的技术概念，只适用于长期伺服型的业务类型，比如控制小机器人提供高可用的Web服务。

RC的定义包括如下几个部分。

• Pod期待的副本数（replicas）。

• 用于筛选目标Pod的Label Selector。

• 当Pod的副本数量小于预期数量时，用于创建新Pod的Pod模版（template）。

副本集（Replica Set，RS）

RS是新一代RC，提供同样的高可用能力。ReplicaSet和 Replication Controller之间的唯一区别是现在的选择器支持。Replication Controller只支持基于等式的selector（env=dev或environment!=qa），但ReplicaSet还支持新的，基于集合的selector（version in (v1.0, v2.0)或env notin (dev, qa)）。副本集对象一般不单独使用，而是作为Deployment的理想状态参数使用。

部署(Deployment)

Deployment是Kubernetes v1.2引入的概念，引入的目的是为了更好地解决Pod的编排问题。为此，Deployment在内部使用了Replica Set来实现目的，无论从Deployment的作用与目的，它的YAML定义，还是从它的具体命令行操作来看，我们都可以把它看作RC的一次升级，两者相似度超过90%。

Deployment相对于RC的一个最大升级是我们随时知道当前Pod“部署”的进度。实际上由于一个Pod的创建、调度、绑定节点及在目标Node上启动对应的容器这一完整过程需要一定的时间，所以我们期待系统启动N个Pod副本的目标状态，实际上是一个连续变化的“部署过程”导致的最终状态。

Deployment的典型使用场景有以下几个。

• 创建一个Deployment对象来生成对应的Replica Set并完成Pod副本的创建过程。

• 检查Deployment的状态来看部署动作是否完成（Pod副本的数量是否达到预期的值）。

• 更新Deployment以创建新的Pod（比如镜像升级）。

• 如果当前Deployment不稳定，则回滚到一个早先的Deployment版本。

• 暂停Deployment以便于一次性修改多个PodTemplateSpec的配置项，之后再恢复Deployment，进行新的发布。

• 扩展Deployment以应对高负载。

• 查看Deployment的状态，以此作为发布是否成功的指标。

• 清理不再需要的旧版本ReplicaSets。

服务（Service）

RC、RS和Deployment只是保证了支撑服务的微服务Pod的数量，但是没有解决如何访问这些服务的问题。一个Pod只是一个运行服务的实例，随时可能在一个节点上停止，在另一个节点以一个新的IP启动一个新的Pod，因此不能以确定的IP和端口号提供服务。要稳定地提供服务需要服务发现和负载均衡能力。服务发现完成的工作，是针对客户端访问的服务，找到对应的的后端服务实例。在K8s集群中，客户端需要访问的服务就是Service对象。每个Service会对应一个集群内部有效的虚拟IP，集群内部通过虚拟IP访问一个服务。在K8s集群中微服务的负载均衡是由Kube-proxy实现的。Kube-proxy是K8s集群内部的负载均衡器。它是一个分布式代理服务器，在K8s的每个节点上都有一个；这一设计体现了它的伸缩性优势，需要访问服务的节点越多，提供负载均衡能力的Kube-proxy就越多，高可用节点也随之增多。与之相比，我们平时在服务器端做个反向代理做负载均衡，还要进一步解决反向代理的负载均衡和高可用问题。

下图显示了Pod、RC与Service的逻辑关系。

从图中我们看到，Kubernetes的Service定义了一个服务的访问入口地址，前端的应用（Pod）通过这个入口地址访问其背后的一组由Pod副本组成的集群实例，Service与其后端Pod副本集群之间则是通过Label Selector来实现“无缝对接”的。而RC的作用实际上是保证Service的服务能力和服务质量始终处于预期的标准。

任务（Job）

Job是K8s用来控制批处理型任务的API对象。批处理业务与长期伺服业务的主要区别是批处理业务的运行有头有尾，而长期伺服业务在用户不停止的情况下永远运行。Job管理的Pod根据用户的设置把任务成功完成就自动退出了。成功完成的标志根据不同的spec.completions策略而不同：单Pod型任务有一个Pod成功就标志完成；定数成功型任务保证有N个任务全部成功；工作队列型任务根据应用确认的全局成功而标志成功。

后台支撑服务集（DaemonSet）

长期伺服型和批处理型服务的核心在业务应用，可能有些节点运行多个同类业务的Pod，有些节点上又没有这类Pod运行；而后台支撑型服务的核心关注点在K8s集群中的节点（物理机或虚拟机），要保证每个节点上都有一个此类Pod运行。节点可能是所有集群节点也可能是通过nodeSelector选定的一些特定节点。典型的应用包括：

• 日志收集，比如fluentd，logstash等

• 系统监控，比如Prometheus Node Exporter，collectd，New Relic agent，Ganglia gmond等

• 系统程序，比如kube-proxy, kube-dns, glusterd, ceph等

有状态服务集（StatefulSet）

在Kubernetes系统中，Pod的管理对象RC、Deployment、DaemonSet和Job都是面向无状态的服务。但现实中有很多服务是有状态的，特别是一些复杂的中间件集群，例如MySQL集群、MongoDB集群、Kafka集群、Zookeeper集群等，这些应用集群有以下一些共同点。

每个节点都有固定的身份ID，通过这个ID，集群中的成员可以相互发现并且通信。

集群的规模是比较固定的，集群规模不能随意变动。

集群里的每个节点都是有状态的，通常会持久化数据到永久存储中。

如果磁盘损坏，则集群里的某个节点无法正常运行，集群功能受损。

如果用RC/Deployment控制Pod副本数的方式来实现上述有状态的集群，则我们会发现第一点是无法满足的，因为Pod的名字是随机产生的，Pod的IP地址也是在运行期才确定且可能有变动的，我们事先无法为每个Pod确定唯一不变的ID，为了能够在其他节点上恢复某个失败的节点，这种集群中的Pod需要挂接某种共享存储，为了解决这个问题，Kubernetes从v1.4版本开始引入了PetSet这个新的资源对象，并且在v1.5版本时更名为StatefulSet，StatefulSet从本质上来说，可以看作Deployment/RC的一个特殊变种，它有如下一些特性。

StatefulSet里的每个Pod都有稳定、唯一的网络标识，可以用来发现集群内的其他成员。假设StatefulSet的名字叫kafka，那么第一个Pod叫kafak-0，第二个Pod叫kafak-1，以此类推。

StatefulSet控制的Pod副本的启停顺序是受控的，操作第n个Pod时，前n-1个Pod已经时运行且准备好的状态。

StatefulSet里的Pod采用稳定的持久化存储卷，通过PV/PVC来实现，删除Pod时默认不会删除与StatefulSet相关的存储卷（为了保证数据的安全）。

StatefulSet除了要与PV卷捆绑使用以存储Pod的状态数据，还要与Headless Service配合使用，即在每个StatefulSet的定义中要声明它属于哪个Headless Service。Headless Service与普通Service的关键区别在于，它没有Cluster IP，如果解析Headless Service的DNS域名，则返回的是该Service对应的全部Pod的Endpoint列表。StatefulSet在Headless Service的基础上又为StatefulSet控制的每个Pod实例创建了一个DNS域名，这个域名的格式为：

$(podname).$(headless service name)

比如一个3节点的Kafka的StatefulSet集群，对应的Headless Service的名字为kafka，StatefulSet的名字为kafka，则StatefulSet里面的3个Pod的DNS名称分别为kafka-0.kafka、kafka-1.kafka、kafka-3.kafka，这些DNS名称可以直接在集群的配置文件中固定下来。

存储卷（Volume）

K8s集群中的存储卷跟Docker的存储卷有些类似，只不过Docker的存储卷作用范围为一个容器，而K8s的存储卷的生命周期和作用范围是一个Pod。每个Pod中声明的存储卷由Pod中的所有容器共享。K8s支持非常多的存储卷类型，特别的，支持多种公有云平台的存储，包括AWS，Google和Azure云；支持多种分布式存储包括GlusterFS和Ceph；也支持较容易使用的主机本地目录hostPath和NFS。K8s还支持使用Persistent Volume Claim即PVC这种逻辑存储，使用这种存储，使得存储的使用者可以忽略后台的实际存储技术（例如AWS，Google或GlusterFS和Ceph），而将有关存储实际技术的配置交给存储管理员通过Persistent Volume来配置。

名字空间（Namespace）

Namespace在很多情况下用于实现多租户的资源隔离。Nameaspace通过将集群内部的资源对象“分配”到不同的Namespce中，形成逻辑上分组的不同项目、小组或用户组，便于不同的分组在共享使用整个集群的资源的同时还能被分别管理。K8s集群初始有两个名字空间，分别是默认名字空间default和系统名字空间kube-system，除此以外，管理员可以可以创建新的名字空间满足需要。

应用程序的故障排查

故障排查的第一步是对故障进行分类。一般来说，应用程序的故障可以分为下面几个方面：

• Pods的故障
• ReplicationControllers的故障
• Services的故障

排查Pods的故障

检查Pod的问题首先应该了解Pod所处的状况。下面这个命令能够获得Pod当前的状态和近期的事件列表：

$ kubectl describe pods ${POD_NAME}

确认清楚在Pod以及其中每一个容器的状态，是否都处于Runing？通过观察容器的已运行时间判断它是否刚刚才重新启动过？

根据不同的运行状态，用户应该采取不同的调查措施。

Pod始终处于Pending状态

如果Pod保持在Pending的状态，这意味着它无法被正常的调度到一个节点上。通常来说，这是由于某种系统资源无法满足Pod运行的需求。观察刚才kubectl describe命令的输出内容，其中应该包括了能够判断错误原因的消息。常见的原因有以下这些：

• 系统没有足够的资源：你也许已经用尽了集群中所有的CPU或内存资源。对于这种情况，你需要清理一些不在需要的Pod，调整它们所需的资源量，或者向集群中增加新的节点。
• 用户指定了hostPort：通过hostPort用户能够将服务暴露到指定的主机端口上，但这样会限制Pod能够被调度运行的节点。在大多数情况下，hostPort配置都是没有必要的，用户应该采用Service的方式暴露其对外的服务。如果用户确实必须使用hostPort的功能，那么此Pod最多只能部署到和集群节点相同的数目。

Pod始终处于Waiting状态

Pod处在Waiting的状态，说明它已经被调度分配到了一个工作节点，然而它无法在那个节点上运行。同样的，在刚才kubectl describe命令的输出内容中，应该包含有更详细的错误信息。最经常导致Pod始终Waiting的原因是无法下载所需的镜像。用户可以从下面三个方面进行排查：

• 请确保正确书写了镜像的名称
• 请检查所需镜像是否已经推送到了仓库中
• 手工的在节点上运行一次docker pull <镜像名称>检测镜像能否被正确的拉取下来

Pod一直崩溃或运行不正常

首先，查看正在运行容器的日志。

$ kubectl logs  

如果容器之前已经崩溃过，通过以下命令可以获得容器前一次运行的日志内容。

$ kubectl logs --previous  

此外，还可以使用exec命令在指定的容器中运行任意的调试命令。

$ kubectl exec  -c  -- <任意命令> <命令参数列表...>

值得指出的是，对于只有一个容器的Pod情况，-c这个参数是可以省略的。

例如查看一个运行中的Cassandra日志文件内容，可以参考下面这个命令：

$ kubectl exec cassandra -- cat /var/log/cassandra/system.log

要是上面的这些办法都不奏效，你也可以找到正在运行该Pod的主机地址，然后使用SSH登陆进去检测。但这是在确实迫不得已的情况下才会采用的措施，通常使用Kubernetes暴露的API应该足够获得所需的环境信息。因此，如果当你发现自己不得不登陆到主机上去获取必要的信息数据时，不妨到Kubernetes的GitHub页面中给我们提一个功能需求（Feature Request），在需求中附上详细的使用场景以及为什么当前Kubernetes所提供的工具不能够满足需要。

Pod在运行但没有如预期工作

如果Pod没有按照预期的功能运行，有可能是由于在Pod描述文件中（例如你本地机器的mypod.yaml文件）存在一些错误，这些配置中的错误在Pod时创建并没有引起致命的故障。这些错误通常包括Pod描述的某些元素嵌套层级不正确，或是属性的名称书写有误（这些错误属性在运行时会被忽略掉）。举例来说，如果你把command属性误写为了commnd，Pod仍然会启动，但用户所期待运行的命令则不会被执行。

对于这种情况，首先应该尝试删掉正在运行的Pod，然后使用--validate参数重新运行一次。

下一件事是检查当前apiserver运行Pod所使用的Pod描述文件内容是否与你想要创建的Pod内容（用户本地主机的那个yaml文件）一致。比如，执行kubectl get pods/mypod -o yaml > mypod-on-apiserver.yaml命令将正在运行的Pod描述文件内容导出来保存为mypod-on-apiserver.yaml，并将它和用户自己的Pod描述文件mypod.yaml进行对比。由于apiserver会尝试自动补全一些缺失的Pod属性，在apiserver导出的Pod描述文件中有可能比本地的Pod描述文件多出若干行，这是正常的，但反之如果本地的Pod描述文件比apiserver导出的Pod描述文件多出了新的内容，则很可能暗示着当前运行的Pod使用了不正确的内容。

排查Replication Controllers的故障

Replication Controllers的逻辑十分直白，它的作用只是创建新的Pod副本，仅仅可能出现的错误便是它无法创建正确的Pod，对于这种情况，应该参考上面的『排查Pods的故障』部分进行检查。

也可以使用kubectl describe rc <控制器名称>来显示与指定Replication Controllers相关的事件信息。

排查Services的故障

Service为一系列后端Pod提供负载均衡的功能。有些十分常见的故障都可能导致Service无法正常工作，以下将提供对调试Service相关问题的参考。

首先，检查Service连接的服务提供端点（endpoint），对于任意一个Service对象，apiserver都会为其创建一个端点资源。

这个命令可以查看到Service的端口资源：

$ kubectl get endpoints 

请检查这个命令输出端点信息中的端口号与实际容器提供服务的端口号是否一致。例如，如果你的Service使用了三个Nginx容器的副本（replicas），这个命令应该输出三个不同的IP地址的端点信息。

服务没有端点信息

如果刚刚的命令显示Service没有端点信息，请尝试通过Service的选择器找到具有相应标签的所有Pod。假设你的Service描述选择器内容如下：

...
spec:
  - selector:
     name: nginx
     type: frontend

可以使用以下命令找出相应的Pod：

$ kubectl get pods --selector=name=nginx,type=frontend

找到了符合标签的Pod后，首先确认这些被选中的Pod是正确，有无错选、漏选的情况。

如果被选中的Pod没有问题，则问题很可能出在这些Pod暴露的端口没有被正确的配置好。要是一个Service指定了containerPort，但被选中的Pod并没有在配置中列出相应的端口，它们就不会出现在端点列表中。

请确保所用Pod的containerPort与Service的containerPort配置信息是一致的。

网络流量没有正确的转发

如果你能够连接到Service，但每次连接上就立即被断开，同时Service的端点列表内容是正确的，很可能是因为Kubernetes的kube-proxy服务无法连接到相应的Pod。

请检查以下几个方面：

• Pod是否在正常工作？从每个Pod的自动重启动次数可以作为有用的参考信息，前面介绍过的Pod错误排查也介绍了更详细的方法
• 能够直接连接到Pod提供的服务端口上吗？不妨获取到Pod的IP地址，然后尝试直接连接它，以验证Pod本身十分运行正确。
• 容器中的应用程序是否监听在Pod和Service中配置的那个端口？Kubernetes不会自动的映射端口号，因此如果应用程序监听在8080端口，务必保证Service和Pod的containerPort都配置为了8080。

Kubernetes学习网站

Kubernetes官网 https://kubernetes.io/

Kubernetes中文社区 https://www.kubernetes.org.cn/