带你玩转kubernetes-k8s（第37篇：核心组件运行机制-Kubelete）
Kubelet运行机制解析
在Kubernetes集群中，在每个Node（又称Minion）上都会启动一个kubelet服务进程。该进程用于处理Master下发到本节点的任务，管理Pod及Pod中的容器。每个kubelet进程都会在API Server上注册节点自身的信息，定期向Master汇报节点资源的使用情况，并通过cAdvisor监控容器和节点资源。
节点管理
节点通过设置kubelet的启动参数“--register-node”，来决定是否向API Server注册自己。如果该参数的值为true，那么kubelet将试着通过API Server注册自己。在自注册时，kubelet启动时还包含下列参数。
◎ --api-servers：APIServer的位置。
◎ --kubeconfig：kubeconfig文件，用于访问API Server的安全配置文件。
◎ --cloud-provider：云服务商（IaaS）地址，仅用于公有云环境。
当前每个kubelet都被授予创建和修改任何节点的权限。但是在实践中，它仅仅创建和修改自己。将来，我们计划限制kubelet的权限，仅允许它修改和创建所在节点的权限。如果在集群运行过程中遇到集群资源不足的情况，用户就很容易通过添加机器及运用kubelet的自注册模式来实现扩容。
在某些情况下，Kubernetes集群中的某些kubelet没有选择自注册模式，用户需要自己去配置Node的资源信息，同时告知Node上Kubelet API Server的位置。集群管理者能够创建和修改节点信息。如果管理者希望手动创建节点信息，则通过设置kubelet的启动参数“--register- node=false”即可完成。
kubelet在启动时通过API Server注册节点信息，并定时向API Server发送节点的新消息，API Server在接收到这些信息后，将这些信息写入etcd。通过kubelet的启动参数“--node-status-update-frequency”设置kubelet每隔多长时间向API Server报告节点状态，默认为10s。
Pod管理
kubelet通过以下几种方式获取自身Node上要运行的Pod清单。
（1）文件：kubelet启动参数“--config”指定的配置文件目录下的文件（默认目录为“/etc/ kubernetes/manifests/”）。通过--file-check-frequency设置检查该文件目录的时间间隔，默认为20s。
（2）HTTP端点（URL）：通过“--manifest-url”参数设置。通过--http-check-frequency设置检查该HTTP端点数据的时间间隔，默认为20s。
（3）API Server：kubelet通过API Server监听etcd目录，同步Pod列表。
所有以非API Server方式创建的Pod都叫作Static Pod。kubelet将Static Pod的状态汇报给API Server，API Server为该Static Pod创建一个Mirror Pod和其相匹配。Mirror Pod的状态将真实反映Static Pod的状态。当Static Pod被删除时，与之相对应的Mirror Pod也会被删除。在本章中只讨论通过API Server获得Pod清单的方式。kubelet通过API Server Client使用Watch加List的方式监听“/registry/nodes/$”当前节点的名称和“/registry/pods”目录，将获取的信息同步到本地缓存中。
kubelet监听etcd，所有针对Pod的操作都会被kubelet监听。如果发现有新的绑定到本节点的Pod，则按照Pod清单的要求创建该Pod。
如果发现本地的Pod被修改，则kubelet会做出相应的修改，比如在删除Pod中的某个容器时，会通过Docker Client删除该容器。
如果发现删除本节点的Pod，则删除相应的Pod，并通过Docker Client删除Pod中的容器。
kubelet读取监听到的信息，如果是创建和修改Pod任务，则做如下处理。
（1）为该Pod创建一个数据目录。
（2）从API Server读取该Pod清单。
（3）为该Pod挂载外部卷（External Volume）。
（4）下载Pod用到的Secret。
（5）检查已经运行在节点上的Pod，如果该Pod没有容器或Pause容器（“kubernetes/pause” 镜像创建的容器）没有启动，则先停止Pod里所有容器的进程。如果在Pod中有需要删除的容器，这删除这些容器。
（6）用“kubernetes/pause”镜像为每个Pod都创建一个容器。该Pause容器用于接管Pod中所有其他容器的网络。每创建一个新的Pod，kubelet都会先创建一个Pause容器，然后创建其他容器。“kubernetes/pause”镜像大概有200KB，是个非常小的容器镜像。
（7）为Pod中的每个容器做如下处理。
◎ 为容器计算一个Hash值，然后用容器的名称去查询对应Docker容器的Hash值。若查找到容器，且二者的Hash值不同，则停止Docker中容器的进程，并停止与之关联的Pause容器的进程；若二者相同，则不做任何处理。
◎ 如果容器被终止了，且容器没有指定的restartPolicy（重启策略），则不做任何处理。
◎ 调用Docker Client下载容器镜像，调用Docker Client运行容器。
容器健康检查
Pod通过两类探针来检查容器的健康状态。一类是LivenessProbe探针，用于判断容器是否健康并反馈给kubelet。如果LivenessProbe探针探测到容器不健康，则kubelet将删除该容器，并根据容器的重启策略做相应的处理。如果一个容器不包含LivenessProbe探针，那么kubelet认为该容器的LivenessProbe探针返回的值永远是Success；另一类是ReadinessProbe探针，用于判断容器是否启动完成，且准备接收请求。如果ReadinessProbe探针检测到容器启动失败，则Pod的状态将被修改，EndpointController将从Service的Endpoint中删除包含该容器所在Pod的IP地址的Endpoint条目。
kubelet定期调用容器中的LivenessProbe探针来诊断容器的健康状况。LivenessProbe包含以下3种实现方式。
（1）ExecAction：在容器内部执行一个命令，如果该命令的退出状态码为0，则表明容器健康。
（2）TCPSocketAction：通过容器的IP地址和端口号执行TCP检查，如果端口能被访问，则表明容器健
（3）HTTPGetAction：通过容器的IP地址和端口号及路径调用HTTP Get方法，如果响应的状态码大于等于200且小于等于400，则认为容器状态健康。
LivenessProbe探针被包含在Pod定义的spec.containers.{某个容器}中。下面的例子展示了两种Pod中容器健康检查的方式： HTTP检查和容器命令执行检查。下面所列的内容实现了通过容器命令执行检查：
livenessProbe:
exec:
command:
- cat
- /tmp/health
initialDelaySeconds: 15
timeoutSeconds: 1kubeelet在容器中执行“cat /tmp/health”命令，如果该命令返回的值为0，则表明容器处于健康状态，否则表明容器处于不健康状态。
下面所列的内容实现了容器的HTTP检查：
livenessProbe:
httpGet:
path: /healthz
port: 8080
initialDelaySeconds: 15
timeoutSeconds: 1kubelet发送一个HTTP请求到本地主机、端口及指定的路径，来检查容器的健康健康状况。
cAdvisor资源监控
在Kubernetes集群中，应用程序的执行情况可以在不同的级别上监测到，这些级别包括：容器、Pod、Service和整个集群。作为Kubernetes集群的一部分，Kubernetes希望提供给用户详细的各个级别的资源使用信息，这将使用户深入地了解应用的执行情况，并找到应用中可能的瓶颈。
cAdvisor是一个开源的分析容器资源使用率和性能特性的代理工具，它是因为容器而产生的，因此自然支持Docker容器，在Kubernetes项目中，cAdvisor被集成到Kubernetes代码中，kubelet则通过cAdvisor获取其所在节点及容器的数据。cAdvisor自动查找所有在其所在Node上的容器，自动采集CPU、内存、文网络系统和使用的统计信息。在大部分Kubernetes集群中，cAdvisor通过它所在Node的4194端口暴露一个简单的UI。
kubelet作为连接Kubernetes Master和各Node之间的桥梁，管理运行在Node上的Pod和容器。kubelet将每个Pod都转换成它的成员容器，同时从cAdvisor获取单独的容器使用统计信息，然后通过该REST API暴露这些聚合后的Pod资源使用的统计信息。
cAdvisor只能提供2～3min的监控数据，对性能数据也没有持久化，因此在Kubernetes早期版本中需要依靠Heapster来实现集群范围内全部容器性能指标的采集和查询功能。从Kubernetes 1.8版本开始，性能指标数据的查询接口升级为标准的Metrics API,后端务则升级为全新的Metrics Server。因此，cAdvisor在4194端口提供的UI和API服务从Kubernetes 1.10版本开始进入弃用流程，并于1.12版本完全关闭。如果还希望使用cAdvisor的这个特性，则从1.13版本开始可以通过部署一个DaemonSet在每个Node上启动一个cAdvisor来提供UI和API，请参考cAdvisor在GitHub上的说明（https://github.com/google/cadvisor）。
在新的Kubernetes监控体系中，Metrics Server用于提供Core Metrics（核心指标），包括Node和Pod的CPU和内存使用数据。其他Custom Metrics（自定义指标）则由第三方组件（如Prometheus）采集和存储。
kube-proxy运行机制解析
我们在前面已经了解到，为了支持集群的水平扩展、高可用性，Kubernetes抽象出了Service的概念。Service是对一组Pod的抽象，它会根据访问策略（如负载均衡策略）来访问这组Pod。
Kubernetes在创建服务时会为服务分配一个虚拟的IP地址，客户端通过访问这个虚拟的IP地址来访问服务，服务则负责将请求转发到后端的Pod上。这不就是一个反向代理吗？没错，这就是一个反向代理。但是，它和普通的反向代理有一些不同：首先，它的IP地址是虚拟的，想从外面访问还需要一些技巧；其次，它的部署和启停是由Kubernetes统一自动管理的。
在很多情况下，Service只是一个概念，而真正将Service的作用落实的是它背后的kube-proxy服务进程。只有理解了kube-proxy的原理和机制，我们才能真正理解Service背后的实现逻辑。
在Kubernetes集群的每个Node上都会运行一个kube-proxy服务进程，我们可以把这个进程看作Service的透明代理兼负载均衡器，其核心功能是将到某个Service的访问请求转发到后端的多个Pod实例上。此外，Service的Cluster IP与NodePort等概念是kube-proxy服务通过iptables的NAT转换实现的，kube-proxy在运行过程中动态创建与Service相关的iptables规则，这些规则实现了将访问服务（Cluster IP或NodePort）的请求负载分发到后端Pod的功能。由于iptables机制针对的是本地的kube-proxy端口，所以在每个Node上都要运行kube-proxy组件，这样一来，在Kubernetes集群内部，我们可以在任意Node上发起对Service的访问请求。综上所述，由于kube-proxy的作用，在Service的调用过程中客户端无须关心后端有几个Pod，中间过程的通信、负载均衡及故障恢复都是透明的。
起初，kube-proxy进程是一个真实的TCP/UDP代理，类似HA Proxy，负责从Service到Pod的访问流量的转发，这种模式被称为userspace（用户空间代理）模式。，当某个Pod以Cluster IP方式访问某个Service的时候，这个流量会被Pod所在本机的iptables转发到本机的kube-proxy进程，然后由kube-proxy建立起到后端Pod的TCP/UDP连接，随后将请求转发到某个后端Pod上，并在这个过程中实现负载均衡功能。
Kubernetes从1.2版本开始，将iptables作为kube-proxy的默认模式。iptables模式下的kube-proxy不再起到Proxy的作用，其核心功能：通过API Server的Watch接口实时跟踪Service与Endpoint的变更信息，并更新对应的iptables规则，Client的请求流量则通过iptables的NAT机制“直接路由”到目标Pod。
根据Kubernetes的网络模型，一个Node上的Pod与其他Node上的Pod应该能够直接建立双向的TCP/IP通信通道，所以如果直接修改iptables规则，则也可以实现kube-proxy的功能，只不过后者更加高端，因为是全自动模式的。与第1代的userspace模式相比，iptables模式完全工作在内核态，不用再经过用户态的kube-proxy中转，因而性能更强。
iptables模式虽然实现起来简单，但存在无法避免的缺陷：在集群中的Service和Pod大量增加以后，iptables中的规则会急速膨胀，导致性能显著下降，在某些极端情况下甚至会出现规则丢失的情况，并且这种故障难以重现与排查，于是Kubernetes从1.8版本开始引入第3代的IPVS（IP Virtual Server）模式。
iptables与IPVS虽然都是基于Netfilter实现的，但因为定位不同，二者有着本质的差别：iptables是为防火墙而设计的；IPVS则专门用于高性能负载均衡，并使用更高效的数据结构（Hash表），允许几乎无限的规模扩张，因此被kube-proxy采纳为第三代模式。
与iptables相比，IPVS拥有以下明显优势：
◎ 为大型集群提供了更好的可扩展性和性能；
◎ 支持比iptables更复杂的复制均衡算法（最小负载、最少连接、加权等）；
◎ 支持服务器健康检查和连接重试等功能；
◎ 可以动态修改ipset的集合，即使iptables的规则正在使用这个集合。
由于IPVS无法提供包过滤、airpin-masquerade tricks（地址伪装）、SNAT等功能，因此在某些场景（如NodePort的实现）下还要与iptables搭配使用。在IPVS模式下，kube-proxy又做了重要的升级，即使用iptables的扩展ipset，而不是直接调用iptables来生成规则链。
iptables规则链是一个线性的数据结构，ipset则引入了带索引的数据结构，因此当规则很多时，可以很高效地查找和匹配。我们可以将ipset简单理解为一个IP（段）的集合，这个集合的内容可以是IP地址、IP网段、端口等，iptables可以直接添加规则对这个“可变的集合”进行操作，这样做的好处在于可以大大减少iptables规则的数量，从而减少性能损耗。
假设要禁止上万个IP访问我们的服务器，则用iptables的话，就需要一条一条地添加规则，会在iptables中生成大量的规则；但是用ipset的话，只需将相关的IP地址（网段）加入ipset集合中即可，这样只需设置少量的iptables规则即可实现目标
kube-proxy针对Service和Pod创建的一些主要的iptables规则如下。
◎ KUBE-CLUSTER-IP：在masquerade-all=true或clusterCIDR指定的情况下对Service Cluster IP地址进行伪装，以解决数据包欺骗问题。
◎ KUBE-EXTERNAL-IP：将数据包伪装成Service的外部IP地址。
◎ KUBE-LOAD-BALANCER、KUBE-LOAD-BALANCER-LOCAL：伪装Load Balancer 类型的Service流量。
◎ KUBE-NODE-PORT-TCP、KUBE-NODE-PORT-LOCAL-TCP、KUBE-NODE-PORTUDP、KUBE-NODE-PORT-LOCAL-UDP：伪装NodePort类型的Service流量。
小结：
到这里，k8s核心组件机制就讲解玩了，这一章的内容，大家了解一下，就可以了。