零基础学kubernetes（k8s）必看教程，带你10分钟快速实战入门k8s

k8s入门教程详解

一、 Kubernetes 概述

1. K8S 发展历史由来

·它前生是 谷歌的Borg 系统，后经过Go 语言重写,在 2014 年开源了 Kubernetes 项目,并捐献给CNCF 基金会开源,即 Kubernetes。
·它之所以简称 ‘k8s’,因为 Kubernetes 中间有 8个字母

2.K8S官网

• kubernetes的github地址：
  https://github.com/kubernetes/kubernetes

• kubernetes官方站点：
  英文官方网址: https://kubernetes.io/
  中文官方网站: https://kubernetes.io/zh/
  英文官方文档: https://kubernetes.io/docs/

2.K8S 是什么

• Kubernetes 是一个可移植的、可扩展的 开源平台 ，用于 管理容器化的工作负载和服务，可促进声明式配置和自动化 Kubernetes 拥有一个庞大且快速增长的生态系统。Kubernetes 的服务、支持和工具广泛可用。
• Kubernetes 这个名字源于希腊语，意为“舵手”或“飞行员”
• 官网 :https://kubernetes.io/
• GitHub ：https://github.com/kubernetes/kubernetes
• 具有 轻量级 、 消耗资源小 、 开源 、 弹性伸缩 、 负载均衡(IPVS) 的特点

3. K8s 优势及特点

3.1 K8S优势

• 自动装箱，水平扩展，自我修复
• 服务发现和负载均衡
• 自动发布和回滚
• 集中化配置管理和密钥管理
• 存储编排
• 批处理：提供一次性任务，定时任务；满足批量数据处理和分析的场景

3.2 K8S 特点

• 可移植 : 支持公有云，私有云，混合云，多重云（multi-cloud）
• 可扩展 : 可根据业务流量情况快速扩展kubernetes集群的节点数量。
• 自愈 : 自动发布，自动重启，自动复制，自动扩展
• 进程协同 ：利用复合应用保证应用和容器一对一的模型。

4. K8s 集群架构与组件

4.1 K8s 集群架构

• 集群架构 Shell 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。 一个kubernetes集群主要是由 控制节点(master)、工作节点(node)构成，每个节点上都会安装不同的组件。 下面这张图是Kubernetes的架构图。
  

控制节点：

   ApiServer : 资源操作的唯一入口，接收用户输入的命令，提供认证、授权、API注册和发现等机制

   Scheduler : 负责集群资源调度，按照预定的调度策略将Pod调度到相应的node节点上

   ControllerManager : 负责维护集群的状态，比如程序部署安排、故障检测、自动扩展、滚动更新等

   Etcd ：负责存储集群中各种资源对象的信息(默认的数据库，自己可以配置修改的，比如配 mysql )

工作节点Node :

Kubelet : 负责维护容器的生命周期，即通过控制docker，来创建、更新、销毁容器

KubeProxy : 负责提供集群内部的服务发现和负载均衡

Docker : 负责节点上容器的各种操作

Shell # 大致工作原理

• 一个nginx服务的安装请求会首先被发送到master节点的apiServer组件
• apiServer组件会调用scheduler组件来决定到底应该把这个服务安装到哪个node节点上 在此时，Scheduler调度器会从etcd中读取各个node节点的信息，然后按照一定的算法进行选择，并将结果告知apiServer，分发给那个node
• apiServer调用controller-manager(控制器)去调度Node节点安装nginx服务
• kubelet接收到指令后，会通知docker，然后由docker来启动一个nginx的pod pod是kubernetes的最小操作单元，容器必须跑在pod中，此时nginx服务就已经跑起来了。
• 一个nginx服务就运行了，如果需要访问nginx，就需要通过kube-proxy来对pod产生访问的代理

4.2 K8s 核心组件详细说明

• 核心组件说明

• #控制器，它们就是维护我们的副本的数目的或者叫做我们的期望值的，一旦它的副本数不满足我们的期望值，replication controller就会将它改写成 我们的期望值

• api 一切服务的访问入口，压力很大，为了减轻压力，每个请求下面就可以生成缓存

• etcd 是 paxos 键值对采用go 语言编写的键值对 数据库。 etcd 的官方 将它 定位成一个 可信赖的分布式键值存储服务器，它能够为整个分布式集群存储一些关键数据，协助分布式集群的正常运转。 可信赖：本身可以完成集群化 分布式：扩容缩非常方便 正常运转：保存我们的整个分布式集群的需要持久化的配置文件、配置信息，一旦我们的集群死亡后，我们可以借助到etcd 里面的一些信息，进行数据恢复 ectd 里面有2个版本，一个是 v2版，一个是v3版。v2版会将数据全部写入 内存中，v3 版本会引入本地卷的持久化操作(关机以后并不会造成数据损坏) 推荐使用kubernetes 集群中etcd v3, V1.11包含之前自带的的etcd是不支持V3的。 ETCD 键值数据库 是基于HTTP，进行的C/S开发的， 他有 这些组件 Raft:存储我们的读写信息的(所有的信息都存在这里) WAL:预写日志：为了防止Raft里面的信息出现损坏，还有WAL预写日志 （如果想对里面的数据进行更改，需要先生成一个日志，WAL先存一下，并且会定时的对这些日志进行完整的备份[完整+临时备份]） Entry: Snapshot:日志备份完整备份+增量备份

• node 节点：安装 kubelet 、kube proxy、 container(Docker) 在Node节点上实现Pod网络代理，维护网络规则和四层负载均衡工作。 kubelet：会跟我们的CRI（C 容器；R 运行环境; I 接口）—这里就是我们的Dokcer表现形式 。它会和我们的Docker进行交互，操作Docker去创建对应的容器[就是Kubelet维持我们Pod的生命周期] Kube proxy:相当于SVC，可以进行负载操作。也就意味着如何实现Pod与Pod之间如何访问，包括负载均衡。它的默认操作时firewall，操作防火墙，实现对Pod的映射。(新版本中还支持IPVS 实现负载均衡)

• 总结这些节点 api server:所有服务访问统一入口 CrontrollerManager:维持副本期望数 Scheduler:负责介绍任务，选择合适的节点进行分配任务。 etcd：键值对数据库，存储K8S集群所有重要信息(持久化) kubelet:直接跟容器引擎交互实现容器 的 生命周期管理 kube-proxy:负责写入规则至iptables(firewall)、ipvs(负载均衡) 实现服务映射访问的

• 其它组件介绍

• CoreDNS : 可以为集群中的svc 创建一个域名IP的对应关系解析

• Dashboard: 给k8s提供一个B/S 结构访问体系 #Ingress controller： 官方实现了四层代理，Ingress 可以实现七层代理

• Federation: 提供一个可以跨越集群中心多k8s 统一管理功能

• Prometheus： 提供k8s 集群的监控能力

• ELK: 提供k8s 集群日志 统一 分析接入平台

5. K8s 核心概念

5.1 Master 集群控制节点

• 每个集群至少一个master节点负责集群的管理

5.2 Node 工作负载节点

• 由masster 分配容器到这些node节点上，然后node 节点上的docker 负责容器运行

5.3 Pod kubernetes的最小控制单元

• 自主式pod Shell Pod是在K8s集群中运行部署应用或服务的最小单元(原子单元)，它是可以支持多容器的。 只要我们定义了一个Pod,它就会自动启动一个容器—pause的网络栈。也就意味着同一个Pod 容器间的端口不能冲突 一个Pod里封装了很多个容器，他们共用一个pause，共用存储卷
  

5.4 Controller 控制器Pod

• 控器，通过它来实现对pod的管理，比如启动pod、停止pod、伸缩pod的数量等等
• K8S内核提供了众多的pod控制器，常用的有: Shell Deployment 部署(暴露在最外面的) DaemonSet 要求每一个运行节点都启动一个 ReplicaSet StatefulSet Job Cronjob

5.4.1 复制控制器（Replication Controller，RC）— 确保预期的Pod副本数量

• RC 控制器 Shell Replication Control1er 用来确保容器应用的副本数始终保持在用户定义的副本数，即如果有容器异常退出，会自动创建新的Pod 来替代;而如果异常多出来的容器也会自动回收。在新版本的Kubernetes 中建议使用ReplicaSet来取代 ReplicationControl1e

5.4.2 副本集（Replica Set，RS）— 确保预期的Pod副本数量

• RS副本集 Shell ReplicaSet跟Replication Controller没有本质的不同，只是名字不一样，并且ReplicaSet支持集合式的selector 虽然ReplicaSet可以独立使用，但一般还是建议使用 Deployment来自动管理ReplicaSet ,这样就无需担心跟其他机制的不兼容问题（比如 ReplicaSet不支持rolling update 滚动更新但 Deployment支持)
  

5.4.3 HPA

• HPA
• HPA监控我们的RS，当我们的CPU达到80后（CPU>=80）,他就会新建Pod,最多创建10个，最少保留2个。 如果高于80，就创建，小于80不在创建。
  

5.4.4 StatefulSet —为了解决有状态服务的问题

• StatefulSet
  StatefulSet是为了解决有状态服务的问题(对应 Deployments 和 ReplicaSets是为无状态服务而设计)， 其应用场景包括: 1.稳定的持久化存储，即 Pod重新调度后还是能访问到相同的持久化数据，基于PVC来实现 2.稳定的网络标志，即 Pod重新调度后其 PodName和 HostName不变，基于 Headless Service(即没有Cluster IP的Service )来实现 3.有序部署，有序扩展，即 Pod是有顺序的，在部署或者扩展的时候要依据定义的顺序依次依次进行(即从О到N-1，在下一个Pod运行之前所有之前的 Pod必须都是Running 和 Ready状态)，基于init containers来实现 4.有序收缩,有序删除（即从N-1到0>

5.4.5 部署(Deployment)

• Deployment
  DaemonSet确保全部(或者一些)Node 上运行一个Pod 的副本。当有Node加入集群时，也会为他们新增一个Pod 。当有Node从集群移除时，这些 Pod 也会被回收。删除 DaemonSet将会删除它创建的所有Pod 运行集群存储daemon，例如在每个Node 上运行glusterd、cepho. 在每个Node上运行日志收集daemon，例如fluentd、logstash。 在每个Node上运行监控daemon，例如Prometheus Node Exporter

5.4.6 Job、Cron Job 负责批处理任务

• Job、Cron Job
  Shell Job 负责批处理任务，即仅执行一次的任务，它保证批处理任务的一个或多个Pod 成功结束 Cron Job管理基于时间的 Job，即: 在给定时间点只运行一次 周期性地在给定时间点运行

5.5 服务发现（Service）

• pod 对外服务的统一入口，可以维护同一类的多个Pod
  在K8S里，虽然每个POD都会被分一个单独的IP地址，但这个IP地址会随着POD的销毁而消失，Service 就是来解决这个问题的核心概念 一个service 可以看作一组提供相同服务的Pod的对外访问接口 Service 作用于哪些Pod 是通过标签选择器来定义的 一个 Service 在 Kubernetes 中是一个 REST 对象，和 Pod 类似。 像所有的 REST 对象一样， Service 定义可以基于 POST 方式，请求 apiserver 创建新的实例。
  

5.6 Lable 标签

• 标签，用于对Pod进行分类，同一类POD会拥有相同的标签
• 附加到某个资源上，用于关联对象、查询和筛选

给资源打上标签后，可以使用标签选择器过滤指定的标签 标签选择器目前有2个：一个是基于 等值关系(等于、不等于) 一个是 基于集合关系(属于、不属于、存在) 许多资源支持内嵌标签选择器 字段 matchLabels matchExpressions 一个合法的标签应该是 字母和数字、下划线、虚线"-“、点”." 开头和结尾必须是字母或数字的形式组成。标签值最多63个字符

5.7 Ingress

• Ingress是授权入站连接到达集群服务的规则集合。
• 在K8S集群里，工作在应用层，对外暴露接口。
• 可以调动不同业务域，不同URL访问路径的业务流量

你可以给Ingress配置提供外部可访问的URL、负载均衡、SSL、基于名称的虚拟主机等。用户通过POST Ingress资源到API server的方式来请求ingress。 Ingress controller负责实现Ingress，通常使用负载平衡器，它还可以配置边界路由和其他前端，这有助于以HA方式处理流量。

5.8 NameSpace 命名空间

• 用来隔离pod 的运行环境

6.K8S 的网络通讯方式

• K8S 的网络模型 假定了所有POD都在一个可以直接连通的扁平的网络空间(扁平化:所有的POD都可以通过对方的IP互相访问)，在这里GCE(Google Compute Engine) 里面是现成的网络模型.
• K8S假定这个网络模型已经存在，而在私有云里搭建K8S集群，就不能假定这个网络已经存在了。
• 所以，我们需要个网段假设，将不同节点上的Docker容器之间的互相访问先打通，然后在运行Kubernetes

6.1 同一个Pod 内的多个容器之间通讯:localhost

• 同一个Pod 内部通讯，共享一个网络命名空间，共享一个linux协议栈

6.2 各个Pod之间的通讯:Overlay Network

• 不同机器，上面运行的Docker容器IP一定不能冲突，
  

• 在k8s中，其实我们的谷歌没有对自己的k8s做了很强定义，它允许我们通过CNI接口，去接入我们自己的想要达到的一个网络方案。

• 其中Flannel 使我们在k8s里最常用的一种解决网络扁平化的一种方案，符合我们CNI接口。

• Flannel是CoreOS团队针对Kubernetes设计的一个网络规划服务，简单来说，它的功能是让集群中的不同节点主机创建的 Docker容器都具有全集群唯一的虚拟IP地址。而且它还能在这些IP地址之间建立一个覆盖网络（Overlay Network)，通过这个覆盖网络，将数据包原封不动地传递到目标容器内。

• 不同物理机器上面运行的Docker 容器IP一定不能冲突。在Docker里面我们可以修改配置文件，修改网段。那么Flannel是怎么解决的。

• 这里有2台物理主机，运行了4个Pod。一台物理机上运行了webapp2、webapp1 2个Pod ，另一台物理主机上运行了 webapp3、Backend 2个接点。他们的网络架构是 Backend(前端接点)、webapp1、webapp2、webapp3，所有流量访问到Backend上，它去经过自己的网关去处理，把什么样的请求分配到什么样的服务上。

• 这样就意味着。webapp2 和backend通讯，就需要跨主机通讯了，以及 webapp3 和backend通讯，就是2个同主机的不同Pod通讯了。2种不同的通信到底如何解决？

• 首先在我们真实服务器上，我们会安装一个Flanneld的守护进程，这个进程会监听一个端口，这个端口用于后续监听接受或转发数据包 的一个端口。一旦这个Flanneld 进程启动后，它会开启一个 Flanneld 0 的网桥，网桥Flanneld 0 专门会手机网桥Docker0 转发出来的数据报文。然后Docker0 会分发自己的IP到对应的pod上，

• 如果是同一台主机上 的两个Pod 互相通信，它走的是Docker0网桥。

• 如何跨主机，通过对方的IP直接到达？

• 假设 webapp2 与Backend 通讯，源地址是10.1.15.2/24 目标地址是 10.1.20.3/24。 因为不是同一个网段，所以首先 webapp2 会发送 自己的网关Docker0 10.1.15.1/24,然后 Flannel0 10.1.15.0/16 接受docker0 的报文，然后发送给Flanneld进程。此时Flanneld进程会从 etcd 获取路由，并写入当前的主机路由，经过Flanneld封装 后发送。Flanneld 封装数据包 先mac封装，然后 封装 源IP 192.168.10.11 目的IP 192.168.10.12 ,接着封装UDP协议，在封装 源IP 10.1.15.2 目的IP 10.1.20.3。然后发送到 物理机 192.168.10.12 上面的Flannel0 ，Flanneld 进程会截取报文。然后会拆封，然后转发到 Docker0,看到的是源地址是10.1.15.2/24 目标是 10.1.20.3的地址的数据包。然后发给Blackend

ETCD 之 Flannel提供说明：

• 存储管理 Flannel 可分配的 IP地址段资源(也就意味着Flannel 在启动后，会向etcd 插入可以分配的网段，并记录分配的pod地址，防止 已分配的网段再次被利用，造成地址冲突)
• 监控ETCD中每个Pod 的实际地址，并在内存中建立维护Pod节点路由表

6.3 Pod 与Service 之间的通讯:各节点的Iptables(LVS转发)

• Pod 致Service 的网络 :目前基于性能考虑，全部为iptables 维护和转发

6.4 通讯总结

• 通在同一台机器，由Docker0网桥直接转发请求只Pod2，不需要进过Flannel
• Podl至 Pod2：
  （1）Podl与 Pod2不在同一台主机，Pod的地址是与docker0在同一个网段的，但dockerO网段与宿主机网卡是两个完全不同的IP网段，并且不同Node之间的通信只能通过宿主机的物理网卡进行。将Pod的IP和所在Node的IP关联起来，通过这个关联让Pod可以互相访问
  （2）Pod1 与 Pod2在同一台机器，由 Docker0网桥直接转发请求至 Pod2，不需要经过 Flannel 演示
• Pod 致Service 的网络 :目前基于性能考虑，全部为iptables 维护和转发
• Pod 到外网 : Pod 向外网发送请求，查找路由表，转发数据包到 宿主机的网卡，宿主网卡完成路由选择后，iptables执行Masqureade，把源IP 更改为宿主网卡的IP，然后想外网服务器发送请求。
• 外网发送Pod : service

7.K8s里面的三张网络

• 三种网络
  
• 节点网络 就是我们真实的物理网卡 # Pod 和service 都是虚拟网络

二、总结

• K8S概念很是复杂，这里先简单的介绍下k8s基础概念，后续接着更新k8s 部署，已及更深参次的介绍k8s。初次里面涉及的概念，一定要搞清楚，偶尔面试会被问到