在CSDN学Golang云原生（Kubernetes基础）
一，k8s集群安装和升级
安装 Golang K8s 集群可以参照以下步骤：
- 准备环境：需要一组 Linux 服务器，并在每台服务器上安装 Docker 和 Kubernetes 工具。
- 初始化集群：使用 kubeadm 工具初始化一个 Kubernetes 集群。例如，以下命令会初始化一个名为
mycluster的集群：
$ kubeadm init --apiserver-advertise-address --pod-network-cidr=10.244.0.0/16 其中，
- 部署网络插件：选择合适的网络插件并将其部署到集群中。例如，使用 Calico 网络插件可通过以下命令进行部署：
$ kubectl apply -f https://docs.projectcalico.org/v3.14/manifests/calico.yaml- 加入工作节点：使用
kubeadm join命令将工作节点加入集群。例如，以下命令会将某个节点加入到名为mycluster的集群中：
$ kubeadm join :6443 --token --discovery-token-ca-cert-hash sha256: 其中，
升级 Golang K8s 集群可以参照以下步骤：
- 升级控制平面组件：先升级控制平面组件，包括 kube-apiserver、kube-controller-manager 和 kube-scheduler 等。
- 升级工作节点组件：再逐一升级工作节点上的组件，包括 kubelet、kube-proxy 和容器运行时等。
- 检查升级结果：在升级完成后，需要检查集群中所有节点的状态，并确保它们已经成功升级到指定版本。
注意事项：
- 在进行 Golang K8s 集群安装和升级前，需要充分了解 Kubernetes 架构和相关概念，并选择合适的网络插件和存储方案等。
- 在使用 kubeadm 初始化集群时需要指定参数并保存相应信息，以便后续加入工作节点或更新控制平面组件时使用。
- 在进行 Golang K8s 集群升级时，需要仔细阅读官方文档并按照指导进行操作。建议先在测试环境中进行充分测试并备份数据，以防出现意外情况。
二，flannel网络插件的安装
Flannel 是一个简单和轻量的网络插件，可为 Kubernetes 集群提供基础网络功能。以下是在 Golang 环境中安装 Flannel 网络插件的步骤：
- 创建 flannel.yaml 文件，并将以下内容复制到文件中：
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
name: kube-flannel-cfg
namespace: kube-system
data:
net-conf.json: |
{
"Network": "10.244.0.0/16",
"Backend": {
"Type": "vxlan"
}
}
---
apiVersion: extensions/v1beta1
kind: DaemonSet
metadata:
name: kube-flannel-ds-amd64
namespace: kube-system
labels:
k8s-app: flannel
spec:
template:
metadata:
labels:
k8s-app: flannel
spec:
hostNetwork: true
containers:
- name: kube-flannel-amd64
image: quay.io/coreos/flannel:v0.14.0-amd64 # 根据实际情况选择版本号或者用latest代替。
command:
- /opt/bin/flanneld # 默认启动命令，不要修改。
args:
- --ip-masq # 启用 NAT 转发。
- --kube-subnet-mgr # 如果启用了自动分配 Pod 子网，则必须开启该选项。
resources:
requests:
cpu: 100m # 单节点 CPU 最小配置为100m。
memory: 50Mi # 单节点内存最小配置为50MB。
limits:
cpu: 200m
memory: 100Mi
securityContext:
privileged: true # 设置为特权容器，允许容器使用 iptables 进行 NAT 转发。
volumeMounts:
- name: flannel-cfg
mountPath: /etc/kube-flannel/
volumes:
- name: flannel-cfg
configMap:
name: kube-flannel-cfg- 使用 kubectl 命令将 flannel.yaml 文件中的内容应用到 Kubernetes 集群中：
$ kubectl apply -f flannel.yaml- 等待 Flannel DaemonSet 在集群中部署完成后，使用以下命令检查 Flannel 是否正常工作：
$ kubectl get pods -n kube-system | grep kube-flannel-ds-amd64
kube-flannel-ds-amd64-xxxxx 1/1 Running 0 xxh xxh 如果看到类似上面的输出信息，则说明 Flannel 已经在集群中成功部署并且正在运行。
注意事项：
- 在安装 Flannel 之前需要先准备好 Golang 环境，并确保 Kubernetes 集群已经正确初始化。
- 在创建 flannel.yaml 文件时，需要根据实际情况修改网络配置和镜像版本等参数。在选择网络插件时应该综合考虑多个因素，例如性能、可靠性和易用性等。
- 在部署 Flannel 之后，应该充分测试集群的网络功能，并且及时更新和修复可能出现的问题。
三，CRI与cri-Dockerd
CRI（Container Runtime Interface）是 Kubernetes 官方提供的一套标准化容器运行时接口，旨在为 Kubernetes 集群提供更加灵活和可扩展的容器管理能力。CRI-Dockerd 是 Docker 公司开发的符合 CRI 规范的容器运行时实现。
下面是 Golang 中使用 CRI-Dockerd 的步骤：
- 安装 Docker CE，并确保其版本号在 18.06 或以上。
- 安装 CRI-Dockerd 运行时。可以通过以下命令来安装：
$ curl -s https://raw.githubusercontent.com/kubernetes-sigs/cri-tools/master/scripts/install-docker.sh | sh- 启动 CRI-Dockerd 运行时。可以使用以下命令来启动：
$ sudo dockerd \
--add-runtime docker-cri=/usr/local/bin/docker-containerd \
--host=unix:///var/run/dockershim.sock \
--default-runtime=docker-cri \
--exec-opt native.cgroupdriver=cgroupfs其中，--add-runtime 参数指定了 CRI-Dockerd 使用的容器运行时名称和路径，--host 参数指定了连接到 dockershim 的 sock 文件路径，--default-runtime 指定默认的运行时名称，--exec-opt 参数用于配置 cgroup 驱动程序。
- 启动 kubelet，并将 runtime-endpoint 参数设置为 CRI-Dockerd 运行时的 sock 文件路径：
$ sudo kubelet ... --container-runtime remote --runtime-request-timeout 15m \
--container-runtime-endpoint unix:///var/run/dockershim.sock ...其中，--container-runtime 参数指定了容器运行时类型为 remote，--runtime-request-timeout 指定了容器运行时请求的超时时间。
下面是 Golang 中使用 CRI 的步骤：
- 安装 CRI 运行时。可以通过以下命令来安装：
$ go get -u k8s.io/kubernetes/cmd/kubelet/cri/remote- 启动 kubelet，并将 runtime-endpoint 参数设置为 CRI 运行时的 sock 文件路径：
$ sudo kubelet ... --container-runtime remote --runtime-request-timeout 15m \
--container-runtime-endpoint unix:///var/run/crio/crio.sock ...其中，--container-runtime 参数指定了容器运行时类型为 remote，--runtime-request-timeout 指定了容器运行时请求的超时时间。
注意事项：
- 在安装和配置 CRI-Dockerd 或 CRI 运行时之前，需要先准备好 Docker CE 和 Kubernetes 集群，并且确保它们都已经正确初始化。
- 在选择容器运行时类型和版本号等参数时，应该综合考虑多个因素，例如性能、可靠性和易用性等。
- 在部署完成后应该充分测试集群的容器管理功能，并及时更新和修复可能出现的问题。
四，api server 组件
在 Kubernetes 中，API Server 是整个系统的核心组件之一，它为集群内的所有对象提供 RESTful API 接口，并负责管理集群状态、协调各个组件之间的交互和通信等任务。在 Golang 中编写一个自己的 API Server 组件，可以参考以下步骤：
- 定义 API 对象
定义需要暴露给用户的 API 对象模型，在 Golang 中使用 struct 来表示。
- 实现 RESTful API 接口
使用 net/http 包来实现 RESTful API 接口。可以使用 Gorilla Mux 这样的路由器库来简化路由逻辑。
- 实现访问控制
根据具体需求实现访问控制策略，例如基于 RBAC 的权限控制、Token 认证等。
- 实现数据存储
根据具体需求选择适当的数据库或存储引擎，并使用相应的 Golang 库来实现数据存储功能。
- 编写测试代码
编写单元测试和端到端测试代码，并使用工具对代码进行覆盖率分析和性能测试等。
- 集成到 Kubernetes 系统中
将自己编写的 API Server 组件打包成容器镜像，并通过 Kubernetes 集群部署工具（如 Helm）将其部署到集群中。
- 监测和维护
通过 Kubernetes 提供的监控和日志系统对 API Server 组件进行实时监测和维护，及时发现和解决问题。
需要注意的是，在编写自己的 API Server 组件之前，需要对 Kubernetes 的架构、API Server 的工作原理以及相应的开发规范有一定了解。同时，还需要熟悉 Golang 的基本语法、网络编程知识和 RESTful API 设计原则等。
五，controller manager组件
在 Kubernetes 中，Controller Manager 是负责运行各种控制器的核心组件之一。控制器是 Kubernetes 中实现自动化管理的核心机制，它们可以监视集群中某些资源对象的状态变化，并根据预设的规则对其进行处理。
下面是实现 Golang Controller Manager 组件的主要步骤：
- 定义需要管理的资源对象
通过定义 API 对象模型来描述需要管理的资源对象，在 Golang 中使用 struct 来表示。
- 编写控制器逻辑
根据具体需求编写相应的控制器逻辑代码，例如 Pod 控制器、Service 控制器等。控制器通常会包含以下基本操作：
- 监视指定资源对象或事件流
- 处理资源对象状态变化或事件
- 执行相关操作（如创建、更新、删除资源）
- 实现与 API Server 的交互
使用 Golang 客户端库（如 client-go）与 API Server 进行交互，获取或更新相关信息。可以使用 Informer 机制来简化访问和监视 Kubernetes API 资源对象。
- 实现错误处理和重试机制
针对网络故障或异常情况进行错误处理和重试机制设计，确保系统稳定性和可靠性。
- 编写测试代码
编写单元测试和集成测试代码，并使用工具对代码进行覆盖率分析和性能测试等。
- 集成到 Kubernetes 系统中
将自己编写的 Controller Manager 组件打包成容器镜像，并通过 Kubernetes 集群部署工具（如 Helm）将其部署到集群中。
- 监测和维护
通过 Kubernetes 提供的监控和日志系统对 Controller Manager 组件进行实时监测和维护，及时发现和解决问题。
需要注意的是，在编写自己的 Controller Manager 组件之前，需要对 Kubernetes 的架构、API Server 和控制器机制等有一定了解。同时，还需要熟悉 Golang 的基本语法、并发编程知识和网络编程原理等。
六，Scheduler 组件
在 Kubernetes 中，Scheduler 是负责将 Pod 调度到可用的 Node 上运行的组件。Scheduler 通过监视未调度的 Pod，并选择合适的 Node 并将其绑定到该节点上。
下面是实现 Golang Scheduler 组件的主要步骤：
- 定义调度器算法
根据具体需求设计和实现调度器算法，例如默认的、权重优先级、抢占式等。
- 实现与 API Server 的交互
使用 Golang 客户端库（如 client-go）与 API Server 进行交互，获取需要进行调度的 Pod 和可用的 Node 等信息。
- 执行策略判断和决策
根据定义好的调度器算法对 Pod 进行策略判断和决策，确定最佳的 Node 并将其绑定到该节点上。同时需要考虑诸如资源约束、Pod 亲和性和反亲和性等因素。
- 实现错误处理和重试机制
针对网络故障或异常情况进行错误处理和重试机制设计，确保系统稳定性和可靠性。
- 编写测试代码
编写单元测试和集成测试代码，并使用工具对代码进行覆盖率分析和性能测试等。
- 集成到 Kubernetes 系统中
将自己编写的 Scheduler 组件打包成容器镜像，并通过 Kubernetes 集群部署工具（如 Helm）将其部署到集群中。
- 监测和维护
通过 Kubernetes 提供的监控和日志系统对 Scheduler 组件进行实时监测和维护，及时发现和解决问题。
需要注意的是，在编写自己的 Scheduler 组件之前，需要对 Kubernetes 的架构、API Server 和调度器机制等有一定了解。同时，还需要熟悉 Golang 的基本语法、并发编程知识和网络编程原理等。
七，Kubelet组件
在 Kubernetes 中，Kubelet 是运行在每个 Node 上的主要组件之一，负责管理该 Node 上的容器和 Pod。Kubelet 会定期从 API Server 获取需要在该 Node 上运行的 Pod，并通过容器化技术（如 Docker）启动和停止这些容器。
下面是实现 Golang Kubelet 组件的主要步骤：
- 实现与 API Server 的交互
使用 Golang 客户端库（如 client-go）与 API Server 进行交互，获取需要在该 Node 上运行的 Pod 和相关信息等。
- 管理本地容器
使用 Docker 或其他容器化技术，启动和停止 Pod 中定义的各个容器。同时需要考虑诸如网络连接、存储卷、资源限制等问题。
- 实现健康检查机制
针对每个 Pod 和其内部的每个容器，实现健康检查机制以确保它们正常运行。如果发现某个容器或整个 Pod 失效，则应及时采取相应措施进行修复或重建。
- 实现资源监测和调节机制
通过监测节点上各个进程和资源利用情况，自动调节 CPU、内存、网络带宽等资源分配策略，并定期汇报给集群中心。
- 编写测试代码
编写单元测试和集成测试代码，并使用工具对代码进行覆盖率分析和性能测试等。
- 集成到 Kubernetes 系统中
将自己编写的 Kubelet 组件打包成容器镜像，并通过 Kubernetes 集群部署工具（如 Helm）将其部署到集群中。
- 监测和维护
通过 Kubernetes 提供的监控和日志系统对 Kubelet 组件进行实时监测和维护，及时发现和解决问题。
需要注意的是，在编写自己的 Kubelet 组件之前，需要对 Kubernetes 的架构、API Server 和调度器机制等有一定了解。同时，还需要熟悉 Golang 的基本语法、并发编程知识和网络编程原理等。
八，proxy组件
在计算机网络中，代理（Proxy）是一种网络服务，它充当客户端和服务器之间的中介。Golang 语言可以轻松实现一个基于 HTTP 协议的代理组件。下面是实现 Golang Proxy 组件的主要步骤：
- 创建监听 Socket
使用 Go 标准库 net 监听指定端口上的 TCP 连接。
- 处理连接请求
接收客户端发来的连接请求，并将其封装成 HttpRequest 对象，读取其中的 URL 和 Headers 等信息。
- 判断是否需要代理
根据 HttpRequest 中请求头部（如 User-Agent、Host）等信息判断该请求是否需要通过代理进行转发。
- 向目标服务器发送请求
如果需要代理，则将 HttpRequest 中的数据转发给目标服务器，并将返回结果封装成 HttpResponse 对象。
- 返回结果给客户端
将目标服务器返回的 HttpResponse 对象传输回到原始客户端。
- 处理异常情况
处理诸如连接超时、HTTP 错误码、非法 URL、内存泄漏等异常情况，保证代理组件稳定运行。
- 集成到应用中
将自己编写的 Proxy 组件集成到 Web 应用程序中，以实现更为复杂的功能需求。
需要注意的是，在编写自己的 Proxy 组件之前，需要了解 HTTP 协议和 TCP/IP 基本知识。同时还需要熟悉 Golang 的基本语法、并发编程和网络编程等知识。在实际应用中，还需要考虑代理的负载均衡、安全性、缓存策略等问题。
九，Kubectl命令行操作
使用 Golang 可以编写命令行工具来操作 Kubernetes 集群，其中可以使用 kubectl 命令行工具的 Go 库来实现。
以下是 Golang 实现 Kubectl 命令行操作的主要步骤：
- 安装 kubernetes/client-go 包
在 Golang 环境中安装 kubernetes/client-go 包，该包提供了访问 Kubernetes API Server 的客户端库。
go get k8s.io/client-go/...- 使用 kubectl Go 库实现命令行操作
使用 kubectl Go 库来实现命令行操作。例如，下面的代码片段演示如何使用 kubectl Go 库列出所有 Pod，并输出它们的名称和状态：
package main
import (
"context"
"fmt"
"k8s.io/apimachinery/pkg/api/errors"
metav1 "k8s.io/apimachinery/pkg/apis/meta/v1"
"k8s.io/client-go/kubernetes"
"k8s.io/client-go/tools/clientcmd"
)
func main() {
config, err := clientcmd.BuildConfigFromFlags("", "/path/to/kubeconfig")
if err != nil {
panic(err.Error())
}
clientset, err := kubernetes.NewForConfig(config)
if err != nil {
panic(err.Error())
}
pods, err := clientset.CoreV1().Pods("").List(context.Background(), metav1.ListOptions{})
if errors.IsNotFound(err) {
fmt.Printf("No pods found in the cluster\n")
} else if statusError, isStatus := err.(*errors.StatusError); isStatus {
fmt.Printf("Error getting pods: %v\n", statusError.ErrStatus.Message)
} else if err != nil {
panic(err.Error())
} else {
fmt.Printf("Listing all pods in the cluster:\n")
for _, pod := range pods.Items {
fmt.Printf(" %s (%s)\n", pod.GetName(), pod.Status.Phase)
}
}
}以上代码演示了如何使用 Golang 代码操作 Kubernetes 集群，其中使用 kubectl Go 库来列出所有 Pod 的名称和状态。
十，metrics server 监控node和pod
Metrics Server 是 Kubernetes 集群的一个组件，用于收集和暴露各种资源的监控指标。使用 Golang 可以编写 Metrics Server 的客户端程序，来实现对 Node 和 Pod 的监控。
以下是 Golang 实现 Metrics Server 客户端程序的主要步骤：
- 安装 k8s.io/client-go 包
在 Golang 环境中安装 k8s.io/client-go 包，该包提供了访问 Kubernetes API Server 的客户端库。
go get k8s.io/client-go/...- 使用 Heapster Metrics API 获取监控数据
通过访问 Heapster Metrics API 来获取 Node 和 Pod 的监控数据。例如，下面的代码片段演示如何获取 Node 列表和 Pod 列表，并输出其 CPU 和内存使用情况：
package main
import (
"flag"
"fmt"
"time"
"k8s.io/apimachinery/pkg/api/resource"
metav1 "k8s.io/apimachinery/pkg/apis/meta/v1"
"k8s.io/client-go/kubernetes"
"k8s.io/client-go/rest"
)
func main() {
var kubeconfig string
flag.StringVar(&kubeconfig, "kubeconfig", "", "Path to a kubeconfig file")
flag.Parse()
// 初始化 Kubernetes REST Client
config, err := clientcmd.BuildConfigFromFlags("", kubeconfig)
if err != nil {
panic(err.Error())
}
clientset, err := kubernetes.NewForConfig(config)
if err != nil {
panic(err.Error())
}
// 获取所有节点列表并输出 CPU 和内存使用情况
nodes, err := clientset.CoreV1().Nodes().List(metav1.ListOptions{})
if err != nil {
panic(err.Error())
}
for _, node := range nodes.Items {
nodeName := node.GetName()
metricsClient := clientset.MetricsV1beta1().NodeMetricses()
metrics, err := metricsClient.Get(nodeName, metav1.GetOptions{})
if err != nil {
panic(err.Error())
}
cpuUsage := metrics.Usage.Cpu()
memoryUsage := metrics.Usage.Memory()
fmt.Printf("Node %s: CPU usage=%s, memory usage=%s\n", nodeName, cpuUsage.String(), memoryUsage.String())
}
// 获取所有 Pod 列表并输出 CPU 和内存使用情况
pods, err := clientset.CoreV1().Pods("").List(metav1.ListOptions{})
if err != nil {
panic(err.Error())
}
for _, pod := range pods.Items {
podName := pod.GetName()
namespaceName:=pod.GetNamespace()
metricsClient:=clientset.MetricsV1beta1().PodMetricses(namespaceName)
metrics,err:=metricsClient.Get(podName,metav1.GetOptions{})
if err!=nil{
panic(err.Error())
}
containers:=metrics.Containers
for _,container:=range containers{
cpuUsage:=container.Usage.Cpu()
memoryUsage:=container.Usage.Memory()
fmt.Printf("Pod %s in Namespace %s: Container %s - CPU usage=%s, memory usage=%s\n",podName,namespaceName,container.Name ,cpuUsage.String(),memoryUsage.String())
}
time.Sleep(10 * time.Second)
}以上代码演示了如何使用 Golang 代码获取 Node 和 Pod 的监控指标，其中 Heapster Metrics API 在 Kubernetes 1.11 版本后已经被废弃，因此在新版本的 Kubernetes 中需要使用 Metric Server 来获取监控数据。