K8s学习笔记——资源组件篇

引言

前一篇文章我们介绍了K8s的概念理解和常用命令，这篇我们重点介绍K8s的资源组件和相关配置使用。

1. Node & Pod

Node:

是 Pod 真正运行的主机，可以是物理机，也可以是虚拟机。为了管理 Pod，每个 Node 节点上至少要运行 container runtime（比如 docker, rkt, containerd）、kubelet 和 kube-proxy 服务。

Pod:

是一组紧密关联的容器集合（也可以是单个容器），它们共享 IPC（进程间通信） ， Network namespace 和 文件存储（需挂载到容器），是 Kubernetes 调度的基本单位。

Node和Pod的关系如下图所示：

上图中的Node中共有4个Pod，分别为：

2. Namespaces

是对一组资源和对象的抽象集合，相当于给k8s系统内部的对象划分一些命名空间。常见的 pods, services, replication controllers 和 deployments 等都是属于某一个 namespace 的（默认是 default）。

创建命名空间的配置示例：

apiVersion: v1
kind: Namespace  # 表示要创建的资源类型为命名空间
metadata:
  name: test     # 命名空间名称为test

命名空间的使用则是通过Pod或Service中的metadata.namespace字段来声明。

3. Service

是应用服务的抽象，为应用提供负载均衡和服务发现。它通过将多个 Pod IP 和端口列表组成 endpoints，由 kube-proxy 负责将服务 IP 负载均衡到这些 endpoints 上。

每个 Service 都会自动分配一个 cluster IP（仅在集群内部可访问的虚拟地址）和 DNS 名，其他容器可以通过该地址或 DNS 来访问服务，而不需要了解后端容器的运行。

Service模型如下所示：

创建Service的配置：

kind: Service               # 创建的资源类型为服务
apiVersion: v1
metadata:                   # 资源的元数据
  name: {{name}}            # 服务名称
  namespace: {{namespace}}  # 所属namespace
spec:                       # 指定服务的规格，包括选择器和端口
  selector:                 # 用于指定服务所选择的Pod的标签
    k8s-app: {{name}}       # 选择具有标签k8s-app且值为占位符{{name}}的Pod
  ports:                    # 指定服务的端口映射规则
  - name: serviceport       # 定义了一个名为serviceport的端口映射，将容器内的8081端口映射到服务的端口8081上
    protocol: TCP
    port: 8081              # 服务对外开放的访问端口
    targetPort: 8081        # 容器内端口

4. Ingress

为进入集群的请求提供路由规则的集合，类似于反向代理Nginx的作用，它可以按规则将请求路由到具体的Service上。

Ingress模型如下图示例：

创建Ingress的配置规则：

apiVersion: extensions/v1beta1
kind: Ingress              # 创建的资源类型为Ingress
metadata:
  name: test
spec:                      # 指定Ingress的规格，包括规则（rules)
  rules:
  - host: foo.bar.com      # 请求的主机名，会用于Request中的Host头过滤
    http:                  # 使用http协议
      paths:               # 请求路径配置
      - backend:           # 指定要请求的后端服务
          serviceName: s1  # 后端服务名称
          servicePort: 80  # 后端服务端口
  - host: bar.foo.com
    http:
      paths:
      - backend:
          serviceName: s2
          servicePort: 80

5. Deployment

用于无状态 Pod 部署声明，这些Pod对部署顺序没有要求（如nginx)，可以定义 Pod 的副本数量，调度策略等，是最常用的一种部署方式，一般将 Pod 的定义内置在 Deployment 中。

Deployment的配置规则示例：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment          # 创建的资源类型为Deployment
metadata:
  name: {{name}}
  namespace: {{namespace}}
spec:                     # Deployment的规格，包括副本数（replicas）、选择器（selector）、模板（template）等。
  replicas: 2             # 创建2个pod副本
  selector:               # 选择Pod的条件配置 
    matchLabels:
      k8s-app: {{name}}   # 选择具有标签k8s-app且值为占位符{{name}}的Pod
  template:               # 用于定义Pod的模板
    metadata:
      labels:             # 设置Pod的标签
        k8s-app: {{name}}
    spec:
      terminationGracePeriodSeconds: 10  # Pod的优雅终止期限为10秒
      nodeSelector:
        k8s-meeting: true # 按需调整
      volumes:    # 定义了两个存储卷log和conf
      - name: log
        hostPath: # 使用主机磁盘路径/var/log/quanshi/{{name}}进行挂载， 类型为目录或创建目录
          path: /var/log/quanshi/{{name}}
          type: DirectoryOrCreate
      - name: conf
        configMap:        # 使用名称为{{name}}的ConfigMap配置数据进行挂载
          name: {{name}}
      containers:         # 容器定义，名称和镜像均使用占位符表示
      - name: {{name}}    # 容器名称
        image: {{image}}  # 容器使用的镜像名称
        env:              # 注入到系统的环境变量，程序能读到，每个Pod可以不同                 
        - name: NODE_IP
          valueFrom:
            fieldRef:
              fieldPath: status.hostIP
        - name: POD_NAME
          valueFrom:
            fieldRef:
              fieldPath: metadata.name
        - name: POD_NAMESPACE
          valueFrom:
            fieldRef:
              fieldPath: metadata.namespace
        - name: POD_IP
          valueFrom:
            fieldRef:
              fieldPath: status.podIP
        resources:
          limits:      # 指定容器可以使用的最大资源空间
            cpu: 2000m      # 2个CPU核心
            memory: 4000Mi  # 4000Mi=4GB
          requests:    # 表示容器部署需要的最小资源
            cpu: 100m       # 占用一个CPU核心的1/10, 1C=1000m
            memory: 150Mi   # 150MB
        securityContext:    # 容器特权配置，有一些特殊的场景需要配置，例如syslog
          privileged: false
        volumeMounts:       # 指定容器中的挂载卷和挂载路径
        - name: log         # 卷log（上面有指定）挂载到容器的/var/log/quanshi目录下
          mountPath: /var/log/quanshi
        - name: conf        # 卷conf（上面有指定）挂载到容器的/mnt/conf目录下
          mountPath: /mnt/conf

6. StatefulSet

为了解决有状态服务的部署问题，能做到有序部署，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序进行（即从 0 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）。

典型场景有：

• 数据库部署（如MySQL），每个Pod都有一个稳定的网络标识和唯一的持久化存储卷，可以确保数据的持久性和一致性；
• 消息队列（如Kafka）每个Pod都有一个唯一的网络标识和持久化存储卷，确保消息的可靠性和持久化存储；
• 分布式缓存（如Redis)，每个Pod都有一个唯一的网络标识和持久化存储卷，可以确保缓存数据的可靠性和一致性。

创建StatefulSet的配置示例：

apiVersion: v1
kind: Service            # 先定义一个Service，供下文的StatefulSet使用
metadata:
  name: nginx
spec:
  ports:
  - port: 80
    name: web
  clusterIP: None  # None表示不分配集群IP
  selector:        # 选择具有标签app: nginx的Pod与该Service关联
    app: nginx
---
apiVersion: apps/v1
kind: StatefulSet         # 创建的资源类型为StatefulSet
metadata:
  name: web
spec:
  serviceName: "nginx"    # 指定StatefulSet关联的Service名称为nginx
  replicas: 2             # StatefulSet的副本数为2，即创建2个Pod。
  selector:               
    matchLabels:          # 通过标签选择器来选择要关联的Pod。
      app: nginx
  template:               # StatefulSet创建Pod时的模板   
    metadata:
      labels:             # 设置Pod的标签为app: nginx
        app: nginx
    spec:
      containers:         # 定义Pod中的容器名称和镜像名称
      - name: nginx
        image: nginx

7. DaemonSet

保证在每台 Node 上都运行一个容器实例，供主机上的所有Pod共用。常用来部署一些集群的日志、监控或者其他系统管理应用，如syslog-ng, filebeat等。

apiVersion: apps/v1
kind: DaemonSet

8. ConfigMap

用于保存配置数据的键值对，可以用来保存单个属性，也可以用来保存配置文件。

典型使用场景：

1. 配置注入：将应用程序的配置信息注入到容器中。通过将ConfigMap挂载到容器的文件系统中，应用程序可以读取ConfigMap中的配置数据并应用到运行时环境中。
2. 动态配置更新：当应用程序的配置信息发生更改时，可以通过更新ConfigMap来实现动态配置更新。这样，无需重新构建和重新部署应用程序，就可以更新应用程序的配置。
3. 环境变量注入：通过将ConfigMap的值设置为环境变量，可以将配置信息传递给应用程序作为环境变量。
4. 共享配置：多个应用程序可以共享同一个ConfigMap，以便它们可以使用相同的配置信息。

创建ConfigMap的配置示例：

apiVersion: v1
kind: ConfigMap             # 创建的资源类型为ConfigMap
metadata:
  name: special-config      # ConfigMap的名称为special-config
  namespace: default        # ConfigMap所属的命名空间为default
data:
  special.how: very         # 定义了一个键值对，键为special.how，值为very
  special.type: charm       # 定义了一个键值对，键为special.type，值为charm。
  game.properties: |        # 定义了一个键值对，键为game.properties，值为多行文本。
    enemies=aliens          # game.properties内部定义一个配置项，键为enemies，值为aliens
    lives=3
    secret.code.allowed=true
    secret.code.lives=30   
  ui.properties: |           # 定义了一个键值对，键为ui.properties，值为多行文本。
    color.good=purple
    color.bad=yellow
    allow.textmode=true
    how.nice.to.look=fairlyNice

9. HPA

全称为Horizontal Pod Autoscaling，可以根据 CPU 使用率或应用自定义 metrics 自动扩展 Pod 数量。

CA（Cluster AutoScaler）用于提供Node级扩容，支持更高效的扩缩容。

CA可以和 HPA配合使用：

参考阅读：

• k8s学习笔记之认识理解篇：https://blog.csdn.net/xiaojia1001/article/details/134221854
• autoscaler: https://github.com/kubernetes/autoscaler