K8S快速入门

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阿甘兄_ 2022-05-13 22:18:01 ©著作权

文章标签 kubenetes k8s nginx 应用程序 docker 文章分类 运维

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文章目录

01 引言
02 初识Kubernetes

2.1 Kubernetes应用管理模型

2.1.1 Pod和Controller
2.1.1 Kubernetes通信

2.1.1.1 Kubernetes集群内的应用如何通信？
2.1.1.2 外部的用户如何访问集群内的应用？

2.2 Kubernetes架构模型

2.2.1 Master组件
2.2.2 Node组件

2.3 Kubernetes监控策略

2.3.1 从两个层面理解Kubernetes指标
2.3.2 监控Kubernetes关键点

2.3.2.1 白盒层控制面
2.3.2.2 黑盒层控制面

03 搭建本地Kubernetes集群

3.1 安装Minikube
3.2 启动
3.3 dashboard管理界面
3.4 MiniKube基础命令

04 Kubernetes部署应用程序

01 引言

02 初识Kubernetes

Kubenetes（又名k8s）源码地址：https://github.com/kubernetes/kubernetes

Kubenetes是一款由Google开发的开源的容器编排工具

Kubernetes将一系列的主机看做是一个受管理的海量资源，这些海量资源组成了一个能够方便进行扩展的操作系统；
Kubernetes中运行着的容器则可以视为是这个操作系统中运行的“进程”，通过Kubernetes这一中央协调器，解决了基于容器应用程序的调度、伸缩、访问负载均衡以及整个系统的管理和监控的问题。

2.1 Kubernetes应用管理模型

2.1.1 Pod和Controller

什么是Pod？

Pod是Kubernetes中的最小调度资源；
Pod中会包含一组容器，它们一起工作，并且对外提供一个（或者一组）功能，对于这组容器而言它们共享相同的网络和存储资源，因此它们之间可以直接通过本地网络（127.0.0.1）进行访问；
当Pod被创建时，调度器（kube-schedule）会从集群中找到满足条件的节点运行它。

什么是Controller？

如果部署应用程序时，需要启动多个实例（副本），则需要使用到控制器（Controller）；
用户可以在Controller定义Pod的调度规则、运行的副本数量以及升级策略等等信息，当某些Pod发生故障之后，Controller会尝试自动修复，直到Pod的运行状态满足Controller中定义的预期状态为止；
Kubernetes中提供了多种Controller的实现，包括：Deployment（无状态应用）、StatefulSet（有状态应用）、Daemonset（守护模式）等，以支持不同类型应用的部署和调度模式。

可以知道，通过Controller和Pod我们定义了应用程序是如何运行的？

2.1.1 Kubernetes通信

Kubernetes的应用管理模型如下：

K8S快速入门_nginx

2.1.1.1 Kubernetes集群内的应用如何通信？

解决方式：如上图，在Kubernetes中通过定义Service（服务）来解决。

步骤如下：

Service在Kubernetes集群内扮演了服务发现和负载均衡的作用；
在Kubernetes下部署的Pod实例都会包含一组描述自身信息的Lable，而创建Service，可以声明一个Selector（标签选择器）;
Service通过Selector，找到匹配标签规则的Pod实例，并将对Service的请求转发到代理的Pod中；
Service创建完成后，集群内的应用就可以通过使用Service的名称作为DNS域名进行相互访问。

2.1.1.2 外部的用户如何访问集群内的应用？

解决方式：如上图，Kubernetes中定义了单独的资源Ingress（入口）。

Ingress是一个工作在7层的负载均衡器，其负责代理外部进入集群内的请求，并将流量转发到对应的服务中。

最后，对于同一个Kubernetes集群其可能被多个组织使用，为了隔离这些不同组织创建的应用程序，Kubernetes定义了Namespace（命名空间）对资源进行隔离。

2.2 Kubernetes架构模型

Kubernetes架构模型图如下：

K8S快速入门_k8s_02

Kubernetes的核心组件主要由两部分组成，Master组件和Node组件，其中：

Matser组件提供了集群层面的管理功能，它们负责响应用户请求并且对集群资源进行统一的调度和管理；
Node组件会运行在集群的所有节点上，它们负责管理和维护节点中运行的Pod，为Kubernetes集群提供运行时环境。

2.2.1 Master组件

Master组件主要包括：

kube-apiserver：负责对外暴露Kubernetes API；
etcd：用于存储Kubernetes集群的所有数据；
kube-scheduler: 负责为新创建的Pod选择可供其运行的节点；
kube-controller-manager：包含Node Controller，Deployment Controller，Endpoint Controller等等，通过与apiserver交互使相应的资源达到预期状态。

2.2.2 Node组件

Node组件主要包括：

kubelet：负责维护和管理节点上Pod的运行状态；
kube-proxy：负责维护主机上的网络规则以及转发。
Container Runtime：如Docker、rkt、runc等提供容器运行时环境。

2.3 Kubernetes监控策略

2.3.1 从两个层面理解Kubernetes指标

物理结构上讲：Kubernetes主要用于整合和管理底层的基础设施资源，对外提供应用容器的自动化部署和管理能力，这些基础设施可能是物理机、虚拟机、云主机等等。因此，基础资源的使用直接影响当前集群的容量和应用的状态。在这部分，我们需要关注集群中各个节点的主机负载，CPU使用率、内存使用率、存储空间以及网络吞吐等监控指标。

自身架构上讲：kube-apiserver是Kubernetes提供所有服务的入口。无论是外部的客户端还是集群内部的组件都直接与kube-apiserver进行通讯。因此，kube-apiserver的并发和吞吐量直接决定了集群性能的好坏，我们需要评价其自身的服务质量，主要关注在Kubernetes的API响应时间，以及Pod的启动时间等指标上。

2.3.2 监控Kubernetes关键点

Kubernetes的最终目标还是需要为业务服务，因此我们还需要能够监控应用容器的资源使用情况。对于内置了对Prometheus支持的应用程序，也要支持从这些应用程序中采集内部的监控指标。

综上所述，我们需要综合使用白盒监控和黑盒监控模式，建立从基础设施，Kubernetes核心组件，应用容器等全面的监控体系。

2.3.2.1 白盒层控制面

在白盒监控层面我们需要关注：

基础设施层（Node）：为整个集群和应用提供运行时资源，需要通过各节点的kubelet获取节点的基本状态，同时通过在节点上部署Node Exporter获取节点的资源使用情况；
容器基础设施（Container）：为应用提供运行时环境，Kubelet内置了对cAdvisor的支持，用户可以直接通过Kubelet组件获取给节点上容器相关监控指标；
用户应用（Pod）：Pod中会包含一组容器，它们一起工作，并且对外提供一个（或者一组）功能。如果用户部署的应用程序内置了对Prometheus的支持，那么我们还应该采集这些Pod暴露的监控指标；
Kubernetes组件：获取并监控Kubernetes核心组件的运行状态，确保平台自身的稳定运行。

2.3.2.2 黑盒层控制面

而在黑盒监控层面，则主要需要关注以下：

内部服务负载均衡（Service）：在集群内，通过Service在集群暴露应用功能，集群内应用和应用之间访问时提供内部的负载均衡。通过Blackbox Exporter探测Service的可用性，确保当Service不可用时能够快速得到告警通知；
外部访问入口（Ingress）：通过Ingress提供集群外的访问入口，从而可以使外部客户端能够访问到部署在Kubernetes集群内的服务。因此也需要通过Blackbox Exporter对Ingress的可用性进行探测，确保外部用户能够正常访问集群内的功能；

03 搭建本地Kubernetes集群

3.1 安装Minikube

在本地通过工具Minikube (https://github.com/kubernetes/minikube)搭建一个本地的Kubernetes测试环境。Minikube会在本地通过虚拟机运行一个单节点的Kubernetes集群，可以方便用户或者开发人员在本地进行与Kubernetes相关的开发和测试工作。

安装MiniKube的方式很简单，对于Mac用户可以直接使用Brew进行安装（其它操作系统用户，可以查看Minikube项目的官方说明文档进行安装即可）:

brew  install minikube

K8S快速入门_kubenetes_03

3.2 启动

启动的时候可能会报错，

Exiting due to RSRC_INSUFFICIENT_CORES: Requested cpu count 2 is greater than the available cpus of 1

解决方案参考（我是调整了docker desktop的cpu核数为2的）：https://stackoverflow.com/questions/71207905/minkube-start-gives-error-exiting-due-to-rsrc-insufficient-cores-is-it-poss

因为mac上已经安装了docker desktop，所以不需要额外再安装Virtualbox，直接选择Docker驱动，使用如下命令启动：

minikube start --driver=docker

K8S快速入门_kubenetes_04

如果一直卡在Pulling base image… ，则按顺序执行如下命令：

minikube delete
minikube start --image-mirror-country='cn'

K8S快速入门_k8s_05

耐心等待。

在Docker Desktop，可以看到已经启动容器:

K8S快速入门_docker_06

备注：可以使用minikube config set driver docker命令来设置docker为默认驱动。

3.3 dashboard管理界面

MiniKube会自动配置本机的kubelet命令行工具，用于与对集群资源进行管理。同时Kubernetes也提供了一个Dashboard管理界面，在MiniKube下可以通过以下命令打开：

minikube dashboard

然后就会默认浏览器打开：

K8S快速入门_k8s_07

3.4 MiniKube基础命令

1.查看minikube的状态

minikube status

2.关闭cluster

minikube stop

3.删除cluster

minikube delete

04 Kubernetes部署应用程序

Kubernetes环境准备完成后，就可以开始尝试在Kubernetes下尝试部署一个应用程序。Kubernetes中管理的所有资源都可以通过YAML文件进行描述。

如下所示，本地创建了一个名为nginx-deploymeht.yml文件：

apiVersion: extensions/v1beta1
kind: Deployment
metadata:
  name: nginx-deployment
  labels:
    app: nginx
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nginx
    spec:
      containers:
      - name: nginx
        image: nginx:1.7.9
        ports:
        - containerPort: 80

上传yml文件：

K8S快速入门_nginx_08

在该YAML文件中，我们定义了需要创建的资源类型为Deployment，在metadata中声明了该Deployment的名称以及标签。
spec中则定义了该Deployment的具体设置，通过replicas定义了该Deployment创建后将会自动创建3个Pod实例，运行的Pod以及进行则通过template进行定义。

在命令行中使用，如下命令：

kubectl create -f nginx-deploymeht.yml

在未指定命名空间的情况下，kubectl默认关联default命名空间。由于这里没有指定Namespace，该Deployment将会在默认的命令空间default中创建。通过kubectl get命令查看当前Deployment的部署进度

# 查看Deployment的运行状态
$ kubectl get deployments
NAME               DESIRED   CURRENT   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
nginx-deployment   3         3         3            3           1m

# 查看运行的Pod实例
$ kubectl get pods
NAME                                READY     STATUS    RESTARTS   AGE
nginx-deployment-6d8f46cfb7-5f9qm   1/1       Running   0          1m
nginx-deployment-6d8f46cfb7-9ppb8   1/1       Running   0          1m
nginx-deployment-6d8f46cfb7-nfmsw   1/1       Running   0          1m

为了能够让用户或者其它服务能够访问到Nginx实例，这里通过一个名为nginx-service.yml的文件定义Service资源：

kind: Service
apiVersion: v1
metadata:
  name: nginx-service
spec:
  selector:
    app: nginx
  ports:
  - protocol: TCP
    port: 80
    targetPort: 80
  type: NodePort

默认情况下，Service资源只能通过集群网络进行访问(type=ClusterIP)。这里为了能够直接访问该Service，需要将容器端口映射到主机上，因此定义该Service类型为NodePort。

创建并查看Service资源：

$ kubectl create -f nginx-service.yml
service "nginx-service" created

$ kubectl get svc
NAME            TYPE        CLUSTER-IP       EXTERNAL-IP   PORT(S)        AGE
kubernetes      ClusterIP   10.96.0.1        <none>        443/TCP        131d
nginx-service   NodePort    10.104.103.112   <none>        80:32022/TCP   10s

通过nginx-server映射到虚拟机的32022端口，就可以直接访问到Nginx实例的80端口：

K8S快速入门_k8s_09

部署完成后，如果需要对Nginx实例进行扩展，可以使用：

$ kubectl scale deployments/nginx-deployment --replicas=4
deployment "nginx-deployment" scaled

通过kubectl命令还可以对镜像进行滚动升级：

$ kubectl set image deployment/nginx-deployment nginx=nginx:1.9.1
deployment "nginx-deployment" image updated

$ kubectl get pods
NAME                                READY     STATUS              RESTARTS   AGE
nginx-deployment-58b94fcb9-8fjm6    0/1       ContainerCreating   0          52s
nginx-deployment-58b94fcb9-qzlwx    0/1       ContainerCreating   0          51s
nginx-deployment-6d8f46cfb7-5f9qm   1/1       Running             0          45m
nginx-deployment-6d8f46cfb7-7xs6z   0/1       Terminating         0          2m
nginx-deployment-6d8f46cfb7-9ppb8   1/1       Running             0          45m
nginx-deployment-6d8f46cfb7-nfmsw   1/1       Running             0          45m

如果升级后服务出现异常，那么可以通过以下命令对应用进行回滚：

$ kubectl rollout undo deployment/nginx-deployment
deployment "nginx-deployment"

Kubernetes依托于Google丰富的大规模应用管理经验。通过将集群环境抽象为一个统一调度和管理的云"操作系统，视容器为这个操作中独自运行的“进程”，进程间的隔离通过命名空间（Namespace）完成，实现了对应用生命周期管理从自动化到自主化的跨越。

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