【云原生|K8s系列第1篇】：K8s的基础概念、组件架构及实战安装

红太狼 2023-09-30 14:13 27阅读 0赞

#### 云原生|K8s系列第1篇目录 ####

*  1、先从K8s不是什么讲起
 *  2、K8s是什么及核心基础概念
 *   *  2.1 Container容器
     *  2.2 Pod
     *  2.3 Node
     *  2.4 Label
     *  2.5 Annotations
     *  2.6 Service
 *  3、K8s架构
 *   *  3.1 K8s的工作方式
     *  3.2 K8s的组件架构
     *  3.2.1 控制平面组件
     *   *  kube-apiserver
         *  etcd
         *  kube-scheduler
         *  kube-controller-manager
         *  cloud-controller-manager
     *  3.2.2 Node组件
     *   *  kubelet
         *  kube-proxy
     *  K8s架构示意图
 *  4、K8s创建集群
 *   *  4.1 基础环境准备
     *  4.2 安装kubelet、kubeadm、kubectl
     *  4.3 下载每个机器所需要的镜像
     *  4.4 初始主节点
     *  4.5 安装网络组件
     *  4.6 加入node节点
     *  4.7 验证集群节点状态

## 1、先从K8s不是什么讲起 ##

首先，K8s并不是一个传统意义上的 PaaS平台即服务的工具，它充分给使用者提供了很多很多选择的空间。

*  不限制支持的应用程序类型，K8s并不插手应用程序框架, 也不限制支持的语言 (如 Java, Python, Ruby 等)，只要应用符合 12 因素即可。也就是说，只需要应用可以在容器中运行，那么它就可以很好的在 Kubernetes 上运行。
 *  不提供内置的中间件 (如消息中间件)、数据处理框架 (如 Spark)、数据库 (如 Mysql) 或集群存储系统 (如 Ceph) 等。这些应用直接运行在 Kubernetes 之上。
 *  不直接部署代码，也不会构建您的应用程序，但是可以在 Kubernetes 之上构建需 要的持续集成 (CI) 工作流。
 *  不提供机器配置、维护、管理或自愈系统。
 *  不提供应用程序配置语言或系统。
 *  不提供点击即部署的服务市场。

K8s 不仅仅是一个 “编排系统”，它消除了编排的需要。K8s通过声明式的 API 和一系列独立、可组合的控制器保证了应用总是在期望的状态，用户并不需要关心中间状态是如何转换的。

## 2、K8s是什么及核心基础概念 ##

K8s 是谷歌开源的容器集群管理系统，即一个大规模容器编排系统，是 Google 多年大规模容器管理技术 Borg 的开源版本。

可以用来完成以下一些主要功能：

*  基于容器的应用部署、维护和滚动升级。
 *  负载均衡和服务发现：
 *  跨机器和跨地区的集群调度。
 *  自动伸缩。
 *  广泛的 Volume 支持。
 *  插件机制保证扩展性。

用户可以使用 Label 以自己的方式组织管理资源，还可以使用 Annotation 来自定义资源的描述信息，比如为管理工具提供状态检查等。控制器也是构建在跟开发人员和用户使用的相同的 API 之上。用户 还可以编写自己的控制器和调度器，也可以通过各种插件机制扩展系统的功能。这使得可以方便地在 K8s 之上构建各种应用系统。

### 2.1 Container容器 ###

*  Container（容器）是一种便携式、轻量级的操作系统级虚拟化技术。

它使用 namespace 隔离不同的软件运行环境，并通过镜像自包含软件的运行环境，从而使得容器可以很方便的在任何地方运行。

容器体积小且启动快，可以在每个容器镜像中打包一个应用程序。这种一对一 的应用镜像关系拥有很多好处。使用容器，不需要与外部的基础架构环境绑定, 因为每一个应用程序都不需要外部依赖，不需要与外部的基础架构环境依赖，从而完美解决了开发到生产环境的一致性问题。

容器同样比虚拟机更加透明，这有助于监测和管理。容器进程的生命周期由基础设施管理，而不是被进程管理器隐藏在容器内部。每个应用程序用容器封装，管理容器部署就等同于管理应用程序部署。

### 2.2 Pod ###

*  Kubernetes 使用 Pod 来管理容器，每个 Pod 可以包含一个或多个紧密关联的容器。

Pod 是一组紧密关联的容器集合，它们共享 PID、IPC、Network 和 UTS namespace， 是 K8s调度的基本单位。Pod 内的多个容器共享网络和文件系统，可以通过进程间通信和文件共享这种简单高效的方式组合完成服务。  
![在这里插入图片描述][aa1cd055639c44fea12cf6942062cc82.png]

在 Kubernetes 中，所有对象都使用 manifest（yaml 或 json）来定义，比如一个简单的 nginx 服务可以定义为 nginx.yaml，它包含一个镜像为 nginx 的容器：

apiVersion: v1 
    kind: Pod 
    metadata: 
    	name: nginx 
    	labels: app: nginx 
    spec: 
    	containers: 
    	- name: nginx 
    	  image: nginx 
    	  ports: 
    	  - containerPort: 80

### 2.3 Node ###

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

![在这里插入图片描述][f33e16ae1be3480892f740789c085129.png]

### 2.4 Label ###

*  Label 是识别 Kubernetes 对象的标签，以 key/value 的方式附加到对象上（key 最长不能超过 63 字节，value 可以为空，也可以是不超过 253 字节的字符串）。

Label 不提供唯一性，实际上经常是很多对象（如 Pods）都使用相同的 label 来标 志具体的应用。

Label 定义好后其他对象可以使用 Label Selector 来选择一组相同 label 的对象（比如 ReplicaSet 和 Service 用 label 来选择一组 Pod）

### 2.5 Annotations ###

Annotations 是 key/value 形式附加于对象的注解。不同于 Labels 用于标志和选择对象，Annotations 用来记录一些附加信息，用来辅助应用部署、安全策略以及调度策略等。

### 2.6 Service ###

Service 是应用服务的抽象，通过 labels 为应用提供负载均衡和服务发现。匹配 labels 的 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，不需要了解后端容器的运行。

![在这里插入图片描述][1b402881f5114d5884af86733133a859.png]  
![在这里插入图片描述][a9caa4e6c7eb429b9153476fa539b53b.png]

## 3、K8s架构 ##

### 3.1 K8s的工作方式 ###

*  Kubernetes Cluster = N Master Node + N Worker Node：N主节点+N工作节点； N>=1

### 3.2 K8s的组件架构 ###

![在这里插入图片描述][48e8aeb3205f4ddd8a13e0e73190410a.png]

### 3.2.1 控制平面组件 ###

*  控制平面组件-Control Plane Components：

控制平面的组件对集群做出全局决策(如调度等)，以及检测和响应集群事件（例如，当不满足部署的 replicas 字段时，启动新的 pod）。控制平面组件可以在集群中的任何节点上运行。但为了简单起见，设置脚本通常会在同一个计算机上启动所有控制平面组件，并且不会在此计算机上运行用户容器。

#### kube-apiserver ####

*  API 服务器是 K8s 控制面的组件， 该组件公开了 Kubernetes API。 API 服务器是 Kubernetes 控制面的前端。Kubernetes API 服务器的主要实现是 kube-apiserver。 kube-apiserver 设计上考虑了水平伸缩，即它可通过部署多个实例进行伸缩。 可以运行 kube-apiserver 的多个实例，并且在这些实例之间平衡流量。

#### etcd ####

*  etcd 是兼具一致性和高可用性的键值数据库，可以作为保存 K8s 所有集群数据的后台数据库。通常etcd需要有备份计划。

#### kube-scheduler ####

*  kube-scheduler是控制平面组件，负责监视新创建的、未指定运行节点（node）的 Pods，选择节点让 Pod 在上面运行。

#### kube-controller-manager ####

*  kube-controller-manager是在主节点上运行 控制器 的组件。

从逻辑上讲，每个控制器都是一个单独的进程， 为了降低复杂性，它们都被编译到同一个可执行文件，并在一个进程中运行。这些控制器有：

节点控制器（Node Controller）: 负责在节点出现故障时进行通知和响应。  
任务控制器（Job controller）: 监测代表一次性任务的 Job 对象，然后创建 Pods 来运行这些任务直至完成  
端点控制器（Endpoints Controller）: 填充端点(Endpoints)对象(即加入 Service 与 Pod)  
服务帐户和令牌控制器（Service Account & Token Controllers）: 为新的命名空间创建默认帐户和 API 访问令牌

#### cloud-controller-manager ####

*  云控制器管理器是指嵌入特定云的控制逻辑的控制平面组件。 云控制器管理器允许链接集群到云提供商的应用编程接口中，并把和该云平台交互的组件与只和用户集群交互的组件分离开。

### 3.2.2 Node组件 ###

节点组件在每个节点上运行，维护运行的 Pod 并提供 Kubernetes 运行环境

#### kubelet ####

*  一个在集群中每个节点（node）上运行的代理。 它保证容器（containers）都 运行在 Pod 中。kubelet 接收一组通过各类机制提供给它的 PodSpecs，确保这些 PodSpecs 中描述的容器处于运行状态且健康。 kubelet 不会管理不是由 Kubernetes 创建的容器。

#### kube-proxy ####

*  kube-proxy 是集群中每个节点上运行的网络代理， 实现 Kubernetes 服务（Service） 概念的一部分。kube-proxy 维护节点上的网络规则。这些网络规则允许从集群内部或外部的网络会话与 Pod 进行网络通信。如果操作系统提供了数据包过滤层并可用的话，kube-proxy 会通过它来实现网络规则。否则， kube-proxy 仅转发流量本身。

### K8s架构示意图 ###

![在这里插入图片描述][b4428e7d26d7499c9a303003900b5f18.png]

## 4、K8s创建集群 ##

准备工作及注意事项：

*  集群中的所有机器的网络彼此均能相互连接，公网和内网都可以。
 *  节点之中不可以有重复的主机名、MAC 地址或 product\_uuid
 *  禁用交换分区。为了保证 kubelet 正常工作，需要禁用交换分区。

### 4.1 基础环境准备 ###

#各个机器设置自己的域名
    hostnamectl set-hostname xxxx
    
    # 将 SELinux 设置为 permissive 模式（相当于将其禁用）
    sudo setenforce 0
    sudo sed -i 's/^SELINUX=enforcing$/SELINUX=permissive/' /etc/selinux/config
    
    #关闭swap
    swapoff -a  
    sed -ri 's/.*swap.*/#&/' /etc/fstab
    
    #允许 iptables 检查桥接流量
    cat <<EOF | sudo tee /etc/modules-load.d/k8s.conf
    br_netfilter
    EOF
    
    cat <<EOF | sudo tee /etc/sysctl.d/k8s.conf
    net.bridge.bridge-nf-call-ip6tables = 1
    net.bridge.bridge-nf-call-iptables = 1
    EOF
    sudo sysctl --system

### 4.2 安装kubelet、kubeadm、kubectl ###

cat <<EOF | sudo tee /etc/yum.repos.d/kubernetes.repo
    [kubernetes]
    name=Kubernetes
    baseurl=http://mirrors.aliyun.com/kubernetes/yum/repos/kubernetes-el7-x86_64
    enabled=1
    gpgcheck=0
    repo_gpgcheck=0
    gpgkey=http://mirrors.aliyun.com/kubernetes/yum/doc/yum-key.gpg
       http://mirrors.aliyun.com/kubernetes/yum/doc/rpm-package-key.gpg
    exclude=kubelet kubeadm kubectl
    EOF
    
    sudo yum install -y kubelet-1.20.9 kubeadm-1.20.9 kubectl-1.20.9 --disableexcludes=kubernetes
    
    sudo systemctl enable --now kubelet

### 4.3 下载每个机器所需要的镜像 ###

sudo tee ./images.sh <<-'EOF'
    #!/bin/bash
    images=(
    kube-apiserver:v1.20.9
    kube-proxy:v1.20.9
    kube-controller-manager:v1.20.9
    kube-scheduler:v1.20.9
    coredns:1.7.0
    etcd:3.4.13-0
    pause:3.2
    )
    for imageName in ${images[@]} ; do
    docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/lfy_k8s_images/$imageName
    done
    EOF
       
    chmod +x ./images.sh && ./images.sh

### 4.4 初始主节点 ###

#所有机器添加master域名映射，以下需要修改为自己的域名映射
    echo "172.xx.xx.xx  cluster-endpoint" >> /etc/hosts
    
    #主节点初始化
    kubeadm init \
    --apiserver-advertise-address=172.xx.xx.xx \
    --control-plane-endpoint=cluster-endpoint \
    --image-repository registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/lfy_k8s_images \
    --kubernetes-version v1.20.9 \
    --service-cidr=10.96.0.0/16 \
    --pod-network-cidr=192.168.0.0/16
    
    #所有网络范围不重叠

#查看集群所有节点
    kubectl get nodes
    
    #根据配置文件，给集群创建资源
    kubectl apply -f xxxx.yaml
    
    #查看集群部署了哪些应用？
    docker ps   ===   kubectl get pods -A
    # 运行中的应用在docker里面叫容器，在k8s里面叫Pod
    kubectl get pods -A

master成功之后提示：  
![在这里插入图片描述][6f013c0a82d5460d9f7f5d03ecaa3d37.png]

Your Kubernetes control-plane has initialized successfully!
    
    To start using your cluster, you need to run the following as a regular user:
    
      mkdir -p $HOME/.kube
      sudo cp -i /etc/kubernetes/admin.conf $HOME/.kube/config
      sudo chown $(id -u):$(id -g) $HOME/.kube/config
    
    Alternatively, if you are the root user, you can run:
    
      export KUBECONFIG=/etc/kubernetes/admin.conf
    
    You should now deploy a pod network to the cluster.
    Run "kubectl apply -f [podnetwork].yaml" with one of the options listed at:
      https://kubernetes.io/docs/concepts/cluster-administration/addons/
    
    You can now join any number of control-plane nodes by copying certificate authorities
    and service account keys on each node and then running the following as root:
    
      kubeadm join cluster-endpoint:6443 --token hums8f.vyx71prsg74ofce7 \
        --discovery-token-ca-cert-hash sha256:a394d059dd51d68bb007a532a037d0a477131480ae95f75840c461e85e2c6ae3 \
        --control-plane 
    
    Then you can join any number of worker nodes by running the following on each as root:
    
    kubeadm join cluster-endpoint:6443 --token hums8f.vyx71prsg74ofce7 \
        --discovery-token-ca-cert-hash sha256:a394d059dd51d68bb007a532a037d0a477131480ae95f75840c461e85e2c6ae3

接下来就通过上述命令，配置设置.kube/config。

### 4.5 安装网络组件 ###

curl https://docs.projectcalico.org/manifests/calico.yaml -O
    
    kubectl apply -f calico.yaml

### 4.6 加入node节点 ###

kubeadm join cluster-endpoint:6443 --token x5g4uy.wpjjdbgra92s25pp \
    	--discovery-token-ca-cert-hash sha256:6255797916eaee52bf9dda9429db616fcd828436708345a308f4b917d3457a22

### 4.7 验证集群节点状态 ###

kubectl get nodes

[aa1cd055639c44fea12cf6942062cc82.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/aa1cd055639c44fea12cf6942062cc82.png
[f33e16ae1be3480892f740789c085129.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/f33e16ae1be3480892f740789c085129.png
[1b402881f5114d5884af86733133a859.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/1b402881f5114d5884af86733133a859.png
[a9caa4e6c7eb429b9153476fa539b53b.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/a9caa4e6c7eb429b9153476fa539b53b.png
[48e8aeb3205f4ddd8a13e0e73190410a.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/48e8aeb3205f4ddd8a13e0e73190410a.png
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