Kubernetes Node全解

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介 绍

Kubernetes在GitHub上拥有超过48,000颗星，超过75,000个commit，拥有以Google为表明的科技巨头公司为主要贡献者。能够说，Kubernetes已迅速掌管了容器生态系统，成为容器编排平台的真正领导者。

Kubernetes提供了诸如部署的滚动和回滚、容器健康检查、自动容器恢复、基于指标的容器自动扩展、服务负载均衡、服务发现（适用于微服务架构）等强大功能。在本文中，咱们将讨论Kubernetes重要的基本概念、master节点架构，并重点关注节点组件。

理解Kubernetes及其抽象

Kubernetes是一个开源的编排引擎，用于自动部署、扩展、管理和提供托管容器化应用程序的基础架构。在基础架构级别，Kubernetes集群由一组物理或虚拟机组成，每一个机器都以特定角色运行。

Master机器就像是全部业务的大脑，负责编排全部运行在节点机器上的容器。每一个节点都配有一个容器运行时。节点接收来自master的指令，而后执行操做来建立pod、删除pod或调整网络规则。

Master组件负责管理Kubernetes集群。它们管理pod的生命周期，pod是Kubernetes集群内部署的基本单元。Master Server运行如下组件：

• kube-apiserver - 主要组件，为其余master组件公开API。

• etcd - 分布式密钥/值存储库，Kubernetes使用它来持久化存储全部集群信息。

• kube-scheduler – 依照pod规范中的信息，来决定运行pod的节点。

• kube-controller-manager - 负责节点管理（检测节点是否出现故障）、pod复制和端点建立。

• cloud-controller-manager - 守护进程，充当API和不一样云提供商工具（存储卷、负载均衡器等）之间的抽象层。

节点组件是Kubernetes中的worker机器，受到master的管理。节点能够是虚拟机（VM）或物理机器——Kubernetes在这两种类型的系统上都能良好运行。每一个节点都包含运行pod的必要组件：

• kubelet – 为位于那个节点上的pod监视API服务器，确保它们正常运行

• cAdvisor - 收集在特定节点上运行着的pod的相关指标

• kube-proxy - 监视API服务器，实时获取pod或服务的变化，以使网络保持最新

• 容器运行时 - 负责管理容器镜像，并在该节点上运行容器

Kubernetes节点组件详解

总而言之就是，节点上运行着两个最重要的组件——kubelet和kube-proxy，除此以外还有一个负责运行应用容器化应用程序的容器引擎。

kubelet

kubelet处理着master和在其上运行的节点之间的全部通讯。它以manifest的形式接收来自主设备的命令，manifest定义着工做负载和操做参数。它与负责建立、启动和监视pod的容器运行时进行接合。

kubelet还会周期性地对配置的活跃度探针和准备状况进行检查。它会不断监视pod的状态，并在出现问题时启动新实例。kubelet还有一个内部HTTP服务器，在端口10255上显示一个只读视图。除此以外，在/healthz上还有一个健康检查端点，以及一些其余状态端点。例如，咱们能够在/pods获取正在运行的pod的列表。咱们还能够在/spec获取kubelet正在运行的机器的详情。

kube-proxy

kube-proxy组件在每一个节点上运行，负责代理UDP、TCP和SCTP数据包（它不了解HTTP）。它负责维护主机上的网络规则，并处理pod、主机和外部世界之间的数据包传输。它就像是节点上运行着的pod的网络代理和负载均衡器同样，经过在iptables使用NAT实现东/西负载均衡。

kube-proxy过程位于链接到Kubernetes的网络和在该特定节点上运行的pod之间。它本质上是Kubernetes的核心网络组件，负责确保跨集群的全部元素有效地进行通讯。当用户建立Kubernetes服务对象时，kube-proxy实例会负责将该对象转换为位于worker节点的、本地iptables规则集上的有意义的规则。iptables用于将分配给服务对象的虚拟IP转换为服务映射的全部pod IP。

容器运行时

容器运行时负责从公有或私有镜像仓库中拉取镜像，并根据这些镜像运行容器。当下最流行的容器引擎无疑是Docker，不过Kubernetes还支持诸如rkt、runc等的其余容器运行时。正如咱们在上文中提到过的，kubelet会直接与容器运行时交互，以启动、中止或删除容器。

cAdvisor

cAdvisor是一个开源代理，它可以监视资源使用状况并分析容器的性能。cAdvisor最初由谷歌建立，如今已与kubelet集成。

位于每一个节点上的cAdvisor实例，会收集、聚合、处理和导出全部正在运行的容器的指标，如CPU、内存、文件和网络使用状况等。全部数据都将发送到调度程序，以确保调度程序了解节点内部的性能和资源使用状况。这些信息会被用于执行各类编排任务，如调度、水平pod扩展、管理容器资源限制等。

从动手实操了解节点组件端点

接下来，咱们将安装一个Kubernetes集群（在Rancher的帮助下），以此来开始探索节点组件公开的一些API。要完成下面的操做，咱们须要：

• Google Cloud Platform账户（任何公有云也都是同样的）

• 一台主机，后续Rancher会运行在它上面（能够是我的PC / Mac或公有云中的VM）

• 在同一主机上，安装kubectl和 Google Cloud SDK。验证好您的相关credential（gcloud init和gcloud auth login），确保gcloud能正常访问您的Google Cloud帐户

• 在GKE上运行的Kubernetes集群（运行EKS或AKS也是相同的）

启动Rancher实例

首先，启动Rancher实例。这一过程很是简单，参考快速上手指南便可：

https://rancher.com/quick-start/

使用Rancher部署GKE集群

使用Rancher设置和配置Kubernetes集群，一样是按指南进行操做便可：

https://rancher.com/docs/rancher/v2.x/en/cluster-provisioning/hosted-kubernetes-clusters/gke/

部署好集群后，咱们能够快速部署Nginx以进行测试：

为了与Kubernetes API进行交互，咱们须要在本地计算机上启动代理服务器：

让咱们检查一下进度，看它是否正在正常运行，以及是否在监听默认端口：

如今，在浏览器中，检查kubelet公开的各类端点：

接下来，显示集群可用节点的列表：

咱们能够经过spec来检查全部列出的、使用API的节点。在本文的示例中，咱们使用n1-standard-1机器类型（1个vCPU，3.75GB RAM，10GB的根大小磁盘）建立了一个3节点集群。咱们能够经过访问专用端点来确认这些规范：

在不一样端点使用相同的kubelet API，咱们能够检查咱们建立的Nginx pod，以查看它们正运行在什么节点上。

首先，列出正在运行的pod：

如今，curl每一个节点的/proxy/pods端点，查看其运行的pod列表：

咱们还能够检查cAdvisor端点，它会以Prometheus格式输出大量数据。默认状况下，这在/metrics HTTP端点可用：

SSH到节点并直接调用kubelet端口，也能够得到相同的cAdvisor或pod信息：

清理

要清理咱们在本文中使用的资源，只需从Rancher UI中删除Kubernetes集群便可（选择集群并点击Delete按钮就能够了）。这将删除咱们的集群正在使用的全部节点以及关联的IP地址。若是您是在公有云中使用VM来运行Rancher，那么您也须要处理它。找出您的实例名称，而后将其删除便可：

结 语

在本文中，咱们讨论了Kubernetes节点机器的关键组件。以后，咱们使用Rancher部署了一个Kubernetes集群，并完成了一个小型部署以帮助咱们学习使用kubelet API。

若想了解有关Kubernetes及其架构的更多信息，Kubernetes官方文档是一个不错的起点：https://kubernetes.io/docs/concepts/overview/components/