kubernetes设计理念

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API设计原则:

RC是K8s集群中最早的保证Pod高可用的API对象。通过监控运行中的Pod来保证集群中运行指定数目的Pod副本。指定的数目都需用是多个也都需用是有一4个;少于指定数目,RC就会启动运行新的Pod副本;多于指定数目,RC就会杀死多余的Pod副本。即使在指定数目为1的具体情况下,通过RC运行Pod也比直接运行Pod更明智,不可能 RC也都需用发挥它高可用的能力,保证永远有一4个Pod在运行。RC是K8s较早期的技术概念,只适用于长期伺服型的业务类型,比如控制小机器人提供高可用的Web服务。

在K8S集群中,客户端需用访问的服务全都我Service对象。每个Service会对应有一4个集群内部有效的虚拟IP, 集群内部通过虚拟IP访问有一4个服务。在K8S集群中微服务的负载均衡是通过kube-proxy实现的。kube-proxy是K8S集群内部的负载均衡器。它是有一4个分布式代理服务器,在K8S的每个节点上都会有一4个。这些底部形态体现了它的伸缩性优势,需用访问服务的节点越多,提供负载均衡能力的kube-proxy就越多,高可用节点也随之增多。

API对象是K8s集群中的管理操作单元。K8s集群系统每支持一项新功能,引入一项新技术,都会新引入对应的API对象,支持对该功能的管理操作。这些副本集Replica Set对应的API对象是RS。

K8s有全都技术概念,一同对应全都API对象,最重要的也是最基础的是微服务Pod。Pod是在K8s集群中运行部署应用或服务的最小单元,它是都需用支持多容器的。Pod的设计理念是支持多个容器在有一4个Pod中共享网络地址和文件系统,都需用通过程序间通信和文件共享这些简单高效的土依据组合完成服务。Pod对多容器的支持是K8s最基础的设计理念。比如你运行有一4个操作系统发行版的软件仓库,有一4个Nginx容器用来发布软件,没法 容器专门用来从源仓库做同步,这有一4个容器的镜像不太不可能 是有一4个团队开发的,因此 朋友一同工作都都能不能提供有一4个微服务;这些具体情况下,不同的团队人个 开发构建买车人的容器镜像,在部署的以前组合成有一4个微服务对外提供服务。

用户帐户为人提供账户标识,而服务账户为计算机程序和K8s集群中运行的Pod提供账户标识。用户帐户和服务帐户的有一4个区别是作用范围;用户帐户对应的是人的身份,人的身份与服务的namespace无关,全都用户账户是跨namespace的;而服务帐户对应的是有一4个运行中程序的身份,与特定namespace是相关的。

RS是新一代RC,提供同样的高可用能力,区别主要在于RS并且 居上,能支持更多种类的匹配模式。副本集对象一般不单独使用,全都我作为Deployment的理想具体情况参数使用。

RC、RS和Deployment全都我保证了支撑服务的微服务Pod的数量,因此 没法 正确处理咋样访问哪些地方地方服务的问题图片。有一4个Pod全都我有一4个运行服务的实例,随时不可能 在有一4个节点上停止,在没法 节点以有一4个新的IP启动有一4个新的Pod,因此 非要以选则的IP和端口号提供服务。要稳定地提供服务需用服务发现和负载均衡能力。服务发现完成的工作,是针对客户端访问的服务,找到对应的的后端服务实例。

RC和RS主全都我控制提供无具体情况服务的,其所控制的Pod的名字是随机设置的,有一4个Pod出故障了就被丢弃,在没法 地方重启有一4个新Pod, 名字变了、名字和启动在哪儿都会重要,重要的全都我Pod总数;而PetSet是用来控制有具体情况服务,PetSet中的每个Pod的名字都会以前选则的,非要更改。PetSet中Pod的名字是用来关联与该Pod的对应具体情况。

2.假设任何错误的不可能 ,并做容错正确处理。

为了保证分布式系统的稳定可靠,对于一个劲出现局部错误的分布式系统,不可能 控制逻辑只依赖当前具体情况,没法 就非常容易将有一4个暂时出现故障的系统恢复到正常具体情况,不可能 你倘若将该系统重置到某个稳定具体情况,就都需用自信的知道系统的所有控制逻辑会结束了按照正常土依据运行。

6.API操作僵化 度与对象数量成正比。这条主全都我从系统性能深度图考虑,要保证系统随着系统规模的扩大,性能不需要飞快快一点 到无法使用,则最低限定全都我API的操作僵化 度非要超过O(N), N是对象数量,因此 系统就不具备水平伸缩了。

不可能 分布式系统中无法保证系统各个模块是始终连接的,因此 每个模块要有自我修复的能力,保证不需要不可能 连接非要因此 模块而自我崩溃。

Pod是K8s集群中所有业务类型的基础,都需用看作运行在K8s集群中的小机器人,不这些型的业务就需用不这些型的小机器人去执行。目前K8s中的业务主要都需用分为长期伺服型(long-running)、批正确处理型(batch)、节点后台支撑型(node-daemon)和有具体情况应用型(stateful application);分别对应的小机器人控制器为Deployment、Job、DaemonSet和PetSet,本文后面 会一一介绍。

1.所有API应该是声明式的。声明式操作相对于命令式操作,对于重复操作的效果更加稳定,这对于容易出现数据丢失或重复的分布式环境而言怪怪的要。另外声明式操作更容易被用户使用,对用户隐藏细节,一同保留系统未来持续优化的不可能 性。

即要求在设计实现模块时划分清楚基本功能和高级功能,保证基本功能不需要依赖高级功能,没法 一同就保证了不需要不可能 高级功能出现故障可是我导致 整个模块崩溃。根据这些理念实现的系统,也更容易快速地增加新的高级功能,以为并不担心引入高级功能影响原有的基本功能。

在有一4个分布式系统中出现局部和临时错误是至少率事件。错误不可能 来自于物理系统故障,内部系统故障全都我可能 来自于系统自身的代码错误,依靠买车人实现的代码不需要出错来保证系统稳定着实也是难以实现的,因此 要设计对任何不可能 错误的容错正确处理。

Secret是用来保存和传递密码、密钥、认证凭证哪些地方地方敏感信息对象的。Secret都需用正确处理敏感信息明文写在配置文件里。

K8s还支持使用Persistent Volume Claim即PVC这些逻辑存储,使用这些存储,使得存储的使用者都需用忽略后台的实际存储技术(这些AWS,Google或GlusterFS和Ceph),而将有关存储实际技术的配置交给存储管理员通过Persistent Volume来配置。

对于云计算系统,系统API实际上发生系统设计的统领地位,K8S集群系统每支持一项新功能,引入一项新技术,都会新引入对应的API对象,支持对该功能的管理操作。

控制机制设计原则:

每个K8s Federation有买车人的分布式存储、API Server和Controller Manager。用户都需用通过Federation的API Server注册该Federation的成员K8s Cluster。当用户通过Federation的API Server创建、更改API对象时,Federation API Server会在买车人所有注册的子K8s Cluster都创建一份对应的API对象。在提供业务请求服务时,K8s Federation会先在买车人的各个子Cluster之间做负载均衡,而对于发送到某个具体K8s Cluster的业务请求,会依照这些K8s Cluster独立提供服务时一样的调度模式去做K8s Cluster内部的负载均衡。而Cluster之间的负载均衡是通过域名服务的负载均衡来实现的。

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1.控制逻辑应该只依赖于当前具体情况。

3.高层API以操作意图为设计基础。高层设计一定是从业务出发,而都会技术的深度图。针对K8S的高层API设计,一定是以K8S的业务为基础出发,也全都我以系统调度管理容器的操作意图为设计基础。

2.API对象是彼此互补因此 可组合的。提倡API对象尽量实现面向对象的设计要求,达到“高内聚,低耦合”,对业务模块有个至少的分解。本质上K8S这些分布式系统管理平台,也是有某种业务系统,只不过它的业务全都我调度和管理容器服务。

K8s集群中的存储卷跟Docker的存储卷因此 这些,只不过Docker的存储卷作用范围为有一4个容器,而K8s的存储卷的生命周期和作用范围是有一4个Pod。每个Pod中声明的存储卷由Pod中所有的容器共享。K8S支持非常多的存储卷类型。支持多种公有云平台的存储,包括AWS, Google, Azure云;支持多种分布式存储包括GlusterFS和Ceph;也支持较容易使用的主机本地目录hostPath和NFS.

namespace为k8s集群提供虚拟隔离作用,K8S集群初始有一4个namespace, default和kube-system, 此外管理员都需用创建新namespace以满足需求。

k8s在1.3版本中发布了基于角色的访问控制的授权模式。相对于基于属性的访问控制(Attribute-based Access Control, ABAC), RBAC主要引入了角色Role和角色绑定RoleBinding的概念。

K8s中所有的配置都会通过API对象的spec去设置的,也全都我用户通过配置系统的理想具体情况来改变系统,这是k8s重要设计理念之一,即所有的操作都会声明式(Declarative)的而都会命令式(Imperative)的。声明式操作在分布式系统中的好处是稳定,不怕丢操作或运行多次,这些设置副本数为3的操作运行多次也还是有一4个结果,而给副本数加1的操作就都会声明式的,运行多次结果就错了。

不可能 分布式系统各个子系统都会非要严格通过程序内部保持同步的,全都不可能 有一4个子系统的控制逻辑不可能 互相有影响,没法 子系统就一定都都能不能互相访问到影响控制逻辑的具体情况,因此 ,就等同于系统里发生不选则的控制逻辑。

8.尽量正确处理让操作机制依赖于全局具体情况,不可能 在分布式系统中要保证全局具体情况的同步是比较困难的。

不可能 分布式系统的僵化 性以及各子系统的相对独立性,不同子系统一个劲来自不同的开发团队,全都非要奢望任何操作被没法 子系统以正确的土依据正确处理,要保证出现错误的以前,操作级别的错误不需要影响到系统稳定性。

K8S集群中的计算能力由Node提供,最初Node称为服务节点Minion, 并且 改名为node。K8s集群中的Node至少Mesos集群中的slave节点,是所有Pod运行所在的工作主机,都需用是物理机也都需用是虚拟机,工作主机的统一底部形态是后面 要运行kubelet管理节点上运行的容器。

6.每个模块都都需用在必要时优雅地降级服务。

每个API对象都会3大类属性:元数据metadata、规范spec和具体情况status。元数据是用来标识API对象的,每个对象都至少有4个元数据:namespace,name和uid;除此以外还有各种各样的标签labels用来标识和匹配不同的对象,这些用户都需用用标签env来标识区分不同的服务部署环境,分别用env=dev、env=testing、env=production来标识开发、测试、生产的不同服务。规范描述了用户期望K8s集群中的分布式系统达到的理想具体情况(Desired State),这些用户都需用通过复制控制器Replication Controller设置期望的Pod副本数为3;status描述了系统实际当前达到的具体情况(Status),这些系统当前实际的Pod副本数为2;没法 复制控制器当前的程序逻辑全都我自动启动新的Pod,争取达到副本数为3。

一、kubernetes设计理念与分布式系统 

二、kubernetes核心技术概念和API对象

部署表示用户对K8s集群的一次更新操作。部署是有一4个比RS应用模式更广的API对象,都需用是创建有一4个新的服务,更新有一4个新的服务,也都需用是滚动升级有一4个服务。滚动升级有一4个服务,实际是创建有一4个新的RS,因此 逐渐将新RS中副本数增加到理想具体情况,将旧RS中的副本数减小到0的复合操作;没法 有一4个复合操作用有一4个RS是不太好描述的,全都用有一4个更通用的Deployment来描述。以K8s的发展方向,未来对所有长期伺服型的的业务的管理,都会通过Deployment来管理。

K8s在1.3版本里发布了beta版的Federation功能。在云计算环境中,服务的作用距离范围从近到远一般都需用有:同主机(Host,Node)、跨主机同可用区(Available Zone)、跨可用区同地区(Region)、跨地区同服务商(Cloud Service Provider)、跨云平台。K8s的设计定位是单一集群在同有一4个地域内,不可能 同有一4个地区的网络性能都都能不能满足K8s的调度和计算存储连接要求。而联合集群服务全都我为提供跨Region跨服务商K8s集群服务而设计的。

5.尽量正确处理简单封装,并不有在内部API无法显式知道的内部隐藏的机制。简单的封装实际上没法 提供新功能,反而增加了对所封装API的依赖性。内部隐藏的机制也是非常不有助系统维护的设计土依据。如PetSet和ReplicaSet, 没法 全都我有某种Pod集合,K8S就用不同API对象来定义它们,而不需要说只用同有一4个ReplicaSet, 内部通过特殊算法再来区分这些ReplicaSet是有具体情况还是无具体情况的。

所有的设计都尽量不影响K8s Cluster现有的工作机制,没法 对于每个子K8s集群来说,并不需用更外层的有一4个K8s Federation,也全都我是导致 所有现有的K8s代码和机制不需用不可能 Federation功能有任何变化。

5.每个模块都都需用在出错后自动恢复。

3.尽量正确处理僵化 具体情况机,控制逻辑并不依赖于无法监控的内部具体情况。

4.低层API根据高层API的控制需用进行设计。设计实现低层API的目的是为了被高层API使用,考虑减少冗余,提高重用性的目的,低层API的设计也要以需求为基础,尽量抵抗受技术实现影响的诱惑。

从K8S的系统架构、技术概念和设计理念上都需用都看有一4个最核心的设计理念:容错性和易扩展性。容错性是保证K8S系统稳定性和安全生的基础,易扩展性是保证K8S对用户更加友好,是快速迭代增加新功能的基础。

7.API对象具体情况非要依赖于网络连接。在分布式环境下,网络连接断开是一个劲发生的事情,要保证API对象具体情况能应对网络的不稳定性,API对象的具体情况就非要依赖于网络连接具体情况。

后台支撑型服务的核心关注点在K8S集群中的节点(物理机或虚拟机),要保证每个节点上都会有一4个此类Pod运行。节点不可能 是所有集群节点全都我可能 是通过nodeSelector选定的因此 特定节点。典型的后台支撑服务包括存储、日志、监控等,在每个节点上支持K8S集群运行的服务。

PV和PVC使得K8s集群具备了存储的逻辑抽象能力,使得在配置Pod的逻辑里都需用忽略对实际后台存储技术的配置,而把这项配置的工作交给PV的配置者,即集群的管理者。存储的PV和PVC的这些关系,跟计算的Node和Pod的关系是非常这些的;PV和Node是资源的提供者,根据集群的基础设施变化而变化,由K8s集群管理员配置;而PVC和Pod是资源的使用者,根据业务服务的需求变化而变化,有K8s集群的使用者即服务的管理员来配置。

Job是K8S用来控制批正确处理型任务的API对象。批正确处理业务与长期伺服long-running业务的主要区别是批正确处理业务的运行有头有尾,而长期伺服业务在用户不停止的具体情况下永远运行。Job管理的Pod根据用户的设置把任务成功完成就自动退出了。成功完成的标志根据不同的spec.completions策略而不同:单Pod型任务有一4个Pod成功就标志完成;定数成功型任务保证有N个任务完整性成功;工作队列型任务根据应用确认的全局成功而标志成功。

4.假设任何操作都会可能 被任何操作对象拒绝,甚至被错误解析。