K8s学习与实践

一、Kubernetes 核心原理

1. Kubernetes 设计哲学

Kubernetes（k8s）是一个开源的容器编排平台，旨在自动化容器化应用的部署、扩展和管理。其核心设计围绕以下目标：

  • 声明式配置：用户描述期望状态（如 YAML 文件），系统自动驱动实际状态匹配期望状态。
  • 自愈能力：自动重启故障容器、替换不可用节点、动态扩展副本等。
  • 松耦合架构：组件模块化，通过 API 交互，支持灵活扩展。

2. Kubernetes 架构概览

Kubernetes 集群由 Master 节点（控制平面）和 Worker 节点（计算节点）组成：

二、Master 节点组件原理

1. API Server

  • 功能：Kubernetes 的前端接口，接收并处理所有 REST 请求（如 kubectl 命令）。
  • 原理：
    • 验证请求合法性（Authentication）。
    • 鉴权（Authorization）与准入控制（Admission Control）。
    • 将资源状态持久化到 etcd。
  • 高可用：多实例部署，通过负载均衡对外服务。

2. etcd

  • 功能：分布式键值存储，保存集群所有配置数据（如 Pod、Service 状态）。
  • 原理：
    • 基于 Raft 算法实现强一致性。
    • 监听机制（Watch）支持组件实时感知状态变更。
  • 优化：定期备份数据，分离 Kubernetes 数据与其他业务数据。

3. Scheduler

  • 功能：将未调度的 Pod 分配到合适的 Worker 节点。
  • 调度流程：
    1. 过滤（Predicate）：排除不满足条件的节点（如资源不足）。
    2. 打分（Priority）：对剩余节点评分（如 CPU 空闲率最高者优先）。
  • 扩展性：支持自定义调度策略（如 GPU 亲和性）。

4. Controller Manager

  • 功能：运行控制器循环，确保系统实际状态匹配期望状态。
  • 核心控制器：
    • Deployment Controller：管理 ReplicaSet 的副本数。
    • Node Controller：监控节点状态，驱逐不可用节点上的 Pod。
    • Service Controller：为 Service 配置负载均衡器（如 AWS ELB）。

三、Worker 节点组件原理

1. kubelet

  • 功能：节点代理，管理 Pod 生命周期（创建/销毁容器）。
  • 核心职责：
    • 监听 API Server 分配的 Pod 清单。
    • 调用容器运行时（如 Docker、Containerd）启动容器。
    • 定期上报节点状态（CPU、内存使用率）到 API Server。

2. kube-proxy

  • 功能：实现 Service 的负载均衡和网络规则。
  • 实现模式：
    • iptables（默认）：为每个 Service 生成 iptables 规则。
    • IPVS：基于内核级负载均衡，性能更优。
  • 原理：将访问 Service VIP 的流量转发到后端 Pod。

3. 容器运行时

  • 功能：执行容器生命周期操作（如 Docker、Containerd、CRI-O）。
  • CRI（Container Runtime Interface）：Kubernetes 定义的容器运行时标准接口。

四、核心对象与资源模型

1. Pod

  • 最小调度单元：包含一个或多个共享网络/存储的容器。
  • 生命周期：Pending → Running → Succeeded/Failed。
  • 设计模式：
    • Sidecar：辅助容器（如日志收集）。
    • Init Container：在主容器前运行初始化任务。

2. Deployment

  • 功能：管理 Pod 副本集，支持滚动更新和回滚。
  • 示例 YAML：
    apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:name: nginx-deployment
spec:replicas: 3selector:matchLabels:app: nginxtemplate:metadata:labels:app: nginxspec:containers:- name: nginximage: nginx:1.19ports:- containerPort: 80

3. Service

  • 功能：为一组 Pod 提供稳定的访问入口（VIP 或 DNS）。
  • 类型：
    • ClusterIP（默认）：集群内部访问。
    • NodePort：通过节点端口暴露服务。
    • LoadBalancer：云平台负载均衡器集成。

五、实践指南：从零部署应用

1. 环境准备

安装 Minikube（本地单节点集群）
curl -LO https://storage.googleapis.com/minikube/releases/latest/minikube-linux-amd64
sudo install minikube-linux-amd64 /usr/local/bin/minikube
minikube start --driver=docker
验证集群状态
kubectl get nodes
kubectl cluster-info

2. 部署 Nginx 应用

创建 Deployment
kubectl create deployment nginx --image=nginx:1.19
kubectl get pods -l app=nginx
暴露 Service
kubectl expose deployment nginx --port=80 --type=NodePort
kubectl get svc nginx
访问应用
minikube service nginx --url  # 获取访问URL
curl http://<NodeIP>:<NodePort>

3. 应用扩展与更新

水平扩展副本
kubectl scale deployment nginx --replicas=5
kubectl get pods -l app=nginx
滚动更新版本
kubectl set image deployment/nginx nginx=nginx:1.21
kubectl rollout status deployment/nginx
回滚到旧版本
kubectl rollout undo deployment/nginx

六、高级实践：持久化存储与配置管理

1. PersistentVolume (PV) 与 PersistentVolumeClaim (PVC)

创建 PV 和 PVC
# pv.yaml
apiVersion: v1
kind: PersistentVolume
metadata:name: my-pv
spec:capacity:storage: 5GiaccessModes:- ReadWriteOncehostPath:path: /data/pv
---
# pvc.yaml
apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:name: my-pvc
spec:accessModes:- ReadWriteOnceresources:requests:storage: 3Gi
挂载到 Pod
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:name: my-pod
spec:containers:- name: appimage: nginxvolumeMounts:- name: datamountPath: /usr/share/nginx/htmlvolumes:- name: datapersistentVolumeClaim:claimName: my-pvc

2. ConfigMap 与 Secret

管理配置
# 创建 ConfigMap
kubectl create configmap app-config --from-file=config.properties# 创建 Secret
kubectl create secret generic db-secret --from-literal=username=admin --from-literal=password=123456
在 Pod 中使用
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:name: config-demo
spec:containers:- name: appimage: busyboxcommand: ["/bin/sh", "-c", "env"]envFrom:- configMapRef:name: app-config- secretRef:name: db-secret

七、监控与日志

1. 部署 Prometheus + Grafana

安装监控组件
kubectl create namespace monitoring
kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/prometheus-operator/kube-prometheus/main/manifests/setup/prometheus-operator-0servicemonitorCustomResourceDefinition.yaml
kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/prometheus-operator/kube-prometheus/main/manifests/
访问 Grafana
kubectl port-forward -n monitoring svc/grafana 3000:3000

访问 http://localhost:3000，使用默认账号 admin/admin。

2. 集中日志（EFK 栈）

部署 Elasticsearch、Fluentd、Kibana
kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/kubernetes/kubernetes/master/cluster/addons/fluentd-elasticsearch/

八、总结与最佳实践

1. 核心原则

  • 声明式配置：所有资源通过 YAML 文件管理，纳入版本控制。
  • 资源限制：为 Pod 设置 CPU/内存请求与上限（requests/limits）。
  • 滚动更新策略：配置 maxUnavailable 和 maxSurge 确保服务可用性。

2. 生产环境建议

  • 集群高可用：多 Master 节点 + 负载均衡。
  • 网络策略：使用 Calico 或 Cilium 实现网络隔离。
  • 安全加固：启用 RBAC、Pod 安全策略（PSP）。

通过掌握 Kubernetes 的核心原理与实践技巧，您将能够构建高效、稳定的容器化应用平台，应对从开发到生产的全流程挑战。

扩展阅读：

  • Kubernetes 官方文档
  • Kubernetes 网络模型详解
  • 生产环境 Kubernetes 集群设计指南

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