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云時(shí)代運(yùn)維轉(zhuǎn)型要注意容器運(yùn)維模式的這五大場景

運(yùn)維 服務(wù)器運(yùn)維
其實(shí)我挺早就接觸Docker和Kubernetes,時(shí)間大概在3、4年前吧,但是由于當(dāng)時(shí)所在技術(shù)團(tuán)隊(duì)的業(yè)務(wù)模式所限制,還沒有真正對容器云有技術(shù)需求,所以我更多還是以一種技術(shù)玩具的心態(tài)接觸容器技術(shù)。

其實(shí)我挺早就接觸Docker和Kubernetes,時(shí)間大概在3、4年前吧,但是由于當(dāng)時(shí)所在技術(shù)團(tuán)隊(duì)的業(yè)務(wù)模式所限制,還沒有真正對容器云有技術(shù)需求,所以我更多還是以一種技術(shù)玩具的心態(tài)接觸容器技術(shù)。

直到去年開始才正式接觸基于容器云平臺的技術(shù)架構(gòu),我從業(yè)務(wù)運(yùn)維和DevOps的角度來看,容器云平臺與之前的物理機(jī)和虛擬機(jī)等IaaS層基礎(chǔ)上的運(yùn)維模式有著非常大的差異。

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根據(jù)這段時(shí)間的運(yùn)維經(jīng)驗(yàn),我嘗試總結(jié)一下某些容器云的運(yùn)維方法的共同特性,并將其稱為“容器運(yùn)維模式”,簡單百度谷歌了一下,沒有這個(gè)名詞,希望是我的首創(chuàng):)

這個(gè)名詞靈感來自軟件工程的“設(shè)計(jì)模式”,設(shè)計(jì)模式(Design Pattern)是一套被反復(fù)使用、多數(shù)人知曉的、經(jīng)過分類的、代碼設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)的總結(jié)。使用設(shè)計(jì)模式的目的:為了代碼可重用性、讓代碼更容易被他人理解、保證代碼可靠性。設(shè)計(jì)模式使代碼編寫真正工程化;設(shè)計(jì)模式是軟件工程的基石脈絡(luò),如同大廈的結(jié)構(gòu)一樣。

而“容器運(yùn)維模式”,指的是由DevOps(題外話:DevOps、SRE、SA、運(yùn)維等等,其實(shí)都差不多是同一個(gè)意思,業(yè)界喜歡創(chuàng)一個(gè)新的名詞來代替運(yùn)維,主要是為了區(qū)分自己和一些低端系統(tǒng)維護(hù)人員)在日常運(yùn)維容器化項(xiàng)目的一些經(jīng)驗(yàn)總結(jié),為了區(qū)別于傳統(tǒng)的物理機(jī)、虛擬機(jī)的運(yùn)維套路,而歸納出來的容器運(yùn)維方法。

回顧過去

從大概10年前,大家都是以【自建IDC】+【物理服務(wù)器】的形式進(jìn)行生產(chǎn)環(huán)境基礎(chǔ)架構(gòu)的建設(shè)。

然后持續(xù)到大概5年前,私有云技術(shù)和公有云的興起,讓大批中小型企業(yè)減少對物理設(shè)備資源建設(shè)的人力和資金投入,可以專注于業(yè)務(wù)研發(fā)和運(yùn)營。

最后到大概3、4年前,容器技術(shù)Docker和以Kubernetes為代表的容器編排技術(shù)的崛起,以及微服務(wù)技術(shù)的同步普及,宣告了容器云平臺的來臨。

而事實(shí)上,以Kubernetes為首的相關(guān)周邊項(xiàng)目,已經(jīng)成為了容器云領(lǐng)域的首選標(biāo)準(zhǔn),所以絕大部分技術(shù)團(tuán)隊(duì)如果現(xiàn)在需要選型容器編排體系,可以無腦選k8s了。

需求的根本——應(yīng)用交付

在傳統(tǒng)裸機(jī)(bare metal)或虛擬化的時(shí)代,當(dāng)開發(fā)團(tuán)隊(duì)將代碼交付給運(yùn)維進(jìn)行生產(chǎn)環(huán)境中部署,但是它卻未能正常工作時(shí),挑戰(zhàn)就出現(xiàn)了。

“運(yùn)行環(huán)境不一致”、“沒有安裝相關(guān)依賴軟件”、“配置文件不一樣”等等已經(jīng)成了開發(fā)和運(yùn)維溝通的慣用語。

在傳統(tǒng)的開發(fā)場景中,開發(fā)和測試團(tuán)隊(duì)使用的是與生產(chǎn)環(huán)境不同的基礎(chǔ)設(shè)施,盡管做到了代碼和配置解耦,但是在運(yùn)行環(huán)境的轉(zhuǎn)換中,依然會得到像前面所述的團(tuán)隊(duì)協(xié)作和環(huán)境依賴問題。

而貫穿軟件生命周期共享相同的容器鏡像是容器化帶來的最大好處,它簡化了開發(fā)與運(yùn)維團(tuán)隊(duì)之間的協(xié)作關(guān)系。

由于本地開發(fā)/測試服務(wù)器和生產(chǎn)環(huán)境的不一致以及應(yīng)用程序打包部署的過程,一直是讓研發(fā)和運(yùn)維糾結(jié)的難題,但有了容器之后,由于容器鏡像里打包的不僅是應(yīng)用,而是整個(gè)操作系統(tǒng)的文件和目錄,即其運(yùn)行所需的所有依賴,都能被封裝一起。

有了容器鏡像的打包能力之后,這些應(yīng)用程序所需的基礎(chǔ)依賴環(huán)境,也成為了這個(gè)應(yīng)用沙盒的一部分,這可以給這個(gè)應(yīng)用包賦予這樣的能力:無論在開發(fā)、測試還是生產(chǎn)環(huán)境運(yùn)行,我們只需要解壓這個(gè)容器鏡像,那么這個(gè)應(yīng)用所需的所有運(yùn)行依賴都是存在的、一致的。

如果熟悉Docker容器技術(shù)原理的話,我們知道它主要由Linux內(nèi)核的Namespace和CGroups以及rootfs技術(shù)隔離出來一種特殊進(jìn)程。

把Docker形容為一個(gè)房子的話,Namespace構(gòu)成了四面墻,為PID\NET\MNT\UTS\IPC等資源進(jìn)行隔離;CGroups形成了它的天花板,限制了對系統(tǒng)資源的占用;而rootfs是其地基,是通過copy-on-write機(jī)制構(gòu)成的分層鏡像,也是開發(fā)者最為關(guān)心的應(yīng)用信息的傳遞載體。

作為開發(fā)者,他們可能不關(guān)心由前兩者構(gòu)成的容器運(yùn)行時(shí)的環(huán)境差異,因?yàn)檎嬲休d容器化應(yīng)用的傳遞載體,是這個(gè)不變的容器鏡像。

在Docker技術(shù)的普及后不久,為了整個(gè)完整的DevOps鏈條的打通,包括CI/CD、監(jiān)控、網(wǎng)絡(luò)、存儲、日志收集等生產(chǎn)環(huán)境的剛需,以及整個(gè)容器生命周期的管理和調(diào)度,以Kubernetes為首的容器編排體系也作為上層建筑也迎來了一波快速的增長。從容器到容器云的蛻變,標(biāo)志著容器運(yùn)維時(shí)代的來臨。

容器運(yùn)維模式的主要場景分析

1、聲明式 vs 命令行

  1. apiVersion: apps/v1 
  2. kind: Deployment 
  3. metadata: 
  4.   name: nginx-deployment 
  5.   labels: 
  6.     app: nginx 
  7. spec: 
  8.   replicas: 3 
  9.   selector: 
  10.     matchLabels: 
  11.       app: nginx 
  12.   template: 
  13.     metadata: 
  14.       labels: 
  15.         app: nginx 
  16.     spec: 
  17.       containers: 
  18.       - name: nginx 
  19.         image: nginx:1.12.2 
  20.         ports: 
  21.         - containerPort: 80 

我們知道Kubernetes是通過yaml文件(樣例如上所示)來對其API對象,如Deployment、Pod、Service、DaemonSet等進(jìn)行期望狀態(tài)的描述,然后k8s的控制器有一套狀態(tài)調(diào)諧的機(jī)制讓各種API對象按要求所述的狀態(tài)運(yùn)行。由于這樣一套運(yùn)行機(jī)制的存在,所以使得k8s和過往運(yùn)維常見的命令行,也包括腳本式的運(yùn)行方式有著很大的差異。

深度使用過puppet的運(yùn)維工程師可能會比較清楚兩者的區(qū)別,puppet也是一套基于聲明式機(jī)制的配置管理和狀態(tài)管理的工具。在沒有puppet之前,運(yùn)維工程師喜歡用簡單的shell、python腳本對眾多服務(wù)器進(jìn)行統(tǒng)一的軟件安裝、配置管理,但隨著服務(wù)器數(shù)量增多和配置項(xiàng)的遞增,命令行式的配置管理往往出現(xiàn)各種缺陷。如狀態(tài)不一致、歷史版本無法回滾、配置沒有冪等性、需要很多狀態(tài)判斷才能執(zhí)行最終的操作等等。

而聲明式的配置管理方法,可以規(guī)避以上弊端,原因如下:

當(dāng)我們確認(rèn)了一個(gè)版本yaml配置文件后,表示向k8s的Kube-Controller-Manager提交了我們所期望的對象狀態(tài)信息,然后k8s使用patch的方式對API對象進(jìn)行修改。而聲明式API是k8s項(xiàng)目編排能力的核心所在,它可以在無需干預(yù)的情況下對api對象進(jìn)行增刪改查,完成對“期望狀態(tài)”和“實(shí)際狀態(tài)”的reconcile過程。

以我們常用的deployment對象為例。

1)方式一

  1. $ kubectl apply -f deploy-ooxx.yaml 

2)方式二

首次創(chuàng)建使用 create ,修改yaml使用edit,然后用replace使之生效。

k8s對這兩種機(jī)制的處理方法是完全不同的,前者是聲明式,后者是命令式。

兩者的結(jié)果雖然都是觸發(fā)滾動更新,但是前者是對原有API對象打patch,后者是對象的銷毀和替換。前者能一次處理多個(gè)yaml配置變更的寫操作并具備相同配置項(xiàng)的merge能力,后者只能逐個(gè)處理,否則有沖突的可能。

所以,我們只需要確認(rèn)yaml文件的版本,一律通過 kubectl apply 命令進(jìn)行執(zhí)行,無需再考慮第一步創(chuàng)建、第二步修改、第三步替換之類的命令行。那么我們統(tǒng)一用apply命令,可以通過history命令進(jìn)行回溯版本,也可以保證apply的結(jié)果的冪等性等等。

使用聲明式只需要描述最終所需的狀態(tài),無需用戶關(guān)心過多的實(shí)現(xiàn)流程和細(xì)節(jié),沒有像命令行式的那么多上下文關(guān)系或者運(yùn)行環(huán)境依賴,甚至可以由開發(fā)人員直接編寫,運(yùn)維進(jìn)行code review即可。特別在使用Kubernetes這樣的容器編排工具,更加要深刻理解和靈活運(yùn)用聲明式的運(yùn)維模式。

2、API對象

Kubernetes大量的API對象的存在是導(dǎo)致其運(yùn)維方法和傳統(tǒng)系統(tǒng)層運(yùn)維有區(qū)別較大的重要原因之一。

如果我們要深入了解k8s,則需要理解一些它核心的API對象,才能更好地理解這個(gè)容器的運(yùn)行系統(tǒng)。如果把容器理解成一種特殊帶有資源隔離、資源限制的進(jìn)程,那么Pod對象是一組進(jìn)程組,最后,k8s是運(yùn)行眾多有關(guān)聯(lián)的進(jìn)程組(Pod)的操作系統(tǒng)。

這一層操作系統(tǒng)運(yùn)行在PaaS層,比我們傳統(tǒng)運(yùn)維的Linux系統(tǒng)所在的IaaS層要高一層。

而我們在理解這個(gè)在PaaS層的k8s對象的概念時(shí),需要一些面向?qū)ο蟮木幊趟枷耄瑫屨麄€(gè)思路梳理地更加清晰。

所謂的面向?qū)ο?,即在編碼過程中設(shè)定一切事物皆對象,通過面向?qū)ο蟮姆绞?,將現(xiàn)實(shí)世界的事物抽象成對象,現(xiàn)實(shí)世界中的關(guān)系抽象成類、繼承,幫助人們實(shí)現(xiàn)對現(xiàn)實(shí)世界的抽象與數(shù)字建模。

通過面向?qū)ο蟮姆椒?,更利于用人理解的方式對?fù)雜系統(tǒng)進(jìn)行分析、設(shè)計(jì)與編程。同時(shí),面向?qū)ο竽苡行岣呔幊痰男?,通過封裝技術(shù),消息機(jī)制可以像搭積木的一樣快速開發(fā)出一個(gè)全新的系統(tǒng)。

面向?qū)ο笫侵敢环N程序設(shè)計(jì)范型,同時(shí)也是一種程序開發(fā)的方法。對象指的是類的集合。它將對象作為程序的基本單元,將程序和數(shù)據(jù)封裝其中,以提高軟件的重用性、靈活性和擴(kuò)展性。

在系統(tǒng)層運(yùn)維時(shí)候,我們關(guān)注的有CPU、內(nèi)存、IO等硬件對象,以及軟件安裝卸載、系統(tǒng)服務(wù)啟停、環(huán)境變量、內(nèi)核版本等軟件對象等等,就足以理解和把控整個(gè)操作系統(tǒng)運(yùn)行環(huán)境。

理解這些對象可以當(dāng)成是一種面向過程的思維,因?yàn)樽畛醪僮飨到y(tǒng)的設(shè)計(jì)就是當(dāng)時(shí)的計(jì)算機(jī)大牛們通過面向過程的思維所寫出來的,所以系統(tǒng)很多組成概念無需要面向?qū)ο笏季S就可以理解。

眾所周知,Kubernetes是根據(jù)谷歌內(nèi)部運(yùn)行多年的Borg項(xiàng)目的架構(gòu)體系所創(chuàng)造出來,所以它具備天生的項(xiàng)目架構(gòu)前瞻性。一般的開源項(xiàng)目是理論基礎(chǔ)走在工程應(yīng)用的后面,比如docker + swarm為代表,都是現(xiàn)實(shí)應(yīng)用中遇到什么需求,就新增一個(gè)功能,慢慢從一個(gè)單獨(dú)容器docker再到了具備基本編排能力的swarm。反觀Kubernetes,是一套自頂向下的架構(gòu)設(shè)計(jì),幾乎能適配當(dāng)前所有的應(yīng)用架構(gòu)模式,應(yīng)對什么web-db、lb-web-redis-db、db-master-slave之類的常見架構(gòu)根本不在話下。

再回到Kubernetes的API對象,k8s使用這些API對象來描述一個(gè)集群所期望的運(yùn)行狀態(tài)。

通常一個(gè)Kubernetes對象包含以下信息:需要運(yùn)行的應(yīng)用以及運(yùn)行在哪些Node上、應(yīng)用可以使用哪些資源、應(yīng)用運(yùn)行時(shí)的一些配置,例如副本數(shù)、重啟策略、升級以及容錯(cuò)性等等。

 

通過上圖可見API對象種類非常多,其實(shí)我們應(yīng)該先重點(diǎn)掌握最核心的Node、Pod、Deployment、RS、Service、Namespace,以及它們之間的關(guān)系,這里就不詳述了,請參考相關(guān)文檔。

3、控制器模式

在說Kubernetes的控制器模式之前,我們先看看軟件架構(gòu)中十分常見的MVC模式,即Model(模型)、View(視圖)、Controller(控制器)。

1)模型(Model)

用于封裝與應(yīng)用程序的業(yè)務(wù)邏輯相關(guān)的數(shù)據(jù)以及對數(shù)據(jù)的處理方法。“ Model ”有對數(shù)據(jù)直接訪問的權(quán)力,例如對數(shù)據(jù)庫的訪問。“Model”不依賴“View”和“Controller”,也就是說, Model 不關(guān)心它會被如何顯示或是如何被操作。但是 Model 中數(shù)據(jù)的變化一般會通過一種刷新機(jī)制被公布。為了實(shí)現(xiàn)這種機(jī)制,那些用于監(jiān)視此 Model 的 View 必須事先在此 Model 上注冊,從而,View 可以了解在數(shù)據(jù) Model 上發(fā)生的改變。比如:觀察者模式(軟件設(shè)計(jì)模式)。

2)視圖(View)

能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)有目的的顯示(理論上,這不是必需的)。在 View 中一般沒有程序上的邏輯。為了實(shí)現(xiàn) View 上的刷新功能,View 需要訪問它監(jiān)視的數(shù)據(jù)模型(Model),因此應(yīng)該事先在被它監(jiān)視的數(shù)據(jù)那里注冊。

3)控制器(Controller)

起到不同層面間的組織作用,用于控制應(yīng)用程序的流程。它處理事件并作出響應(yīng)。“事件”包括用戶的行為和數(shù)據(jù) Model 上的改變。

MVC 模式強(qiáng)調(diào)職責(zé)分離,即視圖和數(shù)據(jù)模型的分離,并利用控制器來作為這兩者的邏輯控制的中介,使之具有邏輯復(fù)用、松散耦合等優(yōu)點(diǎn)。

數(shù)據(jù)模型(Model),它描述了“應(yīng)用程序是什么”,用于封裝和保存應(yīng)用程序的數(shù)據(jù),同時(shí)定義操控和處理該數(shù)據(jù)的邏輯和運(yùn)算。而且,Model通常是可以復(fù)用的。

一個(gè)良好的MVC應(yīng)用程序應(yīng)該將所有重要的數(shù)據(jù)都封裝到Model中,而應(yīng)用程序在將持久化的數(shù)據(jù)(文件、數(shù)據(jù)庫)加載到內(nèi)存中時(shí),也應(yīng)該保存在Model中。

因?yàn)镸odel本身就代表著業(yè)務(wù)的特定數(shù)據(jù)對象,而在k8s里面,典型的Model就是Pod。

視圖(View),它是展現(xiàn)給用戶的界面,這個(gè)不用多說。這個(gè)在k8s的應(yīng)用不多,例如kubectl的信息輸出或者Dashbord等,都可以算是一種View的應(yīng)用。

控制器(Controller),它充當(dāng)View和Model的媒介,將模型和視圖綁定在一起,包括處理用戶的配置輸入,以此修改Model。反過來,View需要知道Model中數(shù)據(jù)的變化,也是通過Controller來完成。除此之外,Controller還可以為應(yīng)用程序協(xié)調(diào)任務(wù),管理其它對象的生命周期。在k8s里面,最典型的Controller就是Deployment。

在上文中我們提到了k8s擁有很多API對象,而其中一部分是屬于控制器類型的特殊對象,我們可以進(jìn)入k8s的代碼目錄:kubernetes/pkg/controller/*,查看所有控制機(jī)類型的API對象,包含:deployment\job\namespace\replicaset\cronjob\serviceaccount\volume 等等。

由于k8s的架構(gòu)體系中,View不算是其核心的功能模塊,我們這里重點(diǎn)關(guān)注Controller和Model的關(guān)系,代入k8s對象的話,我們以最典型的Deployment和Pod的關(guān)系,作為主要的研究對象。

我們回頭看看文章連載前面的 Deployment 的yaml配置文件樣例,可以劃分為兩大部分進(jìn)行分析,配置文件的上半部分是屬于控制器,下半部分是數(shù)據(jù)模型:

 

其實(shí)要深究起來,Deployment不是直接控制Pod,而是通過一個(gè)叫ReplicaSet的對象對Pod進(jìn)行編排控制,所在在Pod的matadata里面會顯示其 owerReference是ReplicaSet。

也就是說在控制器對象的范圍內(nèi),也會進(jìn)行功能的分層,因?yàn)椴煌目刂茩C(jī)之間,存在著可以復(fù)用的功能邏輯,比如對Pod的副本數(shù)控制。

那么這時(shí)候可以抽象出一層例如像ReplicaSet的對象,進(jìn)行對Pod的副本控制,除了Deployment以外,也存在其他的控制器對象可以利用ReplicaSet進(jìn)行對Model的控制。

 

基于這樣的分層思想,我們在生產(chǎn)環(huán)境場景的所遇到的需求,可以將其控制邏輯都在控制器這一層進(jìn)行實(shí)現(xiàn)。

比如無狀態(tài)的Deployment和有狀態(tài)的StatefuleSet,或者每個(gè)Node只有一個(gè)DeamonSet,盡管各自實(shí)現(xiàn)的功能各不相同,但是它們都是可以共用同一套Pod對象的邏輯,而差異的部分都封裝在控制器層。

4、接口和實(shí)現(xiàn)

接口這個(gè)詞廣泛存在于各種技術(shù)文檔中,到底接口是什么?

其實(shí),狹義的接口是指代碼編寫的一個(gè)技巧,比如在Java語言里面,一個(gè)接口(interface)的特性是只定義了方法返回值、名稱、參數(shù)等,但沒有定義其具體的實(shí)現(xiàn)。

接口(interface)無法被實(shí)例化,但是可以被實(shí)現(xiàn)。一個(gè)實(shí)現(xiàn)(implements)接口的類(class),必須實(shí)現(xiàn)接口內(nèi)所描述的所有方法,否則就必須聲明為抽象類(Abstract Class)。

Java 接口實(shí)現(xiàn):

  1. interface Animal {  
  2.     public void eat();  
  3.     public void travel();  
  4.  
  5. public class MammalInt implements Animal{ 
  6.    public void eat(){ 
  7.       System.out.println("Mammal eats"); 
  8.    } 
  9.    public void travel(){ 
  10.       System.out.println("Mammal travels"); 
  11.    } 
  12.    public int noOfLegs(){ 
  13.       return 0; 
  14.    } 
  15.    public static void main(String args[]){ 
  16.       MammalInt m = new MammalInt(); 
  17.       m.eat(); 
  18.       m.travel(); 
  19.    } 

以上是Java的接口類型,但除了狹義的接口,我們在開發(fā)各種軟件中也會用到廣義的接口。

接口對于調(diào)用方來說就是一種事先約定好的協(xié)議,它也許是一些預(yù)先定義的函數(shù),目的是提供應(yīng)用程序與開發(fā)人員基于某軟件或硬件得以訪問一組例程的能力,而又無需訪問源碼,或理解內(nèi)部工作機(jī)制的細(xì)節(jié)。

而在Kubernetes里面,其很多組件或者實(shí)現(xiàn)都采用了接口的形式,留給使用者非常靈活的擴(kuò)展空間。

比如CRI \ CSI \ CNI 等等,都是Kubernetes留給其底層實(shí)現(xiàn)的接口方式。

Kubernetes作為云原生應(yīng)用的優(yōu)秀部署平臺,已經(jīng)開放了容器運(yùn)行時(shí)接口(CRI)、容器網(wǎng)絡(luò)接口(CNI)和容器存儲接口(CSI),這些接口讓Kubernetes的開放性變得最大化,而Kubernetes本身則專注于容器調(diào)度。

我們逐個(gè)了解一下以上3個(gè)接口,就可以對Kubernetes的實(shí)現(xiàn)思想有一定的感受,從而更深地理解其它類似的接口實(shí)現(xiàn)。

1)CRI (Container Runtime Interface,容器運(yùn)行時(shí)接口)

Kubernetes其實(shí)不會直接和容器打交道,Kubernetes的使用者能接觸到的概念只有pod,而pod里包含了多個(gè)容器。

CRI中定義了容器和鏡像的服務(wù)的接口,因?yàn)槿萜鬟\(yùn)行時(shí)與鏡像的生命周期是彼此隔離的。

當(dāng)我們在Kubernetes里用kubectl執(zhí)行各種命令時(shí),這一切是通過Kubernetes工作節(jié)點(diǎn)里所謂“容器運(yùn)行時(shí)”的軟件在起作用。大家最熟悉的容器運(yùn)行時(shí)軟件當(dāng)然是Docker,然而Docker只是Kubernetes支持的容器運(yùn)行時(shí)技術(shù)的一種。

 

為了讓Kubernetes不和某種特定的容器運(yùn)行時(shí)(Docker)技術(shù)綁死,而是能無需重新編譯源代碼就能夠支持多種容器運(yùn)行時(shí)技術(shù)的替換,和我們面向?qū)ο笤O(shè)計(jì)中引入接口作為抽象層一樣,在Kubernetes和容器運(yùn)行時(shí)之間我們引入了一個(gè)抽象層,即容器運(yùn)行時(shí)接口。以后就算Docker不再流行了,甚至有了Eocker、Focker等等,就可以通過CRI接口無縫地融入Kubernetes體系。

2)CSI (Container Storage Interface,容器存儲接口)

CSI 代表容器存儲接口,CSI 試圖建立一個(gè)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)接口的規(guī)范,借助 CSI 容器編排系統(tǒng)(CO)可以將任意存儲系統(tǒng)暴露給自己的容器工作負(fù)載。

類似于 CRI,CSI 也是基于 gRPC 實(shí)現(xiàn)。CSI 卷類型是一種 in-tree(即跟其它存儲插件在同一個(gè)代碼路徑下,隨 Kubernetes 的代碼同時(shí)編譯的) 的 CSI 卷插件,用于 Pod 與在同一節(jié)點(diǎn)上運(yùn)行的外部 CSI 卷驅(qū)動程序交互。部署 CSI 兼容卷驅(qū)動后,用戶可以使用 csi 作為卷類型來掛載驅(qū)動提供的存儲。

3)CNI (Container Network Interface,容器存儲接口)

CNI(Container Network Interface)是CNCF旗下的一個(gè)項(xiàng)目,由一組用于配置Linux容器的網(wǎng)絡(luò)接口的規(guī)范和庫組成,同時(shí)還包含了一些插件。CNI僅關(guān)心容器創(chuàng)建時(shí)的網(wǎng)絡(luò)分配,和當(dāng)容器被刪除時(shí)釋放網(wǎng)絡(luò)資源。

Kubernetes 網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展方向是希望通過插件的方式來集成不同的網(wǎng)絡(luò)方案, CNI 就是這一努力的結(jié)果。CNI只專注解決容器網(wǎng)絡(luò)連接和容器銷毀時(shí)的資源釋放,提供一套框架,所以CNI可以支持大量不同的網(wǎng)絡(luò)模式,并且容易實(shí)現(xiàn)。

CNI的接口中包括以下幾個(gè)方法:

  1. type CNI interface { 
  2.     AddNetworkList(net *NetworkConfigList, rt *RuntimeConf) (types.Result, error) 
  3.     DelNetworkList(net *NetworkConfigList, rt *RuntimeConf) error 
  4.     AddNetwork(net *NetworkConfig, rt *RuntimeConf) (types.Result, error) 
  5.     DelNetwork(net *NetworkConfig, rt *RuntimeConf) error 

有四個(gè)方法:添加網(wǎng)絡(luò)、刪除網(wǎng)絡(luò)、添加網(wǎng)絡(luò)列表、刪除網(wǎng)絡(luò)列表。

5、Master-Node模式與Api-server

Kubernetes有幾個(gè)核心組件:kube-apiserver、kube-controller-manager、kube-scheduler、kubelet、kube-proxy、CRI(一般是docker)等等。

它們分別是運(yùn)行在Master或者Node節(jié)點(diǎn)上面,我把Master和Node稱為物理組件,因?yàn)樗鼈兪沁\(yùn)行于物理環(huán)境的,如物理機(jī)或者虛擬機(jī)。其中Master提供集群的管理控制中心,而Node是真正接受執(zhí)行任務(wù)的工作節(jié)點(diǎn),可以擬人化地理解為:Master是用人經(jīng)理,Node是工作人員。

而Etcd是用于存儲配置信息或者其他需要持久化的數(shù)據(jù),獨(dú)立于Master和Node節(jié)點(diǎn),一般也是三副本的方式運(yùn)行。

 

1)Master

區(qū)別于物理組件,邏輯組件是指在程序內(nèi)的虛擬概念,例如運(yùn)行在Master的邏輯組件有kube-apiserver、kube-controller-manager、kube-scheduler。

kube-apiserver用于暴露Kubernetes API。任何的資源請求/調(diào)用操作都是通過kube-apiserver提供的接口進(jìn)行。

kube-controller-manager運(yùn)行管理控制器,它們是集群中處理常規(guī)任務(wù)的后臺線程。邏輯上,每個(gè)控制器是一個(gè)單獨(dú)的進(jìn)程,但為了降低復(fù)雜性,它們都被編譯成單個(gè)二進(jìn)制文件,并在單個(gè)進(jìn)程中運(yùn)行。

kube-scheduler監(jiān)視新創(chuàng)建沒有分配到Node的Pod,為Pod選擇一個(gè)Node。

這幾個(gè)組件的用途不作特別展開,我們后面將詳細(xì)聊聊Apiserver。

2)Node

Node是Kubernetes中的工作節(jié)點(diǎn),最開始被稱為minion。一個(gè)Node可以是VM或物理機(jī)。每個(gè)Node(節(jié)點(diǎn))具有運(yùn)行pod的一些必要服務(wù),并由Master組件進(jìn)行管理。

然后介紹運(yùn)行于Node節(jié)點(diǎn)的組件:kubelet、kube-proxy、CRI(一般是docker)。

kubelet是主要的節(jié)點(diǎn)代理,它會監(jiān)視已分配給節(jié)點(diǎn)的pod,具體功能如:安裝Pod所需的volume;下載Pod的Secrets;Pod中運(yùn)行的docker(或experimentally,rkt)容器;定期執(zhí)行容器健康檢查等等。

kube-proxy通過在主機(jī)上維護(hù)網(wǎng)絡(luò)規(guī)則并執(zhí)行連接轉(zhuǎn)發(fā)來實(shí)現(xiàn)Kubernetes服務(wù)抽象。

Docker等容器運(yùn)行時(shí),作用當(dāng)然就是用于運(yùn)行容器。

對于以上的Kubernetes的Master和Node的節(jié)點(diǎn)模式,在很多支持分布式架構(gòu)的軟件中都是類似的,如Hadoop等。他們的Master節(jié)點(diǎn)往往需要有3個(gè)以上,以實(shí)現(xiàn)高可用架構(gòu)。很多軟件架構(gòu)也采取了這樣的設(shè)計(jì)方式,都是為了生產(chǎn)環(huán)境所需的高可用性服務(wù)。

3)Api-server

前面介紹過Master和Node,它們之間從Master (apiserver)到集群有兩個(gè)主要的通信路徑。第一個(gè)是從Apiserver到在集群中的每個(gè)節(jié)點(diǎn)上運(yùn)行的kubelet進(jìn)程。第二個(gè)是通過Apiserver的代理功能從Apiserver到任何Node、pod或service。

所以說Apiserver對于Master-Node模式來說是非常重要的溝通橋梁。

從Apiserver到kubelet的連接用于獲取pod的日志,通過kubectl來運(yùn)行pod,并使用kubelet的端口轉(zhuǎn)發(fā)功能。這些連接在kubelet的HTTPS終端處終止。

從Apiserver到Node、Pod或Service的連接默認(rèn)為HTTP連接,因此不需進(jìn)行認(rèn)證加密。也可以通過HTTPS的安全連接,但是它們不會驗(yàn)證HTTPS端口提供的證書,也不提供客戶端憑據(jù),因此連接將被加密但不會提供任何誠信的保證。這些連接不可以在不受信任/或公共網(wǎng)絡(luò)上運(yùn)行。

總結(jié)

從過去的【單體式應(yīng)用+物理機(jī)】,到現(xiàn)在【微服務(wù)應(yīng)用+容器云】的運(yùn)行環(huán)境的變革,需要運(yùn)維工程師同步改變以往的運(yùn)維技術(shù)思維。新技術(shù)的應(yīng)用,會引發(fā)更深層次的思考,深入了解容器之后,我們會自然而然地去學(xué)習(xí)業(yè)務(wù)最主流的編排工具——Kubernetes。

Kubernetes前身是谷歌的Borg容器編排管理平臺,它充分體現(xiàn)了谷歌公司多年對編排技術(shù)的最佳實(shí)踐。而容器云字面意思就是容器的云,實(shí)際指的是以容器為單位,封裝環(huán)境、提供構(gòu)建、發(fā)布、運(yùn)行分布式應(yīng)用平臺。

而運(yùn)維工程師在面對業(yè)界更新迭代極快的技術(shù)潮流下,需要選定一個(gè)方向進(jìn)行深耕,無疑,Kubernetes是值得我們?nèi)ド钊雽W(xué)習(xí)的,畢竟它戰(zhàn)勝了幾乎所有的編排調(diào)度工具,成為業(yè)內(nèi)編排標(biāo)準(zhǔn)。

我們通過搭建容器云環(huán)境下的應(yīng)用運(yùn)行平臺,并實(shí)現(xiàn)運(yùn)維自動化,快速部署應(yīng)用、彈性伸縮和動態(tài)調(diào)整應(yīng)用環(huán)境資源,提高研發(fā)運(yùn)營效率,最終實(shí)現(xiàn)自身的運(yùn)維價(jià)值。

作者介紹

溫崢峰,小鵬汽車互聯(lián)網(wǎng)中心運(yùn)維高級經(jīng)理,專注于運(yùn)維自動化、DevOps實(shí)踐、運(yùn)維服務(wù)體系建設(shè)與容器運(yùn)維時(shí)代下的價(jià)值挖掘。知乎專欄:HiPhone運(yùn)維之道。

 

責(zé)任編輯:武曉燕 來源: DBAplus社群
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