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K8S架构原理及其工作流程

DevOps笔记 2054

前言:

现时各位老铁们对“kubernetes工作流程”都比较着重,我们都需要剖析一些“kubernetes工作流程”的相关资讯。那么小编在网络上汇集了一些关于“kubernetes工作流程””的相关知识,希望看官们能喜欢,你们快快来学习一下吧!

K8S

容器编排系统

容器编排系统需要满足的条件:

服务注册,服务发现负载均衡配置、存储管理健康检查自动扩缩容零宕机K8S整体架构图


K8S整体架构

Kubernetes采用主从分布式架构,包括Master(主节点)、Worker(从节点或工作节点),以及客户端命令行工具kubectl和其它附加项。

K8S Master


Master架构图

etcd保存了整个集群的状态,CoreOS提供(用户期望状态)。K/V存储,只能存储Api Server中支持的数据范式存储;

Api Server提供了资源操作的唯一入口,并提供认证、授权、访问控制、API注册和发现等机制;

controller负责维护集群的状态,比如故障检测、自动扩展、滚动更新等(确保用户期望状态与实际运行状态一致);

scheduler负责资源的调度,按照预定的调度策略将Pod调度到相应的机器上,pod是调度的最小单位;

K8S Node


Node架构图

kubelet:会监控Api Server上的资源变动,若变动与自己有关系,kublet就去执行任务;定期向master会报节点资源使用情况。

kube-proxy:实现service的抽象,为一组pod抽象的服务提供统一接口并提供负载均衡。

POD创建过程


POD创建时序图

1、用户提交创建POD请求

2、API Server 处理用户请求,存储Pod数据到Etcd

3、Schedule通过和 API Server的监听机制,查看到新的pod,尝试为Pod绑定Node

4、过滤主机:调度器用一组规则过滤掉不符合要求的主机,比如Pod指定了所需要的资源,那么就要过滤掉资源不够的主机

5、主机打分:对第一步筛选出的符合要求的主机进行打分,在此阶段,调度器会考虑一些整体优化策略,比如把一个Replication Controller的副本分布到不同的主机上,使用最低负载的主机等

6、选择主机:选择得分最高的主机,进行binding操作,结果存储到Etcd中

7、kubelet根据调度结果执行Pod创建操作:绑定成功后,会启动container, docker run, scheduler会调用API Server的API在etcd中创建一个bound pod对象,描述在一个工作节点上绑定运行的所有pod信息。运行在每个工作节点上的kubelet也会定期与etcd同步bound pod信息,一旦发现应该在该工作节点上运行的bound pod对象没有更新,则调用Docker API创建并启动pod内的容器

8、POD创建完成

K8S各组件工作流程


工作流程

①运维人员向kube-apiserver发出指令(我想干什么,我期望事情是什么状态)

②api响应命令,通过一系列认证授权,把pod数据存储到etcd,创建deployment资源并初始化。(期望状态)

③controller通过list-watch机制,监测发现新的deployment,将该资源加入到内部工作队列,发现该资源没有关联的pod和replicaset,启用deployment controller创建replicaset资源,再启用replicaset controller创建pod。

④所有controller被创建完成后.将deployment,replicaset,pod资源更新存储到etcd。

⑤scheduler通过list-watch机制,监测发现新的pod,经过主机过滤、主机打分规则,将pod绑定(binding)到合适的主机。

⑥将绑定结果存储到etcd。

⑦kubelet每隔 20s(可以自定义)向apiserver通过NodeName 获取自身Node上所要运行的pod清单.通过与自己的内部缓存进行比较,新增加pod。

⑧kubelet创建pod。

⑨kube-proxy为新创建的pod注册动态DNS到CoreOS。给pod的service添加iptables/ipvs规则,用于服务发现和负载均衡。

⑩controller通过control loop(控制循环)将当前pod状态与用户所期望的状态做对比,如果当前状态与用户期望状态不同,则controller会将pod修改为用户期望状态,实在不行会将此pod删掉,然后重新创建pod。

后记

本文是对K8S架构原理及其工作流程的一个汇总,可能会不好理解,但是在学习K8S过程中,这个是跳不过去的,让我们一起努力吧!

标签: #kubernetes工作流程