一、简单理解认识apiserver
1.主要功能
认证
鉴权
准入
· mutating
· validating
· admission
限流
2.概念
apiserver保护etcd，缓存机制，有缓存直接返回，没缓存再去查看etcd,apiserver是担任和其他平台同信并认证
3.访问控制概览
在进入之后，先注册api handler，然后会进入到认证（判断用户有没有访问我的权限）和鉴权（判定用户对我服务有没有请求权限），鉴权完之后，如果你对这个属性有其他设置，就进入到准入环节mutaing环节，这个环节要对对象进行变形，如：要设置一个pod,pod没有lables,在mutaing环节，development要控制rs,rs控制pod,rs去创建pod要求名称不能重复，所以要对pod进行随机数。可以简化通过webhook单独将mutating拎出来，自己开发mutaing插件完成资源的处理，将对象处理完成之后返回给下面流程（具体实践：传输数据时是以json格式去传输，在传输时，这个json字符串不去向api server传输，向webhook传输，在webhook里面将字符串进行二次处理，处理完之后，将字符串进行回传，然后让这个字符串继续进行后续动作），在进行突变之后查看名称、内容等是否合法，然后对一些附加值进行校验（数据范围是否合理、字符串类型是否合理，如果有很多集群，可以单拎出来，写一个插件，通过webhook进行统一实现回传），通过校验进入etcd实现落盘。
4.访问控制细节
图解：
当代码进入首先执行panic recovery（作用是写一个服务的时候，不会因为一个问题导致你全部进行崩掉），然后进入request-timeout状态（请求的超时时间，会对请求设置一个缓存，设置缓存保存多长时间就是它决定的）， 然后进入认证authentication，然后进入audit 审计，然后impersonation 开始做数据传输是http协议，针对header过来的时候加一点信息，集群联邦过来的时候改一点信息，max-in-flight做限流的，多少在路上，上限是多少，是否拒绝，然后是鉴权（某些用户对某些资源进行相应的操作），然后kube-aggregator&crds这里是判断request是不是标准的k8s对象，判断不是的话进入其他处理，是的话，先默认进入decoding
总结：
panic处理，不会因为某个携程panic干掉进程
audit 审计的必要性
impersonation暂时理解为一大堆k8s集群， 开始做数据传输是http协议，header过来的时候加一点信息，集群联邦过来的时候改一点信息
max-in-flight：做限流的，多少在路上，上限是多少，是否拒绝
鉴权
kube-aggregator&crds这里是判断request是不是标准的k8s对象，是的话，判断不是的话
json做反序列化为go的对象
做conversion
internal version
external version
先internel，然后admission，先webhook，没就内置validating
然后内部处理
附加validating 看有没有webhook
准入后进入etcd，然后还有个restlogic是做缓存的
二、apiserver的认证机制（你谁啊你）
1.认证概念
insecure port（认证鉴权都是不走的，直接进行准备控制）
secure port
2.认证插件
serviceaccount在进行认证时用的是token
生产化落地--认证集成
3.认证方式演示
4.基于webhook的认证服务集成
参考链接https://github.com/kubeguard/guard
集于webhook集成的一段代码
做数据传输时，apiversion这段是实际获取的东西，实际获取的东西是从外部的webhook获取的，从webhook读取到认证信息之后，根据用户和身份信息生成一个bearertoken，在注回到原来的信息中，在将其传回本地的api server中。
外部使用webhook使用的代码：
实际文档（认证规范）：
5.生产过程中遇到的陷阱
很多问题都是发生在23年以前的，社区在高速发展的过程中中可能有逐渐成型的解决的方案
但还是要分享出来拓宽大家的思路
在k8s中访问接入时，要一堆循环做访问，假如是namespace请求，会向api server请求信息，假如用token做认证（token是有有效期的，一旦过了有效期就要重新颁布，这个颁布也需要时间，一个资源对象在0.1s失效可访问20次，对于集群来说能延就不丢）
三、apiserver的授权机制（你凭啥啊你）
1.授权
如果认证过程中授权失败，会返回一个http的403
授权方式ABAC和RBAC
ABAC:基于属性的访问控制，不依赖于预定义的角色，根据主体、操作、属性、环境来决定的来访问的，时间、地点、网络这些策略的设置，系统会收集主体资源、环境和属性，主体访问资源，系统会查看属性，根据先定义的策略对这些属性进行评估，如果策略是通过评估允许访问，才会授予访问权限，否则会拒绝访问。做ABAC通常要停服，相较于ABAC,RBAC在集群中更加符合集群中对资源管理的方案
2.RBAC
普遍的RBAC认知
可以新画一个流程图来解释角色，权限，绑定关系
用户要访问集群中的某个资源，需要设置一定的权限，角色对权限有需求、用户对角色有需求，并进行绑定，这种访问时灵活的，可以随意改变用户底下所绑定的角色，而不用专门为集群设置一个具有权限的角色
kubernetes的RBAC
这个得画图解释一下clusterroles和非cluster，比如说可不可以使用rolebinding绑定clusterrole
rolebings:角色绑定，role:设置权限，在某个namespace中生效，clusterRole:设置权限并全局生效
假设是一个主集群，在逻辑上时通过namespace来划分资源和部门，roles就是在其中一个namespace设置一个角色roles(可以对资源进行控制)，如果某个用户想在你的namespace访问资源，需要再namespace中设置rolebings，通过rolebings绑定给你认证通过的用户user/group。对所有集群进行管理的人为clusterRole,可以通过clusterbing去绑定一个角色。user/group是从subject中选择的，subject中含盖了user/group，user/group从rolebing发生一个角色和用户的绑定关系，角色中所含的权限有roles所定义。
不用写namespace，因为其是全局生效的
kind：rolebing绑定对象，在subject中定义和那个用户发生关系，在k8s中必须有这个用户进行绑定，不能和随意一个用户绑定
3.账户/组的管理
在角色绑定时可以是一个user、group、serviceaccount
4.规划系统角色
管理员权限得有多大，比如能不能看用户的安全相关的信息，
租户的配置，如强隔离场景，只关心自己的ns，
或者弱隔离，相信每个用户，可以read all，只保证自己的业务不被破坏
当你入职的时候应该能做哪些操作
权限是不是越高越好
这里做授权的演示视频
大家一定要对生产系统怀有敬畏,通过RABC给其一个强隔离
最好更改代码，将源文件进行注释，你在重新写
5.自动化实现方案
apiserver能收到user info信息，提出来后数据处理存一个变量
6.注意避坑
基于k8s的扩展功能，当你定义一个新的对象进去，新的对象和传统对象并不是同一类资源，之前设置的资源很可能忘记对这个资源的操作
四、apiserver的准入控制（你行不行啊你）
1.使用场景
对ns做资源配额
限制了qos，没限制besteffort
怎么做自动化
resourcequota的实验
resourcequota：可以限制创建的configmap,还可以限制创建多少个pod、service、ingress、service vip。
进行资源的限制，怎么做到自动化？
在创建 RBAC的时候，在创建一个resourcequota资源对象，这个对象对当前集群所用的资源进行限制，但是创建的时候，你需要把这个资源对象从你的RBAC中排除出去，以免租户可以控制这个对象
2.准入控制的插件
建立pod的时候可以通过准入插件扫一下镜像是不是安全扫描通过了
k exec -it -n kube-system kube-apiserver-master1
always：每次遇到镜像拉取都是从远端拉取
ifNotPresent:如果找不到镜像，才进行拉取
Nerver:只用本地的镜像，从不向远端拉取
上面选项实际上是将iamgepullpolicy置为always
3.webhook准入插件自研
现在的突变已经很简单了
如果要开webhook必须要开https
注意这里的caBundle是要填写的，就是证书做一次base64加密
流程：
api server开启了要做webhook的变形插件，插件会向远端服务器去做访问，查看你的adission是啥，有多种行为，查看这种行为对你的服务进行哪种变更，如果是变更执行变更操作，是更新就执行更新操作。如果要做变型要开启变型插件，非变型对象validatingwebhookconfigration就是做校验的
远端如果配置好webhook，这里只需要配置apiversion,如果设置好，ca认证记的放好证书，URl是必写的
五、apiserver的限流方法
1.常用的传统速率的限制算法
监听时间循环的同时要计算其流量，来确认它的流量是多少，当流量超过一定限制之后，访问给其拒绝，知道循环机制监听到下一个窗口，再去看如何处理这些访问请求
内存挤压直接om，这种方式有弊端，因为颗粒度太粗，会经常发生局部挤压，
算法：
假设一个网络接口使用计数器固定窗口算法进行流量控制，窗口大小设置为total个数据包，窗口时间设置为win_lenth秒。
窗口为1s
如果在第一秒内发送了pkg1个数据包，第二秒内发送了pkg2个数据包，第三秒内发送了pkg3个数据包...一共5秒，请计算每个时间窗口结束时的流量是否超出限制，超出延时顺延2秒，在过则丢弃，如果超出请输出第n秒有延时，实际处理时间需要多久。
使用shell实现该计算过程
要求：
输入：
第一行读入100 1
第二行读入 90 170 80 120 60
输出：
第x x x秒有延时，总耗时x秒处理完成
总结：
判断第ns有延时，因为其有超时2s的需求，所以对每个窗口来说，需要用三个窗口来储存，储存数值分别是第一窗口的延时、第二个窗口的延时、本窗口的延时，只要写三个窗口进行判断，就知道每个窗口期处理数据包是个怎么样的分布状态，然后关于总耗时x秒完成（这个只和前两个窗口有关，只需要判断前两个窗口有没有发生过包处理，就可以判断总耗时几秒完成）
此方法是为了解决颗粒度过粗的问题，每过1s就往后移动一个窗口，这样颗粒度就从1min变成1s,
这种情况下，如果qbs保证是1w,第1个窗口过了一定的服务保证，过了一定包的时候，那么在这个窗口期内就不会增添数据了，相较于固定窗口，颗粒度是细了，但是并没有解决流量挤压这个问题，将时间无限放大来看，这个窗口期是非常大的
这个漏斗算法有延时，会积压请求，很容易丢请求，就是再急也得等等，而令牌算法解决了这种弊端
有弊端：多租户请求，租户一直发请求，一个用户直接把令牌都拿走，其他用户就拿不了令牌
2.apiserver的限流机制
同样时间内，给的并发数过少咋整，请求遭拒，请求受缓，延时比较长，不利于服务质量保证。
请求过大，并发数太大容易把api server打崩
3.传统限流方法的局限性
4.API Priority and Fairness（APF算法）
每张表都有优先级，从0到n,越靠近0的优先级变大，每张表单对应一个流，流里面可以自己设置有多少个管道，也可以设置每个管道中可以缓存多少东西，所以当一个请求来的时候，先去匹配表，然后根据标的规则查看匹配那个流，然后再流里面按照优先级规则去匹配那个管道资源，每一个请求都占对应的一个管道，按照管道的空闲程度做处理，这就是api 算法
针对恶意用户，需要设置多个管道
apf算法的概念，整个的工作机制
每个优先级维护自己的并发限制
限制了问题的影响，不会因为一个打满饿死了其他队列的
思考，流量来自于哪里，我们要控制的是对谁的流量
保护内部之间的流量，和控制web进来的流量。
总结：
①curl一些其他的网络手段访问你的api server资源
②集群内部的资源如果访问失败，它会对你的api server发生reset服务，如果这个服务没做指数级的递增，也会发生攻击现象
③攻击api server时，顺带把etcd击穿，看似攻击api server，实际在攻击etcd。如：注入一些非常大的对象，实质用k8s内部某些流量的特性来攻击kublets,不论是直接攻击api server，还是通过k8s特性攻击，所以控制流量首先来自外来租户请求、其次内部的资源（具有控制器可以循环访问的这类资源）
5.限流必须掌握的资源对象（FlowSchema和PriorityLevelConfiguration）
默认配置1：
默认配置2：
如果都能匹配到match,就会看优先级，谁比较高，如：400、500，先走优先级高度flowschema,去看其绑定的prioritylevelconfigration,然后进行读取，可以看到queues(管道)、handsize(队列)
APF的常用的控制命令：
APF的工作细节：
六、高可用apiserver
1.apiserver启动参数示例
rest server(无状态):显著特点，做高可用部署几个都没问题，做冗余部署
2.构建高可用的多副本apiserver
速率控制，一个是控制总的读写数量，另一个是控制写请求的数量，因为写请求数量比读的数量是消耗多的，在进行总的请求之后，可以使用API分片算法，对流量进行一个细化的管理，通过这两种手段，服务器是有一定健壮性
空间换时间的一种手段
3.流量入站需要考虑的事情
思考如何访问apiserver
认证
4.构建生产化集群要考虑的事情
规划系统角色user 、systemAccount
注意把敏感信息进行剔除
通过本地集群认证，通过webhook认证手段实现自动化
