3.k8s是如何工作的

Kubernetes 是一个复杂的分布式系统，其核心设计理念是 声明式管理 和 自动化控制。以下是 Kubernetes 的工作机制详解，从用户提交应用到容器运行的全流程：

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1. 核心架构：控制平面（Control Plane）与工作节点（Worker Nodes）

Kubernetes 集群由两类角色组成：

• 控制平面 ：负责全局决策和协调（如调度、扩缩容）。

• 工作节点：运行用户应用的实际容器。

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2. 控制平面（Control Plane）的组件

(1) API Server（kube-apiserver）

• 作用 ：集群的"前门"，所有操作（包括 kubectl 命令）通过 REST API 与其交互。

• 关键行为 ：

• 验证请求的合法性（认证、鉴权）。

• 将资源状态写入 etcd 数据库。

• 通知其他组件（如调度器、控制器）处理请求。

(2) etcd

• 作用 ：分布式键值数据库，存储集群所有资源的状态（如 Pod、Service 配置）。

• 重要性：是集群的"唯一真实数据源"（Single Source of Truth）。

(3) 调度器（kube-scheduler）

• 作用 ：为新创建的 Pod 选择合适的工作节点。

• 调度逻辑：

1. 过滤不满足条件的节点（如资源不足、标签不匹配）。
2. 对剩余节点打分（如资源利用率、亲和性策略）。
3. 选择得分最高的节点绑定 Pod。

(4) 控制器管理器（kube-controller-manager）

• 作用 ：运行一系列 控制器（Controllers） ，持续监控资源状态，确保其与期望状态一致。

• 常见控制器 ：

• Deployment Controller ：确保 Pod 副本数与 replicas 定义一致。

• Node Controller ：监控节点状态，处理节点故障。

• Service Controller：管理负载均衡器和 DNS 记录。

(5) Cloud Controller Manager（可选）

• 作用：与云厂商（如 AWS、Azure）交互，管理云资源（如负载均衡器、磁盘卷）。

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3. 工作节点（Worker Node）的组件

(1) kubelet

• 作用 ：节点上的"代理"，负责管理本节点的 Pod 和容器。

• 关键行为 ：

• 从 API Server 接收 Pod 定义。

• 调用容器运行时（如 Docker、containerd）启动/停止容器。

• 定期向 API Server 报告 Pod 状态。

(2) kube-proxy

• 作用 ：维护节点网络规则，实现 Service 的负载均衡和流量转发。

• 实现方式：基于 iptables 或 IPVS。

(3) 容器运行时（Container Runtime）

• 常见实现 ：Docker、containerd、CRI-O。

• 作用：真正运行容器的底层引擎，负责镜像下载、容器启停等。

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4. Kubernetes 的工作流程（以部署一个 Pod 为例）

步骤 1：用户提交资源定义

用户通过 kubectl apply -f pod.yaml 提交一个 Pod 的 YAML 定义：

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: nginx
spec:
  containers:
  - name: nginx
    image: nginx:1.23

步骤 2：API Server 处理请求

• API Server 验证请求合法性，将 Pod 定义写入 etcd。

• 返回响应给用户（如 "pod/nginx created"）。

步骤 3：调度器分配节点

• 调度器发现 etcd 中有一个未调度的 Pod（spec.nodeName 为空）。

• 根据资源需求、亲和性规则等选择合适节点。

• 更新 Pod 的 spec.nodeName 字段并写入 etcd。

步骤 4：kubelet 创建容器

• 目标节点上的 kubelet 通过 Watch 机制发现分配给自己的 Pod。

• 调用容器运行时下载镜像并启动容器。

• 更新 Pod 状态为 Running 并写入 etcd。

步骤 5：持续状态同步

• 控制器（如 Deployment Controller）持续检查 Pod 状态。

• 如果 Pod 崩溃，控制器会重新创建新的 Pod。

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5. 核心工作原理：控制循环（Control Loop）

Kubernetes 的核心逻辑基于 "观察-比较-执行"（Observe-Diff-Act） 循环：

1. Observe：从 etcd 读取当前资源状态。
2. Diff：比较当前状态与用户声明的期望状态。
3. Act：执行操作使当前状态逼近期望状态（如扩缩副本、重启容器）。

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6. 网络与存储的实现机制

(1) 网络模型

• Pod 网络 ：每个 Pod 拥有唯一 IP，跨节点可直接通信（需 CNI 插件如 Calico、Flannel）。

• Service 网络：通过虚拟 IP（ClusterIP）和 iptables/IPVS 规则实现负载均衡。

(2) 存储管理

• PV/PVC ：管理员创建持久卷（PV），用户通过 PVC 申请存储。

• 动态卷供应：StorageClass 允许按需自动创建云存储卷（如 AWS EBS）。

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7. 自我修复（Self-Healing）场景示例

1. 节点宕机 ：

   • Node Controller 检测到节点状态为 NotReady。

   • 标记该节点上所有 Pod 为 Terminating。

   • 调度器在其他节点重新创建这些 Pod。

2. 容器崩溃 ：

   • kubelet 检测到容器退出，自动重启容器。

   • 若重启次数超过阈值，标记 Pod 为 Failed，由控制器重新创建 Pod。

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8. 扩展机制：CRD 与 Operator

• Custom Resource Definition (CRD) ：允许用户定义新的资源类型（如 MySQLCluster）。

• Operator：通过自定义控制器管理 CRD，实现复杂应用的自动化运维（如数据库备份、升级）。

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总结

• 核心思想 ：通过声明式 API 描述应用状态，由控制平面持续驱动集群达到期望状态。

• 组件协同 ：

• API Server 作为中枢，连接所有组件。

• etcd 存储全局状态。

• 控制器和调度器实现自动化决策。

• 关键能力：调度、自愈、服务发现、滚动更新、扩缩容。