Kubernetes 已成为现代云环境中管理容器化应用程序的默认技术。随着组织转向微服务和云原生架构，Kubernetes 提供了自动化部署、扩展应用程序和确保高可用性所需的一切。
Kubernetes 是一个开源容器编排器，可简化大规模容器管理的复杂流程。它抽象了基础设施问题，使开发人员能够专注于构建应用程序，而不必担心底层服务器。
对于任何想要部署和管理可扩展、有弹性和生产级应用程序的人来说，了解 Kubernetes 架构都是至关重要的。
今天，我想与已经熟悉 Kubernetes 基本概念的中级学习者 分享有关Kubernetes 架构的更深入的见解。
什么是 Kubernetes？
Kubernetes 是一个功能强大的分布式系统，旨在大规模编排和管理容器化应用程序。它使组织能够在多个物理或虚拟机（称为节点）上部署工作负载，从而确保应用程序保持可用性、可扩展性和对故障的弹性。
Kubernetes 的核心优势之一是它能够高效处理动态工作负载。通过自动在节点间分配容器，Kubernetes 可确保应用程序能够水架构解析平扩展，并根据可用资源平衡工作负载。如果某个节点过载，Kubernetes 会将工作负载重新安排到健康的相邻节点，从而最大限度地减少停机时间并保持性能。
如果您还是这项技术的初学者，请查看Kubernetes 简介课程以开始使用。
Kubernetes 简史
Google 最初开发 Kubernetes 是为了接替其内部容器管理系统 Borg。Kubernetes 于 2014 年发布，迅速成为容器编排的行业标准，并得到了众多工具和云提供商的支持。如今，它由云原生计算基金会 (CNCF) 维护，并被各行各业广泛采用来管理云原生应用程序。
什么是 Kubernetes 架构？
下图直观地表示了 Kubernetes 的架构：
Kubernetes 架构。
图片来自作者。Kubernetes 架构。
控制平面组件管理集群并确保维持所需的状态。
工作节点执行工作负载，运行 Pod 内的容器。
API 服务器充当用户交互（通过 UI 或 CLI）和集群之间的桥梁。
网络和存储附加组件扩展了 Kubernetes 的生产环境功能。
有了这个基础，我们现在可以探索 Kubernetes 集群架构中每个组件的详细作用。
Kubernetes 架构的核心组件
Kubernetes 由两个主要层组成：控制平面和节点组件。让我们依次探索一下：
控制平面
Kubernetes 控制平面是中央管理层，负责维护集群的期望状态、调度工作负载和处理自动化。它通过持续监控集群状况并进行必要的调整来确保应用程序按预期运行。
控制平面组件。
图片来自作者。控制平面组件。
API 服务器 (kube-apiserver)
API 服务器是 Kubernetes 集群的网关。它处理所有管理请求，无论是来自 CLI (kubectl)、UI 仪表板还是自动化工具。如果没有运行的 API 服务器，集群仍可正常运行，但管理员将失去对部署和配置的直接控制。
控制器管理器（kube-controller-manager）
Kubernetes 采用控制器模式运行，其中控制器监视系统状态并采取纠正措施。控制器管理器负责监督这些控制器，确保以下基本功能：
根据需求扩展工作负载。
管理故障节点并重新安排工作负载。
强制执行所需状态（例如，确保 Deployment 始终运行指定数量的副本）。
调度员（成为调度员）
调度程序将 Pod 分配给工作节点，同时考虑以下因素：
资源可用性（CPU、内存）。
节点亲和性和反亲和性规则。
Pod 分配以防止过载。
它遵循过滤和评分过程，为每个新 Pod 选择最佳节点，确保均衡的资源利用率。
etcd（分布式键值存储）
etcd 是 Kubernetes 的唯一事实来源，存储所有集群数据，包括：
配置设置。
秘密和凭证。
工作负载的当前和历史状态。
由于破坏 etcd 会授予对集群的完架构解析全控制权，因此必须确保其安全并提供足够的硬件资源以维持性能和可靠性。
云控制器管理器
对于基于云的 Kubernetes 部署，云控制器管理器将集群与云提供商服务集成，处理：
配置负载均衡器。
分配持久存储卷。
动态扩展基础设施（例如，添加虚拟机作为节点）
节点组件
工作节点是 Kubernetes 集群的计算主干，负责运行应用程序工作负载。每个节点独立运行，同时与控制平面保持持续通信，以确保顺利进行编排。
Kubernetes 根据资源可用性和工作负载需求动态地将 Pod 调度到工作节点上。节点可以是物理机或虚拟机，生产就绪集群通常由多个节点组成，以实现水平扩展和高可用性。每个工作节点都包含以下基本组件：
Kubelet：节点代理
Kubelet 是管理容器执行的主要节点级代理。它：
持续与 API 服务器通信以接收指令。
确保 Pod 按照其规范定义运行。
拉取容器镜像并启动所需的容器。
监控容器健康状况并在必要时重新启动它们。
如果没有 Kubelet，节点将与集群断开连接，并且无法正确管理计划的工作负载。
Kube-Proxy：网络和负载平衡
Kube-Proxy 负责管理在不同节点上运行的服务之间的网络通信。它：
配置网络规则以允许 Pod 之间无缝通信。
促进 Pod 间网络的服务发现和负载平衡。
确保流量在节点和外部客户端之间正确路由。
如果 Kube-Proxy 出现故障，受影响节点上的 Pod 可能无法访问，从而中断集群内的网络流量。
容器运行时：运行容器
容器运行时是在 Pod 内执行容器化应用程序的软件。Kubernetes 支持多种运行时选项，包括：
containerd（最常用）
CRI-O（轻量级、Kubernetes 原生）
Docker Engine（通过 dockershim 提供旧版支持）
运行时与操作系统交互，使用 cgroups 和 namespace 等技术隔离工作负载，确保高效的资源利用率。
工作节点如何与控制平面交互
节点使用控制平面颁发的令牌加入集群。
一旦节点注册，调度程序就会根据其架构解析可用资源分配工作负载。
控制平面持续监控节点健康状况，如果节点变得不健康或超载，则可能重新安排工作负载。
通过结合 Kubelet、Kube-Proxy 和容器运行时，工作节点形成了一个可扩展且有弹性的执行层，为 Kubernetes 应用程序提供支持。
使用附加组件扩展 Kubernetes
Kubernetes 的设计具有高度可扩展性，允许您通过附加组件自定义和增强其功能。虽然控制平面和工作节点构成了核心基础架构，但附加组件提供了网络、存储、监控和自动化功能，使 Kubernetes 更加强大且更适合生产。
网络解决方案
Kubernetes 网络采用基于插件的方法，需要兼容容器网络接口 (CNI) 的插件来实现 Pod 之间的无缝通信。一些广泛使用的网络解决方案包括：
Calico：安全的网络策略和高性能路由。
Cilium：基于 eBPF 的网络和安全。
Flannel：轻量级且易于配置的覆盖网络。
大多数托管的 Kubernetes 发行版都预先配置了网络解决方案，但自管理集群需要手动安装 CNI 插件。
存储解决方案
Kubernetes 通过存储类提供动态存储配置，允许工作负载与各种存储后端交互：
本地存储：使用节点的文件系统。
云块存储：与云提供商集成（例如，AWS EBS、Azure Disk、GCP Persistent Disks）。
分布式存储： Ceph、Longhorn 和 Rook 等解决方案可实现跨节点的持久、复制存储。
由于 Kubernetes 不包含内置容器注册表，因此您必须使用外部注册表（例如 Docker Hub、Harbor 或 Amazon ECR）来存储和分发容器镜像。
监控和可观察性
有效的监控和日志记录对于管理 Kubernetes 工作负载至关重要。流行的解决方案包括：
Prometheus：指标收集和警报。
Grafana：可视化仪表板。
ELK Stack（Elasticsearch、Logstash、Kibana）：日志聚合和分析。
这些工具有助于跟踪集群健康状况、诊断问题并优化性能。
入口控制器
Ingress 控制器管理对集群内应用程序的外部访问，处理 HTTP/HTTPS 流量和负载平衡。热门选项包括：
NGINX Ingress Controller——广泛用于管理网络流量。
Traefik – 具有内置 Let’s Encrypt 支持的动态路由。
HAProxy Ingress – 高性能负载平衡。
使用 CRD 进行自定义功能
Kubernetes 允许用户通过自定义资源定义 (CRD) 扩展其 API，从而实现自定义对象和自动化工作流程的创建。
操作员和控制员可以自动执行复杂的任务，例如：
当添加自定义 PostgresDatabaseConnection 对象时配置数据库。
动态管理安全策略。
根据自定义指标扩展应用程序。
通过利用 CRD，Kubernetes 可以转变为一个完全可定制的平台，适应特定的业务需求。
Kubernetes 集群架构
Kubernetes 引入了多个抽象层来帮架构解析助高效定义和管理应用程序。这些抽象简化了分布式环境中的部署、扩展和管理。
主节点和工作节点
Kubernetes 集群由两种主要类型的节点组成：
主节点（控制平面）：负责编排和管理集群。这些节点运行 API 服务器、调度程序、控制器管理器和 etcd，以确保工作负载按预期部署和维护。
工作节点（数据平面）：通过运行包含容器的 Pod 来执行应用程序工作负载。每个工作节点由 Kubelet 管理，与 Kube-Proxy 交互以进行网络连接，并运行 Docker 或 containerd 等容器运行时。
主节点和工作节点共同构成一个可自我修复、可扩展的基础架构，应用程序可在此无缝运行。如果您想进一步了解容器化和虚拟化，请关注此专家主导的容器化和虚拟化轨道。
Pod 架构
Kubernetes 的核心是 Pod，它是系统中最小的可部署单元。Pod 封装了一个或多个共享存储、网络和配置设置的容器。
单容器 Pod ：最常见的设置，其架构解析中每个 Pod 包含一个运行微服务的容器。
多容器Pod ：当紧密耦合的容器需要共享资源并有效通信时使用。
Pod 是临时的，这意味着可以根据需要重新安排或重新启动它们。Kubernetes 通过 Deployments、StatefulSet 和 DaemonSet 管理 Pod，确保可扩展性和可用性。
Pod 的架构。
图片来自作者。Pod 的建筑。
命名空间和分段
命名空间允许在 Kubernetes 集群内进行逻辑分段。它们有助于：
隔离不同团队、项目或环境（例如，开发、暂存、生产）的工作负载。
应用基于角色的访问控制 (RBAC) 来限制权限。
管理资源配额，防止过度消耗资源。
通过将工作负载组织到命名空间中，Kubernetes 可以在单个集群内实现更好的安全性、资源管理和可扩展性。
有了这个基础，我们现在可以在下一节中探索 Kubernetes 架构如何支持微服务部署。
Kubernetes 微服务架构
Kubernetes 是微服务的理想选择，可为分布式应用程序提供可扩展性、弹性和自动化。它能够实现：
自动扩展：根据需求调整资源。
自我修复：检测并替换故障的容器。
服务发现和负载平衡：微服务之间的高效通信。
可移植性：跨云和本地环境运行。
声明性配置：使用 YAML 进行可预测的部署。
专业人士普遍关心的一个问题是，是架构解析否应该为你的微服务使用 Kubernetes 或 Docker Compose。如果你是这种情况，我建议你阅读以下指南Docker Compose vs Kubernetes以进一步了解它。
最佳实践
下面我们强调了一些应遵循的最佳做法：
用于工作负载隔离的命名空间：组织和隔离工作负载，以实现更好的安全性和资源管理。
Kubernetes Services & Ingress 用于流量管理：实现微服务和外部客户端之间的有效通信。
自动缩放和滚动更新以实现无缝性能：使用水平 Pod 自动缩放器和滚动部署来保持可用性。
ConfigMaps 和 Secrets 用于安全配置：安全地管理敏感数据和环境配置。
使用 Prometheus 和 Grafana 进行监控和日志记录：使用强大的可观察性工具获取洞察力并有效地解决问题。
通过遵循这些实践，Kubernetes 简化了微服务部署，确保了灵活性和高可用性。
Kubernetes 架构的用例
Kubernetes 因其可扩展应用程序、确保高可用性和支持多云环境的能力而被各行各业广泛采用。其架构可实现无缝工作负载管理，使其成为现代云原生应用程序的首选。
应用程序可扩展性
Kubernetes 支持水平扩展，允许应用程序高效处理不同的工作负载：
水平 Pod 自动扩缩器 (HPA) 根据 CPU、内存或自定义指标调整 Pod 的数量。
Cluster Autoscaler 会动态地添加或删除工作节点以满足需求。
负载平衡确保流量在副本之间均匀分布。
这使得 Kubernetes 成为流量波动的应用程序的理想选择，例如电子商务平台、流媒体服务和 SaaS 应用程序。
高可用性和容错能力
Kubernetes 通过以下方式确保持续运行：
在多个节点之间复制工作负载以防止服务中断。
自动重启故障容器的自我修复机制。
控制平面中的领导者选举，以在发生故障时保持稳定性。
这些特性使 Kubernetes 适合需要几乎零停机时间的关键任务应用程序。
混合和多云部署
Kubernetes 抽象了基础架构的复杂性，使得在本地、混合和多云环境中部署工作负载变得更加容易：
跨 AWS、Google Cloud、Azure 和本地集群的一致应用程序管理。
云提供商之间的流量路由，以实现最佳延迟和成本效率。
具有跨云故障转移设置的灾难恢复架构解析策略。
结论
Kubernetes 彻底改变了容器编排，成为在现代云环境中部署、管理和扩展应用程序的行业标准。其架构可实现自动扩展、高可用性和跨云兼容性，使其成为采用微服务和云原生策略的组织的强大工具。
通过了解 Kubernetes 架构，开发人员和 IT 团队可以：
通过高效的调度和扩展来优化应用程序性能。
通过自我修复和高可用性增强系统弹性。
确保无缝的多云和混合部署，避免供应商锁定