
利用kurise做日志采集使用promtail做sidecar采集日志
利用OpenKurise中的kruise做日志采集,原来我使用的是filebeat作为sidecar采集日志的,虽然采集没有什么问题,但是通过es进才看日志就比较繁琐了,这次实验p
从上图,我们可以看到K8S组件和逻辑及其复杂,但是这并不可怕,我们从宏观上先了解K8S是怎么用的,再进行庖丁解牛。从上图我们可以看出:
Master的组件包括:apiserver、controller-manager、scheduler和etcd等几个组件,其中apiserver是整个集群的网关。
Node主要由kubelet、kube-proxy、docker引擎等组件组成。kubelet是K8S集群的工作与节点上的代理组件。
一个完整的K8S集群,还包括CoreDNS、Prometheus(或HeapSter)、Dashboard、Ingress Controller等几个附加组件。其中cAdivsor组件作用于各个节点(master和node节点)之上,用于收集及收集容器及节点的CPU、内存以及磁盘资源的利用率指标数据,这些统计数据由Heapster聚合后,可以通过apiserver访问。
要了解K8S的所有组件,没去走一遍,永远不知道它是怎么跑起来的,那么下面就带着几个新手疑问来看K8S
在K8S集群中,容器并非最小的单位,K8S集群中最小的调度单位是Pod,容器则被封装在Pod之中。由此可知,一个容器或多个容器可以同属于在一个Pod之中。
Pod并不是无缘无故跑出来的,它是一个抽象的l逻辑概念,那么Pod是如何创建的呢?Pod是由Pod控制器进行管理控制,其代表性的Pod控制器有Deployment、StatefulSet等。这里我们先有这样的一个概念,后面再详细解刨。
Pod组成的应用是通过Service这类抽象资源提供内部和外部访问的,但是service的外部访问需要端口的映射,带来的是端口映射的麻烦和操作的繁琐。为此还有一种提供外部访问的资源叫做Ingress。
在上面说的Pod是由Pod控制器进行管理控制,对Pod资源对象的期望状态进行自动管理。而在Pod控制器是通过一个YAML的文件进行定义Pod资源对象的。在该文件中,还会对Pod资源对象进行打标签,用于Pod的辨识,而Servcie就是通过标签选择器,关联至同一标签类型的Pod资源对象。这样就实现了从service-->pod-->container的一个过程。
(1)客户端提交创建请求,可以通过API Server的Restful API,也可以使用kubectl命令行工具。支持的数据类型包括JSON和YAML。 (2)API Server处理用户请求,存储Pod数据到etcd。 (3)调度器通过API Server查看未绑定的Pod。尝试为Pod分配主机。 (4)过滤主机 (调度预选):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量,那么可用资源比Pod需要的资源量少的主机会被过滤掉。 (5)主机打分(调度优选):对第一步筛选出的符合要求的主机进行打分,在主机打分阶段,调度器会考虑一些整体优化策略,比如把容一个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:选择打分最高的主机,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,scheduler会调用APIServer的API在etcd中创建一个boundpod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boundpod信息,一旦发现应该在该工作节点上运行的boundpod对象没有更新,则调用Docker API创建并启动pod内的容器。 从上面的几个疑问,大致了解了K8S怎么工作的,那么现在再从三个面去了解Kubernetes,分别是Kubernetes概念和术语、集群组件、网络模型。
Node:是Kubernetes的工作节点,负责接收来自Master的工作指令,并根据指令相应地创建和销毁Pod对象,以及调整网络规则进行合理路由和流量转发。生产环境中,Node节点可以有N个。
Kubernetes从宏观上看分为2个角色:Master和Node,但是在Master节点和Node节点上都存在着多个组件来支持内部的业务逻辑,其包括:运行应用、应用编排、服务暴露、应用恢复等等,在Kubernetes中这些概念被抽象为Pod、Service、Controller等资源类型。先来了解一下这些常用概念和术语:
从上图,我们可以看到K8S并不直接地运行容器,而是被一个抽象的资源对象--Pod所封装,它是K8S最小的调度单位。这里要注意的是,Pod可以封装一个活多个容器!同一个Pod中共享网络名称空间和存储资源,而容器之间可以通过本地回环接口:lo 直接通信,但是彼此之间又在Mount、User和Pid等名称空间上保持了隔离。
标签(Label)是将资源进行分类的标识符,就好像超市的商品分类一般。资源标签具体化的就是一个键值型(key/values)数据,相信了解redis的友友应该知道什么是键值数据。使用标签是为了对指定对象进行辨识,比如Pod对象。标签可以在对象创建时进行附加,也可以创建后进行添加或修改。要知道的是一个对象可以有多个标签,一个标签页可以附加到多个对象。如图:
有标签,当然就有标签选择器,它是根据Label进行过滤符合条件的资源对象的一种 机制。比如将含有标签role: backend的所有Pod对象挑选出来归并为一组。通常在使用过程中,会通过标签对资源对象进行分类,然后再通过标签选择器进行筛选,最常见的应用就是讲一组这样的Pod资源对象创建为某个Service的端点。如图:
虽然Pod是K8S的最小调度单位,但是K8S并不会直接地部署和管理Pod对象,而是要借助于另外一个抽象资源--Controller进行管理。其实一种管理Pod生命周期的资源抽象,并且它是一类对象,并非单个的资源对象,其中包括:ReplicationController、ReplicaSet、Deployment、StatefulSet、Job等。
以Deployment为例,它负责确保定义的Pod对象的副本数量符合预期的设置,这样用户只需要声明应用的期望状态,控制器就会自动地对其进行管理。如图:
Service是建立在一组Pod对象之上的资源对象,在前面提过,它是通过标签选择器选择一组Pod对象,并为这组Pod对象定义一个统一的固定访问入口(通常是一个IP地址),如果K8S存在DNS附件(如coredns)它就会在Service创建时为它自动配置一个DNS名称,用于客户端进行服务发现。 通常我们直接请求Service IP,该请求就会被负载均衡到后端的端点,即各个Pod对象,从这点上,是不是有点像负载均衡器呢,因此Service本质上是一个4层的代理服务,另外Service还可以将集群外部流量引入至集群,这就需要节点对Service的端口进行映射了。
在使用容器时,我们知道,当数据存放于容器之中,容器销毁后,数据也会随之丢失。这就是需要一个外部存储,以保证数据的持久化存储。而存储卷就是这样的一个东西。 存储卷(Volume)是独立于容器文件系统之外的存储空间,常用于扩展容器的存储空间并为其提供持久存储能力。存储卷在K8S中的分类为:临时卷、本地卷和网络卷。临时卷和本地卷都位于Node本地,一旦Pod被调度至其他Node节点,此类型的存储卷将无法被访问,因为临时卷和本地卷通常用于数据缓存,持久化的数据通常放置于持久卷(persistent volume)之中。
名称(Name)是K8S集群中资源对象的标识符,通常作用于名称空间(Namespace),因此名称空间是名称的额外的限定机制。在同一个名称空间中,同一类型资源对象的名称必须具有唯一性。
名称空间通常用于实现租户或项目的资源隔离,从而形成逻辑分组。关于此概念可以参考:https://www.jb51.net/article/136411.htm
如图:创建的Pod和Service等资源对象都属于名称空间级别,未指定时,都属于默认的名称空间default
Annotation是另一种附加在对象上的一种键值类型的数据,常用于将各种非标识型元数据(metadata)附加到对象上,但它并不能用于标识和选择对象。其作用是方便工具或用户阅读及查找。
K8S将Pod对象和外部的网络环境进行了隔离,Pod和Service等对象之间的通信需要通过内部的专用地址进行,如果需要将某些Pod对象提供给外部用户访问,则需要给这些Pod对象打开一个端口进行引入外部流量,除了Service以外,Ingress也是实现提供外部访问的一种方式。
②各个Pod彼此间的通信
③Pod和Service间的通信
④集群外部流量和Service之间的通信
K8S为Pod和Service资源对象分别使用了各自的专有网络,Pod网络由K8S的网络插件配置实现,而Service网络则由K8S集群进行指定。如下图:
K8S使用的网络插件需要为每个Pod配置至少一个特定的地址,即Pod IP。Pod IP地址实际存在于某个网卡(可以是虚拟机设备)上。
而Service的地址却是一个虚拟IP地址,没有任何网络接口配置在此地址上,它由Kube-proxy借助iptables规则或ipvs规则重定向到本地端口,再将其调度到后端的Pod对象。Service的IP地址是集群提供服务的接口,也称为Cluster IP。
Pod网络和IP由K8S的网络插件负责配置和管理,具体使用的网络地址可以在管理配置网络插件时进行指定,如10.244.0.0/16网络。而Cluster网络和IP是由K8S集群负责配置和管理,如10.96.0.0/12网络。
从上图进行总结起来,一个K8S集群包含是三个网络。
(2)Pod网络:专用于Pod资源对象的网络,它是一个虚拟网络,用于为各Pod对象设定IP地址等网络参数,其地址配置在Pod中容器的网络接口上。Pod网络需要借助kubenet插件或CNI插件实现。
(3)Service网络:专用于Service资源对象的网络,它也是一个虚拟网络,用于为K8S集群之中的Service配置IP地址,但是该地址不会配置在任何主机或容器的网络接口上,而是通过Node上的kube-proxy配置为iptables或ipvs规则,从而将发往该地址的所有流量调度到后端的各Pod对象之上。
Pod资源对象是一种集合了一个或多个应用容器、存储资源、专用ip、以及支撑运行的其他选项的逻辑组件。如下图:Pod其实就是一个应用程序运行的单一实例,它通常由共享资源且关系紧密的一个或2多个应用容器组成。
Kubernetes的网络模型要求每个Pod的IP地址同一IP网段,各个Pod之间可以使用IP地址进行通信,无论这些Pod运行在集群内的哪个节点上,这些Pod对象都类似于运行在同一个局域网内的虚拟机一般。
我们可以将每一个Pod对象类比为一个物理主机或者是虚拟机,那么运行在同一个Pod对象中的多个进程,也就类似于跑在物理主机上的独立进程,而不同的是Pod对象中的各个进程都运行在彼此隔离的容器当中,而各个容器之间共享两种关键性资源:网络和存储卷。
存储卷:用户可以给Pod对象配置一组存储卷资源,这些资源可以共享给同一个Pod中的所有容器使用,从而完成容器间的数据共享。存储卷还可以确保在容器终止后被重启,或者是被删除后也能确保数据的持久化存储。
一个Pod代表着某个应用程序的特定实例,如果我们需要去扩展这个应用程序,那么就意味着需要为该应用程序同时创建多个Pod实例,每个实例都代表着应用程序的一个运行副本。而这些副本化的Pod对象的创建和管理,都是由一组称为Controller的对象实现,比如Deployment控制器对象。 当创建Pod时,我们还可以使用Pod Preset对象为Pod注入特定的信息,比如Configmap、Secret、存储卷、卷挂载、环境变量等。有了Pod Preset对象,Pod模板的创建就不需要为每个模板显示提供所有信息。 基于预定的期望状态和各个节点的资源可用性,Master会把Pod对象调度至选定的工作节点上运行,工作节点从指向的镜像仓库进行下载镜像,并在本地的容器运行时环境中启动容器。Master会将整个集群的状态保存在etcd中,并通过API Server共享给集群的各个组件和客户端。
需要注意的是,在实际的应用场景中,在接收到的请求流量负载低于或接近当前已有Pod副本的承载能力时,需要我们手动修改Pod控制器中的期望副本数量以实现应用规模的扩容和缩容。而在集群中部署了HeapSet或者Prometheus的这一类资源监控组件时,用户还可以通过HPA(HorizontalPodAutoscaler)来计算出合适的Pod副本数量,并自动地修改Pod控制器中期望的副本数,从而实现应用规模的动态伸缩,提高集群资源的利用率。
K8S集群中的每个节点上都运行着cAdvisor,用于收集容器和节点的CPU、内存以及磁盘资源的利用率直播数据,这些统计数据由Heapster聚合之后可以通过API server访问。而HorizontalPodAutoscaler基于这些统计数据监控容器的健康状态并作出扩展决策。
Service IP是一种虚拟IP,也称为Cluster IP,专用于集群内通信,通常使用专有的地址段,如:10.96.0.0/12网络,各Service对象的IP地址在该范围内由系统动态分配。
集群内的Pod对象可直接请求这类Cluster IP,比如上图中来自Pod client的访问请求,可以通过Service的Cluster IP作为目标地址进行访问,但是在集群网络中是属于私有的网络地址,仅仅可以在集群内部访问。
而需要将集群外部的访问引入集群内部的常用方法是通过节点网络进行,其实现方法如下:
通过工作节点的IP地址+端口(Node Port)接入请求。
将该请求代理到相应的Service对象的Cluster IP的服务端口上,通俗地说:就是工作节点上的端口映射了Service的端口。
由Service对象将该请求转发到后端的Pod对象的Pod IP和 应用程序的监听端口。
因此,类似于上图来自Exxternal Client的集群外部客户端,是无法直接请求该Service的Cluster IP,而是需要实现经过某一工作节点(如 Node Y)的IP地址,着了请求需要2次转发才能到目标Pod对象。这一类访问的缺点就是在通信效率上有一定的延时。
注:本文来自转摘,原文请参考:https://blog.csdn.net/yujia_666/article/details/108311589
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