2024-02-26 面试

k8s 有哪些组件？ #

1、etcd保存了集群的状态 #
2、apiserver提供了资源操作的唯一入口，还提供认证，授权，访问控制，api注册和服务发现等 #
3、controller manager负责维护集群的状态，比如自动扩展，滚动更新，故障检测等 #
4、scheduler 负责集群资源的调度，安照预期的调度策略将pod调度到相应的node上 #
5、kubelet负责管理容器的生命周期，还负责共享存储卷和网络的管理 #
6、Container runtime 容器运行时，负责管理镜像的管理，pod和容器的真正运行 #
7、kube-proxy负责管理集群的服务发现和负载均衡 #

Kubernetes（K8s）是一个功能强大的容器编排平台，它由多个组件构成，这些组件共同协作来实现集群的管理、调度、监控等功能。下面是 Kubernetes 主要组件的简要介绍：

1. Kubernetes 核心组件 #

1.1 API Server (kube-apiserver) #

  • 职责：API Server 是 Kubernetes 控制平面的核心组件，它暴露了 Kubernetes 集群的 REST API，所有的命令和操作（如创建、删除、更新 Pod 等）都通过 API Server 来进行。

  • 功能

    ：

    • 接收来自用户、控制器、调度器等的请求。
    • 负责验证和处理请求。
    • 提供 REST API 接口，供客户端和其他组件使用。
    • 存储集群状态数据（通过与 etcd 交互）。

1.2 Controller Manager (kube-controller-manager) #

  • 职责：Controller Manager 负责运行集群的控制循环（controller loops），确保集群的实际状态与期望状态相一致。

  • 功能

    ：

    • 启动各种控制器，如 Deployment Controller、ReplicaSet Controller、Node Controller 等。
    • 处理集群资源的自我修复任务，如创建新的 Pod 来替代已死 Pod，扩缩容等。

1.3 Scheduler (kube-scheduler) #

  • 职责：调度器负责将 Pod 分配到集群中的合适节点上。

  • 功能

    ：

    • 根据集群资源情况和 Pod 的要求，选择最佳的节点来运行 Pod。
    • 支持不同的调度策略，如资源请求、节点亲和性（Node Affinity）等。

1.4 etcd #

  • 职责：etcd 是 Kubernetes 的分布式键值存储系统，用于存储集群的所有状态数据，包括 Pod、节点、Service 等所有资源对象的配置和元数据。

  • 功能

    ：

    • 持久化存储集群的所有状态信息。
    • 提供强一致性保障，确保所有集群组件共享最新的状态数据。

1.5 Cloud Controller Manager (kube-cloud-controller-manager) #

  • 职责：Cloud Controller Manager 是为了支持云环境的 Kubernetes 扩展，它使得 Kubernetes 集群能够与云提供商的 API 集成。

  • 功能

    ：

    • 负责与云提供商的控制平面交互，管理负载均衡器、存储卷等云资源。
    • 让 Kubernetes 集群能够在多云环境中管理资源。

2. Kubernetes 节点组件 #

2.1 Kubelet #

  • 职责：Kubelet 是集群中每个节点上的代理，负责管理节点上的容器（Pod）。

  • 功能

    ：

    • 监控和管理节点上的容器，确保 Pod 中的容器处于正常状态。
    • 从 API Server 获取 Pod 的规格，并执行容器的启动、停止等操作。
    • 收集和报告节点的资源使用情况（如 CPU、内存）到 API Server。

2.2 Kube Proxy #

  • 职责：Kube Proxy 是一个网络代理，它负责维护集群中的网络规则，以确保网络流量能够正确地转发到 Pod。

  • 功能

    ：

    • 管理每个节点的网络流量，基于 iptables 或 IPVS 实现负载均衡。
    • 确保 Service 的 DNS 名称能够被解析，并且流量能够正确地路由到后端的 Pod。

2.3 Container Runtime #

  • 职责：容器运行时（如 Docker、containerd）负责运行容器并管理容器生命周期。

  • 功能

    ：

    • 启动、停止容器。
    • 拉取容器镜像并管理容器资源。

3. 高层组件和工具 #

3.1 Kubernetes Dashboard #

  • 职责：Kubernetes Dashboard 是一个基于 Web 的 UI 工具，用于管理和监控 Kubernetes 集群。

  • 功能

    ：

    • 提供图形化的界面，方便用户查看集群状态、Pod、Deployment、Service 等资源。
    • 支持用户创建、更新、删除集群资源。

3.2 Helm #

  • 职责：Helm 是 Kubernetes 的包管理工具，类似于 Linux 的 apt 或 yum。

  • 功能

    ：

    • 通过 Helm Charts 来管理应用程序的部署。
    • Helm Charts 是预配置的 Kubernetes 资源文件集合，允许用户方便地部署和管理应用。

3.3 Ingress Controller #

  • 职责：Ingress Controller 是一种专门处理 HTTP/HTTPS 请求的 Kubernetes 组件，它根据 Ingress 资源来路由流量。

  • 功能

    ：

    • 控制外部流量进入集群。
    • 配置负载均衡、SSL/TLS 终端和 URL 路由等。
    • 常见的 Ingress Controller 有 Nginx Ingress Controller、Traefik 等。

4. Kubernetes 核心资源 #

除了上述组件，Kubernetes 还包括一些重要的资源对象，用于管理集群和应用程序：

4.1 Pod #

  • 职责：Pod 是 Kubernetes 中最小的可调度单元，包含一个或多个容器，所有容器共享同一网络和存储。

4.2 Service #

  • 职责：Service 提供了一种稳定的访问方式，用于暴露一组 Pod。它抽象了 Pod 的 IP 地址，并可以提供负载均衡。

4.3 ReplicaSet #

  • 职责：ReplicaSet 用于保证在任何时候都维持指定数量的 Pod 副本。它常常与 Deployment 一起使用。

4.4 Deployment #

  • 职责：Deployment 是一种高级控制器，负责管理 Pod 的副本、更新和滚动更新等操作。

4.5 StatefulSet #

  • 职责：StatefulSet 是 Kubernetes 中用于管理有状态应用的控制器，支持持久化存储和 Pod 的稳定标识符。

4.6 ConfigMap 和 Secret #

  • 职责

    ：

    • ConfigMap：用于存储非敏感的配置数据。
    • Secret：用于存储敏感数据，如密码、OAuth token 等。

4.7 PersistentVolume (PV) 和 PersistentVolumeClaim (PVC) #

  • 职责：PV 和 PVC 用于管理 Kubernetes 中的持久存储。PV 是集群中的存储资源，PVC 是 Pod 请求存储资源的方式。

总结 #

Kubernetes 是由多个组件组成的复杂系统，每个组件都在集群的不同部分起着关键作用。控制平面 主要负责管理集群的整体状态，如 API Server、调度器、控制器等；而 节点组件 则在每个工作节点上执行容器的管理和调度任务，确保容器能够按照预期正常运行。通过这些组件的协作，Kubernetes 提供了强大的容器管理能力，支持大规模的容器化应用部署和运维。

创建 Pod的主要流程? #

1.客户端提交pod的配置信息(可以是yaml)到kube-apiserver #
2.apiserver收到信息后kube-controller-manager创建资源对象 #
3.kubecontroller将yaml信息存到etcd #
4.kubescheduler调度pod到某个节点 #
5.kubelet根据kube-scheduler发来的配置信息来运行pod，运行成功将pod信息返回给schedule，scheduler将信息返回并存储到到etcd #

在 Kubernetes 中，Pod 是最小的部署单元，通常用于部署一个或多个容器。创建 Pod 的主要流程包括从用户发起请求到容器在节点上运行的各个步骤。以下是创建 Pod 的主要流程：

1. 用户请求创建 Pod #

创建 Pod 的第一步是用户通过 kubectl 或其他 Kubernetes API 客户端发起创建请求。

  • 通过 kubectl 命令： 用户可以通过 kubectl run 或 kubectl apply -f pod.yaml 命令创建 Pod。

    kubectl apply -f pod.yaml

    或者通过 kubectl run 创建 Pod（通常用于临时 Pod）：

    kubectl run mypod --image=nginx

  • 通过 Kubernetes API： 用户也可以通过 Kubernetes API 发起创建请求（通常由控制器自动发起，如 Deployment 或 StatefulSet）。这时，Pod 描述会通过 API 发送到 API Server。

2. API Server 接收并验证请求 #

Kubernetes 中的所有操作都会通过 API Server 来进行。无论是通过 kubectl 还是 API 发起的请求，都会到达 API Server。

  • 验证请求：API Server 对 Pod 请求进行验证，确保所请求的 Pod 描述符合 Kubernetes 的规范。例如，确保资源请求正确，标签、容忍等参数合法。
  • 存储请求：验证通过后，API Server 会将 Pod 的描述（通常是 YAML 或 JSON 格式）存储到 Kubernetes 的 etcd 数据存储中，作为集群的当前状态。

3. 调度器选择节点（调度） #

当 API Server 成功接收到 Pod 创建请求并将其存储在 etcd 中后，接下来的任务是将 Pod 调度到一个合适的节点上。这是由 调度器（kube-scheduler） 完成的。

调度过程： #

  1. 过滤阶段：
    • 调度器会根据 Pod 的要求（如资源请求、亲和性/反亲和性等），对所有节点进行过滤，排除不符合条件的节点。
    • 例如，某些节点的资源可能不足，或者节点与 Pod 的亲和性要求不匹配。
  2. 优选阶段：
    • 对剩下的符合条件的节点，调度器会根据节点的负载、拓扑结构等因素打分，选择一个最合适的节点。
    • 例如，调度器会考虑节点的 CPU 和内存使用情况，选择资源最空闲的节点。
  3. 绑定：
    • 一旦选定了节点，调度器会将 Pod 与节点绑定，向 API Server 通知这个 Pod 已经成功调度到指定节点。

4. 节点上的 Kubelet 处理 Pod #

调度器将 Pod 绑定到特定节点后，Kubelet 会在该节点上进行具体的操作。

  • 拉取容器镜像：Kubelet 会根据 Pod 配置中的容器镜像信息，拉取相应的容器镜像到本地。如果镜像已经存在，则会跳过这一步。
  • 创建容器：Kubelet 使用容器运行时（如 Docker、containerd）在节点上启动容器。Pod 可以包含一个或多个容器，Kubelet 会逐个启动它们。
  • 设置网络和存储：
    • Kubelet 为 Pod 配置网络，使得容器之间可以相互通信，并且可以访问外部网络。
    • 如果 Pod 定义了持久存储（如卷），Kubelet 会挂载相关的存储资源。

5. Pod 运行与健康检查 #

当容器启动后，Kubelet 会持续监控 Pod 和容器的状态。Kubelet 会定期执行以下任务：

  • 健康检查（Liveness / Readiness）：
    • Liveness Probe：检查容器是否仍然存活。如果 Pod 容器挂掉，Kubelet 会重启容器。
    • Readiness Probe：检查容器是否已准备好接受流量。如果容器不准备好，Kubelet 会将其从服务的负载均衡池中移除，直到它准备好。
  • 资源监控： Kubelet 会报告节点和容器的资源使用情况（如 CPU、内存等）到 API Server。
  • 日志与事件： Kubelet 会将容器的日志和事件收集起来，供用户查看。

6. 控制器的反馈（如 Deployment、StatefulSet） #

如果 Pod 是由某个控制器（如 Deployment、StatefulSet、DaemonSet）管理的，那么这些控制器会继续监视 Pod 的状态，确保集群的实际状态符合所期望的状态。如果有 Pod 创建失败，控制器会重新调度 Pod。

  • 例如，Deployment 会确保它管理的 Pod 数量始终保持一致。如果某个 Pod 不健康或不可用，Deployment 会创建一个新的 Pod 来替代它。

7. 更新集群状态 #

最终，Kubernetes 集群的状态（包括 Pod、节点、容器等信息）会更新到 etcd 中，以确保集群的最终状态一致。

总结：创建 Pod 的主要流程 #

  1. 用户请求：用户通过 kubectl 或 API 创建 Pod。
  2. API Server 验证和存储：API Server 验证请求并将 Pod 存储到 etcd 中。
  3. 调度器调度：调度器选择合适的节点，并将 Pod 绑定到该节点。
  4. Kubelet 启动容器：Kubelet 在节点上拉取容器镜像并启动容器。
  5. 健康检查与资源监控：Kubelet 执行容器的健康检查，并持续报告资源使用情况。
  6. 控制器管理：控制器监控 Pod 的状态，确保集群的期望状态与实际状态一致。
  7. 集群状态更新：Pod 创建成功后，集群状态存储在 etcd 中。

通过这些步骤，Kubernetes 确保 Pod 在集群中得到高效、可靠的管理和调度。

k8s的调度机制 #

1.节点预选 #
2.节点打分排序 #
3.节点选优 #

Kubernetes (K8s) 的调度机制是其核心功能之一，用于决定容器应该在集群中的哪个节点上运行。K8s 调度器（Scheduler）负责根据节点的资源可用性、负载、拓扑、约束条件等因素，智能地将 Pod 分配到集群中的不同节点。调度是一个多阶段的过程，并且涉及到多个重要的调度策略和插件。

Kubernetes 调度流程概述 #

  1. Pod 创建
    • 用户通过 kubectl 或其他 API 创建一个 Pod 请求，或者在某个 Deployment、StatefulSet 等控制器中声明了新的 Pod。
    • Kubernetes 控制平面通过 API Server 接收这个请求，并将 Pod 交给调度器来决定放置在哪个节点上。
  2. 调度器决定节点
    • 调度器会检查集群中所有节点的资源使用情况，并根据一系列规则来选择最合适的节点。
  3. Pod 绑定到节点
    • 调度器选择合适的节点后，将 Pod 绑定到节点上，并将信息更新到 API Server。然后，节点上的 kubelet 负责拉取容器镜像、启动容器。

Kubernetes 调度的关键机制 #

  1. 调度阶段 Kubernetes 调度器通常按以下顺序工作：
    • 过滤阶段 (Filter)
      • 调度器通过节点的 节点选择器（NodeSelector）、资源限制、硬件/网络要求等，过滤出不符合条件的节点。
      • 过滤阶段的目标是排除掉那些不适合运行该 Pod 的节点，通常根据一些基本的约束条件，如 CPU、内存等资源。
    • 优选阶段 (Score)
      • 对于剩下的候选节点，调度器通过 调度策略 进行排序（比如节点的负载、拓扑结构等），选择一个最优的节点。
      • 在优选阶段，调度器会基于 Affinity（亲和性）和 Anti-Affinity（反亲和性）规则、Pod 的资源请求与限制、Pod 的拓扑要求等因素对节点进行评分。
    • 绑定阶段 (Bind)
      • 调度器最终选择一个节点并将 Pod 绑定到该节点上。这时，节点上的 kubelet 会负责启动容器。

Kubernetes 调度策略 #

  1. 资源请求和限制

    • 每个 Pod 可以定义 资源请求（request）和 资源限制（limit）。资源请求是调度器决定在哪里调度 Pod 的基础，而资源限制则是容器运行时能使用的最大资源量。
    • 调度器会根据节点的可用资源（CPU、内存等）和 Pod 的资源请求来选择节点。

  2. Node Affinity（节点亲和性）

    • 通过 nodeAffinity 规则，可以控制 Pod 只调度到符合特定标签的节点上。
    • 硬亲和性（必需条件）和 软亲和性（优先条件）都可以通过 affinity 配置来指定。

    示例：让 Pod 只调度到具有特定标签的节点上：

    affinity:
  nodeAffinity:
    requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
      nodeSelectorTerms:
      - matchExpressions:
          - key: "disktype"
            operator: In
            values:
            - ssd

  3. Pod Affinity 和 Anti-Affinity（Pod亲和性和反亲和性）

    • Pod Affinity：控制 Pod 应该尽可能地调度到与其他 Pod 相同或相邻的节点上。
    • Pod Anti-Affinity：控制 Pod 不应调度到与特定 Pod 相同或相邻的节点上。

    示例：让 Pod 调度到与另一个特定 Pod 在同一个节点上：

    affinity:
  podAffinity:
    requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
      labelSelector:
        matchLabels:
          app: frontend
      topologyKey: "kubernetes.io/hostname"

  4. Taints 和 Tolerations（污点和容忍）

    • Taints：允许节点标记为“污点”，即节点会拒绝调度任何没有适当容忍的 Pod。
    • Tolerations：Pod 可以设置容忍，允许其调度到有污点的节点上。

    示例：一个节点加上污点，只有具有特定容忍的 Pod 才能调度到该节点。

    kubectl taint nodes node1 key=value:NoSchedule

    在 Pod 配置中添加容忍：

    tolerations:
- key: "key"
  operator: "Equal"
  value: "value"
  effect: "NoSchedule"

  5. 资源负载均衡

    • 在选择节点时，调度器也会考虑节点的负载，确保集群资源的合理利用。调度器会避免某些节点资源过载，而其他节点资源闲置。
    • 调度器会根据节点的 CPU、内存等资源的剩余情况来选择最合适的节点。

Kubernetes 默认调度器和自定义调度器 #

  1. 默认调度器：Kubernetes 使用 kube-scheduler 作为默认调度器，处理所有 Pod 的调度请求。
  2. 自定义调度器：如果有特殊的调度需求，可以使用自定义调度器。可以在集群中运行多个调度器，指定特定的调度策略和工作负载。

Kubernetes 调度器插件 #

Kubernetes 调度器支持插件架构，允许在调度过程中使用不同的策略和插件来定制行为。常见的插件包括：

  • 预调度插件（如 NodeAffinity、TaintToleration 等）
  • 调度策略插件（如 PodAffinity、ResourceLimits 等）
  • 后调度插件（如调度后监听 Pod 状态的变化）

这些插件使得 Kubernetes 调度器能够灵活地满足各种业务场景的需求。

总结 #

Kubernetes 调度器负责根据节点的资源、拓扑、亲和性和反亲和性、污点和容忍等规则，智能地将 Pod 分配到最合适的节点上。调度过程包括 过滤、优选 和 绑定 阶段。通过使用 Node Affinity、Pod Affinity、Taints 和 Tolerations 等策略，可以精细控制 Pod 的调度行为，确保集群资源的高效利用和满足业务需求。