闲谈Kubernetes 的主要特性和经验分享 － 时速云 王磊
大家好，我是时速云的王磊，目前主要负责时速云容器即服务平台的技术架构、设计和开发管理工作。很高兴今天有机会和大家一起聊一聊 Kubernetes 的一些主要特性和一些经验。
我们先从整体上看一下Kubernetes的⼀些理念和基本架构, 然后从网络、 资源管理、存储、服务发现、负载均衡、高可⽤、rolling upgrade、安全、监控等⽅面向⼤家简单介绍kubernetes的这些主要特性。
当然也会包括⼀些需要注意的问题。主要目的是帮助大家快速理解 Kubernetes的主要功能,今后在研究和使⽤用这个⼯具的时候有所参考和帮助。
- 先来随便看一下Kubernetes的一些理念：
1.1) 用户不需要关心需要多少台机器，只需要关心软件（服务）运行所需的环境。以服务为中心，你需要关心的是api，如何把大服务拆分成小服务，如何使用api去整合它们。
1.2) 保证系统总是按照用户指定的状态去运行
1.3）不仅仅提给你供容器服务，同样提供一种软件系统升级的方式；在保持HA的前提下去升级系统是很多用户最想要的功能，也是最难实现的。
1.4) 那些需要担心和不需要担心的事情
1.5）更好的支持微服务理念，划分、细分服务之间的边界，比如lablel、pod等概念的引入
对于Kubernetes的架构，可以参考下面的官方文档：
https://github.com/GoogleCloud ... re.md
大致由一些主要组件构成，包括Master节点上的kube-apiserver, kube-scheduler, kube-controller-manager, 控制组件kubectl，状态存储etcd，Slave节点上的kubelet, kube-proxy，以及底层的网络支持(可以用flannel, OpenVSwitch, Weave等）
看上去也是微服务的架构设计，不过目前还不能很好支持单个服务的横向伸缩，但这个会在 Kubernetes 的未来版本中解决。
- 接下来我们就进入Kubernetes的主要特性分享了
会从网络、服务发现、负载均衡、资源管理、⾼可用、存储、安全、监控等⽅⾯向⼤家简单介绍kubernetes的这些主要特性 -> 由于时间有限，只能简单一些了 :)
另外，对于服务发现、高可用和监控的一些更详细的介绍，感兴趣的朋友可以通过下面的链接了解：
http://www.csdn.net/article/2015-07-30/2825337
1) 网络
Kubernetes的网络方式主要解决以下几个问题：
a. 紧耦合的容器之间通信，通过 Pod 和 localhost 访问解决
b. Pod之间通信，建立通信子网，比如隧道、路由，Flannel、Open vSwitch、Weave
c. Pod和Service，以及外部系统和Service的通信，引入Service解决
Kubernetes的网络会给每个Pod分配一个IP地址，不需要在Pod之间建立链接，也基本不需要去处理容器和主机之间的端口映射。
注意：Pod重建后，IP会被重新分配，所以内网通信不要依赖Pod IP；通过Service环境变量或者DNS解决。
2） 服务发现及负载均衡
kube-proxy和DNS， 在v1之前，Service含有字段portalip 和publicIPs， 分别指定了服务的虚拟ip和服务的出口机ip，publicIPs可任意指定成集群中任意包含kube-proxy的节点，可多个。portalIp 通过NAT的方式跳转到container的内网地址。在v1版本中，publicIPS被约定废除，标记为deprecatedPublicIPs，仅 用作向后兼容，portalIp也改为ClusterIp, 而在service port 定义列表里，增加了nodePort项，即对应node上映射的服务端口。
dns服务以addon的方式，需要安装skydns和kube2dns。kube2dns会通过读取kubernetes API获取服务的clusterIP和port信息，同时以watch的方式检查service的变动，及时收集变动信息，并将对于的ip信息提交给 etcd存档，而skydns通过etcd内的dns记录信息，开启53端口对外提供服务。大概的dns的域名记录是 servicename.namespace.tenx.domain, "tenx.domain"是提前设置的主域名。
注意：kube-proxy 在集群规模较大以后，可能会有访问的性能问题，可以考虑用其他方式替换，比如HAProxy，直接导流到Service 的endpints 或者 Pods上。Kubernetes官方也在修复这个问题。
3）资源管理
有3 个层次的资源限制方式，分别在Container, Pod, Namespace 层次。Container层次主要利用容器本身的支持，比如Docker 对CPU, Memory, disk, network 等的支持；Pod方面可以限制系统内创建Pod的资源范围，比如最大或者最小的CPU、memory需求；Namespace层次就是对用户级别的资源限 额了，包括CPU、Memory，还可以限定Pod、rc、service的数量。
资源管理模型 －》 简单、通用、准确，并可扩展
目前的资源分配计算也相对简单，没有什么资源抢占之类的强大功能，通过每个节点上的资源总量、以及已经使用的各种资源加权和，来计算某个Pod优 先非配到哪些节点，还没有加入对节点实际可用资源的评估，需要自己的scheduler plugin来支持。其实kubelet已经可以拿到节点的资源，只要进行收集计算即可，相信Kubernetes的后续版本会有支持。
4）⾼可用
主要是指Master节点的 HA方式, 官方推荐 利用etcd实现master 选举，从多个Master中得到一个kube-apiserver, 保证至少有一个master可用，实现high availability。对外以loadbalancer的方式提供入口。这种方式可以用作ha，但仍未成熟，据了解，未来会更新升级ha的功能。
一张图帮助大家理解：
也就是在etcd集群背景下，存在多个kube-apiserver，并用pod-master保证仅是主master可用。同时kube- sheduller和kube-controller-manager也存在多个，而且伴随着kube-apiserver, 同一时间只能有一套运行。
5) rolling upgrade
RC 在开始的设计就是让rolling upgrade变的更容易，通过一个一个替换Pod来更新service，实现服务中断时间的最小化。基本思路是创建一个复本为1的新的rc，并逐步减少老的rc的复本、增加新的rc的复本，在老的rc数量为0时将其删除。
通过kubectl提供，可以指定更新的镜像、替换pod的时间间隔，也可以rollback 当前正在执行的upgrade操作。
同样， Kuberntes也支持多版本同时部署，并通过lable来进行区分，在service不变的情况下，调整支撑服务的Pod，测试、监控新Pod的工作情况。
6）存储
大家都知道容器本身一般不会对数据进行持久化处理，在Kubernetes中，容器异常退出，kubelet也只是简单的基于原有镜像重启一个新 的容器。另外，如果我们在同一个Pod中运行多个容器，经常会需要在这些容器之间进行共享一些数据。Kuberenetes 的 Volume就是主要来解决上面两个基础问题的。
Docker 也有Volume的概念，但是相对简单，而且目前的支持很有限，Kubernetes对Volume则有着清晰定义和广泛的支持。其中最核心的理 念：Volume只是一个目录，并可以被在同一个Pod中的所有容器访问。而这个目录会是什么样，后端用什么介质和里面的内容则由使用的特定Volume 类型决定。
创建一个带Volume的Pod：
spec.volumes 指定这个Pod需要的volume信息, spec.containers.volumeMounts 指定哪些container需要用到这个Volume, Kubernetes对Volume的支持非常广泛，有很多贡献者为其添加不同的存储支持，也反映出Kubernetes社区的活跃程度。
emptyDir 随Pod删除，适用于临时存储、灾难恢复、共享运行时数据，支持 RAM-backed filesystem
hostPath 类似于Docker的本地Volume, 用于访问一些本地资源（比如本地Docker)
gcePersistentDisk GCE disk - 只有在 Google Cloud Engine 平台上可用
awsElasticBlockStore 类似于GCE disk, 节点必须是 AWS EC2的实例
nfs - 支持网络文件系统
rbd - Rados Block Device - Ceph
secret 用来通过Kubernetes API 向Pod 传递敏感信息，使用 tmpfs (a RAM-backed filesystem）
persistentVolumeClaim - 从抽象的PV中申请资源，而无需关心存储的提供方
glusterfs
iscsi
gitRepo
根据自己的需求选择合适的存储类型，反正支持的够多，总用一款适合的 :)
7) 安全
一些主要原则
a. 基础设施模块应该通过API server交换数据、修改系统状态，而且只有API server可以访问后端存储(etcd)
b. 把用户分为不同的角色：Developers/Project Admins/Administrators
c. 允许Developers定义secrets 对象，并在pod启动时关联到相关容器
以secret 为例，如果kubelet要去pull 私有镜像，那么kubernetes支持以下方式：
1）通过docker login 生成 .dockercfg 文件，进行全局授权
2）通过在每个namespace上创建用户的secret对象，在创建Pod时指定 imagePullSecrets 属性（也可以统一设置在serviceAcouunt 上），进行授权
认证 (Authentication)
API server 支持证书、token、和基本信息三种认证方式
授权 (Authorization)
通过apiserver的安全端口，authorization会应用到所有http的请求上
AlwaysDeny、AlwaysAllow、ABAC三种模式，其他需求可以自己实现Authorizer接口
8) 监控
比较老的版本kubernetes需要外接cadvisor,主要功能是将node主机的container metrics抓取出来。在较新的版本里，cadvior功能被集成到了kubelet组件中，kubelet在与docker交互的同时，对外提供监控服务。
kubernetes集群范围内的监控主要由kubelet, heapster和storage backend（如influxdb）构建。Heapster可以在集群范围获取metrics和事件数据。它可以以pod的方式运行在k8s平台里，也 可以单独运行以standalone的方式。
注意： heapster目前未到1.0版本，对于小规模的集群监控比较方便。但对于较大规模的集群，heapster目前的cache方式会吃掉大量内存。因为 要定时获取整个集群的容器信息，信息在内存的临时存储成为问题，再加上heaspter要支持api获取临时metrics，如果将heapster以 pod方式运行，很容易出现OOM。所以目前建议关掉cache,并以standalone的方式独立出k8s平台。
今天的分享就到这里，感谢大家的参与，也希望大家多多贡献Kubernetes相关的技术话题，一起分享、共同进步。最后，感谢Dockone社区安排这次分享活动，谢谢！
整理一下会上的主要问题和解答：
1. kubelet本身也跑在pod里吗？
答：可以跑在容器里，也可以跑在host上，可以尝试hyperkube的集成工具
2. roollback的具体机制
答：感觉应该通过lablel，再一个个替换已经升级的pod，不过还没仔细研究过
3. mesos和kubernetes到底有什么区别？感觉有很多重合的地方
答：mesos和kubernetes侧重点不同，确实有一些重合的地方；mesos更擅长资源管理，支持上层framework，k8s原生为容器设计，更关注app相关的一些问题。
4. “比如用HAProxy，直接导流到service的endpoints或者Pods 上”，haproxy如何导流到Pod上，podIP不是不固定的吗？
答：可以通过watch etcd或者api server的方式，监听变化来更新haproxy；kubeproxy改用haproxy，只是external loadbalancer的方式；如果要替换，需要重新开发。
5. 有没有可以推荐的分布式Volume方案？你们使用起来性能如何？
答：分布式volume，可以尝试rbd，性能的话就需要自己多多测试，不断调优了；有用户提到在使用moosefs做存储，对glusterfs的支持也很多
6. k8s的插件规范吗？还是直接硬改？
答：有些还是比较规范的，可以plugin方式；有些还需要后续版本的调整，否则要动源码了
7. k8s 如何监听docker 的事件，比如：在意外退出前，想抛出一些额外的事件，通知lb如何做？
答：不确定这个是监听docker的哪些事件，再pod，rc层面可以进行watch。
8. k8s如何设置各个pod的依赖和启动顺序？
答：目前没看到很好的控制Pod的依赖和启动顺序的机制, 可以在应用层面避免这些依赖和顺序问题
9. 问一下k8s 集群内部容器间网络这块的解决方案有哪些，类似flannel这类方案的性能问题有什么好的解决方案？
答：目前flannel有其他的替代方案，但flannel部署比较方便，贴近kubernetes的整体工作模式；性能上，如果做联机内网，总 会有损耗，这个需要取舍了；有用户反映，华为的测试结果说ovs比flannel好，但是自己没有实际测试过；flannel的性能可以看coreos官 网的blog，上面有测试报告。
10. 先用容器做轻量级虚拟机，容器间可以通过hsotname访问，不知如何动手？
答：k8上的内网dns(kube2dns + skydns_ 应该可以满足需求，可以尝试一下
11. k8s的日志收集，有什么好的经验？
答：我们目前也在尝试一些工具和解决方案，用户也提到了logstash，fluent等，以后可以搞个专题分享一下
12. 有没有好的监控工具？
答：可以参考dockone上的另外一篇文章： http://dockone.io/article/397