1、前言
随着容器技术的快速发展，诸如Kubernetes（以下简称k8s）此类容器编排技术应运而生，当人们逐渐意识到容器是云计算的未来，越来越多的人投入到容器技术的怀抱，也就是在这短短几年里，k8s赢得了这场战争，实际上，k8s的带来的影响已经远超容器管理领域本身。 服务网格的概念已经走进大家视线，而这也恰好让人们意识到，k8s岂不正是实现微服务的一种解决方案，这也进一步将k8s推向风口浪尖。
2、k8s的核心概念
本文是建立在已经对docker技术有一定了解的基础上的，就不再赘述docker相关的概念了，初步介绍一下k8s的核心概念和思想，目的是让大家快速熟悉，更好理解接下来的内容。
1. POD
这是k8s里定义的最小单元，因为k8s是源于google，而该项目目标也不仅仅是支持docker这一种容器技术，抽象出一个pod的概念，其实k8s本身不关心pod内部是什么类型容器，可以有多个容器在pod内启动（官方建议单一pod单一容器），pod内容器共享网络,共享存储，pod可以由控制器启动，控制器也就是k8s负责编排的组件之一，常见的有
Deployment，通过指定副本数量等属性，根据配置的pod模版，部署无状态的服务，能够提供强力的回滚，滚动更新等能力，这个也是最常用的一种；Statefulset，有状态副本集，一般部署etcd，elasticsearch等等这种有状态的服务，一般同时会挂载存储卷（也是k8s中定义的一种对象）；DeamonSet，守护进程集，一般指定节点部署一些服务，比如cpu监控等；
2. Service
pod被启动后，在k8s中是无法从外部访问的，这时候就需要service将其暴露出去，service相当于pod的负载均衡器，一般通过以下方式：
CluserIP(默认)， 通过iptables做nat规则转换，将流量转到相应的pod内,集群内部服务之间访问就是通过这种方式；NodePort，暴露主机随机端口,kube-proxy组件将相应规则写入iptables表，访问主机端口将会被引流至相应的pod，这种方式能够对集群外部暴露服务；LoadBalancer，NodePort的变种，一般由具体的云服务商实现，比如阿里云，一旦service创建后, 会自动创建一个负载均衡，会自动做80:3xxxx端口的映射，流量通过负载均衡，会转到相应主机端口，最终根据iptables规则 将流量转发到pod内；ingress, 作为7层http负载，作用相当于反向代理的nginx的服务，流量通过一台负载均衡进来，可由ingress配置域名或者路径，转发到相应service;
这里只是简单介绍核心概念，深入学习的话请移步官方文档
3、技术对比
有几种竞争技术可用于管理大型Docker部署和基于容器的服务。你可能听说过其中一些退役的解决方案：Docker Swarm，Apache Mesos，OpenStack Magnum等。然而，现在Kubernetes已经淘汰了其中大多数竞争对手
会被与k8s拿来对比的，应该就Docker Swarm可以应战，swarm是docker原生的集群工具，部署简单，而且对于熟悉docker的人，学习成本低，而k8s最令开发者头疼的莫过于非常高的复杂度，和学习成本，不过目前不管是阿里云还是其他云服务商，都同时提供了这两个解决方案，而且都有在生产环境大规模使用的案例，这里拿比较成熟的阿里云的这两种解决方案对比：
- 资源调度 这一点上两者都都做到可以按集群资源调度分配，只是调度的粒度不同，swarm是容器，而k8s是pod；
- 自动伸缩 swarm本身不支持，但是依靠阿里云实现了该功能，而k8s有水平自动拓展HPA，可以根据监控数据进行自动伸缩；
- 负载均衡 k8s本身提供了多种方案，内部service是通过iptables实现，外部7层负载均衡有ingress层，阿里云也提供了LoadBalancer支持负载均衡； swarm本身没有负载均衡层，不过阿里云也通过
- 滚动更新 swarm目前也支持了滚动更新，并且在阿里云上实现了蓝绿部署等，k8s本身的deployment支持滚动升级
- 容灾恢复 swarm没有做到，在节点挂掉的情况下，服务无法快速恢复； k8s是能够做到这一点，副本控制器能够维持副本数量，节点挂掉也会迅速从其他节点启动一定数量的副本，并且比较完善的监控也可以及时发现问题；
而从swarm本身来看的话，由于其是集成到docker中的，swarm集群只会有两层交互，容器启动是毫秒级，要远快于k8s, 但是兼容的docker API也使得其无法进行更精细的管理， 相对的k8s有副本控制器可以监控并维护容器的生命周期，有pod可以进行更加精细的管理， 总结来看，其实swarm本身的重心是放在了docker容器编排上，而k8s的却是在考虑如何管理，事实上，现在还是越来越多的人倾向于使用k8s，也正是看中了其诸多优点。
4、实践
我们在使用自建集群的过程中，由于官方的dashboard操作yaml的学习成本很高，所以我们使用了wayne这个开源的k8s管理项目，其功能包含但不限于dashbaord的功能，权限管理，人员划分，部门划分等，属于是一个面向大型项目团队的k8s集群管理后台，以下是一些实例
在使用过程中，改后台，确实是带来了许多便利，可以免去k8s的yaml配置的学习成本，通过可视化界面完成服务的创建，我们前期的一些试验性服务都是通过这个部署； 但是同时也存在一些弊端，在k8s的基础之上，抽象出了更多的概念，包括项目划分，权限管理等等，这些模块的目的是为了针对大型团队，控制项目人员，分配资源，不过同时，这些额外的概念对于使用者，尤其是对k8s也不熟悉，只是关心如何部署服务的开发人员，会混淆k8s本身的概念，导致学习成本进一步上升，针对小型团队，一些复杂的资源划分，项目划分功能反而显得冗余。
当然，正如前文说的，目前我们还是倾向于是用现有的云提供商所实现的k8s解决方案；在阿里云上的实践也证明了其带了的许多便利，确实会极大减少集群维护人员的负担，其相对完善的后台，也能够满足绝大多数情况的开发人员使用，其优势还主要体现在以下方面：
- 阿里云维护的高可用集群，免去了自维护的所面临的机房，网络诸多问题；
- 负载均衡的支持，不需要自己搭建配置ingress组件，创建服务会自动生成负载均衡
- 阿里云镜像仓库支持，可以直接从镜像创建pod，且有创建模版，可以轻松的创建服务；
- 云盘等文件系统支持，非常方便的声明和挂载存储卷；
- 优秀的监控报警系统，从多个维度，对服务进行详细的监控，灵活配置报警；
6、搭建注意事项
想要更加深入的理解和使用k8s, 通过自建k8s集群是一种不错的手段，搭建方法参考官网即可； 这里有一些搭建过程中的值得注意的一些细节：
- 建议使用阿里的源
cat <<EOF > /etc/yum.repos.d/kubernetes.repo
[kubernetes]
name=Kubernetes
baseurl=https://mirrors.aliyun.com/kubernetes/yum/repos/kubernetes-el7-x86_64
enabled=1
gpgcheck=0
EOF
- 如果遇到
kubelet和docker的文件驱动不一致，可以修改docker的驱动
//;/etc/docker/daemon.json
{
"exec-opts": ["native.cgroupdriver=systemd"]
}
kube-proxy默认使用iptables，考虑性能可以改为ipvs
yum install -y ipvsadm- 查看内核模块是否加载
lsmod|grep ip_vs - 加载内核模块
modprobe -- ip_vs
modprobe -- ip_vs_rr
modprobe -- ip_vs_wrr
modprobe -- ip_vs_sh
modprobe -- nf_conntrack_ipv4
- 修改 kube-proxy 配置
kubectl edit configmap kube-proxy -n kube-system，把mode改为ipvs，scheduler默认为空，使用轮训方式负载均衡
7、压测数据分析
自建集群进行了一些性能测试，以下有一些压测数据的分析，仅供参考 压测环境
k8s集群 并发60
代码语言：javascript复制Task63 | ReqTPS: 4522 | RespTPS: 4522 | RT: 12 | TotalSend: 3144614 | TotalPass: 3144558 | TotalFail: 0 | Thread: 60 | 2019-08-01 18:14:55
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Task63 | ReqTPS: 4555 | RespTPS: 4555 | RT: 8 | TotalSend: 1676159 | TotalPass: 1676123 | TotalFail: 0 | Thread: 40 | 2019-08-01 18:58:50总的来说，使用k8s集群的优势在于使用镜像，方便快速部署，以及集群的资源控制等方面，性能相对裸机会有一些损耗,不过这些损耗对于绝大多数服务是没有任何影响的 。
代码语言：javascript复制
