K8s：概念、特点、核心组件与简单应用

一、引言

在当今云计算和容器技术蓬勃发展的时代，Kubernetes（简称 K8s）已成为容器编排领域的事实标准。它为管理容器化应用提供了高效、可靠的解决方案，极大地简化了应用的部署、扩展和运维过程。无论是小型初创公司还是大型企业，都在积极采用 K8s 来提升自身的技术竞争力。本文将深入探讨 K8s 的相关概念、特点、核心组件，并通过简单的应用示例展示其强大功能。

二、K8s 概念

K8s 是一个开源的容器编排引擎，用于自动化部署、扩展和管理容器化应用程序。它旨在让部署容器化应用变得简单且高效，为应用的全生命周期提供了一套完整的管理机制。传统的应用部署方式，无论是通过插件还是脚本安装，应用的运行、配置、管理等所有生命周期环节都与当前操作系统紧密绑定，这给应用的升级、更新和回滚等操作带来了极大不便。即便使用虚拟机方式，其资源开销大、可移植性差的缺点也十分明显。而容器技术的出现改变了这一局面，每个容器相互隔离，拥有独立的文件系统，进程间互不影响且能清晰区分计算资源。容器部署速度快，与底层设施和文件系统解耦，可轻松在不同云环境和操作系统版本间迁移。K8s 正是基于容器技术，进一步实现了对容器化应用的集中化、智能化管理。

三、K8s 特点

1. 可移植性：K8s 支持公有云、私有云、混合云以及多重云环境，企业可以根据自身需求灵活选择部署方式，不受特定云平台的限制，轻松实现跨云架构，大大提升了应用的可移植性和灵活性。

1. 可扩展性：具备模块化、插件化、可挂载和可组合的特性。用户可以根据实际业务需求，方便地添加或修改功能模块，灵活扩展集群的功能和规模，以适应不断变化的业务场景。

1. 自动化：能够实现自动部署、自动重启、自动复制和自动伸缩 / 扩展。例如，当应用负载增加时，K8s 可以自动增加容器实例数量来应对流量高峰；当某个容器出现故障时，能自动重启该容器，确保应用的持续可用性，极大地减轻了运维人员的工作负担。

四、K8s 核心组件

4.1 Master 组件

Master 组件构成了集群的管理控制中心，通常在一台虚拟机或物理机上启动所有 Master 组件，且不在此机器上运行用户容器。

1. kube - apiserver：用于暴露 Kubernetes API，所有对资源的请求和调用操作都通过它提供的接口进行，是集群内外交互的关键入口。

1. ETCD：作为 Kubernetes 默认的存储系统，保存着所有集群数据。使用时需要为其制定数据备份计划，以保障数据的安全性和完整性。

1. kube - controller - manager：运行管理控制器，这些控制器是处理集群常规任务的后台线程。逻辑上每个控制器是独立进程，但为降低复杂性，被编译成单个二进制文件在同一进程中运行。其包含的控制器有节点控制器、副本控制器（负责维护系统中每个副本的 pod）、端点控制器（连接 Services 和 Pods）、ServiceAccount 和 Token 控制器（为新的 Namespace 创建默认帐户访问 API Token）等。

1. cloud - controller - manager：负责与底层云提供商的平台交互，在 Kubernetes 1.6 版本中引入，目前部分功能处于 Alpha 阶段。它仅运行云提供商特定的控制器循环，通过设置 --cloud - provider flag 为 external 启动 kube - controller - manager 可禁用相关控制器循环，具体功能包括节点控制器、路由控制器、Service 控制器和卷控制器。

1. kube - scheduler：负责监视新创建且未分配到 Node 的 Pod，依据一定的调度算法为 Pod 选择合适的 Node 节点，确保资源的合理分配和高效利用。

1. 插件 addons：用于实现集群 pod 和 Services 的特定功能，相关插件对象在 kube - system Namespace 中创建。例如，DNS 插件为 Kubernetes services 提供 DNS 记录，由 Kubernetes 启动的容器会自动将其包含在 DNS searches 中；kube - ui 提供集群状态基础信息查看；容器资源监测提供 UI 用于浏览监控数据；Cluster - level Logging 负责保存容器日志以及支持搜索和查看日志。

4.2 节点（Node）组件

节点组件运行在每个 Node 节点上，为 Kubernetes 提供运行时环境并维护 Pod。

1. kubelet：作为主要的节点代理，监视分配给节点的 pod。具体功能包括安装 Pod 所需的 volume、下载 Pod 的 Secrets、运行 Pod 中的 docker（或 rkt）容器、定期执行容器健康检查、将 Pod 状态反馈给系统（必要时创建镜像 Pod）以及将节点状态反馈给系统。

1. kube - proxy：通过在主机上维护网络规则并执行连接转发，实现 Kubernetes 服务抽象，保障服务的网络可达性和负载均衡。

1. docker：用于运行容器，是常见的容器运行时工具，在 K8s 环境中广泛应用。

1. RKT：作为 docker 工具的替代方案，也可用于运行容器，为用户提供了更多选择。

1. supervisord：一个轻量级的监控系统，用于保障 kubelet 和 docker 的稳定运行，确保节点组件的正常工作状态。

1. fluentd：是一个守护进程，提供 cluster - level logging 功能，负责收集和管理容器日志，方便进行日志分析和故障排查。

五、K8s 简单应用

5.1 应用场景

以一个简单的 Web 应用为例，假设我们开发了一个基于 Python Flask 框架的 Web 应用，希望将其部署到 K8s 集群中。通过 K8s，我们可以轻松实现应用的多实例部署，以应对不同的访问流量。同时，利用 K8s 的负载均衡功能，将用户请求均匀分配到各个实例上，保证应用的高可用性和性能。此外，在应用需要升级或修改配置时，K8s 能够实现自动化的发布和回滚操作，降低运维风险。

5.2 部署流程

1. 创建 Docker 镜像：首先编写应用的 Dockerfile，以 Python Flask 应用为例，内容可能如下：

FROM python:3.9 - slimWORKDIR /appCOPY requirements.txt.
RUN pip install -r requirements.txtCOPY..EXPOSE 5000CMD ["python", "app.py"]

然后使用docker build命令构建 Docker 镜像，并可以选择将其推送到公共或私有镜像仓库。

2. 编写 K8s 部署文件（Deployment）：创建一个 YAML 文件，例如app - deployment.yaml，内容如下：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:name: app - deployment
spec:replicas: 3selector:matchLabels:app: my - apptemplate:metadata:labels:app: my - appspec:containers:- name: my - appimage: your - image - repository/your - image - name:latestports:- containerPort: 5000

这个部署文件定义了要创建 3 个副本的 Pod，每个 Pod 运行指定的 Docker 镜像，并暴露 5000 端口。

3. 编写 K8s 服务文件（Service）：再创建一个app - service.yaml文件，用于定义服务：

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:name: app - service
spec:selector:app: my - appports:- protocol: TCPport: 80targetPort: 5000type: LoadBalancer

该服务文件将集群外部的 80 端口映射到 Pod 的 5000 端口，并使用 LoadBalancer 类型，以便外部能够访问应用。

4. 部署到 K8s 集群：使用kubectl命令行工具，依次执行以下命令：

kubectl apply -f app - deployment.yaml
kubectl apply -f app - service.yaml

通过这些命令，K8s 会根据我们定义的部署和服务文件，自动创建相应的 Pod 和服务，完成应用的部署。

六、总结

Kubernetes 凭借其强大的功能和丰富的特性，在容器编排领域占据了重要地位。通过本文对 K8s 概念、特点、核心组件的介绍，以及简单应用示例的展示，相信读者对 K8s 有了更深入的理解。无论是在提升应用的部署效率、保障应用的高可用性，还是在适应复杂多变的业务场景方面，K8s 都展现出了巨大的优势。在实际应用中，开发者和运维人员可以根据具体需求，灵活运用 K8s 的各项功能，构建高效、可靠的应用系统。随着技术的不断发展，K8s 的生态系统也在持续完善，未来必将为更多企业和开发者带来更大的价值。