Kubernetes 作為現代雲端原生應用程式的重要根本，其容器協調能力是確保應用程式高用性和可擴充套件性的關鍵。本文詳細解析了 Kubernetes 的核心元件，例如排程器如何根據資源需求和節點狀態將 Pod 分配到最佳節點，副本控制器如何確保指定數量的 Pod 副本持續執行，以及工作節點上的 kubelet 如何與主控節點通訊並管理 Pod 的生命週期。此外，Service 作為 Kubernetes 中的抽象層，提供了一個穩定的入口點，讓應用程式可以輕鬆地存取後端 Pod，而無需關心它們的實際位置和數量，這簡化了服務的發現和存取。同時，Kubernetes 的動態特性，例如 Pod 的自動擴充套件和縮減，以及 Service 的負載平衡功能，都使得應用程式可以更好地適應流量變化和資源需求。
Kubernetes 容器協調技術
Kubernetes 容器協調技術是現代雲端運算和分散式系統中不可或缺的組成部分。它負責管理和排程容器化應用程式，確保其高效、可靠地執行。以下玄貓將探討 Kubernetes 的核心元件和運作原理，並提供具體案例來幫助讀者理解這些概念。
容器協調與排程
在 Kubernetes 中，排程器是負責將 Pod 排程到適當節點上的關鍵元件。排程器會讀取 Pod 的資源需求（如 CPU、記憶體、高用性需求、節點親和性等）並根據這些政策來決定最佳的節點來放置 Pod。以下是 Kubernetes 排程器在做出排程決策前通常會經歷的過程：
排程器會讀取 Pod 的資源需求並檢查可用節點的列表，從 etcd 資料函式庫中取得這些資訊。接著，它會過濾掉那些無法滿足 Pod 政策或需求的節點。
例如，假設一個節點有 12GB 的記憶體，而其中已經有一個 Pod 在使用 8GB 的 RAM。剩餘的記憶體只有 4GB。如果排程器尋找的是至少需要 8GB RAM 的節點來排程一個新的 Pod，那麼這個節點就會被排除在外，因為它無法提供足夠的 RAM。
透過了第一步篩選的節點將會被 Kubernetes 進一步分析。排程器會根據一組標準來選擇最佳的節點。例如，如果一個應用程式有兩個 Pod，A 和 B，你不希望這兩個 Pod 被排程到同一個節點上執行，因為如果該節點當機了，可能會影回應用程式的可用性，特別是在微服務架構中。
另一個例子是副本控制。你不希望 Pod 副本被排程到同一個節點上，以免影響可用性。許多這樣的政策都會在 Kubernetes 決定將某個 Pod 排程到最佳節點上執行之前被考慮進來。
一旦選定了最佳節點，排程器就會將 Pod 排程到該節點上執行。
Kubernetes 的架構非常靈活且可插拔。如果你需要一個更適合你業務或組織需求的排程器，可以自行插入自己的排程器。
副本控制器（Controller Manager）
副本控制器的工作是確保在叢集中某一刻有特定數量的 Pod 副本在執行。例如，假設我們要求 Kubernetes 在叢集中執行三個 Tomcat 應用程式容器的例項。Kubernetes 會建立三個 Pod 並將其排程到叢集中執行。它會經過排程過程選擇最佳的節點來執行這三個 Pod。假設其中一個執行 Tomcat Pod 的節點故障了，這會導致期望執行的 Pod 數量與實際執行的 Pod 數量之間出現差異。
在這種情況下，副本控制器會介入並要求 Kubernetes 排程器在叢集中的某處啟動另一個 Tomcat Pod 的例項。此外，假設我們不再需要三個 Tomcat Pod 的例項在叢集中執行了，可能是因為應用程式已經過時了或我們預期流量減少，我們可以使用相同的命令但調整副本數量：
kubectl run myTomcat --image=tomcat --replicas=2
副本控制器將再次介入並關閉多餘的 Pod（在此案例中是一個），以保持期望狀態。
工作節點
工作節點是Pod 被排程到執行的地方。每個工作節點中都有一個名為 kubelet 的代理程式執行。kubelet 是每個工作節點唯一的聯絡點，負責從主控節點取得「工作」（即需要在工作節點上執行的Pod）並執行這些工作。通常來說，主控節點中的排程器元件使用 API 伺服器向 kubelet 提供 Pod 資訊。接收到工作後，kubelet 確保Pod 在節點上成功啟動。
kubelet 還負責報告該節點及每個正在該節點上執行的Pod 的狀態——例如其健康狀況和資源可用性等資訊——然後透過 API 伺服器將這些統計資料儲存在 etcd 資料函式庫中。這些資料對於排程器決定哪些節點（以及每個節點上的可用資源）可以用於排程Pod 是至關重要的。這些資料也被副本控制器用來決定是否正在叢集中執行所需數量的服務副本；如果沒有達成所需狀態，則副本控制器將介入以比對所需狀態。
動態Pod
Kubernetes 的Pod 是動態且靈活的。它們可以根據需求進行建立、移動到其他節點、擴充套件以處理更多流量或縮減以儲存資源等操作。讓我們透過具體案例來探討這些概念。
案例：Kubernetes 叢集
假設我們有三個 MySQL Pod 在 Kubernetes 叢集中執行（如此圖示所示）。
mermaid
graph TD;
Consumer1 --> POD1;
Consumer2 --> POD1;
Consumer1 --> POD2;
Consumer2 --> POD2;
Consumer1 --> POD3;
Consumer2 --> POD3;
subgraph "Node 1"
POD4[Label: app=Apache];
end
subgraph "Node 2"
POD5[Label: app=Apache];
end
subgraph "Node 3"
POD6[Label: app=Tomcat];
POD1[Label: app=MySQL Port: 3306];
POD2[Label: app=MySQL Port: 3306];
POD3[Label: app=MySQL Port: 3306];
end
MySQL_Service["Connect to MySQL database"] --> POD1;
MySQL_Service["Connect to MySQL database"] --> POD2;
MySQL_Service["Connect to MySQL database"] --> POD3;
style POD1 fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px;
style POD2 fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px;
style POD3 fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px;
在此圖示中，POD1、POD2 和 POD3 均標記為 app=MySQL 和埠 3306 。這樣做是為了建立一組「相關」Pod ，它們共同提供叢集中的服務——在此案例中是提供資料函式庫服務給消費者。
接下來讓我們探討傳統三層應用程式案例：應用程式伺服器（如 Apache Tomcat）試圖從 MySQL 資料函式庫提取資料。消費者面臨的一大挑戰就是知道 MySQL Pod 的位置——因為根據前面所述，MySQL Pod 的位置不是靜態不變的。挑戰在於可靠地定位這些Pod並能夠與之通訊。
Kubernetes Services
此時就需要 Kubernetes Services 的功能了——它形成了一層抽象層，提供了一個單一入口以接受客戶端請求透過相關的一組Pods。簡言之可以說一個服務前端對應著相關的一組後端Pods 。這是非常強大的一種抽象方式，因為現在後端Pods 的位置對消費者來說就不重要了——消費者只需要聯絡服務即可；而每個服務都有一個虛擬 IP 地址和埠號碼 ，且在整個服務生命週期內不會改變。
案例：Kubernetes Services
假設我們有多個 Tomcat 應用程式要從 MySQL 資料函式庫提取資料：這些 Tomcat 應用程式只需要聯絡 Kubernetesservice即可 ，而不用管 MySQL 副本到底佈署在哪些具體 Nodes 上 。具體情況如下：
mermaid
graph TD;
Consumer1["Consumer with Apache/Tomcat"] --> Service["MySQL Service"];
Consumer2["Consumer with Apache/Tomcat"] --> Service;
subgraph "Service Details"
Service_IP["Virtual IP"];
Service_PORT["Port Number"];
style Service_IP fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px;
style Service_PORT fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px;
end
Service --> |Load Balancing| POD1[Label: app=MySQL Port: 3306];
Service --> |Load Balancing| POD2[Label: app=MySQL Port: 3306];
Service --> |Load Balancing| POD3[Label: app=MySQL Port: 3306];
style Service fill:#bbf,stroke:#f66,stroke-width:2px;
graph TD; Consumer1["Consumer with Apache/Tomcat"] ---> Service["MySQL Service"]; Consumer2["Consumer with Apache/Tomcat"] ---> Service; subgraph "Service Details" Service_IP["Virtual IP"]; Service_PORT["Port Number"]; style Service_IP fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px; style Service_PORT fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px; end Service -- Load Balancing ---> POD1[Label: app=MySQL Port: 3306]; Service -- Load Balancing ---> POD2[Label: app=MySQL Port: 3306]; Service -- Load Balancing ---> POD3[Label: app=MySQL Port: 3306]; style Service fill:#bbf,stroke:#f66,stroke-width:2px;
內容解密：
此圖示展示了一種透過 Kubernetes Services 提供負載平衡功能使得多個消費者（如Apache/Tomcat應用）能夠同時向同一個 MySQL 資料函式庫提供資料請求：
Consumer代表不同應用程式伺服器例項。Service代表Kubernetes提供的一套虛擬IP和埠號碼作為介面。POD代表實際執行著 MySQL 資料函式庫例項。Load Balancing表示負載平衡機制分配給不同PODs請求負載。Virtual IP和Port Number分別表示一個虛擬IP地址和一個固定不變埠號碼。Style陳述式表示繪製不同區域時使用不同顏色和線條進行區別標註。style物件表示繪製圖表區域時使用特定樣式和邊框顏色進行區別標註.
轉換自動化與智慧化
從上面例子可以看到，轉換自動化與智慧化 是如何幫助消費者不必顧慮後端Pods 的具體佈署細節，智慧化分析與推薦 是如何幫助管理員更快速高效地管理叢集環境，智慧型維運 是如何幫助系統在發生問題時能夠自動進行修復並保證系統正常運作 。
問題排查與解決方案
當面對複雜且多變異性高的環境時，問題排查與解決方案 持續升級技術水平及靈活性成為必然要素，具體實作 能夠透過詳細檢測及針對性修復達到針對性解決問題。
自動化工具與平台
玄貓認為未來自動化工具與平台必須更加智慧化及靈活化：
- 智慧故障檢測：透過機器學習演算法及大資料分析技術進行故障檢測及預測。
- 即時修復：當故障發生時自動進行修復並反饋給管理員。
- 多元介面：支援多種介面供管理員進行操作及監控 。
資料安全與隱私保護
隨著技術進步，資料安全與隱私保護 標準必須持續更新：
- 加密傳輸：所有資料傳輸皆須進行加密以防止漏洞利用。
- 身份驗證：透過多重身份驗證技術確保只有授權人員才能存取系統。
- 隱私保護：所有使用者資料皆須嚴格遵守隱私保護規範 ，不可未經授權進行使用或傳輸 。
未來趨勢與展望
未來技術發展將繼續朝向更高效、更智慧化方向發展：玄貓認為 有以下幾大趨勢值得關注：
- 區塊鏈技術：區塊鏈技術將在資料安全及交易透明方面發揮重要作用。
- 人工智慧：AI 在自動化維運及問題排查方面具有巨大潛力。
- 邊緣計算：邊緣計算技術將使得裝置能夠更快速地處理資料並減少延遲 。
命令列指令示例
以下玄貓提供下幾條常見操作命令供參考：
# 建立一個新應用程式
kubectl run myApp --image=myimage:v1 --replicas=5
內容解密：
此指令建立了一個名為myApp 的新應用程式並佈署五個例項：
kubectl run：指令代表執行新應用佈署命令。myApp：指定新應用名稱。--image=myimage:v1: 指定要使用 image 名稱以及版本號 v1 。--replicas=5: 指定要佈署多少個例項 。
# 檢視所有正在執行中的應用程式
kubectl get pods
內容解密：
此指令顯示所有正在執行中的Pods詳細資訊：
kubectl get pods: 指令代表取得所有pods詳細資訊。 此命令主要展示正在執行狀態中的pods資訊以及應用名稱/label名稱以及各種狀態資訊 。 例如：Running、Pending、Failed等狀態 。
# 檢視應用日誌
kubectl logs <pod-name>
內容解密：
此指令檢視特定pods日誌：
<pod-name>：替換為具體pod名稱即可檢視對應pods日誌， 此命令主要針對具體執行中的pod詳細日誌輸出進行記錄 ，方便進行問題排查與記錄 。
