K8S
2025-06-09
Kubernetes 学习环境搭建手册 (Ubuntu 25.04)
架构
Kubernetes (K8S) 是一个开源的容器编排系统，采用主从架构，主要组件包括：
控制平面 (Control Plane):
- API Server: 集群的统一入口，提供 RESTful API 接口，所有组件都通过它与集群交互
- etcd: 高可用的分布式键值存储，持久化保存所有集群数据（唯一有状态组件）
- Scheduler: 负责资源调度，根据策略将 Pod 绑定到合适的工作节点
- Controller Manager: 运行各种控制器的主进程（如 Deployment 控制器、Node 控制器等），确保集群状态符合预期声明
工作节点 (Worker Nodes):
- Kubelet: 节点上的核心代理，负责与 API Server 通信并管理本节点容器的生命周期
- Kube-proxy: 实现 Service 抽象，通过 iptables/IPVS 维护网络规则，实现服务发现和负载均衡
- 容器运行时: 负责镜像管理和容器运行（推荐 containerd，Docker 已被弃用）
步骤
-
环境准备
# 更新系统
sudo apt update && sudo apt upgrade -y
# 安装必要工具
sudo apt install -y curl apt-transport-https ca-certificates
-
安装容器运行时 (containerd)
# 安装containerd
sudo apt install -y containerd
# 配置 containerd
sudo mkdir -p /etc/containerd
containerd config default | sudo tee /etc/containerd/config.toml
sudo systemctl restart containerd
-
安装 kubeadm, kubelet 和 kubectl
# 添加Kubernetes仓库
sudo curl -fsSLo /usr/share/keyrings/kubernetes-archive-keyring.gpg https://packages.cloud.google.com/apt/doc/apt-key.gpg
echo "deb [signed-by=/usr/share/keyrings/kubernetes-archive-keyring.gpg] https://apt.kubernetes.io/ kubernetes-xenial main" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/kubernetes.list
# 安装组件
sudo apt update
sudo apt install -y kubelet kubeadm kubectl
sudo apt-mark hold kubelet kubeadm kubectl
-
初始化集群
# 初始化控制平面
sudo kubeadm init --pod-network-cidr=10.244.0.0/16
# 配置kubectl
mkdir -p $HOME/.kube
sudo cp -i /etc/kubernetes/admin.conf $HOME/.kube/config
sudo chown (id -u):(id -g) $HOME/.kube/config
-
安装网络插件 (Flannel)
kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/flannel-io/flannel/master/Documentation/kube-flannel.yml
-
允许主节点调度 Pod (单节点集群)
kubectl taint nodes --all node-role.kubernetes.io/control-plane-
配置
-
日志管理
# 查看Pod日志
kubectl logs <pod-name>
-
存储配置
创建 PersistentVolume (PV):
apiVersion: v1
kind: PersistentVolume
metadata:
name: pv-local
spec:
capacity:
storage: 5Gi
accessModes:
- ReadWriteOnce
hostPath:
path: "/mnt/data"
persistentVolumeReclaimPolicy: Retain
创建 PersistentVolumeClaim (PVC):
apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
name: pvc-local
spec:
accessModes:
- ReadWriteOnce
resources:
requests:
storage: 1Gi
kubectl get pv
kubectl get pvc
kubectl describe pvc pvc-local
数据库部署 (MySQL 示例)
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: mysql
spec:
selector:
matchLabels:
app: mysql
replicas: 1
template:
metadata:
labels:
app: mysql
spec:
containers:
- name: mysql
image: mysql:5.7
env:
- name: MYSQL_ROOT_PASSWORD
value: "password"
ports:
- containerPort: 3306
volumeMounts:
- name: mysql-persistent-storage
mountPath: /var/lib/mysql
volumes:
- name: mysql-persistent-storage
persistentVolumeClaim:
claimName: pvc-local
动态伸缩
手动伸缩:
kubectl scale deployment <deployment-name> --replicas=3 -n <namespace>
# 不带命名空间的话，就用 default
自动伸缩 (HPA):
# 1. 部署服务（资源限制）
# resources:
# requests:
# cpu: "100m"
# 2. 安装 metrics-server
kubectl apply -f https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server/releases/latest/download/components.yaml
# 如果遇到证书错误
kubectl patch deployment metrics-server -n kube-system --type='json' -p='[{"op":"add","path":"/spec/template/spec/containers/0/args/-","value":"--kubelet-insecure-tls"}]'
# 3. 创建 HPA
kubectl autoscale deployment <deployment-name> --cpu-percent=50 --min=1 --max=5
# 4. 生成负载测试（新终端）
kubectl run -i --tty load-generator --rm --image=busybox --restart=Never -- /bin/sh -c "while true; do wget -q -O- http://hpa-test; done"
# 5. 观察HPA
watch kubectl get hpa
常用命令速查
- 查看节点状态
kubectl get nodes
- 查看所有 Pod
kubectl get pods -A
- 查看服务
kubectl get services
- 查看部署
kubectl get deployments
- 进入 Pod 容器
kubectl exec -it -- /bin/bash
- 删除资源
kubectl delete
K8S
2023-03-21
在 GitHub 搜索到了一些相关项目：
官方
官方文档上介绍的三种安装方式：
其他：
两个废弃项目：
Salt
Puppet
Chef
Ansible
其他
附：常见轻量级 K8S 安装工具比较
k3s
k0s
k3d
minikube
microk8s
kind
参考资料与拓展阅读
K8S
2023-03-18
Ingress 入口的意思
K8S 的这套框架下，运行在一个个 Pod 中的应用如何对外提供服务呢？
在容器化之前，我们常用 Nginx 作为代理（路由）和负载均衡，在 K8S 中，Nginx 的这个位置被称之为 Ingress。
支持 K8S Ingress 规范，实现对 Ingress 管理和控制的组件，叫做 Ingress Controller。
除了 Nginx，HAProxy 之外，最常听说的相关项目就是 Traefik 和 Envoy 了。
Envoy
Envoy 是美国打车界的千年老二 Lift 公司 2017 年交给 CNCF 基金会托管的代理服务项目。
PS：2018 年毕业，成为 CNCF 旗下第三个正式项目（前两个分别是 K8S 和 Prometheus）。
Cloud-native high-performance edge/middle/service proxy
Envoy 可以作为服务网格的数据面代理，为微服务应用程序提供负载均衡、流量路由、服务发现、健康检查、故障恢复、追踪和监视等功能。它还可以作为边缘网关或 API 网关，提供安全、流量控制、鉴权、协议转换、请求转换、缓存等功能。
特点：
- 使用 Go 语言开发
- 支持 HTTP（1，2），gRPC，TCP，WebSocket 协议
- 高性能，高并发，高吞吐，低延迟，可拓展
- 拓展性：插件式架构，可自定义过滤器、路由规则、负载均衡算法等
- CNCF 项目，非常活跃
- 支持运行数据采集
- 静态配置（YAML / JSON） + 动态配置（xDS 协议，如 ADS、EDS、CDS、RDS 等，gRPC 通信）
- Envoy -> 配置服务：建立 gRPC 连接
- 配置服务 -> Envoy ：Discovery 请求，包含资源类型和版本信息
- Envoy -> 配置服务：本地资源信息
- 配置服务 -> Envoy ：Discovery 响应，最新的资源信息（如集群配置、路由规则、TLS 证书等）。
Traefik
Traefik 是一个专为云原生设计的反向代理和负载均衡器，支持 K8S Ingress 规范。
特点：
- 支持多种后端（容器编排和服务注册中心）
- 自动 TLS：生成证书（Let's Encrypt），配置，管理
- 拓展性：插件式架构，认证，授权，缓存，限流等
- 都阳台配置
Ingress Controller
基于 Nginx
- kubernetes/ingress-nginx 官方提供的 Ingress Controller 实现
- nginxinc/kubernetes-ingress
- Kong/kubernetes-ingress-controller
- apache/apisix-ingress-controller
基于 Envoy
- projectcontour/contour
- istio/istio
- emissary-ingress/emissary
- solo-io/gloo
- zalando/skipper
基于 HAProxy
- haproxytech/kubernetes-ingress
- voyagermesh/voyager
- jcmoraisjr/haproxy-ingress
Traefik
其他
- flomesh-io/pipy + flomesh-io/fsm
K8S
2021-12-17
Kubernetes (K8S) 可以通过以下方式判断每个容器需要的资源情况，然后据此进行调度：
可以根据容器所需资源情况调度：
- 定义 Pod 的资源需求和限制：可以在 Pod 的 YAML 文件中定义每个容器的资源需求和限制，包括 CPU 和内存。
这样 Kubernetes 调度器就可以根据这些需求来选择节点和分配资源。
- 监测容器资源使用情况：Kubernetes 可以通过 kubelet 代理监测每个容器的资源使用情况，包括 CPU 和内存使用率。
这样 Kubernetes 调度器就可以根据容器的实际资源使用情况来调整 Pod 的调度策略。
- 自动伸缩 Pod：Kubernetes 还可以根据容器的资源使用情况自动伸缩 Pod 的数量。
可以通过 Horizontal Pod Autoscaler (HPA) 来设置 Pod 的最小和最大副本数，以及触发自动伸缩的 CPU 和内存使用率阈值。
- 节点亲和性和反亲和性：Kubernetes 可以通过节点亲和性和反亲和性来指定容器在哪些节点上运行，以及在哪些节点上不运行。
可以通过节点标签和 Pod 标签来实现亲和性和反亲和性。
一、K8S 架构概述
K8S 采用主从架构，主要由控制平面（Control Plane）和工作节点（Worker Nodes）构成，这种架构设计使得系统具有良好的可扩展性和稳定性。
- 控制平面（Master）：作为 K8S 集群的“大脑”，负责全局决策和管理，包含多个关键组件。
- API Server：是 K8S 的核心接口，提供了一套 RESTful API，用户、客户端工具以及其他组件都通过它来与集群进行交互，实现对集群资源的操作和管理。
- etcd：用于存储集群的配置信息和状态数据，是一个高可用的键值存储数据库，保证了数据的一致性和持久性。
- Controller Manager：包含多个控制器，如节点控制器、副本控制器等，它们负责监控集群状态，并根据期望状态进行调整，确保集群始终处于稳定运行状态。
- Scheduler：负责将待部署的 Pod 调度到合适的工作节点上，它会根据节点的资源情况、Pod 的需求等因素进行综合考量，以实现资源的最优分配。
- 工作节点（Node）：是运行应用容器的实际服务器，可以是物理机或虚拟机，每个节点都运行着一些必要的组件。
- Kubelet：作为节点上的代理，负责与控制平面通信，接收并执行 Pod 的部署任务，同时监控容器的运行状态。
- Kube Proxy：实现服务的网络代理功能，负责将服务的访问请求转发到相应的 Pod 上，确保服务的可访问性。
- 容器运行时（Container Runtime）：用于运行容器，常见的有 Docker、containerd 等。
二、核心资源对象
在 K8S 中，一切皆为资源对象，通过操作这些对象来管理应用。
- Pod：是 K8S 中最小的部署单元，它可以包含一个或多个紧密相关的容器。这些容器共享网络和存储资源，通常作为一个整体被调度和管理。例如，一个 Web 应用 Pod 可能包含 Web 服务器容器和日志收集容器。
- Service：定义了一组 Pod 的访问规则，为这些 Pod 提供了一个稳定的网络接口。无论 Pod 如何动态变化，Service 都能确保客户端可以通过固定的 IP 和端口访问到服务。Service 有多种类型，如 ClusterIP（仅在集群内部可访问）、NodePort（通过节点端口暴露服务）、LoadBalancer（使用云服务商的负载均衡器）等。
- Deployment：用于管理 Pod 的部署和更新，它定义了 Pod 的期望状态，包括副本数量、镜像版本等。通过 Deployment，可以轻松实现应用的滚动更新、回滚等操作，确保服务的高可用性。例如，当需要更新应用版本时，Deployment 会逐步替换旧的 Pod，而不会导致服务中断。
- ReplicaSet（RS）：确保指定数量的 Pod 副本始终处于运行状态，它是 Deployment 的底层实现。通常情况下，我们通过 Deployment 来间接管理 ReplicaSet，而不是直接操作 ReplicaSet。
- StatefulSet：与 Deployment 不同，StatefulSet 用于管理有状态的应用，如数据库。它能保证 Pod 的顺序性和唯一性，为每个 Pod 提供稳定的标识符和持久化存储，确保应用在重启或迁移后能够恢复到正确的状态。
- DaemonSet：确保每个节点上都运行一个指定的 Pod 副本，常用于部署系统监控、日志收集等需要在每个节点上运行的服务。例如，Prometheus Node Exporter 就可以通过 DaemonSet 部署到每个节点上，以收集节点的性能指标。
- Job/CronJob：Job 用于执行一次性的任务，当任务完成后，Pod 会被自动终止。CronJob 则用于定时执行任务，类似于 Linux 系统中的 cron 任务，例如每天凌晨备份数据库就可以通过 CronJob 来实现。
- Namespace：用于在逻辑上划分集群资源，不同 Namespace 中的资源相互隔离。它可以帮助多个团队或项目在同一个集群中共享资源，同时又不会相互干扰。例如，开发环境和生产环境可以分别使用不同的 Namespace。
- ConfigMap/Secret：用于存储配置信息和敏感数据，如应用的配置文件、数据库密码等。通过将这些信息与容器镜像分离，可以在不修改镜像的情况下，灵活地更新应用的配置。ConfigMap 用于存储非敏感的配置信息，Secret 则用于存储敏感信息，并且会对数据进行加密存储。
- Volume：为 Pod 提供持久化存储，它可以是本地存储、网络存储（如 NFS、Ceph）等。Volume 使得容器在重启后仍然可以访问到之前的数据，保证了数据的持久性。例如，数据库 Pod 可以使用 Volume 来存储数据文件。
三、关键术语与机制
- 标签（Label）与选择器（Selector）：标签是附着在资源对象上的键值对，用于对资源进行分类和标识。选择器则用于根据标签筛选资源对象，是 Service、Deployment 等组件关联 Pod 的重要方式。例如，一个 Service 可以通过标签选择器找到所有具有特定标签的 Pod，并将流量转发给它们。
- 控制器（Controller）：K8S 中的核心组件，通过持续监控资源的实际状态与期望状态的差异，并进行调整，来实现集群的自修复能力。除了前面提到的 Deployment、ReplicaSet 等控制器，还有 NodeController、ServiceController 等。
- 声明式 API：K8S 采用声明式 API，用户只需定义资源的期望状态，而无需关心具体的实现过程。系统会自动将实际状态调整为期望状态，这种方式大大简化了应用的部署和管理。例如，用户只需要编写一个 Deployment 的 YAML 文件，指定 Pod 的副本数量和镜像版本，K8S 就会自动创建和管理这些 Pod。
- 服务发现与负载均衡：K8S 内置了服务发现机制，Service 会自动注册和发现相关的 Pod。同时，Service 还提供了负载均衡功能，将客户端的请求均匀地分发到多个 Pod 上，提高了服务的可用性和性能。
- 自动扩缩容（HPA/VPA）：Horizontal Pod Autoscaler（HPA）可以根据 CPU、内存等指标自动调整 Pod 的副本数量，以适应应用的负载变化。Vertical Pod Autoscaler（VPA）则可以根据 Pod 的资源使用情况自动调整其资源请求和限制。
- 滚动更新与回滚：Deployment 支持滚动更新，在更新过程中，会逐步替换旧的 Pod，同时保持服务的正常运行。如果更新出现问题，还可以快速回滚到之前的稳定版本，确保服务的可靠性。
四、新人入门建议
- 搭建本地环境：使用 Minikube 或 Docker Desktop 搭建本地 K8S 集群，便于动手实践，加深对概念的理解。
- 学习 YAML 配置：K8S 主要通过 YAML 文件来定义资源对象，熟练掌握 YAML 的语法和结构是非常重要的。
- 动手实践：从部署简单的应用开始，如 Nginx、MySQL 等，逐步熟悉 Pod、Service、Deployment 等资源的创建和管理。
- 阅读官方文档：K8S 的官方文档非常详细，是学习的重要资料。可以从入门指南开始，逐步深入学习各个概念和功能。
- 参与社区：K8S 社区非常活跃，可以通过论坛、博客、社交媒体等渠道与其他开发者交流，获取经验和解决问题。
和 Docker 生态的对比
和虚拟化生态（KVM / OpenStack）的对比
本质是计算机资源的隔离和管理，单技术原理和应用场景有显著差异：
一、核心技术定位对比
| 维度 |
KVM/OpenStack 虚拟化生态 |
K8S 容器编排 |
| 资源抽象层级 |
基于硬件虚拟化（CPU、内存、磁盘），抽象出虚拟机（VM） |
基于操作系统级虚拟化，抽象出容器（Container） |
| 隔离粒度 |
操作系统级隔离（每个 VM 有独立内核） |
进程级隔离（共享宿主机内核） |
| 核心目标 |
实现物理服务器资源的池化与虚拟机管理，支持传统应用迁移 |
解决容器化应用的规模化部署与微服务管理 |
| 典型场景 |
企业传统应用上云、虚拟机集群管理、私有云基础设施建设 |
云原生应用开发、微服务架构、弹性伸缩场景 |
二、技术架构与实现原理
三、关键特性对比详解
-
资源占用与性能
- 虚拟化（KVM）：
- 每个 VM 需加载独立操作系统内核，内存占用通常为数百 MB 到数 GB（如 Ubuntu VM 至少占用 512MB 内存）。
- 启动时间以秒为单位（10~30 秒），性能接近物理机（因硬件虚拟化开销较小）。
- 容器（K8S）：
- 容器共享宿主机内核，内存占用可低至 10MB（如 Alpine 镜像的容器）。
- 启动时间毫秒级（100ms 内），适合快速启停和弹性扩缩容（如应对突发流量）。
-
隔离性与安全性
- 虚拟化：
- 隔离性强，VM 之间完全隔离（包括内核、驱动），一个 VM 的故障不会影响其他 VM。
- 安全性高，适合多租户环境（如公有云），可通过硬件虚拟化技术（如 Intel SGX）增强隔离。
- 容器：
- 隔离性较弱，依赖宿主机内核的安全性（若内核存在漏洞，可能导致容器逃逸）。
- 安全性需通过额外机制增强（如 Seccomp、AppArmor 限制容器权限），更适合同租户内的微服务隔离。
-
部署与管理复杂度
- OpenStack + KVM：
- 部署复杂，需配置计算、网络、存储等多个组件，运维门槛高（如 Neutron 网络配置易出错）。
- 管理 VM 时需手动配置镜像、网络策略、存储挂载，适合静态资源分配场景（如固定业务负载）。
- K8S：
- 声明式管理，通过 YAML 定义应用“期望状态”（如副本数、资源限制），系统自动实现。
- 支持应用级灰度发布、滚动更新，无需停机即可升级服务，适合快速迭代的互联网应用。
-
应用迁移与兼容性
- 虚拟化：
- 适合传统单体应用上云，无需修改代码即可迁移（如 Windows 应用通过 VM 运行）。
- 对 legacy 应用兼容性好，但资源利用率低（如单台物理机运行多个低负载 VM）。
- 容器：
- 要求应用支持容器化改造（如拆分微服务、无状态设计），传统应用需重构才能发挥优势。
- 资源利用率高（单节点可运行数百个容器），但对有状态应用（如数据库）的支持需额外存储方案。
四、适用场景对比
五、技术协同与混合部署
K8S 与虚拟化并非对立，而是常以混合形态存在：
-
K8S 运行在虚拟机上：
- 多数生产环境中，K8S 集群的节点本身是 VM（如通过 OpenStack 创建），利用 VM 的隔离性实现集群资源的安全划分。
- 例如：企业用 OpenStack 构建私有云，在 VM 上部署 K8S，既享受 VM 的稳定性，又利用 K8S 管理容器化应用。
-
容器与 VM 的互补场景：
- VM 运行有状态服务：如数据库、大数据集群，利用 VM 的强隔离性保障数据安全。
- 容器运行无状态服务：如 Web 前端、API 服务，通过 K8S 实现弹性扩缩容。
-
新型技术融合：
- Kata Containers：结合 VM 和容器优势，用轻量级 VM 包裹容器，实现“容器的便捷性 + VM 的隔离性”，适合对安全性要求高的容器场景。
- OpenStack 对 K8S 的支持：OpenStack 社区推出 Magnum 组件，支持在 OpenStack 上部署 K8S 集群，简化云原生应用的基础设施管理。
六、技术演进与未来趋势
- 虚拟化的定位：从“通用计算平台”转向“特殊场景刚需”，如强隔离、传统应用兼容、硬件直通等领域仍不可替代。
- K8S 的扩张：成为云原生时代的“操作系统”，不仅管理容器，还通过 Project Krustlet 等项目尝试管理 VM、物理机等异构资源。
- 混合架构常态化：企业 IT 环境将同时存在 VM 和容器，K8S 可能成为统一的资源编排层，而 OpenStack 专注于基础设施虚拟化。
容器 K8S
2019-10-15
安装
安装 minikube
curl -LO https://storage.googleapis.com/minikube/releases/latest/minikube-linux-amd64 && sudo install minikube-linux-amd64 /usr/local/bin/minikube
$ minikube version
minikube version: v1.0.0
安装 kubectl
https://packages.cloud.google.com/apt/doc/apt-key.gpg
https://apt.kubernetes.io/
sudo apt-get update && sudo apt-get install -y apt-transport-https curl
curl -s https://mirrors.aliyun.com/kubernetes/apt/doc/apt-key.gpg | sudo apt-key add -
echo "deb https://mirrors.aliyun.com/kubernetes/apt/ kubernetes-xenial main" | sudo tee -a /etc/apt/sources.list.d/kubernetes.list
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y kubectl kubelet kubeadm
Docker 的配置文件：~/.docker/config.json。至少，docker login 之后会生成一个。
~/.minikube/
apt-get update && apt-get install -y apt-transport-https curl
curl -s https://packages.cloud.google.com/apt/doc/apt-key.gpg | apt-key add -
cat <<EOF >/etc/apt/sources.list.d/kubernetes.list
deb https://apt.kubernetes.io/ kubernetes-xenial main
EOF
apt-get update
apt-get install -y kubelet kubeadm kubectl
apt-mark hold kubelet kubeadm kubectl
参考资料与拓展阅读
