首页 > 其他分享> > 《kubernetes权威指南第五版》读书笔记

《kubernetes权威指南第五版》读书笔记

2021-09-05 13:37:03 作者：互联网

修改kubeadm的默认配置

　　kubeadm的初始化控制平面（init）命令和加入节点（join）命令均可以通过指定的配置文件修改默认参数的值。kubeadm将配置文件以ConfigMap形式保存到集群中，便于后续的查询和升级工作。kubeadm config子命令提供了对这组功能的支持。

kubeadm config print init-defaults：输出kubeadm init命令默认参数的内容。
kubeadm config print join-defaults：输出kubeadm join命令默认参数的内容。
kubeadm config migrate：在新旧版本之间进行配置转换。
kubeadm config images list：列出所需的镜像列表。
kubeadm config images pull：拉取镜像到本地。

kubeadm config print init-defaults >init-default.yaml

　　对生成的文件进行编辑，可以按需生成合适的配置。例如，若需要自定义镜像的仓库地址、需要安装的Kubernetes版本号及Pod的IP地址范围

kubeadm config images list：列出所需的镜像列表

　　如果无法访问k8s.gcr.io，则可以使用国内镜像托管站点进行下载，例如https：//1nj0zren.mirror.aliyuncs.com，这可以通过修改Docker服务的配置文件（默认为/etc/docker/daemon.json）进行设置，例如：
　　然后，使用kubeadm config images pull命令或者docker pull命令下载上述镜像，

kubeadm config images pull --config=init-config.yaml

　　在镜像下载完成之后，就可以进行安装了。

　　在开始之前需要注意：kubeadm的安装过程不涉及网络插件（CNI）的初始化，因此kubeadm初步安装完成的集群不具备网络功能，任何Pod（包括自带的CoreDNS）都无法正常工作。而网络插件的安装往往对kubeadm init命令的参数有一定要求

创建和使用命令行插件

　　为了扩展kubectl的功能，Kubernetes从1.8版本开始引入插件机制，在1.14版本时达到稳定版。
　　用户自定义插件的可执行文件名需要以“kubectl-”开头，复制到$PATH中的某个目录（如/usr/local/bin）下，然后就可以通过kubectl <plugin-name>运行自定义插件了。
　　例如，通过Shell脚本实现一个名为hello的插件，其功能为在屏幕上输出字符串“hello world”。创建名为“kubectl-hello”的Shell脚本文件
　　通过插件机制，可以将某些复杂的kubectl命令简化为运行插件的方式。例如想创建一个命令来查看当前上下文环境（context）中的用户名，则可以通过kubectl config view命令进行查看

使用kubectl plugin list命令可以查看当前系统中已安装的插件列表

Pod深入了解

pod生命周期和重启策略

Pod在整个生命周期中被系统定义为各种状态

Pod的重启策略（RestartPolicy）应用于Pod内的所有容器

Pod的重启策略包括Always、OnFailure和Never，默认值为Always。

Always：当容器失效时，由kubelet自动重启该容器。
OnFailure：当容器终止运行且退出码不为0时，由kubelet自动重启该容器。
Never：不论容器运行状态如何，kubelet都不会重启该容器。

　　kubelet重启失效容器的时间间隔以sync-frequency乘以2n来计算，例如1、2、4、8倍等，最长延时5min，并且在成功重启后的10min后重置该时间

　　Pod的重启策略与控制方式息息相关，当前可用于管理Pod的控制器包括ReplicationController、Job、DaemonSet，还可以通过kubelet管理（静态Pod）。每种控制器对Pod的重启策略要求如下

RC和DaemonSet：必须设置为Always，需要保证该容器持续运行
Job：OnFailure或Never，确保容器执行完成后不再重启
kubelet：在Pod失效时自动重启它，不论将RestartPolicy设置为什么值，也不会对Pod进行健康检查

Pod常见的状态转换场景

　　RC的继任者其实并不是Deployment，而是ReplicaSet，因为ReplicaSet进一步增强了RC标签选择器的灵活性。之前RC的标签选择器只能选择一个标签，而ReplicaSet拥有集合式的标签选择器，可以选择多个Pod标签
　　其实，Kubernetes的滚动升级就是巧妙运用ReplicaSet的这个特性来实现的，同时，Deployment也是通过ReplicaSet来实现Pod副本自动控制功能的。我们不应该直接使用底层的ReplicaSet来控制Pod副本，而应该通过管理ReplicaSet的Deployment对象来控制副本

Pod健康检查和服务可用性检查

探针的种类

　　Kubernetes对Pod的健康状态可以通过三类探针来检查：LivenessProbe、ReadinessProbe及StartupProbe，其中最主要的探针为LivenessProbe与ReadinessProbe，kubelet会定期执行这两类探针来诊断容器的健康状况。

（1）LivenessProbe探针：用于判断容器是否存活（Running状态），如果LivenessProbe探针探测到容器不健康，则kubelet将“杀掉”该容器，并根据容器的重启策略做相应的处理。如果一个容器不包含LivenessProbe探针，那么kubelet认为该容器的LivenessProbe探针返回的值永远是Success。
（2）ReadinessProbe探针：用于判断容器服务是否可用（Ready状态），达到Ready状态的Pod才可以接收请求。对于被Service管理的Pod，Service与Pod Endpoint的关联关系也将基于Pod是否Ready进行设置。如果在运行过程中Ready状态变为False，则系统自动将其从Service的后端Endpoint列表中隔离出去，后续再把恢复到Ready状态的Pod加回后端Endpoint列表。这样就能保证客户端在访问Service时不会被转发到服务不可用的Pod实例上。需要注意的是，ReadinessProbe也是定期触发执行的，存在于Pod的整个生命周期中。
（3）StartupProbe探针：某些应用会遇到启动比较慢的情况，例如应用程序启动时需要与远程服务器建立网络连接，或者遇到网络访问较慢等情况时，会造成容器启动缓慢，此时ReadinessProbe就不适用了，因为这属于“有且仅有一次”的超长延时，可以通过StartupProbe探针解决该问题

探针均可配置以下三种实现方式

（1）ExecAction：在容器内部运行一个命令，如果该命令的返回码为0，则表明容器健康

　　通过运行cat/tmp/health命令来判断一个容器运行是否正常。在该Pod运行后，将在创建/tmp/health文件10s后删除该文件，而LivenessProbe健康检查的初始探测时间（initialDelaySeconds）为15s，探测结果是Fail，将导致kubelet“杀掉”该容器并重启它

（2）TCPSocketAction：通过容器的IP地址和端口号执行TCP检查，如果能够建立TCP连接，则表明容器健康。

（3）HTTPGetAction：通过容器的IP地址、端口号及路径调用HTTP Get方法，如果响应的状态码大于等于200且小于400，则认为容器健康

对于每种探测方式，都需要设置initialDelaySeconds和timeoutSeconds两个参数，它们的含义分别如下。

initialDelaySeconds：启动容器后进行首次健康检查的等待时间，单位为s。
timeoutSeconds：健康检查发送请求后等待响应的超时时间，单位为s。当超时发生时，kubelet会认为容器已经无法提供服务，将会重启该容器。

　　如下代码片段是StartupProbe探针的一个参考配置，可以看到，这个Pod可以有长达30×10=300s的超长启动时间：

pod调度策略

Deployment或RC：全自动调度

　　Deployment或RC的主要功能之一就是自动部署一个容器应用的多份副本，以及持续监控副本的数量，在集群内始终维持用户指定的副本数量
　　Pod由系统全自动完成调度。它们各自最终运行在哪个节点上，完全由Master的Scheduler经过一系列算法计算得出，用户无法干预调度过程和结果
　　除了使用系统自动调度算法完成一组Pod的部署，Kubernetes也提供了多种丰富的调度策略，用户只需在Pod的定义中使用NodeSelector、NodeAffinity、PodAffinity、Pod驱逐等更加细粒度的调度策略设置，就能完成对Pod的精准调度

NodeSelector：定向调度

　　除了用户可以自行给Node添加标签，Kubernetes也会给Node预定义一些标签，包括：

kubernetes.io/hostname；
beta.kubernetes.io/os（从1.14版本开始更新为稳定版，到1.18版本删除）；
beta.kubernetes.io/arch（从1.14版本开始更新为稳定版，到1.18版本删除）；
kubernetes.io/os（从1.14版本开始启用）；
kubernetes.io/arch（从1.14版本开始启用）。

　　NodeSelector通过标签的方式，简单实现了限制Pod所在节点的方法。亲和性调度机制则极大扩展了Pod的调度能力，主要的增强功能如下。

更具表达力（不仅仅是“符合全部”的简单情况）。
可以使用软限制、优先采用等限制方式，代替之前的硬限制，这样调度器在无法满足优先需求的情况下，会退而求其次，继续运行该Pod。
可以依据节点上正在运行的其他Pod的标签来进行限制，而非节点本身的标签。这样就可以定义一种规则来描述Pod之间的亲和或互斥关系。

　　亲和性调度功能包括节点亲和性（NodeAffinity）和Pod亲和性（PodAffinity）两个维度的设置。节点亲和性与NodeSelector类似，增强了上述前两点优势；Pod的亲和与互斥限制则通过Pod标签而不是节点标签来实现，也就是上面第4点内容所陈述的方式，同时具有前两点提到的优点

NodeAffinity：Node亲和性调度

　　NodeAffinity意为Node亲和性的调度策略，是用于替换NodeSelector的全新调度策略。目前有两种节点亲和性表达。

RequiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution：必须满足指定的规则才可以调度Pod到Node上（功能与nodeSelector很像，但是使用的是不同的语法），相当于硬限制。
PreferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution：强调优先满足指定规则，调度器会尝试调度Pod到Node上，但并不强求，相当于软限制。多个优先级规则还可以设置权重（weight）值，以定义执行的先后顺序。

　　IgnoredDuringExecution的意思是：如果一个Pod所在的节点在Pod运行期间标签发生了变更，不再符合该Pod的节点亲和性需求，则系统将忽略Node上Label的变化，该Pod能继续在该节点上运行。
　　下面的例子设置了NodeAffinity调度的如下规则。

required DuringS chedulingIgnoredDuringExecution：要求只运行在amd64的节点上（beta.kubernetes.io/arch In amd64）。
preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution：要求尽量运行在磁盘类型为ssd（disk-type In ssd）的节点上。

　　NodeAffinity规则设置的注意事项如下。

如果同时定义了nodeSelector和nodeAffinity，那么必须两个条件都得到满足，Pod才能最终运行在指定的Node上。
如果nodeAffinity指定了多个nodeSelectorTerms，那么其中一个能匹配成功即可。
如果在nodeSelectorTerms中有多个matchExpressions，则一个节点必须满足所有matchExpressions才能运行该Pod。

PodAffinity：Pod亲和与互斥调度策略

　　与节点亲和性类似，Pod亲和性的操作符也包括In、NotIn、Exists、DoesNotExist、Gt、Lt。
　　原则上，topologyKey可以使用任意合法的标签Key赋值，但是出于性能和安全方面的考虑，对topologyKey有如下限制。

在Pod亲和性和RequiredDuringScheduling的Pod互斥性的定义中，不允许使用空的topologyKey。
如果Admission controller包含了LimitPodHardAntiAffinityTopology，那么针对Required DuringScheduling的Pod互斥性定义就被限制为kubernetes.io/hostname，要使用自定义的topologyKey，就要改写或禁用该控制器。
在PreferredDuringScheduling类型的Pod互斥性定义中，空的topologyKey会被解释为kubernetes.io/hostname、failure-domain.beta.kubernetes.io/zone及failure-domain.beta.kubernetes.io/region的组合。

　　如果不是上述情况，就可以采用任意合法的topologyKey了。

　　PodAffinity规则设置的注意事项如下

除了设置Label Selector和topologyKey，用户还可以指定Namespace列表进行限制，同样，使用Label Selector对Namespace进行选择。Namespace的定义和Label Selector及topologyKey同级。省略Namespace的设置，表示使用定义了affinity/anti-affinity的Pod所在的命名空间。如果Namespace被设置为空值（""），则表示所有命名空间。
在所有关联requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution的matchExpressions全都满足之后，系统才能将Pod调度到某个Node上

Pod Priority Preemption：Pod优先级调度

　　在Kubernetes 1.8版本之前，当集群的可用资源不足时，在用户提交新的Pod创建请求后，该Pod会一直处于Pending状态，即使这个Pod是一个很重要（很有身份）的Pod，也只能被动等待其他Pod被删除并释放资源，才能有机会被调度成功。

　　Kubernetes 1.8版本引入了基于Pod优先级抢占（Pod Priority Preemption）的调度策略，此时Kubernetes会尝试释放目标节点上低优先级的Pod，以腾出空间（资源）安置高优先级的Pod，这种调度方式被称为“抢占式调度”。在Kubernetes 1.11版本中，该特性升级为Beta版本，默认开启，在后续的Kubernetes 1.14版本中正式Release。如何声明一个负载相对其他负载更重要？我们可以通过以下几个维度来定义：Priority：优先级；QoS：服务质量等级；系统定义的其他度量指标。

　　优先级抢占调度策略的核心行为分别是驱逐（Eviction）与抢占（Preemption），这两种行为的使用场景不同，效果相同。Eviction是kubelet进程的行为，即当一个Node资源不足（under resource pressure）时，该节点上的kubelet进程会执行驱逐动作，此时kubelet会综合考虑Pod的优先级、资源申请量与实际使用量等信息来计算哪些Pod需要被驱逐；当同样优先级的Pod需要被驱逐时，实际使用的资源量超过申请量最大倍数的高耗能Pod会被首先驱逐。对于QoS等级为“Best Effort”的Pod来说，由于没有定义资源申请（CPU/Memory Request），所以它们实际使用的资源可能非常大。Preemption则是Scheduler执行的行为，当一个新的Pod因为资源无法满足而不能被调度时，Scheduler可能（有权决定）选择驱逐部分低优先级的Pod实例来满足此Pod的调度目标，这就是Preemption机制

　　优先级为100000，数字越大，优先级越高，超过一亿的数字被系统保留，用于指派给系统组件

DaemonSet：在每个Node上都调度一个Pod

　　这种用法适合有这种需求的应用。

在每个Node上都运行一个GlusterFS存储或者Ceph存储的Daemon进程。
在每个Node上都运行一个日志采集程序，例如Fluentd或者Logstach。
在每个Node上都运行一个性能监控程序，采集该Node的运行性能数据，例如Prometheus Node Exporter、collectd、New Relic agent或者Ganglia gmond等。

　　DaemonSet调度不同于普通的Pod调度，所以没有用默认的Kubernetes Scheduler进行调度，而是通过专有的**DaemonSet Controller**进行调度。但是随着Kubernetes版本的改进和调度特性不断丰富，产生了一些难以解决的矛盾，最主要的两个矛盾如下。

普通的Pod是在Pending状态触发调度并被实例化的，DaemonSet Controller并不是在这个状态调度Pod的，这种不一致容易误导和迷惑用户。
Pod优先级调度是被Kubernetes Scheduler执行的，而DaemonSet Controller并没有考虑到Pod优先级调度的问题，也产生了不一致的结果。
从Kubernetes 1.18开始，DaemonSet的调度默认切换到Kubernetes Scheduler进行，**从而一劳永逸地解决了以上问题及未来可能的新问题。因为默认切换到了Kubernetes Scheduler统一调度Pod，因此DaemonSet也能正确处理Taints和Tolerations的问题。

Taints和Tolerations（污点和容忍）

　　Pod的Toleration声明中的key和effect需要与Taint的设置保持一致，并且满足以下条件之一。

operator的值是Exists（无须指定value）。
operator的值是Equal并且value相等。
如果不指定operator，则默认值为Equal。

　　另外，有如下两个特例

空的key配合Exists操作符能够匹配所有键和值。
空的effect匹配所有effect

　　几种特殊情况

如果在剩余的Taint中存在effect=NoSchedule，则调度器不会把该Pod调度到这一节点上。
如果在剩余的Taint中没有NoSchedule效果，但是有PreferNoSchedule效果，则调度器会尝试不把这个Pod指派给这个节点。

Job：批处理调度

　　考虑到批处理的并行问题，Kubernetes将Job分以下三种类型

（1）Non-parallel Jobs：通常一个Job只启动一个Pod，除非Pod异常，才会重启该Pod，一旦此Pod正常结束，Job将结束。
（2）Parallel Jobs with a fixed completion count：并行Job会启动多个Pod，此时需要设定Job的.spec.completions参数为一个正数，当正常结束的Pod数量达至此参数设定的值后，Job结束。此外，Job的.spec.parallelism参数用来控制并行度，即同时启动几个Job来处理Work item。
（3）Parallel Jobs with a work queue：任务队列方式的并行Job需要一个独立的Queue，Work item都在一个Queue中存放，不能设置Job的.spec.completions参数，此时Job有以下特性。

每个Pod都能独立判断和决定是否还有任务项需要处理。
如果某个Pod正常结束，则Job不会再启动新的Pod。
如果一个Pod成功结束，则此时应该不存在其他Pod还在工作的情况，它们应该都处于即将结束、退出的状态。
如果所有Pod都结束了，且至少有一个Pod成功结束，则整个Job成功结束

Cronjob：定时任务

　　首先，确保Kubernetes的版本为1.8及以上
　　其次，需要掌握Cron Job的定时表达式，它基本上照搬了Linux Cron的表达式

pod的容灾调度

　　为了满足这种容灾场景下的特殊调度需求，在Kubernetes 1.16版本中首次引入Even Pod Spreading特性，用于通过topologyKey属性识别Zone，并通过设置新的参数topologySpreadConstraints来将Pod均匀调度到不同的Zone
　　关键的参数是maxSkew。maxSkew用于指定Pod在各个Zone上调度时能容忍的最大不均衡数：值越大，表示能接受的不均衡调度越大；值越小，表示各个Zone的Pod数量分布越均匀。
　　为了理解maxSkew，我们需要先理解skew参数的计算公式：skew[topo]=count[topo]-min（count[topo]），即每个拓扑区域的skew值都为该区域包括的目标Pod数量与整个拓扑区域最少Pod数量的差，而maxSkew就是最大的skew值

假如在上面的例子中有3个拓扑区域，分别为Zone A、Zone B及Zone C，有3个目标Pod需要调度到这些拓扑区域，那么前两个毫无疑问会被调度到Zone A和Zone B
可以手动计算每个Zone的skew，首先计算出min（count[topo]）是0，对应Zone C，于是Zone A的skew=1-0=1，Zone B的skew=1-0=0，Zone C的skew=0-0=0，于是第3个Pod应该被放在Zone C，此时min（count[topo]）的值就变成了1，而实际的maxSkew的值为0，符合预期设置。如果我们把maxSkew设置为2，则在这种情况下，第3个Pod被放在Zone A或Zone B都是符合要求的

StatefulSet

　　在创建StatefulSet之前，需要确保在Kubernetes集群中管理员已经创建好共享存储，并能够与StorageClass对接，以实现动态存储供应的模式
　　为了完成MongoDB集群的搭建，需要部署以下三个资源对象。

一个StorageClass：用于StatefulSet自动为各个应用Pod申请PVC。
一个Headless Service（clusterIP: None）：用于设置MongoDB实例的域名。
一个StatefulSet

　　mongo-sidecar作为MongoDB集群的管理者，将使用此Headless Service来维护各个MongoDB实例之间的集群关系，以及集群规模变化时的自动更新

StatefulSet的常见应用场景

集群进行扩容,仅需要通过对StatefulSet进行scale操作（或修改yaml文件）
自动故障修复
- 实例或其所在主机发生故障，则StatefulSet将会自动重建该实例，并保证其身份（ID）和使用的数据（PVC）不变

Service

Service概念和原理

　　Service是Kubernetes实现微服务架构的核心概念，通过创建Service，可以为一组具有相同功能的容器应用提供一个统一的入口地址，并且将请求负载分发到后端的各个容器应用上

　　Service用于为一组提供服务的Pod抽象一个稳定的网络访问地址，是Kubernetes实现微服务的核心概念。通过Service的定义设置的访问地址是DNS域名格式的服务名称，对于客户端应用来说，网络访问方式并没有改变（DNS域名的作用等价于主机名、互联网域名或IP地址）。Service还提供了负载均衡器功能，将客户端请求负载分发到后端提供具体服务的各个Pod上

　　Service主要用于提供网络服务，通过Service的定义，能够为客户端应用提供稳定的访问地址（域名或IP地址）和负载均衡功能，以及屏蔽后端Endpoint的变化，是Kubernetes实现微服务的核心资源

　　Service不仅具有标准网络协议的IP地址，还以DNS域名的形式存在。Service的域名表示方法为<servicename>.<namespace>.svc.<clusterdomain>，servicename为服务的名称，namespace为其所在namespace的名称，clusterdomain为Kubernetes集群设置的域名后缀。服务名称的命名规则遵循RFC 1123规范

Service负载均衡机制

　　kube-proxy的代理模式、会话保持机制和基于拓扑感知的服务路由机制（EndpointSlices）

kube-proxy的代理模式

　　kube-proxy提供了以下代理模式（通过启动参数--proxy-mode设置）

userspace模式：用户空间模式，由kube-proxy完成代理的实现，效率最低，不再推荐使用。
iptables模式：kube-proxy通过设置Linux Kernel的iptables规则，实现从Service到后端Endpoint列表的负载分发规则，效率很高。但是，如果某个后端Endpoint在转发时不可用，此次客户端请求就会得到失败的响应，相对于userspace模式来说更不可靠。此时应该通过为Pod设置readinessprobe（服务可用性健康检查）来保证只有达到ready状态的Endpoint才会被设置为Service的后端Endpoint。
ipvs模式：在Kubernetes 1.11版本中达到Stable阶段，kube-proxy通过设置Linux Kernel的netlink接口设置IPVS规则，转发效率和支持的吞吐率都是最高的。ipvs模式要求Linux Kernel启用IPVS模块，如果操作系统未启用IPVS内核模块，kube-proxy则会自动切换至iptables模式。同时，ipvs模式支持更多的负载均衡策略，如下所述。
- rr：round-robin，轮询。
- lc：least connection，最小连接数。
- dh：destination hashing，目的地址哈希。
- sh：source hashing，源地址哈希。
- sed：shortest expected delay，最短期望延时。
- nq：never queue，永不排队。
kernelspace模式：Windows Server上的代理模式

会话保持机制

　　Service支持通过设置sessionAffinity实现基于客户端IP的会话保持机制，即首次将某个客户端来源IP发起的请求转发到后端的某个Pod上，之后从相同的客户端IP发起的请求都将被转发到相同的后端Pod上，配置参数为service.spec.sessionAffinity

　　同时，用户可以设置会话保持的最长时间，在此时间之后重置客户端来源IP的保持规则，配置参数为service.spec.sessionAffinityConfig.clientIP.timeoutSeconds

基于拓扑感知的服务路由机制制（EndpointSlices）

将外部服务定义为Service

　　普通的Service通过Label Selector对后端Endpoint列表进行了一次抽象，如果后端的Endpoint不是由Pod副本集提供的，则Service还可以抽象定义任意其他服务，将一个Kubernetes集群外部的已知服务定义为Kubernetes内的一个Service，供集群内的其他应用访问，常见的应用场景包括：

已部署的一个集群外服务，例如数据库服务、缓存服务等；
其他Kubernetes集群的某个服务；
迁移过程中对某个服务进行Kubernetes内的服务名访问机制的验证。

　　对于这种应用场景，用户在创建Service资源对象时不设置Label Selector（后端Pod也不存在），同时再定义一个与Service关联的Endpoint资源对象，在Endpoint中设置外部服务的IP地址和端口号

将Service暴露到集群外部

目前Service的类型如下。

ClusterIP：Kubernetes默认会自动设置Service的虚拟IP地址，仅可被集群内部的客户端应用访问。当然，用户也可手工指定一个ClusterIP地址，不过需要确保该IP在Kubernetes集群设置的ClusterIP地址范围内（通过kube-apiserver服务的启动参数--service-cluster-ip-range设置），并且没有被其他Service使用。
NodePort：将Service的端口号映射到每个Node的一个端口号上，这样集群中的任意Node都可以作为Service的访问入口地址，即NodeIP：NodePort。
LoadBalancer：将Service映射到一个已存在的负载均衡器的IP地址上，通常在公有云环境中使用。
ExternalName：将Service映射为一个外部域名地址，通过externalName字段进行设置

Service支持的网络协议

TCP：Service的默认网络协议，可用于所有类型的Service。
UDP：可用于大多数类型的Service，LoadBalancer类型取决于云服务商对UDP的支持。
HTTP：取决于云服务商是否支持HTTP和实现机制。
PROXY：取决于云服务商是否支持HTTP和实现机制。
SCTP：从Kubernetes 1.12版本引入，到1.19版本时达到Beta阶段，默认启用，如需关闭该特性，则需要设置kube-apiserver的启动参数--feature-gates=SCTPSupport=false进行关闭

　　Kubernetes从1.17版本开始，可以为Service和Endpoint资源对象设置一个新的字段“AppProtocol”，用于标识后端服务在某个端口号上提供的应用层协议类型，例如HTTP、HTTPS、SSL、DNS等，该特性在Kubernetes 1.19版本时达到Beta阶段，计划于Kubernetes 1.20 版本时达到GA阶段。要使用AppProtocol，需要设置kube-apiserver的启动参数--feature-gates=ServiceAppProtocol=true进行开启，然后在Service或Endpoint的定义中设置AppProtocol字段指定应用层协议的类型

Kubernetes的服务发现机制

环境变量方式

　　在一个Pod运行起来的时候，系统会自动为其容器运行环境注入所有集群中有效Service的信息。Service的相关信息包括服务IP、服务端口号、各端口号相关的协议等，通过{SVCNAME}_SERVICE_HOST和{SVCNAME}_SERVICE_PORT格式进行设置。其中，SVCNAME的命名规则为：将Service的name字符串转换为全大写字母，将中横线“-”替换为下画线“_”

DNS方式

　　Service在Kubernetes系统中遵循DNS命名规范，Service的DNS域名表示方法为<servicename>.<namespace>.svc.<clusterdomain>，其中servicename为服务的名称，namespace为其所在namespace的名称，clusterdomain为Kubernetes集群设置的域名后缀（例如cluster.local），服务名称的命名规则遵循RFC 1123规范的要求

　　对于客户端应用来说，DNS域名格式的Service名称提供的是稳定、不变的访问地址，可以大大简化客户端应用的配置，是Kubernetes集群中推荐的使用方式。
　　目前由CoreDNS作为Kubernetes集群的默认DNS服务器提供域名解析服务

　　Service定义中的端口号如果设置了名称（name），则该端口号也会拥有一个DNS域名，在DNS服务器中以SRV记录的格式保存：_<portname>._<protocol>.<servicename>.<namespace>.svc.<clusterdomain>，其值为端口号的数值

Headless Service

　　Headless Service的概念是这种服务没有入口访问地址（无ClusterIP地址），kube-proxy不会为其创建负载转发规则，而服务名（DNS域名）的解析机制取决于该Headless Service是否设置了Label Selector

Headless Service没有设置Label Selector

如果Headless Service没有设置Label Selector，则Kubernetes将不会自动创建对应的Endpoint列表。DNS系统会根据下列条件尝试对该服务名设置DNS记录：

如果Service的类型为ExternalName，则对服务名的访问将直接被DNS系统转换为Service设置的外部名称（externalName）；
如果系统中存在与Service同名的Endpoint定义，则服务名将被解析为Endpoint定义中的列表，适用于非ExternalName类型的Service。

端点分片与服务拓扑

　　Service的后端是一组Endpoint列表，为客户端应用提供了极大的便利。但是随着集群规模的扩大及Service数量的增加，特别是Service后端Endpoint数量的增加，kube-proxy需要维护的负载分发规则（例如iptables规则或ipvs规则）的数量也会急剧增加，导致后续对Service后端Endpoint的添加、删除等更新操作的成本急剧上升。

　　举例来说，假设在Kubernetes集群中有10000个Endpoint运行在大约5000个Node上，则对单个Pod的更新将需要总计约5GB的数据传输，这不仅对集群内的网络带宽浪费巨大，而且对Master的冲击非常大，会影响Kubernetes集群的整体性能，在Deployment不断进行滚动升级操作的情况下尤为突出。

　　Kubernetes从1.16版本开始引入端点分片（Endpoint Slices）机制，包括一个新的EndpointSlice资源对象和一个新的EndpointSlice控制器。从Kubernetes 1.17版本开始，EndpointSlice机制默认是启用的（在1.16版本中需要通过设置kube-apiserver和kube-proxy服务的启动参数--feature-gates="EndpointSlice=true"进行启用）

　　另外，kube-proxy默认仍然使用Endpoint对象，为了提高性能，可以设置kube-proxy启动参数--feature-gates="EndpointSliceProxying=true"让kube-proxy使用EndpointSlice，这样可以减少kube-proxy与master之间的网络通信并提高性能。Kubernetes从1.19版本开始默认开启该特性

　　EndpointSlice通过对Endpoint进行分片管理来实现降低Master和各Node之间的网络传输数据量及提高整体性能的目标。对于Deployment的滚动升级，可以实现仅更新部分Node上的Endpoint信息，Master与Node之间的数据传输量可以减少100倍左右，能够大大提高管理效率

　　默认情况下，在由EndpointSlice控制器创建的EndpointSlice中最多包含100个Endpoint，如需修改，则可以通过kube-controller-manager服务的启动参数--max-endpoints-per-slice设置，但上限不能超过1000

　　EndpointSlice的关键信息如下。
（1）关联的服务名称：将EndpointSlice与Service的关联信息设置为一个标签kubernetes.io/service-name=webapp，该标签标明了服务名称。
（2）地址类型AddressType：包括以下3种取值类型

IPv4：IPv4格式的IP地址
IPv6：IPv6格式的IP地址。
FQDN：全限定域名。

（3）在Endpoints列表中列出的每个Endpoint的信息。

Addresses：Endpoint的IP地址。
Conditions：Endpoint状态信息，作为EndpointSlice的查询条件。
Hostname：在Endpoint中设置的主机名hostname。
TargetRef：Endpoint对应的Pod名称。
Topology：拓扑信息，为基于拓扑感知的服务路由提供数据。

　　目前EndpointSlice控制器自动设置的拓扑信息如下。

kubernetes.io/hostname：Endpoint所在Node的名称。
topology.kubernetes.io/zone：Endpoint所在的Zone信息，使用Node标签topology.kubernetes.io/zone的值，例如上例中的Node拥有“topology.kubernetes.io/zone：north”标签。
topology.kubernetes.io/region：Endpoint所在的Region信息，使用Node标签topology.kubernetes.io/region的值。

（4）EndpointSlice的管理控制器：通过endpointslice.kubernetes.io/managed-by标签进行设置，用于存在多个管理控制器的应用场景中

DNS服务搭建和配置指南

kubernetes中的dns发展史

　　在Kubernetes 1.2版本时，DNS服务是由SkyDNS提供的，它由4个容器组成：kube2sky、skydns、etcd和healthz

　　从Kubernetes 1.4版本开始，SkyDNS组件便被KubeDNS替换，主要考虑的是SkyDNS组件之间通信较多，整体性能不高。KubeDNS由3个容器组成：kubedns、dnsmasq和sidecar，去掉了SkyDNS中的etcd存储，将DNS记录直接保存在内存中，以提高查询性能

　　从Kubernetes 1.11版本开始，Kubernetes集群的DNS服务便由CoreDNS提供。CoreDNS是CNCF基金会孵化的一个项目，是用Go语言实现的高性能、插件式、易扩展的DNS服务端，目前已毕业。

　　CoreDNS解决了KubeDNS的一些问题，例如dnsmasq的安全漏洞、externalName不能使用stubDomains进行设置，等等。CoreDNS支持自定义DNS记录及配置upstream DNS Server，可以统一管理Kubernetes基于服务的内部DNS和数据中心的物理DNS。它没有使用多个容器的架构，只用一个容器便实现了KubeDNS内3个容器的全部功能

　　coreDNS的架构

修改每个Node上kubelet的启动参数，在其中加上以下两个参数。

◎　--cluster-dns=169.169.0.100：为DNS服务的ClusterIP地址。
◎　--cluster-domain=cluster.local：为在DNS服务中设置的域名。
然后重启kubelet服务。

部署CoreDNS服务

　　部署CoreDNS服务时需要创建3个资源对象：1个ConfigMap、1个Deployment和1个Service。在启用了RBAC的集群中，还可以设置ServiceAccount、ClusterRole、ClusterRoleBinding对CoreDNS容器进行权限设置

　　Deployment“coredns”主要设置CoreDNS容器应用的内容，其中，replicas副本的数量通常应该根据集群的规模和服务数量确定，如果单个CoreDNS进程不足以支撑整个集群的DNS查询，则可以通过水平扩展提高查询能力。由于DNS服务是Kubernetes集群的关键核心服务，所以建议为其Deployment设置自动扩缩容控制器，自动管理其副本数量。

　　另外，对资源限制部分（CPU限制和内存限制）的设置也应根据实际环境进行调整

　　Service“kube-dns”是DNS服务的配置，这个服务需要设置固定的ClusterIP地址，也需要将所有Node上的kubelet启动参数--cluster-dns都设置为这个ClusterIP地址

CoreDNS的配置说明

　　CoreDNS的主要功能是通过插件系统实现的。CoreDNS实现了一种链式插件结构，将DNS的逻辑抽象成了一个个插件，能够灵活组合使用

常用的插件如下。

loadbalance：提供基于DNS的负载均衡功能。
loop：检测在DNS解析过程中出现的简单循环问题。
cache：提供前端缓存功能。
health：对Endpoint进行健康检查。
kubernetes：从Kubernetes中读取zone数据。
etcd：从etcd中读取zone数据，可用于自定义域名记录。
file：从RFC1035格式文件中读取zone数据。
hosts：使用/etc/hosts文件或者其他文件读取zone数据，可用于自定义域名记录。
auto：从磁盘中自动加载区域文件。
reload：定时自动重新加载Corefile配置文件的内容。
forward：转发域名查询到上游DNS服务器上。
prometheus：为Prometheus系统提供采集性能指标数据的URL。
pprof：在URL路径/debug/pprof下提供运行时的性能数据。
log：对DNS查询进行日志记录。
errors：对错误信息进行日志记录。

　　域名“cluster.local”设置了一系列插件，包括errors、health、ready、kubernetes、prometheus、forward、cache、loop、reload和loadbalance，在进行域名解析时，这些插件将以从上到下的顺序依次执行

标签：Endpoint,Service,Kubernetes,读书笔记,调度,设置,kubernetes,Pod,第五版
来源： https://www.cnblogs.com/happy-king/p/15228894.html