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DEVOPS: 认证与调度

article 2024/11/1 2:16:50

概述

  • 不知道大家有没有意识到一个现实，就是大部分时候，我们已经不像以前一样
  • 通过命令行，或者可视窗口来使用一个系统了
  • 现在我们上微博、或者网购，操作的其实不是眼前这台设备，而是一个又一个集群
  • 通常，这样的集群拥有成百上千个节点，每个节点是一台物理机或虚拟机，集群一般远离用户，坐落在数据中心
  • 为了让这些节点互相协作，对外提供一致且高效的服务，集群需要操作系统，Kubernetes 就是这样的操作系统
  • 比较 Kubernetes 和单机操作系统，Kubernetes 相当于内核，它负责集群软硬件资源管理
  • 并对外提供统一的入口，用户可以通过这个入口来使用集群，和集群沟通
  • 而运行在集群之上的程序，与普通程序有很大的不同，这样的程序，是“关在笼子里”的程序
  • 它们从被制作，到被部署，再到被使用，都不寻常。我们只有深挖根源，才能理解其本质

“关在笼子里”的程序


1 ) 代码

  • 我们使用 go 语言写了一个简单的 web 服务器程序 app.go，这个程序监听在 2580 这个端口
  • 通过 http 协议访问这个服务的根路径，服务会返回“This is a small app for kubernetes…”字符串
package main
import (
  "github.com/gorilla/mux"
  "log"
  "net/http"
)

func about(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
	w.Write([]byte("This is a small app for kubernetes...\n"))
}

func main() {
 	r := mux.NewRouter()
 	r.HandleFunc("/", about)
 	log.Fatal(http.ListenAndServe("0.0.0.0:2580", r))
}

  • 使用 go build 命令编译这个程序，产生 app 可执行文件

  • 这是一个普通的可执行文件，它在操作系统里运行，会依赖系统里的库文件

    # ldd app
linux-vdso.so.1 => (0x00007ffd1f7a3000)
libpthread.so.0 => /lib64/libpthread.so.0 (0x00007f554fd4a000)
libc.so.6 => /lib64/libc.so.6 (0x00007f554f97d000)
/lib64/ld-linux-x86-64.so.2 (0x00007f554ff66000)

2 ) “笼子”

  • 为了让这个程序不依赖于操作系统自身的库文件，我们需要制作容器镜像，即隔离的运行环境, Dockerfile 是制作容器镜像的“菜谱”

  • 我们的菜谱就只有两个步骤，下载一个 centos 的基础镜像，把 app 这个可执行文件放到镜像中 /usr/local/bin 目录中去

    FROM centos
ADD app /usr/local/bin

3 ) 地址

  • 制作好的镜像存再本地，我们需要把这个镜像上传到镜像仓库里去
  • 这里的镜像仓库，相当于应用商店
  • 我们使用阿里云的镜像仓库，上传之后镜像地址是 :
    • registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/kube-easy/app:latest
    • 镜像地址可以拆分成四个部分：仓库地址 / 命名空间 / 镜像名称 : 镜像版本
    • 显然，镜像上边的镜像，在阿里云杭州镜像仓库，使用的命名空间是 kube-easy
    • 镜像名 : 版本是 app:latest
  • 至此，我们有了一个可以在 Kubernetes 集群上运行的，“关在笼子里”的小程序

得其门而入


1 ) 入口

  • Kubernetes 作为操作系统，和普通的操作系统一样，有 API 的概念
  • 有了API，集群就有了入口；有了 API，我们使用集群，才能得其门而入
  • Kubernetes 的 API 被实现为运行在集群节点上的组件 API Server
  • 这个组件是典型的 web 服务器程序，通过对外暴露 http(s) 接口来提供服务
  • 这里我们创建一个阿里云 Kubernetes 集群
  • 登录集群管理页面，我们可以看到API Server 的公网入口
  • API Server 内网连接端点： https://xx.xxx.xxx.xxx:6443

2 ) 双向数字证书验证

  • 阿里云 Kubernetes 集群 API Server 组件，使用基于 CA 签名的双向数字证书
    认证来保证客户端与 api server 之间的安全通信。
  • 这句话很绕口，对于初学者不太好理解，我们来深入解释一下。
  • 从概念上来讲，数字证书是用来验证网络通信参与者的一个文件
  • 这和学校颁发给学生的毕业证书类似
  • 在学校和学生之间，学校是可信第三方 CA，而学生是通信参与者
  • 如果社会普遍信任一个学校的声誉的话，那么这个学校颁发的毕业证书，也会得到社会认可
  • 参与者证书和 CA 证书可以类比毕业证和学校的办学许可证
  • 这里我们有两类参与者，CA 和普通参与者
  • 与此对应，我们有两种证书，CA 证书和参与者证书
  • 另外我们还有两种关系，证书签发关系，以及信任关系
  • 这两种关系至关重要，我们先看签发关系
  • 如下图，我们有两张 CA 证书，三个参与者证书
  • 其中最上边的 CA 证书，签发了两张证书
    • 一张是中间的 CA 证书
    • 另一张是右边的参与者证书
    • 中间的 CA 证书，签发了下边两张参与者证书
    • 这六张证书以签发关系为联系，形成了树状的证书签发关系图
  • 然而，证书以及签发关系本身，并不能保证可信的通信可以在参与者之间进行
  • 以上图为例，假设最右边的参与者是一个网站，最左边的参与者是一个浏览器，浏览器相信网站的数据
  • 不是因为网站有证书，也不是因为网站的证书是 CA 签发的，而是因为浏览器相信最上边的 CA，也就是信任关系
  • 理解了 CA（证书），参与者（证书），签发关系，以及信任关系之后，我们回过头来看“基于 CA 签名的双向数字证书认证”
  • 客户端和 API Server 作为通信的普通参与者，各有一张证书
  • 而这两张证书，都是由 CA 签发，我们简单称它们为集群CA 和客户端 CA
  • 客户端信任集群 CA，所以它信任拥有集群 CA 签发证书的 API Server
  • 反过来 API Server 需要信任客户端 CA，它才愿意与客户端通信
  • 阿里云 Kubernetes 集群，集群 CA 证书，和客户端 CA 证书，实现上其实是一张证书，所以我们有这样的关系图

3 ）KubeConfig 文件

  • 登录集群管理控制台，我们可以拿到 KubeConfig 文件

  • 这个文件包括了客户端证书，集群 CA 证书，以及其他

  • 证书使用 base64 编码，所以我们可以使用base64 工具解码证书，并使用 openssl 查看证书文本。

  • 首先，客户端证书的签发者 CN 是集群 id c0256a3b8e4b948bb9c21e66b0e-1d9a72

  • 而证书本身的 CN 是子账号 252771643302762862

    Certificate:
	Data:
		Version: 3 (0x2)
 		Serial Number: 787224 (0xc0318)
 	Signature Algorithm: sha256WithRSAEncryption
 		Issuer: O=c0256a3b8e4b948bb9c21e66b0e1d9a72, OU=default, CN=c0256a3b8e4b948bb9c21e66b0e1d9a72
		Validity
 			Not Before: Nov 29 06:03:00 2018 GMT
 			Not After : Nov 28 06:08:39 2021 GMT
 			Subject: O=system:users, OU=, CN=252771643302762862

  • 其次，只有在 API Server 信任客户端 CA 证书的情况下，上边的客户端证书
    才能通过 API Server 的验证

  • kube-apiserver 进程通过 client-ca-file 这个参数指定其信任的客户端 CA 证书，其指定的证书是 /etc/kubernetes/pki/apiserver-ca.crt

  • 这个文件实际上包含了两张客户端 CA 证书，其中一张和集群管控有关系

  • 这里不做解释，另外一张如下，它的 CN 与客户端证书的签发者 CN 一致

Certificate:
	Data:
		Version: 3 (0x2)
 		Serial Number: 787224 (0xc0318)
 	Signature Algorithm: sha256WithRSAEncryption
		Issuer: O=c0256a3b8e4b948bb9c21e66b0e1d9a72, OU=default, CN=c0256a3b8e4b948bb9c21e66b0e1d9a72
 		Validity
 			Not Before: Nov 29 06:03:00 2018 GMT
 			Not After : Nov 28 06:08:39 2021 GMT
 		Subject: O=system:users, OU=, CN=252771643302762862

  • 再 次，API Server 使 用 的 证 书， 由 kube-apiserver 的 参 数 tls-cert-file决定

  • 这个参数指向证书 /etc/kubernetes/pki/apiserver.crt。这个证书的CN 是 kube-apiserver

  • 签 发 者 是 c0256a3b8e4b948bb9c21e66b0e-1d9a72，即集群 CA 证书

    Certificate:
	Data:
		Version: 3 (0x2)
 		Serial Number: 2184578451551960857 (0x1e512e86fcba3f19)
 	Signature Algorithm: sha256WithRSAEncryption
 		Issuer: O=c0256a3b8e4b948bb9c21e66b0e1d9a72, OU=default, CN=c0256a3b8e4b948bb9c21e66b0e1d9a72
 		Validity
 			Not Before: Nov 29 03:59:00 2018 GMT
 			Not After : Nov 29 04:14:23 2019 GMT
 		Subject: CN=kube-apiserver

  • 最后，客户端需要验证上边这张 API Server 的证书，因而 KubeConfig 文件里包含了其签发者，即集群 CA 证书

  • 对比集群 CA 证书和客户端 CA 证书，发现两张证书完全一样，这符合我们的预期

    Certificate:
	Data:
		Version: 3 (0x2)
 		Serial Number: 786974 (0xc021e)
 	Signature Algorithm: sha256WithRSAEncryption
 		Issuer: C=CN, ST=ZheJiang, L=HangZhou, O=Alibaba, OU=ACS, CN=root
 		Validity
 			Not Before: Nov 29 03:59:00 2018 GMT
 			Not After : Nov 24 04:04:00 2038 GMT
 		Subject: O=c0256a3b8e4b948bb9c21e66b0e1d9a72, OU=default, CN=c0256a3b8e4b948bb9c21e66b0e1d9a72

4 ）访问

  • 理解了原理之后，我们可以做一个简单的测试

  • 我们以证书作为参数，使用 curl访问 api server，并得到预期结果

    # curl --cert ./client.crt --cacert ./ca.crt --key ./client.key https://xx.xx.xx.xxx:6443/api/
{
	 "kind": "APIVersions",
	 "versions": [
		 "v1"
	 ],
	 "serverAddressByClientCIDRs": [
		 {
			 "clientCIDR": "0.0.0.0/0",
			 "serverAddress": "192.168.0.222:6443"
		 }
	 ]
}

择优而居

1 ) 两种节点，一种任务

  • 如开始所讲，Kubernetes 是管理集群多个节点的操作系统
  • 这些节点在集群中的角色，却不必完全一样
  • Kubernetes 集群有两种节点，master 节点和 worker 节点
  • 这种角色的区分，实际上就是一种分工：master 负责整个集群的管理
  • 其上运行的以集群管理组件为主，这些组件包括实现集群入口的 api server
  • 而 worker 节点主要负责承载普通任务
  • 在 Kubernetes 集群中，任务被定义为 pod 这个概念
  • pod 是集群可承载任务的原子单元
  • pod 被翻译成容器组，其实是意译，因为一个 pod 实际上封装了多个容器化的应用
  • 原则上来讲，被封装在一个 pod 里边的容器，应该是存在相当程度的耦合关系

2 ) 择优而居

  • 调度算法需要解决的问题，是替 pod 选择一个舒适的“居所”，让 pod 所定义的任务可以在这个节点上顺利地完成
  • 为了实现“择优而居”的目标，Kubernetes 集群调度算法采用了两步走的策略：
    • 第一步，从所有节点中排除不满足条件的节点，即预选；
    • 第二步，给剩余的节点打分，最后得分高者胜出，即优选
  • 下边，我们使用文章开始的时候制作的镜像，创建一个 pod，并通过日志来具体分析一下，这个 pod 怎么样被调度到某一个集群节点

3 ) Pod 配置

  • 首先，我们创建 pod 的配置文件，配置文件格式是 json
  • 这个配置文件有三个地方比较关键，分别是镜像地址，命令以及容器的端口
{
	"apiVersion": "v1",
	"kind": "Pod",
	"metadata": {
 		"name": "app"
 	},
 	"spec": {
 		"containers": [
 			{
 				"name": "app",
 				"image": "registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/kube-easy/app:latest",
				"command": [
 					"app"
 				],
				"ports": [
					{
						"containerPort": 2580
					}
				]
 			}
 		]
 	}
}

4 ) 日志级别

  • 集群调度算法被实现为运行在 master 节点上的系统组件，这一点和 api server类似

  • 其对应的进程名是 kube-scheduler。kube-scheduler 支持多个级别的日志输出

  • 但社区并没有提供详细的日志级别说明文档。查看调度算法对节点进行筛选、打分的过程

  • 我们需要把日志级别提高到 10，即加入参数 --v=10

    kube-scheduler --address=127.0.0.1 --kubeconfig=/etc/kubernetes/scheduler.conf --leader-elect=true --v=10

5 ) 创建 Pod

  • 使用 curl，以证书和 pod 配置文件等作为参数，通过 POST 请求访问 api server 的接口

  • 我们可以在集群里创建对应的 pod

    # curl -X POST -H 'Content-Type: application/json;charset=utf-8' --cert ./
client.crt --cacert ./ca.crt --key 
./client.key https://47.110.197.238:6443/api/v1/namespaces/default/pods -d@
app.json

6 ) 预选

  • 预选是 Kubernetes 调度的第一步，这一步要做的事情，是根据预先定义的规则，把不符合条件的节点过滤掉
  • 不同版本的 Kubernetes 所实现的预选规则有很大的不同，但基本的趋势，是预选规则会越来越丰富
  • 比较常见的两个预选规则是 PodFitsResourcesPred 和 PodFitsHostPortsPred
  • 前一个规则用来判断，一个节点上的剩余资源，是不是能够满足 pod 的需求
  • 而后一个规则，检查一个节点上某一个端口是不是已经被其他 pod 所使用了
  • 下图是调度算法在处理测试 pod 的时候，输出的预选规则的日志
  • 这段日志记录了预选规则 CheckVolumeBindingPred 的执行情况
  • 某些类型的存储卷（PV），只能挂载到一个节点上
  • 这个规则可以过滤掉不满足 pod 对 PV 需求的节点
  • 从 app 的编排文件里可以看到，pod 对存储卷并没有什么需求
  • 所以这个条件并没有过滤掉节点

7 ) 优选

  • 调度算法的第二个阶段是优选阶段
  • 这个阶段，kube-scheduler 会根据节点可用资源及其他一些规则，给剩余节点打分
  • 目前，CPU 和内存是调度算法考量的两种主要资源，但考量的方式并不是简单的，剩余 CPU、内存资源越多，得分就越高
  • 日志记录了两种计算方式：
    • LeastResourceAllocation
    • BalancedResourceAllocation
  • 前一种方式计算 pod 调度到节点之后，节点剩余 CPU 和内存占总 CPU 和内存的比例，比例越高得分就越高
  • 第二种方式计算节点上 CPU 和内存使用比例之差的绝对值，绝对值越大，得分越少

  • 这两种方式，一种倾向于选出资源使用率较低的节点，第二种希望选出两种资源使用比例接近的节点

  • 这两种方式有一些矛盾，最终依靠一定的权重来平衡这两个因素

  • 除了资源之外，优选算法会考虑其他一些因素

    • 比如 pod 与节点的亲和性，或者如果一个服务有多个相同 pod 组成的情况下
    • 多个 pod 在不同节点上的分散程度

  • 这是保证高可用的一种策略

8 ) 得分

  • 最后，调度算法会给所有的得分项乘以它们的权重，然后求和得到每个节点最终的得分
  • 因为测试集群使用的是默认调度算法
  • 而默认调度算法把日志中出现的得分项所对应的权重，都设置成了 1
  • 所以如果按日志里有记录得分项来计算，最终三个节点的得分应该是 29,28 和 29
  • 之所以会出现日志输出的得分和我们自己计算的得分不符的情况
  • 是因为日志并没有输出所有的得分项，猜测漏掉的策略应该是 NodePreferAvoidPodsPriority
  • 这个策略的权重是 10000，每个节点得分 10，所以才得出最终日志输出的结果

总结

  • 我们以一个简单的容器化 web 程序为例
  • 着重分析了客户端怎么样通过 Kubernetes 集群 API Server 认证
  • 以及容器应用怎么样被分派到合适节点这两件事情
  • 在分析过程中，我们弃用了一些便利的工具，比如 kubectl，或者控制台
  • 我们用了一些更接近底层的小实验，比如拆解 KubeConfig 文件
  • 再比如分析调度器日志来分析认证和调度算法的运作原理

http://www.kler.cn/a/373788.html

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