k8s基础架构介绍
k8s基础架构介绍
k8s 是对容器进行编排的一种工具。通过k8s可以实现对容器的编排、部署、更新等
学习k8s之前，先了解相关的一些使用和配置k8s的一些工具。
k8s的常用工具
在 kubernetes 中，主要有三个日常使用的工具，这些工具使用 kube 前缀命名，这三个工具如下：
kubeadm
用来初始化集群的指令，能够创建集群,并且添加新的节点。可用其它部署工具替代。
具体功能有:
-
初始化集群：在控制平面节点（Master 节点）上运行
kubeadm init，自动生成集群所需的证书、配置文件和核心组件（如 API Server、Controller Manager、Scheduler 等）。 -
加入节点：生成
kubeadm join命令，将工作节点（Worker 节点）添加到集群。 -
升级集群：支持 Kubernetes 版本的升级（如
kubeadm upgrade）。 -
重置集群：通过
kubeadm reset清理集群状态。
kubelet：
运行在每个节点（Master 和 Worker）上的代理，直接与容器运行时（如 Docker、containerd）交互，负责与API-server通信，管理节点上的 Pod 和容器生命周期。具体功能包括
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启动/停止容器：根据 Kubernetes API Server 的指令，创建或终止 Pod 中的容器。
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监控容器的运行状态，并向 API Server 报告节点和 Pod 的健康状态。
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挂载存储卷：按需挂载 Pod 所需的存储卷（如 Persistent Volume）。
-
执行探针：运行
livenessProbe和readinessProbe检查容器状态。
kubectl
kubectl：用k8s中的命令行工具，与 kubernetes API-Server 通讯，是我们操作集群的客户端。具体功能有
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创建、删除、更新、查看集群中的资源（如
kubectl create,kubectl delete） -
调试集群：查看 Pod 日志（
kubectl logs）、进入容器终端（kubectl exec）、检查资源状态（kubectl describe）。 -
通过 YAML 文件声明式管理资源（如
kubectl apply -f deployment.yaml）。
那么我们操纵集群中的节点是怎么办到的呢，其实就是用户通过 kubectl 向 API Server 发送指令，API Server 再将指令传递给 kubelet 执行。
讲完常用的工具，接下来，我们就可以一起看一下k8s的架构了。
k8s 架构
一个 kubernetes 集群是由一组被称为节点的机器或虚拟机组成，节点有 master、worker 两种类型。一个集群中至少有一个 master 节点，在没有 worker 节点的情况下， Pod 也可以部署到 master 节点上。如果集群中的节点数量非常多，则可考虑扩展 master 节点，使用多个 master 节点控制集群。
k8s中的master节点组成了控制平面，worker节点组成了数据平面。
控制平面
控制平面由master节点组成。一个maser节点中通常由5个组件，包括
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kube-apiserver：集群的“入口”，提供 REST API，接收用户请求（如 kubectl 命令）。
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etcd:分布式键值存储数据库，保存集群的所有配置和状态数据。
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kube-scheduler：调度 Pod 到合适的节点上运行。
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kube-controller-manager：运行各种控制器（如 Deployment、Node 控制器），确保集群处于期望状态。
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cloud-controller-manager（可选）：与云平台（如 AWS、GCP）交互，实现云原生功能。
数据平面
数据平面是 Kubernetes 集群中实际承载工作负载的核心层，由一组 工作节点（Worker Node） 构成，负责运行用户应用（Pod）并处理计算、存储、网络等实际任务。
每个worker节点中，都必须有:
kubelet：节点代理，管理本节点上 Pod 的生命周期（创建、终止、重启容器）、监控容器状态（如 CPU/内存使用率），并向控制平面报告节点和 Pod 的健康状态、挂载存储卷（Volume）、执行容器探针（Liveness/Readiness Probe）等。
kube-proxy：节点网络代理，维护 Kubernetes 服务的网络规则，确保 Pod 跨节点通信时，流量能正确转发到目标端点（Endpoint）、实现 Service 的负载均衡和网络流量路由（通过 iptables 或 IPVS 规则）。
k8s部署一个pod的完整流程
当用户通过 kubectl create 或 kubectl apply 提交资源声明（如 Deployment、Pod）时，集群会按以下步骤协调资源：
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用户提交指令
kubectl 将 YAML 文件内容转换为 API 请求，发送至 API Server。
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API Server 处理请求
API Server 对请求进行身份认证（Authentication）、权限校验（Authorization）并将资源定义（如 Pod 规格）持久化到 etcd 数据库。
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调度决策（Scheduler）
调度器监听 API Server 的未调度 Pod 事件，执行以下逻辑：
过滤满足 Pod 资源需求的节点（如 CPU/内存/GPU）。
根据策略（亲和性、污点容忍、拓扑分布等）为 Pod 选择最优节点。 -
节点执行（kubelet）
目标节点的 kubelet 检测到新 Pod 调度到本节点后：
- 从镜像仓库拉取容器镜像（若本地不存在）。
- 调用容器运行时创建容器，挂载存储卷。
- 启动容器并执行探针检查。
- 持续监控容器状态，并上报至 API Server。
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状态反馈与协调（Controller Manager）
控制器（如 Deployment Controller） 持续监听 Pod 状态，若Pod 异常终止，触发重启或重建（根据重启策略），若期望副本数与实际不符，触发扩缩容操作。