容器应用与集群管理ACK Serverless

完成网站应用的部署之后，在这一步中，我们体验一下通过ACK Serverless可以如何对应用容器集群进行基本的运维和管理。   查看应用集群 查看集群 在ACK Serverless控制台点击集群名称，可以查看容器集群信息、无状态应用信息、服务信息、容器组信息等。  查看集群的基本信息，我们还可以查看连接信息、集群资源、集群日志、集群任务等信息。如下图：  可以查看工作负载无状态的情况。我们还可以查看容器组（Pod）、访问方式、事件、容器伸缩、历史版本、日志、触发器等信息。如下图：   查看容器日志 可以在ACK Serverless控制台观察容器的日志信息，并可根据关键字检索日志信息。   集群管理与监控 安装并查看Prometheus监控 Prometheus是一个开源的系统监控和报警系统，在kubernetes中常常会搭配Prometheus进行监控，Prometheus性能足够支撑上万台规模的集群。ACK Serverless中集成了Prometheus服务，可以安装Prometheus，完成对ACK Serverless集群的监控。  查看Prometheus的情况，可查看监控概况、核心组件监控、应用监控等其他监控。   管理集群。 通过手动删除Pod，模拟一个Pod上的应用异常下线的情形，体验ACK Serverless的自动恢复功能，并观察Pod恢复过程中的状态变化。  删除一个Pod后，容器组会自动自愈，下图是观察ACK Serverless恢复过程的情况。 删除一个Pod后，容器组会自动自愈，下图是观察ACK Serverless恢复过程的情况。   至此，我们通过ACK Serverless完成了企业网站应用的创建和部署，并了解ACK Serverless对于容器集群的基础管理和运维监控能力。
课程的关键知识点总结： 容器编排是指自动化容器的部署、管理、扩展和联网。通过容器编排，可以构建跨多个容器的应用服务、跨集群调度容器、扩展这些容器，并持续管理它们的健康状况。 Kubernetes是一个开源的容器编排引擎，它支持自动化部署、大规模可伸缩、应用容器化管理。Kubernetes由负责管理和控制的一个或多个Master节点，及多个负责工作负载的Worker节点构成。Kubernetes的原子调度单位是Pod，Pod是一个逻辑概念，是一组紧密关联的容器的集合，也叫容器组。Kubernetes就像一个操作系统，Pod就像一个进程组，容器就像一个进程。 Kubernetes有如下基本概念： Pod（容器组）： Pod是一个逻辑概念，是一组紧密关联的容器的集合。 Controller（控制器）：控制器通过控制循环监控集群状态，将当前状态转变为期望状态。控制器包含节点控制器、命名空间控制器、工作负载控制器等多种。 Workload（工作负载）：工作负载是在 Kubernetes 上运行的应用程序，分为无状态、有状态、任务、定时任务等多种类型。 Service（服务）：将运行在一个或一组Pod上的应用程序公开为网络服务的方法，是真实应用服务的抽象。 PV、PVC（存储卷及存储声明）：PV是存储卷，是集群内的存储资源，PV独立于Pod的生命周期。PVC是存储卷声明，是资源的使用者。Pod挂载PVC，PVC消耗PV资源。 Namespace（命名空间）：命名空间为容器集群提供虚拟的隔离作用。 etcd：etcd是一个分布式、一致且高可用的键值存储系统，用作Kubernetes所有集群数据的后台数据库。 ACK是阿里云推出的容器服务，是全球首批通过Kubernetes一致性认证的服务平台，提供高性能的容器应用管理服务，支持企业级Kubernetes容器化应用的生命周期管理，让用户轻松高效地在云端运行Kubernetes容器化应用。ACK包含专有版、托管版和Serverless版（ACK Serverless）三种形态。 ACK Serverless是阿里云容器服务Serverless版。用户无需购买节点即可直接部署容器应用，无需对集群进行节点维护和容量规划，根据应用配置的CPU和内存资源量按需付费。 基于ACK Serverless搭建企业网站，包含三个主要步骤： 创建ACK Serverless集群：创建ACK Serverless集群，不配置额外组件。 部署应用：基于镜像创建无状态工作负载，配置存储，通过负载均衡提供服务。 查看和管理集群：查看集群、容器组等信息、配置监控并管理集群。 通过本课程，我们基于ACK Serverless构建了公司网站的容器集群，完成了网站应用的上线。但如果要进一步运营好公司网站，仍然面临网站应用升级等一系列实际使用的问题，比如： 如何实现网站应用的版本更新 在应用更新和发布过程中需要关注哪些问题 基于容器的应用更新发布最佳实践
课程延伸学习内容，对Kubernetes的设计思想、核心概念和机制进行介绍，以便帮助您更好的理解容器集群与编排技术。 Kubernetes 设计思想 Kubernetes 基于API管理一切的思想，采用声明式即“面向结果”的API，围绕 etcd（分布式存储与协调数据库） 构建出来的一套 “面向终态” 的编排体系。 当用户向 Kubernetes 提交了一个 API 对象（Kubernetes Object）的期望状态（Spec）之后，Kubernetes 会负责保证整个集群里各项资源的当前状态（Status），都与 API 对象描述的需求相一致。更重要的是，这个保证是一项 “无条件的”、“没有期限” 的承诺：对于每个保存在 etcd 里的 API 对象，Kubernetes 都通过启动一种叫做 “控制器模式”（Controller Pattern）的无限循环，不断对 etcd 里的 API 对象的变化进行监视（Watch），然后执行控制器（Controller）里定义的编排动作的响应逻辑，进行调谐，最后确保整个集群的状态与 API 对象的描述一致。  为了实现“面向终态”的管理，支持自动化部署、扩缩和管理容器应用，Kubernetes采用了控制平面和计算平面分离的架构。控制平面是整个集群的大脑，负责控制、调度集群资源；计算平面负责运行容器化应用，是控制平面调度的对象，通过增加或减少工作节点实现容器集群处理能力的扩缩。控制平面由至少一个管理节点（Master节点）组成，通常会采用三个管理节点组成高可用集群（一个管理节点提供服务，剩下两个管理节点为备用节点，当管理节点不可用时，从备用节点中自动选举一个出来成为管理节点）。计算平面则由多个工作节点（Node节点）组成。   1.Master节点 Master节点（管理节点）主要负责管理和控制整个Kubernetes集群，对集群做出全局性决策，相当于整个集群的“大脑”。集群所执行的所有控制命令都由Master节点接收并处理。它在集群中主要负责如下任务： 集群的“大脑”，负责管理所有Node节点。 负责调度Pod在哪些节点上运行。 负责控制集群运行过程中的所有状态。 一个管理节点包含四个主要组件：API Server、Controller Manager、Scheduler 及 etcd。 2.Node节点 Node节点（工作节点）是Kubernetes集群中的工作节点，Node节点上的工作由Master节点进行分配，比如当某个Node节点宕机时，Master节点会将其上面的工作转移到其他Node节点上。Node节点在集群中主要负责如下任务： 负责管理所有容器（Container）。 负责监控/上报所有Pod的运行状态。 一个Node节点主要包含三个组件：kubelet、kube-proxy、Container Runtime。   Controller是什么？ 工作负载是一种Controller，在Kubernetes中还有Node Controller等其他多种控制器。每种控制器都是一个智能系统，通过API Server提供的(List-Watch)接口实时监控集群中资源对象的变化，当资源对象因某些原因发生状态变化时，Controller会执行相应逻辑使其最终状态调整到期望状态。比如：某个Node意外宕机时，Node Controller会及时发现此故障并执行自动化修复流程，确保集群始终处于预期的工作状态。 每种Controller都负责一种特定的资源控制器，Controller Manager是Kubernetes中各种Controller的管理者，是集群内部的管理控制中心，也是Kubernetes自动化功能核心。   Kubernetes中如何实现多个环境的隔离？ 在Kubernetes容器集群中，同一类型的资源名称是唯一的。在实际中，我们往往需要将不同业务、不同的项目、不同的环境进行隔离管理，这就需要通过命名空间Namespace进行分区管理。 Namespace 是用来做集群内部的逻辑隔离的，它包括鉴权、资源管理等。Kubernetes 的每个资源，比如 Pod、Deployment、Service，都属于一个 Namespace，同一个 Namespace 中的资源命名唯一，不同的 Namespace 中的资源可以重名。在一个Kubernetes集群中可以拥有多个命名空间，它们在逻辑上彼此隔离。 不过，Kubernetes也有一些资源隶属于集群级别的，如Node、Namespace和Persistent Volume等，不属于任何名称空间，所以这些资源对象的名称必须全局唯一。     Kubernetes的原子调度单位Pod 在操作系统中，进程不是"孤苦伶仃"的运行，而是以进程组的方式，"有原则的"组织到一起运行。一个进程组内的进程可以共享文件和资源。Kubernetes借鉴了操作系统的"进程组" 的概念，并抽象出一个逻辑概念Pod。由于Pod是一组紧密关联的容器集合，也叫它容器组。Pod是Kubernetes中操作的基本单元。为了便于理解，我们可以做个类比，Kubernetes就是一个操作系统，就像Linux；Pod就是一个进程组，就像Linux线程组；容器就是一个进程，就像Linux线程。   Kubernetes把Pod作为原子调度单位，主要有两个原因： 有的业务需要多个容器一起协作才能完成，如业务容器产生日志，并通过日志采集容器将日志传输到日志系统中进行分析。这两个容器构成一个容器组，密切协作，不能拆分。如果没有Pod，这两个容器就可能被分别调度到不同的Node节点上，导致无法正常工作。需要注意的是，Pod中只会有一个主容器，其他容器只能是辅助容器。 若Kubernetes直接管理容器，由于容器销毁就没法跟踪了，难以了解容器的真实状态。通过Pod作为调度单位，因其支持健康检查，可以了解容器存活状况。 在创建无状态工作负载过程中，Kubernetes都做了哪些事情呢？ 延伸阅读：无状态Pod的创建流程 我们知道无状态工作负载Deployment创建容器组，是通过控制ReplicaSet来实现的，下面我们了解下ReplicaSet创建Pod 的详细流程。     图中有三个 List-Watch，分别是 Controller Manager（运行在 Master），Scheduler（运行在 Master），kubelet（运行在 Node）。它们在进程一启动就会监听（Watch）API Server 发出来的事件。我们来看下创建的12个步骤。 用户通过 kubectl 或其他 API 客户端，提交请求给 API Server 来建立一个 Pod 对象副本（ReplicaSet）。 API Server 将 Pod 对象的相关元信息存入 etcd 中，待写入操作执行完成，API Server 即会返回确认信息至客户端。 当 etcd 接受创建 Pod 信息以后，会发送一个 Create 事件给 API Server。 由于 Controller Manager 一直在监听（Watch，通过http的8080端口）API Server 中的事件。此时 API Server 接收到了 Create 事件，又会发送给 Controller Manager。 Controller Manager 在接到 Create 事件以后，调用其中的 ReplicaSet（简称RS）来保证 Node 上面需要创建的副本数量。一旦副本数量少于 RS 中定义的数量，RS 会自动创建副本。总之它是保证副本数量的 Controller（扩容缩容的担当）。 在 Controller Manager 创建 Pod 副本以后，API Server 会在 etcd 中记录这个 Pod 的详细信息。例如 Pod 的副本数，Container 的内容是什么。 同样， etcd 会将创建 Pod 的信息通过事件发送给 API Server。 由于 Scheduler 在监听（Watch）API Server，并且它在系统中起到了“承上启下”的作用，“承上”是指它负责接收创建的 Pod 事件，为其安排 Node；“启下”是指安置工作完成后，Node 上的 kubelet 进程会接管后继工作，负责 Pod 生命周期中的“后半生”。 换句话说，Scheduler 的作用是将待调度的 Pod 按照调度算法和策略绑定到集群中 Node 上。 Scheduler 调度完毕以后会更新 Pod 的信息，此时的信息更加丰富了。除了知道 Pod 的副本数量，副本内容。还知道部署到哪个 Node 上面了。并将上面的 Pod 信息更新至 API Server，由 API Server 更新至 etcd 中，保存起来。 etcd 将更新成功的事件发送给 API Server，API Server 也开始反映此 Pod 对象的调度结果。 kubelet 是在 Node 上面运行的进程，它也通过 List-Watch 的方式监听（Watch，通过https的6443端口）API Server 发送的 Pod 更新的事件。kubelet 会尝试在当前节点上调用容器运行时启动Pod，并将 Pod 以及容器的结果状态回送至 API Server。 API Server 将 Pod 状态信息存入 etcd 中。在 etcd 确认写入操作成功完成后，API Server将确认信息发送至相关的 kubelet，事件将通过它被接受。 注意：在完成Pod的创建之后，kubelet 还会一直保持监听，为什么？原因很简单，客户可能有新的请求，如kubectl 发出命令要求扩充 Pod 副本数量，那么上面的流程又会触发一遍，kubelet 会根据最新的 Pod 的部署情况调整 Node 的资源。又或者 Pod 副本数量没有发生变化，但是其中的镜像文件升级了，kubelet 也会自动获取最新的镜像文件并且加载。 Pod内如何实现数据共享？ Volume是Pod中能够被多个容器访问的共享目录，通过Volume可以让容器的数据写到宿主机上或者写文件到网络存储中。     Kubernetes中的Volume与Docker的Volume相似，但不完全相同。 Kubernetes的Volume定义在Pod上，然后被一个Pod中的多个容器挂载到具体的文件目录下。 Kubernetes的Volume与Pod生命周期相关，而与容器的生命周期无关，即容器挂掉，数据不会丢失。但是Pod挂掉，数据则会丢失。 Kubernetes的Volume使用方法，是先在Pod上声明一个Volume，然后容器引用该Volume并Mount到容器的某个目录。 Volume有emptyDir和hostPath两种类型。emptyDir是在Pod分配到Node时创建，初始内容为空，无须指定宿主机上对应的目录文件，由Kubernetes自动分配一个目录，当Pod被删除时，对应的emptyDir数据会永久删除。hostPath则是在Pod上挂载宿主机上的文件或目录，与Pod的销毁无关。   Kubernetes的数据如何持久存储？ Kubernetes是通过PV和PVC来实现集群数据的持久化的。 PV即Persistent Volume ，是集群中由管理员配置的一段网络存储，是集群的全局资源，不属于任何命名空间。PV生命周期独立于使用PV的任何单个Pod，不和Pod有生命周期牵扯，独立存活。 PVC即Persistent Volume Claim ，是由用户进行存储的请求。也就是说，PVC就是调用PV，访问储存。Pod不能直接使用PV，必须挂载PVC，在PVC绑定PV，Pod才能访问存储。PVC和PV是一一对应的，PVC与挂载它的Pod隶属于同一个命名空间。   工作负载（Workload）是什么？ 为了减轻用户的使用负担，通常不需要用户直接管理每个 Pod。 而是使用工作负载资源来替用户管理一组Pod，比如启动指定数量的Pod或实现容器应用的滚动升级。工作负载是在 Kubernetes 上运行的应用程序，是一种控制器。   工作负载是管理Pod的中间层，使用了工作负载之后，只需要告诉它，想要多少个、什么样的Pod就可以了，它就会创建出满足条件的Pod，并确保每一个Pod处于用户期望的状态，如果Pod在运行中出现故障，控制器会基于指定策略重启或者重建Pod。     Kubernetes集群应用的访问 通过工作负载我们创建了一组Pod出来，由于Pod会被销毁后重启，或者会增加新的Pod。用户怎么能访问这些Pod呢？ Pod地址是变化的，不能直接访问。能否提供一个固定的访问Pod的入口，不用关心Pod地址的变化呢？ Kubernetes通过Service为一组功能相同的pod提供稳定的访问地址，Service是一个抽象的概念，它定义了Pod的逻辑分组和一种可以访问它们的策略，这组Pod能被Service访问。Service是如何识别这些Pod的呢？通过选择器Selector来识别成员Pod。需要注意的是，Service后端不一定是Pod，可能是Kubernetes集群外的物理机，如MySQL数据库。  Service是通过Selector选择的一组Pods的服务抽象，提供了服务的负载均衡和反向代理的能力。实现 Service 负载均衡和反向代理功能，是通过kube-proxy实现的。kube-proxy 运行在每个节点上，监听 API Server 中服务对象的变化，通过管理 iptables 来实现网络的转发。   Service的负载均衡实现的过程共分为五步，如下： 运行在每个Node节点的kube-proxy会实时的watch Service和Endpoints（IP+端口）对象， 当用户在Kubernetes集群中创建了含有Label的Service之后，同时会在集群中创建出一个同名的Endpoints对象，用于存储Service下的Pod IP。 当每个Node节点的kube-proxy感知到Service和Endpoints的变化之后，会在各自的Node节点上打开代理端口，并设置相关的iptables或IPVS转发规则。 客户端访问Service的ClusterIP。 客户端请求会经过iptables/IPVS，会被重定向到kube-proxy的代理端口。IPVS模式的调度由IPVS完成，其他功能仍是iptables实现。 kube-proxy将请求发送到真实的后端Pod。   Service的访问方式 Service的访问方式有多种，如下： ClusterIP： 默认类型，自动分配一个仅Cluster内部可以访问的虚拟IP NodePort： 在ClusterIP基础上为Service在每台机器上绑定一个端口，这样就可以通过NodeIP:Port方式来访问该服务 LoadBalancer: 在NodePort基础上，接触cloud provider创建一个外部负载均衡器，并将请求转发到NodeIP:Port 由于Service只提供了四层服务，若要通过Http/Https的七层访问方式访问服务，则需要通过LoadBalancer的方式，将访问流量转发到Service上来实现。