Kubernetes 如何重塑虛擬機

作者：yiwan 2022-08-14 09:11:13

云計算

云原生 Kubernetes 作為容器原生編排系統(tǒng)之一，使用容器作為基本構建塊重新創(chuàng)建了過去熟悉的架構模式。Kubernetes 還通過提供用于擴展、部署和服務發(fā)現(xiàn)的內置方法來解決傳統(tǒng)方案的痛點。

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Kubernetes 大規(guī)模使用過的都說簡單，沒有用過清一色的都是使用復雜、概念晦澀難懂，因此即使是那些具有一定服務器端知識的人也可能會感到困惑。讓我在這里嘗試一些不同的東西。與其解釋一個不熟悉的問題（如何在 Kubernetes 中運行 Web 服務？）和另一個（你只需要一個清單，三個 sidecar 和一堆 gobbledygook），我將嘗試揭示 Kubernetes 技術發(fā)展趨勢。

如果您已經知道如何使用虛擬機運行服務，希望您會發(fā)現(xiàn)最終并沒有太大區(qū)別。如果您對大規(guī)模運營服務完全不熟悉，那么跟隨技術的發(fā)展可能會幫助您了解當代方法。

像往常一樣，這篇文章并不全面。相反，它試圖總結我的個人經歷以及計算機多年來虛擬化是如何形成的。

如何使用虛擬機部署服務

早在 2010 年，當我剛剛開始我的軟件工程師職業(yè)生涯時，使用虛擬機（或有時是裸機）部署應用程序非常普遍。

你需要一個臨時的 Linux 虛擬機，將 Nginx 或 Apache 反向代理放在它前面，然后在它旁邊運行一堆守護進程和 cronjobs。

這樣的機器將代表服務的單個實例，打個比方，就類似于一個盒子，而服務本身將只是分布在網(wǎng)絡上的一組命名的相同機器。根據(jù)您的業(yè)務規(guī)模，您可能只有幾個、幾十個、幾百個甚至幾千個盒子分布在為生產流量提供服務的多個盒子中。

服務的抽象將應用程序的復雜性隱藏在單個入口點之后

使用虛擬機部署服務帶來的挑戰(zhàn)

通常，機器群的大小將定義配置（安裝操作系統(tǒng)和軟件包）、擴展（產生相同的盒子）、服務發(fā)現(xiàn)（將一組盒子隱藏在一個名稱后面）和部署（運送新版本的代碼）的方式到盒子）完成了。

如果你是一個只有幾個類似寵物的盒子的公司，您可能會發(fā)現(xiàn)自己很少半手動地配置新盒子。這通常意味著總線系數(shù)低（由于缺乏自動化）、安全狀況差（由于缺乏定期補丁更新）以及可能更長的災難恢復。從好的方面來說，管理成本會非常低，因為不需要擴展，您的部署會很簡單（只需幾個盒子來交付代碼），而且服務發(fā)現(xiàn)會很簡單（由于相當靜態(tài)地址池）。

對于擁有大量盒子的公司來說，現(xiàn)實情況會有所不同。大量機器通常會導致更頻繁地需要配置新盒子（更多的盒子意味著更多的破損）。你會投資自動化（投資回報率會很高），最終得到許多牛一樣的盒子。作為不斷重新創(chuàng)建盒子的副產品，您將增加總線因素并改善安全狀況（將自動更新和安裝補?。?。在它的反面，會存在低效的擴展（由于每日/每年的流量分布不均勻），過于復雜的部署（很難將代碼快速交付到許多機器上），以及脆弱的服務發(fā)現(xiàn)（您是否嘗試過大規(guī)模運行consul或zookeeper？）會導致更高的運營成本。

Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) 等早期云產品允許更快地啟動（和關閉）機器；使用packer制作并使用cloud-init自定義的機器鏡像，使配置稍微容易一些；puppet和ansible等自動化工具支持應用基礎架構更改并大規(guī)模交付新版本的軟件。但是，仍有很大的改進空間。

Docker 容器解決了什么問題

在過去，擁有不同的生產和開發(fā)環(huán)境是很常見的。這將導致應用程序可能在您安裝的 Debian 機器上本地運行，但由于缺少依賴項而無法在生產中的 vanilla CentOS 上啟動。相反，在本地安裝應用程序的依賴項可能會遇到一些麻煩，但由于資源需求高，為每個服務運行預配置的虛擬機進行開發(fā)將是不可行的。

即使在生產中，虛擬機的龐大也是一個問題。每個服務擁有一個虛擬機可能會導致低于最佳資源利用率和/或相當大的存儲和計算開銷，但是將多個服務放在一個盒子中可能會使它們發(fā)生資源搶占沖突。

世界顯然需要一個更輕量級的盒子。

容器 - 單個應用程序的盒子

這就是容器的用武之地。就像允許將裸機服務器分割成幾臺更?。ǜ阋耍┑臋C器的虛擬機一樣，容器將一個 Linux 機器分割成數(shù)十個甚至數(shù)百個獨立的環(huán)境。

在一個容器中，您可能會覺得您擁有自己的虛擬機，以及您最喜歡的 Linux 發(fā)行版。好吧，至少乍一看。從外部看，容器只是在主機操作系統(tǒng)上運行并共享其內核的常規(guī)進程。

打包應用程序及其所有依賴項（包括特定版本的操作系統(tǒng)用戶空間和庫）的能力，將其作為容器鏡像發(fā)送，并在安裝了 Docker（或類似工具）的任何位置的標準化執(zhí)行環(huán)境中運行，極大地提高了工作負載的可重復性.

由于容器邊界的輕量級實現(xiàn)，計算開銷顯著降低，允許單個生產服務器運行可能屬于多個（微）服務的數(shù)十個不同容器。當然，這可能以降低安全性為代價。

由于不可變和共享的鏡像層，鏡像存儲和分發(fā)也變得更加高效。

在某種程度上，容器也改變了供應的方式。使用（粗心編寫的）Dockerfiles 和ko和Jib之類的（神奇的）工具，責任極大地轉移到了開發(fā)人員身上，簡化了生產 VM 的要求——從開發(fā)人員的角度來看，你只需要一個 Docker-（或更高版本的 OCI-）兼容應用程序的運行時，因此您不會再因為要求安裝某個版本的 Linux 或系統(tǒng)包而惹惱您的運維朋友。

最重要的是，容器加速了運行服務的替代方式的開發(fā)?，F(xiàn)在有 17 種方法可以在 AWS 上運行容器https://www.lastweekinaws.com/blog/the-17-ways-to-run-containers-on-aws/，其中大部分是完全無服務器的，在足夠簡單的情況下，您可以使用 Lambda 或 Fargate 并從牛一樣的盒子中受益！

容器不能解決什么問題

容器被證明是一個非常方便的開發(fā)工具。構建容器鏡像也比構建 VM 更簡單、更快捷。再加上如何有效分離團隊之間職責的老組織問題，導致典型企業(yè)的平均服務數(shù)量顯著增加，每個服務的盒子數(shù)量也有類似的增加。

Docker 普及的容器形式實際上具有很強的欺騙性。乍一看，每個服務實例都有一個便宜的專用 VM。但是，如果這樣的實例需要sidecar（例如在您的 Web 應用程序前面運行的本地反向代理來終止 TLS 連接或加載秘密和/或預熱緩存的守護程序），您會立即感覺到疼痛，這就是容器與虛擬機的本質區(qū)別。

Docker 容器被刻意設計為只包含一個應用程序。一個容器——一個 Nginx；一個容器 - 一個 Python Web 服務器；一個容器 - 一個守護進程。容器的生命周期將綁定到該應用程序的生命周期。并且特別不鼓勵將像systemd這樣的 init 進程作為頂級入口點運行。

因此，要從本文開頭的圖表重新創(chuàng)建一個 VM-box，您需要擁有三個具有共享網(wǎng)絡堆棧的協(xié)調容器-box（嗯，至少localhost需要相同）。要運行該服務的兩個實例，您需要三個三個一組的六個容器！

從擴展的角度來看，這意味著我們需要一起擴展（和縮減）一些容器。部署也需要同步進行。新版本的 Web 應用程序容器可能會開始使用新的端口號，并與舊版本的反向代理容器不兼容。

我們顯然在這里錯過了一個抽象，它與容器一樣輕量級，但與原始 VM 盒子一樣富有表現(xiàn)力。

此外，容器本身也沒有提供任何將盒子分組為服務的方法。但他們促成了箱子人數(shù)的增加！Docker 競相用它的 Swarm 產品解決這些問題，但另一個系統(tǒng)贏了……

Kubernetes 解決了這一切……還是沒有？

Kubernetes 設計師顯然沒有發(fā)明新的運行容器的方法，而是決定重新創(chuàng)建良好的舊的基于 VM 的服務架構，但使用容器作為構建塊。好吧，至少這是我的看法。

但對我來說，作為以前有 VM 經驗的人，一旦我了解了新術語并弄清楚了類似的概念，許多最初的 Kubernetes 想法就會開始看起來很熟悉。

Kubernetes Pod 是新的虛擬機

讓我們從 Pod 抽象開始。Pod 是您可以在 Kubernetes 中運行的最小的東西。最簡單的 Pod 定義如下所示：

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: nginx
spec:
  containers:
  - name: nginx
    image: nginx:1.20.1
    ports:
    - containerPort: 80

乍一看，上面的清單只是說明要運行什么鏡像（以及如何命名）。但是請注意containers屬性是一個列表！現(xiàn)在，回到那個nginx + web app例子，在 Kubernetes 中，您可以簡單地將反向代理和應用程序本身放在一個盒子中，而不是為 Web 應用程序容器運行額外的 Pod：

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: foo-instance-1
spec:
  containers:
  - name: nginx            # <-- sidecar container
    image: nginx:1.20.1
    ports:
    - containerPort: 80
  - name: app              # <-- main container
    image: app:0.3.2

然而，Pod 不僅僅是一組容器。Pod 中容器之間的隔離邊界被削弱。就像在 VM 上運行的常規(guī)進程一樣，Pod 中的容器可以通過localhost或使用傳統(tǒng)的 IPC 方式自由通信。同時，每個容器仍然有一個獨立的根文件系統(tǒng)，以保持打包應用程序及其依賴項的好處。對我來說，這看起來像是在嘗試同時利用 VM 和容器世界的最佳部分：

擴展和部署 Pod 很簡單

現(xiàn)在，當我們得到新的盒子時，我們如何運行多個它們來組成一個服務？換句話說，如何在 Kubernetes 中進行擴展和部署？

事實證明，它非常簡單，至少在基本場景中是這樣。Kubernetes 引入了一個方便的抽象，稱為 Deployment。最小的 Deployment 定義由名稱和 Pod 模板組成，但指定所需的 Pod 副本數(shù)量也很常見：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: foo-deployment-1
  labels:
    app: foo
spec:
  replicas: 10
  selector:
    matchLabels:
      app: foo
  template:
    metadata:
      labels:
        app: foo
    spec:
      <...Pod definition comes here>

Kubernetes 的偉大之處在于，作為開發(fā)人員，您并不關心服務器（或 Kubernetes 術語中的節(jié)點）。您根據(jù) Pod 組進行思考和操作，它們會自動調動（和重新分布）到集群節(jié)點：

這使得 Kubernetes 更像是一種無服務器技術。但同時，Pod 的外觀和行為與過去熟悉的 VM 非常相似（除了您不需要管理它們），因此您可以在熟悉的抽象中設計和推理您的應用程序：

內置服務發(fā)現(xiàn)

Kubernetes Service - 一組命名的 Pod。

Kubernetes 設計人員肯定知道，僅僅創(chuàng)建 N 個盒子的副本并將其稱為服務是不夠的。客戶端應該能夠使用單個（可能是邏輯的）名稱訪問服務，并且服務發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)應該能夠將該名稱轉換為特定的 IP 地址（類似于我們理解的負載均衡器，服務于特定的實例） ）。

過去，您需要一個單獨的（并且要求非常高的）解決方案。但是，Kubernetes 內置了這個功能，而且默認實現(xiàn)還不錯！它還可以使用Linkerd或Istio等服務網(wǎng)格進行擴展，使其更加強大。

將一組 Pod 轉換為服務唯一需要做的就是創(chuàng)建一個 Service 對象（不是真正的創(chuàng)建服務，只是一個網(wǎng)絡層面的抽象）。

下面是一個簡單的 Kubernetes Service 定義的樣子：

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: foo
spec:
  selector:
    app: foo
  ports:
    - protocol: TCP
      port: 80

上面的清單允許app=foo使用defaultDNS 名稱（如foo.default.svc.cluster.local. 而且這一切都沒有在集群中安裝任何額外的軟件！

請注意 Service 定義在任何地方都沒有提到 Deployment。就像 Deployment 本身一樣，它根據(jù) Pod 和標簽運行，這使它非常強大！例如，Kubernetes 中良好的藍/綠或金絲雀部署可以通過讓兩個 Deployment 對象在單個 Service 選擇具有公共標簽的 Pod 后運行不同版本的應用程序鏡像來實現(xiàn)：

現(xiàn)在，最有趣的部分 - 你注意到 Kubernetes 服務與我們舊的基于 VM 的服務沒有什么區(qū)別了嗎？

Kubernetes 即服務

那么，Kubernetes 是不是就像 VM 一樣，但更簡單？嗯，是的，但也不是。因為他跟虛擬機存在本質上的差別，套用Kelsey Hightower的話，我們應該區(qū)分駕駛汽車的復雜性和修理汽車的復雜性。我們中的許多人會開車，但很少有人擅長修理發(fā)動機。幸運的是，有專門的商店！這同樣適用于 Kubernetes。

使用 EKS 或 GKE 等托管 Kubernetes 產品運行服務確實很相似，但比使用 VM 簡單得多。但如果你必須維護 Kubernetes 集群背后的實際服務器，那就完全不同了……，所以僅僅使用 Kubernetes 和維護 Kubernetes 是兩碼事。

總結

為了改善在 VM 上運行服務的體驗，容器改變了我們打包軟件的方式，大大降低了對服務器配置的要求，并啟用了替代方法來部署我們的工作負載。但就其本身而言，容器并沒有成為大規(guī)模運行服務的解決方案。頂部仍然需要額外的編排層。

Kubernetes 作為容器原生編排系統(tǒng)之一，使用容器作為基本構建塊重新創(chuàng)建了過去熟悉的架構模式。Kubernetes 還通過提供用于擴展、部署和服務發(fā)現(xiàn)的內置方法來解決傳統(tǒng)方案的痛點。

網(wǎng)站欄目：Kubernetes如何重塑虛擬機
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