什么是 Kubernetes？示例入门指南

如果您了解云计算的崛起，肯定听说过 Kubernetes。在现代应用开发中，它是管理各类基础设施架构的关键工具，值得学习。

在这篇入门文章中，我们将概述 Kubernetes 及其组件，并提供一份在本地实施的完整教程。若您希望通过动手实践来配合本教程，请查看我们的Kubernetes 入门课程。

什么是 Kubernetes？

Kubernetes 是一个开源的容器编排平台，用于自动化部署、扩缩和管理容器化应用。它最初由 Google 开发，如今已成为大规模运行容器的事实标准。

它屏蔽了管理单个容器的复杂性，让开发者可以专注于构建和部署应用。

为什么使用 Kubernetes？

以下是使用 Kubernetes 的一些关键优势：

• 容器编排：自动在集群中分发和调度容器。
• 可扩展性与自愈：简化水平扩展（复制容器）与垂直扩展（调整资源分配），并具备自愈能力。
• 高可用性：即使部分节点故障，也能确保容器（以及您的服务）保持可用。
• 可移植性：对底层基础设施进行抽象，便于在本地和不同云服务商上运行。
• 高效的资源利用：根据资源使用情况调整容器规模，优化资源分配并降低成本。

Kubernetes 在多种场景中都很有用，例如：

• DevOps：自动化容器化应用的部署、扩缩与管理。
• 微服务：将大型单体应用拆分为更小、可管理的服务，提高敏捷性与可扩展性。
• 大数据：通过容器简化复杂大数据系统的部署与管理。
• 边缘计算：在边缘设备上运行 Kubernetes，将数据处理与分析更贴近数据产生处，降低延迟并提升性能。
• 持续交付：与 Jenkins 和 GitLab 等工具集成，构建自动化的持续交付流水线。
• 机器学习：为训练与部署机器学习模型提供可扩展平台，以处理大规模数据集和复杂计算。

Kubernetes 的关键概念

要理解 Kubernetes 的工作方式，您需要对其关键概念有良好把握。

主要包括 4 个概念：

1. 集群（Clusters）
2. Pod
3. 命名空间（Namespaces）
4. Operator

我们将在下文进一步介绍。

集群

Kubernetes 集群由一组节点（node）组成，即运行 Kubernetes 软件的独立机器。集群充当控制平面，用于管理应用和服务。

在典型部署中，集群包含一个主节点和多个工作节点。主节点负责协调集群中的所有活动，而工作节点负责运行与管理容器。

Pod

Pod 是 Kubernetes 中最小的部署单元。它可以包含一个或多个容器，以及共享的存储资源和网络设置。

每个 Pod 都有自己唯一的 IP 地址，并可通过该地址与同一集群中的其他 Pod 通信。这使应用不同组件之间的通信更加高效。

Pod 可以是单容器或多容器，每种都有其使用场景。

• 单容器 Pod：最常见的类型，其中仅运行一个容器。适用于只需一个容器的简单应用或微服务。
• 多容器 Pod：多个容器共址并一起运行。适用于需要容器间通信与共享资源的复杂应用。

命名空间

命名空间提供在单个集群内对资源进行逻辑分区的方式。它有助于更好地组织与管理资源，并实现更严格的安全控制。

命名空间还可用于管理不同环境，如开发、预生产和生产。这可确保资源相互隔离，不受其他环境变更的影响。

要查看集群中的命名空间，您可以使用以下命令：

kubectl get namespaces技术支持

要在命名空间之间切换，请使用以下命令

kubectl config set-context --current --namespace <namespace name>技术支持

Operator

Operator 是用于帮助自动化管理 Kubernetes 资源的软件扩展。它们使用自定义控制器和 API 扩展，更高效地自动处理复杂任务。

一些常见的 Operator 包括：

• 用于监控的 Prometheus
• 用于管理 etcd 集群的 etcd operator

使用 Operator 可以大幅简化集群内应用与资源的管理。凭借自动化任务与高级功能，它们在 Kubernetes 用户中日益流行。

Kubernetes 的核心组件

在大多数 Kubernetes 环境中，都有一组核心组件。

来源：Kubernetes

以下是各组件及其作用：

1. API Server：充当所有 Kubernetes 资源的集中管理点。它接收来自用户和其他组件的请求，并执行策略以管理集群。
2. Controller Manager：通过持续监控并协调集群对象的变更来维护集群的期望状态。
3. etcd：分布式键值存储，是 Kubernetes 的主要数据存储。它保存所有集群数据，确保数据一致性与可用性。
4. kubelet：运行在集群中每个节点上的代理，负责管理容器，确保其按指定配置运行。
5. Kube Proxy：运行在每个节点上，负责将网络流量路由至正确的容器。

Kubernetes 的工作原理

如前所述，Kubernetes 会在集群间自动化容器化应用的部署、扩缩与管理。无需人工干预，即可确保高可用、高效的资源使用与自愈能力。

Kubernetes 不再管理单个容器，而是将它们分组为 Pod，并分布到各个工作节点上；这些节点与控制平面通信，以保持系统的期望状态。

简而言之，Kubernetes 的工作方式如下：

1. 定义应用部署：在 YAML 文件中指定期望状态，包括副本数、资源限制和网络规则。
2. 调度工作负载：调度器根据可用资源将 Pod 分配到工作节点。
3. 管理集群状态：控制器管理器确保系统维持正确数量的 Pod，并替换故障实例。
4. 处理网络：通过 Service 与 Ingress 控制器管理服务间通信与外部访问。
5. 扩缩与自愈：根据需求调整运行中的 Pod 数量，并自动重启失败的容器。

通过处理基础设施复杂性，Kubernetes 让团队专注于构建应用而非管理部署，对于各行业可扩展、具韧性的工作负载至关重要。

常见术语与概念

以下是您需要了解的一些关键术语及其定义：

• YAML 清单（manifest）：用于定义应用或基础设施期望状态的配置文件。可用于在 Kubernetes 中创建、更新和删除资源。
• StatefulSet 与 Deployment：两类用于管理 Pod 生命周期的控制器。Deployment 通常用于无状态应用，StatefulSet 用于有状态应用。
• Service：为在集群内访问应用提供稳定的 IP 地址与 DNS 名称，同时实现不同 Pod 之间的通信。
• ConfigMap：用于以键值对形式存储配置数据，供应用访问。
• Secret：与 ConfigMap 类似，用于存储密码或 API 密钥等敏感信息。

开始使用 Kubernetes

初次接触 Kubernetes 可能会感到困难，尤其是在理解各种术语与概念方面。但一旦掌握这些基本概念，使用该平台将变得轻松许多。

我们先来看看与 Kubernetes 搭配使用的一些工具。

适合初学者的工具

对于 Kubernetes 初学者而言，直接将应用部署到云端可能负担较重。因此，您可以借助一些常用工具在本地进行部署。

以下是两款最常用的工具：

1. Minikube

Minikube 是轻量级的 Kubernetes 实现，可在单台主机上运行。它通常在您的笔记本或工作站的虚拟机（VM）中运行单节点集群。

使用理由：

• 易于搭建与销毁。
• 非常适合本地开发与概念验证。
• 与完整集群相比资源占用更少。

如何安装 Minikube（以 Windows 为例）：

# 通过 Windows 包管理器安装
winget install Kubernetes.minikube技术支持

您应能看到如下安装信息。如有提示，请使用“Y”同意条款与条件。

接着，使用以下 start 命令在 minikube 上启动一个简单的集群：

# 启动单节点集群
minikube start技术支持

要检查集群节点是否成功启动，请运行 get 命令：

# 验证集群是否在运行
kubectl get nodes技术支持

注意：您需要在本地安装 kubectl API 客户端（许多情况下 Minikube 会自动安装）。

2. Kind（Kubernetes in Docker）

Kind 是 Kubernetes in Docker 的缩写。它使用 Docker 容器作为 Kubernetes 集群中的“节点”，提供简单的、基于容器的本地集群环境。

使用理由：

• 在许多场景下启动速度比 Minikube 更快。
• 易于同时启动多个测试集群，适用于 CI/CD 流水线。
• 开销更低，常用于自动化测试环境。

如何安装 Kind（以 Windows 为例）：

# 通过 Windows 包管理器安装 Kind
winget install Kubernetes.kind技术支持

安装完成后，您可以使用 create cluster 命令创建一个简单集群并为其命名。

# 创建基础集群
kind create cluster --name example-cluster技术支持

要检查 Kubernetes kind 集群是否已启动，请使用以下 get 命令。

# 查看正在运行的集群
kind get clusters技术支持

您还可以通过 kubectl 界面与集群交互：

# 使用 kubectl 与 Kind 集群交互
kubectl get nodes技术支持

注意：请确保已安装并运行 Docker。

云服务商（EKS、GKE、AKS）

在云端运行 Kubernetes 时，您可以选择以下云服务商：

1. Amazon EKS（Elastic Kubernetes Service）

Amazon EKS 是一项托管服务，可让您在 AWS 上轻松运行 Kubernetes，而无需自行管理控制平面或工作节点。它与其他 AWS 服务集成，提供负载均衡、存储、自动扩缩与监控等功能。

其他功能包括：

• 与其他 AWS 服务集成（如 IAM、CloudWatch、ECR）。
• 平台内置可扩展性与高可用性。

2. Google GKE（Google Kubernetes Engine）

Google GKE 是在 Google Cloud Platform 上运行 Kubernetes 的全托管服务。它提供自动扩缩、自愈能力，并与其他 Google Cloud 服务集成。

其他功能包括：

• 与 GCP 服务深度集成，如 Cloud Logging、Cloud Monitoring 和 Container Registry。
• 提供 autopilot 模式，可自动管理集群基础设施。

3. Azure AKS（Azure Kubernetes Service）

Azure AKS 提供与 Azure 存储、网络与负载均衡等服务完全集成的无服务器 Kubernetes 集群。它还内置支持 Helm 与 Prometheus 等 DevOps 工具。

其他功能包括：

• 与 Azure Active Directory、Azure Monitor、Container Registry 等集成。
• 通过 Azure Container Instances 提供无服务器 Kubernetes（虚拟节点）。

学习 Kubernetes 的资源

第一次学习 Kubernetes 可能会感到不知所措，但有许多资源可帮助您入门。

以下是一些推荐资源：

• DataCamp 课程与资源：我们的Kubernetes 入门课程和容器化教程是很好的起点。
• 我们的 Kubernetes 入门教程合集：旨在为您提供基础知识。

Kubernetes 部署示例

要在 Kubernetes 中运行应用，您需要遵循一套结构化流程，包括搭建集群、部署容器化应用、将其暴露为服务，并按需扩缩。

我们已在Kubernetes 教程中详细介绍了这一过程，下面是高层次概览：

搭建 Kubernetes 集群

使用 Minikube 创建本地集群用于测试和开发。安装 Minikube 并通过以下命令启动集群：

minikube start --driver=docker技术支持

kubectl get nodes技术支持

部署应用

在Deployment YAML 文件中定义应用的期望状态。例如，部署一个Nginx Web 服务器如下所示：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: hello-deployment
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: hello
  template:
    metadata:
      labels:
        app: hello
    spec:
      containers:
      - name: hello-container
        image: nginx:latest
        ports:
        - containerPort: 80技术支持

使用以下命令应用部署：

kubectl apply -f hello-deployment.yaml技术支持

将应用暴露为服务

为使应用可访问，使用以下命令创建一个Service：

kubectl expose deployment hello-deployment --type=NodePort --port=80 --name=hello-service技术支持

获取外部 URL 并在浏览器中打开应用：

minikube service hello-service技术支持

扩缩与监控应用

Kubernetes 允许您轻松扩缩应用。要增加副本数：

kubectl scale deployment hello-deployment --replicas=3技术支持

查看正在运行的 Pod：

kubectl get pods技术支持

查看日志进行调试：

kubectl logs -f <pod-name>技术支持

以下是一些可进一步探索的高级项目示例：

• 在容器中运行流处理作业（例如在 Kubernetes 上运行 Spark、Kafka）。
• 使用持久卷（Persistent Volumes）来挂载外部存储方案，如 AWS EBS、Azure Disks 或 NFS。
• 部署更复杂的应用（例如带数据库的多层微服务）。
• 探索高级特性，如 Ingress 控制器、服务网格（如 Istio）、Helm 图表用于包管理。

结语

Kubernetes 是一款功能强大的平台，可在大规模下部署与管理容器化应用，对于需要弹性、可靠数据处理环境的数据工程师而言至关重要。

如果您有兴趣进一步了解 Kubernetes，我们的Kubernetes 入门课程是一个绝佳的起点。