一文带你了解K8S 容器编排（上）
2020-05-28 04:37:48
K8S（Kubernetes）是容器编排领域的事实标准，由谷歌基于Borg系统开源，提供容器集群管理、网络、调度、权限、资源、安全及硬件等全方位管理能力。 以下从核心概念、POD资源类型及协作模式展开分析：
一、K8S的核心定位：超越容器集群管理- 容器编排的深层含义：K8S不仅是管理多节点容器的工具，更是通过自动化机制实现容器间高效协作的系统。其设计目标包括：
资源调度：根据容器需求动态分配计算、存储资源。
服务发现与负载均衡：自动处理容器间的网络通信。
自愈能力：监控容器状态，自动重启或替换故障容器。
扩展性：支持水平扩展（如批量增加副本）和垂直扩展（调整资源配额）。
- 行业地位：作为云原生架构的首选，K8S推动了CNCF（云原生计算基金会）的成立，谷歌与Linux基金会共同推动其生态发展。
- 定义与特性：
POD是由一个或多个容器组成的逻辑单元，容器共享网络、存储和进程命名空间。
作为K8S最小调度单位，POD中的容器必须部署在同一节点，不可分割。
- 设计优势：
资源隔离与共享：通过emptyDir等卷类型实现容器间文件共享（如Jenkins Workspace）。
协作模式：容器可分工执行不同任务（如jnlp容器负责通信，python3容器执行测试）。
灵活性：支持动态创建和回收POD，适应高可用和负载均衡需求。
- 核心机制：
共享存储：通过volumeMounts挂载共享目录（如/home/jenkins/agent），实现代码和测试报告的传递。
共享网络：POD内容器默认通过container模式共享网络，支持代理容器劫持业务流量（如Service Mesh）。
共享进程空间：启用shareProcessNamespace后，可实现进程级操作（如JVM字节码注入）。
- 典型应用场景：
Jenkins Pipeline动态扩展：通过K8S插件动态创建POD，在jnlp容器中注册Slave节点，在python3容器中执行测试任务。
多环境兼容性测试：在POD中定义多个Python版本容器，通过container指令切换运行环境。
Sidecar代理：部署独立容器处理日志、监控或安全代理，与主业务容器解耦。
- 自动化与效率提升：
动态资源分配减少人工干预，提高集群利用率。
自愈机制降低运维成本，保障服务连续性。
- 生态整合能力：
与Jenkins、Service Mesh等工具深度集成，支持复杂工作流。
通过CRD（自定义资源定义）扩展功能，适应多样化需求。
- 云原生架构支撑：
为微服务、无服务器计算等提供基础运行环境。
推动DevOps实践，加速应用交付周期。
- 配置示例：
POD定义：包含jnlp（通信）和python3（测试）容器，共享workspace-volume卷。
Pipeline定义：通过matrix策略并行测试多Python版本，动态选择容器环境。
- 关键点：
容器间通过共享目录传递代码和结果。
通过标签（如qa: python3）实现POD精准调度。
总结：K8S的容器编排能力体现在对POD的精细化管理及容器间协作模式的支持。通过Sidecar模式、资源共享和自动化调度，K8S不仅简化了容器管理，更构建了高效、弹性的云原生应用运行环境。后续可进一步探索JOB等资源类型在批处理任务中的应用。
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