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介 绍
Kubernetes 在 GitHub 上拥有超过 48,000 颗星，超过 75,000 个 commit，拥有以 Google 为代表的科技巨头公司为主要贡献者。可以说，Kubernetes 已迅速掌管了容器生态系统，成为容器编排平台的真正领导者。
Kubernetes 提供了诸如部署的滚动和回滚、容器健康检查、自动容器恢复、基于指标的容器自动扩展、服务负载均衡、服务发现（适用于微服务架构）等强大功能。在本文中，我们将讨论 Kubernetes 重要的基本概念、master 节点架构，并重点关注节点组件。
理解 Kubernetes 及其抽象
Kubernetes 是一个开源的编排引擎，用于自动部署、扩展、管理和提供托管容器化应用程序的基础架构。在基础架构级别，Kubernetes 集群由一组物理或虚拟机组成，每个机器都以特定角色运行。
Master 机器就像是所有业务的大脑，负责编排所有运行在节点机器上的容器。每个节点都配有一个容器运行时。节点接收来自 master 的指令，然后执行操作来创建 pod、删除 pod 或调整网络规则。
Master 组件负责管理 Kubernetes 集群。它们管理 pod 的生命周期，pod 是 Kubernetes 集群内部署的基本单元。Master Server 运行以下组件：
- kube-apiserver – 主要组件，为其他 master 组件公开 API。
- etcd – 分布式密钥 / 值存储库，Kubernetes 使用它来持久化存储所有集群信息。
- kube-scheduler – 依照 pod 规范中的信息，来决定运行 pod 的节点。
- kube-controller-manager – 负责节点管理（检测节点是否出现故障）、pod 复制和端点创建。
- cloud-controller-manager – 守护进程，充当 API 和不同云提供商工具（存储卷、负载均衡器等）之间的抽象层。
节点组件是 Kubernetes 中的 worker 机器，受到 master 的管理。节点可以是虚拟机（VM）或物理机器——Kubernetes 在这两种类型的系统上都能良好运行。每个节点都包含运行 pod 的必要组件：
- kubelet – 为位于那个节点上的 pod 监视 API 服务器，确保它们正常运行
- cAdvisor – 收集在特定节点上运行着的 pod 的相关指标
- kube-proxy – 监视 API 服务器，实时获取 pod 或服务的变化，以使网络保持最新
- 容器运行时 – 负责管理容器镜像，并在该节点上运行容器
Kubernetes 节点组件详解
总而言之就是，节点上运行着两个最重要的组件——kubelet 和 kube-proxy，除此之外还有一个负责运行应用容器化应用程序的容器引擎。
kubelet
kubelet 处理着 master 和在其上运行的节点之间的所有通信。它以 manifest 的形式接收来自主设备的命令，manifest 定义着工作负载和操作参数。它与负责创建、启动和监视 pod 的容器运行时进行接合。
kubelet 还会周期性地对配置的活跃度探针和准备情况进行检查。它会不断监视 pod 的状态，并在出现问题时启动新实例。kubelet 还有一个内部 HTTP 服务器，在端口 10255 上显示一个只读视图。除此之外，在 /healthz 上还有一个健康检查端点，以及一些其他状态端点。例如，我们可以在 /pods 获取正在运行的 pod 的列表。我们还可以在 /spec 获取 kubelet 正在运行的机器的详情。
kube-proxy
kube-proxy 组件在每个节点上运行，负责代理 UDP、TCP 和 SCTP 数据包（它不了解 HTTP）。它负责维护主机上的网络规则，并处理 pod、主机和外部世界之间的数据包传输。它就像是节点上运行着的 pod 的网络代理和负载均衡器一样，通过在 iptables 使用 NAT 实现东 / 西负载均衡。
kube-proxy 过程位于连接到 Kubernetes 的网络和在该特定节点上运行的 pod 之间。它本质上是 Kubernetes 的核心网络组件，负责确保跨集群的所有元素有效地进行通信。当用户创建 Kubernetes 服务对象时，kube-proxy 实例会负责将该对象转换为位于 worker 节点的、本地 iptables 规则集上的有意义的规则。iptables 用于将分配给服务对象的虚拟 IP 转换为服务映射的所有 pod IP。
容器运行时
容器运行时负责从公有或私有镜像仓库中拉取镜像，并根据这些镜像运行容器。当下最流行的容器引擎无疑是 Docker，不过 Kubernetes 还支持诸如 rkt、runc 等的其他容器运行时。正如我们在上文中提到过的，kubelet 会直接与容器运行时交互，以启动、停止或删除容器。
cAdvisor
cAdvisor 是一个开源代理，它能够监视资源使用情况并分析容器的性能。cAdvisor 最初由谷歌创建，现在已与 kubelet 集成。
位于每个节点上的 cAdvisor 实例，会收集、聚合、处理和导出所有正在运行的容器的指标，如 CPU、内存、文件和网络使用情况等。所有数据都将发送到调度程序，以确保调度程序了解节点内部的性能和资源使用情况。这些信息会被用于执行各种编排任务，如调度、水平 pod 扩展、管理容器资源限制等。
从动手实操了解节点组件端点
接下来，我们将安装一个 Kubernetes 集群（在 Rancher 的帮助下），以此来开始探索节点组件公开的一些 API。要完成下面的操作，我们需要：
- Google Cloud Platform 帐户（任何公有云也都是一样的）
- 一台主机，后续 Rancher 会运行在它上面（可以是个人 PC / Mac 或公有云中的 VM）
- 在同一主机上，安装 kubectl 和 Google Cloud SDK。验证好您的相关 credential（gcloud init 和 gcloud auth login），确保 gcloud 能正常访问您的 Google Cloud 账户
- 在 GKE 上运行的 Kubernetes 集群（运行 EKS 或 AKS 也是相同的）
启动 Rancher 实例
首先，启动 Rancher 实例。这一过程非常简单，参考快速上手指南即可：
https://rancher.com/quick-start/
使用 Rancher 部署 GKE 集群
使用 Rancher 设置和配置 Kubernetes 集群，同样是按指南进行操作即可：
https://rancher.com/docs/ranc…
部署好集群后，我们可以快速部署 Nginx 以进行测试：
为了与 Kubernetes API 进行交互，我们需要在本地计算机上启动代理服务器：
让我们检查一下进度，看它是否正在正常运行，以及是否在监听默认端口：
现在，在浏览器中，检查 kubelet 公开的各种端点：
接下来，显示集群可用节点的列表：
我们可以通过 spec 来检查所有列出的、使用 API 的节点。在本文的示例中，我们使用 n1-standard- 1 机器类型（1 个 vCPU，3.75GB RAM，10GB 的根大小磁盘）创建了一个 3 节点集群。我们可以通过访问专用端点来确认这些规范：
在不同端点使用相同的 kubelet API，我们可以检查我们创建的 Nginx pod，以查看它们正运行在什么节点上。
首先，列出正在运行的 pod：
现在，curl 每个节点的 /proxy/pods 端点，查看其运行的 pod 列表：
我们还可以检查 cAdvisor 端点，它会以 Prometheus 格式输出大量数据。默认情况下，这在 /metrics HTTP 端点可用：
SSH 到节点并直接调用 kubelet 端口，也可以获得相同的 cAdvisor 或 pod 信息：
清理
要清理我们在本文中使用的资源，只需从 Rancher UI 中删除 Kubernetes 集群即可（选择集群并点击 Delete 按钮就可以了）。这将删除我们的集群正在使用的所有节点以及关联的 IP 地址。如果您是在公有云中使用 VM 来运行 Rancher，那么您也需要处理它。找出您的实例名称，然后将其删除即可：
结 语
在本文中，我们讨论了 Kubernetes 节点机器的关键组件。之后，我们使用 Rancher 部署了一个 Kubernetes 集群，并完成了一个小型部署以帮助我们学习使用 kubelet API。
若想了解有关 Kubernetes 及其架构的更多信息，Kubernetes 官方文档是一个不错的起点：https://kubernetes.io/docs/co…
