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深入浅出Docker(六):像谷歌一样部署你的应用

| 作者 肖德时 关注 13 他的粉丝 发布于 2015年3月14日. 估计阅读时间: 13 分钟 | 如何结合区块链技术,帮助企业降本增效?让我们深度了解几个成功的案例。

【编者按】Docker是PaaS供应商dotCloud开源的一个基于LXC 的高级容器引擎,源代码托管在 GitHub 上, 基于Go语言开发并遵从Apache 2.0协议开源。Docker提供了一种在安全、可重复的环境中自动部署软件的方式,它的出现拉开了基于云计算平台发布产品方式的变革序幕。为了更好的促进Docker在国内的发展以及传播,我们决定开设《深入浅出Docker》专栏,邀请Docker相关的布道师、开发人员、技术专家来讲述Docker的各方面内容,让读者对Docker有更深入的了解,并且能够积极投入到新技术的讨论和实践中。另外,欢迎加入InfoQ Docker技术交流群交流Docker的最佳实践,QQ群号:124378115。

1.概述

谷歌发起的开源项目从来都是广受技术圈的关注和讨论,本文将介绍的就是最新的容器编排管理系统 Kubernetes。Kubernetes开源项目版本更新频繁,对于初次使用者来说其定义大量的技术术语并且随时会有新术语出现。在这种不稳定的技术框架之下,对使用者来说确实带来了一定的技术门槛。为了掌握Kubernetes的核心技术概念,本文尝试通过深入阅读官方文档资料并整理出核心的使用实践思路,以飧国内Kubernetes技术爱好者参考研究。

1.1 Kubernetes是什么

Kubernetes是一个容器集群的编排管理系统。这里对于“编排”的理解应该基于如何在跨Docker主机的场景之下统一管理容器集群的方法。当前的Docker技术主要提供单机版的容器管理实践,很多第三方厂商通过自己以往的网络经验推出自己的容器编排工具,Google推出的Kubernetes技术是在这个背景下创立的开源项目。这个项目尝试要解决的问题就是简化开发和运维容器集群的工作,让开发和运维能把这个系统当一台电脑看待。这个思想在没有Docker容器技术之前,早已在分布式系统中得到大量应用,类如Hadoop、Mesos、Yarn。由于虚拟化技术的限制,对于更大实例规模仍然有很大的局限性。Docker技术出现后,本来已经很复杂的分布式系统开始尝试向更大规模的集群规模实现,这个实现标准的诱惑力让更多的厂商参与进来并尝试在原有Mesos、Yarn类集群调度系统中开始应用Docker技术。那么Kubernetes和Mesos类相比较,它的优势是没有资源调度算法,只关注容器的管理。而Mesos、Yarn之类调度系统本身有完善的调度系统经验,如何把Docker编排的架构加入到原有系统中,需要一些标准设计参考实现,这个时候Kubernetes的出现正好弥补了这个需要。

1.2 Kubernetes技术术语概览

第一,在Kubernetes的集群环境里Pods是最小的可部署单元,它表示同属于一个应用的容器群的逻辑集合。

第二,Master节点提供了集群统一视图的中心控制点。我们可以用一个Master节点来控制多个Minion节点。

第三,Minion是一个工作节点,它将运行Master节点交付的任务。Minions能运行一个或多个Pods。它提供了在容器环境下一个应用级别的虚拟机。

通过以下概念图,我们可以更加清晰的看到Kubernetes的技术全貌。

让我们再深入一点,讲一讲Kubernetes是如何做到这些特性的。

  • Replication Controller 是Master上的资源控制器,确保创建、销毁Pods的请求能随时被Minions节点运行。这样可以保证集群中的Pod可以永远提供服务,而当Pod运行失败后可以立即开启新Pod实例,保证Pod实例服务的可用性可以保证。
  • Service 提供统一的名称和地址,提供针对一组Pods的负载均衡。这个Service其实就是微服务的实现,它在我们创建的Pods的基础之上提供一层抽象。比如我们的Service是一个Job服务,前端应用可以直接发布任务到指定的Servcie IP就可以了,用户对于这个Job服务有多少个实例提供服务不需要关心。
  • Label 是一个强制的键值对,保存在分布式存储服务etcd上,让Replication Controller能用它去实现服务发现。
  • Kubelet 是在每个Minion上管理容器的守护进程,它是实际管理Docker主机来启动容器的管理程序。
  • Master API Server 提供RESTful K8s API接口来校验和配置Pod、Service和Replication Controller,它是统一管理集群系统的入口。

1.3 与Docker工具链的关系

Docker近期推出的三大套件:Compose、Swarm、Machine都提供了一些Kubernetes的功能,我们需要了解他们之间的区别,让我们能更好的利用Kubernetes做好基础。

  • Docker Machine是比较底层的入口,比Kubernetes的实现更底层一些。Machine提供了基础设施IaaS的能力,方便管理混合云状况下的Docker主机。类似Google Compute Engine。
  • Docker Swarm完全基于Docker API之上定义的Cluster API。方向上是Docker API提供单机范围内的API,由Swarm提供Cluster级别的API。Google的Kubernetes团队在早期Swarm实现讨论上提供了自己的意见
  • Docker Compose还是单机版的开发套件,对于开发者来说,可以使用它把当前的代码构建出指定的Docker Image,然后运行在单机上。Kubernetes就是为了解决部署到容器集群的难度而定义的标准实现。当前Compose正在实现基于Swarm和Machine实现集群编排的能力,这种能力就是Kubernetes的直接竞争对手。

2.使用实战

我们可以参照官方提供的各类平台安装脚本来部署Kubernetes集群系统,本文采用Ubuntu系统作为基础系统用来安装Kubernetes集群。官方提供的脚本按照以下几步安装即可安装成功:

首先,把Kubernetes的源码下载到每一台集群机器上,自行构建最新版的套件。

$ cd cluster/ubuntu-cluster
$ sudo ./build.sh
$ sudo cp ./binaries/* /opt/bin   #复制到/opt/bin目录,主要是为了方便部署脚本调用。

然后,配置Kubernetes集群组件,假设我们的机器清单如下:

 

IP Address

Role

192.168.100.30

master

192.168.100.31

minion

192.168.100.32

minion

只需要到cluster/ubuntu-cluster目录下执行一遍configue.sh就可以完成配置。

比如在master节点(192.168.100.30)上:

$ sudo ./configure.sh
Welcome to use this script to configure k8s setup

Please enter all your cluster node ips, MASTER node comes first
And separated with blank space like "  ":  192.168.100.30 192.168.100.31 192.168.100.32

This machine acts as
  both MASTER and MINION:  	1
  only MASTER:             	2
  only MINION:             	3
Please choose a role > 2

IP address of this machine >  192.168.100.30

Configure Success

当你看到信息“Configure Success” 时代表这台机器的配置算完成了。

当然,在官方的Ubuntu例子中,它使用Flannel创建了一套覆盖网络(Overlay Network),通过这个网络实现了跨主机的容器互联互通。大家可以通过图1flannel网络截图知道flannel0和docker0被分在同一网段,Docker内部容器ip和docker0网关之间是有NAT的,通过flannel+etcd提供自定义的udp数据包,实现跨主机的容器之间的互联,通过这个例子可以帮我们深入的理解跨主机容器互联SDN的主要实现思路。

图1 flannel网络截图

在部署完Kubernetes系统后我们可以通过内置的命令来验证服务是否正常。比如运行

$ kubectl get minions
NAME            	LABELS          	STATUS
192.168.100.30  	          	NotReady
192.168.100.31  	          	Ready
192.168.100.32  	          	Ready

好了,系统成功了。我在部署的过程中发现,并不是每次都能顺利完成安装。比如端口被占用,关键服务没起来等情况。那么我把这些情况总结一下,方便大家排除故障:

  • master节点,主要的服务是kube-apiserver、kube-controller-manager、kube-scheduler,如下截图显示需要保证能运行:

    如果没有看到运行的进程,应该去看一下运行日志,在Ubuntu的安装实例中,日志统一放在/var/log/upstart/目录下。

  • slave节点,主要的服务是kube-proxy、kubelet两个服务,如下截图显示需要保证能运行:

  • 网络相关的组件,主要是etcd服务,还有SDN的组件服务类如Flannel。这一块出问题的情况很少,我遇到大多数问题都是集中在网络拓扑上,通过学习理解这种网络就可以基本解决问题。
  • Kubernetes项目还不是生产级别的工程,没有在实际的场景中经过生产级别的验证。我们正好通过官方提供的example目录中的例子理解我们的场景中到底需要什么功能,然后反馈到社区,让Kubernetes越来越成熟。

3.总结

Kubernetes在2014年9月发布第一个版本之后,版本迭代都是按周实施的。官方还不建议用户在生产环境中使用这套系统。但是它的设计思想以及简洁的架构设计足以让我们借鉴到很多工程上的宝贵经验。在借鉴的成功案例中,红帽的Openshift最新版本V3中就成功应用了Kubernetes实现技术。所以,Kubernetes项目是一个值得大家借鉴学习的优秀开源项目,通过理解它的设计思想,可以很快应用到本地的容器编排集群系统实现中。

4. 作者简介

肖德时,数人科技(www.dataman.io)CTO,致力于构建基于Mesos/Docker的容器云计算平台。Twitter/微博账号:xds2000,邮箱:xiaods@gmail.com


感谢郭蕾对本文的策划和审校。

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