7月21日，Google正式对外发布Kubernetes v1.0，意味着这开源容器编排系统可以正式在生产环境使用。在可预见的未来，Kubernetes必将加速虚拟容器技术生态环境发展，也必将推动Caas容器及服务等生态产业繁荣与进步。笔者近日在Container微信群进行了一场关于“Kubernetes v1.0特性解析”的主题分享，在此整理出来相关的内容以飨读者。

kubernetes1.0刚刚发布，开源社区400多位贡献者一年的努力，多达14000多次的代码提交，最终达到了之前预计的milestone, 并意味着这个开源容器编排系统可以正式在生产环境使用，必将推动容器生态及周边产业的进步发展。本次分享主要介绍kubernetes1.0较新的功能特性，包括服务发现方式及较新版本对应的设置变化，如何用dns方式构建内网服务发现，存储支持，如何解决集群存储及如何使用rbd的方式将ceph存储块附加到Pod，监控，如何在集群模式下搭建监控系统等话题。以及介绍Kuberentes官方发布时官方提到的功能理念及未来部分的功能扩展，包括k8s产品经理Craig McLuckie所提及的kubernetes的整体愿景等。

首先介绍 k8s v1.0的部分较新的特征，包括dns负载均衡，k8s监控和k8s ha高可用性的方式等

1.  DNS，负载均衡

k8s服务发现通用两种方式， kube-proxy和DNS， 在v1之前，Service含有字段portalip 和publicIPs， 分别指定了服务的虚拟ip和服务的出口机ip，publicIPs可任意指定成集群中任意包含kube-proxy的节点，可多个。portalIp 通过NAT的方式跳转到container的内网地址。在v1版本中，publicIPS被约定废除，标记为deprecatedPublicIPs，仅用作向后兼容，portalIp也改为ClusterIp, 而在service port 定义列表里，增加了nodePort项，即对应node上映射的服务端口。

这样portlist里仅仅是一个容器端口到服务端口的maping，这种方式和marathon里的方式相似。loadbalancer项里是提供给外部clouder provider使用的，云提供商可以通过获取loadbanancer指定的入口ip和对应的虚拟服务入口，来建立自定义的服务连接通道，或者通过获取endpoint或pod直接将访问导入containter。当然，如果loadbanancer在集群外部，需要自行解决连入集群内网的问题。

dns服务发现，就是在k8s内网建立一套pod组合，对外提供dns服务。dns服务组本身是放在k8s平台里的，同时又给k8s平台提供服务。这个和监控的服务组合类似，当然也可以单独拿出来，以standalone的方式在k8s平台之外运行提供服务。

dns服务以addon的方式，需要安装skydns和kube2dns。kube2dns会通过读取kubernetes API获取服务的clusterIP和port信息，同时以watch的方式检查service的变动，及时收集变动信息，并将对于的ip信息提交给etcd存档，而skydns通过etcd内的dns记录信息，开启53端口对外提供服务。大概的dns的域名记录是 servicename.namespace.tenx.domain, “tenx.domain”是提前设置的主域名。

举例来说，如果在K8s中创建了一个服务“mysql-service”, namespace是”tenxcloud”, 这时会在skydns中形成记录 mysql-service.tenxcloud.tenx.domain。在后续创建的pod中，如果仍然以namespace 为tenxcloud创建，那么在pod内可以直接用 mysql-service 来访问上述服务，但如果在其他的namespace内访问，就需要加上命名空间名称，如mysql-service.tenxcloud。实际上最终的url是要加上端口号，需要在servcie定义中给端口命名，比如mysql-service 的访问端口是 {“name”: “mysqlport” , “targetport”: 3306, “protocol”: “tcp”}, 那么对于的3306,对于的 DNS SRV记录是 _mysqlport._tcp.mysql-service.tenxcloud

kubernetes 支持以 “link”方式连接跨机容器服务，但link的方式依赖于服务的启动顺序,容错性能较差，官方更加推荐以dns的方式来构建。

2.  kubernetes监控

比较老的版本 kubernetes需要外接cadvisor,主要功能是将node主机的container metrics抓取出来。在较新的版本里，cadvior功能被集成到了kubelet组件中，kubelet在与docker交互的同时，对外提供监控服务。

kubernetes集群范围内的监控主要由kubelet, heapster和storage backend（如influxdb）构建。Heapster可以在集群范围获取metrics和事件数据。它可以以pod的方式运行在k8s平台里，也可以单独运行以standalone的方式。

当以pod及服务方式运行时，heapster通过虚拟网访问kube-apiserver, 获取所有node的信息，主要是ip地址，然后通过node节点(ip地址)上Kubelet对外提供的服务获取对应pod的metrics。
Kubelet则通过内部集成cadvisor的组件或者最终的数据。最后，heapster会将获取的数据存储到后端, 现阶段后端存储支持Influxdb 和GCM等。

简单介绍下Influxdb, 它是时序数据库，即所有记录都带有时间戳属性。主要用于实时数据采集，事件跟踪记录，存储时间图表原始数据等。它的查询语言与SQL类似，又略有不同；对外提供RESTAPI接口。自带的操作面板可以直接把数据粗略转成曲线图表。支持定时自动运行的统计命令，比如，定时执行求取平均值并存到另外的表格，对于带有时间坐标的数据分析有很高的价值。目前在过时数据清理上略有瑕疵，不能定时自动清除过往数据，需要外接类似crontab等定时工具来处理。

Inflxudb可与Grafana结合，Grafana可将influxdb数据内容更好的呈现成图表曲线的形式，如果不需要提供对外产品的话，Grafana是很好的数据图形工具。

通过设置heapster  –source 来设置数据来源，–sink 参数可以设定后端存储为influxdb。 heapster 抓取数据后，将分类存储到多个influxdb 表格中，包括cpu, memory, network, eventlog 等，另外可以设置定时统计命令来处理这些raw数据。

heapster目前未到1.0版本，对于小规模的集群监控比较方便。但对于较大规模的集群，heapster目前的cache方式会吃掉大量内存。因为要定时获取整个集群的容器信息，信息在内存的临时存储成为问题，再加上heaspter要支持api获取临时metrics，如果将heapster以pod方式运行，很容易出现OOM。所以目前建议关掉cache,并以standalone的方式独立出k8s平台，比如单独运行在一个VM上。而influxdb也要做好数据清理工作，日志及监控信息增长会给系统带来很大烦恼，外接crontab运行清除命令即可。但作为GoogleCloudPlatform的工具，heapster也有望以容器工具集项目的方式加入CNCF,所以建议k8s监控还是用heapster方式来做。

3. 官方Kubernetes HA的方式

利用etcd实现master 选举，从多个Master中得到一个kube-apiserver, 保证至少有一个master可用，实现high availability。对外以loadbalancer的方式提供入口。这种方式可以用作ha，但仍未成熟，据了解，未来会更新升级ha的功能。这里用到了kubelet的启动方式，–config参数,设置路径添加kubelet启动时刻需要做的动作。 –config=/etc/kubernetes/manifests，可以利用其创建pod。

有以下几点：

1. Process watcher,保证 master运行失败后自动重启，这个是必要条件。monit的方式，或者自行解决守护问题。
2. 可靠的冗余存储, 使用etcd集群模式。 etcd是key value的存储方式，它的角色类似于zookeeper。etcd搭建集群节点至少3个，因为选举投票最终要确定leader和follower，初始投票会假定自身都是leader, 同时又都reject对方，无法形成多数的票数。3个可以形成多数对少数的情况，并且建议把投票timeout的设置成不同的时间。而5个以上较为稳定。
3. 多个kube-apiserver, 用负载均衡的方式统一起来。node节点访问时,通过haproxy的入口，分发到不同的apiserver, 而apiserver背后是相同的etcd集群。
4. 用组件podmaster 模拟选举。它利用etcd实现一个选举算法。类似zookeeper的方式，选举出来的kube-apiserver被启动并作为主出口，其他的kube-apiserver处于standby的状态被停止。
5. 安装部署 kube-sheduller和kube-controller-manager，这里在每台master机器上同时存在一套 kube-apiserver, kube-scheduller 和kube-controller-manager,并且以localhost的方式连接。这样当kube-apiserver被选中时，同机的kube-scheduller和kube-controoler-manager起作用，当standby时，同机的3个组件都会不可用。
也就是说，etcd集群背景下，存在多个kube-apiserver，并用pod-master保证仅是主master可用。同时kube-sheduller和kube-controller-manager也存在多个，但伴随着kube-apiserver,同一时间只能有一套运行。

答疑解惑：

问题1：有几个问题:1.容器 net方式 网络性能损失多少，2 .k8s是怎么做到的容器自动迁移？
杨乐：容器是建在pod里，实际上最终用的是docker 的 网络参数，同pod里不用转发，是docker本身的功能，在虚拟网络里，是以NAT的方式。
问题2：K8s是不是定义的一个pod的容器集群是只部署在同一个主机上？
杨乐：到目前是，同一个pod里的containerS 是部署在同一台主机的。
问题3：这个图里的loadbalancer是安装在哪里的？所有的客户端以及kubelete会连接这个嘛？
杨乐：loadbanlancer可以任意地方，只要能访问到集群，会作为api的出口。
问题4：K8s中的etcd放在容器里的吗？
杨乐：不用放在里面，可以放进去，也可以在外面。