Kubernetes(K8s)核心概念与组件全解析
创作时间:
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@小白创作中心
Kubernetes(K8s)核心概念与组件全解析
引用
CSDN
1.
https://blog.csdn.net/2401_86544677/article/details/146144108
本文深入剖析容器编排平台Kubernetes的核心架构,详解其核心概念与组件功能,帮助开发者快速掌握云原生时代必备技术栈。
一、Kubernetes的诞生背景
1. 容器化演进历程
- 传统部署:直接运行在物理机,资源利用率低且难以隔离
- 虚拟化部署:通过虚拟机实现隔离,但资源消耗大(CPU/内存占用率高)
- 容器化革命:Docker带来的轻量级隔离方案,实现快速部署与跨环境迁移
2. K8s的诞生契机
Google基于内部Borg系统经验开源(2014年),解决大规模容器管理的三大核心问题:
- 自动化运维:故障自愈、滚动更新、服务发现
- 资源调度:跨节点负载均衡与弹性伸缩
- 统一管理:多集群、多云环境统一管控
二、Kubernetes核心架构
1. 集群分层模型
控制平面(Master) + 工作节点(Node)
- Master节点:集群大脑,负责调度与决策
- Node节点:容器运行载体,执行具体任务
2. Master核心组件
组件名称 | 核心职责 |
---|---|
API Server | 集群唯一入口,处理REST请求并验证数据(如kubectl命令交互) |
etcd | 分布式键值数据库,存储集群配置与状态信息(需定期备份) |
Scheduler | 智能调度器,基于资源需求/策略为Pod选择最优节点(支持自定义调度算法) |
Controller Manager | 集群状态管理器,包含节点控制、副本控制等30+控制器 |
3. Node核心组件
组件名称 | 核心职责 |
---|---|
kubelet | 节点代理,管理Pod生命周期并与Master通信(容器启停/监控上报) |
kube-proxy | 网络代理,实现Service负载均衡(支持iptables/IPVS模式) |
容器运行时 | 支持Docker/containerd/CRI-O等引擎,实际运行容器 |
三、核心概念解析
1. 最小调度单元:Pod
- 多容器协同:共享网络/IPC/存储空间(如Sidecar模式)
- 生命周期管理:包含Pending/Running/Succeeded/Failed等状态
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: nginx-pod
spec:
containers:
- name: nginx
image: nginx:1.25
2. 服务抽象层:Service
- 稳定访问端点:通过ClusterIP/NodePort/LoadBalancer类型暴露服务
- 负载均衡机制:基于Selector匹配后端Pod实现流量分发
3. 部署控制器:Deployment
- 副本管理:声明式定义Pod副本数与更新策略(RollingUpdate/Recreate)
- 版本回滚:通过revision历史实现一键回退
kubectl rollout undo deployment/nginx-deploy
4. 配置管理三剑客
- ConfigMap:存储非敏感配置(环境变量/配置文件)
- Secret:管理密码/OAuth令牌等敏感数据(Base64编码)
- Namespace:逻辑隔离资源(开发/测试/生产环境划分)
四、扩展生态与工具链
1. 核心插件
- CNI网络插件:Calico/Flannel实现跨节点通信
- CSI存储插件:对接云存储(AWS EBS/Azure Disk)
- CoreDNS:集群内部域名解析服务
2. 监控体系
- Prometheus:时序数据库收集指标数据
- Grafana:可视化仪表盘展示监控数据
- EFK:日志采集分析套件(Elasticsearch/Fluentd/Kibana)
3. 进阶工具
- Helm:应用包管理器(Charts模板化部署)
- Istio:服务网格实现细粒度流量控制
- ArgoCD:GitOps持续交付工具
五、典型应用场景
- 微服务架构:Spring Cloud/Dubbo服务自动注册发现
- AI训练任务:TFJob/PyTorchJob管理分布式训练
- 边缘计算:KubeEdge实现边缘节点纳管
- 混合云管理:跨公有云/私有云统一编排
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