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  • Kubernetes系统核心组件之再回首及安全策略

    K8s系统核心组件：　

    　　我们学习了关于K8s常用的组件，也可以基于K8s搭建我们的环境及部署CICD的服务。接下去我们有必要来学习一下关于K8s的核心组件部分。本文主要是介绍一个基本的认知。如果小伙伴们感兴趣也可以相互探讨。

    Master和Node

    　　官网 ：https://kubernetes.io/zh/docs/concepts/architecture/master-node-communication/

    　　K8S集群中的控制节点，负责整个集群的管理和控制，可以做成高可用，防止一台Master打竞技或者不可用。其中有一些关键的组件：比如API Server，Controller Manager，Scheduler等。Node会被Master分配一些工作负载，当某个Node不可用时，会将工作负载转移到其他Node节点上。Node上有一些关键的进程：kubelet，kube-proxy，docker等

    　　查看集群中的Node ：kubectl get nodes     kubectl describe node node-name

    kubeadm：

    　　kubeadm init：集群的基本环境安装好以后我们需要对 master进行初始化，这是初始化的时候的日志信息。

     　　我们根据上图来简单的看一下在初始化的时候都做了哪些事。

    01-进行一系列检查[init之前的检查]，以确定这台机器可以部署kubernetes. kubeadm init pre-flight check:
　　(1)kubeadm版本与要安装的kubernetes版本的检查
　　(2)kubernetes安装的系统需求检查[centos版本、cgroup、docker等]
　　(3)用户、主机、端口、swap等
    
02-生成kubernetes对外提供服务所需要的各种证书可对应目录，也就是生成私钥和数字证书 /etc/kubernetes/pki/*
　　(1)自建ca，生成ca.key和ca.crt
　　(2)apiserver的私钥与公钥证书 
　　(3)apiserver访问kubelet使用的客户端私钥与证书
　　(4)sa.key和sa.pub
　　(5)etcd相关私钥和数字证书
    
03-为其他组件生成访问kube-ApiServer所需的配置文件xxx.conf  . ls /etc/kubernetes/
    　　admin.conf controller-manager.conf kubelet.conf scheduler.conf
    　　(1)# 有了$HOME/.kube/config就可以使用kubectl和K8s集群打交道了，这个文件是来自于admin.config
　　　　mkdir -p $HOME/.kube
　　　　sudo cp -i /etc/kubernetes/admin.conf $HOME/.kube/config
　　　　sudo chown $(id -u):$(id -g) $HOME/.kube/config
　　(2)kubeconfig中包含了cluster、user和context信息:kubectl config view
　　(3)允许kubectl快速切换context，管理多集群
    
04-为master生成Pod配置文件，这些组件会被master节点上的kubelet读取到，并且创建对应资源 ls /etc/kubernetes/manifests/*.yaml
　　kube-apiserver.yaml
　　kube-controller-manager.yaml
　　kube-scheduler.yaml
　　这些pod由kubelet直接管理，是静态pod，直接使用主机网络kubelet读取manifests目录并管理各控制平台组件pod的启动与停止要想修改这些pod，直接修改manifests下的yaml文件即可
    
05-下载镜像[这里的镜像我们已经提前准备好了]，等待控制平面启动k8s.gcr.io下载不了，所以我们先提前下载并且tag好了

    06-一旦这些 YAML 文件出现在被 kubelet 监视的/etc/kubernetes/manifests/目录下，kubelet就会自动创建这些yaml文件定义的pod，即master组件的容器。master容器启动后，
    　　kubeadm会通过检查localhost：6443/healthz这个master组件的健康状态检查URL，等待master组件完全运行起来【cat kube-apiserver.yaml里面有健康检查的配置】
    
07-为集群生成一个bootstrap token，设定当前node为master，master节点将不承担工作负载
    
08-将ca.crt等 Master节点的重要信息，通过ConfigMap的方式保存在etcd中，工后续部署node节点使用
    
09-安装默认插件，kubernetes默认kube-proxy和DNS两个插件是必须安装的，dns插件安装了会出于pending状态，要等网络插件安装完成，比如calico
    　　kubectl get daemonset -n kube-system可以看到kube-proxy和calico[或者其他网络插件]

    kubeadm join：

    　　kubeadm join 192.168.0.51:6443 --token yu1ak0.2dcecvmpozsy8loh --discovery-token-ca-cert-hash sha256:5c4a69b3bb05b81b675db5559b0e4d7972f1d0a61195f217161522f464c307b0

    　　这个命令时主节点初始化的时候生成的，那么在节点加入集群的时候都做了什么呢？

    01 join前检查

02 discovery-token-ca-cert-hash用于验证master身份
　　可以计算出来，在w节点上执行
　　openssl x509 -in /etc/kubernetes/pki/ca.crt -noout -pubkey | openssl rsa -pubin -outform DER 2>/dev/null | sha256sum | cut -d' ' -f1
　　最终hash的值
　　909adc03d6e4bd676cfc4e04b864530dd19927d8ed9d84e224101ef38ed0bb96

03 token用于master验证node
　　在master上节点上，可以查看对应的token
　　kubectl get secret -n kube-system | grep bootstrap-token
　　得到token的值
　　kubectl get secret/bootstrap-token-kggzhc -n kube-system -o yaml
　　对token的值进行解码
　　echo NHRzZHp0Y2RidDRmd2U5dw==|base64 -d   --->4tsdztcdbt4fwe9w
　　最终token的值
　　kggzhc.4tsdztcdbt4fwe9w
04 实在忘了怎么办？有些小伙伴可能没有及时保存最后的join信息，或者24小时之后过期了，这时候可以重新生成
　　(1）重新生成token
    　　　　kubeadm token create

    　　(2）获取ca证书sha256编码hash值
    　　　　openssl x509 -pubkey -in /etc/kubernetes/pki/ca.crt | openssl rsa -pubin -outform der 2>/dev/null | openssl dgst -sha256 -hex | sed 's/^.* //'

    　　(3）重新生成join信息
    　　　　kubeadm join 主节点ip地址:6443 --token token填这里  --discovery-token-ca-cert-hash sha256:哈希值填这里

     　　主节点的初始化完成，以及node节点的加入也完成了，那么在此过程中涉及的内部组件的创建，以及后续我们需要通过某些核心组件同集群打交道，那么这些组件都扮演着什么样的角色呢？先把核心组件总体过一遍,不妨查看一下之前的K8s架构图，勾起回忆

     

    　　对之前理解的优化，先是整体

    1 kubectl：总得要有一个操作集群的客户端，也就是和集群打交道

    2 kube-apiserver：整个集群的中枢纽带，负责的事情很多

    (1)/etc/kubernetes/manifests/kube-apiserver.yaml  # kubelet管理的静态pod
(2)--insecure-port=0  # 默认使用http非安全协议访问
(3)安全验证的一些文件
(4)准入策略的拦截器
(5)--authorization-mode=Node,RBAC
(6)--etcd   # 配置apiserver与etcd通信

    3 kube-scheduler：单纯地调度pod，按照特定的调度算法和策略，将待调度Pod绑定到集群中某个适合的Node，并写入绑定信息，由对应节点的kubelet服务创建pod。

    (1)/etc/kubernetes/manifests/kube-scheduler.yaml  # kubelet管理的静态pod
(2)--address表示只在master节点上提供服务，不对外
(3)kubeconfig表示

    4 kube-controller-manager：负责集群中Node、Pod副本、服务的endpoint、命名空间、Service Account、资源配合等管理会划分成不同类型的controller，每个controller都是一个死循环，在循环中controller通过apiserver监视自己控制资源的状态，一旦状态发生变化就会努力改变状态，直到变成期望状态

    (1)/etc/kubernetes/manifests/kube-controller-manager.yaml  # kubelet管理的静态pod
(2)参数设置ca-file
(3)多个manager，是否需要进行leader选举

    5 kubelet 集群中的所有节点都有运行，用于管理pod和container，每个kubelet会向apiserver注册本节点的信息，并向master节点上报本节点资源使用的情况

    (1)kubelet由操作系统init[systemd]进行启动
(2)ls /lib/systemd/system/kubelet.service
(3)systemctl daemon-reload & systemctl restart kubelet

    6 kube-proxy：集群中的所有节点都有运行，像service的操作都是由kube-proxy代理的，对于客户端是透明的

    (1)kube-proxy由daemonset控制器在各个节点上启动唯一实例
(2)配置参数：/var/lib/kube-proxy/config.conf(pod内)  # 不是静态pod
(3)kubectl get pods -n kube-system
(4)kubectl exec kube-proxy-jt9n4 -n kube-system -- cat /var/lib/kube-proxy/config.conf
(5)mode:""  ---># iptables

    7 DNS：域名解析的问题

    8 dashboard：需要有监控面板能够监测整个集群的状态

    9 etcd：整个集群的配置中心，所有集群的状态数据，对象数据都存储在etcd中，kubeadm引导启动的K8s集群，默认只启动一个etcd节点

    (1)/etc/kubernetes/manifests/etcd.yaml  # kubelet管理的静态pod
(2)etcd所使用的相关秘钥在/etc/kubernetes/pki/etcd里面
(3)etcd挂载master节点本地路径/var/lib/etcd用于运行时数据存储，tree

     Kubernetes源码查看方式：

    　　源码地址 ：https://github.com/kubernetes/kubernetes

    　　https://github.com/kubernetes/kubernetes/tree/release-1.14

     kubectl：

    　　官网 ：https://kubernetes.io/docs/reference/kubectl/overview/

    　　Kubectl 是一个命令行接口，用于对 Kubernetes 集群运行命令。kubectl 在 $HOME/.kube 目录中寻找一个名为 config 的文件。语法 ：kubectl [command] [TYPE] [NAME] [flag]

    　　command:用于操作k8s集资源对象的命令，比如apply、delete、describe、get等

    　　TYPE:要操作资源对象的类型，区分大小写，比如pod[pods/po]、deployment

    　　NAME:要操作对象的具体名称，若不指定，则返回该资源类型的全部对象[是默认命名空间下的]

    　　flags:可选

     API Server:

    　　官网 ：https://kubernetes.io/zh/docs/reference/command-line-tools-reference/kube-apiserver/

    　　APIServer提供了K8S各类资源对象的操作，是集群内各个功能模块之间数据交互和通信的中心枢纽，是整个系统的数据总线和数据中心。Kubernetes API server 为 api 对象验证并配置数据，包括 pods、 services、 replicationcontrollers 和其它 api 对象。API Server 提供 REST 操作和到集群共享状态的前端，所有其他组件通过它进行交互。

     (1)查看yaml文件中的apiVersion 。grep -r "apiVersion" .

    (2)REST API设计

    　　api官网 ：https://kubernetes.io/docs/concepts/overview/kubernetes-api/

    　　v1.14 ：https://kubernetes.io/docs/reference/generated/kubernetes-api/v1.14/

     

     (3)想要写Pod的yaml文件，但是我们又不知道具体的标签，这个时候可以查阅如下网址：

    　　https://kubernetes.io/docs/reference/generated/kubernetes-api/v1.14/#pod-v1-core

    (4)kube-apiserver：

    lsof -i tcp:8080
vi /etc/kubernetes/manifests/kube-apiserver.yaml  [kubeadm安装方式]
# 查询insecure-port，并将修改端口为8080
insecure-port=8080
# kubect apply生效，需要等待一会
kubectl apply -f kube-apiserver.yaml

    (5)查看端口以及访问测试。可以发现结果和kubectl使用一样

    lsof -i tcp:8080
curl localhost:8080
curl localhost:8080/api
curl localhost:8080/api/v1
curl localhost:8080/api/v1/pods
curl localhost:8080/api/v1/services

    (6)设计一个Pod的url请求

    　　https://kubernetes.io/docs/reference/generated/kubernetes-api/v1.14/#-strong-write-operations-pod-v1-core-strong-

    　　curl localhost:8080/api/v1/namespaces/default/pods 通过这个就可以看到默认的命名空间下的 pods的信息。

    (7)这种操作还是相对比较麻烦的，哪怕使用kubectl，怎么办？已有先驱为我们做好了这一切https://github.com/kubernetes-client

    　　Java ：https://github.com/kubernetes-client/java

    　　Go ：https://github.com/kubernetes/client-go

    集群安全机制之API Server:

    　　官网 ：https://v1-12.docs.kubernetes.io/docs/reference/access-authn-authz/controlling-access/

    　　对于k8s集群的访问操作，都是通过api server的rest api来实现的，难道所有的操作都允许吗？当然不行，这里就涉及到认证、授权和准入等操作。

    API Server认证(Authentication):

    　　好比你是一个公司的员工，你有工卡，就能得到该公司的认证。

    　　官网 ：https://v1-12.docs.kubernetes.io/docs/reference/access-authn-authz/controlling-access/#authentication

    　　说白了，就是如何来识别客户端的身份，K8s集群提供了3种识别客户端身份的方式

    1. HTTPS证书认证：基于CA根证书签名的双向数字证书认证方式
    2. HTTP Token认证：通过一个Token来识别合法用户
    3. HTTP Base认证：通过用户名+密码的方式认证

    API Server授权(Authorization):

    　　官网 ：https://v1-12.docs.kubernetes.io/docs/reference/access-authn-authz/controlling-access/#authorization

    • ABAC授权模式：基于属性的权限验证（ABAC: Attribute-Based Access Control）已经不大用了
    • Webhook授权模式
    • RBRC授权模式：基于角色的权限验证。

    　　Role、ClusterRole、RoleBinding和ClusterRoleBinding。用户可以使用kubectl或者API调用等方式操作这些资源对象。

    • Role对象只能用于授予对某一namespace中资源的访问权限。
    • ClusterRole对象可以授予整个集群范围内资源访问权限
    • RoleBinding可以将同一namespace中的subject（用户）绑定到某个具有特定权限的Role下，则此subject即具有该Role定义的权限。
    • ClusterRoleBinding在整个集群级别和所有namespaces将特定的subject与ClusterRole绑定，授予权限。

    　　如下图，我们可以看到当有人访问我们的k8s集群中的某些资源的时候，需要进行一些操作，那么需要通过RoleBinding或者ClusterRoleBinding找到他对应的Role或者是ClusterRole。也就是对应的权限。进而决定它可以又哪些操作

    Admission Control(准入控制)：

    　　类似我们程序中的拦截器，过滤器

    　　官网 ：https://v1-12.docs.kubernetes.io/docs/reference/access-authn-authz/controlling-access/#admission-control

    • Always：允许所有请求
    • AlwaysPullImages：在启动容器之前总是尝试重新下载镜像
    • AlwaysDeny：禁止所有请求

    Scheduler：

    　　官网 ：https://kubernetes.io/docs/concepts/scheduling/kube-scheduler/

    　　通过调度算法，为待调度Pod列表的每个Pod，从Node列表中选择一个最合适的Node。然后，目标节点上的kubelet通过API Server监听到Kubernetes Scheduler产生的Pod绑定事件，获取对应的Pod清单，下载Image镜像，并启动容器。

    　　我们通过 kubectl apply 命令创建pod的时候，api server会将该命令持久化进etcd，然后pod Queue会去监听是否有新的请求，然后有序的进行pods的操作，还有一个事当node节点join到集群的时候，kubelet会汇报节点信息，这个时候Node queue就可以拿到节点信息，Scheduler通过这两个信息进行分配。架构图

    　　流程描述：叙述了scheduler在分配过程中做的事。

    　　https://kubernetes.io/docs/concepts/scheduling/kube-scheduler/#kube-scheduler-implementation

    1. 预选调度策略：遍历所有目标Node，刷选出符合Pod要求的候选节点
    2. 优选调度策略：在(1)的基础上，采用优选策略算法计算出每个候选节点的积分，积分最高者胜出

    预选策略:

    　　https://kubernetes.io/docs/concepts/scheduling/kube-scheduler/#filtering

    • PodFitsHostPorts：如果 Pod 中定义了 hostPort 属性，那么需要先检查这个指定端口是否 已经被 Node 上其他服务占用了。
    • PodFitsHost：若 pod 对象拥有 hostname 属性，则检查 Node 名称字符串与此属性是否匹配。
    • PodFitsResources：检查 Node 上是否有足够的资源（如，cpu 和内存）来满足 pod 的资源请求。
    • PodMatchNodeSelector：检查 Node 的 标签 是否能匹配 Pod 属性上 Node 的 标签 值。
    • NoVolumeZoneConflict：检测 pod 请求的 Volumes 在 Node 上是否可用，因为某些存储卷存在区域调度约束。
    • NoDiskConflict：检查 Pod 对象请求的存储卷在 Node 上是否可用，若不存在冲突则通过检查。
    • MaxCSIVolumeCount：检查 Node 上已经挂载的 CSI 存储卷数量是否超过了指定的最大值。
    • CheckNodeMemoryPressure：如果 Node 上报了内存资源压力过大，而且没有配置异常，那么 Pod 将不会被调度到这个 Node 上。
    • CheckNodePIDPressure：如果 Node 上报了 PID 资源压力过大，而且没有配置异常，那么 Pod 将不会被调度到这个 Node 上。
    • CheckNodeDiskPressure：如果 Node 上报了磁盘资源压力过大（文件系统满了或者将近满了）， 而且配置异常，那么 Pod 将不会被调度到这个 Node 上。
    • CheckNodeCondition：Node 可以上报其自身的状态，如磁盘、网络不可用，表明 kubelet 未准备好运行 pod。 如果 Node 被设置成这种状态，那么 pod 将不会被调度到这个 Node 上。
    • PodToleratesNodeTaints：检查 pod 属性上的 tolerations 能否容忍 Node 的 taints。
    • CheckVolumeBinding：检查 Node 上已经绑定的和未绑定的 PVCs 能否满足 Pod 对象的存储卷需求。

    优选策略:

    　　https://kubernetes.io/docs/concepts/scheduling/kube-scheduler/#scoring

    • SelectorSpreadPriority：尽量将归属于同一个 Service、StatefulSet 或 ReplicaSet 的 Pod 资源分散到不同的 Node 上。
    • InterPodAffinityPriority：遍历 Pod 对象的亲和性条目，并将那些能够匹配到给定 Node 的条目的权重相加，结果值越大的 Node 得分越高。
    • LeastRequestedPriority：空闲资源比例越高的 Node 得分越高。换句话说，Node 上的 Pod 越多，并且资源被占用的越多，那么这个 Node 的得分就会越少。
    • MostRequestedPriority：空闲资源比例越低的 Node 得分越高。这个调度策略将会把你所有的工作负载（Pod）调度到尽量少的 Node 上。
    • RequestedToCapacityRatioPriority：为 Node 上每个资源占用比例设定得分值，给资源打分函数在打分时使用。
    • BalancedResourceAllocation：优选那些使得资源利用率更为均衡的节点。
    • NodePreferAvoidPodsPriority：这个策略将根据 Node 的注解信息中是否含有 scheduler.alpha.kubernetes.io/preferAvoidPods 来 计算其优先级。使用这个策略可以将两个不同 Pod 运行在不同的 Node 上。
    • NodeAffinityPriority：基于 Pod 属性中 PreferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution 来进行 Node 亲和性调度。你可以通过这篇文章 Pods 到 Nodes 的分派 来了解到更详细的内容。
    • TaintTolerationPriority：基于 Pod 中对每个 Node 上污点容忍程度进行优先级评估，这个策略能够调整待选 Node 的排名。
    • ImageLocalityPriority：Node 上已经拥有 Pod 需要的 容器镜像 的 Node 会有较高的优先级。
    • ServiceSpreadingPriority：这个调度策略的主要目的是确保将归属于同一个 Service 的 Pod 调度到不同的 Node 上。如果 Node 上 没有归属于同一个 Service 的 Pod，这个策略更倾向于将 Pod 调度到这类 Node 上。最终的目的：即使在一个 Node 宕机之后 Service 也具有很强容灾能力。
    • CalculateAntiAffinityPriorityMap：这个策略主要是用来实现pod反亲和。
    • EqualPriorityMap：将所有的 Node 设置成相同的权重为 1。

    Node实战

    (1)创建 scheduler-/scheduler-node.yaml。主要是体现node的调度

    apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: scheduler-node
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: scheduler-node
  replicas: 1
  template:
    metadata:
      labels:
        app: scheduler-node
    spec:
      containers:
      - name: scheduler-node
        image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/itcrazy2016/test-docker-image:v1.0
        ports:
        - containerPort: 8080
      affinity:
        nodeAffinity:
          requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
            nodeSelectorTerms:
            - matchExpressions:
              - key: beta.kubernetes.io/arch
                operator: In
                values:
                - amd641
          preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
          - weight: 1
            preference:
              matchExpressions:
              - key: disktype
                operator: NotIn
                values:
                - ssd

    　　kubectl get nodes w1 -o yaml 。找到labels，可以发现这里有6个标签。而我们的yaml里要求的是标签的key是 beta.kubernetes.io/arch ，而value是amd641他是不存在的，那么创建这个pod的时候会是怎么样的呢？

    　　kubectl apply -f scheduler-node.yaml

    　　kubectl get pods

    　　kubectl describe pod pod-name

     　　会发现整个pod会处于一个 Pending的状态，同时会报错，信息是两个节点是不可用的。没有匹配到选择。这个时候我们只要把value改成amd64就可以启动成功。

    Pod的配置：

    affinity:
  nodeAffinity:
    requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution: #这个是必须要满足的
      nodeSelectorTerms:
        - matchExpressions:
          - key: beta.kubernetes.io/arch
          operator: In
          values:
          - amd641
    preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution: #这个是最好满足
    - weight: 1
      preference:
        matchExpressions:
        - key: disktype
          operator: NotIn
          values:
          - ssd

    kubelet：

    　　官网 ：https://kubernetes.io/docs/reference/command-line-tools-reference/kubelet/

    　　在k8s集群中，每个Node上都会启动一个kubelet服务进程，用于处理master节点下发到本节点的任务。管理Pod及Pod中的容器，每个kubelet进程会在API Server上注册节点自身信息，定期向Master节点汇报节点资源的使用情况，并通过cAdvisor监控容器和节点资源。

    kube-proxy：

    　　官网 ：https://kubernetes.io/docs/reference/command-line-tools-reference/kube-proxy/

    　　在k8s集群中，每个Node上都会运行一个kube-proxy进行，它是Service的透明代理兼负载均衡器，核心功能是将某个Service的访问请求转发到后端的多个Pod实例上。
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