云原生 容器编排技术 Kubernetes面试题
1、简述etcd及其特点?
etcd 是 CoreOS 团队发起的开源项目,是一个管理配置信息和服务发现(service discovery)的项目,它的目标是构建一个高可用的分布式键值(key-value)数据库,基于 Go 语言实现。 特点: 简单:支持 REST 风格的 HTTP+JSON API 安全:支持 HTTPS 方式的访问 快速:支持并发 1k/s 的写操作 可靠:支持分布式结构,基于 Raft 的一致性算法,Raft 是一套通过选举主节点来实现分布式系统一致性算法。
2、简述etcd适应的场景?
etcd基于其优秀的特点,可广泛的应用于以下场景:
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服务发现(Service Discovery):服务发现主要解决在同一个分布式集群中的进程或服务,要如何才能找到对方并建立连接。本质上来说,服务发现就是想要了解集群中是否有进程在监听udp或tcp端口,并且通过名字就可以查找和连接。
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消息发布与订阅:在分布式系统中,最适用的一种组件间通信方式就是消息发布与订阅。即构建一个配置共享中心,数据提供者在这个配置中心发布消息,而消息使用者则订阅他们关心的主题,一旦主题有消息发布,就会实时通知订阅者。通过这种方式可以做到分布式系统配置的集中式管理与动态更新。应用中用到的一些配置信息放到etcd上进行集中管理。
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负载均衡:在分布式系统中,为了保证服务的高可用以及数据的一致性,通常都会把数据和服务部署多份,以此达到对等服务,即使其中的某一个服务失效了,也不影响使用。etcd本身分布式架构存储的信息访问支持负载均衡。etcd集群化以后,每个etcd的核心节点都可以处理用户的请求。所以,把数据量小但是访问频繁的消息数据直接存储到etcd中也可以实现负载均衡的效果。
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分布式通知与协调:与消息发布和订阅类似,都用到了etcd 中的Watcher 机制,通过注册与异步通知机制,实现分布式环境下不同系统之间的通知与协调,从而对数据变更做到实时处理。
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分布式锁:因为etcd使用Raft算法保持了数据的强一致性,某次操作存储到集群中的值必然是全局一致的,所以很容易实现分布式锁。锁服务有两种使用方式,一是保持独占,二是控制时序。
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集群监控与Leader 竞选:通过etcd 来进行监控实现起来非常简单并且实时性强。
3、简述什么是Kubernetes?
Kubernetes是一个全新的基于容器技术的分布式系统支撑平台。是Google开源的容器集群管理系统(谷歌内部:Borg)。在Docker技术的基础上,为容器化的应用提供部署运行、资源调度、服务发现和动态伸缩等一系列完整功能,提高了大规模容器集群管理的便捷性。并且具有完备的集群管理能力,多层次的安全防护和准入机制、多租户应用支撑能力、透明的服务注册和发现机制、內建智能负载均衡器、强大的故障发现和自我修复能力、服务滚动升级和在线扩容能力、可扩展的资源自动调度机制以及多粒度的资源配额管理能力。
4、简述Kubernetes和Docker的关系?
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Docker 提供容器的生命周期管理和,Docker 镜像构建运行时容器。它的主要优点是将将软件/应用程序运行所需的设置和依赖项打包到一个容器中,从而实现了可移植性等优点。
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Kubernetes 用于关联和编排在多个主机上运行的容器。
5、简述Kubernetes常见的部署方式?
常见的Kubernetes部署方式有:
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kubeadm:也是推荐的一种部署方式;
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二进制;
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minikube:在本地轻松运行一个单节点 Kubernetes 群集的工具;
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国内第三方部署工具:kubeasz、kubekey
6、简述Kubernetes如何实现集群管理?
在集群管理方面,Kubernetes将集群中的机器划分为一个Master节点和一群工作节点Node。
其中,在Master节点运行着集群管理相关的一组进程kubeapiserver、kube-controller-manager和kube-scheduler,这些进程实现了整个集群的资源管理、Pod调度、弹性伸缩、安全控制、系统监控和纠错等管理能力,并且都是全自动完成的。
7、简述Kubernetes的优势、适应场景及其特点?
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Kubernetes作为一个完备的分布式系统支撑平台,其主要优势:
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容器编排
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轻量级
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开源
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弹性伸缩
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负载均衡
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Kubernetes常见场景:
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快速部署应用
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快速扩展应用
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无缝对接新的应用功能
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节省资源,优化硬件资源的使用
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Kubernetes相关特点:
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可移植: 支持公有云、私有云、混合云、多重云(multi-cloud)。
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可扩展: 模块化,、插件化、可挂载、可组合。
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自动化: 自动部署、自动重启、自动复制、自动伸缩/扩展。
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8、简述Kubernetes的缺点或当前的不足之处?
Kubernetes当前存在的缺点(不足)如下:
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安装过程和配置相对困难复杂。
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管理服务相对繁琐。
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运行和编译需要很多时间。
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它比其他替代品更昂贵。
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对于简单的应用程序来说,可能不需要涉及Kubernetes即可满足。
9、简述Kubernetes相关基础概念?
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master:k8s集群的管理节点,负责管理集群,提供集群的资源数据访问入口。拥有Etcd存储服务(可选),运行Api Server进程,Controller Manager服务进程及Scheduler服务进程。
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node(worker):Node(worker)是Kubernetes集群架构中运行Pod的服务节点,是Kubernetes集群操作的单元,用来承载被分配Pod的运行,是Pod运行的宿主机。运行docker eninge服务,守护进程kunelet及负载均衡器kube-proxy。
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pod:运行于Node节点上,若干相关容器的组合。Pod内包含的容器运行在同一宿主机上,使用相同的网络命名空间、IP地址和端口,能够通过localhost进行通信。Pod是Kurbernetes进行创建、调度和管理的最小单位,它提供了比容器更高层次的抽象,使得部署和管理更加灵活。一个Pod可以包含一个容器或者多个相关容器。
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label:Kubernetes中的Label实质是一系列的Key/Value键值对,其中key与value可自定义。Label可以附加到各种资源对象上,如Node、Pod、Service、RC等。一个资源对象可以定义任意数量的Label,同一个Label也可以被添加到任意数量的资源对象上去。Kubernetes通过Label Selector(标签选择器)查询和筛选资源对象。
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Replication Controller:Replication Controller用来管理Pod的副本,保证集群中存在指定数量的Pod副本。集群中副本的数量大于指定数量,则会停止指定数量之外的多余容器数量。反之,则会启动少于指定数量个数的容器,保证数量不变。Replication Controller是实现弹性伸缩、动态扩容和滚动升级的核心。
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Deployment:Deployment在内部使用了RS来实现目的,Deployment相当于RC的一次升级,其最大的特色为可以随时获知当前Pod的部署进度。
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HPA(Horizontal Pod Autoscaler):Pod的横向自动扩容,也是Kubernetes的一种资源,通过追踪分析RC控制的所有Pod目标的负载变化情况,来确定是否需要针对性的调整Pod副本数量。
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Service:Service定义了Pod的逻辑集合和访问该集合的策略,是真实服务的抽象。Service提供了一个统一的服务访问入口以及服务代理和发现机制,关联多个相同Label的Pod,用户不需要了解后台Pod是如何运行。
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Volume:Volume是Pod中能够被多个容器访问的共享目录,Kubernetes中的Volume是定义在Pod上,可以被一个或多个Pod中的容器挂载到某个目录下。
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Namespace:Namespace用于实现多租户的资源隔离,可将集群内部的资源对象分配到不同的Namespace中,形成逻辑上的不同项目、小组或用户组,便于不同的Namespace在共享使用整个集群的资源的同时还能被分别管理。
10、简述Kubernetes集群相关组件?
Kubernetes Master控制组件,调度管理整个系统(集群),包含如下组件:
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Kubernetes API Server:作为Kubernetes系统的入口,其封装了核心对象的增删改查操作,以RESTful API接口方式提供给外部客户和内部组件调用,集群内各个功能模块之间数据交互和通信的中心枢纽。
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Kubernetes Scheduler:为新建立的Pod进行节点(node)选择(即分配机器),负责集群的资源调度。
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Kubernetes Controller:负责执行各种控制器,目前已经提供了很多控制器来保证Kubernetes的正常运行。
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Replication Controller:管理维护Replication Controller,关联ReplicationController和Pod,保证Replication Controller定义的副本数量与实际运行Pod数量一致。
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Node Controller:管理维护Node,定期检查Node的健康状态,标识出(失效|未失效)的Node节点。
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Namespace Controller:管理维护Namespace,定期清理无效的Namespace,包括Namesapce下的API对象,比如Pod、Service等。
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Service Controller:管理维护Service,提供负载以及服务代理。
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EndPoints Controller:管理维护Endpoints,关联Service和Pod,创建Endpoints为Service的后端,当Pod发生变化时,实时更新Endpoints。
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Service Account Controller:管理维护Service Account,为每个Namespace创建默认的Service Account,同时为Service Account创建Service Account Secret。
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Persistent Volume Controller:管理维护Persistent Volume和PersistentVolume Claim,为新的Persistent Volume Claim分配Persistent Volume进行绑定,为释放的Persistent Volume执行清理回收。
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Daemon Set Controller:管理维护Daemon Set,负责创建Daemon Pod,保证指定的Node上正常的运行Daemon Pod。
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Deployment Controller:管理维护Deployment,关联Deployment和Replication Controller,保证运行指定数量的Pod。当Deployment更新时,控制实现Replication Controller和Pod的更新。
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Job Controller:管理维护Job,为Jod创建一次性任务Pod,保证完成Job指定完成的任务数目
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Pod Autoscaler Controller:实现Pod的自动伸缩,定时获取监控数据,进行策略匹配,当满足条件时执行Pod的伸缩动作。
11、简述kube-proxy作用?
kube-proxy 运行在所有节点上,它监听 apiserver 中 service 和 endpoint 的变化情况,创建路由规则以提供服务 IP 和负载均衡功能。简单理解此进程是Service的透明代理兼负载均衡器,其核心功能是将到某个Service的访问请求转发到后端的多个Pod实例上。
12、简述kube-proxy iptables原理?
Kubernetes从1.2版本开始,将iptables作为kube-proxy的默认模式。iptables模式下的kube-proxy不再起到Proxy的作用,其核心功能:通过APIServer的Watch接口实时跟踪Service与Endpoint的变更信息,并更新对应的iptables规则,Client的请求流量则通过iptables的NAT机制直接路由”到目标Pod。
13、简述kube-proxy ipvs原理?
IPVS 在Kubernetes1.11 中升级为GA 稳定版。IPVS 则专门用于高性能负载均衡,并使用更高效的数据结构(Hash表),允许几乎无限的规模扩张,因此被kubeproxy采纳为最新模式。
在IPVS模式下,使用iptables的扩展ipset,而不是直接调用iptables来生成规则链。
iptables规则链是一个线性的数据结构,ipset则引入了带索引的数据结构,因此当规则很多时,也可以很高效地查找和匹配。
可以将ipset简单理解为一个IP(段)的集合,这个集合的内容可以是IP地址、IP网段、端口等,iptables可以直接添加规则对这个“可变的集合”进行操作,这样做的好处在于可以大大减少iptables规则的数量,从而减少性能损耗。
14、简述kube-proxy ipvs和iptables的异同?
iptables与IPVS都是基于Netfilter 实现的,但因为定位不同,二者有着本质的差别:iptables是为防火墙而设计的;IPVS则专门用于高性能负载均衡,并使用更高效的数据结构(Hash表),允许几乎无限的规模扩张。 与iptables相比,IPVS拥有以下明显优势: 1、为大型集群提供了更好的可扩展性和性能; 2、支持比iptables更复杂的复制均衡算法(最小负载、最少连接、加权等); 3、支持服务器健康检查和连接重试等功能; 4、可以动态修改ipset的集合,即使iptables的规则正在使用这个集合。
15、简述Kubernetes中什么是静态Pod?
静态pod是由kubelet进行管理的仅存在于特定Node的Pod上,他们不能通过API Server进行管理,无法与ReplicationController、Deployment或者DaemonSet进行关联,并且kubelet无法对他们进行健康检查。静态Pod总是由kubelet进行创建,并且总是在kubelet所在的Node上运行。
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