作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
概述
在IT行业里，运维是一个复杂而重要的岗位。这项工作中，需要管理并维护各种服务和资源，比如服务器、数据库等。当业务上线之后，系统被不断地扩容和收缩，资源利用率总是要保持在一个合适的水平，同时保证系统运行正常。
传统的运维方式都是基于手工的方式进行配置、部署、监控、报警、容量规划、自动化管理等。随着云计算的普及和广泛应用，容器技术也逐渐成为主流。容器化应用的部署、管理、扩展以及弹性伸缩等功能变得越来越容易。同时，云计算平台和容器技术也在迅速发展。
由于容器技术的出现，部署、管理、扩展以及弹性伸缩等功能变得更加便捷、高效。因此，越来越多的公司开始选择将容器技术作为基础设施的一部分来使用，通过编排工具来实现应用的部署、管理和生命周期管理。编排工具能够将多个容器组成一个逻辑上的应用程序，并提供高可用、可靠、弹性的服务。
本文将通过阅读《Go语言圣经》中的“容器编排”章节的第一部分，了解容器编排技术的基本概念、核心算法原理、具体操作步骤以及数学公式。然后结合自己实际项目的案例，通过代码示例展示如何利用Kubernetes搭建集群、部署应用和扩容缩容，并对编排技术的未来发展提出一些建议。
2.前言
容器编排和集群管理领域是当前热门的研究方向之一。相关技术正在成为开发者、测试人员和运维工程师之间的桥梁。本文将讨论容器编排和集群管理的相关概念和技术，包括容器编排定义、集群管理定义、编排工具分类、编排工作流程、编排模式、编排决策等，以及Kubernetes相关技术，如架构设计、控制器组件、核心API对象和控制循环等。最后，我们将分享一些开源的容器编排工具、实践案例和最佳实践方法。希望可以给读者提供一些参考价值。
3.容器编排定义
容器编排（Orchestration）是一个用来编排容器化应用的进程，它能够自动化应用的部署、管理、扩展以及弹性伸缩等过程。简单的说，就是一套自动化的解决方案，用以实现对容器集群及其所包含的服务的自动化管理，从而实现应用架构的高度可移植性、可用性和弹性。
容器编排技术主要分为两大类，即“外部编排”和“内部编排”。外部编排是指将编排技术外包给第三方平台供应商，由它们来实现对容器集群的管理；内部编排则是指将编排技术集成到平台之中，实现对容器集群的管理。
在讨论容器编排的定义时，首先明确一下什么是“应用”？按照我的理解，“应用”是指由一个或多个容器组成的一个完整的业务功能模块。举个例子，一个典型的微服务应用由若干独立的容器组合而成，这些容器之间互相隔离，具备完整的生命周期。
在介绍完容器编排的定义后，下面介绍一下集群管理的定义。
4.集群管理定义
集群管理（Cluster Management）一般指通过某种方式（例如远程管理、手动管理或者第三方工具）来管理物理服务器群组或者虚拟机群组，使其达到预期目的。集群管理技术的目标是在物理层面上部署、运营、监控、管理分布式应用程序的能力。在这一过程中，可以有效避免单点故障、统一管理和集中控制。
例如，在AWS或Azure等云平台上运行的虚拟机群组，可以通过第三方工具来对其进行自动管理。这种能力可以帮助用户提升运维效率，降低了维护成本，提升了服务质量。另外，集群管理还包括对服务器配置的优化、硬件和软件升级的自动化、健康检查的配置和执行、日志的收集、故障排查等一系列技术。
集群管理可以简单归结为以下几个方面：
- 分布式应用程序部署、管理
- 服务和节点的动态发现、调度和自动管理
- 服务的自动扩展和缩减
- 服务的运行状态监控和报警
- 历史遗留任务的自动化处理
5.编排工具分类
编排工具一般分为两种类型：“编排中心”和“编排引擎”。顾名思义，“编排中心”是整个集群管理的入口，“编排引擎”负责真正的集群管理工作。
在分布式系统中，通常会有多个编排中心，每个编排中心负责不同的子集群的管理。在大型系统中，可能会有成千上万个节点需要管理，因此，需要有一种高效、灵活、可扩展的集群管理系统。
常见的编排中心产品有Apache Mesos、HashiCorp Nomad、Mesosphere Marathon等。其中，Apache Mesos是Apache软件基金会孵化的项目，主要用于资源分配和管理；Nomad是HashiCorp公司推出的开源容器编排工具，可以轻松部署跨云、跨区域和本地的数据中心环境；Mesosphere Marathon是Apache Mesos上的开源替代品，具有易于使用的Web界面，能够部署、监视和管理容器化的应用程序。
常见的编排引擎产品有Docker Swarm、Kubernetes、Apache Aurora、DC/OS等。其中，Docker Swarm是官方的编排工具，提供了类似于Apache Mesos的功能；Kubernetes是Google开源的编排工具，旨在提供一个可扩展、功能丰富并且可靠的平台，适用于任何规模的部署；Apache Aurora是Facebook开源的资源管理器和任务计划程序，具有高级的资源隔离、约束等特性；DC/OS是一种分布式操作系统，能够管理混合多云环境下的容器集群。
无论是采用哪种编排中心，其架构都具有共同的特征，包括两个核心组件和三个角色。第一个核心组件是“Mesos Master”，它负责管理所有 slave 节点，分配资源，调度任务等工作。第二个核心组件是“Mesos Slave”，它负责接收 master 发来的命令，完成相应的任务。第三个核心组件是“Mesos Framework”，它负责向 master 报告框架信息，获取集群中各个任务的状态变化和资源使用情况。
每个编排中心都可以有一个或多个编排引擎，编排引擎负责编排中心的具体管理工作。比如，Apache Mesos 中有一个叫作 Chronos 的任务调度引擎，负责部署和运行容器化的应用程序；HashiCorp Nomad 中的任务调度引擎是 Docker 插件形式的“Nomad Client”，可以让 Docker 用户轻松使用；DC/OS 中的任务调度引擎叫做 Marathon，也是针对容器化的应用程序进行调度的。
除此之外，还有一类称为“第三方编排工具”，它并不是本文讨论的重点，这里只提一下。
6.编排工作流程
编排工作流程是指编排中心、编排引擎、编排对象、编排任务的工作流程。如下图所示。
如上图所示，编排工作流程包括四个阶段：资源申请、资源分发、资源分配、任务执行。
6.1 资源申请
资源申请阶段主要涉及到资源管理的创建和调度。在这一阶段，根据应用的需求，编排中心根据用户指定的策略进行资源的申请，这些资源将作为后续任务的资源池。
资源申请可以根据以下几种策略来实现：
- 静态配置：通过配置文件或指令的方式来指定集群资源的需求，并将这些资源直接分配给特定应用。
- 动态调整：根据集群的实际负载情况来动态调整资源分配。
- 容量预测：通过对历史数据分析、机器学习或其他预测算法来确定集群资源的需求。
- 协同调度：利用多种资源的协同分配机制，在满足应用资源需求的同时，避免资源抢占。
在资源申请结束后，编排中心将分配出来的资源信息存储到数据库或其他数据结构中，方便后续的资源调度。
6.2 资源分发
资源分发阶段主要涉及到应用程序和资源文件的分发。在这一阶段，编排引擎会将分配到的资源文件发送给目标主机，并对其进行部署。
6.3 资源分配
资源分配阶段主要涉及到各个任务之间的资源分配。在这一阶段，编排引擎会按照一定策略，将各个任务分配到拥有足够资源的主机上。
资源分配可以根据以下几种策略来实现：
- 主从模型：在主节点上运行管理任务，并将应用放在从节点上运行。
- 亲密性模型：将应用部署到距离最近的主机上。
- 任务间关系模型：根据应用的依赖关系和任务的特点，将任务部署到同一个主机上。
- 数据位置模型：根据数据所在的区域和网络延迟等条件，将任务部署到距离相应数据源更近的主机上。
在资源分配结束后，编排引擎会更新数据库中任务的资源分配情况，并通知各个任务运行所在的主机准备就绪。
6.4 任务执行
任务执行阶段主要涉及到应用的启动、停止、重启、监控、弹性伸缩等操作。在这一阶段，编排引擎会监控每个任务的运行状况，根据集群的状态进行相应的操作。
在任务执行阶段，还可以设置任务的依赖关系，比如，如果某个任务失败，那么就会影响到其他的任务的执行。另外，还可以设置任务的回滚策略，当某个任务失败时，可以自动进行回滚操作。
7.编排模式
在资源申请、分发、分配以及执行的过程中，往往存在很多公用的模式。比如，有的集群环境可能存在标准的主机硬件配置，要求每个应用都必须按这个配置部署；有的集群环境可能需要采用全新硬件，因此，需要预先将新硬件配置下发到每台主机；有的集群环境可能需要采用定制化的资源管理和调度策略，因此，需要保证各个应用之间的资源配比。
为了解决这些问题，编排模式被引入到容器编排领域。不同于传统的“应用安装”模式，容器编排技术允许用户预先部署好容器镜像，然后再运行容器实例。这样就可以充分利用底层资源的优势，提升集群的利用率，提升服务的性能。编排模式可以划分为以下几类：
- 服务模式：允许用户将多个容器打包为一个逻辑服务，并通过网络暴露给外部。
- 工作负载模式：允许用户根据工作负载属性来部署容器实例。
- 混合模式：允许用户混合使用上述两种模式。
- 容器模式：允许用户直接在主机上运行容器。
8.编排决策
编排决策是指如何从众多的编排选项中决定最终的编排结果。在编排决策阶段，会根据编排策略、集群状况、应用资源需求、任务依赖关系等因素，来进行决策。
编排策略包括：优先级策略、风险优先策略、优胜劣汰策略、预留资源策略、限制资源策略、时限策略、可靠性策略、成本敏感策略等。这些策略都属于基于目标或规则的决策，用来在多个可选的选项中选取最优解。
集群状况包括：机器负载、网络负载、资源利用率、硬件故障等。这些信息都会影响编排决策。
应用资源需求包括：CPU、内存、磁盘空间、网络带宽等。这些信息被用来评估每个容器的资源需求，进而判断是否部署该容器。
任务依赖关系包括：部署顺序、亲密性、关联性、优先级等。这些信息可以影响容器的部署顺序。
除了以上常见的决策因素，还有一些特殊的决策因素，如灾难恢复、弹性伸缩等。
9.Kubernetes概览
Kubernetes是容器编排领域的领军者，已成为事实上的标准。 Kubernetes是一个开源的，支持容器集群管理的平台。它的设计目标是让部署容器化应用简单并且高效，它是Google、IBM、RedHat、CoreOS、CNCF等主要云服务提供商，以及像Docker、Apache Mesos等主要容器调度系统的联合创始人之一谷歌公司的云平台基础。
kubernetes提供一个基于RESTful API的资源模型，通过声明式API接口调用，来实现对集群资源的封装、调度和管理。通过kubernetes可以轻松创建容器集群，动态分配集群资源，管理容器化应用的生命周期，包括集群自动扩缩容、应用发布和版本管理等。
Kubernetes的架构设计包括五大组件：Master、Node、etcd、APIServer、ControllerManager。如下图所示。
其中，Master负责集群的管理，它包含三个组件，分别是ApiServer、Scheduler和ControllerManager。
ApiServer：集群控制管理器，通过API接受外部请求，并向etcd数据库存储集群的配置信息。
Scheduler：调度器，通过队列监听新建的Pod请求，并将Pod调度到对应的Node节点上。
ControllerManager：控制器管理器，是一个运行在master节点上的管理进程，负责维护集群的状态，比如副本控制器(ReplicaSet Controller)，它会根据期望的副本数目和当前的实际运行副本数目，来确保集群中一直有指定的数量的Pod副本运行。
Node节点则是运行容器化应用的地方，每个节点由kubelet和kube-proxy组件驱动，并和master节点通过API交互。
etcd是一个分布式存储，存储了kubernetes集群的关键信息，包括每个节点的信息、pod的信息、service的信息等。
接下来，我将以一个简单的场景，来对kubernetes进行介绍。假设我们要部署一个web服务，包括一个nginx负载均衡器和一个后端服务。如下图所示。
10.Kubernetes的安装
kubernetes可以使用多种方式进行安装。以下是推荐的安装路径：
- 通过二进制文件安装：最简单的方法是下载kubernetes的二进制文件，并进行安装。这需要在linux系统上安装docker，然后将kubernetes的二进制文件复制到/usr/local/bin目录。
- 通过源码编译安装：如果想自己编译kubernetes的源码，也可以选择这种方式。这需要在linux系统上安装go环境，然后克隆kubernetes的github仓库，进入到kubernetes主目录，执行make命令即可。
- 使用kubespray安装：这是目前最常用的方法。kubespray是一个ansible脚本集合，可以让用户通过声明式的方式来安装kubernetes集群。kubespray可以通过github上的链接来下载，也可以自行编写ansible脚本进行安装。
11.Kubernetes的配置文件解析
kubernetes的配置文件分为三个级别：通用配置、kubelet配置、kube-proxy配置。
通用配置：包括kubernetes主配置（/etc/kubernetes/config）、插件配置（/etc/kubernetes/addons）、认证配置（/etc/kubernetes/pki）、网络配置（/etc/kubernetes/manifests），以及其他配置项。
kubelet配置：kubelet的配置项主要包括：kubeconfig（/etc/kubernetes/kubelet.conf）、cgroup配置（/etc/systemd/system/kubelet.service.d/10-kubeadm.conf）、镜像仓库配置（/etc/docker/daemon.json）。
kube-proxy配置：kube-proxy的配置项主要包括：配置文件（/etc/kubernetes/kube-proxy.conf）、ipvs配置（/run/kube-proxy.mode）、iptables配置（/run/xtables.lock）。
以上配置项都可以通过修改配置文件或命令行参数来进行修改。
12.Kubernetes的集群搭建
kubernetes集群的搭建可以分为三步：
- 安装kubernetes：可以选择多种方式进行安装，比如二进制文件安装、源码编译安装、kubespray安装等。
- 配置kubernetes：在配置文件中修改集群名称、master地址等信息。
- 启动kubernetes：启动apiserver、scheduler和controllermanager组件，并等待kubelet和kube-proxy启动成功。
13.Kubernetes的应用部署
kubernetes的应用部署可以分为三步：
- 创建Deployment：创建一个YAML配置文件，描述需要部署的应用，比如应用名称、镜像、环境变量、持久卷、资源限制、健康检查、标签等。
- 创建Service：创建一个YAML配置文件，描述需要暴露的服务，比如端口、标签等。
- 查看Deployment状态：可以查看 Deployment 的状态是否正常。
14.Kubernetes的集群扩容缩容
kubernetes集群的扩容和缩容可以分为三步：
- 扩容：增加worker节点，并把node加入集群。
- 修改Deployment的副本数目：修改Deployment的副本数目，新的Pod会在扩容的worker节点上被调度。
- 检查扩容后的状态：检查扩容后的状态，确认pod已经完全调度，且状态正常。
15.Kubernetes的应用监控
kubernetes的应用监控可以分为三步：
- 添加Prometheus：添加Prometheus组件，以实现应用的监控。
- 添加Exporter：添加Exporter，以实现应用的监控指标采集。
- 配置Service Monitor：配置Service Monitor，以告诉Prometheus如何采集应用的监控指标。
16.Kubernetes的网络配置
kubernetes的网络配置可以分为三步：
- 设置Flannel：Flannel是一个分布式的overlay网络方案，可以在kubernetes集群中建立跨主机的pod通信。
- 配置DNS服务：kubernetes的dns服务可以解析service的域名。
- 验证集群网络：查看集群内pod之间的通信是否正常。
17.Kubernetes的持久化存储配置
kubernetes的持久化存储配置可以分为三步：
- 配置PersistentVolume：创建一个YAML配置文件，描述需要创建的PVC。
- 配置StorageClass：创建一个YAML配置文件，描述StorageClass的配置。
- 验证持久化存储：验证存储的创建和访问。
18.Kubernetes的CI/CD
kubernetes的CI/CD可以分为以下五步：
- Dockerfile构建镜像：使用Dockerfile构建应用的镜像。
- 配置travis-ci：在github上创建一个项目，并在项目的根目录创建.travis.yml文件。
- travis-ci连接kubernetes：在.travis.yml文件中配置kubectl的连接参数。
- 在kubernetes上创建Deployment：在.travis.yml文件中配置kubernetes的yaml配置文件，并使用kubectl来创建deployment。
- 配置kubernetes webhook：配置kubernetes的webhook，让CI/CD工具能够触发deployment的更新。
19.Kubernetes的最佳实践
Kubernetes的最佳实践可以分为四个方面：
- 使用专用的操作系统：使用专用的操作系统，比如CoreOS、Ubuntu等，可以获得更好的稳定性和安全性。
- 使用云服务：使用云服务，比如Amazon Web Service、Google Cloud Platform等，可以获得更低的运营成本。
- 使用公共仓库：使用公共仓库，比如dockerhub、quay.io等，可以获得更快的拉取速度。
- 使用应用框架：使用应用框架，比如helm、ansible等，可以提升应用的部署和管理效率。