谈一谈asp.net代码块语法的理解(ASP.NETCoreon)
谈一谈asp.net代码块语法的理解(ASP.NETCoreon)eg. 在交互实验中,这个Cluster中只有一个主机,它既是Master也是Node。负责运行具体的容器,Node由Master管理,它会监控并汇报容器的状态,同时根据Master的要求管理容器的生命周期。2.MasterMaster是Cluster的大脑,负责调度(决定将应用放在哪里运行),一般为了实现高可用,会有多个Master。3.Node
作者:Edison Zhou
在之前的系列文章中,我们讲解了通过在 Windows 上运用 Docker for Windows 搭建一个单节点的K8S环境,并初步尝试将ASP.NET Core WebAPI 项目部署到了 K8S,把玩了一下快速部署和实例伸缩。这个系列开始,会继续学习K8S以及在Linux上搭建集群来深入把玩。本篇会回顾一下K8S的基本概念以及架构组成,然后会通过Kubeadm快速地搭建一个K8S集群供后续学习把玩之用。
一、K8S基础概念回顾1.Cluster 集群
计算、存储和网络资源的集合,kubernetes利用这些资源运行各种基于容器的应用。
2.Master
Master是Cluster的大脑,负责调度(决定将应用放在哪里运行),一般为了实现高可用,会有多个Master。
3.Node
负责运行具体的容器,Node由Master管理,它会监控并汇报容器的状态,同时根据Master的要求管理容器的生命周期。
eg. 在交互实验中,这个Cluster中只有一个主机,它既是Master也是Node。
4.Pod
Kubernetes的最小工作单元,每个Pod包含一个或多个容器。Pod中的容器会被作为一个整体被Master调度到一个Node上运行。
(1)为何引入Pod?
一是方便管理:
有些容器天生联系紧密,需要在一起工作。Pod提供了比容器更高层次的抽象,将它们封装到一个部署单元中。K8S以Pod为最小单位进行调度、扩展、共享资源、管理生命周期。
eg.正例:File Puller & Web Server => 需要部署在一起工作
反例:Tomecat & MySQL => 不需要部署在一起工作
二是可以共享资源和通信:
Pod中所有容器使用同一个网络namespace,即相同的IP和端口空间,可以直接用localhost通信,而且还可以共享存储(本质是通过将Volume挂载到Pod中的每个容器)
(2)如何使用Pod?
运行单个容器:one-container-per-Pod,K8S中最常见的模型,即使这种情形下,K8S管理的也是Pod而不是单个容器。
运行多个容器:将联系非常紧密的多个容器部署到一个Pod中,可以直接共享资源。
5.Controller
K8S不会直接创建Pod,是通过Controller来管理Pod的。为了满足不同业务场景,K8S提供了多种Controller:
(1)Deployment
最常见的Controller,可以管理Pod的多个副本,并确保Pod按照期望的状态运行。
(2)ReplicaSet
实现了Pod的多副本管理,使用Deployment时会自动创建ReplicaSet。换句话说,Deployment是通过ReplicaSet来管理Pod的多个副本的,通常不需要直接使用ReplicaSet。
(3)DaemonSet
用于每个Node最多只运行一个Pod副本的场景,DaemonSet通常用于运行daemon(守护进程、后台程序)。
(4)StatefuleSet
用于保证Pod的每个副本在整个生命周期中名称是不变的,而其他的Controller不提供这个功能。(非StatefuleSet下,当某个Pod发生故障需要删除并重启时,Pod的名称是会变化的)
(5)Job
用于运行结束就删除的应用,其他Controller下Pod通常是长期持续运行的。
6.Service
K8S定义了外界访问一个或一组特定Pod的方式,就是Service。每个Service有自己的IP和端口,并且为Pod提供了负载均衡。
如果说K8S运行Pod的任务是交给了Controller去做,那么访问Pod的任务则是交给了Service去做。
7.Namespace
Namespace将一个物理的Cluster从逻辑上划分为多个虚拟Cluster,每个虚拟Cluster就是一个Namespace,不同Namespace中的资源是完全隔离的。
K8S中会自动创建两个Namespace:
(1)default:创建资源时如果不指定Namespace就会放到这里
(2)kube-system: K8S自己创建的系统资源都会放到这个Namespace中
二、K8S集群架构解析下面展示了一个最小化的K8S集群,一个master节点和两个node节点:
*.master上也有kubelet和kube-proxy是因为master同时也是一个Node
1.Master节点
K8S集群的“大脑”,运行以下多个Daemon服务:
- API Server(kube-apiserver)
- 提供Restful API => Kubernetes API,供其他组件调用以管理Cluster的各种资源
- Scheduler(kube-scheduler)
- 负责决定将Pod放在哪个Node上Run起来
- 调度时会根据指定算法选择Pod(eg.集群拓扑结构、各节点负载情况、HA等等)
- Controller Manager(kube-controller-manager)
- 负责管理集群中的各种资源,保证资源处于预期的状态
- 由多种Controller组成
- Replication Controller:管理Deployment、StatefuleSet、DaemonSet的生命周期
- Endpoints Controller
- Namespace Controller:管理Namespace资源
- Serviceaccounts Controller
- Etcd
- 负责保存K8S集群中的配置信息和各种资源的状态信息
- 当数据发生变化时,会及时通知K8S相关组件
- Pod网络
- 保证Pod能够相互通信,Flannel是一个可选方案
2.Node节点
运行Pod的主战场,主要运行以下K8S组件:
- kubelet
- Node的Agent,负责创建运行容器与向Master报告运行状态
- kube-proxy
- 每个Node都会运行proxy,它负责请求转发到后端的容器
- Pod网络
- 保证Pod能够相互通信,Flannel是一个可选方案
3.1 K8S环境搭建的几种方式
搭建K8S环境有几种常见的方式如下:
(1)Minikube
Minikube是一个工具,可以在本地快速运行一个单点的K8S,供初步尝试K8S或日常开发的用户使用,不能用于生产环境。
(2)Kubeadm
Kubeadm是K8S官方社区推出的一套用于简化快速部署K8S集群的工具,Kubeadm的设计目的是为新用户开始尝试K8S提供一种简单的方法。
(3)二进制包
除了以上两种方式外,我们还可以通过从官方下载二进制包,手动部署每个组件组成K8S集群,这也是目前企业生产环境中广为使用的方式,但对K8S管理人员的要求较高。
本次学习实践我们主要借助Kubeadm工具搭建K8S集群,以便后续实践部署ASP.NET Core应用集群。
3.2 搭建前的准备工作
(1)准备三台Linux服务器
这里我选择通过VMware Workstaion来搭建3个虚拟机,每个配置2CPU和2G内存,如下图:
(2)配置主机名与静态IP地址如下表所示:
角色主机名IP地址Masterk8s-master192.168.2.100Nodek8s-node1192.168.2.101Nodek8s-node2192.168.2.102
然后,更改hosts文件添加主机名与IP映射关系
# vim /etc/hosts 192.168.2.100 k8s-master 192.168.2.101 k8s-node1 192.168.2.102 k8s-node2
(3)关闭防火墙
systemctl stop firewalld systemctl disable firewalld
(4)关闭selinux
sed -i 's/enforcing/disabled/' /etc/selinux/config setenforce 0
(5)关闭swap => K8S中不支持swap分区
# vim /etc/fstab #/dev/mapper/centos-swap swap swap defaults 0 0
*.编辑etc/fstab将swap那一行注释掉或者删除掉
(6)将桥接的IPv4流量传递到iptables的链
# cat > /etc/sysctl.d/k8s.conf << EOF net.bridge.bridge-nf-call-ip6tables = 1 net.bridge.bridge-nf-call-iptables = 1 EOF # sysctl --system
3.3 安装Docker&Kubeadm&Kubelet
以下步骤请在所有节点中都操作:
(1)安装Docker
# wget https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo -O /etc/yum.repos.d/docker-ce.repo # yum -y install docker-ce-18.06.1.ce-3.el7 # systemctl enable docker && systemctl start docker # docker --version Docker version 18.06.1-ce build e68fc7a
*.这里安装的是18.06社区版,如果你之前有安装低版本的Docker,为了配合本次实验的K8S版本(1.13.x),建议先卸载掉,卸载过程可以参考这篇文章《CentOS7 Docker升级》。
(2)添加阿里云Yum软件源
# cat > /etc/yum.repos.d/kubernetes.repo << EOF [kubernetes] name=Kubernetes baseurl=https://mirrors.aliyun.com/kubernetes/yum/repos/kubernetes-el7-x86_64 enabled=1 gpgcheck=1 repo_gpgcheck=1 gpgkey=https://mirrors.aliyun.com/kubernetes/yum/doc/yum-key.gpg https://mirrors.aliyun.com/kubernetes/yum/doc/rpm-package-key.gpg EOF
(3)安装Kubeadm&Kubelet&Kubectl
注意:本次部署K8S版本号为1.13.3
# yum install -y kubelet-1.13.3 kubeadm-1.13.3 kubectl-1.13.3 # systemctl enable kubelet
遇到的一些坑如下:
① 碰到需要kubernetes-cni的问题:
#####错误:软件包:kubelet-1.13.3-0.x86_64 (kubernetes) 需要:kubernetes-cni = 0.6.0 可用: kubernetes-cni-0.3.0.1-0.07a8a2.x86_64 (kubernetes) kubernetes-cni = 0.3.0.1-0.07a8a2 可用: kubernetes-cni-0.5.1-0.x86_64 (kubernetes) kubernetes-cni = 0.5.1-0 可用: kubernetes-cni-0.5.1-1.x86_64 (kubernetes) kubernetes-cni = 0.5.1-1 可用: kubernetes-cni-0.6.0-0.x86_64 (kubernetes) kubernetes-cni = 0.6.0-0 正在安装: kubernetes-cni-0.7.5-0.x86_64 (kubernetes) kubernetes-cni = 0.7.5-0 您可以尝试添加 --skip-broken 选项来解决该问题 您可以尝试执行:rpm -Va --nofiles --nodigest
_解决:_手动安装kubernetes-cni对应的版本
yum install -y kubelet-1.13.3 kubeadm-1.13.3 kubectl-1.13.3 kubernetes-cni-0.6.0
② 使用yum安装程序时,提示xxx.rpm公钥尚未安装
从 https://mirrors.aliyun.com/kubernetes/yum/doc/yum-key.gpg 检索密钥 导入 GPG key 0xA7317B0F: 用户ID : "Google Cloud Packages Automatic Signing Key <gc-team@google.com>" 指纹 : d0bc 747f d8ca f711 7500 d6fa 3746 c208 a731 7b0f 来自 : https://mirrors.aliyun.com/kubernetes/yum/doc/yum-key.gpg e3438a5f740b3a907758799c3be2512a4b5c64dbe30352b2428788775c6b359e-kubectl-1.13.3-0.x86_64.rpm 的公钥尚未安装 失败的软件包是:kubectl-1.13.3-0.x86_64 GPG 密钥配置为:https://mirrors.aliyun.com/kubernetes/yum/doc/yum-key.gpg
_解决:_使用 yum install xxx.rpm --nogpgcheck 命令格式跳过公钥检查,比如跳过kubectl和kubeadm的公钥检查如下命令:
yum install kubectl-1.13.3-0.x86_64 --nogpgcheck yum install kubeadm-1.13.3-0.x86_64 --nogpgcheck
3.4 部署Kubernetes Master
以下步骤请在k8s-master节点上操作:
kubeadm init \ --apiserver-advertise-address=192.168.2.100 \ --image-repository registry.aliyuncs.com/google_containers \ --kubernetes-version v1.13.3 \ --service-cidr=10.1.0.0/16 \ --pod-network-cidr=10.244.0.0/16
_PS:_由于默认拉取镜像地址k8s.gcr.io国内无法访问,这里指定阿里云镜像仓库地址(registry.aliyuncs.com/google_containers)。官方建议服务器至少2CPU 2G内存,当然内存1G也是可以的,但是会出Warning,建议还是老老实实升2G内存把。
接下来,为了顺利使用kubectl命令,执行以下命令:
mkdir -p $HOME/.kube sudo cp -i /etc/kubernetes/admin.conf $HOME/.kube/config sudo chown $(id -u):$(id -g) $HOME/.kube/config # kubectl get nodes
这时你可以使用kubectl了,当你执行完kubectl get nodes之后,你会看到如下状态:
3.5 部署Pod网络插件(CNI)
同样,继续在k8s-master上操作:
kubectl apply -f \ https://raw.githubusercontent.com/coreos/flannel/a70459be0084506e4ec919aa1c114638878db11b/Documentation/kube-flannel.yml
然后通过以下命令验证:全部为Running则OK,其中一个不为Running,比如:Pending、ImagePullBackOff都表明Pod没有就绪
如果其中有的Pod没有Running,可以通过以下命令查看具体错误原因,比如这里我想查看kube-flannel-ds-amd64-8bmbm这个pod的错误信息:
kubectl describe pod kube-flannel-ds-amd64-8bmbm -n kube-system
在此过程中可能会遇到无法从qury.io拉取flannel镜像从而导致无法正常Running,解决办法如下:
使用国内云服务商提供的镜像源然后通过修改tag的方式曲线救国
docker pull quay-mirror.qiniu.com/coreos/flannel:v0.11.0-amd64 docker tag quay-mirror.qiniu.com/coreos/flannel:v0.11.0-amd64 quay.io/coreos/flannel:v0.10.0-amd64 docker rmi quay-mirror.qiniu.com/coreos/flannell:v0.11.0-amd64
这时,我们再看看master节点的状态就会从NotReady变为Ready:
那么,恭喜你,Master节点部署结束了。如果你只想要一个单节点的K8S,那么这里就完成了部署了。
3.6 加入Kubernetes Node
在两台Node节点上执行join命令:
kubeadm join 192.168.2.100:6443 --token ekqxk2.iiu5wx5bbnbdtxsw --discovery-token-ca-cert-hash \ sha256:c50bb83d04f64f4a714b745f04682b27768c1298f331e697419451f3550f2d05
这里需要注意的就是,带上在Master节点Init成功后输出的Token。如果找不到了,没关系,可以通过以下命令来查看:
kubeadm token list
Node节点上成功join之后会得到以下信息:
这时,我们在master节点上执行以下命令可以看到集群各个节点的状态了:
如果看到两个Node状态不是Ready,那么可能需要检查哪些Pod没有正常运行:
kubectl get pod --all-namespaces
然后按照3.5中的检查方式进行检查并修复,最终kubectl get nodes效果应该状态都是Running。注意的是在检查时需要注意是哪个Node上的错误,然后在对应的Node进行修复,比如拉取flannel镜像。
至此,一个最小化的K8S集群已经搭建完毕。
3.7 测试Kubernetes集群
这里为了快速地验证一下我们的K8S集群是否可用,创建一个示例Pod(这里默认是一个副本):
kubectl create deployment nginx --image=nginx kubectl expose deployment nginx --port=80 --type=NodePort kubectl get pod svc
如果想要看到更多的信息,比如pod被部署在了哪个Node上,可以通过 kubectl get pods svc -o wide来查看。
因为是NodePort方式,因此其映射的端口号会在30000-32767范围内随机取一个,我们可以直接通过浏览器输入IP地址访问,比如这时我们通过浏览器来访问一下任一Node的IP地址加端口号,例如192.168.2.101:31174或192.168.2.102:31174
如果能够成功看到,那么恭喜你,你的K8S集群能够成功运行了,万里长征走完了第一步!
四、小结本文快速地介绍了一下Kubernetes的核心构成组件及其作用,然后通过在三台Linux主机上通过Kubeadm搭建了一个Master节点两个Node节点的集群,最后通过部署一个Deployment来快速地验证了一下集群是否可用。下一篇会通过一个ASP.NET Core的部署例子来演示和介绍一下各个组件之间是如何协作的,以及部署Dashboard。
参考资料(1)CloudMan,《每天5分钟玩转Kubernetes》
(2)李振良,《一天入门Kubernets教程》
(3)李振良,《30分钟部署一个Kubernetes集群》
(4)cao_xiaobo,《CentOS7 部署K8S集群》