031.Kubernetes核心组件-kubelet

031.Kubernetes核心组件-kubelet

一 kubelet概述

1.1 kubelet作用

在Kubernetes集群中，在每个Node（又称Minion）上都会启动一个kubelet服务进程。该进程用于处理Master下发到本节点的任务，管理Pod及Pod中的容器。每个kubelet进程都会在API Server上注册节点自身的信息，定期向Master汇报节点资源的使用情况，并通过cAdvisor监控容器和节点资源。

二 节点管理

节点通过设置kubelet的启动参数“--register-node”，来决定是否向API Server注册自己。如果该参数的值为true，那么kubelet将试着通过API Server注册自己。在自注册时，kubelet启动时还包含下列参数。

--api-servers：API Server的位置。--kubeconfig：kubeconfig文件，用于访问API Server的安全配置文件。--cloud-provider：云服务商（IaaS）地址，仅用于公有云环境。

提示：通常可能每个kubelet都被授予创建和修改任何节点的权限。生产环境中，建议kubelet的权限进行限制，仅允许它修改和创建所在节点的权限。

如果在集群运行过程中遇到集群资源不足的情况，用户就很容易通过添加机器及运用kubelet的自注册模式来实现扩容。

在某些情况下，Kubernetes集群中的某些kubelet没有选择自注册模式，用户需要自己去配置Node的资源信息，同时告知Node上Kubelet API Server的位置，需要手动创建和修改节点信息。

如果需要手动创建节点信息，则通过设置kubelet的启动参数“--registernode=false”即可关闭自注册模式。

kubelet在启动时通过API Server注册节点信息，并定时向API Server发送节点的新消息，API Server在接收到这些信息后，将这些信息写入etcd。通过kubelet的启动参数“--node-status-update-frequency”设置kubelet每隔多长时间向API Server报告节点状态，默认为10s。

三 Pod管理

kubelet通过以下几种方式获取自身Node上要运行的Pod清单。

所有以非API Server方式创建的Pod都叫作Static Pod。kubelet将Static Pod的状态汇报给API Server，API Server为该Static Pod创建一个Mirror Pod和其相匹配。Mirror Pod的状态将真实反映Static Pod的状态。当Static Pod被删除时，与之相对应的Mirror Pod也会被删除。

对于通过API Server获得Pod清单的方式，kubelet会使用API Server Client的Watch加List的方式监听“/registry/nodes/$”当前节点的名称和“/registry/pods”目录，将获取的信息同步到本地缓存中。

kubelet监听etcd，所有针对Pod的操作都会被kubelet监听。如果发现有新的绑定到本节点的Pod，则按照Pod清单的要求创建该Pod。如果发现本地的Pod被修改，则kubelet会做出相应的修改，比如在删除Pod中的某个容器时，会通过Docker Client删除该容器。

如果发现删除本节点的Pod，则删除相应的Pod，并通过Docker Client删除Pod中的容器。

kubelet读取所监听的信息，如果是创建和修改Pod任务，则做如下处理：

为该Pod创建一个数据目录。从API Server读取该Pod清单。为该Pod挂载外部卷（ExternalVolume）。-Pod用到的Secret。检查已经运行在节点上的Pod，如果该Pod没有容器或Pause容器（“kubernetes/pause”镜像创建的容器）没有启动，则先停止Pod里所有容器的进程。如果在Pod中有需要删除的容器，则删除这些容器。用“kubernetes/pause”镜像为每个Pod都创建一个容器。该Pause容器用于接管Pod中所有其他容器的网络。每创建一个新的Pod，kubelet都会先创建一个Pause容器，然后创建其他容器。“kubernetes/pause”镜像大概有200KB，是个非常小的容器镜像。为Pod中的每个容器做如下处理：

为容器计算一个Hash值，然后用容器的名称去查询对应Docker容器的Hash值。若查找到容器，且二者的Hash值不同，则停止Docker中容器的进程，并停止与之关联的Pause容器的进程；若二者相同，则不做任何处理。如果容器被终止了，且容器没有指定的restartPolicy（重启策略），则不做任何处理。调用Docker Client-容器镜像，调用Docker Client运行容器。

四 容器健康检查

4.1 健康检查方法

Pod通过两类探针来检查容器的健康状态,LivenessProbe探针和ReadinessProbe探针。

4.2 LivenessProbe探针

LivenessProbe探针，用于判断容器是否健康并反馈给kubelet。如果LivenessProbe探针探测到容器不健康，则kubelet将删除该容器，并根据容器的重启策略做相应的处理。如果一个容器不包含LivenessProbe探针，那么kubelet认为该容器的LivenessProbe探针返回的值永远是Success。

kubelet定期调用容器中的LivenessProbe探针来诊断容器的健康状况。LivenessProbe包含以下3种实现方式：

ExecAction：在容器内部执行一个命令，如果该命令的退出状态码为0，则表明容器健康。TCPSocketAction：通过容器的IP地址和端口号执行TCP检查，如果端口能被访问，则表明容器健康。HTTPGetAction：通过容器的IP地址和端口号及路径调用HTTPGet方法，如果响应的状态码大于等于200且小于等于400，则认为容器状态健康。

LivenessProbe探针被包含在Pod定义的spec.containers.{某个容器}中。

示例1：HTTP检查方式

[root@k8smaster01 study]# vi myweb-liveness.yaml 1 apiVersion: v1 2 kind: Pod 3 metadata: 4 labels: 5 test: liveness 6 name: myweb 7 spec: 8 containers: 9 - name: myweb 10 image: kubeguide/tomcat-app:v1 11 ports: 12 - containerPort: 8080 13 livenessProbe: 14 exec: 15 command: 16 - cat 17 - /tmp/health 18 initialDelaySeconds: 5 19 timeoutSeconds: 1 20 #kubelet在容器中执行“cat /tmp/health”命令，如果该命令返回的值为0，则表明容器处于健康状态，否则表明容器处于不健康状态。

4.3 ReadinessProbe探针

另一类是ReadinessProbe探针，用于判断容器是否启动完成，且准备接收请求。如果ReadinessProbe探针检测到容器启动失败，则Pod的状态将被修改，Endpoint Controller将从Service的Endpoint中删除包含该容器所在Pod的IP地址的Endpoint条目。

五 cAdvisor资源监控

5.1 cAdvisor概览

在Kubernetes集群中，应用程序生命周期内的信息可以在不同的级别上进行监测，如：容器、Pod、Service和整个集群。

Kubernetes尽可能提供用户详细的各个级别的资源使用信息，从而能深入地了解应用的执行情况，并找到应用中可能的瓶颈。

cAdvisor是一个开源的分析容器资源使用率和性能特性的代理工具，它是因为容器而产生的，因此也支持Docker容器。在Kubernetes项目中，cAdvisor被集成到Kubernetes代码中，kubelet则通过cAdvisor获取其所在节点及容器的数据

5.2 cAdvisor原理及作用

cAdvisor自动查找所有在其所在Node上的容器，自动采集CPU、内存、文件系统和网络使用的统计信息。通常cAdvisor通过它所在Node的4194端口暴露一个简单的UI。

kubelet作为连接Kubernetes Master和各Node之间的桥梁，管理运行在Node上的Pod和容器。kubelet将每个Pod都转换成它的成员容器，同时从cAdvisor获取单独的容器使用统计信息，然后通过该REST API暴露这些聚合后的Pod资源使用的统计信息。

cAdvisor只能提供2～3min的监控数据，对性能数据也没有持久化，因此在Kubernetes早期版本中需要依靠Heapster来实现集群范围内全部容器性能指标的采集和查询功能。

从Kubernetes1.8版本开始，性能指标数据的查询接口升级为标准的Metrics API，后端服务则升级为全新的Metrics Server。因此，cAdvisor在4194端口提供的UI和API服务从Kubernetes1.10版本开始进入弃用流程，并于1.12版本完全关闭。

在新的Kubernetes监控体系中，Metrics Server用于提供CoreMetrics（核心指标），包括Node和Pod的CPU和内存使用数据。其他CustomMetrics（自定义指标）则由第三方组件（如Prometheus）采集和存储。

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