作者 | 鄧青琳（輕零） 阿里巴巴技術專家
導讀：本文轉載自阿里巴巴技術專家鄧青琳(輕零)在內部的分享，他從阿里雲控制檯團隊轉崗到 ECI 研發團隊（Serverless Kubernetes 背後的實現基石），從零開始瞭解 K8s，並從業務發展的視角整理了 K8s 是如何出現的，又是如何工作的。
前言
2019 年下半年，我做了一次轉崗，開始接觸到 Kubernetes，雖然對 K8s 的認識還非常的不全面，但是非常想分享一下自己的一些收穫，希望通過本文能夠幫助大家對 K8s 有一個入門的瞭解。文中有不對的地方，還請各位老司機們幫助指點糾正。
其實介紹 K8s 的文章，網上一搜一大把，而且 Kubernetes 官方文檔也寫的非常友好，所以直接上來講 K8s，我覺得我是遠遠不如網上的一些文章講的好的。因此我想換一個角度，通過一個業務發展的故事角度，來講 K8s 是怎麼出現的，它又是如何運作的。
故事開始
隨着中國老百姓生活水平的不斷提高，家家戶戶都有了小汽車，小王預計 5 年後，汽車報廢業務將會迅速發展，而且國家在 2019 年也出臺了新政策《報廢機動車回收管理辦法》，取消了汽車報廢回收的“特種行業”屬性，將開放市場化的競爭。
小王覺得這是一個創業的好機會，於是找了幾個志同道合的小夥伴開始了創業，決定做一個叫“淘車網”的平臺。
故事發展
淘車網一開始是一個 all in one 的 java 應用，部署在一臺物理機上(小王同學，現在都啥時候了，你需要了解一下阿里雲)，隨着業務的發展，機器越來越扛不住了，就趕緊對服務器的規格做了升級，從 64c256g 一路升到了 160c1920g，雖然成本高了點，但是系統至少沒出問題。
業務發展了一年後，160c1920g 也扛不住了，不得不進行服務化拆分、分佈式改造了。爲了解決分佈式改造過程中的各種問題，引入了一系列的中間件，類似 hsf、tddl、tair、diamond、metaq 等，在艱難的業務架構改造後，我們成功的把 all in one 的 java 應用拆分成了多個小應用，重走了一遍當年阿里中間件發展和去 IOE 的道路。
分佈式改完後，我們管理的服務器又多起來了，不同批次的服務器，硬件規格、操作系統版本等等都不盡相同，於是應用運行和運維的各種問題就出來了。
還好有虛擬機技術，把底層各種硬件和軟件的差異，通過虛擬化技術都給屏蔽掉了。雖然硬件不同，但是對於應用來說，看到的都是一樣的啦，此時虛擬化又產生了很大的性能開銷。
恩，不如我們使用 docker 吧，因爲 docker 基於 cgroup 等 Linux 的原生技術，在屏蔽底層差異的同時，也沒有明顯的性能影響，真是一個好東西。而且基於 docker 鏡像的業務交付，使得我們 CI/CD 的運作也非常的容易。
不過隨着 docker 容器數量的增長，我們又不得不面對新的難題，就是大量的 docker 如何調度、通信呢？畢竟隨着業務發展，淘車網已經不是一個小公司了，我們運行着幾千個 docker 容器，並且按照現在的業務發展趨勢，馬上就要破萬了。
不行，我們一定要做一個系統，這個系統能夠自動的管理服務器（比如是不是健康、剩下多少內存和 cpu 可以使用啊等等）、然後根據容器聲明所需的 cpu 和 memory 選擇最優的服務器進行容器的創建，並且還要能夠控制容器和容器之間的通信（比如說某個部門的內部服務，當然不希望其他部門的容器也能夠訪問）。
我們給這個系統取一個名字，就叫做容器編排系統吧。
容器編排系統
那麼問題來了，面對一堆的服務器，我們要怎麼實現一個容器編排系統呢？
先假設我們已經實現了這個編排系統，那麼我們的服務器就會有一部分會用來運行這個編排系統，剩下的服務器用來運行我們的業務容器，我們把運行編排系統的服務器叫做 master 節點，把運行業務容器的服務器叫做 worker 節點。
既然 master 節點負責管理服務器集羣，那它就必須要提供出相關的管理接口，一個是方便運維管理員對集羣進行相關的操作，另一個就是負責和 worker 節點進行交互，比如進行資源的分配、網絡的管理等。
我們把 master 上提供管理接口的組件稱爲 kube apiserver，對應的還需要兩個用於和 api server 交互的客戶端：
- 一個是提供給集羣的運維管理員使用的，我們稱爲 kubectl；
- 一個是提供給 worker 節點使用的，我們稱爲 kubelet。
現在集羣的運維管理員、master 節點、worker 節點已經可以彼此間進行交互了，比如說運維管理員通過 kubectl 向 master 下發一個命令：“用淘車網用戶中心 2.0 版本的鏡像創建 1000 個容器”，master 收到這個請求之後，就要根據集羣裏面 worker 節點的資源信息進行一個計算調度，算出來這 1000 個容器應該在哪些 worker 上進行創建，然後把創建指令下發到相應的 worker 上。我們把這個負責調度的組件稱爲 kube scheduler。
那 master 又是怎麼知道各個 worker 上的資源消耗和容器的運行情況的呢？這個簡單，我們可以通過 worker 上的 kubelet 週期性的主動上報節點資源和容器運行的情況，然後 master 把這個數據存儲下來，後面就可以用來做調度和容器的管理使用了。至於數據怎麼存儲，我們可以寫文件、寫 db 等等，不過有一個開源的存儲系統叫 etcd，滿足我們對於數據一致性和高可用的要求，同時安裝簡單、性能又好，我們就選 etcd 吧。
現在我們已經有了所有 worker 節點和容器運行的數據，我們可以做的事情就非常多了。比如前面所說的，我們使用淘車網用戶中心 2.0 版本的鏡像創建了 1000 個容器，其中有 5 個容器都是運行在 A 這個 worker 節點上，那如果 A 這個節點突然出現了硬件故障，導致節點不可用了，這個時候 master 就要把 A 從可用 worker 節點中摘除掉，並且還需要把原先運行在這個節點上的 5 個用戶中心 2.0 的容器重新調度到其他可用的 worker 節點上，使得我們用戶中心 2.0 的容器數量能夠重新恢復到 1000 個，並且還需要對相關的容器進行網絡通信配置的調整，使得容器間的通信還是正常的。我們把這一系列的組件稱爲控制器，比如節點控制器、副本控制器、端點控制器等等，並且爲這些控制器提供一個統一的運行組件，稱爲控制器管理器（kube-controller-manager）。
那 master 又該如何實現和管理容器間的網絡通信呢？首先每個容器肯定需要有一個唯一的 ip 地址，通過這個 ip 地址就可以互相通信了，但是彼此通信的容器有可能運行在不同的 worker 節點上，這就涉及到 worker 節點間的網絡通信，因此每個 worker 節點還需要有一個唯一的 ip 地址，但是容器間通信都是通過容器 ip 進行的，容器並不感知 worker 節點的 ip 地址，因此在 worker 節點上需要有容器 ip 的路由轉發信息，我們可以通過 iptables、ipvs 等技術來實現。那如果容器 ip 變化了，或者容器數量變化了，這個時候相關的 iptables、ipvs 的配置就需要跟着進行調整，所以在 worker 節點上我們需要一個專門負責監聽並調整路由轉發配置的組件，我們把這個組件稱爲 kube proxy。
我們已經解決了容器間的網絡通信，但是在我們編碼的時候，我們希望的是通過域名或者 vip 等方式來調用一個服務，而不是通過一個可能隨時會變化的容器 ip。因此我們需要在容器 ip 之上再封裝出一個 service 的概念，這個 service 可以是一個集羣的 vip，也可以是一個集羣的域名，爲此我們還需要一個集羣內部的 DNS 域名解析服務。
另外雖然我們已經有了 kubectl，可以很愉快的和 master 進行交互了，但是如果有一個 web 的管理界面，這肯定是一個更好的事情。此處之外，我們可能還希望看到容器的資源信息、整個集羣相關組件的運行日誌等等。
像 DNS、web 管理界面、容器資源信息、集羣日誌，這些可以改善我們使用體驗的組件，我們統稱爲插件。
至此，我們已經成功構建了一個容器編排系統，下面我們來簡單總結一下上文提到的各個組成部分：
- Master 組件：kube-apiserver、kube-scheduler、etcd、kube-controller-manager；
- Node 組件：kubelet、kube-proxy；
- 插件：DNS、用戶界面 Web UI、容器資源監控、集羣日誌。
這些也正是 K8s 中的重要組成部分。當然 K8s 作爲一個生產級別的容器編排系統，這裏提到的每一個組件都可以拿出來單獨講上很多內容，本文只是一個簡單入門，不再展開講解。
Serverless 的容器編排系統
雖然我們已經成功實現了一個容器編排系統，並且也用的很舒服，但是淘車網的王總裁（已經不是當年的小王了）覺得公司花在這個編排系統上的研發和運維成本實在是太高了，想要縮減這方面的成本。王總想着有沒有一個編排系統，能夠讓員工專注到業務開發上，而不需要關注到集羣的運維管理上，於是他和技術圈的同學瞭解了一下，發現 Serverless 的理念和他的想法不謀而合，於是就在想：啥時候出一個 Serverless 的容器編排系統就好啦。
幸運的是，王總在阿里雲網站上，看到了一款叫做 Serverless Kubernetes 的產品。。。後面的故事就不展開講了，因爲到了這個地方，更重要的事情就出現了。
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- 3 年以上分佈式系統相關經驗，熟悉高併發，分佈式通信，存儲等相關技術；
- 熟練掌握 Golang/Java/Rust 語言開發，具備 Python, Shell 等其它一種或多種語言開發經驗；
- 對容器和基礎設施相關領域的技術充滿熱情，有 PaaS 平臺相關經驗，在相關的領域如 Kubernetes、Serverless 平臺、容器技術、應用管理平臺等有豐富的積累和實踐經驗（如產品落地，創新的技術實現，開源的突出貢獻，領先的學術研究成果等）。
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