Kubernetes-Service介绍(一)-基本概念

前言

本篇是Kubernetes第八篇，大家一定要把环境搭建起来，看是解决不了问题的，必须实战。Pod篇暂时应该还缺少两篇，等Service和存储相关内容介绍以后，补充剩下的两篇，有状态的Pod会涉及这两块的内容。

Kubernetes系列文章:

为什么需要Service

在应用创建一个Nginx的Pod集合，由3个Pod组成，每个容器的端口端口号都是80；

编辑nginx-deployment.yaml；

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: nginx-deployment
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: backend
  replicas: 3
  template:
    metadata:
      labels:
        app: backend
    spec:
      containers:
      - name: nginx
        image: nginx:latest
        resources:
          limits:
            memory: "128Mi"
            cpu: "128m"
        ports:
        - containerPort: 80

创建Deployment资源；

kubectl apply -f nginx-deployment.yaml

查看Pod的IP;

kubectl get pods -o wide

通过IP访问Pod;

curl 10.100.1.92:80

这样就会存在问题，由于Pod的生命是有限的，如果Pod重启IP有可能会发生变化。如果我们的服务都是将Pod的IP地址写死，Pod的IP发生变化以后，后端服务也将会不可用。当然我们可以通过手动更新如nginx的upstream配置来改变后端的服务IP。也可以通过Consul，ZooKeeper、etcd等工具，把我们的服务注册到这些服务发现中心，然后让这些工具动态的去更新Nginx的配置就可以了，我们完全不用去手工的操作了。

Kubernetes提供了Service对象，它定义了一组Pod的逻辑集合和一个用于访问它们的策略，这个概念和微服务非常类似。一个Serivce下面包含的Pod集合一般是由Label Selector来决定的。这样就可以不用去管后端的Pod如何变化，只需要指定Service的地址就可以了，这厮因为我们在中间添加了一层服务发现的中间件，Pod销毁或者重启后，把这个Pod的地址注册到这个服务发现中心去。Service的这种抽象就可以帮我们达到这种解耦的目的。

Service原理初探

我们以前面创建的nginx为案例，通过创建一个Service来给3个Pod做负载:

创建Service方式有两种，一种是通过kubectl expose命令来创建，另外一个种通过yaml文件来创建，这里我们采用yaml方式来创建，创建一个nginx-service.yaml文件；

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: nginx-service
spec:
  #定义后端pod标签为app=backend
  selector:
    app: backend
  ports:
  #service端口号
  - port: 80
    #pod的端口号
    targetPort: 80

创建Service对象;

kubectl apply -f nginx-service.yaml

查看Service的IP地址；

kubectl get svc

通过ServiceIP和端口号访问；

curl 10.96.165.211:80

查看Service的Endpoint的列表；

kubectl describe svc nginx-service

这里我们可以初步看出来Service的服务发现离不开Endpoint对象，Endpoint是Kubernetes中的一个资源对象，存储在Etcd中，用来记录一个Service对应的所有Pod的访问地址。Service配置Selector，Endpoint Controller才会自动创建对应的Endpoint对象；否则不会创建Endpoint对象。Endpoint Controller主要有以下作用:

负责生成和维护所有endpoint对象的控制器
负责监听Service和对应Pod的变化，监听到Service被删除，则删除和该Service同名的Endpoint对象；监听到新的Service被创建，则根据新建Service信息获取相关Pod列表，然后创建对应Endpoint对象；监听到Service被更新，则根据更新后的Service信息获取相关Pod列表，然后更新对应Endpoint对象；监听到Pod事件，则更新对应的Service的Endpoint对象，将Pod IP记录Eendpoint中；

Endpoint完成服务发现，真正从服务IP到后端Pod的负载均衡的实现则是由每个Node节点上的kube-proxy负责实现的，kube-proxy会监听Service和Endpoints的更新并调用其代理模块在主机上刷新路由转发规则，从而实现动态跟新服务列表，整体访问情况可以参考下图，这是第一代kube-proxy实现方式，现在的实现方式有所调整，但是我觉得这个是最容易让人明白的方式。

下图是第二代或者第三代实现方式，实现方式:

Service负载均衡

Service路由转发都是由 kube-proxy 组件来实现的，Service 仅以一种 ClusterIP 的形式存在，kube-proxy 将Service访问请求转发到后端的多个Pod的实例上，kube-proxy 的路由转发规则是通过其后端的代理模块实现的，kube-proxy 的代理模块目前有三种实现方案:

userspace

在userspace（用户空间代理）模式下，kube-proxy进程是一个真实的TCP/UDP代理，负责从Service到Pod的访问流量的转发，如下图:

userspace模式下kube-proxy通过API Server的Watch接口实时跟踪Service与Endpoint的变更信息，来实现动态更新iptables规则；对每个Service它都为其所在Node节点开放一个端口，作为其服务代理端口；发往该端口的请求会采用一定的策略转发给与该服务对应的后端Pod实体。kube-proxy同时会在本地节点设置 iptables 规则，这个规则用于捕获通过Cluter IP和Port访问Service请求，并将这些转发到对应的端口上，如果采用DNS形式，前面还有DNS解析层。

userspace该模式下最大的问题是，Service的请求会先从用户空间进入内核iptables，然后再回到用户空间，最后在由kube-proxy完成后端Endpoints的选择和代理工作，这样需要用户空间和内核态一直来回切换，这样带来的系统开销会很大。

iptables

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API Server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。

与第1代的userspace模式相比，iptables模式完全工作在内核态，不用再经过用户态的kube-proxy中转，因而性能更强。iptables模式虽然实现起来简单，但存在无法避免的缺陷：在集群中的Service和Pod大量增加以后，iptables中的规则会急速膨胀，导致性能显著下降，在某些极端情况下甚至会出现规则丢失的情况，并且这种故障难以重现与排查。

IPVS

Kubernetes从1.8版本开始引入第3代的IPVS（IPVirtualServer）模式，IPVS在Kubernetes1.11中升级为GA稳定版。iptables与IPVS虽然都是基于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。由此解决掉了iptables的弊病。

与iptables相比，IPVS拥有以下明显优势：

为大型集群提供了更好的可扩展性和性能；
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）；
支持服务器健康检查和连接重试等功能；
可以动态修改ipset的集合，即使iptables的规则正在使用这个集合；

由于IPVS无法提供包过滤、airpin-masqueradetricks（地址伪装）、SNAT等功能，因此在某些场景（如NodePort的实现）下还要与iptables搭配使用。

在IPVS模式下，kube-proxy又做了重要的升级，即使用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。

会话保持机制

Service支持通过设置sessionAffinity实现基于客户端的IP的会话保持，首次将某个客户端来源的IP发起请求转发到后端某个Pod上，之后从相同的客户端IP发起的请求都被转发到相同的Pod上，配置参数为spec.sessionAffinity，也可以设置会话保持的最长时间，在此之后重新设置访问规则，通过配置spec.sessionAffinityConfig.clientIP.timeoutSeconds来实现，可以参考以下配置:

  apiVersion: v1
  kind: Service
  metadata:
    name: nginx-service
  spec:
    sessionAffinity: ClientIP
    sessionAffinityConfig:
      clientIP:
        timeoutSeconds: 1000
    #定义后端pod标签为app=backend
    selector:
      app: backend
    ports:
    #service端口号
    - port: 80
      #pod的端口号
      targetPort: 80

Service类型

Service支持的类型也就是Kubernetes 中将服务暴露的方式，默认有四种 ClusterIP、NodePort、LoadBalancer、ExternelName，下面会详细介绍每种类型Service的使用场景。

ClusterIP

ClusterIP类型的Service是Kubernetes集群默认的服务暴露方式，它只能用于集群内部通信，可以被各 Pod 访问，也可以手动指定ClusterIP，不过要确保该IP在Kubernetes集群设置ClusterIP的范围内部，并且没有被其他Service使用，整个访问流程如下:

集群内部整体结构可参考以下模型:

NodePort

对于我们来说，不全是集群内访问，也需要集群外业务访问。那么ClusterIP就满足不了了。NodePort是一种对外提供访问的方式，NodePort类型的Service可以让Kubemetes集群每个节点上保留一个相同的端口，外部访问连接首先访问节点IP:Port，然后将这些连接转发给服务对应的Pod。整体的访问流程:

集群内部整体结构可参考以下模型:

LoadBalancer

LoadBalancer类型的Service其实是NodePort类型Service的扩展，通过一个特定的LoadBalancer访问Service，这个LoadBalancer将请求转发到节点的NodePort，可以理解为端口的Nginx负载均衡器。

LoadBalancer本身不是属于Kubernetes的组件，这部分通常是由具体厂商（云服务提供商）提供，不同厂商的Kubernetes集群与LoadBalancer的对接实现各不相同，被提供的负载均衡器的信息将会通过Service的status.loadBalancer字段被发布出去。

整体结构可参考以下模型:

ExternalName

ExternalName类型的服务用于将集群外的服务定义为Kubernetes集群的Service，并且通过externalName字段指定外部服务的地址，可以是域名也可以是IP格式。集群内部的客户端可以通过这个Service访问外部服务，这种类型的服务没有后端Pod，因此也不需要设置Label Selector。

整体结构可参考以下模型:

结束

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