DEVOPS: 认证与调度

概述

• 不知道大家有没有意识到一个现实，就是大部分时候，我们已经不像以前一样
• 通过命令行，或者可视窗口来使用一个系统了
• 现在我们上微博、或者网购，操作的其实不是眼前这台设备，而是一个又一个集群

• 通常，这样的集群拥有成百上千个节点，每个节点是一台物理机或虚拟机，集群一般远离用户，坐落在数据中心
• 为了让这些节点互相协作，对外提供一致且高效的服务，集群需要操作系统，Kubernetes 就是这样的操作系统
• 比较 Kubernetes 和单机操作系统，Kubernetes 相当于内核，它负责集群软硬件资源管理
• 并对外提供统一的入口，用户可以通过这个入口来使用集群，和集群沟通

• 而运行在集群之上的程序，与普通程序有很大的不同，这样的程序，是“关在笼子里”的程序
• 它们从被制作，到被部署，再到被使用，都不寻常。我们只有深挖根源，才能理解其本质

“关在笼子里”的程序

1 ) 代码

• 我们使用 go 语言写了一个简单的 web 服务器程序 app.go，这个程序监听在 2580 这个端口
• 通过 http 协议访问这个服务的根路径，服务会返回“This is a small app for kubernetes…”字符串

package main
import ("github.com/gorilla/mux""log""net/http"
)func about(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {w.Write([]byte("This is a small app for kubernetes...\n"))
}func main() {r := mux.NewRouter()r.HandleFunc("/", about)log.Fatal(http.ListenAndServe("0.0.0.0:2580", r))
}

• 使用 go build 命令编译这个程序，产生 app 可执行文件

• 这是一个普通的可执行文件，它在操作系统里运行，会依赖系统里的库文件

  # ldd app
  linux-vdso.so.1 => (0x00007ffd1f7a3000)
  libpthread.so.0 => /lib64/libpthread.so.0 (0x00007f554fd4a000)
  libc.so.6 => /lib64/libc.so.6 (0x00007f554f97d000)
  /lib64/ld-linux-x86-64.so.2 (0x00007f554ff66000)
  

2 ) “笼子”

• 为了让这个程序不依赖于操作系统自身的库文件，我们需要制作容器镜像，即隔离的运行环境, Dockerfile 是制作容器镜像的“菜谱”

• 我们的菜谱就只有两个步骤，下载一个 centos 的基础镜像，把 app 这个可执行文件放到镜像中 /usr/local/bin 目录中去

  FROM centos
  ADD app /usr/local/bin
  

3 ) 地址

• 制作好的镜像存再本地，我们需要把这个镜像上传到镜像仓库里去
• 这里的镜像仓库，相当于应用商店
• 我们使用阿里云的镜像仓库，上传之后镜像地址是 :
  • registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/kube-easy/app:latest
  • 镜像地址可以拆分成四个部分：仓库地址 / 命名空间 / 镜像名称 : 镜像版本
  • 显然，镜像上边的镜像，在阿里云杭州镜像仓库，使用的命名空间是 kube-easy
  • 镜像名 : 版本是 app:latest
• 至此，我们有了一个可以在 Kubernetes 集群上运行的，“关在笼子里”的小程序

得其门而入

1 ) 入口

• Kubernetes 作为操作系统，和普通的操作系统一样，有 API 的概念
• 有了API，集群就有了入口；有了 API，我们使用集群，才能得其门而入
• Kubernetes 的 API 被实现为运行在集群节点上的组件 API Server
• 这个组件是典型的 web 服务器程序，通过对外暴露 http(s) 接口来提供服务

• 这里我们创建一个阿里云 Kubernetes 集群
• 登录集群管理页面，我们可以看到API Server 的公网入口
• API Server 内网连接端点： https://xx.xxx.xxx.xxx:6443

2 ) 双向数字证书验证

• 阿里云 Kubernetes 集群 API Server 组件，使用基于 CA 签名的双向数字证书
  认证来保证客户端与 api server 之间的安全通信。
• 这句话很绕口，对于初学者不太好理解，我们来深入解释一下。
• 从概念上来讲，数字证书是用来验证网络通信参与者的一个文件
• 这和学校颁发给学生的毕业证书类似
• 在学校和学生之间，学校是可信第三方 CA，而学生是通信参与者
• 如果社会普遍信任一个学校的声誉的话，那么这个学校颁发的毕业证书，也会得到社会认可
• 参与者证书和 CA 证书可以类比毕业证和学校的办学许可证
• 这里我们有两类参与者，CA 和普通参与者
• 与此对应，我们有两种证书，CA 证书和参与者证书
• 另外我们还有两种关系，证书签发关系，以及信任关系
• 这两种关系至关重要，我们先看签发关系
• 如下图，我们有两张 CA 证书，三个参与者证书
• 其中最上边的 CA 证书，签发了两张证书
  • 一张是中间的 CA 证书
  • 另一张是右边的参与者证书
  • 中间的 CA 证书，签发了下边两张参与者证书
  • 这六张证书以签发关系为联系，形成了树状的证书签发关系图

• 然而，证书以及签发关系本身，并不能保证可信的通信可以在参与者之间进行
• 以上图为例，假设最右边的参与者是一个网站，最左边的参与者是一个浏览器，浏览器相信网站的数据
• 不是因为网站有证书，也不是因为网站的证书是 CA 签发的，而是因为浏览器相信最上边的 CA，也就是信任关系
• 理解了 CA（证书），参与者（证书），签发关系，以及信任关系之后，我们回过头来看“基于 CA 签名的双向数字证书认证”
• 客户端和 API Server 作为通信的普通参与者，各有一张证书
• 而这两张证书，都是由 CA 签发，我们简单称它们为集群CA 和客户端 CA
• 客户端信任集群 CA，所以它信任拥有集群 CA 签发证书的 API Server
• 反过来 API Server 需要信任客户端 CA，它才愿意与客户端通信
• 阿里云 Kubernetes 集群，集群 CA 证书，和客户端 CA 证书，实现上其实是一张证书，所以我们有这样的关系图

3 ）KubeConfig 文件

• 登录集群管理控制台，我们可以拿到 KubeConfig 文件

• 这个文件包括了客户端证书，集群 CA 证书，以及其他

• 证书使用 base64 编码，所以我们可以使用base64 工具解码证书，并使用 openssl 查看证书文本。

• 首先，客户端证书的签发者 CN 是集群 id c0256a3b8e4b948bb9c21e66b0e-1d9a72

• 而证书本身的 CN 是子账号 252771643302762862

  Certificate:Data:Version: 3 (0x2)Serial Number: 787224 (0xc0318)Signature Algorithm: sha256WithRSAEncryptionIssuer: O=c0256a3b8e4b948bb9c21e66b0e1d9a72, OU=default, CN=c0256a3b8e4b948bb9c21e66b0e1d9a72ValidityNot Before: Nov 29 06:03:00 2018 GMTNot After : Nov 28 06:08:39 2021 GMTSubject: O=system:users, OU=, CN=252771643302762862
  

• 其次，只有在 API Server 信任客户端 CA 证书的情况下，上边的客户端证书
  才能通过 API Server 的验证

• kube-apiserver 进程通过 client-ca-file 这个参数指定其信任的客户端 CA 证书，其指定的证书是 /etc/kubernetes/pki/apiserver-ca.crt

• 这个文件实际上包含了两张客户端 CA 证书，其中一张和集群管控有关系

• 这里不做解释，另外一张如下，它的 CN 与客户端证书的签发者 CN 一致

Certificate:Data:Version: 3 (0x2)Serial Number: 787224 (0xc0318)Signature Algorithm: sha256WithRSAEncryptionIssuer: O=c0256a3b8e4b948bb9c21e66b0e1d9a72, OU=default, CN=c0256a3b8e4b948bb9c21e66b0e1d9a72ValidityNot Before: Nov 29 06:03:00 2018 GMTNot After : Nov 28 06:08:39 2021 GMTSubject: O=system:users, OU=, CN=252771643302762862

• 再 次，API Server 使 用 的 证 书， 由 kube-apiserver 的 参 数 tls-cert-file决定

• 这个参数指向证书 /etc/kubernetes/pki/apiserver.crt。这个证书的CN 是 kube-apiserver

• 签 发 者 是 c0256a3b8e4b948bb9c21e66b0e-1d9a72，即集群 CA 证书

  Certificate:Data:Version: 3 (0x2)Serial Number: 2184578451551960857 (0x1e512e86fcba3f19)Signature Algorithm: sha256WithRSAEncryptionIssuer: O=c0256a3b8e4b948bb9c21e66b0e1d9a72, OU=default, CN=c0256a3b8e4b948bb9c21e66b0e1d9a72ValidityNot Before: Nov 29 03:59:00 2018 GMTNot After : Nov 29 04:14:23 2019 GMTSubject: CN=kube-apiserver
  

• 最后，客户端需要验证上边这张 API Server 的证书，因而 KubeConfig 文件里包含了其签发者，即集群 CA 证书

• 对比集群 CA 证书和客户端 CA 证书，发现两张证书完全一样，这符合我们的预期

  Certificate:Data:Version: 3 (0x2)Serial Number: 786974 (0xc021e)Signature Algorithm: sha256WithRSAEncryptionIssuer: C=CN, ST=ZheJiang, L=HangZhou, O=Alibaba, OU=ACS, CN=rootValidityNot Before: Nov 29 03:59:00 2018 GMTNot After : Nov 24 04:04:00 2038 GMTSubject: O=c0256a3b8e4b948bb9c21e66b0e1d9a72, OU=default, CN=c0256a3b8e4b948bb9c21e66b0e1d9a72
  

4 ）访问

• 理解了原理之后，我们可以做一个简单的测试

• 我们以证书作为参数，使用 curl访问 api server，并得到预期结果

  # curl --cert ./client.crt --cacert ./ca.crt --key ./client.key https://xx.xx.xx.xxx:6443/api/
  {"kind": "APIVersions","versions": ["v1"],"serverAddressByClientCIDRs": [{"clientCIDR": "0.0.0.0/0","serverAddress": "192.168.0.222:6443"}]
  }
  

择优而居

1 ) 两种节点，一种任务

• 如开始所讲，Kubernetes 是管理集群多个节点的操作系统
• 这些节点在集群中的角色，却不必完全一样
• Kubernetes 集群有两种节点，master 节点和 worker 节点
• 这种角色的区分，实际上就是一种分工：master 负责整个集群的管理
• 其上运行的以集群管理组件为主，这些组件包括实现集群入口的 api server
• 而 worker 节点主要负责承载普通任务
• 在 Kubernetes 集群中，任务被定义为 pod 这个概念
• pod 是集群可承载任务的原子单元
• pod 被翻译成容器组，其实是意译，因为一个 pod 实际上封装了多个容器化的应用
• 原则上来讲，被封装在一个 pod 里边的容器，应该是存在相当程度的耦合关系

2 ) 择优而居

• 调度算法需要解决的问题，是替 pod 选择一个舒适的“居所”，让 pod 所定义的任务可以在这个节点上顺利地完成
• 为了实现“择优而居”的目标，Kubernetes 集群调度算法采用了两步走的策略：
  • 第一步，从所有节点中排除不满足条件的节点，即预选；
  • 第二步，给剩余的节点打分，最后得分高者胜出，即优选
• 下边，我们使用文章开始的时候制作的镜像，创建一个 pod，并通过日志来具体分析一下，这个 pod 怎么样被调度到某一个集群节点

3 ) Pod 配置

• 首先，我们创建 pod 的配置文件，配置文件格式是 json
• 这个配置文件有三个地方比较关键，分别是镜像地址，命令以及容器的端口

{"apiVersion": "v1","kind": "Pod","metadata": {"name": "app"},"spec": {"containers": [{"name": "app","image": "registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/kube-easy/app:latest","command": ["app"],"ports": [{"containerPort": 2580}]}]}
}

4 ) 日志级别

• 集群调度算法被实现为运行在 master 节点上的系统组件，这一点和 api server类似

• 其对应的进程名是 kube-scheduler。kube-scheduler 支持多个级别的日志输出

• 但社区并没有提供详细的日志级别说明文档。查看调度算法对节点进行筛选、打分的过程

• 我们需要把日志级别提高到 10，即加入参数 --v=10

  kube-scheduler --address=127.0.0.1 --kubeconfig=/etc/kubernetes/scheduler.conf --leader-elect=true --v=10
  

5 ) 创建 Pod

• 使用 curl，以证书和 pod 配置文件等作为参数，通过 POST 请求访问 api server 的接口

• 我们可以在集群里创建对应的 pod

  # curl -X POST -H 'Content-Type: application/json;charset=utf-8' --cert ./
  client.crt --cacert ./ca.crt --key 
  ./client.key https://47.110.197.238:6443/api/v1/namespaces/default/pods -d@
  app.json
  

6 ) 预选

• 预选是 Kubernetes 调度的第一步，这一步要做的事情，是根据预先定义的规则，把不符合条件的节点过滤掉
• 不同版本的 Kubernetes 所实现的预选规则有很大的不同，但基本的趋势，是预选规则会越来越丰富
• 比较常见的两个预选规则是 PodFitsResourcesPred 和 PodFitsHostPortsPred
• 前一个规则用来判断，一个节点上的剩余资源，是不是能够满足 pod 的需求
• 而后一个规则，检查一个节点上某一个端口是不是已经被其他 pod 所使用了
• 下图是调度算法在处理测试 pod 的时候，输出的预选规则的日志
• 这段日志记录了预选规则 CheckVolumeBindingPred 的执行情况
• 某些类型的存储卷（PV），只能挂载到一个节点上
• 这个规则可以过滤掉不满足 pod 对 PV 需求的节点
• 从 app 的编排文件里可以看到，pod 对存储卷并没有什么需求
• 所以这个条件并没有过滤掉节点

7 ) 优选

• 调度算法的第二个阶段是优选阶段
• 这个阶段，kube-scheduler 会根据节点可用资源及其他一些规则，给剩余节点打分
• 目前，CPU 和内存是调度算法考量的两种主要资源，但考量的方式并不是简单的，剩余 CPU、内存资源越多，得分就越高
• 日志记录了两种计算方式：
  • LeastResourceAllocation
  • BalancedResourceAllocation
• 前一种方式计算 pod 调度到节点之后，节点剩余 CPU 和内存占总 CPU 和内存的比例，比例越高得分就越高
• 第二种方式计算节点上 CPU 和内存使用比例之差的绝对值，绝对值越大，得分越少

• 这两种方式，一种倾向于选出资源使用率较低的节点，第二种希望选出两种资源使用比例接近的节点

• 这两种方式有一些矛盾，最终依靠一定的权重来平衡这两个因素

• 除了资源之外，优选算法会考虑其他一些因素

  • 比如 pod 与节点的亲和性，或者如果一个服务有多个相同 pod 组成的情况下
  • 多个 pod 在不同节点上的分散程度

• 这是保证高可用的一种策略

8 ) 得分

• 最后，调度算法会给所有的得分项乘以它们的权重，然后求和得到每个节点最终的得分
• 因为测试集群使用的是默认调度算法
• 而默认调度算法把日志中出现的得分项所对应的权重，都设置成了 1
• 所以如果按日志里有记录得分项来计算，最终三个节点的得分应该是 29,28 和 29

• 之所以会出现日志输出的得分和我们自己计算的得分不符的情况
• 是因为日志并没有输出所有的得分项，猜测漏掉的策略应该是 NodePreferAvoidPodsPriority
• 这个策略的权重是 10000，每个节点得分 10，所以才得出最终日志输出的结果

总结

• 我们以一个简单的容器化 web 程序为例
• 着重分析了客户端怎么样通过 Kubernetes 集群 API Server 认证
• 以及容器应用怎么样被分派到合适节点这两件事情
• 在分析过程中，我们弃用了一些便利的工具，比如 kubectl，或者控制台
• 我们用了一些更接近底层的小实验，比如拆解 KubeConfig 文件
• 再比如分析调度器日志来分析认证和调度算法的运作原理