k8s集群运行的核心——etcd数据库

k8s集群有个显著的特点，就是几乎任何操作都不会直接执行；其做法是，将各种操作或执行结果、组件状态的信息都汇总入etcd数据库，然后再由各个组件通过不断地读取数据库，完成相应的操作。这就是k8s集群最核心的工作原理。

由于密集的etcd数据库I/O操作，因此一般k8s集群的性能瓶颈往往会出现在数据库读写处。这样做的好处是程序员只需要给出每个Pod的最终状态，k8s将这些状态的信息写入etcd数据库后，就可以由各个组件自动执行。相比于一条一条敲命令，每敲一条命令就执行相关操作的“面向过程”的运维模式，这种“面向最终状态”的方式可以很好的降低运维和排查错误的成本（你只需要写下你要的状态是什么，而不用担心是不是少敲了什么命令）。

这也是google为了k8s提供更高的可靠性，而选择在性能上做出的牺牲。

 

k8s具体的架构图如下所示(注意etcd数据库在整个架构中的位置！)：

 

kubernetes 创建Pod 的 工作流：

step.1

kubectl 向 k8s api server 发起一个create pod 请求(即我们使用Kubectl敲一个create pod命令) 。

 

step.2

k8s api server接收到pod创建请求后，不会去直接创建pod；而是生成一个包含创建信息的yaml。

step.3

apiserver 将刚才的yaml信息写入etcd数据库。到此为止仅仅是在etcd中添加了一条记录， 还没有任何的实质性进展。

step.4

scheduler 查看 k8s api ，类似于通知机制。
首先判断：pod.spec.Node == null?
若为null，表示这个Pod请求是新来的，需要创建；因此先进行调度计算，找到最“闲”的node。
然后将信息在etcd数据库中更新分配结果：pod.spec.Node = nodeA (设置一个具体的节点)
ps:同样上述操作的各种信息也要写到etcd数据库中中。

step.5

kubelet 通过监测etcd数据库(即不停地看etcd中的记录)，发现 k8s api server 中有了个新的Node；
如果这条记录中的Node与自己的编号相同(即这个Pod由scheduler分配给自己了)；
则调用node中的docker api，创建container。

kubernetes 创建 ReplicaSet 的 工作流    

ReplicaSet与Pod的不同，就是在流程中增加了与“备份机制”相关的步骤。

 

step.1

kubectl 发起 create replicaSet 请求

step.2

k8s api server 接受 replicaSet 创建请求,创建yaml。

    
step.3

k8s api server将yaml的信息写入etcd数据库。

step.4

Controller-Manager中的ReplicaSetController,在etcd数据库中读到了新的replicaSet 信息后，
向k8s api server发起请求，创建3个Pod(个数可以自己指定)。

step.5

scheduler 在etcd中读到相应信息
若 3pod.spec.Node == null
则执行调度计算，找到最“闲”的若干个Node(如果有一个Node真的太闲，可能3个Pod都会被起在这个Node上面)
pod1.spec.Node = nodeA (更新记录)
pod2.spec.Node = nodeB
pod3.spec.Node = nodeA (Node都是随机分配的)

将这些信息写回etcd数据库中。

      
step.6

nodeA 的 kubelet 读etcd时读到apiserver的信息，调用docker api；创建属于自己的pod1/pod3的container

step.7

nodeB kubelet 读到 k8s api server的信息，调用docker api，创建pod2的container。