#kubernetes

我们在使用 Kubernetes 编写资源清单文件的时候，往往会使用类似于 Helm 或者 Kustomize 这样的工具来进行模板化处理，一来是提高了资源清单的灵活性，另一方面也确实降低了我们安装复杂的 Kubernetes 应用的门槛。本文我们尝试自己使用 Golang 来实现一个 YAML 资源清单文件模板化的方案。

Kubernetes Ingress 只是 Kubernetes 中的一个普通资源对象，需要一个对应的 Ingress Controller 来解析 Ingress 的规则，暴露服务到外部，比如 ingress-nginx，本质上来说它只是一个 Nginx Pod，然后将请求重定向到其他内部（ClusterIP）服务去，这个 Pod 本身也是通过 Kubernetes 服务暴露出去，最常见的方式是通过 LoadBalancer 来实现的。

同样本文希望用一个简单清晰的概述，让你来了解 Kubernetes Ingress 背后的东西，让你更容易理解使用的 Ingress。

在 Kubernetes 中 Service 主要有4种不同的类型，其中的 ClusterIP 是最基础的。

上图解释了 Kubernetes 的 Service 的基本关系，当我们创建一个 NodePort 的 Service 时，它也会创建一个 ClusterIP，而如果你创建一个 LoadBalancer，它就会创建一个 NodePort，然后创建一个 ClusterIP

此外我们还需要明白 Service 是指向 pods 的，Service 不是直接指向 Deployments 或 ReplicaSets，而是直接使用 labels 标签指向 Pod，这种方式就提供了极大的灵活性，因为通过什么方式创建的 Pod 其实并不重要。接下来我们通过一个简单的例子开始，我们用不同的 Service 类型来逐步扩展，看看这些 Service 是如何建立的。

Apache Kafka 是目前最流行的分布式消息发布订阅系统，虽然 Kafka 非常强大，但它同样复杂，需要一个高可用的强大平台来运行。在微服务盛行，大多数公司都采用分布式计算的今天，将 Kafka 作为核心的消息系统使用还是非常有优势的。

如果你在 Kubernetes 集群中运行你的微服务，那么在 Kubernetes 中运行 Kafka 集群也是很有意义的，这样可以利用其内置的弹性和高可用，我们可以使用内置的 Kubernetes 服务发现轻松地与集群内的 Kafka Pods 进行交互。

下面我们将来介绍下如何在 Kubernetes 上构建分布式的 Kafka 集群，这里我们将使用 Helm Chart 和 StatefulSet 来进行部署，当然如果想要动态生成持久化数据卷，还需要提前配置一个 StorageClass 资源，比如基于 Ceph RBD 的，如果你集群中没有配置动态卷，则需要提前创建3个未绑定的 PV 用于数据持久化。

当前基于 Helm 官方仓库的 chartincubator/kafka 在 Kubernetes 上部署的 Kafka，使用的镜像是 confluentinc/cp-kafka:5.0.1，即部署的是Confluent 公司提供的 Kafka 版本，Confluent Platform Kafka(简称CP Kafka)提供了一些 Apache Kafka 没有的高级特性，例如跨数据中心备份、Schema 注册中心以及集群监控工具等。

现在安装 Kubernetes 集群已经变得越来越简单了，出现了很多方案，各种方案都有自己适合的使用场景。虽然我们可以很快速在云环境下面启动一个 Kubernetes 集群，但是对于开发人员通常更喜欢能够快速上手的东西，Kubernetes in Docker（KinD）这个工具就可以通过创建容器来作为 Kubernetes 的节点，我们只需要在机器上安装 Docker 就可以使用，它允许我们在很短的时间内就启动一个多节点的集群，而不依赖任何其他工具或云服务商，这就使得它不仅对本地开发非常有用，而且对 CI/CD 也很有帮助。

如果你经常使用 Kubernetes，那么应该对 Helm 和 Kustomize 不陌生，这两个工具都是用来管理 Kubernetes 的资源清单的，但是二者有着不同的工作方式。

Helm 使用的是模板，一个 Helm Chart 包中包含了很多模板和值文件，当被渲染时模板中的变量会使用值文件中对应的值替换。而 Kustomize 使用的是一种无模板的方式，它对 YAML 文件进行修补和合并操作，此外 Kustomize 也已经被原生内置到 kubectl 中了。这两个工具在 Kubernetes 的生态系统中都被广泛使用，而且这两个工具也可以一起结合使用。

使用 kubeadm 安装 kubernetes 集群非常方便，但是也有一个比较烦人的问题就是默认的证书有效期只有一年时间，所以需要考虑证书升级的问题，本文的演示集群版本为 v1.16.2 版本，不保证下面的操作对其他版本也适用，在操作之前一定要先对证书目录进行备份，防止操作错误进行回滚。本文主要介绍两种方式来更新集群证书。

Loki 是 Grafana Labs 团队最新的开源项目，是一个水平可扩展，高可用性，多租户的日志聚合系统。它的设计非常经济高效且易于操作，因为它不会为日志内容编制索引，而是为每个日志流配置一组标签。项目受 Prometheus 启发，官方的介绍就是：Like Prometheus, but for logs，类似于 Prometheus 的日志系统。

在本系列文章中，我们将学习如何使用 Elastic 技术栈来为 Kubernetes 构建监控环境。可观测性的目标是为生产环境提供运维工具来检测服务不可用的情况（比如服务宕机、错误或者响应变慢等），并且保留一些可以排查的信息，以帮助我们定位问题。总的来说主要包括3个方面：

• 监控指标提供系统各个组件的时间序列数据，比如 CPU、内存、磁盘、网络等信息，通常可以用来显示系统的整体状况以及检测某个时间的异常行为
• 日志为运维人员提供了一个数据来分析系统的一些错误行为，通常将系统、服务和应用的日志集中收集在同一个数据库中
• 追踪或者 APM（应用性能监控）提供了一个更加详细的应用视图，可以将服务执行的每一个请求和步骤都记录下来（比如 HTTP 调用、数据库查询等），通过追踪这些数据，我们可以检测到服务的性能，并相应地改进或修复我们的系统。

前面文章我们已经安装配置了 ElasticSearch 的集群，本文我们将来使用 Metricbeat 对 Kubernetes 集群进行监控。Metricbeat 是一个服务器上的轻量级采集器，用于定期收集主机和服务的监控指标。这也是我们构建 Kubernetes 全栈监控的第一个部分。

Metribeat 默认采集系统的指标，但是也包含了大量的其他模块来采集有关服务的指标，比如 Nginx、Kafka、MySQL、Redis 等等，支持的完整模块可以在 Elastic 官方网站上查看到 https://www.elastic.co/guide/en/beats/metricbeat/current/metricbeat-modules.html。

在本节中我们将要安装配置 Filebeat 来收集 Kubernetes 集群中的日志数据，然后发送到 ElasticSearch 去中，Filebeat 是一个轻量级的日志采集代理，还可以配置特定的模块来解析和可视化应用（比如数据库、Nginx 等）的日志格式。