【280期】k8s面试问什么？

注：以下所有问题，均为自己总结，若有错误之处，还请指出。

1、 k8s是什么？请说出你的了解？

答：Kubenetes是一个针对容器应用，进行自动部署，弹性伸缩和管理的开源系统。主要功能是生产环境中的容器编排。

K8S是Google公司推出的，它来源于由Google公司内部使用了15年的Borg系统，集结了Borg的精华。

2、 K8s架构的组成是什么？

答：和大多数分布式系统一样，K8S集群至少需要一个主节点（Master）和多个计算节点（Node）。

• 主节点主要用于暴露API，调度部署和节点的管理；
• 计算节点运行一个容器运行环境，一般是docker环境（类似docker环境的还有rkt），同时运行一个K8s的代理（kubelet）用于和master通信。计算节点也会运行一些额外的组件，像记录日志，节点监控，服务发现等等。计算节点是k8s集群中真正工作的节点。

K8S架构细分：

1、Master节点（默认不参加实际工作）：

• Kubectl：客户端命令行工具，作为整个K8s集群的操作入口；
• Api Server：在K8s架构中承担的是“桥梁”的角色，作为资源操作的唯一入口，它提供了认证、授权、访问控制、API注册和发现等机制。客户端与k8s群集及K8s内部组件的通信，都要通过Api Server这个组件；
• Controller-manager：负责维护群集的状态，比如故障检测、自动扩展、滚动更新等；
• Scheduler：负责资源的调度，按照预定的调度策略将pod调度到相应的node节点上；
• Etcd：担任数据中心的角色，保存了整个群集的状态；

2、Node节点：

• Kubelet：负责维护容器的生命周期，同时也负责Volume和网络的管理，一般运行在所有的节点，是Node节点的代理，当Scheduler确定某个node上运行pod之后，会将pod的具体信息（image，volume）等发送给该节点的kubelet，kubelet根据这些信息创建和运行容器，并向master返回运行状态。（自动修复功能：如果某个节点中的容器宕机，它会尝试重启该容器，若重启无效，则会将该pod杀死，然后重新创建一个容器）；
• Kube-proxy：Service在逻辑上代表了后端的多个pod。负责为Service提供cluster内部的服务发现和负载均衡（外界通过Service访问pod提供的服务时，Service接收到的请求后就是通过kube-proxy来转发到pod上的）；
• container-runtime：是负责管理运行容器的软件，比如docker
• Pod：是k8s集群里面最小的单位。每个pod里边可以运行一个或多个container（容器），如果一个pod中有两个container，那么container的USR（用户）、MNT（挂载点）、PID（进程号）是相互隔离的，UTS（主机名和域名）、IPC（消息队列）、NET（网络栈）是相互共享的。我比较喜欢把pod来当做豌豆夹，而豌豆就是pod中的container；

3、 容器和主机部署应用的区别是什么？

答：容器的中心思想就是秒级启动；一次封装、到处运行；这是主机部署应用无法达到的效果，但同时也更应该注重容器的数据持久化问题。

另外，容器部署可以将各个服务进行隔离，互不影响，这也是容器的另一个核心概念。

4、请你说一下kubenetes针对pod资源对象的健康监测机制？

答：K8s中对于pod资源对象的健康状态检测，提供了三类probe（探针）来执行对pod的健康监测：

1） livenessProbe探针

可以根据用户自定义规则来判定pod是否健康，如果livenessProbe探针探测到容器不健康，则kubelet会根据其重启策略来决定是否重启，如果一个容器不包含livenessProbe探针，则kubelet会认为容器的livenessProbe探针的返回值永远成功。

2） ReadinessProbe探针

同样是可以根据用户自定义规则来判断pod是否健康，如果探测失败，控制器会将此pod从对应service的endpoint列表中移除，从此不再将任何请求调度到此Pod上，直到下次探测成功。

3） startupProbe探针

启动检查机制，应用一些启动缓慢的业务，避免业务长时间启动而被上面两类探针kill掉，这个问题也可以换另一种方式解决，就是定义上面两类探针机制时，初始化时间定义的长一些即可。

每种探测方法能支持以下几个相同的检查参数，用于设置控制检查时间：

• initialDelaySeconds：初始第一次探测间隔，用于应用启动的时间，防止应用还没启动而健康检查失败
• periodSeconds：检查间隔，多久执行probe检查，默认为10s；
• timeoutSeconds：检查超时时长，探测应用timeout后为失败；
• successThreshold：成功探测阈值，表示探测多少次为健康正常，默认探测1次。

上面两种探针都支持以下三种探测方法：

1）Exec： 通过执行命令的方式来检查服务是否正常，比如使用cat命令查看pod中的某个重要配置文件是否存在，若存在，则表示pod健康。反之异常。

Exec探测方式的yaml文件语法如下：

#提高Job执行效率的方法：
spec:
  parallelism: 2           #一次运行2个
  completions: 8           #最多运行8个
  template:
metadata:

17、描述一下pod的生命周期有哪些状态？

• Pending：表示pod已经被同意创建，正在等待kube-scheduler选择合适的节点创建，一般是在准备镜像；
• Running：表示pod中所有的容器已经被创建，并且至少有一个容器正在运行或者是正在启动或者是正在重启；
• Succeeded：表示所有容器已经成功终止，并且不会再启动；
• Failed：表示pod中所有容器都是非0（不正常）状态退出；
• Unknown：表示无法读取Pod状态，通常是kube-controller-manager无法与Pod通信。

18、 创建一个pod的流程是什么？

• 客户端提交Pod的配置信息（可以是yaml文件定义好的信息）到kube-apiserver；
• Apiserver收到指令后，通知给controller-manager创建一个资源对象；
• Controller-manager通过api-server将pod的配置信息存储到ETCD数据中心中；
• Kube-scheduler检测到pod信息会开始调度预选，会先过滤掉不符合Pod资源配置要求的节点，然后开始调度调优，主要是挑选出更适合运行pod的节点，然后将pod的资源配置单发送到node节点上的kubelet组件上。
• Kubelet根据scheduler发来的资源配置单运行pod，运行成功后，将pod的运行信息返回给scheduler，scheduler将返回的pod运行状况的信息存储到etcd数据中心。

19、 删除一个Pod会发生什么事情？

答：Kube-apiserver会接受到用户的删除指令，默认有30秒时间等待优雅退出，超过30秒会被标记为死亡状态，此时Pod的状态Terminating，kubelet看到pod标记为Terminating就开始了关闭Pod的工作；

关闭流程如下：

• pod从service的endpoint列表中被移除；
• 如果该pod定义了一个停止前的钩子，其会在pod内部被调用，停止钩子一般定义了如何优雅的结束进程；
• 进程被发送TERM信号（kill -14）
• 当超过优雅退出的时间后，Pod中的所有进程都会被发送SIGKILL信号（kill -9）。

20、 K8s的Service是什么？

答：Pod每次重启或者重新部署，其IP地址都会产生变化，这使得pod间通信和pod与外部通信变得困难，这时候，就需要Service为pod提供一个固定的入口。

Service的Endpoint列表通常绑定了一组相同配置的pod，通过负载均衡的方式把外界请求分配到多个pod上

21、 k8s是怎么进行服务注册的？

答：Pod启动后会加载当前环境所有Service信息，以便不同Pod根据Service名进行通信。

22、 k8s集群外流量怎么访问Pod？

答：可以通过Service的NodePort方式访问，会在所有节点监听同一个端口，比如：30000，访问节点的流量会被重定向到对应的Service上面。

23、 k8s数据持久化的方式有哪些？

答：

1）EmptyDir（空目录）：

没有指定要挂载宿主机上的某个目录，直接由Pod内保部映射到宿主机上。类似于docker中的manager volume。

主要使用场景：

• 只需要临时将数据保存在磁盘上，比如在合并/排序算法中；
• 作为两个容器的共享存储，使得第一个内容管理的容器可以将生成的数据存入其中，同时由同一个webserver容器对外提供这些页面。

emptyDir的特性：

同个pod里面的不同容器，共享同一个持久化目录，当pod节点删除时，volume的数据也会被删除。如果仅仅是容器被销毁，pod还在，则不会影响volume中的数据。

总结来说：emptyDir的数据持久化的生命周期和使用的pod一致。一般是作为临时存储使用。

2）Hostpath：

将宿主机上已存在的目录或文件挂载到容器内部。类似于docker中的bind mount挂载方式。

这种数据持久化方式，运用场景不多，因为它增加了pod与节点之间的耦合。

一般对于k8s集群本身的数据持久化和docker本身的数据持久化会使用这种方式，可以自行参考apiService的yaml文件，位于：/etc/kubernetes/main…目录下。

3）PersistentVolume（简称PV）：

基于NFS服务的PV，也可以基于GFS的PV。它的作用是统一数据持久化目录，方便管理。

在一个PV的yaml文件中，可以对其配置PV的大小，指定PV的访问模式：

• ReadWriteOnce：只能以读写的方式挂载到单个节点；
• ReadOnlyMany：能以只读的方式挂载到多个节点；
• ReadWriteMany：能以读写的方式挂载到多个节点。以及指定pv的回收策略：
• recycle：清除PV的数据，然后自动回收；
• Retain：需要手动回收；
• delete：删除云存储资源，云存储专用；

PS：这里的回收策略指的是在PV被删除后，在这个PV下所存储的源文件是否删除）。

若需使用PV，那么还有一个重要的概念：PVC，PVC是向PV申请应用所需的容量大小，K8s集群中可能会有多个PV，PVC和PV若要关联，其定义的访问模式必须一致。定义的storageClassName也必须一致，若群集中存在相同的（名字、访问模式都一致）两个PV，那么PVC会选择向它所需容量接近的PV去申请，或者随机申请。