煮饺子论云原生docker与kubernetes之间的关系

目录

  • 前言
  • 一、周末煮饺子聊到容器问题
  • 二、说说docker与煮饺子的容器
  • 三、聊聊集群煮饺子(k8s)

前言 云原生的概念最近非常火爆,企业落地云原生的愿望也越发强烈。看过很多关于云原生的文章,要么云山雾罩,要么曲高和寡。 所以笔者就有了写《大话云原生》系列文章的想法,期望用最通俗、简单的语言说明白云原生生态系统内的组成及应用关系。那么,开始吧,这是第一篇!
煮饺子论云原生docker与kubernetes之间的关系
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这真的是一篇讲架构技术的文章,不是小说!建议您看下去!

一、周末煮饺子聊到容器问题 周末和老婆一起包了顿饺子,“老公,我去买瓶醋,你把饺子先煮一下吧”。我笨手笨脚准备半天,还没煮完,老婆就回来了。我看着这一锅饺子问道:“老婆,你说这 饭店是怎么煮饺子的啊? 每个人口味不一样,饭量也都不一样啊,想想都头疼!”
煮饺子论云原生docker与kubernetes之间的关系
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小娜同学一边用手比划一边说:“饭店当然不能像家里这么煮饺子啊,他们有一种特制的锅,就是那个、那个样子的”。
我感觉自己娶了一个傻女人,“到底是哪个样子的?用手能比划出来啊?你是不是爱情公寓看多了?”。老婆听到我的抱怨,拿起手机搜索了一下:“诺,就是这个样子的,你个白痴!”
煮饺子论云原生docker与kubernetes之间的关系
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【煮饺子论云原生docker与kubernetes之间的关系】“饭店就是用这种锅煮饺子的,水是一锅水,炉是一个炉,分成多个容器,每个容器里面放入一个客人点的饺子就可以啦。”作为生活小能手的小娜同学知道的可真多。
“哎我去,这不就是一个服务器启动了多个docker容器么?”同样作为程序员的小娜赞到:“老公,你说的还真对哈,我最近可是刚看了docker呢,但我还不太会用!”。

二、说说docker与煮饺子的容器 “你一个前端学什么docker”。小娜不服气了,“哎,你别瞧不起人,我还知道k8s呢”。这可让我有点意外,正当我意外之时,老婆一句话差点让我喷出来:“那k8s到底是个什么东西啊?”,我们商量好饭后她刷碗,我给她说说docker与k8。
不一会就开始了饭后辅导: 饭店煮饺子本身就是一种服务(应用服务),煮饺子的锅就像一个服务器,锅里的每一个网状笼就像一个docker容器,通常情况下一个网状笼只煮一种饺子,就像一个docker容器通常只提供一个服务(微服务)。同一个服务器上的docker容器之间能够进行必要的隔离,避免资源冲突(不同馅的饺子煮混)。又能充分的共享服务器资源(那一锅水和供电),达到资源的合理利用,避免浪费。
小娜微笑点点头表示明白了,”那饭店规模变大,客人越来越多,就得买更多的大锅(服务器)啊?"
煮饺子论云原生docker与kubernetes之间的关系
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那是当然喽,你看哈,当服务器越来越多的时候就组成了集群。docker容器还有一个好处就是它的标准化,标准化在这里就代表了部署灵活性。假如一号锅突然断电了,煮饺子的师傅就可以把煮饺子的容器拔出来插入二号锅,因为容器的标准是一样的。就像docker容器可以灵活快速的启动,在不同的服务器上启动提供服务。
小娜同学再次的点了点头,向我投来仰慕的眼光。趁热打铁,我总结道:”docker容器有效的实现了服务的环境封装的标准化,以及同服务器容器之间的环境隔离,资源共享“。

三、聊聊集群煮饺子(k8s) 小娜同学对于接下来的内容已经迫不及待了,“docker我懂了,快说说k8s”。我故弄玄虚的说到,你看哈,现在这个饭店的集群容器煮饺子的模式还需要解决哪些问题?我们俩讨论了一下,总结了下面这几条:
  • 饭店的客流量不总是满的,大锅的个数肯定是按照最大需求买的,但是肯定有部分的时间大锅是闲置的。
  • 客流量肯定是有一定的规律的吧?比如周末比工作日客流量大,下班后比上班时间客流量大。
  • 假如突然来了一个旅游团进来用餐,谁来做应急管理?快速的给大锅插电?烧水?满足用餐需求?
  • 如果为了避免煮出来的饺子味道混淆,是不是素馅类不同容器的放到一个大锅里面煮?肉馅的放在一起煮、海鲜馅的放在一起煮会好一些?
  • 是不是得有人定期的对“大锅”和大锅里面的容器进行卫生检查、运行状态(健康检查)?
  • 是不是得有一个人清楚的知道,素馅的一两饺子是唐僧的,肉馅的四两饺子是猪八戒的?
其实还有很多需要注意的问题,所有的这些都可以归纳为:任务分配或者是服务编排,或者是容器的编排问题。k8s的主要作用就是用来解决类似这样的一些问题:
  • 根据访问量大小快速的对容器数量进行扩容、缩容。
  • 遵循一定的预定计划来执行容器编排工作、应急管理工作、健康检查工作
  • 合理的编排容器,有些容器放在CPU密集型的服务器上,有些容器放在内存密集型容器上。毕竟有的容器运行的是计算型微服务,有的容器运行的是耗内存的微服务。合理的编排能够达到资源的最大利用率。
以上等等这些进行容器管理、编排的问题,都需要k8s来管理支撑,而且是自动化支撑。 说到这里,小娜同学若有所思,“我听是听明白了,但是感觉这东西好庞大、好复杂啊。开发一个应用放在一起部署不好么?为什么搞这么复杂?”
还别说,小娜同学还真问道点子上了。但这也不能一次全都讲完啊,否则明天的碗谁来刷?
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