1 前言

我们知道Kubernetes是强大的声明式容器编排工具，而计算、存储、网络等功能均是通过以接口的形式暴露、以插件的形式实现，这种灵活开放的设计理念使Kubernetes非常容易集成外部工具扩展和强化功能。而IaaS云平台提供的核心功能就是计算、存储和网络，这意味着Kubernetes与IaaS云平台并不是独立割裂的，而是天然非常适合结合在一起，功能和职责互补，二者联合起来既能充分利用底层服务器、网络、存储等基础设施能力又能提供弹性、敏捷的基础架构平台。

目前Kubernetes已经能和OpenStack、AWS、Google云等IaaS云平台很好的集成，比如Volume能和OpenStack的Cinder以及AWS的EBS集成，Pod网络则能和云平台的VPC网络集成，而Kubernetes Service和Ingress则分别适合与IaaS云平台的四层防火墙、七层防火墙集成。

本文接下来主要以Kubernetes融合AWS资源为例，主要通过实验的方式介绍Kubernetes与IaaS资源的结合方式。

2 基础环境配置

2.1 节点配置

首先需要在AWS上创建至少3台EC2实例，需要注意的是由于后面涉及的AWS NLB以及ALB均需要至少跨2个AZ，因此EC2实例需要至少跨2个AZ的子网。

另外Kubernetes自动创建AWS资源时需要调用AWS API，因此需要向AWS IAM进行身份和权限认证，考虑安全的问题，不建议使用AKSK的方式进行配置，而是采用Assume Role的方式使用STS进行登录认证，需要的权限如EBS卷的创建、挂载、安全组配置、标签设置和读取等，实验时为了简化Policy策略配置，直接使用了内置的 AmazonEC2FullAccess Policy策略，创建了EC2 Role后关联到所有的EC2实例,如图:

实际生产时需要遵循最小权限授权原则，必须通过自定义Policy的形式仅配置Kubernetes需要的权限，Kubernetes Master节点和Node节点需要的权限不同，需要分别授权，github上有现成的Policy可以用 kubernetes/cloud-provider-aws 。

另外需要注意的是，Kubernetes的所有Node节点hostname必须使用EC2实例的private DNS名，原因可以参考文章：https://blog.juanwolf.fr/post/programming/why-k8s-nodes-changes-name-when-using-aws/。因此需要在所有的Node节点手动配置:

1. sudo hostnamectl set-hostname \
2. $(curl -sSL http://169.254.169.254/latest/meta-data/local-hostname)

2.2 标签很重要

Kubernetes需要知道哪些AWS资源是属于这个集群的，哪些是可以使用的，比如Kubernetes创建Service时为了暴露互联网访问需要修改EC2实例的安全组，但通常一个EC2实例可能会挂多个安全组，有些安全组是基线安全组，供一些公共服务如堡垒机使用，用户肯定不期望Kubernetes把这些安全组规则也改了。因此Kubernetes要求用户必须给资源打上标签，通过标签的方式告诉Kubernetes哪些资源可以用，其中有两个标签是必须的:

• KubernetesCluster: 配置Kubernetes cluster名称，对应部署Kubernetes时kubeadm的 clusterName参数，因为一个Account下可能有多个Kubernetes集群，通过这个参数用于区分是哪个集群。
• kubernetes . io / cluster / int32bit - kubernetes: 填写 shared或者 owned，即是否允许多个集群共享这些资源。

这些标签需要打到所有要使用的资源上，包括EC2实例、安全组、子网，当然不使用的则不打，比如不需要Kubernetes托管的安全组就不要打上如上标签。

另外Kubernetes创建负载均衡时需要知道哪些子网是私有子网（挂的是NAT Gateway路由表)，哪些是公有子网(挂的是Internet Gateway路由表)，因此需要给所有使用的子网打上如下标签:

• 私有子网: kubernetes . io / role / internal - elb : 1。
• 公有子网: kubernetes . io / role / elb : 1。

参考EKS集群VPC注意事项。

2.3 安装与配置Kubernetes

目前安装与配置Kubernetes主要使用kubeadm工具，不过现版本kubeadm还不支持直接传递 cloud provider参数，因此需要自己写配置文件，建议先使用kubeadm生成默认的配置文件:

kubeadm config print init-defaults >kubeadm.yaml

修改 kubeadm . yaml配置文件，控制平面需要修改 controllerManager，Node平面需要修改 nodeRegistration，添加 kubeletExtraArgs的 cloud - provider参数:

当然为了更适合国内网络环境，建议使用阿里云的Kubernetes容器镜像，修改 imageRepository参数为 registry . aliyuncs . com / google_containers。

另外需要记住配置的 clusterName，默认为 kubernetes，后面打标签和配置需要使用。

首个节点初始化:

kubeadmin init --config kubeadm.yaml

当首个节点完成init后，其他Node节点需要join，同样需要修改 nodeRegistration参数指定cloud provider，生成默认配置文件方法如下:

1、kubeadm config print join-defaults >kubeadm.yaml
2、# 修改kubeadm.yaml的nodeRegistration以及apiServerEndpoint
3、kubeadm join --config kubeadm.yaml

3 通过块存储实现动态PVC卷

Kubernetes通过StorageClass实现动态PVC，目前支持AWS EBS、OpenStack Cinder、Ceph等驱动，利用这些云平台提供的底层存储，Kubernetes可实现按需创建持久化存储的Volume，以创建AWS EBS StorageClass为例，声明文件如下:

type参数可配置选择不同的EBS卷类型。

声明StorageClass后就可以使用PVC了，如下申请30GB的volume。

查看kuberctl资源:

在AWS上可以发现对应的volume已经创建出来:

volume会自动打上Kubernetes集群以及PVC的元数据标签。

创建一个ngix Pod使用这个PVC:

在AWS上查看volume状态:

我们发现EBS volume自动挂载到了Pod所在Node的EC2实例上，在Node节点上可以确认：

需要注意的是，由于EBS不支持跨AZ挂载，因此当Pod漂移到其他Node时可能导致Volume无法挂载的情况，不过Scheduler会自动根据Node的AZ元数据规避这种情况。

由上面的实验可知，Kubernetes通过声明一个AWS StorageClass指定EBS的卷类型，然后当声明一个PVC实例时，Kubernetes会自动根据StorageClass配置的元数据创建指定大小的Volume，当Pod声明使用Volume时，Kubernetes会把Volume挂载到Pod所在的Node EC2实例上，如果没有文件系统，则会自动创建文件系统，默认的文件系统类型为ext4.

4 Pod网络与VPC集成

在之前的文章聊聊几种主流Docker网络的实现原理中介绍了使用Flannel的aws-vpc后端实现容器的跨主机通信，其原理是把路由配置到AWS VPC路由表中。容器使用的网络IP地址是Flannel分配和维护的，和VPC的网络地址完全独立。这就会有一个问题，AWS VPC Peer为了防止IP/APR欺骗会强制检查目标IP地址，如果不是对端VPC的IP，则会直接丢弃，因此Flannel aws-vpc虽然能实现跨子网通信，但无法实现跨VPC的通信。

amazon-vpc-cni-k8s是AWS自己维护的开源项目，实现了CNI接口与AWS VPC集成，Pod能直接分配到与Node节点相同子网的IP地址，和EC2虚拟机共享VPC资源，使得Pod和EC2实例实现网络功能上平行，能够充分复用VPC原有的功能，如安全组、vpc flow logs、ACL等。并且由于Pod IP就是VPC的IP，因此能够通过VPC Peer隧道实现跨VPC通信。

4.1 amazon-vpc-cni-k8s配置

配置使用amazon-vpc-cni-k8s很简单，需要注意的是由于使用这种方案，Node节点可能会自动添加多张网卡，因此在kubeadm配置中最好选择主网卡的IP作为Node IP，另外podSubnet需要配置为VPC的CIDR，如下:

kubeadm init之后需要部署aws-node daemonset，下载yaml声明文件如下:

curl -sSL -O https://raw.githubusercontent.com/aws/amazon-vpc-cni-k8s/master/config/v1.5/aws-k8s-cni.yaml

国内网络环境需要把image从 602401143452.dkr . ecr . us - west - 2.amazonaws . com / amazon - k8s - cni : v1 . 5.3改为 lmh5257 / amazon - k8s - cni : v1 . 5.3。

使用如下命令部署:

kubectl apply -f aws-k8s-cni.yaml

部署完后由于版本的问题，所有的Node节点可能需要修改 /etc/ cni / net . d / 10 - aws . conflist文件，添加 cniVersion版本信息并重启kubelet服务:

使用Ubuntu AMI的EC2实例建议关闭ufw功能，新版本的Docker会把iptables的FORWARD Policy设置为DROP，参考https://github.com/moby/moby/issues/14041，这将导致Node节点无法转发包，需要手动调整所有Node节点FORWARD policy为ACCEPT:

iptables -P FORWARD ACCEPT

AWS EKS AMI则是通过iptables restore持久化如上配置:

4.2 amazon-vpc-cni IP地址分配原理

前面提到Pod使用的是AWS VPC的子网IP地址，而Pod是运行在EC2实例上，因此首先需要把IP分配给Pod所运行的EC2实例。如何实现？答案是给EC2实例的eni配置多IP，eni(Elastic Network Interfaces )即虚拟网络，类似OpenStack Neutron的port，而AWS所谓的给eni分配多个IP地址，其实就是类型于OpenStack Neutron port的allowed address pairs功能。

但是AWS的eni能够支持分配的IP个数是有限的，如何解决这个问题呢？答案是给EC2实例再绑定一个eni网卡。这样假设一个EC2实例最多能绑定N个eni网卡，每个eni能给分配M个IP，则一个EC2实例可以最多拥有 N M个IP，除去EC2实例host的每个eni需要占用一个IP，则一个EC2实例可以分配的POD IP地址数量为 N M - N，换句话说，一个Node节点至多同时运行 N * M - N个Pod。不同的EC2实例类型N和M的值都不一样，参考AvailableIpPerENI。以 c5 . large为例，能够支持绑定的eni数量为3，每个eni最多关联10个IP地址，则该节点最多能够运行27个Pod。而 c5 . xlarge能够支持最大的eni数量为4，每个eni最多可关联15个IP，则该节点最多可以运行56个Pod。生产部署时应充分考虑这种限制，选择适合的EC2实例类型。

aws-node agent会维护每个节点的IP地址池，当Node的可用Pod IP小于某个阈值时会自动调用AWS API创建一个新的eni分配IP地址并关联到该EC2实例，而当Node的可用Pod IP大于某个阈值时则会自动释放eni以及IP地址。

我们可以查看Node节点的EC2实例的信息如下:

可见aws-node已经预先添加了一个eni接口并分配了20个IP。

4.3 amazon-vpc-cni网络通信原理

东西流量

为了研究网络原理，我们exec进入容器查看网络信息:

1. kubectl exec -t -i kubernetes-bootcamp-v1-c5ccf9784-6sgkm -- bash

2. ip a

3. 3: eth0@if10: mtu 9001 qdisc noqueue state UP group default
4. link/ether 7a:45:bf:f9:f5:44 brd ff:ff:ff:ff:ff:ff
5. inet 192.168.193.214/32 brd 192.168.193.214 scope global eth0
6. valid_lft forever preferred_lft forever

8. ip r

9. default via 169.254.1.1 dev eth0
10. 169.254.1.1 dev eth0 scope link

12. ip neigh

13. 192.168.193.194 dev eth0 lladdr fe:2c:94:74:24:25 STALE
14. 169.254.1.1 dev eth0 lladdr fe:2c:94:74:24:25 PERMANENT

看过我之前的文章聊聊几种主流Docker网络的实现原理可以发现，和Calico非常类似，容器的IP是32位的，网关为一个假IP 169.254.1.1（IP其实是什么无所谓），而这个假IP的MAC地址为veth对端eni eni7efd263cb92的MAC地址。换句话说，从容器出去的包会把MAC地址修改为veth pair对端eni eni7efd263cb92的MAC地址。

我们查看Pod所在的Node节点主机网络信息如下:

1.# ip a | grep -A 10 -B 1 fe:2c:94:74:24:25

1. 10: eni7efd263cb92@if3: mtu 9001 qdisc noqueue state UP group default
2. link/ether fe:2c:94:74:24:25 brd ff:ff:ff:ff:ff:ff link-netnsid 2
3. inet6 fe80::fc2c:94ff:fe74:2425/64 scope link
4. valid_lft forever preferred_lft forever

5. ip r

6. default via 192.168.193.129 dev ens5 proto dhcp src 192.168.193.194 metric 100
7. 192.168.193.128/25 dev ens5 proto kernel scope link src 192.168.193.194
8. 192.168.193.129 dev ens5 proto dhcp scope link src 192.168.193.194 metric 100
9. 192.168.193.214 dev eni7efd263cb92 scope link

目标为192.168.193.214，转发给 eni7efd263cb92，即容器veth，从而实现了容器入访的流量分发，入访没有问题。

问题是每个Node都有可能有多个相同子网的eni，那容器访问其他Pod容器的出访该如何走呢？我们可能会想到的办法是开启Linux内核rp_filter功能，但更优雅的做法是配置路由策略，根据分配的IP属于哪个eni决定从哪个eni转发出去:

可见凡是Pod 192.168.193.214访问其他容器的出访都使用table 2，而table 2的默认出口为ens6，这个正是aws-node分配的eni。

南北流量

我们查看iptables规则如下：

1. -A POSTROUTING -m comment --comment "AWS SNAT CHAN" -j AWS-SNAT-CHAIN-0
2. -A POSTROUTING -m comment --comment "AWS SNAT CHAN" -j AWS-SNAT-CHAIN-0
3. -A AWS-SNAT-CHAIN-0 ! -d 192.168.192.0/22 -m comment --comment "AWS SNAT CHAN" -j AWS-SNAT-CHAIN-1
4. -A AWS-SNAT-CHAIN-1 -m comment --comment "AWS, SNAT" -m addrtype ! --dst-type LOCAL -j SNAT --to-source 192.168.193.194 --random

可见POSTROUTING会跳到AWS-SNAT-CHAIN-0子链，这个子链会判断如果不是VPC网段的（即不是Pod网段），则跳到AWS-SNAT-CHAIN-1子链处理，而这个AWS-SNAT-CHAIN-1子链的任务其实就是把源IP改为主网卡的IP。

更多关于aws-vpc-cni的设计文档可参考Proposal: CNI plugin for Kubernetes networking over AWS VPC。

5 Service与四层负载均衡集成

Kubernetes通过Service暴露服务，这个和传统数据中心暴露服务的方式其实是一样的，这个Service就是类似四层负载均衡的功能，因此可以认为Service就是一个虚拟四层防火墙，理解这个很重要。因为我们经常误以为Service是和Pod绑定的，实际上Service与Pod是完全松耦合的，Service后端其实绑定的是逻辑的Endpoint，这个Endpoint就是类似于负载均衡的Member。

Endpoint除了可以关联Pod，甚至支持关联集群外部已有的服务，Kubernetes做的只是根据Selector自动把Pod IP添加到Endpoint中。prometheus的外部exporter，Kubernetes就显然无法自动发现，必须通过手动修改Endpoint列表实现。

目前Kubernetes Service除了主要支持的类型为ClusterIP、NodePort以及LoadBalancer，但其实后两者都是在ClusterIP实现之上的功能叠加。

ClusterIP默认会分配一个虚拟IP，通过IPtables转发到Pod IP中。NodePort则相当于在ClusterIP的基础之上做了个Node节点的IP NAT映射，使得外部能够通过Node的IP与Service通信，与Docker的 - p参数的实现原理类似。

为了研究LoadBalancer实现原理，首先以AWS为例创建一个LoadBalancer Service:

以上需要注意的是要添加 service . beta . kubernetes . io / aws - load - balancer - type注解，否则创建的是AWS Classic Load Balancer，这种负载均衡AWS已经废弃不推荐使用了，因此需要指定创建的Load Balancer类型为 nlb(Network Load Balancer)。

查看创建的Service:

1. kubectl get service kubernetes-bootcamp-v1

2. NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE
3. kubernetes-bootcamp-v1 LoadBalancer 10.105.6.241 a...3.elb.cn-northwest-1.amazonaws.com.cn 8080:31905/TCP 13h

可见Service的 External - IP为 nlb的域名，在 Port ( s )中我们发现该Service分配了一个NodePort。

我们在AWS上查看该负载均衡如下:

Listener为Service指定的Port值。 我们查看其target group如下：

可见Targets为Node节点的IP以及Node Port端口。

由此可见LoadBalancer是在NodePort的基础之上，再通过IaaS云平台创建一个四层负载均衡，并把Node以及Node端口添加到后端Member列表中。

6 Ingress与七层负载均衡集成

Service是基于TCP协议的4层端口分发服务，而Ingress则使用了七层的应用层协议进行服务分发，这里的应用指基于HTTP或者HTTPS协议的Web服务。Ingress可以认为是对Service的再次包装转发，支持基于主机名和URL路径匹配的规则转发。

目前支持基于Haproxy、Ngnix、Kong等实现Ingress，但使用比较多的Ingress是基于Nginx的反向代理实现的NginxController。而本文将使用AWS ALB Ingress Controller，从名字上可看出是基于AWS的ALB(Application Load Balancer)实现的。

Kubernetes的所有Ingress都需要手动配置安装，AWS ALB Ingress Controller也不例外。

首先配置RBAC角色:

kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/kubernetes-sigs/aws-alb-ingress-controller/v1.1.3/docs/examples/rbac-role.yaml

下载ALB ingress controller声明文件:

wget https://raw.githubusercontent.com/kubernetes-sigs/aws-alb-ingress-controller/v1.1.3/docs/examples/alb-ingress-controller.yaml

之所以不是直接 kubectl apply而是先要下载下来，是因为我们需要稍微修改下配置。

首先需要去掉 -- cluster - name =注释，并填写cluster name。其次如果Node节点EC2实例没有配置IAM Role，则需要在声明文件中配置AKSK，我们已经关联了IAM Role，因此会自动从metadata中获取STS，不需要配置AKSK。

完成配置之后apply创建controller:

kubectl apply -f alb-ingress-controller.yaml

此时会在kube-system namespace下创建一个 alb - ingress - controller Deployment，Deployment会通过ReplicaSet基于 amazon / aws - alb - ingress - controller镜像启动Pod。

接下来我们创建一个Ingress实例如下:

如上定义的访问规则为:

另外需要注意的是Kubernetes默认创建的是 internal alb，只能VPC内部访问，如果需要暴露给互联网，需要通过 alb . ingress . kubernetes . io / scheme注解配置alb类型为 internet - facing。ALB默认监听的HTTP端口为80，HTTPS端口为443，由于这些端口均需要ICP备案，因此这次测试通过 alb . ingress . kubernetes . io / listen - ports配置监听器的HTTP端口为 18080。

我们查看创建的Ingress实例:

1. kubectl describe ingresses.

2. Name: int32bit-aws-alb-ingress
3. Namespace: default
4. Address:82e05f75-default-int32bita-5196-1991518503.cn-northwest-1.elb.amazonaws.com.cn
5. Default backend: default-http-backend:80 ()
6. Rules:
7. Host Path Backends

8. ---

9. test.int32bit.me
10. /v1 kubernetes-bootcamp-v1:8080 (10.244.3.241:8080,10.244.4.6:8080,10.244.5.2:8080)
11. /v2 kubernetes-bootcamp-v2:8080 (10.244.3.242:8080,10.244.4.7:8080,10.244.5.3:8080)
12. Annotations:
13. alb.ingress.kubernetes.io/scheme: internet-facing
14. kubernetes.io/ingress.class: alb
15. alb.ingress.kubernetes.io/listen-ports: [{"HTTP": 18080}]

其中Address为ALB的DNS域名。为了访问我们的Ingress服务，通常还需要到域名服务器上添加一个CNAME记录test.int32bit.me到这个域名，这里为了测试直接修改了本地/etc/hosts文件:

1. dig +short 82e05f75-default-int32bita-5196-1991518503.cn-northwest-1 .elb.amazonaws.com.cn

2. 52.83.70.253
3. 161.189.46.130

4. echo "161.189.46.130 test.int32bit.me" >>/etc/hosts

此时我们访问Ingress服务如下：

可见Ingress针对我们的访问路径进行了Service正确转发。

我们查看AWS ALB：

其中Listener监听的端口为我们Ingress配置的HTTP端口。

我们查看规则如下:

和我们Ingress配置的规则一一对应，根据不同的虚拟主机名和路径转发到不同的target group。

我们发现target group和前面的LoadBalance配置完全一样，都是把Node的IP以及NodePort加到targets中。 这也意味着添加到Ingress的Service必须是NodePort类型，当然LoadBalancer也是通过NodePort实现，因此也是没有问题的。

7 Cluster Autoscaler与AUTO SCALING

Kubernetes的Cluster Autoscaler功能能够实现Node节点的弹性伸缩，当Node节点资源不足时能够自动创建新的Node节点来运行Pod，并且自动迁移Pod到新的Node上。

这个功能依赖于云平台的AUTO SCALING功能，目前很多云平台都支持这个功能，比如OpenStack就支持通过Heat或者Senlin实现自动伸缩，社区已经实现运行在OpenStack Magnum之上的Kubernetes平台弹性伸缩，参考Cluster Autoscaler for OpenStack Magnum。

AWS的AutoScaling与CloudWatch、LoadBalancer组合可以实现无状态服务的自动伸缩,目前也已经实现利用AWS的AutoScaling实现Kubernetes的Node节点弹性伸缩，参考Cluster Autoscaler on AWS。

7.1 AWS AutoScaling配置

首先在AWS上创建一个Launch Configuration以及Auto Scaling Group(ASG）

Launch Configuration选择已经安装好Docker和kubelet、kubeadm、kubectl的AMI快照，并传递如下userdata数据:

ASG打上如下两个标签:

• k8s.io/cluster-autoscaler/enabled: 1
• k8s.io/cluster-autoscaler/int32bit-kubernetes: 1

7.2 安装Cluster Autoscaler

下载Cluster Autoscaler，修改 -- node - group - auto - discovery参数使结果与ASG打的标签保持一致。

Ubuntu需要修改volume的ssl-certs host-path为/etc/ssl/certs/ca-certificates.crt，另外image建议修改阿里云源: registry . cn - hangzhou . aliyuncs . com / google_containers / cluster - autoscaler : v1 . 12.3。

修改完毕后apply。

7.3 验证AutoScaling功能

我们创建如下nginx Deployment:

此时由于资源不足，Pod状态为pending：

查看cluster-autoscaler日志如下：

可见日志报node资源不足，增加节点个数为4。

查看AWS ASG发现新启动了4个EC2实例：

等了大概5分钟后发现新的node添加进来了:

并且nginx Pod也正在创建:

8 总结

本文以AWS为例，介绍了Kubernetes的Pod网络、PVC、Service、Ingress、Cluster Autoscaler与IaaS资源的融合，我们发现Kubernetes和底层IaaS资源不是完全割裂的，而是可以相互配合。