云原生应用之路——从Kubernetes到Cloud Native

从Kubernetes到Cloud Native——云原生应用之路，这是我最近在 ArchSummit2017北京站 和 数人云&TalkingData合办的Service Mesh is coming meetup 中分享的话题。

本文简要介绍了容器技术发展的路径，为何Kubernetes的出现是容器技术发展到这一步的必然选择，而为何Kubernetes又将成为云原生应用的基石。

我的分享按照这样的主线展开：容器->Kubernetes->微服务->Cloud Native（云原生）->Service Mesh（服务网格）->使用场景->Open Source（开源）。

容器

容器——Cloud Native的基石

容器最初是通过开发者工具而流行，可以使用它来做隔离的开发测试环境和持续集成环境，这些都是因为容器轻量级，易于配置和使用带来的优势，docker和docker-compose这样的工具极大的方便的了应用开发环境的搭建，开发者就像是化学家一样在其中小心翼翼的进行各种调试和开发。

随着容器的在开发者中的普及，已经大家对CI流程的熟悉，容器周边的各种工具蓬勃发展，俨然形成了一个小生态，在2016年达到顶峰，下面这张是我画的容器生态图：

容器生态图 Container ecosystem

该生态涵盖了容器应用中从镜像仓库、服务编排、安全管理、持续集成与发布、存储和网络管理等各个方面，随着在单主机中运行容器的成熟，集群管理和容器编排成为容器技术亟待解决的问题。譬如化学家在实验室中研究出来的新产品，如何推向市场，进行大规模生产，成了新的议题。

为什么使用Kubernetes

Kubernetes——让容器应用进入大规模工业生产。

Kubernetes是容器编排系统的事实标准

在单机上运行容器，无法发挥它的最大效能，只有形成集群，才能最大程度发挥容器的良好隔离、资源分配与编排管理的优势，而对于容器的编排管理，Swarm、Mesos和Kubernetes的大战已经基本宣告结束，Kubernetes成为了无可争议的赢家。

下面这张图是Kubernetes的架构图（图片来自网络），其中显示了组件之间交互的接口CNI、CRI、OCI等，这些将Kubernetes与某款具体产品解耦，给用户最大的定制程度，使得Kubernetes有机会成为跨云的真正的云原生应用的操作系统。

Kubernetes架构

随着Kubernetes的日趋成熟，“Kubernetes is becoming boring”，基于该“操作系统”之上构建的适用于不同场景的应用将成为新的发展方向，就像我们将石油开采出来后，提炼出汽油、柴油、沥青等等，所有的材料都将找到自己的用途，Kubernetes也是，毕竟我们谁也不是为了部署和管理容器而用Kubernetes，承载其上的应用才是价值之所在。

云原生的核心目标

Cloud Native Core target

云已经可以为我们提供稳定可以唾手可得的基础设施，但是业务上云成了一个难题，Kubernetes的出现与其说是从最初的容器编排解决方案，倒不如说是为了解决应用上云（即云原生应用）这个难题。

包括微服务和FaaS/Serverless架构，都可以作为云原生应用的架构。

FaaS Landscape

但就2017年为止，Kubernetes的主要使用场景也主要作为应用开发测试环境、CI/CD和运行Web应用这几个领域，如下图TheNewStack的Kubernetes生态状况调查报告所示。

Workloads running on Kubernetes

另外基于Kubernetes的构建PaaS平台和Serverless也处于爆发的准备的阶段，如下图中Gartner的报告中所示：

Gartner技术爆发趋势图2017

当前各大公有云如Google GKE、微软Azure ACS、亚马逊EKS（2018年上线）、VMWare、Pivotal、腾讯云、阿里云等都提供了Kubernetes服务。

微服务

微服务——Cloud Native的应用架构。

下图是Bilgin Ibryam给出的微服务中应该关心的主题，图片来自RedHat Developers。

Microservices concerns

微服务带给我们很多开发和部署上的灵活性和技术多样性，但是也增加了服务调用的开销、分布式系统管理、调试与服务治理方面的难题。

当前最成熟最完整的微服务框架可以说非Spring莫属，而Spring又仅限于Java语言开发，其架构本身又跟Kubernetes存在很多重合的部分，如何探索将Kubernetes作为微服务架构平台就成为一个热点话题。

就拿微服务中最基础的服务注册发现功能来说，其方式分为客户端服务发现和服务端服务发现两种，Java应用中常用的方式是使用Eureka和Ribbon做服务注册发现和负载均衡，这属于客户端服务发现，而在Kubernetes中则可以使用DNS、Service和Ingress来实现，不需要修改应用代码，直接从网络层面来实现。

两种服务发现方式

Cloud Native

DevOps——通向云原生的云梯

CNCF（云原生计算基金会）给出了云原生应用的三大特征：

• 容器化包装：软件应用的进程应该包装在容器中独立运行。

• 动态管理：通过集中式的编排调度系统来动态的管理和调度。

• 微服务化：明确服务间的依赖，互相解耦。

下图是我整理的关于云原生所需要的能力和特征。

Cloud Native Features

CNCF所托管的应用（目前已达12个），即朝着这个目标发展，其公布的Cloud Native Landscape，给出了云原生生态的参考体系。

Cloud Native Landscape v1.0

使用Kubernetes构建云原生应用

我们都是知道Heroku推出了适用于PaaS的12 factor app的规范，包括如下要素：

1. 基准代码

2. 依赖管理

3. 配置

4. 后端服务

5. 构建，发布，运行

6. 无状态进程

7. 端口绑定

8. 并发

9. 易处理

10. 开发环境与线上环境等价

11. 日志作为事件流

12. 管理进程

另外还有补充的三点：

• API声明管理

• 认证和授权

• 监控与告警

如果落实的具体的工具，请看下图，使用Kubernetes构建云原生架构：

Building a Cloud Native Architecture with Kubernetes followed 12 factor app

结合这12因素对开发或者改造后的应用适合部署到Kubernetes之上，基本流程如下图所示：

Creating Kubernetes native app

迁移到云架构

迁移到云端架构，相对单体架构来说会带来很多挑战。比如自动的持续集成与发布、服务监控的变革、服务暴露、权限的管控等。这些具体细节请参考Kubernetes-handbook中的说明：https://jimmysong.io/kubernetes-handbook，在此就不细节展开，另外推荐一本我翻译的由Pivotal出品的电子书——Migrating to Cloud Native Application Architectures，地址：https://jimmysong.io/migrating-to-cloud-native-application-architectures/。

Service Mesh

Services for show, meshes for a pro.

Kubernetes中的应用将作为微服务运行，但是Kubernetes本身并没有给出微服务治理的解决方案，比如服务的限流、熔断、良好的灰度发布支持等。

Service Mesh可以用来做什么

• Traffic Management：API网关

• Observability：服务调用和性能分析

• Policy Enforcment：控制服务访问策略

• Service Identity and Security：安全保护

Service Mesh的特点

• 专用的基础设施层

• 轻量级高性能网络代理

• 提供安全的、快速的、可靠地服务间通讯

• 扩展kubernetes的应用负载均衡机制，实现灰度发布

• 完全解耦于应用，应用可以无感知，加速应用的微服务和云原生转型

使用Service Mesh将可以有效的治理Kubernetes中运行的服务，当前开源的Service Mesh有：

• Linkderd：https://linkerd.io，由最早提出Service Mesh的公司Buoyant开源，创始人来自Twitter
• Envoy：https://www.envoyproxy.io/，Lyft开源的，可以在Istio中使用Sidecar模式运行
• Istio：https://istio.io，由Google、IBM、Lyft联合开发并开源
• Conduit：https://conduit.io，同样由Buoyant开源的轻量级的基于Kubernetes的Service Mesh

此外还有很多其它的Service Mesh鱼贯而出，请参考awesome-cloud-native。

Istio VS Linkerd

Linkerd和Istio是最早开源的Service Mesh，它们都支持Kubernetes，下面是它们之间的一些特性对比。

Feature	Istio	Linkerd
部署架构	Envoy/Sidecar	DaemonSets
易用性	复杂	简单
支持平台	Kubernetes	Kubernetes/Mesos/Istio/Local
当前版本	0.8	1.4.3
是否已有生产部署	否	是

关于两者的架构可以参考各自的官方文档，我只从其在Kubernetes上的部署结构来说明其区别。

istio vs linkerd

Istio的组件复杂，可以分别部署在Kubernetes集群中，但是作为核心路由组件Envoy是以Sidecar形式与应用运行在同一个Pod中的，所有进入该Pod中的流量都需要先经过Envoy。

Linker的部署十分简单，本身就是一个镜像，使用Kubernetes的DaemonSet方式在每个node节点上运行。

更多信息请参考kubernetes-handbook。

使用场景

Cloud Native的大规模工业生产

GitOps

给开发者带来最大的配置和上线的灵活性，践行DevOps流程，改善研发效率，下图这样的情况将更少发生。

Deployment pipeline

我们知道Kubernetes中的所有应用的部署都是基于YAML文件的，这实际上就是一种Infrastructure as code，完全可以通过Git来管控基础设施和部署环境的变更。

Big Data

Spark现在已经非官方支持了基于Kubernetes的原生调度，其具有以下特点：

• Kubernetes原生调度：与yarn、mesos同级

• 资源隔离，粒度更细：以namespace来划分用户

• 监控的变革：单次任务资源计量

• 日志的变革：pod的日志收集

Feature	Yarn	Kubernetes
queue	queue	namespace
instance	ExcutorContainer	Executor Pod
network	host	plugin
heterogeneous	no	yes
security	RBAC	ACL

下图是在Kubernetes上运行三种调度方式的spark的单个节点的应用部分对比：

Spark on Kubernetes with different schedulers

从上图中可以看到在Kubernetes上使用YARN调度、standalone调度和Kubernetes原生调度的方式，每个node节点上的Pod内的Spark Executor分布，毫无疑问，使用Kubernetes原生调度的Spark任务才是最节省资源的。

提交任务的语句看起来会像是这样的：

./spark-submit \
  --deploy-mode cluster \
  --class com.talkingdata.alluxio.hadooptest \
  --master k8s://https://172.20.0.113:6443 \
  --kubernetes-namespace spark-cluster \
  --conf spark.kubernetes.driverEnv.SPARK_USER=hadoop \
  --conf spark.kubernetes.driverEnv.HADOOP_USER_NAME=hadoop \
  --conf spark.executorEnv.HADOOP_USER_NAME=hadoop \
  --conf spark.executorEnv.SPARK_USER=hadoop \
  --conf spark.kubernetes.authenticate.driver.serviceAccountName=spark \
  --conf spark.driver.memory=100G \
  --conf spark.executor.memory=10G \
  --conf spark.driver.cores=30 \
  --conf spark.executor.cores=2 \
  --conf spark.driver.maxResultSize=10240m \
  --conf spark.kubernetes.driver.limit.cores=32 \
  --conf spark.kubernetes.executor.limit.cores=3 \
  --conf spark.kubernetes.executor.memoryOverhead=2g \
  --conf spark.executor.instances=5 \
  --conf spark.app.name=spark-pi \
  --conf spark.kubernetes.driver.docker.image=spark-driver:v2.1.0-kubernetes-0.3.1-1 \
  --conf spark.kubernetes.executor.docker.image=spark-executor:v2.1.0-kubernetes-0.3.1-1 \
  --conf spark.kubernetes.initcontainer.docker.image=spark-init:v2.1.0-kubernetes-0.3.1-1 \
  --conf spark.kubernetes.resourceStagingServer.uri=http://172.20.0.114:31000 \
~/Downloads/tendcloud_2.10-1.0.jar

关于支持Kubernetes原生调度的Spark请参考：https://jimmysong.io/spark-on-k8s/

Open Source

Contributing is Not only about code, it is about helping a community.

下图是我们刚调研准备使用Kubernetes时候的调研方案选择。

Kubernetes solutions

对于一个初次接触Kubernetes的人来说，看到这样一个庞大的架构选型时会望而生畏，但是Kubernetes的开源社区帮助了我们很多。

Kubernetes SIG

我组建了K8S&Cloud Native实战、ServiceMesher微信群，参与了k8smeetup、KEUC2017、kubernetes-docs-cn Kubernetes官方中文文档项目。

有用的资料和链接

• 我的博客： https://jimmysong.io
• 微信群：k8s&cloud native实战群、ServiceMesher（见：https://jimmysong.io/about）
• Meetup：k8smeetup、ServiceMesher
• Cloud Native Go - 基于Go和React云原生Web应用开发：https://jimmysong.io/cloud-native-go
• Gitbook：https://jimmysong.io/kubernetes-handbook
• Cloud native开源生态：https://jimmysong.io/awesome-cloud-native/
• 资料分享整理：https://github.com/rootsongjc/cloud-native-slides-share
• 迁移到云原生架构：https://jimmysong.io/migrating-to-cloud-native-application-architectures/
• KubeCon + CloudNativeCon 2018年11月14-15日 上海