[kubernetes]Kube-APIServer

2023-12-25 21:53:10

API Server

API Server是什么

  • 提供集群管理的REST API接口，包括认证授权、数据校验以及集群状态变更等
  • 提供其他模块之间的数据交互和通信的枢纽（其他模块通过API Server查询或修改数据，只有API Server才直接操作etcd）

访问控制概览

在这里插入图片描述

访问控制细节

在这里插入图片描述

认证

  • 如果认证成功，则用户的username会
    传入授权模块做进一步授权验证；而对于认证失败的请求则返回HTTP 401

认证插件

  • X509证书

    • 使用X509客户端证书只需要API Server启动时配置–client-ca-file=SOMEFILE。在证书认证时，其CN域用作用名，而组织机构域则用作group名。

  • 静态Token文件

    • 使用静态Token文件认证只需要API Server启动时配置–token-auth-file=SOMEFILE。
    • 该文件为csv格式，每行至少包括三列token,username,user id：
      • token,user,uid,"group1,group2,group

  • 引导Token

    • 为了支持平滑地启动引导新的集群，Kubernetes 包含了一种动态管理的持有者令牌类型， 称作 启动引导令牌（BootstrapToken）
    • 这些令牌以 Secret 的形式保存在 kube-system 名字空间中，可以被动态管理和创建
    • 控制器管理器包含的 TokenCleaner 控制器能够在启动引导令牌过期时将其删除
    • 在使用kubeadm部署Kubernetes时，可通过kubeadm token list命令查询

  • 静态密码文件

    • 需要API Server启动时配置–basic-auth-file=SOMEFILE，文件格式为csv，每行至少三列password, user, uid，后面是可选的group名

      • password,user,uid,"group1,group2,group3

    • ServiceAccount

      • ServiceAccount是Kubernetes自动生成的，并会自动挂载到容器的/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount目中

    • OpenID

      • OAuth 2.0的认证机制

    • Webhook 令牌身份认证

      • –authentication-token-webhook-config-file 指向一个配置文件，其中描述 如何访问远程的 Webhook 服务
      • –authentication-token-webhook-cache-ttl 用来设定身份认证决定的缓存时间。 默认时长为 2 分钟

    • 匿名请求

      • 如果使用AlwaysAllow以外的认证模式，则匿名请求默认开启，但可用–anonymous-auth=false禁止匿名请求

基于webhook的认证服务集成

  • 构建符合Kubernetes规范的认证服务
  • 需要依照Kubernetes规范，构建认证服务，用来认证tokenreview request
{ "apiVersion": "authentication.k8s.io/v1beta1", "kind": "TokenReview",
"spec": { "token": "(BEARERTOKEN)" } }
  • 解码过程
{
"apiVersion": "authentication.k8s.io/v1beta1",
"kind": "TokenReview",
"status": {
"authenticated": true,
"user": {
"username": "janedoe@example.com",
"uid": "42",
"groups": [
"developers",
	"qa"
]}}
}

配置apiserver

  • 可以是任何认证系统

    ? 但在用户认证完成后，生成代表用户身份的token
    ? 该token通常是有失效时间的
    ? 用户获取该token以后以后，将token配置进kubeconfig

  • 修改apiserver设置，开启认证服务，apiserver保证将所有收到的请求中的token信息，发给认证服务进行验证
    token信息，发给认证服务进行验证
    ? --authentication-token-webhook-config-file，该文件描述如何访问认证服务
    ? --authentication-token-webhook-cache-ttl，默认2分钟

  • 配置文件需要mount进Pod

  • 配置文件中的服务器地址需要指向authService

生产系统中遇到的陷阱

基于Keystone的认证插件导致Keystone故障且无法恢复
Keystone是企业关键服务
Kubernetes以Keystone作为认证插件
Keystone在出现故障后会抛出401错误
Kubernetes发现401错误后会尝试重新认证
大多数controller都有指数级back off，重试间隔越来越慢
但gophercloud针对过期token会一直retry
大量的request积压在Keystone导致服务无法恢复
Kubernetes成为压死企业认证服务的最后一根稻草

  • 解决方案

    ? Circuit break
    ? Rate limit

鉴权

  • 授权主要是用于对集群资源的访问控制
  • Kubernetes也支持多种授权机制，并支持同时开启多个授权插件
  • 对于授权失败的请求则返回HTTP 403
  • Kubernetes授权仅处理以下的请求属性
    ? user, group, extra
    ? API、请求方法（如get、post、update、patch和delete）和请求路径（如/api）
    ? 请求资源和子资源
    ? Namespace
    ? API Group
  • Kubernetes支持以下授权插件
    ? ABAC
    ? RBAC
    ? Webhook
    ? Node

RBAC

  • RBAC 的授权策略可以利用 kubectl 或者 Kubernetes API 直接进行配置。RBAC 可以授权给用户，
    让用户有权进行授权管理，这样就可以无需接触节点，直接进行授权管理。RBAC 在 Kubernetes
    中被映射为 API 资源和操作
    在这里插入图片描述

Role与ClusterRole

# Role示例
kind: Role
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
metadata:
	namespace: default
	name: pod-reader
rules:
- apiGroups: [""] # "" indicates the core API group
	resources: ["pods"]
	verbs: ["get", "watch", "list"]
  • cluster role
# ClusterRole示例
kind: ClusterRole
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
metadata:
	# "namespace" omitted since ClusterRoles
are not namespaced
	name: secret-reader
rules:
- apiGroups: [""]
	resources: ["secrets"]
	verbs: ["get", "watch", "list"]
  • binding
# RoleBinding示例（引用ClusterRole）
# This role binding allows "dave" to read secrets in the "development"
namespace.
kind: RoleBinding
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
metadata:
	name: read-secrets
	namespace: development # This only grants permissions within the
"development" namespace.
subjects:
- kind: User
	name: dave
	apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
roleRef:
	kind: ClusterRole
	name: secret-reader
	apiGroup: rbac.authorization.k8s.io

在这里插入图片描述

账户／组的管理

  • 角色绑定（Role Binding）是将角色中定义的权限赋予一个或者一组用户
  • 它包含若干 主体（用户、组或服务账户）的列表和对这些主体所获得的角色的引用
  • 组的概念
    ? 当与外部认证系统对接时，用户信息（UserInfo）可包含Group信息，授权可针对用户群组
    ? 当对ServiceAccount授权时，Group代表某个Namespace下的所有ServiceAccount
    在这里插入图片描述

针对群租授权

apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRoleBinding
metadata:
name: read-secrets-global
subjects:
- kind: Group
name: manager # 'name' 是区分大小写的
apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
roleRef:
kind: ClusterRole
name: secret-reader
apiGroup: rbac.authorization.k8s.io

apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRoleBinding
metadata:
name: read-secrets-global
subjects:
subjects:
- kind: Group
name: system:serviceaccounts:qa
apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
roleRef:
kind: ClusterRole
name: secret-reader
apiGroup: rbac.authorization.k8s.io`

规划系统角色

  • Use
    • 管理员
      • 所有资源的所有权限
    • 普通用户
      • SystemAccount是开发者（kubernetes developer或者domain developer）创建应用后，应
        用于apiserver通讯需要的身份
      • 用户可以创建自定的ServiceAccount，kubernetes也为每个namespace创建default
        ServiceAccount
      • Default ServiceAccount通常需要给定权限以后才能对apiserver做写操作

实现方案

  • 在cluster创建时，创建自定义的role，比如namespace-creator
  • Namespace-creator role定义用户可操作的对象和对应的读写操作
  • 创建自定义的namespace admission controller
    • 当namespace创建请求被处理时，获取当前用户信息并annotate到namespace
  • 创建RBAC controller
    ? Watch namespace的创建事件
    ? 获取当前namespace的创建者信息
    ? 在当前namespace创建rolebinding对象，并将namespace-creator 角色和用户绑定

与权限相关的其他最佳实践

  • ClusterRole是非namespace绑定的，针对整个集群生效
  • 通常需要创建一个管理员角色，并且绑定给开发运营团队成员
  • ThirdPartyResource和CustomResourceDefinition是全局资源，普通用户创建
  • ThirdPartyResource以后，需要管理员授予相应权限后才能真正操作该对象
  • 针对所有的角色管理，建议创建spec，用源代码驱动
    • 虽然可以通过edit操作来修改权限，但后期会导致权限管理混乱，可能会有很多临时创建出来的角色和角色绑定对象，重复绑定某一个资源权限
  • 权限是可以传递的，用户A可以将其对某对象的某操作，抽取成一个权限，并赋给用户B
  • 防止海量的角色和角色绑定对象，因为大量的对象会导致鉴权效率低，同时给apiserver增加负担ServiceAccount也需要授权的，否则你的component可能无法操作某对象
  • Tips：SSH到master节点通过insecure port访问apiserver可绕过鉴权，当需要做管理操作又没
    有权限时可以使用

准入

准入控制

  • 为资源增加自定义属性

    • 作为多租户集群方案中的一环，我们需要在namespace的准入控制中，获取用户信息，并将用
      户信息更新的namespace的annotation
    • 只有当namespace中有有效用户信息时，我们才可以在namespace创建时，自动绑定用户权限，namespace才可用

  • 准入控制（Admission Control）在授权后对请求做进一步的验证或添加默认参数。不同于授权和认证只关心请求的用户和操作，准入控制还处理请求的内容，并且仅对创建、更新、删除或连接（如代理）等有效，而对读操作无效

  • 准入控制支持同时开启多个插件，它们依次调用，只有全部插件都通过的请求才可以放过进入系统

  • 准入控制插件

    • AlwaysAdmit: 接受所有请求。
    • AlwaysPullImages: 总是拉取最新镜像。在多租户场景下非常有用。
    • DenyEscalatingExec: 禁止特权容器的exec和attach操作。
    • ImagePolicyWebhook: 通过webhook决定image策略，需要同时配置–admission-control-config-file
    • ServiceAccount：自动创建默认ServiceAccount，并确保Pod引用的ServiceAccount已经存在
    • SecurityContextDeny：拒绝包含非法SecurityContext配置的容器
    • ResourceQuota：限制Pod的请求不会超过配额，需要在namespace中创建一个ResourceQuota对象
    • LimitRanger：为Pod设置默认资源请求和限制，需要在namespace中创建一个LimitRange对象
    • InitialResources：根据镜像的历史使用记录，为容器设置默认资源请求和限制
    • NamespaceLifecycle：确保处于termination状态的namespace不再接收新的对象创建请求，并拒绝请求不存在的namespace
    • DefaultStorageClass：为PVC设置默认StorageClass
    • DefaultTolerationSeconds：设置Pod的默认forgiveness toleration为5分钟
    • PodSecurityPolicy：使用Pod Security Policies时必须开启
    • NodeRestriction：限制kubelet仅可访问node、endpoint、pod、service以及secret、
    • configmap、PV和PVC等相关的资源

准入控制插件的开发

  • ResourceQuota：限制Pod的请求不会超过配额，需要在namespace中创建一个ResourceQuota对象
  • LimitRanger：为Pod设置默认资源请求和限制，需要在namespace中创建一个Lim itRange对象
  • InitialResources：根据镜像的历史使用记录，为容器设置默认资源请求和限制
  • NamespaceLifecycle：确保处于termination状态的namespace不再接收新的对象创建请求，并拒绝请求不存在的namespace
  • DefaultStorageClass：为PVC设置默认StorageClass
  • DefaultTolerationSeconds：设置Pod的默认forgiveness toleration为5分钟
  • PodSecurityPolicy：使用Pod Security Policies时必须开启
  • NodeRestriction：限制kubelet仅可访问node、endpoint、pod、service以及secret、configmap、PV和PVC等相关的资源
  • 除默认的准入控制插件以外，Kubernetes预留了准入控制插件的扩展点，用户可自定义准入控制插件实现自定义准入功能
  • MutatingWebhookConfiguration：变形插件，支持对准入对象的修改
  • ValidatingWebhookConfiguration：校验插件，只能对准入对象合法性进行校验，不能修改
    在这里插入图片描述

准入控制

  • 为资源增加自定义属性
    ? 作为多租户集群方案中的一环，我们需要在namespace的准入控制中，获取用户信息，并将
    用户信息更新的namespace的annotation
  • 只有当namespace中有有效用户信息时，我们才可以在namespace创建时，自动绑定用户权限，namespace才可用
# {{if eq .k8snode_validating "enabled"}}
apiVersion:
admissionregistration.k8s.io/v1beta1
kind: MutatingWebhookConfiguration
metadata:
name: ns-mutating.webhook.k8s.io
webhooks:
- clientConfig:
caBundle: {{.serverca_base64}}
url:
https://admission.local.tess.io/apis/admissio
n.k8s.io/v1alpha1/ ns-mutating
failurePolicy: Fail
name: ns-mutating.webhook.k8s.io
namespaceSelector: {}
rules:
- apiGroups:
- ""
apiVersions:
- '*'
operations:
- CREATE
resources:
- nodes
sideEffects: Unknown
# {{end}}
  • 配额管理
    • 原因：资源有限，如何限定某个用户有多少资源？
  • 方案
    • 预定义每个Namespace的ResourceQuota，并把spec保存为configmap
      ? 用户可以创建多少个Pod
      ? BestEffortPod
      ? QoSPod
      ? 用户可以创建多少个service
      ? 用户可以创建多少个ingress
      ? 用户可以创建多少个service VIP
    • 创建ResourceQuota Controller
      • 监控namespace创建事件，当namespace创建时，在该namespace创建对应的ResourceQuota 对象
    • apiserver中开启ResourceQuota的admission plugin

限流

  • APIServer中的限流
    • max-requests-inflight： 在给定时间内的最大 non-mutating 请求数
    • max-mutating-requests-inflight: 在给定时间内的最大 mutating 请求数，调整 apiserver 的流控 qos
    • staging/src/k8s.io/apiserver/pkg/server/filters/maxinflight.go:WithMaxInFlightLimit()
      在这里插入图片描述

API Priority and Fairness

? APF 以更细粒度的方式对请求进行分类和隔离。
? 它还引入了空间有限的排队机制，因此在非常短暂的突发情况下，API 服务器不会拒绝任何请求。
? 通过使用公平排队技术从队列中分发请求，这样， 一个行为不佳的控制器就不会饿死其他控制

器（即使优先级相同）。
? APF的核心 多等级,多队列

在这里插入图片描述
? APF 的实现依赖两个非常重要的资源 FlowSchema, PriorityLevelConfiguration
? APF 对请求进行更细粒度的分类，每一个请求分类对应一个 FlowSchema (FS)
? FS 内的请求又会根据 distinguisher 进一步划分为不同的 Flow.
? FS 会设置一个优先级 (Priority Level, PL)，不同优先级的并发资源是隔离的。所以不同优先级的资源不会相互排挤。特定
优先级的请求可以被高优处理。
? 一个 PL 可以对应多个 FS，PL 中维护了一个 QueueSet，用于缓存不能及时处理的请求，请求不会因为超出 PL 的并发限
制而被丢弃。
? FS 中的每个 Flow 通过 shuffle sharding 算法从 QueueSet 选取特定的 queues 缓存请求。
? 每次从 QueueSet 中取请求执行时，会先应用 fair queuing 算法从 QueueSet 中选中一个 queue，然后从这个 queue
中取出 oldest 请求执行。所以即使是同一个 PL 内的请求，也不会出现一个 Flow 内的请求一直占用资源的不公平现象

概念

? 传入的请求通过FlowSchema 按照其属性分类，并分配优先级。
? 每个优先级维护自定义的并发限制，加强了隔离度，这样不同优先级的请求，就不会相互饿死。
? 在同一个优先级内，公平排队算法可以防止来自不同flow 的请求相互饿死。
? 该算法将请求排队，通过排队机制，防止在平均负载较低时，通信量突增而导致请求失败

优先级

? 如果未启用 APF，API 服务器中的整体并发量将受到 kube-apiserver 的参数 --max-requests-inflight 和 --max-mutating-requests-inflight 的限制。
? 启用 APF 后，将对这些参数定义的并发限制进行求和，然后将总和分配到一组可配置的优先级 中。 每个传入的请求都会分配一个优先级；
? 每个优先级都有各自的配置，设定允许分发的并发请求数。
? 例如，默认配置包括针对领导者选举请求、内置控制器请求和 Pod 请求都单独设置优先级。这表示即使异常的 Pod 向 API 服务器发送大量请求，也无法阻止领导者选举或内置控制器的操作执行成功

排队

? 即使在同一优先级内，也可能存在大量不同的流量源。
? 在过载情况下，防止一个请求流饿死其他流是非常有价值的 （尤其是在一个较为常见的场景中，一个有故障的客户端会疯狂地向 kube-apiserver 发送请求， 理想情况下，这个有故障的客户端不应对其他客户端产生太大的影响）。
? 公平排队算法在处理具有相同优先级的请求时，实现了上述场景。
? 每个请求都被分配到某个 流 中，该流由对应的 FlowSchema 的名字加上一个 流区分项（FlowDistinguisher） 来标识。
? 这里的流区分项可以是发出请求的用户、目标资源的名称空间或什么都不是。
? 系统尝试为不同流中具有相同优先级的请求赋予近似相等的权重。
? 将请求划分到流中之后，APF 功能将请求分配到队列中。
? 分配时使用一种称为 混洗分片（Shuffle-Sharding） 的技术。 该技术可以相对有效地利用队列隔离低强度流与高强流。
? 排队算法的细节可针对每个优先等级进行调整，并允许管理员在内存占用、 公平性（当总流量超标时，各个独立的流将都会取得进展）、 突发流量的容忍度以及排队引发的额外延迟之间进行权衡

豁免请求

  • 某些特别重要的请求不受制于此特性施加的任何限制。这些豁免可防止不当的流控配置完全禁用API 服务器

默认配置

  • system

    • 用于 system:nodes 组（即 kubelets）的请求； kubelets 必须能连上 API 服务器，以便工作负载能够调度到其上。

  • leader-election

    • 用于内置控制器的领导选举的请求 （特别是来自 kube-system 名称空间中 system:kube-controller-manager 和system:kube-scheduler 用户和服务账号，针对 endpoints、configmaps 或 leases 的请求）。
    • 将这些请求与其他流量相隔离非常重要，因为领导者选举失败会导致控制器发生故障并重新启动，这反过来会导致新启动的控制器在同步信息时，流量开销更大。

  • workload-high
    ? 优先级用于内置控制器的请求。

  • workload-low
    ? 优先级适用于来自任何服务帐户的请求，通常包括来自 Pods 中运行的控制器的所有请求。

  • global-default
    ? 优先级可处理所有其他流量，例如：非特权用户运行的交互式 kubectl 命令。

  • exempt

    • 优先级的请求完全不受流控限制：它们总是立刻被分发。 特殊的 exempt FlowSchema把 system:masters 组的所有请求都归入该优先级组

  • catch-all

    • 优先级与特殊的 catch-all FlowSchema 结合使用，以确保每个请求都分类
    • 一般不应该依赖于 catch-all 的配置，而应适当地创建自己的 catch-all FlowSchema 和PriorityLevelConfigurations（或使用默认安装的 global-default 配置）
    • 为了帮助捕获部分请求未分类的配置错误，强制要求 catch-all 优先级仅允许5个并发份额，并且不对请求进行排队，使得仅与 catch-all FlowSchema 匹配的流量被拒绝的可能性更高，并显示 HTTP 429 错误

PriorityLevelConfiguration

  • 一个 PriorityLevelConfiguration 表示单个隔离类型
  • 每个 PriorityLevelConfigurations 对未完成的请求数有各自的限制，对排队中的请求数也有限制
apiVersion:
flowcontrol.apiserver.k8s.io/v1beta1
kind: PriorityLevelConfiguration
metadata:
	name: global-default
spec:
	limited:
		assuredConcurrencyShares: 20
		limitResponse:
			queuing:
				handSize: 6
				queueLengthLimit: 50
				queues: 128
		type: Queue
type: Limited

FlowSchema

  • FlowSchema 匹配一些入站请求，并将它们分配给优先级
  • 每个入站请求都会对所有 FlowSchema 测试是否匹配， 首先从 matchingPrecedence 数值最低的匹配开始（我们认为这是逻辑上匹配度最高）， 然后依次进行，直到首个匹配出现
apiVersion: flowcontrol.apiserver.k8s.io/v1beta1
kind: FlowSchema
metadata:
  name: kube-scheduler
spec:
  distinguisherMethod:
    type: ByNamespace
  matchingPrecedence: 800
  priorityLevelConfiguration:
    name: workload-high
  rules:
  - resourceRules:
    - resources:
      - '*'
      verbs:
      - '*'
    subjects:
    - kind: User
      user:
        name: system:kube-scheduler

调试

? /debug/api_priority_and_fairness/dump_priority_levels —— 所有优先级及其当前状态
的列表
kubectl get --raw /debug/api_priority_and_fairness/dump_priority_levels
? /debug/api_priority_and_fairness/dump_queues —— 所有队列及其当前状态的列表
kubectl get --raw /debug/api_priority_and_fairness/dump_queues
? /debug/api_priority_and_fairness/dump_requests ——当前正在队列中等待的所有请求
的列表

  • kubectl get --raw /debug/api_priority_and_fairness/dump_requests

高可用APIServer

启动apiserver示例

kube-apiserver \
  --feature-gates=AllAlpha=true \
  --runtime-config=api/all=true \
  --requestheader-allowed-names=front-proxy-client \
  --client-ca-file=/etc/kubernetes/pki/ca.crt \
  --allow-privileged=true \
  --experimental-bootstrap-token-auth=true \
  --storage-backend=etcd3 \
  --requestheader-username-headers=X-Remote-User \
  --requestheader-extra-headers-prefix=X-Remote-Extra- \
  --service-account-key-file=/etc/kubernetes/pki/sa.pub \
  --tls-cert-file=/etc/kubernetes/pki/apiserver.crt \
  --tls-private-key-file=/etc/kubernetes/pki/apiserver.key \
  --kubelet-client-certificate=/etc/kubernetes/pki/apiserver-kubelet-client.crt \
  --requestheader-client-ca-file=/etc/kubernetes/pki/front-proxy-ca.crt \
  --enabled-hooks=NamespaceLifecycle,LimitRanger,ServiceAccount,PersistentVolumeLabel,DefaultStorageClass,ResourceQuota \
  --requestheader-group-headers=X-Remote-Group \
  --kubelet-client-key=/etc/kubernetes/pki/apiserver-kubelet-client.key \
  --secure-port=6443 \
  --kubelet-preferred-address-types=InternalIP,ExternalIP,Hostname \
  --service-cluster-ip-range=10.96.0.0/12 \
  --advertise-address=192.168.0.20 \
  --etcd-servers=http://127.0.0.1:2379

构建高可用的多副本apiserver

  • apiserver是无状态的Rest Server
  • 无状态所以方便Scale Up／down
  • 负载均衡
    • 在多个apiserver实例之上，配置负载均衡
    • 证书可能需要加上Loadbalancer VIP重新生成

预留充足的CPU、内存资源

- 随着集群中节点数量不断增多，APIServer对CPU和内存的开销也不断增大。过少的CPU资源会降低其处理效率，过少的内存资源会导致Pod被OOMKilled，直接导致服务不可用。在规划APIServer资源时，不能仅看当下需求，也要为未来预留充分

善用速率限制（RateLimit）

  • APIServer的参数“–max-requests-inflight”和“–max-mutating-requests-inflight”支持
    在给定时间内限制并行处理读请求（包括Get、List和Watch操作）和写请求（包括Create、
    Delete、Update和Patch操作）的最大数量。当APIServer接收到的请求超过这两个参数设定的
    值时，再接收到的请求将会被直接拒绝。通过速率限制机制，可以有效地控制APIServer内存的使
    用。如果该值配置过低，会经常出现请求超过限制的错误，如果配置过高，则APIServer可能会因
    为占用过多内存而被强制终止，因此需要根据实际的运行环境，结合实时用户请求数量和
    APIServer的资源配置进行调优
  • 客户端在接收到拒绝请求的返回值后，应等待一段时间再发起重试，无间隔的重试会加重
    APIServer的压力，导致性能进一步降低。针对并行处理请求数的过滤颗粒度太大，在请求数量比
    较多的场景，重要的消息可能会被拒绝掉，自1.18版本开始，社区引入了优先级和公平保证
    （Priority and Fairness）功能，以提供更细粒度地客户端请求控制。该功能支持将不同用户或
    不同类型的请求进行优先级归类，保证高优先级的请求总是能够更快得到处理，从而不受低优先
    级请求的影响

设置合适的缓存大小

  • APIServer与etcd之间基于gRPC协议进行通信，gRPC协议保证了二者在大规模集群中的数据高速
    传输。gRPC基于连接复用的HTTP/2协议，即针对相同分组的对象，APIServer和etcd之间共享相
    同的TCP连接，不同请求由不同的stream传输
  • 一个HTTP/2连接有其stream配额 ，配额的大小限制了能支持的并发请求。APIServer提供了集
    群对象的缓存机制，当客户端发起查询请求时，APIServer默认会将其缓存直接返回给客户端。缓
    存区大小可以通过参数“–watch-cache-sizes”设置。针对访问请求比较多的对象，适当设置
    缓存的大小，极大降低对etcd的访问频率，节省了网络调用，降低了对etcd集群的读写压力，从
    而提高对象访问的性能
  • 但是APIServer也是允许客户端忽略缓存的，例如客户端请求中ListOption中没有设置
    resourceVersion，这时APIServer直接从etcd拉取最新数据返回给客户端。客户端应尽量避免此
    操作，应在ListOption中设置resourceVersion为0，APIServer则将从缓存里面读取数据，而不
    会直接访问etcd

客户端尽量使用长连接

  • 当查询请求的返回数据较大且此类请求并发量较大时，容易引发TCP链路的阻塞，导致其他查询
    操作超时。因此基于Kubernetes开发组件时，例如某些DaemonSet和Controller，如果要查询
    某类对象，应尽量通过长连接ListWatch监听对象变更，避免全量从APIServer获取资源。如果在
    同一应用程序中，如果有多个Informer监听APIServer资源变化，可以将这些Informer合并，减
    少和APIServer的长连接数，从而降低对APIServer的压力

如何访问APIServe

  • 对外部客户（user/client/admin)，永远只通过LoadBalancer访问
    只有当负载均衡出现故障时，管理员才切换到apiserver IP进行管理
    内部客户端，优先访问cluster IP

搭建多租户的Kubernetes集群

  • 授信
    • 认证
      • 禁止匿名访问，只允许可信用户做操作
    • 授权
      • 基于授信的操作，防止多用户之间互相影响，比如普通用户删除Kubernetes核心服务，或者A用户删除或修改B户的应用
  • 隔离
    • 可见行隔离:用户只关心自己的应用，无需看到其他用户的服务和部署
    • 资源隔离:有些关键项目对资源需求较高，需要专有设备，不与其他人共享
    • 应用访问隔离:用户创建的服务，按既定规则允许其他用户访问
  • 资源管理
    • Quota管理:谁能用多少资源

认证

  • 企业现有认证系统集成
  • 选择认证插件
    • 选择webhook作为认证插件
    • 选择Keystone作为认证插件，以Microsoft Ad作为backend搭建keystone服务一旦认证完成，Kubernetes即可获取当前用户信息（主要是用户名），并针对该用户做授权。授权和准入控制完成后，该用户的请求完成。

注册APIService

apiVersion: apiregistration.k8s.io/v1
kind: APIService
metadata:
  labels:
    kube-aggregator.kubernetes.io/automanaged: onstart
  name: v1.
spec:
  groupPriorityMinimum: 18000
  version: v1
  versionPriority: 1
status:
  conditions:
  - lastTransitionTime: "2020-08-16T05:35:33Z"
    message: Local APIServices are always available
    reason: Local
    status: "True"
    type: Available
  • RBAC:参考上文图解

规划系统角色

  • User
    • 管理员
    • 普通用户
  • SystemAccount
    • SystemAccount是开发者（kubernetes developer或者domain developer）创建应用后，应用于apiserver通讯需要的身份
    • 用户可以创建自定的ServiceAccount，kubernetes也为每个namespace创建defaultServiceAccount
    • Default ServiceAccount通常需要给定权限以后才能对apiserver做写操作

实现方案

  • 在cluster创建时（kube-up.sh），创建自定义的role，比如namespace-creator
    namespace-creator role定义用户可操作的对象和对应的读写操作
  • namespace-creator role定义用户可操作的对象和对应的读写操作
  • 创建自定义的namespace admission controller
    ? 当namespace创建请求被处理时，获取当前用户信息并annotate（注释）到namespace创建RBAC controller
    ? Watch namespace的创建事件
    ? 获取当前namespace的创建者信息
    ? 在当前namespace创建rolebinding对象，并将namespace-creator 角色和用户绑定

apimachinery

回顾GKV

  • Group
  • Kind
  • Version
    • Internel version 和External version
    • 版本转换

如何定义Group

pkg/apis/core/register.go
定义group
GroupName
定义groupversion
var SchemeGroupVersion = schema.GroupVersion{Group: GroupName, Version:
runtime.APIVersionInternal}
定义SchemeBuilder
var (
SchemeBuilder = runtime.NewSchemeBuilder(addKnownTypes)
AddToScheme = SchemeBuilder.AddToScheme
)
将对象加入SchemeBuild
func addKnownTypes(scheme *runtime.Scheme) error {
if err := scheme.AddIgnoredConversionType(&metav1.TypeMeta{}, &metav1.TypeMeta{}); err != nil {
return err
}
scheme.AddKnownTypes(SchemeGroupVersion,
&Pod{},
&PodList{},
}}

定义对象类型 types.go

  • List
    • 单一对象数据结构
      ? TypeMeta
      ? ObjectMeta
      ? Spec
      ? Status

代码生成Tags

  • Global Tags

    • 定义在doc.go中:/ +k8s:deepcopy-gen=package

  • Local Tags:

    • 定义在types.go中的每个对象里
// +k8s:deepcopy-gen:interfaces=k8s.io/apimachinery/pkg/runtime.Object
// +genclient
// +genclient:nonNamespaced
// +genclient:noVerbs
// +genclient:onlyVerbs=create,delete
//
+genclient:skipVerbs=get,list,create,update,patch,delete,deleteCollection,watc
h
//
+genclient:method=Create,verb=create,result=k8s.io/apimachinery/pkg/apis/
meta/v1.Status

实现etcd storage

package storage

import (
	"github.com/kubernetes/kubernetes/pkg/api"
	"github.com/kubernetes/kubernetes/pkg/apis/configmap"
	"github.com/kubernetes/kubernetes/pkg/genericregistry"
	"github.com/kubernetes/kubernetes/pkg/printers"
	printersinternal "github.com/kubernetes/kubernetes/pkg/printers/internalversion"
	"github.com/kubernetes/kubernetes/pkg/runtime"
	"github.com/kubernetes/kubernetes/pkg/storage"
	"github.com/kubernetes/kubernetes/pkg/storage/printerstorage"
)

func NewREST(optsGetter generic.RESTOptionsGetter) *REST {
	store := &genericregistry.Store{
		NewFunc:                  func() runtime.Object { return &api.ConfigMap{} },
		NewListFunc:              func() runtime.Object { return &api.ConfigMapList{} },
		DefaultQualifiedResource: api.Resource("configmaps"),
		CreateStrategy:           configmap.Strategy,
		UpdateStrategy:           configmap.Strategy,
		DeleteStrategy:           configmap.Strategy,
		TableConvertor: printerstorage.TableConvertor{
			TableGenerator: printers.NewTableGenerator().With(printersinternal.AddHandlers),
		},
	}
	options := &generic.StoreOptions{RESTOptions: optsGetter}
	if err := store.CompleteWithOptions(options); err != nil {
		panic(err) // TODO: Propagate error up
	}
	return &REST{store}
}

创建和更新对象时的业务逻辑-Strategy

func (strategy) PrepareForCreate(ctx context.Context, obj runtime.Object) {
	_ = obj.(*api.ConfigMap)
}

func (strategy) Validate(ctx context.Context, obj runtime.Object) field.ErrorList {
	cfg := obj.(*api.ConfigMap)
	return validation.ValidateConfigMap(cfg)
}

func (strategy) PrepareForUpdate(ctx context.Context, newObj, oldObj runtime.Object) {
	_ = oldObj.(*api.ConfigMap)
	_ = newObj.(*api.ConfigMap)
}

subresource

statusStore.UpdateStrategy = pod.StatusStrategy

var StatusStrategy = podStatusStrategy{Strategy}

func (podStatusStrategy) PrepareForUpdate(ctx context.Context, obj, old runtime.Object) {
	newPod := obj.(*api.Pod)
	oldPod := old.(*api.Pod)
	newPod.Spec = oldPod.Spec
	newPod.DeletionTimestamp = nil
	// don't allow the pods/status endpoint to touch owner references since old kubelets corrupt them in a way
	// that breaks garbage collection
	newPod.OwnerReferences = oldPod.OwnerReferences
}

注册APIGroup

configMapStorage := configmapstore.NewREST(restOptionsGetter)
restStorageMap := map[string]rest.Storage{
	"configMaps": configMapStorage,
}

apiGroupInfo.VersionedResourcesStorageMap["v1"] = restStorageMap

if err := m.GenericAPIServer.InstallLegacyAPIGroup(genericapiserver.DefaultLegacyAPIPrefix, &apiGroupInfo); err != nil {
	klog.Fatalf("Error in registering group versions: %v", err)
}

代码生成

deepcopy-gen
? 为对象生成DeepCopy方法，用于创建对象副本
client-gen
? 创建Clientset，用于操作对象的CRUD
informer-gen
? 为对象创建Informer框架，用于监听对象变化
lister-gen
? 为对象构建Lister框架，用于为Get和List操作，构建客户端缓存
coversion-gen
? 为对象构建Conversion方法，用于内外版本转换以及不同版本号的转换

refer：云原生训练营

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文章来源:https://blog.csdn.net/weixin_38805083/article/details/135201279
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