Kubernetes网络场景分析_k8s node ip和宿主机ip不一致

在实际的业务场景中，业务组件之间的关系十分复杂，特别是微服务概念的提出，应用部署的粒度更加细小和灵活。为了支持业务应用组件的通信联系，Kubernetes网络的设计主要致力于解决以下场景：

（1）紧密耦合的容器到容器之间的直接通信；

（2）抽象的Pod到Pod之间的通信；

（3）Pod到Service之间的通信；

（4）集群外部与内部组件之间的通信；

容器到容器的通信

在同一个Pod内的容器（Pod内的容器是不会跨宿主机的）共享同一个网络命名空间，共享同一个Linux协议栈。所以对于网络的各类操作，就和它们在同一台机器上一样，它们甚至可以用localhost地址访问彼此的端口。这么做的结果是简单、安全和高效，也能减少将已经存在的程序从物理机或者虚拟机移植到容器的难度。

如上图中的阴影部分就是Node上运行着的一个Pod实例。容器1和容器2共享了一个网络的命名空间，共享一个命名空间的结果就是它们好像在一台机器上运行似的，它们打开的端口不会有冲突，可以直接用Linux的本地IPC进行通信。它们之间互相访问只需要使用localhost就可以。

Pod之间的通信

每一个Pod都有一个真实的全局IP地址，同一个Node内的不同Pod之间可以直接采用对方Pod的IP地址通信，而不需要使用其他发现机制，例如DNS、Consul或者etcd。Pod既有可能在同一个Node上运行，也有可能在不用的Node上运行，所以通信也分为两类：同一个Node内的Pod之间的通信和不同Node上的Pod之间的通信。

同一个Node内的Pod之间的通信

如图，可以看出，Pod1和Pod2都是通过Veth连接在同一个Docker0网桥上的，它们的IP地址IP1、IP2都是从Docker0的网段上自动获取的，它们和网桥本身的IP3是同一个网段的。另外，在Pod1、Pod2的Linux协议栈上，默认路由都是Docker0的地址，也就是说所有非本地的网络数据，都会被默认发送到Docker0网桥上，由Docker0网桥直接中转，它们之间是可以直接通信的。

不同Node上的Pod之间的通信

Pod的地址是与Docker0在同一个网段内的，我们知道Docker0网段与宿主机网卡是两个完全不同的IP网段，并且不同Node之间的通信只能通过宿主机的物理网卡进行，因此要想实现位于不同Node上的Pod容器之间的通信，就必须想办法通过主机的这个IP地址来进行寻址和通信。另外一方面，这些动态分配且藏在Docker0之后的所谓“私有”IP地址也是可以找到的。Kubernetes会记录所有正在运行Pod的IP分配信息，并将这些信息保存在etcd中（作为Service的Endpoint）。这些私有IP信息对于Pod到Pod的通信也是十分重要的，因为我们的网络模型要求Pod到Pod使用私有IP进行通信。之前提到，Kubernetes的网络对Pod的地址是平面的和直达的，所以这些Pod的IP规划也很重要，不能有冲突。综上所述，想要支持不同Node上的Pod之间的通信，就要达到两个条件：

（1）在整个Kubernetes集群中对Pod分配进行规划，不能有冲突；

（2）找到一种办法，将Pod的IP和所在Node的IP关联起来，通过这个关联让Pod可以互相访问。

根据条件1的要求，我们需要在部署Kubernetes的时候，对Docker0的IP地址进行规划，保证每一个Node上的Docker0地址没有冲突。我们可以在规划后手工分配到每个Node上，或者做一个分配规则，由安装的程序自己去分配占用。例如Kubernetes的网络增强开源软件Flannel就能够管理资源池的分配。

根据条件2的要求，Pod中的数据在发出时，需要有一个机制能够知道对方Pod的IP地址挂在哪个具体的Node上。也就是说要先找到Node对应宿主机的IP地址，将数据发送到这个宿主机的网卡上，然后在宿主机上将相应的数据转到具体的Docker0上。一旦数据到达宿主机Node，则那个Node内部的Docker0便知道如何将数据发送到Pod。

具体情况，如下图所示。

在上图中，IP1对应的是Pod1，IP2对应的是Pod2。Pod1在访问Pod2时，首先要将数据从源Node的eth0发送出去，找到并到达Node2的eth0。也就是说先要从IP3到IP4，之后才是IP4到IP2的送达。

Pod 到Service之间的通信

为了支持集群的水平扩展、高可用，Kubernetes抽象出Service的概念。Service是对一组Pod的抽象，它会根据访问策略（LB）来访问这组Pod。

Kubernetes在创建服务时会为服务分配一个虚拟的IP地址，客户端通过访问这个虚拟的IP地址来访问服务，而服务则负责将请求转发到后端的Pod上。这个类似于反向代理，但是，和普通的反向代理有一些不同：首先它的IP地址是虚拟的，想从外面访问需要一些技巧；其次是它的部署和启停是Kubernetes统一自动管理的。

Service在很多情况下只是一个概念，而真正将Service的作用落实的是背后的kube-proxy服务进程。在Kubernetes集群的每个Node上都会运行一个kube-proxy服务进程，这个进程可以看作Service的透明代理兼负载均衡器，其核心功能是将到某个Service的访问请求转发到后端的多个Pod实例上。对每一个TCP类型的Kubernetes Service，kube-proxy都会在本地Node上建立一个SocketServer来负责接收请求，然后均匀发送到后端某个Pod的端口上，这个过程默认采用RoundRobin负载均衡算法。Kube-proxy和后端Pod的通信方式与标准的Pod到Pod的通信方式完全相同。另外，Kubernetes也提供通过修改Service的service.spec.sessionAffinity参数的值来实现会话保持特性的定向转发，如果设置的值为“ClientIP”，则将来自同一个ClientIP的请求都转发到同一个后端Pod上。此外，Service的ClusterIP与NodePort等概念是kube-proxy通过Iptables和NAT转换实现的，kube-proxy在运行过程中动态创建与Service相关的Iptables规则，这些规则实现了ClusterIP及NodePort的请求流量重定向到kube-proxy进程上对应服务的代理端口的功能。由于Iptables机制针对的是本地的kube-proxy端口，所以如果Pod需要访问Service，则它所在的那个Node上必须运行kube-proxy，并且在每个Kubernetes的Node上都会运行kube-proxy组件。在Kubernetes集群内部，对Service Cluster IP和Port的访问可以在任意Node上进行，这个因为每个Node上的kube-proxy针对该Service都设置了相同的转发规则。

综上所述，由于kube-proxy的作用，在Service的调用过程中客户端无需关心后端有几个Pod，中间过程的通信、负载均衡及故障恢复都是透明的，如下图所示。

访问Service的请求，不论是用Cluster IP+Target Port的方式，还是用节点机IP+Node Port的方式，都会被节点机的Iptables规则重定向到kube-proxy监听Service服务代理端口。Kube-proxy接收到Service的访问请求后，会如何选择后端Pod？

首先，目前kube-proxy的负载均衡只支持Round Robin算法。该算法按照成员列表逐个选取成员，如果一轮循环完，便从头开始下一轮，如此循环往复。Kube-proxy的负载均衡器在Round Robin算法的基础上还支持Session保持。如果Service在定义中指定了Session保持，则kube-proxy接收请求时会从本地内存中查找是否存在来自该请求IP的affinityState对象，如果存在该对象，且Session没有超时，则kube-proxy将请求转向该affinityState所指向的后端Pod。如果本地存在没有来自该请求IP的affinityState对象，记录请求的IP和指向的Endpoint。后面的请求就会粘连到这个创建好的affinityState对象上，这就实现了客户端IP会话保持的功能。

接下来我们深入分析kube-proxy的实现细节。kube-proxy进程为每个Service都建立了一个“服务代理对象”，服务代理对象是kube-proxy程序内部的一种数据结构，它包括一个用于监听此服务请求的SocketServer，SocketServer的端口是随机选择的一个本地空闲端口。此外，kube-proxy内部也建立了一个“负载均衡器组件”，用来实现SocketServer上收到的连接到后端多个Pod连接之间的负载均衡和会话保持能力。

kube-proxy通过查询和监听API Server中Service与Endpoint的变化来实现其主要功能，包括为新创建的Service打开一个本地代理对象（代理对象是kube-proxy程序内部的一种数据结构，一个Service端口是一个代理对象，包括一个用于监听的服务请求的SocketServer），接收请求，针对发生变化的Service列表，kube-proxy会逐个处理。下面是具体的处理流程：

（1）如果该Service没有设置集群IP（ClusterIP），则不做任何处理，否则，获取该Service的所有端口定义列表（spec.ports域）

（2）逐个读取服务端口定义列表中的端口信息，根据端口名称、Service名称和Namespace判断本地是否已经存在对应的服务代理对象，如果不存在就新建，如果存在且Service端口被修改过，则先删除Iptables中和该Service相关的的规则，关闭服务代理对象，然后走新建流程，即为该Service端口分配服务代理对象并为该Service创建相关的Iptables规则。

（3）更新负载均衡器组件中对应Service的转发地址表，对于新建的Service，确定转发时的会话保持策略。

（4）对于已经删除的Service则进行清理。

外部到内部的访问

Pod作为基本的资源对象，除了会被集群内部的Pod访问，也会被外部使用。服务是对一组功能相同Pod的抽象，以它为单位对外提供服务是最合适的粒度。

由于Service对象在Cluster IP Range池中分配到的IP只能在内部访问，所以其他Pod都可以无障碍地访问到它。但如果这个Service作为前端服务，准备为集群外的客户端提供服务，就需要外部能够看到它。

Kubernetes支持两种对外服务的Service的Type定义：NodePort和LoadBalancer。

NodePort

在定义Service时指定spec.type=NodePort，并指定spec.ports.nodePort的值，系统就会在Kubernetes集群中的每个Node上打开一个主机上的真实端口号。这样，能够访问Node的客户端就能通过这个端口号访问到内部的Service了。

LoadBalancer

如果云服务商支持外接负载均衡器，则可以通过spec.type=LoadBalancer定义Service，同时需要指定负载均衡器的IP地址。使用这种类型需要指定Service的NodePort和ClusterIP。

对于这个Service的访问请求将会通过LoadBalancer转发到后端Pod上去，负载分发的实现方式依赖于云服务商提供的LoadBalancer的实现机制。

外部访问内部Service原理

我们从集群外部访问集群内部，最终都是落在具体的Pod上。通过NodePort的方式就是将kube-proxy开放出去，利用Iptables为服务的NodePort设置规则，将对Service的访问转到kube-proxy上，这样kube-proxy就可以使用和内部Pod访问服务一样的方式来访问后端的一组Pod了。这种模式就是利用kube-proxy作为负载均衡器，处理外部到服务进一步到Pod的访问。而更常用的是外部均衡器模式。通常的实现是使用一个外部的负载均衡器，这些均衡器面向集群内的所有节点。当网络流量发送到LoadBalancer地址时，它会识别出这是某个服务的一部分，然后路由到合适的后端Pod。

所以从外面访问内部的Pod资源，就有了很多种不同的组合。

• 外面没有负载均衡器，直接访问内部的Pod

• 外面没有负载均衡器，直接通过访问内部的负载均衡器来访问Pod

• 外面有负载均衡器，通过外部负载均衡器直接访问内部的Pod

• 外面有负载均衡器，通过访问内部的负载均衡器来访问内部的Pod

第一种情况的场景十分少见，只是在特殊的时候才需要。我们在实际的生产项目中需要逐一访问启动的Pod，给它们发送一个刷新指令。只有这种情况下才使用这种方式。这需要开发额外的程序，读取Service下的Endpoint列表，逐一和这些Pod进行通信。通常要避免这种通信方式，例如可以采取每个Pod从集中的数据源拉命令的方式，而不是采取推命令给它的方式来避免。因为具体到每个Pod的启停本来就是动态的，如果依赖了具体的Pod们就相当于绕开了Kubernetes的Service机制，虽然能够实现，但是不理想。

第二种情况就是NodePort的方式，外部的应用直接访问Service的NodePort，并通过Kube-proxy这个负载均衡器访问内部的Pod。

第三种情况是LoadBalancer模式，因为外部的LoadBalancer是具备Kubernetes知识的负载均衡器，它会去监听Service的创建，从而知晓后端的Pod启停变化，所以它有能力和后端的Pod进行通信。但是这里有个问题需要注意，那就是这个负载均衡器需要有办法直接和Pod进行通信。也就是说要求这个外部的负载均衡器使用和Pod到Pod一样的通信机制。

第四种情况也很少使用，因为需要经历两级的负载均衡设备，而且网络的调用被两次随机负载均衡后，更难跟踪了。在实际生产环境中出了问题排错时，很难跟踪网络数据的流动过程。

外部硬件负载均衡器模式

在很多实际的生产环境中，由于是在私有云环境中部署Kubernetes集群，所以传统的负载均衡器都对Service无感知。实际上我们只需要解决两个问题，就可以将它变成Service可感知的负载均衡器，这也是实际系统中理想的外部访问Kubernetes集群内部的模式。

通过写一个程序来监听Service的变化，将变化按照负载均衡器的通信接口，作为规则写入负载均衡器。

给负载均衡器提供直接访问Pod的通信手段。

如下图，说明了这个过程。

这里提供了一个Service Agent来实现Service变化的感知。该Agent能够直接从etcd中或者通过接口调用API Server来监控Service及Endpoint的变化，并将变化写入外部的硬件负载均衡器中。

同时，每台Node上都运行着有路由发现协议的软件，该软件负责将这个Node上所有的地址通过路由发现协议组播给网络内的其他主机，当然也包含硬件负载均衡器。这样硬件负载均衡器就能知道每个Pod实例的IP地址是在哪台Node上了。通过上述两个步骤，就建立起一个基于硬件的外部可感知Service的负载均衡器。

总结

本章重点介绍了Kubernetes网络的各种场景，包括容器之间、Pod之间、Pod到Service、外部到内部的这4种场景下，不同的通信模式。在设计Kubernetes容器平台的时候，建议按照这些通信模式，根据具体的场景，逐一比对选择合适的解决方案。其中，需要注意的是外部到内部的访问，既可以通过NodePort，也可以通过LoadBalancer的方式亦或是Ingress模式，需要按照具体的场景来分析。

NodePort服务是暴露服务的最原始方式，会在所有节点上打开特定的端口，并且发送到此端口的任何流量都将转发到该服务。这种方法有很多缺点：每个端口只能有一个服务；默认只能使用端口30000～32767；如果节点IP地址发生更改，则会带来问题。由于这些原因，不建议在生产中使用这种方法。如果服务可用性不是特别关注，或者特别关注成本，则这个方案比较合适。

LoadBalancer是服务暴露的标准方式，将会启动一个网络负载均衡器，提供一个将所有流量转发到服务的IP地址。如果直接暴露一个服务，这是默认的方法。指定的端口上所有的流量将被转发到该服务，没有过滤、路由等。这就意味着可以发送几乎任何类型流量，如HTTP、TCP、UDP、Websocket、gRPC或其他。这个方式最大的缺点是，使用LoadBalancer公开的每项服务都将获得自己的IP地址，并且必须为每个服务使用一个LoadBalancer，这将会付出比较大的代价。

Ingress实际上不是一种服务。相反，它位于多个服务之前，充当集群中的“智能路由器”或入口点。默认的Ingress控制器将会启动一个HTTP（s）负载均衡器。这将可以执行基于路径和基于子域名的路由到后端服务。Ingress可能是暴露服务最强大的方式了，但也可能是最复杂的。如果希望在相同的IP地址下暴露多个服务，并且这些服务都使用相同的L7协议，则Ingress是最有用的。