深入云原生—基于KubeWharf深度剖析-以公司实际应用场景为例深度解读

🌰一.KubeWharf详解

KubeWharf?是字节跳动基础架构团队在对?Kubernetes?进行了大规模应用和不断优化增强之后的技术结晶。这是一套以?Kubernetes?为基础构建的分布式操作系统，由一组云原生组件构成，专注于提高系统的可扩展性、功能性、稳定性、可观测性、安全性等，以支持大规模多租集群、在离线混部、存储和机器学习云原生化等场景。

KubeWharf?由以下项目组成：

• KubeBrain?是一个高性能的?Kubernetes?元数据系统，用于存储和管理?Kubernetes?集群的元数据。?

• KubeZoo?是一个轻量级的?Kubernetes?多租户网关，用于在?Kubernetes?集群之间进行安全隔离。?

• KubeGateway?是一个?Kubernetes?网关，用于在本地和云端?Kubernetes?集群之间进行通信。
• Godel?Scheduler?是一个高性能的?Kubernetes?调度器，用于在?Kubernetes?集群中智能地调度容器。

KubeWharf是一个分布式操作系统，由字节跳动基础架构团队在应用和优化增强Kubernetes之后创建。这个系统是一套以Kubernetes为基础构建的分布式操作系统，由一组云原生组件构成，专注于提高系统的可扩展性、功能性、稳定性、可观测性、安全性等，以支持大规模多租集群、在离线混部、存储和机器学习云原生化等场景。

🌰二.一个真实的KubeWharf应用场景

这是一个真实的应用场景哈，因为涉及业务，这里只能脱敏化的描述了。

一家大型互联网公司某某X需要构建一个可扩展、稳定、安全的?Kubernetes?集群，用于支持其在线业务和离线业务。

需求：

• 需要支持数万个节点。
• 需要提供丰富的功能，满足各种业务需求。
• 需要经过大规模生产环境的验证。
• 需要提供强大的可观测性功能。
• 需要提供多种安全功能。

最后的解决方案是：

某某X使用了KubeWharf来构建其Kubernetes集群。

操作步骤：

• 部署KubeBrain、KubeZoo、KubeGateway和Godel?Scheduler。
• 创建Kubernetes集群。
• 部署业务应用。

该公司使用KubeWharf成功构建了一个可扩展、稳定、安全的Kubernetes集群。该集群支持了该公司的在线业务和离线业务，满足了该公司的所有需求。

我总结了一下KubeWharf在这个业务场景的优势：满足了该公司的所有需求。

1. KubeWharf可以扩展到数万个节点。
2. KubeWharf提供了丰富的功能，包括多租户、资源隔离、安全控制等。
3. KubeWharf经过了字节跳动大规模生产环境的验证。
4. KubeWharf提供了强大的可观测性功能，包括日志、监控、告警等。
5. KubeWharf提供了多种安全功能，包括访问控制、数据加密等。

完全的满足了公司的业务需求！

公司业务，我着重对这部分（逻辑时钟）有很深的影响，来具体的写一下：

元数据存储系统需要监听指定逻辑时钟之后发生的所有修改事件，以保证系统整体的数据最终一致性。注册监听时，需要传入起始revision和过滤参数。过滤参数包括但不限于前缀过滤，即只接受Key包含指定前缀的变更事件。

处理监听注册请求时，首先创建事件队列，并根据过滤参数构造过滤器。然后，将事件队列注册到事件生成组件中，获取下发的新增事件。接着，从事件缓存中拉取事件的revision大于等于给定要求revision的所有事件到事件队列中。最后，将事件去重之后，按照revision从小到大的顺序使用过滤器进行过滤，并将过滤后的事件通过事件流推送到元数据存储系统外部的监听方。

这块业务比较熟悉，对（逻辑时钟）这块记忆犹新。

🐹2.1KubeBrain编译与启动学习记录

KubeBrain编译与启动这块我当时还特意的做了笔记，有所记录（比官网的介绍更加贴合我们开发者学习的角度上记录的)。

编译启动命令：

make?tikv./bin/kube-brain?--key-prefix "/" --pd-addrs=127.0.0.1:2379?--port=3379?--peer-port=3380?--compatible-with-etcd=true

多个?KubeBrain?共用一个?TiKV?集群时，需要注意以下两个配置：

• key-prefix?参数和?APIServer?对应的?APIServer?的?etcd-prefix?参数必须保持一致。?这是为了保证多个?KubeBrain?能够正确访问?TiKV?集群中的元数据。
• compatible-with-etcd?参数必须设置为?true。?这是为了开启从节点的支持?txn?和?watch，从而实现对?etcd?功能的完全兼容。

具体配置如下：

##?key-prefix?参数
key-prefix?=?"/kubebrain"

##?compatible-with-etcd?参数
compatible-with-etcd?=?true

KubeBrain?编译与启动只是整个使用流程中的第一步，接下来还需要进行以下操作：

• 配置?KubeBrain：需要配置?KubeBrain?的各种参数，例如元数据存储、事件生成、事件流等。
• 创建?Kubernetes?集群：需要创建?Kubernetes?集群，并将其加入?KubeBrain?的管理范围。
• 部署?Kubernetes?应用：可以使用?KubeBrain?来部署?Kubernetes?应用，包括创建?Deployment、Service、Pod?等。
• 管理?Kubernetes?集群：可以使用?KubeBrain?来管理?Kubernetes?集群，包括查看集群状态、修改集群配置等。

比如说：

配置?KubeBrain

配置?KubeBrain?需要修改?KubeBrain?的配置文件，该文件位于?/etc/kubebrain/config.yaml。配置文件中包含了?KubeBrain?的各种参数，例如：

• key-prefix：元数据存储的键前缀。
• etcd-prefix：APIServer?对应的?APIServer?的?etcd-prefix?参数。
• compatible-with-etcd：是否开启从节点的支持?txn?和?watch。

创建?Kubernetes?集群

可以使用?Kubernetes?官方提供的工具来创建?Kubernetes?集群，例如?kubeadm、minikube?等。

部署?Kubernetes?应用

可以使用?KubeBrain?提供的?API?或?CLI?来部署?Kubernetes?应用。

管理?Kubernetes?集群

可以使用?KubeBrain?提供的?UI?或?API?来管理?Kubernetes?集群。

我们需要学习的：

配置?KubeBrain

YAML

key-prefix:?"/kubebrain"
etcd-prefix:?"/kubebrain"
compatible-with-etcd:?true

创建?Kubernetes?集群

kubeadm?init

部署?Kubernetes?应用

kubectl?create?deployment?nginx?--image=nginx

管理?Kubernetes?集群

kubectl?get?nodes

🌰三.KubeWharf应用场景探索

我觉得KubeWharf应用场景是非常多，因为它的优势非常明显。

KubeWharf?是一个开源分布式操作系统，基于?Kubernetes。它可以用于构建和管理各种?Kubernetes?集群，包括：

• 大规模多租集群：KubeWharf?可以扩展到数万个节点，满足大规模多租集群的需求。
• 在离线混部：KubeWharf?可以用于在本地和云端混合部署?Kubernetes?集群，满足在离线混部的需求。
• 存储和机器学习云原生化：KubeWharf?可以用于云原生化存储和机器学习应用，满足存储和机器学习云原生化的需求。

经过我的不断学习，KubeWharf?可以应用在以下几个场景：

• 在线业务：KubeWharf?可以用于部署各种在线业务应用，例如?Web?应用、后端服务等。
• 离线业务：KubeWharf?可以用于部署各种离线业务应用，例如数据分析、机器学习等。
• 云原生应用：KubeWharf?可以用于部署各种云原生应用，例如容器应用、微服务应用等。
• 混合云：KubeWharf?可以用于在本地和云端混合部署?Kubernetes?集群。
• 边缘计算：KubeWharf?可以用于部署边缘计算?Kubernetes?集群。

KubeWharf?是一个强大的工具，可用于构建和管理各种?Kubernetes?集群。它可以满足各种场景的需求，是构建可扩展、功能强大、稳定、可观测和安全的?Kubernetes?集群的理想选择。

🌰四.心得与总结

🐹4.1心得

我深入探讨了云原生领域中的一个重要工具——KubeWharf，并通过详细解读其组成部分和一个真实的应用场景，展示了它在构建可扩展、功能强大、稳定、可观测和安全的?Kubernetes?集群方面的优势。以下是我的心得：

• KubeWharf基于Kubernetes，专注于提高系统的各项性能，包括可扩展性、功能性、稳定性、可观测性和安全性。
• 它由多个项目组成，如KubeBrain、KubeZoo、KubeGateway和Godel?Scheduler，每个项目都有特定的功能，共同构建了一个强大的分布式操作系统。

我通过一个真实的应用场景，文章展示了KubeWharf在构建大型、可扩展、稳定、安全的Kubernetes集群方面的成功经验。

强调了KubeWharf的优势，包括可扩展性、丰富的功能、经过大规模验证、强大的可观测性和多种安全功能。这个案例为读者提供了一个具体的实例，说明KubeWharf在实际业务中的应用效果。

我对KubeWharf的一个关键应用领域——元数据存储系统进行了深入剖析。特别是对逻辑时钟的影响，我详细描述了元数据存储系统如何监听逻辑时钟，以保证系统的数据最终一致性。这一部分的具体实现细节使读者更深入地理解了KubeWharf的内部机制。

我通过对KubeBrain的编译与启动以及KubeWharf的应用场景进行探索，为大家提供了进一步学习的方向。通过展示编译与启动命令以及相关配置，大家可以更好地理解如何在实际中使用KubeWharf。同时，对KubeWharf的应用场景进行了分类，涵盖了在线业务、离线业务、云原生应用、混合云和边缘计算等多个领域，强调了KubeWharf的通用性和灵活性。

🐹4.1总结

这篇文章深入剖析了云原生领域中基于KubeWharf的分布式操作系统。通过对KubeWharf的构建背景、组成部分和真实应用场景的详细介绍，读者能够深刻理解这一工具在构建强大、可扩展、稳定的Kubernetes集群方面的重要性。我通过清晰的步骤和实例演示，使得即使是对KubeWharf陌生的读者也能够快速入门🐹。

在实际应用场景中，KubeWharf在大规模多租户、离线混部、存储和机器学习云原生化等领域的优越表现。通过一家大型互联网公司的案例，读者不仅了解了KubeWharf的具体应用流程，还明白了它在多个方面的优势，包括扩展性、功能丰富性、稳定性、可观测性和安全性。这为读者提供了一个清晰的实际应用场景，帮助他们更好地理解KubeWharf的实际作用。

对于KubeWharf中一个关键领域——元数据存储系统的深入剖析，更是为读者提供了深入了解KubeWharf内部工作机制的机会。透过对逻辑时钟的具体影响和实现细节的描述，读者能够更好地理解元数据存储系统的工作原理，从而加深对KubeWharf整体架构的理解。

通过对KubeBrain编译与启动的学习记录以及对KubeWharf应用场景的探索，文章为读者提供了进一步学习和应用的指导。这些内容不仅仅是理论性的介绍，更是实际操作的具体步骤和场景应用的分类，使得读者能够更好地掌握KubeWharf的使用和适用范围。

作为一个研究云原生多年的我来说，我是非常的看好KubeWharf，我相信KubeWharf随着版本的优化迭代，会变的越来越好的！！！