Kubernetes простыми словами: первые шаги для разработчика

Введение

Если вы уже работали с Docker и запускали контейнеры вручную, то рано или поздно столкнулись с вопросом: а как управлять десятками контейнеров в продакшне? Как перезапускать упавший контейнер, распределять нагрузку, обновлять приложение без простоя?

Kubernetes (или k8s) решает именно эти задачи. Это платформа оркестрации контейнеров, которую Google открыл в 2014 году. Сегодня она стала стандартом индустрии для запуска production-нагрузок.

В этой статье мы разберём ключевые концепции Kubernetes и запустим простое приложение в локальном кластере с помощью minikube.

Основные концепции Kubernetes

Прежде чем писать конфигурационные файлы, нужно понять, из чего состоит кластер Kubernetes.

Кластер

Кластер — это набор машин (узлов), на которых запускаются ваши приложения. Он делится на две части:

• Control Plane — управляет кластером: планирует запуск контейнеров, следит за состоянием системы
• Worker Nodes — рабочие узлы, где непосредственно работают ваши контейнеры

Pod

Pod — минимальная единица развёртывания в Kubernetes. Внутри пода может быть один или несколько контейнеров, которые всегда запускаются вместе на одном узле и делят сеть.

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: my-app
spec:
  containers:
    - name: web
      image: nginx:1.25
      ports:
        - containerPort: 80

Однако поды напрямую почти не создают — для этого используют более высокоуровневые объекты.

Deployment

Deployment управляет группой одинаковых подов и гарантирует, что нужное количество реплик всегда запущено. Если под упадёт, Deployment автоматически создаст новый.

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: my-app
spec:
  replicas: 3  # хотим три копии приложения
  selector:
    matchLabels:
      app: my-app
  template:
    metadata:
      labels:
        app: my-app
    spec:
      containers:
        - name: web
          image: nginx:1.25
          ports:
            - containerPort: 80
          resources:
            requests:
              memory: "64Mi"
              cpu: "100m"
            limits:
              memory: "128Mi"
              cpu: "200m"

Обратите внимание на секцию resources — всегда указывайте лимиты, иначе один контейнер может потребить все ресурсы узла.

Service

Поды имеют динамические IP-адреса, которые меняются при перезапуске. Service — стабильная точка доступа к группе подов. Он находит поды по лейблам и балансирует трафик между ними.

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: my-app-service
spec:
  selector:
    app: my-app  # ищем все поды с этим лейблом
  ports:
    - protocol: TCP
      port: 80        # порт сервиса
      targetPort: 80  # порт контейнера
  type: ClusterIP  # доступен только внутри кластера

Установка minikube и первый запуск

Для локальной разработки используем minikube — инструмент, который запускает одноузловой кластер прямо на вашей машине.

# Установка kubectl — CLI для управления кластером
curl -LO "https://dl.k8s.io/release/$(curl -L -s https://dl.k8s.io/release/stable.txt)/bin/linux/amd64/kubectl"
sudo install -o root -g root -m 0755 kubectl /usr/local/bin/kubectl

# Установка minikube
curl -LO https://storage.googleapis.com/minikube/releases/latest/minikube-linux-amd64
sudo install minikube-linux-amd64 /usr/local/bin/minikube

# Запуск кластера
minikube start

# Проверка состояния
kubectl get nodes

После запуска вы увидите один узел в статусе Ready.

Деплой первого приложения

Создадим файл deployment.yaml и применим его:

# Применяем конфигурацию
kubectl apply -f deployment.yaml

# Смотрим статус подов
kubectl get pods

# Подробная информация о поде (полезно при ошибках)
kubectl describe pod my-app-xxxxxx

# Логи контейнера
kubectl logs my-app-xxxxxx

Применим также Service и проверим доступность:

kubectl apply -f service.yaml

# Для minikube открываем туннель к сервису
minikube service my-app-service

Масштабирование

Одна из ключевых возможностей Kubernetes — простое масштабирование:

# Увеличиваем количество реплик до 5
kubectl scale deployment my-app --replicas=5

# Смотрим, как создаются новые поды
kubectl get pods -w

Обновление образа без простоя

# Обновляем версию образа — Kubernetes сделает rolling update
kubectl set image deployment/my-app web=nginx:1.26

# Следим за процессом обновления
kubectl rollout status deployment/my-app

# Если что-то пошло не так — откат к предыдущей версии
kubectl rollout undo deployment/my-app

Namespace — изоляция окружений

Namespace позволяет логически разделить кластер. Удобно создавать отдельные namespace для dev, staging и production:

# Создаём namespace для разработки
kubectl create namespace development

# Деплоим приложение в конкретный namespace
kubectl apply -f deployment.yaml -n development

# Смотрим поды в namespace
kubectl get pods -n development

Частые ошибки

ImagePullBackOff — Kubernetes не может скачать образ. Проверьте имя образа, тег и доступность registry. Если используете приватный registry, нужен Secret с кредами.

CrashLoopBackOff — контейнер запускается и сразу падает. Смотрите логи: kubectl logs <pod-name> --previous покажет логи упавшего контейнера.

Pending-поды — поду не хватает ресурсов. Проверьте kubectl describe pod <name> — в секции Events будет причина. Часто решается снижением requests в конфигурации.

Отсутствие лимитов ресурсов — без limits один под может вытеснить остальные с узла. Всегда указывайте resources.limits.

Прямое редактирование подов — поды созданы Deployment-ом пересоздаются при изменении конфига. Всегда меняйте Deployment, а не под напрямую.

Заключение

Mы разобрали базовые строительные блоки Kubernetes: Pod, Deployment, Service и Namespace. Этого достаточно, чтобы запускать и обновлять приложения, масштабировать их и изолировать окружения.

Дальнейшие шаги для изучения: ConfigMap и Secret для конфигурации, Ingress для HTTP-маршрутизации, PersistentVolume для хранения данных, а также HorizontalPodAutoscaler для автоматического масштабирования по нагрузке.

Kubernetes поначалу кажется сложным, но его декларативный подход — описываем желаемое состояние, а система сама к нему стремится — делает управление инфраструктурой предсказуемым и воспроизводимым.