Kubernetes

K8S深入学习 K8S网络知多少

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一、Kubernetes网络模型

我们都知道Kubernetes作为容器编排引擎，它有一个强大又复杂的网络模型，也牵引出了Pod网络、Service网络、ClusterIP、NodePort、Ingress等多个概念。这里我们采用杨波老师（架构师杨波）模仿TCP/IP协议栈总结的一个K8S网络模型图来看看K8S的四个抽象层次，从而了解一下K8S的网络。本小节的文字主要引用自杨波老师关于K8S网络模型的文章及CloudMan的《每天5分钟玩转Kubernetes》一书。

根据上图模型中展示的四个层次，从0到3，除了第0层，每一层都是构建于前一层之上。

二、第0层：节点主机互通互联

主要保证K8S节点(物理或虚拟机)之间能够正常IP寻址和互通的网络，这个一般由底层(公有云或数据中心)网络基础设施支持，这里我们无需过多关心。

第0层Node节点网络比较好理解，也就是保证K8s节点(物理或虚拟机)之间能够正常IP寻址和互通的网络，这个一般由底层(公有云或数据中心)网络基础设施支持。第0层我们假定已经存在，所以不展开。

三、第1层：Pod虚拟机互联

在一个Pod中可以运行一个或多个容器，且Pod中所有容器使用同一个网络namespace，即相同的IP和端口空间，可以直接用localhost通信，而且还可以共享存储（本质是通过将Volume挂载到Pod中的每个容器）。

Pod相当于是K8s云平台中的虚拟机，它是K8s的基本调度单位。所谓Pod网络，就是能够保证K8s集群中的所有Pods(包括同一节点上的，也包括不同节点上的Pods)，逻辑上看起来都在同一个平面网络内，能够相互做IP寻址和通信的网络，下图是Pod网络的简化概念模型：

Pod网络构建于Node节点网络之上，它又是上层Service网络的基础。为了进一步理解Pod网络，我将对同一节点上的Pod之间的网络，以及不同节点上的Pod之间网络，分别进行剖析。

3.1 同一节点上的Pod网络

前面提到，Pod相当于是K8s云平台中的虚拟机，实际一个Pod中可以住一个或者多个(大多数场景住一个)应用容器，这些容器共享Pod的网络栈和其它资源如Volume。那么什么是共享网络栈？同一节点上的Pod之间如何寻址和互通？我以下图样例来解释：

上图节点上展示了Pod网络所依赖的3个网络设备，eth0是节点主机上的网卡，这个是支持该节点流量出入的设备，也是支持集群节点间IP寻址和互通的设备。docker0是一个虚拟网桥，可以简单理解为一个虚拟交换机，它是支持该节点上的Pod之间进行IP寻址和互通的设备。veth0则是Pod1的虚拟网卡，是支持该Pod内容器互通和对外访问的虚拟设备。docker0网桥和veth0网卡，都是linux支持和创建的虚拟网络设备。

上图Pod1内部住了3个容器，它们都共享一个虚拟网卡veth0。内部的这些容器可以通过localhost相互访问，但是它们不能在同一端口上同时开启服务，否则会有端口冲突，这就是共享网络栈的意思。Pod1中还有一个比较特殊的叫pause的容器，这个容器运行的唯一目的是为Pod建立共享的veth0网络接口。如果你SSH到K8s集群中一个有Pod运行的节点上去，然后运行docker ps，可以看到通过pause命令运行的容器。

Pod的IP是由docker0网桥分配的，例如上图docker0网桥的IP是172.17.0.1，它给第一个Pod1分配IP为172.17.0.2。如果该节点上再启一个Pod2，那么相应的分配IP为172.17.0.3，如果再启动Pod可依次类推。因为这些Pods都连在同一个网桥上，在同一个网段内，它们可以进行IP寻址和互通，如下图所示：


从上图我们可以看到，节点内Pod网络在172.17.0.0/24这个地址空间内，而节点主机在10.100.0.0/24这个地址空间内，也就是说Pod网络和节点网络不在同一个网络内，那么不同节点间的Pod该如何IP寻址和互通呢？下一节我们来分析这个问题。

3.2 不同节点间的Pod网络

现在假设我们有两个节点主机，host1(10.100.0.2)和host2(10.100.0.3)，它们在10.100.0.0/24这个地址空间内。host1上有一个PodX(172.17.0.2)，host2上有一个PodY(172.17.1.3)，Pod网络在172.17.0.0/16这个地址空间内。注意，Pod网络的地址，是由K8s统一管理和分配的，保证集群内Pod的IP地址唯一。我们发现节点网络和Pod网络不在同一个网络地址空间内，那么host1上的PodX该如何与host2上的PodY进行互通？

实际上不同节点间的Pod网络互通，有很多技术实现方案，底层的技术细节也很复杂。为了简化描述，我把这些方案大体分为两类，一类是路由方案，另外一类是覆盖(Overlay)网络方案。

如果底层的网络是你可以控制的，比如说企业内部自建的数据中心，并且你和运维团队的关系比较好，可以采用路由方案，如下图所示：

这个方案简单理解，就是通过路由设备为K8s集群的Pod网络单独划分网段，并配置路由器支持Pod网络的转发。例如上图中，对于目标为172.17.1.0/24这个范围内的包，转发到10.100.0.3这个主机上，同样，对于目标为172.17.0.0/24这个范围内的包，转发到10.100.0.2这个主机上。当主机的eth0接口接收到来自Pod网络的包，就会向内部网桥转发，这样不同节点间的Pod就可以相互IP寻址和通信。这种方案依赖于底层的网络设备，但是不引入额外性能开销。

如果底层的网络是你无法控制的，比如说公有云网络，或者企业的运维团队不支持路由方案，可以采用覆盖(Overlay)网络方案，如下图所示：

所谓覆盖网络，就是在现有网络之上再建立一个虚拟网络，实现技术有很多，例如flannel/weavenet等等，这些方案大都采用隧道封包技术。简单理解，Pod网络的数据包，在出节点之前，会先被封装成节点网络的数据包，当数据包到达目标节点，包内的Pod网络数据包会被解封出来，再转发给节点内部的Pod网络。这种方案对底层网络没有特别依赖，但是封包解包会引入额外性能开销。

3.3 CNI简介

考虑到Pod网络实现技术众多，为了简化集成，K8s支持CNI(Container Network Interface)标准，不同的Pod网络技术可以通过CNI插件形式和K8s进行集成。节点上的Kubelet通过CNI标准接口操作Pod网路，例如添加或删除网络接口等，它不需要关心Pod网络的具体实现细节。

3.4 总结

  • K8s的网络可以抽象成四层网络，第0层节点网络，第1层Pod网络，第2层Service网络，第3层外部接入网络。除了第0层，每一层都构建于上一层之上。
  • 一个节点内的Pod网络依赖于虚拟网桥和虚拟网卡等linux虚拟设备，保证同一节点上的Pod之间可以正常IP寻址和互通。一个Pod内容器共享该Pod的网络栈，这个网络栈由pause容器创建。
  • 不同节点间的Pod网络，可以采用路由方案实现，也可以采用覆盖网络方案。路由方案依赖于底层网络设备，但没有额外性能开销，覆盖网络方案不依赖于底层网络，但有额外封包解包开销。
  • CNI是一个Pod网络集成标准，简化K8s和不同Pod网络实现技术的集成。

有了Pod网络，K8s集群内的所有Pods在逻辑上都可以看作在一个平面网络内，可以正常IP寻址和互通。但是Pod仅仅是K8s云平台中的虚拟机抽象，最终，我们需要在K8s集群中运行的是应用或者说服务(Service)，而一个Service背后一般由多个Pods组成集群，这时候就引入了服务发现(Service Discovery)和负载均衡(Load Balancing)等问题。

四、第2层：服务发现和负载均衡

在K8S集群中，Pod的IP并不是固定的，可能会频繁地销毁和创建实例，为了解决此问题，Service提供了访问Pod的抽象层。即无论后端Pod如何变化，Service都作为稳定的前端对外提供服务。此外，Service还提供了高可用和负载均衡的功能，它负责将请求转发给正确的Pod。

4.1 Service网络概念模型

我们假定第1层Pod网络已经存在，下图是K8s的第2层Service网络的简化概念模型:

我们假定在K8s集群中部署了一个Account-App应用，这个应用由4个Pod(虚拟机)组成集群一起提供服务，每一个Pod都有自己的PodIP和端口。我们再假定集群内还部署了其它应用，这些应用中有些是Account-App的消费方，也就说有Client Pod要访问Account-App的Pod集群。这个时候自然引入了两个问题：

  • 服务发现(Service Discovery)： Client Pod如何发现定位Account-App集群中Pod的IP？况且Account-App集群中Pod的IP是有可能会变的(英文叫ephemeral)，这种变化包括预期的，比如Account-App重新发布，或者非预期的，例如Account-App集群中有Pod挂了，K8s对Account-App进行重新调度部署。
  • 负载均衡(Load Balancing)：Client Pod如何以某种负载均衡策略去访问Account-App集群中的不同Pod实例？以实现负载分摊和HA高可用。

实际上，K8s通过在Client和Account-App的Pod集群之间引入一层Account-Serivce抽象，来解决上述问题：

  • 服务发现：Account-Service提供统一的ClusterIP来解决服务发现问题，Client只需通过ClusterIP就可以访问Account-App的Pod集群，不需要关心集群中的具体Pod数量和PodIP，即使是PodIP发生变化也会被ClusterIP所屏蔽。注意，这里的ClusterIP实际是个虚拟IP，也称Virtual IP(VIP)。
  • 负载均衡：Account-Service抽象层具有负载均衡的能力，支持以不同策略去访问Account-App集群中的不同Pod实例，以实现负载分摊和HA高可用。K8s中默认的负载均衡策略是RoundRobin，也可以定制其它复杂策略。

K8s中为何要引入Service抽象？背后的原理是什么？后面我将以技术演进视角来解释这些问题。

4.2 服务发现技术演进

DNS域名服务是一种较老且成熟的标准技术，实际上DNS可以认为是最早的一种服务发现技术。

在K8s中引入DNS实现服务发现其实并不复杂，实际K8s本身就支持Kube-DNS组件。假设K8s引入DNS做服务发现(如上图所示)，运行时，K8s可以把Account-App的Pod集群信息(IP+Port等)自动注册到DNS，Client应用则通过域名查询DNS发现目标Pod，然后发起调用。这个方案不仅简单，而且对Client也无侵入(目前几乎所有的操作系统都自带DNS客户端)。但是基于DNS的服务发现也有如下问题：

  • 不同DNS客户端实现功能有差异，有些客户端每次调用都会去查询DNS服务，造成不必要的开销，而有些客户端则会缓存DNS信息，默认超时时间较长，当目标PodIP发生变化时(在容器云环境中是常态)，存在缓存刷新不及时，会导致访问Pod失效。
  • DNS客户端实现的负载均衡策略一般都比较简单，大都是RoundRobin，有些则不支持负载均衡调用。

考虑到上述不同DNS客户端实现的差异，不在K8s控制范围内，所以K8s没有直接采用DNS技术做服务发现。注意，实际K8s是引入Kube-DNS支持通过域名访问服务的，不过这是建立在CusterIP/Service网络之上，这个我后面会展开。

另外一种较新的服务发现技术，是引入Service Registry+Client配合实现，在当下微服务时代，这是一个比较流行的做法。目前主流的产品，如Netflix开源的Eureka + Ribbon，HashiCorp开源的Consul，还有阿里新开源Nacos等，都是这个方案的典型代表。

在K8s中引入Service Registry实现服务发现也不复杂，K8s自身带分布式存储etcd就可以实现Service Registry。假设K8s引入Service Registry做服务发现(如上图所示)，运行时K8s可以把Account-App和Pod集群信息(IP + Port等)自动注册到Service Registry，Client应用则通过Service Registry查询发现目标Pod，然后发起调用。这个方案也不复杂，而且客户端可以实现灵活的负载均衡策略，但是需要引入客户端配合，对客户应用有侵入性，所以K8s也没有直接采用这种方案。

K8s虽然没有直接采用上述方案，但是它的Service网络实现是在上面两种技术的基础上扩展演进出来的。它融合了上述方案的优点，同时解决了上述方案的不足，下节我会详细剖析K8s的Service网络的实现原理。

4.3 K8s的Service网络原理

前面提到，K8s的服务发现机制是在上节讲的Service Registry + DNS基础上发展演进出来的，下图展示K8s服务发现的简化原理：


在K8s平台的每个Worker节点上，都部署有两个组件，一个叫Kubelet，另外一个叫Kube-Proxy，这两个组件+Master是K8s实现服务注册和发现的关键。下面我们看下简化的服务注册发现流程。

  • 首先，在服务Pod实例发布时(可以对应K8s发布中的Kind: Deployment)，Kubelet会负责启动Pod实例，启动完成后，Kubelet会把服务的PodIP列表汇报注册到Master节点。
  • 其次，通过服务Service的发布(对应K8s发布中的Kind: Service)，K8s会为服务分配ClusterIP，相关信息也记录在Master上。
  • 第三，在服务发现阶段，Kube-Proxy会监听Master并发现服务ClusterIP和PodIP列表映射关系，并且修改本地的linux iptables转发规则，指示iptables在接收到目标为某个ClusterIP请求时，进行负载均衡并转发到对应的PodIP上。
  • 运行时，当有消费者Pod需要访问某个目标服务实例的时候，它通过ClusterIP发起调用，这个ClusterIP会被本地iptables机制截获，然后通过负载均衡，转发到目标服务Pod实例上。

实际消费者Pod也并不直接调服务的ClusterIP，而是先调用服务名，因为ClusterIP也会变(例如针对TEST/UAT/PROD等不同环境的发布，ClusterIP会不同)，只有服务名一般不变。为了屏蔽ClusterIP的变化，K8s在每个Worker节点上还引入了一个KubeDNS组件，它也监听Master并发现服务名和ClusterIP之间映射关系，这样， 消费者Pod通过KubeDNS可以间接发现服务的ClusterIP。

注意，K8s的服务发现机制和目前微服务主流的服务发现机制(如Eureka + Ribbon)总体原理类似，但是也有显著区别(这些区别主要体现在客户端)：

  • 首先，两者都是采用客户端代理(Proxy)机制。和Ribbon一样，K8s的代理转发和负载均衡也是在客户端实现的，但Ribbon是以Lib库的形式嵌入在客户应用中的，对客户应用有侵入性，而K8s的Kube-Proxy是独立的，每个Worker节点上有一个，它对客户应用无侵入。K8s的做法类似ServiceMesh中的边车(sidecar)做法。
  • 第二，Ribbon的代理转发是穿透的，而K8s中的代理转发是iptables转发，虽然K8s中有Kube-Proxy，但它只是负责服务发现和修改iptables(或ipvs)规则，实际请求是不穿透Kube-Proxy的。注意早期K8s中的Kube-Proxy代理是穿透的，考虑到有性能损耗和单点问题，后续的版本就改成不穿透了。
  • 第三，Ribbon实现服务名到服务实例IP地址的映射，它只有一层映射。而K8s中有两层映射，Kube-Proxy实现ClusterIP->PodIP的映射，Kube-DNS实现ServiceName->ClusterIP的映射。

个人认为，对比目前微服务主流的服务发现机制，K8s的服务发现机制抽象得更好，它通过ClusterIP统一屏蔽服务发现和负载均衡，一个服务一个ClusterIP，这个模型和传统的IP网络模型更贴近和易于理解。ClusterIP也是一个IP，但这个IP后面跟的不是一个服务实例，而是一个服务集群，所以叫集群ClusterIP。同时，它对客户应用无侵入，且不穿透没有额外性能损耗。

4.4 总结一下

  • K8s的Service网络构建于Pod网络之上，它主要目的是解决服务发现(Service Discovery)和负载均衡(Load Balancing)问题。
  • K8s通过一个ServiceName+ClusterIP统一屏蔽服务发现和负载均衡，底层技术是在DNS+Service Registry基础上发展演进出来。
  • K8s的服务发现和负载均衡是在客户端通过Kube-Proxy + iptables转发实现，它对应用无侵入，且不穿透Proxy，没有额外性能损耗。
  • K8s服务发现机制，可以认为是现代微服务发现机制和传统Linux内核机制的优雅结合。

有了Service抽象，K8s中部署的应用都可以通过一个抽象的ClusterIP进行寻址访问，并且消费方不需要关心这个ClusterIP后面究竟有多少个Pod实例，它们的PodIP是什么，会不会变化，如何以负载均衡方式去访问等问题。但是，K8s的Service网络只是一个集群内可见的内部网络，集群外部是看不到Service网络的，也无法直接访问。而我们发布应用，有些是需要暴露出去，要让外网甚至公网能够访问的，这样才能对外提供服务。K8s如何将内部服务暴露出去? ， 请接着往下看。

五、第3层：外部流量接入

K8s的Service网络只是一个集群内部网络，集群外部是无法直接访问的。为此，想要将应用暴露出去让公网能够访问，K8S提供了两种方式：

在讲到K8s如何接入外部流量的时候，大家常常会听到NodePort，LoadBalancer和Ingress等概念，这些概念都是和K8s外部流量接入相关的，它们既是不同概念，同时又有关联性。下面我们分别解释这些概念和它们之间的关系。

5.1 NodePort

先提前强调一下，NodePort是K8s将内部服务对外暴露的基础，后面的LoadBalancer底层有赖于NodePort。

之前我们讲了K8s网络的4层抽象，Service网络在第2层，节点网络在第0层。实际上，只有节点网络是可以直接对外暴露的，具体暴露方式要看数据中心或公有云的底层网络部署，但不管采用何种部署，节点网络对外暴露是完全没有问题的。那么现在的问题是，第2层的Service网络如何通过第0层的节点网络暴露出去？我们可以回看一下K8s服务发现的原理图，如下图所示，然后不妨思考一下，K8s集群中有哪一个角色，即掌握Service网络的所有信息，可以和Service网络以及Pod网络互通互联，同时又可以和节点网络打通？

答案是Kube-Proxy。上一篇我们提到Kube-Proxy是K8s内部服务发现的一个关键组件，事实上，它还是K8s将内部服务暴露出去的关键组件。Kube-Proxy在K8s集群中所有Worker节点上都部署有一个，它掌握Service网络的所有信息，知道怎么和Service网络以及Pod网络互通互联。如果要将Kube-Proxy和节点网络打通(从而将某个服务通过Kube-Proxy暴露出去)，只需要让Kube-Proxy在节点上暴露一个监听端口即可。这种通过Kube-Proxy在节点上暴露一个监听端口，将K8s内部服务通过Kube-Proxy暴露出去的方式，术语就叫NodePort(顾名思义，端口暴露在节点上)。下图是通过NodePort暴露服务的简化概念模型。

如果我们要将K8s内部的一个服务通过NodePort方式暴露出去，可以将服务发布(kind: Service)的type设定为NodePort，同时指定一个30000~32767范围内的端口。服务发布以后，K8s在每个Worker节点上都会开启这个监听端口。这个端口的背后是Kube-Proxy，当K8s外部有Client要访问K8s集群内的某个服务，它通过这个服务的NodePort端口发起调用，这个调用通过Kube-Proxy转发到内部的Servcie抽象层，然后再转发到目标Pod上。Kube-Proxy转发以及之后的环节，可以和上一篇《Kubernetes网络三部曲～Service网络》的内容对接起来。注意，为了直观形象，上图的Service在K8s集群中被画成一个独立组件，实际是没有独立Service这样一个组件的，只是一个抽象概念，如果要理解这个抽象的底层实现细节，可以回头看上一图的K8s服务发现原理。

5.2 LoadBalancer

上面我们提到，将K8s内部的服务通过NodePort方式暴露出去，K8s会在每个Worker节点上都开启对应的NodePort端口。逻辑上看，K8s集群中的所有节点都会暴露这个服务，或者说这个服务是以集群方式暴露的(实际支持这个服务的Pod可能就分布在其中有限几个节点上，但是因为所有节点上都有Kube-Proxy，所以所有节点都知道该如何转发)。既然是集群，就会涉及负载均衡问题，谁负责对这个服务的负载均衡访问？答案是需要引入负载均衡器(Load Balancer)。下图是通过LoadBalancer，将服务对外暴露的概念模型。


假设我们有一套阿里云K8s环境，要将K8s内部的一个服务通过LoadBalancer方式暴露出去，可以将服务发布(Kind: Service)的type设定为LoadBalancer。服务发布后，阿里云K8s不仅会自动创建服务的NodePort端口转发，同时会自动帮我们申请一个SLB，有独立公网IP，并且阿里云K8s会帮我们自动把SLB映射到后台K8s集群的对应NodePort上。这样，通过SLB的公网IP，我们就可以访问到K8s内部服务，阿里云SLB负载均衡器会在背后做负载均衡。

值得一提的是，如果是在本地开发测试环境里头搭建的K8s，一般不支持Load Balancer也没必要，因为通过NodePort做测试访问就够了。但是在生产环境或者公有云上的K8s，例如GCP或者阿里云K8s，基本都支持自动创建Load Balancer。

5.3 Ingress

有了前面的NodePort + LoadBalancer，将K8s内部服务暴露到外网甚至公网的需求就已经实现了，那么为啥还要引入Ingress这样一个概念呢？它起什么作用？

我们知道在公有云(阿里云/AWS/GCP)上，公网LB+IP是需要花钱买的。我们回看上图的通过LoadBalancer(简称LB)暴露服务的方式，发现要暴露一个服务就需要购买一个独立的LB+IP，如果要暴露十个服务就需要购买十个LB+IP，显然，从成本考虑这是不划算也不可扩展的。那么，有没有办法只需购买一个(或者少量)的LB+IP，但是却可以按需暴露更多服务出去呢？答案其实不复杂，就是想办法在K8内部部署一个独立的反向代理服务，让它做代理转发。谷歌给这个内部独立部署的反向代理服务起了一个奇怪的名字，就叫Ingress，它的简化概念模型如下图所示：

Ingress就是一个特殊的Service，通过节点的HostPort(80/443)暴露出去，前置一般也有LB做负载均衡。Ingress转发到内部的其它服务，是通过集群内的Service抽象层/ClusterIP进行转发，最终转发到目标服务Pod上。Ingress的转发可以基于Path转发，也可以基于域名转发等方式，基本上你只需给它设置好转发路由表即可，功能和Nginx无本质差别。

注意，上图的Ingress概念模型是一种更抽象的画法，隐去了K8s集群中的节点，实际HostPort是暴露在节点上的。

所以，Ingress并不是什么神奇的东西，首先，它本质上就是K8s集群中的一个比较特殊的Service(发布Kind: Ingress)。其次，这个Service提供的功能主要就是7层反向代理(也可以提供安全认证，监控，限流和SSL证书等高级功能)，功能类似Nginx。第三，这个Service对外暴露出去是通过HostPort(80/443)，可以和上面LoadBalancer对接起来。有了这个Ingress Service，我们可以做到只需购买一个LB+IP，就可以通过Ingress将内部多个(甚至全部)服务暴露出去，Ingress会帮忙做代理转发。

那么哪些软件可以做这个Ingress？传统的Nginx/Haproxy可以，现代的微服务网关Zuul/SpringCloudGateway/Kong/Envoy/Traefik等等都可以。当然，谷歌别出心裁给这个东东起名叫Ingress，它还是做了一些包装，以简化对Ingress的操作。如果你理解了原理，那么完全可以用Zuul或者SpringCloudGateway，或者自己定制开发一个反向代理，来替代这个Ingress。部署的时候以普通Service部署，将type设定为LoadBalancer即可，如下图所示：

注意，Ingress是一个7层反向代理，如果你要暴露的是4层服务，还是需要走独立LB+IP方式。

5.4 Kubectl Proxy & Port Forward

上面提到的服务暴露方案，包括NodePort/LoadBalancer/Ingress，主要针对正式生产环境。如果在本地开发测试环境，需要对本地部署的K8s环境中的服务或者Pod进行快速调试或测试，还有几种简易办法，这边一并简单介绍下，如下图所示：

  • 办法一，通过kubectl proxy命令，在本机上开启一个代理服务，通过这个代理服务，可以访问K8s集群内的任意服务。背后，这个Kubectl代理服务通过Master上的API Server间接访问K8s集群内服务，因为Master知道集群内所有服务信息。这种方式只限于7层HTTP转发。
  • 办法二，通过kubectl port-forward命令，它可以在本机上开启一个转发端口，间接转发到K8s内部的某个Pod的端口上。这样我们通过本机端口就可以访问K8s集群内的某个Pod。这种方式是TCP转发，不限于HTTP。
  • 办法三，通过kubectl exec命令直接连到Pod上去执行linux命令，功能类似docker exec。

六、总结

  • NodePort是K8s内部服务对外暴露的基础，LoadBalancer底层有赖于NodePort。NodePort背后是Kube-Proxy，Kube-Proxy是沟通Service网络、Pod网络和节点网络的桥梁。
  • 将K8s服务通过NodePort对外暴露是以集群方式暴露的，每个节点上都会暴露相应的NodePort，通过LoadBalancer可以实现负载均衡访问。公有云(如阿里云/AWS/GCP)提供的K8s，都支持自动部署LB，且提供公网可访问IP，LB背后对接NodePort。
  • Ingress扮演的角色是对K8s内部服务进行集中反向代理，通过Ingress，我们可以同时对外暴露K8s内部的多个服务，但是只需要购买1个(或者少量)LB。Ingress本质也是一种K8s的特殊Service，它也通过HostPort(80/443)对外暴露。
  • 通过Kubectl Proxy或者Port Forward，可以在本地环境快速调试访问K8s中的服务或Pod。
  • K8s的Service发布主要有3种type，type=ClusterIP，表示仅内部可访问服务，type=NodePort，表示通过NodePort对外暴露服务，type=LoadBalancer，表示通过LoadBalancer对外暴露服务(底层对接NodePort，一般公有云才支持)。

至此，Kubernetes网络三部曲全部讲解完成，希望这三篇文章对你理解和用好K8s有帮助。下表是对三部曲的浓缩总结，是希望大家带走记住的：

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