当初Kubernetes网络的设计目标是使得开发者使用pod时在网络这一层面可以像使用传统物理主机或虚拟机一样。具体的基本要求如下：

• 所有pod间均应可以在无需NAT的情况下直接通信；
• 所有集群节点与所有集群的Pod之间均应可以在无需NAT的情况下直接通信；
• 容器自身的地址和其他pod看到的它的地址是同一个地址；

按照这样的要求，集群中的每个pod都在一个平坦的、共享网络命名空间中，并且每个Pod都拥有一个IP，通信时无需端口映射。 用户也需要额外考虑如何建立Pod之间的连接，也不需要考虑将容器端口映射到主机端口等问题。基于这些要求而实现的k8s pod网络模型，将具有向后兼容的特性，可以使得Pod从某些角度上可以被看成是一个传统的物理主机或vm来对待。

在《使用nomad实现集群管理和微服务部署调度》一文中，我们看到nomad部署调度的driver为docker的服务实例都是通过主机和容器间的端口映射来对外提供服务的。服务实例多的时候，大量服务端口出现在眼前，我们很难用端口判断这是什么服务。并且通过映射端口暴露服务有局限，对于那些需要映射到主机固定端口的服务来说，很可能存在与其他服务的端口冲突而导致部署失败。除此之外，这种端口映射的方式还缺少隔离的作用，所有实例暴露的端口在同一个全局网络空间。

nomad是否可以像k8s一样将服务实例部署到overlay网络中从而实现每个服务实例所在container可以被看成一个独立的vm；并且我们还可以通过划分overlay的网段来隔离，实现某种意义上的“多租户”呢？在本篇文章中，我们来试验一下上述想法是否可行。

一、搭建试验环境

我们这次在一个VirtualBox搭建的三节点环境中进行验证。如果小伙伴对这段很熟悉，或者有现成的环境可用，那么可以跳过这一小节。另外这节不是重点，我不会对这个过程用过多文字做解释。

1. 创建虚机，组建网络

我们在一台ubuntu 18.04 desktop版本主机上搭建环境，所使用的软件版本信息如下：

• VirtualBox: 5.2.18

• Guest OS: Ubuntu 16.04.6 LTS (GNU/Linux 4.4.0-142-generic x86_64)

组件环境的虚拟机和网络拓扑示意图如下：

如上图所示：三个vm 通过连入host-only网络(vboxnet0)实现内网通；通过连入NAT网络（NatNetwork）实现外网通。（怪异：在windows上的virtualbox实际上通过natnetwork即可实现全通的，无需host-only network，但是在ubuntu下居然不行）。

每个vm中网络配置如下：

# cat /etc/network/interfaces

# This file describes the network interfaces available on your system
# and how to activate them. For more information, see interfaces(5).

source /etc/network/interfaces.d/*

# The loopback network interface
auto lo
iface lo inet loopback

# The primary network interface
auto enp0s3
iface enp0s3 inet dhcp

auto enp0s8
iface enp0s8 inet dhcp

保存后，执行/etc/init.d/networking restart生效。

另外每个vm上安装了openssh-server(apt install openssh-server)并设置root可登陆。三个vm的主机名分为为u1、u2和u3（可通过hostnamectl –static set-hostname u1设置。并在/etc/hosts中添加主机名和内网IP的对应关系）。

每台主机上安装了docker引擎(通过apt install docker.io安装），docker版本信息如下：

# docker version
Client:
 Version:           18.09.2
 API version:       1.39
 Go version:        go1.10.4
 Git commit:        6247962
 Built:             Tue Feb 26 23:56:24 2019
 OS/Arch:           linux/amd64
 Experimental:      false

Server:
 Engine:
  Version:          18.09.2
  API version:      1.39 (minimum version 1.12)
  Go version:       go1.10.4
  Git commit:       6247962
  Built:            Tue Feb 12 22:47:29 2019
  OS/Arch:          linux/amd64
  Experimental:     false

二、使用weave创建跨节点的overlay network

我们选择weave作为overlay network的实现。

1. 安装weave

我们在每个vm节点上安装目前最新版本的weave，以一个节点为例：

# curl -L git.io/weave -o /usr/local/bin/weave
  % Total    % Received % Xferd  Average Speed   Time    Time     Time  Current
                                 Dload  Upload   Total   Spent    Left  Speed
  0     0    0     0    0     0      0      0 --:--:--  0:00:01 --:--:--     0
  0     0    0     0    0     0      0      0 --:--:--  0:00:02 --:--:--     0
100   595    0   595    0     0     62      0 --:--:--  0:00:09 --:--:--   137
100 52227  100 52227    0     0   4106      0  0:00:12  0:00:12 --:--:-- 21187

# chmod a+x /usr/local/bin/weave

# weave version
weave script 2.5.1

... ...

通过weave setup预先将weave相关的容器Image下载到各个节点，为后面的weave launch所使用。

# weave setup

2.5.1: Pulling from weaveworks/weave
... ...
c458f7a37ca6: Pull complete
Digest: sha256:a170dd93fa7e678cc37919ffd65601d1015da6c3f10878534ac237381ea0db19
Status: Downloaded newer image for weaveworks/weave:2.5.1
2.5.1: Pulling from weaveworks/weaveexec
... ...
c11f30d06b58: Pull complete
Digest: sha256:ad53aaabf648548ec26cceac3ab49394778322e1623f0d184a2b74ad06338087
Status: Downloaded newer image for weaveworks/weaveexec:2.5.1
latest: Pulling from weaveworks/weavedb
9b0681f946a1: Pull complete
Digest: sha256:c280cf4e7208f4ca0d2514539e0f476dd12db70beacdc368793b7736de023d8d
Status: Downloaded newer image for weaveworks/weavedb:latest

2. 启动跨多节点(peer) weave network

weave的一个优点是建立跨节点overlay network时并不需要一个外部的存储(比如etcd），位于多个节点上的weave进程会自动同步相关信息。而且weave支持动态向weave overlay network中添加节点。

我们来初始化这个由三个vm节点构成的weave overlay network：

root@u1:~# weave launch --no-dns 192.168.56.4 192.168.56.5
78f459a4a8acc07d46c1f86a15a519b91978c809876452b9d9c1294e760394a9

root@u2:~# weave launch --no-dns 192.168.56.3 192.168.56.5
1f379e50f3917e05bd133589f75594d7b2da20a680bb1e5e7172e37a18abe3ff

root@u3:~# weave launch --no-dns 192.168.56.3 192.168.56.4
aa600bfad8db8711e2cbc5f8e127022460ca3738226dd7aa33bb5b9b049f8cee

执行完上面命令后，在任意一个vm节点上执行下面命令，查看节点weave之间的连接状态：

root@u1:~# weave status connections
<- 192.168.56.4:54715    established fastdp 8e:d8:ad:a8:32:eb(u2) mtu=1376
<- 192.168.56.5:51504    established fastdp f6:58:43:5c:68:d7(u3) mtu=1376

我们看到u1节点已经和u2、u3节点成功建立了连接，weave的工作模式是fastdp(fast data path)，mtu为默认的1376（适当调节weave mtu可以提升weave overlay network的网络性能）。
我们也可以通过weave status命令查看一下weave网络的整体状态：

# weave status

        Version: 2.5.1 (up to date; next check at 2019/04/18 12:35:41)

        Service: router
       Protocol: weave 1..2
           Name: f6:58:43:5c:68:d7(u3)
     Encryption: disabled
  PeerDiscovery: enabled
        Targets: 3
    Connections: 3 (2 established, 1 failed)
          Peers: 3 (with 6 established connections)
 TrustedSubnets: none

        Service: ipam
         Status: ready
          Range: 10.32.0.0/12
  DefaultSubnet: 10.32.0.0/12

        Service: dns
         Domain: weave.local.
       Upstream: 10.0.3.3
            TTL: 1
        Entries: 0

        Service: proxy
        Address: unix:///var/run/weave/weave.sock

        Service: plugin (legacy)
     DriverName: weave

3. 在weave overlay network中创建container并测试overlay网内container的互通性

我们通过为docker指定net driver为weave的方式让docker在weave overlay network中创建container：

root@u1:~# docker run -ti --net=weave busybox /bin/sh

root@u2:~# docker run -ti --net=weave busybox /bin/sh

root@u3:~# docker run -ti --net=weave busybox /bin/sh

我们在u1上启动的容器内去ping位于其他两个vm上启动的新容器：

/ # ping -c 3 10.32.0.1
PING 10.32.0.1 (10.32.0.1): 56 data bytes
64 bytes from 10.32.0.1: seq=0 ttl=64 time=1.540 ms
64 bytes from 10.32.0.1: seq=1 ttl=64 time=1.548 ms
64 bytes from 10.32.0.1: seq=2 ttl=64 time=1.434 ms

--- 10.32.0.1 ping statistics ---
3 packets transmitted, 3 packets received, 0% packet loss
round-trip min/avg/max = 1.434/1.507/1.548 ms

/ # ping -c 3 10.46.0.0
PING 10.46.0.0 (10.46.0.0): 56 data bytes
64 bytes from 10.46.0.0: seq=0 ttl=64 time=5.118 ms
64 bytes from 10.46.0.0: seq=1 ttl=64 time=1.608 ms
64 bytes from 10.46.0.0: seq=2 ttl=64 time=1.837 ms

--- 10.46.0.0 ping statistics ---
3 packets transmitted, 3 packets received, 0% packet loss
round-trip min/avg/max = 1.608/2.854/5.118 ms

我们看到位于weave overlay network中的三个容器是连通的。

4. 测试host到weave overlay网络中容器的连通性

考虑到后续host上的consul会对部署在weave overlay network中的container中的服务做health check，因此需要在host上能连通位于overlay network中的container。

我们来测试一下：

root@u1:~# docker run -ti --net=weave busybox /bin/sh

/ # ip a
1: lo: <LOOPBACK,UP,LOWER_UP> mtu 65536 qdisc noqueue qlen 1
    link/loopback 00:00:00:00:00:00 brd 00:00:00:00:00:00
    inet 127.0.0.1/8 scope host lo
       valid_lft forever preferred_lft forever
29: ethwe0@if30: <BROADCAST,MULTICAST,UP,LOWER_UP,M-DOWN> mtu 1376 qdisc noqueue
    link/ether aa:8f:45:8f:5f:d6 brd ff:ff:ff:ff:ff:ff
    inet 10.40.0.0/12 brd 10.47.255.255 scope global ethwe0
       valid_lft forever preferred_lft forever
31: eth0@if32: <BROADCAST,MULTICAST,UP,LOWER_UP,M-DOWN> mtu 1500 qdisc noqueue
    link/ether 02:42:ac:12:00:02 brd ff:ff:ff:ff:ff:ff
    inet 172.18.0.2/16 brd 172.18.255.255 scope global eth0
       valid_lft forever preferred_lft forever

root@u1:~# ping 10.40.0.0
PING 10.40.0.0 (10.40.0.0) 56(84) bytes of data.

^C
--- 10.40.0.0 ping statistics ---
4 packets transmitted, 0 received, 100% packet loss, time 3024ms

从测试结果来看，在host无法ping通位于weave network上的container。这个问题实则也显而易见，因为当前host上的路由表中没有以weave网络range: 10.32.0.0/12为目的地址的路由，并且weave网络设备也并未启用ip地址：

root@u1:~# ip route
default via 10.0.3.2 dev enp0s8
10.0.3.0/24 dev enp0s8  proto kernel  scope link  src 10.0.3.15
172.17.0.0/16 dev docker0  proto kernel  scope link  src 172.17.0.1
172.18.0.0/16 dev docker_gwbridge  proto kernel  scope link  src 172.18.0.1
192.168.56.0/24 dev enp0s3  proto kernel  scope link  src 192.168.56.3

关于这个问题，weave官方给出了答案：我们可以通过weave expose命令自动为主机上的weave设备分配ip地址，添加到10.32.0.0/12的路由。

root@u1:~# weave expose
10.40.0.1

root@u1:~# ip a

.... ...

7: weave: <BROADCAST,MULTICAST,UP,LOWER_UP> mtu 1376 qdisc noqueue state UP group default qlen 1000
    link/ether b2:97:b5:7b:0f:a9 brd ff:ff:ff:ff:ff:ff
    inet 10.40.0.1/12 brd 10.47.255.255 scope global weave
       valid_lft forever preferred_lft forever
    inet6 fe80::b097:b5ff:fe7b:fa9/64 scope link
       valid_lft forever preferred_lft forever

.... ...

root@u1:~# ip route
default via 10.0.3.2 dev enp0s8
10.0.3.0/24 dev enp0s8  proto kernel  scope link  src 10.0.3.15
10.32.0.0/12 dev weave  proto kernel  scope link  src 10.40.0.1
172.17.0.0/16 dev docker0  proto kernel  scope link  src 172.17.0.1
172.18.0.0/16 dev docker_gwbridge  proto kernel  scope link  src 172.18.0.1
192.168.56.0/24 dev enp0s3  proto kernel  scope link  src 192.168.56.3

我们看到在u1节点上执行完expose之后，weave设备拥有了自己的ip地址，并且主机路由表中也增加了10.32.0.0/12网络的路由。我们再来测试一下u1上主机到container是否通了：

root@u1:~# ping 10.40.0.0
PING 10.40.0.0 (10.40.0.0) 56(84) bytes of data.
64 bytes from 10.40.0.0: icmp_seq=1 ttl=64 time=4.42 ms

64 bytes from 10.40.0.0: icmp_seq=2 ttl=64 time=1.04 ms
64 bytes from 10.40.0.0: icmp_seq=3 ttl=64 time=1.21 ms
^C
--- 10.40.0.0 ping statistics ---
3 packets transmitted, 3 received, 0% packet loss, time 2003ms
rtt min/avg/max/mdev = 1.048/2.228/4.425/1.554 ms

网络已经打通。我们继续在u2、u3两个节点上执行weave expose，这样三台主机都可以通过网络reach到位于任何一台主机上的、weave network中的container。

而从container到host，原本就可以访问，以u1上的container为例：

/ # ping 192.168.56.3
PING 192.168.56.3 (192.168.56.3): 56 data bytes
64 bytes from 192.168.56.3: seq=0 ttl=64 time=0.345 ms
^C
--- 192.168.56.3 ping statistics ---
1 packets transmitted, 1 packets received, 0% packet loss
round-trip min/avg/max = 0.345/0.345/0.345 ms

/ # ping 192.168.56.4
PING 192.168.56.4 (192.168.56.4): 56 data bytes
64 bytes from 192.168.56.4: seq=0 ttl=63 time=1.277 ms
^C
--- 192.168.56.4 ping statistics ---
1 packets transmitted, 1 packets received, 0% packet loss
round-trip min/avg/max = 1.277/1.277/1.277 ms

三、安装consul和nomad集群

在《使用nomad实现集群管理和微服务部署调度》一文中，我们已经详细说过consul和nomad的安装配置过程，这里仅列出步骤，不再详细说明。已经有环境的朋友可以略过该步骤！

1. 安装consul

在每个节点上执行下面步骤安装：

# wget -c https://releases.hashicorp.com/consul/1.4.4/consul_1.4.4_linux_amd64.zip
# unzip consul_1.4.4_linux_amd64.zip
# mv consul /usr/local/bin

# mkdir -p ~/consul-install/consul-data

启动consul集群：

u1:

# nohup consul agent -server -ui -dns-port=53 -bootstrap-expect=3 -data-dir=/root/consul-install/consul-data -node=consul-1 -client=0.0.0.0 -bind=192.168.56.3 -datacenter=dc1 > consul-1.log & 2>&1

u2:

# nohup consul agent -server -ui -dns-port=53 -bootstrap-expect=3 -data-dir=/root/consul-install/consul-data -node=consul-2 -client=0.0.0.0 -bind=192.168.56.4 -datacenter=dc1 -join 192.168.56.3 > consul-2.log & 2>&1

u3:

nohup consul agent -server -ui -dns-port=53  -bootstrap-expect=3 -data-dir=/root/consul-install/consul-data -node=consul-3 -client=0.0.0.0 -bind=192.168.56.5 -datacenter=dc1 -join 192.168.56.3 > consul-3.log & 2>&1

查看启动状态：

#  consul operator raft list-peers
Node      ID                                    Address            State     Voter  RaftProtocol
consul-1  db838e7c-2b02-949b-763b-a6646ee51981  192.168.56.3:8300  leader    true   3
consul-2  33c81139-5054-7e76-f320-7d28d7528cc8  192.168.56.4:8300  follower  true   3
consul-3  4eda7d24-3fe2-45f5-f4ad-b95fa39f13c1  192.168.56.5:8300  follower  true   3

如果输出类似上面的日志，则说明consul集群启动成功！

接下来为了利用consul内嵌的DNS server，我们修改一下各个node的DNS配置 /etc/resolvconf/resolv.conf.d/base：

//  /etc/resolvconf/resolv.conf.d/base

nameserver 192.168.56.3
nameserver 192.168.56.4

options timeout:2 attempts:3 rotate single-request-reopen

# /etc/init.d/resolvconf restart

[ ok ] Restarting resolvconf (via systemctl): resolvconf.service.

2. 安装nomad并启动nomad集群

下面是在每个node上安装nomad的步骤：

# wget -c https://releases.hashicorp.com/nomad/0.8.7/nomad_0.8.7_linux_amd64.zip

# mkdir nomad-install

# unzip nomad_0.8.7_linux_amd64.zip

# mv nomad /usr/local/bin

# nomad version
Nomad v0.8.7 (21a2d93eecf018ad2209a5eab6aae6c359267933+CHANGES)

在每个node上创建agent.hcl文件，放到nomad-install下面：

// agent.hcl

data_dir = "/root/nomad-install/nomad.d"

bind_addr = "192.168.56.3" //node 内网ip，这里以u1 host为例

server {
  enabled = true
  bootstrap_expect = 3
}

client {
  enabled = true
}

启动集群(基于consul)：

u1:

# nohup nomad agent -config=/root/nomad-install/agent.hcl  > nomad-1.log & 2>&1

u2:

# nohup nomad agent -config=/root/nomad-install/agent.hcl  > nomad-2.log & 2>&1

u3:

# nohup nomad agent -config=/root/nomad-install/agent.hcl  > nomad-3.log & 2>&1

查看nomad集群状态：

# nomad server members -address="http://192.168.56.3:4646"
Name       Address       Port  Status  Leader  Protocol  Build  Datacenter  Region
u1.global  192.168.56.3  4648  alive   false   2         0.8.7  dc1         global
u2.global  192.168.56.4  4648  alive   true    2         0.8.7  dc1         global
u3.global  192.168.56.5  4648  alive   false   2         0.8.7  dc1         global

# nomad operator raft list-peers -address="http://192.168.56.3:4646"
Node       ID                 Address            State     Voter  RaftProtocol
u3.global  192.168.56.5:4647  192.168.56.5:4647  follower  true   2
u2.global  192.168.56.4:4647  192.168.56.4:4647  leader    true   2
u1.global  192.168.56.3:4647  192.168.56.3:4647  follower  true   2

nomad集群启动成功！

四. nomad实现在weave overlay network中的job部署

1. 创建位于weave overlay network中的nomad task service实例

我们定义如下nomad job的配置文件：

//httpbackend.nomad

job "httpbackend" {
  datacenters = ["dc1"]
  type = "service"

  group "httpbackend" {
    count = 3

    task "httpbackend" {
      driver = "docker"
      config {
        image = "bigwhite/httpbackendservice:v1.0.0"
        dns_servers =  ["192.168.56.3", "192.168.56.4", "192.168.56.5"]
        network_mode = "weave"
        logging {
          type = "json-file"
        }
      }

      resources {
        network {
          mbits = 10
        }
      }

      service {
        name = "httpbackend"
      }
    }
  }
}

与之前文章中job的配置文件不同的是，该job配置在task的config中增加了：

• dns_servers：由于docker 18.09在-net=weave下，container没有继承host的/etc/resolv.conf文件，我们为了能在container中通过服务的domain查询到其真实ip地址，我们在docker的执行参数中加入dns_servers，我们将u1,u2,u3都作为dns server提供了。

• network_node：我们希望nomad调度负载、创建docker容器时将docker container创建在weave network中，因此我们在network_node中传入”weave”，这就相当于在执行docker时执行：docker run … –net=weave … …

我们来创建一下该job：

# nomad job run -address=http://192.168.56.3:4646 httpbackend.nomad

==> Monitoring evaluation "806eaecf"
    Evaluation triggered by job "httpbackend"
    Allocation "6e06be74" created: node "11212ed9", group "httpbackend"
    Allocation "e7ed8569" created: node "aa5a06fe", group "httpbackend"
    Allocation "fd6c6a05" created: node "fe7a7e9c", group "httpbackend"
    Evaluation status changed: "pending" -> "complete"
==> Evaluation "806eaecf" finished with status "complete"

# nomad job status -address=http://192.168.56.3:4646  httpbackend
ID            = httpbackend
Name          = httpbackend
Submit Date   = 2019-04-19T13:18:21+08:00
Type          = service
Priority      = 50
Datacenters   = dc1
Status        = running
Periodic      = false
Parameterized = false

Summary
Task Group   Queued  Starting  Running  Failed  Complete  Lost
httpbackend  0       0         3        0       0         0

Allocations
ID        Node ID   Task Group   Version  Desired  Status   Created  Modified
6e06be74  11212ed9  httpbackend  0        run      running  54s ago  7s ago
e7ed8569  aa5a06fe  httpbackend  0        run      running  54s ago  6s ago
fd6c6a05  fe7a7e9c  httpbackend  0        run      running  54s ago  12s ago

我们查看一下u1节点上的httpbackend负载的状态和ip：

root@u1:~/nomad-install/jobs# docker ps
CONTAINER ID        IMAGE                    COMMAND                  CREATED             STATUS              PORTS               NAMES
2e2229cf8f64        c196c122feea             "/root/httpbackendse…"   49 seconds ago      Up 48 seconds                           httpbackend-e7ed8569-fdde-537b-91b3-84583d1ea238
912ac43350f7        weaveworks/weave:2.5.1   "/home/weave/weaver …"   22 hours ago        Up 22 hours                             weave

root@u1:~/nomad-install/jobs# docker exec 2e2229cf8f64 ip a
... ...
49: ethwe0@if50: <BROADCAST,MULTICAST,UP,LOWER_UP,M-DOWN> mtu 1376 qdisc noqueue
    link/ether a2:f1:ef:d7:89:ee brd ff:ff:ff:ff:ff:ff
    inet 10.40.0.0/12 brd 10.47.255.255 scope global ethwe0
       valid_lft forever preferred_lft forever
.... ...

我们看到新创建的container的ip为10.40.0.0，是weave network subnet range中的一个地址。

我们访问一下该服务：

# curl http://10.40.0.0:8081
this is httpbackendservice, version: v1.0.0

我们看到了预期返回的结果。通过consul的域名访问也同样ok：

# curl httpbackend.service.dc1.consul:8081
this is httpbackendservice, version: v1.0.0

我们从一个位于weave network中的container中去访问httpbackend服务，依然会得到正确的应答结果：

# docker run -ti --net=weave --dns=192.168.56.3 --dns=8.8.8.8 ubuntu /bin/bash

root@3fe76a39b66f:/# curl httpbackend.service.dc1.consul:8081
this is httpbackendservice, version: v1.0.0

五、 应用隔离

有些时候我们需要将部署的应用之间做隔离，让彼此无法互相访问。weave overlay network是支持这样做的，我们一起来看一下。

1.重建weave网络

我们首先需要重新创建weave网络，使之能支持划分不同subnet。

先在每个node上执行下面命令，将原有的weave网络清理干净：

# weave reset

执行后，发现weave网络设备、weave相关容器、路由表中有关weave的路由都不见了。

我们重新建立三节点的weave网络，在这个10.32.0.0/16的大网中，我们划分若干subnet，默认的subnet为10.32.0.0/24。

u1:

# weave launch --no-dns --ipalloc-range 10.32.0.0/16 --ipalloc-default-subnet 10.32.0.0/24 192.168.56.4 192.168.56.5

# weave expose

u2:

# weave launch --no-dns --ipalloc-range 10.32.0.0/16 --ipalloc-default-subnet 10.32.0.0/24 192.168.56.3 192.168.56.5

# weave expose

u3:

# weave launch --no-dns --ipalloc-range 10.32.0.0/16 --ipalloc-default-subnet 10.32.0.0/24 192.168.56.3 192.168.56.4

# weave expose

接下来我们在不同的subnet下分别建立两个container：

首先在u1上，在default subnet下建立两个container a1和a2：

#docker run -ti --net=weave --dns=192.168.56.3 --dns=8.8.8.8 --name a1 busybox /bin/sh

#docker run -ti --net=weave --dns=192.168.56.3 --dns=8.8.8.8 --name a2 busybox /bin/sh

再在u2上在subnet 10.32.1.0/24下建立两个container：b1和b2

u2上：

# docker run -ti --net=weave --dns=192.168.56.3 --dns=8.8.8.8 -e WEAVE_CIDR=net:10.32.1.0/24 --name b1 busybox /bin/sh

# docker run -ti --net=weave --dns=192.168.56.3 --dns=8.8.8.8 -e WEAVE_CIDR=net:10.32.1.0/24 --name b2 busybox /bin/sh

我们经过测试发现：a1与a2、a1与b1都是可以ping通的，这与我们的预期a1与b1、b2不通不符。我们发现b1(10.32.0.2)、b2(10.32.0.3)两个容器的ip地址居然依然在default subnet内，似乎通过环境变量WEAVE_CIDR传递的subnet信息没有生效。
在weave的一个issue中，有开发者提到：WEAVE_CIDR仅用于weave proxy模式，在weave作为plugin模式工作时，docker不会将该环境变量信息传递给weave。也就是说即便上面在u2上创建b1、b2时设置了环境变量WEAVE_CIDR，weave插件也无法得到该信息，于是依旧在默认subnet范围为b1、b2分配了ip。

2. 让docker使用weave proxy模式

weave proxy是位于docker client与docker engine(docker daemon)之间的代理服务：

docker client --> weave proxy ---> docker engine/daemon

默认情况下，/var/run/docker.sock是docker client和docker engine之间的通信“媒介”，Docker daemon默认监听的Unix域套接字(Unix domain socket)：/var/run/docker.sock，docker client以及容器中的进程可以通过它与Docker daemon进行通信。

我们可通过docker -H xxx.sock或通过设置 DOCKER_HOST环境变量的方式让docker client与传入的unix socket通信。这样我们就可以将weave proxy的套接字unix:///var/run/weave/weave.sock（通过weave env查看到）传给docker client了。我们来测试一下：

u1:

# docker -H unix:///var/run/weave/weave.sock run -ti --dns=192.168.56.3 --dns=8.8.8.8 --name a1 busybox /bin/sh

# docker -H unix:///var/run/weave/weave.sock run -ti --dns=192.168.56.3 --dns=8.8.8.8 --name a2 busybox /bin/sh

u2:

# docker -H unix:///var/run/weave/weave.sock  run -ti --dns=192.168.56.3 --dns=8.8.8.8 -e WEAVE_CIDR=net:10.32.1.0/24 --name b1 busybox /bin/sh

#docker -H unix:///var/run/weave/weave.sock run -ti --dns=192.168.56.3 --dns=8.8.8.8 -e WEAVE_CIDR=net:10.32.1.0/24 --name b2 busybox /bin/sh

四个container启动后，我们发现b1、b2的ip地址都在WEAVE_CIDR指定的空间内，a1、a2间互通；b1、b2间互通，但a1、a2与b1、b2间是不通的。这样就与预期相符了。

3. nomad与weave proxy模式集成实现应用工作负载的隔离

接下来，我们来看看如何将nomad和weave的proxy模式集成在一起，实现工作负载分配在不同subnet。

这里我们就无法仅仅通过在job配置文件中传入参数的方式来实现了，我们需要修改一下agent.hcl并重启nomad集群。以u1节点上的agent.hcl为例，我们需要改为下面这样：

data_dir = "/root/nomad-install/nomad.d"

bind_addr = "192.168.56.5"

server {
  enabled = true
  bootstrap_expect = 3
}

client {
  enabled = true
  "options":{
     "docker.endpoint":"unix://var/run/weave/weave.sock"
  }
}

我们在client配置block中增加一个options，设置了docker.endpoint为weave proxy监听的weave.sock。重启集群：

u1:

# nohup nomad agent -config=/root/nomad-install/agent.hcl  > nomad-1.log & 2>&1

u2:

# nohup nomad agent -config=/root/nomad-install/agent.hcl  > nomad-2.log & 2>&1

u3:

# nohup nomad agent -config=/root/nomad-install/agent.hcl  > nomad-3.log & 2>&1

接下来，我们重建一个httpbackend-another-subnet.nomad，内容如下：

//httpbackend-another-subnet.nomad

job "httpbackend" {
  datacenters = ["dc1"]
  type = "service"

  group "httpbackend" {
    count = 3

    task "httpbackend" {
      driver = "docker"
      config {
        image = "bigwhite/httpbackendservice:v1.0.0"
        dns_servers =  ["192.168.56.3", "192.168.56.4", "192.168.56.5"]
        logging {
          type = "json-file"
        }
      }

      env {
        WEAVE_CIDR="net:10.32.1.0/24"
      }

      resources {
        network {
          mbits = 10
        }
      }

      service {
        name = "httpbackend"
      }
    }
  }
}

我们去掉了network_mode = “weave”，增加了一个env：WEAVE_CIDR=”net:10.32.1.0/24″。run这个job：

# nomad job run -address=http://192.168.56.3:4646 httpbackend-another-subnet.nomad
==> Monitoring evaluation "e94bdd00"
    Evaluation triggered by job "httpbackend"
    Allocation "3f5032b5" created: node "11212ed9", group "httpbackend"
    Allocation "40d75ae8" created: node "aa5a06fe", group "httpbackend"
    Allocation "627fe1e7" created: node "fe7a7e9c", group "httpbackend"
    Evaluation status changed: "pending" -> "complete"
==> Evaluation "e94bdd00" finished with status "complete"

# docker ps
CONTAINER ID        IMAGE                    COMMAND                  CREATED             STATUS              PORTS               NAMES
700bbea7c89e        c196c122feea             "/w/w /root/httpback…"   17 seconds ago      Up 16 seconds                           httpbackend-40d75ae8-fe75-c560-b87b-c1272db4850c
8b7e29522b8b        weaveworks/weave:2.5.1   "/home/weave/weaver …"   10 hours ago        Up 10 hours                             weave
root@u1:~/nomad-install/jobs# docker exec 700bbea7c89e ip a
1: lo: <LOOPBACK,UP,LOWER_UP> mtu 65536 qdisc noqueue qlen 1
    link/loopback 00:00:00:00:00:00 brd 00:00:00:00:00:00
    inet 127.0.0.1/8 scope host lo
       valid_lft forever preferred_lft forever
142: eth0@if143: <BROADCAST,MULTICAST,UP,LOWER_UP,M-DOWN> mtu 1500 qdisc noqueue
    link/ether 02:42:ac:11:00:02 brd ff:ff:ff:ff:ff:ff
    inet 172.17.0.2/16 brd 172.17.255.255 scope global eth0
       valid_lft forever preferred_lft forever
144: ethwe@if145: <BROADCAST,MULTICAST,UP,LOWER_UP,M-DOWN> mtu 1376 qdisc noqueue
    link/ether f2:55:9d:26:72:56 brd ff:ff:ff:ff:ff:ff
    inet 10.32.1.192/24 brd 10.32.1.255 scope global ethwe
       valid_lft forever preferred_lft forever

我们看到新创建的httpbackend container的ip已经分配到10.32.1.0/24 subnet下面了。这种方式使得我们可以任意安排我们的job放入哪个subnet。

4. 遗留问题

我们通过consul go api试图从consul中获取service: httpbackend的ip信息，我们得到了如下的输出：

#  ./services
10.0.3.15 : 0
10.0.3.15 : 0
10.0.3.15 : 0
[]

如果在httpbackend的service配置中使用如下配置：

 service {
        name = "httpbackend"
        address_mode = "driver"
      }

那么，我们得到的是下面结果：

# ./services
172.17.0.3 : 0
172.17.0.2 : 0
172.17.0.2 : 0
[]

也就是说nomad在consul中记录的container的advertise ip不是我们想要的weave subnet网段的ip信息，这样就会导致我们通过consul的DNS服务或者通过consul api获取的服务ip信息有误，导致无法通过这两种方式访问到服务实例。在nomad的最新版v0.9.0中该问题依然存在。

综上，“隔离”的目的得到了部分满足，期待后续nomad的改进。

六、参考资料

• https://www.weave.works/docs/net/latest/install/installing-weave/

• https://www.weave.works/docs/net/latest/install/using-weave/#peer-connections

• https://www.weave.works/docs/net/latest/install/plugin/plugin/#launching

• https://www.weave.works/docs/net/latest/tasks/manage/host-network-integration/

• https://docs.docker.com/v17.09/engine/userguide/networking/configure-dns/

• https://www.nomadproject.io/docs/drivers/docker.html#client-requirements

• https://www.weave.works/docs/net/latest/tasks/manage/application-isolation/

• https://www.weave.works/docs/net/latest/tasks/weave-docker-api/weave-docker-api/

• https://www.nomadproject.io/docs/drivers/docker.html

• https://www.nomadproject.io/docs/configuration/client.html

• https://www.nomadproject.io/docs/job-specification/service.html#using-driver-address-mode

• https://success.docker.com/article/networking

本文涉及到的配置文件和源码，参见这里。

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kubectl是日常访问和管理Kubernetes集群最为常用的工具。

当我们使用kubeadm成功引导启动(init)一个Kubernetes集群的控制平面后，kubeadm会在init的输出结果中给予我们下面这样的“指示”：

... ...
Your Kubernetes master has initialized successfully!

To start using your cluster, you need to run the following as a regular user:

  mkdir -p $HOME/.kube
  sudo cp -i /etc/kubernetes/admin.conf $HOME/.kube/config
  sudo chown $(id -u):$(id -g) $HOME/.kube/config
... ...

kubeadm init在结尾处输出的这些信息是在告知我们如何配置kubeconfig文件。按照上述命令配置后，master节点上的kubectl就可以直接使用$HOME/.kube/config的信息访问k8s cluster了。并且，通过这种配置方式，kubectl也拥有了整个集群的管理员(root)权限。

很多K8s初学者在这里都会有疑问：当kubectl使用这种kubeconfig方式访问集群时，Kubernetes的kube-apiserver是如何对来自kubectl的访问进行身份验证(authentication)和授权(authorization)的呢？为什么来自kubectl的请求拥有最高的管理员权限呢？在本文中，我们就来分析说明一下这个过程。

一. Kubernetes API的访问控制原理回顾

在《Kubernetes的安全设置》一文中我曾介绍过Kubernetes集群的访问权限控制由kube-apiserver负责，kube-apiserver的访问权限控制由身份验证(authentication)、授权(authorization)和准入控制（admission control）三步骤组成，这三步骤是按序进行的：

要想搞明白kubectl访问Kubernetes集群时的身份验证和授权，就是要弄清kube-apiserver在进行身份验证和授权两个环节都做了什么：

• Authentication：即身份验证，这个环节它面对的输入是整个http request，它负责对来自client的请求进行身份校验，支持的方法包括：client证书验证（https双向验证）、basic auth、普通token以及jwt token(用于serviceaccount)。APIServer启动时，可以指定一种Authentication方法，也可以指定多种方法。如果指定了多种方法，那么APIServer将会逐个使用这些方法对客户端请求进行验证，只要请求数据通过其中一种方法的验证，APIServer就会认为Authentication成功；在较新版本kubeadm引导启动的k8s集群的apiserver初始配置中，默认支持client证书验证和serviceaccount两种身份验证方式。在这个环节，apiserver会通过client证书或http header中的字段(比如serviceaccount的jwt token)来识别出请求的“用户身份”，包括”user”、”group”等，这些信息将在后面的authorization环节用到。

• Authorization：授权。这个环节面对的输入是http request context中的各种属性，包括：user、group、request path（比如：/api/v1、/healthz、/version等）、request verb(比如：get、list、create等)。APIServer会将这些属性值与事先配置好的访问策略(access policy）相比较。APIServer支持多种authorization mode，包括Node、RBAC、Webhook等。APIServer启动时，可以指定一种authorization mode，也可以指定多种authorization mode，如果是后者，只要Request通过了其中一种mode的授权，那么该环节的最终结果就是授权成功。在较新版本kubeadm引导启动的k8s集群的apiserver初始配置中，authorization-mode的默认配置是”Node,RBAC”。Node授权器主要用于各个node上的kubelet访问apiserver时使用的，其他一般均由RBAC授权器来授权。

RBAC，Role-Based Access Control即Role-Based Access Control，它使用”rbac.authorization.k8s.io”实现授权决策，允许管理员通过Kubernetes API动态配置策略。在RBAC API中，一个角色(Role)包含了一组权限规则。Role有两种：Role和ClusterRole。一个Role对象只能用于授予对某一单一命名空间（namespace）中资源的访问权限。ClusterRole对象可以授予与Role对象相同的权限，但由于它们属于集群范围对象， 也可以使用它们授予对以下几种资源的访问权限：

• 集群范围资源（例如节点，即node）
• 非资源类型endpoint（例如”/healthz”）
• 跨所有命名空间的命名空间范围资源（例如所有命名空间下的pod资源)

rolebinding，角色绑定则是定义了将一个角色的各种权限授予一个或者一组用户。 角色绑定包含了一组相关主体（即subject, 包括用户——User、用户组——Group、或者服务账户——Service Account）以及对被授予角色的引用。 在命名空间中可以通过RoleBinding对象进行用户授权，而集群范围的用户授权则可以通过ClusterRoleBinding对象完成。

好了，有了上面这些知识基础，要搞清楚kubectl访问集群的身份验证和授权过程，我们只需要逐一解决下面的一些问题即可：

1、authencation中识别出了哪些http request context中的信息？
2、authorization中RBAC authorizer找到的对应的rolebinding或clusterrolebinding是什么？
3、对应的role或clusterrole的权限规则？

二. 在身份验证(authentication)识别出Group

我们先从kubectl使用的kubeconfig入手。kubectl使用的kubeconfig文件实质上就是kubeadm init过程中生成的/etc/kubernetes/admin.conf，我们查看一下该kubeconfig文件的内容：

环境k8s 1.10.3:

# kubectl config view
apiVersion: v1
clusters:
- cluster:
    certificate-authority-data: REDACTED
    server: https://172.16.66.101:6443
  name: kubernetes
contexts:
- context:
    cluster: kubernetes
    user: kubernetes-admin
  name: kubernetes-admin@kubernetes
current-context: kubernetes-admin@kubernetes
kind: Config
preferences: {}
users:
- name: kubernetes-admin
  user:
    client-certificate-data: REDACTED
    client-key-data: REDACTED

关于kubeconfig文件的解释，可以在这里自行脑补。在这些输出信息中，我们着重提取到两个信息：

user name: kubernetes-admin
client-certificate-date: XXXX

前面提到过apiserver的authentication支持通过tls client certificate、basic auth、token等方式对客户端发起的请求进行身份校验，从kubeconfig信息来看，kubectl显然在请求中使用了tls client certificate的方式，即客户端的证书。另外我们知道Kubernetes是没有user这种资源的，通过k8s API也无法创建user。那么kubectl的身份信息就应该“隐藏”在client-certificate的数据中，我们来查看一下。

首先我们将 /etc/kubernetes/admin.conf中client-certificate-data的数据内容保存到一个临时文件admin-client-certificate.txt中：

// admin-client-certificate.txt

LS0tLS1CRUdJTiBDRVJUSUZJQ0FURS0tLS0tCk1JSUM4akNDQWRxZ0F3SUJBZ0lJZjJkVlJqbThFTFF3RFFZSktvWklodmNOQVFFTEJRQXdGVEVUTUJFR0ExVUUKQXhNS2EzVmlaWEp1WlhSbGN6QWVGdzB4T0RBMU1UUXdPREUzTVROYUZ3MHhPVEExTVRRd09ERTNNVGRhTURReApGekFWQmdOVkJBb1REbk41YzNSbGJUcHRZWE4wWlhKek1Sa3dGd1lEVlFRREV4QnJkV0psY201bGRHVnpMV0ZrCmJXbHVNSUlCSWpBTkJna3Foa2lHOXcwQkFRRUZBQU9DQVE4QU1JSUJDZ0tDQVFFQXhCbjNqZHc4MGIxR2ZiNnMKdzJOcnFwTG90TVQ0bnlBZjJIaHFNclhqbk8rd25hSzFBSVRPdy8yMm1EajByd0l1SndkUUlqNS9CYUY2M3BQRQoxcFUwdmhJUFZLNG42Skk0ZG1Nem8vbFIzalpwR2VaVzF6ZFhhQ292dzljN2NsYmlIby9tRkc0eHF5dFZMZlg0Ci9TOG1GcDJBOVFjaWVKR0lvNVMwQlIzRlpsVTFQTTdEUmJMRFZWcTFQZHlOWTJHZnNiR3JIbEdnWHZXQUtDZC8KSDc5Z0FxVm9UWGpTSVdDVll1WWNvTHZkdlZYUVNJaVlscFhGUDFqQlFMdmNVN3ZycXRiMTJSbXJ4bnBrVzRwbApkR0VPWDJzTG1mWVo1VGlGcGtSd3oyR3hzbVd5UmJ0Nk91SVNKRkk2UlowcitSbjR5TURLUHJZbEVuZ0RWYzVLClBaNXptd0lEQVFBQm95Y3dKVEFPQmdOVkhROEJBZjhFQkFNQ0JhQXdFd1lEVlIwbEJBd3dDZ1lJS3dZQkJRVUgKQXdJd0RRWUpLb1pJaHZjTkFRRUxCUUFEZ2dFQkFFWk5UdlR6Mk9nekNVZHZNRmJyaFBzcCttRDJ2UGpNUkN4aQozQmtBMTB2SUNPU2ZkeW1NbjhhdzBJYktZejJnUWJYcVVmcXpRbVFmYTNpZitRWUJrQis3N3pmc3Y5YW00RVAvCmU2VGc1MnRxVjJQN3MyZUY3dE5BZTIwR3lWNnlGbFExUVVXNS9NNE0rSk1sVitCVWJsOXlFeVFsRU51Y0tmK3UKVFB5S0tUVXR6dlVZcjVFM0VKa3Q4NEVRSU52dzJuUjJqTnZlWjFYV09saVVyS2ZqSEh0ZnZPL241NlVTdUk0dwp1MkxUbElDUmNqNGcrWldsSWplTUZrR3lQYkp5SkFRNjVQMnNHclptMWtsR0dIM216d081Q1AxeVpXdm9VampQCmp6U2pNQ0lhSy9mUjhlUkFKNnExdFQ2YkcyNkwrbmprS0NRRFdLcGpBV09hcHVST2Niaz0KLS0tLS1FTkQgQ0VSVElGSUNBVEUtLS0tLQo=

然后针对该文件数据做base64解码，得到client certificate文件：

cat admin-client-certificate.txt | base64 -d > admin-client.crt

# cat admin-client.crt

-----BEGIN CERTIFICATE-----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jzSjMCIaK/fR8eRAJ6q1tT6bG26L+njkKCQDWKpjAWOapuROcbk=
-----END CERTIFICATE-----

查看证书内容：

# openssl x509 -in ./admin-client.crt -text
Certificate:
    Data:
        Version: 3 (0x2)
        Serial Number: 9180400125522743476 (0x7f67554639bc10b4)
    Signature Algorithm: sha256WithRSAEncryption
        Issuer: CN=kubernetes
        Validity
            Not Before: May 14 08:17:13 2018 GMT
            Not After : May 14 08:17:17 2019 GMT
        Subject: O=system:masters, CN=kubernetes-admin
        Subject Public Key Info:
            Public Key Algorithm: rsaEncryption
                Public-Key: (2048 bit)

   ... ...

从证书输出的信息中，我们看到了下面这行：

Subject: O=system:masters, CN=kubernetes-admin

k8s apiserver对kubectl的请求进行client certificate验证(通过ca证书–client-ca-file=/etc/kubernetes/pki/ca.crt对其进行校验)，验证通过后kube-apiserver会得到：group = system:masters的http上下文信息，并传给后续的authorizers。

三. 在授权(authorization)时根据Group确定所绑定的角色(Role)

kubeadm在init初始引导集群启动过程中，创建了许多default的role、clusterrole、rolebinding和clusterrolebinding，在k8s有关RBAC的官方文档中，我们看到下面一些default clusterrole列表:

其中第一个cluster-admin这个cluster role binding绑定了system:masters group，这和authentication环节传递过来的身份信息不谋而合。沿着system:masters group对应的cluster-admin clusterrolebinding“追查”下去，真相就会浮出水面。

我们查看一下这一binding：

# kubectl get clusterrolebinding/cluster-admin -n kube-system -o yaml
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRoleBinding
metadata:
  annotations:
    rbac.authorization.kubernetes.io/autoupdate: "true"
  creationTimestamp: 2018-06-07T06:14:55Z
  labels:
    kubernetes.io/bootstrapping: rbac-defaults
  name: cluster-admin
  resourceVersion: "103"
  selfLink: /apis/rbac.authorization.k8s.io/v1/clusterrolebindings/cluster-admin
  uid: 18c89690-6a1a-11e8-a0e8-00163e0cd764
roleRef:
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
  kind: ClusterRole
  name: cluster-admin
subjects:
- apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
  kind: Group
  name: system:masters

我们看到在kube-system名字空间中，一个名为cluster-admin的clusterrolebinding将cluster-admin cluster role与system:masters Group绑定到了一起，赋予了所有归属于system:masters Group中用户cluster-admin角色所拥有的权限。

我们再来查看一下cluster-admin这个role的具体权限信息：

# kubectl get clusterrole/cluster-admin -n kube-system -o yaml
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRole
metadata:
  annotations:
    rbac.authorization.kubernetes.io/autoupdate: "true"
  creationTimestamp: 2018-06-07T06:14:55Z
  labels:
    kubernetes.io/bootstrapping: rbac-defaults
  name: cluster-admin
  resourceVersion: "52"
  selfLink: /apis/rbac.authorization.k8s.io/v1/clusterroles/cluster-admin
  uid: 18abe535-6a1a-11e8-a0e8-00163e0cd764
rules:
- apiGroups:
  - '*'
  resources:
  - '*'
  verbs:
  - '*'
- nonResourceURLs:
  - '*'
  verbs:
  - '*'

从rules列表中来看，cluster-admin这个角色对所有resources、verbs、apiGroups均有无限制的操作权限，即整个集群的root权限。于是kubectl的请求就可以操控和管理整个集群了。

四. 小结

至此，我们应该明确了为什么采用了admin.conf kubeconfig的kubectrl拥有root权限了。下面是一幅示意图，简要总结了对kubectl访问请求的身份验证和授权过程：

大家可以结合这幅图，重温一下上面的文字描述，加深一下理解。

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