如何在Kubernetes(k8s)集群中配置负载均衡和自动化的服务发现？

在Kubernetes集群中配置负载均衡和自动化服务发现需结合云原生工具与架构经验。以下是实践总结：

1. 负载均衡实现

   • Service类型选择：使用LoadBalancer类型自动集成云厂商负载均衡器（如AWS ELB），本地环境可部署MetalLB实现BGP或Layer2负载均衡。
   • Ingress Controller：通过Nginx Ingress或Traefik实现七层流量分发，支持路径/域名路由，减少外部LB实例数量以降低成本。
   • 健康检查配置：在Service中定义readinessProbe和livenessProbe，确保负载均衡器仅将流量路由至健康Pod。

2. 服务发现机制

   • 内置DNS：CoreDNS为Service提供<service>.<ns>.svc.cluster.local的DNS记录，跨命名空间需显式指定命名空间。
   • Headless Service：通过设置clusterIP: None暴露Pod IP，适用于需直接访问Pod的场景（如数据库集群）。

3. 实践经验与挑战

   • 云成本控制：曾因过度使用LoadBalancer导致AWS费用激增，后改用Ingress集中管理入口流量，降低LB实例数量。
   • 网络策略冲突：Calico网络策略曾阻塞CoreDNS通信，需添加egress规则允许DNS流量（UDP 53）。
   • 会话保持难题：部分有状态服务需sessionAffinity: ClientIP，但云厂商LB的源IP保留需配置externalTrafficPolicy: Local。
   • 多集群发现：通过ExternalDNS与Consul实现跨集群服务注册，需解决DNS缓存延迟问题。

4. 监控与调试

   • 使用kubectl describe svc验证Endpoints是否正常
   • 通过dig +short <service>.ns.svc.cluster.local检查DNS解析
   • 在LB节点抓包分析流量丢弃原因（如MTU不匹配或安全组限制）

在Kubernetes中，负载均衡通过Service资源实现，选择LoadBalancer类型或结合云厂商的负载均衡器；服务发现由内置DNS（如CoreDNS）自动完成，服务通过名称暴露。

延伸知识点：Service类型与DNS解析机制
当创建ClusterIP类型的Service时，Kubernetes会分配一个虚拟IP，并自动生成DNS记录，格式为<service-name>.<namespace>.svc.cluster.local。例如，名为web的服务在default命名空间内，其他Pod可通过web.default.svc.cluster.local解析到该服务的IP。CoreDNS通过监听API Server的Service和Endpoint变化动态更新记录，确保服务发现实时生效。若需自定义DNS策略，可通过修改CoreDNS的Corefile配置文件实现特定域名解析规则。

在k8s里配负载均衡很简单，直接创建一个Service资源，类型选LoadBalancer就行，云厂商会自动给你分配外部IP。服务发现更省心，k8s内置DNS（比如CoreDNS），其他服务直接用<服务名>.<命名空间>.svc就能找到对方，完全不用手动维护IP，全自动的！

在Kubernetes集群中配置负载均衡和服务发现主要依赖其原生机制：

1. 负载均衡配置：

   • 使用Service资源（类型为LoadBalancer或NodePort）自动创建云平台提供的负载均衡器（如AWS ELB、GCP GLB）。
   • 通过Ingress Controller（如Nginx Ingress）实现HTTP/HTTPS流量分发，支持路径匹配、SSL终止等高级功能。
   • 结合Network Policy控制流量规则，确保安全访问。

2. 自动化服务发现：

   • Kubernetes DNS（CoreDNS）自动为Service分配<service-name>.<namespace>.svc.cluster.local格式的域名。
   • 通过Endpoints API动态追踪Pod IP变化，服务间通信只需通过Service名称即可实现动态路由。
   • StatefulSet配合Headless Service可为有状态应用提供稳定的网络标识。

3. 最佳实践：

   • 生产环境建议结合云厂商的LoadBalancer插件实现高可用。
   • 使用Readiness/Liveness探针确保负载均衡流量仅转发到健康Pod。
   • 通过Horizontal Pod Autoscaler联动负载指标实现自动扩缩容。