讲师:李振良

官方网站: http://www.ctnrs.com

第二章:《Kubernetes弹性伸缩》

说明:

  1. 强烈建议学习课堂视频,更多细节都在里面!
  2. 本文档为内部学员资料,请不要随意转发。

二、弹性伸缩

2.1 传统弹性伸缩的困境

从传统意义上,弹性伸缩主要解决的问题是容量规划与实践负载的矛盾。

第二章 弹性伸缩 - 图1

  1. <图片来自网络>

蓝色水位线表示集群资源容量随着负载的增加不断扩容,红色曲线表示集群资源实际负载变化。

弹性伸缩就是要解决当实际负载增大,而集群资源容量没来得及反应的问题。

1、Kubernetes中弹性伸缩存在的问题

常规的做法是给集群资源预留保障集群可用,通常20%左右。这种方式看似没什么问题,但放到Kubernetes中,就会发现如下2个问题。

  1. 机器规格不统一造成机器利用率百分比碎片化
    在一个Kubernetes集群中,通常不只包含一种规格的机器,假设集群中存在4C8G与16C32G两种规格的机器,对于10%的资源预留,这两种规格代表的意义是完全不同的。

第二章 弹性伸缩 - 图2

                                                                            <图片来自网络>

特别是在缩容的场景下,为了保证缩容后集群稳定性,我们一般会一个节点一个节点从集群中摘除,那么如何判断节点是否可以摘除其利用率百分比就是重要的指标。此时如果大规则机器有较低的利用率被判断缩容,那么很有可能会造成节点缩容后,容器重新调度后的争抢。如果优先缩容小规则机器,则可能造成缩容后资源的大量冗余。

  1. 机器利用率不单纯依靠宿主机计算
    在大部分生产环境中,资源利用率都不会保持一个高的水位,但从调度来讲,调度应该保持一个比较高的水位,这样才能保障集群稳定性,又不过多浪费资源。

2、弹性伸缩概念的延伸

不是所有的业务都存在峰值流量,越来越细分的业务形态带来更多成本节省和可用性之间的跳转。

  1. 在线负载型:微服务、网站、API
  2. 离线任务型:离线计算、机器学习
  3. 定时任务型:定时批量计算

不同类型的负载对于弹性伸缩的要求有所不同,在线负载对弹出时间敏感,离线任务对价格敏感,定时任务对调度敏感。

2.2 kubernetes 弹性伸缩布局

在 Kubernetes 的生态中,在多个维度、多个层次提供了不同的组件来满足不同的伸缩场景。

有三种弹性伸缩:

  • CA(Cluster Autoscaler):Node级别自动扩/缩容
    cluster-autoscaler组件

  • HPA(Horizontal Pod Autoscaler):Pod个数自动扩/缩容

  • VPA(Vertical Pod Autoscaler):Pod配置自动扩/缩容,主要是CPU、内存
    addon-resizer组件

如果在云上建议 HPA 结合 cluster-autoscaler 的方式进行集群的弹性伸缩管理。

2.3 Node 自动扩容/缩容

1、Cluster AutoScaler

扩容:Cluster AutoScaler 定期检测是否有充足的资源来调度新创建的 Pod,当资源不足时会调用 Cloud Provider 创建新的 Node。

第二章 弹性伸缩 - 图3

缩容:Cluster AutoScaler 也会定期监测 Node 的资源使用情况,当一个 Node 长时间资源利用率都很低时(低于 50%)自动将其所在虚拟机从云服务商中删除。此时,原来的 Pod 会自动调度到其他 Node 上面。

第二章 弹性伸缩 - 图4

支持的云提供商:

3.2 Ansible扩容Node

第二章 弹性伸缩 - 图5

  1. 触发新增Node
  2. 调用Ansible脚本部署组件
  3. 检查服务是否可用
  4. 调用API将新Node加入集群或者启用Node自动加入
  5. 观察新Node状态
  6. 完成Node扩容,接收新Pod

2.4 Pod自动扩容/缩容(HPA)

Horizontal Pod Autoscaler(HPA,Pod水平自动伸缩),根据资源利用率或者自定义指标自动调整replication controller, deployment 或 replica set,实现部署的自动扩展和缩减,让部署的规模接近于实际服务的负载。HPA不适于无法缩放的对象,例如DaemonSet。

第二章 弹性伸缩 - 图6

1、HPA基本原理

Kubernetes 中的 Metrics Server 持续采集所有 Pod 副本的指标数据。HPA 控制器通过 Metrics Server 的 API(Heapster 的 API 或聚合 API)获取这些数据,基于用户定义的扩缩容规则进行计算,得到目标 Pod 副本数量。当目标 Pod 副本数量与当前副本数量不同时,HPA 控制器就向 Pod 的副本控制器(Deployment、RC 或 ReplicaSet)发起 scale 操作,调整 Pod 的副本数量,完成扩缩容操作。如图所示。

第二章 弹性伸缩 - 图7

在弹性伸缩中,冷却周期是不能逃避的一个话题, 由于评估的度量标准是动态特性,副本的数量可能会不断波动。有时被称为颠簸, 所以在每次做出扩容缩容后,冷却时间是多少。

在 HPA 中,默认的扩容冷却周期是 3 分钟,缩容冷却周期是 5 分钟。

可以通过调整kube-controller-manager组件启动参数设置冷却时间:

  • —horizontal-pod-autoscaler-downscale-delay :扩容冷却
  • —horizontal-pod-autoscaler-upscale-delay :缩容冷却

2、HPA的演进历程

目前 HPA 已经支持了 autoscaling/v1、autoscaling/v1beta1和autoscaling/v1beta2 三个大版本 。

目前大多数人比较熟悉是autoscaling/v1,这个版本只支持CPU一个指标的弹性伸缩。

而autoscaling/v1beta1增加了支持自定义指标,autoscaling/v1beta2又额外增加了外部指标支持。

而产生这些变化不得不提的是Kubernetes社区对监控与监控指标的认识认识与转变。从早期Heapster到Metrics Server再到将指标边界进行划分,一直在丰富监控生态。

示例:

apiVersion: autoscaling/v1
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: php-apache
  namespace: default
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: php-apache
  minReplicas: 1
  maxReplicas: 10
  targetCPUUtilizationPercentage: 50
apiVersion: autoscaling/v2beta1
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: php-apache
  namespace: default
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: php-apache
  minReplicas: 1
  maxReplicas: 10
  metrics:
  - type: Resource
    resource:
      name: cpu
      target:
        kind: AverageUtilization
        averageUtilization: 50
  - type: Pods
    pods:
      metric:
        name: packets-per-second
      targetAverageValue: 1k
  - type: Object
    object:
      metric:
        name: requests-per-second
      describedObject:
        apiVersion: extensions/v1beta1
        kind: Ingress
        name: main-route
      target:
        kind: Value
        value: 10k

apiVersion: autoscaling/v2beta2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: php-apache
  namespace: default
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: php-apache
  minReplicas: 1
  maxReplicas: 10
  metrics:
  - type: Resource
    resource:
      name: cpu
      target:
        type: Utilization
        averageUtilization: 50

2.5 基于CPU指标缩放

1、 Kubernetes API Aggregation

在 Kubernetes 1.7 版本引入了聚合层,允许第三方应用程序通过将自己注册到kube-apiserver上,仍然通过 API Server 的 HTTP URL 对新的 API 进行访问和操作。为了实现这个机制,Kubernetes 在 kube-apiserver 服务中引入了一个 API 聚合层(API Aggregation Layer),用于将扩展 API 的访问请求转发到用户服务的功能。

第二章 弹性伸缩 - 图8

当你访问 apis/metrics.k8s.io/v1beta1 的时候,实际上访问到的是一个叫作 kube-aggregator 的代理。而 kube-apiserver,正是这个代理的一个后端;而 Metrics Server,则是另一个后端 。通过这种方式,我们就可以很方便地扩展 Kubernetes 的 API 了。

如果你使用kubeadm部署的,默认已开启。如果你使用二进制方式部署的话,需要在kube-APIServer中添加启动参数,增加以下配置:

# vi /opt/kubernetes/cfg/kube-apiserver.conf
...
--requestheader-client-ca-file=/opt/kubernetes/ssl/ca.pem \
--proxy-client-cert-file=/opt/kubernetes/ssl/server.pem \
--proxy-client-key-file=/opt/kubernetes/ssl/server-key.pem \
--requestheader-allowed-names=kubernetes \
--requestheader-extra-headers-prefix=X-Remote-Extra- \
--requestheader-group-headers=X-Remote-Group \
--requestheader-username-headers=X-Remote-User \
--enable-aggregator-routing=true \
...

在设置完成重启 kube-apiserver 服务,就启用 API 聚合功能了。

2、部署 Metrics Server

Metrics Server是一个集群范围的资源使用情况的数据聚合器。作为一个应用部署在集群中。

Metric server从每个节点上Kubelet公开的摘要API收集指标。

Metrics server通过Kubernetes聚合器注册在Master APIServer中。

第二章 弹性伸缩 - 图9

# git clone https://github.com/kubernetes-incubator/metrics-server
# cd metrics-server/deploy/1.8+/
# vi metrics-server-deployment.yaml   # 添加2条启动参数   
...
      containers:
      - name: metrics-server
        image: lizhenliang/metrics-server-amd64:v0.3.1
        command:
        - /metrics-server
        - --kubelet-insecure-tls
        - --kubelet-preferred-address-types=InternalIP
...
# kubectl create -f .

可通过Metrics API在Kubernetes中获得资源使用率指标,例如容器CPU和内存使用率。这些度量标准既可以由用户直接访问(例如,通过使用kubectl top命令),也可以由集群中的控制器(例如,Horizontal Pod Autoscaler)用于进行决策。

测试:

kubectl get --raw /apis/metrics.k8s.io/v1beta1/nodes
kubectl top node

3、autoscaling/v1(CPU指标实践)

autoscaling/v1版本只支持CPU一个指标。

首先部署一个应用:

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: web
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx-php
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nginx-php
    spec:
      containers:
      - image: lizhenliang/nginx-php
        name: java
        resources: 
           requests:
             memory: "300Mi"
             cpu: "250m"

---

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: web
spec:
  ports:
  - port: 80
    protocol: TCP
    targetPort: 80
  selector:
    app: nginx-php

创建HPA策略:

apiVersion: autoscaling/v1
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: web
spec:
  maxReplicas: 5
  minReplicas: 1
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: web
  targetCPUUtilizationPercentage: 60

scaleTargetRef:表示当前要伸缩对象是谁

targetCPUUtilizationPercentage:当整体的资源利用率超过50%的时候,会进行扩容。

开启压测:

yum install httpd-tools
ab -n 100000 -c 100  http://10.1.206.176/status.php

10.0.0.147 为ClusterIP。

检查扩容状态:

kubectl get hpa
kubectl top pods
kubectl get pods

关闭压测,过一会检查缩容状态。

4、autoscaling/v2beta2(多指标)

为满足更多的需求, HPA 还有 autoscaling/v2beta1和 autoscaling/v2beta2两个版本。

这两个版本的区别是 autoscaling/v1beta1支持了 Resource Metrics(CPU)和 Custom Metrics(应用程序指标),而在 autoscaling/v2beta2的版本中额外增加了 External Metrics的支持。

kubectl get hpa.v2beta2.autoscaling -o yaml > /tmp/hpa-v2.yaml
apiVersion: autoscaling/v2beta2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: web
  namespace: default
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: web
  minReplicas: 1
  maxReplicas: 10
  metrics:
  - resource:
    type: Resource
      name: cpu
      target:
        averageUtilization: 60
        type: Utilization

与上面v1版本效果一样,只不过这里格式有所变化。

v2还支持其他另种类型的度量指标,:Pods和Object。

type: Pods
pods:
  metric:
    name: packets-per-second
  target:
    type: AverageValue
    averageValue: 1k
type: Object
object:
  metric:
    name: requests-per-second
  describedObject:
    apiVersion: networking.k8s.io/v1beta1
    kind: Ingress
    name: main-route
  target:
    type: Value
    value: 2k

metrics中的type字段有四种类型的值:Object、Pods、Resource、External。

  • Resource:指的是当前伸缩对象下的pod的cpu和memory指标,只支持Utilization和AverageValue类型的目标值。

  • Object:指的是指定k8s内部对象的指标,数据需要第三方adapter提供,只支持Value和AverageValue类型的目标值。

  • Pods:指的是伸缩对象Pods的指标,数据需要第三方的adapter提供,只允许AverageValue类型的目标值。

  • External:指的是k8s外部的指标,数据同样需要第三方的adapter提供,只支持Value和AverageValue类型的目标值。

# hpa-v2.yaml
apiVersion: autoscaling/v2beta2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: web
  namespace: default
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: web
  minReplicas: 1
  maxReplicas: 10
  metrics:
  - type: Resource
    resource:
      name: cpu
      target:
        type: Utilization
        averageUtilization: 50
  - type: Pods
    pods:
      metric:
        name: packets-per-second
      target:
        type: AverageValue
        averageValue: 1k
  - type: Object
    object:
      metric:
        name: requests-per-second
      describedObject:
        apiVersion: networking.k8s.io/v1beta1
        kind: Ingress
        name: main-route
      target:
        type: Value
        value: 10k

2.6 基于Prometheus自定义指标缩放

资源指标只包含CPU、内存,一般来说也够了。但如果想根据自定义指标:如请求qps/5xx错误数来实现HPA,就需要使用自定义指标了,目前比较成熟的实现是 Prometheus Custom Metrics。自定义指标由Prometheus来提供,再利用k8s-prometheus-adpater聚合到apiserver,实现和核心指标(metric-server)同样的效果。

第二章 弹性伸缩 - 图10

1、部署Prometheus

Prometheus(普罗米修斯)是一个最初在SoundCloud上构建的监控系统。自2012年成为社区开源项目,拥有非常活跃的开发人员和用户社区。为强调开源及独立维护,Prometheus于2016年加入云原生云计算基金会(CNCF),成为继Kubernetes之后的第二个托管项目。

Prometheus 特点:

  • 多维数据模型:由度量名称和键值对标识的时间序列数据

  • PromSQL:一种灵活的查询语言,可以利用多维数据完成复杂的查询

  • 不依赖分布式存储,单个服务器节点可直接工作

  • 基于HTTP的pull方式采集时间序列数据

  • 推送时间序列数据通过PushGateway组件支持

  • 通过服务发现或静态配置发现目标

  • 多种图形模式及仪表盘支持(grafana)

Prometheus组成及架构:

第二章 弹性伸缩 - 图11

  • Prometheus Server:收集指标和存储时间序列数据,并提供查询接口

  • ClientLibrary:客户端库

  • Push Gateway:短期存储指标数据。主要用于临时性的任务

  • Exporters:采集已有的第三方服务监控指标并暴露metrics

  • Alertmanager:告警

  • Web UI:简单的Web控制台

部署:

# cd prometheus-k8s
# kubectl apply -f .
# kubectl get pods -n kube-system
NAME                                  READY   STATUS    RESTARTS   AGE
kube-state-metrics-7f7cfc4f54-xjnk7   2/2     Running   0          10m
metrics-server-7dbbcf4c7-8m8x9        1/1     Running   0          10m
prometheus-0                          2/2     Running   0          10m
# kubectl get svc -n kube-system
NAME                 TYPE        CLUSTER-IP     EXTERNAL-IP   PORT(S)                  AGE
kube-state-metrics   ClusterIP   10.1.243.160   <none>        8080/TCP,8081/TCP        3d6h
metrics-server       ClusterIP   10.1.56.84     <none>        443/TCP                  13h
prometheus           NodePort    10.1.36.8      <none>        9090:30090/TCP           10m

访问Prometheus UI:http://NdeIP:30090

2、 部署 Custom Metrics Adapter

但是prometheus采集到的metrics并不能直接给k8s用,因为两者数据格式不兼容,还需要另外一个组件(k8s-prometheus-adpater),将prometheus的metrics 数据格式转换成k8s API接口能识别的格式,转换以后,因为是自定义API,所以还需要用Kubernetes aggregator在主APIServer中注册,以便直接通过/apis/来访问。

https://github.com/DirectXMan12/k8s-prometheus-adapter

该 PrometheusAdapter 有一个稳定的Helm Charts,我们直接使用。

先准备下helm环境:

wget https://get.helm.sh/helm-v3.0.0-linux-amd64.tar.gz
tar zxvf helm-v3.0.0-linux-amd64.tar.gz 
mv linux-amd64/helm /usr/bin/
helm repo add stable http://mirror.azure.cn/kubernetes/charts
helm repo update
helm repo list

部署prometheus-adapter,指定prometheus地址:

# helm install prometheus-adapter stable/prometheus-adapter --namespace kube-system --set prometheus.url=http://prometheus.kube-system,prometheus.port=9090
# helm list -n kube-system
# kubectl get pods -n kube-system
NAME                                  READY   STATUS    RESTARTS   AGE
prometheus-adapter-77b7b4dd8b-ktsvx   1/1     Running   0          9m

验证,确保适配器注册到APIServer:

# kubectl get apiservices |grep custom 
# kubectl get --raw "/apis/custom.metrics.k8s.io/v1beta1"

3、基于QPS指标实践

部署一个应用:

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  labels:
    app: metrics-app
  name: metrics-app
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: metrics-app
  template:
    metadata:
      labels:
        app: metrics-app
      annotations:
        prometheus.io/scrape: "true"
        prometheus.io/port: "80"
        prometheus.io/path: "/metrics"
    spec:
      containers:
      - image: lizhenliang/metrics-app
        name: metrics-app
        ports:
        - name: web
          containerPort: 80
        resources:
          requests:
            cpu: 200m
            memory: 256Mi
        readinessProbe:
          httpGet:
            path: /
            port: 80
          initialDelaySeconds: 3
          periodSeconds: 5
        livenessProbe:
          httpGet:
            path: /
            port: 80
          initialDelaySeconds: 3
          periodSeconds: 5
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: metrics-app
  labels:
    app: metrics-app
spec:
  ports:
  - name: web
    port: 80
    targetPort: 80
  selector:
    app: metrics-app

该metrics-app暴露了一个Prometheus指标接口,可以通过访问service看到:

# curl 10.1.181.193/metrics
# HELP http_requests_total The amount of requests in total
# TYPE http_requests_total counter
http_requests_total 115006
# HELP http_requests_per_second The amount of requests per second the latest ten seconds
# TYPE http_requests_per_second gauge
http_requests_per_second 0.5

创建HPA策略:

# vi app-hpa-v2.yml
apiVersion: autoscaling/v2beta2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: metrics-app-hpa 
  namespace: default
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: metrics-app
  minReplicas: 1
  maxReplicas: 10
  metrics:
  - type: Pods
    pods:
      metric:
        name: http_requests_per_second
      target:
        type: AverageValue
        averageValue: 800m   # 800m 即0.8个/秒

这里使用Prometheus提供的指标测试来测试自定义指标(QPS)的自动缩放。

4、配置适配器收集特定的指标

当创建好HPA还没结束,因为适配器还不知道你要什么指标(http_requests_per_second),HPA也就获取不到Pod提供指标。

ConfigMap在default名称空间中编辑prometheus-adapter ,并seriesQuery在该rules: 部分的顶部添加一个新的:

# kubectl edit cm prometheus-adapter -n kube-system
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  labels:
    app: prometheus-adapter
    chart: prometheus-adapter-v0.1.2
    heritage: Tiller
    release: prometheus-adapter
  name: prometheus-adapter
data:
  config.yaml: |
    rules:
    - seriesQuery: 'http_requests_total{kubernetes_namespace!="",kubernetes_pod_name!=""}'
      resources:
        overrides:
          kubernetes_namespace: {resource: "namespace"}
          kubernetes_pod_name: {resource: "pod"}
      name:
        matches: "^(.*)_total"
        as: "${1}_per_second"
      metricsQuery: 'sum(rate(<<.Series>>{<<.LabelMatchers>>}[2m])) by (<<.GroupBy>>)'
...

该规则将http_requests在2分钟的间隔内收集该服务的所有Pod的平均速率。

测试API:

kubectl get --raw "/apis/custom.metrics.k8s.io/v1beta1/namespaces/default/pods/*/http_requests_per_second"

压测:

ab -n 100000 -c 100  http://10.1.181.193/metrics

查看HPA状态:

kubectl get hpa
kubectl describe hpa metrics-app-hpa

小结

第二章 弹性伸缩 - 图12

  1. 通过/metrics收集每个Pod的http_request_total指标;
  2. prometheus将收集到的信息汇总;
  3. APIServer定时从Prometheus查询,获取request_per_second的数据;
  4. HPA定期向APIServer查询以判断是否符合配置的autoscaler规则;
  5. 如果符合autoscaler规则,则修改Deployment的ReplicaSet副本数量进行伸缩。

讲师:李振良

官方网站: http://www.ctnrs.com