用戶數從 0 到億,個人 K8s 踩坑血淚史

導讀:容器服務 Kubernetes 是目前煊赫一時的雲原生基礎設施,做者過去一年上線了一個用戶數極速增加的應用:該應用一個月內日活用戶從零至四千萬,用戶數從零到一億的裂變式增加,充分享受了容器服務快速簡便的擴容操做和高可用特性。做者使用容器服務 Kubernetes 集羣將公司內系統徹底上雲 1 年多,本篇文章記錄了其中的踩坑與優化記錄。html

建立集羣

建立集羣時,作好規劃,選擇優化好的集羣配置,能夠大大減小後期運維工做,其中部分集羣的配置在創建後再也無法修改或者修改極其麻煩。node

集羣規劃

            Terway 是阿里雲容器服務自研的網絡插件,功能上徹底兼容 Flannel,若是保守,仍是使用 Flannel  後端

  • Pod 網絡 CIDR

默認 16 的大網段,有效的網段或者其子網 10.0.0.0/8,172.16-31.0.0/12-16,192.168.0.0/16centos

  • Service CIDRapi

    • 默認 20 的網段,可選:10.0.0.0/16-24,172.16-31.0.0/16-24,192.168.0.0/16-24
    • 網段不能衝突重複,創建後無法修改;
    • 多個區域的多個交換機。
  • 公網訪問 ApiServer安全

    • 對於線上等安全要求高的集羣,能夠選擇不暴露 apiserver, 只有私網 SLB, 可是這樣無法使用雲效發佈;
    • 平常預發等集羣,能夠暴露公網 SLB 到 apiserver, 集羣創建後當即爲 slb 創建訪問控制,限制 slb 只能雲效訪問;

注: K8s 每次安全漏洞幾乎都與 ApiServer 有關,對於線上 K8s 集羣,要及時升級補丁,或者不開放公網 apiserver,使用嚴格的安全組和訪問控制。服務器

  • 安全組網絡

    • 設置安全組限定訪問範圍,爲 master 與 worker 機器使用。
  • Master 機器規劃

   爲了高可用,通常使用 3 節點,Master 選擇規則以下:session

節點數  master 規格
1-5個 4C8G
6-20個節點 4C16G
21-100個節點 8C32G
100-200個節點 16C64G

master 機器的存儲建議高性能的 50-100G SSD,由於會運行 ETCD,操做系統佔用不超過 8G。

  • Worker 機器規劃

    • 阿里雲首推神龍機器,沒有神龍機器的區域,選用高配 ECS,配置規格根據部署的 POD 規格乘以必定倍數,好比 Java 應用 pod 通常選擇 4C8G,ECS 則購買 32C64G 或者 64C128G 爲好,設置部署的時候爲 pod 設置固定的 request/limit;
    • 咱們選用的機器配置:

      • 32C64G ECS
      • 存儲。系統盤:100G SSD,  數據盤:400G 高效雲盤
      • 操做系統:centos 7.4 64 位

集羣創建與配置

創建集羣時設置:

  • 經過控制檯創建集羣,阿里雲容器服務提供的很是簡易的一鍵部署集羣功能,經過嚮導完成 K8S 集羣的創建;
  • 按照以上規劃設置 master,worker 節點,掛載 /var/lib/docker 到數據盤;
  • 設置合理的 Pod 網絡 CIDR, Service CIDR ip 網段;
  • 設置合理的安全策略,是否暴露 apiserver(須要直接雲效發佈的,須要開放公網暴露,並作嚴格的訪問控制);
  • ingress 選擇安全,可使用內網,若是須要公網,能夠在控制檯很方便創建,同時作好訪問控制;
  • kube-proxy 模式,由於 iptables 模式在更新一條規則時把 iptables 鎖住引起的性能問題,建議使用 IPVS 模式;
  • 節點 POD 數量,默認 128 太大,一個節點不可能部署這麼多,建議改成 64;
  • 節點服務端口訪問 (NodePort,SLB),能夠適當擴大,默認的也通常足夠用。

集羣配置修改:

部署設置

無狀態部署

使用無狀態部署 Deployment,參考這篇文章實現分批發布
優化設置模板: 

apiVersion: apps/v1beta2
kind: Deployment
metadata:
  annotations:
    deployment.kubernetes.io/revision: '34'
# 標籤,映射 service
  labels:
    app: {app_name}-aone
  name: {app_name}-aone-1
  namespace: {app_name}
spec:
  progressDeadlineSeconds: 600
  replicas: 1
  revisionHistoryLimit: 10
  selector:
    matchLabels:
      app: {app_name}-aone
# 批量重啓更新策略      
  strategy:
    rollingUpdate:
      maxSurge: 25%
      maxUnavailable: 25%
    type: RollingUpdate
  template:
    metadata:
      labels:
        app: {app_name}-aone
    spec:
      containers:
       # 環境變量增長時區
        - env:
            - name: TZ
              value: Asia/Shanghai
        - image: >-
            registry-vpc.cn-north-2-gov-1.aliyuncs.com/{namespace}/{app_name}:20190820190005
          imagePullPolicy: Always
          # 啓動前執行優雅下線摘除 服務註冊
          lifecycle:
            preStop:
              exec:
                command:
                  - sudo
                  - '-u'
                  - admin
                  - /home/{user_name}/{app_name}/bin/appctl.sh
                  - {app_name}
                  - stop
          # 存活檢查,強烈建議設置        
          livenessProbe:
            failureThreshold: 10
            initialDelaySeconds: 30
            periodSeconds: 10
            successThreshold: 1
            tcpSocket:
              port: 5900
            timeoutSeconds: 1
          name: {app_name}-aone
          # 就緒檢查,強烈建議設置
          readinessProbe:
            failureThreshold: 10
            initialDelaySeconds: 30
            periodSeconds: 10
            successThreshold: 1
            tcpSocket:
              port: 5900
            timeoutSeconds: 1
          # 資源限制,這個必定要合理設置  
          resources:
            limits:
              cpu: '4'
              memory: 8Gi
            requests:
              cpu: '4'
              memory: 8Gi
          terminationMessagePath: /dev/termination-log
          terminationMessagePolicy: File
          # 日誌存放目錄,映射到節點的/var/lib/docker/logs 數據盤,應用日誌目錄設置到/home/{user_name}/logs 下
          volumeMounts:
            - mountPath: /home/{user_name}/logs
              name: volume-1553755418538
      dnsPolicy: ClusterFirst
      ## 私有鏡像倉庫的密鑰,從保密字段獲取
      imagePullSecrets:
        - name: {app_name}-987
      restartPolicy: Always
      schedulerName: default-scheduler
      securityContext: {}
      terminationGracePeriodSeconds: 30
      # 日誌存放目錄,映射到節點的/var/lib/docker/logs 數據盤
      volumes:
        - hostPath:
            path: /var/lib/docker/logs/{app_name}
            type: ''
          name: volume-1553755418538

服務設置

由於容器服務的 Cloud Controller Manager 會同步刪除 service 創建關聯的 SLB,爲了防止 service 配置修改誤刪除 slb 故障,並致使域名、安全等配置須要修改的坑,強烈建議 service 與 slb 解耦,service 採用 NodePort 的方式,slb 另外創建後端服務器指向集羣節點,若是須要透傳真實 IP,並考慮負載均衡,須要遵照必定的配置規則和方法,參考這個文章

NodePort:

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: {app_name}
  namespace: {namespaces}
spec:
  clusterIP: 10.1.50.65
## 策略關係到是否透傳真實 IP
  externalTrafficPolicy: Cluster
  ports:
    - name:  {app_name}-80-7001
      nodePort: 32653
      port: 80
      protocol: TCP
      targetPort: 7001
    - name:  {app_name}-5908-5908
      nodePort: 30835
      port: 5108
      protocol: TCP
      targetPort: 5108
  selector:
    app:  {app_name}
  sessionAffinity: None
  type: NodePort
status:
  loadBalancer: {}

而後在負載均衡管理頁面,選擇後端服務器指向集羣的 worker 機器,設置端口爲以上服務的端口:32653,完成配置,這樣在集羣 service 修改或者刪除重建的時候,slb 不會被集羣的 CCM 刪除,不會涉及到域名,安全等配置修改。同時,能夠設置一些策略,須要升級修改服務配置時,分批切流等。

總結

阿里雲容器服務控制檯雖然是雲上新產品,提供了極其簡單的一鍵部署功能,以及簡便的控制檯管理。過去一年中,筆者一路見識阿里雲容器服務控制檯從簡陋向強大的轉變過程,雖然屢次踩坑,但阿里雲容器服務同窗認真負責和極好的服務態度讓人佩服。

容器服務管理控制檯還須要更多的考慮實際運維需求,並緊密結合已有的雲產品,好比雲效、EDAS、雲監控、日誌服務等,以應用爲單位,提供更好服務。


原文連接 本文爲雲棲社區原創內容,未經容許不得轉載。

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