企业级实战模块三：Kubernetes弹性伸缩

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。

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。

1.1 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。

<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。

2）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。

1.2 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。

在线负载型：微服务、网站、API
离线任务型：离线计算、机器学习
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 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。

3 Node 自动扩容/缩容

3.1 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。

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。

支持的云提供商：

3.2 Ansible扩容Node

1）模拟资源不够场景

# 创建控制器，制造硬件资源用尽的情况
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: web
  namespace: dev
spec:
  replicas: 5
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx-pod
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nginx-pod
    spec:
      containers:
      - name: nginx
        image: nginx
        resources: # 资源配额
          limits:  # 限制资源（上限）
            cpu: "1" # CPU限制，单位是core数
            memory: "256Mi" # 内存限制
          requests: # 请求资源（下限）
            cpu: "1"  # CPU限制，单位是core数
            memory: "10Mi"  # 内存限制

2）扩容node资源

# 在ansible 项目中hosts 文件中添加主机信息

[newnode]
192.168.5.7 node_name=k8s-node-03

# 执行yml文件，完成扩容
ansible-playbook -i hosts add-node.yml -u root -k

3）查看集群状态

4）查看pod应用状态

3.3 K8s缩容Node

1）查看集群状态

2）设置节点不可调度

# 设置不可调度
kubectl cordon k8s-node-03
# 取消不可调度
kubectl uncordon k8s-node-03

2）查看集群状态

kubectl get nodes

3）驱散节点已经运行的业务容器

kubectl drain --force --ignore-daemonsets --delete-local-data k8s-node-03  

# 扩展内容
--force
当一些pod不是经 ReplicationController, ReplicaSet, Job, DaemonSet 或者 StatefulSet 管理的时候
就需要用--force来强制执行 (例如:kube-proxy)
 
--ignore-daemonsets
无视DaemonSet管理下的Pod
 
--delete-local-data
如果有mount local volumn的pod，会强制杀掉该pod并把料清除掉，另外如果跟本身的配置讯息有冲突时，drain就不会执行

4）删除Node节点

kubectl delete node k8s-node-03

5）查看集群状态

kubectl get nodes

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。

4.1 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。

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

4.2 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

5 基于CPU指标缩放

也可参考教程：6 第六章 Pod控制器详解第6.4章节

5.1 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。

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。

5.2 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。

# 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

5.3 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。

5.4 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

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。

6.1 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：

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

6.2 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"

6.3 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。

6.4 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

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

posted @ 2021-09-15 15:18 孤独的小人物阅读(459) 评论(1) 编辑收藏举报

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企业级实战模块三：Kubernetes弹性伸缩

企业级实战模块三：Kubernetes弹性伸缩

1 传统弹性伸缩的困境

1.1 Kubernetes中弹性伸缩存在的问题

1.2 弹性伸缩概念的延伸

2 kubernetes 弹性伸缩布局

3 Node 自动扩容/缩容

3.1 Cluster AutoScaler

3.2 Ansible扩容Node

3.3 K8s缩容Node

4 Pod自动扩容/缩容（HPA）

4.1 HPA基本原理

4.2 HPA的演进历程

5 基于CPU指标缩放

5.1 Kubernetes API Aggregation

5.2 部署 Metrics Server

5.3 autoscaling/v1（CPU指标实践）

5.4 autoscaling/v2beta2（多指标）

6 基于Prometheus自定义指标缩放

6.1 部署Prometheus

6.2 部署 Custom Metrics Adapter

6.3 基于QPS指标实践

6.4 配置适配器收集特定的指标

小结

公告