关于物联网:K8s-上轻松搭建百万连接的-MQTT-服务

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随着 Kubernetes（K8s）的全面成熟，越来越多的组织开始大规模地基于 K8s 构建基础设施层。

依据 Sysdig 在容器编排畛域的调研报告，K8s 在市场上的占有率高达 75%。在 K8s 部署运维工具中，Operator 和 Helm 是较为支流的两种。但因为 Helm 短少对生命周期的治理，所以 Operator 在全生命期的治理中成为了惟一的抉择。

K8s Operator 是一种特定于利用的控制器，能继续监听 K8s 资源对象的变动事件，进行全生命期的监控响应，高牢靠地实现部署交付。Operator 提供了一个框架，艰深来说就是把运维的教训积淀为代码，实现运维的代码化、自动化、智能化。

为了对云原生分布式 MQTT 音讯服务器 EMQX 进行全生命期治理，EMQX Operator 应运而生。应用 EMQX Operator，即便在网络和存储环境简单的 K8s 环境中，也能够轻松搭建百万连贯的 MQTT 集群。本文将应用 EMQX Operator 进行基于 K8s 的百万级 MQTT 连贯服务搭建，并通过测试验证搭建后果。

什么是 EMQX Operator

EMQX 是基于 Erlang/OTP 平台开发的云原生分布式 MQTT 音讯服务器。随着云原生理念的深刻，以及 K8s 和 Operator 概念的遍及，咱们开发了 EMQX Operator (https://github.com/emqx/emqx-…)，它能够在 Kubernetes 的环境上疾速创立和治理 EMQX 集群，实现对 EMQX 生命周期的治理，大大简化部署和治理 EMQX 集群的流程。其次要有以下性能劣势:

  • 升高 EMQX 在 K8s 环境中部署老本
  • 提供对长久化数据备份和复原的根底能力
  • 提供对 EMQX Plugin 独立部署、治理、配置长久化的能力（行将反对）
  • 动静更新 Licence 和 SSL 等
  • 自动化运维（高可用、扩容、异样解决）

应用 EMQX Operator 搭建基于 K8s 的百万级 MQTT 集群

内核参数调优

为了施展 EMQX 的最大性能，咱们在 worker node 节点上调整了内核参数。

sudo vi /etc/sysctl.conf

#!/bin/bash
echo "DefaultLimitNOFILE=100000000" >> /etc/systemd/system.conf
echo "session required pam_limits.so" >> /etc/pam.d/common-session
echo "*      soft    nofile      10000000"  >> /etc/security/limits.conf
echo "*      hard    nofile      100000000"  >> /etc/security/limits.conf

# lsmod |grep -q conntrack || modprobe ip_conntrack

cat >> /etc/sysctl.d/99-sysctl.conf <<EOF
net.ipv4.tcp_tw_reuse=1
fs.nr_open=1000000000
fs.file-max=1000000000
net.ipv4.ip_local_port_range=1025 65534
net.ipv4.udp_mem=74583000 499445000 749166000

net.core.somaxconn=32768
net.ipv4.tcp_max_sync_backlog=163840
net.core.netdev_max_backlog=163840

net.core.optmem_max=16777216
net.ipv4.tcp_rmem=1024 4096 16777216
net.ipv4.tcp_wmem=1024 4096 16777216
net.ipv4.tcp_max_tw_buckets=1048576
net.ipv4.tcp_fin_timeout=15
net.core.rmem_default=262144000
net.core.wmem_default=262144000
net.core.rmem_max=262144000
net.core.wmem_max=262144000
net.ipv4.tcp_mem=378150000  504200000  756300000

# net.netfilter.nf_conntrack_max=1000000
# net.netfilter.nf_conntrack_tcp_timeout_time_wait=30
EOF

sysctl -p

部署装置

部署 5 个 EMQX Pod

  1. 装置 Cert Manager 依赖

    $ kubectl apply -f https://github.com/cert-manager/cert-manager/releases/download/v1.8.0/cert-manager.yaml

  2. 装置 EMQX Operator

    $ helm repo add emqx https://repos.emqx.io/charts
$ helm repo update
$ helm install emqx-operator emqx/emqx-operator \
   --set installCRDs=true \
   --namespace emqx-operator-system \
   --create-namespace

  3. 查看 EMQX Operator 控制器状态

    $ kubectl get pods -l "control-plane=controller-manager" -n emqx-operator-system
NAME                                                READY   STATUS    RESTARTS   AGE
emqx-operator-controller-manager-68b866c8bf-kd4g6   1/1     Running   0          15s

  4. 部署 EMQX

    cat << "EOF" | kubectl apply -f -
apiVersion: apps.emqx.io/v1beta2
kind: EmqxEnterprise
metadata:
  name: emqx-ee
  labels:
    cluster: emqx
spec:
  image: emqx/emqx-ee:4.4.1
  env:
    - name: "EMQX_NODE__DIST_BUFFER_SIZE"
      value: "16MB"
    - name: "EMQX_NODE__PROCESS_LIMIT"
      value: "2097152"
    - name: "EMQX_NODE__MAX_PORTS"
      value: "1048576"
    - name: "EMQX_LISTENER__TCP__EXTERNAL__ACCEPTORS"
      value: "64"
    - name: "EMQX_LISTENER__TCP__EXTERNAL__BACKLOG"
      value: "1024000"
    - name: "EMQX_LISTENER__TCP__EXTERNAL__MAX_CONNECTIONS"
      value: "1024000"
    - name: "EMQX_LISTENER__TCP__EXTERNAL__MAX_CONN_RATE"
      value: "100000"
  emqxTemplate:
    license: "your license string"
    listener:
      type: LoadBalancer
      annotations:
        service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-address-type: "intranet"
        service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-spec: "slb.s3.large"
EOF

  5. 查看 EMQX 部署状态

    $ kubectl get pods

EMQX 集群由 5 个 Pod 组成，每个 Pod 的资源限额如下：

$ kubectl get emqx-ee emqx-ee -o json | jq ".spec.replicas"
5
$ kubectl get emqx-ee emqx-ee -o json | jq ".spec.resources"
{
  "limits": {
    "cpu": "20",
    "memory": "20Gi"
  },
  "requests": {
    "cpu": "4",
    "memory": "4Gi"
  }
}

搭建后果验证

测试环境

本次测试应用阿里云 ACK 专有服务，网络插件为 Flannel，应用 3 台规格为 ecs.c7.2xlarge、操作系统为 centos7.9 的实例作为 master 节点，5 台规格为 ecs.c7.16xlarge、操作系统为 centos7.9 的实例作为 worker node 节点，测试工具应用 XMeter，压力机与 ACK 的负载平衡在同一个 VPC 网络中。

测试场景

  1. 100 万个客户端应用 MQTT 5.0 协定连贯 EMQX
  2. publish 客户端和 subscribe 客户端各 500k
  3. 每个 publish 客户端每秒公布一条 QoS 1、payload size 1k 的音讯
  4. 相应的每个 subscribe 客户端每秒生产一条音讯

测试后果

如下图 EMQX Enterprise Dashboard 监控显示，本次测试被测集群共 5 个 worker 节点，集群接入量理论达到 1M 连贯和 500k 订阅，音讯流入 (公布) 音讯流出 (生产) 都达到了每秒 50 万：

音讯吞吐期间 EMQX Enterprise Pods 的资源耗费如下：

XMeter 测试工具后果详情如下：

结语

通过上文的验证，咱们能够看到基于 EMQX Operator 在 K8s 部署的 EMQX 集群能够轻松解决百万 MQTT 连贯。随着 K8s 的遍及，将会有更多的用户抉择 Operator 在 K8s 上部署和运维云原生利用。EMQ 将继续优化 EMQX Operator，帮忙用户简化部署和治理 EMQX 集群的流程，在云原生时代充沛享受云带来的便当，挖掘 EMQX 为物联网实时数据挪动、解决和集成带来的弱小能力。

版权申明：本文为 EMQ 原创，转载请注明出处。

原文链接：https://www.emqx.com/zh/blog/building-a-million-connection-mqtt-service-on-k8s

正文完
物联网
发表至： 物联网
2022-06-13
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