用户数从-0-到亿我的-K8s-踩坑血泪史

jiezi

5 年前

导读：容器服务 Kubernetes 是目前炙手可热的云原生基础设施，作者过去一年上线了一个用户数极速增长的应用：该应用一个月内日活用户从零至四千万，用户数从零到一亿的裂变式增长，充分享受了容器服务快速简便的扩容操作和高可用特性。作者使用容器服务 Kubernetes 集群将公司内系统完全上云 1 年多，本篇文章记录了其中的踩坑与优化记录。

创建集群时，做好规划，选择优化好的集群配置，可以大大减少后期运维工作，其中部分集群的配置在建立后再也没法修改或者修改极其麻烦。

网络规划：
- 网络类型: Flannel、Terway

Terway 是阿里云容器服务自研的网络插件，功能上完全兼容 Flannel，如果保守，还是使用 Flannel

Pod 网络 CIDR

默认 16 的大网段，有效的网段或者其子网 10.0.0.0/8，172.16-31.0.0/12-16，192.168.0.0/16

Service CIDR
- 默认 20 的网段，可选：10.0.0.0/16-24，172.16-31.0.0/16-24，192.168.0.0/16-24
- 网段不能冲突重复，建立后没法修改；
- 多个区域的多个交换机。
公网访问 ApiServer
- 对于线上等安全要求高的集群，可以选择不暴露 apiserver, 只有私网 SLB, 但是这样没法使用云效发布；
- 日常预发等集群，可以暴露公网 SLB 到 apiserver, 集群建立后立即为 slb 建立访问控制，限制 slb 只能云效访问；

注：K8s 每次安全漏洞几乎都与 ApiServer 有关，对于线上 K8s 集群，要及时升级补丁，或者不开放公网 apiserver, 使用严格的安全组和访问控制。

安全组
- 设置安全组限定访问范围，为 master 与 worker 机器使用。
Master 机器规划

为了高可用，一般使用 3 节点，Master 选择规则如下：

节点数	master 规格
1- 5 个	4C8G
6-20 个节点	4C16G
21-100 个节点	8C32G
100-200 个节点	16C64G

master 机器的存储建议高性能的 50-100G SSD，因为会运行 ETCD，操作系统占用不超过 8G。

Worker 机器规划
- 阿里云首推神龙机器，没有神龙机器的区域，选用高配 ECS，配置规格根据部署的 POD 规格乘以一定倍数，比如 Java 应用 pod 一般选择 4C8G，ECS 则购买 32C64G 或者 64C128G 为好，设置部署的时候为 pod 设置固定的 request/limit;
- 我们选用的机器配置：
  - 32C64G ECS
  - 存储。系统盘：100G SSD, 数据盘：400G 高效云盘
  - 操作系统：centos 7.4 64 位

建立集群时设置：

通过控制台建立集群，阿里云容器服务提供的非常简易的一键部署集群功能，通过向导完成 K8S 集群的建立；
按照以上规划设置 master，worker 节点，挂载 /var/lib/docker 到数据盘；
设置合理的 Pod 网络 CIDR, Service CIDR ip 网段；
设置合理的安全策略，是否暴露 apiserver（需要直接云效发布的，需要开放公网暴露，并做严格的访问控制）;
ingress 选择安全，可以使用内网，如果需要公网，可以在控制台很方便建立，同时做好访问控制；
kube-proxy 模式，因为 iptables 模式在更新一条规则时把 iptables 锁住引发的性能问题，建议使用 IPVS 模式；
节点 POD 数量，默认 128 太大，一个节点不可能部署这么多，建议改为 64；
节点服务端口访问 (NodePort,SLB），可以适当扩大，默认的也一般足够用。

集群配置修改：

集群扩容, 添加已有节点（节点配置参考上文，挂载数据盘使用 /var/lib/docker）
Master 机器升配：
worker 节点变配或者移除：
- kubectl drain –ignore-daemonsets {node.name}
- kubectl delete node {node.name}
- ECS 升配变配
- 添加已有节点到集群
命名空间：
- 按照应用分组建立 namespace，对于资源占用厉害需要限制的应用分组，设置该 NameSpace 的资源配额与限制；
授权：
- 子账号如何给其他子账号进行 RBAC 授权
- 通过堡垒机按应用人员设置权限

使用无状态部署 Deployment，参考这篇文章实现分批发布。
优化设置模板：

apiVersion: apps/v1beta2
kind: Deployment
metadata:
  annotations:
    deployment.kubernetes.io/revision: '34'
# 标签，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
# 批量重启更新策略      
  strategy:
    rollingUpdate:
      maxSurge: 25%
      maxUnavailable: 25%
    type: RollingUpdate
  template:
    metadata:
      labels:
        app: {app_name}-aone
    spec:
      containers:
       # 环境变量增加时区
        - env:
            - name: TZ
              value: Asia/Shanghai
        - image: >-
            registry-vpc.cn-north-2-gov-1.aliyuncs.com/{namespace}/{app_name}:20190820190005
          imagePullPolicy: Always
          # 启动前执行优雅下线摘除 服务注册
          lifecycle:
            preStop:
              exec:
                command:
                  - sudo
                  - '-u'
                  - admin
                  - /home/{user_name}/{app_name}/bin/appctl.sh
                  - {app_name}
                  - stop
          # 存活检查，强烈建议设置        
          livenessProbe:
            failureThreshold: 10
            initialDelaySeconds: 30
            periodSeconds: 10
            successThreshold: 1
            tcpSocket:
              port: 5900
            timeoutSeconds: 1
          name: {app_name}-aone
          # 就绪检查，强烈建议设置
          readinessProbe:
            failureThreshold: 10
            initialDelaySeconds: 30
            periodSeconds: 10
            successThreshold: 1
            tcpSocket:
              port: 5900
            timeoutSeconds: 1
          # 资源限制，这个一定要合理设置  
          resources:
            limits:
              cpu: '4'
              memory: 8Gi
            requests:
              cpu: '4'
              memory: 8Gi
          terminationMessagePath: /dev/termination-log
          terminationMessagePolicy: File
          # 日志存放目录，映射到节点的 /var/lib/docker/logs 数据盘，应用日志目录设置到 /home/{user_name}/logs 下
          volumeMounts:
            - mountPath: /home/{user_name}/logs
              name: volume-1553755418538
      dnsPolicy: ClusterFirst
      ## 私有镜像仓库的密钥，从保密字段获取
      imagePullSecrets:
        - name: {app_name}-987
      restartPolicy: Always
      schedulerName: default-scheduler
      securityContext: {}
      terminationGracePeriodSeconds: 30
      # 日志存放目录，映射到节点的 /var/lib/docker/logs 数据盘
      volumes:
        - hostPath:
            path: /var/lib/docker/logs/{app_name}
            type: ''
          name: volume-1553755418538

因为容器服务的 Cloud Controller Manager 会同步删除 service 建立关联的 SLB，为了防止 service 配置修改误删除 slb 故障，并导致域名、安全等配置需要修改的坑，强烈建议 service 与 slb 解耦，service 采用 NodePort 的方式，slb 另外建立后端服务器指向集群节点，如果需要透传真实 IP，并考虑负载均衡，需要遵守一定的配置规则和方法，参考这个文章。

NodePort:

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: {app_name}
  namespace: {namespaces}
spec:
  clusterIP: 10.1.50.65
## 策略关系到是否透传真实 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: {}

然后在负载均衡管理页面，选择后端服务器指向集群的 worker 机器，设置端口为以上服务的端口：32653，完成配置，这样在集群 service 修改或者删除重建的时候，slb 不会被集群的 CCM 删除，不会涉及到域名，安全等配置修改。同时，可以设置一些策略，需要升级修改服务配置时，分批切流等。

阿里云容器服务控制台虽然是云上新产品，提供了极其简单的一键部署功能，以及简便的控制台管理。过去一年中，笔者一路见识阿里云容器服务控制台从简陋向强大的转变过程，虽然多次踩坑，但阿里云容器服务同学认真负责和极好的服务态度让人佩服。

容器服务管理控制台还需要更多的考虑实际运维需求，并紧密结合已有的云产品，比如云效、EDAS、云监控、日志服务等，以应用为单位，提供更好服务。

本文作者：平名

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