魅族容器云平台基于Kubernetes自动化运维实践

Dear 丶 2022-06-09 11:11 197阅读 0赞

作者简介：

> 曾彬
> 
> 阿里巴巴 高级技术专家
> 
> 互联网老兵,十多年的基础架构经验，曾在支付宝、爱立信、魅族等担任系统架构师，从事过 Linux 内核开发，Java 中间件、SOA 应用框架的设计实现、云平台设计实现等工作，技术涉猎广，在非功能性基础架构与实施,性能调优等方面经验丰富,曾整体负责魅族云平台的架构设计与实现及运维工作。

## 前言 ##

魅族容器云平台主要是基于 Kubernetes的技术。将从以下六个方面介绍魅族容器云的实践过程，分别是基本介绍、Kubernetes集群、容器网络、外部访问4/7层负载均衡、监控/告警/日志、业务发布/镜像/多机房。

## 1、基本介绍 ##

魅族云平台的定位是私有云平台，主要是用于支撑在线业务，用以替换传统的虚拟化方式。目前现状是2017年完成全国三个数据中心的建设，年内完成 90%业务的迁移。

我们是以小团队紧跟 Kubernetes社区步伐，快速迭代、低成本试错的方式来构建我们的平台的。同时，针对一些我们遇到的问题，做一些局部创新，在保证系统核心的随社区稳定升级的前提下，解决好非功能性问题。

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## 2、Kubernetes集群 ##

对于 Kubernetes集群构建，将从 Kubernetes的单一镜像、Kubernetes集群 master、minion 三个方面分别展开介绍。

### 2.1 单一镜像 ###

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Kubernetes集群的安装部署是利用单一镜像 + docker run 实现一键安装。为此将所有 Kubernetes相关的描述文件、脚本和二进制全部打包成镜像，目的是实现集群的快速部署和升级。

### 2.2 Master ###

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为了能够实现自动加载，Kubernetes集群核心组件使用了 Static Pod 方式。在自动修复方面，kubelet probe 可以实现 [Pod][] 的自检，配置了自动重启。如果需要对核心组件进行升级，指定统一镜像的版本号即可实现核心组件升级更新。

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controller manager 和 scheduler 服务在三台物理机实现集群 master 高可用。API Server 的高可用既可以通过负载均衡方式实现，也能通过 DNS 方式实现。

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集群 controller mananger 重启可能会出现 Node 状态不同步的问题，因此对于核心组件状态，需要配置告警并及时检查有无异常状态。

### 2.3 minion ###

硬件方面并没有固定的配置，尽量利用现有的资源。在我们的集群中，常见 minion 的配置是 24核 CPU(with ht)、128GB 内存以及千兆网卡。

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k8s 集群中 minion 作为计算节点，其上主要是各种业务的容器和 Systempods。

对于 minion 节点做了三个方面参数的优化，中断相关、TCPbacklog 和 swap。

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minion 节点操作系统使用的是 centos 7，docker storage 使用的 devicemapper driver，日志基本写到外挂的 EmptyDir volume，docker 存储使用得很少。

我们为 EmptyDir Volume 专门开辟了普通分区，没有使用 lvm，因为日志量不好预估，遭遇过因为 lvm metadata 的事故。

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使用 Device Mapper 还遭遇过 kernel issue，因此需要更新内核。

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默认内核是3.10版本，长期维护的内核版本的是我们需要的。而且考虑到要对某些内核模块做 hacking，4.0及以上变化较大，hackingtcp\_v4\_syn\_recv\_sock 存在问题，所以我们最终选择了自行编译 3.16内核。

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考虑到和 CMDB 的结合，minion 节点打上了 Label，例如标记它的功能是什么，物理位置信息,机柜等。这些信息对于 Pod 调度非常重要。包括 Pod 的 Node 亲和性，Pod 亲和性和反亲和性。

## 3、容器网络 ##

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容器[网络][Link 1]的方面我们采用的是 calico 的方案。主机通过 BGP 直接和核心路由设备对接，这里也可以用 RouteReflector 替代。

控制层面走 BGP，数据层面走三层路由。网络封包会经过主机的 netfilter框架, 最后经由主机 forward chain 进入容器，默认都会被 conntrack。部署方面，Calico 通过 k8s 的Daemonset 方式，部署非常方便

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优化主要是针对 conntrack，建议尽量使用 headless service，少产生 iptables rule。同时，对 conntrack 用量进行[监控][Link 2]。容错方面，容器会主动去  ping 交换机，确保网络的连通性。当 calico 出现问题的时候，容器是不会加入服务的，由此来保证服务的可靠性。

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对于我们系统，绝大部分流量来自外部 LVS，其可信任度高，默认的方式会产生大量的conntrack 记录，所以应当把 LVS 过来的流量直接给 bypass conntrack。

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经过生产实践效果验证，no mesh 模式的稳定性要优于 mesh 模式。异常处理主要分为POD 主动检测网络和 calico 的整体健康监控告警。

## 4、外部访问4/7层负载均衡 ##

我们做的是对外服务，大部分流量都是从外部打进来的，终端用户都是外部的客户，所以针对外部的访问做了4层和7层的负载均衡。我们做的是对外服务，大部分流量都是从外部打进来的，终端用户都是外部的客户，所以针对外部的访问做了4层和7层的负载均衡。

### 4.1 4层负载均衡 ###

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在4层接入上采用了是阿里开源的 Fullnat LVS 方案，看中了它运维方便、水平扩展性好。工作在4层的 LVS 服务既可以支持 TCP 同时也支持  UDP，流量从 client 端经过 LVS 做 Fullnat 后到达 minion，应答直接路由回对应的LVS。

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对于4层负载均衡的配置，是通过自动化方式来实现的，无需人工配置，可以自动在路由设备宣告 vip，并生成对应的 ECMP 路由。LVS 的 VirtualServer 配置也是自动生成的，VirtualServer 到 EndPoint ip 的自动映射。

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我们对 LVS 控制程序做了改造，暴露了一些指标，包括网络和应用服务相关的数据，并以此实现了 Grafana 可视化和监控告警。

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一方面是对 LVS 整体流量异常告警，另一方面 realserver (Pod) 做高延迟异常检测告警。

### 4.2 7层负载均衡 ###

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七层负载均衡采用的是 POD 里面跑 nginx+ingress controller，它的定位是业务专属的反向代理，能够实现自动扩缩容，面向的 upstream 主要是  Jetty 业务容器。

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由于四层负载均衡采用的是 FullnatLVS，真正的终端 ip 地址已经被隐藏起来了，需要从 TCPoption 中获取。realserver 默认取到的是 LVS 的 local ip 地址，需要使用 TOA 模块来获取终端 ip。

开源版本的 TOA 一直没有升级，为此我们将其移植到 3.16，对于大多数业务来说，客户端 ip 地址是不可或缺的。

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在把 nginx 容器化之后，踩了一些坑，其中一个是延迟过高。从 access.log 看，upstream 的 RT 时间长达几秒，而直接访问 upstream Pod 服务又是很快的，说明是 nginx 的问题。经分析后发现配置不合理，nginx 容器化之后缺少对 worker 数量和亲和性的优化。

按照默认配置，一台24核 CPU 的机器上，对于一个业务的 nginx，自动配置为 24个 worker 进程，而 cpu limit 往往只设置成 5、6个核，worker 没有 cpu 资源导致高延迟。同时，调整 worker 进程的亲和性，防止压力堆积在前几个核上。

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Nginx 动态缩容需考虑柔性，比如某业务原来有3个 Nginx 容器，现在要缩成2个，被停掉这个 Nginx 容器需要做一些优雅退出的准备工作，否则可能导致服务整体响应延迟陡增。

这个 POD 一开始就从 LB 上被摘掉了，我们利用 Pod 的 prestop hook，等待并优雅退出。

扩容时，需要考虑启动时间和热身问题。有的业务可能需要几秒或几十秒，要有充足的初始化时间，否则，请求过去就会失败。

如果 Probe Timeout 设置得比较小，会导致 Pod 被强制重启或者摘除，导致整体服务的雪崩。在实际运行过程中，应根据监控情况对 CPU request 和 Hpa 配置持续优化。

## 5、[监控][Link 3]/告警/[日志][Link 4] ##

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监控采用的是 prometheus，开箱即用的整体方案。部署方面是在 k8s 上部署成 Daemonsets 或者 Deployment，针对其特点会调度到特定的机型，通过类型拆分成几种 map 来方便管理。

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监控指标包括两个方面，一个是硬指标，例如，从 nginx 获取当前业务的 qps、http code 分布、当前整个业务的资源消耗情况以及后端的 jetty 消耗情况。

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另一方面是业务的软指标，指的是内部指标，主要包括 jvm 的指标，内部的 logger 相关，如 error 计数器。

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日志的处理是收集到 elasticsearch 处理的。ES 的部署和 prometheus 类似也是 POD 的方式。部署 ES 的 datanode、master 和 client 需要关注线程数据和 CPU limit 的匹配问题。

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日志收集容器试过使用 fluentd 进行收集，与业务容器共享一个存储，发现有日志滞后和资源消耗高的问题。用 filebeat 容器替代 fluentd 之后,资源占用率很小，消耗不到0.1核、内存不到 100M 就可以实现比较好的日志传输效果。

## 6、业务发布/镜像/多机房 ##

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业务发布考虑到效率和交互性，需要给用户提供一个交互界面，能够生成 k8s 的资源描述文件，并能执行具体的 Action，如创建/更新/删除。

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实现上是通过 json schema 的方式来描述所有参数，默认值+结合用户输入最终生成 k8s 的资源描述文件。

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利用 ansible 调用 kubectl 来实现自动化部署。实现了部署进度，发布历史管理，模板化部署。对于多集群管理，ansible 通过切换不同 k8s 集群的 context，发布业务到不同机房。

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对于镜像的选择我们的原则就是够小、够用，为了保证兼容性我们加入 glibc 支持。Docker 其实推荐只跑一个进程，但很多业务都是需要多个进程配合的，S6 用于应对这种场景，作为进程和服务的管理器来实现一些比较复杂的功能。

总的来说，这是一套低成本的私有云实现方案，核心部分持续享受到 k8s 的红利，可以集中力量解决 4/7 层负载均衡及一些非功能性问题。同时，利用k8s核心系统的能力，快速构建外部支撑系统，如监控、告警、日志、发布系统等，在很大程度上提高了效率和可维护性。

原文：[魅族容器云平台基于Kubernetes自动化运维实践][Kubernetes]

推荐：[Kubernetes中文文档][Kubernetes 1]

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[Kubernetes]: https://www.kubernetes.org.cn/2081.html
[Kubernetes 1]: http://docs.kubernetes.org.cn/