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K8s 从懵圈到熟练-集群伸缩原理

yimo~
2020-05-09 17:55:12

《深入浅出 Kubernetes》一书共汇集 12 篇技术文章,帮助你一次搞懂 6 个核心原理,吃透基础理论,一次学会 6 个典型问题的华丽操作!以下内容节选自本书:

阿里云 K8s 集群的一个重要特性,是集群的节点可以动态的增加或减少。有了这个特性,集群才能在计算资源不足的情况下扩容新的节点,同时也可以在资源利用率降低的时候,释放节点以节省费用。

这篇文章,我们将讨论阿里云 K8s 集群扩容与缩容的实现原理。理解实现原理,在遇到问题的时候,我们就可以高效地排查并定位原因。

虽然我们的讨论是基于1.12.6 版本的,但是理论上后续版本与这篇文章所述集群伸缩原理出入不大。

节点增加原理

阿里云 K8s 集群可以给集群增加节点的方式有,添加已有节点,集群扩容,和自动伸缩。其中,添加已有节点又可分为手动添加已有节点和自动添加已有节点。节点的增加涉及到的组件有,节点准备,弹性伸缩(ESS),管控,Cluster Autoscaler 以及调度器。

手动添加已有节点

节点准备,其实就是把一个普通的 ECS 实例,安装配置成为一个 K8s 集群节点的过程。这个过程仅靠一条命令就可以完成。这条命令使用 curl 下载 attach_node.sh 脚本,然后以 openapi token 为参数,在 ECS 上运行。

curl http:///public/pkg/run/attach//attach_node.sh | bash -s -- --openapi-token

这里 token 是一个对的 key,而 value 是当前集群的基本信息。阿里云 K8s 集群的管控,在接到手动添加已有节点请求的时候,会生成这个对,并把 key 作为 token 返回给用户。

这个 token(key)存在的价值,是其可以让 attach_node.sh 脚本,以匿名身份在 ECS 上索引到集群的基本信息(value),而这些基本信息,对节点准备至关重要。

总体上来说,节点准备就做两件事情,读和写。读即数据收集,写即节点配置。

这里的读写过程,绝大部分都很基础,大家可以通过阅读脚本来了解细节。唯一需要特别说明的是,kubeadm join 把节点注册到 Master 的过程。此过程需要新加节点和集群 Master 之间建立互信。

一边,新加节点从管控处获取的 bootstrap token(与 openapi token 不同,此 token 是 value 的一部分内容),实际上是管控通过可信的途径从集群 Master 上获取的。新加节点使用这个 bootstrap token 连接 Master,Master 则可通过验证这个 bootstrap token 来建立对新加节点的信任。

另一边,新加节点以匿名身份从 Master kube-public 命名空间中获取集群 cluster-info,cluster-info 包括集群 CA 证书,和使用集群 bootstrap token 对这个 CA 做的签名。新加节点使用从管控处获取的 bootstrap token,对 CA 生成新的签名,然后将此签名与 cluster-info 内签名做对比,如果两个签名一致,则说明 cluster-info 和 bootstrap token 来自同一集群。新加节点因为信任管控,所以建立对 Master 的信任。

自动添加已有节点

自动添加已有节点,不需要人为拷贝黏贴脚本到 ECS 命令行来完成节点准备的过程。管控使用了 ECS userdata 的特性,把类似以上节点准备的脚本,写入 ECS userdata,然后重启 ECS 并更换系统盘。当 ECS 重启之后,会自动执行 Userdata 里边的脚本,来完成节点添加的过程。这部分内容,大家其实可以通过查看节点 userdata 来确认。

!/bin/bash
mkdir -p /var/log/acs
curl http:///public/pkg/run/attach/1.12.6-aliyun.1/attach_node.sh | bash -s -- --docker-version --token --endpoint --cluster-dns > /var/log/acs/init.log

这里我们看到,attach_node.sh 的参数,与前一节的参数有很大的不同。其实这里的参数,都是前一节 value 的内容,即管控创建并维护的集群基本信息。自动添加已有节点省略了通过 key 获取 value 的过程。

集群扩容

集群扩容与以上添加已有节点不同,此功能针对需要新购节点的情形。集群扩容的实现,在添加已有节点的基础上,引入了弹性伸缩 ESS 组件。ESS 组件负责从无到有的过程,而剩下的过程与添加已有节点类似,即依靠 ECS userdata 脚本来完成节点准备。下图是管控通过 ESS 从无到有创建 ECS 的过程。

自动伸缩

前边三种方式是需要人为干预的伸缩方式,而自动伸缩的本质不同,是它可以在业务需求量增加的时候,自动创建 ECS 实例并加入集群。为了实现自动化,这里引入了另外一个组件 Cluster Autoscaler。集群自动伸缩包括两个独立的过程。

其中第一个过程,主要用来配置节点的规格属性,包括设置节点的用户数据。这个用户数据和手动添加已有节点的脚本类似,不同的地方在于,其针对自动伸缩这种场景,增加了一些专门的标记。attach_node.sh 脚本会根据这些标记,来设置节点的属性。

!/bin/sh
curl http:///public/pkg/run/attach/1.12.6-aliyun.1/attach_node.sh | bash -s -- --openapi-token --ess true --labels k8s.io/cluster-autoscaler=true,workload_type=cpu,k8s.aliyun.com=true

而第二个过程,是实现自动增加节点的关键。这里引入了一个新的组件 Autoscaler,它以 Pod 的形式运行在 K8s 集群中。理论上来说,我们可以把这个组件当做一个控制器。因为它的作用与控制器类似,基本上还是监听 Pod 状态,以便在 Pod 因为节点资源不足而不能被调度的时,去修改 ESS 的伸缩规则来增加新的节点。

这里有一个知识点,集群调度器衡量资源是否充足的标准,是“预订率”,而不是“使用率”。这两者的差别,类似酒店房价预订率和实际入住率:完全有可能有人预订了酒店,但是并没有实际入住。在开启自动伸缩功能的时候,我们需要设置缩容阈值,就是“预订率”的下线。之所以不需要设置扩容阈值。是因为 Autoscaler 扩容集群,依靠的是 Pod 的调度状态:当 Pod 因为节点资源“预订率”太高无法被调度的时候,Autoscaler 就会扩容集群。

节点减少原理

与增加节点不同,集群减少节点的操作只有一个移除节点的入口。但对于用不同方法加入的节点,其各自移除方式略有不同。

首先,通过添加已有节点加入的节点,需要三步去移除:管控通过 ECS API 清除 ECS userdata;管控通过 K8s API 从集群中删除节点;管控通过 ECS InvokeCommand 在 ECS 上执行 kubeadm reset 命令清理节点。

其次,通过集群扩容加入的节点,则在上边的基础上,增加了断开 ESS 和 ECS 关系的操作。此操作由管控调用 ESS API 完成。

最后,经过 Cluster Autoscaler 动态增加的节点,则在集群 CPU 资源“预订率”降低的时候,由 Cluster Autoscaler 自动移除释放。其触发点是 CPU“预订率”,即上图写 Metrics 的原因。

总结

总体上来说,K8s 集群节点的增加与减少,主要涉及四个组件,分别是 Cluster Autoscaler,ESS,管控以及节点本身(准备或清理)。根据场景不同,我们需要排查不同的组件。其中 Cluster Autoscaler 是一个普通的 Pod,其日志的获取和其他 Pod 无异;ESS 弹性伸缩有其专门的控制台,我们可以在控制台排查其伸缩配置、伸缩规则等相关子实例日志和状态;而管控的日志,可以通过查看日志功能来查看;最后,对于节点的准备与清理,其实就是排查对应的脚本的执行过程。

以上讲道理居多,但如果结合问题诊断实践,一定会对大家的运维工作有所帮助。

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