Kubernetes 組態管理與韌性增強

– 9 分鐘閱讀

Kubernetes 的組態管理複雜度高，Kustomize 提供了有效管理不同環境組態的工具，減少重複程式碼並提升維護效率。本文將探討如何利用 Kustomize 的 overlay 機制，結合健康檢查和探針設定，提升應用程式佈署的可靠性。同時，針對不同雲平台的叢集自動擴充套件器組態進行說明，並介紹如何使用 KEDA 根據事件驅動調整 Pod 數量，最後搭配 HPA 和 VPA 進行自動擴充套件最佳化，確保應用程式在 Kubernetes 環境中穩定執行。

Kubernetes 組態管理與增強韌性

在管理 Kubernetes 組態檔案時，Kustomize 提供了一種強大的工具，能夠幫助開發者有效地管理不同環境下的組態差異。本章節將探討如何使用 Kustomize 來簡化組態管理，並增強應用的韌性。

使用 Kustomize 管理組態

Kustomize 允許開發者定義一個基礎組態（base configuration），並在不同的環境（例如開發、測試、生產）中使用覆寫（overlays）來定製特定的設定。這種方法避免了組態檔案的大量重複。

示例：基礎組態與環境特定覆寫

假設我們有一個 Nginx 佈署，基礎組態定義在 base/deployment.yaml 中：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: nginx-deployment
  labels:
    app: nginx
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nginx
    spec:
      containers:
      - name: nginx
        image: nginx:1.21.1
        ports:
        - containerPort: 80

對於不同的環境，我們可以使用 Kustomize 的 overlays 功能來調整組態。例如，在 overlays/staging 目錄下，我們可以定義 kustomization.yaml 和 resource-requests-patch.yaml 來調整資源請求和限制：

# overlays/staging/kustomization.yaml
resources:
- ../../base
patchesStrategicMerge:
- replicas-patch.yaml
- resource-requests-patch.yaml

# overlays/staging/resource-requests-patch.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: nginx-deployment
spec:
  template:
    spec:
      containers:
      - name: nginx
        resources:
          requests:
            memory: "32Mi"
            cpu: "125m"
          limits:
            memory: "64Mi"
            cpu: "250m"

套用 Kustomize 組態

要套用特定環境的組態，可以導航到對應的 overlay 目錄並執行：

kustomize build overlays/staging | kubectl apply -f -

增強韌性：健康檢查

為了提高應用的可用性和可靠性，Kubernetes 提供了 liveness 和 readiness 探針。這些探針可以自動檢測和回應應用中的問題。

Liveness 和 Readiness 探針組態

在 base/deployment.yaml 中新增 liveness 和 readiness 探針：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: nginx-deployment
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nginx
    spec:
      containers:
      - name: nginx
        image: nginx:1.21.1
        ports:
        - containerPort: 80
        livenessProbe:
          httpGet:
            path: /
            port: 80
          initialDelaySeconds: 10
          periodSeconds: 10
        readinessProbe:
          httpGet:
            path: /
            port: 80
          initialDelaySeconds: 5
          periodSeconds: 5

#### 內容解密：

  • livenessProbe 用於檢查應用是否正常執行。如果探針失敗，Kubernetes 將重啟容器。
  • httpGet 指定探針傳送 HTTP GET 請求到根路徑（/）在埠 80 上。
  • initialDelaySeconds 指定容器啟動後多少秒才開始探測。
  • periodSeconds 指定探測的頻率（秒）。
  • readinessProbe 用於檢查應用是否準備好接受流量。如果探針失敗，Kubernetes 將停止向容器傳送流量，直到它透過探針檢查。

分層組態管理與自動化

分層組態管理

利用 Kustomize 的 base 和 overlay 功能，可以分層管理組態。為所有環境定義一個共同的基礎組態，並為每個環境建立特定的 overlay 以自定義設定。

自動化與驗證

使用 Kustomize plugins 和外部工具（如 kubeval 或 kubeconform）來自動驗證和測試組態，然後再將其應用到叢集中。這減少了組態錯誤影響線上環境的可能性。

kustomize build overlays/production | kubeconform

版本控制與一致性

將 Kustomize 組態儲存在版本控制系統（如 Git）中，以維護變更歷史並確保跨佈署的一致性。實施 GitOps 實踐來自動化佈署過程，減少人為錯誤。

6.4 叢集自動擴充套件器（Google、Azure、AWS、DigitalOcean、OVH Cloud）

問題描述

隨著組織越來越多地採用容器化應用程式，如何管理基礎設施以支援動態工作負載成為一項關鍵挑戰。Kubernetes作為一個流行的容器協調平台，為佈署、管理和擴充套件容器化應用程式提供了強大的解決方案。然而，確保Kubernetes叢集能夠在不同的負載條件下有效地擴充套件和保持彈性，需要有效地利用叢集自動擴充套件器機制。

不同雲端服務提供商，如Google Cloud Platform（GCP）、Microsoft Azure、Amazon Web Services（AWS）、DigitalOcean和OVH Cloud，都提供了各自的叢集自動擴充套件器實作。這些自動擴充套件器根據工作負載的需求動態調整Kubernetes叢集中的節點數量。儘管它們可用，但許多組織在組態和最佳化這些自動擴充套件器以實作最佳效能、成本效益和彈性方面仍面臨挑戰。

面臨的挑戰

  • 動態工作負載：處理不可預測和波動的工作負載，避免資源過度組態或組態不足。
  • 成本管理：在高用性和效能需求與執行額外資源的成本之間取得平衡。
  • 跨供應商差異：在具有不同特性和限制的雲平台上組態和管理自動擴充套件器。
  • 彈性：確保叢集在擴充套件事件期間保持彈性，防止停機並維持服務品質。
  • 資源限制：處理雲端服務提供商特定的資源限制和配額，這些可能會影響擴充套件能力。

解決方案：為Kubernetes實施和最佳化叢集自動擴充套件器

為瞭解決這些挑戰，組織需要一個明確的策略來跨不同雲平台實施和最佳化叢集自動擴充套件器。以下是實作這一目標的關鍵步驟和最佳實踐：

叢集自動擴充套件器組態

  • Google Cloud Platform（GCP）：使用Google Kubernetes Engine（GKE）自動擴充套件器。組態具有自動擴充套件功能的節點池，設定最小和最大節點限制，並根據工作負載需求選擇適當的機器型別。
apiVersion: autoscaling/v1
kind: ClusterAutoscaler
metadata:
  name: default
spec:
  minReplicas: 1
  maxReplicas: 10
  scaleDownUnneededTime: 10m
  scaleDownDelay: 5m

內容解密：

此組態定義了一個叢集自動擴充套件器，設定了最小和最大副本數量，並定義了縮減不必要節點的時間和延遲。

  • Azure：利用Azure Kubernetes Service（AKS）自動擴充套件器。設定節點池，組態擴充套件引數，並透過Azure Monitor監控擴充套件活動。
  • AWS：實施AWS Elastic Kubernetes Service（EKS）自動擴充套件器。使用自動擴充套件組，組態擴充套件策略，並利用AWS CloudWatch進行監控。
  • DigitalOcean：使用DigitalOcean Kubernetes自動擴充套件器。定義節點池擴充套件設定，設定適當的限制，並透過DigitalOcean的監控工具監控叢集健康狀況。
  • OVH Cloud：實施OVH Cloud Kubernetes自動擴充套件器。組態節點池設定，設定擴充套件引數，並透過OVH Cloud的管理介面進行監控。

監控和指標

  • 整合Prometheus和Grafana等監控工具，以收集叢集效能和擴充套件活動的實時指標。
  • 為節點故障、擴充套件錯誤和資源飽和等關鍵事件設定警示。

成本最佳化

  • 使用雲端服務提供商特定的成本管理工具來跟蹤支出並找出節省成本的機會。
  • 實施策略以防止過度組態，例如設定合理的擴充套件限制和在適當時利用Spot例項。

彈性策略

  • 設計無狀態和水平可擴充套件的應用程式，以減少節點故障在擴充套件事件期間的影響。
  • 實施自動備份和災難還原計劃，以確保資料完整性和可用性。

跨供應商管理

  • 使用Rancher或Anthos等多雲管理工具，從單一介面管理跨不同供應商的叢集。
  • 標準化組態和管理實踐，以降低複雜性並提高營運效率。

透過實施這些策略，組織可以有效地利用叢集自動擴充套件器來處理動態工作負載、最佳化成本並在其Kubernetes環境中保持高彈性。這種方法確保基礎設施能夠適應不斷變化的需求，同時提供無縫和可靠的使用者經驗。

6.5 Kubernetes事件驅動自動縮放（KEDA）

問題描述

在現代雲原生應用程式中，高用性、回應性和資源效率至關重要。傳統的根據CPU和記憶體使用情況的自動縮放可能不適用於經歷突發性和不可預測流量模式的事件驅動工作負載。

場景

一家公司在其Kubernetes叢集上執行實時分析平台。該平台處理來自各種來源的事件，例如使用者互動、IoT裝置和第三方整合。在高峰期，事件量可能會急劇增加，導致效能瓶頸和處理延遲。目前根據CPU利用率的縮放機制對於這些事件驅動的工作負載來說不夠有效。此外，該平台必須確保快速還原故障以維持高用性。

面臨的挑戰

  • 事件驅動縮放：目前根據CPU的縮放無法有效回應波動的事件驅動流量，在高峰負載期間導致效能問題。
  • 資源效率：在低流量期間資源使用效率低下，導致不必要的成本。
  • 彈性：系統必須確保快速還原故障，以維持不間斷服務。

解決方案

實施事件驅動自動縮放，以根據事件量動態調整執行中的Pod數量。 透過在低流量期間縮減規模，確保資源利用效率。 透過組態KEDA以處理Pod故障並確保快速還原，提高彈性。

安裝KEDA（Kubernetes事件驅動自動縮放）

kubectl apply -f https://github.com/kedacore/keda/releases/download/v2.5.0/keda-2.5.0.yaml

組態事件源進行縮放

定義KEDA將監控以進行縮放的事件源（例如，像Kafka、RabbitMQ或Azure Event Hubs這樣的訊息佇列）。

apiVersion: keda.sh/v1alpha1
kind: ScaledObject
metadata:
  name: example-scaledobject
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: example-deployment
  pollingInterval: 30
  cooldownPeriod: 300
  maxReplicaCount: 100
  triggers:
  - type: rabbitmqQueueLength
    queueName: example-queue
    queueLength: '50'
    scaleRun:
      name: example-scale-run

內容解密：

此組態定義了一個ScaledObject，用於根據RabbitMQ佇列長度進行縮放。它指定了縮放目標、輪詢間隔、冷卻期、最大副本數以及觸發縮放的條件。

透過實施KEDA，組織可以實作更有效的事件驅動縮放，提高資源利用率，並增強其Kubernetes環境中的彈性。

Kubernetes 自動擴充套件技術的實踐與最佳化

在現代雲原生環境中，應用程式必須有效處理不同的負載，同時保持高用性和效能。Kubernetes 提供了多種自動擴充套件機制，包括 KEDA（Kubernetes Event-driven Autoscaling）、Horizontal Pod Autoscaling（HPA）和 Vertical Pod Autoscaling（VPA），以應對這些挑戰。

使用 KEDA 實作事件驅動的自動擴充套件

實作步驟：

  1. 安裝 KEDA：首先需要在 Kubernetes 叢集中安裝 KEDA。

    apiVersion: keda.sh/v1alpha1
kind: ScaledObject
metadata:
  name: my-scaledobject
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: my-app-deployment
  minReplicaCount: 1
  maxReplicaCount: 10
  triggers:
  - type: kafka
    metadata:
      bootstrapServers: my-kafka-broker:9092
      topic: my-topic
      consumerGroup: my-group
      lagThreshold: "100"

    內容解密：

    • ScaledObject 定義了一個 KEDA 擴充套件物件，用於根據事件源（如 Kafka 訊息佇列）動態調整佈署的副本數量。
    • scaleTargetRef 指定了要擴充套件的目標佈署。
    • triggers 部分定義了觸發擴充套件的事件源和相關引數，例如 Kafka 的 bootstrapServers、topic 和 lagThreshold。

  2. 佈署應用程式：定義需要被 KEDA 擴充套件的應用程式佈署。

    apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: my-app-deployment
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: my-app
  template:
    metadata:
      labels:
        app: my-app
    spec:
      containers:
      - name: my-app-container
        image: my-app:latest
        ports:
        - containerPort: 80

    內容解密：

    • 這裡定義了一個名為 my-app-deployment 的佈署，初始副本數為 1。
    • selector 和 template 部分確保了佈署的 Pod 具有正確的標籤。

  3. 組態健康檢查：為應用程式組態 liveness 和 readiness 探針，以確保 Pod 的健康和可用性。

    livenessProbe:
  httpGet:
    path: /healthz
    port: 80
  initialDelaySeconds: 3
  periodSeconds: 3
readinessProbe:
  httpGet:
    path: /ready
    port: 80
  initialDelaySeconds: 3
  periodSeconds: 3

    內容解密：

    • livenessProbe 用於檢查 Pod 是否存活，如果探針失敗，Pod 將被重新啟動。
    • readinessProbe 用於檢查 Pod 是否準備好接受流量，如果探針失敗，Pod 將被從服務的 endpoint 中移除。

Kubernetes Horizontal Pod Autoscaling（HPA）的實施與最佳化

挑戰：

  • 指標選擇：選擇合適的指標（如 CPU、記憶體、客製化指標）來觸發擴充套件。
  • 閾值組態：設定合適的擴充套件閾值，以避免頻繁擴充套件和確保穩定性。

實施步驟：

  1. 指標選擇與監控：使用 CPU 和記憶體指標，或客製化指標來進行擴充套件決策。
  2. 組態 HPA：定義 HorizontalPodAutoscaler 資源，指定目標佈署、指標型別和擴充套件閾值。
  3. 測試與最佳化：進行負載測試，觀察 HPA 的回應，並根據觀察到的行為調整 HPA 引數。

Kubernetes Vertical Pod Autoscaling（VPA）的實施

挑戰：

  • 資源限制組態：組態適當的資源限制，以最佳化資源利用率和成本。

實施步驟：

  1. 安裝 VPA 元件：在 Kubernetes 叢集中安裝 VPA 元件。
  2. 組態 VPA：定義 VerticalPodAutoscaler 資源，指定要調整的佈署和資源調整策略。
玄貓 BlackCat

玄貓 BlackCat

技術愛好者，專注於分享程式開發、雲端技術與 AI 應用的心得體會。