Kubernetes 集群规模杂谈

LyttonNatalie 发布于9天前
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节点数量

早在 Kubernetes 1.2 时候,就已经宣布达到 1000 节点的规模了,在 1.6 版本更达到了 5000 节点的规模。各大厂也都有了各自的超大规模单一集群。然而普罗大众的情况是如何呢? Sysdig 在 2019 年度容器应用报告中得到的结果是,大于 50 节点规模的集群不足 10%,另外一个佐证是 Mohamed Ahmed 的一篇调查报告中也提供了类似的数据。这种情况的一种解释是,目前的应用阶段还比较早期,处于试探期间;然而从一个侧面来说,Sysdig 的调研对象针对的是生产应用,也就是说处于生产应用状态下的集群,绝大多数都是这种小规模集群。根据对 CNCF Landscape 中 Distribution 分类的产品的抽查,也可以看到随处可见的 Kubernetes As Service 类似功能的实现,这也证实了小集群协作方案的落地趋势。相对于少量大集群,多个小集群的差异在于:

隔离程度高

虽然现在存在不少沙箱容器实现,然而最易用的、生态最为成熟的方案还是 Docker为代表的传统容器方案,传统容器方案所缺失的隔离能力,通过多租户多集群方式是一个非常自然的思路。

实现难度低

国内几个大厂都有自己的大规模 Kubernetes 集群实现方式,然而通常需要对基础组件大动干戈,甚至不惜使用无法回流社区的孤岛版本,虽然部分大企业的研究院等相关部门已经具备了非常强的研发实力,然而对于通常的 To B 场景来说,这并不是一个合适的选择。

运管成本高

多个集群很明显会需要更多的运维和管理人力的投入。

资源利用率低

多个集群都会有自己的 Master 组件、ETCD 集群、网络组件等,这些都会抢占更多原本属于工作负载的系统资源,客观上降低了资源的总体利用率。

节点尺寸

目前很多 Kubernetes 系统都会使用虚拟机来做为节点。那么虚拟机的资源是多分还是少分呢?下表是一个简单的对比:

  大节点 小节点 备注
节点数量 4
运维成本 4
容错能力 4
资源粒度 4
应用副本数 4
副本规模 4
系统开销 4
虚拟机分配难度 4

除了这些原则性的条目之外,更重要的决策依据就是运行在集群上的应用需求。例如某租户的集群需要支撑 20 个应用,共 300 个 Pod,按照常见的每节点 30-50 Pod 的分布,就需要 6-10 个运算节点(Node)。以 10 节点算,加入系统保留、冗余等计算,可能需要 10 * 120G 的虚拟机实例;然而考虑到故障情况——一个节点的故障,最好的结果也是短期内降低 10% 的算力。如果扩张到 40 个 32G 的虚拟机节点,会大幅降低单节点故障的影响——当然也会提高网络的复杂性和效率要求。

应用资源

Java 应用是特别常见的迁移案例,除掉微服务化、网格、分布式等改造要求之外,资源的申请和限制是一个必须要面对的门槛。requests 是个用于调度的定义,Kubernetes 根据这个要求来选择能够满足要求的节点来分配应用;而 limits 则会用于触发 OOM。

众所周知的是,Java 的早期版本是无法识别容器内的内存限制的,因此如果没有限制堆内存上限,又开启了 limits,就会被 Kubernetes 杀掉。因此针对容器中运行的情况,需要进行一些启动参数的设置。

如果允许更新到新版本的 JVM,可以使用新引入的 UseCGroupMemoryLimitForHeap、MaxRAMFraction 参数,让 JVM 直接继承容器的定义。

如果无法直接升级,那么就有必要设置 xmx 和 xms 参数了,这里有几个小建议:

  • xmx 和 xms,request 和 limits 建议设成一致,能省掉很多麻烦。
  • tmpfs、filemapping 等都是可能的内存大户。
  • JVM 并不是唯一的内存消耗者,一般建议 Limit 大于 XMX 25% 以上。
  • /sys/fs/cgroup/memory/memory.stat 是你的好朋友。

Kubernetes 中的 CPU 和内存

Kubernetes 集群中的资源,主要关注的是 CPU 和内存两种。Pod 的定义中会定义对资源需求的声明,声明方式分为 Request 和 Limit。

Request 是一个调度参数,可以理解为基本需求:一个 Pod 中的所有容器的 Request 之和,就是 Pod 对资源的最小需求,调度器根据这个最小需求来选择具备条件的节点,在其上运行被调度的 Pod。

Limit 是一个安全参数,它的值一定大于 Request,顾名思义,它声明的是上限:

CPU是弹性资源,如果容器使用CPU达到Limit,就无法进一步提高运算能力,可能会导致运算速度无法满足需求。

  • Memory 是非弹性资源,如果容器使用 Memory 达到 Limit,就会触发 cgroup 的 OOM 事件,导致容器被杀死。

综上所述,Memory超限会对业务产生更大伤害,那么是不是不设限会更安全?答案很显然是否定的:

  • 不设置 Limit,一旦引发系统 OOM 或者驱逐事件,宏观来看,都会导致一个不可预知的结果。
  • 不设置 Request,Kubernetes 调度器会失去重要的调度标准,会影响负载分布的准确性。

一般来说如果 Limit 大于 Request(称为 Burstable),Kubernetes 会根据 Request 将 Pod 调度到满足 Request 要求的节点上去,然而一旦内存消耗从 Request 向着 Limit 增长的过程中出现了节点内存不足的情况,仍然会引发驱逐问题,因此对于保障级别高的业务,我们强烈建议将 Limit 设置为和 Request 相等。

副本和节点数量

目前 Kubernetes 的主流网络模型是基于 iptables 的,很显然 Service、Endpoint 和 Pod 并非越多越好。

而对于应用来说更多的副本数往往意味着更好的容错能力——同样损失一个副本,越多总数意味着业务损失越小。

参考资料

  • https://kubernetes.io/docs/concepts/configuration/manage-compute-resources-container/

  • https://kubernetes.io/docs/tasks/administer-cluster/out-of-resource/

  • https://kubernetes.io/docs/tasks/configure-pod-container/assign-pods-nodes/

  • https://dig.sysdig.com/c/pf-2019-container-usage-report?x=u_WFRi&mkt_tok=eyJpIjoiWW1GbVptUmtOakk1T1RVNCIsInQiOiJCUitxTXpSYUpXbVJOUDBUK09sbDh4aDVDNkZURHFXK0UwdUNEbkp6UG43XC9VamJIbm9obzJ6MDdcL3EwYXRHS0dTMVdrQXlJaEZDUFd5WnE0WUpXa1ZNVHZyRFkrYjlTNmhwb3d4cFk0alBSOHBqY09mY0pkaDV1VkZCeCtOaHpnIn0%3D

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