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伸缩Kubernetes到2500个节点中遇到的问题和解决方法

Kubernetes自从 1.6 起便号称可以承载5000个以上的节点，但是从数十到5000的路上，难免会遇到问题。

本片文章即分享Open API在kubernetes 5000之路上的经验，包括遇到的问题、尝试解决问题以及找到真正的问题。

遇到的问题以及如何解决

问题一：1 ~ 500个节点之后

问题：

kubectl 有时会出现 timeout（p.s. kubectl -v=6 可以显示所有API细节指令）

尝试解决：

一开始以为是kube-apiserver服务器负载的问题，尝试增加proxy做replica协助进行负载均衡
但是超过10个备份master的时候，发现问题不是因为kube-apiserver无法承受负载，GKE通过一台32-core VM就可以承载500个节点

原因：

排除以上原因，开始排查master上剩下的几个服务(etcd、kube-proxy)
开始尝试调整etcd
通过使用 datadog 查看etcd吞吐量，发现有异常延迟(latency spiking ~100 ms)
通过 Fio 工具做性能评估，发现只用到10%的IOPS(Input/Output Per Second)，由于写入延迟(write latency 2ms)降低了性能
尝试把SSD从网络硬盘变为每台机器有个local temp drive（SSD）
结果从~100ms —> 200us

问题二：~1000个节点的时候

问题：

发现kube-apiserver每秒从etcd上读取500mb

尝试解决：

通过 Prometheus 查看container之间的网络流量

原因：

发现 Fluentd 和Datadog抓取每个节点上资料过于频繁
调低两个服务的抓取频率，网络性能从500mb/s降低到几乎没有
etcd小技巧：通过 --etcd-servers-overrides 可以将Kubernetes Event的资料写入作为切割，分不同机器处理，如下所示

--etcd-servers-overrides=/events#https://0.example.com:2381;https://1.example.com:2381;https://2.example.com:2381

问题三：1000 ～ 2000个节点

问题：

无法再写入数据，报错cascading failure
kubernetes-ec2-autoscaler在全部的etcd都停掉以后才回传问题，并且关闭所有的etcd

尝试解决：

猜测是etcd硬盘满了，但是检查SSD依旧有很多空间
检查是否有预设的空间限制，发现有2GB大小限制

解決方法:

在etcd启动参数中加入 --quota-backend-bytes
修改kubernetes-ec2-autoscaler逻辑——如果超过50%出现问题，关闭集群

各种服务的优化

Kube masters 的高可用

一般来说，我们的架构是一个kube-master（主要的 Kubernetes 服务提供组件，上面有kube-apiserver、kube-scheduler 和kube-control-manager）加上多個slave。但是要达到高可用，要参考一下方式实现：

kube-apiserver要设置多个服务，并且通过参数 --apiserver-count 重启并且设定
kubernetes-ec2-autoscaler可以帮助我们自动关闭idle的资源，但是这跟Kubernetes scheduler的原则相悖，不过通过这些设定，可以帮助我们尽量集中资源。

{
"kind" : "Policy",
"apiVersion" : "v1",
"predicates" : [
  {"name" : "GeneralPredicates"},
  {"name" : "MatchInterPodAffinity"},
  {"name" : "NoDiskConflict"},
  {"name" : "NoVolumeZoneConflict"},
  {"name" : "PodToleratesNodeTaints"}
  ],
"priorities" : [
  {"name" : "MostRequestedPriority", "weight" : 1},
  {"name" : "InterPodAffinityPriority", "weight" : 2}
  ]
}

以上为调整kubernetes scheduler范例，通过调高InterPodAffinityPriority的权重，达到我们的目的。更多示范参考范例．

需要注意的是，目前Kubernetes Scheduler Policy并不支持动态切换，需要重启kube-apiserver(issue: 41600 )

调整scheduler policy造成的影响

OpenAI使用了 KubeDNS ，但不久后发现——

问题：

经常出现DNS查询不到的情况（随机发生）
超过 ~200QPS domain lookup

尝试解决：

尝试查看为何有这种状态，发现有些node上跑了超过10个KuberDNS

解决方法：

由于scheduler policy造成了许多POD的集中
KubeDNS 很轻量，容易被分配到同一节点上，造成domain lookup的集中
需要修改POD affinity（相关介绍），尽量让 KubeDNS 分配到不同的node之上

affinity:  
 podAntiAffinity:
   requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
   - weight: 100
     labelSelector:
       matchExpressions:
       - key: k8s-app
         operator: In
         values:
         - kube-dns
     topologyKey: kubernetes.io/hostname

新建节点时Docker image pulls缓慢的问题

问题：

每次新节点建立起来，docker image pull都要花30分钟

尝试解决：

有一个很大的container image Dota ，差不多17GB，影响了整个节点的image pulling
开始检查kubelet是否有其他image pull选项

解决方法：

在kubelet增加选项 --serialize-image-pulls=false 来启动image pulling，让其他服务可以更早地pull（参考：kubelet 启动选项）
这个选项需要docker storgae切换到overlay2（可以参考 docker教学文章）
并且把docker image存放到SSD，可以让image pull更快一些

补充：source trace

// serializeImagePulls when enabled, tells the Kubelet to pull images one
// at a time. We recommend *not* changing the default value on nodes that
// run docker daemon with version  < 1.9 or an Aufs storage backend.
// Issue #10959 has more details.
SerializeImagePulls *bool `json:"serializeImagePulls"`

提高docker image pull的速度

此外，还可以通过以下方式来提高pull的速度

kubelet参数 --image-pull-progress-deadline 要提高到30mins

docker daemon参数 max-concurrent-download 调整到10才能多线程下载

网络性能提升

Flannel性能限制

OpenAI节点间的网络流量，可以达到10-15GBit/s，但是由于Flannel所以导致流量会降到～2GBit/s

解决方式是拿掉Flannel，使用实际的网络

hostNetwork: true
dnsPolicy: ClusterFirstWithHostNet

这里还有一些注意事项需要详细阅读

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原文 http://blog.goodrain.com/2018/04/24/tech-20180424/

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