Kubernetes容器集群DevOps
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| 本文来自于云社区,本文主要分享平安证券在容器云时代的一些CI/CD(持续集成/交付)的积累和经验。 |
平安证券成立于1991年，在近30年的时间内，积累了很多不同的IT应用，公司上下一直在紧跟IT前沿应用，践行科技赋能。
本次分享分为以下几个大部份内容：
1，生产环境的高可用master部署方案。
2，分层的docker镜像管理
3，Dashboard,Prometheus,grafana的安全实践
4，一个能生成所有软件包的jenkins job
5，计算资源在线配置及应用持续部署
一，生产环境的高可用master部署方案
K8s的高可用master部署，现在网络上成熟的方案不少。大多数是基于haproxy和Keepalived实现vip的自动漂移部署。至于haproxy和Keepalived,可独立出来，也可寄生于k8s master节点。
我司在IT设备的管理上有固定的流程，VIP这种ip地址不在标准交付范围之内。于是，我们设计了基于DNS解析的高可用方案。这种方案，是基于load balancer变形而来。图示如下：
dns负载
这种构架方案，平衡了公司的组织结构和技术实现。
如果真发生master挂掉，系统应用不受影响，DNS的解析切换可在十分钟内指向新的master IP，评估在可接受范围之内。（10分钟呀）
公司内部安装master节点时，使用了基本工具是Kubeadm，但是作了脚本化改造及替换成了自己的证书生成机制。经过这样的改进之后，使用kubeadm进行集群安装时，就更有条理性，步骤更清晰，更易于在公司进行推广。
底层的Etcd集群使用独立的docker方式部署，但共享kubeadm相关目录下的证书文件，方便了api-server和etcd的认证通信。脚本的相关配置如下：
etcd知识补充开始
Zookeeper是一个用户维护配置信息、命名、分布式同步以及分组服务的集中式服务框架，它使用Java语言编写，通过Zab协议来保证节点的一致性。因为Zookeeper是一个CP型系统，所以当网络分区问题发生时，系统就不能注册或查找服务。
etcd是一个用于共享配置和服务发现的高可用的键值存储系统，使用Go语言编写，通过Raft来保证一致性，有基于HTTP+JSON的API接口。etcd也是一个强一致性系统，但是etcd似乎支持从non-leaders中读取数据以提高可用性；另外，写操作仍然需要leader的支持，所以在网络分区时，写操作仍可能失败。
在原生接口和提供服务方式方面，etcd更适合作为集群配置服务器，用来存储集群中的大量数据。方便的REST接口也可以让集群中的任意一个节点在使用Key/Value服务时获取方便。ZooKeeper则更加的适合于提供分布式协调服务，他在实现分布式锁模型方面较etcd要简单的多。所以在实际使用中应该根据自身使用情况来选择相应的服务。
etcd知识补充结束
当以dns域名的形式进行部署后，各个证书配置认证文件，就不会再以IP形式连接，而是以dns域名形式连接api-server了。
如下图所示：
二， 分层的docker镜像管理
接下来，我们分享一下对docker镜像的管理。
Docker的企业仓库，选用的是业界流行的harbor仓库。
根据公司研发语言及框架的广泛性，
采用了三层镜像管理，
分为公共镜像，业务基础镜像，业务镜像(tag为部署发布单)，层层叠加而成，即形成标准，又照顾了一定的灵活性。
公共镜像：一般以alpine基础镜像，加上时区调整，简单工具。
业务基础镜像：在公共镜像之上，加入jdk,tomcat,node,python等中间件环境。
业务镜像：在业务基础镜像之上，再加入业务软件包。
三层镜像管理
三， Dashboard,Prometheus,grafana的安全实践
尽管在k8s本身技术栈之外，我司存在体系化的日志收集，指标监控及报警平台，为了运维工具的丰富，我们还是在k8s内集成了常用的dashboard,Prometheus,grafana组件，实现一些即时性运维操作。
这些组件部署，我们都纳入一个统一的nginx一级url下，二级url才是各个组件的管理地址。这样的设计，主要是为了给dashborad及prometheus增加一层安全性(grafana自带登陆验证)。
这时，可能有人有疑问，dashboard,kubectl都是可以通过cert证书及rbac机制来实现安全性的，那为什么要自己来引入nginx作安全控制呢？
在我们的实践过程中，cert证书及rbac方式，结合ssh登陆帐号，会形成一系列复杂操作，且推广难度高，我们早期实现了这种模式，但目前公司并不具备应用条件，所以废弃了。公司的k8s集群，有专门团队负责运维，我们就针对团队设计了这个安全方案
Prometheus的二级目录挂载参数如下：
Grafana的二级目录挂载参数如下：
Dashboard在nginx里的配置如下：
四， 一个能生成所有软件包的jenkins job
在CI流水线实践，我们选用的gitlab作为源代码管理组件，jenkins作为编译组件。但为了能实现更高效标准的部署交付，公司内部实现一个项目名为prism(棱镜)的自动编译分发部署平台。在容器化时代，衍生出一个prism4k项目，专门针对k8s环境作CI/CD流程。Prism4k版的构架图如下所示：
在这种体系下，jenkins就作为我们的一个纯编译工具和中转平台，高效的完成从源代码到镜像的生成。
于每个IT应用相关的变量，脚本都已组织好，放到prism4k上。故而，jenkins只需要一个job，就可以完成各样各样的镜像生成功能。其主要pipeline脚本如下(由于信息敏感，只列举主要流程，有删节)：
在jenkins中，我们使用了一个Yet Another Docker Plugin，来进行jenkins编译集群进行docker生成时的可扩展性。作到了编译节点的容器即生即死，有编译任务时，指定节点才生成相关容器进行打包等操作。
五， 计算资源在线配置及应用持续部署
在prism4k平台中，针对jenkins的job变量是通过网页配置的。在发布单的编译镜像过程中，会将各个变量通过api发送到jenkins，启动jenkins任务，完成指定task任务。
Pod的实例数，cpu和内存的配置，同样通过web方式配置。
Pod的实例数
在配置好组件所有要素之后，日常的流程就可以基于不同部门用户的权限把握，实现流水线化的软件持续交付。
研发：新建发布单，编译软件包，形成镜像，上传harbor库。
测试：环境流转，避免部署操作污染正在进行中的测试。
运维：运维人员进行发布操作。
在FAT这样的测试环境中，为加快测试进度，可灵活的为研发人员赋予运维权限。但在更正式的测试环境和线上生产环境，作为金融行业的IT建设标准，则必须由运维团队成员操作。
下面配合截图，了解一下更具体的三大步骤
1， 发布单
发布单
在prism4k与jenkins的api交互，我们使用了jenkins的python库。
2， 环境流转
>
环境流转
3， 部署
部署
在部署操作过程中，会将这次发布的信息全面展示给运维同事，让运维同事可以进行再次审查，减少发布过程中的异常情况。
总结：
由于k8s版本的快速更新和发布，我们对于其稳定性的功能更为青睐，而对于实验性的功能，或是需要复杂运维技能的功能，则保持理智的观望态度。
所以，我们对k8s功能只达到了中度使用。当然，就算是中度使用，k8s的运维和使用技巧，还是有很多面向在此没有涉及到，希望以后有机会，能和各位有更多的沟通和交流。愿容器技术越来越普及，运维的工作越来越有效率和质量。
感谢各位的宝贵时间！
FQA
Q12：想了解下，yaml文件怎么管理的，可以自定义生成吗
A：我们的Yaml文件，都统一纳到Prism4k平台管理，有一些资源是可以自定义的，且针对不同的项目，有不同的Yaml模板，然后，透过django的模块功能统一作解析。熟悉Yaml书写的研发同事可以自己定义自己项目的Yaml模板。
Q13：master高可用部署，采用域名方式相比于直接使用IP有什么好处与优势呢？
A:采用域名，我在分享中提及，是因为在公司现行的运行体制内设计出来的方案。如果能自己的团队可以全控公司网络和服务资源，我个人也会趋向于VIP的高可用。如果域名方案对于我们团队有优势，是因为这个方案，其它协同部门会同意。:)
Q14：Pipeline会使用Jenkinfile来灵活code化pipeline, 把Pipeline的灵活性和创新性还给开发团队，这比一个模板化的统一Pipeline有哪些优势？
A：pipeline的运行模式，采用单一JOB和每个项目自定义JOB，各有不同的应用场景。因为我们的jenkins是隐于幕后的组件，研发主要基于prism4k操作，可以相对减少研发的学习成本。相对来说，jenkins的维护人力也会减少。
对于研发各种权限比较高的公司，那统一的JOB可能并不合适。
Q15：想了解下贵公司使用什么网络方案？pod的网络访问权限控制怎么实现的
A：公司现在用的是flannel网络CNI方案。同时，在不同的集群，也有作calico网络方案的对比测试。
pod的网络权限，这块暂时没有，只是尝试istio的可行性研究。
Q16: 一个job生成所有的docker镜像，如果构建遇到问题，怎么去追踪这些记录？
A:在项目前期接入时，生成镜像的流程都作了宣传和推广。标准化的流程，会减少产生问题的机率。如果在构建中遇到问题，prism4k的界面中，会直接有链接到本次建的次序号。点击链接，可直接定位到console输出。
Q17:遇到节点 node上出现100+pod，node会卡卡住，贵公司pod资源怎么做限制的
A:我们的业务pod资源，都作了limit和request限制。如果开现有卡住的情况，现行的方案是基于项目作拆分。prism4k本身对多环境和多集群都是支持的。
Q18:多环境下，集中化的配置管理方案，你们选用的是哪个，或是自研的？
A:我们现在正在研发的prism4k，前提就是要支持多环境多集群的部署，本身的功能里，yaml文件的配置管理，都是其内置功能
Q20:能否问一下贵公司镜像加速如何做的吗？
A:我们现在的发布量不是特别巨大，现在只是努力缩小镜像，而镜像加速暂未使用。
Q21: prism4k 研发团队规模是多少人，花了多长的研发周期？
A:两人吧，非全职开发。
2018年底开始开发的，目前功能还在完善之中。
正文到此结束
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