K8S运维总结之关于Kubernetes项目最佳实践的思考

2021-12-14T23:46:00+08:00

Kubernetes [kubə’netis]简称K8S或Kube，平时使用K8S主力是Minikube，在几个项目生产实践中，则使用GCP/AWS/阿里云的对应的K8S实现，GKE/EKS/ACK。以下是作者在项目运维中获得和经反思提炼的知识总结，部分理解带有个人观点。

1、Kubernetes 基础概念¶

理解 Pods¶

Kubernetes 中最小计算单元，内含pause和一个或一组进程。深入pods技术细节见Kubernetes Pod 网络精髓：pause 容器详解。

理解网络¶

Kubernetes有2个网络地址池CIDR分别供Pod和Service。Service和Pod都是有IP的网络实体，会消耗ip池地址，且各IP互通(由CNI实现)。Pod还是个计算实体承载服务，Service则按一定规则转发流量到0个或多个pod。实现模型理解见浅聊 Kubernetes 网络模型

理解Service¶

Service本质就是dns解析+proxy转发，通过Service名:port方式就能访问真正的实体pod，类似非K8S生态的consul，但K8S内部服务名字的dns解析都是高度自动化的，无感知的。

有状态下pod漂移与vm漂移¶

ip在pod生命周期内不变，但pod会因销毁重建导致ip漂移。内存与未绑定文件在pod销毁期间就清空了。相比而言，vm漂移技术成熟，ip内存文件都是一起在线飘到新地方，不存在重启销毁问题。

2、理解Kubernetes技术¶

1. 社区角度：¶

从2015年7月Kubernetes v1.0正式发布至今v1.22版本，基于Kubernetes的生态已经非常庞大，直接导致go的流行，运维云原生化趋势。

2. 工程师角度：¶

绝大部分编排k8s的中间产物都是yaml文件，所以k8s工程师被称为yaml工程师。但其实ansible/salt工程师才是最先全用yaml的。

3. 技术角度：¶

内核技术升级是上层技术革新的基础，当年nginx使用epoll网络IO模型率先实现10K并发，如今docker/Kube实际上是内核cgroup/namespace进程环境限制/隔离加内核netfilter网络模块的上层产物。——技术早已出现，只是换个地方而更被人熟知，这现象可称为【军用科技民用化】。

4. 运维效用角度：¶

自动化套件ansible/salt也是非常成熟的，另一方面非容器或非linux机的自动化集群管理并非k8s强项，k8s仅在支持容器化的项目上高效，而大部分项目可以容器化（0.9*0.9依然接近1，但不是全部）。

5. 基于作者理解：¶

k8s是“定义即状态”的运维实现，对应软件代码“定义即实现”具体指发展到IDL层面（接口描述语言）。
k8s内置电池，一个k8s集群相当于实现了一个跑在容器的逻辑机房（计算+网络+存储都是可扩展的），外加一个ansible/salt控制中心。
k8s本身学习难度大，非初学者友好，需要较深的linux内核/网络基本做底，但k8s生态的文章，精品率更高，反过来能加速学习容器化与linux相关知识的过程。

3、Kube入门学习建议¶

💡 理解上把容器对标物，从虚拟机转变到进程来。¶

容器是一个新概念，从字面上并不好理解其真本质：隔离
容器更像一个进程，而不是一个轻量的虚拟机。

💡 个人学习k8s路径选型¶

从单机上的容器(docker/containerd)出发，跳一步到单机的K8S(minikube)，再到多节点K8S(minikube)，再适应云商的改版K8S。
Ingress也有很多种，建议如果熟悉nginx，先从ingress-nginx入手。
服务治理Istio囊括范围非常大，k8s只是组件之一，容易找不着北。个人觉得不适合用来入门k8s。
官方dashboard已经很好，配合K9S工具已经够用了。一个管UI，一个管console。k9s真是vi党的福音。
lens也是好工具，管理国内集群无明显延迟感。国外可能会稍卡顿。

💡 容器 ≈ 进程+网络。¶

除了理解linux内核，也需要iptables/ipvs理解能力。
网络理解更难啃些，建议不要跳过docker网络直接理解k8s网络cni。

💡 使用docker-compose作为对照参考¶

对比中理解docker编排/k8s编排各自的长短处。会对k8s理解得更加全面和立体。
docker-compose也是一股容器编排方面的重要力量。有余力者学1得2。

💡 个人经验最佳学习搭档官方文档书籍 + minikube实践。¶

官方文档要重复看，坚持看，一般看第三遍就懂了。
minikube是官方首推的学习和测试k8s环境，只需单机docker环境即可启动一个完备的k8s集群，很轻量，最快支持最新k8s版本。
推荐第三方书的话《kubernetes网络权威指南》

4、Kube最佳实践，经验建议¶

💡 打包images兼容非K8S容器环境运行，更利运维部署，以及开发调试。【Projzz, Projxx】¶

Projzz的镜像兼容docker，并且cp内部某套集群就是用docker部署的，线上则全用K8S部署的。
Projxx的Pod启动是准备3-4个部分容器，最终合并到最终容器的emptyDir来running，如果选这种模式确实只能k8s了。

做一个通用的镜像，能独立运行。用好动态部分来让同一镜像变成不同的runtime容器，如volume挂载，配置，环境env变量都是动态的。

💡 相似微服务可以统一镜像，使用APP环境变量启动镜像的不同部分【Projyy】¶

相对于各微服务独立打包镜像的分包模式，还有一种简单的全包模式。

Projyy镜像都是java进程，启动脚本命令基本一样，只是目录和jar包不同，使用了轻量的全包模式。通过指定APP环境变量，启动对应微服务。兼容docker/k8s。

全包镜像模式好处：

统一的Dockerfile，entrypoint.sh不用维护多个文件。
减少镜像总占用空间，版本管理起来更轻量简洁。（harbor界面也简洁了）
更接近vm时代supervisor的管理整代码包的方式。更好理解。

💡 用ExternalName型和EndPoints型的服务进行Kube内部服务名固定。【Projxx】¶

用Service映射内部/外部服务简化架构:

组件依赖以服务SVC出现供微服务调用。Projxx依赖为zoo-svr, mysql-svr, redis-svr 与 zoo-svr-out, mysql-svr-out。

SVC底层的EndPoints/ExternalName映射各集群不同。如正式va集群是中心，微服务调用mysql-svr-out/mysql-svr-out底层相同，sg集群则不同。

如下图，屏蔽底层差异后，研发不用关心底层，mysql等服务的映射关系由运维定义和修改，容灾切换。

Projxx图解：

💡 在namespace级别隔离业务环境，而非集群级别隔离。¶

减少k8s集群，理想状态是一个测试集群(dev/qa/pre/time/audit服)+一个正式集群。【Projyy】

为了让单集群支持多环境，需要以下条件：

yaml/chart中不写死namespace，使用kubectl -n 和 helm -n 在运行时指定namespace。
节点映射到pod中的目录或文件名，需要保证不同namespace间不不一样。注意hostpaht和local映射。
ingress域名不能在多namespace里共用，不同namespace用不同域名。（一般已经天然满足的）
daemonset组件处理好不同namespace里不同环境的情况。比如filebeat以daemonset部署时可以收集多namespace的日志。

💡 善用hostpath在pod层面实现节点的初始化，日志清理等，不建议ssh到node进行初始化。【Projzz】¶

将node的东西暴露给pod，就可以从pod层面处理好node的事项。以下推荐度逐渐递减

以crontab/job加hostpath挂载处理初始化，还能定时清理日志等。
以daemonset加hostpath挂载
使用initpod模式加hostpath挂载

💡 多用Deployment而不是多用StatefulSet【RO】¶

如无必要，Deployment好于StatefulSet，尤其在大副本数滚动更新时StatefulSet慢

默认情况，Deployments更新2批次完成，而StatefulSet逐个重启，虽然可优化，但不如Deployment快和便捷。
需要hostname/dns固定时间，启动顺序(如mysql主从集群)有要求时才特别的需要StatefulSet。
Ro的Account登陆校验，Bgame跨服，Global模块，用不到特殊情况，account更新比较慢，理论上改成Deployments会更优。

💡 其他建议：¶

kubectx/kubens实际上在交互shell时才比较好用图省敲键盘。在脚本或自动化流程中，多使用–kubeconfig和–context参数指定集群更好。
Fairy使用kustomize跑着也很稳，其求同存异的patch思路，也是很好的，免去helm那样写go模版。
pod/service/namespace的名字尽量精简，Linux内核的主机名字段限定了FQDN最多 64 个字符。
ingress尽量合并以减少总量，像gcp的gke就存在多于15个ingress是重载非常慢的问题。
珍惜两个cidr地址的使用，太大了网络ip使用量，即pods/svc太多，会导致集群内耗过多。这类比开发微服务太小散，会导致cpu内耗在(反)序列化中。某字节内部资料说有10%
尽量减少总容器量，比如微服务较多时，daemonset的filebeat部署，比inject/sidecar类型的部署模式省容器。
提升副本数不如提升配置，副本数20升级60，在业务代码支持情况下，不如保持20个，配置升3倍。
总的来说，本质上就是微服务不是越多越好，目前业界有种不良趋势，服务拆得太小。把服务越拆越细，这事本身也像一个技术界内卷行为。

5、Kube带来的问题反思¶

1. 云厂商各自实现部分，并不统一，造成割裂，在复杂(云)之上制造复杂(Kube)。¶

正例：¶

基于LB的证书解密实现，阿里云/AWS均是annotation注释指向某个cert证书对象的id。运维开发的效用在于屏蔽这些差异。参考【某_ingress_chart】代码。

反例：¶

基于LB的whiteiplist实现，阿里云 / AWS不同。annotation注释指向一块acl对象id / 使用spec中loadBalancerSourceRanges。兼容起来麻烦，也只能运维配置，最终可能还不如在游戏层实现【Projxx】

2. 产生大量不好识别的16进制名称的LB¶

LoadBalance型服务，产生的名字不规律。难识别。

3. ingress 与动静文件分离问题¶

使用nginx ingress也无法做到动静分离，只能将静态文件另外部署，如cdn，ingress后配nginx服等等。

How to setup ingress to serve static content on kubernetes? #323

Linux迷+Python粉 - Kube