探索如何更可靠地运行Kubernetes

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我们最近在Kubernetes之上开发了一个分布式cron[1]作业调度系统。Kubernetes目前非常流行，是一个非常棒的容器编排平台，而且有很多新功能，其中一个就是工程师们不需要知道应用运行在哪台虚机上。

分布式系统其实很复杂，而管理分布式系统则是运维团队面临的更复杂问题。在生产环境中引入新软件并学会如何可靠使用是很严肃的问题。例如：为什么学会操作Kubernetes很重要就是一个例子，这里有一个由Kubernetes bug引起一个小时系统瘫痪问题的事后总结。

本博文中，我们会解释为什么要使用Kubernetes，建议如何将Kubernetes整合到现有架构，如何提高Kubernetes集群可靠性，以及我们在Kubernetes之上做的工作总结。

什么是Kubernetes？

Kubernetes是在集群内调度应用的分布式系统。如果通知Kubernetes运行某个应用的五个实例，Kubernetes则会动态在工作节点上调度起它们。通过自动化调度容器可以增加硬件设备的利用率并且节省费用，强大部署能力使得开发者可以细粒度更新代码，安全上下文和网络策略则使得多租户工作流更加安全运行。

Kubernetes内置许多不同类型的调度策略，可以调度长生命周期的HTTP服务，集群内运行的守护进程集合，每小时运行的cron工作，等等。有需要了解更多Kubernetes的信息，Kelsy Hightower有很多有趣的专题讨论，例如：Kubernetes for sysadmins[2]和healthz: Stop reverse engineering applications and start monitoring from the inside[3]。Slack也有一个很好的支持社区。

为什么使用Kubernetes？

每个项目都会从一个业务需求开始。我们的目的是提高已有的基于cron作业系统的可靠性和安全性。需求如下：

1. 需要由小团队运维（本项目只有两个全职员工）。

2. 需要在20台设备内调度大约500个不同作业。

我们选择Kubernetes作为基础的原因是：

1. 希望采用开源系统

2. Kubernetes有一套内置分布式cron作业调度器，我们不需要重新写一个

3. Kubernetes很活跃，并且乐于接受代码贡献

4. Kubernetes用Go开发（比较易于学习）。几乎所有bug修复都是有我们团队不专业的Go开发者提交的

5. 如果我们可以顺利操作Kubernetes，我们未来就可以在其上开发（例如，我们现在在Kubernetes之上训练机器学习模型）。

以前我们使用Chronos作为cron作业调度系统，但是目前不能满足我们的需求，而且不可维护（活跃度很低）因此我们决定不再采用它。

关于是否采用Kubernetes，最好做到：不要人云亦云；做一个可靠性集群需要很多时间。因此要仔细考虑。

可靠性是什么？

对于操作服务，可靠性并不如字面那么简单。谈到可靠性，首先需要建立一个SLO（服务级别对象service level objective）。

我们有三种主要目标：

1. 99.99%的cron工作需要在被调度后20分钟之内运行，20分钟是很宽的窗口，但是客户并没有更精确的需求。

2. 作业应该占据99.99%的调度时间片（不被干扰）

3. 迁移到Kubernetes不应引起任何客户端问题
   

这意味着：

1. Kubernetes API短期故障时可以容忍的（如果出现十分钟的故障，只要五分钟之内恢复就是可以容忍的）。

2. 调度bugs（当一个cron作业无法运行）是不可接受的。这是一个很严重的问题。

3. 需要关注Pod退出和安全停止方式，以便作业不会频繁被终止。 因此我们需要一个细致的迁移方案。
   

创建一个Kubernetes集群

创建第一个Kubernetes集群最基本方法就是从零开始而不是使用例如kubeadm或者kops之类的工具。我们通过Puppet提供配置，这是一个常用的配置管理工具。从零建立有两个原因：能够深度整合Kubernetes到既有架构，并且深入理解其内部机制。

从零开始可以帮助我们更好将Kubernetes整合到现存架构。我们想无缝地整合到日志、认证管理、网络安全、监控、AWS实例管理、部署、数据库代理、内部DNS服务、配置管理等系统中，看起来需要不少精力，但是整体上看比尝试使用kubeadm/kops这些工具来实现目标要容易一些。

因为我们对这些现有系统已经很熟悉了，希望继续在Kubernetes集群中使用它们。例如，安全认证管理一般是一个难点，总是会有这样那样的问题。我们不应该因为采用了Kubernetes而尝试采用一种全新的CA系统。

另外还需要理解某些参数设定对Kubernetes集群的影响。例如，配置认证系统时大量参数需要设置。理解它们对日后查找问题非常重要。

从小白到高手

刚开始Kubernetes集成时，团队里没有人用过，如何才能从“小白”到“高手”呢？

策略0：与其他公司用户沟通

我们经常会与其他使用过Kubernetes的公司讨论，他们也都会在不同场合下使用Kubernetes（在物理机、或者Google Kubernetes Engine上运行HTTP服务，等等）。与这些有着实际经验的，运行大型或者复杂系统的公司沟通后，才会认识到自己使用场景的关键点，建立自己的经验，建立使用的信心，最终做决定。不能只是因为读了这篇博客就认为“好吧，Stirpe成功使用了Kubernetes，因此对我们应该也适用”。

以下是我们跟一些采用Kubernetes集群架构的公司沟通后学到的经验：

1. 重点工作要放在etcd集群可靠性上（etcd是存储所有Kubernetes集群状态的地方）。

2. 某些Kubernetes功能并不很完善，因此使用alpha版本功能时要很小心。有些公司会以慢一个或几个发行版的方式来采用稳定版本的功能。

3. 假设使用hosted Kubernetes系统，例如GKE/AKS/EKS项目，从零开始配置一个高可用Kubernetes集群有大量工作要做，对于这些项目AWS目前还没有一个成熟Kubernetes服务，因此并不适合我们。

4. 另外还需要非常当心overley网络、软件定义网络带来的延迟。

当然与其他公司的沟通并不能解决我们自己的问题，但是会给我们更多的启发，并去关注重要的事情。

策略1：读代码

我们会依赖Kubernetes的cronjob控制器组件，它目前还是alpha状态，使得我们很担心，尽管在测试系统上使用了，但是如何能够保证在生产上不出问题呢？

幸亏cronjob控制器的代买只有区区400行Go语言代码，可以快速读完代码，并且可以看出：

1. cronjob控制器是一个无状态服务（和其它非etcd组件类似）

2. 每十秒钟，控制器调用syncAll服务：go wait.Until(jm.syncAll, 10*time.Second, stopCh)

3. syncAll服务从Kubernetes API中获取所有cronjobs，检索列表，决定下一个运行那个作业，并启动它。
   

核心逻辑很简单，但是最重要的是我们觉得，如果有什么bug，我们应该能够修复。

策略2：压力测试

开始创建集群前，我们做了不少压力测试。我们并不担心Kubernetes集群能够处理多少节点（我们计划部署大约20个节点），但是我们很关注Kubernetes能处理多少cron作业（我们计划至少每分钟50个）。

我们在三节点集群上测试，创建了1000个每分钟运行一次的cron作业。这些作业简单运行bash -c 'echo hello world'，只是为了测试集群调度和编排能力，而不是测试计算资源消耗。

测试集群无法做到每分钟处理1000个cron作业，我们发现每个节点最多能做到每秒最多一个Pod，集群每分钟可以跑200个cron作业。因为我们只是希望每分钟跑50个作业，因此我们认为这不会是个问题。

策略3：重点在高可用etcd集群

运行Kubernetes集群最重要的事情还是运行etcd。etcd是Kubernetes集群心脏，所有集群相关数据都存放在这里，除了etcd之外的都是无状态量。如果etcd失效，尽管服务还在运行，但是无法对Kubernetes集群修改。

下图展示的是etcd如何作为核心部件起效的：API服务器作为在etcd前端，提供无状态、认证服务，其他组件都通过API服务器跟etcd沟通。

运行时，有两个重要的观念：

1. 为了避免集群节点故障，必须配置副本replication。目前我们有三个副本。

2. 确保有足够IO带宽。我们使用的etcd版本有个问题，当某个节点因为fsync造成延迟时会触发持续的选举，造成集群不稳定。通过确保每个节点有足够的IO带宽（比etcd些操作要多）解决了这个问题

设置副本并不是一个一蹴而就的事情，我们通过仔细调整此参数最终实现丢失一个节点，集群可以很稳健地恢复。

以下是我们对etcd所做的操作：

• 设置副本

• 监控etcd服务是否有效

• 写一个简单工具可以很容易激活新etcd节点，并将它们加入集群

• 改写etcd使得一个生产系统可以有多套etcd集群运行

• 测试从etcd备份中恢复

• 测试0时间重建集群

很高兴我们在早期就做了这些测试。某个周五早上，某套生产系统的一个etcd节点停止服务，我们收到预警，停止了此节点，启动了新节点，加入集群，k8s并没因为这个故障影响服务。非常棒！！

策略4：逐渐将作业迁移到Kubernetes上来

迁移过程中需要避免出现服务停止。迁移成功的秘诀不是如何避免犯错，而是如何设计迁移策略减少错误带来的影响。

幸运的是我们有很多作业要迁移到新集群上，因此可以先从低优先级的作业开始，一般它们出现一到两个错误是可以接受的。

开始前，我们开发了一些易用的工具，帮助作业在新旧集群之间五分钟之内切换，这种工具减小了错误的影响，如果碰到没有预见的问题，就把它切换回旧集群，修复问题，然后再迁移一遍。

以下是我们所采用的迁移策略：

1. 对优先级进行设置

2. 将某些作业重复地迁移到Kubernetes，如果发现问题，就回滚，修复问题，再次尝试。

策略5：发现bugs（修复它）

项目开始前我们制定了一些准则，如果Kubernetes发现异常，需要查明原因，然后修正问题。

查找原因非常消耗时间但是很值得。如果只是绕过Kubernetes系统带来的问题，对未来采用更大规模集群只能是心怀恐惧。

采用此策略后，我们发现了Kubernetes中一些bug（我们能够修复）。

以下就是我们发现的问题汇总：

1. 作业名长于52个字符的Cronjobs自动失败

2. 挂起状态的Pod有时候会彻底阻塞

3. 调度器每三个小时会崩坍一次

4. Flanel维护的hostgw后端并不覆盖过期的路由表

修复这些bugs使得我们对Kubernetes项目更加有信心，不只是解决了问题，而且还因为它们接受了我们的补丁以及有一套很好的跟踪修复流程。

跟其他软件一样，Kubernetes肯定有各种bugs。特别地，我们严重依赖调度器（因为我们的cron作业会经常创建新Pod），调度器使用的缓存会经常出现bugs，回退或者崩坍。缓存是个难点，但是因为可以访问源码，因此我们可以自己处理这些问题。

另外一个值得讨论的问题是Kubernetes Pod采用的eviction迁移逻辑。Kubernetes有一个模块叫节点控制器，负责当某个节点失效时将其上运行的Pods迁移到其它节点上。有可能所有节点暂时无响应（例如，因为网络或者配置问题），此时Kubernetes会将集群内所有Pods都终止。我们测试早期就发现了这个问题。

如果运行大规模集群，就要仔细阅读节点控制器文档[4]，考虑配置，压力测试。每次当修改这些配置（例如--pod-eviction-timeout），进行测试时，总是有惊讶的事情发生。所以尽早在测试环境中发现问题总比在凌晨三点生产系统出问题好。

策略6：故意引入Kubernetes集群问题进行演练

在Stripe会经常举行演练“game day excises[5]”，现在仍然再继续。这个想法是设想一个未来会发生的场景（例如，Kubernetes API服务器失效了），故意在生产系统中造成这种问题，确保能够处理这种问题。

通过几次演练，会将某些监控或者配置中的问题显露出来。早期发现他们比在生产中发现问题要好得多。

我们经常做的演练包括：

1. 终止某个Kubernetes API服务器

2. 终止所有API服务器，再恢复它们

3. 终止etcd节点

4. 从API服务器端中断与工作节点的通讯，此节点上所有Pod被迁移到其它节点上去

很高兴看到Kubernetes能够很好处理这些问题，Kubernetes设计思路就是对错误提供弹性，有一个etcd集群存储所有状态，一个API服务器提供简单REST接口访问数据库，以及一系列无状态控制器协调整个集群运行。

如果某个组件出问题，重启后会从etcd中读取状态，然后继续无缝运行。这是一套经验证没问题的工作机制。

我们在测试中发现了一些问题：

1. 真奇怪，这里居然没有通知我。需要看看监控哪里出了问题

2. 当我们重启API服务器时，需要人工干预，需要解决这个问题

3. 有时候做etcd切换时，API服务器会出现超时错，除非重启
   

通过这些实验，我们解决了这些发现的问题：提高了监控能力，修复了配置上的问题，记录了Kubernetes中的bugs。

让cron作业易于使用

总结一下如何做到这点：

初始想法是设计一套运行经过验证和维护的脚本。一旦我们对Kubernetes很有信心后，就需要使得它更加易用和容易添加新的cron作业。我们开发了一个简单的YAML配置格式，用户不需要懂Kubernetes内部就可以使用这套系统，格式如下：

name: job-name-here
kubernetes:
schedule: '15 */2 * * *'
command:
- ruby
- "/path/to/script.rb"
resources:
requests:
cpu: 0.1
memory: 128M
limits:
memory: 1024M

我们并没有太多创新，只是写了一个简单的程序将格式转化成Kubernetes cron作业的配置文件，kubectl可以调用它而已。

我们也写了测试包确保作业名不会太长（不能超过52个字符），以及作业名是唯一的。我们现在不用cgroups强制内存限制，但是未来可能会尝试它。

这个简单的格式易于使用，因为在Chronos和Kubernetes之间采用同样的定义格式，在他们之间切换非常方便。这也是一个成功的地方。当Kubernetes中出现问题，可以很快使用简单命令修改并生效。

监控Kubernetes

监控Kubernetes内部状态是很成功的尝试。我们使用kube-state-metrics包监控，使用一个很轻的Go程序叫做veneur-prometheus从Prometheus中抓取数据，发布到我们自己监控系统中。

例如，下图是集群中上一个小时挂起的Pods示意图。挂起意味着等待被调度到某个工作节点上运行。可以看到在11am时有个峰值，因为很多cron作业都是在这个时间运行的。

我们也有一个监控工具检查是否有Pod会在挂起状态卡死，我们会每五分钟检查一次启动的Pod是否已经在节点上运行，如果有卡死的情况则发出警告。

Kubernetes未来使用计划

从决定采用Kubernetes，到我们建立了满意的生产系统，并将所有cron作业都移到新系统上花费了三个工程师五个月的时间，我们还期望Kubernetes能够在Stripe内部更多地方派上用场。

以下是我们总结出来的Kubernetes使用宝典：

1. 定义清晰的Kubernetes项目业务原因，理解业务会使得项目进展更加容易

2. 缩小项目规模。我们会避免使用很多Kubernetes功能，简化集群。这使得我们进度更快。

3. 花更多的时间在如何更好运转Kubernetes集群。
   

如果能够遵守这些准则，则可以更加自信在生产中使用Kubernetes。我们会持续使用Kubernetes技术。例如，我们会关注AWS的EKS。我们正在完成一个机器学习模型，希望将HTTP服务部分转换到Kubernetes上来。随着我们更多在生产中使用Kubernetes，期望以这种方式更多反馈到开源项目中来。

相关链接：

1. https://en.wikipedia.org/wiki/Cron

2. https://www.youtube.com/watch?v=HlAXp0-M6SY

3. https://vimeo.com/173610242

4. https://kubernetes.io/docs/concepts/architecture/nodes/#node-controller

5. https://stripe.com/blog/game-day-exercises-at-stripe

原文链接：https://stripe.com/blog/operating-kubernetes

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