Kubernetes 在大规模 Kubernetes 集群上实现高 SLO 的方法

alicloudnative for 阿里巴巴云原生 · 2020年11月06日 · 116 次阅读

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作者 | 蚂蚁金服技术专家 姚菁华;蚂蚁金服高级开发工程师 范康

导读:随着 Kubernetes 集群规模和复杂性的增加,集群越来越难以保证高效率、低延迟的交付 pod。本文将分享蚂蚁金服在设计 SLO 架构和实现高 SLO 的方法和经验。

Why SLO?

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Gartner 对 SLO 的定义:在 SLA 框架下,SLO 是系统必须要达到的目标;需要尽可能地保障调用方的成功。有些人可能会对 SLI/SLO/SLA 有困惑,可以先来看下三者的关系:

  • SLI 定义一个指标,来描述一个服务有多好算达到好的标准。比如 Pod 在 1min 内交付。我们通常从迟延、可用性、吞吐率及成功率这些角度来制定 SLI。

  • SLO 定义了一个小目标,来衡量一个 SLI 指标在一段时间内达到好的标准的比例。比如说,99% 的 Pod 在 1min 内交付。当一项服务公布了其 SLO 的以后,用户方就会对该服务的质量有了期望。

  • SLA 是 SLO 衍生出来的协议,常用于 SLO 定义的目标比例没有完成时,服务方要赔多少钱。通常来说,SLA 的协议会具体白纸黑字形成有法律效率的合同,常用于服务供应商和外部客户之间(例如阿里云和阿里云的使用者)。一般来说对于内部服务之间的 SLO 被打破,通常不会是经济上的赔偿,可能更多的是职责上的认定。

所以,我们在系统内部更多关注的是 SLO。

What we concern about Larger K8s Cluster?

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随着生产环境不断发展、K8s 集群越来越复杂、集群规模不断增大。如何保障大规模环境 K8s 集群的可用性?是摆在众多厂家面前的一个难题。对于 K8s 集群,我们通常关心以下几个问题:

  • 第一个问题就是集群是否健康,所有组件是否正常工作,集群中 Pod 创建的失败数量有多少,这是一个整体指标的问题。

  • 第二个问题就是集群中发生了什么,集群中是否有异常发生了,用户在集群中做了些什么事情,这是一个追踪能力的问题。

  • 第三个问题就是有了异常后,是哪个组件出了问题导致成功率降低,这是一个原因定位的问题。

那么,我们该如何解决上面的问题呢?

  • 首先,我们要定义一套 SLO,来描述集群的可用性。

  • 接着,我们必须有能力对集群中 Pod 的生命周期进行追踪;对于失败的 Pod,还需要分析出失败原因,以快速定位异常组件。

  • 最后,我们要通过优化手段,消除集群的异常。

SLls on Large K8s Cluster

我们先来看下集群的一些指标。

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  • 第一项指标:集群健康度。目前有 Healthy/Warning/Fatal 三个值来描述,Warning 和 Fatal 对应着告警体系,比如 P2 告警发生,那集群就是 Warning;如果 P0 告警发生,那集群就是 Fatal,必须进行处理。

  • 第二项指标:成功率。这里的成功率是指 Pod 的创建成功率。Pod 成功率是一个非常重要的指标,蚂蚁一周 Pod 创建量是百万级的,成功率的波动会造成大量 Pod 的失败;而且 Pod 成功率的下跌,是集群异常的最直观反应。

  • 第三项指标:残留 Terminating Pod 的数量。为什么不用删除成功率呢?因为在百万级别的时候,即使 Pod 删除成功率达到 99.9%,那么 Terminating Pod 的数量也是千级别的。残留如此多的 Pod,会占着应用的容量,在生产环境中是不可接受的。

  • 第四项指标:服务在线率。服务在线率是通过探针来衡量的,探针失败,意味着集群不可用。服务在线率是会对 Master 组件来设计的。

  • 最后一项指标:故障机数量,这是一个节点维度的指标。故障机通常是指那些无法正确交付 Pod 的物理机,可能是磁盘满了,可能是 load 太高了。集群故障机并须做到 “快速发现,快速隔离,及时修复”,毕竟故障机会对集群容量造成影响。

The success standard and reason classification

有了集群的指标后,我们需要把这些指标进行细化,定义出成功的标准。

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先来看 Pod 创建成功率指标。我们把 Pod 分为了普通 Pod 和 Job 类 Pob。普通 Pod 的 RestartPolicy 为 Always,Job 类 Pod 的 RestartPlicy 为 Never 或 OnFailure。两者都设定有交付时间,比如必须在 1 分钟以内完成交付。普通 Pod 的交付标准是 1min 内 Pod 已经 Ready;Job 类 Pod 的交付标准是 1min 内 Pod 的状态已达 Running、Succeeded 或 Failed。当然创建的时间需要把 PostStartHook 执行时间排除。

对于 Pod 的删除,成功的标准为:在规定时间内,Pod 从 ETCD 内删除。当然,删除的时间需要把 PreStopHookPeriod 时间排除。

对于故障机,要尽快的发现并进行隔离和降级。比如物理机磁盘只读,那必须在 1min 内完成对该 Pod 打 taint。至于故障机的恢复时间,需要按不同的故障原因,制定不同的恢复时间。比如系统故障需要重要安装系统,那恢复时间就会长些。

有了这些标准后,我们也对 Pod 失败的原因进行了整理,有些失败原因是系统引起的,是我们需要关心的;有些失败原因是用户引发的,是我们不需要关心的。

比如 RuntimeError,就是一个系统错误,底层 Runtime 有问题了;ImagePullFailed,Kubelet 下载镜像失败,由于蚂蚁有 Webhook 对镜像准入做了校验,所有镜像下载失败一般都是系统原因造成的。

对于用户原因,在系统侧无法解决,我们只把这些失败原因以接口查询的方式提供给用户,让用户自己解决。比如 ContainerCrashLoopBackOff,通常是由用户容器退出引起的。

The infrastructure

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围绕 SLO 目标,我们构建了一整套体系,一方面用于向终端用户、运维人员展示当前集群各项指标状;另一方面,各个组件相互协作,通过分析当前集群状态,得到影响 SLO 的各项因素,为提升集群 pod 交付成功率提供数据支持。

自顶向下而看,顶层组件主要面向各种指标数据, 如集群健康状态、pod 创建、删除、升级成功率,残留 pods 数量、不健康节点数量等指标。其中 Display Board 就是我们常说的监控大盘。

我们同样构建了 Alert 告警子系统,支持灵活的配置方式,可以为不同的指标,根据指标的下跌百分比,指标下跌绝对值等配置多种告警方式,如电话,短信,邮件等。

Analysis System 通过分析指标历史数据,以及采集到的节点 metrics 和 master 组件指标,给出更详细的集群运营报告。其中:

  • Weekly Report 子系统给出当前集群本周 pod 创建/删除/升级的数据统计,以及失败案例原因汇总。

  • Terminating Pods Number 给出一段时间内集群内新增的无法通过 K8s 机制删除的 pods 列表和 pods 残留原因。

  • Unhealthy Nodes 则给出一个周期内集群所有节点的总可用时间占比,每个节点的可用时间,运维记录,以及不能自动恢复,需要人工介入恢复的节点列表。

为了支撑上述这些功能,我们开发了 Trace System,用来分析展示单个 pod 创建/删除/升级失败的具体原因。其中包含日志和事件采集、数据分析和 pod 生命周期展示三个模块:

  • 日志和事件采集模块采集各 master 组件以及节点组件的运行日志和 pod/node 事件,分别以 pod/node 为索引存储日志和事件。

  • 数据分析模块分析还原出 pod 生命周期中各阶段用时,以及判断 pod 失败原因及节点不可用原因。

  • 最后,由 Report 模块向终端用户暴露接口和 UI,向终端用户展示 pod 生命周期以及出错原因。

The trace system

接下来,以一个 pod 创建失败案例为例,向大家展示下 tracing 系统的工作流程。

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用户输入 pod uid 之后,tracing system 通过 pod 索引,查找到 pod 对应生命周期分析记录、交付成功与否判定结果。当然,storage 存储的数据不仅为终端用户提供基础数据,更重要的是通过对集群内 pods 生命周期,分析出周期内集群的运营状况及每个节点的运营状况。比如说集群内太多 pods 调度到热点节点,不同 pods 的交付引起节点上资源竞争,导致节点负载太高,而交付能力却在下降,最终表现为节点上 pods 交付超时。

再举个例子,通过历史统计数据,分析出 pods 生命周期中各阶段的执行时间基线,以基线为评估标准,比较组件不同版本的平均用时、用时分布,给出组件改进建议。另外,通过整体的 pods 生命周期中各组件负责的步骤时间占比,找出占比较多的步骤,为后续优化 pod 交付时间提供数据支持。

Node Metrics

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一个运行状况良好的集群,不仅需要 master 组件保持高可用,节点稳定性也不容忽视。

如果把 pod 创建比作是 rpc 调用,则每个节点就是一个 rpc 服务提供者,集群的总容量等于每个节点能处理的 pod 创建请求的总和。每多一个不可用的节点,都代表着集群交付能力的下降,也代表着集群可用资源的下降,这就要求尽量保证集群内节点高可用;每一次 pod 交付/删除/升级失败,也意味着用户使用成本上升,体验下降,这就要求集群节点只有保证良好的健康度,调度到节点上的 pods 才能成功交付。

换句话说,不仅要尽早发现节点异常,也要尽快修复节点。通过分析各组件在 pod 交付链路上的功能,我们补充了各种不同类型的组件的 metrics,以及将 host 运行状态转换为 metrics,一并采集到数据库之后,结合每个节点上 pod 交付结果,可以构建模型预测节点可用性,分析节点是否存在不可恢复异常,适当调整节点在调度器中比重,从而提升 pod 交付成功率。

Pod 创建/升级失败,用户可以通过重试来解决,但 pod 删除失败,虽然有着 K8s 面向终态的理念,组件会不断重试,但终究也会存在脏数据,如 pod 在 etcd 上删除,但是节点上还残留着脏数据。我们设计实现了一个巡检系统,通过查询 apiserver 获取调度到当前节点上的 pods,通过对比,找到节点上残留的进程/容器/volumes 目录/cgroup /网络设备等,通过其他途径尝试释放残留资源。

Unhealthy node

接下来描述故障机的处理流程。

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故障机判断的数据来源有很多,主要有节点的监控指标,比如:

  • 某类 Volume 挂载失败

  • NPD(Node Problem Detector),这是社区的一个框架

  • Trace 系统,比如某个节点上 Pod 创建持续报镜像下载失败

  • SLO,比如单机上残留大量 Pod

我们开发了多个 Controller 对这些某类故障进行巡检,形成故障机列表。一个故障机可以有好几项故障。对于故障机,会按照故障进行不同的操作。主要的操作有:打 Taint,防止 Pod 调度上去;降低 Node 的优先级;直接自动处理进行恢复。对于一些特殊原因,比如磁盘满,那就需要人工介入排查。

故障机系统每天都会产生一个日报,来表明故障机系统今天做了哪些事情。开发人员可以通过不断地添加 Controller 和处理规则完善整个故障机处理系统。

Tips on increasing SLO

接下来,我们来分享下达到高 SLO 的一些方法。

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  • 第一点,在提升成功率的进程中,我们面临的最大问题就是镜像下载的问题。要知道,Pod 必须在规定时间内交付,而镜像下载通常需要非常多的时间。为此,我们通过计算镜像下载时间,还专门设置了一个 ImagePullCostTime 的错误,即镜像下载时间太长,导致 Pod 无法按时交付。

还好,阿里镜像分发平台 Dragonfly 支持了 Image lazyload 技术,也就是支持远程镜像,在 Kubelet 创建容器时,不用再下载镜像。所以,这大大加速了 Pod 的交付速度。有关 Image lazyload 技术,大家可以看下阿里 Dragonfly 的分享。

  • 第二点,对于提升单个 Pod 成功率,随着成功率的提升,难度也越来越难。可以引入一些 workload 进行重试。在蚂蚁,paas 平台会不断重试,直到 Pod 成功交付或者超时。当然,在重试时,之前的失败的节点需要排除。

  • 第三点,关键的 Daemonset 一定要进行检查,如果关键 Daemonset 缺失,而把 Pod 调度上去,就非常容易出问题,从而影响创建/删除链路。这需要接入故障机体系。

  • 第四点,很多 Plugin,如 CSI Plugin,是需要向 Kubelet 注册的。可能存在节点上一切正常,但向 Kubelet 注册的时候失败,这个节点同样无法提供 Pod 交付的服务,需要接入故障机体系。

  • 最后一点,由于集群中的用户数量是非常多的,所以隔离非常重要。在权限隔离的基础上,还需要做到 QPS 隔离,及容量的隔离,防止一个用户的 Pod 把集群能力耗尽,从而保障其他用户的利益。

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