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vivo大規模 Kubernetes 叢集自動化運維實踐

2022-06-13 12:03:44

作者：vivo 網際網路伺服器團隊-Zhang Rong

一、背景

隨著vivo業務遷移到K8s的增長，我們需要將K8s部署到多個資料中心。如何高效、可靠的在資料中心管理多個大規模的K8s叢集是我們面臨的關鍵挑戰。kubernetes的節點需要對OS、Docker、etcd、K8s、CNI和網路外掛的安裝和設定，維護這些依賴關係繁瑣又容易出錯。

以前叢集的部署和擴縮容主要通過ansible編排任務，黑畫面化操作、設定叢集的inventory和vars執行ansible playbook。叢集運維的主要困難點如下：

  • 需要人工黑畫面化叢集運維操作，存在操作失誤和叢集設定差異。
  • 部署指令碼工具沒有具體的版本控制，不利於叢集的升級和設定變更。
  • 部署指令碼上線需要花費大量的時間驗證，沒有具體的測試用例和CI驗證。
  • ansible任務沒有拆分為模組化安裝，應該化整為零。具體到K8s、etcd、addons的等角色的模組化管理，可以單獨執行ansible任務。
  • 主要是通過二進位制部署，需要自己維護一套叢集管理體系。部署流程繁瑣，效率較低。
  • 元件的引數管理比較混亂，通過命令列指定引數。K8s的元件最多有100以上的引數設定。每個大版本的迭代都在變化。

本文將分享我們開發的Kubernetes-Operator，採用K8s的宣告式API設計，可以讓叢集管理員和Kubernetes-Operator的CR資源進行互動，以簡化、降低任務風險性。只需要一個叢集管理員就可以維護成千上萬個K8s節點。

二、叢集部署實踐

2.1 叢集部署介紹

主要基於ansible定義的OS、Docker、etcd、k8s和addons等叢集部署任務。

主要流程如下：

  1. Bootstrap OS
  2. Preinstall step
  3. Install Docker
  4. Install etcd
  5. Install Kubernetes Master
  6. Install Kubernetes node
  7. Configure network plugin
  8. Install Addons
  9. Postinstall setup

上面看到是叢集一鍵部署關鍵流程。當在多個資料中心部署完K8s叢集後，比如叢集元件的安全漏洞、新功能的上線、元件的升級等對線上叢集進行變更時，需要小心謹慎的去處理。我們做到了化整為零，對單個模組去處理。避免全量的去執行ansible指令碼，增加維護的難度。針對如Docker、etcd、K8s、network-plugin和addons的模組化管理和運維，需提供單獨的ansible指令碼入口，更加精細的運維操作，覆蓋到叢集大部分的生命週期管理。同時kubernetes-operator的api設計的時候可以方便選擇對應操作yml去執行操作。

叢集部署優化操作如下：

（1）K8s的元件引數管理通過ConmponentConfig[1]提供的API去標識組態檔。

  • 【可維護性】當元件引數超過50個以上時設定變得難以管理。
  • 【可升級性】對於升級，版本化設定的引數更容易管理。因為社群一個大版本的引數沒有變化。
  • 【可程式化性】可以對元件（JSON/YAML）物件的模板進行修補。如果你啟用動態kubelet設定選項，修改引數會自動生效，不需要重啟服務。
  • 【可設定性】許多型別的設定不能表示為key-value形式。

（2）計劃切換到kubeadm部署

  • 使用kubeadm對K8s叢集的生命週期管理，減少自身維護叢集的成本。
  • 使用kubeadm的證書管理，如證書上傳到secret裡減少證書在主機拷貝的時間消耗和重新生成證書功能等。
  • 使用kubeadm的kubeconfig生成admin kubeconfig檔案。
  • kubeadm其它功能如image管理、設定中心upload-config、自動給控制節點打標籤和汙點等。
  • 安裝coredns和kube-proxy addons。

（3）ansible使用規範

  • 使用ansible自帶模組處理部署邏輯。
  • 避免使用hostvars。
  • 避免使用delegate_to。
  • 啟用–limit 模式。
  • 等等。

2.2 CI 矩陣測試

部署出來的叢集，需要進行大量的場景測試和模擬。保證線上環境變更的可靠性和穩定性。

CI矩陣部分測試案例如下。

（1）語法測試：

  • ansible-lint
  • shellcheck
  • yamllint
  • syntax-check
  • pep8

（2）叢集部署測試：

  • 部署叢集
  • 擴縮容控制節點、計算節點、etcd
  • 升級叢集
  • etcd、Docker、K8s和addons引數變更等

（3）效能和功能測試：

  • 檢查kube-apiserver是否正常工作
  • 檢查節點之間網路是否正常
  • 檢查計算節點是否正常
  • K8s e2e測試
  • K8s conformance 測試
  • 其他測試

這裡利用了GitLab、gitlab-runner[2]、ansible和kubevirt[3]等開源軟體構建了CI流程。

詳細的部署步驟如下：

  1. 在K8s叢集部署gitlab-runner，並對接GitLab倉庫。
  2. 在K8s叢集部署Containerized-Data-Importer (CDI)[4]元件，用於建立pvc的儲存虛擬機器器的映像檔案。
  3. 在K8s叢集部署kubevirt，用於建立虛擬機器器。
  4. 在程式碼倉庫編寫gitlab-ci.yaml[5], 規劃叢集測試矩陣。

如上圖所示，當開發人員在GitLab提交PR時會觸發一系列操作。這裡主要展示了建立虛擬機器器和叢集部署。其實在我們的叢集還部署了語法檢查和效能測試gitlab-runner，通過這些gitlab-runner建立CI的job去執行CI流程。

具體CI流程如下：

  1. 開發人員提交PR。
  2. 觸發CI自動進行ansible語法檢查。
  3. 執行ansible指令碼去建立namespace，pvc和kubevirt的虛擬機器器模板，最終虛擬機器器在K8s上執行。這裡主要用到ansible的K8s模組[6]去管理這些資源的建立和銷燬。
  4. 呼叫ansible指令碼去部署K8s叢集。
  5. 叢集部署完進行功能驗證和效能測試等。
  6. 銷燬kubevirt、pvc等資源。即刪除虛擬機器器，釋放資源。

如上圖所示，當開發人員提交多個PR時，會在K8s叢集中建立多個job，每個job都會執行上述的CI測試，互相不會產生影響。這種主要使用kubevirt的能力，實現了K8s on K8s的架構。

kubevirt主要能力如下：

  • 提供標準的K8s API，通過ansible的K8s模組就可以管理這些資源的生命週期。
  • 複用了K8s的排程能力，對資源進行了管控。
  • 複用了K8s的網路能力，以namespace隔離，每個叢集網路互相不影響。

三、Kubernetes-Operator 實踐

3.1 Operator 介紹

Operator是一種用於特定應用的控制器，可以擴充套件 K8s API的功能，來代表K8s的使用者建立、設定和管理複雜應用的範例。基於K8s的資源和控制器概念構建，又涵蓋了特定領域或應用本身的知識。用於實現其所管理的應用生命週期的自動化。

總結 Operator功能如下：

  1. kubernetes controller
  2. 部署或者管理一個應用，如資料庫、etcd等
  3. 使用者自定義的應用生命週期管理
  • 部署
  • 升級
  • 擴縮容
  • 備份
  • 自我修復
  • 等等

3.2 Kubernetes-Operator CR 介紹

kubernetes-operator的使用很多自定義的CR資源和控制器，這裡簡單的介紹功能和作用。

【ClusterDeployment】:  管理員設定的唯一的CR，其中MachineSet、Machine和Cluster它的子資源或者關聯資源。ClusterDeployment是所有的設定引數入口，定義瞭如etcd、K8s、lb、叢集版本、網路和addons等所有設定。

【MachineSet】：叢集角色的集合包括控制節點、計算節點和etcd的設定和執行狀態。

【Machine】：每臺機器的具體資訊，包括所屬的角色、節點本身資訊和執行的狀態。

【Cluster】：和ClusterDeployment對應，它的status定義為subresource，減少

clusterDeployment的觸發壓力。主要用於儲存ansible執行器執行指令碼的狀態。

【ansible執行器】：主要包括K8s自身的job、configMap、Secret和自研的job控制器。其中job主要用來執行ansible的指令碼，因為K8s的job的狀態有成功和失敗，這樣job 控制器很好觀察到ansible執行的成功或者失敗，同時也可以通過job對應pod紀錄檔去檢視ansible的執行詳細流程。configmap主要用於儲存ansible執行時依賴的inventory和變數，掛在到job上。secret主要儲存登陸主機的金鑰，也是掛載到job上。

【擴充套件控制器】：主要用於擴充套件叢集管理的功能的附加控制器，在部署kubernetes-operator我們做了客製化，可以選擇自己需要的擴充套件控制器。比如addons控制器主要負責addon外掛的安裝和管理。clusterinstall主要生成ansible執行器。remoteMachineSet用於多叢集管理，同步後設資料叢集和業務叢集的machine狀態。還有其它的如對接公有云、dns、lb等控制器。

3.3 Kubernetes-Operator 架構

vivo的應用分佈在資料中心的多個K8s叢集上，提供了具有集中式多雲管理、統一排程、高可用性、故障恢復等關鍵特性。主要搭建了一個後設資料叢集的pass平臺去管理多個業務K8s叢集。在眾多關鍵元件中，其中kubernetes-operator就部署在後設資料叢集中，同時單獨執行了machine控制器去管理物理資源。

下面舉例部分場景如下：

場景一：

當大量應用遷移到kubernets上，管理員評估需要擴容叢集。首先需要審批物理資源並通過pass平臺生成對應machine的CR資源，此時的物理機處於備機池裡，machine CR的狀態為空閒狀態。當管理員建立ClusterDeploment時所屬的MachineSet會去關聯空閒狀態的machine，拿到空閒的machine資源，我們就可以觀測到當前需要操作機器的IP地址生成對應的inventory和變數，並建立configmap並掛載給job。執行擴容的ansible指令碼，如果job成功執行完會去更新machine的狀態為deployed。同時跨叢集同步node的控制器會檢查當前的擴容的node是否為ready，如果為ready，會更新當前的machine為Ready狀態，才完成整個擴容流程。

場景二：

當其中一個業務叢集出現故障，無法提供服務，觸發故障恢復流程，走統一資源排程。同時業務的策略是分配在多個業務叢集，同時設定了一個備用叢集，並沒有在備用叢集上分配範例，備用叢集並不實際存在。

有如下2種情況：

  1. 其它的業務叢集可以承載故障叢集的業務，kubernetes-operator不需要執行任何操作。

  2. 如果其他業務叢集不能承載故障叢集的業務。容器平臺開始預估資源，呼叫kubernetes-operator建立叢集，即建立clusterDeployment從備機池裡選擇物理機器，觀測到當前需要操作機器的IP地址生成對應的inventory和變數，建立configmap並掛載給job。執行叢集安裝的ansible指令碼, 叢集正常部署完成後開始業務的遷移。

3.4 Kubernetes-Operator 執行流程

  1. 叢集管理員或者容器平臺觸發建立ClusterDeployment的CR，去定義當前叢集的操作。
  2. ClusterDeployment控制器感知到變化進入控制器。
  3. 開始建立machineSet和關聯machine 資源。
  4. ClusterInstall 控制器感知ClusterDeployment和Machineset的變化，開始統計machine資源，建立configmap和job，引數指定操作的ansible yml入口，執行擴縮容、升級和安裝等操作。
  5. 排程器感知到job建立的pod資源，進行排程。
  6. 排程器呼叫K8s使用者端更新pod的binding資源。
  7. kubelet感知到pod的排程結果，建立pod開始執行ansible playbook。
  8. job controller感知job的執行狀態，更新ClusterDeployment狀態。一般策略下job controller會去清理configmap和job資源。
  9. NodeHealthy感知K8s的node是否為ready，並同步machine的狀態。
  10. addons 控制器感知叢集是否ready，如果為ready去執行相關的addons外掛的安裝和升級。

四、總結

vivo大規模的K8s叢集運維實踐中，從底層的叢集部署工具的優化，到大量的CI矩陣測試保證了我們線上叢集運維的安全和穩定性。採用了K8s託管K8s的方式來自動化管理叢集（K8s as a service），當operator檢測當前的叢集狀態，判斷是否與目標一致，出現不一致時，operator會發起具體的操作流程，驅動整個叢集達到目標狀態。

當前vivo的應用主要分佈在自建的資料中心的多個K8s叢集中，隨著應用的不斷的增長和複雜的業務場景，需要提供跨自建機房和雲的多個K8s叢集去執行原雲生的應用程式。就需要Kubernetes-Operator提供對接公有云基礎設施、apiserver的負載均衡、網路、dns和Cloud Provider 等。需要後續不斷完善，降低K8s叢集的運維難度。