阿里云上弹性伸缩kubernetes集群 - autoscaler-阿里云开发者社区

阿里云上弹性伸缩kubernetes集群 - autoscaler

2018-01-23 13362

版权

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本文涉及的产品

容器镜像服务 ACR，镜像仓库100个不限时长

简介： 阿里云Kubernetes服务简化了K8S集群的创建、升级和手动扩缩容。然而使用Kubernetes集群经常问到的一个问题是，我应该保持多大的节点规模来满足应用需求呢？ Autoscaler的出现解决了这个问题，它可以自动的根据部署的应用所请求的资源量来动态的伸缩集群。

阿里云Kubernetes服务简化了K8S集群的创建、升级和手动扩缩容。然而使用Kubernetes集群经常问到的一个问题是，我应该保持多大的节点规模来满足应用需求呢？ Autoscaler的出现解决了这个问题，它可以自动的根据部署的应用所请求的资源量来动态的伸缩集群。

tips: 一个好的实践是显示的为你的每个应用指定资源请求的值request.

前置条件

为了实现集群规模的自动扩展，需要完成以下工作。

1. 使用阿里云Kubernete服务在阿里云某个Region创建一个kubernetes集群，这里以杭州Region为例。
1. 在相应的Region(示例杭州)创建ESS弹性伸缩实例，并配置。

获取kubernetes集群的添加节点命令

为了使得ESS实例节点可以动态加入Kubernetes集群，我们需要获取Kubernetes集群添加节点命令作为，ESS伸缩组的userdata数据。
进入上一步创建好的Kubernetes集群的管理控制台,选择刚刚创建的集群，点击[更多]->[添加已有节点]：

拷贝黑框中的内容备用：

curl http://aliacs-k8s-cn-hangzhou.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/public/pkg/run/attach/attach_node.sh | bash -s -- --docker-version 17.06.2-ce-1 --token 9e3606.1de6xxxxxxxx9a9 --endpoint 192.168.223.87:6443 --cluster-dns 172.19.0.10

ESS 需要这段脚本来初始化新扩展出来的节点。

创建ESS实例。

自动扩展kubernetes集群需要阿里云ESS（弹性伸缩组）的支持，因此需要先创建一个ESS。
进入ESS控制台. 选择杭州Region（和kubernetes集群所在region保持一致），点击【创建伸缩组】，在弹出的对话框中填写相应信息，注意网络类型选择专有网络，并且专有网络选择前置条件1中的Kubernetes集群的vpc网络名，然后选择一个vswitch，然后提交。如下图：

注意：
这里的VPC网络的选择一定要是前面创建的kubernetes集群所使用的VPC网络，可以进入容器服务kubernetes集群控制台,选择该集群，点击管理，查看该VPC信息，如下图：

最后记录刚刚创建的伸缩组的名字，格式为regionid.ess_group_name, eg. cn-hangzhou.kubernetes-hangzhou-group,这个名字在配置autoscaler的时候会用上。

创建伸缩配置项

选择刚才创建的伸缩组，点击添加[伸缩配置], 选择实例规格、安全组（和kubernetes集群同属于一个安全组）、带宽峰值选择0（不分配公网IP）、公共镜像选择centos 7.4、设置云盘大小，最后设置用户数据。

注意用户数据选择【使用文本形式】，同时将获取kubernetes集群的添加节点命令粘贴到该文本框中，并在之前添加#!/bin/bash和yum clean all。下面是一个用户数据的示例，替换成你自己的：

#!/bin/bash
yum clean all
curl http://aliacs-k8s-cn-hangzhou.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/public/pkg/run/attach/attach_node.sh | bash -s -- --docker-version 17.06.2-ce-1 --token 9e3606.1de6xxxxxxxx9a9 --endpoint 192.168.223.87:6443 --cluster-dns 172.19.0.10

然后完成创建，启用配置。

部署Autoscaler到kubernetes集群中

由于autoscaler会调用阿里云ESS api来触发集群规模调整，因此需要配置api 访问的accesskey。同时需要手动指定上面刚刚创建伸缩组，格式为regionid.ess_group_name, 上面示例：cn-hangzhou.kubernetes-hangzhou-group

创建AutoScaler kubernetes deployment。所有命令均在其中一台master上面执行。

[root@iZbuZ autoscale]# export ACCESS_KEY=<replace with your own key> \
                            ACCESS_SECRET=<replace with your own>
[root@iZbuZ autoscale]# export AUTO_SCALER_GROUP=<replace with above group name>
[root@iZbuZ autoscale]# kubectl create secret generic cloud-config \
                            -n kube-system \
                            --from-literal=access-key-id="${ACCESS_KEY}" \
                            --from-literal=access-key-secret="${ACCESS_SECRET}"
[root@iZbuZ autoscale]#            
[root@iZbuZ autoscale]# cat <<EOF | kubectl apply -f -
apiVersion: extensions/v1beta1
kind: Deployment
metadata:
  name: cluster-autoscaler
  namespace: kube-system
  labels:
    app: cluster-autoscaler
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: cluster-autoscaler
  template:
    metadata:
      labels:
        app: cluster-autoscaler
    spec:
      serviceAccountName: admin
      containers:
        - image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google-containers/cluster-autoscaler:v1.1.0
          name: cluster-autoscaler
          resources:
            limits:
              cpu: 100m
              memory: 300Mi
            requests:
              cpu: 100m
              memory: 300Mi
          command:
            - ./cluster-autoscaler
            - --v=4
            - --stderrthreshold=info
            - --cloud-provider=alicloud
            - --skip-nodes-with-local-storage=false
            - --nodes=1:100:${AUTO_SCALER_GROUP}
          env:
          - name: ACCESS_KEY_ID
            valueFrom:
              secretKeyRef:
                name: cloud-config
                key: access-key-id
          - name: ACCESS_KEY_SECRET
            valueFrom:
              secretKeyRef:
                name: cloud-config
                key: access-key-secret
          imagePullPolicy: "Always"
EOF

[root@iZbuZ autoscale]# kubectl get deploy -n kube-system cluster-autoscaler
NAME                 DESIRED   CURRENT   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
cluster-autoscaler   1         1         1            1           17h

完成创建。

测试自动扩展节点效果

Autoscaler根据用户应用的资源静态请求量来决定是否扩展集群大小，因此请设置好应用的资源请求量。

测试前节点数量如下，配置均为2核4G ECS，其中两个节点可调度。

[root@iZbuZ ~]# kubectl get no
NAME                                 STATUS    ROLES     AGE       VERSION
cn-hangzhou.i-bp12xhp8qv06m48u6j6q   Ready     <none>    1d        v1.8.4
cn-hangzhou.i-bp13sdsyk6zszfotf49x   Ready     master    1d        v1.8.4
cn-hangzhou.i-bp16808sbruko78l8j96   Ready     <none>    1d        v1.8.4
cn-hangzhou.i-bp1bb7xjnbyxmxska58u   Ready     master    1d        v1.8.4
cn-hangzhou.i-bp1bhan5nqzh8vfk08qb   Ready     master    1d        v1.8.4

接下来我们创建一个副本nginx deployment, 指定每个nginx副本需要消耗1核1G内存。

[root@iZbuZ ~]# cat <<EOF | kubectl apply -f -
apiVersion: extensions/v1beta1
kind: Deployment
metadata:
  labels:
    run: nginx
  name: nginx
spec:
  replicas: 1
  template:
      labels:
        run: nginx
    spec:
      containers:
      - image: nginx
        imagePullPolicy: Always
        name: nginx
        resources:
          requests:
            cpu: "1"
            memory: 1Gi
EOF

[root@iZbuZ ~]# kubectl get po
NAME                    READY     STATUS    RESTARTS   AGE
http-svc-wpxgj          1/1       Running   0          1d
http-svc-z9hjv          1/1       Running   0          1d
nginx-9d9b56898-xvkkm   1/1       Running   0          18h

看到由于有足够的cpu内存资源，所以pod能够正常调度。接下来我们使用kubectl scale 命令来扩展副本数量到4个。

[root@iZbuZ ~]# kubectl scale deploy nginx --replicas 4 
[root@iZbuZ ~]# kubectl get po
NAME                    READY     STATUS    RESTARTS   AGE
http-svc-wpxgj          1/1       Running   0          1d
http-svc-z9hjv          1/1       Running   0          1d
nginx-9d9b56898-jphgw   1/1       Running   0          18h
nginx-9d9b56898-p92lk   1/1       pending   0          20s
nginx-9d9b56898-sbrp6   1/1       pending   0          20s
nginx-9d9b56898-xvkkm   1/1       Running   0          18h
[root@iZbuZ ~]# kubectl describe po nginx-9d9b56898-p92lk |grep -A 4 Event

发现由于没有足够的cpu内存资源，该pod无法被调度（pod 处于pending状态）。这时候autoscaler会介入，尝试创建一个新的节点来让pod可以被调度。接下来我们执行一个watch kubectl get no的命令来监视node的添加。大约几分钟后，就有新的节点添加进来了

[root@iZbuZ ~]# watch kubectl get no
Every 2.0s: kubectl get no                                                                                                                                       
NAME                                 STATUS    ROLES     AGE       VERSION
cn-hangzhou.i-bp12xhp8qv06m48u6j6q   Ready     <none>    1d        v1.8.4
cn-hangzhou.i-bp13sdsyk6zszfotf49x   Ready     master    1d        v1.8.4
cn-hangzhou.i-bp16808sbruko78l8j96   Ready     <none>    1d        v1.8.4
cn-hangzhou.i-bp17cnn1s5fxh5aeujii   Ready     <none>    1m        v1.8.4
cn-hangzhou.i-bp1bb7xjnbyxmxska58u   Ready     master    1d        v1.8.4
cn-hangzhou.i-bp1bhan5nqzh8vfk08qb   Ready     master    1d        v1.8.4

[root@iZbuZ ~]# kubectl get po
NAME                    READY     STATUS    RESTARTS   AGE
http-svc-wpxgj          1/1       Running   0          1d
http-svc-z9hjv          1/1       Running   0          1d
nginx-9d9b56898-jphgw   1/1       Running   0          18h
nginx-9d9b56898-p92lk   1/1       Running   0          2m
nginx-9d9b56898-sbrp6   1/1       Running   0          2m
nginx-9d9b56898-xvkkm   1/1       Running   0          18h

可以观察到比测试前新增了一个节点，并且pod也正常调度了。

测试自动收缩节点数量

当Autoscaler发现通过调整Pod分布时可以空闲出多余的node的时候，会执行节点移除操作。这个操作不会立即执行，通常设置了一个冷却时间，300s左右才会执行scale down。
通过kubectl scale 来调整nginx副本数量到1个，观察集群节点的变化。

[root@iZbuZ ~]# kubectl scale deploy nginx --replicas 1
[root@iZbuZ ~]# watch kubectl get no
Every 2.0s: kubectl get no                                                                                                                                       
NAME                                 STATUS    ROLES     AGE       VERSION
cn-hangzhou.i-bp12xhp8qv06m48u6j6q   Ready     <none>    1d        v1.8.4
cn-hangzhou.i-bp13sdsyk6zszfotf49x   Ready     master    1d        v1.8.4
cn-hangzhou.i-bp16808sbruko78l8j96   Ready     <none>    1d        v1.8.4
cn-hangzhou.i-bp1bb7xjnbyxmxska58u   Ready     master    1d        v1.8.4
cn-hangzhou.i-bp1bhan5nqzh8vfk08qb   Ready     master    1d        v1.8.4

总结

Autoscaler会作为一个开源工具独立使用，阿里云Kubernetes服务也将进一步简化弹性伸缩的用户体验，将弹性计算和Kubernetes集群管理完美结合在一起。也欢迎您的意见和建议，帮助我们迭代产品能力。

阿里云Kubernetes服务全球首批通过Kubernetes一致性认证，简化了Kubernetes集群生命周期管理，内置了与阿里云产品集成，也将进一步简化Kubernetes的开发者体验，帮助用户关注云端应用价值创新。

阿里云上弹性伸缩kubernetes集群 - autoscaler

前置条件

获取kubernetes集群的添加节点命令

创建ESS实例。

创建伸缩配置项

部署Autoscaler到kubernetes集群中

测试自动扩展节点效果

测试自动收缩节点数量

总结

容器服务

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