K8s 事件简介
K8s 是基于状态机的设计，在不同状态之间迁移时会生成事件。正常的状态间转换会生成 Normal 事件，从正常状态转换为异常状态则会生成 Warning 事件。
使用 K8s 集群，我们关注业务、容器、集群三个层面稳定性，最基础的依赖是 K8s node 要稳定。可能影响 pod 运行的节点问题包括：
- 基础设施：ntp 服务不可用、网络故障等。
- 硬件：例如 CPU、内存、磁盘故障，使用 IaaS 会大大降低这类问题发生概率。
- OS：Kernel deadlock，文件系统损坏等。
- Container Runtime：例如 docker engine hang。
- 其它。
阿里云容器服务（ACK）提供开箱即用的容器场景事件监控方案，通过 NPD（node-problem-detector）以及 kube-eventer 提供容器节点的事件采集、存储能力。
- NPD 是 K8s 集群节点异常事件监控组件，可以将 NPD 以 DaemonSet 或独立守护程序运行。用于监视和报告节点的健康状况，并将事件报告给 API Server。
- kube-eventer 是 ACK 维护的 K8s 事件开源工具，可以将集群事件转储到钉钉、SLS、EventBridge 等系统，并提供不同等级的过滤条件，实现事件的实时采集、定向告警、异步归档。
阿里云日志服务（SLS）是云原生观测分析平台，为 Log/Metric/Trace 等数据提供大规模、低成本、实时平台化服务，支持数据采集、加工、分析、告警可视化与投递功能，帮助提升研发、运维、运营和安全等场景数字化能力。
使用 ACK 事件中心，设置 Sink 参数将 K8s 事件数据采集到 SLS，样例如下：
k8s.io/api/core/v1/types.go 对事件结构进行了定义，其中几个重要的字段是：
- Message：当前操作对应状态的详细描述。
- Reason：事件描述的简短枚举值。
- Involved Object：事件所关联的对象，例如 Pod，Deployment，Node 等。
- Source：汇报事件的模块，例如 kube-scheduler、kubelet 等。
- Type：目前只有两种类型，Normal 或 Warning。
- Count：事件发生的次数。
异常事件分析
以一个中型（~100 台） K8s 生产集群的为例，在 SLS 上通过 SQL 代码统计一天里 Pod 创建、启动次数的时间趋势：
eventId.reason:Created or eventId.reason:Started | select from_unixtime(__time__ - __time__ % 60) as dt, "eventId.reason" as action, sum(cast("eventId.count" as bigint)) as event_count group by dt, action order by dt asc limit 10000看到会有 burst 情况，对于 K8s 集群稳定性是一个挑战：
通过 SQL 代码统计不同事件类型关联的 Pod 数目分布：
* | select reason, count(DISTINCT "eventId.involvedObject.name") as object_count group by reason order by object_count desc limit 100发现有少量 Failed、DeadlineExceeded、FailedMount、FailedCreatePodSandBox 等异常事件，这些需要引起关注：
如何将这类事件分析操作变成一种常态化的工作，本文介绍一种周期性 SQL 计算方案。要实现：
- 优化事件中心长期存储（3个月以上）成本，对冷数据做降精度存储。
- 对长周期（例如时间跨度 1 个月以上）统计分析做响应延时优化，将全量数据计算拆分为多次增量计算。
具体来说，是将 SQL 分析从控制台上的交互式操作转变为后台任务的周期性运行，得到一个个时间区间的统计值，将这些统计结果写入存储库，达到如下效果：
- 统计结果直接存储下来，可被多种下游系统直接使用，例如可视化大盘、告警监控、入库数仓等。
- 通过周期性计算任务相当于预先构建了 Cube，查询引擎在目标库的数据上计算，由于要处理的数据量大大降低，达到秒开的效果。
- 全量 K8s 事件随着时间推移，需要的存储量持续增加。在有了降维后的目标库数据后，如果不需要原文做问题调查，存储原文的日志库可以缩短存储周期。
Scheduled SQL 实践
Scheduled SQL 是一项由 SLS 全托管的功能，解决场景需求包括：
- 定时分析数据：根据业务需求设置 SQL 语句或查询分析语句，定时执行数据分析，并将分析结果存储到目标库中。
- 全局聚合：对全量、细粒度的数据进行聚合存储，汇总为存储大小、精度适合的数据，相当于一定程度的有损压缩数据。
本节演示通过 Scheduled SQL 完成对 K8s 异常事件的定时分析及结果存储。
分析预览
在 k8s-event 日志库上，过滤 Normal 级别事件，按照 namespace、object 类型、事件类型分组统计：关联的 object 数目、事件数目、关联的节点数目。
SQL 代码如下：
* not level : Normal | select "eventId.involvedObject.namespace" as namespace, "eventId.involvedObject.Kind" as kind, reason, arbitrary(message) as msg, count(DISTINCT "eventId.involvedObject.name") as object_count, sum(cast("eventId.count" as bigint)) as event_count, count(distinct hostname) as host_count group by namespace, kind, reason order by event_count desc在 SLS 控制台上分析预览：
确认结果符合预期后，点击按钮创建 Scheduled SQL 作业。
计算配置
资源池有免费（Project 级别 15 并行度）、增强型（收费，但资源可扩展，适用于大量计算且有 SLA 要求的业务场景）两种，按照你的需求来设置即可。
关于目标库（k8s_event_errors），注意提前为目标库准备好索引：
调度配置
设置 SQL 每天执行一次，查询前一天零点到当前零点时间窗口内的数据。因为上游事件数据到来可能延迟，这里设置 120 秒延迟等待来保证计算数据的完整性。
实例查看、管理
在控制台上查看刚才创建的 Scheduled SQL 作业，作业管理页面内可以查看到每一次执行的实例列表。
每个实例信息中有 SQL 查询区间，如果任务失败（权限、SQL 语法等原因）或 SQL 处理行数指标为 0（数据迟到或确实没有数据），可以对指定实例做重试。
效果
通过 Scheduled SQL 计算后的数据格式如下：
结果数据集的规模大大降低了，做一年时间范围的数据分析也没有压力，这里有两个例子。
- 按 namespace 统计异常事件的时间趋势
SQL 代码：
* | select from_unixtime(__time__) as dt, namespace, sum(object_count) as objects group by dt, namespace order by dt asc limit 100000可视化图表：
- 按 object 类型统计异常事件的时间趋势
SQL 代码：
* | select from_unixtime(__time__) as dt, kind, sum(object_count) as objects group by dt, kind order by dt asc limit 100000可视化图表：
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