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關于K8S集群如何優化的?

jf_TEuU2tls ? 來源:浩道linux ? 2023-02-06 10:45 ? 次閱讀
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今天浩道跟大家分享關于K8S集群如何優化的?以下從5個維度討論,希望給大家指明優化方向

一、節點配額和內核參數調整

對于公有云上的 Kubernetes 集群,規模大了之后很容器碰到配額問題,需要提前在云平臺上增大配額。這些需要增大的配額包括:

  • 虛擬機個數

  • vCPU 個數

  • 內網 IP 地址個數

  • 公網 IP 地址個數

  • 安全組條數

  • 路由表條數

  • 持久化存儲大小

參考gce隨著node節點的增加master節點的配置:

  • 1-5 nodes: n1-standard-1

  • 6-10 nodes: n1-standard-2

  • 11-100 nodes: n1-standard-4

  • 101-250 nodes: n1-standard-8

  • 251-500 nodes: n1-standard-16

  • more than 500 nodes: n1-standard-32
參考阿里云配置:
# max-file 表示系統級別的能夠打開的文件句柄的數量, 一般如果遇到文件句柄達到上限時,會碰到"Too many open files"或者Socket/File: Can’t open so many files等錯誤。
fs.file-max=1000000


# 配置arp cache 大小
net.ipv4.neigh.default.gc_thresh1=1024
# 存在于ARP高速緩存中的最少層數,如果少于這個數,垃圾收集器將不會運行。缺省值是128。


# 保存在 ARP 高速緩存中的最多的記錄軟限制。垃圾收集器在開始收集前,允許記錄數超過這個數字 5 秒。缺省值是 512。
net.ipv4.neigh.default.gc_thresh2=4096


# 保存在 ARP 高速緩存中的最多記錄的硬限制,一旦高速緩存中的數目高于此,垃圾收集器將馬上運行。缺省值是1024。
net.ipv4.neigh.default.gc_thresh3=8192


# 以上三個參數,當內核維護的arp表過于龐大時候,可以考慮優化


# 允許的最大跟蹤連接條目,是在內核內存中netfilter可以同時處理的“任務”(連接跟蹤條目)
net.netfilter.nf_conntrack_max=10485760


# 哈希表大小(只讀)(64位系統、8G內存默認 65536,16G翻倍,如此類推)
net.core.netdev_max_backlog=10000
# 每個網絡接口接收數據包的速率比內核處理這些包的速率快時,允許送到隊列的數據包的最大數目。
net.netfilter.nf_conntrack_tcp_timeout_established=300
net.netfilter.nf_conntrack_buckets=655360


# 關于conntrack的詳細說明:https://testerhome.com/topics/7509


# 默認值: 128 指定了每一個real user ID可創建的inotify instatnces的數量上限
fs.inotify.max_user_instances=524288


# 默認值: 8192 指定了每個inotify instance相關聯的watches的上限
fs.inotify.max_user_watches=524288

二、Etcd 數據庫

1、搭建高可用的etcd集群,集群規模增大時可以自動增加etcd節點;

目前的解決方案是使用etcd operator來搭建etcd 集群,operator是CoreOS推出的旨在簡化復雜有狀態應用管理的框架,它是一個感知應用狀態的控制器,通過擴展Kubernetes API來自動創建、管理和配置應用實例。

etcd operator 有如下特性:

  • ceate/destroy: 自動部署和刪除 etcd 集群,不需要人額外干預配置。
  • resize:可以動態實現 etcd 集群的擴縮容。
  • backup:支持etcd集群的數據備份和集群恢復重建
  • upgrade:可以實現在升級etcd集群時不中斷服務。

2、配置etcd使用ssd固態盤存儲;

3、設置 —quota-backend-bytes 增大etcd的存儲限制。默認值是 2G;

4、需要配置單獨的 Etcd 集群存儲 kube-apiserver 的 event。

四、Kube APIServer 配置

node節點數量 >= 3000, 推薦設置如下配置:

--max-requests-inflight=3000
--max-mutating-requests-inflight=1000

node節點數量在 1000 — 3000, 推薦設置如下配置:

--max-requests-inflight=1500
--max-mutating-requests-inflight=500

內存配置選項和node數量的關系,單位是MB:

--target-ram-mb=node_nums * 60

五、Pod 配置

在運行 Pod 的時候也需要注意遵循一些最佳實踐,比如:

1、為容器設置資源請求和限制,尤其是一些基礎插件服務

spec.containers[].resources.limits.cpu
spec.containers[].resources.limits.memory
spec.containers[].resources.requests.cpu
spec.containers[].resources.requests.memory
spec.containers[].resources.limits.ephemeral-storage
spec.containers[].resources.requests.ephemeral-storage

在k8s中,會根據pod不同的limit 和 requests的配置將pod劃分為不同的qos類別:

  • Guaranteed

  • Burstable

  • BestEffort

當機器可用資源不夠時,kubelet會根據qos級別劃分遷移驅逐pod。被驅逐的優先級:BestEffort > Burstable > Guaranteed

2、對關鍵應用使用 nodeAffinity、podAffinity 和 podAntiAffinity 等保護,使其調度分散到不同的node上。比如kube-dns 配置:

affinity:
 podAntiAffinity:
   requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
   - weight: 100
     labelSelector:
       matchExpressions:
       - key: k8s-app
         operator: In
         values:
         - kube-dns
     topologyKey: kubernetes.io/hostname

3、盡量使用控制器來管理容器(如 Deployment、StatefulSet、DaemonSet、Job 等)
Kube-scheduler 配置

設置 --kube-api-qps=100 默認值是 50
Kube-controller-manager 配置

設置 --kube-api-qps=100 默認值是20
設置 --kube-api-burst=100 默認值是30

審核編輯 :李倩


聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發燒友網立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容侵權或者其他違規問題,請聯系本站處理。 舉報投訴
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原文標題:K8S集群優化方向!我看可以從這5個維度著手~

文章出處:【微信號:浩道linux,微信公眾號:浩道linux】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

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