Kubernetes之路 2 - 利用LXCFS提升容器资源可见性

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摘要:  这是本系列的第2篇内容,将介绍在Docker和Kubernetes环境中解决遗留应用无法识别容器资源限制的问题。
Kubernetes之路 2 - 利用LXCFS提升容器资源可见性_第1张图片
本系列文章记录了企业客户在应用Kubernetes时的一些常见问题
  • 第一篇:Java应用资源限制的迷思
  • 第二篇:利用LXCFS提升容器资源可见性
  • 第三篇:解决服务依赖
 
这是本系列的第2篇内容,将介绍在Docker和Kubernetes环境中解决遗留应用无法识别容器资源限制的问题。
 
Linuxs利用Cgroup实现了对容器的资源限制,但在容器内部依然缺省挂载了宿主机上 的procfs的/proc目 ,其包含如:meminfo, cpuinfo,stat, uptime等资源信息。一些监控工具如free/top或遗留应用还依赖上述文件内容获取资源配置和使用情况。当它们在容器中运行时,就会把宿主机的资源状态读取出来,引起错误和不便。
 
LXCFS简介
 
社区中常见的做法是利用  lxcfs 来提供容器中的资源可见性。lxcfs 是一个开源的FUSE(用户态文件系统)实现来支持LXC容器,它也可以支持Docker容器。
 
LXCFS通过用户态文件系统,在容器中提供下列 procfs 的 件。
 
/proc/cpuinfo /proc/diskstats /proc/meminfo /proc/stat /proc/swaps /proc/uptime
 
LXCFS的示意图如下
Kubernetes之路 2 - 利用LXCFS提升容器资源可见性_第2张图片
比如,把宿主机 的 /var/lib/lxcfs/proc/memoinfo 文件挂载到Docker容器的/proc/meminfo位置 后。容器中进 程读取相应文件内容时,LXCFS的FUSE实现会从容器对应的Cgroup中读取正确的内存限制。从而使得应用获得正确的资源约束设定。
 
Docker环境下LXCFS使用
 
注:
  • 本文采用CentOS 7.4作为测试环境,并已经开启FUSE模块支持。
  • Docker for Mac/Minikube等开发环境由于采用高度剪裁过的操作系统,无法支持FUSE,并运行LXCFS进行测试。
装 lxcfs 的RPM包
 
wget https://copr-be.cloud.fedoraproject.org/results/ganto/lxd/epel-7-x86_64/00486278-lxcfs/lxcfs-2.0.5-3.el7.centos.x86_64.rpm yum install lxcfs-2.0.5-3.el7.centos.x86_64.rpm
 
启动 lxcfs
 
lxcfs /var/lib/lxcfs &
 
测试
 
$docker run -it -m 256m \ -v /var/lib/lxcfs/proc/cpuinfo:/proc/cpuinfo:rw \ -v /var/lib/lxcfs/proc/diskstats:/proc/diskstats:rw \ -v /var/lib/lxcfs/proc/meminfo:/proc/meminfo:rw \ -v /var/lib/lxcfs/proc/stat:/proc/stat:rw \ -v /var/lib/lxcfs/proc/swaps:/proc/swaps:rw \ -v /var/lib/lxcfs/proc/uptime:/proc/uptime:rw \ ubuntu:16.04 /bin/bash root@f4a2a01e61cd:/# free total used free shared buff/cache available Mem: 262144 708 261436 2364 0 261436 Swap: 0 0 0
 
我们可以看到total的内存为256MB,配置已经生效。
 
lxcfs 的 Kubernetes实践
 
一些同学问过如何在Kubernetes集群环境中使用lxcfs,我们将给大家一个示例方法供参考。
首先我们要在集群节点上安装并启动lxcfs,我们将用Kubernetes的方式,用利用容器和DaemonSet方式来运行 lxcfs FUSE文件系统。
 
本文所有示例代码可以通过以下地址从Github上获得
 
git clone https://github.com/denverdino/lxcfs-initializer cd lxcfs-initializer
 
其manifest文件如下
 
apiVersion: apps/v1beta2 kind: DaemonSet metadata: name: lxcfs labels: app: lxcfs spec: selector: matchLabels: app: lxcfs template: metadata: labels: app: lxcfs spec: hostPID: true tolerations: - key: node-role.kubernetes.io/master effect: NoSchedule containers: - name: lxcfs image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/denverdino/lxcfs:2.0.8 imagePullPolicy: Always securityContext: privileged: true volumeMounts: - name: rootfs mountPath: /host volumes: - name: rootfs hostPath: path: /
注: 由于 lxcfs FUSE需要共享系统的PID名空间以及需要特权模式,所有我们配置了相应的容器启动参数。
 
可以通过如下命令在所有集群节点上自动安装、部署完成 lxcfs,是不是很简单?:-)
kubectl create -f lxcfs-daemonset.yaml
那么如何在Kubernetes中使用 lxcfs 呢?和上文一样,我们可以在Pod的定义中添加对 /proc 下面文件的 volume(文件卷)和对 volumeMounts(文件卷挂载)定义。然而这就让K8S的应用部署文件变得比较复杂,有没有办法让系统自动完成相应文件的挂载呢?
 
Kubernetes提供了  Initializer  扩展机制,可以用于对资源创建进行拦截和注入处理,我们可以借助它优雅地完成对lxcfs文件的自动化挂载。
 
注: 阿里云Kubernetes集群,已经默认开启了对 Initializer 的支持,如果是在自建集群上进行测试请参见 文档 开启相应功能
 
其 manifest 文件如下
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1 kind: ClusterRole metadata: name: lxcfs-initializer-default namespace: default rules: - apiGroups: ["*"] resources: ["deployments"] verbs: ["initialize", "patch", "watch", "list"] --- apiVersion: v1 kind: ServiceAccount metadata: name: lxcfs-initializer-service-account namespace: default --- kind: ClusterRoleBinding apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1 metadata: name: lxcfs-initializer-role-binding subjects: - kind: ServiceAccount name: lxcfs-initializer-service-account namespace: default roleRef: kind: ClusterRole name: lxcfs-initializer-default apiGroup: rbac.authorization.k8s.io --- apiVersion: apps/v1beta1 kind: Deployment metadata: initializers: pending: [] labels: app: lxcfs-initializer name: lxcfs-initializer spec: replicas: 1 template: metadata: labels: app: lxcfs-initializer name: lxcfs-initializer spec: serviceAccountName: lxcfs-initializer-service-account containers: - name: lxcfs-initializer image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/denverdino/lxcfs-initializer:0.0.2 imagePullPolicy: Always args: - "-annotation=initializer.kubernetes.io/lxcfs" - "-require-annotation=true" --- apiVersion: admissionregistration.k8s.io/v1alpha1 kind: InitializerConfiguration metadata: name: lxcfs.initializer initializers: - name: lxcfs.initializer.kubernetes.io rules: - apiGroups: - "*" apiVersions: - "*" resources: - deployments
 
: 这是一个典型的 Initializer 部署描述,首先我们创建了service account lxcfs-initializer-service-account,并对其授权了 “deployments” 资源的查找、更改等权限。然后我们部署了一个名为 “lxcfs-initializer” 的Initializer,利用上述SA启动一个容器来处理对 “deployments” 资源的创建,如果deployment中包含 initializer.kubernetes.io/lxcfs为true的注释,就会对该应用中容器进行文件挂载
 
我们可以执行如下命令,部署完成之后就可以愉快地玩耍了
 
kubectl apply -f lxcfs-initializer . yaml
 
下面我们部署一个简单的Apache应用,为其分配256MB内存,并且声明了如下注释 “initializer.kubernetes.io/lxcfs”: “true”
 
其manifest文件如下
apiVersion: apps/v1beta1 kind: Deployment metadata: annotations: "initializer.kubernetes.io/lxcfs": "true" labels: app: web name: web spec: replicas: 1 template: metadata: labels: app: web name: web spec: containers: - name: web image: httpd:2 imagePullPolicy: Always resources: requests: memory: "256Mi" cpu: "500m" limits: memory: "256Mi" cpu: "500m"
 
我们可以用如下方式进行部署和测试
 
$ kubectl create -f web.yaml deployment "web" created $ kubectl get pod NAME READY STATUS RESTARTS AGE web-7f6bc6797c-rb9sk 1/1 Running 0 32s $ kubectl exec web-7f6bc6797c-rb9sk free total used free shared buffers cached Mem: 262144 2876 259268 2292 0 304 -/+ buffers/cache: 2572 259572 Swap: 0 0 0
 
我们可以看到free命令返回的 total memory 就是我们设置的容器资源容量。
 
我们可以检查上述Pod的配置,果然相关的 procfs 文件都已经挂载正确
 
$ kubectl describe pod web-7f6bc6797c-rb9sk ... Mounts: /proc/cpuinfo from lxcfs-proc-cpuinfo (rw) /proc/diskstats from lxcfs-proc-diskstats (rw) /proc/meminfo from lxcfs-proc-meminfo (rw) /proc/stat from lxcfs-proc-stat (rw) ...
 
在Kubernetes中,还可以通过  Preset  实现类似的功能,篇幅有限。本文不再赘述了。
 
总结
 
本文介绍了通过 lxcfs 提供容器资源可见性的方法,可以帮助一些遗留系统更好的识别容器运行时的资源限制。
 
同时,在本文中我们介绍了利用容器和DaemonSet的方式部署lxcfs FUSE,这不但极大简化了部署。也可以方便地利用Kubernetes自身的容器管理能力,支持lxcfs进程失效时自动恢复,在集群伸缩时也可以保证节点部署的一致性。这个技巧对于其他类似的监控或者系统扩展都是适用的。
 
另外我们介绍了利用Kubernetes的扩展机制 Initializer,实现对 lxcfs 文件的自动化挂载。整个过程对于应用部署人员是透明的,可以极大简化运维复杂度。同时利用类似的方法,我们可以灵活地定制应用部署的行为,满足业务的特殊要求。
 
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原文链接
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