17.HPA和rancher
文章目录
- HPA
-
- 部署 metrics-server
- 部署HPA
- Rancher
-
-
- 部署Rancher
- rancher添加集群
- 仪表盘创建 namespace
- 仪表盘创建 Deployments
- 仪表盘创建 service
-
- 总结
HPA
- HPA（Horizontal Pod Autoscaling）Pod 水平自动伸缩，Kubernetes 有一个 HPA 的资源，HPA 可以根据 CPU 利用率自动伸缩一个 Replication Controller、 Deployment 或者Replica Set 中的 Pod 数量。
- HPA 基于 Master 上的 kube-controller-manager 服务启动参数 horizontal-pod-autoscaler-sync-period 定义的时长（默认为30秒），周期性的检测 Pod 的 CPU 使用率。
- HPA 与之前的 RC、Deployment 一样，也属于一种 Kubernetes 资源对象。通过追踪分析 RC 控制的所有目标 Pod 的负载变化情况， 来确定是否需要针对性地调整目标Pod的副本数，这是HPA的实现原理。
- metrics-server 也需要部署到集群中， 它可以通过 resource metrics API 对外提供度量数据。
部署 metrics-server
##上传 文件到 所有的node节点
components.yaml
cd /opt/
mkdir hpa
cd /opt/hpa/
apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
labels:
k8s-app: metrics-server
name: metrics-server
namespace: kube-system
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRole
metadata:
labels:
k8s-app: metrics-server
rbac.authorization.k8s.io/aggregate-to-admin: "true"
rbac.authorization.k8s.io/aggregate-to-edit: "true"
rbac.authorization.k8s.io/aggregate-to-view: "true"
name: system:aggregated-metrics-reader
rules:
- apiGroups:
- metrics.k8s.io
resources:
- pods
- nodes
verbs:
- get
- list
- watch
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRole
metadata:
labels:
k8s-app: metrics-server
name: system:metrics-server
rules:
- apiGroups:
- ""
resources:
- pods
- nodes
- nodes/stats
- namespaces
- configmaps
verbs:
- get
- list
- watch
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: RoleBinding
metadata:
labels:
k8s-app: metrics-server
name: metrics-server-auth-reader
namespace: kube-system
roleRef:
apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
kind: Role
name: extension-apiserver-authentication-reader
subjects:
- kind: ServiceAccount
name: metrics-server
namespace: kube-system
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRoleBinding
metadata:
labels:
k8s-app: metrics-server
name: metrics-server:system:auth-delegator
roleRef:
apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
kind: ClusterRole
name: system:auth-delegator
subjects:
- kind: ServiceAccount
name: metrics-server
namespace: kube-system
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRoleBinding
metadata:
labels:
k8s-app: metrics-server
name: system:metrics-server
roleRef:
apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
kind: ClusterRole
name: system:metrics-server
subjects:
- kind: ServiceAccount
name: metrics-server
namespace: kube-system
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
labels:
k8s-app: metrics-server
name: metrics-server
namespace: kube-system
spec:
ports:
- name: https
port: 443
protocol: TCP
targetPort: https
selector:
k8s-app: metrics-server
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
labels:
k8s-app: metrics-server
name: metrics-server
namespace: kube-system
spec:
selector:
matchLabels:
k8s-app: metrics-server
strategy:
rollingUpdate:
maxUnavailable: 0
template:
metadata:
labels:
k8s-app: metrics-server
spec:
hostNetwork: true
containers:
- args:
- --cert-dir=/tmp
- --secure-port=4443
- --kubelet-preferred-address-types=InternalIP
- --kubelet-use-node-status-port
- --kubelet-insecure-tls
image: registry.cn-beijing.aliyuncs.com/dotbalo/metrics-server:v0.4.1
imagePullPolicy: IfNotPresent
livenessProbe:
failureThreshold: 3
httpGet:
path: /livez
port: https
scheme: HTTPS
periodSeconds: 10
name: metrics-server
ports:
- containerPort: 4443
name: https
protocol: TCP
readinessProbe:
failureThreshold: 3
httpGet:
path: /readyz
port: https
scheme: HTTPS
periodSeconds: 10
securityContext:
readOnlyRootFilesystem: true
runAsNonRoot: true
runAsUser: 1000
volumeMounts:
- mountPath: /tmp
name: tmp-dir
nodeSelector:
kubernetes.io/os: linux
priorityClassName: system-cluster-critical
serviceAccountName: metrics-server
volumes:
- emptyDir: {}
name: tmp-dir
---
apiVersion: apiregistration.k8s.io/v1
kind: APIService
metadata:
labels:
k8s-app: metrics-server
name: v1beta1.metrics.k8s.io
spec:
group: metrics.k8s.io
groupPriorityMinimum: 100
insecureSkipTLSVerify: true
service:
name: metrics-server
namespace: kube-system
version: v1beta1
versionPriority: 100
##运行文件
kubectl apply -f components.yaml
部署HPA
##所有的node节点拉取镜像 hpa-example
##hpa-example 是谷歌基于 PHP 语言开发的用于测试 HPA 的镜像，其中包含了一些可以运行 CPU 密集计算任务的代码
docker pull mirrorgooglecontainers/hpa-example
##创建用于测试的pod
vim hpa-pod.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
labels:
run: php-apache
name: php-apache
spec:
replicas: 1
selector:
matchLabels:
run: php-apache
template:
metadata:
labels:
run: php-apache
spec:
containers:
- image: mirrorgooglecontainers/hpa-example
name: php-apache
imagePullPolicy: IfNotPresent
ports:
- containerPort: 80
resources:
requests:
cpu: 200m
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: php-apache
spec:
ports:
- port: 80
protocol: TCP
targetPort: 80
selector:
run: php-apache
kubectl apply -f hpa-pod.yaml
##创建hpa
kubectl autoscale deployment php-apache --min=1 --max=10 --cpu-percent=50
apiVersion: autoscaling/v1
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
creationTimestamp: null
name: php-apache
spec:
maxReplicas: 10
minReplicas: 1
scaleTargetRef:
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
name: php-apache
targetCPUUtilizationPercentage: 50
status:
currentReplicas: 0
desiredReplicas: 0
##创建运行的pod
kubectl run test01 --image=busybox -o yaml --dry-run=client > test.yaml
kubectl run -it load-generator --image=busybox /bin/sh
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
labels:
run: test01
name: test01
spec:
containers:
- image: busybox
name: test01
command: ["/bin/sh", "-c", "sleep 3600"]
resources: {}
dnsPolicy: ClusterFirst
restartPolicy: Always
##进入到容器中，做循环，模拟容器运行
kubectl exec -it test01 sh
while true
do
wget -q -O- 10.96.149.128
done
- HPA 扩容的时候，负载节点数量上升速度会比较快；但回收的时候，负载节点数量下降速度会比较慢。
- 原因是防止在业务高峰期时因为网络波动等原因的场景下，如果回收策略比较积极的话，K8S集群可能会认为访问流量变小而快速收缩负载节点数量，而仅剩的负载节点又承受不了高负载的压力导致崩溃，从而影响业务
Rancher
- Rancher 是一个开源的企业级多集群 Kubernetes 管理平台，实现了 Kubernetes 集群在混合云+本地数据中心的集中部署与管理， 以确保集群的安全性，加速企业数字化转型
- Rancher 和 k8s 的区别
- Rancher 和 k8s 都是用来作为容器的调度与编排系统。
- 但是 rancher 不仅能够管理应用容器，更重要的一点是能够管理 k8s 集群。 Rancher2.x 底层基于 k8s 调度引擎，通过 Rancher 的封装，用户可以在不熟悉 k8s 概念的情况下轻松的通过 Rancher 来部署容器到k8s集群当中。
- 官网：https://docs.rancher.cn/
部署Rancher
##在所有的 node节点下载 rancher-agent 镜像
docker pull rancher/rancher-agent:v2.5.7
##在rancher 节点下载 rancher 镜像
docker pull rancher/rancher:v2.5.7
##运行 在rancher 节点
docker run -d --restart=unless-stopped -p 80:80 -p 443:443 --privileged --name rancher rancher/rancher:v2.5.7
##在浏览器访问服务器器的80端口
http://192.168.10.30
设置密码后，进入主页
rancher添加集群
--》添加集群
--》导入
--》自定义集群名称
--》创建
--》根据提示在master节点执行
仪表盘创建 namespace
--》左侧Namespaces
--》右上角create
--》输入名称，create
仪表盘创建 Deployments
--》左侧Deployments
--》右上角create
--》输入名称
——》根据需要选择不同的项目
仪表盘创建 service
--》左侧Deployments
--》右上角create
--》输入名称
——》根据需要选择不同的项目
总结
- Pod 的自动伸缩
- HPA：Pod水平自动伸缩 为控制器管理的Pod资源副本数量实现自动扩缩容
- VPA：Pod垂直自动伸缩 据容器资源使用率自动设置CPU和内存的requests
- HPA的实现原理：
- 利用 metrics-server 定期收集 Pod 资源的平均 CPU 负载情况，根据HPA配置的 CPU/内存 requests 百分比阈值来动态调整 Pod 的副本数量
- HPA 扩容时，Pod 副本数量上升会比较快；缩容时，Pod 副本数量下降会比较慢
kubectl top nodes|pods
kubectl autoscale <资源名称> --min=<最小副本数> --max=<最大副本数> --cpu-percent=
-
K8S集群管理工具：
- kubectl命令行管理工具 dashboard（K8S官方的UI界面图形化管理工具） 只能管理单个K8S集群
- 同时管理多个K8S集群：rancher kubesphere k9s