5个维度对 Kubernetes 集群优化

优化

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 2020/09/29 

节点配额和内核参数调整

对于公有云上的 Kubernetes 集群，规模大了之后很容器碰到配额问题，需要提前在云平台上增大配额。这些需要增大的配额包括：

虚拟机个数
vCPU 个数
内网 IP 地址个数
公网 IP 地址个数
安全组条数
路由表条数
持久化存储大小

参考gce随着node节点的增加master节点的配置：

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

参考阿里云配置：

节点规模	Master规格
1-5个节点	4C8G(不建议2C4G)
6-20个节点	4C16G
21-100个节点	8C32G
100-200个节点	16C64G

增大内核选项配置 /etc/sysctl.conf：

# max-file 表示系统级别的能够打开的文件句柄的数量， 一般如果遇到文件句柄达到上限时，会碰到"Too many open files"或者Socket/File: Can’t open so many files等错误。
fs.file-max=1000000

# 配置arp cache 大小
net.ipv4.neigh.default.gc_thresh1=1024
# 存在于ARP高速缓存中的最少层数，如果少于这个数，垃圾收集器将不会运行。缺省值是128。

# 保存在 ARP 高速缓存中的最多的记录软限制。垃圾收集器在开始收集前，允许记录数超过这个数字 5 秒。缺省值是 512。
net.ipv4.neigh.default.gc_thresh2=4096

# 保存在 ARP 高速缓存中的最多记录的硬限制，一旦高速缓存中的数目高于此，垃圾收集器将马上运行。缺省值是1024。
net.ipv4.neigh.default.gc_thresh3=8192

# 以上三个参数，当内核维护的arp表过于庞大时候，可以考虑优化


# 允许的最大跟踪连接条目，是在内核内存中netfilter可以同时处理的“任务”（连接跟踪条目）
net.netfilter.nf_conntrack_max=10485760

# 哈希表大小（只读）（64位系统、8G内存默认 65536，16G翻倍，如此类推）
net.core.netdev_max_backlog=10000
# 每个网络接口接收数据包的速率比内核处理这些包的速率快时，允许送到队列的数据包的最大数目。
net.netfilter.nf_conntrack_tcp_timeout_established=300
net.netfilter.nf_conntrack_buckets=655360

# 关于conntrack的详细说明：https://testerhome.com/topics/7509

# 默认值: 128 指定了每一个real user ID可创建的inotify instatnces的数量上限
fs.inotify.max_user_instances=524288


# 默认值: 8192 指定了每个inotify instance相关联的watches的上限
fs.inotify.max_user_watches=524288

Etcd 数据库

1、搭建高可用的etcd集群, 集群规模增大时可以自动增加etcd节点；

目前的解决方案是使用etcd operator来搭建etcd 集群，operator是CoreOS推出的旨在简化复杂有状态应用管理的框架，它是一个感知应用状态的控制器，通过扩展Kubernetes API来自动创建、管理和配置应用实例。

etcd operator 有如下特性：

ceate/destroy: 自动部署和删除 etcd 集群，不需要人额外干预配置。
resize：可以动态实现 etcd 集群的扩缩容。
backup：支持etcd集群的数据备份和集群恢复重建
upgrade：可以实现在升级etcd集群时不中断服务。

2、配置etcd使用ssd固态盘存储；

3、设置 –quota-backend-bytes 增大etcd的存储限制。默认值是 2G；

4、需要配置单独的 Etcd 集群存储 kube-apiserver 的 event。

镜像拉取相关配置

1、Docker 配置

设置 max-concurrent-downloads=10
配置每个pull操作的最大并行下载数，提高镜像拉取效率，默认值是3。
使用 SSD 存储。
预加载 pause 镜像，比如 docker image save -o /opt/preloaded_docker_images.tar 和docker image load -i /opt/preloaded_docker_images.tar 启动pod时都会拉取pause镜像，为了减小拉取pause镜像网络带宽，可以每个node预加载pause镜像。

2、Kubelet配置

设置 –serialize-image-pulls=false
该选项配置串行拉取镜像，默认值时true，配置为false可以增加并发度。但是如果docker daemon 版本小于 1.9，且使用 aufs 存储则不能改动该选项。
设置 –image-pull-progress-deadline=30
配置镜像拉取超时。默认值时1分，对于大镜像拉取需要适量增大超时时间。
Kubelet 单节点允许运行的最大 Pod 数：–max-pods=110（默认是 110，可以根据实际需要设置）。

3、镜像registry p2p分发

Kube APIServer 配置

node节点数量 >= 3000，推荐设置如下配置：

1 2	--max-requests-inflight=3000 --max-mutating-requests-inflight=1000

node节点数量在 1000 – 3000，推荐设置如下配置：

1 2	--max-requests-inflight=1500 --max-mutating-requests-inflight=500

内存配置选项和node数量的关系，单位是MB：

1	--target-ram-mb=node_nums * 60

Pod 配置

在运行 Pod 的时候也需要注意遵循一些最佳实践，比如:

1、为容器设置资源请求和限制，尤其是一些基础插件服务

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，会根据pod不同的limit 和 requests的配置将pod划分为不同的qos类别：

Guaranteed
Burstable
BestEffort

当机器可用资源不够时，kubelet会根据qos级别划分迁移驱逐pod。被驱逐的优先级：BestEffort > Burstable > Guaranteed

2、对关键应用使用 nodeAffinity、podAffinity 和 podAntiAffinity 等保护，使其调度分散到不同的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、尽量使用控制器来管理容器（如 Deployment、StatefulSet、DaemonSet、Job 等）