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Kubernetes的PDB怎么应用

发布时间:2021-12-20 10:06:40 来源:亿速云 阅读:179 作者:iii 栏目:云计算

这篇文章主要介绍“Kubernetes的PDB怎么应用”,在日常操作中,相信很多人在Kubernetes的PDB怎么应用问题上存在疑惑,小编查阅了各式资料,整理出简单好用的操作方法,希望对大家解答”Kubernetes的PDB怎么应用”的疑惑有所帮助!接下来,请跟着小编一起来学习吧!


PDB的应用场景

大概在Kubernetes 1.4新增了PodDisruptionBudget Object(后面简称PDB),在1.5的时候升级到Beta,但是直到1.9 Released还是Beta。不过没关系,我们抛开这些,先来想想PDB是为了解决什么问题的。PDB Feature已经一年多了,以前没有研究过它,主要是没场景。最近在做基于Kubernetes的ElasticSearch as a Service(简称ESaaS)项目方案,要尽量保证任何ElasticSearch Cluster中始终至少要有一个健康可用的ES client pod, ES master pod和ES data pod。很多同学都学想到Deployment中可以设置maxUnavailable,那不就行了吗?再说了,还会有RS Controller在做副本控制呢?

等下!Deployment中的maxUnavailable是什么时候用的?—— 是用来对使用Deployment部署的应用进行滚动更新时保障最少可服务副本数的!RS Controller呢?—— 那只是副本控制器之一,它并不能给你保证集群中始终有几个副本的,它是负责尽快的让实际副本数跟你的期望副本数相同的,它才不管中间某些时刻的实际副本数呢。这个时候,你就可以考虑使用Kubernetes PDB了,它是用来保证应用的高可用的,对那些Voluntary(自愿的)Disruption做好Budgets(预算方案)。

前面提到了Voluntary Disruption,我们来捋一下,什么是Voluntary Disruption?什么又是Involuntary Disruption

Involuntary Disruption及其应对措施

Involuntary Disruption指的是那些不可控的(或者目前来说难于控制的)外界因素导致的Disruption,比如:

  • 服务器的硬件故障或者内核崩溃导致节点Down了。

  • 如果容器部署在VM,VM被误删了或者Hyperwisor出问题了。

  • 集群出现了网络脑裂。(Kubernetes通过NodeController来处理网络脑裂情况,但是evict pods时仍然没有考虑到保证应用的高可用)关于NodeController深度解析,请参考我的下面博文:

    • Kubernetes Node Controller源码分析之执行篇

    • Kubernetes Node Controller源码分析之创建篇

    • Kubernetes Node Controller源码分析之配置篇

    • Kubernetes Node Controller源码分析之Taint Controller

  • 某个节点因为不合理的超配导致出现计算资源不足时,触发kubelet eviction时也没有考虑到保证应用的高可用。关于kubelet eviction深度解析,请参考我的下面博文:

    • Kubernetes Eviction Manager源码分析

    • Kubernetes Eviction Manager工作机制分析

PDB不是解决Involuntary Disruption的,我们如何在使用Kubernetes时尽量减轻或者缓解Involuntary Disruption对应用高可用的影响呢?

  • 一个应用尽量使用Deployment,RS,StatefulSet等副本控制器部署,并且replicas大于1。

  • 设置应用container的request值,使得即使在资源非常紧张的情况下,也能有足够的资源供它使用。

  • 另外,尽量考虑物理设备上的HA,比如一个应用的不同副本要跨服务器部署,跨机柜跨机架部署,跨交换机部署等。

PDB是为了Voluntary Disruption时保障应用的高可用

Involuntary Disruption对立的场景,自然就是Voluntary Disruption了,指的是用户或者集群管理员触发的,Kubernetes可控的Disruption场景,比如:

  • 删除那些管理Pods的控制器,比如Deployment,RS,RC,StatefulSet。

  • 触发应用的滚动更新。

  • 直接批量删除Pods。

  • kubectl drain一个节点(节点下线、集群缩容)

PDB就是针对Voluntary Disruption场景设计的,属于Kubernetes可控的范畴之一,而不是为Involuntary Disruption设计的。

Kube-Node项目上线后,可以支持对接Openstack,AWS,GCE等cloud provider实现Node的自动管理,因此可能会经常有HNA(Horizontal Node Autoscaleer)事件,工作流就有类似drain a node的逻辑,因此需要使用PDB来保障应用的HA。

PDB的使用方法及注意事项

使用说明及注意点

部署在Kubernetes的每个App都可以创建一个对应PDB Object,用来限制Voluntary Disruptions时最大可以down的副本数或者最少应该保持Available的副本数,以此来保证应用的高可用。

PDB可以用来保护由Kubernetes内置控制器管理的应用,这种情况下要求DPB selector等同于这些Controller Object的Selector:

  • Deployment

  • ReplicationController

  • ReplicaSet

  • StatefulSet

也可以用来保护那些仅仅由PDB Selector自己选择的Pods Set,但是有两个使用限制:

  • 只能配置.spec.minAvailable,不能使用maxUnavailable;

  • .spec.minAvailable只能为整型值,不能是百分比。

因此,不管怎么说,PDB影响的Pods Set都是通过自己的Selector来选择的,使用时要注意同一个namespace下不同的PDB Object不要使用有重叠的Selectors。

在使用PDB时,你需要弄清楚你的应用类型以及你想要的应对措施:

  • 无状态应用:比如想至少有60%的副本Available。

    • 解决办法:创建PDB Object,指定minAvailable为60%,或者maxUnavailable为40%。

  • 单实例的有状态应用:终止这个实例之前必须提前通知客户并取得同意。

    • 解决办法:创建PDB Object,并设置maxUnavailable为0,这样Kubernetes就会阻止这个实例的删除,然后去通知并征求用户同意后,再把这个PDB删除从而解除这个阻止,然后再去recreate。单实例的statefulset的滚动更新一定会有服务停止时间,因此建议生产环境不要创建单实例的StatefulSet。

  • 多实例的有状态应用:最少可用的实例数不能少于某个数N(比如受限于raft协议类应用的选举机制)

    • 解决办法:设置maxUnavailable=1或者minAvailable=N,分别允许每次只删除一个实例和每次删除expected_replicas - minAvailable个实例。

  • 批处理Job:Job需要最终有一个Pod成功完成任务。

    • Job Controller有自己的机制保证这个,不需要创建PDB。

    • 关于Job Controller深入解读,请参考我的博文:Kubernetes Job Controller源码分析

定义PDB Object

进行了以上思考后,确定了要创建PDB,接下来就看看PodDisruptionBudget怎么定义的,下面是个Sample:

apiVersion: policy/v1beta1
kind: PodDisruptionBudget
metadata:
  name: zk-pdb
spec:
  minAvailable: 2
  selector:
    matchLabels:
      app: zookeeper

PDB的定义,其实就三项关键内容:

  • .spec.selector用来选择后端Pods Set,最佳实践是与应用对应的Deployment,StatefulSet的Selector一致;

  • .spec.minAvailable表示发生voluntary disruptions的过程中,要保证至少可用的Pods数或者比例;

  • .spec.maxUnavailable表示发生voluntary disruptions的过程中,要保证最大不可用的Pods数或者比例,要求Kubernetes version >= 1.7;这个配置只能用来对应Deployment,RS,RC,StatefulSet的Pods,推荐优先使用.spec.maxUnavailable

注意:

  • 同一个PDB Object中不能同时定义.spec.minAvailable.spec.maxUnavailable

  • 前面提到,应用滚动更新时Pod的delete和unavailable虽然也属于voluntary disruption,但是实际上滚动更新有自己的策略控制(marSurge和maxUnavailable),因此PDB不会干预这个过程。

  • PDB只能保证voluntary disruptions时的副本数,比如evict pod过程中刚好满足.spec.minAvailable.spec.maxUnavailable,这时某个本来正常的Pod突然因为Node Down(Involuntary Disruption)了挂了,那么这个时候实际Pods数就比PDB中要求的少了,因此PDB不是万能的!

使用上,如果设置.spec.minAvailable为100%或者.spec.maxUnavailable为0%,意味着会完全阻止evict pods的过程(Deployment和StatefulSet的滚动更新除外)。

创建PDB Object

  • kubectl apply -f zk-pdb.yaml创建该PDB Object;

$ kubectl get poddisruptionbudgets
NAME      MIN-AVAILABLE   ALLOWED-DISRUPTIONS   AGE
zk-pdb    2               1                     7s
  • kubect get pdb zk-pdb -o yaml查看:

$ kubectl get poddisruptionbudgets zk-pdb -o yaml
apiVersion: policy/v1beta1
kind: PodDisruptionBudget
metadata:
  creationTimestamp: 2017-08-28T02:38:26Z
  generation: 1
  name: zk-pdb
...
status:
  currentHealthy: 3
  desiredHealthy: 3
  disruptedPods: null
  disruptionsAllowed: 1
  expectedPods: 3
  observedGeneration: 1

PDB的工作原理及源码分析

PDB Object定义是遇到voluntary disruption时用户的期望状态,真正去维护这个期望状态的也是一个由kube-controller-manager管理的Controller,那便是Disruption Controller

Disruption Controller主要watch Pods和PDBs,当监听到pod/pdb的Add/Del/Update事件后,并会将对应的pdb object放到rate limit queue中等待worker处理,worker的主要逻辑就是计算PodDisruptionBudgetStatus的currentHealthy, desiredHealthy, expectedCount, disruptedPods,然后调用api更新PDB Status。

pkg/controller/disruption/disruption.go:498

func (dc *DisruptionController) trySync(pdb *policy.PodDisruptionBudget) error {
	pods, err := dc.getPodsForPdb(pdb)
	if err != nil {
		dc.recorder.Eventf(pdb, v1.EventTypeWarning, "NoPods", "Failed to get pods: %v", err)
		return err
	}
	if len(pods) == 0 {
		dc.recorder.Eventf(pdb, v1.EventTypeNormal, "NoPods", "No matching pods found")
	}

	expectedCount, desiredHealthy, err := dc.getExpectedPodCount(pdb, pods)
	if err != nil {
		dc.recorder.Eventf(pdb, v1.EventTypeWarning, "CalculateExpectedPodCountFailed", "Failed to calculate the number of expected pods: %v", err)
		return err
	}

	currentTime := time.Now()
	disruptedPods, recheckTime := dc.buildDisruptedPodMap(pods, pdb, currentTime)
	currentHealthy := countHealthyPods(pods, disruptedPods, currentTime)
	err = dc.updatePdbStatus(pdb, currentHealthy, desiredHealthy, expectedCount, disruptedPods)

	if err == nil && recheckTime != nil {
		// There is always at most one PDB waiting with a particular name in the queue,
		// and each PDB in the queue is associated with the lowest timestamp
		// that was supplied when a PDB with that name was added.
		dc.enqueuePdbForRecheck(pdb, recheckTime.Sub(currentTime))
	}
	return err
}

下面是PodDisruptionBudgetStatus的定义:

pkg/apis/policy/types.go:48

type PodDisruptionBudgetStatus struct {
	// Most recent generation observed when updating this PDB status. PodDisruptionsAllowed and other
	// status informatio is valid only if observedGeneration equals to PDB's object generation.
	// +optional
	ObservedGeneration int64 `json:"observedGeneration,omitempty" protobuf:"varint,1,opt,name=observedGeneration"`

	// DisruptedPods contains information about pods whose eviction was
	// processed by the API server eviction subresource handler but has not
	// yet been observed by the PodDisruptionBudget controller.
	// A pod will be in this map from the time when the API server processed the
	// eviction request to the time when the pod is seen by PDB controller
	// as having been marked for deletion (or after a timeout). The key in the map is the name of the pod
	// and the value is the time when the API server processed the eviction request. If
	// the deletion didn't occur and a pod is still there it will be removed from
	// the list automatically by PodDisruptionBudget controller after some time.
	// If everything goes smooth this map should be empty for the most of the time.
	// Large number of entries in the map may indicate problems with pod deletions.
	DisruptedPods map[string]metav1.Time `json:"disruptedPods" protobuf:"bytes,2,rep,name=disruptedPods"`

	// Number of pod disruptions that are currently allowed.
	PodDisruptionsAllowed int32 `json:"disruptionsAllowed" protobuf:"varint,3,opt,name=disruptionsAllowed"`

	// current number of healthy pods
	CurrentHealthy int32 `json:"currentHealthy" protobuf:"varint,4,opt,name=currentHealthy"`

	// minimum desired number of healthy pods
	DesiredHealthy int32 `json:"desiredHealthy" protobuf:"varint,5,opt,name=desiredHealthy"`

	// total number of pods counted by this disruption budget
	ExpectedPods int32 `json:"expectedPods" protobuf:"varint,6,opt,name=expectedPods"`
}

PodDisruptionBudgetStatus最重要的元素就是**DisruptedPodsPodDisruptionsAllowed**:

  • DisruptedPods:用来保存那些已经通过apiserver pod eviction subresource处理的pods,但是还没被PDB Controller发现处理的Pods,是Map类型,key为Pod Name,value是apiserver接受eviction subresource请求的时间。加入里面的Pod有2min的超时时间,如果2min后Pod仍然没有被删除,则会将该Pod从队列中剔除。

  • PodDisruptionsAllowed:表示当前允许Disruption的Pods数。

Disruption Controller的主要逻辑就是更新PDB.Status,那么问题来了,到底是谁去控制voluntary distribution时eviction的maxUnavailable或者minAvailable的呢?

要再次提醒的是,PDB Controller只处理那些通过pod eviction subresource请求对应的pods,因此上面的这个问题就要到对应的Pod的evictionRest中去找了。

pkg/registry/core/pod/storage/eviction.go:81

// Create attempts to create a new eviction.  That is, it tries to evict a pod.
func (r *EvictionREST) Create(ctx genericapirequest.Context, obj runtime.Object, createValidation rest.ValidateObjectFunc, includeUninitialized bool) (runtime.Object, error) {
	eviction := obj.(*policy.Eviction)

	obj, err := r.store.Get(ctx, eviction.Name, &metav1.GetOptions{})
	if err != nil {
		return nil, err
	}
	pod := obj.(*api.Pod)
	var rtStatus *metav1.Status
	var pdbName string
	err = retry.RetryOnConflict(EvictionsRetry, func() error {
		pdbs, err := r.getPodDisruptionBudgets(ctx, pod)
		if err != nil {
			return err
		}

		if len(pdbs) > 1 {
			rtStatus = &metav1.Status{
				Status:  metav1.StatusFailure,
				Message: "This pod has more than one PodDisruptionBudget, which the eviction subresource does not support.",
				Code:    500,
			}
			return nil
		} else if len(pdbs) == 1 {
			pdb := pdbs[0]
			pdbName = pdb.Name
			// Try to verify-and-decrement

			// If it was false already, or if it becomes false during the course of our retries,
			// raise an error marked as a 429.
			if err := r.checkAndDecrement(pod.Namespace, pod.Name, pdb); err != nil {
				return err
			}
		}
		return nil
	})
	if err == wait.ErrWaitTimeout {
		err = errors.NewTimeoutError(fmt.Sprintf("couldn't update PodDisruptionBudget %q due to conflicts", pdbName), 10)
	}
	if err != nil {
		return nil, err
	}

	if rtStatus != nil {
		return rtStatus, nil
	}

	// At this point there was either no PDB or we succeded in decrementing

	// Try the delete
	_, _, err = r.store.Delete(ctx, eviction.Name, eviction.DeleteOptions)
	if err != nil {
		return nil, err
	}

	// Success!
	return &metav1.Status{Status: metav1.StatusSuccess}, nil
}
  • 通过EvictionREST去请求evict pod的时候,会检查pod只有一个对应的pdb,否则报错。关于Eviction API的使用,请参考The Eviction API,下面只给出简单的Sample:

{
  "apiVersion": "policy/v1beta1",
  "kind": "Eviction",
  "metadata": {
    "name": "quux",
    "namespace": "default"
  }
}

$ curl -v -H 'Content-type: application/json' http://127.0.0.1:8080/api/v1/namespaces/default/pods/quux/eviction -d @eviction.json
  • 然后通过checkAndDecrement去检查是否满足PDB的manUnavailable或者minAvailable,如果满足的话对pdb.Status.PodDisruptionsAllowed减1处理。

  • checkAndDecrement成功的话,就真正去delete对应的Pod。

// checkAndDecrement checks if the provided PodDisruptionBudget allows any disruption.
func (r *EvictionREST) checkAndDecrement(namespace string, podName string, pdb policy.PodDisruptionBudget) error {
	if pdb.Status.ObservedGeneration < pdb.Generation {
		// TODO(mml): Add a Retry-After header.  Once there are time-based
		// budgets, we can sometimes compute a sensible suggested value.  But
		// even without that, we can give a suggestion (10 minutes?) that
		// prevents well-behaved clients from hammering us.
		err := errors.NewTooManyRequests("Cannot evict pod as it would violate the pod's disruption budget.", 0)
		err.ErrStatus.Details.Causes = append(err.ErrStatus.Details.Causes, metav1.StatusCause{Type: "DisruptionBudget", Message: fmt.Sprintf("The disruption budget %s is still being processed by the server.", pdb.Name)})
		return err
	}
	if pdb.Status.PodDisruptionsAllowed < 0 {
		return errors.NewForbidden(policy.Resource("poddisruptionbudget"), pdb.Name, fmt.Errorf("pdb disruptions allowed is negative"))
	}
	if len(pdb.Status.DisruptedPods) > MaxDisruptedPodSize {
		return errors.NewForbidden(policy.Resource("poddisruptionbudget"), pdb.Name, fmt.Errorf("DisruptedPods map too big - too many evictions not confirmed by PDB controller"))
	}
	if pdb.Status.PodDisruptionsAllowed == 0 {
		err := errors.NewTooManyRequests("Cannot evict pod as it would violate the pod's disruption budget.", 0)
		err.ErrStatus.Details.Causes = append(err.ErrStatus.Details.Causes, metav1.StatusCause{Type: "DisruptionBudget", Message: fmt.Sprintf("The disruption budget %s needs %d healthy pods and has %d currently", pdb.Name, pdb.Status.DesiredHealthy, pdb.Status.CurrentHealthy)})
		return err
	}

	pdb.Status.PodDisruptionsAllowed--
	if pdb.Status.DisruptedPods == nil {
		pdb.Status.DisruptedPods = make(map[string]metav1.Time)
	}
	// Eviction handler needs to inform the PDB controller that it is about to delete a pod
	// so it should not consider it as available in calculations when updating PodDisruptions allowed.
	// If the pod is not deleted within a reasonable time limit PDB controller will assume that it won't
	// be deleted at all and remove it from DisruptedPod map.
	pdb.Status.DisruptedPods[podName] = metav1.Time{Time: time.Now()}
	if _, err := r.podDisruptionBudgetClient.PodDisruptionBudgets(namespace).UpdateStatus(&pdb); err != nil {
		return err
	}

	return nil
}
  • checkAndDecrement主要检查pdb.Status.PodDisruptionsAllowed是否大于0,并且DisruptedPods包含的Pods数不能超过2000(Disruption Controller性能可能不足以支撑这么多)。

  • 检查通过,就对pdb.Status.PodDisruptionsAllowed减1,然后将该Pod加到DisruptedPods这个Map中,map的value就是当前时间(apiserver接受该eviction request的时间)。

  • 更新PDB,PDB Controller因为监听了PDB的Update Event,接着就会触发PDB Controller的逻辑,再次去维护PDB Status。

Note:PDB在scheduler中也有用到。基于Pod Priority进行抢占式调度时,generic_scheduler进行preempte pod时会对Node上所有Pod进行PDB验证,统计违背PDB的Pods数量,Select Node时尽量选择违背PDB Pods数更少的node。

到此,关于“Kubernetes的PDB怎么应用”的学习就结束了,希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习,快去试试吧!若想继续学习更多相关知识,请继续关注亿速云网站,小编会继续努力为大家带来更多实用的文章!

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