用户数从 0 到亿，我的 K8s 踩坑血泪史
作者 | 平名 阿里服务端开发技术专家
导读：容器服务 Kubernetes 是目前炙手可热的云原生基础设施，作者过去一年上线了一个用户数极速增长的应用：该应用一个月内日活用户从零至四千万，用户数从零到一亿的裂变式增长，充分享受了容器服务快速简便的扩容操作和高可用特性。作者使用容器服务 Kubernetes 集群将公司内系统完全上云 1 年多，本篇文章记录了其中的踩坑与优化记录。
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创建集群
创建集群时，做好规划，选择优化好的集群配置，可以大大减少后期运维工作，其中部分集群的配置在建立后再也没法修改或者修改极其麻烦。
集群规划
网络规划：
网络类型: Flannel、Terway
Terway 是阿里云容器服务自研的网络插件，功能上完全兼容 Flannel，如果保守，还是使用 Flannel
Pod 网络 CIDR
默认 16 的大网段，有效的网段或者其子网 10.0.0.0/8，172.16-31.0.0/12-16，192.168.0.0/16
Service CIDR
默认 20 的网段，可选：10.0.0.0/16-24，172.16-31.0.0/16-24，192.168.0.0/16-24
网段不能冲突重复，建立后没法修改；
多个区域的多个交换机。
公网访问 ApiServer
对于线上等安全要求高的集群，可以选择不暴露 apiserver, 只有私网 SLB, 但是这样没法使用云效发布；
日常预发等集群，可以暴露公网 SLB 到 apiserver, 集群建立后立即为 slb 建立访问控制，限制 slb 只能云效访问；
注： K8s 每次安全漏洞几乎都与 ApiServer 有关，对于线上 K8s 集群，要及时升级补丁，或者不开放公网 apiserver,使用严格的安全组和访问控制。
安全组
设置安全组限定访问范围，为 master 与 worker 机器使用。
Master 机器规划
为了高可用，一般使用 3 节点，Master 选择规则如下：
节点数 master 规格
1-5个 4C8G
6-20个节点 4C16G
21-100个节点 8C32G
100-200个节点 16C64G
master 机器的存储建议高性能的 50-100G SSD，因为会运行 ETCD，操作系统占用不超过 8G。
Worker 机器规划
阿里云首推神龙机器，没有神龙机器的区域，选用高配 ECS，配置规格根据部署的 POD 规格乘以一定倍数，比如 Java 应用 pod 一般选择 4C8G，ECS 则购买 32C64G 或者 64C128G 为好，设置部署的时候为 pod 设置固定的 request/limit;
我们选用的机器配置：
32C64G ECS
存储。系统盘：100G SSD, 数据盘：400G 高效云盘
操作系统：centos 7.4 64 位
集群建立与配置
建立集群时设置：
通过控制台建立集群，阿里云容器服务提供的非常简易的一键部署集群功能，通过向导完成 K8S 集群的建立；
按照以上规划设置 master，worker 节点，挂载 /var/lib/docker 到数据盘；
设置合理的 Pod 网络 CIDR, Service CIDR ip 网段；
设置合理的安全策略，是否暴露 apiserver（需要直接云效发布的，需要开放公网暴露，并做严格的访问控制）;
ingress 选择安全，可以使用内网，如果需要公网，可以在控制台很方便建立，同时做好访问控制；
kube-proxy 模式，因为 iptables 模式在更新一条规则时把 iptables 锁住引发的性能问题，建议使用 IPVS 模式；
节点 POD 数量，默认 128 太大，一个节点不可能部署这么多，建议改为 64；
节点服务端口访问 (NodePort,SLB），可以适当扩大，默认的也一般足够用。
集群配置修改：
集群扩容,添加已有节点（节点配置参考上文，挂载数据盘使用 /var/lib/docker）
Master 机器升配：
worker 节点变配或者移除：
kubectl drain --ignore-daemonsets {node.name}
kubectl delete node {node.name}
ECS 升配变配
添加已有节点到集群
命名空间：
按照应用分组建立 namespace，对于资源占用厉害需要限制的应用分组，设置该 NameSpace 的资源配额与限制；
授权：
子账号如何给其他子账号进行 RBAC 授权
通过堡垒机按应用人员设置权限
部署设置
无状态部署
使用无状态部署 Deployment，参考这篇文章实现分批发布。
优化设置模板：
apiVersion: apps/v1beta2
kind: Deployment
metadata:
annotations:
deployment.kubernetes.io/revision: '34'
# 标签，映射 service
labels:
app: {app_name}-aone
name: {app_name}-aone-1
namespace: {app_name}
spec:
progressDeadlineSeconds: 600
replicas: 1
revisionHistoryLimit: 10
selector:
matchLabels:
app: {app_name}-aone
# 批量重启更新策略
strategy:
rollingUpdate:
maxSurge: 25%
maxUnavailable: 25%
type: RollingUpdate
template:
metadata:
labels:
app: {app_name}-aone
spec:
containers:
# 环境变量增加时区
- env:
- name: TZ
value: Asia/Shanghai
- image: >-
registry-vpc.cn-north-2-gov-1.aliyuncs.com/{namespace}/{app_name}:20190820190005
imagePullPolicy: Always
# 启动前执行优雅下线摘除 服务注册
lifecycle:
preStop:
exec:
command:
- sudo
- '-u'
- admin
- /home/{user_name}/{app_name}/bin/appctl.sh
- {app_name}
- stop
# 存活检查，强烈建议设置
livenessProbe:
failureThreshold: 10
initialDelaySeconds: 30
periodSeconds: 10
successThreshold: 1
tcpSocket:
port: 5900
timeoutSeconds: 1
name: {app_name}-aone
# 就绪检查，强烈建议设置
readinessProbe:
failureThreshold: 10
initialDelaySeconds: 30
periodSeconds: 10
successThreshold: 1
tcpSocket:
port: 5900
timeoutSeconds: 1
# 资源限制，这个一定要合理设置
resources:
limits:
cpu: '4'
memory: 8Gi
requests:
cpu: '4'
memory: 8Gi
terminationMessagePath: /dev/termination-log
terminationMessagePolicy: File
# 日志存放目录，映射到节点的/var/lib/docker/logs 数据盘，应用日志目录设置到/home/{user_name}/logs 下
volumeMounts:
- mountPath: /home/{user_name}/logs
name: volume-1553755418538
dnsPolicy: ClusterFirst
## 私有镜像仓库的密钥，从保密字段获取
imagePullSecrets:
- name: {app_name}-987
restartPolicy: Always
schedulerName: default-scheduler
securityContext: {}
terminationGracePeriodSeconds: 30
# 日志存放目录，映射到节点的/var/lib/docker/logs 数据盘
volumes:
- hostPath:
path: /var/lib/docker/logs/{app_name}
type: ''
name: volume-1553755418538
服务设置
因为容器服务的 Cloud Controller Manager 会同步删除 service 建立关联的 SLB，为了防止 service 配置修改误删除 slb 故障，并导致域名、安全等配置需要修改的坑，强烈建议 service 与 slb 解耦，service 采用 NodePort 的方式，slb 另外建立后端服务器指向集群节点，如果需要透传真实 IP，并考虑负载均衡，需要遵守一定的配置规则和方法，参考这个文章。
NodePort:
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: {app_name}
namespace: {namespaces}
spec:
clusterIP: 10.1.50.65
## 策略关系到是否透传真实 IP
externalTrafficPolicy: Cluster
ports:
- name: {app_name}-80-7001
nodePort: 32653
port: 80
protocol: TCP
targetPort: 7001
- name: {app_name}-5908-5908
nodePort: 30835
port: 5108
protocol: TCP
targetPort: 5108
selector:
app: {app_name}
sessionAffinity: None
type: NodePort
status:
loadBalancer: {}
然后在负载均衡管理页面，选择后端服务器指向集群的 worker 机器，设置端口为以上服务的端口：32653，完成配置，这样在集群 service 修改或者删除重建的时候，slb 不会被集群的 CCM 删除，不会涉及到域名，安全等配置修改。同时，可以设置一些策略，需要升级修改服务配置时，分批切流等。
总结
阿里云容器服务控制台虽然是云上新产品，提供了极其简单的一键部署功能，以及简便的控制台管理。过去一年中，笔者一路见识阿里云容器服务控制台从简陋向强大的转变过程，虽然多次踩坑，但阿里云容器服务同学认真负责和极好的服务态度让人佩服。
容器服务管理控制台还需要更多的考虑实际运维需求，并紧密结合已有的云产品，比如云效、EDAS、云监控、日志服务等，以应用为单位，提供更好服务。
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