云原生应用 Kubernetes 监控与弹性实践

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前言  

云原生应用的设计理念已经被越来越多的开发者接受与认可,而Kubernetes做为云原生的标准接口实现,已经成为了整个stack的中心,云服务的能力可以通过Cloud Provider、CRD Controller、Operator等等的方式从Kubernetes的标准接口向业务层透出。开发者可以基于Kubernetes来构建自己的云原生应用与平台,Kubernetes成为了构建平台的平台。今天我们会向大家介绍一个云原生应用该如何在Kubernetes中无缝集成监控和弹性能力。

本文整理自由阿里云容器平台技术专家 刘中巍(莫源)在 KubeCon 分享的《Cloud Native Application monitoring and autoscaling in kubernetes》演讲。获取 KubeCon 全部阿里演讲PPT,关注阿里巴巴云原生公众号,微信菜单栏点击 PPT下的“获取PPT”

阿里云容器服务Kubernetes的监控总览

云服务集成  

阿里云容器服务Kubernetes目前已经和四款监控云服务进行了打通,分别是SLS(日志服务)、ARMS(应用性能监控)、AHAS(架构感知监控服务)、Cloud Monitor(云监控)。

SLS主要负责日志的采集、分析。在阿里云容器服务Kubernetes中,SLS可以采集三种不同类型的日志

  • APIServer等核心组件的日志
  • Service Mesh/Ingress等接入层的日志
  • 应用的标准日志  

除了采集日志的标准链路外,SLS还提供了上层的日志分析能力,默认提供了基于APIServer的审计分析能力、接入层的可观测性展现、应用层的日志分析。在阿里云容器服务Kubernetes中,日志组件已经默认安装,开发者只需要通过在集群创建时勾选即可。

ARMS主要负责采集、分析、展现应用的性能指标。目前主要支持Java与PHP两种语言的集成,可以采集虚拟机(JVM)层的指标,例如GC的次数、应用的慢SQL、调用栈等等。对于后期性能调优可以起到非常重要的作用。

AHAS是架构感知监控,通常在Kubernetes集群中负载的类型大部分为微服务,微服务的调用拓扑也会比较复杂,因此当集群的网络链路出现问题时,如何快速定位问题、发现问题、诊断问题则成为了最大的难题。AHAS通过网络的流量和走向,将集群的拓扑进行展现,提供更高层次的问题诊断方式。

开源方案集成

开源方案的兼容和集成也是阿里云容器服务Kubernetes监控能力的一部分。主要包含如下两个部分:

Kubernetes内置监控组件的增强与集成  

在kubernetes社区中,heapster/metrics-server是内置的监控方案,而且例如Dashboard、HPA等核心组件会依赖于这些内置监控能力提供的metrics。由于Kubernetes生态中组件的发布周期和Kubernetes的release不一定保证完整的同步,这就造成了部分监控能力的消费者在Kubernetes中存在监控问题。因此阿里云就这个问题做了metrics-server的增强,实现版本的兼容。此外针对节点的诊断能力,阿里云容器服务增强了NPD的覆盖场景,支持了FD文件句柄的监测、NTP时间同步的校验、出入网能力的校验等等,并开源了eventer,支持离线Kubernetes的事件数据到SLS、kafka以及钉钉,实现ChatOps。

Prometheus生态的增强与集成   

Promethes作为Kubernetes生态中三方监控的标准,阿里云容器服务也提供了集成的Chart供开发者一键集成。此外,我们还在如下三个层次作了增强:

  • 存储、性能增强:支持了产品级的存储能力支持(TSDB、InfluxDB),提供更持久、更高效的监控存储与查询。
  • 采集指标的增强:修复了部分由于Prometheus自身设计缺欠造成的监控不准的问题,提供了GPU单卡、多卡、共享分片的exporter。
  • 提供上层可观测性的增强:支持场景化的CRD监控指标集成,例如argo、spark、tensorflow等云原生的监控能力,支持多租可观测性。

阿里云容器服务Kubernetes的弹性总览  

阿里云容器服务Kubernetes主要包含如下两大类弹性组件:调度层弹性组件与资源层弹性组件。

调度层弹性组件  

调度层弹性组件是指所有的弹性动作都是和Pod相关的,并不关心具体的资源情况。

  • HPA

HPA是Pod水平伸缩的组件,除了社区支持的Resource Metrics和Custom Metrics,阿里云容器服务Kubernetes还提供了external-metrics-adapter,支持云服务的指标作为弹性伸缩的判断条件。目前已经支持例如:Ingress的QPS、RT,ARMS中应用的GC次数、慢SQL次数等等多个产品不同维度的监控指标。

  • VPA 

VPA是Pod的纵向伸缩的组件,主要面向有状态服务的扩容和升级场景。   

  • cronHPA 

cronHPA是定时伸缩组件,主要面向的是周期性负载,通过资源画像可以预测有规律的负载周期,并通过周期性伸缩,实现资源成本的节约。

  • Resizer

Resizer是集群核心组件的伸缩控制器,可以根据集群的CPU核数、节点的个数,实现线性和梯度两种不同的伸缩,目前主要面对的场景是核心组件的伸缩,例如:CoreDNS。

资源层弹性组件

资源层弹性组件是指弹性的操作都是针对于Pod和具体资源关系的。

  • Cluster-Autoscaler 

Cluster-Autoscaler是目前比较成熟的节点伸缩组件,主要面向的场景是当Pod资源不足时,进行节点的伸缩,并将无法调度的Pod调度到新弹出的节点上。

  • virtual-kubelet-autoscaler 

virtual-kubelet-autoscaler是阿里云容器服务Kubernetes开源的组件,和Cluster-Autoscaler的原理类似,当Pod由于资源问题无法调度时,此时弹出的不是节点,而是将Pod绑定到虚拟节点上,并通过ECI的方式将Pod进行启动。

Demo Show Case 

最后给大家进行一个简单的Demo演示:应用主体是apiservice,apiservice会通sub-apiservice调用database,接入层通过ingress进行管理。我们通过PTS模拟上层产生的流量,并通过SLS采集接入层的日志,ARMS采集应用的性能指标,并通过alibaba-cloud-metrics-adapster暴露external metrics触发HPA重新计算工作负载的副本,当伸缩的Pod占满集群资源时,触发virtual-kubelet-autoscaler生成ECI承载超过集群容量规划的负载。

总结  

在阿里云容器服务Kubernetes上使用监控和弹性的能力是非常简单的,开发者只需一键安装相应的组件Chart即可完成接入,通过多维度的监控、弹性能力,可以让云原生应用在最低的成本下获得更高的稳定性和鲁棒性。



本文作者:jessie筱姜

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