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本文通過圍繞微博業(yè)務(wù)需求和大家分享如何使用 Kubernetes 來解決具體的業(yè)務(wù)問題和相應(yīng)的解決方案。
創(chuàng)新互聯(lián)建站專業(yè)為企業(yè)提供臨潼網(wǎng)站建設(shè)、臨潼做網(wǎng)站、臨潼網(wǎng)站設(shè)計、臨潼網(wǎng)站制作等企業(yè)網(wǎng)站建設(shè)、網(wǎng)頁設(shè)計與制作、臨潼企業(yè)網(wǎng)站模板建站服務(wù)，十年臨潼做網(wǎng)站經(jīng)驗，不只是建網(wǎng)站，更提供有價值的思路和整體網(wǎng)絡(luò)服務(wù)。
文中分享了基于 Kubernetes 的 PaaS 層彈性混合部署方案，其中有 Kubernetes 的優(yōu)點，也有部分 Kubernetes 在企業(yè)落地的缺陷，希望本文對大家有一定的借鑒意義。
微博容器平臺簡介
2016 年微博平臺實現(xiàn)基于混合云的彈性平臺 DCP，提升了 Feed、手機微博、廣告、搜索、話題、視頻、直播等多個核心業(yè)務(wù)熱點應(yīng)對能力。
2017 年微博平臺率先探索基于 Kubernetes 的 PaaS 層彈性混合部署解決方案，并且積極的和社區(qū)保持同步。
2018 年實現(xiàn) CI/CD 與生產(chǎn)環(huán)境混合部署，2019 年春晚實現(xiàn)部分核心業(yè)務(wù)混合部署與彈性伸縮。
本文主要介紹微博平臺落地 Kubernetes 過程中的一些經(jīng)驗教訓(xùn)。
為什么選擇 Kubernetes
因為歷史原因，微博 Docker 容器治理是采用獨占物理機（虛擬機）模式，直接使用物理機的網(wǎng)絡(luò)協(xié)議棧，服務(wù)治理采用服務(wù)池方式。
隨著設(shè)備計算能力的提升，這種治理方式有幾個問題急需解決：
- 利用率問題：一個服務(wù)池內(nèi)新、老設(shè)備共存，因為業(yè)務(wù)容器需要兼容老設(shè)備規(guī)格，導(dǎo)致服務(wù)無法充分發(fā)揮出新設(shè)備應(yīng)有的計算能力。
- 容器網(wǎng)絡(luò)問題：因為直接采用物理機網(wǎng)絡(luò)棧，導(dǎo)致業(yè)務(wù)混合部署只能采用調(diào)整業(yè)務(wù)監(jiān)聽端口的方式，造成接入成本、管理成本高。
- 調(diào)度治理問題：因為默認采用獨占策略，服務(wù)池之間資源相互隔離，不同類型的業(yè)務(wù)類型無法共享資源，導(dǎo)致資源總是相對緊缺。
Kubernetes 提供標準化的容器管理，CNI 網(wǎng)絡(luò)虛擬化，自定義彈性調(diào)度策略，能夠很好的解決上述問題。
但是 Kubernetes 面向公有 PaaS 的實現(xiàn)方案在內(nèi)網(wǎng)環(huán)境下有些方面不適用，主要有如下幾個方面：
- 網(wǎng)絡(luò)虛擬化：在 BGP 的虛擬網(wǎng)絡(luò)方案和隧道的虛擬網(wǎng)絡(luò)方案中都會引入 iptables 來完成流量牽引，和防火墻的相關(guān)功能。
在企業(yè)內(nèi)網(wǎng)使用的過程中并沒有很強烈的防火墻需求，引入 iptables 往往會造成性能下降（nf_conntrack 表被打滿，NAT 性能太低）。
所以微博平臺現(xiàn)階段沒有使用 BGP 虛擬化網(wǎng)絡(luò)方案和隧道虛擬化網(wǎng)絡(luò)方案。
- 滾動發(fā)布：目前的 Kubernetes 的滾動發(fā)布（Deployment）不支持 In-place rolling updates ，每次一個 Pod 都有可能被分配不同的 IP 地址。
在企業(yè)內(nèi)部使用容器的時候，固定 IP 的需求往往很強烈，所以我們拋棄了 Kubernetes 而選擇了整合了公司內(nèi)部的滾動發(fā)布系統(tǒng)。
- 資源隔離：原生的內(nèi)存隔離策略中不支持 Swap 的限制，容器會占用物理機的 Swap，我們修改了內(nèi)存隔離限制。
- 負載均衡：原生的 Service 模式會引入 iptables 來做 NAT，同時 Service 的負載是硬負載，沒法調(diào)整流量權(quán)重。
我們基于 Kubernetes 搭建了一套 PaaS 平臺，對 Kubernetes 進行了改進，提供了以下功能：
- 網(wǎng)絡(luò)虛擬化：基于 CNI，提供了隔離內(nèi)網(wǎng)和公有云網(wǎng)絡(luò)差異的虛擬化網(wǎng)絡(luò)方案。
- 調(diào)度管理：基于 kube-scheduler，提供了鎖定 IP 的調(diào)度系統(tǒng)，該系統(tǒng)支持帶寬初篩，硬盤初篩，機房就近調(diào)度，返回庫存狀態(tài)，提前鎖定 IP 功能等功能。
- CI/CD：一鍵發(fā)布代碼，替代 Kubernetes 的 Deployment 進行滾動發(fā)布。
- 資源隔離：在原有的隔離策略上，擴展出計算資源隔離，網(wǎng)絡(luò)資源隔離，存儲資源隔離。
- 負載均衡：整合已有的調(diào)度系統(tǒng)，利用微服務(wù)快速部署+彈性調(diào)度提前鎖定 IP，減少服務(wù)抖動耗時。
- 模塊化運維：把已有的物理機運維工具整合到容器中，在 Pod 里面共享存儲，共享網(wǎng)絡(luò)。
- 彈性擴縮容：通過對 DCP 的整合，使其具有了容器彈性擴縮容的功能。
- 監(jiān)控：通過模塊化的運維體系，整合了監(jiān)控所需日志，無縫連接已有功能。
圖一
整體方案如圖一，微博容器平臺劃分出如下幾層：
- 服務(wù)層：平臺的主要入口提供容器擴縮容、上下線、維護服務(wù)池、負載均衡，監(jiān)控管理等功能。
- PaaS 層：提供容器管理和調(diào)度管理等相關(guān)功能，負責(zé)將服務(wù)層的請求轉(zhuǎn)化成對應(yīng)容器的操作。
- IaaS 層：提高機器資源、網(wǎng)絡(luò)資源、存儲資源供 PaaS 生成的容器使用，負責(zé)對容器使用資源進行管理。
容器彈性化擴縮容平臺建設(shè)
微博容器彈性擴縮容平臺，是在 Kubernetes 基礎(chǔ)上進行了改進，充分利用了微博平臺已有的資源，避免重復(fù)造輪子。具體的工作如下：
基礎(chǔ)建設(shè)之網(wǎng)絡(luò)虛擬化
之前已經(jīng)說過了，微博的容器會獨占物理機的網(wǎng)絡(luò)協(xié)議棧，雖然能夠大幅度提升網(wǎng)絡(luò)效率，但是會導(dǎo)致多容器部署時出現(xiàn)端口沖突。
為了解決端口沖突需要使用虛擬化網(wǎng)絡(luò)技術(shù)提供容器獨立的 IP 地址。多個容器獨立 IP 需要解決以下的三個問題：
- 容器的 IP 地址分配問題。
- 容器的 IP 路由問題。
- 虛擬化網(wǎng)絡(luò)對網(wǎng)絡(luò)的性能損失要最小化。
因為采用 Kubernetes IP 分配都是通過記錄在 etcd 中，所以不會出現(xiàn)分配重復(fù)或者分配錯誤的問題，而第二個問題社區(qū)里面通常會采用隧道類型方案和 BGP 方案。
以下是隧道模式和 BGP 模式的優(yōu)缺點對比如表一, 性能測試如表二（BGP 主要工作是路由交換，轉(zhuǎn)發(fā)等不受影響，等同于物理機性能。）
表一
表二
在測試結(jié)果中顯示 vxlan 因為需要封裝和解封隧道導(dǎo)致帶寬損耗過 5%，所以隧道方案不適用于內(nèi)網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境。
而 BGP 的方案 Calico 會引入 Iptables 去做 ACL，不僅在業(yè)務(wù)峰值流量的情況下會觸發(fā) nf_conntrack 表被打滿丟包的風(fēng)險。
而且 BGP 方案在公有云和內(nèi)網(wǎng)落地的時候也存在問題：
- 公有云方面：從公有云虛擬機發(fā)出的報文必須是 Mac 地址和 IP 地址匹配的，所以導(dǎo)致在公有云機器上 BGP 虛擬網(wǎng)絡(luò)的容器根本無法通信。
- 內(nèi)網(wǎng)方面：內(nèi)網(wǎng)機器的上聯(lián)交換機上做了 Vlan 和 IP 的綁定，如果在內(nèi)網(wǎng)機器上起了一個其他網(wǎng)段的 IP 地址，報文發(fā)送不出本機。
接下來先來看看在網(wǎng)絡(luò)方案上我們做的一些工作，見圖二：
圖二
微博虛擬網(wǎng)絡(luò)主要是四方面內(nèi)容：
- 對機房網(wǎng)絡(luò)進行改造，修改機器的上聯(lián)交換機為 trunk 模式，支持多 Vlantag 的網(wǎng)絡(luò)通信。
- 在物理機層面通過創(chuàng)建網(wǎng)卡子接口（如圖一左側(cè)），通過對網(wǎng)卡子接口做 MacVlan 虛擬網(wǎng)卡插入 Kubernetes 的 Pause 容器中，把容器網(wǎng)絡(luò)與物理網(wǎng)絡(luò)打通。
- 公有云方面通過創(chuàng)建彈性網(wǎng)卡，讓一個機器上有多個網(wǎng)卡，且每塊網(wǎng)卡帶獨立 IP 地址，然后對新加的網(wǎng)卡做 host-device，將網(wǎng)卡的所屬 network namespace 修改為 Kubernetes 的 Pause 容器，把容器和物理網(wǎng)絡(luò)打通。
- 對 CNI 插件進行修改，能夠給容器分配指定 IP 地址 。
圖二左側(cè)是簡化后的內(nèi)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)拓撲，容器的虛擬網(wǎng)卡通過 MacVlan 與物理網(wǎng)卡的網(wǎng)卡子接口相連，發(fā)出的報文會帶上網(wǎng)卡子接口的 Vlantag。
而這部分的流量上到上聯(lián)交換機之后就和物理機發(fā)出的沒有任何區(qū)別，之后的都是交換機和網(wǎng)關(guān)去解決掉路由的問題。
這個方案的設(shè)計對現(xiàn)有的環(huán)境依賴最小，同時改動量少。實現(xiàn)機房物理網(wǎng)絡(luò)與容器網(wǎng)絡(luò)的扁平化，解決了容器網(wǎng)絡(luò)和物理網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)互通的問題。
由于沒有隧道解封性能問題，性能基本上持平物理機性能。本質(zhì)上這是一個私有云的網(wǎng)絡(luò)解決方案，但是很好的解決了問題。
圖二右側(cè)是簡化后的公有云網(wǎng)絡(luò)拓撲，通過把物理機上的網(wǎng)卡遷移到容器里面來間接的實現(xiàn)多 IP。由于是虛擬機的彈性網(wǎng)卡，等同于虛擬機上的物理網(wǎng)卡，性能沒有問題。
虛擬網(wǎng)絡(luò)后續(xù)的演近：對 Calico 進行改進取消 Iptables 依賴。利用 Calico 去解決內(nèi)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)方案中 IP 浪費的問題。同時可以對 Calico 做進一步的研究，如動態(tài)遷移容器如何保持 IP 漂移。
基礎(chǔ)建設(shè)之調(diào)度管理
容器調(diào)度，其實是為了提高資源利用率，同時減少資源碎片化。
Kubernetes 的調(diào)度策略做的相對靈活，對 Pod 的調(diào)度通過三個階段來實現(xiàn)，初篩階段用于篩選出符合基本要求的物理機節(jié)點，優(yōu)選階段用于得到在初篩的節(jié)點里面根據(jù)策略來完成選擇最優(yōu)節(jié)點。
在優(yōu)選完畢之后，還有一個綁定過程，用于把 Pod 和物理機進行綁定，鎖定機器上的資源。這三步完成之后，位于節(jié)點上的 kubelet 才能開始真正的創(chuàng)建 Pod。
在實際的接入過程中，Kubernetes 的基礎(chǔ)調(diào)度策略不能滿足平臺的業(yè)務(wù)需求，主要有如下兩點：
- 因為沒有規(guī)格的概念，所以無法給出庫存狀態(tài)。
- 初篩的緯度太少，目前只支持 CPU，內(nèi)存的初篩，優(yōu)選不支持同機房就近調(diào)度。
整體方案
圖三
整體的調(diào)度管理分成如下幾層：
- 接口層：用于接收請求返回特定規(guī)格，特定調(diào)度需求下的庫存數(shù)量，同時返回鎖定好的虛擬 IP 地址。也用于接收請求釋放虛擬 IP 地址。
- 初篩層：對緩存中的節(jié)點信息進行初篩，返回能部署規(guī)格的全部物理機節(jié)點信息。
- 優(yōu)選層：根據(jù)優(yōu)選結(jié)果，模擬部署 Pod，統(tǒng)計整體庫存。
- 部署策略層：按照部署策略挑選物理機，并且鎖定物理機上的虛擬 IP 地址，返回庫存信息。
調(diào)度管理之接口層
鎖定庫存接口層的邏輯：
- 把請求參數(shù)轉(zhuǎn)化為 Kubernetes 的 Pod 對象 -> v1.Pod。
- 把 Scheduler 的 Cache 進行一次深拷貝，后續(xù)的動作都會在這個深拷貝的 Cache 中完成。
- 請求監(jiān)控返回物理機的實時硬盤信息，實時帶寬信息。整合到深拷貝 Cache 中。
- 連同請求參數(shù)都傳遞給初篩層。
釋放庫存接口層的邏輯：
- 調(diào)用 Kubernetes 接口，把物理機節(jié)點上虛擬 IP 的 label 改成 unusing。
調(diào)度管理
圖四
初篩層：對上述的 Cache 部分里面的 Node 節(jié)點進行 CPU，內(nèi)存，硬盤和帶寬的初步篩選，返回通過篩選的所有物理機節(jié)點。
優(yōu)選層：對上述的物理機節(jié)點信息進行打分，對節(jié)點進行排序。然后根據(jù)請求所需部署的容器數(shù)量，按照物理機節(jié)點的進行模擬部署（挑選物理機按照分數(shù)從高到低排列），直到全部節(jié)點上可部署容器數(shù)量為 0，統(tǒng)計每個節(jié)點能部署的容器個數(shù)。
部署策略層：根據(jù)請求參數(shù)的不同（目前只支持集中/平鋪），鎖定物理機上的 IP 地址（調(diào)用 Kubernetes 的 API 把物理機上虛擬 IP 的 Label 置為 Using 狀態(tài)），并且返回這些 IP 地址。
整體流程圖
圖五
后續(xù)演進：支持調(diào)度優(yōu)先級，且能根據(jù)實際的資源使用情況進行調(diào)度而不是 Kubernetes 預(yù)分配的資源進行調(diào)度。
基礎(chǔ)建設(shè)之資源隔離
Kubernetes 支持 CPU、內(nèi)存的隔離。在宿主機層面支持驅(qū)逐模式。通過虛擬化網(wǎng)絡(luò)的方案，主容器網(wǎng)絡(luò)和混部容器的網(wǎng)絡(luò)分割開來。整體的資源隔離目標是為了隔離開主容器和混部容器對資源的使用。
以下是我們做的一些改進：
- 計算資源隔離：K8S 提供了內(nèi)存的限制能力，是通過 OOM 來限制內(nèi)存的使用。在此基礎(chǔ)上，我們還增加了限制容器使用物理機的 Swap。
- 存儲資源隔離：K8S 沒有提供基于物理機的存儲資源配額方案，但是提供了相關(guān)的框架接口。在此基礎(chǔ)上，開發(fā)了有配額大小限制的物理機靜態(tài)存儲解決方案。
- 網(wǎng)絡(luò)資源隔離：針對容器的網(wǎng)絡(luò)限速方案，已經(jīng)在內(nèi)部測試通過，同時幫助社區(qū)完善了相關(guān)的限速代碼。
后續(xù)的演進：資源隔離的后續(xù)方向很多，首先要解決的是 Kubernetes 如何能動態(tài)設(shè)置資源閾值。其后需要能夠設(shè)置內(nèi)存 OOM 優(yōu)先級，以及滿足資源超賣的需求。
基礎(chǔ)建設(shè)之 CI/CD
平臺于 2018 年基于 Gitlab 開發(fā)了 CI/CD，通過 CI/CD 和 Kubernetes 的配合來完成從代碼提交到上線的完整流程。
其中使用 Kubernetes 的上線流程（如 Deployment）的滾動發(fā)布存在著容器 IP 不固定，動態(tài)化的問題是因為 Kubernetes 的設(shè)計原則中對集群的管理尤其是服務(wù)升級過程中需要保持“無損”升級（升級過程中提供服務(wù)的副本數(shù)一直符合預(yù)期）。
如果對一個 Deployment 進行滾動升級，那么這個 Deployment 里面的 IP 地址和滾動升級之前的 IP 地址是不會相同的。
而如果集群夠大，一次滾動發(fā)布就會導(dǎo)致負載均衡變更 （集群副本數(shù)／滾動發(fā)布步長）次。
對于微博服務(wù)來說，頻繁變更會導(dǎo)致這個負載均衡轄下，所以后端實例的接口不穩(wěn)定。
而平臺內(nèi)部的之前的上線系統(tǒng)是根據(jù)業(yè)務(wù)冗余度及業(yè)務(wù)實際需要來調(diào)整上線的步長，減少在上線過程中業(yè)務(wù)的抖動，也就是通常說的 In-place rolling updates。保證在上線過程中容器的 IP 不變。
整體流程的核心思路為：
- 切斷容器的流量
- 進行流量檢測，確保已經(jīng)沒有線上流量
- 清理舊容器
- 部署新容器
- 檢測服務(wù)是否正常啟動（端口檢測，接口驗證）
- 接收線上流量，提供服務(wù)
針對該問題，容器平臺沒有使用 Kubernetes 的原生滾動發(fā)布而是做了以下幾個改進和適配：
- 首先不使用 DP，RC 的概念來完成滾動發(fā)布，只使用 Pod 的概念。
- 集成已有的上線系統(tǒng)，來完成滾動發(fā)布，回滾功能。
- 流量引入/流量拒絕 利用 Kubernetes 容器生命周期管理的 lifecycle（修改了其中的 postStar 的原生實現(xiàn)，因為原生里面只調(diào)用一次，不管成功與否都會殺掉容器。改進成了如果不成功會按照指定的次數(shù)或時間進行重試），服務(wù)檢查利用 liveness probe、readiness probe 來完成。
主要流程有：
- 提前給每個機器上劃分虛擬 IP 段，并給機器打上虛擬 IP 的 Label。
- 在原有的上線系統(tǒng)中增加對 Kubernetes 管理容器的上線流程，上線過程中通過服務(wù)池中已有 IP 反查 Pod Name，然后刪掉舊 Pod，然后用新的鏡像 tag 生成 Pod 的 json 字符串（其中 nodeSelect=${IP}），然后提交 Kubernetes 去創(chuàng)建新 tag 版本的 Pod。
- Kubelet 接到創(chuàng)建請求之后，提取其中的 IP 地址發(fā)給 CNI，創(chuàng)建指定 IP 的新 tag 版本 Pod。
上線回滾的流程變成了刪除 Pod，創(chuàng)建 Pod 的固定化操作，見圖六：
圖六
由于給機器打好了虛擬 IP 標簽，所以 Pod 的創(chuàng)建會被分配給固定的物理機去執(zhí)行，配合修改之后的 CNI 就能創(chuàng)建指定新 tag +固定 IP 的 Pod 來提供服務(wù)。滾動發(fā)布和回滾變成了刪除 Pod，創(chuàng)建 Pod 的固定化操作。
基礎(chǔ)建設(shè)之模塊化運維
由于之前的容器是獨占物理機的模式，所以對于容器的運維也是在物理機上進行的，一些功能如日志處理、域名解析、時鐘同步、運維 Agent 管理以及定時任務(wù)等都是在物理機層面操作。
如果開始多容器混合部署，以上的功能都兼容改動工作量大。再加上平臺面向的業(yè)務(wù)方眾多，需求各不相同。
例如日志推送的方式已經(jīng)出現(xiàn) scribe、flume、filebeat 等不同的方式，業(yè)務(wù)運維需要根據(jù)自身去定制運維容器，由此可見模塊化運維的必要性。
圖七
我們基于 Kubernetes 的 Pod 概念做了如下的工作，整體架構(gòu)見圖七：
- 單獨做了運維容器，把運維相關(guān)的工具集成在容器里面。
- 運維容器和業(yè)務(wù)容器共享網(wǎng)絡(luò)協(xié)議棧，共享日志存儲。
- 在容器里面共享存儲是帶配額的靜態(tài)存儲。
模塊化運維之定時任務(wù)
物理機上的定時任務(wù)依賴于 Crontab，而 Crontab 會由 Systemd 來啟動。
在容器中使用 Systemd 啟動會涉及到提權(quán)問題，在實踐過程中發(fā)現(xiàn)用 Systemd 如果權(quán)限控制不當(dāng)會造成容器被 Kill 的情況。
所以單獨開發(fā)了兼容 Linux Crontab 語法的定時任務(wù)工具 -gorun，把這個工具集成在了運維容器里面，替代了 Crontab 來完成定時任務(wù)。
模塊化運維之日志處理
圖八
日志的處理主要包括監(jiān)控采集、日志推送、日志查詢、日志壓縮清理四方面：
- 日志推送：通過 scribe，flume 等方式接收業(yè)務(wù)日志，推送給信息系統(tǒng)部等數(shù)據(jù)處理部門，如圖八。
- 日志查詢：容器產(chǎn)生的日志需要能夠靜態(tài)存儲三天左右，方便故障定位。所以日志會存儲基于 Kubernetes 的 PVC 概念開發(fā)的本地帶配額的靜態(tài)存儲里面。
- 日志壓縮清理：磁盤空間有限，打印的日志需要定期的清理和壓縮。
- 監(jiān)控采集：通過監(jiān)聽文件變化或者監(jiān)聽端口來采集需要的監(jiān)控數(shù)據(jù)。
通過上述手段，能夠利用現(xiàn)有的日志體系，同時開發(fā)的工作量最小，通過這樣的操作，以后的容器想要接入，只需要在 Pod 的配置文件里面多寫一個 Container 的配置即可。
后續(xù)的演進：后續(xù)的運維容器將會進一步的拆分，做成標準化的服務(wù)，例如域名解析容器，日志推送容器。讓業(yè)務(wù)的接入變得更加的容易。
基礎(chǔ)建設(shè)之彈性擴縮容
彈性伸縮在微博的應(yīng)用很廣，作為支持了全公司春晚擴容的 DCP 系統(tǒng)其主要能力就是進行 IaaS 層虛擬機的彈性伸縮。它是對業(yè)務(wù)進行保障的重要手段之一。
彈性擴縮容保證在峰值流量來臨時通過擴容提高接口的可用性，在業(yè)務(wù)量級下降后回收資源節(jié)省了成本，而 PaaS 層的擴縮容比 IaaS 層的擴縮容更具有優(yōu)勢。
一來是因為 PaaS 的啟動更輕，沒有虛擬機的初始化階段，所以啟動更快；二來是因為我們的彈性調(diào)度系統(tǒng)能提前鎖定 IP，可以做到業(yè)務(wù)容器和變更 Nginx 同步進行。
所以在 PaaS 層的彈性擴縮容，我們目前做到了如下幾點工作：
- 定時擴縮容實現(xiàn)
- 自動化擴縮容的實現(xiàn)
定時擴縮容是復(fù)用了 DCP 系統(tǒng)的定時擴縮容功能，并做了一定的適配，目前可以選擇使用原生擴容模式（IaaS 層）和 Kubernetes 擴容模式。
選擇好了模式之后需要填的就是 Pod 的調(diào)度參數(shù)和本身 Pod 的標準化 Json 文件，之后就是常規(guī)功能。
自動化擴縮容的實現(xiàn)，是基于 CI/CD 系統(tǒng)中的放量系統(tǒng)完成的，CI/CD 會在上線過程中有單機放量的步驟，其中會采集放量容器的監(jiān)控數(shù)據(jù)，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和日志數(shù)據(jù)。
橫向?qū)Ρ犬?dāng)前服務(wù)池的整體接口耗時和縱向?qū)Ρ葰v史七天內(nèi)單機的接口耗時。
通過這套系統(tǒng)，把相關(guān)的閾值指標導(dǎo)出之后，集成到監(jiān)控系統(tǒng)中，如果判斷接口的 QPS 和耗時產(chǎn)生了惡化，會相應(yīng)的觸發(fā)擴容操作，不同于 IaaS 層的擴容，PaaS 的擴容在存量機器上是免費的。
例如前端某接口的 QPS 過高，處理不過來了可以在機器學(xué)習(xí)服務(wù)池的機器上進行容器擴縮容去先扛住量。
基礎(chǔ)建設(shè)之負載均衡
微博平臺的 7 層負載均衡方案是使用 Nginx。目前仍使用的是靜態(tài)文件的進行路由信息管理。
Nginx 變更系統(tǒng)實現(xiàn)了一套動態(tài)的解決方案，將 upstream 與對應(yīng)的服務(wù)池進行關(guān)聯(lián)，確保對應(yīng)的接口由對應(yīng)的服務(wù)池來提供服務(wù)，當(dāng)服務(wù)池內(nèi)有節(jié)點變更時，自動觸發(fā)配置下發(fā)進行 Nginx 的變更。
Kubernetes 從最開始的 Service 上就開始了負載均衡和服務(wù)發(fā)現(xiàn)的嘗試，例如在 Service 上利用 Iptables 進行請求的隨機負載（問題在于后端某個實例的壓力已經(jīng)很高了，由于是 Iptables 的硬負載不能感知到，依然把請求傳遞過來）。
而且和網(wǎng)絡(luò)虛擬化一樣引入 Iptables 會有 nf_conntrack 打滿的風(fēng)險，考慮到公司內(nèi)部已經(jīng)有成熟的負載均衡系統(tǒng)，這塊進行了一個適配。
由于彈性調(diào)度的功能，我們會在創(chuàng)建 Pod 之前就可以鎖定 IP 地址。當(dāng) IP 地址鎖定后，我們可以同步的變更我們的負載均衡系統(tǒng)+啟動我們的業(yè)務(wù)容器，能夠更快的響應(yīng)業(yè)務(wù)請求，見圖九：
圖九
基礎(chǔ)建設(shè)之監(jiān)控系統(tǒng)
監(jiān)控和日志都是平臺內(nèi)部成熟的組件，通過模塊化運維中日志信息的采集推送，監(jiān)控數(shù)據(jù)采集推送已經(jīng)兼容原有方式推送到監(jiān)控平臺。而物理機監(jiān)控已經(jīng)通過運維物理機部署 Agent 來采集，不需要重新引入別的工具去完成。
整體的監(jiān)控總共有如下的幾個部分：
①物理機信息監(jiān)控：物理機 CPU、內(nèi)存、IOPS、帶寬、負載、網(wǎng)絡(luò)等基礎(chǔ)監(jiān)控信息。
②業(yè)務(wù)容器的業(yè)務(wù)監(jiān)控：包括接口 QPS、耗時、返回狀態(tài)碼占比、err／warn 日志記數(shù)、鏈接資源耗時等，見圖十：
圖十
③容器使用物理資源監(jiān)控：CPU、內(nèi)存、IOPS、帶寬、負載、網(wǎng)絡(luò)等基礎(chǔ)監(jiān)控信息，由于已有一套監(jiān)控體系，修改了的實現(xiàn)把原先需要集中處理的部分落在了計算節(jié)點本地，然后通過已有的物理機監(jiān)控數(shù)據(jù)推送到遠端監(jiān)控上。
一來避免了之前 Heapster 結(jié)構(gòu)中的單點問題；二來可以復(fù)用現(xiàn)有的日志推送架構(gòu)，見圖十一：
圖十一
④Kubernetes 組件監(jiān)控：包括單機的 Kubelet 接口耗時、成功率監(jiān)控、日志中 err、warn 監(jiān)控，同樣包括 Master 節(jié)點的同類數(shù)據(jù)監(jiān)控。
基礎(chǔ)平臺的建設(shè)不限于上述的部分，還做了鑒權(quán)，DNS 優(yōu)化等相關(guān)服務(wù)。限于篇幅不便展開，于此同時微博平臺 Kubernetes 也在積極的與社區(qū)保持迭代，爭取做到能回饋社區(qū)。
春晚紅包飛業(yè)務(wù)落地
2019 年春晚期間，后端服務(wù)支持紅包飛業(yè)務(wù)，如果按照傳統(tǒng)方式需要近百臺的公有云設(shè)備按需成本。
我們通過把垂直業(yè)務(wù)從大容器中抽離形成微服務(wù)，利用 Kubernetes PaaS 整合能力，在未增加資源成本的情況下完成春晚紅包飛保障。
目前有 6 大服務(wù)池接入 Kubernetes PaaS，共管理數(shù)千核 CPU，數(shù) TB 內(nèi)存的計算資源。
通過 Kubernetes 整合閑散資源與合理的混合部署，可提供近整體的 30% 的彈性伸縮能力。
綜上，是微博平臺在 Kubernetes 與業(yè)務(wù)更好結(jié)合道路上的一些體會，實際業(yè)務(wù)接入過程中依然會有很多的挑戰(zhàn)。
但是在團隊成員的努力下，最終實現(xiàn)了方案的落地并保障了春晚的線上業(yè)務(wù)的穩(wěn)定。
通過這次的平臺建設(shè)充分體會到只有和業(yè)務(wù)結(jié)合，并且服務(wù)好業(yè)務(wù)才能更好的促進自身架構(gòu)的成長，很多時候看似很理想的方案，面對真實的業(yè)務(wù)需求還是會出現(xiàn)紕漏。
我們會吸取歷史的教訓(xùn)，總結(jié)經(jīng)驗。爭取利用技術(shù)來為公司創(chuàng)造更大的價值。
展望未來
未來我們將長期運行混合部署的微服務(wù)架構(gòu)，優(yōu)化調(diào)度系統(tǒng)，對接更多的 IaasS 層提供商。
更進一步提高接口可用性和資源利用率，也會對服務(wù)的穩(wěn)定性和資源的利用率做進一步探索，利用技術(shù)提升研發(fā)效率也是我們后續(xù)的方向。
在探索的同時我們也會對 ServiceMesh、Serverless 持續(xù)關(guān)注，結(jié)合著業(yè)務(wù)需求，更進一步優(yōu)化容器基礎(chǔ)平臺。
作者：彭濤、王琨
簡介：彭濤，主要負責(zé)微博容器平臺的開發(fā)工作。Kubernetes 代碼貢獻者。曾就職于百度基礎(chǔ)架構(gòu)部，百度公有云事業(yè)部。長期從事云計算行業(yè)。熟悉網(wǎng)絡(luò)虛擬化，SDN，OpenStack，Kubernetes。致力于推動 Kubernetes 在微博的應(yīng)用落地，構(gòu)建高效的 PaaS 平臺。
王琨，微博平臺高級產(chǎn)品運維工程師，主要負責(zé)微博 Feed、用戶關(guān)系、架構(gòu)業(yè)務(wù)的運維支撐及改造工作。擅長大規(guī)模分布式系統(tǒng)集群的管理與運維，疑難問題分析，故障定位與處理。致力于推進運維自動化，構(gòu)建微博平臺高效的運維平臺。
網(wǎng)站標題：微博K8S實戰(zhàn)：如何應(yīng)對春晚等突發(fā)峰值流量？
文章URL：http://www.fisionsoft.com.cn/article/cdpgidc.html
