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Kubernetes 在网易云中的落地优化实践

达芬奇密码2018-08-23 10:29

今天我跟大家讲的是 Kubernetes 在网易的一些实践，目的是抛砖引玉，看看大家在这个方向有没有更好的实践方法。简单介绍一下网易云。网易云是从最早 Kubernetes 1.0 开始做起，后面 1.3 版本一直用了很长的时间。最近，对内部业务提供了 1.9 的版本。

容器云平台架构

这是网易公有云的一个容器平台架构，可以简单的分为几个部分。最底下的是基础设施层。这个是由 laaS 来负责，在 laaS 以上，是容器和 Kubernetes 的调度层。因为 laaS 会去做其它的公共系统（比如认证、计费）。NCE（Netease Container Engine，容器引擎）这层服务，是容器和 Kubernetes 调度上面的一个抽象层，它上面是为用户提供前端的 Web 和 API 服务。

我们也是 Kubernetes 用户，在为用户提供 Kubernetes 服务的同时，也在解决我们的问题。在容器服务上，2016 年就已有几十个业界知名的服务微服务的工具，一个是 Spring Cloud，一个是 Kubernetes。在我们开发团队中，也会去想用什么样的技术更适合我们。Spring Cloud 和 Kubernetes 都是一个利器。它们面向的用户和解决思路是不一样的。Spring Cloud 更多的是面向开发者们，尤其是 Java 开发者，他们是从代码级别去考虑微服务是怎么去设计的。开发者们需要去处理，比如注册、环境配置怎么拿到？对于他们来说，除了做业务开发，他还要关心一些业务之外的东西。

Kubernetes 更多是面向 DevOps，它是希望通过提供一个平台，一个通用性的方案把微服务中间需要处理的细节放在平台上解决。不用去关注服务发现和 DNS 这些东西，就比如说在 Spring Cloud 里面的服务发现。你需要代码去拿这些信息。

但是在 Kubernetes 里，你只需要去创建一个服务，然后访问这个 Kubernetes 服务，你不用去关心后台策略是怎么做、服务是怎么发现、请求是怎么传到后面的 Pod。所以它是从不同的层面去解决这个问题的。因为 Spring Cloud 和 Kubernetes，不是一个完全对应的产品。作为微服务的一些基础要点，它们是有自己不同的解决方案。这里是做了一个相对的比较。你会发现无论是 Spring Cloud，还是 Kubernetes，其实都有他自己的方式去解决问题。

Spring Cloud or Kubernetes?

我们开发团队做了一些调研，Kubernetes 加 Docker，我们可以比较好的解决部分问题。有一些问题 Kubernetes 自己可以解决，但用起来不是很方便。还有一些只能用第三方工具，或者自己的方式来解决。比如说像监控，我们就是用第三方工具。比如说 ELK 是用 Grafana 去做监控。分步式追踪，我们做了一个 APM 分布步式追踪。

比较来看，如果做微服务，并不是说我只选 Kubernetes，或是 Spring Cloud，而是把它们结合起来用，更能发挥他们各自的优势。再比如服务发现、负载均衡、高可用、调度、部署这部分，我们是用 Kubernetes。比如故障隔离，我们用 Hystrix 去做进程内隔离，但是做进程间隔离，是通过 Kubernetes 的资源配额去做。比如像配置问题，Docker 能解决应用和运行环境等问题。

一般情况，我们会分为开发环境、测试环境、预发布和线上环境。不同的环境，它的配置是不一样的。如果是用 Kubernetes ConfigMap，它不能实时生效，所以我们用的 Disconf 配置中心。要把微服务做好，你要根据自己的实际情况，去选择适合的产品和技术，还要做一些基于第三方的开源工具和开发。

除了微服务这块，在我们自己的生产测试环境中，我们也用到了亲和性和反亲和性的特性，比如说一个很常见的需求，当我有些关键的应用模块需要去做储备部署，我需要去测试。当主模块坏掉后，我们通过它的亲和性去做，比如我们用 Node 和 Pod 的亲和性和反亲和性去做，中间会给你一些表达式去匹配规则。

这里面有两种模式，一种是 Hard 模式，一种是 Soft 模式。Hard 模式是你必须满足我的要求，它还有一个特性，在调度期间，我必须要满足它的要求。如果我已经调度成功了，后面的标签我没有改动，还是要让 Pod 正常运行。Soft 模式，我如果满足你表达式匹配的资源，那我就优先满足你。如果没有，那你按照调度器的分配继续进行下去。

在我们的环境里，对 Node 打标签。比如说有两台，一台是 ci1，一台是 ci2，在文件中进行配置。比如一个节点，它可以是 ci1 或者 ci2，它把 Pod 调度到 Node 上，但是这两个应用跟储备又不能在一起，它们必须要分开。我们在应用名字设置了一个 Pod 反亲和性。如果发现这个 Pod 已经在一台上，那它只能被调动到另一台上。我们可以用同样的一个配置去部署这样一个应用，不需要去分两个配置。而且我们不需要去管底层的 Node 资源是怎么样的，或者说我们要靠其它的一些灵活方式去做反亲和性配置。

网易云有一个现存的监控系统。它对于数据的要求，有一些规范。我们专门做了一个 Agent。这个 Agent，就是为了它从 cAdvisor 上挖数据，上报给监控系统。一方面，社区对模块是有更新的，我们不想对它有新动作。如果你做了自己的逻辑在里面，而社区更新了，在此之后就很难处理这件事。我们想把社区和我们制定一些东西，或者说我们跟内部其它系统去做的相关适配，可以去解耦。

通过 cAdvisor，做一个 DaemonSet。我们在每一个节点上，都会部署一个 Agent，它会去拉 cAdvisor 的数据。如果 Agent 在后面社区版本里进行了数据更新。我们只需要做一些相对应的适配，重新更新与部署。对我们来说，维护会非常简单。另外一个，我们的外部客户可能会有些非社区原生的需求。

比如说他要在界面上做保存镜像的操作。这些非原生的需求，我们会在 Node 端有一个容器服务的 Agent，它去监控这些命令。如果是这些非原生的需求，是由 Agent 来处理。我们就可以看到，DaemonSet 可以简化一些部署的难度。在特定的场景下，它可以在我的集群里，对所有的 Node，或是部分的 Node 部署一个 Agent。

如果你更新且把镜像重新做好，重新拉一个镜像就可以。所以说非常适合这种类似于获取日志，长期在 Node 上做工作的事情。而且，它可以把一些定制化需求和社区原生需求解耦，这样既能跟上社区更新，又可以根据自己的系统和业务产品，去做一些特别的适配。

因为网易云本身提供有关 Node/PV 的服务，所以在这一块又和私有云有点不一样。因为像社区原生的 Kubernetes，它更多的是面向私有云市场。像很多公有云厂商，提供的 Kubernetes 服务，也是用户申请后，它给你一套完整的 Kubernetes 集群。这个集群是由用户自己来维护的。

但是网易云目前所提供的 Kubernetes 服务，有点像 AWS 的 Fargate 的模式，所有租户都在这整个公有云中，都是在同一个 Kubernetes 集群下管理。租户是对 Kubernetes 没有访问权限的，他只能访问平台暴露出来的，比如 Deployment、Service、Ingress、Statefulset、Endpoint 等对象，用户只能使用这些资源。

K8S 公有云实践

公有云和私有云的场景存在不同。私有云没有足够的概念。在企业内部，只是不同部门或者不同项目，但是资源可能是全局可见的。但在公有云上就不一样。因为公有云是有租户的，我匹配的这些资源不是全局共享的，因为你不用关心这种安全性问题。但是在公有云上，用户很多，租户很多，租户之间不需要去做隔离。

我们的容器平台和底层的 laaS 层是做耦合。它不是原生的 Kubernetes 形态，像主机，我们是由 laaS 提供一个虚拟型或尾机给容器做一个 Node。硬盘，我们是由 laaS 层存储一个后端硬盘，网络是通过 VPC 网络，所以说租户与租户之间是隔离的。

我们以前的版本是一对一的，到了新的版本后每个租户可以去创建多个 Namespace。像认证、授权、也是在租户这边安排。还有一个像 Kubernetes ，它的 Node 资源，是预分配的，你在创建集群时，就要提前把这些 Node 资源准备好，它才可以调度。但是这个场景在公有云就不合适。因为你无法预估用户需要多少资源，没办法根据这个去部署。

如果你部署多了会浪费。你部署少了，资源可能就不够。我们想的一种办法就是用类似于半实时的预备资源方式。它不完全是你申请时才给你创建的一个 Node。如果是这样，对用户来说，体验会不好。所以我们的办法就是提前准备一个资源池，把临时的 Node 创建出来后不给它联网。它在临时资源池里，我们会维持一个水平。

此时如果一个用户，他申请了资源，我们就把创建好的 Node 做初始化，放在这个租户的 VPC 网络里。把信息给到他，他就可以去做第二步。一方面，我们不需要去预备更强大的资源；另一方面，我们在用户申请时，时间响应会少一些。

当用户把资源池里的 Node 请求消费了一部分，我们会根据消耗水平在后台补一些新的资源，它一般会维持这么一个规模。在一般情况下，没有特别多的高并发，或者说在很多大规模部署情况下，我们是能减少用户的等待时间又不会占用太多的底层资源，这是我们对这块的一个处理方式。

为什么要做系统优化呢？有这几个方面的原因。最核心的是为了省钱，网易云需要支撑很多内部业务，每个业务都会有自己的一套资源群，而做高可用功能会占用很多资源。所以我们希望有能够管理所有租户的资源。面向用户的产品，也需要这样的需求。所以说我们面向多个团体，必须要保证当客户有具体的资源申请时，性能可以满足用户需求。

社区从 1.0 的 100 个 Node 到 1.6 的 5000 个 Node。虽然数量已经增加了很多但可能还不够。我们是希望一个集群能做到 3 万个 Node，所以我们在这里做了很多东西。但在 Kubernetes 的架构里，它所有的请求都是通过 API Server，然后去做一些查询、访问，再到 etcd 做产品。etcd 就是一个瓶颈，而且 etcd 本身比较缺少水平扩展能力，所以需要做一些优化。

当你规模加大后，在你做一些规则时就会碰到一些基本问题。我们是在 Controller 端，做一个自己的 Controller。它是和我们刚才说的 laaS 服务做一些交互，申请一个 Node，把网络打造在 Node 上，去创建 Pod。我们在前面又放了一层 HAProxy，做一些负载均衡。

K8S 性能优化

举个例子，如果你是社区原生方式，比如说你有 1 万个 Node，就可以创建 1 万个 Service，因为它是全局的可以互访，当你创建的规则是一万乘一万时，每个节点都会有这么多的规则。可想而知，你的性能就会很差。

对于公有云来说，因为我们是做租户隔离，所以说它不需要把所有的规则在每个 Node 上都去设一遍。因为我的租户是一个 VPC，需要在这个 VPC 上设用户自己的规则。我不用去设置别的租户 Node 上的规则。在每个租户里，他的 Node 规则很少。即使你再次设置规则也没有关系。

在后端存储，我们也是对 etcd 集群，就像 MySQL 一样，做类似分库的部署。我们会根据不同的对象、Node、RS、Pod，不同对象去分不同的多个 etcd 集群，减轻单个 etcd 集群的压力。其它做了一些调优，比如底层，我们用了 SSD，去做一些快照。在之前我们也考虑过是否有其它更好的 KV 存储方式，后来从 etcd 2 到 3 后，在性能上解决了不少问题，尤其是 etcd 3，它批量的消息推送效率比以前 2 版本要高了很多。

比如说底层的网络，我们的 laaS 层网络是基于 OVS+vxlan 做的，而没有用 Calico 等业界的一些方案，网络上，我们要提供 VPC 的安全隔离；性能上，我们测试下来的网络优化，也比一些开源的方式好一些。所以我们把这部分放到云底层去做。我们的容器平台，不需要关心底层是什么样，它只需要对接这些网络层，相当于接口。它需要申请资源，申请下来就可以了。

结语

以上这些是当前网易云对 Kubernetes 的一些实践和体会，随着用户越来越多的了解 Kubernetes 和容器技术所带来的好处，以及这些技术和生态的更新和演进，未来 Kubernetes 和容器也会有越来越多的潜力被开发出来。