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17.HPA和rancher

文章目录

HPA

  • HPA（Horizontal Pod Autoscaling）Pod 水平自动伸缩，Kubernetes 有一个 HPA 的资源，HPA 可以根据 CPU 利用率自动伸缩一个 Replication Controller、 Deployment 或者Replica Set 中的 Pod 数量。
  1. HPA 基于 Master 上的 kube-controller-manager 服务启动参数 horizontal-pod-autoscaler-sync-period 定义的时长（默认为30秒），周期性的检测 Pod 的 CPU 使用率。
  2. HPA 与之前的 RC、Deployment 一样，也属于一种 Kubernetes 资源对象。通过追踪分析 RC 控制的所有目标 Pod 的负载变化情况， 来确定是否需要针对性地调整目标Pod的副本数，这是HPA的实现原理。
  3. metrics-server 也需要部署到集群中， 它可以通过 resource metrics API 对外提供度量数据。

部署 metrics-server

##上传  文件到  所有的node节点
components.yaml
cd /opt/
mkdir hpa
cd /opt/hpa/

apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
  labels:
    k8s-app: metrics-server
  name: metrics-server
  namespace: kube-system
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRole
metadata:
  labels:
    k8s-app: metrics-server
    rbac.authorization.k8s.io/aggregate-to-admin: "true"
    rbac.authorization.k8s.io/aggregate-to-edit: "true"
    rbac.authorization.k8s.io/aggregate-to-view: "true"
  name: system:aggregated-metrics-reader
rules:
- apiGroups:
  - metrics.k8s.io
  resources:
  - pods
  - nodes
  verbs:
  - get
  - list
  - watch
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRole
metadata:
  labels:
    k8s-app: metrics-server
  name: system:metrics-server
rules:
- apiGroups:
  - ""
  resources:
  - pods
  - nodes
  - nodes/stats
  - namespaces
  - configmaps
  verbs:
  - get
  - list
  - watch
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: RoleBinding
metadata:
  labels:
    k8s-app: metrics-server
  name: metrics-server-auth-reader
  namespace: kube-system
roleRef:
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
  kind: Role
  name: extension-apiserver-authentication-reader
subjects:
- kind: ServiceAccount
  name: metrics-server
  namespace: kube-system
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRoleBinding
metadata:
  labels:
    k8s-app: metrics-server
  name: metrics-server:system:auth-delegator
roleRef:
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
  kind: ClusterRole
  name: system:auth-delegator
subjects:
- kind: ServiceAccount
  name: metrics-server
  namespace: kube-system
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRoleBinding
metadata:
  labels:
    k8s-app: metrics-server
  name: system:metrics-server
roleRef:
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
  kind: ClusterRole
  name: system:metrics-server
subjects:
- kind: ServiceAccount
  name: metrics-server
  namespace: kube-system
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  labels:
    k8s-app: metrics-server
  name: metrics-server
  namespace: kube-system
spec:
  ports:
  - name: https
    port: 443
    protocol: TCP
    targetPort: https
  selector:
    k8s-app: metrics-server
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  labels:
    k8s-app: metrics-server
  name: metrics-server
  namespace: kube-system
spec:
  selector:
    matchLabels:
      k8s-app: metrics-server
  strategy:
    rollingUpdate:
      maxUnavailable: 0
  template:
    metadata:
      labels:
        k8s-app: metrics-server
    spec:
      hostNetwork: true
      containers:
      - args:
        - --cert-dir=/tmp
        - --secure-port=4443
        - --kubelet-preferred-address-types=InternalIP
        - --kubelet-use-node-status-port
        - --kubelet-insecure-tls
        image: registry.cn-beijing.aliyuncs.com/dotbalo/metrics-server:v0.4.1
        imagePullPolicy: IfNotPresent
        livenessProbe:
          failureThreshold: 3
          httpGet:
            path: /livez
            port: https
            scheme: HTTPS
          periodSeconds: 10
        name: metrics-server
        ports:
        - containerPort: 4443
          name: https
          protocol: TCP
        readinessProbe:
          failureThreshold: 3
          httpGet:
            path: /readyz
            port: https
            scheme: HTTPS
          periodSeconds: 10
        securityContext:
          readOnlyRootFilesystem: true
          runAsNonRoot: true
          runAsUser: 1000
        volumeMounts:
        - mountPath: /tmp
          name: tmp-dir
      nodeSelector:
        kubernetes.io/os: linux
      priorityClassName: system-cluster-critical
      serviceAccountName: metrics-server
      volumes:
      - emptyDir: {}
        name: tmp-dir
---
apiVersion: apiregistration.k8s.io/v1
kind: APIService
metadata:
  labels:
    k8s-app: metrics-server
  name: v1beta1.metrics.k8s.io
spec:
  group: metrics.k8s.io
  groupPriorityMinimum: 100
  insecureSkipTLSVerify: true
  service:
    name: metrics-server
    namespace: kube-system
  version: v1beta1
  versionPriority: 100

##运行文件
kubectl apply -f components.yaml

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

部署HPA

##所有的node节点拉取镜像  hpa-example
##hpa-example 是谷歌基于 PHP 语言开发的用于测试 HPA 的镜像，其中包含了一些可以运行 CPU 密集计算任务的代码

docker pull mirrorgooglecontainers/hpa-example

##创建用于测试的pod
vim hpa-pod.yaml

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  labels:
    run: php-apache
  name: php-apache
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      run: php-apache
  template:
    metadata:
      labels:
        run: php-apache
    spec:
      containers:
      - image: mirrorgooglecontainers/hpa-example
        name: php-apache
        imagePullPolicy: IfNotPresent
        ports:
        - containerPort: 80
        resources:
          requests:
            cpu: 200m
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: php-apache
spec:
  ports:
  - port: 80
    protocol: TCP
    targetPort: 80
  selector:
    run: php-apache

kubectl apply -f hpa-pod.yaml

在这里插入图片描述

##创建hpa
kubectl autoscale deployment php-apache --min=1 --max=10 --cpu-percent=50 

apiVersion: autoscaling/v1
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  creationTimestamp: null
  name: php-apache
spec:
  maxReplicas: 10
  minReplicas: 1
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: php-apache
  targetCPUUtilizationPercentage: 50
status:
  currentReplicas: 0
  desiredReplicas: 0

在这里插入图片描述

##创建运行的pod
kubectl run test01 --image=busybox -o yaml --dry-run=client > test.yaml


kubectl run -it load-generator --image=busybox /bin/sh

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  labels:
    run: test01
  name: test01
spec:
  containers:
  - image: busybox
    name: test01
    command: ["/bin/sh", "-c", "sleep 3600"]
    resources: {}
  dnsPolicy: ClusterFirst
  restartPolicy: Always

##进入到容器中，做循环，模拟容器运行
kubectl exec -it test01 sh


while true
do
wget -q -O- 10.96.149.128
done

在这里插入图片描述

  • HPA 扩容的时候，负载节点数量上升速度会比较快；但回收的时候，负载节点数量下降速度会比较慢。
  • 原因是防止在业务高峰期时因为网络波动等原因的场景下，如果回收策略比较积极的话，K8S集群可能会认为访问流量变小而快速收缩负载节点数量，而仅剩的负载节点又承受不了高负载的压力导致崩溃，从而影响业务

Rancher

  • Rancher 是一个开源的企业级多集群 Kubernetes 管理平台，实现了 Kubernetes 集群在混合云+本地数据中心的集中部署与管理， 以确保集群的安全性，加速企业数字化转型
  • Rancher 和 k8s 的区别
    • Rancher 和 k8s 都是用来作为容器的调度与编排系统。
    • 但是 rancher 不仅能够管理应用容器，更重要的一点是能够管理 k8s 集群。 Rancher2.x 底层基于 k8s 调度引擎，通过 Rancher 的封装，用户可以在不熟悉 k8s 概念的情况下轻松的通过 Rancher 来部署容器到k8s集群当中。
  • 官网：https://docs.rancher.cn/

部署Rancher

##在所有的 node节点下载 rancher-agent 镜像
docker pull rancher/rancher-agent:v2.5.7

##在rancher 节点下载 rancher 镜像
docker pull rancher/rancher:v2.5.7

##运行   在rancher 节点
docker run -d --restart=unless-stopped -p 80:80 -p 443:443 --privileged --name rancher rancher/rancher:v2.5.7

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##在浏览器访问服务器器的80端口
http://192.168.10.30

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设置密码后，进入主页

rancher添加集群

--》添加集群
--》导入
--》自定义集群名称
--》创建
--》根据提示在master节点执行

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仪表盘创建 namespace

--》左侧Namespaces
--》右上角create
--》输入名称，create

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仪表盘创建 Deployments

--》左侧Deployments
--》右上角create
--》输入名称
——》根据需要选择不同的项目

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仪表盘创建 service

--》左侧Deployments
--》右上角create
--》输入名称
——》根据需要选择不同的项目

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总结

  • Pod 的自动伸缩
    • HPA：Pod水平自动伸缩 为控制器管理的Pod资源副本数量实现自动扩缩容
    • VPA：Pod垂直自动伸缩 据容器资源使用率自动设置CPU和内存的requests
  • HPA的实现原理：
    • 利用 metrics-server 定期收集 Pod 资源的平均 CPU 负载情况，根据HPA配置的 CPU/内存 requests 百分比阈值来动态调整 Pod 的副本数量
    • HPA 扩容时，Pod 副本数量上升会比较快；缩容时，Pod 副本数量下降会比较慢
kubectl top  nodes|pods

kubectl autoscale  <Pod控制器资源>  <资源名称>  --min=<最小副本数>  --max=<最大副本数>  --cpu-percent=<CPU requests百分比阈值>

  • K8S集群管理工具：

    • kubectl命令行管理工具 dashboard（K8S官方的UI界面图形化管理工具） 只能管理单个K8S集群
    • 同时管理多个K8S集群：rancher kubesphere k9s