Kubenetes Pod 部署&滚动升级 调优
原创
Kubenetes Pod 部署&滚动升级 调优
原创
KubeService@dongjiang
发布于 2022-11-16 10:36:11
发布于 2022-11-16 10:36:11
Kubenetes Pod 部署&滚动升级 调优
Pod 在滚动升级部署中部署pod个数到可用指标更新速率 是衡量 Kubenetes 调度能力最核心指标
举个例子:
rollingUpdate:
maxSurge: 25% #每个滚动更新的实例数量
maxUnavailable: 25% #允许更新过程中有多少实例不可用默认情况下，滚动升级是逐个更新的，当有几十上百个POD需要更新时，再加上、系统Admission Webhook、Scheduler Binding Score & filter、Probe就绪检测、整个过程Qps和Burst限制，整个过程将会更慢。
Pod 部署&滚动升级
核心涉及几个步骤：
部署核心流程：
kubectl向apiserver发送部署请求（例如使用:kubectl create -f deployment.yml）apiserver将Deployment持久化到etcd；etcd与apiserver进行一次http2.0通信。controller manager通过watch api监听apiserver，deployment controller看到了一个新创建的deplayment对象更后，将其从队列中拉出，根据deployment的描述创建一个ReplicaSet并将ReplicaSet对象返回apiserver并持久化回etcd。- 以此类推，当
replicaset controller看到新创建的replicaset对象，将其从队列中拉出，根据描述创建pod对象。 - 接着
scheduler调度器看到未调度的pod对象，根据调度规则选择一个可调度的节点，加载到pod描述中nodeName字段，并将pod对象返回apiserver并写入etcd。 kubelet在看到有pod对象中nodeName字段属于本节点，将其从队列中拉出，通过容器运行时创建pod中描述的容器。
优化点
组件之间通信是通过 http2.0 watch apiserver资源来获得，是实时长连接通知信息。基本上无可用加速点
1. 调整 kubelet 上报频次
调整kubelet 上报频次， 让scheduler拿到较准确的Node资源拓扑信息, 用于更精准计算node权重
默认 kubelet 是通过
--node-status-update-frequency=10s #默认上报时间
--kube-api-qps=5
--kube-api-burst=10更改为
--node-status-update-frequency=3s
--kube-api-qps=50 #pod 部署后信息上报
--kube-api-burst=100 #pod 部署后信息上报2. controller manager 调整Node信息获取周期
默认 controller manager 检查 kubelet 周期
--node-monitor-period=5s #检查 kubelet 的状态时间间隔
--node-monitor-grace-period=40s #检查 notready node 时间间隔
--pod-eviction-timeout=5m # pod 绑定失败后重新调度时间间隔更改为
--node-monitor-period=2s
--node-monitor-grace-period=20s
--pod-eviction-timeout=30s3. 关闭自定义的 webhook 和 scheduler
关闭链路中，不必要的自定义调度
kube-scheduler：
--feature-gates=CustomResourceValidationExpressions=false,...4. 调整 controller manager 并发度
kube-controller-manager 进行调整：
--concurrent-deployment-syncs=5
--concurrent-endpoint-syncs=5
--concurrent-namespace-syncs=10
--concurrent-replicaset-syncs=5
--concurrent-service-syncs=10
--kube-api-qps=20
--kube-api-burst=30更改
--concurrent-deployment-syncs=50
--concurrent-endpoint-syncs=50
--concurrent-namespace-syncs=100
--concurrent-replicaset-syncs=50
--concurrent-service-syncs=100
--kube-api-qps=500
--kube-api-burst=1005. pod 设置 request和limit，并且添加PDB
pod deployment：
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: nginx-deployment
labels:
app: nginx
spec:
replicas: 1000
selector:
matchLabels:
app: nginx
template:
metadata:
labels:
app: nginx
spec:
containers:
- name: nginx
image: nginx:1.15.4
resources:
limits:
cpu: "10m"
memory: 10Mi
requests:
cpu: "10m"
memory: 10Mi
---
apiVersion: policy/v1beta1
kind: PodDisruptionBudget
metadata:
name: nginx-pdb
spec:
maxUnavailable: 25%
minAvailable: 25%
selector:
matchLabels:
app: nginx总结
1000个 pod 创建到ready状态，在以上配置后，耗时 从 78s->24s, 这个控制面Qps 高了10倍
发散： 资源拓扑感知调度优化
下一个阶段：资源拓扑感知调度干预
原创声明：本文系作者授权腾讯云开发者社区发表，未经许可，不得转载。
如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
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