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第54节 Kubernetes 生命周期管理和服务发现

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[TOC]

有何优雅的管理Pod生命周期

要优雅地管理Pod的生命周期，可以避免容器进程被终止和Pod被驱逐，设置合理的资源限制和确保数据写入不超过emptyDir的限制，防止OOMKill和Pod被驱逐。此外，还可以设置健康检查探针，包括livenessProbe、readinessProbe和startupProbe，其中readinessProbe可在livenessProbe执行前处理状态。探测方法包括ExecAction、TCPSocketAction和HTTPGetAction。可以通过添加readinessGates condition来引入自定义的就绪条件，除了由k8s内部的探针控制之外，还可以由k8s外部controller来控制。

Pod 状态机

Pod 的状态可以分为以下几种：

Pending：Pod 已被创建，但是还未被分配到节点上运行。
Running：Pod 已经被调度到节点上运行，并且至少有一个容器正在运行。
Succeeded：Pod 中所有的容器都已经成功运行结束，且不会再重启。
Failed：Pod 中至少有一个容器已经运行失败，并且处于不能恢复的状态，或者容器因为 OOM 等原因被操作系统强制终止。
Unknown：无法获取 Pod 的状态信息，通常是由于调度器或者控制器组件出现问题导致的。

在 Pod 运行过程中，由于各种原因，Pod 的状态可能会发生变化，比如容器意外终止、节点故障等。Kubernetes 会不断地监控 Pod 的状态，确保 Pod 能够保持正常运行。

Pod Phase

kubectl get pod 显示的状态信息是由 podstatus 的 conditions 和 phase 计算出来的

Pod 状态计算细节

要查看 Pod 的细节，可以使用 kubectl get pod $podname -oyaml 命令来查看。此外，可以通过 kubectl describe pod 命令来查看与该 Pod 相关的事件。

以下是计算 Pod 状态的详细信息：

kubectl get pod 返回的状态	Pod Phase	Conditions
Completed	Succeded
ContainerCreating	Pending
CrashLoopBackOff	Running	Container exits
CreateContainerConfigError	Pending	configmap 'xxx' not foundsecret 'xxx' not found
ErrImagePullI
magePullBackOff
Init:ImagePullBackOff
InvalidImageName	Pending	Back-off pulling image
Error	Failed	restartPolicy:Nevercontainer exits with error（exit code not 0）
Evicted	Failed	message: 'Usage of EmptyDir volume 'myworkdir" exceeds the limit "40Gi". 'reason: Evicted
Init:0/1	Pending	Init container don't exit
Init:CrashLoopBackOffInit:Error	Pending	Init container crashed (exit with not 1)
OOMKilled	Running	Containers are OOMKilled
StartError	Running	Containers can not be started
Unknown	Running	Node NotReady
OutOfCpu / OutOfMemory	Failed	Scheduled, but it cannot pass kubelet admit

要保证 Pod 的高可用性，可以采取以下措施：

设置合理的资源限制和确保数据写入不超过 emptyDir 的限制，防止容器进程被终止和 Pod 被驱逐。
定义 Guaranteed 类型的资源需求来保护重要的 Pod。
认真考虑 Pod 的真实需求并设置 limit 和 resource，这可以将集群资源利用率控制在合理范围并减少 Pod 被驱逐的现象。
避免将生产 Pod 设置为 BestEffort，但是对于测试环境来说，BestEffort Pod 能确保大多数应用不会因为资源不足而处于 Pending 状态。
Burstable 适用于大多数场景。

如果需要避免 Pod 被驱逐，可以增加 tolerationSeconds 的值，特别是对于依赖于本地存储状态的有状态应用来说。

健康检查探针分为 livenessProbe、readinessProbe 和 startupProbe，其中 readinessProbe 可以在 livenessProbe 执行前处理状态，探测方法包括 ExecAction、TCPSocketAction 和 HTTPGetAction。可以通过添加 readinessGates condition 来引入自定义的就绪条件。探针属性包括 initialDelaySeconds、periodSeconds、timeoutSeconds、successThreshold 和 failureThreshold。

查看pod细节：

kubectl get pod $podname -oyaml

查看pod相关事件：

kubectl describe pod

如何保证 Pod 的高可用

避免容器进程被终止避免Pod被驱逐

设置合理的 resources.memory limits 防止容器进程被 OOMKill
设置合理的 emptydir.sizeLimit 并且确保数据写入不超过 emptyDir 的限制，防止 Pod 被驱逐

Pod 的 Qos 分类

Kubernetes 中的 QoS（Quality of Service）是用来描述 Pod 对节点资源的需求和请求，以及在节点资源不足时 Kubernetes 如何处理 Pod 的策略。QoS 总共有三种类型：Guaranteed、Burstable 和 BestEffort。

Guaranteed：Pod 请求了所有的资源，kubelet 会保证这些资源被分配到 Pod 中，如果资源不足，Pod 会处于 Pending 状态。
Burstable：Pod 请求了最小的资源，但可以加倍使用，直到达到请求的上限。如果资源不足，Pod 会被暂停或者调度到其他节点。
BestEffort：Pod 请求了最小的资源，但不必保证资源分配到 Pod 中。如果资源不足，Pod 会被暂停或者调度到其他节点。

QoS 类型的判断依据是 Pod 所请求的 CPU 和内存的 request 和 limit。如果 request 和 limit 相等，那么 Pod 的 QoS 类型就是 Guaranteed；如果 limit 大于 request，那么 Pod 的 QoS 类型就是 Burstable；如果 request 和 limit 都为 0，那么 Pod 的 QoS 类型就是 BestEffort。

Guaranteed
- Pod 的每个容器都设置了资源 CPU 和内存需求
- Limits 和 requests 的值完全一致
Burstable
- 至少一个容器指定了 CPU 或内存 request
- Pod 的资源需求不符合 Gauranteed QoS 的条件，也就是 requests 和 limits 不一致
BestEffort
- Pod中的所有容器都未指定CPU或内存资源需求requests

当计算节点检测到内存压力时，Kubernetes 会按 BestEffort-> Burstable->Guaranteed 的顺序依次驱逐 Pod。

$ kubectl get pod test-vfgg6 -oyaml |grep qosClass
qosClass: Burstable

定义 Guaranteed 类型的资源需求来保护你的重要 Pod
认真考量 Pod 需要的真实需求并设置 limit 和 resource,这有利于将集群资源利用率控制在合理范围并减少 Pod 被驱逐的现象。
尽量避免将生产 Pod 设置为 BestEffort,但是对测试环境来讲，BestEffort Pod 能确保大多数应用不会因为资源不足而处于 Pending 状态。
Burstable 适用于大多数场景。
- 思考：为什么?
- 为了节省资源，Guaranteed 类型 Pod 占用的资源 k8s 会优先保证，不足时就驱逐 Pod，如果实际 Pod 没有消耗掉申请的资源就会造成浪费。

基于Taint的Evictions

基于 Taint 的 Evictions 是 Kubernetes 中的一种节点驱逐机制。当节点临时不可达，比如出现网络分区、kubelet 或 containerd 不工作等情况，或者节点重启超过 15 分钟时，就会触发该机制，从而保证 Pod 的高可用性。为了避免被驱逐，可以增大 tolerationSeconds 的值，特别是对于依赖于本地存储状态的有状态应用来说。

节点临时不可达
- 网络分区
- kubelet, containerd 不工作
- 节点重启超过了15 分钟
增大tolerationSeconds 以避免被驱逐
- 特别是依赖于本地存储状态的有状态应用

健康检查探针

健康检查探针是 Kubernetes 中的一种机制，用于检测 Pod 中容器的运行状态。健康探针类型分为：livenessProbe、readinessProbe 和 startupProbe。其中，livenessProbe 用于探活，当检测到容器不健康时，Kubernetes 会自动重启该容器；readinessProbe 用于探测容器是否已经准备好接收流量，如果容器无法处理流量，Kubernetes 会将其从 Service 中删除，从而避免流量被分配到不健康的容器上；startupProbe 用于在容器启动时检查应用程序是否已经启动成功，如果应用程序没有启动成功，那么 Kubernetes 会认为容器不健康。探测方法包括 ExecAction、TCPSocketAction 和 HTTPGetAction。探针属性包括 initialDelaySeconds、periodSeconds、timeoutSeconds、successThreshold 和 failureThreshold。

健康探针类型分为：

livenessProbe
- 探活，当检查失败时，意味着该应用进程已经无法正常提供服务, kubelet 会终止该容器进程并按照 restartPolicy 决定是否重启
- 在该探针执行前 Pod 默认就是存活状态
readinessProbe
- 就绪状态检查，当检查失败时，意味着应用进程正在运行，但因为某些原因不能提供服务，Pod 状态会被标记为NotReady
- 默认为 NotReady，Pod 需要通过该检查后才能对外提供服务
startupProbe
- 在初始化阶段(Ready之前)进行的健康检查，通常用来避免过于频繁的监测影响应用启动
- 有些 Pod 启动比较慢，频繁的 readinessProbe 探针可能反而会影响到该 Pod 的启动

探测方法包括

ExecAction：在容器内部运行指定命令,当返回码为0时，探测结果为成功
TCPSocketAction：由kubelet发起，通过TCP协议检查容器IP和端口，当端口可达时，探测结果为成功
HTTPGetAction：由 kubelet 发起，对 Pod 的 IP 和指定端口以及路径进行 HTTPGet 操作，当返回码为 200-400 之间时，探测结果为成功

小结：因为 livenessProbe 执行前，Pod 状态默认就是存活，因此需要配置 readinessProbe 来处理 livenessProbe 运行前这段时间的状态，保证用户流量达到时 Pod 一定是能提供服务的。

例如：

livenessProbe 设置为启动后 10s 才执行。

当时 Pod 两秒就启动完成了，剩下这 8 秒就直接以 Ready 状态对外提供服务了。如果此时 Pod 不能正常对外提供服务，这部分请求就会失败。

因此需要设置 readinessProbe，在 readinessProbe 检测通过之前 Pod 都不能对外提供服务。

为了解决上述问题，可以添加 readinessProbe，并且最好在两秒后就开始检测，这样可以让 Pod 能尽快的对外提供服务。readinessProbe 通过后就可以对外提供服务了，然后后续运行过程中可能因为某些情况又会出现异常，这时就需要 livenessProbe 在检测了，当 livenessProbe 检测到不正常时就会 kill 掉容器进程，如果配置了正确的 restartPolicy 那么 kubelet 就会重启该 Pod。

探针属性

参数	描述	默认值
initialDelaySecons	Pod 启动后延迟探测的时间	Defaults to 0 seconds. Minimum value is 0.
periodSeconds	探测频率	Default to 10 seconds. Minimum value is 1.
timeoutSeconds	每次探测超时时间	Defaults to 1 second. Minimum value is 1.
success Threshold	成功阈值，连续成功多少次就算成功	Defaults to 1. Must be 1 for liveness. Minimum value is 1.
failure' Threshold	失败阈值，连续失败多少次就算失败	Defaults to 3. Minimum value is 1.

ReadinessGates

Readiness 允许在 Kubernetes 自带的 Pod Conditions 之外引入自定义的就绪条件
新引入的readinessGates condition 需要为 True 状态后，加上内置的 Conditions, Pod 才可以为就绪状态
该状态应该由某控制器修改

ReadinessGates 是一个 hook，主要用于进行扩展。

场景：某个 Pod 是否 Ready，除了由 k8s 内部的探针控制之外，可能还需要由某些 k8s 外部 controller 来控制。

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  labels:
    app: readiness-gate
  name: readiness-gate
spec:
  # 配置该属性，指定一个类型即可
  readinessGates:
    - conditionType: "www.example.com/feature-1"  containers:
    - name: readiness-gate
      image: nginx
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: readiness-gate
spec:
  ports:
    - port: 80
      protocol: TCP
      targetPort: 80
  selector:
    app: readiness-gate

该 Pod 运行后就会由于 readinessGates Not Ready 导致整个 Pod 进入Not Ready 的状态，直到外部控制器修改了 readinessGates condition 的值为 True。

Post-start和Pre-Stop Hook

在启动后或者停止前可以执行自定义 hook：

注意点：

无法保证 postStart 脚本的容器的 Entrypoint 哪个先执行
postStart 结束之前，容器不会被标记为 Running 状态

注意事项：

容器有一个terminationGracePeriodSeconds 时间，默认为 30 秒，如果超过这个时间会被强制 kill
- 一般用于做服务的优化退出，比如 http 服务可以再这段时间把已经进来的请求处理完再退出
只有当 Pod 被终止时，Kubernetes 才会执行 preStop 脚本，这意味着当 Pod 完成或容器退出时，preStop 脚本不会被执行。

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: prestop
spec:
  containers:
    - name: lifecycle-demo-container
      image: nginx
      lifecycle:
        preStop:
          exec:
            command: [ "/bin/sh","-c","nginx -s quit; while killall -0 nginx; do sleep 1; done" ]

terminationGracePeriodSeconds 的分解

terminationGracePeriodSeconds 定义了 Pod 退出到强制 kill 中间的间隔时间。

长连接场景下对 terminationGracePeriodSeconds 依赖比较大，比如一个视频会议的服务，一个视频会议可能一开就是几个小时，甚至更长时间都有可能，这种情况下业务如何做滚动升级呢？

一升级就会把现有连接 kill 掉，用户体验就很糟糕。

这种情况下就可以把 terminationGracePeriodSeconds 设置非常长时间，比如设置个 1天，然后业务里实现优化关机逻辑，等所有连接处理完成后程序再退出。

Terminating Pod的误用

bash/sh 会忽略 SIGTERM 信号量，因此 kill -SIGTERM 会永远超时，若应用使用 bash/sh 作为 Entrypoint, 则应避免过长的 grace period。

根据上图可知，如果 Pod 忽略 SIGTERM 信号量，那么就会一直阻塞在 kill -SIGTERM 这一步，直到整个 grace period 时间耗尽才触发 kill -SIGKILL。

Terminating Pod的经验分享

terminationGracePeriodSeconds默认时长30秒

如果不关心 Pod 的终止时长，那么无需采取特殊措施
如果希望快速终止应用进程，那么可采取如下方案
- 在 preStop script 中主动退出进程.
- 在主容器进程中使用特定的初始化进程
  - https://github.com/krallin/tini
优雅的初始化进程应该
- 正确处理系统信号量,将信号量转发给子进程
- 在主进程退出之前，需要先等待并确保所有子进程退出
- 监控并清理孤儿子进程

在 k8s 上部署应用的挑战

资源规划

每个实例需要多少计算资源
- CPU/GPU?
- Memory
超售需求
每个实例需要多少存储资源
- 大小
- 本地还是网盘
- 读写性能
- Disk IO
网络需求
- 整个应用总体QPS和带宽

存储带来的挑战

多容器之间共享存储，最简方案是 emptyDir

带来的挑战：

emptyDir 需要控制 size limt,否则无限扩张的应用会撑爆主机磁盘导致主机不可用,进而导致大规模集群故障
emptyDir size limit 生效以后, kubelet 会定期对容器目录执行读操作，会导致些许的性能影响.
size limit 达到以后，Pod 会被驱逐，原 Pod 的日志配置等信息会消失

应用配置

传入方式

Environment Variables
Volume Mount

数据来源

ConfigMap
Secret
Downward API

数据应该如何保存

存储卷类型	容器重启后是否存在	Pod 重建后数据是否存在	是否有大小控制	注意事项
emptyDir	是	否	是
hostPath	是	否	否	需要额外权限控制
Local Volume	是	否	是	无备份
Network Volume	是	是	是
rootFS	否	否	否	不要写任何数据

注意控制日志写入速度，防止操作系统在配置日志滚动窗口期把硬盘写满。

容器应用可能面临的进程中断

类型	影响	建议	备注
kubelet 升级	不重建容器	无影响
kubelet 升级（某几个版本）	重建容器Pod 进程会被重启	冗余部署跨故障域部署	kubelet 如何判断 Pod 是否启动？计算 hash 值，和 etcd 中的 Pod 进行对比，如果不一致则认为没有启动，会重新拉取 Pod。而有几个版本 k8s 中对计算 hash 值的方法进行了修改，因此升级到该版本后 kubelet 会认为 Pod 没有被启动，又重新创建 Pod，对业务影响比较大
主机操作系统升级手工节点重启	节点重启Pod 进程会被终止数分钟（10分钟左右）	跨故障域部署增加 liveiness、readiness 探针设置合理的 NotReady node 的 toleration
节点下架，送修	节点会 drain，重启或从集群中删除Pod 进程会被终止数分钟	跨故障域部署利用 Pod disruption budget 避免节点被 drain 导致 Pod 被意外删除而影响业务利用 preStop script 做数据备份等操作	因此升级 k8s 版本之前需要认真查看每个版本的 changelog。比如Pod有3副本，结果该节点上就有两个，一下子 drain 掉两个 2/3 副本数可能会业务就会有比较大的影响
	pod will	跨故障域部署设置合理的 NotReady node 的 toleration
节点崩溃	Pod 进程会被终止 15 分钟左右	跨故障域部署

高可用部署方式

多少实例

更新策略

maxSurge
maxUnavalibale（需要考虑 ResourceQuota 的限制）
- 比如当前 Pod 副本数已经把 ResourceQuota 占满了，然后 maxUnavalibale 还配置为 0，滚动更新时势必要启动新 Pod，然后又会被 ResourceQuota 卡住，导致一致无法更新

深入理解 PodTemplateHash 导致的应用的易变性

课后作业

现在你对 Kubernetes 的控制面板的工作机制是否有了深入的了解呢?

是否对如何构建一个优雅的云上应用有了深刻的认识，那么接下来用最近学过的知识把你之前编写的 http 以优雅的方式部署起来吧，你可能需要审视之前代码是否能满足优雅上云的需求。

作业要求：编写 Kubernetes 部署脚本将 httpserver 部署到 kubernetes 集群，以下是你可以思考的维度：

优雅启动
优雅终止
资源需求和 QoS 保证
探活
日常运维需求，日志等级
配置和代码分离

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# 第54节 Kubernetes 生命周期管理和服务发现

# 有何优雅的管理Pod生命周期

# Pod 状态机

# Pod Phase

# Pod 状态计算细节

# 如何保证 Pod 的高可用

# Pod 的 Qos 分类

# 基于Taint的Evictions

# 健康检查探针

# 探针属性

# ReadinessGates

# Post-start和Pre-Stop Hook

# terminationGracePeriodSeconds 的分解

# Terminating Pod的误用

# Terminating Pod的经验分享

# 在 k8s 上部署应用的挑战

# 存储带来的挑战

# 应用配置

# 数据应该如何保存

# 容器应用可能面临的进程中断

# 高可用部署方式

# 课后作业

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