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自建Kubernetes集群实现节点自动伸缩

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重要

本文中含有需要您注意的重要提示信息，忽略该信息可能对您的业务造成影响，请务必仔细阅读。

如果您是自建的Kubernetes集群，且期望根据实际工作负载动态调整工作节点数量，确保资源的有效利用并维持服务的稳定性，可通过Cluster Autoscaler和阿里云弹性伸缩实现。

重要

本文采用手动部署Cluster Autocaler的方式实现K8s节点弹性伸缩。除了此方式之外，您可以将您的自建Kubernetes集群接入到ACK One注册集群中，通过ACK One的自动弹性伸缩能力实现节点的自动伸缩。您可以参考以下步骤实现此功能。

  1. 将自建Kubernetes接入到ACK One。

  2. 为ACK One创建自动伸缩节点池。

更多ACK One的信息，请参见ACK One概述。

工作原理

Cluster AutoScaler（简称CA）是一个自动扩展和收缩Kubernetes集群节点的组件。CA会定期检测是否有因资源不足而处于Pending状态的Pod，如果有，会驱动伸缩组进行扩容，其工作原理如下图所示：

image

CA在监测到某些节点资源使用率持续低于预设的阈值，且这些节点上的Pod能够迁移到其他节点时，会先将Pod驱逐到其他节点，之后驱动伸缩组进行缩容，其工作原理如下图所示：

image

更多Cluster AutoScaler的信息，请参见Cluster Autoscaling官方介绍。

准备工作

在操作前，请确保您已经完成以下工作。

  • 已自建Kubernetes集群，且集群版本在v1.9.3及以上。

    重要

    本文档基于在阿里云ECS上搭建的K8s集群进行测试，如果涉及云下IDC机器、跨云供应商等混合云场景，建议参考VPN网关或者智能接入网关等产品解决网络连通性问题。

  • 创建RAM用户。

    当CA需要访问阿里云ESS时，必须先通过访问凭证来验证身份信息和访问权限。您需要为CA创建RAM用户并授予访问ESS的权限。

    1. 创建一个RAM用户，并开启OpenAPI访问控制。具体操作，请参见创建RAM用户。

    2. 为RAM用户授权以下自定义权限策略。如何为RAM用户授权，请参见为RAM用户授权。

      {
  "Version": "1",
  "Statement": [
    {
      "Action": [
        "ess:Describe*",
        "ess:CreateScalingRule",
        "ess:ModifyScalingGroup",
        "ess:RemoveInstances",
        "ess:ExecuteScalingRule",
        "ess:ModifyScalingRule",
        "ess:DeleteScalingRule",
        "ess:DetachInstances",
        "ecs:DescribeInstanceTypes"
      ],
      "Resource": [
        "*"
      ],
      "Effect": "Allow"
    }
  ]
}

    3. 创建AccessKey并保存AccessKey ID和AccessKey Secret，在后续步骤中会使用。如何创建AccessKey，请参见创建AccessKey。

操作步骤

（可选）步骤一：构建Cluster AutoScaler镜像

通过源码构建自己的Cluster AutoScaler镜像，该镜像用于在您的K8s集群部署Cluster AutoScaler。

重要

您可以直接跳过此步骤，直接使用阿里云已构建好的cluster-autoscaler镜像：ess-cluster-autoscaler-registry.cn-hangzhou.cr.aliyuncs.com/ess-cluster-autoscaler/cluster-autoscaler:v1.7。

  1. 从Github下载源码。

    mkdir -p $GOPATH/src/github.com/kubernetes
cd $GOPATH/src/github.com/kubernetes
git clone https://github.com/kubernetes/autoscaler.git
cd autoscaler

  2. 构建镜像。

    # 编译
cd cluster-autoscaler && make build-arch-amd64
# 构建镜像
docker build -t cluster-autoscaler:v1.0 -f Dockerfile.amd64 .
# 打Tag
docker tag cluster-autoscaler:v1.0 您的镜像仓库域名/cluster-autoscaler:v1.0
# 上传镜像
docker push 您的镜像仓库域名/cluster-autoscaler:v1.0

步骤二：创建并配置伸缩组

  1. 创建伸缩组。

    1. 登录阿里云弹性伸缩控制台。

    2. 在顶部菜单栏选择可用区，在左侧点击伸缩组管理，点击创建伸缩组。

    3. 在通过表单创建页签下，完成伸缩组配置，然后点击创建按钮。本示例采用以下配置，更多关于伸缩组的配置说明，请参见创建伸缩组。

      配置项

      说明

      示例

      伸缩组名称

      输入伸缩组名称，格式参照界面提示。

      K8s-Node-Scaling-Group

      伸缩组类型

      选择ECS，表示伸缩组内的实例类型为ECS实例。

      ECS

      组内实例配置信息来源

      先不指定自动创建实例的模板。伸缩组创建完成后，您需要继续创建伸缩配置。

      从零开始创建

      组内最小实例数

      代表伸缩组最少有0台ECS实例。

      0

      组内最大实例数

      代表伸缩组最大有5台ECS实例。

      5

      专有网络

      该伸缩组下创建的ECS实例会在此专有网络下。

      vpc-test****-001

      选择交换机

      您可以配置多个可用区的交换机以提高扩容成功率。

      vsw-test****

      重要

      在伸缩组创建完成后，请记录您的可用区和伸缩组ID以供后续步骤使用。

  2. 为伸缩组创建伸缩配置。

    1. 找到刚刚创建的伸缩组，点击查看详情进入伸缩组详情页。

    2. 在实例配置来源页签下，点击伸缩配置，点击创建伸缩配置按钮进入创建伸缩配置页。

    3. 本实例采用以下配置，更多关于创建伸缩配置的说明，请参见创建伸缩配置（ECS实例）。

      配置项

      说明

      示例

      伸缩配置名称

      输入伸缩配置名称，格式参考界面提示。

      K8s-Scaling-Node-Config

      付费模式

      可以根据您的需求选择。

      按量付费

      实例配置方式

      可以根据您的需求选择。

      指定实例规格

      选择实例规格

      可以根据您的需求选择。

      警告

      该功能支持的实例规格如下：

      • 企业级x86计算规格族群。

      • 企业级异构计算规格族群。

      • 高性能计算实例规格族群。

      • 弹性裸金属服务器规格族群。

      暂不支持企业级ARM计算规格族群。关于实例规格族的说明，请参见：实例规格族。

      ecs.g6a.large

      选择镜像

      根据您的需求选择合适的镜像。

      Alibaba Cloud Linux

    4. 配置网络和安全组。

      • 安全组：选择安全组请确保该安全组可以连接到您Kubernetes集群所在网络。

      • 分配公网IPv4地址：如果您的Kubernetes集群的API Server地址为公网IP，则需要勾选，为实例配置公网访问能力。

        警告

        如果您的Kubernetes集群的API Server地址为公网IP，请确保您的Kubernetes集群的API Server已放开6443端口。

    5. 配置高级设置 > 实例自定义数据，请在实例自定义数据中填入以下脚本，用于初始化Kubernetes Worker节点环境并将Worker节点加入Kubernetes集群。

      重要

      将<<YOUR_MASTER_NODE_IP>>替换为您的Kubernetes的主节点IP。

      #!/bin/bash

#关闭防火墙
systemctl stop firewalld

systemctl disable firewalld

#关闭selinux
sed -i 's/enforcing/disabled/' /etc/selinux/config  # 永久
setenforce 0  # 临时

#关闭swap
swapoff -a  # 临时
sed -ri 's/.swap./#&/' /etc/fstab    # 永久

#将桥接的IPv4流量传递到iptables的链
cat > /etc/sysctl.d/k8s.conf << EOF
net.bridge.bridge-nf-call-ip6tables = 1
net.bridge.bridge-nf-call-iptables = 1
EOF
sysctl --system  # 生效


#增加Kubernetes 源
cat <<EOF > /etc/yum.repos.d/kubernetes.repo
[kubernetes]
name=Kubernetes
baseurl=https://mirrors.aliyun.com/kubernetes/yum/repos/kubernetes-el7-x86_64/
enabled=1
gpgcheck=1
repo_gpgcheck=1
gpgkey=https://mirrors.aliyun.com/kubernetes/yum/doc/yum-key.gpg https://mirrors.aliyun.com/kubernetes/yum/doc/rpm-package-key.gpg
EOF


#通用安装包
yum install vim bash-completion net-tools gcc -y

#安装Docker
wget https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo -O /etc/yum.repos.d/docker-ce.repo
yum -y install docker-ce

systemctl enable docker && systemctl start docker

cat > /etc/docker/daemon.json << EOF
{
  "exec-opts": ["native.cgroupdriver=systemd"]
}
EOF

systemctl restart docker


# 安装kubeadm、kubectl、kubelet
yum install -y kubelet-1.23.0 kubeadm-1.23.0 kubectl-1.23.0

# 启动kubelet服务
systemctl enable kubelet && systemctl start kubelet

#如果kubelet起不来，通过这个命名排查：journalctl -xeu kubelet

#Worker节点加入集群
regionId=$(sed -n 's/.*"region-id": "\(.*\)".*/\1/p' /run/cloud-init/instance-data.json)
instanceId=$(sed -n 's/.*"instance_id": "\(.*\)".*/\1/p' /run/cloud-init/instance-data.json)
privateIpv4=$(sed -n 's/.*"private-ipv4": "\(.*\)".*/\1/p' /run/cloud-init/instance-data.json)

cat > kubeadm-config.yaml << EOF
apiVersion: kubeadm.k8s.io/v1beta2
kind: JoinConfiguration
discovery:
  bootstrapToken:
    token: "your-bootstrap-token"
    apiServerEndpoint: "<<YOUR_MASTER_NODE_IP>>:6443"
    caCertHashes:
    - "sha256:your-discovery-token-ca-cert-hash"
nodeRegistration:
  name: "$regionId-$privateIpv4"
  kubeletExtraArgs:
    provider-id: "$regionId.$instanceId"

EOF

kubeadm join --config=kubeadm-config.yaml
      说明

      需要在扩容时为worker节点指定--provider-id，文中的脚本已实现此功能。

    6. 点击创建，并确保伸缩配置已生效。

  3. （可选）验证伸缩组扩容实例是否可以正常加入K8s集群。

    您可以通过手动修改伸缩组最小实例数为1来扩容一台ECS实例，并观察扩容出来的ECS实例是否已经初始化并正常加入您的K8s集群。

步骤三：在K8s集群部署Cluster AutoScaler组件

  1. 将准备工作的RAM用户的AccessKey ID和AccessKey Secret作Base64转换。

    echo $AccessKey-ID | tr -d '\n' | base64
echo $AccessKey-Secret | tr -d '\n' | base64 
echo $RegionId | tr -d '\n' | base64

  2. 新建deploy-ca.yaml，内容如下，修改其中的相关字段信息后，部署到您K8s集群的kube-system命名空间。

    重要

    更新Secret的access-key-id、access-key-secret、region-id，以及在Deployment的容器启动命令中，更新您的ESS伸缩组ID，具体操作如下：

    • 将<<YOUR_ACCESS_KEY_ID>>替换为Base64转换后的AccessKey ID。

    • 将<<YOUR_ACCESS_KEY_SECRET>>替换为Base64转换后的AccessKey Secret。

    • 将<<YOUR_REGION_ID>>替换为Base64转换后的RegionID，RegionID获取请参见地域。

    • 将<<YOUR_ESS_SCALING_GROUP_ID>>替换为您刚刚创建的伸缩组ID。

    • 讲<<KUBERNETES_SERVICE_HOST>>替换为您的K8s集群ApiServer地址。

    ---
apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
  name: cloud-config
type: Opaque
data:
  access-key-id: <<YOUR_ACCESS_KEY_ID>>
  access-key-secret: <<YOUR_ACCESS_KEY_SECRET>>
  region-id: <<YOUR_REGION_ID>>

---
apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
  labels:
    k8s-addon: cluster-autoscaler.addons.k8s.io
    k8s-app: cluster-autoscaler
  name: cluster-autoscaler
  namespace: kube-system

---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRole
metadata:
  name: cluster-autoscaler
  labels:
    k8s-addon: cluster-autoscaler.addons.k8s.io
    k8s-app: cluster-autoscaler
rules:
- apiGroups: [""]
  resources: ["events","endpoints"]
  verbs: ["create", "patch"]
- apiGroups: [""]
  resources: ["pods/eviction"]
  verbs: ["create"]
- apiGroups: [""]
  resources: ["pods/status"]
  verbs: ["update"]
- apiGroups: [""]
  resources: ["endpoints"]
  resourceNames: ["cluster-autoscaler"]
  verbs: ["get","update"]
- apiGroups: [""]
  resources: ["nodes"]
  verbs: ["watch","list","get","update"]
- apiGroups: [""]
  resources: ["namespaces","pods","services","replicationcontrollers","persistentvolumeclaims","persistentvolumes"]
  verbs: ["watch","list","get"]
- apiGroups: ["extensions"]
  resources: ["replicasets","daemonsets"]
  verbs: ["watch","list","get"]
- apiGroups: ["policy"]
  resources: ["poddisruptionbudgets"]
  verbs: ["watch","list"]
- apiGroups: ["apps"]
  resources: ["statefulsets", "replicasets", "daemonsets"]
  verbs: ["watch","list","get"]
- apiGroups: ["batch"]
  resources: ["jobs"]
  verbs: ["watch","list","get"]
- apiGroups: ["storage.k8s.io"]
  resources: ["storageclasses", "csinodes", "csidrivers", "csistoragecapacities"]
  verbs: ["watch","list","get"]

---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: Role
metadata:
  name: cluster-autoscaler
  namespace: kube-system
  labels:
    k8s-addon: cluster-autoscaler.addons.k8s.io
    k8s-app: cluster-autoscaler
rules:
- apiGroups: [""]
  resources: ["configmaps"]
  verbs: ["create","list","watch"]
- apiGroups: [""]
  resources: ["configmaps"]
  resourceNames: ["cluster-autoscaler-status", "cluster-autoscaler-priority-expander"]
  verbs: ["delete","get","update","watch"]

---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRoleBinding
metadata:
  name: cluster-autoscaler
  labels:
    k8s-addon: cluster-autoscaler.addons.k8s.io
    k8s-app: cluster-autoscaler
roleRef:
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
  kind: ClusterRole
  name: cluster-autoscaler
subjects:
  - kind: ServiceAccount
    name: cluster-autoscaler
    namespace: kube-system

---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: RoleBinding
metadata:
  name: cluster-autoscaler
  namespace: kube-system
  labels:
    k8s-addon: cluster-autoscaler.addons.k8s.io
    k8s-app: cluster-autoscaler
roleRef:
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
  kind: Role
  name: cluster-autoscaler
subjects:
  - kind: ServiceAccount
    name: cluster-autoscaler
    namespace: kube-system

---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  labels:
    app: cluster-autoscaler
  name: cluster-autoscaler
  namespace: kube-system
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: cluster-autoscaler
  template:
    metadata:
      labels:
        app: cluster-autoscaler
    spec:
      dnsPolicy: "None"
      dnsConfig:
        nameservers:
          - 100.100.2.136
          - 100.100.2.138
        options:
          - name: timeout
            value: "1"
          - name: attempts
            value: "3"
      priorityClassName: system-cluster-critical
      serviceAccountName: cluster-autoscaler
      containers:
        - command:
            - ./cluster-autoscaler
            - '--v=2'
            - '--logtostderr=true'
            - '--stderrthreshold=info'
            - '--cloud-provider=alicloud'
            - '--expander=least-waste'
            - '--scan-interval=60s'
            - '--scale-down-enabled=true'
            - '--scale-down-delay-after-add=10m'
            - '--scale-down-delay-after-failure=1m'
            - '--scale-down-unready-time=2m'
            - '--ok-total-unready-count=1000'
            - '--max-empty-bulk-delete=50'
            - '--leader-elect=false'
            - '--max-node-provision-time=5m'
            - '--scale-up-from-zero=true'
            - '--daemonset-eviction-for-empty-nodes=false'
            - '--daemonset-eviction-for-occupied-nodes=false'
            - '--max-graceful-termination-sec=14400'
            - '--skip-nodes-with-system-pods=true'
            - '--skip-nodes-with-local-storage=false'
            - '--min-replica-count=0'
            - '--scale-down-unneeded-time=10m'
            - '--scale-down-utilization-threshold=0.3'
            - '--scale-down-gpu-utilization-threshold=0.3'
            - '--nodes=0:100:<<YOUR_ESS_SCALING_GROUP_ID>>'
          image: >-
            ess-cluster-autoscaler-registry.cn-hangzhou.cr.aliyuncs.com/ess-cluster-autoscaler/cluster-autoscaler:v1.7
          imagePullPolicy: Always
          name: cluster-autoscaler
          resources:
            requests:
              cpu: 100m
              memory: 300Mi
          securityContext:
            allowPrivilegeEscalation: true
            capabilities:
              add:
                - SYS_ADMIN
              drop:
                - ALL
          env:
          - name: ACCESS_KEY_ID
            valueFrom:
              secretKeyRef:
                name: cloud-config
                key: access-key-id
          - name: ACCESS_KEY_SECRET
            valueFrom:
              secretKeyRef:
                name: cloud-config
                key: access-key-secret
          - name: REGION_ID
            valueFrom:
              secretKeyRef:
                name: cloud-config
                key: region-id
          - name: KUBERNETES_SERVICE_HOST
            value: "<<KUBERNETES_SERVICE_HOST>>"
          - name: KUBERNETES_SERVICE_PORT
            value: "6443"
          - name: KUBERNETES_SERVICE_PORT_HTTPS
            value: "6443"
    说明

    • 通过参数--scale-down-enabled可以控制是否开启缩容。如果开启缩容，CA定期会检测集群状态，判断当前集群状态下，哪些节点资源利用率小于50%（通过参数--scale-down-utilization-threshold控制）。

    • CA默认不会终止kube-system命名空间的Pods，可以通过指定--skip-nodes-with-system-pods=false来覆盖此默认设置。

    • CA的缩容操作默认会等待10分钟，可以通过指定--scale-down-delay来修改等待时长，例如--scale-down-delay=5m。

    • 如果运行在多个伸缩组上，--expander参数支持3种选项：random、most-pods和least-waste。

      • random：扩容时随机选择一个伸缩组。

      • most-pods：在拥有最多Pod的伸缩组上扩容。

      • least-waste：在浪费最少CPU/内存的伸缩组上扩容。如果多个伸缩组判定一致，会回退到随机模式。

    通过以下命令部署CA到K8s集群。

    kubectl apply -f deploy-ca.yaml -n kube-system

功能验证（可选）

当集群中有因为资源不足而产生Pending状态的Pod时，CA会驱动伸缩组扩容节点，当一个节点资源使用率持续低于预设的阈值时，CA会驱动伸缩组缩容节点。

  1. 部署一个简单的nginx-demo.yaml，来验证自动扩容功能，yaml文件内容如下：

    apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: nginx-demo
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx-demo
  replicas: 2
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nginx-demo
    spec:
      containers:
        - name: nginx
          image: ess-cluster-autoscaler-registry.cn-hangzhou.cr.aliyuncs.com/ess-cluster-autoscaler/nginx-demo:v1.0
          ports:
            - containerPort: 80
              name: http
            - containerPort: 443
              name: https
          resources:
            requests:
              memory: 1Gi
              cpu: 1
            limits:
              memory: 1Gi
              cpu: '1'

    使用以下命令部署nginx-demo.yaml：

    kubectl apply -f nginx-demo.yaml

  2. 根据集群当前的Node资源空闲情况，通过增加replicas数量来产生因资源不足而Pending的Pod。使用以下命令增加replicas数量：

    kubectl scale deployment nginx-demo --replicas=5

  3. 等待1分钟左右，观察伸缩组是否发生扩容。

  4. 伸缩组实例扩容完成后，等待3分钟，观察新节点是否加入集群中，使用以下命令查看集群所有Node，观察是否有新的Node节点加入K8s集群：

    kubectl get nodes
说明

验证缩容时，您可以通过减少nginx-demo的副本数量来降低节点的使用率使其低于阈值，并观察伸缩组是否发缩容活动来判断缩容是否成功。

上一篇：Kubernetes节点弹性伸缩方案概述下一篇：基于ALB的单机QPS监控指标实现自动扩缩容ECI实例
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