kubernetes从懵圈到熟练 – 集群伸缩原理

阿里云K8S集群的一个重要特性，是集群的节点可以动态的增加或减少。有了这个特性，集群才能在计算资源不足的情况下扩容新的节点，同时也可以在资源利用率降低的时候，释放节点以节省费用。

这篇文章，我们讨论阿里云K8S集群扩容与缩容的实现原理。理解实现原理，在遇到问题的时候，我们就可以高效地排查并定位原因。我们的讨论基于当前的1.12.6版本。

节点增加原理

阿里云K8S集群可以给集群增加节点的方式有，添加已有节点，集群扩容，和自动伸缩。其中，添加已有节点又可分为手动添加已有节点和自动添加已有节点。节点的增加涉及到的组件有，节点准备，弹性伸缩（ESS），管控，Cluster Autoscaler以及调度器。

手动添加已有节点

节点准备，其实就是把一个普通的ECS实例，安装配置成为一个K8S集群节点的过程。这个过程仅靠一条命令就可以完成。这条命令使用curl下载attach_node.sh脚本，然后以openapi token为参数，在ECS上运行。

curl http:///public/pkg/run/attach//attach_node.sh | bash -s -- --openapi-token

这里token是一个对的key，而value是当前集群的基本信息。阿里云K8S集群的管控，在接到手动添加已有节点请求的时候，会生成这个对，并把key作为token返回给用户。

这个token（key）存在的价值，是其可以让attach_node.sh脚本，以匿名身份在ECS上索引到集群的基本信息（value），而这些基本信息，对节点准备至关重要。

总体上来说，节点准备就做两件事情，读和写。读即数据收集，写即节点配置。

这里的读写过程，绝大部分都很基础，大家可以通过阅读脚本来了解细节。唯一需要特别说明的是，kubeadm join把节点注册到Master的过程。此过程需要新加节点和集群Master之间建立互信。

一边，新加节点从管控处获取的bootstrap token（与openapi token不同，此token是value的一部分内容），实际上是管控通过可信的途径从集群Master上获取的。新加节点使用这个bootstrap token连接Master，Master则可通过验证这个bootstrap token来建立对新加节点的信任。

另一边，新加节点以匿名身份从Master kube-public命名空间中获取集群cluster-info，cluster-info包括集群CA证书，和使用集群bootstrap token对这个CA做的签名。新加节点使用从管控处获取的bootstrap token，对CA生成b新的签名，然后将此签名与cluster-info内签名做对比，如果两个签名一致，则说明cluster-info和bootstrap token来自同一集群。新加节点因为信任管控，所以建立对Master的信任。

自动添加已有节点

自动添加已有节点，不需要人为拷贝黏贴脚本到ECS命令行来完成节点准备的过程。管控使用了ECS userdata的特性，把类似以上节点准备的脚本，写入ECS userdata，然后重启ECS并更换系统盘。当ECS重启之后，会自动执行Userdata里边的脚本，来完成节点添加的过程。这部分内容，大家其实可以通过查看节点userdata来确认。

!/bin/bash

mkdir -p /var/log/acs

curl http:///public/pkg/run/attach/1.12.6-aliyun.1/attach_node.sh | bash -s -- --docker-version --token --endpoint --cluster-dns > /var/log/acs/init.log

这里我们看到，attach_node.sh的参数，与前一节的参数有很大的不同。其实这里的参数，都是前一节value的内容，即管控创建并维护的集群基本信息。自动添加已有节点省略了通过key获取value的过程。

集群扩容

集群扩容与以上添加已有节点不同，此功能针对需要新购节点的情形。集群扩容的实现，在添加已有节点的基础上，引入了弹性伸缩ESS组件。ESS组件负责从无到有的过程，而剩下的过程与添加已有节点类似，即依靠ECS userdata脚本来完成节点准备。下图是管控通过ESS从无到有创建ECS的过程。

自动伸缩

前边三种方式是需要人为干预的伸缩方式，而自动伸缩的本质不同，是它可以在业务需求量增加的时候，自动创建ECS实例并加入集群。为了实现自动化，这里引入了另外一个组件Cluster Autoscaler。集群自动伸缩包括两个独立的过程。

其中第一个过程，主要用来配置节点的规格属性，包括设置节点的用户数据。这个用户数据和手动添加已有节点的脚本类似，不同的地方在于，其针对自动伸缩这种场景，增加了一些专门的标记。attach_node.sh脚本会根据这些标记，来设置节点的属性。

!/bin/sh

curl http:///public/pkg/run/attach/1.12.6-aliyun.1/attach_node.sh | bash -s -- --openapi-token --ess true --labels k8s.io/cluster-autoscaler=true,workload_type=cpu,k8s.aliyun.com=true

而第二个过程，是实现自动增加节点的关键。这里引入了一个新的组件Autoscaler，它以Pod的形式运行在K8S集群中。理论上来说，我们可以把这个组件当做一个控制器。因为它的作用与控制器类似，基本上还是监听Pod状态，以便在Pod因为节点资源不足而不能被调度的时，去修改ESS的伸缩规则来增加新的节点。

这里有一个知识点，集群调度器衡量资源是否充足的标准，是“预订率”，而不是“使用率”。这两者的差别，类似酒店房价预订率和实际入住率：完全有可能有人预订了酒店，但是并没有实际入住。在开启自动伸缩功能的时候，我们需要设置缩容阈值，就是“预订率”的下线。之所以不需要设置扩容阈值。是因为Autoscaler扩容集群，依靠的是Pod的调度状态：当Pod因为节点资源“预订率”太高无法被调度的时候，Autoscaler就会扩容集群。

节点减少原理

与增加节点不同，集群减少节点的操作只有一个移除节点的入口。但对于用不同方法加入的节点，其各自移除方式略有不同。

首先，通过添加已有节点加入的节点，需要三步去移除：管控通过ECS API清楚ECS userdata；管控通过K8S API从集群中删除节点；管控通过ECS InvokeCommand在ECS上执行kubeadm reset命令清理节点。

其次，通过集群扩容加入的节点，则在上边的基础上，增加了断开ESS和ECS关系的操作。此操作由管控调用ESS API完成。

最后，经过Cluster Autoscaler动态增加的节点，则在集群CPU资源“预订率”降低的时候，由Cluster Autoscaler自动移除释放。其触发点是CPU“预订率”，即上图写Metrics的原因。

总结

总体上来说，K8S集群节点的增加与减少，主要涉及四个组件，分别是Cluster Autoscaler，ESS，管控以及节点本身（准备或清理）。根据场景不同，我们需要排查不同的组件。其中Cluster Autoscaler是一个普通的Pod，其日志的获取和其他Pod无异；ESS弹性伸缩有其专门的控制台，我们可以在控制台排查其伸缩配置、伸缩规则等相关子实例日志和状态；而管控的日志，可以通过查看日志功能来查看；最后，对于节点的准备与清理，其实就是排查对应的脚本的执行过程。

原文地址:https://yq.aliyun.com/articles/704224

作者:shengdong