基于 Pod 资源使用率的 Kubernetes 自动污点管理实践
基于 Pod 资源使用率的 Kubernetes 自动污点管理实践
1. 为什么需要自动污点管理?
2. 实现原理
3. 实现步骤
3.1 部署 Prometheus
3.2 编写监控脚本
3.3 部署监控脚本
4. 验证结果
5. 总结
基于 Pod 资源使用率的 Kubernetes 自动污点管理实践
在 Kubernetes 集群中,污点(Taint)和容忍度(Toleration)是一种强大的机制,用于控制 Pod 在节点上的调度行为。通常情况下,我们需要手动为节点添加或删除污点,但这种方式缺乏灵活性,无法根据集群的实际负载情况进行动态调整。本文将介绍如何基于 Pod 的资源使用情况,实现 Kubernetes 的自动污点管理,从而实现更精细化的调度策略。
1. 为什么需要自动污点管理?
在生产环境中,集群的负载是不断变化的。例如,某个节点上的 Pod 突然开始消耗大量的 CPU 资源,导致节点负载过高。此时,如果我们不采取任何措施,新的 Pod 仍然可能被调度到该节点上,进一步加剧节点的负载压力,甚至导致服务不稳定。
通过自动污点管理,我们可以根据节点的资源使用情况,动态地为节点添加或删除污点。当节点负载过高时,自动添加污点,防止新的 Pod 调度到该节点上;当节点负载恢复正常时,自动删除污点,允许新的 Pod 调度。
2. 实现原理
实现 Kubernetes 自动污点管理的核心思路是:
- 监控节点资源使用情况:我们需要定期监控节点的 CPU、内存等资源的使用情况。
- 设置阈值:根据实际需求,设置资源使用率的阈值。例如,当 CPU 利用率超过 80% 时,认为节点负载过高。
- 动态添加/删除污点:当节点资源使用率超过阈值时,自动为节点添加污点;当节点资源使用率低于阈值时,自动删除污点。
3. 实现步骤
下面介绍一种基于 Prometheus 和 Kubernetes API 实现自动污点管理的方案。
3.1 部署 Prometheus
Prometheus 是一款流行的开源监控系统,可以用于收集 Kubernetes 集群的各种指标数据。如果你的集群还没有部署 Prometheus,可以参考官方文档进行部署。
3.2 编写监控脚本
我们需要编写一个脚本,用于定期查询 Prometheus,获取节点的 CPU 利用率,并根据阈值动态添加或删除污点。以下是一个示例脚本(Python):
import os import time import requests from kubernetes import client, config # Prometheus 地址 PROMETHEUS_URL = os.environ.get("PROMETHEUS_URL", "http://prometheus.default.svc.cluster.local:9090") # CPU 利用率阈值 CPU_THRESHOLD = float(os.environ.get("CPU_THRESHOLD", "80")) # 污点 Key TAINT_KEY = os.environ.get("TAINT_KEY", "node.kubernetes.io/pressure") # 污点 Value TAINT_VALUE = os.environ.get("TAINT_VALUE", "true") # 污点 Effect TAINT_EFFECT = os.environ.get("TAINT_EFFECT", "NoSchedule") # 监控间隔(秒) MONITOR_INTERVAL = int(os.environ.get("MONITOR_INTERVAL", "60")) def get_node_cpu_usage(node_name): query = f'100 - (avg by (instance) (irate(node_cpu_seconds_total{{mode="idle", instance=~"{node_name}.*"}}[5m])) * 100)' url = f'{PROMETHEUS_URL}/api/v1/query?query={query}' try: response = requests.get(url) response.raise_for_status() result = response.json() if result['status'] == 'success' and len(result['data']['result']) > 0: return float(result['data']['result'][0]['value'][1]) else: print(f"无法获取节点 {node_name} 的 CPU 利用率:{result}") return None except requests.exceptions.RequestException as e: print(f"请求 Prometheus 失败:{e}") return None def taint_node(node_name): config.load_incluster_config() v1 = client.CoreV1Api() node = v1.read_node(name=node_name) taint = client.V1Taint(key=TAINT_KEY, value=TAINT_VALUE, effect=TAINT_EFFECT) if node.spec.taints is None: node.spec.taints = [taint] else: # 检查污点是否已存在 for t in node.spec.taints: if t.key == TAINT_KEY and t.value == TAINT_VALUE and t.effect == TAINT_EFFECT: print(f"节点 {node_name} 已经存在污点 {TAINT_KEY}={TAINT_VALUE}:{TAINT_EFFECT}") return node.spec.taints.append(taint) try: v1.patch_node(name=node_name, body=node) print(f"成功为节点 {node_name} 添加污点 {TAINT_KEY}={TAINT_VALUE}:{TAINT_EFFECT}") except client.exceptions.ApiException as e: print(f"为节点 {node_name} 添加污点失败:{e}") def untaint_node(node_name): config.load_incluster_config() v1 = client.CoreV1Api() node = v1.read_node(name=node_name) if node.spec.taints is None: print(f"节点 {node_name} 没有污点") return taints = [] for t in node.spec.taints: if t.key == TAINT_KEY and t.value == TAINT_VALUE and t.effect == TAINT_EFFECT: continue taints.append(t) node.spec.taints = taints try: v1.patch_node(name=node_name, body=node) print(f"成功为节点 {node_name} 移除污点 {TAINT_KEY}={TAINT_VALUE}:{TAINT_EFFECT}") except client.exceptions.ApiException as e: print(f"为节点 {node_name} 移除污点失败:{e}") if __name__ == "__main__": while True: config.load_incluster_config() v1 = client.CoreV1Api() node_list = v1.list_node() for node in node_list.items: node_name = node.metadata.name cpu_usage = get_node_cpu_usage(node_name) if cpu_usage is not None: if cpu_usage > CPU_THRESHOLD: taint_node(node_name) else: untaint_node(node_name) time.sleep(MONITOR_INTERVAL)
代码解释:
get_node_cpu_usage(node_name)
:查询 Prometheus,获取指定节点的 CPU 利用率。taint_node(node_name)
:为指定节点添加污点。untaint_node(node_name)
:为指定节点移除污点。- 主循环:定期获取所有节点的 CPU 利用率,并根据阈值添加或删除污点。
注意事项:
- 需要安装
requests
和kubernetes
Python 库:pip install requests kubernetes
- 需要配置 Kubernetes 集群的访问权限,例如使用 ServiceAccount。
- 可以根据实际需求修改 CPU 利用率阈值、污点 Key、Value 和 Effect。
3.3 部署监控脚本
将监控脚本打包成 Docker 镜像,并部署到 Kubernetes 集群中。可以使用 Deployment 或 CronJob 等方式进行部署。
Dockerfile 示例:
FROM python:3.9-slim-buster
WORKDIR /app
COPY requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
COPY auto-taint.py .
CMD ["python", "auto-taint.py"]
requirements.txt 示例:
requests kubernetes
Deployment 示例:
apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: auto-taint labels: app: auto-taint spec: replicas: 1 selector: matchLabels: app: auto-taint template: metadata: labels: app: auto-taint spec: serviceAccountName: auto-taint containers: - name: auto-taint image: your-docker-registry/auto-taint:latest imagePullPolicy: Always env: - name: PROMETHEUS_URL value: "http://prometheus.default.svc.cluster.local:9090" - name: CPU_THRESHOLD value: "80" - name: TAINT_KEY value: "node.kubernetes.io/pressure" - name: TAINT_VALUE value: "true" - name: TAINT_EFFECT value: "NoSchedule" - name: MONITOR_INTERVAL value: "60"
ServiceAccount 和 RBAC 权限配置示例:
apiVersion: v1 kind: ServiceAccount metadata: name: auto-taint --- apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1 kind: ClusterRole metadata: name: auto-taint rules: - apiGroups: [""] resources: ["nodes"] verbs: ["get", "patch", "list", "watch"] --- apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1 kind: ClusterRoleBinding metadata: name: auto-taint roleRef: apiGroup: rbac.authorization.k8s.io kind: ClusterRole name: auto-taint subjects: - kind: ServiceAccount name: auto-taint namespace: default # 修改为你的 namespace
4. 验证结果
部署完成后,可以通过以下方式验证自动污点管理是否生效:
- 观察节点的 CPU 利用率,当 CPU 利用率超过阈值时,检查节点是否自动添加了污点。
- 尝试调度新的 Pod 到负载过高的节点上,观察 Pod 是否被成功调度。如果污点生效,Pod 将无法调度到该节点上。
5. 总结
本文介绍了一种基于 Prometheus 和 Kubernetes API 实现 Kubernetes 自动污点管理的方案。通过自动污点管理,我们可以根据节点的资源使用情况,动态地调整节点的污点,从而实现更精细化的调度策略,提高集群的资源利用率和稳定性。当然,这只是一种实现方式,你也可以根据实际需求,选择其他的监控系统和实现方式。例如,可以使用 Kubernetes Metrics Server 和 Horizontal Pod Autoscaler (HPA) 结合来实现更复杂的自动调度策略。
希望本文能够帮助你理解和实现 Kubernetes 的自动污点管理功能。