WEBKT

基于 Pod 资源使用率的 Kubernetes 自动污点管理实践

22 0 0 0

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:

  1. 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。
  2. 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。
  3. 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 requestskubernetes 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:

  1. 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。
  2. 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。

K8sCaptain Kubernetes污点管理Prometheus

评论点评

打赏赞助
sponsor

感谢您的支持让我们更好的前行

分享

QRcode

https://www.webkt.com/article/10158