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在Kubernetes集群上部署高可用Harbor镜像仓库

关于基于Harbor的高可用私有镜像仓库,在我的博客里曾不止一次提到,在源创会2017沈阳站上,我还专门以此题目和大家做了分享。事后,很多人通过微博私信个人公众号或博客评论问我是否可以在Kubernetes集群上安装高可用的Harbor仓库,今天我就用这篇文章来回答大家这个问题。

一、Kubernetes上的高可用Harbor方案

首先,我可以肯定给出一个回答:Harbor支持在Kubernetes部署。只不过Harbor官方的默认安装并非是高可用的,而是“单点式”的。在《基于Harbor的高可用企业级私有容器镜像仓库部署实践》一文中,我曾谈到了一种在裸机或VM上的、基于Cephfs共享存储的高可用Harbor方案。在Kubernetes上部署,其高可用的思路也是类似的,可见下面这幅示意图:

img{512x368}

围绕这幅示意图,简单说明一下我们的方案:

  • 通过在Kubernetes上启动Harbor内部各组件的多个副本的方式实现Harbor服务的计算高可用;
  • 通过挂载CephFS共享存储的方式实现镜像数据高可用;
  • Harbor使用的配置数据和关系数据放在外部(External)数据库集群中,保证数据高可用和实时一致性;
  • 通过外部Redis集群实现UI组件的session共享。

方案确定后,接下来我们就开始部署。

二、环境准备

在Harbor官方的对Kubernetes支持的说明中,提到当前的Harbor on kubernetes相关脚本和配置在Kubernetes v1.6.5和Harbor v1.2.0上验证测试通过了,因此在我们的实验环境中,Kubernetes至少要准备v1.6.5及以后版本。下面是我的环境的一些信息:

Kubernetes使用v1.7.3版本:

# kubelet --version
Kubernetes v1.7.3

Docker使用17.03.2版本:

# docker version
Client:
 Version:      17.03.2-ce
 API version:  1.27
 Go version:   go1.7.5
 Git commit:   f5ec1e2
 Built:        Tue Jun 27 03:35:14 2017
 OS/Arch:      linux/amd64

Server:
 Version:      17.03.2-ce
 API version:  1.27 (minimum version 1.12)
 Go version:   go1.7.5
 Git commit:   f5ec1e2
 Built:        Tue Jun 27 03:35:14 2017
 OS/Arch:      linux/amd64
 Experimental: false

关于Harbor的相关脚本,我们直接用master branch中的,而不是v1.2.0这个release版本中的。切记!否则你会发现v1.2.0版本源码中的相关kubernetes支持脚本根本就没法工作,甚至缺少adminserver组件的相关脚本。不过Harbor相关组件的image版本,我们使用的还是v1.2.0的:

Harbor源码的版本:

commit 82d842d77c01657589d67af0ea2d0c66b1f96014
Merge pull request #3741 from wy65701436/add-tc-concourse   on Dec 4, 2017

Harbor各组件的image的版本:

REPOSITORY                      TAG                 IMAGE ID
vmware/harbor-jobservice      v1.2.0          1fb18427db11
vmware/harbor-ui              v1.2.0          b7069ac3bd4b
vmware/harbor-adminserver     v1.2.0          a18331f0c1ae
vmware/registry               2.6.2-photon    c38af846a0da
vmware/nginx-photon           1.11.13         2971c92cc1ae

除此之外,高可用Harbor使用外部的DB cluster和redis cluster,DB cluster我们采用MySQL,对于MySQL cluster,可以使用mysql galera cluster或MySQL5.7以上版本自带的Group Replication (MGR) 集群。

三、探索harbor on k8s部署脚本和配置

我们在本地创建harbor-install-on-k8s目录,并将Harbor最新源码下载到该目录下:

# mkdir harbor-install-on-k8s
# cd harbor-install-on-k8s
# wget -c https://github.com/vmware/harbor/archive/master.zip
# unzip master.zip
# cd harbor-master
# ls -F
AUTHORS  CHANGELOG.md  contrib/  CONTRIBUTING.md  docs/
LICENSE  make/  Makefile  NOTICE  partners.md  README.md
ROADMAP.md  src/  tests/  tools/  VERSION

将Harbor部署到k8s上的脚本就在make/kubernetes目录下:

# cd harbor-master/make
# tree kubernetes
kubernetes
├── adminserver
│   ├── adminserver.rc.yaml
│   └── adminserver.svc.yaml
├── jobservice
│   ├── jobservice.rc.yaml
│   └── jobservice.svc.yaml
├── k8s-prepare
├── mysql
│   ├── mysql.rc.yaml
│   └── mysql.svc.yaml
├── nginx
│   ├── nginx.rc.yaml
│   └── nginx.svc.yaml
├── pv
│   ├── log.pvc.yaml
│   ├── log.pv.yaml
│   ├── registry.pvc.yaml
│   ├── registry.pv.yaml
│   ├── storage.pvc.yaml
│   └── storage.pv.yaml
├── registry
│   ├── registry.rc.yaml
│   └── registry.svc.yaml
├── templates
│   ├── adminserver.cm.yaml
│   ├── jobservice.cm.yaml
│   ├── mysql.cm.yaml
│   ├── nginx.cm.yaml
│   ├── registry.cm.yaml
│   └── ui.cm.yaml
└── ui
    ├── ui.rc.yaml
    └── ui.svc.yaml

8 directories, 25 files

  • k8s-prepare脚本:根据templates下的模板文件以及harbor.cfg中的配置生成各个组件,比如registry等的最终configmap配置文件。它的作用类似于用docker-compose工具部署Harbor时的prepare脚本;
  • templates目录:templates目录下放置各个组件的配置模板文件(configmap文件模板),将作为k8s-prepare的输入;
  • pv目录:Harbor组件所使用的存储插件的配置,默认情况下使用hostpath,对于高可用Harbor而言,我们这里将使用cephfs;
  • 其他组件目录,比如:registry:这些目录中存放这各个组件的service yaml和rc yaml,用于在Kubernetes cluster启动各个组件时使用。

下面我用一个示意图来形象地描述一下配置的生成过程以及各个文件在后续Harbor组件启动中的作用:

img{512x368}

由于使用external mysql db,Harbor自带的mysql组件我们不会使用,对应的pv目录下的storage.pv.yaml和storage.pvc.yaml我们也不会去关注和使用。

四、部署步骤

1、配置和创建挂载Cephfs的pv和pvc

我们先在共享分布式存储CephFS上为Harbor的存储需求创建目录:apps/harbor-k8s,并在harbor-k8s下创建两个子目录:log和registry,分别满足jobservice和registry的存储需求:

# cd /mnt   // CephFS的根目录挂载到了/mnt下面
# mkdir -p apps/harbor-k8s/log
# mkdir -p apps/harbor-k8s/registry
# tree apps/harbor-k8s
apps/harbor-k8s
├── log
└── registry

关于CephFS的挂载等具体操作步骤,可以参见我的《Kubernetes集群跨节点挂载CephFS》一文。

接下来,创建用于k8s pv挂载cephfs的ceph-secret,我们编写一个ceph-secret.yaml文件:

//ceph-secret.yaml
apiVersion: v1
data:
  key: {base64 encoding of the ceph admin.secret}
kind: Secret
metadata:
  name: ceph-secret
type: Opaque

创建ceph-secret:

# kubectl create -f ceph-secret.yaml
secret "ceph-secret" created

最后,我们来修改pv、pvc文件并创建对应的pv和pvc资源,要修改的文件包括pv/log.xxx和pv/registry.xxx,我们的目的就是用cephfs替代原先的hostPath:

//log.pv.yaml

apiVersion: v1
kind: PersistentVolume
metadata:
  name: log-pv
  labels:
    type: log
spec:
  capacity:
    storage: 1Gi
  accessModes:
    - ReadWriteMany
  cephfs:
    monitors:
      - {ceph-mon-node-ip}:6789
    path: /apps/harbor-k8s/log
    user: admin
    secretRef:
      name: ceph-secret
    readOnly: false
  persistentVolumeReclaimPolicy: Retain

//log.pvc.yaml

apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
  name: log-pvc
spec:
  accessModes:
    - ReadWriteMany
  resources:
    requests:
      storage: 1Gi
  selector:
    matchLabels:
      type: log

// registry.pv.yaml

apiVersion: v1
kind: PersistentVolume
metadata:
  name: registry-pv
  labels:
    type: registry
spec:
  capacity:
    storage: 5Gi
  accessModes:
    - ReadWriteMany
  cephfs:
    monitors:
      - 10.47.217.91:6789
    path: /apps/harbor-k8s/registry
    user: admin
    secretRef:
      name: ceph-secret
    readOnly: false
  persistentVolumeReclaimPolicy: Retain

//registry.pvc.yaml
apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
  name: registry-pvc
spec:
  accessModes:
    - ReadWriteMany
  resources:
    requests:
      storage: 5Gi
  selector:
    matchLabels:
      type: registry

创建pv和pvc:

# kubectl create -f log.pv.yaml
persistentvolume "log-pv" created
# kubectl create -f log.pvc.yaml
persistentvolumeclaim "log-pvc" created
# kubectl create -f registry.pv.yaml
persistentvolume "registry-pv" created
# kubectl create -f registry.pvc.yaml
persistentvolumeclaim "registry-pvc" created
# kubectl get pvc
NAME           STATUS    VOLUME        CAPACITY   ACCESSMODES   STORAGECLASS   AGE
log-pvc        Bound     log-pv        1Gi        RWX                          31s
registry-pvc   Bound     registry-pv   5Gi        RWX                          2s
# kubectl get pv
NAME          CAPACITY   ACCESSMODES   RECLAIMPOLICY   STATUS    CLAIM                  STORAGECLASS   REASON    AGE
log-pv        1Gi        RWX           Retain          Bound     default/log-pvc                                 36s
registry-pv   5Gi        RWX           Retain          Bound     default/registry-pvc                            6s

2、创建和初始化Harbor用的数据库

我们需要在External DB中创建Harbor访问数据库所用的user(harbork8s/harbork8s)以及所使用的数据库(registry_k8s):

mysql> create user harbork8s identified  by 'harbork8s';
Query OK, 0 rows affected (0.03 sec)

mysql> GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'harbork8s'@'%' IDENTIFIED BY 'harbork8s' WITH GRANT OPTION;
Query OK, 0 rows affected, 1 warning (0.00 sec)

# mysql> create database registry_k8s;
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)

mysql> grant all on registry_k8s.* to 'harbork8s' identified by 'harbork8s';
Query OK, 0 rows affected, 1 warning (0.00 sec)

由于目前Harbor还不支持自动init数据库,因此我们需要为新建的registry_k8s数据库做初始化,具体的方案就是先使用docker-compose工具在本地启动一个harbor,通过mysqldump将harbor-db container中的数据表dump出来,再导入到external db中的registry_k8s中,具体操作步骤如下:

# wget -c http://harbor.orientsoft.cn/harbor-1.2.0/harbor-offline-installer-v1.2.0.tgz
# tar zxvf harbor-offline-installer-v1.2.0.tgz

进入harbor目录,修改harbor.cfg中的hostname:

hostname = hub.tonybai.com:31777

# ./prepare
# docker-compose up -d

找到harbor_db的container id: 77fde71390e7,进入容器,并将数据库registry dump出来:

# docker exec -i -t  77fde71390e7 bash
# mysqldump -u root -pxxx --databases registry > registry.dump

离开容器,将容器内导出的registry.dump copy到本地:
# docker cp 77fde71390e7:/tmp/registry.dump ./

修改registry.dump为registry_k8s.dump,修改其内容中的registry为registry_k8s,然后导入到external db:

# mysqldump -h external_db_ip -P 3306 -u harbork8s -pharbork8s
mysql> source ./registry_k8s.dump;

3、配置make/harbor.cfg

harbor.cfg是整个配置生成的重要输入,我们在k8s-prepare执行之前,先要根据我们的需要和环境对harbor.cfg进行配置:

// make/harbor.cfg
hostname = hub.tonybai.com:31777
db_password = harbork8s
db_host = {external_db_ip}
db_user = harbork8s

4、对templates目录下的configmap配置模板(*.cm.yaml)进行配置调整

  • templates/adminserver.cm.yaml:
MYSQL_HOST: {external_db_ip}
MYSQL_USR: harbork8s
MYSQL_DATABASE: registry_k8s
RESET: "true"

注:adminserver.cm.yaml没有使用harbor.cfg中的有关数据库的配置项,而是需要单独再配置一遍,这块估计将来会fix掉这个问题。

  • templates/registry.cm.yaml:
rootcertbundle: /etc/registry/root.crt
  • templates/ui.cm.yaml:

ui组件需要添加session共享。ui组件读取_REDIS_URL环境变量:

//vmware/harbor/src/ui/main.go
... ..
    redisURL := os.Getenv("_REDIS_URL")
    if len(redisURL) > 0 {
        beego.BConfig.WebConfig.Session.SessionProvider = "redis"
        beego.BConfig.WebConfig.Session.SessionProviderConfig = redisURL
    }
... ...

而redisURL的格式在beego的源码中有说明:

// beego/session/redis/sess_redis.go

// SessionInit init redis session
// savepath like redis server addr,pool size,password,dbnum
// e.g. 127.0.0.1:6379,100,astaxie,0
func (rp *Provider) SessionInit(maxlifetime int64, savePath string) error {...}

因此,我们在templates/ui.cm.yaml中添加一行:

_REDIS_URL: {redis_ip}:6379,100,{redis_password},11

jobservice.cm.yaml和nginx.cm.yaml无需改变。

5、对各组件目录下的xxx.rc.yaml和xxx.svc.yaml配置模板进行配置调整

  • adminserver/adminserver.rc.yaml
replicas: 3
  • adminserver/adminserver.svc.yaml

不变。

  • jobservice/jobservice.rc.yaml、jobservice/jobservice.svc.yaml

不变。

  • nginx/nginx.rc.yaml
replicas: 3
  • nginx/nginx.svc.yaml
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: nginx
spec:
  type: NodePort
  ports:
    - name: http
      port: 80
      nodePort: 31777
      protocol: TCP
  selector:
    name: nginx-apps
  • registry/registry.rc.yaml
replicas: 3
mountPath: /etc/registry

这里有一个严重的bug,即registry.rc.yaml中configmap的默认mount路径:/etc/docker/registry与registry的docker image中的registry配置文件的路径/etc/registry不一致,这将导致我们精心配置的registry的configmap根本没有发挥作用,数据依然在memory中,而不是在我们配置的Cephfs中。这样一旦registry container退出,仓库的image数据就会丢失。同时也无法实现数据的高可用。因此,我们将mountPath都改为与registry image的一致,即:/etc/registry目录。

  • registry/registry.svc.yaml

不变。

  • ui/ui.rc.yaml
replicas: 3
  • ui/ui.svc.yaml
- name: _REDIS_URL
             valueFrom:
               configMapKeyRef:
                 name: harbor-ui-config
                 key: _REDIS_URL

6、执行k8s-prepare

执行k8s-prepare,生成各个组件的configmap文件:

# ./k8s-prepare
# git status
 ... ...

    adminserver/adminserver.cm.yaml
    jobservice/jobservice.cm.yaml
    mysql/mysql.cm.yaml
    nginx/nginx.cm.yaml
    registry/registry.cm.yaml
    ui/ui.cm.yaml

7、启动Harbor组件

  • 创建configmap
# kubectl apply -f jobservice/jobservice.cm.yaml
configmap "harbor-jobservice-config" created
# kubectl apply -f nginx/nginx.cm.yaml
configmap "harbor-nginx-config" created
# kubectl apply -f registry/registry.cm.yaml
configmap "harbor-registry-config" created
# kubectl apply -f ui/ui.cm.yaml
configmap "harbor-ui-config" created
# kubectl apply -f adminserver/adminserver.cm.yaml
configmap "harbor-adminserver-config" created

# kubectl get cm
NAME                        DATA      AGE
harbor-adminserver-config   42        14s
harbor-jobservice-config    8         16s
harbor-nginx-config         3         16s
harbor-registry-config      2         15s
harbor-ui-config            9         15s
  • 创建harbor各组件对应的k8s service
# kubectl apply -f jobservice/jobservice.svc.yaml
service "jobservice" created
# kubectl apply -f nginx/nginx.svc.yaml
service "nginx" created
# kubectl apply -f registry/registry.svc.yaml
service "registry" created
# kubectl apply -f ui/ui.svc.yaml
service "ui" created
# kubectl apply -f adminserver/adminserver.svc.yaml
service "adminserver" created

# kubectl get svc
NAME               CLUSTER-IP      EXTERNAL-IP   PORT(S)
adminserver        10.103.7.8      <none>        80/TCP
jobservice         10.104.14.178   <none>        80/TCP
nginx              10.103.46.129   <nodes>       80:31777/TCP
registry           10.101.185.42   <none>        5000/TCP,5001/TCP
ui                 10.96.29.187    <none>        80/TCP
  • 创建rc,启动各个组件pods
# kubectl apply -f registry/registry.rc.yaml
replicationcontroller "registry-rc" created
# kubectl apply -f jobservice/jobservice.rc.yaml
replicationcontroller "jobservice-rc" created
# kubectl apply -f ui/ui.rc.yaml
replicationcontroller "ui-rc" created
# kubectl apply -f nginx/nginx.rc.yaml
replicationcontroller "nginx-rc" created
# kubectl apply -f adminserver/adminserver.rc.yaml
replicationcontroller "adminserver-rc" created

#kubectl get pods
NAMESPACE     NAME                  READY     STATUS    RESTARTS   AGE
default       adminserver-rc-9pc78  1/1       Running   0          3m
default       adminserver-rc-pfqtv  1/1       Running   0          3m
default       adminserver-rc-w55sx  1/1       Running   0          3m
default       jobservice-rc-d18zk   1/1       Running   1          3m
default       nginx-rc-3t5km        1/1       Running   0          3m
default       nginx-rc-6wwtz        1/1       Running   0          3m
default       nginx-rc-dq64p        1/1       Running   0          3m
default       registry-rc-6w3b7     1/1       Running   0          3m
default       registry-rc-dfdld     1/1       Running   0          3m
default       registry-rc-t6fnx     1/1       Running   0          3m
default       ui-rc-0kwrz           1/1       Running   1          3m
default       ui-rc-kzs8d           1/1       Running   1          3m
default       ui-rc-vph6d           1/1       Running   1          3m

五、验证与Troubleshooting

1、docker cli访问

由于harbor默认使用了http访问,因此在docker login前先要将我们的仓库地址加到/etc/docker/daemon.json的insecure-registries中:

///etc/docker/daemon.json
{
  "insecure-registries": ["hub.tonybai.com:31777"]
}

systemctl daemon-reload and restart后,我们就可以通过docker login登录新建的仓库了(初始密码:Harbor12345):

 docker login hub.tonybai.com:31777
Username (admin): admin
Password:
Login Succeeded

2、docker push & pull

我们测试上传一个busybox image:

# docker pull busybox
Using default tag: latest
latest: Pulling from library/busybox
0ffadd58f2a6: Pull complete
Digest: sha256:bbc3a03235220b170ba48a157dd097dd1379299370e1ed99ce976df0355d24f0
Status: Downloaded newer image for busybox:latest
# docker tag busybox:latest hub.tonybai.com:31777/library/busybox:latest
# docker push hub.tonybai.com:31777/library/busybox:latest
The push refers to a repository [hub.tonybai.com:31777/library/busybox]
0271b8eebde3: Preparing
0271b8eebde3: Pushing [==================================================>] 1.338 MB
0271b8eebde3: Pushed
latest: digest: sha256:179cf024c8a22f1621ea012bfc84b0df7e393cb80bf3638ac80e30d23e69147f size: 527

下载刚刚上传的busybox:

# docker pull hub.tonybai.com:31777/library/busybox:latest
latest: Pulling from library/busybox
414e5515492a: Pull complete
Digest: sha256:179cf024c8a22f1621ea012bfc84b0df7e393cb80bf3638ac80e30d23e69147f
Status: Downloaded newer image for hub.tonybai.com:31777/library/busybox:latest

3、访问Harbor UI

在浏览器中打开http://hub.tonybai.com:31777,用admin/Harbor12345登录,如果看到下面页面,说明安装部署成功了:

img{512x368}

六、参考资料


微博:@tonybai_cn
微信公众号:iamtonybai
github.com: https://github.com/bigwhite

微信赞赏:
img{512x368}

Kubernetes节点资源耗尽状态的处理

今天上午一到工位,就收到来自同事的“投诉”:私有云上的Kubernetes cluster中的一个node似乎不工作了,因为专门部署于那个节点上的应用挂掉了,并且长时间没有恢复。这个公司私有云上Kubernetes集群是v1.7.5版本,部署于双节假期之前。最近感觉K8s开发明显提速,连续发布版本,截至发稿时,最新发布的版本为v1.8.1了。这个集群一直运行相对稳定,今天这个异常到底是怎么一回事呢?于是打开terminal,开始了问题的调查。

一、问题现象

我们这个小集群一共有三个Kubernetes Node。首先,我查看集群中的所有Pods状态,发现node1和node2上的Pods均正常(running状态),但位于node3上的三个Pods均为“Pending”状态,这三个pod是weave-net-rh6r4、kube-proxy-v4d1p以及portal-3613605798-txq4l,其中portal-3613605798-txq4l是我们的应用Pod。K8s自身的组件kube-proxy都异常了,显然node3节点出问题了。如果你此刻去尝试查看(kubectl describe) 这几个pod的状态,多半你会失败,因为Pod在频繁重启,1-2s钟新创建的Pod就会被kill掉,导致你无法查看其状态。

我直接查看一下node3的状态,果不其然,我得到了一些Warning events:

# kubectl describe ubuntu-k8s-3
... ...
Events:
  FirstSeen    LastSeen    Count    From            SubObjectPath    Type        Reason            Message
  ---------    --------    -----    ----            -------------    --------    ------            -------
  51m        51m        1    kubelet, ubuntu-k8s-3            Normal        NodeNotSchedulable    Node ubuntu-k8s-3 status is now: NodeNotSchedulable
  9d        51m        49428    kubelet, ubuntu-k8s-3            Warning        EvictionThresholdMet    Attempting to reclaim nodefs
  5m        5m        1    kubelet, ubuntu-k8s-3            Normal        Starting        Starting kubelet.
  5m        5m        2    kubelet, ubuntu-k8s-3            Normal        NodeHasSufficientDisk    Node ubuntu-k8s-3 status is now: NodeHasSufficientDisk
  5m        5m        2    kubelet, ubuntu-k8s-3            Normal        NodeHasSufficientMemory    Node ubuntu-k8s-3 status is now: NodeHasSufficientMemory
  5m        5m        2    kubelet, ubuntu-k8s-3            Normal        NodeHasNoDiskPressure    Node ubuntu-k8s-3 status is now: NodeHasNoDiskPressure
  5m        5m        1    kubelet, ubuntu-k8s-3            Normal        NodeAllocatableEnforced    Updated Node Allocatable limit across pods
  5m        5m        1    kubelet, ubuntu-k8s-3            Normal        NodeHasDiskPressure    Node ubuntu-k8s-3 status is now: NodeHasDiskPressure
  5m        14s        23    kubelet, ubuntu-k8s-3            Warning        EvictionThresholdMet    Attempting to reclaim nodefs

两点有价值的内容:
1、Node ubuntu-k8s-3 status is now: NodeHasDiskPressure
2、Warning: “EvictionThresholdMet Attempting to reclaim nodefs”

从以上内容大致可以判断出node3处于磁盘空间不足的状态下,并且该node上的kubelet daemon判断达到了Eviction阀值,试图回收磁盘空间(通过某种杀Pod的方式,I Guess)。

既然提到了Kubelet,我们再来看看这一后台service的log:

# journalctl  -u kubelet -f
10月 16 09:50:55 ubuntu-k8s-3 kubelet[17144]: W1016 09:50:55.056703   17144 eviction_manager.go:331] eviction manager: attempting to reclaim nodefs
10月 16 09:50:55 ubuntu-k8s-3 kubelet[17144]: I1016 09:50:55.057322   17144 eviction_manager.go:345] eviction manager: must evict pod(s) to reclaim nodefs
10月 16 09:50:55 ubuntu-k8s-3 kubelet[17144]: E1016 09:50:55.058307   17144 eviction_manager.go:356] eviction manager: eviction thresholds have been met, but no pods are active to evict
... ...
10月 16 09:54:14 ubuntu-k8s-3 kubelet[12844]: W1016 09:54:14.823152   12844 eviction_manager.go:142] Failed to admit pod weave-net-3svfg_kube-system(e5a5d474-b214-11e7-a98b-0650cc001a5b) - node has conditions: [DiskPressure]
10月 16 09:54:14 ubuntu-k8s-3 kubelet[12844]: W1016 09:54:14.824246   12844 eviction_manager.go:142] Failed to admit pod kube-proxy-d9lk0_kube-system(e5ff8fde-b214-11e7-a98b-0650cc001a5b) - node has conditions: [DiskPressure]

kubelet日志也印证了上面的判断:node3因为磁盘不足不再参与pod调度,但尝试回收磁盘空间时却发现已经没有active pod可以kill了!

二、原因分析

既然提到了磁盘不足,我们就来看看磁盘占用情况:

# df -h

文件系统        容量  已用  可用 已用% 挂载点
udev            2.0G     0  2.0G    0% /dev
tmpfs           396M   46M  350M   12% /run
/dev/sda1       5.8G  5.1G  448M   92% /
tmpfs           2.0G  288K  2.0G    1% /dev/shm
tmpfs           5.0M     0  5.0M    0% /run/lock
tmpfs           2.0G     0  2.0G    0% /sys/fs/cgroup
/dev/sdb1        99G  5.2G   89G    6% /data
tmpfs           396M     0  396M    0% /run/user/0
... ...

我们看到root分区的磁盘占用率已经达到了92%,仅剩下不到500M空间可以使用了。我们的私有云提供的ubuntu vm模板太过死板(无法定制),每个vm挂载的root分区只能是6G,多一点都不可以。这样在安装完一些必要的软件后,根分区占用率就很高了。为此,之前我们还特意挂载了一块专用盘(/dev/sdb1)用于存储docker的相关image和容器运行数据,并将原先的docker数据迁移到新位置(/data/docker)。

附:docker运行时数据迁移方法(适用于docker 1.12.x以后版本):
a) 创建/etc/docker/daemon.json

文件内容如下:
{
“graph”: “/data/docker”,
“storage-driver”: “aufs”
}

b) 停止docker并迁移数据
systemctl stop docker
mv /var/lib/docker /data

c) 重启docker
systemctl daemon-reload
systemctl restart docker

由于某些原因,我们的那个portal pod必须运行于该node上(通过nodeSelector选定node的方式)。在无法扩充根分区size的情况下,为了临时恢复pod运行,我们只能进一步“压榨”node了。于是我们的思路是:通过调整node的eviction threshold值来让node恢复healthy。

三、解决方案

要解决这一问题,我们需要阅读一下k8s官方的关于”Eviction Policy”的说明。大致意思就是:每个node上的kubelet都负责定期采集资源占用数据,并与预设的 threshold值进行比对,如果超过 threshold值,kubelet就会尝试杀掉一些Pod以回收相关资源,对Node进行保护。kubelet关注的资源指标threshold大约有如下几种:

- memory.available
- nodefs.available
- nodefs.inodesFree
- imagefs.available
- imagefs.inodesFree

每种threshold又分为eviction-soft和eviction-hard两组值。soft和hard的区别在于前者在到达threshold值时会给pod一段时间优雅退出,而后者则崇尚“暴力”,直接杀掉pod,没有任何优雅退出的机会。这里还要提一下nodefs和imagefs的区别:

  • nodefs: 指node自身的存储,存储daemon的运行日志等,一般指root分区/;
  • imagefs: 指docker daemon用于存储image和容器可写层(writable layer)的磁盘;

在我们的例子中,我们的imagefs是/dev/sdb1,磁盘占用率很低;而nodefs,即/分区占用率很高(92%)。

我们重启一次kubelet,查看一下这些threshold的当前值(通过journalctl -u kubelet -f查看):

10月 16 09:54:09 ubuntu-k8s-3 systemd[1]: Started kubelet: The Kubernetes Node Agent.
10月 16 09:54:09 ubuntu-k8s-3 kubelet[12844]: I1016 09:54:09.381711   12844 feature_gate.go:144] feature gates: map[]
10月 16 09:54:09 ubuntu-k8s-3 kubelet[12844]: I1016 09:54:09.437470   12844 client.go:72] Connecting to docker on unix:///var/run/docker.sock
10月 16 09:54:09 ubuntu-k8s-3 kubelet[12844]: I1016 09:54:09.438075   12844 client.go:92] Start docker client with request timeout=2m0s
10月 16 09:54:09 ubuntu-k8s-3 kubelet[12844]: I1016 09:54:09.471485   12844 manager.go:143] cAdvisor running in container: "/system.slice/kubelet.service"
... ...
10月 16 09:54:09 ubuntu-k8s-3 kubelet[12844]: I1016 09:54:09.615818   12844 container_manager_linux.go:246] container manager verified user specified cgroup-root exists: /
10月 16 09:54:09 ubuntu-k8s-3 kubelet[12844]: I1016 09:54:09.616263   12844 container_manager_linux.go:251] Creating Container Manager object based on Node Config: {RuntimeCgroupsName: SystemCgroupsName: KubeletCgroupsName: ContainerRuntime:docker CgroupsPerQOS:true CgroupRoot:/ CgroupDriver:cgroupfs ProtectKernelDefaults:false NodeAllocatableConfig:{KubeReservedCgroupName: SystemReservedCgroupName: EnforceNodeAllocatable:map[pods:{}] KubeReserved:map[] SystemReserved:map[] HardEvictionThresholds:[{Signal:memory.available Operator:LessThan Value:{Quantity:100Mi Percentage:0} GracePeriod:0s MinReclaim:<nil>} {Signal:nodefs.available Operator:LessThan Value:{Quantity:<nil> Percentage:0.1} GracePeriod:0s MinReclaim:<nil>} {Signal:nodefs.inodesFree Operator:LessThan Value:{Quantity:<nil> Percentage:0.05} GracePeriod:0s MinReclaim:<nil>}]} ExperimentalQOSReserved:map[]}
10月 16 09:54:09 ubuntu-k8s-3 kubelet[12844]: I1016 09:54:09.617680   12844 kubelet.go:263] Adding manifest file: /etc/kubernetes/manifests
10月 16 09:54:09 ubuntu-k8s-3 kubelet[12844]: I1016 09:54:09.618196   12844 kubelet.go:273] Watching apiserver
... ...

把涉及到threshold的信息重新格式化一下:

    HardEvictionThresholds: [
        {
            Signal: memory.availableOperator: LessThanValue: {
                Quantity: 100MiPercentage: 0
            }GracePeriod: 0sMinReclaim: <nil>
        }{
            Signal: nodefs.availableOperator: LessThanValue: {
                Quantity: <nil>Percentage: 0.1
            }GracePeriod: 0sMinReclaim: <nil>
        }{
            Signal: nodefs.inodesFreeOperator: LessThanValue: {
                Quantity: <nil>Percentage: 0.05
            }GracePeriod: 0sMinReclaim: <nil>
        }
    ]

我们看到初始情况下,kubelet并没有设置Soft Eviction,只是对memory和nodefs设置了hard eviction threshold值。这里最值得我们关注的是:nodefs.available percentage: 0.1。也就是说当nodefs的可用空间低于10%时,该node上的kubelet将会执行eviction动作。而我们的根分区剩余可用空间为8%,显然满足了这个条件,于是问题就发生了。

我们要做的就是临时修改这个值,可以将其设为<5%。

四、解决步骤

我们需要为kubelet重新设定nodefs.available的threshold值。怎么做呢?

kubelet是运行于每个kubernetes node上的daemon,它在system boot时由systemd拉起:

root@ubuntu-k8s-3:~# ps -ef|grep kubelet
root      5718  5695  0 16:38 pts/3    00:00:00 grep --color=auto kubelet
root     13640     1  4 10:25 ?        00:17:25 /usr/bin/kubelet --kubeconfig=/etc/kubernetes/kubelet.conf --require-kubeconfig=true --pod-manifest-path=/etc/kubernetes/manifests --allow-privileged=true --network-plugin=cni --cni-conf-dir=/etc/cni/net.d --cni-bin-dir=/opt/cni/bin --cluster-dns=10.96.0.10 --cluster-domain=cluster.local --authorization-mode=Webhook --client-ca-file=/etc/kubernetes/pki/ca.crt --cadvisor-port=0

查看一下kubelet service的状态:

root@ubuntu-k8s-3:~# systemctl status kubelet
● kubelet.service - kubelet: The Kubernetes Node Agent
   Loaded: loaded (/lib/systemd/system/kubelet.service; enabled; vendor preset: enabled)
  Drop-In: /etc/systemd/system/kubelet.service.d
           └─10-kubeadm.conf
   Active: active (running) since 一 2017-10-16 10:25:09 CST; 6h ago
     Docs: http://kubernetes.io/docs/
 Main PID: 13640 (kubelet)
    Tasks: 18
   Memory: 62.0M
      CPU: 18min 15.235s
   CGroup: /system.slice/kubelet.service
           ├─13640 /usr/bin/kubelet --kubeconfig=/etc/kubernetes/kubelet.conf --require-kubeconfig=true --pod-manifest-path=/etc/kubernetes/manifests --allow-privileged=true --
           └─13705 journalctl -k -f

.... ...

通过status的输出,我们看到关于kubelet service有两个systemd service配置文件与之启动相关:

- /lib/systemd/system/kubelet.service
Drop-In: /etc/systemd/system/kubelet.service.d
           └─10-kubeadm.conf

/lib/systemd/system/kubelet.service比较简单:

[Unit]
Description=kubelet: The Kubernetes Node Agent
Documentation=http://kubernetes.io/docs/

[Service]
ExecStart=/usr/bin/kubelet
Restart=always
StartLimitInterval=0
RestartSec=10

[Install]
WantedBy=multi-user.target

/etc/systemd/system/kubelet.service.d/10-kubeadm.conf是systemd中用于override kubelet.service中部分配置的drop-in文件,kubelet的启动配置都在这里:

[Service]
Environment="KUBELET_KUBECONFIG_ARGS=--kubeconfig=/etc/kubernetes/kubelet.conf --require-kubeconfig=true"
Environment="KUBELET_SYSTEM_PODS_ARGS=--pod-manifest-path=/etc/kubernetes/manifests --allow-privileged=true"
Environment="KUBELET_NETWORK_ARGS=--network-plugin=cni --cni-conf-dir=/etc/cni/net.d --cni-bin-dir=/opt/cni/bin"
Environment="KUBELET_DNS_ARGS=--cluster-dns=10.96.0.10 --cluster-domain=cluster.local"
Environment="KUBELET_AUTHZ_ARGS=--authorization-mode=Webhook --client-ca-file=/etc/kubernetes/pki/ca.crt"
Environment="KUBELET_CADVISOR_ARGS=--cadvisor-port=0"
ExecStart=
ExecStart=/usr/bin/kubelet $KUBELET_KUBECONFIG_ARGS $KUBELET_SYSTEM_PODS_ARGS $KUBELET_NETWORK_ARGS $KUBELET_DNS_ARGS $KUBELET_AUTHZ_ARGS $KUBELET_CADVISOR_ARGS $KUBELET_EXTRA_ARGS

systemd启动kubelet时会用10-kubeadm.conf中的ExecStart覆盖/lib/systemd/system/kubelet.service中的ExecStart,这样我们才能看到上面kubelet后面那一长溜命令行启动参数。我们要做的就是在这行启动参数后面添加上我们想设置的nodefs.available的threshold值。

出于配置风格一致的考量,我们定义一个新的Environment var,比如就叫:KUBELET_EVICTION_POLICY_ARGS:

Environment="KUBELET_EVICTION_POLICY_ARGS=--eviction-hard=nodefs.available<5%"
ExecStart=
ExecStart=/usr/bin/kubelet $KUBELET_KUBECONFIG_ARGS $KUBELET_SYSTEM_PODS_ARGS $KUBELET_NETWORK_ARGS $KUBELET_DNS_ARGS $KUBELET_AUTHZ_ARGS $KUBELET_CADVISOR_ARGS $KUBELET_EXTRA_ARGS $KUBELET_EVICTION_POLICY_ARGS

重启kubelet,我们通过日志看threshold的新值是否生效:

10月 16 16:56:10 ubuntu-k8s-3 kubelet[7394]: I1016 16:56:10.840914    7394 container_manager_linux.go:251] Creating Container Manager object based on Node Config: {RuntimeCgroupsName: SystemCgroupsName: KubeletCgroupsName: ContainerRuntime:docker CgroupsPerQOS:true CgroupRoot:/ CgroupDriver:cgroupfs ProtectKernelDefaults:false NodeAllocatableConfig:{KubeReservedCgroupName: SystemReservedCgroupName: EnforceNodeAllocatable:map[pods:{}] KubeReserved:map[] SystemReserved:map[] HardEvictionThresholds:[{Signal:nodefs.available Operator:LessThan Value:{Quantity:<nil> Percentage:0.05} GracePeriod:0s MinReclaim:<nil>}]} ExperimentalQOSReserved:map[]}

我们看到下面这一行,表明新配置已经生效:

Signal:nodefs.available Operator:LessThan Value:{Quantity:<nil> Percentage:0.05}

查看pods状态,原先处于pending状态的三个pod均变成了”running”状态,问题得以解决。

五、参考资料

1) 《Handling Out of Resource Errors
2) 《Configure Out Of Resource Handling
3) 《Systemd 入门教程:实战篇
4) 《System bootup process
5) 《Systemd for upstart users- ubuntu wiki


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