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vivo大规模 Kubernetes 集群自动化运维实践

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作者：vivo 互联网服务器团队-Zhang Rong

一、背景

随着vivo业务迁移到K8s的增长，我们需要将K8s部署到多个数据中心。如何高效、可靠的在数据中心管理多个大规模的K8s集群是我们面临的关键挑战。kubernetes的节点需要对OS、Docker、etcd、K8s、CNI和网络插件的安装和配置，维护这些依赖关系繁琐又容易出错。

以前集群的部署和扩缩容主要通过ansible编排任务，黑屏化操作、配置集群的inventory和vars执行ansible playbook。集群运维的主要困难点如下：

  • 需要人工黑屏化集群运维操作，存在操作失误和集群配置差异。
  • 部署脚本工具没有具体的版本控制，不利于集群的升级和配置变更。
  • 部署脚本上线需要花费大量的时间验证，没有具体的测试用例和CI验证。
  • ansible任务没有拆分为模块化安装，应该化整为零。具体到K8s、etcd、addons的等角色的模块化管理，可以单独执行ansible任务。
  • 主要是通过二进制部署，需要自己维护一套集群管理体系。部署流程繁琐，效率较低。
  • 组件的参数管理比较混乱，通过命令行指定参数。K8s的组件最多有100以上的参数配置。每个大版本的迭代都在变化。

本文将分享我们开发的Kubernetes-Operator，采用K8s的声明式API设计，可以让集群管理员和Kubernetes-Operator的CR资源进行交互，以简化、降低任务风险性。只需要一个集群管理员就可以维护成千上万个K8s节点。

二、集群部署实践

2.1 集群部署介绍

主要基于ansible定义的OS、Docker、etcd、k8s和addons等集群部署任务。

主要流程如下：

  1. Bootstrap OS
  2. Preinstall step
  3. Install Docker
  4. Install etcd
  5. Install Kubernetes Master
  6. Install Kubernetes node
  7. Configure network plugin
  8. Install Addons
  9. Postinstall setup

上面看到是集群一键部署关键流程。当在多个数据中心部署完K8s集群后，比如集群组件的安全漏洞、新功能的上线、组件的升级等对线上集群进行变更时，需要小心谨慎的去处理。我们做到了化整为零，对单个模块去处理。避免全量的去执行ansible脚本，增加维护的难度。针对如Docker、etcd、K8s、network-plugin和addons的模块化管理和运维，需提供单独的ansible脚本入口，更加精细的运维操作，覆盖到集群大部分的生命周期管理。同时kubernetes-operator的api设计的时候可以方便选择对应操作yml去执行操作。

集群部署优化操作如下：

（1）K8s的组件参数管理通过ConmponentConfig[1]提供的API去标识配置文件。

  • 【可维护性】当组件参数超过50个以上时配置变得难以管理。
  • 【可升级性】对于升级，版本化配置的参数更容易管理。因为社区一个大版本的参数没有变化。
  • 【可编程性】可以对组件（JSON/YAML）对象的模板进行修补。如果你启用动态kubelet配置选项，修改参数会自动生效，不需要重启服务。
  • 【可配置性】许多类型的配置不能表示为key-value形式。

（2）计划切换到kubeadm部署

  • 使用kubeadm对K8s集群的生命周期管理，减少自身维护集群的成本。
  • 使用kubeadm的证书管理，如证书上传到secret里减少证书在主机拷贝的时间消耗和重新生成证书功能等。
  • 使用kubeadm的kubeconfig生成admin kubeconfig文件。
  • kubeadm其它功能如image管理、配置中心upload-config、自动给控制节点打标签和污点等。
  • 安装coredns和kube-proxy addons。

（3）ansible使用规范

  • 使用ansible自带模块处理部署逻辑。
  • 避免使用hostvars。
  • 避免使用delegate_to。
  • 启用–limit 模式。
  • 等等。

2.2 CI 矩阵测试

部署出来的集群，需要进行大量的场景测试和模拟。保证线上环境变更的可靠性和稳定性。

CI矩阵部分测试案例如下。

（1）语法测试：

  • ansible-lint
  • shellcheck
  • yamllint
  • syntax-check
  • pep8

（2）集群部署测试：

  • 部署集群
  • 扩缩容控制节点、计算节点、etcd
  • 升级集群
  • etcd、Docker、K8s和addons参数变更等

（3）性能和功能测试：

  • 检查kube-apiserver是否正常工作
  • 检查节点之间网络是否正常
  • 检查计算节点是否正常
  • K8s e2e测试
  • K8s conformance 测试
  • 其他测试

这里利用了GitLab、gitlab-runner[2]、ansible和kubevirt[3]等开源软件构建了CI流程。

详细的部署步骤如下：

  1. 在K8s集群部署gitlab-runner，并对接GitLab仓库。
  2. 在K8s集群部署Containerized-Data-Importer (CDI)[4]组件，用于创建pvc的存储虚拟机的映像文件。
  3. 在K8s集群部署kubevirt，用于创建虚拟机。
  4. 在代码仓库编写gitlab-ci.yaml[5], 规划集群测试矩阵。

如上图所示，当开发人员在GitLab提交PR时会触发一系列操作。这里主要展示了创建虚拟机和集群部署。其实在我们的集群还部署了语法检查和性能测试gitlab-runner，通过这些gitlab-runner创建CI的job去执行CI流程。

具体CI流程如下：

  1. 开发人员提交PR。
  2. 触发CI自动进行ansible语法检查。
  3. 执行ansible脚本去创建namespace，pvc和kubevirt的虚拟机模板，最终虚拟机在K8s上运行。这里主要用到ansible的K8s模块[6]去管理这些资源的创建和销毁。
  4. 调用ansible脚本去部署K8s集群。
  5. 集群部署完进行功能验证和性能测试等。
  6. 销毁kubevirt、pvc等资源。即删除虚拟机，释放资源。

如上图所示，当开发人员提交多个PR时，会在K8s集群中创建多个job，每个job都会执行上述的CI测试，互相不会产生影响。这种主要使用kubevirt的能力，实现了K8s on K8s的架构。

kubevirt主要能力如下：

  • 提供标准的K8s API，通过ansible的K8s模块就可以管理这些资源的生命周期。
  • 复用了K8s的调度能力，对资源进行了管控。
  • 复用了K8s的网络能力，以namespace隔离，每个集群网络互相不影响。

三、Kubernetes-Operator 实践

3.1 Operator 介绍

Operator是一种用于特定应用的控制器，可以扩展 K8s API的功能，来代表K8s的用户创建、配置和管理复杂应用的实例。基于K8s的资源和控制器概念构建，又涵盖了特定领域或应用本身的知识。用于实现其所管理的应用生命周期的自动化。

总结 Operator功能如下：

  1. kubernetes controller
  2. 部署或者管理一个应用，如数据库、etcd等
  3. 用户自定义的应用生命周期管理
  • 部署
  • 升级
  • 扩缩容
  • 备份
  • 自我修复
  • 等等

3.2 Kubernetes-Operator CR 介绍

kubernetes-operator的使用很多自定义的CR资源和控制器，这里简单的介绍功能和作用。

【ClusterDeployment】:  管理员配置的唯一的CR，其中MachineSet、Machine和Cluster它的子资源或者关联资源。ClusterDeployment是所有的配置参数入口，定义了如etcd、K8s、lb、集群版本、网路和addons等所有配置。

【MachineSet】：集群角色的集合包括控制节点、计算节点和etcd的配置和执行状态。

【Machine】：每台机器的具体信息，包括所属的角色、节点本身信息和执行的状态。

【Cluster】：和ClusterDeployment对应，它的status定义为subresource，减少

clusterDeployment的触发压力。主要用于存储ansible执行器执行脚本的状态。

【ansible执行器】：主要包括K8s自身的job、configMap、Secret和自研的job控制器。其中job主要用来执行ansible的脚本，因为K8s的job的状态有成功和失败，这样job 控制器很好观察到ansible执行的成功或者失败，同时也可以通过job对应pod日志去查看ansible的执行详细流程。configmap主要用于存储ansible执行时依赖的inventory和变量，挂在到job上。secret主要存储登陆主机的密钥，也是挂载到job上。

【扩展控制器】：主要用于扩展集群管理的功能的附加控制器，在部署kubernetes-operator我们做了定制，可以选择自己需要的扩展控制器。比如addons控制器主要负责addon插件的安装和管理。clusterinstall主要生成ansible执行器。remoteMachineSet用于多集群管理，同步元数据集群和业务集群的machine状态。还有其它的如对接公有云、dns、lb等控制器。

3.3 Kubernetes-Operator 架构

vivo的应用分布在数据中心的多个K8s集群上，提供了具有集中式多云管理、统一调度、高可用性、故障恢复等关键特性。主要搭建了一个元数据集群的pass平台去管理多个业务K8s集群。在众多关键组件中，其中kubernetes-operator就部署在元数据集群中，同时单独运行了machine控制器去管理物理资源。

下面举例部分场景如下：

场景一：

当大量应用迁移到kubernets上，管理员评估需要扩容集群。首先需要审批物理资源并通过pass平台生成对应machine的CR资源，此时的物理机处于备机池里，machine CR的状态为空闲状态。当管理员创建ClusterDeploment时所属的MachineSet会去关联空闲状态的machine，拿到空闲的machine资源，我们就可以观测到当前需要操作机器的IP地址生成对应的inventory和变量，并创建configmap并挂载给job。执行扩容的ansible脚本，如果job成功执行完会去更新machine的状态为deployed。同时跨集群同步node的控制器会检查当前的扩容的node是否为ready，如果为ready，会更新当前的machine为Ready状态，才完成整个扩容流程。

场景二：

当其中一个业务集群出现故障，无法提供服务，触发故障恢复流程，走统一资源调度。同时业务的策略是分配在多个业务集群，同时配置了一个备用集群，并没有在备用集群上分配实例，备用集群并不实际存在。

有如下2种情况：

  1. 其它的业务集群可以承载故障集群的业务，kubernetes-operator不需要执行任何操作。

  2. 如果其他业务集群不能承载故障集群的业务。容器平台开始预估资源，调用kubernetes-operator创建集群，即创建clusterDeployment从备机池里选择物理机器，观测到当前需要操作机器的IP地址生成对应的inventory和变量，创建configmap并挂载给job。执行集群安装的ansible脚本, 集群正常部署完成后开始业务的迁移。

3.4 Kubernetes-Operator 执行流程

  1. 集群管理员或者容器平台触发创建ClusterDeployment的CR，去定义当前集群的操作。
  2. ClusterDeployment控制器感知到变化进入控制器。
  3. 开始创建machineSet和关联machine 资源。
  4. ClusterInstall 控制器感知ClusterDeployment和Machineset的变化，开始统计machine资源，创建configmap和job，参数指定操作的ansible yml入口，执行扩缩容、升级和安装等操作。
  5. 调度器感知到job创建的pod资源，进行调度。
  6. 调度器调用K8s客户端更新pod的binding资源。
  7. kubelet感知到pod的调度结果，创建pod开始执行ansible playbook。
  8. job controller感知job的执行状态，更新ClusterDeployment状态。一般策略下job controller会去清理configmap和job资源。
  9. NodeHealthy感知K8s的node是否为ready，并同步machine的状态。
  10. addons 控制器感知集群是否ready，如果为ready去执行相关的addons插件的安装和升级。

四、总结

vivo大规模的K8s集群运维实践中，从底层的集群部署工具的优化，到大量的CI矩阵测试保证了我们线上集群运维的安全和稳定性。采用了K8s托管K8s的方式来自动化管理集群（K8s as a service），当operator检测当前的集群状态，判断是否与目标一致，出现不一致时，operator会发起具体的操作流程，驱动整个集群达到目标状态。

当前vivo的应用主要分布在自建的数据中心的多个K8s集群中，随着应用的不断的增长和复杂的业务场景，需要提供跨自建机房和云的多个K8s集群去运行原云生的应用程序。就需要Kubernetes-Operator提供对接公有云基础设施、apiserver的负载均衡、网络、dns和Cloud Provider 等。需要后续不断完善，降低K8s集群的运维难度。