通过NPD在kubernetes集群上增强节点的错误检测能力

发布时间:2019-07-18 发布网站:脚本宝典
脚本宝典收集整理的这篇文章主要介绍了通过NPD在kubernetes集群上增强节点的错误检测能力脚本宝典觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。
摘要: 通过部署Node PRoblem detector来增强node节点的错误检测能力

在kubernetes集群上,通常我们只是管制集群本身以及容器的稳定运行。但是这些稳定性都是强依赖节点node的稳定的。可是node的管理,在kubernetes是比较弱的,因为可能对于kubernetes的初始设计来说,这些应该是IaaS的事。但是随着kubernetes的发展,它越来变成了一个操作系统,它管理的内容将越来越多,所以对于node的管理也将纳入kuberntes里管理。所以延伸出了node problem detector(参考1)这个项目。

Node的主要影响kuberntes稳定性的因素

硬件错误

  • CPU坏了
  • Memory坏了
  • 磁盘坏了

kernel问题

  • kernel deadlock (内核死锁)
  • corrupted file Systems (文件系统崩溃)
  • unresponsive runtime daemons (系统运行后台进程无响应)

docker问题

  • unresponsive runtime daemons (docker后台进程无响应)
  • docker image error (docker文件系统错误)

Node问题上报机制

Kubernetes支持两种上报机制:

  • NodeCondITion(节点状况): 这是指永久性的错误,它将造成pod无法在这个节点运行。这个节点状况只有在节点重启后才会被重置
  • Event(事件): 影响节点的临时性问题,但是它是对于系统诊断是有意义的

Node Problem Detector(NPD)

NPD就是利用kubernetes的上报机制,通过检测系统的日志(例如centos中journal),把错误的信息上报到kuberntes的node上。

NPD的架构

(图来源于mastering kubernetes)

通过NPD在kubernetes集群上增强节点的错误检测能力

NPD支持多种monitor来检测不同的错误类型。然后它把对应的信息上报给api server。

后面NPD也在计划提供一个remedy controller(治疗控制器),通过捕获这些信息作些补救的处理。例如在公有可以将硬件错误的机器自动换掉等

部署NPD实践

前提,你需要有一个k8s集群,必须有1个以上的worker节点。有需要你可以在阿里云的容器服务里,几分钟内创建一个k8s集群。

我将对应的内容放到了我的github上,大家可以参考,地址在:
https://github.com/vipdocker/...

因为官网的文档描述不是太清楚,以及对于centos journal的支持也是刚完成,所以文档还跟不上,也造成了我一些弯路

具体步骤参考上面github的README就可,这里就不啰嗦了。

如何验证NPD捕获信息

通常这些错误是比较难真实测试,只能通过发送消息到journal来模拟。

  • 发送一个kernel deadlock类型的condition:在对应的node节点上执行以下操作
echo "task docker:7 blocked for more than 300 seconds." |systemd-cat -t kernel

然后通过k8s控制台,你可以看到对应的信息:

通过NPD在kubernetes集群上增强节点的错误检测能力

  • 发送一个event
echo "Error trying v2 registry: failed to register layer: rename /VAR/lib/docker/image/test /var/lib/docker/image/ddd: directory not empty.*" |systemd-cat -t docker

然后通过以下命令来对应的event

kubectl describe node/xxxx

通过NPD在kubernetes集群上增强节点的错误检测能力

小结

通过NPD,我们可以看到一种node错误检测的增强手段, 后面它也将提供更多的plugin的集成机制来集成其它的监控系统,例如nagios等。
我们或许会看到这样的一个k8s,它已经包罗万象,不在需要“依赖”其它就可以完成的管理好一个集群,它将更像一个分布式的OS。

参考

本文作者:了哥-duff

阅读原文

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脚本宝典总结

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