同程艺龙大数据在Kubernetes上的磨合与适配之路

同程艺龙数据中心容器化背景

作为同程艺龙的数据底层支撑部门，我们每天会产生海量的数据进行存储和计算，为了更好的支撑业务，我们在2018年推动所有的服务都采用了Docker Host模式部署。

我们一开始采用脚本管理容器服务，虽然能够做到自动化部署，但是不同组件的资源池没有打通，机器剩余资源的把控不到位，服务的滚动更新和故障转移也处于一个人工处理的状态，这个时候我们急需一个统一调度和管理集群资源的平台，所以2019年我们开始尝试将所有服务部署到Kubernetes上，已经投产的存储服务有Elasticsearch，Tikv，Kudu，Kafka等一些节点类型少的服务，计算组件有Hive，Spark SQL等服务，在这条艰辛的on Kubernetes之路，我们也遇到了很多问题，今天向大家分享一下。

K8S集群如何和外部世界打通

首先看下我们Kubernetes集群的架构图：

Kubernetes集群和外部机器通信，我们采用的OVS虚拟交换机的方式将物理网络和容器网络做成一个大二层的网络，这样Kubernetes集群外部的机器也能访问到容器。因为我们会部署分布式系统，有些分布式系统要求IP不变，所以Pod我们做了IP Local，根据Namespace和pod name来记录每个Pod的IP，IP保留时间为三天。为了防止极端情况下的需求，我们给Pod做了指定IP的功能，但是由于我们部署使用的是自定义对象或者StatefulSet对象，这个功能还需要在上层对象的Controller中支持。

上面这些功能我们都是基于Contiv的netplugin插件，在使用过程中我们遇到节点veth pair删除不干净的情况，我们采用定时检查删除无用veth pair来保证网络的干净。

OVS架构图如下：

Pod网络的问题解决以后，Service的负载我们希望和Pod网络一样可以直接访问。这里我们使用Kubernetes Java Client Watch Service和Endpoints Event事件，将EndPoints和Service Cluster IP同步到同程艺龙的基础设施组件TVS上，TVS是一个四层负载均衡，我们通过HTTP的方式进行同步。在刚开始上线的时候，我们发现Kubernetes Client切换leader节点的时候会重新消费之前的Service event事件，所以同步一定要保证幂等性，Service删除事件同步要加上Kubernetes Service是否存在的校验，确认Service真的不在的时候，再去删除TVS的VIP。这种方式将我们的路由规则更集中式的管理，不会像kube-proxy将所有的规则同步到每台物理机器上。

Service网络解决以后，由于分布式系统的一些特性，有些组件是一定要通过域名才能启动和访问。所以我们会把Kubernetes集群内的节点域名全部注册到公司的DNS服务上，这里我们只要将Kubernetes内部域名改成公司提供的域名尾缀并重启集群和CoreDNS，然后将CoreDNS的域名同步一份到公司的DNS服务上。

做了上面这些支持后，我们觉得这样一个集群才符合生产环境的使用，既可以使用Kubernetes的很多特性，也和公司内部组件做了整合，用户的体验感也没有太大的变化，反而借助于Service和域名的自动同步，Kubernetes的编排能力，体验更佳。

存储计算组件上K8S集群的实践

因为Kubernetes设计的初衷是为了部署计算型的组件，所以我们觉得部署计算节点对我们来说难度不大，我们部署了 Hive，Spark SQL，Tensorflow server等计算组件，不同组件我们采用不同的Namespace进行管理，不同组件的机器资源我们打上标签，做好资源池的划分。针对Hive这种两种及以上类型的节点，一开始我们会采用Helm写好模板做好一键部署，然后我们会投入人力做Hive的Operator，开发Operator可以将我们的一些人工容灾的思想用代码去变现出来，更新多节点类型的组件也会简单很多。

我们都会遇到存储组件应不应该上Kubernetes，我到底应不应该用共享存储的问题。我们认为存储组件是可以上Kubernetes的，这里我们采用的 Local PV+Ceph的方式，针对大数据存储组件，比如ES，TiKV，Kafka等组件，我们采用Local PV的方式，像物理机一样将数据存在本地磁盘，保证性能。针对Jupyter一些非重要的组件我们会采用Ceph RBD Image的方式，用来节省本地磁盘的空间。刚开始的时候我们采用批量创建Local PV的方式，后来我们希望控制磁盘的使用，一个或者两个存储组件配一些计算组件做到资源的混部，我们将Local PV的创建做成按需分配，合理的控制磁盘的使用。

存储组件我们第一个部署的组件是ElasticSearch，ES是非常容易支持的，因为客户端是http访问，对外只需要提供 ES client节点类型，不需要暴露集群内部节点信息，利用Service只需要提供一个TVS的VIP给到用户。刚开始我们使用StatefulSet部署Elasticsearch，由于Statefulset顺序性的限制，我们不能指定下掉某个节点，于是我们开发了一个高级版的AdvanceStatefulSet，通过指定序号就可以下线Pod。

像这样配置即可：

offlineStrategy :

podOrdinals :

- 0

我们将ES部署方式用Helm模板写好，做到自动化部署，每一个节点类型的容错还局限于AdvanceStatefulSet的Controller。ES官方也提供了Operator，因为处于beta版本，自定义资源还有很多问题，没有基于Sts做CRD，所以我们没有选择这种方式。我们觉得在Sts上层再建立一层CRD，可以更方便去管理多种节点类型，但是人力有限，我们对这个需求的优先级还不是很高，当前基于AdvanceSts管理也能够运维起来。

在部署Kudu组件的时候，我们延用ES的套路，发现节点域名解析不到的问题，当时我们还没有将Kubernetes内部域名同步到公司层面的DNS。在分布式系统中，很常见的场景是客户端连接到Master节点，Master节点会返回Worker节点域名，在Kubernetes集群外部的机器是没法访问到Worker的域名的。在没解决DNS问题之前，我们先采用Host模式部署，注意一下port冲突问题就好了。

因为我们在2018年所有的组件已经on Docker，我们只要将组件的部署方式迁移到Kubernetes上来管理，所以像Kafka，TiKV，PG，ZK这些组件，我们都可以轻松的上Kubernetes。

不过在大数据组件当中，机器资源最多就属Hadoop组件，在以前Docker Host部署的时候，DataNode和yarn节点会挂载sata的12块盘，TiKV EleatiscSearch我们采用的是ssd raid50单块盘的方式，我们发现Local PV的方式不能很好的挂载多块盘，如果强行的挂载12个PV，scheduler需要支持每个PV在不同的磁盘，才能符合我们利用多块盘读写的目的。

Local PV没法解决我们的需求，我们开始尝试HostPath，HostPath现在没有一个好的资源管理器，HostPath不能和机器属性绑定在一起，简单来说就是让HostPath具备Local PV机器绑定的特性。所以我们正在开发一个将HostPath也转变成PV资源进行管理，具备和Local PV一样的特性的Agent。当前我们采用的折中方案是AdvanceStatefulSet+nodeSelector+Affinity来部署yarn和DataNode，不过我们没有大规模使用，因为不够优雅。

K8S集群部署分布式系统总结

我们认为在Kubernetes上部署存储或者计算型的组件是可行的，做好外部世界和Kubernetes集群内部的通信，或者将所有的组件都放在Kubernetes集群内部。

针对性能要求比较高的组件，采用Host模式+Local PV的方式部署。在没有人力和开源成熟的Operator的时候，可以先用Helm模板化部署方式，先解决自动化部署。提供可视化的运维操作，通过人工组合操作的方式先代替Operator自动化运维。 将一些通用的功能搬到Operator之上，并将Operator定制化能力提供给用户，让用户成为你的开发者，共同构建Kubernetes生态。

当前我们维护了自己的AdvanceStatefulSet Controller，提供镜像原地升级，指定下线节点的功能，维护一个基础的Base Operator，我们希望将一些功能通用的覆盖所有组件，针对Hive这种多节点类型的服务开发独立的Operator。 在社区我们积极参与TiDB Operator的开发，我们觉得当前TiDB的云原生方案是比较成熟，利用TiDB Operator部署的TiKV我们已经上生产了。 这些支持得益于我们对于Service Pod DNS的支持，赋予Kubernetes的网络和磁盘静态分配绑定的能力。

以前我们会部署一个大的分布式系统业务混用，比如ES，现在我们可以利用Kubernetes切成小集群，每个集群都做好日志和监控的功能，业务可以申请自己的集群，资源上是隔离的，不会因为资源互相影响。懂组件的业务也可以根据自己的场景，不断优化自己集群的配置。当我们对组件性能把控不到位的时候，采用小集群是规避风险的一种方式。

关于监控，我们使用一个集群配一个Prometheus+Grafana的方案，做到监控隔离，Prometheus我们采用Thanos架构，提供统一的监控查询。

监控参考：

关于日志，我们采用sidecar注入到Pod的方式，收集到Kafka，Flink落地ES，保留七天，我们可以针对日志做一些报警策略。

日志参考：

一些天生支持云原生的组件探索

除了已有组件尝试部署到Kubernetes，我们也在探索新的组件，比如JupyterHub，JupyterHub我们采用的是Ceph共享存储。基于JupyterHub接口能力，提供自定义镜像和定制化框架的能力，每个用户可以申请自己的Jupyter，分配固定的资源配比。我们也尝试部署了KubeFlow，想借助于TensorFlow Operator 部署分布式任务能力提升算法侧的能力，不过因为KubeFlow要绑定Istio组件，我们觉得太大了，所以没有将其放到线上。我们会基于Jupyter提供更好的数据分析层面的交互能力。

我们还部署了TensorFlow Server，打通HDFS和TensorFlow Server，用户使用Spark训练的TF model生成到HDFS之上，可以自动部署成TF server，做到模型的自动部署和滚动更新。还有Dask等等服务。

我们发现已有组件官方都在做云原生的支持，新组件会自带Kubernetes的支持，所以on Kubernetes未来一定可以走的更远。

遇到的问题和未来规划

在on Kubernetes这条路上，Kubernetes不能拿来即用，要根据自己的场景适配。在不影响已有业务的情况下，提供不改变用户行为的场景。原本用户可以很方便看到日志，知道请求落到哪个点上，那么你就需要提供很好的日志收集服务，提供更稳定的服务，才能让用户相信你的能力。

在网络方面，我们会尝试DPDK来加速容器网络以及其他硬件方案，将大数据服务本地性需求弱化，做到存储和计算的分离，提升扩展性。

在磁盘方面，我们会提供不同的规格的尝试，当前我们是混部，我们会提供LVM+混部+分区的方案选择，提供更灵活的部署方式。

在平台层面，我们会将机器和底层研发用户分开，可视化的运维集群，提升安全性和便捷。

在技术变革的快车道上，我们要制定好如何在行驶中换轮胎，甚至是换引擎。

Q & A

Q1： 存储集群，出现Pod迁移怎么解决数据盘问题？

A： Local PV，只要你不删除PV和PVC，不会产生Pod偏移。你可以使用Sts volume Template试试。

Q2 ：以前做过Zeppelin（类似Jupyter的工具）+Spark的应用，经常因为各种队列资源计算不足需要调整配置那些，如果上 Docker 的话，这种方便操作吗？就是担心容器集群会不会不稳定？

A： 方便的。当前我们使用JupyterHub来创建Jupyter，Jupyter和Spark集群打通，提供用户直接写代码和集群交互。不过要注意资源控制。我们直接和Spark交互用的是Apache的Livy。Kubernetes集群你提高稳定性就可以了，我们现在用的很稳定。

Q3： 日志监控保留一周，那资源利用的数据保留多久？比如CPU内存网络硬盘这些数据？

A： 容器的监控我们保留12天。历史数据我们用的Thanos架构，保存到Ceph中。物理机的监控我们是放在小米的Falcon。

Q4 ：如果Pod挂了，出现Pod自动漂移到其他节点，挂载的Local PV数据是否也要做迁移？

A： 如果Pod挂了无法拉起，不删除PV和PVC，Pod是不会漂移到其他节点。这是Local PV调度决定的。如果需要漂移到其他节点，需要手动的删除PV和PVC，Pod漂移到其他节点，然后将有问题那个物理机上的数据迁移到新的PV上来。

Q5： Thanos监控数据如何存放？查询速度比原生的Prometheus如何？

A： Thanos是Prometheus的高可用架构，我们用来做一个集中查询。历史归档数据是存储在Ceph中，Prometheus存储比如七天的数据，还是和原来一样存储在本地。查询速度我们使用下来还可以，查询速度取决于你的监控数据的体量，你可以做一些横向扩展，数据量大的时候该慢还是慢的。

Q6： 请问一下Pod指定IP是怎么实现的？

A： Kubernetes是支持CNI接口的，我们使用Contiv的netplugin插件，当Pod调度起来，会走CNI接口申请一个IP。根据Namespace+podname对应一个唯一标识，这个标识和IP是存储在一个单独的etcd中。podname用deployment部署是随机的，所以我们基本上都会用我们开发的AdvanceSts来部署，这样名字是固定的。

作者丨程威，同程艺龙数据中心Kubernetes负责人

来源丨 分布式实验室 （ID：dockerone）

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