k8s的Health Check(健康检查)

强大的自愈能力是 Kubernetes 这类容器编排引擎的一个重要特性。自愈的默认实现方式是自动重启发生故障的容器。除此之外,用户还可以利用 Liveness 和 Readiness 探测机制设置更精细的健康检查,进而实现如下需求:

  1. 零停机部署。

  2. 避免部署无效的镜像。

  3. 更加安全的滚动升级。

下面通过实践学习 Kubernetes 的 Health Check 功能。

1.默认的健康检查

我们首先学习 Kubernetes 默认的健康检查机制:

每个容器启动时都会执行一个进程,此进程由 Dockerfile 的 CMD 或 ENTRYPOINT 指定。如果进程退出时返回码非零,则认为容器发生故障,Kubernetes 就会根据 restartPolicy 重启容器。

下面我们模拟一个容器发生故障的场景,Pod 配置文件如下:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  labels:
    test: healthcheck
  name: healthcheck
spec:
  restartPolicy: OnFailure
  containers:
  - name: healthcheck
    image: busybox
    args:
    - /bin/sh
    - -c
    - sleep 10; exit 1
View Code

Pod 的 restartPolicy 设置为 OnFailure,默认为 Always

sleep 10; exit 1 模拟容器启动 10 秒后发生故障。

执行 kubectl apply 创建 Pod,命名为 healthcheck

 

可看到容器当前已经重启了 4 次。

 

在上面的例子中,容器进程返回值非零,Kubernetes 则认为容器发生故障,需要重启。但有不少情况是发生了故障,但进程并不会退出。比如访问 Web 服务器时显示 500 内部错误,可能是系统超载,也可能是资源死锁,此时 httpd 进程并没有异常退出,在这种情况下重启容器可能是最直接最有效的解决方案,那我们如何利用 Health Check 机制来处理这类场景呢?

答案是 Liveness

 

2.Liveness探测

Liveness 探测让用户可以自定义判断容器是否健康的条件。如果探测失败,Kubernetes 就会重启容器。

 还是举例说明,创建如下 Pod:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  labels:
    test: liveness
  name: liveness
spec:
  restartPolicy: OnFailure
  containers:
  - name: liveness
    image: busybox
    args:
    - /bin/sh
    - -c
    - touch /tmp/healthy; sleep 30; rm -fr /tmp/healthy; sleep 600
    livenessProbe:
      exec:
        command:
        - cat
        - /tmp/healthy
      initialDelaySeconds: 10
      periodSeconds: 5
View Code

启动进程首先创建文件 /tmp/healthy,30 秒后删除,在我们的设定中,如果 /tmp/healthy 文件存在,则认为容器处于正常状态,反正则发生故障。

livenessProbe 部分定义如何执行 Liveness 探测:

  1. 探测的方法是:通过 cat 命令检查 /tmp/healthy 文件是否存在。如果命令执行成功,返回值为零,Kubernetes 则认为本次 Liveness 探测成功;如果命令返回值非零,本次 Liveness 探测失败。

  2. initialDelaySeconds: 10 指定容器启动 10 之后开始执行 Liveness 探测,我们一般会根据应用启动的准备时间来设置。比如某个应用正常启动要花 30 秒,那么 initialDelaySeconds 的值就应该大于 30。

  3. periodSeconds: 5 指定每 5 秒执行一次 Liveness 探测。Kubernetes 如果连续执行 3 次 Liveness 探测均失败,则会杀掉并重启容器。

下面创建 Pod liveness

 

从配置文件可知,最开始的 30 秒,/tmp/healthy 存在,cat 命令返回 0,Liveness 探测成功,这段时间 kubectl describe pod liveness 的 Events部分会显示正常的日志。

 

 

 2m3s =123s     123s-30s(初始化时间)=93s   可以检查三次,对应的RESTARTS次数 为3

3.Readiness探测

 

除了 Liveness 探测,Kubernetes Health Check 机制还包括 Readiness 探测。

用户通过 Liveness 探测可以告诉 Kubernetes 什么时候通过重启容器实现自愈;Readiness 探测则是告诉 Kubernetes 什么时候可以将容器加入到 Service 负载均衡池中,对外提供服务。

Readiness 探测的配置语法与 Liveness 探测完全一样,下面是个例子:

 

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  labels:
    test: readiness
  name: readiness
spec:
  restartPolicy: OnFailure
  containers:
  - name: readiness
    image: busybox
    args:
    - /bin/sh
    - -c
    - touch /tmp/healthy; sleep 30; rm -rf /tmp/healthy
    readinessProbe:
      exec:
        command:
        - cat
        - /tmp/healthy
      initialDelaySeconds: 10
      periodSeconds: 5
View Code

这个配置文件只是将前面例子中的 liveness 替换为了 readiness,我们看看有什么不同的效果。

Pod readiness 的 READY 状态经历了如下变化:

  1. 刚被创建时,READY 状态为不可用。

  2. 15 秒后(initialDelaySeconds + periodSeconds),第一次进行 Readiness 探测并成功返回,设置 READY 为可用。

  3. 30 秒后,/tmp/healthy 被删除,连续 3 次 Readiness 探测均失败后,READY 被设置为不可用 STATUS变为Completed,而RESTARTS一直为0。

通过 kubectl describe pod readiness 也可以看到 Readiness 探测失败的日志。

 

下面对 Liveness 探测和 Readiness 探测做个比较:

  1. Liveness 探测和 Readiness 探测是两种 Health Check 机制,如果不特意配置,Kubernetes 将对两种探测采取相同的默认行为,即通过判断容器启动进程的返回值是否为零来判断探测是否成功。

  2. 两种探测的配置方法完全一样,支持的配置参数也一样。不同之处在于探测失败后的行为:Liveness 探测是重启容器;Readiness 探测则是将容器设置为不可用,不接收 Service 转发的请求。

  3. Liveness 探测和 Readiness 探测是独立执行的,二者之间没有依赖,所以可以单独使用,也可以同时使用。用 Liveness 探测判断容器是否需要重启以实现自愈;用 Readiness 探测判断容器是否已经准备好对外提供服务。

4.Health Check在滚动更新中使用

 对于多副本应用,当执行 Scale Up 操作时,新副本会作为 backend 被添加到 Service 的负责均衡中,与已有副本一起处理客户的请求。考虑到应用启动通常都需要一个准备阶段,比如加载缓存数据,连接数据库等,从容器启动到正真能够提供服务是需要一段时间的。我们可以通过 Readiness 探测判断容器是否就绪,避免将请求发送到还没有 ready 的 backend。

下面是示例应用的配置

重点关注 readinessProbe 部分。这里我们使用了不同于 exec 的另一种探测方法 -- httpGet。Kubernetes 对于该方法探测成功的判断条件是 http 请求的返回代码在 200-400 之间。

schema 指定协议,支持 HTTP(默认值)和 HTTPS
path 指定访问路径。
port 指定端口。

上面配置的作用是:

  1. 容器启动 10 秒之后开始探测。

  2. 如果 http://[container_ip]:8080/healthy 返回代码不是 200-400,表示容器没有就绪,不接收 Service web-svc 的请求。

  3. 每隔 5 秒再探测一次。

  4. 直到返回代码为 200-400,表明容器已经就绪,然后将其加入到 web-svc 的负责均衡中,开始处理客户请求。

  5. 探测会继续以 5 秒的间隔执行,如果连续发生 3 次失败,容器又会从负载均衡中移除,直到下次探测成功重新加入。

对于 http://[container_ip]:8080/healthy,应用则可以实现自己的判断逻辑,比如检查所依赖的数据库是否就绪,示例代码如下:

5.Health Check在滚动更新(Rolling Up)中的应用

现有一个正常运行的多副本应用,接下来对应用进行更新(比如使用更高版本的 image),Kubernetes 会启动新副本,然后发生了如下事件:

  1. 正常情况下新副本需要 10 秒钟完成准备工作,在此之前无法响应业务请求。

  2. 但由于人为配置错误,副本始终无法完成准备工作(比如无法连接后端数据库)。

先别继续往下看,现在请花一分钟思考这个问题:如果没有配置 Health Check,会出现怎样的情况?

因为新副本本身没有异常退出,默认的 Health Check 机制会认为容器已经就绪,进而会逐步用新副本替换现有副本,其结果就是:当所有旧副本都被替换后,整个应用将无法处理请求,无法对外提供服务。如果这是发生在重要的生产系统上,后果会非常严重。

如果正确配置了 Health Check,新副本只有通过了 Readiness 探测,才会被添加到 Service;如果没有通过探测,现有副本不会被全部替换,业务仍然正常进行。

下面通过例子来实践 Health Check 在 Rolling Update 中的应用。

用如下配置文件 app.v1.yml 模拟一个 10 副本的应用:

10 秒后副本能够通过 Readiness 探测。

 

 接下来滚动更新应用,配置文件 app.v2.yml 如下:

很显然,由于新副本中不存在 /tmp/healthy,是无法通过 Readiness 探测的。验证如下:

先关注 kubectl get pod 输出:

  1. 从 Pod 的 AGE 栏可判断,最后 5 个 Pod 是新副本,目前处于 NOT READY 状态。

  2. 旧副本从最初 10 个减少到 8 个。

再来看 kubectl get deployment app 的输出:

  1. DESIRED 10 表示期望的状态是 10 个 READY 的副本。

  2. CURRENT 13 表示当前副本的总数:即 8 个旧副本 + 5 个新副本。

  3. UP-TO-DATE 5 表示当前已经完成更新的副本数:即 5 个新副本。

  4. AVAILABLE 8 表示当前处于 READY 状态的副本数:即 8个旧副本。

 

5.1maxSurge

此参数控制滚动更新过程中副本总数的超过 DESIRED 的上限。maxSurge 可以是具体的整数(比如 3),也可以是百分百,向上取整maxSurge 默认值为 25%。

在上面的例子中,DESIRED 为 10,那么副本总数的最大值为:
roundUp(10 + 10 * 25%) = 13

所以我们看到 CURRENT 就是 13。

 

5.2maxUnavailable

此参数控制滚动更新过程中,不可用的副本相占 DESIRED 的最大比例。 maxUnavailable 可以是具体的整数(比如 3),也可以是百分百,向下取整maxUnavailable 默认值为 25%。

在上面的例子中,DESIRED 为 10,那么可用的副本数至少要为:
10 - roundDown(10 * 25%) = 8

所以我们看到 AVAILABLE 就是 8。

 

maxSurge 值越大,初始创建的新副本数量就越多;maxUnavailable 值越大,初始销毁的旧副本数量就越多。

理想情况下,我们这个案例滚动更新的过程应该是这样的:

  1. 首先创建 3 个新副本使副本总数达到 13 个。

  2. 然后销毁 2 个旧副本使可用的副本数降到 8 个。

  3. 当这 2 个旧副本成功销毁后,可再创建 2 个新副本,使副本总数保持为 13 个。

  4. 当新副本通过 Readiness 探测后,会使可用副本数增加,超过 8。

  5. 进而可以继续销毁更多的旧副本,使可用副本数回到 8。

  6. 旧副本的销毁使副本总数低于 13,这样就允许创建更多的新副本。

  7. 这个过程会持续进行,最终所有的旧副本都会被新副本替换,滚动更新完成。

而我们的实际情况是在第 4 步就卡住了,新副本无法通过 Readiness 探测。这个过程可以在 kubectl describe deployment app 的日志部分查看。

 

如果滚动更新失败,可以通过 kubectl rollout undo 回滚到上一个版本。

 

5.3定制maxSurge和maxUnavailable

如果要定制 maxSurge 和 maxUnavailable,可以如下配置:

按照如上配置:

pods总数将会是14(10+10*35%)=14个,采用向上取整

不可用的是7个 (10-10*35%)=7,采用向下取整

可用的也是7个        14-7

 

posted @ 2018-11-10 13:04  benjamin杨  阅读(...)  评论(...编辑  收藏