云原生 分类

上次发文 K8s 无备份，不运维，文章开篇，插入了一张 K8s 集群巡检的图片，好多小伙伴私信留言，问我要开源地址。由于其通用性不高，大多数公司需要结合自身的架构情况进行不同的巡检，所以我没有开源。

今天发现有小伙伴还在群里讨论，有没有类似的工具/平台，虽然没有开源，我把其关键的 巡检指标 和 后端核心伪代码 分享出来，供各位同行参考。

Clay原创大约 11 分钟

CPU Throttle 问题详解

受内核调度控制周期（cfs_period）影响，容器的 CPU 利用率往往具有一定的欺骗性，下图展示了某容器一段时间的 CPU 使用情况（单位为0.01核），可以看到在 1s 级别的粒度下（图中紫色折线），容器的 CPU 用量较为稳定，平均在 2.5 核左右。根据经验，管理员会将 CPU Limit设置为 4 核。本以为这已经保留了充足的弹性空间，然而若我们将观察粒度放大到 100ms 级别（图中绿色折线），容器的 CPU 用量呈现出了严重的毛刺现象，峰值达到 4 核以上。此时容器会产生频繁的 CPU Throttle，进而导致应用性能下降、RT 抖动，但我们从常用的 CPU 利用率指标中竟然完全无法发现！

Clay原创大约 4 分钟

将 oVirt 虚拟机迁移到 KubeVirt

上篇，我们从0开始装一套 KubeVirt 1.2.1

Clay原创大约 4 分钟

K8s 驱逐场景以及规避方案

Pod 驱逐场景总结

从一个 SRE 角度看， Pod 驱逐分为两种情况：

较安全驱逐 & 提高稳定性的良性驱逐
- API 发起驱逐，典型案例：kubectl drain
- Node Not Ready 时，Controller Manager 发起的驱逐
有风险的驱逐
- 节点压力驱逐
  - 节点磁盘空间不足、内存不足或 Pid 不足， kubelet 发起驱逐
  - 节点内存不足，内核发起 OOM
- 节点打污点（NoExecute），导致 Pod 被驱逐，或者移除亲和性标签，导致 Pod 被驱逐， Controller Manager 发起的驱逐
- Pod 超过自身 Limit 限制，内核用满，临时存储用满等
- 优先级抢占驱逐

Clay原创大约 3 分钟

从0开始装一套 KubeVirt 1.2.1

KubeVirt 架构

架构

virt-api : 负责提供一些 KubeVirt 特有的 api，像是 console, vnc, startvm, stopvm 等。
virt-controller : 管理和监控 VMI 对象及其关联的 Pod，对其状态进行更新。
virt-hander : 以 DaemonSet 运行在每一个节点上，监听 VMI 的状态向上汇报，管理 VMI 的生命周期。
virt-launcher : 以 Pod 方式运行，每个 VMI Object 都会对应一个 virt-launcher Pod，容器内有单独的 libvirtd，用于启动和管理虚拟机。

Clay原创大约 6 分钟

K8s 多集群思考、实践和探索

为什么需要多集群

多活建设：提高业务应用的可用性，避免单个集群或单个数据中心故障导致业务应用暂时不可用。
混合云建设：引入公有云弹性资源解决业务大促节假日资源洪峰
控制故障爆炸半径

建设多集群的前期准备

多集群生命周期管理（新建集群、新增节点等）
多集群应用的分发部署
多集群监控告警
南北流量如何管理
东西流量如何管理
多集群应用迁移

Clay原创大约 10 分钟

CoreDNS 概述及运维实践

概述

什么是 DNS ?

域名系统（英语：Domain Name System，缩写：DNS）是互联网的一项服务。它作为将域名和IP地址相互映射的一个分布式数据库，能够使人更方便地访问互联网。DNS使用TCP和UDP端口53。

Clay原创大约 8 分钟

Etcd 概述及运维实践

Etcd 概述

什么是 Etcd ?

Etcd 是 CoreOS 团队于2013年6月发起的开源项目，它的目标是构建一个高可用的分布式键值(key-value)数据库。etcd内部采用raft协议作为一致性算法，Etcd基于 Go 语言实现。

名字由来，它源于两个方面，unix的“/etc”文件夹和分布式系统(“D”istribute system)的D，组合在一起表示etcd是用于存储分布式配置的信息存储服务。

Clay原创大约 12 分钟

kube on kube 实现思路分享

这里的 kube on kube ，是指建立 K8s 元集群，纳管其他业务 K8s 集群，通过声明式 API 管理集群的创建、增删节点等。

参考 https://github.com/kubean-io/kubean 源码进行编写，进行了裁剪。感谢 DaoCloud 开源！ 👍👍

背景

随着容器化覆盖率的逐步增加，越来越多的业务迁移到 K8s 集群中，考虑到同城双活、不同业务的复杂性以及耦合度，需要部署维护多套 K8s 集群，如何高效、可靠的在数据中心管理多个 k8s 集群是我们面临的关键挑战。