分布式存储环境 Kubernetes节点扩容规模至2500的历程

原标题：Kubernetes节点扩容规模至2500的历程

我们使用Kubernetes做深度学习的研究已经超过两年。尽管我们最大的工作量直接管理裸云VM，但是Kubernetes提供了快速的迭代周期、具有合理的扩展性以及不含样板代码（a lack of boilerplate），所以在Kubernetes上进行的实验大多都达到了我们预期。我们现在运行着几个Kubernetes集群（一些在云上，一些在物理机机上），其中最大的已经超过2500节点。这些集群运行在Azure提供的D15v2和NC24 组合虚拟机上。

达到现在这个节点规模，我们也经历过很多问题。比如许多系统组件引起的问题：包括etcd、Kubernetes的master节点、Docker镜像获取问题、Network问题、KubeDNS，甚至是我们机器上的ARP缓存。我认为分享这些我们遇到的具体问题，以及我们是怎么解决这些问题是很有意义的。

etcd

在我们集群到500个节点之后，我们的researchers开始从kubectl命令行工具得到定时超时的警告。 我们尝试添加更多Kubernetes master（运行kube-apiserver的VM）。 这似乎暂时解决了这个问题，但是一连经历10次后，我们意识到这只是在处理症状，而没发现真正的原因（相比之下，GKE使用32位单核虚拟机支撑500个节点）。

这让我们非常怀疑是提供Kube master中央状态存储区的etcd集群出了问题。 从Datadog看来，尽管每台机器都使用能够达到5,000 IOPS的P30 SSD，但是在运行我们的etcd副本的DS15v2机器上，我们看到写入有几百毫秒的延迟。

这些延迟峰值阻塞了整个集群！

在fio[1]的基准测试中，我们发现etcd只能使用大约10%的IOPS，因为写延迟是2ms，etcd是连续的I/O，因此引起一连串的延迟。

然后，我们将每个节点的etcd目录移动到本地临时磁盘，这是一个直接连接到实例的SSD，而不是网络连接。分布式存储环境切换到本地磁盘带后写延迟达到200us，etcd恢复正常！

直到我们达到大约1,000个节点以前，我们的集群运行良好。在1,000这一点上，我们再次看到了etcd的提交高延迟。这一次，我们注意到kube-apiservers从etcd上读取了超过500MB/s。我们设置了Prometheus来监视apiservers，还设置了--audit-log-path和--audit-log-maxbackup标志，以便在apiserver上启用更多的日志记录。这就出现了一些缓慢的查询和对事件列表API的过度调用。

根本原因：Fluentd和Datadog监控进程的默认设置是从集群中的每个节点查询apiservers（例如，现在已解决的问题[2]）。 我们只是简单地改变了这些调用的过程，使apiservers的负载变得稳定。

etcd出口从500MB / s 下降到几乎为0（上图中的负值表示出口）

另一个有用的调整是将Kubernetes事件存储在一个单独的etcd集群中，以便事件创建中的峰值不会影响主要etcd实例的性能。 要做到这一点，我们只需将--etcd-servers-overrides标志设置为如下所示：

-etcd-servers-overrides= /events#https://0.example.com:2381;https://1.example.com:2381;https:// 2.example.com: 2381

另一个超过1,000后节点故障是超过了etcd的硬盘存储限制（默认2GB），导致硬盘拒绝写入。 这引发了一个级联失败：所有的Kube节点都健康检查失败，我们的autoscaler决定它需要终止所有的任务。 我们用--quota-backend-bytes标志增加了max etc的大小，现在autoscaler有了一个智能的检查，如果它终止超过50％的集群，不会采取行动。

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