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自动扩缩集群 DNS 服务
本页展示了如何在集群中启用和配置 DNS 服务的自动扩缩功能。
准备开始
你必须拥有一个 Kubernetes 的集群,同时你的 Kubernetes 集群必须带有 kubectl 命令行工具。 如果你还没有集群,你可以通过 Minikube 构建一 个你自己的集群,或者你可以使用下面任意一个 Kubernetes 工具构建:
要获知版本信息,请输入kubectl version
.
本指南假设你的节点使用 AMD64 或 Intel 64 CPU 架构
确保已启用 DNS 功能本身。
建议使用 Kubernetes 1.4.0 或更高版本。
确定是否 DNS 水平 水平自动扩缩特性已经启用
在 kube-system 命名空间中列出集群中的 DeploymentsDeployment 是管理应用副本的 API 对象。 :
kubectl get deployment --namespace=kube-system
输出类似如下这样:
NAME DESIRED CURRENT UP-TO-DATE AVAILABLE AGE
...
dns-autoscaler 1 1 1 1 ...
...
如果在输出中看到 “dns-autoscaler”,说明 DNS 水平自动扩缩已经启用,可以跳到 调优自动扩缩参数。
获取 DNS Deployment 的名称
列出集群内 kube-system 名字空间中的 DNS Deployment:
kubectl get deployment -l k8s-app=kube-dns --namespace=kube-system
输出类似如下这样:
NAME READY UP-TO-DATE AVAILABLE AGE
...
coredns 2/2 2 2 ...
...
如果看不到 DNS 服务的 Deployment,你也可以通过名字来查找:
kubectl get deployment --namespace=kube-system
并在输出中寻找名称为 coredns
或 kube-dns
的 Deployment。
你的扩缩目标为:
Deployment/<your-deployment-name>
其中 <your-deployment-name>
是 DNS Deployment 的名称。
例如,如果你的 DNS Deployment 名称是 coredns
,则你的扩展目标是 Deployment/coredns。
说明: CoreDNS 是 Kubernetes 的默认 DNS 服务。CoreDNS 设置标签k8s-app=kube-dns
, 以便能够在原来使用kube-dns
的集群中工作。
启用 DNS 水平自动扩缩
在本节,我们创建一个 Deployment。Deployment 中的 Pod 运行一个基于
cluster-proportional-autoscaler-amd64
镜像的容器。
创建文件 dns-horizontal-autoscaler.yaml
,内容如下所示:
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: dns-autoscaler
namespace: kube-system
labels:
k8s-app: dns-autoscaler
spec:
selector:
matchLabels:
k8s-app: dns-autoscaler
template:
metadata:
labels:
k8s-app: dns-autoscaler
spec:
containers:
- name: autoscaler
image: k8s.gcr.io/cluster-proportional-autoscaler-amd64:1.6.0
resources:
requests:
cpu: 20m
memory: 10Mi
command:
- /cluster-proportional-autoscaler
- --namespace=kube-system
- --configmap=dns-autoscaler
- --target=<SCALE_TARGET>
# When cluster is using large nodes(with more cores), "coresPerReplica" should dominate.
# If using small nodes, "nodesPerReplica" should dominate.
- --default-params={"linear":{"coresPerReplica":256,"nodesPerReplica":16,"min":1}}
- --logtostderr=true
- --v=2
在文件中,将 <SCALE_TARGET>
替换成扩缩目标。
进入到包含配置文件的目录中,输入如下命令创建 Deployment:
kubectl apply -f dns-horizontal-autoscaler.yaml
一个成功的命令输出是:
deployment.apps/dns-autoscaler created
DNS 水平自动扩缩在已经启用了。
调优自动扩缩参数
验证 dns-autoscaler ConfigMapConfigMap 是一种 API 对象,用来将非机密性的数据保存到健值对中。使用时可以用作环境变量、命令行参数或者存储卷中的配置文件。 是否存在:
kubectl get configmap --namespace=kube-system
输出类似于:
NAME DATA AGE
...
dns-autoscaler 1 ...
...
修改该 ConfigMap 中的数据:
kubectl edit configmap dns-autoscaler --namespace=kube-system
找到如下这行内容:
linear: '{"coresPerReplica":256,"min":1,"nodesPerReplica":16}'
根据需要修改对应的字段。“min” 字段表明 DNS 后端的最小数量。 实际后端的数量通过使用如下公式来计算:
replicas = max( ceil( cores * 1/coresPerReplica ) , ceil( nodes * 1/nodesPerReplica ) )
注意 coresPerReplica
和 nodesPerReplica
的值都是整数。
背后的思想是,当一个集群使用具有很多核心的节点时,由 coresPerReplica
来控制。
当一个集群使用具有较少核心的节点时,由 nodesPerReplica
来控制。
其它的扩缩模式也是支持的,详情查看 cluster-proportional-autoscaler。
禁用 DNS 水平自动扩缩
有几个可供调优的 DNS 水平自动扩缩选项。具体使用哪个选项因环境而异。
选项 1:缩容 dns-autoscaler Deployment 至 0 个副本
该选项适用于所有场景。运行如下命令:
kubectl scale deployment --replicas=0 dns-autoscaler --namespace=kube-system
输出如下所示:
deployment.apps/dns-autoscaler scaled
验证当前副本数为 0:
kubectl get rs --namespace=kube-system
输出内容中,在 DESIRED 和 CURRENT 列显示为 0:
NAME DESIRED CURRENT READY AGE
...
dns-autoscaler-6b59789fc8 0 0 0 ...
...
选项 2:删除 dns-autoscaler Deployment
如果 dns-autoscaler 为你所控制,也就说没有人会去重新创建它,可以选择此选项:
kubectl delete deployment dns-autoscaler --namespace=kube-system
输出内容如下所示:
deployment.apps "dns-autoscaler" deleted
选项 3:从主控节点删除 dns-autoscaler 清单文件
如果 dns-autoscaler 在插件管理器 的控制之下,并且具有操作 master 节点的写权限,可以使用此选项。
登录到主控节点,删除对应的清单文件。 dns-autoscaler 对应的路径一般为:
/etc/kubernetes/addons/dns-horizontal-autoscaler/dns-horizontal-autoscaler.yaml
当清单文件被删除后,插件管理器将删除 dns-autoscaler Deployment。
理解 DNS 水平自动扩缩工作原理
cluster-proportional-autoscaler 应用独立于 DNS 服务部署。
autoscaler Pod 运行一个客户端,它通过轮询 Kubernetes API 服务器获取集群中节点和核心的数量。
系统会基于当前可调度的节点个数、核心数以及所给的扩缩参数,计算期望的副本数并应用到 DNS 后端。
扩缩参数和数据点会基于一个 ConfigMap 来提供给 autoscaler,它会在每次轮询时刷新它的参数表, 以与最近期望的扩缩参数保持一致。
扩缩参数是可以被修改的,而且不需要重建或重启 autoscaler Pod。
autoscaler 提供了一个控制器接口来支持两种控制模式:linear 和 ladder。