Add 17th practice

This commit is contained in:
Pavel Selivanov
2021-11-25 00:32:54 +03:00
parent 6198d94dee
commit 207030b49b
15 changed files with 741 additions and 0 deletions
+283
View File
@@ -0,0 +1,283 @@
### HPA v2
---
#### С чем будем работать
* `Prometheus` устанавливается из Helm репозитория
* `Prometheus adapter` устанавливается из Helm репозитория
* `HPA v2` является стандартной абстракцией кластера Kubernetes
* Каталог `deploy` содержит необходимые для прохождения практики манифесты
* Бинарный файл `wrk` - утилита для генерации нагрузки на тестовое приложение
* В качестве тестового приложения будет выступать `nginx`
#### Где будем выполнять практику
* Данная практика выполняется на собственном кластере Kubernetes - Minikube и тд
#### Практика
**1. Подготовка кластера**
* Устанавливаем Helm репозиторий
Переходим к установке Prometheus. Сначала необходимо установить Helm репозиторий, в котором находится Prometheus Helm chart. Для этого выполним команду:
```bash
helm repo add stable https://charts.helm.sh/stable
```
* Устанавливаем Prometheus
Для прохождения практики нам потребуется только сам Prometheus и kube-state-metrics экспортер. Все остальные компоненты лучше отключить, сделать это можно через `values.yml` или прямое переопределение переменных через ключ `--set`. В итоге получается следующая команда, которую необходимо выполнить в консоли:
```bash
helm upgrade --install prometheus stable/prometheus --namespace monitoring --create-namespace --set alertmanager.enabled=false --set pushgateway.enabled=false --set nodeExporter.enabled=false --set server.persistentVolume.enabled=false
```
* Ставим Prometheus adapter
Устанавливаем Prometheus adapter, который необходим для доступа к метрикам Prometheus через kube-api (HPA умеет получать метрики только из kube-api). Он также устанавливается с помощью Helm chart. Через ключ `--set` указываем, по какому адресу и порту доступен Prometheus. Так как они находятся в одном namespace, можно указать просто имя сервиса. В итоге получается следующая команда, которую необходимо выполнить в консоли:
```bash
helm upgrade --install prometheus-adapter stable/prometheus-adapter --namespace monitoring --set prometheus.url=http://prometheus-server --set prometheus.port=80
```
* Проверяем, что всё заработало
Проверяем, что все поды запустились. Для этого выполним команду:
```bash
kubectl get po -n monitoring
```
Эта команда выведет данные обо всех Pod в namespace monitoring. Все Pod должны быть в состояние `STATUS: Running` и `READY 1/1` или `READY 2/2` в зависимости от количества контейнеров в Pod. Если какие-то Pod не в этом состояние, стоит повторить команду через 1-2 минуты.
Теперь проверяем, что метрики Prometheus доступны через kube-api. Для этого можно послать прямой запрос к kube-api. C использованием утилиты `kubectl` и указав ключ `--raw` можно выполнить запрос к любому kube-api endpoint. Получим список доступных метрик, выполнив следующую команду:
```bash
kubectl get --raw /apis/custom.metrics.k8s.io/v1beta1
```
На экран будет выведен список всех доступных метрик. Список должен быть длинным.
Теперь проверим, что Prometheus адаптер зарегистрировался в kube-api. Для этого выполним команду:
```bash
kubectl get apiservices.apiregistration.k8s.io v1beta1.custom.metrics.k8s.io
```
Результат должен быть следующим:
```bash
NAME SERVICE AVAILABLE AGE
v1beta1.custom.metrics.k8s.io monitoring/prometheus-adapter True 1m
```
Данный результат говорит, что при обращении к kube-api на endpoint `v1beta1.custom.metrics.k8s.io` запросы будут перенаправлены в Service с именем `prometheus-adapter` в namespace `monitoring`. Данный Service доставляет запросы в Pod с prometheus-adapter, который в свою очередь, преобразует метрики из вида Prometheus к виду kube-api.
**2. Запускаем тестовое приложение**
В качестве тестового приложения будет выступать Nginx, у которого мы будем запрашивать default page. Доступ к Pod будет открыт через Ingress. Для реализации данной схемы необходимо создать: Pod, Service и Ingress.
* Создаем Deployment и Service
Для начала применим Deployment в кластер, выполнив команду:
```bash
kubectl apply -f deploy/deployment.yml -n default
```
Теперь создадим Service, для этого мы не будем использовать готовые манифесты, а воспользуемся ключом `expose` для kubectl. Данный ключ позволяет создать Service для Deployment без написания манифеста. В итоге получается следующая команда, которую необходимо выполнить в консоли:
```bash
kubectl expose deployment hpa-v2-test --port 80 -n default
```
В результате выполнения данной команды будет создан Deployment и запущен Pod c Nginx версии 1.13. А так же будет создан Service, через который будет доступен данный Pod.
* Создаем Ingress
Зададим имя, по которому будет принимать запросы Ingress, для этого в файле `deploy/ingress.yml` необходимо заменить <Ваш номер студента> на номер своего студента. И применим данный манифест в кластер Kubernetes, выполнив команду:
```bash
kubectl apply -f deploy/ingress.yml -n default
```
* Проверяем результат
Для проверки, что все настроено верно, выполним запрос на `hpa-v2-test.<External Ingress IP>.nip.io`. Например, выполнив команду:
```bash
curl -I hpa-v2-test.<External Ingress IP>.nip.io
```
Ответ должен быть примерно таким:
```bash
HTTP/1.1 200 OK
Date: Tue, 19 May 2020 19:57:28 GMT
Content-Type: text/html
Content-Length: 612
Connection: keep-alive
Vary: Accept-Encoding
Last-Modified: Mon, 09 Apr 2018 16:01:09 GMT
ETag: "5acb8e45-264"
Accept-Ranges: bytes
```
**3. Настройка правил Prometheus**
* Для начала попросим прометеус собирать метрики с ингресс контроллеров. Для этого
отредактируем деплоймент ингресса
```bash
kubectl edit deployment -n ingress-nginx ingress-nginx-controller
```
В него нужно добавить на уровне темплейта пода две аннотации:
```yaml
strategy:
rollingUpdate:
maxSurge: 25%
maxUnavailable: 25%
type: RollingUpdate
template:
metadata:
annotations: # <--- вот отсюда
prometheus.io/port: "10254"
prometheus.io/scrape: "true"
```
Для того чтобы поды смогли пересоздаться, придется вручную заскейлить
деплоймент до одной реплики
```bash
kubectl scale deployment -n ingress-nginx --replicas=1 ingress-nginx-controller
```
Дождаться когда одна реплика обновится и после этого заскейлить обратно до двух реплик.
* Обновляем настройки Prometheus
Ingress-controller отдает в Prometheus метрику с общим количеством запросов, а не за промежуток времени. В то же время HPA не умеет работать с функциями для обработки метрик Prometheus, поэтому нам необходимо дописать в Prometheus `recording rule` для получения нужной нам метрики.
Для этого получаем текущие значения Helm values для запущенного у нас Prometheus
```bash
helm get values --all prometheus -n monitoring > values.yaml
```
Далее находим в файле `rules: {}` и заменяем на правило:
```yaml
rules:
groups:
- name: Ingress
rules:
- record: nginx_ingress_controller_requests_per_second
expr: rate(nginx_ingress_controller_requests[5m])
```
Не забудьте убрать пустой словарь `(скобки {})` после rules.
Применяем изменения, для этого выполним команду:
```bash
helm upgrade --install prometheus stable/prometheus --namespace monitoring -f values.yaml
```
После применения изменений в Prometheus появится новая метрика с именем `nginx_ingress_controller_requests_per_second`.
Проверяем, что метрика `nginx_ingress_controller_requests_per_second` доступна через kube-api.
Prometheus `начинает считать` данную метрику только после прохождения трафика через Ingress. Поэтому выполним несколько тестовых запросов, повторив 2-3 раза команду:
```bash
curl -I hpa-v2-test.<External Ingress IP>.nip.io
```
Теперь проверим доступность метрики `nginx_ingress_controller_requests_per_second` через kube-api. Для этого выполним команду:
```bash
kubectl get --raw /apis/custom.metrics.k8s.io/v1beta1 | grep nginx_ingress_controller_requests_per_second
```
В результате выполнения этой команды на экран будет выведено: `nginx_ingress_controller_requests_per_second`.
**3. Создаем HPA**
Осталось добавить в кластер объект типа HPA. Важной особенностью HPA является то, что он не является cluster-wide, проще говоря он может взаимодействовать с Deployment только в том же namespace. Манифест для HPA уже подготовлен, и теперь его необходимо применить в кластер. Для этого выполните команду:
```bash
kubectl apply -f deploy/hpa-v2.yml -n default
```
Проверяем, что манифест применился, для этого выполним команду:
```bash
kubectl get hpa -n default
```
В результате выполнения этой команды на экран будет выведен список всех объектов типа HPA. В списке должен присутствовать HPA с именем: `hpa-v2-test`.
**4. Тестирование работы HPA**
* Создаем тестовую нагрузку
Для создания тестовой нагрузки будем использовать утилиту wrk из текущего каталога. Для запуска выполним команду:
```bash
./wrk -c 5 -t 2 -d 15m --latency http://hpa-v2-test.<External Ingress IP>.nip.io
```
* Проверка результата
Через 5-10 минут (в другой консоли) проверьте, что HPA успешно отработал и Pod стало больше. Для этого выполните команду:
```bash
kubectl get po -n default
```
Количество Pod `hpa-v2-test-XXX` должно было увеличиться.
* Отключаем тестовую нагрузку
Для отключения тестовой нагрузки в консоли, где запущен wrk, выполните: `CTRL + C`.
Обратите внимание, что количество Pod уменьшится не сразу после прекращения нагрузки. Это связано с тем, что HPA производит scale down не сразу, что бы избежать ситуации, когда нагрузка находится у пороговых значений. Количество Pod будет уменьшено в течение нескольких минут.
**5. Чистим за собой кластер**
```bash
kubectl delete all --all -n default
kubectl delete apiservice v1beta1.custom.metrics.k8s.io
kubectl delete ns monitoring
```
#### Troubleshooting
* Проверяем, что Prometheus запущен
```bash
kubectl get po -n monitoring
```
Эта команда выведет данные о всех Pod в namespace monitoring. Все Pod должны быть в состоянии `STATUS: Running` и `READY 1/1` или `READY 2/2` в зависимости от количества контейнеров в Pod. Если какие-то Pod не в этом состоянии, стоит повторить команду через 1-2 минуты. Если что-то не работает, надо смотреть причину: `kubectl describe po -n monitoring <Pod name>`. Часто причина заключается в нехватке ресурсов, в этом случае необходимо удалить абстракции прошлых практик.
* Проверяем, что метрики доступны
!Перед проверкой доступности метрики необходимо выполнить несколько запросов к приложению.!
```bash
kubectl get --raw /apis/custom.metrics.k8s.io/v1beta1 | grep nginx_ingress_controller_requests_per_second
```
В результате выполнения этой команды на экран будет выведено: `nginx_ingress_controller_requests_per_second`.
Если метрики недоступны, проверяем наличие и корректность добавления правил в Prometheus. Пункт 3.
#### Полезные ссылки
1. [k8s doc: HPA](https://kubernetes.io/docs/tasks/run-application/horizontal-pod-autoscale-walkthrough/#autoscaling-on-multiple-metrics-and-custom-metrics)
2. [github: HPA](https://github.com/kubernetes/community/blob/master/contributors/design-proposals/autoscaling/hpa-v2.md)
@@ -0,0 +1,24 @@
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
creationTimestamp: null
labels:
app: hpa-v2-test
name: hpa-v2-test
spec:
replicas: 1
selector:
matchLabels:
app: hpa-v2-test
strategy: {}
template:
metadata:
creationTimestamp: null
labels:
app: hpa-v2-test
spec:
containers:
- image: nginx:1.13
name: nginx
resources: {}
status: {}
@@ -0,0 +1,25 @@
---
apiVersion: autoscaling/v2beta2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
name: hpa-v2-test
spec:
scaleTargetRef:
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
name: hpa-v2-test
minReplicas: 1
maxReplicas: 10
metrics:
- type: Object
object:
metric:
name: nginx_ingress_controller_requests_per_second
describedObject:
apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: Ingress
name: hpa-v2-test
target:
type: AverageValue
averageValue: 10
...
@@ -0,0 +1,18 @@
---
apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: Ingress
metadata:
name: hpa-v2-test
spec:
rules:
- host: hpa-v2-test.<External Ingress IP>.nip.io
http:
paths:
- pathType: Prefix
path: /
backend:
service:
name: hpa-v2-test
port:
number: 80
...
BIN
View File
Binary file not shown.