mirror of
https://github.com/slurm-personal/school-dev-k8s.git
synced 2026-06-27 13:50:24 +00:00
Pavel Selivanov
225 lines
10 KiB
Markdown
225 lines
10 KiB
Markdown
### HPA v1
|
|
|
|
---
|
|
|
|
**1. Запускаем Metric server (!!! только при выполнении практики на собственном кластере - Minikube и тд)**
|
|
|
|
* Применяем манифесты Metric server
|
|
|
|
Поскольку Metric server не устанавливается в Kubernetes кластер по умолчанию, первое что необходимо сделать - это установить его. Все необходимые манифесты находятся в каталоге `for-minikube-only-metric-server` и их можно сразу применить в кластер. Для этого необходимо в консоли выполнить команду:
|
|
|
|
```bash
|
|
kubectl apply -f for-minikube-only-metrics-server/ -n kube-system
|
|
```
|
|
|
|
* Проверяем работу Metric server
|
|
|
|
Metric server собирает данные с kubelet c периодичностью 1 раз в минуту. После установки необходимо подождать 1-2 минуты и выполнить команду:
|
|
|
|
```bash
|
|
kubectl top node
|
|
```
|
|
|
|
Данная команда выведет текущую нагрузку на ноды. В результате выполнения команды на экран будут выведены примерно следующие данные:
|
|
|
|
```bash
|
|
NAME CPU(cores) CPU% MEMORY(bytes) MEMORY%
|
|
master-1.s000000.slurm.io 122m 12% 1693Mi 44%
|
|
master-2.s000000.slurm.io 114m 11% 1489Mi 38%
|
|
master-3.s000000.slurm.io 97m 9% 1423Mi 37%
|
|
node-1.s000000.slurm.io 59m 5% 1505Mi 39%
|
|
node-2.s000000.slurm.io 357m 35% 1389Mi 36%
|
|
```
|
|
|
|
Важной особенностью Metric Server является то, что он не хранит полученные данные, а только отображает последние полученные. По этому расценивать его как полноценную систему мониторинга нельзя.
|
|
|
|
**2. Запускаем тестовое приложение**
|
|
|
|
В качестве тестового приложения будет использоваться специальное приложение, предназначенное для тестирования HPA. Приложение написано на PHP, и при запросах генерирует высокую нагрузку. Для начала применим Deployment в кластер, выполнив команду:
|
|
|
|
```bash
|
|
kubectl apply -f deploy/deployment.yml
|
|
```
|
|
|
|
Для работы HPA обязательным является наличие у Pod выставленных `request`. Обратите внимание на [deployment.yml](deploy/deployment.yml), в нем указано:
|
|
|
|
```yaml
|
|
resources:
|
|
requests:
|
|
cpu: 100m
|
|
```
|
|
|
|
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 php-apache --port 80
|
|
```
|
|
|
|
**3. Устанавливаем HPA**
|
|
|
|
Для запуска HPA так же воспользуемся возможностями kubectl. Для создания абстракции HPA без манифеста можно использовать ключ `autoscale`. Выполним команду:
|
|
|
|
```bash
|
|
kubectl autoscale deployment php-apache --cpu-percent=50 --min=1 --max=5
|
|
```
|
|
|
|
В результате выполнения команды будет создан HPA, который отслеживает состояние Deployment с именем `php-apache`. При достижении средней нагрузки на все Pod 50% (для расчетов суммируется процент нагрузки на каждый Pod и делится на их количество) scaling будет производиться в границах от 1-го Pod до 5 Pod.
|
|
|
|
**4. Проверяем работу**
|
|
|
|
* Смотрим на текущее количество Pod
|
|
|
|
```bash
|
|
kubectl get pod
|
|
```
|
|
|
|
Должен быть запущен один Pod
|
|
|
|
```bash
|
|
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
|
|
php-apache-566d7644df-z9dtt 1/1 Running 0 15s
|
|
```
|
|
|
|
* Смотрим на HPA
|
|
|
|
```bash
|
|
kubectl get hpa
|
|
```
|
|
|
|
Видим созданный HPA
|
|
|
|
```bash
|
|
NAME REFERENCE TARGETS MINPODS MAXPODS REPLICAS AGE
|
|
php-apache Deployment/php-apache 1%/50% 1 5 1 32s
|
|
```
|
|
|
|
Она будет скейлить Pod, как только их использование cpu начнет составлять 50% от request.
|
|
|
|
* Создаем нагрузку
|
|
|
|
Для генерации нагрузки создадим еще один Pod из образа busybox. Внутри Pod в цикле будет запущена утилита wget, которая будет обращаться к тестовому приложению по имени Service. В итоге получается следующая команда, которую необходимо выполнить в консоли:
|
|
|
|
```bash
|
|
kubectl run load-generator --image=busybox -- /bin/sh -c "while true; do wget -q -O- http://php-apache; done"
|
|
```
|
|
|
|
* Проверяем текущее потребление cpu Pod
|
|
|
|
Metric server может отдавать не только нагрузку по Node, но и по Pod. Для вывода информации по нагрузке от Pod выполните команду:
|
|
|
|
```
|
|
kubectl top pod
|
|
```
|
|
|
|
Видим, что нагрузка начинает увеличиваться.
|
|
|
|
```bash
|
|
NAME CPU(cores) MEMORY(bytes)
|
|
php-apache-566d7644df-z9dtt 936m 11Mi
|
|
```
|
|
|
|
* Ждем когда начнет работать Autoscaling
|
|
|
|
У kubectl есть ключ `-w`, который позволяет выводить в режиме реального времени все изменения для нашего текущего запроса. Выполним следующую команду в консоли, чтобы отслеживать изменения количества Pod:
|
|
|
|
```bash
|
|
kubectl get pod -w
|
|
```
|
|
|
|
Спустя несколько минут количество Pod должно увеличиться до 5-ти.
|
|
|
|
```bash
|
|
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
|
|
load-generator-6b9cf94758-5qmbx 1/1 Running 0 2m16s
|
|
php-apache-566d7644df-4zvv7 1/1 Running 0 108s
|
|
php-apache-566d7644df-kv662 1/1 Running 0 93s
|
|
php-apache-566d7644df-tg8qw 1/1 Running 0 108s
|
|
php-apache-566d7644df-z9dtt 1/1 Running 0 13m
|
|
php-apache-566d7644df-zlwd7 1/1 Running 0 108s
|
|
```
|
|
|
|
Отлично, autoscaling сработал!
|
|
|
|
* Проверяем работу в обратную сторону
|
|
|
|
Удаляем Pod с тестовой нагрузкой выполнив команду:
|
|
|
|
```bash
|
|
kubectl delete pod load-generator
|
|
```
|
|
|
|
* Проверяем нагрузку на поды
|
|
|
|
```bash
|
|
kubectl top pod
|
|
```
|
|
|
|
Через какое-то время замечаем, что она упала
|
|
|
|
```bash
|
|
NAME CPU(cores) MEMORY(bytes)
|
|
php-apache-566d7644df-4zvv7 1m 11Mi
|
|
php-apache-566d7644df-kv662 1m 11Mi
|
|
php-apache-566d7644df-tg8qw 1m 11Mi
|
|
php-apache-566d7644df-z9dtt 1m 11Mi
|
|
php-apache-566d7644df-zlwd7 1m 11Mi
|
|
```
|
|
|
|
* Проверяем, как autoscaling отработает в обратную сторону
|
|
|
|
```bash
|
|
kubectl get pod -w
|
|
```
|
|
|
|
Видим, что ненужные поды умирают (в течение 5 минут). После снижения нагрузки scale down не происходит слишком быстро, чтобы избежать ситуации, когда значения по потреблению находятся в пограничном состоянии.
|
|
|
|
```bash
|
|
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
|
|
php-apache-566d7644df-4zvv7 0/1 Terminating 0 8m59s
|
|
php-apache-566d7644df-kv662 0/1 Terminating 0 8m44s
|
|
php-apache-566d7644df-tg8qw 0/1 Terminating 0 8m59s
|
|
php-apache-566d7644df-z9dtt 1/1 Running 0 20m
|
|
php-apache-566d7644df-zlwd7 0/1 Terminating 0 8m59s
|
|
```
|
|
|
|
Autoscaling вернул все к первоначальному варианту с одним Pod.
|
|
|
|
**5. Чистим за собой кластер**
|
|
|
|
```bash
|
|
kubectl delete all --all
|
|
```
|
|
|
|
#### Troubleshooting
|
|
|
|
* Проверяем, что Metric server запущен
|
|
|
|
```bash
|
|
kubectl get po -n kube-system | grep metrics-server
|
|
```
|
|
|
|
Поды должны быть в состоянии `STATUS: Running` и `READY 1/1`. Если Pod отсутствует, начинаем практику с первого пункта. Если состояние не `Running` или `0/1`, то смотрим причины, выполнив команду:
|
|
|
|
```bash
|
|
kubectl describe po -n kube-system metrics-server-<TAB>
|
|
```
|
|
|
|
* Проверяем, что метрики доступны
|
|
|
|
Для проверки доступности метрик выполним команду:
|
|
|
|
```bash
|
|
kubectl top node
|
|
```
|
|
|
|
Если не выводится потребления по Node, но в прошлом шаге не выявлено ошибок, то пробуем установить еще раз все абстракции, выполнив команду:
|
|
|
|
```bash
|
|
kubectl apply -f ~/slurm/practice/8.hpa/v1/metrics-server -n kube-system
|
|
```
|
|
|
|
#### Полезные ссылки
|
|
|
|
1. [k8s doc: HPA v1](https://kubernetes.io/docs/tasks/run-application/horizontal-pod-autoscale-walkthrough/)
|
|
2. [Metric server](https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server)
|