节点配额和内核参数调整
对于公有云上的 Kubernetes 集群，规模大了之后很容器碰到配额问题，需要提前在云平台上增大配额。这些需要增大的配额包括
- 虚拟机个数
- vCPU 个数
- 内网 IP 地址个数
- 公网 IP 地址个数
- 安全组条数
- 路由表条数
- 持久化存储大小
参考gce随着node节点的增加master节点的配置：
- 1-5 nodes: n1-standard-1
- 6-10 nodes: n1-standard-2
- 11-100 nodes: n1-standard-4
- 101-250 nodes: n1-standard-8
- 251-500 nodes: n1-standard-16
- more than 500 nodes: n1-standard-32
参考阿里云配置：
| 节点规模 | Master规格 |
|---|---|
| 1-5个节点 | 4C8G(不建议2C4G) |
| 6-20个节点 | 4C16G |
| 21-100个节点 | 8C32G |
| 100-200个节点 | 16C64G |
增大内核选项配置 /etc/sysctl.conf：
fs.file-max=1000000
# max-file 表示系统级别的能够打开的文件句柄的数量， 一般如果遇到文件句柄达到上限时，会碰到
"Too many open files"或者Socket/File: Can’t open so many files等错误。
# 配置arp cache 大小
net.ipv4.neigh.default.gc_thresh1=1024
# 存在于ARP高速缓存中的最少层数，如果少于这个数，垃圾收集器将不会运行。缺省值是128。
net.ipv4.neigh.default.gc_thresh2=4096
# 保存在 ARP 高速缓存中的最多的记录软限制。垃圾收集器在开始收集前，允许记录数超过这个数字 5 秒。缺省值是 512。
net.ipv4.neigh.default.gc_thresh3=8192
# 保存在 ARP 高速缓存中的最多记录的硬限制，一旦高速缓存中的数目高于此，垃圾收集器将马上运行。缺省值是1024。
以上三个参数，当内核维护的arp表过于庞大时候，可以考虑优化
net.netfilter.nf_conntrack_max=10485760
# 允许的最大跟踪连接条目，是在内核内存中netfilter可以同时处理的“任务”（连接跟踪条目）
net.netfilter.nf_conntrack_tcp_timeout_established=300
net.netfilter.nf_conntrack_buckets=655360
# 哈希表大小（只读）（64位系统、8G内存默认 65536，16G翻倍，如此类推）
net.core.netdev_max_backlog=10000
# 每个网络接口接收数据包的速率比内核处理这些包的速率快时，允许送到队列的数据包的最大数目。
关于conntrack的详细说明：https://testerhome.com/topics/7509
fs.inotify.max_user_instances=524288
# 默认值: 128 指定了每一个real user ID可创建的inotify instatnces的数量上限
fs.inotify.max_user_watches=524288
# 默认值: 8192 指定了每个inotify instance相关联的watches的上限
Etcd
-
搭建高可用的etcd集群, 集群规模增大时可以自动增加etcd节点
目前的解决方案是使用etcd operator来搭建etcd 集群，operator是CoreOS推出的旨在
简化复杂有状态应用管理的框架，它是一个感知应用状态的控制器，通过扩展Kubernetes
API来自动创建、管理和配置应用实例。etcd operator 有如下特性：
- ceate/destroy: 自动部署和删除 etcd 集群，不需要人额外干预配置。
- resize：可以动态实现 etcd 集群的扩缩容。
- backup： 支持etcd集群的数据备份和集群恢复重建
- upgrade： 可以实现在升级etcd集群时不中断服务。
-
配置etcd使用ssd固态盘存储
-
设置 --quota-backend-bytes 增大etcd的存储限制。默认值是 2G
-
需要配置单独的 Etcd 集群存储 kube-apiserver 的 event。
镜像拉取相关配置
Docker 配置
- 设置 max-concurrent-downloads=10
配置每个pull操作的最大并行下载数，提高镜像拉取效率，默认值是3。 - 使用 SSD 存储。
- 预加载 pause 镜像，比如 docker image save -o /opt/preloaded_docker_images.tar 和
docker image load -i /opt/preloaded_docker_images.tar
启动pod时都会拉取pause镜像，为了减小拉取pause镜像网络带宽，可以每个node预加载pause镜像。
Kubelet配置
- 设置 --serialize-image-pulls=false
该选项配置串行拉取镜像，默认值时true，配置为false可以增加并发度。但是如果docker daemon
版本小于 1.9，且使用 aufs 存储则不能改动该选项。 - 设置 --image-pull-progress-deadline=30
配置镜像拉取超时。默认值时1分，对于大镜像拉取需要适量增大超时时间。 - Kubelet 单节点允许运行的最大 Pod 数：--max-pods=110（默认是 110，可以根据实际需要设置）
镜像registry p2p分发
kube-api-server 配置
node节点数量 >= 3000， 推荐设置如下配置：
--max-requests-inflight=3000
--max-mutating-requests-inflight=1000
node节点数量在 1000 -- 3000， 推荐设置如下配置：
--max-requests-inflight=1500 --max-mutating-requests-inflight=500 内存配置选项和node数量的关系，单位是MB：
--target-ram-mb=node_nums * 60
pod配置
在运行 Pod 的时候也需要注意遵循一些最佳实践，比如:
-
为容器设置资源请求和限制，尤其是一些基础插件服务
spec.containers[].resources.limits.cpu
spec.containers[].resources.limits.memory
spec.containers[].resources.requests.cpu
spec.containers[].resources.requests.memory
spec.containers[].resources.limits.ephemeral-storage
spec.containers[].resources.requests.ephemeral-storage
在k8s中，会根据pod不同的limit 和 requests的配置将pod划分为不同的qos类别：
- Guaranteed
- Burstable
- BestEffort
当机器可用资源不够时，kubelet会根据qos级别划分迁移驱逐pod。被驱逐的优先级：BestEffort > Burstable > Guaranteed -
对关键应用使用 nodeAffinity、podAffinity 和 podAntiAffinity 等保护，
使其调度分散到不同的node上。比如kube-dns 配置：
affinity:
podAntiAffinity:
requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution: - weight: 100 labelSelector: matchExpressions: - key: k8s-app operator: In values: - kube-dns topologyKey: kubernetes.io/hostname - 尽量使用控制器来管理容器（如 Deployment、StatefulSet、DaemonSet、Job 等）
Kube-scheduler 配置
- 设置 --kube-api-qps=100
默认值是50
Kube-controller-manager 配置
- 设置 --kube-api-qps=100
默认值是20 - 设置 --kube-api-burst=100
默认值是30