在此文中，主要讲述平安证券在进行Kubernetes的落地实践中，涉及到的几点小小的经验分享：
镜像制作过程中让JAVA应用感知容器资源；
制作支持GPU的AI项目镜像；
使用Operator部署有状态应用；
Kubernetes应用指标的收集和监控。
Kubernetes部署中，我们一般会定义一个容器使用CPU，内存资源的上下限。如下一个yaml文件片断：
这表示tomcat-demo:v8.55这个容器运行在Kubernetes集群中时，最低能拥有0.5核CPU，512M内存，最高不超过2核CPU，2G内存。
假想当我们把这个yaml资源声明应用到Kubernetes集群时，Kubernetes将它调度一个拥有64核CPU，128G内存的宿主机节点上。Docker容器本质是是宿主机上的一个进程，它与宿主机共享一个/proc目录，也就是说我们在容器内看到的/proc/meminfo，/proc/cpuinfo与直接在宿主机上看到的一致。也即，此容器认为自己的系统资源同样是64核CPU，128G内存。
此处，就出现了运行的容器感知的资源，与Kubernetes分配给它的资源的偏差。在早期的Java版本（JDK 8u131之前）中，这种偏差可能会导致Java应用不断的重启。
以刚才这个配置为例，Java应用以为这自身拥有128G内存，默认情况下，JVM的Max Heap Size是系统内存的1/4，也就是32G作为最大JVM堆内存。但是，当应用运行的总内存，超过Kubernetes的声明限制的2G时，应用就会触发Kubernetes集群定义的资源超配额限制，自动重启此应用POD。于是，我们看到的现象，就是这个应用有越来越多的restart。
如果用户运行的JDK8版本低于131，解决这个问题的办法，是需要在容器启动JAVA程序时，自行定义好与资源配额一致的-Xmx等参数。后来，随着JDK版本的升级，容器感知的功能就内置于Java应用中了，如果JDK8的版本高于191，我们就可以使用MaxRAMPercentage这种更智能化的参数来解决这个问题了。
下图是我综合网上的文档，制作的容器内的JVM参数进化史。
二、AI项目镜像对GPU的支持
随着现在AI人工智能的高速发布，深度学习，神经网络的热门，公司越来越多的项目，开始使用PyTorch、TensorFlow作为项目开发的支持库。
众所周知，深度学习库，在CPU和GPU上运行效率有巨大差异。为了更快的运行速度，我们也从去年开始了这部份的实践。本节，主要讲述的就是将一个GPU机器加入Kubernetes集群的过程。
因为我公司用的是Nvidia的Tesla系列GPU，所以我们的方案，主要是参照Nvidia的构架思路。在Docker中调用Nvidia的GPU，可以通过nvidia-docker调用，nvidia-docker是一个可以使用GPU的Docker。
这里且放过Nvidia驱动，cuda-toolkit这些不表，整个安装过程分两大步：
1、安装nvidia-docker（CentOS）
yum install nvidia-docker2-2.0.3-3.docker18.09.6.ce.noarch.rpm
2、修改/etc/docker/daemon.json
如果这时我们使用docker info命令，会发现docker runtime已替换成了Nvidia。
将此节点加入Kubernetes集群之后，在集群内安装Nvidia Device Plugin
1、Nvidia Device Plugin项目地址：https://github.com/NVIDIA/k8s-device-plugin
Nvidia Device Plugin的工作机制如下图（图片来自于网络）：
2、在Kubernetes集群中安装好GPU之后，我们就可以在Yaml文件中，为应用分配GPU资源了。其yaml文件中的resource定义，和Kubernetes调度机制如下图（图片来自于网络）：
3、经过我实测试，同样的代码，使用GPU和CPU运算的差距，起码在10位以上。
三、使用Operator部署ECK（Elastic Cloud Kubernetes）
在Kubernetes中，对于有状态的应用，有原生的StatefulSet部署支持。StatefulSet原理和ReplicaSet 和 Deployment 资源一样，StatefulSet也使用控制器的方式实现，它主要由StatefulSetController、StatefulSetControl和StatefulPodControl 三个组件协作来完成StatefulSet 的管理，StatefulSetController会同时从PodInformer和ReplicaSetInformer中接受增删改事件并将事件推送到队列中。
但StatefulSet无法解决有状态应用的所有问题，它只能做到创建集群、删除集群、扩缩容等基础操作，但比如备份、恢复等数据库常用操作，则无法实现。
基于此，CoreOS团队提出了Kubernetes Operator概念。Operator是一个自动化的软件管理程序，负责处理部署在Kubernetes有状态应用的安装和生命周期管理。它包含一个Controller和CRD（Custom Resource Definition），CRD扩展了Kubernetes API，可以将一些运维能力，作为代码封装于镜像中。其实现如下图所示（图片来自于网络）：
我们公司遇到一个项目，需要使用Kubernetes集群内的Elasticsearch服务。于是，我们就使用operator部署ECK，后端使用NFS作为数据存储。这里就简要介绍一下其实现思路。
ECK官网：https://www.elastic.co/guide/en/cloud-on-k8s/，本节不讲关于ECK的一些部署，因为官网都提供了详细的说明。这里主要讲解一下，如果通过NFS 动态PVC为ECK提供网络存储，这部分内容，我在部署ECK时，并没有在网络上搜索到完全合用的文档。所以在这里作为落地实践的内容，分享给大家。
GitHub项目地址：https://github.com/kubernetes-incubator/external-storage/tree/master/nfs-client
yaml文件地址：https://github.com/kubernetes-incubator/external-storage/blob/master/nfs-client/deploy/deployment.yaml
这份配置文件的注意要点，是要将StorageClass定义中的Provisioner与Deployment中的PROVISIONER_NAME这个环境变量一致。
NFS Provisioner是一个自动配置卷程序，它使用现有的和已配置的NFS服务器来支持通过持久卷声明动态配置Kubernetes持久卷。
Kubernetes集群有PVC存储之后，就可以将这个StorageClass就用于ECK要求的存储中了
使用kube-prometheus收集JVM和Node.js的Metric
在Kubernetes集群里，一般是使用Prometheus作指标的收集，监控和报警。我们在早期，也是使用原生的Prometheus，配合一些Exporter来作Metric的收集。在作过几次集群的迁移和新建之后，发现每一次的部署，都很繁琐，叫苦不迭。
到后来，我们引入了Prometheus Operator项目，再过渡到Kube-prometheus项目，部署监控的流程，才变得规范和轻松起来。
kube-promehteus项目地址：https://github.com/coreos/kube-prometheus
由于时间关系，这里也不展开这个项目的具体细节，只和大家分享一下我们是如何使用Kube-prometheus的ServiceMonitor来监控Node.js应用的。
ServiceMonitor就是一种由Prometheus Operator定义的CRD，Operator会通过监听ServiceMonitor的变化来动态生成Prometheus的配置文件中的Scrape targets，并让这些配置实时生效。Operator通过将生成的Job更新到上面的prometheus-k8s这个Secret的Data的prometheus.yaml字段里，然后Prometheus这个Pod里的Sidecar容器prometheus-config-reloader。当检测到挂载路径的文件发生改变后，自动去执行HTTP Post请求到/api/-reload-路径去reload配置。该自定义资源（CRD）通过labels选取对应的Service，并让Prometheus Server通过选取的Service拉取对应的监控信息（Metric）。
在上图中，我们先定义好ServiceMonitor的Endpoint和Selector。然后，在已有的应用Service中，labels和selector对应，port的name和endpoint的port对应，如果此Node.js应用提供了path作为metric的话，Prometheus就能将这些指标定时入库了，极其方便！
当一切部署妥当之后，该应用的Metric就会自动的纳入Promemetheus体系中了。
原创文章，作者：ItWorker，如若转载，请注明出处：https://blog.ytso.com/53469.html
