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k8s之健康检查(HealthCheck)

强大的自愈能力是 Kubernetes 这类容器编排引擎的一个重要特性。自愈的默认实现方式是自动重启发生故障的容器。除此之外,用户还可以利用 Liveness 和 Readiness 探测机制设置更精细的健康检查,进而实现如下需求:

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  1. 零停机部署。
  2. 避免部署无效的镜像。
  3. 更加安全的滚动升级。

下面通过实践学习 Kubernetes 的 Health Check 功能。

默认的健康检查

我们首先学习 Kubernetes 默认的健康检查机制:

每个容器启动时都会执行一个进程,此进程由 Dockerfile 的 CMD 或 ENTRYPOINT 指定。如果进程退出时返回码非零,则认为容器发生故障,Kubernetes 就会根据 restartPolicy 重启容器。

下面我们模拟一个容器发生故障的场景,Pod 配置文件如下:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  labels:
    test: healthcheck
  name: healthcheck
spec:
  restartPolicy: OnFailure
  containers:
  - name: healthcheck
    image: busybox
    args:
    - /bin/sh
    - -c
    - sleep 10; exit 1

Pod 的 restartPolicy 设置为 OnFailure,默认为 Always。

sleep 10; exit 1 模拟容器启动 10 秒后发生故障。

执行 kubectl apply 创建 Pod,命名为 healthcheck。

# kubectl apply -f healthcheck.yml
pod/healthcheck created

过几分钟查看 Pod 的状态:

# kubectl get pod healthcheck 
NAME          READY   STATUS             RESTARTS   AGE
healthcheck   0/1     CrashLoopBackOff   4          3m39s

可看到容器当前已经重启了 4 次。

在上面的例子中,容器进程返回值非零,Kubernetes 则认为容器发生故障,需要重启。但有不少情况是发生了故障,但进程并不会退出。比如访问 Web 服务器时显示 500 内部错误,可能是系统超载,也可能是资源死锁,此时 httpd 进程并没有异常退出,在这种情况下重启容器可能是最直接最有效的解决方案,那我们如何利用 Health Check 机制来处理这类场景呢?

答案就是 Liveness 探测,我们下一节学习。

Liveness 探测

Liveness 探测让用户可以自定义判断容器是否健康的条件。如果探测失败,Kubernetes 就会重启容器。

还是举例说明,创建如下 Pod:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  labels:
    test: liveness
  name: liveness
spec:
  restartPolicy: OnFailure
  containers:
  - name: liveness
    image: busybox
    args:
    - /bin/sh
    - -c
    - touch /tmp/healthy; sleep 30;rm -rf /tmp/healthy; sleep 600
    livenessProbe:
      exec:
        command:
        - cat
        - /tmp/healthy
      initialDelaySeconds: 10
      periodSeconds: 5

启动进程首先创建文件 /tmp/healthy,30 秒后删除,在我们的设定中,如果 /tmp/healthy 文件存在,则认为容器处于正常状态,反正则发生故障。

livenessProbe 部分定义如何执行 Liveness 探测:

  1. 探测的方法是:通过 cat 命令检查 /tmp/healthy 文件是否存在。如果命令执行成功,返回值为零,Kubernetes 则认为本次 Liveness 探测成功;如果命令返回值非零,本次 Liveness 探测失败。
  2. initialDelaySeconds: 10 指定容器启动 10 之后开始执行 Liveness 探测,我们一般会根据应用启动的准备时间来设置。比如某个应用正常启动要花 30 秒,那么 initialDelaySeconds 的值就应该大于 30。
  3. periodSeconds: 5 指定每 5 秒执行一次 Liveness 探测。Kubernetes 如果连续执行 3 次 Liveness 探测均失败,则会杀掉并重启容器。

下面创建 Pod liveness:

# kubectl apply -f liveness.yaml
pod/liveness created

从配置文件可知,最开始的 30 秒,/tmp/healthy 存在,cat 命令返回 0,Liveness 探测成功,这段时间 kubectl describe pod liveness 的 Events部分会显示正常的日志。

# kubectl describe pod liveness 
Events:
  Type    Reason     Age   From                Message
  ----    ------     ----  ----                -------
  Normal  Scheduled  31s   default-scheduler   Successfully assigned default/liveness to k8s-node2
  Normal  Pulling    30s   kubelet, k8s-node2  Pulling image "busybox"
  Normal  Pulled     30s   kubelet, k8s-node2  Successfully pulled image "busybox"
  Normal  Created    30s   kubelet, k8s-node2  Created container liveness
  Normal  Started    29s   kubelet, k8s-node2  Started container liveness

35 秒之后,日志会显示 /tmp/healthy 已经不存在,Liveness 探测失败。再过几十秒,几次探测都失败后,容器会被重启。

Events:
  Type     Reason     Age               From                Message
  ----     ------     ----              ----                -------
  Normal   Scheduled  47s               default-scheduler   Successfully assigned default/liveness to k8s-node2
  Normal   Pulling    46s               kubelet, k8s-node2  Pulling image "busybox"
  Normal   Pulled     46s               kubelet, k8s-node2  Successfully pulled image "busybox"
  Normal   Created    46s               kubelet, k8s-node2  Created container liveness
  Normal   Started    45s               kubelet, k8s-node2  Started container liveness
  Warning  Unhealthy  3s (x3 over 13s)  kubelet, k8s-node2  Liveness probe failed: cat: can't open '/tmp/healthy': No such file or directory
  Normal   Killing    3s                kubelet, k8s-node2  Container liveness failed liveness probe, will be restarted
# kubectl get pod liveness 
NAME       READY   STATUS    RESTARTS   AGE
liveness   1/1     Running   1          76s

除了 Liveness 探测,Kubernetes Health Check 机制还包括 Readiness 探测。

Readiness 探测

用户通过 Liveness 探测可以告诉 Kubernetes 什么时候通过重启容器实现自愈;Readiness 探测则是告诉 Kubernetes 什么时候可以将容器加入到 Service 负载均衡池中,对外提供服务。

Readiness 探测的配置语法与 Liveness 探测完全一样,下面是个例子:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  labels:
    test: readiness
  name: readiness
spec:
  restartPolicy: OnFailure
  containers:
  - name: readiness
    image: busybox
    args:
    - /bin/sh
    - -c
    - touch /tmp/healthy; sleep 30; rm -rf /tmp/healthy; sleep 600
    readinessProbe:
      exec:
        command:
        - cat
        - /tmp/healthy
      initialDelaySeconds: 10
      periodSeconds: 5

这个配置文件只是将前面例子中的 liveness 替换为了 readiness,我们看看有什么不同的效果。

[root@k8s-master ~]# kubectl get pod readiness 
NAME        READY   STATUS    RESTARTS   AGE
readiness   0/1     Running   0          10s
[root@k8s-master ~]# kubectl get pod readiness 
NAME        READY   STATUS    RESTARTS   AGE
readiness   1/1     Running   0          20s
[root@k8s-master ~]# kubectl get pod readiness 
NAME        READY   STATUS    RESTARTS   AGE
readiness   1/1     Running   0          35s
[root@k8s-master ~]# kubectl get pod readiness 
NAME        READY   STATUS    RESTARTS   AGE
readiness   0/1     Running   0          61s
[root@k8s-master ~]# kubectl describe pod readiness 

Pod readiness 的 READY 状态经历了如下变化:

  1. 刚被创建时,READY 状态为不可用。
  2. 15 秒后(initialDelaySeconds + periodSeconds),第一次进行 Readiness 探测并成功返回,设置 READY 为可用。
  3. 30 秒后,/tmp/healthy 被删除,连续 3 次 Readiness 探测均失败后,READY 被设置为不可用。

通过 kubectl describe pod readiness 也可以看到 Readiness 探测失败的日志。

Events:
  Type     Reason     Age                From                Message
  ----     ------     ----               ----                -------
  Normal   Scheduled  95s                default-scheduler   Successfully assigned default/readiness to k8s-node2
  Normal   Pulling    94s                kubelet, k8s-node2  Pulling image "busybox"
  Normal   Pulled     94s                kubelet, k8s-node2  Successfully pulled image "busybox"
  Normal   Created    93s                kubelet, k8s-node2  Created container readiness
  Normal   Started    93s                kubelet, k8s-node2  Started container readiness
  Warning  Unhealthy  4s (x12 over 59s)  kubelet, k8s-node2  Readiness probe failed: cat: can't open '/tmp/healthy': No such file or directory

下面对 Liveness 探测和 Readiness 探测做个比较:

  1. Liveness 探测和 Readiness 探测是两种 Health Check 机制,如果不特意配置,Kubernetes 将对两种探测采取相同的默认行为,即通过判断容器启动进程的返回值是否为零来判断探测是否成功。
  2. 两种探测的配置方法完全一样,支持的配置参数也一样。不同之处在于探测失败后的行为:Liveness 探测是重启容器;Readiness 探测则是将容器设置为不可用,不接收 Service 转发的请求。
  3. Liveness 探测和 Readiness 探测是独立执行的,二者之间没有依赖,所以可以单独使用,也可以同时使用。用 Liveness 探测判断容器是否需要重启以实现自愈;用 Readiness 探测判断容器是否已经准备好对外提供服务。

在业务场景中使用 Health Check。

在 Scale Up 中使用 Health Check

对于多副本应用,当执行 Scale Up 操作时,新副本会作为 backend 被添加到 Service 的负载均衡中,与已有副本一起处理客户的请求。考虑到应用启动通常都需要一个准备阶段,比如加载缓存数据,连接数据库等,从容器启动到正真能够提供服务是需要一段时间的。我们可以通过 Readiness 探测判断容器是否就绪,避免将请求发送到还没有 ready 的 backend。

下面是示例应用的配置文件。

apiVersion: apps/v1beta1
kind: Deployment
metadata:
  name: web
spec:
  replicas: 3
  template:
    metadata:
      labels:
        run: web
    spec:
      containers:
      - name: web
        image: myhttpd
        ports:
        - containerPort: 8080
        readinessProbe:
          httpGet:
            scheme: HTTP
            path: /healthy
            port: 8080
          initialDelaySeconds: 10
          periodSeconds: 5
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: web-svc
spec:
  selector:
    run: web
  ports:
  - protocol: TCP
    port: 8080
    targetPort: 80

重点关注 readinessProbe 部分。这里我们使用了不同于 exec 的另一种探测方法 -- httpGet。Kubernetes 对于该方法探测成功的判断条件是 http 请求的返回代码在 200-400 之间。

schema 指定协议,支持 HTTP(默认值)和 HTTPS。
path 指定访问路径。
port 指定端口。

上面配置的作用是:

容器启动 10 秒之后开始探测。

如果 http://[container_ip]:8080/healthy 返回代码不是 200-400,表示容器没有就绪,不接收 Service web-svc 的请求。

每隔 5 秒再探测一次。

直到返回代码为 200-400,表明容器已经就绪,然后将其加入到 web-svc 的负责均衡中,开始处理客户请求。

探测会继续以 5 秒的间隔执行,如果连续发生 3 次失败,容器又会从负载均衡中移除,直到下次探测成功重新加入。

对于 http://[container_ip]:8080/healthy,应用则可以实现自己的判断逻辑,比如检查所依赖的数据库是否就绪,示例代码如下:

① 定义 /healthy 的处理函数。

② 连接数据库并执行测试 SQL。

③ 测试成功,正常返回,代码 200。

④ 测试失败,返回错误代码 503。

⑤ 在 8080 端口监听。

对于生产环境中重要的应用都建议配置 Health Check,保证处理客户请求的容器都是准备就绪的 Service backend。

在 Rolling Update 中如果应用。

在 Rolling Update 中使用 Health Check

上一节讨论了 Health Check 在 Scale Up 中的应用,Health Check 另一个重要的应用场景是 Rolling Update。试想一下下面的情况:

现有一个正常运行的多副本应用,接下来对应用进行更新(比如使用更高版本的 image),Kubernetes 会启动新副本,然后发生了如下事件:

  1. 正常情况下新副本需要 10 秒钟完成准备工作,在此之前无法响应业务请求。
  2. 但由于人为配置错误,副本始终无法完成准备工作(比如无法连接后端数据库)。

思考问题:如果没有配置 Health Check,会出现怎样的情况?

因为新副本本身没有异常退出,默认的 Health Check 机制会认为容器已经就绪,进而会逐步用新副本替换现有副本,其结果就是:当所有旧副本都被替换后,整个应用将无法处理请求,无法对外提供服务。如果这是发生在重要的生产系统上,后果会非常严重。

如果正确配置了 Health Check,新副本只有通过了 Readiness 探测,才会被添加到 Service;如果没有通过探测,现有副本不会被全部替换,业务仍然正常进行。

下面通过例子来实践 Health Check 在 Rolling Update 中的应用。

用如下配置文件 app.v1.yml 模拟一个 10 副本的应用:

apiVersion: apps/v1beta1
kind: Deployment
metadata:
  name: app
spec:
  replicas: 10
  template:
    metadata:
      labels:
        run: app
    spec:
      containers:
      - name: app
        image: busybox
        args:
        - /bin/sh
        - -c
        - sleep 10; touch /tmp/healthy; sleep 30000
        readinessProbe:
          exec:
            command:
            - cat
            - /tmp/healthy
          initialDelaySeconds: 10
          periodSeconds: 5

10 秒后副本能够通过 Readiness 探测。

# kubectl get deployments. app
NAME   READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
app    0/10    10           0           8s

# kubectl get pod
NAME                   READY   STATUS    RESTARTS   AGE
app-6dd7f876c4-575v5   1/1     Running   0          25s
app-6dd7f876c4-9kwk9   1/1     Running   0          25s
app-6dd7f876c4-bx4pf   1/1     Running   0          25s
app-6dd7f876c4-f6qf2   1/1     Running   0          25s
app-6dd7f876c4-fxp2m   1/1     Running   0          25s
app-6dd7f876c4-k76mr   1/1     Running   0          25s
app-6dd7f876c4-mfqsq   1/1     Running   0          25s
app-6dd7f876c4-whkc7   1/1     Running   0          25s
app-6dd7f876c4-x9q87   1/1     Running   0          25s
app-6dd7f876c4-xf8dv   1/1     Running   0          25s

接下来滚动更新应用,配置文件 app.v2.yml 如下:

apiVersion: apps/v1beta1
kind: Deployment
metadata:
  name: app
spec:
  replicas: 10
  template:
    metadata:
      labels:
        run: app
    spec:
      containers:
      - name: app
        image: busybox
        args:
        - /bin/sh
        - -c
        - sleep 3000
        readinessProbe:
          exec:
            command:
            - cat
            - /tmp/healthy
          initialDelaySeconds: 10
          periodSeconds: 5

很显然,由于新副本中不存在 /tmp/healthy,是无法通过 Readiness 探测的。验证如下:

# kubectl apply -f app.yml --record 
deployment.apps/app configured
[root@k8s-master ~]# kubectl get deployments. app
NAME   READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
app    8/10    5            8           80s

# kubectl get pod
NAME                   READY   STATUS    RESTARTS   AGE
app-6dd7f876c4-575v5   1/1     Running   0          2m3s
app-6dd7f876c4-9kwk9   1/1     Running   0          2m3s
app-6dd7f876c4-f6qf2   1/1     Running   0          2m3s
app-6dd7f876c4-fxp2m   1/1     Running   0          2m3s
app-6dd7f876c4-k76mr   1/1     Running   0          2m3s
app-6dd7f876c4-whkc7   1/1     Running   0          2m3s
app-6dd7f876c4-x9q87   1/1     Running   0          2m3s
app-6dd7f876c4-xf8dv   1/1     Running   0          2m3s
app-7d7559dd99-6w2kn   0/1     Running   0          49s
app-7d7559dd99-jnbxg   0/1     Running   0          49s
app-7d7559dd99-mxbwg   0/1     Running   0          49s
app-7d7559dd99-n59vq   0/1     Running   0          49s
app-7d7559dd99-t49cp   0/1     Running   0          49s

这个截图包含了大量的信息,值得我们详细分析。

先关注 kubectl get pod 输出:

  1. 从 Pod 的 AGE 栏可判断,最后 5 个 Pod 是新副本,目前处于 NOT READY 状态。
  2. 旧副本从最初 10 个减少到 8 个。

再来看 kubectl get deployment app 的输出:

  1. DESIRED 10 表示期望的状态是 10 个 READY 的副本。
  2. CURRENT 13 表示当前副本的总数:即 8 个旧副本 + 5 个新副本。
  3. UP-TO-DATE 5 表示当前已经完成更新的副本数:即 5 个新副本。
  4. AVAILABLE 8 表示当前处于 READY 状态的副本数:即 8个旧副本。

在我们的设定中,新副本始终都无法通过 Readiness 探测,所以这个状态会一直保持下去。

上面我们模拟了一个滚动更新失败的场景。不过幸运的是:Health Check 帮我们屏蔽了有缺陷的副本,同时保留了大部分旧副本,业务没有因更新失败受到影响。

接下来我们要回答:为什么新创建的副本数是 5 个,同时只销毁了 2 个旧副本?

原因是:滚动更新通过参数 maxSurge 和 maxUnavailable 来控制副本替换的数量。

maxSurge

此参数控制滚动更新过程中副本总数的超过 DESIRED 的上限。maxSurge 可以是具体的整数(比如 3),也可以是百分百,向上取整。maxSurge 默认值为 25%。

在上面的例子中,DESIRED 为 10,那么副本总数的最大值为:
roundUp(10 + 10 * 25%) = 13

所以我们看到 CURRENT 就是 13。

maxUnavailable

此参数控制滚动更新过程中,不可用的副本相占 DESIRED 的最大比例。 maxUnavailable 可以是具体的整数(比如 3),也可以是百分百,向下取整。maxUnavailable 默认值为 25%。

在上面的例子中,DESIRED 为 10,那么可用的副本数至少要为:
10 - roundDown(10 * 25%) = 8

所以我们看到 AVAILABLE 就是 8。

maxSurge 值越大,初始创建的新副本数量就越多;maxUnavailable 值越大,初始销毁的旧副本数量就越多。

理想情况下,我们这个案例滚动更新的过程应该是这样的:

  1. 首先创建 3 个新副本使副本总数达到 13 个。
  2. 然后销毁 2 个旧副本使可用的副本数降到 8 个。
  3. 当这 2 个旧副本成功销毁后,可再创建 2 个新副本,使副本总数保持为 13 个。
  4. 当新副本通过 Readiness 探测后,会使可用副本数增加,超过 8。
  5. 进而可以继续销毁更多的旧副本,使可用副本数回到 8。
  6. 旧副本的销毁使副本总数低于 13,这样就允许创建更多的新副本。
  7. 这个过程会持续进行,最终所有的旧副本都会被新副本替换,滚动更新完成。
    而我们的实际情况是在第 4 步就卡住了,新副本无法通过 Readiness 探测。这个过程可以在 kubectl describe deployment app 的日志部分查看。
Events:
  Type    Reason             Age   From                   Message
  ----    ------             ----  ----                   -------
  Normal  ScalingReplicaSet  11m   deployment-controller  Scaled up replica set app-6dd7f876c4 to 10
  Normal  ScalingReplicaSet  10m   deployment-controller  Scaled up replica set app-7d7559dd99 to 3
  Normal  ScalingReplicaSet  10m   deployment-controller  Scaled down replica set app-6dd7f876c4 to 8
  Normal  ScalingReplicaSet  10m   deployment-controller  Scaled up replica set app-7d7559dd99 to 5

如果滚动更新失败,可以通过 kubectl rollout undo 回滚到上一个版本。

# kubectl rollout history deployment app
deployment.extensions/app 
REVISION  CHANGE-CAUSE
1         kubectl apply --filename=app.yml --record=true
2         kubectl apply --filename=app.yml --record=true
# kubectl get deployments. app
NAME   READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
app    8/10    5            8           14m
 kubectl get pod
NAME                   READY   STATUS    RESTARTS   AGE
app-6dd7f876c4-575v5   1/1     Running   0          14m
app-6dd7f876c4-9kwk9   1/1     Running   0          14m
app-6dd7f876c4-f6qf2   1/1     Running   0          14m
app-6dd7f876c4-fxp2m   1/1     Running   0          14m
app-6dd7f876c4-k76mr   1/1     Running   0          14m
app-6dd7f876c4-whkc7   1/1     Running   0          14m
app-6dd7f876c4-x9q87   1/1     Running   0          14m
app-6dd7f876c4-xf8dv   1/1     Running   0          14m
app-7d7559dd99-6w2kn   0/1     Running   0          13m
app-7d7559dd99-jnbxg   0/1     Running   0          13m
app-7d7559dd99-mxbwg   0/1     Running   0          13m
app-7d7559dd99-n59vq   0/1     Running   0          13m
app-7d7559dd99-t49cp   0/1     Running   0          13m

如果要定制 maxSurge 和 maxUnavailable,可以如下配置:

apiVersion: apps/v1beta1
kind: Deployment
metadata:
  name: app
spec:
  strategy:
    rollingUpdate:
      maxSurge: 35%
      maxUnavailable: 35%
  replicas: 10
  template:
    metadata:
      labels:
        run: app
    spec:
      containers:
      - name: app
        image: busybox
        args:
        - /bin/sh
        - -c
        - sleep 3000
        readinessProbe:
          exec:
            command:
            - cat
            - /tmp/healthy
          initialDelaySeconds: 10
          periodSeconds: 5

小结
本章讨论了 Kubernetes 健康检查的两种机制:Liveness 探测和 Readiness 探测,并实践了健康检查在 Scale Up 和 Rolling Update 场景中的应用。


网站栏目:k8s之健康检查(HealthCheck)
文章地址:http://cxhlcq.com/article/jiipjo.html

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