随着 Kubernetes 逐渐成为云计算的标准，企业中的 Kubernetes 应用正成为主流。根据 CNCF 2019 Kubernetes 使用调查报告的显示：目前 84% 的用户已经在生产环境中使用 Kubernetes，生产环境中容器部署规模超过 1000 的比例是 34%，其中超过 5000 的大规模应用比例是 19%。当集群越来越大、越来越复杂，集群可用性就会面临挑战。
整体指标：集群是否健康，所有组件是否正常工作，集群中 Pod 创建的失败数量有多少等等；
追踪能力：集群中发生了什么，是否有异常，用户做了什么事情等等；
原因定位：出现异常之后，找到是哪个组件出了问题。
想要解决这些问题，比较好的一个方法就是 SLO，通过定义 SLO 来描述集群的可用性，追踪集群中 Pod 的生命周期，一旦出现失败 Pod，快速定位异常组件。本文采访了蚂蚁集团技术专家范康和姚菁华来分享蚂蚁集团的 SLO 体系是如何建立的。
大家常会听到 SLA，其实 SLA 是 SLO 衍生出来的协议，SLA 协议会形成具有法律效力的合同，通常是服务供应商和外部客户之间签订的，而 SLO 是用于内部服务之间，定义服务所提供功能的一种期望状态。
SLO 指标定义
如果我们要通过定义来描述集群的可用性，那么具体的描述指标就成为了需要解决的关键问题。在蚂蚁集团内部，集群可用性的关键指标包含五个：集群健康度、Pod 创建成功率、残留 Terminating Pod 的数量、服务在线率和故障机数量。
集群健康度：通常使用 Healthy，Warning，Fatal 三个值来描述，其中 Warning 和 Fatal 对应告警体系，例如 P2 告警发生，那集群就是 Warning，而 P0 告警发生，那集群就是 Fatal，必须进行处理。
Pod 创建成功率：这是一个非常重要的指标，蚂蚁集团一周的 Pod 创建量在百万级别，如果成功率波动会造成大量 Pod 失败，同时 Pod 成功率下跌也是集群异常的最直观反映；
残留 Terminating Pod 的数量：有人可能会好奇为什么使用残留 Terminating Pod 的数量，而不用删除成功率？这是因为当 Pod 数量达到百万级别后，即使删除成功率达到了 99.9%，Terminating Pod 的数量也有数千，残留这么多 Pod 占用应用容量，在生产环境中是不可接受的；
服务在线率：这个指标是通过探针来衡量的，探针失败则意味着集群不可用；
故障机数量：这是一个节点维度的指标，故障机通常是指无法正确交付 Pod 的物理机，集群故障机需要做到“快速发现，快速隔离，及时修复”，否则会对集群容量造成影响。
以上指标的阈值和 SLO 性能目标都是根据业务方的增长来定义的，随着业务的不断增长，这些指标的定义也可能需要跟着做调整。
以 Pod 创建成功率为例，蚂蚁集团将 Pod 分为了普通 Pod 和 Job 类 Pob，普通 Pod 的 RestartPolicy 为 Never，Job 类 Pod 的 RestartPlicy 为 Never 或 OnFailure，两者的都设定有交付时间，普通 Pod 的交付标准是 1min 内 Pod 已经 Ready；Job 类 Pod 的交付标准是 1min 内 Pod 的状态已达 Running、Succeeded 或 Failed。最开始 Pod 创建成功率的定义是成功创建的 Pod 和总 Pod 的比值，但是很快就发现在排查原因时，系统很难分辨，所以又将 Pod 失败原因调整成用户和系统两部分，创建成功率的定义就变成了创建成功的 Pod 和总的 Pod 减去用户失败 Pod 的比值。
蚂蚁集团的 SLO 体系
确定好 SLO 各项关键指标的定义之后，接下来就是构建 SLO 体系。
据范康介绍，蚂蚁集团 SLO 系统主要包括两个方面，一个方面用于向终端用户 / 运维人员展示当前集群各项指标状，另一方面是各个组件相互协作，分析当前集群状态，获取影响 SLO 的各项因素，为提升集群 pod 交付成功率提供数据支持。
蚂蚁集团 SLO 体系架构图
自顶向下而看，蚂蚁集团 SLO 的分层架构包括 SLO、Trace system、Increase of SLO、Target 和 The unhealthy node。
其中，顶层组件主要面向各种指标数据， 如集群健康状态、pod 创建、删除、升级成功率、残留 pods 数量，不健康节点数量等指标。其中 Display Board 是指监控大盘，可能不会实时查看，为避免错过处理紧急事件的最佳时机，同时构建了 Alert 告警子系统，支持配置多种告警方式；Analysis System 通过分析指标历史数据以及采集到的节点 metrics 和 master 组件指标，给出更详细的集群运营报告；Weekly Report 子系统给出当前集群本周 pod 创建 / 删除 / 升级的数据统计，以及失败案例原因汇总；Terminating Pods Number 给出一段时间内集群内新增的无法通过 Kubernetes 机制删除的 Pods 列表和 Pods 残留原因；Unhealthy Nodes 则给出一个周期内集群所有节点的总可用时间占比，每个节点的可用时间、运维记录、以及不能自动恢复，需要人工介入恢复的节点列表。
为了支撑上述这些功能，蚂蚁集团还开发了 Trace System，用来分析展示单个 pod 创建 / 删除 / 升级失败的具体原因。其中包含日志和事件采集、数据分析、pod 生命周期展示三个模块。日志和事件采集模块采集各 master 组件以及节点组件的运行日志和 pod、node 事件，分别以 pod/node 为索引存储日志和事件；数据分析模块分析还原出 pod 生命周期中各阶段用时，判断 pod 失败原因，节点不可用原因。最后，由 Report 模块向终端用户暴露接口和 UI，向终端用户展示 pod 生命周期以及出错原因。
经验总结
目前蚂蚁集团的 SLO 实践不仅提高了集群 pod 的交付成功率，同时通过构建 tracing 系统，分析到集群内 pod 交付关键链路的耗时，整理失败原因，实现了数据分析 / 诊断平台。对于如何实现高 SLO，范康也给出了自己的五点经验。
在提升成功率的进程中， SLO 治理团队面临最大的问题是镜像下载。Pod 必须在规定时间内交付，而镜像下载通常需要非常多的时间。所以， 团队通过计算镜像下载时间，专门设置了一个 ImagePullCostTime 的错误，即镜像下载时间太长，导致 Pod 无法按时交付。另外，阿里镜像分发平台蜻蜓支持了 Image lazyload 技术，在 Kubelet 创建容器时，不用再下载镜像，大大加速了 Pod 的交付速度。
提升单个 Pod 成功率：随着成功率的提升，再提升的难度会越来越大，这是可以引入 workload 进行重试。蚂蚁集团内部的 PaaS 平台会不断重试，直到 Pod 成功交付或者超时。需要注意的是，重试时要先排除之前的失败节点。
检查关键 Daemonset：如果关键 Daemonset 缺失，把 Pod 调度上去是很容易出问题的，甚至影响到创建 / 删除链路，这样可能就接入故障机体系。
很多 Plugin 是需要向 Kubelet 注册的，如 CNI Plugin，可能存在节点上一切正常，但向 Kubelet 注册时失败的情况，那么这个节点同样无法提供 Pod 交付的服务，需要接入故障机体系。
由于集群中的用户数量非常多，所以隔离很重要。在权限隔离的基础上，还需要做到 QPS 隔离、容量隔离，防止一个用户的 Pod 把集群能力耗尽，影响其他用户的利益。
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