接上篇

三、容器容器云平台落地实践

前面介绍了系统的一些常用功能，接下来介绍宜信容器云平台落地过程中的实践。

3.1 实践——自定义日志采集

容器的使用方式建议用户将日志输出到控制台，但传统应用的日志都是分级别存储，如Debug日志、Info日志、Error日志等，业务需要采集容器内部指定目录的日志，怎么实现呢？

我们通过二次开发Kubelet，在容器启动前判断是否有“KUBERNETES_FILELOGS”这个环境变量，如果存在，则将“KUBERNETES_FILELOGS”指定的容器目录挂载到宿主的“/logs/容器名称”这个目录下面，配合公司自研的日志采集插件Watchdog便可以将宿主机上这个目录下的文件统一收集。

3.2 实践——TCP代理出口

在实际过程中我们经常遇到网络对外提供服务的场景，系统中除了Nginx提供的 HTTP反向代理以外，还有一些需要通过TCP的方式对外提供的服务，我们通过系统中指定的两台机器安装Keepalive和配置虚IP的方式，对外暴露TCP服务。

3.3 实践——自动扩容

自动扩容，主要是针对业务指标的一些突发流量可以做业务的自动伸缩。其原理非常简单：因为我们所有的性能指标都是通过Prometheus统一采集，而Cluster-mgr负责多集群管理，它会定时（默认30s）去Prometheus获取容器的各种性能指标，通过上图的公式计算出每个服务的最佳副本个数。公式很简单：就是每个容器的性能指标求和，除以用户定义目标指标值，所得结果即为最佳副本数。然后Cluster-mgr会调用Ipaas操作多个集群扩容和缩容副本数。

举个例子，现在有一组容器，我希望它的CPU利用率是50%，但当前4个副本，每个副本都达到80%，求和为320，320除以50，最大副本数为6，得到结果后就可以自动扩容容器的副本了。

3.4 实践——多集群管理

传统模式下，单个Kubernetes集群是很难保证服务的状态的，单个集群部署在单个机房，如果机房出现问题，就会导致服务不可用。因此为了保障服务的高可用，我们开发了多集群管理模式。

多集群管理模式的原理很简单：在多个机房分别部署一套Kubernetes集群，并在服务创建时，把应用部署到多个Kubernetes集群中，对外还是提供统一的负载均衡器，负载均衡器会把流量分发到多个Kubernetes集群里去。避免因为一个集群或者机房故障，而影响服务的可用性。

如果要创建Kubernetes相关或Deployment相关的信息，系统会根据两个集群的资源用量去分配Deployment副本数；而如果要创建PV、PVC以及Configmap等信息，则会默认在多个集群同时创建。

集群控制器的功能是负责检测Kubernetes集群的健康状态，如果不健康则发出告警，通知运维人员切换集群，可以将一个集群的服务迁移到另一个集群。两个集群之外通过Nginx切换多集群的流量，保障服务的高可用。

这里有3点需要注意：

存储迁移。底层提供了多机房共享的分布式存储，可以随着容器的迁移而迁移。
网络互通。网络是通过Flannel + 共享etcd的方案，实现跨机房容器互通及业务之间的相互调用。
镜像仓库间的数据同步。为了实现两个镜像仓库之间镜像的快速拉取，我们在两个机房内都部署了一个镜像仓库，这两个镜像仓库之间的数据是互相同步的，这样就不用跨机房拉取镜像了。

3.5 实践——如何缩短构建时间

如何加速整个CI/CD构建的流程？这里总结了四点：

代码pull替换clone。在构建代码的过程中，用pull替换clone的方式。用clone的方式拉取源代码非常耗时，特别是有些源代码仓库很大，拉取代码要耗费十几秒的时间；而用pull的方式，如果发现代码有更新，只需要拉取更新的部分就可以了，不需要重新clone整个源代码仓库，从而提高了代码拉取的速度。
本地（私有）仓库、mvn包本地缓存。我们搭建了很多本地（私有）仓库，包括Java、Python的仓库，不需要再去公网拉取依赖包，这样不仅更安全，而且速度更快。
预处理脚本。只在第一次构建时触发，之后便可以基于预处理脚本构建的镜像自动构建。
SSD加持。通过SSD硬件的加持，也提高了整个代码构建的速度。

3.6 实践——什么样的程序适合容器

什么样的程序适合运行在容器里？

无操作系统依赖。目前主流容器方案都是基于Linux内核的cgroup和namespace相关技术实现的，这就意味着容器只能在Linux系统运行，如果是Windows或者C#之类的程序是无法运行到容器里面的。
无固定IP依赖。这个其实不算硬性要求，虽然容器本身是可以实现固定IP地址的，但固定的IP地址会为Deployment的自动伸缩以及集群迁移带来很多麻烦。
无本地数据依赖。容器的重新发布是通过拉取新的镜像启动新的容器进程的方式，这就希望用户不要将数据保存到容器的本地，而是应该借助外部的中间件或者分布式存储保存这些数据。

3.7 避坑指南

在实践过程中会遇到很多问题，本节将列举一些已经踩过的坑，逐一与大家分享我们的避坑经验。

3.7.1 为啥我的服务没有起来？

这种情况可能是因为服务被放在了后台启动，容器的方式和之前虚拟机的方式有很大区别，不能把容器服务放在后台启动，容器启动的进程的PID是1，这个程序进程是容器里唯一的启动进程，如果程序退出了容器就结束了，这就意味着程序不能退出。如果把程序放到后台启动，就会出现进程起来了但容器服务没有起来的情况。

3.7.2 为啥服务启动/访问变慢？

之前使用虚拟机的时候，由于配置比较高（4核8G），很多业务人员没有关心过这个问题。使用容器之后，平台默认会选中1核1G的配置，运行速度相对较慢，这就导致了业务在访问业务的时候会觉得服务启动和访问变慢。

3.7.3 为啥服务会异常重启？

这和配置的健康检查策略有关，如果某应用的配置健康检查策略不通过的话，Kubernetes的Liveness探针将会重启该应用；如果业务是健康的，但提供的健康检查接口有问题或不存在，也会重启这个容器，所以业务要特别注意这个问题。

3.7.4 本地编译可以，为啥服务器上代码编译失败？

这个问题非常常见，大多是由于编译环境和服务器环境的不一致导致的。很多业务在本地编译的时候，本地有一些开发工具的加持，有一些工作开发工具帮助完成了，而服务器上没有这些工具，因此会出现这个问题。

3.7.5 为啥我的历史日志找不到了？

这个问题和容器使用相关，容器里默认会为用户保存最近两天的日志，主机上有一个清理的功能，日志超过两天就会被清理掉。那这些超过两天的日志去哪里查看呢？我们公司有一个统一的日志采集插件Watchdog，负责采集存储历史日志，可以在日志检索系统中检索到这些历史日志。

3.7.6 为啥IP地址会变化？

每次容器重启，其IP地址都会发生变化，希望业务人员的代码不要依赖这些IP地址去配置服务调用。

3.7.7 为啥流量会打到异常容器？

容器已经异常了，为什么还有流量过来？这个问题具体表现为两种情况：业务没起来，流量过来了；业务已经死了，流量还过来。这种两种情况都是不正常的。

第一种情况会导致访问报错，这种场景一般是通过配合健康检查策略完成的，它会检查容器服务到底起没起来，如果检查OK就会把新的流量打过来，这样就解决了新容器启动流量的异常。
第二种情况是和容器的优雅关闭相结合的，容器如果没有匹配优雅关闭，会导致K8s先去关闭容器，此时容器还没有从K8s的Service中摘除，所以还会有流量过去。解决这个问题需要容器里面应用能够支持优雅关闭，发送优雅关闭时，容器开始自己回收，在优雅关闭时间后强制回收容器。

3.7.8 为啥没法登录容器？

很多时候这些容器还没有起来，此时当然就无法登陆。

3.7.9 Nginx后端应该配置几个？OOM？Cache？

这几个问题也经常遇到。在业务使用过程中会配置CPU、内存相关的东西，如果没有合理配置，就会导致容器的OOM。我们新版的容器镜像都是自适应、自动调整JVM参数，不需要业务人员去调整配置，

3.8 faketime

容器不是虚拟机，所以有些容器的使用方式并不能和虚拟机完全一致。在我们的业务场景里还有一个问题：业务需要调整时钟。

容器和虚拟机的其中一个区别是：虚拟机是独立的操作系统，修改其中一个虚拟机里的任何东西都不会影响其他虚拟机。而容器除了前面说的几种隔离以外，其他东西都不是隔离的，所有的容器都是共享主机时钟的，这就意味着如果你改了一个容器的时钟，就相当于改了整个所有容器的时钟。

如何解决这个问题呢？我们在网上找到一种方案：通过劫持系统调用的方式修改容器的时钟。但这个方案有一个问题：faketime不能睡着了。

3.9 使用情况

经过几年的推广，目前宜信容器云平台上已经支持了100多条业务线，运行了3700个容器，累计发布17万次，还荣获了“CNCF容器云优秀案例”。

四、宜信容器云未来规划

前文介绍了宜信容器云平台目前取得的一些小成就，即宜信容器云平台的A点，接下来介绍宜信容器云的B点，即未来的一些规划。

4.1 对象存储

公司有很多文件需要对外提供访问，如网页中的图片、视频、pdf、word文档等，这些文件大部分都是零散地保存在各自系统的存储中，没有形成统一的存储管理。如果文件需要对外提供访问，则是通过Nginx反向代理挂载NAS存储的方式，这些文件的维护成本非常高，安全性也得不到保障。

我们基于Ceph开发一个统一的对象存储服务，把公司零散在各个系统的小文件集中到对象存储中去，对于可以提供外网或公网访问的部分，生成外网访问的HTTP的URL。目前对象存储已经在业务的测试环境上线。

4.2 站点监控

站点监控是一个正在重点研发的功能。公司开源了智能运维工具UAVstack，侧重于应用的监控，还缺乏服务外部的站点监控。站点监控是为了监控服务接口的运行状态，并发送告警。

我们通过在公司外部部署采集Agent，这些Agetnt会根据用户定义的监控URL定时调用接口是否正常运行，如果接口返回数据不符合用户设定条件则发出告警，如HTTP返回5xx错误或者返回的body中包含ERROR字符等。

4.3 大数据容器云

在大部分业务迁移到容器后，我们开始尝试将各种大数据中间件（如Spark、Flink等）也迁移到Kubernetes集群之上，利用Kubernetes提供的特性更好地运维这些中间件组件，如集群管理、自动部署、服务迁移、故障恢复等。

4.4 混合部署

公司有很多长任务，这些长任务有一个非常明显的特点：白天访问量较高，晚上访问量较低。对应的是批处理任务，批处理主要指公司的跑批任务，如报表统计、财务账单等，其特点是每天凌晨开始执行，执行时对CPU和内存的消耗特别大，但只运行十几分钟或几个小时，白天基本空闲。

为了得到更高的资源利用率，我们正在尝试通过历史数据进行建模，将批处理任务和长任务混合部署。

4.5 未来规划——DevOps平台

最后介绍我们整个平台的DevOps规划。

回到之前容器云的背景，业务需要一套统一的DevOps平台，在这个平台上，可以帮助业务完成代码构建、自动化测试、容器发布以及应用监控等一系列功能。

其实这些功能我们基础研发部门都有所涉及，包括自动化测试平台 Gebat、应用监控UAVStack、容器云平台等，但是业务需要登录到不同的平台，关联不同的数据，而各个平台之间的数据不一致、服务名称不对应，没办法直接互通，操作起来非常麻烦。我们希望通过建立一个统一的DevOps平台，把代码发布、自动化测试、容器运行和监控放到同一个平台上去，让用户可以在一个平台完成所有操作。

本文转载自宜信技术学院网站。

原文链接：http://college.creditease.cn/detail/336

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