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最大化效率和性能:AKS 中节点池的强大功能

什么是节点池

在 Azure Kubernetes 服务 (AKS) 中,相同配置的节点会被分组到节点池中。这些节点池包含运行应用程序的底层虚拟机。创建 AKS 集群时,您需要定义初始节点数及其大小 (SKU)。随着应用程序需求的变化,您可能需要更改节点池的设置。例如,您可能需要扩展节点池中的节点数或升级节点池的 Kubernetes 版本。

系统节点池和用户节点池是 AKS 集群的两种不同节点池模式。系统节点池主要用于托管关键系统 Pod,例如 CoreDNS 和 metrics-server。用户节点池主要用于托管应用程序 Pod。但是,如果您希望 AKS 集群中只有一个池,则可以将应用程序 Pod 调度到系统节点池中。每个 AKS 集群必须至少包含一个系统节点池,且至少包含两个节点。

为了支持具有不同计算或存储需求的应用程序,您可以创建用户节点池。系统节点池主要用于托管关键系统 Pod,例如 CoreDNS 和 konnectivity。用户节点池主要用于托管应用程序 Pod。例如,使用更多用户节点池为计算密集型应用程序提供 GPU,或访问高性能 SSD 存储。

节点池的分类和限制


对于系统节点池,AKS 会自动为其节点分配 kubernetes.azure.com/mode: system 标签。这会导致 AKS 优先在包含此标签的节点池上调度系统 Pod。此标签不会阻止您在系统节点池上调度应用程序 Pod。但是,我们建议您将关键系统 Pod 与应用程序 Pod 隔离,以防止配置错误或恶意应用程序 Pod 意外删除系统 Pod。

您可以通过创建专用系统节点池来强制执行此行为。使用 CriticalAddonsOnly=true:NoSchedule 污点来阻止在系统节点池上调度应用程序 Pod。

系统节点池具有以下限制:

  • 系统节点池必须至少支持 30 个 Pod,如 Pod 的最小值和最大值公式所述。

  • 系统池的操作系统类型必须是 Linux。
  • 用户节点池的操作系统类型可以是 Linux 或 Windows。
  • 系统池必须至少包含两个节点,而用户节点池可以包含零个或多个节点。
  • 系统节点池要求虚拟机 SKU 至少包含 4 个 vCPU 和 4GB 内存。
  • 系统节点池不支持 B 系列虚拟机。
  • 建议至少使用三个 8 个 vCPU 的节点或两个至少 16 个 vCPU 的节点(例如 Standard_DS4_v2),尤其对于大型集群(多个 CoreDNS Pod 副本、3-4 个以上附加组件等)。
  • Spot 节点池需要用户节点池。
  • 添加另一个系统节点池或更改哪个节点池是系统节点池不会自动移动系统 Pod。即使您将节点池更改为用户节点池,系统 Pod 仍可继续在同一个节点池上运行。如果您删除或缩减运行先前属于系统节点池的系统 Pod 的节点池,这些系统 Pod 将按照优先调度的方式重新部署到新的系统节点池。

您可以对节点池执行以下操作:

  • 创建专用的系统节点池(优先调度系统 Pod,而不是模式为“system”的节点池)
  • 将系统节点池更改为用户节点池,前提​​是您有另一个系统节点池可以在 AKS 集群中替代它。
  • 将用户节点池更改为系统节点池。
  • 删除用户节点池。
  • 您可以删除系统节点池,前提​​是您有另一个系统节点池可以在 AKS 集群中替代它。
  • 一个 AKS 集群可以有多个系统节点池,并且至少需要一个系统节点池。
  • 如果您想更改现有节点池中的各种不可变设置,可以创建新的节点池来替换它们。例如,添加一个具有新 maxPods 设置的新节点池并删除旧节点池。
  • 使用节点亲和性可以根据节点标签来要求或优先安排哪些节点可以进行调度。您可以将键设置为 kubernetes.azure.com,将操作员设置为 In,并将用户或系统的值设置为您的 YAML,然后使用 kubectl apply -f yourYAML.yaml 应用此定义。

节点池的常用案例

创建包含系统节点池的新 AKS 集群

创建新的 AKS 群集时,初始节点池默认为系统类型模式。 使用 az aks nodepool add 创建新节点池时,除非显式指定 mode 参数,否则这些节点池为用户节点池。

使用 az aks create 命令创建 AKS 群集。以下示例创建一个名为 myAKSCluster 的群集,其中包含一个包含两个节点的专用系统池。对于生产工作负荷,请确保使用至少包含三个节点的系统节点池。此操作可能需要几分钟才能完成。


az aks create --resource-group myResourceGroup --name myAKSCluster --node-count 2 --generate-ssh-keys

 向现有 AKS 集群添加专用系统节点池

您可以向现有 AKS 集群添加一个或多个系统节点池。建议将应用程序 Pod 调度到用户节点池中,并将系统节点池专用于关键系统 Pod。这可以防止恶意应用程序 Pod 意外删除系统 Pod。您可以使用系统节点池的 CriticalAddonsOnly=true:NoSchedule 污点来强制执行此行为。

以下命令将添加一个模式类型为 system 的专用节点池,默认节点数为 3 个。

az aks nodepool add --resource-group myResourceGroup --cluster-name myAKSCluster --name systempool --node-count 3 --node-taints CriticalAddonsOnly=true:NoSchedule --mode System

 向现有AKS 群集添加 Spot 节点池

将 Spot 节点池添加到现有集群时,该集群必须是启用了多个节点池的集群。创建启用了多个节点池的 AKS 集群时,默认情况下会创建一个优先级为“常规”的节点池。要添加 Spot 节点池,必须将优先级的值指定为“Spot”。

export SPOT_NODEPOOL="spotnodepool"
export AKS_CLUSTER="myakscluster"
export RESOURCE_GROUP="myaksgroup"az aks nodepool add --resource-group $RESOURCE_GROUP --cluster-name $AKS_CLUSTER --name $SPOT_NODEPOOL --priority Spot --eviction-policy Delete --spot-max-price -1 --enable-cluster-autoscaler --min-count 1 --max-count 3 --no-wait

 在新集群上启用Cluster Autoscaler

集群通常需要一种自动扩展的方式,以适应不断变化的应用程序需求,例如在工作日与晚上或周末之间。AKS 集群可以通过以下方式扩展:

  • 集群自动扩展器会定期检查由于资源限制而无法在节点上调度的 Pod。然后,集群会自动增加节点数量。使用集群自动扩展器时,手动扩展功能将被禁用。
  • 水平 Pod 自动扩展器使用 Kubernetes 集群中的 Metrics Server 来监控 Pod 的资源需求。如果应用程序需要更多资源,则会自动增加 P​​od 数量以满足需求。
  • 垂直 Pod 自动扩展器会根据过去的使用情况自动设置每个工作负载的资源请求和容器限制,以确保 Pod 被调度到具有所需 CPU 和内存资源的节点上。
az aks create --resource-group myResourceGroup --name myAKSCluster --node-count 1 --vm-set-type VirtualMachineScaleSets --load-balancer-sku standard --enable-cluster-autoscaler --min-count 1 --max-count 3 --generate-ssh-keys

 

 在节点池上启用 Artifact Streaming,减少映像拉取时间

在不断发展的云原生应用领域中,缩短部署时间对于维持高效的工作流程至关重要。Azure Kubernetes 服务 (AKS) 推出了 Artifact Streaming 功能,旨在显著缩短镜像拉取时间,从而提升 AKS 部署的性能。

什么是 Artifact Streaming?


Artifact Streaming 允许 AKS 直接从 Azure 容器注册表 (ACR) 流式传输容器镜像。AKS 不会一次性拉取整个镜像,而是只拉取 Pod 初始启动所需的必要层,从而缩短整体镜像拉取时间并加快部署速度。

主要优势

  • 更快的部署:Artifact Streaming 可将 Pod 就绪时间缩短 15% 以上,尤其适用于小于 30GB 的镜像。
  • 并发 Pod 启动:Pod 可以并发启动,而不是串行启动,从而提高部署效率。
  • 优化资源利用:通过减少拉取大型镜像所需的时间,帮助避免拥堵。


先决条件


在启用 Artifact Streaming 之前,请确保您已具备:

  • 一个集成了 ACR 的现有 AKS 集群。
  • Kubernetes 1.25 或更高版本。
  • Ubuntu 22.04、Ubuntu 20.04 或 Azure Linux 节点池(不支持 Windows 节点池)。

具体的步骤

1. 安装 aks-preview CLI 扩展
首先,安装并更新 aks-preview CLI 扩展,以确保您拥有最新版本:

az extension add --name aks-preview
az extension update --name aks-preview


2. 注册 ArtifactStreamingPreview 功能
为您的订阅注册 ArtifactStreamingPreview 功能:

az feature register --namespace Microsoft.ContainerService --name ArtifactStreamingPreview


3. 在 ACR 上启用 Artifact Streaming
创建资源组和 ACR 实例,然后在您的 ACR 上启用 Artifact Streaming:

az group create --name myStreamingTest --location westus
az acr create --resource-group myStreamingTest --name mystreamingtest --sku Premium
az configure --defaults acr="mystreamingtest"
az acr import --source docker.io/jupyter/all-spark-notebook:latest --repository jupyter/all-spark-notebook:latest
az acr artifact-streaming create --image jupyter/all-spark-notebook:latest
az acr manifest list-referrers --name jupyter/all-spark-notebook:latest


4. 在 AKS 上启用 Artifact Streaming
对于新节点池:

创建一个启用 Artifact Streaming 的新节点池:

az aks nodepool add \
--resource-group myResourceGroup \
--cluster-name myAKSCluster \
--name myNodePool \
--enable-artifact-streaming


对于现有节点池:

更新现有节点池以启用 Artifact Streaming:

az aks nodepool update \
--resource-group myResourceGroup \
--cluster-name myAKSCluster \
--name myNodePool \
--enable-artifact-streaming


5. 验证 Artifact Streaming
检查 Artifact Streaming 是否已启用:

az aks nodepool show --resource-group myResourceGroup --cluster-name myAKSCluster --name myNodePool --query artifactStreamingProfile

确保“Enabled”字段设置为 true。

AKS 集群节点池大小调整


何时需要调整节点池大小


以下是调整 AKS 集群节点池大小的一些常见原因:

  • 性能优化:增加节点池中节点的大小可以提高 AKS 集群中运行应用程序的性能。如果您注意到资源限制或计算资源不足导致的性能问题,则尤其需要这样做。
  • 成本优化:通过减少虚拟机大小或节点数量来缩减节点池有助于优化成本,尤其是在集群持续利用率不足或资源需求减少的情况下。
  • 应用程序扩展:随着应用程序工作负载的增长,您可能需要通过添加更大的虚拟机或其他节点来扩展 AKS 集群,以满足不断增长的需求并保持性能水平。
  • 资源需求:如果应用程序的资源需求发生变化,则可能需要更改节点池大小。
  • 工作负载变化:如果您的应用程序工作负载波动,您可能需要考虑使用 Kubernetes 水平 Pod 自动扩缩器 (HPA) 或 Azure Kubernetes 服务 (AKS) 集群自动扩缩器等工具自动调整节点池大小。这些工具会根据工作负载需求自动调整节点数量,从而确保资源分配优化。


调整 AKS 集群 NodePool 大小的步骤


步骤 1:使用所需的 SKU 创建新的节点池


为了将现有节点池(假设名为“nodepool1”)的大小从 SKU Standard_DS2_v2 调整为 Standard_DS3_v2,我们需要使用 Standard_DS3_v2 SKU 创建一个新的节点池(假设名为“mynodepool”)。

az aks nodepool add \ --resource-group myResourceGroup \ --cluster-name myAKSCluster \ --name mynodepool \ --node-count 3 \ --node-vm-size Standard_DS3_v2 \ --mode System \ --no-wait

注意:每个 AKS 集群至少需要有一个系统节点池,且每个节点池至少包含一个节点。在给定场景中,“—mode”参数设置为“System”,因为假设集群只有一个节点池,需要用系统节点池来替换它。请注意,节点池的模式可以根据需要随时修改。

步骤 2:封锁现有节点池


封锁是指将特定节点指定为不可调度的过程,从而有效地阻止任何其他 Pod 被调度到这些节点上。

首先,使用命令“kubectl get nodes”获取要封锁的节点的名称。输出将类似于以下格式:

NAME                                STATUS   ROLES   AGE     VERSION
aks-nodepool1-31721111-vmss000000   Ready    agent   1d08h   v1.31.7
aks-nodepool1-31721111-vmss000001   Ready    agent   1d08h   v1.31.7
aks-nodepool1-31721111-vmss000002   Ready    agent   1d08h   v1.31.7


随后,使用“kubectl cordon <node-names>”命令指定所需的节点,并以空格分隔的列表形式提供它们的名称。

kubectl cordon aks-nodepool1-31721111-vmss000000 aks-nodepool1-31721111-vmss000001 aks-nodepool1-31721111-vmss000002
Outputnode/aks-nodepool1-31721111-vmss000000 cordoned
node/aks-nodepool1-31721111-vmss000001 cordoned
node/aks-nodepool1-31721111-vmss000002 cordoned


节点池现已隔离,其他 Pod 将不会被重新调度到这些节点池上。

步骤 3:清空现有节点池


清空节点会导致这些节点上运行的 Pod 被驱逐,并在其他可调度节点(本例中为 mynodepool)上重新创建。要清空节点,请使用命令“kubectl drain <node-names> — ignore-daemonsets — delete-emptydir-data”,并使用以空格分隔的节点名称列表。

注意
需要使用 --delete-emptydir-data 参数来驱逐 AKS 创建的 coredns 和 metrics-server Pod。如果不使用此参数,则会出现错误。

kubectl drain aks-nodepool1-31721111-vmss000000 aks-nodepool1-31721111-vmss000001 aks-nodepool1-31721111-vmss000002 --ignore-daemonsets --delete-emptydir-data


排空操作完成后,除守护进程集控制的 Pod 外,所有 Pod 都将在新的节点池上运行。

步骤 4:监控和验证

  1. 监控节点池调整操作的状态。您可以使用 Azure 门户和 Azure CLI 检查进度。
  2. 验证 AKS 集群中的节点是否已调整为目标虚拟机大小。
  3. 确保在节点调整操作后,AKS 集群中运行的应用程序和工作负载正常运行。
  4. 监控应用程序的性能和资源利用率,以验证它们是否以最佳状态运行。

总结

为了优化 Kubernetes 中的节点池,可以考虑将Artifact Streaming与 Azure 容器注册表 (ACR) 结合使用,以加快镜像拉取速度并缩短部署时间。为经济高效的非关键工作负载实施spot节点池,同时部署自动缩放功能以根据需求调整节点数量。通过为不同的工作负载选择合适的虚拟机大小来自定义节点池配置,并设置资源配额和限制,以确保公平的资源分配。利用节点亲和性和污点/容忍度来控制 Pod 调度,并通过定期监控和更新来保持一致的性能。这些策略共同增强了 Kubernetes 环境中的可扩展性、成本效益和应用程序性能。

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无锁秒杀系统设计:基于Java的高效实现

引言 在电商促销活动中&#xff0c;秒杀场景是非常常见的。为了确保高并发下的数据一致性、性能以及用户体验&#xff0c;本文将介绍几种不依赖 Redis 实现的无锁秒杀方案&#xff0c;并提供简化后的 Java 代码示例和架构图。 一、基于数据库乐观锁机制 ✅ 实现思路&#xf…...

MyBatis快速入门——实操

默认&#xff1a;电脑搭建好了Maven环境 本次入门实验使用的idea版本&#xff1a;ideaU2022.1 目录 一&#xff1a;前期准备工作 1. 创建一个springboot工程 2. Maven环境配置 3. 在mysql数据库中创建一个user表 4. 编写实体类User 二&#xff1a; 引入MyBatis的相关依赖…...

假如你的项目是springboot+vue怎么解决跨域问题

1. 前端代理&#xff08;开发环境推荐&#xff09; 适用场景&#xff1a;Vue 开发环境调试时&#xff0c;避免直接请求后端接口的跨域问题。 实现步骤&#xff1a; 在 Vue 项目的 vue.config.js 中配置代理&#xff1a; module.exports {devServer: {proxy: {/api: { // 代理…...

OpenResty反向代理

通过在 OpenResty 的配置文件中定义不同的 location 块&#xff0c;将匹配特定 URL 路径的请求转发到不同的后端 FastAPI 应用&#xff08;即使它们运行在不同的端口或甚至是不同的服务器/容器上&#xff09;。 核心思路&#xff1a; 多个 FastAPI 应用实例&#xff1a; 你的每…...

《Effective Python》第1章 Pythonic 思维详解——深入理解 Python 条件表达式(Conditional Expressions)

《Effective Python》第1章 Pythonic 思维详解——深入理解 Python 条件表达式&#xff08;Conditional Expressions&#xff09; 在 Python 中&#xff0c;条件表达式&#xff08;conditional expressions&#xff09;提供了一种简洁的方式来在一行中实现 if/else 的逻辑。它…...

【Typenum】 3 类型位运算(bit.rs)

一、源码 代码定义了一个类型级别的位&#xff08;bit&#xff09;系统&#xff0c;主要用于编译时的类型运算。 //! 类型级比特位实现 //! //! 这些是基础的比特位类型&#xff0c;作为本库中其他数值类型的构建基础 //! //! 已实现的**类型运算符**&#xff1a; //! //! - …...

python:trimesh 用于 STL 文件解析和 3D 操作

python&#xff1a;trimesh 是一个用于处理三维模型的库&#xff0c;支持多种格式的导入导出&#xff0c;比如STL、OBJ等&#xff0c;还包含网格操作、几何计算等功能。 Python Trimesh 库使用指南 安装依赖库 pip install trimesh Downloading trimesh-4.6.8-py3-none-any.w…...

stm32week15

stm32学习 十一.中断 2.NVIC Nested vectored interrupt controller&#xff0c;嵌套向量中断控制器&#xff0c;属于内核(M3/4/7) 中断向量表&#xff1a;定义一块固定的内存&#xff0c;以4字节对齐&#xff0c;存放各个中断服务函数程序的首地址&#xff0c;中断向量表定…...

数据库分库分表实战指南:从原理到落地

1. 为什么要分库分表&#xff1f; 1.1 单库瓶颈表现 存储瓶颈&#xff1a;单表数据超过5000万行&#xff0c;查询性能急剧下降性能瓶颈&#xff1a;单库QPS超过5000后响应延迟显著增加可用性风险&#xff1a;单点故障导致全系统不可用 1.2 突破性优势 --------------------…...