| 副标题[/!--empirenews.page--] 在诊断Kubernetes集群问题的时候,我们经常注意到集群中某一节点在闪烁*,而这通常是随机的且以奇怪的方式发生。这就是为什么我们一直需要一种工具,它可以测试一个节点与另一个节点之间的可达性,并以Prometheus度量形式呈现结果。有了这个工具,我们还希望在Grafana中创建图表并快速定位发生故障的节点(并在必要时将该节点上所有Pod进行重新调度并进行必要的维护)。 “闪烁”这里我是指某个节点随机变为“NotReady”但之后又恢复正常的某种行为。例如部分流量可能无法到达相邻节点上的Pod。 为什么会发生这种情况?常见原因之一是数据中心交换机中的连接问题。例如,我们曾经在Hetzner中设置一个vswitch,其中一个节点已无法通过该vswitch端口使用,并且恰好在本地网络上完全不可访问。 我们的最后一个要求是可直接在Kubernetes中运行此服务,因此我们将能够通过Helm图表部署所有内容。(例如在使用Ansible的情况下,我们必须为各种环境中的每个角色定义角色:AWS、GCE、裸机等)。由于我们尚未找到针对此环境的现成解决方案,因此我们决定自己来实现。 脚本和配置 我们解决方案的主要组件是一个脚本,该脚本监视每个节点的.status.addresses值。如果某个节点的该值已更改(例如添加了新节点),则我们的脚本使用Helm  value方式将节点列表以ConfigMap的形式传递给Helm图表: apiVersion: v1 kind: ConfigMap metadata: name: ping-exporter-config namespace: d8-system data: nodes.json: > {{ .Values.pingExporter.targets | toJson }}    .Values.pingExporter.targets类似以下:  "cluster_targets":[{"ipAddress":"192.168.191.11","name":"kube-a-3"},{"ipAddress":"192.168.191.12","name":"kube-a-2"},{"ipAddress":"192.168.191.22","name":"kube-a-1"},{"ipAddress":"192.168.191.23","name":"kube-db-1"},{"ipAddress":"192.168.191.9","name":"kube-db-2"},{"ipAddress":"51.75.130.47","name":"kube-a-4"}],"external_targets":[{"host":"8.8.8.8","name":"google-dns"},{"host":"youtube.com"}]}  
 下面是Python脚本: #!/usr/bin/env python3  import subprocess import prometheus_client import re import statistics import os import json import glob import better_exchook import datetime  better_exchook.install()  FPING_CMDLINE = "/usr/sbin/fping -p 1000 -C 30 -B 1 -q -r 1".split(" ") FPING_REGEX = re.compile(r"^(S*)s*: (.*)$", re.MULTILINE) CONFIG_PATH = "/config/targets.json"  registry = prometheus_client.CollectorRegistry()  prometheus_exceptions_counter =  prometheus_client.Counter('kube_node_ping_exceptions', 'Total number of exceptions', [], registry=registry)  prom_metrics_cluster = {"sent": prometheus_client.Counter('kube_node_ping_packets_sent_total',                                               'ICMP packets sent',                                               ['destination_node', 'destination_node_ip_address'],                                               registry=registry),             "received": prometheus_client.Counter('kube_node_ping_packets_received_total',                                                   'ICMP packets received',                                                  ['destination_node', 'destination_node_ip_address'],                                                  registry=registry),             "rtt": prometheus_client.Counter('kube_node_ping_rtt_milliseconds_total',                                              'round-trip time',                                             ['destination_node', 'destination_node_ip_address'],                                             registry=registry),             "min": prometheus_client.Gauge('kube_node_ping_rtt_min', 'minimum round-trip time',                                            ['destination_node', 'destination_node_ip_address'],                                            registry=registry),             "max": prometheus_client.Gauge('kube_node_ping_rtt_max', 'maximum round-trip time',                                            ['destination_node', 'destination_node_ip_address'],                                            registry=registry),             "mdev": prometheus_client.Gauge('kube_node_ping_rtt_mdev',                                             'mean deviation of round-trip times',                                             ['destination_node', 'destination_node_ip_address'],                                             registry=registry)}   prom_metrics_external = {"sent": prometheus_client.Counter('external_ping_packets_sent_total',                                               'ICMP packets sent',                                               ['destination_name', 'destination_host'],                                               registry=registry),             "received": prometheus_client.Counter('external_ping_packets_received_total',                                                   'ICMP packets received',                                                  ['destination_name', 'destination_host'],                                                  registry=registry),             "rtt": prometheus_client.Counter('external_ping_rtt_milliseconds_total',                                              'round-trip time',                                             ['destination_name', 'destination_host'],                                             registry=registry),             "min": prometheus_client.Gauge('external_ping_rtt_min', 'minimum round-trip time',                                            ['destination_name', 'destination_host'],                                            registry=registry),             "max": prometheus_client.Gauge('external_ping_rtt_max', 'maximum round-trip time',                                            ['destination_name', 'destination_host'],                                            registry=registry),             "mdev": prometheus_client.Gauge('external_ping_rtt_mdev',                                             'mean deviation of round-trip times',                                             ['destination_name', 'destination_host'],                                             registry=registry)}  def validate_envs(): envs = {"MY_NODE_NAME": os.getenv("MY_NODE_NAME"), "PROMETHEUS_TEXTFILE_DIR": os.getenv("PROMETHEUS_TEXTFILE_DIR"),         "PROMETHEUS_TEXTFILE_PREFIX": os.getenv("PROMETHEUS_TEXTFILE_PREFIX")}  for k, v in envs.items():     if not v:         raise ValueError("{} environment variable is empty".format(k))  return envs   @prometheus_exceptions_counter.count_exceptions() def compute_results(results): computed = {}  matches = FPING_REGEX.finditer(results) for match in matches:     host = match.group(1)     ping_results = match.group(2)     if "duplicate" in ping_results:         continue     splitted = ping_results.split(" ")     if len(splitted) != 30:         raise ValueError("ping returned wrong number of results: "{}"".format(splitted))      positive_results = [float(x) for x in splitted if x != "-"]     if len(positive_results) > 0:         computed[host] = {"sent": 30, "received": len(positive_results),                         "rtt": sum(positive_results),                         "max": max(positive_results), "min": min(positive_results),                         "mdev": statistics.pstdev(positive_results)}     else:         computed[host] = {"sent": 30, "received": len(positive_results), "rtt": 0,                         "max": 0, "min": 0, "mdev": 0} if not len(computed):     raise ValueError("regex match"{}" found nothing in fping output "{}"".format(FPING_REGEX, results)) return computed   @prometheus_exceptions_counter.count_exceptions() def call_fping(ips): cmdline = FPING_CMDLINE + ips process = subprocess.run(cmdline, stdout=subprocess.PIPE,                          stderr=subprocess.STDOUT, universal_newlines=True) if process.returncode == 3:     raise ValueError("invalid arguments: {}".format(cmdline)) if process.returncode == 4:     raise OSError("fping reported syscall error: {}".format(process.stderr))  return process.stdout   envs = validate_envs()  files = glob.glob(envs["PROMETHEUS_TEXTFILE_DIR"] + "*") for f in files: os.remove(f)  labeled_prom_metrics = {"cluster_targets": [], "external_targets": []}  while True: with open(CONFIG_PATH, "r") as f:     config = json.loads(f.read())     config["external_targets"] = [] if config["external_targets"] is None else config["external_targets"]     for target in config["external_targets"]:         target["name"] = target["host"] if "name" not in target.keys() else target["name"]  if labeled_prom_metrics["cluster_targets"]:     for metric in labeled_prom_metrics["cluster_targets"]:         if (metric["node_name"], metric["ip"]) not in [(node["name"], node["ipAddress"]) for node in config['cluster_targets']]:             for k, v in prom_metrics_cluster.items():                 v.remove(metric["node_name"], metric["ip"])  if labeled_prom_metrics["external_targets"]:     for metric in labeled_prom_metrics["external_targets"]:         if (metric["target_name"], metric["host"]) not in [(target["name"], target["host"]) for target in config['external_targets']]:             for k, v in prom_metrics_external.items():                 v.remove(metric["target_name"], metric["host"])   labeled_prom_metrics = {"cluster_targets": [], "external_targets": []}  for node in config["cluster_targets"]:     metrics = {"node_name": node["name"], "ip": node["ipAddress"], "prom_metrics": {}}      for k, v in prom_metrics_cluster.items():         metrics["prom_metrics"][k] = v.labels(node["name"], node["ipAddress"])      labeled_prom_metrics["cluster_targets"].append(metrics)  for target in config["external_targets"]:     metrics = {"target_name": target["name"], "host": target["host"], "prom_metrics": {}}      for k, v in prom_metrics_external.items():         metrics["prom_metrics"][k] = v.labels(target["name"], target["host"])      labeled_prom_metrics["external_targets"].append(metrics)  out = call_fping([prom_metric["ip"]   for prom_metric in labeled_prom_metrics["cluster_targets"]] +                   [prom_metric["host"] for prom_metric in labeled_prom_metrics["external_targets"]]) computed = compute_results(out)  for dimension in labeled_prom_metrics["cluster_targets"]:     result = computed[dimension["ip"]]     dimension["prom_metrics"]["sent"].inc(computed[dimension["ip"]]["sent"])     dimension["prom_metrics"]["received"].inc(computed[dimension["ip"]]["received"])     dimension["prom_metrics"]["rtt"].inc(computed[dimension["ip"]]["rtt"])     dimension["prom_metrics"]["min"].set(computed[dimension["ip"]]["min"])     dimension["prom_metrics"]["max"].set(computed[dimension["ip"]]["max"])     dimension["prom_metrics"]["mdev"].set(computed[dimension["ip"]]["mdev"])  for dimension in labeled_prom_metrics["external_targets"]:     result = computed[dimension["host"]]     dimension["prom_metrics"]["sent"].inc(computed[dimension["host"]]["sent"])     dimension["prom_metrics"]["received"].inc(computed[dimension["host"]]["received"])     dimension["prom_metrics"]["rtt"].inc(computed[dimension["host"]]["rtt"])     dimension["prom_metrics"]["min"].set(computed[dimension["host"]]["min"])     dimension["prom_metrics"]["max"].set(computed[dimension["host"]]["max"])     dimension["prom_metrics"]["mdev"].set(computed[dimension["host"]]["mdev"])  prometheus_client.write_to_textfile(     
 
envs["PROMETHEUS_TEXTFILE_DIR"] + envs["PROMETHEUS_TEXTFILE_PREFIX"] + envs["MY_NODE_NAME"] + ".prom", registry)  
 该脚本在每个Kubernetes节点上运行,并且每秒两次发送ICMP数据包到Kubernetes集群的所有实例。收集的结果会存储在文本文件中。 (编辑:宣城站长网) 【声明】本站内容均来自网络,其相关言论仅代表作者个人观点,不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利,请及时与联系站长删除相关内容! |