Kubernetes v1.6+ 单集群最大支持 5000 个节点,也就是说 Kubernetes 最新稳定版的单个集群支持
- 不超过 5000 个节点
- 不超过 150000 个 Pod
- 不超过 300000 个容器
- 每台 Node 上不超过 100 个 Pod
对于公有云上的 Kubernetes 集群,规模大了之后很容易碰到配额问题,需要提前在云平台上增大配额。这些需要增大的配额包括
- 虚拟机个数
- vCPU 个数
- 内网 IP 地址个数
- 公网 IP 地址个数
- 安全组条数
- 路由表条数
- 持久化存储大小
除了常规的 Etcd 高可用集群配置、使用 SSD 存储等,还需要为 Events 配置单独的 Etcd 集群。即部署两套独立的 Etcd 集群,并配置 kube-apiserver
--etcd-servers="http://etcd1:2379,http://etcd2:2379,http://etcd3:2379" \
--etcd-servers-overrides="/events#http://etcd4:2379,http://etcd5:2379,http://etcd6:2379"
另外,Etcd 默认存储限制为 2GB,可以通过 --quota-backend-bytes
选项增大。
可以参考 AWS 配置 Master 节点的大小:
- 1-5 nodes: m3.medium
- 6-10 nodes: m3.large
- 11-100 nodes: m3.xlarge
- 101-250 nodes: m3.2xlarge
- 251-500 nodes: c4.4xlarge
- more than 500 nodes: c4.8xlarge
Kubernetes 集群内的扩展也需要分配更多的资源,包括为这些 Pod 分配更大的 CPU 和内存以及增大容器副本数量等。当 Node 本身的容量太小时,还需要增大 Node 本身的 CPU 和内存(特别是在公有云平台上)。
以下扩展服务需要增大 CPU 和内存:
以下扩展服务需要增大副本数:
另外,为了保证多个副本分散调度到不同的 Node 上,需要为容器配置 AntiAffinity。比如,对 kube-dns,可以增加如下的配置:
affinity:
podAntiAffinity:
requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
- weight: 100
labelSelector:
matchExpressions:
- key: k8s-app
operator: In
values:
- kube-dns
topologyKey: kubernetes.io/hostname
- 设置
--max-requests-inflight=3000
- 设置
--max-mutating-requests-inflight=1000
- 设置
--kube-api-qps=100
- 设置
--kube-api-qps=100
- 设置
--kube-api-burst=100
- 设置
--image-pull-progress-deadline=30m
- 设置
--serialize-image-pulls=false
(需要 Docker 使用 overlay2 ) - Kubelet 单节点允许运行的最大 Pod 数:
--max-pods=110
(默认是 110,可以根据实际需要设置)
- 设置
max-concurrent-downloads=10
- 使用 SSD 存储
graph=/ssd-storage-path
- 预加载 pause 镜像,比如
docker image save -o /opt/preloaded_docker_images.tar
和docker image load -i /opt/preloaded_docker_images.tar
增大内核选项配置 /etc/sysctl.conf
:
fs.file-max=1000000
net.ipv4.ip_forward=1
net.netfilter.nf_conntrack_max=10485760
net.netfilter.nf_conntrack_tcp_timeout_established=300
net.netfilter.nf_conntrack_buckets=655360
net.core.netdev_max_backlog=10000
net.ipv4.neigh.default.gc_thresh1=1024
net.ipv4.neigh.default.gc_thresh2=4096
net.ipv4.neigh.default.gc_thresh3=8192
net.netfilter.nf_conntrack_max=10485760
net.netfilter.nf_conntrack_tcp_timeout_established=300
net.netfilter.nf_conntrack_buckets=655360
net.core.netdev_max_backlog=10000
fs.inotify.max_user_instances=524288
fs.inotify.max_user_watches=524288
在运行 Pod 的时候也需要注意遵循一些最佳实践,比如
- 为容器设置资源请求和限制
spec.containers[].resources.limits.cpu
spec.containers[].resources.limits.memory
spec.containers[].resources.requests.cpu
spec.containers[].resources.requests.memory
spec.containers[].resources.limits.ephemeral-storage
spec.containers[].resources.requests.ephemeral-storage
- 对关键应用使用 PodDisruptionBudget、nodeAffinity、podAffinity 和 podAntiAffinity 等保护。
- 尽量使用控制器来管理容器(如 Deployment、StatefulSet、DaemonSet、Job 等)。
- 开启 Watch Bookmarks 优化 Watch 性能(1.17 GA),客户端凯伊在 Watch 请求中增加
allowWatchBookmarks=true
来开启这个特性。 - 减少镜像体积,P2P 镜像分发,预缓存热点镜像。
- 更多内容参考这里。
监控、告警以及可视化(如 Prometheus 和 Grafana)至关重要,推荐部署并开启。
- Building Large Clusters
- Scaling Kubernetes to 2,500 Nodes
- Scaling Kubernetes for 25M users
- How Does Alibaba Ensure the Performance of System Components in a 10,000-node Kubernetes Cluster
- Architecting Kubernetes clusters — choosing a cluster size
- Bayer Crop Science seeds the future with 15000-node GKE clusters