Kubernetes（K8s）运维与使用经验分享

Kubernetes（K8s）运维与使用经验分享

一、背景

在近年来，随着容器化技术的快速发展，Kubernetes 作为容器编排的事实标准，已经被广泛应用于各种生产环境。作为一名资深的运维工程师，我有幸参与了公司内部的 K8s 集群搭建、优化以及日常运维工作。在这里，我将结合实际案例，分享一些 K8s 运维与使用的经验。

二、案例描述

1. 集群搭建与优化

初期，我们面对的是一个规模较小的 K8s 集群，但随着业务的发展，集群规模逐渐扩大，节点数量从最初的几个增加到了上百个。为了应对这一挑战，我们进行了以下优化：

• 网络优化：采用了 Calico 作为网络插件，它支持大规模网络，并且性能稳定。同时，我们还对节点间的网络延迟进行了优化，确保 Pod 之间的通信更加高效。
• 存储优化：随着数据量的增长，存储成为了瓶颈。我们引入了 Ceph 作为分布式存储解决方案，它提供了高性能、可扩展的存储服务，有效缓解了存储压力。
• 监控与日志：集成了 Prometheus 和 Grafana 进行资源监控，使用 ELK 栈（Elasticsearch、Logstash、Kibana）进行日志收集与分析，确保集群的稳定运行。

2. Pod 调度与资源管理

在某次业务高峰期，我们发现部分 Pod 无法被调度到合适的节点上，导致服务延迟增加。经过排查，我们发现是由于节点的资源请求（requests）不足导致的。针对这一问题，我们进行了以下调整：

• 资源请求与限制：为 Pod 设置了合理的资源请求和限制，确保 Pod 在被调度时能够获得足够的资源。同时，我们还根据业务特点，对部分关键 Pod 进行了资源预留，确保其在高负载下仍能保持稳定的性能。
• 扩展与自动化：使用了 Horizontal Pod Autoscaler（HPA）进行 Pod 的自动扩展，根据 CPU、内存等指标的实时数据，动态调整 Pod 的数量，确保服务的可用性。

3. 滚动升级与回滚

在进行 K8s 集群的版本升级时，我们采用了滚动升级的方式，逐步将旧版本的 Pod 替换为新版本。同时，为了保障服务的连续性，我们配置了最大不可用 Pod 数量（maxUnavailable）和最大可多出的 Pod 数量（maxSurge），确保在升级过程中服务的稳定性。

某次升级过程中，新版本 Pod 出现了问题，导致服务中断。我们迅速触发了回滚操作，将集群恢复到升级前的状态。这一过程中，由于我们提前配置了回滚策略，因此整个回滚过程非常顺利，服务很快得到了恢复。

三、总结与展望

通过以上的案例分享，我们可以看到 Kubernetes 在实际应用中的强大与灵活。然而，随着业务的不断发展，K8s 集群的运维与管理也面临着越来越多的挑战。未来，我们将继续深入研究 K8s 的相关技术，不断优化集群的性能与稳定性，为公司的业务发展提供坚实的技术支撑。同时，我们也希望能够与更多的同行交流学习，共同推动 Kubernetes 技术的发展与应用。