Kubernetes集群

Kubernetes已经成为当下最火热的一门技术，未来一定也会有更好的发展，围绕着云原生的周边产物也越来越多，使得上云更加便利更加有意义，本文主要讲解一些蔚来汽车从传统应用落地到Kubernetes集群的一些实践经验，提供给大家在落地之前的一些思考和注意点，并且让大家在实施的时候能够有一些借鉴，提供一些使用过程中的注意事项。
项目背景

Docker诞生于2013年初，随着时间的推移Docker项目也逐渐火热起来，也形成了自己的生态，为了能够灵活调度容器，编排技术也变得非常重要，Swarm，Mesos，Kubernetes属于比较出众的容器编排技术，然而不得不说Kubernetes绝对是当下最火热的技术。Kubernetes项目的基础特性，并不是几个工程师突然“拍脑袋”想出来的东西，而是Google公司在容器化基础设施领域多年来实践经验的沉淀与升华，容器编排使得容器本身也有了生命，几乎所有大公司都在使用Kubernetes，另外云原生周边也发展的越来越好，这使得Kubernetes的功能越来越强大。
我们从2017年开始调研Kubernetes，2018年开始小规模使用，当时使用的是1.9版本，现在用的是1.11版本，最新已经到了1.16，可谓版本更新之快，未来会考虑再升级到最新版本。
Kubernetes给我们带来的一些好处：

  • 解决资源利用率低的问题，原来是按照服务去单独分配机器，资源得不到充分利用

  • 服务的资源管理、依赖管理等比较复杂，Docker的镜像管理充分简化了相关工作，使得DevOps理念能够深入实施

  • 降低了服务扩容的复杂性

  • 横向扩展功能也使得服务在应对大流量场景更加灵活

  • 不再需要专门地写脚本去监控服务的健康状态

  • 未来结合云原生中的Service Mesh使服务之间的调用更加灵活，功能更加强大


集群建设落地

 

在落地之前我们对以下一些点做了相应的考量，做好提前的选型及测试。

  • 部署方式的选择，在EKS、kops、kubeadm、Minikube、binary中我们选择了binary的安装方式，选择二进制的安装方式是比较灵活的。

  • Kubernetes版本选型：1.11.7，这个版本也是当时官方提供的最新版本。

  • 网络插件的选型：Flannel，Flannel官方说明会有一定的网络性能损耗，但在我们使用的公有云上可以忽略这一点。随着业务量增加及安全隔离需求，后续会考虑改用Calico，因为发现业务多了的话网络隔离还是很有必要的，另外Canal插件其实也是跟Flannel结合实现网络策略，但是官方对这个项目的维护貌似已经不活跃就不太考虑了。

  • Service实现的选型：IPVS，早期的Service都是iptables实现的，所以早期我们就用的iptables，但是当集群节点数量到达几千台的话iptables性能应该会有很大的衰减，于是在我们升级到1.11版本后果断使用IPVS的方式实现Service。

  • 周边工具选型：Harbor、Rancher、Prometheus、CoreDNS，以上这几款工具都是云原生周边产物，热度都很高，也能够快速简单的支撑业务。

  • 集群优化的考虑：网络MTU、内核版本、网段优化、swap优化等，在集群落地之前要把一些优化点提前考虑好，内核我们用的是4.18，当时的一个最新版本，高版本支持了cgroup2，隔离性应该会比cgroup1更加稳定。

  • 日志方案的考虑：ELK，ELK一直是我们日志方案解决的工具，所以服务上云之后我们依然沿用，其中Filebeat是以DaemonSet模式运行，性能消耗目前来看还是可以接受的。

  • 监控方案的考虑：Prometheus，随着容器技术的迅速发展，Kubernetes已然成为大家追捧的容器集群管理系统。Prometheus作为生态圈CNCF中的重要一员，其活跃度仅次于Kubernetes，现已广泛用于Kubernetes集群的监控系统中，毋庸置疑监控方面的选型非Prometheus莫属。

  • CI/CD的方案：自研的运维平台，相信各个公司都有自己的运维平台，我们的CI/CD也是与我们自己的平台结合，有着一套完善的规范和流程，如果规模不大也可以考虑和Rancher的CI/CD结合，感觉也不错。

  • Namespace的划分考虑，Namespace的划分也比较重要，涉及到业务的隔离与划分，通常要考虑到不同Namespace之间服务的调用问题，内部域名调用问题，安全划分问题，机器分配使用问题等等。


Kubernetes数据备份恢复

其实Kubernetes的数据也就是etcd中的数据，那么我们日常就需要备份etcd中的数据，以及考虑数据的恢复，理论上etcd的数据恢复场景应该很难用到，一切操作尽量都通过平台规范化使用,但是针对灾难性的场景就可以用etcd数据备份来救场了。
这里给大家展示下etcd备份和恢复，具体细节大家根据自己环境再调整。
etcd数据备份

  1. #!/bin/sh

  3. source /etc/profile

  4. nowtime=`date +%Y%m%d%H%M`

  5. # 备份的数据目录

  6. workdir="/data/etcd-bak"

  7. # etcd的数据目录

  8. datadir="/data/etcd"

  9. ep=`/sbin/ip addr|grep eth0|sed -nr 's#^.*inet (.*)/22.*$#1#gp'`

  10. capath="/etc/kubernetes/ssl/ca.pem"

  11. certpath="/etc/etcd/ssl/etcd.pem"

  12. keypath="/etc/etcd/ssl/etcd-key.pem"

  13. etcdctlpath="--endpoints "https://${ep}:2379" --cacert=$capath --cert=$certpath --key=$keypath"

  14. hostname=`hostname`

  15. alertcontent="$hostname-etcd-bak-is-false-please-check-etcd-${nowtime}"

  16. # 备份数据保留天数

  17. delday=7

  18. s3path="s3://etcd/etcd-${ep}"

  19. s3alertcontent="$hostname-etcd-snapshot-to-s3-false-please-check"

  20. etcdctlcmd=`whereis etcdctl|awk '{print $NF}'`

  23. function deloldbak () {

  24. find $workdir -name "etcd-*.gz" -mtime +${delday}|xargs rm -f

  25. }

  27. if [ ! -f /data/etcd-bak/etcd-${nowtime}.tar.gz ];then

  28. mkdir -p /data/etcd-bak/etcd-${nowtime}/

  29. else

  30. echo "need wait to next time"

  31. echo "need wait to next time" >>$workdir/etcd-bak.log

  32. exit 1

  33. fi

  35. echo "=================================== begin $nowtime =================================="

  36. echo "=================================== begin $nowtime ==================================" >>$workdir/etcd-bak.log

  37. export ETCDCTL_API=3

  38. echo "=================================== run snapshoting =================================" >>$workdir/etcd-bak.log

  39. $etcdctlcmd $etcdctlpath snapshot save $workdir/etcd-${nowtime}/snap-${nowtime}.db >>$workdir/etcd-bak.log

  40. echo "=================================== run snapshoting =================================" >>$workdir/etcd-bak.log

  41. if [ $? -eq 0 ]

  42. then

  43. echo "etcd snapshot etcd-${nowtime}/snap-${nowtime}.db is successful"

  44. echo "etcd snapshot etcd-${nowtime}/snap-${nowtime}.db is successful" >>$workdir/etcd-bak.log

  45. else

  46. echo "etcd snapshot etcd-${nowtime}/snap-${nowtime}.db is failed"

  47. echo "etcd snapshot etcd-${nowtime}/snap-${nowtime}.db is failed" >>$workdir/etcd-bak.log

  48. fi

  50. cp -fr $datadir/* $workdir/etcd-${nowtime}/

  51. if [ $? -eq 0 ]

  52. then

  53. echo "etcd snapshot etcd-${nowtime}/member is successful"

  54. echo "etcd snapshot etcd-${nowtime}/member is successful" >>$workdir/etcd-bak.log

  55. else

  56. echo "etcd snapshot etcd-${nowtime}/member is failed"

  57. echo "etcd snapshot etcd-${nowtime}/member is failed" >>$workdir/etcd-bak.log

  58. fi

  61. $etcdctlcmd $etcdctlpath --write-out=table endpoint status

  62. $etcdctlcmd $etcdctlpath --write-out=table endpoint status >>$workdir/etcd-bak.log

  64. cd $workdir

  65. tar zcf ./etcd-${nowtime}.tar.gz etcd-${nowtime}

  66. rm -fr etcd-${nowtime}

  67. aws s3 cp $workdir/etcd-${nowtime}.tar.gz $s3path/

  68. if [ $? -eq 0 ]

  69. then

  70. echo "etcd snapshot s3 is successful"

  71. echo "etcd snapshot s3 is successful" >>$workdir/etcd-bak.log

  72. else

  73. echo "etcd snapshot s3 is failed"

  74. echo "etcd snapshot s3 is failed" >>$workdir/etcd-bak.log

  75. fi

  76. deloldbak

  79. echo "=================================== end `date +%Y%m%d%H%M%S` =================================="

  80. echo "=================================== end `date +%Y%m%d%H%M%S` ==================================" >>$workdir/etcd-bak.log


etcd数据恢复

  1. #!/bin/bash

  3. # 使用etcdctl snapshot restore生成各个节点的数据

  5. # 比较关键的变量是

  6. # --data-dir 需要是实际etcd运行时的数据目录

  7. # --name --initial-advertise-peer-urls 需要用各个节点的配置

  8. # --initial-cluster initial-cluster-token 需要和原集群一致

  9. # 注意http和https区别

  11. # 无需更改

  12. workdir=/root

  14. # etcd1,2,3为节点名称 ETCD1,2,3为对应节点ip

  15. ETCD_1=1.1.1.1

  16. ETCD_2=2.2.2.2

  17. ETCD_3=3.3.3.3

  18. etcd1=etcd1

  19. etcd2=etcd2

  20. etcd3=etcd3

  22. # 同上面一样需要对应设置

  23. arra=(1.1.1.1 2.2.2.2 3.3.3.3)

  24. arrb=(etcd1 etcd2 etcd3)

  26. # etcd是否使用https tls加密如果使用需要配置证书，若是http请置空此变量

  27. etcdkey="--cacert=/etc/kubernetes/ssl/ca.pem --cert=/etc/etcd/ssl/etcd.pem --key=/etc/etcd/ssl/etcd-key.pem"

  28. # 恢复数据存放目录，只是用于恢复存放数据，可以随意设置，跟原有的路径没有关系

  29. etcddatapath="/root/etcd-recover-data/etcd"

  30. # 备份数据根路径

  31. bakdatapath="/data/etcd-bak"

  32. # 备份数据完整路径

  33. bakdbpath="$bakdatapath/etcd-201906161945/snap-201906161945.db"

  34. # ansible site执行路径

  35. ansiblepath="/root/etcd-bak-ansible"

  37. function ansibleoperate ()

  38. {

  39. rm -fr $ansiblepath/roles/etcd-bak-ansible/files/*

  40. cp -fr $(echo $etcddatapath|awk -F "[/]" '{print "/"$2"/"$3}')/* $ansiblepath/roles/etcd-bak-ansible/files/

  41. cd $ansiblepath

  42. ansible-playbook -i hosts site.yaml

  43. }

  45. if [ ! -d $(echo $etcddatapath|awk -F "[/]" '{print "/"$2"/"$3}') ];then

  46. mkdir -p $(echo $etcddatapath|awk -F "[/]" '{print "/"$2"/"$3}')

  47. fi

  49. for i in ${arra[@]}

  50. do

  51. echo -e " $ic" >>$workdir/etcdiplist.log

  52. #echo -e "$i"

  53. done

  56. for i in ${arrb[@]}

  57. do

  58. echo -e " $ic" >>$workdir/etcdnamelist.log

  59. #echo -e "$i"

  60. done

  62. while true

  63. do

  64. let cnt++

  65. etcdiplist=`awk -v column=$cnt '{print $column}' $workdir/etcdiplist.log`

  66. etcdnamelist=`awk -v column=$cnt '{print $column}' $workdir/etcdnamelist.log`

  68. if [ "$etcdiplist" = "" ]

  69. then

  70. echo "conf is down will to break"

  71. break

  72. fi

  73. echo $etcdiplist $etcdnamelist

  74. export ETCDCTL_API=3

  75. # 如果用原有member中的db恢复，由于不存在完整的hash性，需要在下面添加 --skip-hash-check 跳过hash检查

  76. etcdctl snapshot $etcdkey restore $bakdbpath

  77. --data-dir=$etcddatapath

  78. --name $etcdnamelist

  79. --initial-cluster ${etcd1}=https://${ETCD_1}:2380,${etcd2}=https://${ETCD_2}:2380,${etcd3}=https://${ETCD_3}:2380

  80. --initial-cluster-token etcd-cluster-0

  81. --initial-advertise-peer-urls https://$etcdiplist:2380 &&

  82. mv $etcddatapath $(echo $etcddatapath|awk -F "[/]" '{print "/"$2"/"$3}')/etcd_$etcdiplist

  84. echo "--initial-cluster ${etcd1}=https://${ETCD_1}:2380,${etcd2}=https://${ETCD_2}:2380,${etcd3}=https://${ETCD_3}:2380 "

  87. done

  89. rm -f $workdir/etcdiplist.log

  90. rm -f $workdir/etcdnamelist.log

  92. #如果不需要Ansible自动恢复集群，需要手动恢复的话请注释以下操作

  93. ansibleoperate


镜像管理

镜像仓库我们选择的是Harbor，比较成熟并且社区维护更新也非常快。我们最早使用1.2版本，现在使用1.6版本。目前Harbor最新是1.8版本，下面给大家展示下新旧版本功能上的差异，新版本还是有很多好功能的。
1.2版本和1.6版本功能对比

升级后具备的优势

  • 存储支持S3：镜像从保存在本地改为存储到S3，这样可以节省存储费用，也不用考虑本地磁盘扩容的事情。

  • 登录接入LDAP：规范管理用户，并且可以使用LDAP的组进行用户的划分。

  • 用户限制，用户分组：这块主要是结合LDAP组进行划分，在Harbor中建好各个对应的项目，配置开发权限。

  • 漏洞扫描：每天定时扫描镜像，不过想保证所有镜像都不存在危险貌似不太容易，开发自定义等不规范镜像会经常出现。

  • 镜像签名：安全度高的镜像会考虑开启该功能。

  • 高可用负载：官方提供了HA的功能，主要就是访问的HA，数据库的HA，存储的HA。

  • 证书认证：访问通过https，更加安全。

  • 数据库更加简单：原来是有MySQL、PostgreSQL，现在新版本全部统一使用PostgreSQL，管理更加方便。


线上镜像仓库架构图

上面是我们的架构图，通过DNS解析将不同环境的访问分流到对应环境的镜像仓库，所有的镜像仓库都连接着后端数据库集群，镜像统一保存到了S3中，对于仓库的扩容也是十分方便的，拷贝一份配置启动就可以了。
镜像仓库升级
备份之前先停止老的Harbor：

  1. cd harbor

  2. docker-compose down


备份原来的Harbor目录：

  1. mv harbor /my_backup_dir/harbor


备份数据库：

  1. cp -r /data/database /my_backup_dir/


后续升级镜像下载：

  1. docker pull goharbor/harbor-migrator:[tag]


升级harbor.cfg或者harbor.yml文件：

  1. docker run -it --rm -v ${harbor_cfg}:/harbor-migration/harbor-cfg/harbor.cfg -v ${harbor_yml}:/harbor-migration/harbor-cfg-out/harbor.yml goharbor/harbor-migrator:[tag] --cfg up


如果没有yaml文件，低版本理论上只有cfg文件，那就升级cfg文件就可以了：

  1. docker run -it --rm -v ${harbor_cfg}:/harbor-migration/harbor-cfg/harbor.cfg goharbor/harbor-migrator:[tag] --cfg up


解压新的版本离线包：

  1. tar -zxvf harbor-offline-installer-v1.7.4.tgz


覆盖harbor.cfg，把之前升级的harbor.cfg文件或者yml文件拷贝到新版本解压的目录里替换相应的文件：

  1. cd harbor

  2. mv harbor.cfg harbor.bak

  3. cp /root/harbor-bak/harbor.cfg .


安装Notary，Clair和Helm Chart服务，安装之前可以perpare脚本生成下配置文件：

  1. ./install.sh --with-notary --with-clair --with-chartmuseum


进行查看：

  1. docker-compose -f ./docker-compose.yml -f ./docker-compose.clair.yml ps


清除旧版本镜像：

  1. docker images|grep 1.6.2| awk '{print $3}'|xargs docker rmi


日志方案落地

日志落盘， DaemonSet部署Filebeat，采集进Kafka，最终进ES，落盘日志定期清理。

这个是基于Node级别的一种日志收集方案，我们大多使用这种方案进行日志的收集，优点就是可以和服务完全解耦，性能好，便于管理。
这种方式的一个弊端就是日志格式必须按照约定的方式配置输出，对不能满足约定格式的情况改用sidecar的方式进行日志的收集。

这种方式就是扩展性强，配置可以跟随服务进行制定的收集，弊端就是会浪费资源，并且有一定耦合性，所以我们线上并未大面积采取这个方式的使用。
监控方案落地

Prometheus想必在大家的公司中都已经在使用了，是监控领域里现在最火热的一款监控工具，在这里也不多赘述了，基本的使用大家应该都比较了解，下面主要简单展示下我们线上对于服务应用是如何上报监控，配置也并不复杂，大家看图解读。
Service里面增加配置：

  1. prometheus.io/scrape: "true"


是否监控就看是否在Service中开启了这个开关。
以下是Prometheus配置过滤规则：

后续工作

  • Service Mesh使用：Istio调研及使用（灰度、限流、链路跟踪、熔断、降级）

  • LXCFS解决容器CPU、内存资源可见性问题

  • 有状态应用部署至Kubernetes：ES、Kafka等

  • CRD在prometheus-operator的应用

Q&A

Q：请问Kubernetes数据备份与恢复，这个是包括kubectl-proxy，etcd，网络配置等吗？如何进行多集群下的数据备份？A：备份的其实就是etcd中的数据，我们网络是用的Flannel，一些关键网段信息也是存在etcd中的，对于多集群来看的话，还是要针对数据存放对应的etcd集群数据去进行备份。
Q：请问一下业务日志太多，一天一个节点的业务日志有200G，怎么做日志收集及监控告警？
A：一天一个节点200G的话，这个要看你们集群节点多不多，我们上百个节点，一个节点的量大概在100G左右，线上日志量都是几十T的数据，用我分享的方案去落地应该是没问题的，ELK的整体性能还是非常不错的，Filebeat现在最高的性能分配是占用500M CPU，1G内存，收集起来也是能应对的，这个根据你的量再调整，监控的话肯定就用Prometheus就好，官方都是有自动发现的配置，很便利，当然如果你要对日志进行分析，这块就比较复杂了，可以通过ES接口去聚合数据，当然日志的字段也要规范好。
Q：生产环境Kubernetes都用哪种网络模式？
A：我们用的是Flannel，不过后续会考虑打算换成Calico，现在发现线上有一定网络限制的需求，Calico的性能相对也会更好，但是维护的复杂度比较高，在集群节点多的情况下，要添加路由反射器，这个比较关键，而且网络选型前一定对未来的规模有个规划，规划好使用的网段。
Q：请问生产环境中etcd的数据需要备份吗？怎么备份？还有二进制安装etcd集群由3个节点增加到5个节点，需要重新生etcd证书后再重启etcd服务吗？增加节点重启策略是一个一个节点依次重启吗？
A：建议备份，其实主要用到的就是etcd的snapshot功能，不复杂，看下我分享的脚本即可，扩容etcd节点有证书的话需要修改server端证书host对应的机器，官方的方法是要一台一台执行的，线上etcd节点我做过测试，即使操作失误都down掉的话也不会影响你现有服务的运行，而且保证法定节点的存在就更好。
Q：你分享的Prometheus是Operator方式吗？你的监控数据是有经过二次开发后作为标准格式输出吗？对于Nginx和Java监控如何实现呀？
A：Prometheus没有用Operator的方式，是用的官方的yaml文件创建的，我们线上Java服务居多，都是通过Spring官方的Prometheus插件就可以自定义监控数据，Nginx的话我们还真的不多，这个估计你要用相应的exporter就好，监控数据是开发自定义上传的，我们没有做限制。
Q：Pod挂掉之后如何保留现场，比如做内存Dump有什么好的方案没？
A：我们这边是这样，对于健康检查没有添加Liveness的检查，也是防止容器的重启，尤其是在第一次项目上线，难免无法正常启动，如果加了Liveness就会一直重启，不太方便查问题，所以只加了Readiness，只是保证不影响线上访问，对于生产中，Java项目遇到最多的就是OOM问题，这个我们也对Pod重启的原因加了报警，至于Dump我们还没这方面的操作，需要开发自行检查了。
Q：传统系统架构如何改造成Kubernetes架构？
A：这个问题有点宽泛呢，还是得看您这边实际的场景，我觉得更多的也是得需要开发一起配合的，尽量保证服务模块都能够做到微服务话，不要耦合的太紧，您可以先搭建一个测试集群，然后从开发那边找一个模块进行Docker化的转换，然后一点一点再去试吧。
Q：是否有Ingress tcp/udp应用的生产级网络方案？
A：我们没有用Ingress，我们的用法也算是一种比较简单的用法，我们是把网关直接加入到Kubernetes集群中，这样网关就可以调用到Kubernetes的Service，因为我们以网关为中心，做了一些安全及认证功能，所以之前的网关必须要用到，而且加了Ingress相当于多加了一层性能消耗，所以也没有用，最后我们把之前部署在虚拟机上的网关也变成Docker化去部署到集群内部。
Q：传统数据库负载过高时查询缓慢，但是会有结果，Kubernetes架构数据库负载过高直接Pod重启，导致没有结果返回，请问应该如何处理的？
A：我们集群还没有跑数据库这种有状态的服务，但是听您描述，还是得看看Pod重启的具体原因，如果Pod都重启了，理论上跑在机器上一定也会有问题，还是在上云之前做好充分的性能压测，并且您可以考虑取消Liveness的健康检查，只保留Readness访问的检查。
Q：采集日志过程中，fluentd或fluent bit通过读取Node节点docker log目录采集日志，该目录包含了所有服务的日志。请问如何在output阶段中根据Namespace和container_name创建Elasticsearch的index，并作为index的命名前缀？
A：首先不建议通过Docker目录的方式采集，日志还是落盘到具体路径为好，因为我也碰到过您这个困惑，因为Docker的目录都是软链接，而且当Docker重启后路径会改变，当然我们线上用的是Filebeat采集，不知道Fluentd能不能解决这个问题，由于是软链接，很难用相对路径，必须用绝对路径采集到真正存放的那个目录日志，我们对于es index名称的创建是通过日志提供的一个index名称字段去匹配的，索引名称会引用这个变量进行区分不同的index。
Q：fileneat node模式采集，多个相同Pod在同一节点情况下，如何映射日志目录而不互相干扰，另外如何配置Filebeat做到Pod变动时的采集？
A：您这个情况我们也遇到过，多个Pod跑在同一个节点确实存在这个问题，因为你的deploy yaml是定死的，很难处理这种情况，我们的解决方法是添加Pod的亲和性，保证每个节点都尽量只跑一个Pod，当然如果节点非常小的情况下，这种做法有一定问题，以生产使用上来看，我们最初多个Pod跑在一个节点同时写一个文件的话也是还可接受。
Q：日志收集的sidectar模式具体是咋部署的。Filebeat和应用部署在一个Pod里吗？
A：对的，部署在一个Pod里，相当于你的deploy yaml里会有两个image配置，一个是你的服务，另一个是Filebeat，具体的配置看下我的截图，把这部分配置放到你的服务配置后面即可，但是就像我分享说的，这种方式可能会比较消耗资源，但是确实自定义比较方便，但也增加了yaml配置。
Q：我司测试环境搭建的Harbor版本是1.5，使用docker-compose来按照Harbor各个组件的依赖顺序来启动的，但是当系统或者Docker重启后，Harbor的容器就无法按照依赖顺序来启动，经常会有容器启动失败。请问下这个该如何优化呢？
A：其实你需要在Docker中注意一个参数，live-restore : true，这个参数很有用，你可能没有添加，这个参数能保证在你维护重启Docker的时候，还能保证不影响正在运行的Docker容器，另外你可以对Harbor进行监控，如果down了的话大不了做个自动重启的操作也不妨大碍。
Q：（1）Kubernetes平台上线前有什么测试，如何测试？可以上线的依据？（2）常见互联网架构的业务，需要改造才可以在Kubernetes跑吗，需要如何改造？有什么坑？（3）你们多个业务线都共用同一套Kubernetes？如何实现不会因为一个业务的高峰影响其他业务？（4）有什么方案可以实现最大限度的不丢日志？
A：1. 因为我不是测试，对于测试这块可能干涉的不是很多，对于运维来讲可能更多的是比较关注上线之前的压力测试，这块会跟后续的稳定性有很大关系；2. 常见的架构业务理论上改造应该不需要很大，最主要的是解决Docker镜像化，遇到的坑可能更多的是对于Dockerfile打镜像理解的不好，导致一些启动问题以及配置的丢失等等；3. 我们是通过Namespace区分业务线，需要提前规划好业务，指定的业务线只跑在对应的机器上比较关键；4. 我使用的ELK过程中还真的很少遇到过丢日志，只要你架构足够健壮应该是没什么问题的，另外ELK中一定要用消息队列，降低你消息传递的压力，保证每个组件都不要出现性能瓶颈，如果实在怕丢日志，可以让Logstash在消费的时候把消息落盘，ES也要合理配置好刷新的频率以及内存多大落盘等参数，提前做好各个组件的压测是保障。
Q：你好，我是蔚来ES8车主，很高兴看到蔚来的分享。我想了解下你们存储的方案，之前听说是用的Portworx，具体方案可以透露一下么？你们这个team在北京还是上海？用AWS的话有没有考虑直接使用AWS的Kubernetes服务？ES也运行在Kubernetes里吗？
A：您好，我们team在北京，因为我们的集群还未上有状态服务，所以暂时还未考虑分布式存储的问题，这块确实是很重要的一个环节，我们线上的服务基本也是通过S3去存储一些数据使用，Portworx这个好像也出了很久了，当时在还没有Kubernetes的时候调研过，不过想大面积使用貌似是要花钱用商业版，建议还是用现在比较流行的Ceph可能会更好一些吧，我们还未用到AWS自己的Kubernetes服务，ES有运行在Kubernetes里的业务，但是不是通过Operator部署，后端数据也没用到分布式存储，由于量不大，只是落在本地了，后期会进一步调研Ceph以支持后期的有状态服务的迁移。
Q：请问是否考虑过fluent-bit ，目前Filebeat有没有性能上的问题呢？
A：因为在虚拟机的时候我们就用的Filebeat，就沿用下去了，Filebeat暂时还未发现性能问题，可以直接使用，总日志量我们应该有几十T的样子，在生产使用的过程中感觉Filebeat还是比较靠谱的。
Q：Kubernetes一年的证书问题，你们怎么解决的呢？
A：Kubernetes的证书我们的时间都设置的是十年，kubelet可能是一年，这个我们最初疏忽了，碰到过一次，最终通过删除现有的配置，让kubelet重启自动生成，当然如果您是最初规划的话，可以加上证书自动到期认证的功能，据了解好像现在高版本的Kubernetes已经不存在这个问题，我还没了解的那么多，您可以再查查。
Q：Kubernetes生产环境上的安全相关的配置有哪些呢？
A：安全的话这个比较宽泛啊，这个还是要从各个方面完善，首先起码要保证流量流入方向的各个环节的安全限制，以及服务接口调用上的安全认证，以及开发人员使用时候的权限控制等等。
Q：Prometheus自定义监控具体怎么搞得，比如想要监控容器的端口连接数？
A：容器端口的连接数监控确实还未添加，在原来宿主机的时候是有的，这块有些忽略了，加的话也不是很费劲，可以通过你们自己自定义的exporter去监控。
Q：落盘的日志怎么定期清理？
A：落盘的日志通过写好的清理任务进行清理，因为我们的日志都是规范的落到统一的目录，并且目录名称也是很规范的，所以清理起来很方便，写个简单的脚本就可以啦，定时清理就OK。
Q：Kubernetes里Java服务，你们是怎么做资源限制的？
A：我们是在yaml注入了能获取设置资源的env参数，然后在CI打镜像的时候统一规范了服务启动的start脚本，JVM里配置的是Kubernetes配置的资源，所以Java服务的使用也不会超过我们分配资源的使用。

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原文地址：https://www.cnblogs.com/Leo_wl/p/11676563.html