容器服务 Kubernetes 版 ACK：大规模集群使用建议

大规模集群使用须知

相较于使用多个集群，构建一个大规模集群可以有效减少集群管理运维负担，提高资源利用率。但在某些复杂的业务场景中，建议您根据业务逻辑或需求将服务拆分到多个集群中，例如非生产（测试）服务与生产（开发）服务拆分、数据库服务与前端应用拆分等。

如您有以下维度的考量，我们更建议您使用多个集群，而非单一的大规模集群。

如您需要多集群管理，例如应用部署、流量管理、作业分发、全局监控等，建议您启用多集群舰队。

本文使用指引

本文主要面向ACK集群Pro版的集群开发和管理人员，提供规划和使用大规模集群的通用性建议，实际情况仍以您的集群环境和业务需求为准。

• 使用新版本集群

• 关注集群资源限制

• 合理设置管控组件参数

• 规划集群资源弹性速率

• 优化客户端访问集群模式

• 合理规划大规模工作负载

• 关注集群控制面指标

使用新版本集群

随着Kubernetes版本不断升级，容器服务ACK会定期发布支持的Kubernetes版本，并逐步停止对过期版本的技术支持。对于过期版本，ACK将逐步停止发布新功能特性，停止修复功能缺陷、安全缺陷，且仅提供有限的技术支持。

请您通过帮助文档、控制台信息、站内信等渠道关注版本发布情况，并在集群升级前了解相应版本的升级注意事项，及时完成版本升级，避免潜在的集群安全和稳定性问题。关于集群升级的更多信息，请参见手动升级集群、自动升级集群；关于Kubernetes版本支持信息，请参见Kubernetes版本概览及机制。

关注集群资源限制

为保证大规模集群的可用性、稳定性和各项性能，请关注下表列出的限制及对应的推荐解决方案。

合理设置管控组件参数

ACK集群Pro版提供自定义Pro版集群的控制面组件参数功能，支持修改kube-apiserver、kube-controller-manager、kube-scheduler等核心托管组件的参数。在大规模集群中，您需要合理调整管控组件限流的相关参数。

kube-apiserver

为了避免大量并发请求导致控制面超载，kube-apiserver限制了它在特定时间内可以处理的并发请求数。一旦超出此限制，API Server将开始限流请求，向客户端返回429 HTTP响应码，即请求过多，并让客户端稍后再试。如果服务端没有任何限流措施，可能导致控制面因处理超出其承载能力的请求而过载，严重影响整个服务或集群的稳定性以及可用性。因此，推荐您在服务端配置限流机制，避免因控制面崩溃而带来更广泛的问题。

限流分类

kube-apiserver的限流分为两种。

• v1.18以下：kube-apiserver仅支持最大并发度限流，将请求区分为读类型和写类型，通过启动参数--max-requests-inflight和--max-mutating-requests-inflight限制读写请求的最大并发度。该方式不区分请求优先级。某些低优先级的慢请求可能占用大量资源，造成API Server请求堆积，导致一些更高优先级或更紧急的请求无法及时处理。

  ACK集群Pro版支持自定义kube-apiserver的max-requests-inflight和max-mutating-requests-inflight的参数配置。更多信息，请参见自定义Pro版集群的控制面组件参数。

• v1.18及以上：引入APF(API优先级和公平性）机制来进行更细粒度的流量管理，支持根据预设的规则和优先级来分类和隔离请求，从而确保更重要和紧急的请求优先处理，同时遵循一定的公平性策略，保证不同类型的请求都能够得到合理的处理机会。该特性于v1.20进入Beta阶段，默认开启。

  展开查看APF特性说明

  在v1.20及以上的Kubernetes集群中，kube-apiserver通过--max-requests-inflight和--max-mutating-requests-inflight两个参数的总和来配置可以并发处理的请求总数；通过FlowSchema和PriorityLevelConfiguration两种自定义资源对象（CRD）来控制总请求数在不同类型请求之间分配的并发数，更精细地控制请求的流量。

  • PriorityLevelConfiguration：优先级配置，决定某个优先级可以分配到全部并发度的比例。

  • FlowSchema：决定某个请求属于哪个PriorityLevelConfiguration。

  PriorityLevelConfiguration和FlowSchema由kube-apiserver自动维护，Kubernetes集群中会自动生成当前集群版本的默认配置。您可以执行以下命令来查看。

  展开查看PriorityLevelConfiguration查询命令与预期输出

  kubectl get PriorityLevelConfiguration
  # 预期输出
  NAME              TYPE      ASSUREDCONCURRENCYSHARES   QUEUES   HANDSIZE   QUEUELENGTHLIMIT   AGE
  catch-all         Limited   5                          <none>   <none>     <none>             4m20s
  exempt            Exempt    <none>                     <none>   <none>     <none>             4m20s
  global-default    Limited   20                         128      6          50                 4m20s
  leader-election   Limited   10                         16       4          50                 4m20s
  node-high         Limited   40                         64       6          50                 4m20s
  system            Limited   30                         64       6          50                 4m20s
  workload-high     Limited   40                         128      6          50                 4m20s
  workload-low      Limited   100                        128      6          50                 4m20s

  展开查看FlowSchema查询命令与预期输出

  说明

  ACK在FlowSchema中添加了ACK核心组件相关的分类ack-system-leader-election和ack-default。其余与社区保持一致。

  kubectl get flowschemas
  # 预期输出
  NAME                           PRIORITYLEVEL     MATCHINGPRECEDENCE   DISTINGUISHERMETHOD   AGE     MISSINGPL
  exempt                         exempt            1                    <none>                4d18h   False
  probes                         exempt            2                    <none>                4d18h   False
  system-leader-election         leader-election   100                  ByUser                4d18h   False
  endpoint-controller            workload-high     150                  ByUser                4d18h   False
  workload-leader-election       leader-election   200                  ByUser                4d18h   False
  system-node-high               node-high         400                  ByUser                4d18h   False
  system-nodes                   system            500                  ByUser                4d18h   False
  ack-system-leader-election     leader-election   700                  ByNamespace           4d18h   False
  ack-default                    workload-high     800                  ByNamespace           4d18h   False
  kube-controller-manager        workload-high     800                  ByNamespace           4d18h   False
  kube-scheduler                 workload-high     800                  ByNamespace           4d18h   False
  kube-system-service-accounts   workload-high     900                  ByNamespace           4d18h   False
  service-accounts               workload-low      9000                 ByUser                4d18h   False
  global-default                 global-default    9900                 ByUser                4d18h   False
  catch-all                      catch-all         10000                ByUser                4d18h   False

限流监测与推荐解决方案

客户端可以通过返回状态码429或通过监控指标apiserver_flowcontrol_rejected_requests_total来判断服务端是否有限流行为。当观测到有限流行为时，可以通过以下方式解决。

• 监控API Server资源用量：当资源用量较低时，可调整max-requests-inflight和max-mutating-requests-inflight参数总和提高总的限流值。

  对于500个节点以上的集群，建议参数总和配置为2000～3000之间；对于3000个节点以上的集群，建议参数总和配置在3000～5000之间。

• 重新配置PriorityLevelConfiguration：

  • 高优先级请求：为不期望限流的请求划分新的FlowSchema，匹配高优先级的PriorityLevelConfiguration，例如workload-high或exempt。但exempt的请求不会被APF限流，请谨慎配置。您也可以为高优先级的请求配置新的PriorityLevelConfiguration，给予更高的并发度。

  • 低优先级请求：当的确存在某些客户端慢请求导致API Server资源用量高或响应慢时，可以为该类请求新增一个FlowSchema，并为该FlowSchema匹配低并发度的PriorityLevelConfiguration。

kube-controller-manager和kube-scheduler

kube-controller-manager和kube-scheduler分别通过kubeAPIQPS/kubeAPIBurst、connectionQPS/connectionBurst参数控制与API Server通信的QPS。更多信息，请参见自定义Pro版集群的控制面组件参数、自定义调度器参数。

• kube-controller-manager：对于1000个节点以上的集群，建议将kubeAPIQPS/kubeAPIBurst调整为300/500以上。

• kube-scheduler：一般无需调整。Pod速率超过300/s时建议将connectionQPS/connectionBurst调整为800/1000。

kubelet

kubelet组件的kube-api-burst/qps默认值为5/10，一般无需调整。当您的集群出现Pod状态更新缓慢、调度延迟、存储卷挂载缓慢等显著性能问题时，建议您调大参数。操作步骤及说明，请参见自定义节点池kubelet配置。

规划集群资源弹性速率

在大规模集群中，当集群处于稳定运行状态时，通常不会给控制面带来太大的压力。但当集群进行大规模变更操作时，例如快速创建或删除大量资源，或者大规模扩缩集群节点数时，可能会造成控制面压力过大，导致集群性能下降、响应延迟，甚至服务中断。

例如，在一个5,000个节点的集群中，如果存在大量固定数量的Pod且保持稳定运行状态，那么它对控制面的压力通常不会太大。但在一个1,000个节点的集群中，如果需要在一分钟内创建10,000个短暂运行的Job，或并发扩容2,000个节点，那么控制面的压力会激增。

因此，在大规模集群中进行资源变更操作时，需根据集群运行状态谨慎规划弹性操作的变更速率，以确保集群和控制面的稳定性。

推荐操作如下。

• 节点扩缩容：对于2000个节点以上的集群，建议在通过节点池手动扩缩容节点时，单个节点池单次操作的节点数不超过100，多个节点池单次操作的总节点数不超过300。

• 应用Pod扩缩容：若您的应用关联了Service，扩缩容过程中Endpoint、EndpointSlice的更新会推送到所有节点。在节点数量多的场景下，需要更新的相关数据也很多，可能导致集群风暴效应。对5000节点以上的集群，建议非Endpoint关联的Pod更新QPS不超过300/s；Endpoints关联的Pod更新QPS不超过10/s。例如，在Deployment中声明Pod滚动更新（Rolling Update）策略时，推荐您先设置较小的maxUnavailable和maxSurge取值，以降低Pod更新速率。

优化客户端访问集群模式

在Kubernetes集群中，客户端（客户业务应用程序或kubectl等）通过API Server来获取集群资源信息。随着集群中的资源数量的增加，如果客户端以相同的频率进行请求，这些请求可能会给集群控制面带来更大的负载，导致控制面响应延迟，甚至导致管控面雪崩。在访问集群资源时，需了解并规划访问资源的大小和频率。大规模集群使用建议如下。

优先使用informer访问本地缓存数据

优先使用client-go的informer获取资源，通过本地缓存（Cache）查询数据，避免List请求直接访问API Server，以减少API Server的负载压力。

优化通过API Server获取资源的方式

对于未访问过的本地缓存，仍需直接通过API Server获取资源。但可以遵循以下建议。

• 在List请求中设置resourceVersion=0。

  resourceVersion表示资源状态的版本。设置为0时，请求会获取API Server的缓存数据，而非直接访问etcd，减少API Server与etcd之间的内部交互次数，更快地响应客户端List请求。示例如下。

  k8sClient.CoreV1().Pods("").List(metav1.ListOptions{ResourceVersion: "0"})

• 避免全量List资源，防止数据检索量过大。

  为了减少请求返回的数据量，应使用过滤条件（Filter）来限定List请求的范围，例如lable-selector（基于资源标签筛选）或field-selector（基于资源字段筛选）。

  说明

  etcd是一个键值（KV）存储系统，本身不具备按label或field过滤数据的功能，请求带有的过滤条件实际由API Server处理。因此，当使用Filter功能时，建议同时将List请求的resourceVersion设置为0。请求数据将从API Server的缓存中获取，而不会直接访问etcd，减少对etcd的压力。

• 使用Protobuf（而非JSON）访问非CRD资源。

  API Server可以以不同的数据格式向客户端返回资源对象，包括JSON和Protobuf。默认情况下，当客户端请求Kubernetes API时，Kubernetes返回序列化为JSON的对象，其内容类型（Content-Type）为application/json。 客户端可以指定请求使用Protobuf格式的数据，Protobuf在内存使用和网络传输流量方面相较JSON更具优势。

  但并非所有API资源类型都支持Protobuf。发送请求时，可以在Accept请求头中指定多种内容类型（例如application/json、application/vnd.kubernetes.protobuf），从而支持在无法使用Protobuf时回退到默认的JSON格式。更多信息，请参见Alternate representations of resources 。示例如下。

  Accept: application/vnd.kubernetes.protobuf, application/json

使用中心化控制器

避免在每个节点上都创建独立的控制器用于Watch集群的全量数据。在这种情况下，控制器启动时，将几乎同时向API Server发送大量的List请求以同步当前的集群状态，对控制面造成巨大压力，继而导致服务不稳定或崩溃。

为了避免此问题，建议采用中心化的控制器设计，为整个集群创建一个或一组集中管理的控制器实例，运行在单个节点或少数几个节点上。中心化的控制器会负责监听和处理所需的集群数据，仅启动一次（或少数几次）List请求，并仅维护必要数量的Watch连接，大大减少了对API Server的压力。

合理规划大规模工作负载

停用自动挂载默认的Service Account

为了确保Pod中的Secret的同步更新，kubelet会为Pod配置的每个Secret建立一个Watch长连接。Watch机制可以让kubelet实时接收Secret的更新通知。但当所有节点创建的Watch数量总和过多时，大量Watch连接可能会影响集群控制面的性能。

• Kubernetes 1.22版本以前：创建Pod时，如果未指定ServiceAccount，Kubernetes会自动挂载默认的ServiceAccount作为Pod的Secret，使得Pod内部的应用能够与API Server安全通信。

  对于批处理系统和无需访问API Server的业务Pod，建议您显式声明禁止自动挂载ServiceAccount Token，以避免创建相关的Secret和Watch（更多信息，请参见automountServiceAccountToken）。在大规模集群中，该操作可以避免创建不必要的Secret和与API Server的Watch连接，减轻集群控制面的负担。

• Kubernetes 1.22及之后：使用TokenRequest API来获取一个短期的、自动轮换的令牌，并以投射卷的形式挂载此令牌。在提高Secret安全性的同时，该操作还能减少kubelet为每个ServiceAccount的Secret建立的Watch连接，降低集群的性能开销。

  关于如何启用ServiceAccount Token投射卷功能，请参见使用ServiceAccount Token卷投影。

控制Kubernetes Object数量和大小

请及时清理无需使用的Kubernetes资源，例如ConfigMap、Secret、PVC等，减少系统资源的占用，保持集群健康、高效运转。有以下使用建议。

• 限制Deployment历史记录数：revisionHistoryLimit声明了要为Deployment保留多少个旧的ReplicaSet。如果取值太高，Kubernetes会保留很多历史版本的ReplicaSet，增加kube-controller-manager的管理负担。在大规模集群中，如果Deployment较多且更新频繁，您可以调低Deployment的revisionHistoryLimit的取值，清理旧的ReplicaSet。Deployment的revisionHistoryLimit默认取值为10。

• 清理无需使用的Job和相关的Pod：如果集群中通过CronJob或其他机制创建了大量的作业（Job）对象，请使用ttlSecondsAfterFinished来自动清理集群中较旧的Pod，指定在某个时间周期后Job和相关的Pod将完成自动清理（删除）。

合理配置Informer类型组件的资源配置

Informer类型的组件主要用于监控和同步Kubernetes集群的资源状态。Informer类组件会建立对集群API Server资源状态的Watch连接，并在本地维护一个资源对象的缓存，以便快速响应资源状态的变化。

对于Informer类型的组件，例如Controller组件、kube-scheduler等，组件内存占用与其Watch的资源大小相关。大规模集群下，请关注该类组件的内存资源消耗，避免组件OOM。组件频繁OOM会导致组件持续资源监听出现问题。组件频繁重启时，每次执行的List-Watch操作也会对集群控制面（尤其是API Server）造成额外的压力。

关注集群控制面指标

相关文档

• 关于ACK集群的配额与限制，请参见配额与限制。

• 关于如何合理规划集群VPC网络及容器网络，请参见Kubernetes集群网络规划。

• 关于如何实现集群创建、工作负载的高可靠配置，请参见工作负载推荐配置。

• 使用ACK集群时，如遇报错或相关问题，请先参见故障排除、集群管理FAQ自排查。