大规模集群的注意事项

    • 每个节点的 Pod 数量不超过 110
    • 节点数不超过 5000
    • 容器总数不超过 300000

    你可以通过添加或删除节点来扩展集群。集群扩缩的方式取决于集群的部署方式。

    为避免遇到云供应商配额问题，在创建具有大规模节点的集群时，请考虑以下事项：

    • 请求增加云资源的配额，例如：
      • 计算实例
      • CPUs
      • 存储卷
      • 使用中的 IP 地址
      • 数据包过滤规则集
      • 网络子网
      • 日志流
    • 由于某些云供应商限制了创建新实例的速度，因此通过分批启动新节点来控制集群扩展操作，并在各批之间有一个暂停。

    对于大型集群，你需要一个具有足够计算能力和其他资源的控制平面。

    通常，你将在每个故障区域运行一个或两个控制平面实例， 先垂直缩放这些实例，然后在到达下降点（垂直）后再水平缩放。

    例如，使用托管的负载均衡器时，你可以配置负载均衡器发送源自故障区域 A 中的 kubelet 和 Pod 的流量， 并将该流量仅定向到也位于区域 A 中的控制平面主机。 如果单个控制平面主机或端点故障区域 A 脱机，则意味着区域 A 中的节点的所有控制平面流量现在都在区域之间发送。 在每个区域中运行多个控制平面主机能降低出现这种结果的可能性。

    为了提高大规模集群的性能，你可以将事件对象存储在单独的专用 etcd 实例中。

    在创建集群时，你可以（使用自定义工具）：

    • 启动并配置额外的 etcd 实例
    • 配置 ，将它用于存储事件

    有关为大型集群配置和管理 etcd 的详细信息， 请参阅为 Kubernetes 运行 etcd 集群 和使用 。

    插件资源

    例如，你可以对日志组件设置 CPU 和内存限制

    插件的默认限制通常基于从中小规模 Kubernetes 集群上运行每个插件的经验收集的数据。 插件在大规模集群上运行时，某些资源消耗常常比其默认限制更多。 如果在不调整这些值的情况下部署了大规模集群，则插件可能会不断被杀死，因为它们不断达到内存限制。 或者，插件可能会运行，但由于 CPU 时间片的限制而导致性能不佳。

    为避免遇到集群插件资源问题，在创建大规模集群时，请考虑以下事项：

    • 部分垂直扩展插件 —— 总有一个插件副本服务于整个集群或服务于整个故障区域。 对于这些附加组件，请在扩大集群时加大资源请求和资源限制。
    • 许多水平扩展插件 —— 你可以通过运行更多的 Pod 来增加容量——但是在大规模集群下， 可能还需要稍微提高 CPU 或内存限制。 VerticalPodAutoscaler 可以在 recommender 模式下运行， 以提供有关请求和限制的建议数字。

    是一种自定义资源，你可以将其部署到集群中，帮助你管理资源请求和 Pod 的限制。 访问 Vertical Pod Autoscaler 以了解有关 VerticalPodAutoscaler 的更多信息， 以及如何使用它来扩展集群组件（包括对集群至关重要的插件）的信息。

    可帮助你在集群规模变化时自动调整插件的大小。