Kubernetes之路 2 - 利用LXCFS提升容器资源可见性 云计算容器

摘要： 这是本系列的第2篇内容，将介绍在Docker和Kubernetes环境中解决遗留应用无法识别容器资源限制的问题。

本系列文章记录了企业客户在应用Kubernetes时的一些常见问题

• 第一篇：Java应用资源限制的迷思
• 第二篇：利用LXCFS提升容器资源可见性
• 第三篇：解决服务依赖

 

这是本系列的第2篇内容，将介绍在Docker和Kubernetes环境中解决遗留应用无法识别容器资源限制的问题。

 

Linuxs利用Cgroup实现了对容器的资源限制，但在容器内部依然缺省挂载了宿主机上的procfs的/proc目录，其包含如：meminfo, cpuinfo，stat， uptime等资源信息。一些监控工具如free/top或遗留应用还依赖上述文件内容获取资源配置和使用情况。当它们在容器中运行时，就会把宿主机的资源状态读取出来，引起错误和不便。

 

LXCFS简介

 

社区中常见的做法是利用 lxcfs来提供容器中的资源可见性。lxcfs 是一个开源的FUSE（用户态文件系统）实现来支持LXC容器，它也可以支持Docker容器。

 

LXCFS通过用户态文件系统，在容器中提供下列procfs 的文件。

 

/proc/cpuinfo /proc/diskstats /proc/meminfo /proc/stat /proc/swaps /proc/uptime

 

LXCFS的示意图如下

比如，把宿主机的 /var/lib/lxcfs/proc/memoinfo 文件挂载到Docker容器的/proc/meminfo位置后。容器中进程读取相应文件内容时，LXCFS的FUSE实现会从容器对应的Cgroup中读取正确的内存限制。从而使得应用获得正确的资源约束设定。

 

Docker环境下LXCFS使用

 

注：

• 本文采用CentOS 7.4作为测试环境，并已经开启FUSE模块支持。
• Docker for Mac/Minikube等开发环境由于采用高度剪裁过的操作系统，无法支持FUSE，并运行LXCFS进行测试。

安装 lxcfs 的RPM包

 

wget https://copr-be.cloud.fedoraproject.org/results/ganto/lxd/epel-7-x86_64/00486278-lxcfs/lxcfs-2.0.5-3.el7.centos.x86_64.rpm yum install lxcfs-2.0.5-3.el7.centos.x86_64.rpm

 

启动 lxcfs

 

lxcfs /var/lib/lxcfs &

 

测试

 

$docker run -it -m 256m \ -v /var/lib/lxcfs/proc/cpuinfo:/proc/cpuinfo:rw \ -v /var/lib/lxcfs/proc/diskstats:/proc/diskstats:rw \ -v /var/lib/lxcfs/proc/meminfo:/proc/meminfo:rw \ -v /var/lib/lxcfs/proc/stat:/proc/stat:rw \ -v /var/lib/lxcfs/proc/swaps:/proc/swaps:rw \ -v /var/lib/lxcfs/proc/uptime:/proc/uptime:rw \ ubuntu:16.04 /bin/bash root@f4a2a01e61cd:/# free total used free shared buff/cache available Mem: 262144 708 261436 2364 0 261436 Swap: 0 0 0

 

我们可以看到total的内存为256MB，配置已经生效。

 

lxcfs 的 Kubernetes实践

 

一些同学问过如何在Kubernetes集群环境中使用lxcfs，我们将给大家一个示例方法供参考。

首先我们要在集群节点上安装并启动lxcfs，我们将用Kubernetes的方式，用利用容器和DaemonSet方式来运行 lxcfs FUSE文件系统。

 

本文所有示例代码可以通过以下地址从Github上获得

 

git clone https://github.com/denverdino/lxcfs-initializer cd lxcfs-initializer

 

其manifest文件如下

 

apiVersion: apps/v1beta2 kind: DaemonSet metadata: name: lxcfs labels: app: lxcfs spec: selector: matchLabels: app: lxcfs template: metadata: labels: app: lxcfs spec: hostPID: true tolerations: - key: node-role.kubernetes.io/master effect: NoSchedule containers: - name: lxcfs image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/denverdino/lxcfs:2.0.8 imagePullPolicy: Always securityContext: privileged: true volumeMounts: - name: rootfs mountPath: /host volumes: - name: rootfs hostPath: path: /

注： 由于 lxcfs FUSE需要共享系统的PID名空间以及需要特权模式，所有我们配置了相应的容器启动参数。

 

可以通过如下命令在所有集群节点上自动安装、部署完成 lxcfs，是不是很简单？:-)

kubectl create -f lxcfs-daemonset.yaml

那么如何在Kubernetes中使用 lxcfs 呢？和上文一样，我们可以在Pod的定义中添加对 /proc 下面文件的 volume（文件卷）和对 volumeMounts（文件卷挂载）定义。然而这就让K8S的应用部署文件变得比较复杂，有没有办法让系统自动完成相应文件的挂载呢？

 

Kubernetes提供了 Initializer 扩展机制，可以用于对资源创建进行拦截和注入处理，我们可以借助它优雅地完成对lxcfs文件的自动化挂载。

 

注： 阿里云Kubernetes集群，已经默认开启了对 Initializer 的支持，如果是在自建集群上进行测试请参见文档开启相应功能

 

其 manifest 文件如下

apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1 kind: ClusterRole metadata: name: lxcfs-initializer-default namespace: default rules: - apiGroups: ["*"] resources: ["deployments"] verbs: ["initialize", "patch", "watch", "list"] --- apiVersion: v1 kind: ServiceAccount metadata: name: lxcfs-initializer-service-account namespace: default --- kind: ClusterRoleBinding apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1 metadata: name: lxcfs-initializer-role-binding subjects: - kind: ServiceAccount name: lxcfs-initializer-service-account namespace: default roleRef: kind: ClusterRole name: lxcfs-initializer-default apiGroup: rbac.authorization.k8s.io --- apiVersion: apps/v1beta1 kind: Deployment metadata: initializers: pending: [] labels: app: lxcfs-initializer name: lxcfs-initializer spec: replicas: 1 template: metadata: labels: app: lxcfs-initializer name: lxcfs-initializer spec: serviceAccountName: lxcfs-initializer-service-account containers: - name: lxcfs-initializer image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/denverdino/lxcfs-initializer:0.0.2 imagePullPolicy: Always args: - "-annotation=initializer.kubernetes.io/lxcfs" - "-require-annotation=true" --- apiVersion: admissionregistration.k8s.io/v1alpha1 kind: InitializerConfiguration metadata: name: lxcfs.initializer initializers: - name: lxcfs.initializer.kubernetes.io rules: - apiGroups: - "*" apiVersions: - "*" resources: - deployments

 

注： 这是一个典型的 Initializer 部署描述，首先我们创建了service account lxcfs-initializer-service-account，并对其授权了 “deployments” 资源的查找、更改等权限。然后我们部署了一个名为 “lxcfs-initializer” 的Initializer，利用上述SA启动一个容器来处理对 “deployments” 资源的创建，如果deployment中包含 initializer.kubernetes.io/lxcfs为true的注释，就会对该应用中容器进行文件挂载

 

我们可以执行如下命令，部署完成之后就可以愉快地玩耍了

 

kubectl apply -f lxcfs-initializer.yaml

 

下面我们部署一个简单的Apache应用，为其分配256MB内存，并且声明了如下注释 “initializer.kubernetes.io/lxcfs”: “true”

 

其manifest文件如下

apiVersion: apps/v1beta1 kind: Deployment metadata: annotations: "initializer.kubernetes.io/lxcfs": "true" labels: app: web name: web spec: replicas: 1 template: metadata: labels: app: web name: web spec: containers: - name: web image: httpd:2 imagePullPolicy: Always resources: requests: memory: "256Mi" cpu: "500m" limits: memory: "256Mi" cpu: "500m"

 

我们可以用如下方式进行部署和测试

 

$ kubectl create -f web.yaml deployment "web" created $ kubectl get pod NAME READY STATUS RESTARTS AGE web-7f6bc6797c-rb9sk 1/1 Running 0 32s $ kubectl exec web-7f6bc6797c-rb9sk free total used free shared buffers cached Mem: 262144 2876 259268 2292 0 304 -/+ buffers/cache: 2572 259572 Swap: 0 0 0

 

我们可以看到free命令返回的 total memory 就是我们设置的容器资源容量。

 

我们可以检查上述Pod的配置，果然相关的 procfs 文件都已经挂载正确

 

$ kubectl describe pod web-7f6bc6797c-rb9sk ... Mounts: /proc/cpuinfo from lxcfs-proc-cpuinfo (rw) /proc/diskstats from lxcfs-proc-diskstats (rw) /proc/meminfo from lxcfs-proc-meminfo (rw) /proc/stat from lxcfs-proc-stat (rw) ...

 

在Kubernetes中，还可以通过 Preset 实现类似的功能，篇幅有限。本文不再赘述了。

 

总结

 

本文介绍了通过 lxcfs 提供容器资源可见性的方法，可以帮助一些遗留系统更好的识别容器运行时的资源限制。

 

同时，在本文中我们介绍了利用容器和DaemonSet的方式部署lxcfs FUSE，这不但极大简化了部署。也可以方便地利用Kubernetes自身的容器管理能力，支持lxcfs进程失效时自动恢复，在集群伸缩时也可以保证节点部署的一致性。这个技巧对于其他类似的监控或者系统扩展都是适用的。

 

另外我们介绍了利用Kubernetes的扩展机制 Initializer，实现对 lxcfs 文件的自动化挂载。整个过程对于应用部署人员是透明的，可以极大简化运维复杂度。同时利用类似的方法，我们可以灵活地定制应用部署的行为，满足业务的特殊要求。

 

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原文链接

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