1、浅析k8s两种健康检查机制

  • Liveness

k8s通过liveness来探测微服务的存活性,判断什么时候该重启容器实现自愈。比如访问 Web 服务器时显示 500 内部错误,可能是系统超载,也可能是资源死锁,此时 httpd 进程并没有异常退出,在这种情况下重启容器可能是最直接最有效的解决方案。

  • Readiness

k8s通过reddiness来探测微服务的什么时候准备就绪(例如初始化时,连接数据库,加载缓存数据等等,可能需要一段时间),然后将容器加入到server的负载均衡池中,对外提供服务。

1.1、k8s默认的健康检查机制

每个容器启动时都会执行一个进程,此进程由 Dockerfile 的 CMD 或 ENTRYPOINT 指定。如果进程退出时返回码非零,则认为容器发生故障,Kubernetes 就会根据 restartPolicy 重启容器。如果不特意配置,Kubernetes 将对两种探测采取相同的默认行为。

2、通过微服务自定义两种机制

存活10分钟:如果当前时间超过服务启动时间10分钟,则探测失败,否则探测成功。Kubernetes 如果连续执行 3 次 Liveness 探测均失败,就会杀掉并重启容器。

准备就绪30秒,30秒后,如果连续 3 次 Readiness 探测均失败后,容器将被重置为不可用,不接收 Service 转发的请求

从上面可以看到,我们可以根据自身的需求来实现这两种机制,然后,提供给k8s进行探测。

4、编写k8s资源配置文件(yml)

k8s默认是根据命令进行探测的,由于我们需要与微服务结合,所以需要在yml文件中指定为http方式。

health-checks-deployment.yml 如下:

从上面可以看到,一共部署了3个pod副本,而每个pod副本里面部署一个容器,即为同一个微服务部署了3个实例进行集群。

5、在k8s集群的master机器上,创建部署对象

从上面可以看到,刚开始创建时,READY 状态为不可用,等待一段时间

现在全部可用了

6、通过dashboard查看集群概况

7、分析整个自愈流程

从上面可以看到,大约1分钟(dashboard统计信息有一定的延迟)左右,第一次进行 Readiness 探测并成功返回,此时准备就绪,可以对外提供服务了。在10分钟内,探测Liveness也成功返回。

继续等待一段时间,查询其中一个pod详细信息:

从上面可以看到,超过10分钟存活期后,liveness探测失败,容器被 killed and recreated。探测Readiness未成功返回时,整个容器处于不健康的状态,并不会被负载均衡请求。

此时通过dashboard查看集群概况:

继续等待一段时间:

现在,整个集群已经自愈完成了!!!

8、总结

Liveness 探测和 Readiness 探测是独立执行的,二者之间没有依赖,可以单独使用,也可以同时使用。用 Liveness 探测判断容器是否需要重启以实现自愈;用 Readiness 探测判断容器是否已经准备好对外提供服务

源码参考:https://github.com/justmine66/k8s.ecoysystem.apps

下一篇,我们将实践微服务中的环境变量和配置信息,如何与k8s进行结合。

aspnetcore.webapi实践k8s健康探测机制 - kubernetes的更多相关文章

  1. aspnetcore.webapi实战k8s健康探测机制 - kubernetes

    1.浅析k8s两种健康检查机制 Liveness k8s通过liveness来探测微服务的存活性,判断什么时候该重启容器实现自愈.比如访问 Web 服务器时显示 500 内部错误,可能是系统超载,也可 ...

  2. Docker系列(五):.Net Core实现k8s健康探测机制

    k8s通过liveness来探测微服务的存活性,判断什么时候该重启容器实现自愈.比如访问 Web 服务器时显示 500 内部错误,可能是系统超载,也可能是资源死锁,此时 httpd 进程并没有异常退出 ...

  3. k8s实战为aspnetcore.webapi微服务注入配置信息 - kubernetes

    1.浅析k8s配置信息 Secret 以密文的形式存储数据,可以用来保存一些敏感信息,例如:OAuth tokens.私钥.密码.数据库连接.事件总线连接等. ConfigMap 以明文的形式存储数据 ...

  4. kubernetes实践之运行aspnetcore webapi微服务

    1.预备工作 unbuntu 16.04 and above docker kubernetes 集群 2.使用vs2017创建一个web api应用程序,并打包镜像到本地. 3.推送本地镜像到doc ...

  5. kubernetes实战之运行aspnetcore webapi微服务 - kubernetes

    1.预备工作 unbuntu 16.04 or above docker for linux kubernetes for linux 集群环境 2.使用vs2017创建一个web api应用程序,并 ...

  6. 02 | 健康之路 kubernetes(k8s) 实践之路 : 生产可用环境及验证

    上一篇< 01 | 健康之路 kubernetes(k8s) 实践之路 : 开篇及概况 >我们介绍了我们的大体情况,也算迈出了第一步.今天我们主要介绍下我们生产可用的集群架设方案.涉及了整 ...

  7. Knative Serving 健康检查机制分析

    作者|  阿里云智能事业群技术专家牛秋霖(冬岛) 导读:从头开发一个Serverless引擎并不是一件容易的事情,今天咱们就从Knative的健康检查说起.通过健康检查这一个点来看看Serverles ...

  8. k8s健康检查(七)--技术流ken

    默认的健康检查 强大的自愈能力是 Kubernetes 这类容器编排引擎的一个重要特性.自愈的默认实现方式是自动重启发生故障的容器.除此之外,用户还可以利用 Liveness 和 Readiness ...

  9. linux运维、架构之路-K8s健康检查Health Check

    一.Health Check介绍         强大的自愈能力是k8s容器编排引擎一个重要特性,自愈能力的默认实现方式为自动重启发生故障的容器,另外还可以利用Liveness和Readiness探测 ...

随机推荐

  1. python 垃圾回收机制的思考

    一.前言 Python 是一门高级语言,使用起来类似于自然语言,开发的时候自然十分方便快捷,原因是Python在背后为我们默默做了很多事情,其中一件就是垃圾回收,来解决内存管理,内存泄漏的问题. 内存 ...

  2. Object方法

    1. getClass() 返回此 Object 的运行时类. 2. hashCode() 返回该对象的哈希码值. 3. equals() 指示其他某个对象是否与此对象“相等”. 4. toStrin ...

  3. js中的Object.defineProperty()和defineProperties()详解

    ECMAS-262第5版在定义只有内部采用的特性时,提供了描述了属性特征的几种属性.ECMAScript对象中目前存在的属性描述符主要有两种,数据描述符(数据属性)和存取描述符(访问器属性),数据描述 ...

  4. Excel 2010高级应用-柱形图(一)

    今天,做项目低保真,是在excel中画图,这也是我第一次在excel中画图. 每次做过的东西或者学到的新东西,我必须要把他们记录下来,这样到时再次用到它们时可以很容易地找到. 下面介绍做柱形图的过程: ...

  5. zTree实现删除树子节点

    zTree实现删除树子节点 1.实现源码 <!DOCTYPE html> <html> <head> <title>zTree实现基本树</tit ...

  6. java 堆 栈 常量池

    java 堆中保存new 出来的对象(每个对象都包含一个与之对应的class的信息,[class信息存放在方法区]),堆中分配的内存,有虚拟机的自动垃圾回收器管理,栈内存只对其所属线程可见. java ...

  7. mybatis中动态update中的isNotEmpty和isNotNull标签

    一,简介 在iBATIS中isNull用于判断参数是否为Null,isNotNull相反isEmpty判断参数是否为Null或者空,满足其中一个条件则其trueisNotEmpty相反,当参数既不为N ...

  8. C#构造函数与析构函数--C#基础

    1.构造函数 1)构造函数没有返回值,也不能写void,必须是public 修饰符 2)构造函数和类名相同 3)构造函数也是可以重载的 public Clerk(string name,Gender ...

  9. ThreadPoolExecutor源码分析

    ThreadPoolExecutor是Java自带线程池FixedThreadPool(固定大小). SingleThreadExecutor(单线程).CacheThreadPool (无限大)的具 ...

  10. Python机器学习:5.6 使用核PCA进行非线性映射

    许多机器学习算法都有一个假设:输入数据要是线性可分的.感知机算法必须针对完全线性可分数据才能收敛.考虑到噪音,Adalien.逻辑斯蒂回归和SVM并不会要求数据完全线性可分. 但是现实生活中有大量的非 ...