中小企业和初创公司如何在 Kubernetes 上扩展的最佳实践（三）：可靠性的挑战与提升

本文是 Kubernetes 最佳实践系列文章的一篇，该系列文章共 6 篇，针对中小型企业和初创公司在 Kubernetes 上的最佳实践的总结。在本系列文章的第 1 篇中，你将了解到在 Kubernetes 上采用和扩展所面临的挑战，以及“开发人员生产力”的最佳实践。在第 2 篇中，我们介绍了“可观察性”的最佳实践，涵盖了在 Kubernetes 环境中进行监控、日志记录和跟踪的重要性。

在本篇（第 3 篇）中，我们重点讨论可靠性。对于中小型企业 (SMB) 来说，可靠性的意义和范围可能与大型企业不同。中小企业通常资源有限，部署规模较小，这在确保其 Kubernetes 集群的可靠性方面带来了独特的挑战。我们首先概述了这些挑战，然后提供了一组清单和最佳实践，帮助中小企业确保其 Kubernetes 环境的可靠性。我们主要总结的是中小企业规模的集群的经验，它们的集群通常由少于 500 个节点组成。

可靠性挑战

可靠性是指应用程序在各种情况下按预期工作的能力。当事情未按预期工作时，问题可能以多种形式表现出来，例如：

• 功能问题：应用程序无法正常运行。常见问题包括：
  • Pod 崩溃循环：由于应用程序崩溃或配置问题，Pod 不断重启。
  • 负载平衡器/入口配置不正确：配置错误的负载平衡器或入口控制器会阻止流量到达应用程序。
  • 证书未续订：过期的 SSL/TLS 证书会导致连接失败。
  • 资源限制或请求不正确：资源分配不当可能导致 Pod 被驱逐或资源匮乏。
  • 依赖项缺失或配置错误：应用程序的依赖项（如数据库、消息队列等）配置不完整或不正确，可能阻止应用程序正常运行。

• 延迟问题：虽然应用程序在大多数情况下运行良好，但某些请求可能会遇到响应缓慢的情况。延迟问题可能由以下因素引起：
  • 网络拥塞：网络带宽不足或存在网络瓶颈会导致延迟增加。
  • 计算资源限制：应用程序的 CPU 或内存分配不足可能会导致处理时间变慢。
  • 数据库性能：数据库查询速度慢或数据库资源不足会导致数据检索延迟。
  • 外部依赖关系：应用程序依赖的外部服务或 API 发生延迟，可能会影响整体响应时间。

为了应对这些挑战，遵循 Kubernetes 和云原生计算中的成熟实践，并结合应用程序的特定需求和特点至关重要。

可靠性最佳实践

在 Kubernetes 环境中实现高效可靠性需要采用结构化方法并遵循最佳实践。以下是一些关键建议。

一、正确调整节点大小

• 了解你的应用程序需求

了解应用程序的具体需求至关重要。这包括确定你的应用程序是计算密集型、内存密集型，还是 I/O 密集型。确定应用程序类型后，准确评估所需的 CPU、RAM 和存储，以确保节点既不会过度配置，也不会配置不足。

常见的挑战包括资源利用不足，比如计算密集型应用未充分利用 CPU 功能但最大化内存，或者在利用率为 60% 的节点上无法为新 pod 分配足够资源。此外，节点间的资源利用率不均衡也会影响效率，比如某些节点 CPU 占用高而内存利用低，或反之亦然。

选择正确的节点大小和类型选择与应用程序资源需求匹配的节点大小非常重要。过大的节点会导致资源浪费和额外成本，而过小的节点可能影响性能。较小的节点有助于更精细地进行扩展和资源分配，从而灵活适应不断变化的需求。然而，在某些情况下（如运行大型单片应用或高内存要求的工作负载），较大的节点可能更有优势，提供更高性能并减少碎片化和节点间通信开销。

• 节点类型的选择应根据应用程序需求量身定制

共享节点适用于开发/暂存环境；专用节点适合资源密集型或低延迟需求的应用程序；计算优化节点适合 CPU 密集型任务；内存优化节点则适用于消耗大量内存的应用。