别被云原生忽悠了:接地气的 K8s 生产落地长这样

导语：深夜收到报警短信，集群突然宕机——这可能是每个运维人最不愿面对的噩梦。生产级Kubernetes集群的部署，远不是几条命令就能搞定的事情。本文将结合真实踩坑经验，从零拆解一个高可用、高安全、可自愈的Kubernetes生产环境该如何落地。

一、架构设计：你的集群能扛住“双11”吗？

1、 业务需求决定架构形态

• 场景案例：某电商公司大促期间API调用量暴增10倍，因未预留足够控制平面资源，导致API Server过载崩溃。

• 设计原则：

①计算型业务（如Web服务）：优先考虑横向扩展，使用HPA（水平扩缩容）+ Cluster Autoscaler。

②IO密集型业务（如日志处理）：选择本地SSD存储+Local PersistentVolume。

③混合负载：划分节点池（Node Pool），如gpu-worker、high-mem等。

2、高可用设计的三个致命细节

• 负载均衡器的隐藏陷阱：

# HAProxy配置片段示例
backend k8s-api
  mode tcp
  balance roundrobin
  option tcp-check
  tcp-check connect port 6443
  tcp-check send GET /readyz HTTP/1.0\r\nHost:\ k8s-api\r\n\r\n
  tcp-check expect string ok
  server master1 10.0.0.1:6443 check
  server master2 10.0.0.2:6443 check
  server master3 10.0.0.3:6443 check

①误区：直接使用云厂商的HTTP(S)负载均衡器。

②真相：API Server需要TCP层负载均衡（如HAProxy + Keepalived），且健康检查必须配置为/readyz端点。

• etcd集群的“黄金法则”：

①跨机房部署：若跨3个机房，选择5节点（机房A:2节点，机房B:2节点，机房C:1节点）避免脑裂。

②磁盘隔离：etcd节点禁止与其他服务共享磁盘，避免IO竞争导致心跳超时。

• Worker节点的“冷热分区”：

①热区：运行核心服务，禁用自动伸缩，确保资源充足。

②冷区：运行批处理任务，启用Spot实例（云环境）或低优先级节点。

二、集群部署：别让工具链成为“定时炸弹”

1、 工具选型的血泪教训

• kubeadm的“甜区”与“毒点”：

①适合场景：中小规模（<200节点）、标准化环境。

②致命缺陷：默认证书有效期仅1年，过期会导致集群瘫痪（某公司曾因此停机8小时）。

• 拯救方案：

# 证书到期前手动续期
kubeadm certs renew all
# 或使用cert-manager自动管理
helm upgrade cert-manager jetstack/cert-manager --set installCRDs=true

• 二进制部署的“外科手术”：

①适用场景：超大规模集群、内核定制（如调整cgroup v2参数）。

②操作示例（手动签发API Server证书）：

# 使用cfssl生成CA证书
cfssl gencert -initca ca-csr.json | cfssljson -bare ca
# 生成API Server证书（必须包含LB IP和DNS）
cfssl gencert -ca=ca.pem -ca-key=ca-key.pem -config=ca-config.json \
  -hostname=10.0.0.100,k8s-api.example.com,kubernetes.default.svc \
  apiserver-csr.json | cfssljson -bare apiserver

2、网络插件的“性能暗战”

• Calico vs Cilium真实压测：

①场景：某游戏公司从Calico迁移至Cilium后，网络延迟降低40%。

②选型建议：

③避坑指南：

避免在同一个集群混用多个CNI插件。

使用Cilium时需关闭kube-proxy：

helm install cilium cilium/cilium --namespace=kube-system \
  --set kubeProxyReplacement=strict

三、安全加固：黑客就在你身边

1、 认证体系的“三道锁”

• 锁1：禁用匿名访问

# /etc/kubernetes/manifests/kube-apiserver.yaml
- --anonymous-auth=false

• 锁2：RBAC精细化控制

①反例：某公司开发人员误用cluster-admin角色，导致数据库被误删。

②正解：按命名空间分配权限（示例）：

apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: Role
metadata:
  namespace: payment
  name: payment-service-role
rules:
- apiGroups: [""]
  resources: ["pods", "services"]
  verbs: ["get", "list"]

• 锁3：审计日志追踪

记录所有敏感操作（如delete、patch）：

# audit-policy.yaml
rules:
- level: Metadata
  resources:
  - group: ""
    resources: ["secrets"]
  verbs: ["delete", "patch"]

2、运行时安全的“最后防线”

• Pod安全策略（替代方案）：

Kubernetes 1.25+已弃用PSP，改用内置的Pod Security Admission：

# 命名空间级别强制隔离
apiVersion: v1
kind: Namespace
metadata:
  name: untrusted
  labels:
    pod-security.kubernetes.io/enforce: restricted

• 镜像签名验证：

使用cosign验证镜像签名：

cosign verify --key cosign.pub your-registry/app:v1

四、可观测性：让故障无处藏身

1、 监控体系的“黄金指标”

• 必监控项清单：

• Prometheus配置技巧：

使用Recording Rules预计算复杂指标：

groups:
- name: k8s.rules
  rules:
  - record: cluster:apiserver_request_latency:percentile99
    expr: histogram_quantile(0.99, sum(rate(apiserver_request_duration_seconds_bucket[5m])) by (le))

2、日志收集的“性能杀手”

• EFK架构优化：

Fluent Bit：启用多线程Pipeline，避免日志堆积：

[SERVICE]
    Flush        5
    Daemon       Off
    Log_Level    info
    HTTP_Server  On
    HTTP_Listen  0.0.0.0
    HTTP_Port    2020
    storage.path /var/log/flb-storage/

• Elasticsearch：冷热数据分层，将旧索引迁移至低成本存储。

五、灾备与演练：宁可备而无用

1、 备份策略的“三二一原则”

• 3份副本：本地、跨区、离线（如磁带）。
• 2种形式：

①Velero：备份Kubernetes资源+PV快照。

②etcd快照：直接备份底层数据。

• 1小时恢复：定期演练恢复流程，确保RTO（恢复时间目标）达标。

2、 混沌工程的“破坏性测试”

• 模拟真实故障场景：

①案例：某公司未测试节点宕机，导致DNS服务单点故障引发全集群瘫痪。

②Chaos Mesh实验模板：

apiVersion: chaos-mesh.org/v1alpha1
kind: PodChaos
metadata:
  name: kill-core-dns
spec:
  action: pod-kill
  mode: one
  selector:
    labelSelectors:
      "k8s-app": "kube-dns"
  gracePeriod: 0 # 立即杀死Pod

六、升级维护：稳定压倒一切

1、 滚动升级的“禁忌之舞”

• 跨大版本升级（如1.24→1.26）：

步骤：

①检查废弃API（如kubectl convert）。

②先升级Master节点，再升级Worker节点。

③绝对禁止跳过次要版本（如1.24→1.26需先升级到1.25）。

• 回滚预案：

①保留旧版本etcd快照及二进制文件。

②使用Velero备份关键命名空间。

2、日常运维的“隐形战场”

• 资源泄露排查：

使用kube-score检测资源配置问题：

kube-score score deployment.yaml

• 垃圾回收配置：

# /var/lib/kubelet/config.yaml
apiVersion: kubelet.config.k8s.io/v1beta1
kind: KubeletConfiguration
imageGCHighThresholdPercent: 85
imageGCLowThresholdPercent: 80

七、总结：没有完美的架构，只有进化的系统

生产级Kubernetes集群的搭建，就像打造一艘远洋巨轮——设计时需考虑风浪，航行中需警惕暗礁。记住，真正的稳定性不是来自某个工具，而是来自对细节的极致把控和持续的迭代优化。

作者丨Jacob

来源丨公众号：云原生运维圈（ID：cloudnativeopscircle）

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