Нередко при диагностике проблем в кластере Kubernetes мы замечаем, что иногда моросит* один из узлов кластера и, конечно же, происходит это редко и странно. Так мы пришли к необходимости в инструменте, который бы делал ping с каждого узла на каждый узел и отдавал результаты своей работы в виде метрик Prometheus. Нам бы оставалось лишь нарисовать графики в Grafana и быстро локализовать сбойный узел (и при необходимости убрать с него все pod'ы, после чего произвести соответствующие работы**)…
* Под «моросит» я понимаю, что узел может переходить в статус
NotReady и вдруг возвращаться назад в работу. Или же, например, часть трафика в pod'ах может не доходить до pod'ов на соседних узлах.** Почему вообще такие ситуации возникают? Одной из частых причин могут быть сетевые проблемы на коммутаторе в дата-центре. К примеру, однажды в Hetzner мы настраивали vswitch, но в чудесный момент один из узлов перестал быть доступным по данному vswitch-порту: из-за этого получалось, что по локальной сети узел был полностью недоступен.
К тому же, мы хотели бы запускать такой сервис прямо в Kubernetes, чтобы весь деплой происходил с помощью установки Helm-чарта. (Предвосхищая вопросы — в случае использования того же Ansible, нам бы пришлось писать роли под различные окружения: AWS, GCE, bare metal…) Немного поискав в интернете уже готовые инструменты для поставленной задачи, мы ничего подходящего не нашли. Поэтому сделали свой.
Скрипт и конфиги
Итак, главный компонент нашего решения — скрипт, который следит за изменением у любых узлов поля
.status.addresses и, если у какого-то узла изменилось данное поле (т.е. новый узел был добавлен), с помощью Helm values передаёт в чарт данный список узлов в виде ConfigMap:---
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
name: node-ping-config
namespace: kube-prometheus
data:
nodes.json: >
{{ .Values.nodePing.nodes | toJson }}Сам скрипт на Python:
#!/usr/bin/env python3
import subprocess
import prometheus_client
import re
import statistics
import os
import json
import glob
import better_exchook
import datetime
better_exchook.install()
FPING_CMDLINE = "/usr/sbin/fping -p 1000 -A -C 30 -B 1 -q -r 1".split(" ")
FPING_REGEX = re.compile(r"^(\S*)\s*: (.*)$", re.MULTILINE)
CONFIG_PATH = "/config/nodes.json"
registry = prometheus_client.CollectorRegistry()
prometheus_exceptions_counter = \
prometheus_client.Counter('kube_node_ping_exceptions', 'Total number of exceptions', [], registry=registry)
prom_metrics = {"sent": prometheus_client.Counter('kube_node_ping_packets_sent_total',
'ICMP packets sent',
['destination_node',
'destination_node_ip_address'],
registry=registry), "received": prometheus_client.Counter(
'kube_node_ping_packets_received_total', 'ICMP packets received',
['destination_node', 'destination_node_ip_address'], registry=registry), "rtt": prometheus_client.Counter(
'kube_node_ping_rtt_milliseconds_total', 'round-trip time',
['destination_node', 'destination_node_ip_address'], registry=registry),
"min": prometheus_client.Gauge('kube_node_ping_rtt_min', 'minimum round-trip time',
['destination_node', 'destination_node_ip_address'],
registry=registry),
"max": prometheus_client.Gauge('kube_node_ping_rtt_max', 'maximum round-trip time',
['destination_node', 'destination_node_ip_address'],
registry=registry),
"mdev": prometheus_client.Gauge('kube_node_ping_rtt_mdev',
'mean deviation of round-trip times',
['destination_node', 'destination_node_ip_address'],
registry=registry)}
def validate_envs():
envs = {"MY_NODE_NAME": os.getenv("MY_NODE_NAME"), "PROMETHEUS_TEXTFILE_DIR": os.getenv("PROMETHEUS_TEXTFILE_DIR"),
"PROMETHEUS_TEXTFILE_PREFIX": os.getenv("PROMETHEUS_TEXTFILE_PREFIX")}
for k, v in envs.items():
if not v:
raise ValueError("{} environment variable is empty".format(k))
return envs
@prometheus_exceptions_counter.count_exceptions()
def compute_results(results):
computed = {}
matches = FPING_REGEX.finditer(results)
for match in matches:
ip = match.group(1)
ping_results = match.group(2)
if "duplicate" in ping_results:
continue
splitted = ping_results.split(" ")
if len(splitted) != 30:
raise ValueError("ping returned wrong number of results: \"{}\"".format(splitted))
positive_results = [float(x) for x in splitted if x != "-"]
if len(positive_results) > 0:
computed[ip] = {"sent": 30, "received": len(positive_results),
"rtt": sum(positive_results),
"max": max(positive_results), "min": min(positive_results),
"mdev": statistics.pstdev(positive_results)}
else:
computed[ip] = {"sent": 30, "received": len(positive_results), "rtt": 0,
"max": 0, "min": 0, "mdev": 0}
if not len(computed):
raise ValueError("regex match\"{}\" found nothing in fping output \"{}\"".format(FPING_REGEX, results))
return computed
@prometheus_exceptions_counter.count_exceptions()
def call_fping(ips):
cmdline = FPING_CMDLINE + ips
process = subprocess.run(cmdline, stdout=subprocess.PIPE,
stderr=subprocess.STDOUT, universal_newlines=True)
if process.returncode == 3:
raise ValueError("invalid arguments: {}".format(cmdline))
if process.returncode == 4:
raise OSError("fping reported syscall error: {}".format(process.stderr))
return process.stdout
envs = validate_envs()
files = glob.glob(envs["PROMETHEUS_TEXTFILE_DIR"] + "*")
for f in files:
os.remove(f)
labeled_prom_metrics = []
while True:
with open("/config/nodes.json", "r") as f:
config = json.loads(f.read())
if labeled_prom_metrics:
for node in config:
if (node["name"], node["ipAddress"]) not in [(metric["node_name"], metric["ip"]) for metric in labeled_prom_metrics]:
for k, v in prom_metrics.items():
v.remove(node["name"], node["ipAddress"])
labeled_prom_metrics = []
for node in config:
metrics = {"node_name": node["name"], "ip": node["ipAddress"], "prom_metrics": {}}
for k, v in prom_metrics.items():
metrics["prom_metrics"][k] = v.labels(node["name"], node["ipAddress"])
labeled_prom_metrics.append(metrics)
out = call_fping([prom_metric["ip"] for prom_metric in labeled_prom_metrics])
computed = compute_results(out)
for dimension in labeled_prom_metrics:
result = computed[dimension["ip"]]
dimension["prom_metrics"]["sent"].inc(computed[dimension["ip"]]["sent"])
dimension["prom_metrics"]["received"].inc(computed[dimension["ip"]]["received"])
dimension["prom_metrics"]["rtt"].inc(computed[dimension["ip"]]["rtt"])
dimension["prom_metrics"]["min"].set(computed[dimension["ip"]]["min"])
dimension["prom_metrics"]["max"].set(computed[dimension["ip"]]["max"])
dimension["prom_metrics"]["mdev"].set(computed[dimension["ip"]]["mdev"])
prometheus_client.write_to_textfile(
envs["PROMETHEUS_TEXTFILE_DIR"] + envs["PROMETHEUS_TEXTFILE_PREFIX"] + envs["MY_NODE_NAME"] + ".prom", registry)Он запускается на каждом узле и 2 раза в секунду отправляет ICMP-пакеты на все остальные инстансы Kubernetes-кластера, а полученные результаты записывает результаты в текстовые файлы.
Скрипт включён в Docker-образ:
FROM python:3.6-alpine3.8
COPY rootfs /
WORKDIR /app
RUN pip3 install --upgrade pip && pip3 install -r requirements.txt && apk add --no-cache fping
ENTRYPOINT ["python3", "/app/node-ping.py"]Вдобавок, был создан ServiceAccount и роль к нему, что разрешают получать только список узлов (чтобы знать их адреса):
---
apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
name: node-ping
namespace: kube-prometheus
---
kind: ClusterRole
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
metadata:
name: kube-prometheus:node-ping
rules:
- apiGroups: [""]
resources: ["nodes"]
verbs: ["list"]
---
kind: ClusterRoleBinding
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
metadata:
name: kube-prometheus:kube-node-ping
subjects:
- kind: ServiceAccount
name: node-ping
namespace: kube-prometheus
roleRef:
apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
kind: ClusterRole
name: kube-prometheus:node-pingНаконец, потребуется DaemonSet, который и запускается на всех инстансах кластера:
---
apiVersion: extensions/v1beta1
kind: DaemonSet
metadata:
name: node-ping
namespace: kube-prometheus
labels:
tier: monitoring
app: node-ping
version: v1
spec:
updateStrategy:
type: RollingUpdate
template:
metadata:
labels:
name: node-ping
spec:
terminationGracePeriodSeconds: 0
tolerations:
- operator: "Exists"
serviceAccountName: node-ping
priorityClassName: cluster-low
containers:
- resources:
requests:
cpu: 0.10
image: private-registry.flant.com/node-ping/node-ping-exporter:v1
imagePullPolicy: Always
name: node-ping
env:
- name: MY_NODE_NAME
valueFrom:
fieldRef:
fieldPath: spec.nodeName
- name: PROMETHEUS_TEXTFILE_DIR
value: /node-exporter-textfile/
- name: PROMETHEUS_TEXTFILE_PREFIX
value: node-ping_
volumeMounts:
- name: textfile
mountPath: /node-exporter-textfile
- name: config
mountPath: /config
volumes:
- name: textfile
hostPath:
path: /var/run/node-exporter-textfile
- name: config
configMap:
name: node-ping-config
imagePullSecrets:
- name: antiopa-registryИтоговые штрихи в словах:
- Результаты работы Python-скрипта — т.е. текстовые файлы, размещаемые на хост-машине в каталоге
/var/run/node-exporter-textfile, — попадают в DaemonSet node-exporter. В аргументах его запуска указано--collector.textfile.directory /host/textfile, где/host/textfile— это hostPath на/var/run/node-exporter-textfile. (Про textfile collector в node-exporter можно прочитать здесь.) - В итоге, node-exporter считывает эти файлы, а Prometheus собирает все данные с node-exporter.
Что получилось?
Теперь — к долгожданному результату. Когда такие метрики были созданы, мы можем на них посмотреть и, конечно, нарисовать наглядные графики. Вот как всё выглядит.
Во-первых, есть общий блок с возможностью (с помощью селектора) выбрать список узлов, с которых и на которые выполняется ping. Так выглядит сводная таблица по пингу между выбранными узлами за период, указанный в Grafana dashboard:
А вот графики с общей информацией по выбранным узлам:
Также у нас имеется список строк, каждая из которых — графики по одному отдельному узлу из селектора Source node:
Если развернуть такую строку, то видно информацию по пингам с конкретного узла на все остальные, что были выбраны в селекторе Destination nodes:
Эта информация в графиках:
Наконец, как же будут выглядеть заветные графики с плохим пингом между узлами?
Если вы наблюдаете подобное в реальном окружении — самое время разобраться с причинами.
P.S.
Читайте также в нашем блоге:
