第8章　Health Check

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探测机制设置更精细的健康检查，进而实现如下需求：

（1）零停机部署。

（2）避免部署无效的镜像。

（3）更加安全的滚动升级。

下面通过实践学习Kubernetes的Health Check功能。

8.1　默认的健康检查

我们首先学习Kubernetes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。

下面我们模拟一个容器发生故障的场景，Pod配置文件如图8-1所示。

图8-1

Pod的restartPolicy设置为OnFailure，默认为Always。

sleep 10; exit 1模拟容器启动10秒后发生故障。

执行kubectl apply创建Pod，命名为healthcheck，如图8-2所示。

图8-2

过几分钟查看Pod的状态，如图8-3所示。

图8-3

可看到容器当前已经重启了3次。

在上面的例子中，容器进程返回值非零，Kubernetes则认为容器发生故障，需要重启。有不少情况是发生了故障，但进程并不会退出。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，那我们如何利用Health Check机制来处理这类场景呢？

答案就是Liveness探测。

8.2　Liveness探测

Liveness探测让用户可以自定义判断容器是否健康的条件。如果探测失败，Kubernetes就会重启容器。

下面举例说明，创建Pod，如图8-4所示。

图8-4

启动进程首先创建文件/tmp/healthy，30秒后删除，在我们的设定中，如果/tmp/healthy文件存在，则认为容器处于正常状态，反之则发生故障。

livenessProbe部分定义如何执行Liveness探测：

（1）探测的方法是：通过cat命令检查/tmp/healthy文件是否存在。如果命令执行成功，返回值为零，Kubernetes则认为本次Liveness探测成功；如果命令返回值非零，本次Liveness探测失败。

（2）initialDelaySeconds：10指定容器启动10之后开始执行Liveness探测，我们一般会根据应用启动的准备时间来设置。比如某个应用正常启动要花30秒，那么initialDelaySeconds的值就应该大于30。

（3）periodSeconds：5指定每5秒执行一次Liveness探测。Kubernetes如果连续执行3次Liveness探测均失败，则会杀掉并重启容器。

下面创建Pod liveness，如图8-5所示。

图8-5

从配置文件可知，最开始的30秒，/tmp/healthy存在，cat命令返回0，Liveness探测成功，这段时间kubectl describe pod liveness的Events部分会显示正常的日志，如图8-6所示。

图8-6

35秒之后，日志会显示/tmp/healthy已经不存在，Liveness探测失败。再过几十秒，几次探测都失败后，容器会被重启，如图8-7、图8-8所示。

图8-7

图8-8

8.3　Readiness探测

除了Liveness探测，Kubernetes Health Check机制还包括Readiness探测。

用户通过Liveness探测可以告诉Kubernetes什么时候通过重启容器实现自愈；Readiness探测则是告诉Kubernetes什么时候可以将容器加入到Service负载均衡池中，对外提供服务。

Readiness探测的配置语法与Liveness探测完全一样，如图8-9中的例子所示。

图8-9

这个配置文件只是将前面例子中的liveness替换为了readiness，我们看看有什么不同的效果，如图8-10所示。

图8-10

Pod readiness的READY状态经历了如下变化：

（1）刚被创建时，READY状态为不可用。

（2）15秒后（initialDelaySeconds + periodSeconds），第一次进行Readiness探测并成功返回，设置READY为可用。

（3）30秒后，/tmp/healthy被删除，连续3次Readiness探测均失败后，READY被设置为不可用。

通过kubectl describe pod readiness也可以看到Readiness探测失败的日志，如图8-11所示。

图8-11

下面对Liveness探测和Readiness探测做个比较：

（1）Liveness探测和Readiness探测是两种Health Check机制，如果不特意配置，Kubernetes将对两种探测采取相同的默认行为，即通过判断容器启动进程的返回值是否为零来判断探测是否成功。

（2）两种探测的配置方法完全一样，支持的配置参数也一样。不同之处在于探测失败后的行为：Liveness探测是重启容器；Readiness探测则是将容器设置为不可用，不接收Service转发的请求。

（3）Liveness探测和Readiness探测是独立执行的，二者之间没有依赖，所以可以单独使用，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。

理解了Liveness探测和Readiness探测的原理，接下来讨论如何在业务场景中使用Health Check。

8.4　Health Check在Scale Up中的应用

对于多副本应用，当执行Scale Up操作时，新副本会作为backend被添加到Service的负载均衡中，与已有副本一起处理客户的请求。考虑到应用启动通常都需要一个准备阶段，比如加载缓存数据、连接数据库等，从容器启动到真正能够提供服务是需要一段时间的。我们可以通过Readiness探测判断容器是否就绪，避免将请求发送到还没有准备好的backend。

示例应用的配置文件如图8-12所示。

图8-12

重点关注readinessProbe部分。这里我们使用了不同于exec的另一种探测方法httpGet。Kubernetes对于该方法探测成功的判断条件是http请求的返回代码在200～400之间。

上面配置的作用是：

（1）容器启动10秒之后开始探测。

（2）如果http://[container_ip]:8080/healthy返回代码不是200～400，表示容器没有就绪，不接收Service web-svc的请求。

（3）每隔5秒探测一次。

（4）直到返回代码为200～400，表明容器已经就绪，然后将其加入到web-svc的负载均衡中，开始处理客户请求。

（5）探测会继续以5秒的间隔执行，如果连续发生3次失败，容器又会从负载均衡中移除，直到下次探测成功重新加入。

对于http://[container_ip]:8080/healthy，应用则可以实现自己的判断逻辑，比如检查所依赖的数据库是否就绪，示例代码如图8-13所示。

图8-13

① 定义/healthy的处理函数。

② 连接数据库并执行测试SQL。

③ 测试成功，正常返回，代码200。

④ 测试失败，返回错误代码503。

⑤ 在8080端口监听。

对于生产环境中重要的应用，都建议配置Health Check，保证处理客户请求的容器都是准备就绪的Service backend。

8.5　Health Check在滚动更新中的应用

Health Check另一个重要的应用场景是Rolling Update。试想一下，现有一个正常运行的多副本应用，接下来对应用进行更新（比如使用更高版本的image），Kubernetes会启动新副本，然后发生了如下事件：

（1）正常情况下新副本需要10秒钟完成准备工作，在此之前无法响应业务请求。

（2）由于人为配置错误，副本始终无法完成准备工作（比如无法连接后端数据库）。

先别继续往下看，现在请花一分钟思考这个问题：如果没有配置Health Check，会出现怎样的情况？

因为新副本本身没有异常退出，默认的Health Check机制会认为容器已经就绪，进而会逐步用新副本替换现有副本，其结果就是：当所有旧副本都被替换后，整个应用将无法处理请求，无法对外提供服务。如果这是发生在重要的生产系统上，后果会非常严重。

如果正确配置了Health Check，新副本只有通过了Readiness探测才会被添加到Service；如果没有通过探测，现有副本不会被全部替换，业务仍然正常进行。

下面通过例子来实践Health Check在Rolling Update中的应用。

使用如下配置文件app.v1.yml模拟一个10副本的应用，如图8-14所示。

图8-14

10秒后副本能够通过Readiness探测，如图8-15所示。

图8-15

接下来滚动更新应用，配置文件app.v2.yml，如图8-16所示。

图8-16

很显然，由于新副本中不存在/tmp/healthy，因此是无法通过Readiness探测的，验证如图8-17所示。

图8-17

这个截图包含了大量的信息，值得我们详细分析。

先关注kubectl get pod输出：

（1）从Pod的AGE栏可判断，最后5个Pod是新副本，目前处于NOT READY状态。

（2）旧副本从最初10个减少到8个。

再来看kubectl get deployment app的输出：

（1）DESIRED 10表示期望的状态是10个READY的副本。

（2）CURRENT 13表示当前副本的总数，即8个旧副本+5个新副本。

（3）UP-TO-DATE 5表示当前已经完成更新的副本数，即5个新副本。

（4）AVAILABLE 8表示当前处于READY状态的副本数，即8个旧副本。

在我们的设定中，新副本始终都无法通过Readiness探测，所以这个状态会一直保持下去。

上面我们模拟了一个滚动更新失败的场景。不过幸运的是：Health Check帮我们屏蔽了有缺陷的副本，同时保留了大部分旧副本，业务没有因更新失败受到影响。

接下来我们要回答：为什么新创建的副本数是5个，同时只销毁了2个旧副本？

原因是：滚动更新通过参数maxSurge和maxUnavailable来控制副本替换的数量。

1. maxSurge

此参数控制滚动更新过程中副本总数超过DESIRED的上限。maxSurge可以是具体的整数（比如3），也可以是百分百，向上取整。maxSurge默认值为25％。

在上面的例子中，DESIRED为10，那么副本总数的最大值为roundUp(10 + 10 * 25％) =13，所以我们看到CURRENT就是13。

2. maxUnavailable

此参数控制滚动更新过程中，不可用的副本相占DESIRED的最大比例。maxUnavailable可以是具体的整数（比如3），也可以是百分百，向下取整。maxUnavailable默认值为25％。

在上面的例子中，DESIRED为10，那么可用的副本数至少要为10 - roundDown(10 * 25％)= 8，所以我们看到AVAILABLE是8。

maxSurge值越大，初始创建的新副本数量就越多；maxUnavailable值越大，初始销毁的旧副本数量就越多。

理想情况下，我们这个案例滚动更新的过程应该是这样的：

（1）创建3个新副本使副本总数达到13个。

（2）销毁2个旧副本使可用的副本数降到8个。

（3）当2个旧副本成功销毁后，再创建2个新副本，使副本总数保持为13个。（4）当新副本通过Readiness探测后，会使可用副本数增加，超过8。

（5）进而可以继续销毁更多的旧副本，使可用副本数回到8。

（6）旧副本的销毁使副本总数低于13，这样就允许创建更多的新副本。

（7）这个过程会持续进行，最终所有的旧副本都会被新副本替换，滚动更新完成。

而我们的实际情况是在第4步就卡住了，新副本无法通过Readiness探测。这个过程可以在kubectl describe deployment app的日志部分查看，如图8-18所示。

图8-18

如果滚动更新失败，可以通过kubectl rollout undo回滚到上一个版本，如图8-19所示。

图8-19

如果要定制maxSurge和maxUnavailable，可以进行如图8-20所示的配置。

图8-20

8.6　小结

本章我们讨论了Kubernetes健康检查的两种机制：Liveness探测和Readiness探测，并实践了健康检查在Scale Up和Rolling Update场景中的应用。