阿里云云原生弹性方案：用弹性解决集群资源利用率难题

作者：赫曦

随着上云的认知更加普遍，我们发现除了以往占大部分的互联网类型的客户，一些传统的企业，一些制造类的和工业型企业客户也都开始使用云原生的方式去做 IT 架构的转型，提高集群资源使用率也成为企业上云的一致共识。大家上云的同时，开始思考有没有云原生的方法能**更好地实现提高集群资源使用率这个核心目标。 **

如何提升集群资源使用率呢，其实这个问题是要去解决规划容量和真实需求容量直接存在差异，这里边最重要的一个途径就是通过弹性来解决一些问题，实现成本优化。 传统的容量规划为了保证业务高峰稳定性，资源需要按照业务最高使用量进行常备，如左图所示，这种方案虽然保证了稳定性，但是资源利用率很低，成本浪费比较大。使用弹性伸缩后，资源容量曲线和实际业务资源需求的曲线贴合度增高，也就是我们追求的资源利用率有了明显的提升，从而整体成本也得到下降。

阿里云云原生弹性解决方案

明确了弹性的目标后，那我们下面具体看看阿里云容器服务各维度提供了哪些弹性解决方案。

弹性是分成不同维度的。如果我们把 IT 架构分成两个层次的话，最上面一层是应用层。 应用层上面如果做弹性，按照伸缩的方向可以分为水平和纵向，另外还有精细化调度，解决应用层和调度器的一些策略问题的。使用最普遍的是容器水平伸缩，阿里云在这里也为大家提供了很丰富的弹性能力，以便大家能用最合适的组件来扩缩自己的业务 Pods。后面会为大家具体分析如何根据自己的业务特性来选择。

第二个层次是资源层， 也就是云厂商主要负责维护和提供给客户（包括 K8s 平台和底层虚机、网络、存储等资源的供给）。从资源形态可以分为节点交付和无服务器资源交付两类。在资源层，我们主要做的就是怎么去满足这个应用平台的稳定性，以及怎么去解决容量规划和实际的业务使用上的这个差异。这个是在资源层弹性需要核心建设的能力。

接下来，我们会针对于上面的这一些能力，给大家做一些深度的解析，来看一下阿里云 ACK 在弹性各个层次是怎么投入的，有哪些能力建设。

应用层弹性

首先我们先来看应用层的水平伸缩。先看触发源，从触发源的类型可以分成 3 大类，指标、资源和事件。基于指标或者说资源阈值模型的就是咱们最常见的 HPA，HPA 适合业务高低峰能用指标来描述的业务，比如有的微服务业务高低峰会反映在 CPU、内存这类资源指标上，再比如说网站或者 API 可以通过访问量来决定是否需要扩缩，这些都是比较适合 HPA 的场景。

有的服务和时间是强相关的，比如外卖业务，饭点附近高峰，其他时候低峰，还比如促销场景，在规划好的促销时间段内会盈来高峰，这类就很适合使用 CronHPA，基于时间来扩缩 Pods。还有一类是以上两种都不能很好覆盖的，就是事件类型的，比如消费消息的业务，需要根据 MQ 中消息的多少来判断是否需要扩缩，这种就可以考虑使用 KEDA 来满足。

再看看这其中使用最普遍的也是大家最熟悉的 HPA 上阿里云扩展了哪些能力。首先弹性指标方面是否丰富，应该是大家比较关心的，这个也是第一个阿里云容器服务重点建设的方向。像传统的 HPA，大家可能理解指标就是 CPU、内存。这个是社区版本的 resource metrics 里唯一定义的两种的这个伸缩指标。

对于不同的业务场景，对于不同的这个业务形态，简简单单的 CPU 跟内存是没有办法满足业务的诉求的。那阿里云在 HPA 弹性指标这个维度做的事情，就是找到合适不同业务场景的伸缩指标，来进行丰富，让这个链路使用起来更简单。

为此，阿里云 ACK 提供了 Metrics Adapter 这个组件来完成指标转化，支持用户自定义指标，比如 GPU 的利用率、Prometheus 的指标都是可以通过它让 HPA 感知到。除了自定义指标，阿里云产品常用指标也在其中默认支持，比如 Ingress/Istio/AHAS QPS，用户需要的话可以直接在 HPA 配置使用。

伸缩指标再往下是伸缩对象，我们知道 HPA 的伸缩对象是哪些呢？可以伸缩 Deployment，可以伸缩 Statefulset，实际上 HPA 不关心具体的伸缩对象是 Department 还是 Statefulset。它实际上感知的是一个泛化的 scale subresource。也就是说只要实现了 subresource 这种资源对象，它就能够被 HPA 管理，被 HPA 伸缩。所以在伸缩对象这个维度上，我们找到有哪些领域场景是需要去定义成一个伸缩对象的，然后进行支持。比如说阿里云 ACK 在 Spark 和 Presto Cluster 上面去做了对应的 CRD，并且这些 CRD 同样也是可以被 HPA 去接管的，满足这些领域场景的自动水平伸缩的这个需求。

资源层弹性

应用层的自动伸缩负责对 Pods 的自动伸缩控制。设想一个场景，某个服务在突增的业务高峰需要 100 个 Pods 扛住流量，集群常备的资源够跑 50 个Pods，那会剩余 50 个 Pods 没有资源可以调度。这个就是资源层弹性要解决的问题了，资源层弹性负责集群有足够的资源调度 Pods，且在不需要那么多资源的时候，自动释放，不造成太大的浪费。

更细地拆分的话，有 5 个维度的核心问题是资源层弹性最关心的，也是直接影响我们资源层弹性方案选型。我们刚才介绍过，从资源类型维度来分，资源层弹性可以分为 ECS 和 ECI，那我们就以他们各自的的典型组件 cluster-autoscaler 和 VK 来举例说说资源层弹性的 5 个维度。

首先看成本，VK/cluster-autoscaler 的成本对比主要的区别在于超卖比，ECI 不支持超卖，通常离线作业的超卖比平均在 1:2-1:4 之间。然后看效率，cluster-autoscaler 是近分钟级别的（1 分钟多并且会随着节点池的个数、连续弹性的负载个数出现不稳定的交付）。ECI 是 1 分钟内的快速交付。再看可以支持的多大的集群规模，VK 的规模化问题在于 One Pod One Node 模型对底层 API 与 APIServer 的冲击是直接的冲击，cluster-autoscaler 是集群/节点两级的模型，相比而言，规模化场景下 cluster-autoscaler 的容量上限会更高。兼容性方面，cluster-autoscaler 是全兼容，ECI 对于需要内核参数、Daemonset 等场景支持存在差异。最后是运维难易，VK 为免运维，cluster-autoscaler 为强运维。

我们具体看下业界使用普遍的 cluster-autoscaler 和它面临的挑战。首先 cluster-autoscaler 是轮询模式，图上是一个 loop 的基本逻辑示意图。每个 loop 中，cluster-autoscaler 对全集群的状态机的维护，找到集群中不可调度的 Pods，然后把每个开启弹性的节点池抽象为一个 Virtual Node（以下简称为 One Nodepool One Virtual Node），判断是否可以部署（到节点池供给的资源上）后，增加对应节点池的节点个数，实现扩容。这就是大多数弹性客户在使用 cluster-autoscaler 的基本逻辑。

同时对很多应用和工作负载来说这套机制都运行的不错。但是随着更多的用户上云，ACK 也被更广泛地使用，用户正在将各种不同类型的工作负载转移到 ACK上，也就对基于依赖全集群状态维护和 One Nodepool One Virtual Node 的 cluster-autoscaler 的这套机制引入了更多的挑战。主要集中在：交付资源不完全确定、弹性效率受集群规模和业务类型发散度大、运维复杂和生态闭环这几点。

即时弹性

cluster-autoscaler 交付的不确定性、运维复杂性以及不够快的弹性速度、相对闭环的生态是很多开发者对于生产环境开启弹性的 4 个最大的顾虑。为了解决这些顾虑我们研发了第二代节点伸缩产品——即时弹性。

即时弹性是一个基于事件驱动的节点伸缩控制器，兼容现有的弹性节点池语义与行为，支持所有类型的应用无感开启与使用。有以下特性：

• 更准： 即时弹性摒弃了第一代弹性组件的 One Nodepool One Virtual Node 的抽象方式和预调度装箱模式，在扩容时候决策从简单的只包含节点个数的 Scaling Rule，扩充到支持具体实例规格的 Scaling Plan，使得扩容更准。
• 更快： 基于事件驱动和并行扩容让即时弹性更灵敏更快速。
• 更轻： 即时弹性能自动选择实例规格，需要节点池数目更少，管理运维更轻，
• 更 YOU： 在扩容和缩容阶段都支持了可扩展机制，让用户逻辑参与到弹性节点生命周期来。

下面我们针对这四个方面，用具体的业务 case 为大家对比两代节点伸缩组件的细节差异。

看个典型的扩容场景，集群内的节点资源已经被 3 个 Pods 占满，这个时候出现了一个 Request 资源更小的 Pods，假设这个 Pods 可以调度到现有节点池的新节点上。如果是 cluster-autoscaler，会触发已有节点池弹一个相同大小节点，需求资源更小的 Pods 可以调度，但是节点资源利用率很低。

如果我们想要更好地节点资源利用率，那只能再创建一个新的节点池，配置上更合适的小资源的实例规格，但是这样又加重了后续运维负担。那如果使用即时弹性的话，只需要在同一个节点池内配置好多种规格的实例，即时弹性会根据 Request 资源挑选合适的实例规格进行扩容。可以看出，即时弹性的交付确定性对资源利用率和运维这两方面都带了好处。

然后我们再看看弹性效率方面。cluster-autoscaler 我们说过是轮询模式的，最小间隔 15s，它的扩缩处理是分批次的，比较适合单次交付这种模型，但是如果遇到像流失计算、Workflow 这类分批或者一个时段连续出现不可调度 Pods 的场景，cluster-autoscaler 就会出现跨批次处理，批次之间还可能出现互相影响，导致弹性效率不稳定。

而即时弹性是基于事件的，Pods 出现不可调度的事件后即时弹性就会开始处理，并且支持同一节点池的并行扩容，这样就大大降低了触发扩容的耗时。我们这个例子中可以看到有 3 批 Pods，间隔是 10s，在 cluster-autoscaler 因为最后这个 20s 的这批 Pods 出现了跨批次，导致所有 Pods 耗时 90s 才能全部调度；而即时弹性，Pods 没有因为批次而延迟的问题，每一批基本耗时都可以稳定在 45s 上下。

再来看看运维方面，运维的成本其实是前期很容易忽视后期很容易头疼的点，将近一半的弹性用户都有对运维工作复杂的抱怨。复杂性一方面来自 cluster-autoscaler 交付不确定性带来的节点池数目膨胀，还有很重要的一方面来着 cluster-autoscaler 问题排查的复杂度，我们看一个经常用户会问到的问题，Pods 预期是可以通过弹性扩容部署的，但是很长时间就是没有调度下去。这种问题在 cluster-autoscaler 中要排查的话，可能从业务层到基础设施层各层的日志都需要排查，随着集群规模变大，复杂度是指数级上升的。

那用户理想的方式是怎样的呢，咱们从产品全流程看，首先配置时候有提示，尽量前置的规避掉一些配置上容易出错的点。然后 Pods Pending 时候，弹性相关的需要用户关注的都能通过 Pod Events 透出，用户只需要 describe 一下 Pods 就可以看到。最后，如果 Pods 已经被删了，或者需要看一些统计方面的情况，能有大盘进行追溯，这些简化运维的能力也都会在即时弹性产品上推出。

最后看下扩展能力方面，cluster-autoscaler 因为要维持全局状态，生态是比较封闭的，用户没法参与到节点生命周期中来。即时弹性在扩容方面，会允许用户指定更细节的扩容要求，比如可用区、实例规格的优先级，以及对竞价实例的限定，最后的扩容计划会遵循用户这些策略。在缩容方面，也很开放，用户可以遵循即时弹性协议的 Policy，来按照自己的逻辑指定缩容的节点，即时弹性来为这些节点缩容。

总结下，相比传统的 cluster-autoscaler，即时弹性拥有更快速的弹性速度，更稳定的弹性效率， 特别是在集群的规模变大或者弹性伸缩的频率变高的场景下，即时弹性相交传统的弹性模型，拥有 50% 以上的效率提升。 此外，即时弹性还简化了节点池的使用复杂度，根据不同的应用选择合适的规格是运维人员非常困扰的问题，即时弹性通过自动模拟装箱策略，可以在开发者配置少量筛选规则的范围内，在阿里云超过 1500 款的机型中选择合适业务的机型，进行弹性供给。不仅降低了开发者的使用成本，还提升了节点池弹性的成功率。

企业云原生弹性案例与解析

我们用一个生产环境的实际案例来举例说明，上面提到的各层次弹性方案在具体情况下是如何被选择、运作和实际效果是怎样的。首先介绍这个用户的一些基本情况和特点：

• 规模： 用户主要想把弹性运用在一个月活达到上亿级别的游戏的 AI 场景。月活很高但是流量却无法预测，可能因为客户涌入而有突增的流量。
• 模型抽象方面： 用户将一个游戏对战房对应一个业务负载的 Pods，每个作战房的玩家数目有固定上限。
• 扩容需求： 除了基本的扩容要求外，用户为了保证稳定性希望 Pods 可以基于节点打散。其次，用户一方面希望能随业务高低峰自动扩缩 Pods 数目，但是为了更好地应对突增流量，用户需要总是有固定数目的 Pods 冗余。
• 缩容需求： 为了保证玩家体验，用户希望有玩家的 Pods 及其所在 Node 能等待玩家离场后再缩容，并且需要在节点缩容前去收集一些数据和日志，节点同时也需要在数据和日志收集完成后缩容，否则会导致数据或日志缺失。

应用层弹性方案

从用户业务场景分析，业务负载的变化和玩家数量是正相关的，其他维度上没有找到更好地规律，因此我们推荐用户通过 Aliyun Prometheus 采集玩家数目，然后安装 Metrics Adapter 组件将玩家数目转化为 HPA 的 custom metrics。为了满足最后算出的副本数总是带冗余量的，而侵入式地修改 HPA 的内部算法是一个维护成本较高的方案，因此我们建议用户在指标侧加入相应的冗余量，来保证 HPA 的输出副本数是带冗余数目的。

资源层弹性方案

资源层弹性方案我们分扩容和缩容两方面来介绍。

扩容方面，虽然业务负载层实现了冗余 Pods，但是在较大量的突增流量的情况下，仍然需要快速地供给资源。阿里云提供了预先加载节点组件镜像和用户镜像的自定义镜像方案和工具，帮助节省新节点扩容和业务启动过程中镜像拉取的时间。同时，还提供了多节点池并行扩容，让分属于不同节点池的业务的资源供给不互相影响，可以同时进行。除了快用户还需要基于节点 HostName 的打散，我们优化了弹性组件中基于 HostName 的预调度调度策略，让弹性决策更加准确。

在稳定性得到保证的前提下，资源成本永远是用户最关心的问题之一。阿里云抢占式实例（Spot 实例）的市场价格会随供需变化而浮动，相对于按量付费实例能最高节约 90% 的实例成本。 集群使用抢占式实例是能够大幅节省成本的，但是抢占式实例随着动态库存和出价会不定时回收。

为尽可能降低抢占式实例的中断回收的影响，阿里云弹性提供了抢占式实例回收前提前主动排水、提前扩出新节点以备补偿等多种能力。这样对抢占式中断回收有一定容忍性地业务，比如离线数据类型业务，用户选择了使用抢占式实例作为弹性资源供给类型。对稳定性要求较高，我们也提供了成本最优策略，可以保证在按量实例的多种实例规格中，每次都可以扩容出成本最低的实例规格。

缩容方面，为了满足玩家退场再缩容的需求，阿里云弹性提供了自定义的排水等待时间，保证在用户指定时间内等待排水完成，不删节点资源。用户通过 K8s 的优雅退出来保证 Pods 被删前玩家都已经退场。这样两层保障即可让最终的缩容效果满足玩家退场节点再缩容的需求。

另外，用户缩容前数据日志收集的需求也是类似的，不同地方时这类针对每个节点都需要的服务一般是以 Daemonset 部署的，而一般缩容都是默认跳过 Daemonset Pods，并且用户场景中也只是需要对某一类或者某几类的 Daemonset Pods 进行排水并等待，因此我们在弹性缩容时添加了对指定 Daemonset Pods 进行缩容的支持，同时用户也可以标记需要等待完成排水的 Daemonset Pods，以达到数据日志收集完全后，节点才被缩容的需求。

点击此处查看容器服务 Kubernetes 版 ACK 弹性伸缩相关帮助文档。

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