第 6 章 使用 pod 拓扑分布限制来监控

先决条件

• 如果要为 OpenShift Container Platform 核心监控配置 pod：

  • 您可以使用具有 cluster-admin 集群角色的用户身份访问集群。
  • 您已创建 cluster-monitoring-config ConfigMap 对象。

• 如果要为用户定义的监控配置 pod：

  • 您可以使用具有 cluster-admin 集群角色的用户访问集群，也可以使用在 openshift-user-workload-monitoring 项目中具有 user-workload-monitoring-config-edit 角色的用户访问集群。
  • 集群管理员为用户定义的项目启用了监控。
• 已安装 OpenShift CLI(oc)。

流程

• 为 OpenShift Container Platform 核心监控配置 pod 拓扑分布限制：

  1. 编辑 openshift-monitoring 项目中的 cluster-monitoring-config 配置映射：

     $ oc -n openshift-monitoring edit configmap cluster-monitoring-config

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  2. 在 data/config.yaml 字段中添加以下设置来配置 pod 拓扑分布限制：

     apiVersion: v1
     kind: ConfigMap
     metadata:
       name: cluster-monitoring-config
       namespace: openshift-monitoring
     data:
       config.yaml: |
         <component>: 

     1

     
           topologySpreadConstraints:
           - maxSkew: <n> 

     2

     
             topologyKey: <key> 

     3

     
             whenUnsatisfiable: <value> 

     4

     
             labelSelector: 

     5

     
               <match_option>

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     1

     指定您要为其设置 pod 拓扑分布限制的组件名称。

     2

     为 maxSkew 指定数字值，它定义了允许不均匀分布 pod 的程度。

     3

     为 topologyKey 指定节点标签键。带有具有此键和相同值标签的节点被视为在同一拓扑中。调度程序会尝试将大量 pod 放置到每个域中。

     4

     为 whenUnsatisfiable 指定一个值。可用选项包括 DoNotSchedule 和 ScheduleAnyway。如果您希望 maxSkew 值定义目标拓扑和全局最小值中匹配 pod 数量之间允许的最大值，则指定 DoNotSchedule。如果您希望调度程序仍然调度 pod，但为可能降低 skew 的节点赋予更高的优先级，请指定 ScheduleAnyway。

     5

     指定 labelSelector 来查找匹配的 pod。与此标签选择器匹配的 Pod 被计算，以确定其对应拓扑域中的 pod 数量。

     Prometheus 配置示例

     apiVersion: v1
     kind: ConfigMap
     metadata:
       name: cluster-monitoring-config
       namespace: openshift-monitoring
     data:
       config.yaml: |
         prometheusK8s:
           topologySpreadConstraints:
           - maxSkew: 1
             topologyKey: monitoring
             whenUnsatisfiable: DoNotSchedule
             labelSelector:
               matchLabels:
                 app.kubernetes.io/name: prometheus

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  3. 保存文件以使改变生效。受新配置影响的 Pod 会自动重新部署。

• 为用户定义的监控配置 pod 拓扑分布限制：

  1. 编辑 openshift-user-workload-monitoring 项目中的 user-workload-monitoring-config 配置映射：

     $ oc -n openshift-user-workload-monitoring edit configmap user-workload-monitoring-config

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  2. 在 data/config.yaml 字段中添加以下设置来配置 pod 拓扑分布限制：

     apiVersion: v1
     kind: ConfigMap
     metadata:
       name: user-workload-monitoring-config
       namespace: openshift-user-workload-monitoring
     data:
       config.yaml: |
         <component>: 

     1

     
           topologySpreadConstraints:
           - maxSkew: <n> 

     2

     
             topologyKey: <key> 

     3

     
             whenUnsatisfiable: <value> 

     4

     
             labelSelector: 

     5

     
               <match_option>

     Copy to Clipboard Toggle word wrap

     1

     指定您要为其设置 pod 拓扑分布限制的组件名称。

     2

     为 maxSkew 指定数字值，它定义了允许不均匀分布 pod 的程度。

     3

     为 topologyKey 指定节点标签键。带有具有此键和相同值标签的节点被视为在同一拓扑中。调度程序会尝试将大量 pod 放置到每个域中。

     4

     为 whenUnsatisfiable 指定一个值。可用选项包括 DoNotSchedule 和 ScheduleAnyway。如果您希望 maxSkew 值定义目标拓扑和全局最小值中匹配 pod 数量之间允许的最大值，则指定 DoNotSchedule。如果您希望调度程序仍然调度 pod，但为可能降低 skew 的节点赋予更高的优先级，请指定 ScheduleAnyway。

     5

     指定 labelSelector 来查找匹配的 pod。与此标签选择器匹配的 Pod 被计算，以确定其对应拓扑域中的 pod 数量。

     Thanos Ruler 的配置示例

     apiVersion: v1
     kind: ConfigMap
     metadata:
       name: user-workload-monitoring-config
       namespace: openshift-user-workload-monitoring
     data:
       config.yaml: |
         thanosRuler:
           topologySpreadConstraints:
           - maxSkew: 1
             topologyKey: monitoring
             whenUnsatisfiable: ScheduleAnyway
             labelSelector:
               matchLabels:
                 app.kubernetes.io/name: thanos-ruler

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  3. 保存文件以使改变生效。受新配置影响的 Pod 会自动重新部署。