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一、关于K8S中的Health Check

所谓Health Check，就是健康检查，即防微杜渐。K8S是一个编排引擎可以帮助我们快捷地部署容器集群，如果部署上错误的容器导致服务崩溃，通常情况下我们都会通过一些高可用机制进行故障转移。但是，前提条件是有健康检查。

K8S自然帮我们考虑到了这个问题，健康检查是K8S的重要特性之一，默认有健康检查机制，此外还可以主动设置一些自定义的健康检查。

默认情况下，每个容器启动时都会执行一个进程，由Dockerfile中的CMD或ENTRYPOINT指定。如果进程退出时的返回码不为0，则认为容器发生了故障，K8S会根据重启策略（restartPolicy）重启容器。

例如下面这个例子，它模拟了容器发生故障的场景，注意下面配置文件中的args选项的定义：

apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: edc-healthcheck-demo labels: test: healthcheck spec: restartPolicy: OnFailure containers: - name: healthcheck image: busybox imagePullPolicy: IfNotPresent args: - /bin/sh - -c - sleep 10; exit 1

其中 sleep 10; exit 1代表启动10秒之后就非正常退出（返回码不为0），然后通过kubectl创建Pod：

kubectl apply -f health-check.yaml

过一段时间后查看Pod的状态，如下图所示：

  可以看到，该容器已经重启了2次。也可以看出，restartPolicy简单直接暴力有效，不由感叹重启大法好！

但是，也要正视一个问题：必须等到进程退出后的返回值是非零才会触发重启策略，不能直接监测容器是否是健康。

那么，K8S中有没有更好的机制能够实现智能一点的健康检查呢？答案就是使用Liveness与Readinesss。

二、Liveness探测

2.1 Liveness初体验

一句话Liveness：如果检测有问题（如果健康检查失败），重启pod！至于怎么检测，你说了算（自定义判断容器是否健康的条件）！

Liveness提供了一些重要的参数：

initialDelaySeconds：容器启动后第一次执行探测是需要等待多少秒,看运行的服务而定。 periodSeconds：执行探测的频率，默认是10秒，最小1秒。 timeoutSeconds：探测超时时间，默认1秒，最小1秒。 successThreshold：探测失败后，最少连续探测成功多少次才被认定为成功，默认是1，对于liveness必须是1，最小值是1。 failureThreshold：探测成功后，最少连续探测失败多少次才被认定为失败。默认是3。最小值是1.

下面实践一个小例子创建一个Pod：

#command自己定义，例子为 /tmp/healthy 不存在则认为pod有问题，大家根据实际业务来自定义。 apiVersion: v1 kind: Pod metadata: labels: test: liveness name: liveness-demo spec: containers: - name: liveness image: busybox args: - /bin/sh - -c - touch /tmp/healthy; sleep 30; rm -rf/tmp/healthy; sleep 10 livenessProbe: exec: command: - cat - /tmp/healthy initialDelaySeconds: 10 periodSeconds: 5

这里启动pod后会创建文件夹 /tmp/healthy，30秒后删除，在我们的设置中，如果 /tmp/healthy 存在，则认为容器处于正常状态，否则认为发生故障。

需要注意的就是livenessProbe部分的定义了：

（1）探测方法：通过cat命令查看/tmp/healthy是否存在；如果返回值为0，则探测成功；否则，探测失败；

（2）initialDelaySeconds: 10 => 容器启动10秒之后开始执行liveness探测；

（3）periodSeconds: 5 => 每5秒执行一次liveness探测；如果连续执行3次探测都失败，那么就会杀掉并重启容器；

下面快速地验证一下：

（1）kubectl创建demo

kubectl apply -f liveness-demo.yaml

（2）查看pod日志

kubectl describe pod liveness-demo

结果如下图所示：

  30秒之后，/tmp/healthy 被删除了，liveness探测失败，又过了几十秒，重复探测均失败后，开启了重启容器。

2.2 Liveness探针

上面的例子使用的是Liveness的exec探针，此外K8S还有几种其他类型的探针：

• exec：在容器中执行一个命令，如果命令退出码返回0则表示探测成功，否则表示失败
• tcpSocket：对指定的容IP及端口执行一个TCP检查，如果端口是开放的则表示探测成功，否则表示失败
• httpGet：对指定的容器IP、端口及路径执行一个HTTP Get请求，如果返回的状态码在 [200,400)之间则表示探测成功，否则表示失败

针对tcpSocket的例子：这里会检测80端口是否可以正常访问；

#检测80端口是否联通 apiVersion: v1 kind: Pod metadata: labels: test: readiness name: readiness-tcp spec: containers: - name: readiness image: nginx readinessProbe: failureThreshold: 3 tcpSocket: port: 80 initialDelaySeconds: 10 periodSeconds: 10 successThreshold: 1 timeoutSeconds: 10

针对httpGet的例子：这里会检测index.html文件是否可以正常访问；

#访问80端口的index.html文件是否存在 apiVersion: v1 kind: Pod metadata: labels: test: readiness name: readiness-httpget spec: containers: - name: readiness image: nginx readinessProbe: failureThreshold: 3 httpGet: path: /index.html port: 80 scheme: HTTP initialDelaySeconds: 10 periodSeconds: 10 successThreshold: 1 timeoutSeconds: 10

三、Readiness探测

3.1 Readiness初体验

一句话Readiness：如果检查失败，K8S会将该Pod从服务代理的分发后端去除，不再让其接客（分发请求给该Pod）。如果检测成功，那么K8S就会将容器加入到分发后端，重新对外接客（对外提供服务）。

下面继续以上面Liveness的例子来实践一下：

apiVersion: v1 kind: Pod metadata: labels: test: readiness name: readiness-demo spec: containers: - name: readiness image: busybox args: - /bin/sh - -c - touch /tmp/healthy; sleep 30; rm -rf/tmp/healthy; sleep 10 readinessProbe: exec: command: - cat - /tmp/healthy initialDelaySeconds: 10 periodSeconds: 5

readinessProbe的配置语法与livenessProbe完全一致，但执行后的效果却不一样，见下图所示：

可以看出：

（1）刚被创建时，其READY状态为不可用；

（2）15秒（initialDelaySeconds + periodSeconds = 10 + 5 = 15）之后，第一次进行Readiness探测成功，其READY状态变为可用。

（3）30秒之后，/tmp/healthy被删除，连续3次Readiness探测均失败后，其READY状态又变为了不可用。

此外，我们也可以通过 kubectl describe pod readiness-demo 查看到更想起的日志信息。

3.2 与Liveness的对比

Liveness与Readiness都是K8S的Health Check机制，Liveness探测是重启容器，而Readiness探测则是将容器设置为不可用，不让其再接受Service转发的请求。

Liveness与Readiness是独立执行的，二者无依赖，可以单独使用也可以同时使用。

四、Health Check在K8S中的应用

4.1 在Scale Up中的应用

对于多副本应用，当执行Scale Up操作时，新的副本会作为后端服务加入到Service的负载均衡列表中。但是，很多时候应用的启动都需要一定的时间做准备（比如加载缓存、连接数据库等等），这时我们可以通过Readiness探测判断容器是否真正就绪，从而避免将请求发送到还未真正就绪的后端服务。

下面一个示例YAML配置文件定义了Readiness探测，重点关注readinessProbe部分：

apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: edc-webapi-deployment namespace: aspnetcore spec: replicas: 2 selector: matchLabels: name: edc-webapi template: metadata: labels: name: edc-webapi spec: containers: - name: edc-webapi-container image: edisonsaonian/k8s-demo:1.2 ports: - containerPort: 80 imagePullPolicy: IfNotPresent readinessProbe: httpGet: scheme: HTTP path: /api/health port: 80 initialDelaySeconds: 10 periodSeconds: 5 --- apiVersion: v1 kind: Service metadata: name: edc-webapi-service namespace: aspnetcore spec: type: NodePort ports: - nodePort: 31000 port: 8080 targetPort: 80 selector: name: edc-webapi

对于readinessProbe部分：

（1）schema指定了协议，这里是HTTP协议，也可以是HTTPS协议；

（2）path指定访问路径，这里是我们自定义的一个Controller中的接口：简单地返回一个状态码为200的响应；

 [Produces("application/json")] [Route("api/Health")] public class HealthController : Controller { [HttpGet] public IActionResult Get() => Ok("ok"); }

（3）port指定端口，这里是容器的端口80；

（4）initialDelaySeconds和periodSeconds指定了容器启动10秒之后开始探测，然后每隔5秒执行探测，如果发生3次以上探测失败，则该容器会从Service的负载均衡中移除，直到下次探测成功后才会重新加入。

4.2 在Rolling Update中的应用

假设现在有一个正常运行的多副本应用，我们要对其进行滚动更新即Rolling Update，K8S会逐步用新Pod替换旧Pod，结果就有可能发生这样的一个场景：当所有旧副本被替换之后，而新的Pod由于人为配置错误一直无法启动，因此整个应用将无法处理请求，无法对外提供服务，后果很严重！

因此，Readiness探测还提供了用于避免滚动更新中出现这种情况的一些解决办法，比如maxSurge和maxUnavailable两个参数，用来控制副本替换的数量。

继续以上面的YAML配置文件为例，重点关注strategy部分：

apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: edc-webapi-deployment namespace: aspnetcore spec: strategy: rollingupdate: maxSurge: 25% maxUnavailable: 25% replicas: 10 selector: matchLabels: name: edc-webapi template: metadata: labels: name: edc-webapi spec: containers: - name: edc-webapi-container image: edisonsaonian/k8s-demo:1.2 ports: - containerPort: 80 imagePullPolicy: IfNotPresent readinessProbe: httpGet: scheme: HTTP path: /api/health port: 80 initialDelaySeconds: 10 periodSeconds: 5 --- apiVersion: v1 kind: Service metadata: name: edc-webapi-service namespace: aspnetcore spec: type: NodePort ports: - nodePort: 31000 port: 8080 targetPort: 80 selector: name: edc-webapi

（1）maxSurge : 25% => 控制滚动更新过程中副本总数超过预期（这里预期是10个副本 replicas: 10）的上限，可以是数值也可以是百分比，然后向上取整。这里写的百分比，默认值是25%；

如果预期副本数为10，那么副本总数的最大值为RoundUp(10 + 10 * 25%)=13个。

（2）maxUnavailable : 25% => 控制滚动更新过程中不可用的副本（这里预期是10个副本 replicas: 10）占预期的最大比例，可以是数值也可以是百分比，然后向下取整，同样地默认值也是25%；

如果预期副本总数为10，那么可用的副本数至少要为10-roundDown(10 * 25%)=10-2=8个。

综上看来，maxSurge的值越大，初始创建的新副本数量就越多；maxUnavaliable值越大，初始销毁的旧副本数量就越多；

五、小结

本文探索了K8S中的默认健康检查机制以及Liveness和Readiness两种各有特点的探测机制，并通过一些小例子进行了说明。不过由于笔者也是初学，对于这一块没有过多实践经验，因此也是讲的比较粗浅，也希望以后能够有更多的实际经验分享与各位。

参考资料

（1）CloudMan，《每天5分钟玩转Kubernetes》

（2）李振良，《一天入门Kubernets教程》

（3）马哥（马永亮），《Kubernetes快速入门》

（4）华仔，《[[译]Kubernetes最佳实践：使用Readiness和Liveness探测做Health Check](https://blog.csdn.net/cainiaofly/article/details/84324321)》

（5）benjanmin杨，《K8S中的Health Check》

（6）条子在洗澡，《K8S健康性检查-探测》