本文主要是介绍k8s学习-Health Check，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
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：
（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。
1.1 默认的健康检查
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。
vi healthcheck.yaml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:name: healthcheck-demolabels:test: healthcheck
spec:restartPolicy: OnFailurecontainers:- name: healthcheckimage: busyboximagePullPolicy: IfNotPresentargs:- /bin/sh- -c- sleep 10; exit 1Pod的restartPolicy设置为OnFailure，默认为Always。sleep10;exit1模拟容器启动10秒后发生故障。
执行kubectlapply创建Pod，命名为healthcheck。
[root@k8s-master ~]# kubectl get pod healthcheck-demo
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
healthcheck-demo 0/1 CrashLoopBackOff 3 101s
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，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。
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。
1.2 Liveness探测
Liveness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.
vi liveness-demo.yml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:labels:test: livenessname: liveness-demo
spec:containers:- name: livenessimage: busyboxargs:- /bin/sh- -c- touch /tmp/healthy; sleep 30; rm -rf/tmp/healthy; sleep 10livenessProbe:exec:command:- cat- /tmp/healthyinitialDelaySeconds: 10periodSeconds: 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：
[root@k8s-master ~]# kubectl describe pod liveness-demo
deployment.apps/httpd configuredNormal Pulling 71s (x4 over 4m29s) kubelet, k8s-node2 Pulling image "busybox"Normal Pulled 44s (x4 over 4m27s) kubelet, k8s-node2 Successfully pulled image "busybox"Normal Created 44s (x4 over 4m27s) kubelet, k8s-node2 Created container livenessNormal Started 44s (x4 over 4m27s) kubelet, k8s-node2 Started container livenessWarning BackOff 2s (x7 over 2m49s) kubelet, k8s-node2 Back-off restarting failed container
[root@k8s-master ~]# kubectl get pod liveness-demo
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
liveness-demo 1/1 Running 4 5m46s1.3 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。
vi readiness-demo.yml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:labels:test: readinessname: readiness-demo
spec:containers:- name: readinessimage: busyboxargs:- /bin/sh- -c- touch /tmp/healthy; sleep 30; rm -rf/tmp/healthy; sleep 10readinessProbe:exec:command:- cat- /tmp/healthyinitialDelaySeconds: 10periodSeconds: 5这个配置文件只是将前面例⼦中的liveness替换为了readiness。
[root@k8s-master ~]# kubectl get pod readiness-demo
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
readiness-demo 1/1 Running 1 107s
Events:Type Reason Age From Message---- ------ ---- ---- -------Normal Scheduled <unknown> default-scheduler Successfully assigned default/readiness-demo to k8s-node2Normal Pulling 61s (x3 over 3m13s) kubelet, k8s-node2 Pulling image "busybox"Normal Pulled 44s (x3 over 2m51s) kubelet, k8s-node2 Successfully pulled image "busybox"Normal Created 44s (x3 over 2m51s) kubelet, k8s-node2 Created container readinessNormal Started 44s (x3 over 2m51s) kubelet, k8s-node2 Started container readinessWarning BackOff 4s (x2 over 73s) kubelet, k8s-node2 Back-off restarting failed containerWarning Unhealthy 4s kubelet, k8s-node2 Readiness probe failed: OCI runtime exec failed: exec failed: unable to sta
（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。
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。
1.4 Health Check在Scale Up中的应用
对于多副本应用，当执行ScaleUp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。
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:name: web
spec:replicas: 3selector:matchLabels:run: webtemplate:metadata:labels:run: webspec:containers:- name: webimage: myhttpdports:- containerPort: 8080readinessProbe:httpGet:path: /healthyport: 8080initialDelaySeconds: 10periodSeconds: 5---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:name: web-svc
spec:selector:run: webports:- protocol: TCPport: 8080targetPort: 8080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Serviceweb-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。
1.5 Health Check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：
（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）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！
如果正确配置了HealthCheck，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。
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: web
spec:strategy:rollingupdate:maxSurge: 25%maxUnavailable: 25%replicas: 3selector:matchLabels:run: webtemplate:metadata:labels:run: webspec:containers:- name: webimage: myhttpdports:- containerPort: 8080readinessProbe:httpGet:path: /healthyport: 8080initialDelaySeconds: 10periodSeconds: 5---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:name: web-svc
spec:selector:run: webports:- protocol: TCPport: 8080targetPort: 8080（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+1025%)=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(1025%)=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；
这篇关于k8s学习-Health Check的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
