Флант corporate blog
System administration
DevOps
Kubernetes
March 11

Мониторинг ping'ов между узлами Kubernetes — наш рецепт



Нередко при диагностике проблем в кластере Kubernetes мы замечаем, что иногда моросит* один из узлов кластера и, конечно же, происходит это редко и странно. Так мы пришли к необходимости в инструменте, который бы делал ping с каждого узла на каждый узел и отдавал результаты своей работы в виде метрик Prometheus. Нам бы оставалось лишь нарисовать графики в Grafana и быстро локализовать сбойный узел (и при необходимости убрать с него все pod'ы, после чего произвести соответствующие работы**)…

* Под «моросит» я понимаю, что узел может переходить в статус NotReady и вдруг возвращаться назад в работу. Или же, например, часть трафика в pod'ах может не доходить до pod'ов на соседних узлах.

** Почему вообще такие ситуации возникают? Одной из частых причин могут быть сетевые проблемы на коммутаторе в дата-центре. К примеру, однажды в Hetzner мы настраивали vswitch, но в чудесный момент один из узлов перестал быть доступным по данному vswitch-порту: из-за этого получалось, что по локальной сети узел был полностью недоступен.

К тому же, мы хотели бы запускать такой сервис прямо в Kubernetes, чтобы весь деплой происходил с помощью установки Helm-чарта. (Предвосхищая вопросы — в случае использования того же Ansible, нам бы пришлось писать роли под различные окружения: AWS, GCE, bare metal…) Немного поискав в интернете уже готовые инструменты для поставленной задачи, мы ничего подходящего не нашли. Поэтому сделали свой.

Скрипт и конфиги


Итак, главный компонент нашего решения — скрипт, который следит за изменением у любых узлов поля .status.addresses и, если у какого-то узла изменилось данное поле (т.е. новый узел был добавлен), с помощью Helm values передаёт в чарт данный список узлов в виде ConfigMap:

---
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: node-ping-config
  namespace: kube-prometheus
data:
  nodes.json: >
    {{ .Values.nodePing.nodes | toJson }}

Сам скрипт на Python:
#!/usr/bin/env python3

import subprocess
import prometheus_client
import re
import statistics
import os
import json
import glob
import better_exchook
import datetime

better_exchook.install()

FPING_CMDLINE = "/usr/sbin/fping -p 1000 -A -C 30 -B 1 -q -r 1".split(" ")
FPING_REGEX = re.compile(r"^(\S*)\s*: (.*)$", re.MULTILINE)
CONFIG_PATH = "/config/nodes.json"

registry = prometheus_client.CollectorRegistry()

prometheus_exceptions_counter = \
    prometheus_client.Counter('kube_node_ping_exceptions', 'Total number of exceptions', [], registry=registry)

prom_metrics = {"sent": prometheus_client.Counter('kube_node_ping_packets_sent_total',
                                                  'ICMP packets sent',
                                                  ['destination_node',
                                                   'destination_node_ip_address'],
                                                  registry=registry), "received": prometheus_client.Counter(
    'kube_node_ping_packets_received_total', 'ICMP packets received',
    ['destination_node', 'destination_node_ip_address'], registry=registry), "rtt": prometheus_client.Counter(
    'kube_node_ping_rtt_milliseconds_total', 'round-trip time',
    ['destination_node', 'destination_node_ip_address'], registry=registry),
                "min": prometheus_client.Gauge('kube_node_ping_rtt_min', 'minimum round-trip time',
                                               ['destination_node', 'destination_node_ip_address'],
                                               registry=registry),
                "max": prometheus_client.Gauge('kube_node_ping_rtt_max', 'maximum round-trip time',
                                               ['destination_node', 'destination_node_ip_address'],
                                               registry=registry),
                "mdev": prometheus_client.Gauge('kube_node_ping_rtt_mdev',
                                                'mean deviation of round-trip times',
                                                ['destination_node', 'destination_node_ip_address'],
                                                registry=registry)}


def validate_envs():
    envs = {"MY_NODE_NAME": os.getenv("MY_NODE_NAME"), "PROMETHEUS_TEXTFILE_DIR": os.getenv("PROMETHEUS_TEXTFILE_DIR"),
            "PROMETHEUS_TEXTFILE_PREFIX": os.getenv("PROMETHEUS_TEXTFILE_PREFIX")}

    for k, v in envs.items():
        if not v:
            raise ValueError("{} environment variable is empty".format(k))

    return envs


@prometheus_exceptions_counter.count_exceptions()
def compute_results(results):
    computed = {}

    matches = FPING_REGEX.finditer(results)
    for match in matches:
        ip = match.group(1)
        ping_results = match.group(2)
        if "duplicate" in ping_results:
            continue
        splitted = ping_results.split(" ")
        if len(splitted) != 30:
            raise ValueError("ping returned wrong number of results: \"{}\"".format(splitted))

        positive_results = [float(x) for x in splitted if x != "-"]
        if len(positive_results) > 0:
            computed[ip] = {"sent": 30, "received": len(positive_results),
                            "rtt": sum(positive_results),
                            "max": max(positive_results), "min": min(positive_results),
                            "mdev": statistics.pstdev(positive_results)}
        else:
            computed[ip] = {"sent": 30, "received": len(positive_results), "rtt": 0,
                            "max": 0, "min": 0, "mdev": 0}
    if not len(computed):
        raise ValueError("regex match\"{}\" found nothing in fping output \"{}\"".format(FPING_REGEX, results))
    return computed


@prometheus_exceptions_counter.count_exceptions()
def call_fping(ips):
    cmdline = FPING_CMDLINE + ips
    process = subprocess.run(cmdline, stdout=subprocess.PIPE,
                             stderr=subprocess.STDOUT, universal_newlines=True)
    if process.returncode == 3:
        raise ValueError("invalid arguments: {}".format(cmdline))
    if process.returncode == 4:
        raise OSError("fping reported syscall error: {}".format(process.stderr))

    return process.stdout


envs = validate_envs()

files = glob.glob(envs["PROMETHEUS_TEXTFILE_DIR"] + "*")
for f in files:
    os.remove(f)

labeled_prom_metrics = []

while True:
    with open("/config/nodes.json", "r") as f:
        config = json.loads(f.read())

    if labeled_prom_metrics:
        for node in config:
            if (node["name"], node["ipAddress"]) not in [(metric["node_name"], metric["ip"]) for metric in labeled_prom_metrics]:
                for k, v in prom_metrics.items():
                    v.remove(node["name"], node["ipAddress"])

    labeled_prom_metrics = []

    for node in config:
        metrics = {"node_name": node["name"], "ip": node["ipAddress"], "prom_metrics": {}}

        for k, v in prom_metrics.items():
            metrics["prom_metrics"][k] = v.labels(node["name"], node["ipAddress"])

        labeled_prom_metrics.append(metrics)

    out = call_fping([prom_metric["ip"] for prom_metric in labeled_prom_metrics])
    computed = compute_results(out)

    for dimension in labeled_prom_metrics:
        result = computed[dimension["ip"]]
        dimension["prom_metrics"]["sent"].inc(computed[dimension["ip"]]["sent"])
        dimension["prom_metrics"]["received"].inc(computed[dimension["ip"]]["received"])
        dimension["prom_metrics"]["rtt"].inc(computed[dimension["ip"]]["rtt"])
        dimension["prom_metrics"]["min"].set(computed[dimension["ip"]]["min"])
        dimension["prom_metrics"]["max"].set(computed[dimension["ip"]]["max"])
        dimension["prom_metrics"]["mdev"].set(computed[dimension["ip"]]["mdev"])

    prometheus_client.write_to_textfile(
        envs["PROMETHEUS_TEXTFILE_DIR"] + envs["PROMETHEUS_TEXTFILE_PREFIX"] + envs["MY_NODE_NAME"] + ".prom", registry)

Он запускается на каждом узле и 2 раза в секунду отправляет ICMP-пакеты на все остальные инстансы Kubernetes-кластера, а полученные результаты записывает результаты в текстовые файлы.

Скрипт включён в Docker-образ:

FROM python:3.6-alpine3.8
COPY rootfs /
WORKDIR /app
RUN pip3 install --upgrade pip && pip3 install -r requirements.txt && apk add --no-cache fping
ENTRYPOINT ["python3", "/app/node-ping.py"]

Вдобавок, был создан ServiceAccount и роль к нему, что разрешают получать только список узлов (чтобы знать их адреса):

---
apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
  name: node-ping
  namespace: kube-prometheus
---
kind: ClusterRole
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
metadata:
  name: kube-prometheus:node-ping
rules:
- apiGroups: [""]
  resources: ["nodes"]
  verbs: ["list"]
---
kind: ClusterRoleBinding
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
metadata:
  name: kube-prometheus:kube-node-ping
subjects:
- kind: ServiceAccount
  name: node-ping
  namespace: kube-prometheus
roleRef:
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
  kind: ClusterRole
  name: kube-prometheus:node-ping

Наконец, потребуется DaemonSet, который и запускается на всех инстансах кластера:

---
apiVersion: extensions/v1beta1
kind: DaemonSet
metadata:
  name: node-ping
  namespace: kube-prometheus
  labels:
    tier: monitoring
    app: node-ping
    version: v1
spec:
  updateStrategy:
    type: RollingUpdate
  template:
    metadata:
      labels:
        name: node-ping
    spec:
      terminationGracePeriodSeconds: 0
      tolerations:
      - operator: "Exists"
      serviceAccountName: node-ping
      priorityClassName: cluster-low
      containers:
      - resources:
          requests:
            cpu: 0.10
        image: private-registry.flant.com/node-ping/node-ping-exporter:v1
        imagePullPolicy: Always
        name: node-ping
        env:
          - name: MY_NODE_NAME
            valueFrom:
              fieldRef:
                fieldPath: spec.nodeName
          - name: PROMETHEUS_TEXTFILE_DIR
            value: /node-exporter-textfile/
          - name: PROMETHEUS_TEXTFILE_PREFIX
            value: node-ping_
        volumeMounts:
          - name: textfile
            mountPath: /node-exporter-textfile
          - name: config
            mountPath: /config
      volumes:
        - name: textfile
          hostPath:
            path: /var/run/node-exporter-textfile
        - name: config
          configMap:
            name: node-ping-config
      imagePullSecrets:
      - name: antiopa-registry

Итоговые штрихи в словах:

  • Результаты работы Python-скрипта — т.е. текстовые файлы, размещаемые на хост-машине в каталоге /var/run/node-exporter-textfile, — попадают в DaemonSet node-exporter. В аргументах его запуска указано --collector.textfile.directory /host/textfile, где /host/textfile — это hostPath на /var/run/node-exporter-textfile. (Про textfile collector в node-exporter можно прочитать здесь.)
  • В итоге, node-exporter считывает эти файлы, а Prometheus собирает все данные с node-exporter.

Что получилось?


Теперь — к долгожданному результату. Когда такие метрики были созданы, мы можем на них посмотреть и, конечно, нарисовать наглядные графики. Вот как всё выглядит.

Во-первых, есть общий блок с возможностью (с помощью селектора) выбрать список узлов, с которых и на которые выполняется ping. Так выглядит сводная таблица по пингу между выбранными узлами за период, указанный в Grafana dashboard:



А вот графики с общей информацией по выбранным узлам:



Также у нас имеется список строк, каждая из которых — графики по одному отдельному узлу из селектора Source node:



Если развернуть такую строку, то видно информацию по пингам с конкретного узла на все остальные, что были выбраны в селекторе Destination nodes:



Эта информация в графиках:



Наконец, как же будут выглядеть заветные графики с плохим пингом между узлами?





Если вы наблюдаете подобное в реальном окружении — самое время разобраться с причинами.

P.S.


Читайте также в нашем блоге:

+40
4.6k 75
Support the author
Comments 12
Top of the day