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title: 创建大规模集群
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## 支持规格
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在 {{< param "version" >}}，Kubernetes支持最多5000节点规模的集群。 更具体地说，我们支持满足以下 *所有* 标准的配置：
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* 不超过5000节点
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* 总共不超过15000个pod
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* 总共不超过300000个容器
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* 每个节点不超过100个pod
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* TOC
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{{< toc >}}
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## 创建
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集群是一组运行Kubernetes代理组件的节点(物理或虚拟机)，它们被 "master" (集群管理平面)所管理。
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一般来说，集群的节点数量通过平台相关的 `config-default.sh` 文件中的 `NUM_NODES` 值来控制，(例如，详见 [GCE's `config-default.sh`](http://releases.k8s.io/{{< param "githubbranch" >}}/cluster/gce/config-default.sh))。
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对很多云提供商来说，单纯地修改`NUM_NODES` 为一个非常大的值，可能会导致集群的创建脚本失败。 例如，在GCE中部署时，会因配额不足，导致集群启动失败。
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当建立一个大型的Kubernetes集群，以下几个问题必须考虑。
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### 配额问题
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为了避免出现配额问题，当创建包含大量节点的集群时，考虑：
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* 提高相关配额，如CPU，IP等。
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* 如，在 [GCE](https://cloud.google.com/compute/docs/resource-quotas)中，你可能需要提高以下资源的配额：
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* CPU
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* 虚机实例
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* 磁盘
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* 使用的IP地址
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* 防火墙规则
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* 转发规则
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* 路由
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* 对象池
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* 设置创建脚本，使其以较小的规模分批次拉起新的节点，并在其间设置一定的等待时间，因为一些云供应商可能对虚机的创建速率进行了限制。
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### Etcd存储
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为了提升大规模集群的性能，我们将事件对象存储到独立的etcd实例中。
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创建集群时，当前的salt脚本：
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* 启动并配置额外的etcd实例
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* 配置api-server，将该etcd实例用于事件对象的存储
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### 管理节点和组件的规格
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在 GCE/Google Kubernetes Engine 或 AWS平台中， `kube-up` 会根据集群的节点规模合理地设置管理节点的规格。 在其他云平台上，用户需要手动配置。 作为参考，GCE使用的规格为：
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* 1-5 节点： n1-standard-1
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* 6-10 节点： n1-standard-2
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* 11-100 节点： n1-standard-4
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* 101-250 节点： n1-standard-8
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* 251-500 节点： n1-standard-16
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* 500节点以上： n1-standard-32
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AWS使用的规格为：
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* 1-5 节点： m3.medium
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* 6-10 节点： m3.large
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* 11-100 节点： m3.xlarge
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* 101-250 节点： m3.2xlarge
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* 251-500 节点： c4.4xlarge
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* 500节点以上： c4.8xlarge
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注意，管理节点的规格只会在集群创建时进行设置，后续集群规模发生变化 (如 手动增删节点或集群自动扩缩容)后不会再调整。
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### 插件的资源占用
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为防止 [集群插件](https://releases.k8s.io/{{< param "githubbranch" >}}/cluster/addons) 耗尽节点资源引起内存泄漏或其他资源问题， Kubernetes 设置了插件容器资源的上限，来限制其对CPU和内存资源的占用 (参考 PR [#10653](http://pr.k8s.io/10653/files) 和 [#10778](http://pr.k8s.io/10778/files))。
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例如：
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```yaml
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containers:
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- name: fluentd-cloud-logging
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image: k8s.gcr.io/fluentd-gcp:1.16
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resources:
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limits:
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cpu: 100m
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memory: 200Mi
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```
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除 Heapster 外，这些限制是静态的，基于4个节点规模的集群上运行的插件所采集的数据 (详见 [#10335](http://issue.k8s.io/10335#issuecomment-117861225))。 而实际大规模集群中插件所消耗的资源要多得多 (详见 [#5880](http://issue.k8s.io/5880#issuecomment-113984085))。 所以如果部署大规模集群时不对这些值进行调整，插件可能会因为资源占用达到上限而不断被杀死。
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为了避免集群插件的资源问题，创建多节点的集群时，考虑以下几点：
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* 当扩大集群规模时，如果涉及，相应扩大以下插件的内存和CPU限制 (通过一个实例处理整个集群，因此其内存和CPU使用量往往与集群的大小/负载成比例增长)：
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* [InfluxDB 和 Grafana](http://releases.k8s.io/{{< param "githubbranch" >}}/cluster/addons/cluster-monitoring/influxdb/influxdb-grafana-controller.yaml)
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* [kubedns, dnsmasq, 和 sidecar](http://releases.k8s.io/{{< param "githubbranch" >}}/cluster/addons/dns/kubedns-controller.yaml.in)
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* [Kibana](http://releases.k8s.io/{{< param "githubbranch" >}}/cluster/addons/fluentd-elasticsearch/kibana-controller.yaml)
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* 当扩大集群规模时，如果涉及，相应扩大以下插件副本数 (每个组件有多个副本，因此增加副本将有助于处理增加的负载，但是，由于每个副本的负载也略有增加，也应考虑提高CPU /内存上限)：
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* [elasticsearch](http://releases.k8s.io/{{< param "githubbranch" >}}/cluster/addons/fluentd-elasticsearch/es-controller.yaml)
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* 当扩大集群规模时，如果涉及，略微扩大以下插件的内存和CPU限制 (每个节点一个副本， 但是CPU/内存使用随集群的大小/负载增长变化不明显)：
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* [FluentD with ElasticSearch Plugin](http://releases.k8s.io/{{< param "githubbranch" >}}/cluster/addons/fluentd-elasticsearch/fluentd-es-ds.yaml)
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* [FluentD with GCP Plugin](http://releases.k8s.io/{{< param "githubbranch" >}}/cluster/addons/fluentd-gcp/fluentd-gcp-ds.yaml)
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Heapster的资源限制是基于集群的初始规模动态设置的 (参考 [#16185](http://issue.k8s.io/16185)
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和 [#22940](http://issue.k8s.io/22940))。 当发现Heapster资源耗尽，应考虑调整计算Heapster内存请求的公式 (参考上述PR)。
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关于如何检测插件是否达到资源上限 参考 [计算资源的故障排除章节](/docs/concepts/configuration/manage-compute-resources-container/#troubleshooting)。
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[将来](http://issue.k8s.io/13048)，我们期望基于集群规模来设置集群插件的资源限制，并且在集群规模增长或缩小时能够动态调整。
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欢迎提出PR来实现这些特性。
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### 启动时允许部分失败
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因为种种原因 (详见 [#18969](https://github.com/kubernetes/kubernetes/issues/18969))，在 `NUM_NODES` 值很大的情况下执行
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`kube-up.sh`， 可能因为其中一小部分节点没有正常启动而失败。
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这时我们有两种选择：重启集群 (`kube-down.sh` 然后再 `kube-up.sh`），或者在执行 `kube-up.sh`之前，
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将环境变量 `ALLOWED_NOTREADY_NODES` 设置为合适的值。 这将允许 `kube-up.sh` 以少于 `NUM_NODES` 的节点数量启动集群。 依据失败的具体原因，另外的节点可能在后面加入集群，或者集群节点数量将保持在 `NUM_NODES - ALLOWED_NOTREADY_NODES`。
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