k8s集群环境基于阿里云VPC网络，采用kubeadm工具快速部署k8s高可用集群。

服务器：ubuntu 16.04.4 LTS (Xenial Xerus)，4.4.0-117-generic

kubelet --version: Kubernetes v1.11.1

docker -v:  Docker version 17.03.3-ce, build e19b718

问题现象是通过kubectl get nodes -w监控node节点的状态时，发现偶尔会出现NotReady状态。这时候集群访问正常，外部访问应用服务正常，只是自动化接口测试时，偶尔报出 http接口请求的错误：java.net.ConnectException: 拒绝连接 (Connection refused)。初步怀疑是Node如果是NotReady状态，则对应节点上的服务会受到影响，导致请求被拒绝。

通过kubectl describe node查看node的信息，发现Conditions status Unknown， Kubelet stopped posting node status信息。

通过google得知，node挂了后到底多久会notready 多久开始调度? 40s判死刑,缓期5min善后！

注意：这个由kube-controller-manager的两个参数决定的
--pod-eviction-timeout：缺省为 5m，五分钟，在 Pod 驱逐行为的超时时间。
--node-monitor-grace-period：缺省为 40s，也就是 40 秒，无响应 Node 在标记为 NotReady 之前的等候时间。

初步怀疑原因是，node的notready状态，触发了Kubernetes的Pod重调度流程。

首先分析一下该重调度流程：

1. kubelet周期性的调用rest apiserver接口将Node状态更新至etcd，周期为node-status-update-frequency，默认值10s

2. controller manager每node-monitor-period通过apiserver查询etcd，检查kubelet上报上来的状态，默认值为5s

3. node的状态将会在node-monitor-grace-period周期内更新，controller manager中设置默认值为40s

4. kubelet在更新自身状态的时候有nodeStatusUpdateRetry次重试，nodeStatusUpdateRetry的默认值为5次

说明： controller manager会在node-monitor-grace-period 40s之内获取etcd中的node状态，而期间kubelet更新了40s/10s=4次node状态。

通过查看/etc/kubernetes/manifests/kube-controoller-manager.yaml，发现配置是

- --node-monitor-grace-period=10s
- --pod-eviction-timeout=10s

因为kubelet默认更新Node状态的时间是10s，而controller manager判断Node是否health的时间也是10s，但是考虑到kubelet，controller manager通过apiserver，操作etcd之间是异步访问，实际更新Node的时间应该可能超过10s，他们之间的delay将会受到network latency, apiserver latency ,etcd latency，以及master node上的负载的影响。根据Kubernetes的list-watch机制，每次watch之前需要按照本地最大version list所有etcd中更新的logs，所以在delay的情况下，controller manager可能获取不到Node的状态更新，从而认为其Unhealthy，且10s之后根据eviction 10s，如果Node仍然为Unhealthy，则触发Pod的重调度，从而导致服务震荡，出现以上的connection refuse的问题。

通过上面解释，我们知道导致服务偶尔中断的原因是controller manager设置Node状态的时间和kubelet更新时间设置的太短，解决办法也很简单，去除这两个配置，采用默认值即可，经测试，没有发现NotReady现象，且接口自动化测试也通过。

社区默认的配置

参数	值
--node-status-update-frequency	10s
--node-monitor-period	5s
--node-monitor-grace-period	40s
--pod-eviction-timeout	5m

快速更新和快速反应

该模式下会产生频繁的node update事件，加重etcd的负担

参数	值
--node-status-update-frequency	4s
--node-monitor-period	2s
--node-monitor-grace-period	20s
--pod-eviction-timeout	30s

这种场景下20s之后，会认为node down了，接着--pod-eviction-timeout=30s之后，pod将会被驱逐，也就是50s会发生evict。但是会增加etcd的负载，每个node将会每2s更新一次etcd的状态。

如果环境有1000个节点，1分钟内将有15000个节点更新，这可能需要大型的etcd容器甚至是etcd的专用节点。

中等更新和平均反应

参数	值
--node-status-update-frequency	20s
--node-monitor-period	5s
--node-monitor-grace-period	2m
--pod-eviction-timeout	1m

将会20s更新一次node状态，也就是说controller manager认为node状态不正常之前，会有2m*60/20*5=30次更新node的状态。Node状态为down之后1m，就会触发evict。
如果1000node的场景，1分钟内将会有60s/20s*1000=3000次 etcd node状态的更新。
低更新和慢反应

参数	值
--node-status-update-frequency	1m
--node-monitor-period	5s
--node-monitor-grace-period	5m
--pod-eviction-timeout	1m

Kubelet将会1m更新一次node的状态，在认为不健康之后会有5m/1m*5=25次重试更新的机会。Node为不健康的时候，1m之后pod开始evict。

目前我们采用的是默认的配置。

 

这里需要先了解kubelet和apiserver之间的交互过程。

 

 

k8s集群采用kubeadm init --config  kubeadm-init.yaml进行高可用部署。

apiserver的高可用和etcd的高可用，采用的是static pod方式运行，基于容器方式运行k8s相关组件。

附录！

Kubernetes作为容器化应用集群管理系统，关键系统服务有 api-server, scheduler, controller-manager 三个。api-server 一方面作为 Kubernetes 系统的访问入口点，一方面作为背后 etcd 存储的代理服务器，Kubernetes 里的所有资源对象，包括 Service、Deployment、ReplicaSet、DaemonSet，Pod、Endpoint、ConfigMap、Secret 等等，都是通过 api-server 检查格式后，以 protobuf 格式序列化并存入 etcd。

Kubernetes为容器化应用提供了便利的资源调度， 部署运行，服务发现， 扩容缩容，自动运维等功能。

1. 系统各个组件分工明确(APIServer是所有请求入口，CM是控制中枢，Scheduler主管调度，而Kubelet负责运行)，配合流畅，整个运行机制一气呵成。

2. 可以看出除了配置管理和持久化组件ETCD，其他组件并不保存数据。意味除ETCD外其他组件都是无状态的。因此从架构设计上对kubernetes系统高可用部署提供了支撑。

3. 同时因为组件无状态，组件的升级，重启，故障等并不影响集群最终状态，只要组件恢复后就可以从中断处继续运行。

4. 各个组件和kube-apiserver之间的数据推送都是通过list-watch机制来实现。所以理解list-watch机制是深入理解kubernetes的关键。

5. 整体运行机制基于声明式数据(如nginx-depolyment.yaml)而非用户输入各种命令来工作，这是kubernetes最核心的设计理念。

list-watch机制分析

kubernetes中结合watch请求增加了list请求，主要做如下两件事情:

1. watch请求开始之前，先发起一次list请求，获取集群中当前所有该类数据(同时得到最新的ResourceVersion)，之后基于最新的ResourceVersion发起watch请求。

2. 当watch出错时(比如说网络闪断造成客户端和服务端数据不同步)，重新发起一次list请求获取所有数据，再重新基于最新ResourceVersion来watch。

kubernetes中基于ResourceVersion信息采用list-watch(http streaming)机制来保证组件间的数据实时可靠传送。