一种提升基于Kubernetes的大型云原生平台API调用性能的方法技术

本发明专利技术公开了一种提升基于Kubernetes的大型云原生平台API调用性能的方法，包括以下步骤：S1.对etcd键值数据库进行优化，主要为集群框架优化，优化内容包括：存储优化（磁盘IO延迟优化）以及网络配置优化（网络IO延迟优化）；S2.对api

【技术实现步骤摘要】
一种提升基于Kubernetes的大型云原生平台API调用性能的方法


[0001]本专利技术涉及软件运维领域，具体为一种提升基于Kubernetes的大型云原生平台API调用性能的方法。

技术介绍

[0002]Kubernetes API 使你可以查询和操纵 Kubernetes 中对象的状态。 Kubernetes 控制平面的核心是 API 服务器和它暴露的 HTTP API。 用户、集群的不同部分以及外部组件都通过 API 服务器相互通信。
[0003]当Kubernetes集群规模达到1k+节点时，系统的各个组件均可能出现性能问题：1.etcd数据库，执行查询节点及POD时，会出现连接超时的情况；2.api
‑
server进行查询集群节点及POD时延迟较高；3.controller
‑
manage不能及时感知到容器最新的变化，处理过程延时较高；4.scheduler在集群规模较大时候出现 延迟高，吞吐低的情况。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种提升基于Kubernetes的大型云原生平台API调用性能的方法，包括以下步骤：S1.对etcd键值数据库进行优化，主要为集群框架优化，优化内容包括：存储优化（磁盘IO延迟优化）以及网络配置优化（网络IO延迟优化）；S2.对api
‑
server进行流控优化或进行相关参数的优化调整；S3.对controller
‑
manage平面控制组件进行优化。
[0005]进一步地，所述S1步骤中包括以下子步骤：S11. 存储优化（磁盘IO延迟优化）：依据snapshot 和 wal存储目录的数据写入方式不同，使用2块磁盘，进行分盘处理；S12.网络配置优化（网络IO延迟优化）：修改心跳间隔时间以及选举超时时间；其中，修改后的心跳间隔时间为300
‑
500ms，选举超时时间为5000ms。
[0006]进一步地，所述S2步骤中包括以下子步骤：S21. 流控优化：将原默认流控改为多级流控；所述多级流控具体为：在读写流控的基础上，根据操作、资源进行细粒度流控；S22. 相关参数的优化调整：将请求数数值修改为3000，只读请求数数值修改为1000。
[0007]进一步地，所述S3步骤中包括以下子步骤：S31.对pod list一次，进行分组；S32.将空间复杂度O（N）转换为时间复杂度O（P*D），加速pod list过程，增加Field索引。
[0008]进一步地，其中的网络方案采用sriov。
[0009]进一步地，所述方法均是基于Kubernetes组件完成的；所述Kubernetes组件包括：apiserver控制平面组件、etcd键值数据库、kube
‑
scheduler控制平面组件、kube
‑
controller
‑
manager控制平面组件、kubelet、；kube
‑
proxy网络代理组件。
[0010]进一步地，所述apiserver控制平面组件负责公开Kubernetes API，处理接受请求的服务工作；所述etcd键值数据库用作保存Kubernetes集群中所有数据的数据库；所述kube
‑
scheduler控制平面组件负责对新建、未指定运行节点的Pod，并选择节点来让Pod在上面运行；所述kube
‑
controller
‑
manager控制平面组件用于运行节点、任务、端点、服务帐
户和令牌的控制器进程；所述kubelet会在kubernetes集群中每个节点上运行，用来保证容器都运行在对应的Pod中；所述kube
‑
proxy网络代理组件用于实现Kubernetes中服务概念的一部分。
[0011]本专利技术所提供的一种提升基于Kubernetes的大型云原生平台API调用性能的方法，解决了在大规模集群中产生的服务响应超时，数据查询写入慢等情况，使kubernetes的集群资源得到更合理地利用，业务高峰期的服务调度更加迅速，集群中的操作能够得到更快的响应，使得kubernetes集群环境更具有鲁棒性。
附图说明
[0012]图1为本专利技术所提供的kubernetes的架构示意图；图2为本专利技术所提供的集群框架的架构示意图；图3为本专利技术所提供的多级流控的流程示意图；图4为本专利技术所提供的controller
‑
manage的流程示意图。
具体实施方式
[0013]以下结合附图对本专利技术的实施方法进行详细说明，所描述的仅为部分实施例，并非全部实施例，为了清楚的目的，在附图及说明中省略了与本专利技术无关的表示及描述。
[0014]如图1所示，本专利技术提供一种提升基于Kubernetes的大型云原生平台API调用性能的方法，包括以下步骤：S1.对etcd键值数据库进行优化，主要为集群框架优化，优化内容包括：存储优化（磁盘IO延迟优化）以及网络配置优化（网络IO延迟优化）；S2.对api
‑
server进行流控优化或进行相关参数的优化调整；S3.对controller
‑
manage平面控制组件进行优化。
[0015]其中，S1步骤中包括以下子步骤：S11. 存储优化（磁盘IO延迟优化）：依据snapshot 和 wal存储目录的数据写入方式不同，使用2块磁盘，进行分盘处理；S12.网络配置优化（网络IO延迟优化）：修改心跳间隔时间以及选举超时时间，其中，修改后的心跳间隔时间为300
‑
500ms，选举超时时间为5000ms。
[0016]S2步骤中包括以下子步骤：S21. 流控优化：将原默认流控改为多级流控；所述多级流控具体为：在读写流控的基础上，根据操作、资源进行细粒度流控；S22. 相关参数的优化调整：将请求数数值改为3000，只读请求数数值改为1000。
[0017]S3步骤中包括以下子步骤：S31.对pod list一次，进行分组；S32.将空间复杂度O（N）转换为时间复杂度O（P*D），加速pod list过程，增加Field索引。
[0018]本专利技术提供的一种提升基于Kubernetes的大型云原生平台API调用性能的方法均是基于Kubernetes组件完成的。其中，Kubernetes组件中包括：kube
‑
apiserver是控制平面的一个组件， 负责公开了Kubernetes API，处理接受请求的服务工作；etcd是键值数据库，用作保存Kubernetes集群中所有数据的数据库；kube
‑
scheduler是控制平面的组件，负责对新建、未指定运行节点的Pod，并选择节点来让Pod在上面运行；kube
‑
controller
‑
manager是控制平面的组件，负责用本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种提升基于Kubernetes的大型云原生平台API调用性能的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.对etcd键值数据库进行优化，主要为集群框架优化，优化内容包括：存储优化（磁盘IO延迟优化）以及网络配置优化（网络IO延迟优化）；S2.对api
‑
server进行流控优化或进行相关参数的优化调整；S3.对controller
‑
manage平面控制组件进行优化。2.根据权利要求1所述的一种提升基于Kubernetes的大型云原生平台API调用性能的方法，其特征在于，所述S1步骤中包括以下子步骤：S11. 存储优化（磁盘IO延迟优化）：依据snapshot 和 wal存储目录的数据写入方式不同，使用2块磁盘，进行分盘处理；S12.网络配置优化（网络IO延迟优化）：修改心跳间隔时间以及选举超时时间；其中，修改后的心跳间隔时间为300
‑
500ms，选举超时时间为5000ms。3.根据权利要求1所述的一种提升基于Kubernetes的大型云原生平台API调用性能的方法，其特征在于，所述S2步骤中包括以下子步骤：S21. 流控优化：将原默认流控改为多级流控；所述多级流控具体为：在读写流控的基础上，根据操作、资源进行细粒度流控；S22. 相关参数的优化调整：将请求数数值修改为3000，只读请求数数值修改为1000。4.根据权利要求1所述的一种提升基于Kubernetes的大型云原生平台API调用性能的方法，其特征在于，所述S3步骤中包括以下子步骤：S31.对pod list一次，进行分组；S32.将空间复杂度O（N）转换为时间复杂度O（P*D），加速pod list过程，增加Fie...

【专利技术属性】
技术研发人员：管春元，刘明，田吉，李佳，刘彪，娄江南，李成，杨爽，牛建平，孙大臣，谢斌，焦质晔，滕训超，孙增强，
申请(专利权)人：启明信息技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：