大家好，我是张晋涛。
群里有个小伙伴问了我上图中这个问题，如何度量滚动升级这个过程的时间。
这个问题可以抽象为一种通用需求，适用于多种场景。
- 比如你是 Kubernetes 集群的管理员，你想度量这个过程中的耗时，以便发现优化点;
- 比如你是在做 CI/CD ，你想通过度量这个过程的耗时，来给出 CI/CD 过程的耗时;
现有方案
Kubernetes 已经提供了很方便的办法来解决此问题，也就是我回复中谈到的，通过 event 来度量即可。
比如，我们在 K8S 中，创建一个 deployment，看看这个过程中的 event 信息：
- ➜ ~ kubectl create ns moelove
- namespace/moelove created
- ➜ ~ kubectl -n moelove create deployment redis --image=ghcr.io/moelove/redis:alpine
- deployment.apps/redis created
- ➜ ~ kubectl -n moelove get deploy
- NAME READY UP-TO-DATE AVAILABLE AGE
- redis 1/1 1 1 16s
- ➜ ~ kubectl -n moelove get events
- LAST SEEN TYPE REASON OBJECT MESSAGE
- 27s Normal Scheduled pod/redis-687967dbc5-gsz5n Successfully assigned moelove/redis-687967dbc5-gsz5n to kind-control-plane
- 27s Normal Pulled pod/redis-687967dbc5-gsz5n Container image "ghcr.io/moelove/redis:alpine" already present on machine
- 27s Normal Created pod/redis-687967dbc5-gsz5n Created container redis
- 27s Normal Started pod/redis-687967dbc5-gsz5n Started container redis
- 27s Normal SuccessfulCreate replicaset/redis-687967dbc5 Created pod: redis-687967dbc5-gsz5n
- 27s Normal ScalingReplicaSet deployment/redis Scaled up replica set redis-687967dbc5 to 1
可以看到我们主要关注的一些事件均已经有记录了。但是总不能每次都通过 kubectl 这么来看吧，有点浪费时间。
我之前的一种做法是在 K8S 中写了一个程序，持续的监听&收集 K8S 集群中的 event ，并将它写入到我另外开发的一套系统中进行存储和可视化。但这种方法需要做额外的开发也并不普适。这里我来介绍另一个更优的解决方案。
更优雅的方案
K8S 中的这些事件，都对应着我们的一个操作，比如上文中是创建了一个 deployment ，它产生了几个 event ， 包括 Scheduled , Pulled ，Created 等。我们将其进行抽象，是不是和我们做的链路追踪(tracing)很像呢?
这里我们会用到一个 CNCF 的毕业项目 Jaeger[1] ，在之前的 K8S生态周报 中我有多次介绍它，Jaeger 是一款开源的，端对端的分布式 tracing 系统。不过本文重点不是介绍它，所以我们查看其文档，快速的部署一个 Jaeger 即可。另一个 CNCF 的 sandbox 级别的项目是 OpenTelemetry[2] 是一个云原生软件的可观测框架，我们可以把它跟 Jaeger 结合起来使用。不过本文的重点不是介绍这俩项目，这里暂且略过。
接下来介绍我们这篇文章的用到的主要项目，是来自 Weaveworks 开源的一个项目，名叫 kspan ，它的主要做法就是将 K8S 中的 event 作为 trace 系统中的 span 进行组织。
部署 kspan
- ---
- apiVersion: v1
- kind: ServiceAccount
- metadata:
- name: kspan
- ---
- apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
- kind: ClusterRoleBinding
- metadata:
- creationTimestamp: null
- name: kspan-admin
- roleRef:
- apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
- kind: ClusterRole
- name: cluster-admin
- subjects:
- - kind: ServiceAccount
- name: kspan
- namespace: default
- ---
- apiVersion: v1
- kind: Pod
- metadata:
- labels:
- run: kspan
- name: kspan
- spec:
- containers:
- - image: docker.io/weaveworks/kspan:v0.0
- name: kspan
- resources: {}
- dnsPolicy: ClusterFirst
- restartPolicy: Always
- serviceAccountName: kspan
可以直接使用我这里提供的 YAML 进行部署测试，但注意上述配置文件别用在生产环境下， RBAC 权限需要修改 。
它默认会使用 otlp-collector.default:55680 传递 span ，所有你需要确保有这个 svc 存在。以上所有内容部署完成后你大概会是这样：
- ➜ ~ kubectl get all
- NAME READY STATUS RESTARTS AGE
- pod/jaeger-76c84457fb-89s5v 1/1 Running 0 64m
- pod/kspan 1/1 Running 0 35m
- pod/otel-agent-sqlk6 1/1 Running 0 59m
- pod/otel-collector-69985cc444-bjb92 1/1 Running 0 56m
- NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE
- service/jaeger-collector ClusterIP 10.96.47.12 <none> 14250/TCP 60m
- service/kubernetes ClusterIP 10.96.0.1 <none> 443/TCP 39h
- service/otel-collector ClusterIP 10.96.231.43 <none> 4317/TCP,14250/TCP,14268/TCP,9411/TCP,8888/TCP 59m
- service/otlp-collector ClusterIP 10.96.79.181 <none> 55680/TCP 52m
- NAME DESIRED CURRENT READY UP-TO-DATE AVAILABLE NODE SELECTOR AGE
- daemonset.apps/otel-agent 1 1 1 1 1 <none> 59m
- NAME READY UP-TO-DATE AVAILABLE AGE
- deployment.apps/jaeger 1/1 1 1 73m
- deployment.apps/otel-collector 1/1 1 1 59m
- NAME DESIRED CURRENT READY AGE
- replicaset.apps/jaeger-6f77c67c44 0 0 0 73m
- replicaset.apps/jaeger-76c84457fb 1 1 1 64m
- replicaset.apps/otel-collector-69985cc444 1 1 1 59m
上手实践
这里我们先创建一个 namespace 用于测试：
- ➜ ~ kubectl create ns moelove
- namespace/moelove created
创建一个 Deployment
- ➜ ~ kubectl -n moelove create deployment redis --image=ghcr.io/moelove/redis:alpine
- deployment.apps/redis created
- ➜ ~ kubectl -n moelove get pods
- NAME READY STATUS RESTARTS AGE
- redis-687967dbc5-xj2zs 1/1 Running 0 10s
在 Jaeger 上进行查看：
点开看详细内容
可以看到，和此创建 deploy 有关的 event 均被归到了一起，在时间线上可以看到其耗时等详细信息。
总结
本文介绍了如何结合 Jaeger 利用 tracing 的方式来采集 K8S 中的 events ，以便更好的掌握 K8S 集群中所有事件的耗时点，更易于找到优化的方向及度量结果。
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