這期內(nèi)容當(dāng)中小編將會給大家?guī)碛嘘P(guān)K8S中的APF是怎么用的，文章內(nèi)容豐富且以專業(yè)的角度為大家分析和敘述，閱讀完這篇文章希望大家可以有所收獲。

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先看K8S APF的官方描述：

“對于集群管理員來說，控制Kubernetes API服務(wù)器在過載情況下的行為是一項關(guān)鍵任務(wù)。kube-apiserver具有一些可用的控件（即--max-requests-inflight和--max-mutating-requests-inflight命令行標(biāo)志），用于限制將要接受的未完成工作量，從而防止大量入站API服務(wù)器超載并可能導(dǎo)致API服務(wù)器崩潰的請求，但這些標(biāo)志不足以確保最重要的請求在高流量期間通過。

API Priority and Fairness（APF）是一種替代方案，可改善上述 max-inflight限制。APF以更細(xì)粒度的方式對請求進行分類和隔離。它還引入了數(shù)量有限的排隊，因此在非常短暫的突發(fā)情況下不會拒絕任何請求。 通過使用公平排隊技術(shù)從隊列中分發(fā)請求，這樣， 一個行為不佳的K8S apiserver就不會影響其他apiserver接受新的請求（即使優(yōu)先級相同）?！?/h3>

簡單來說：Api server 加入了限流機制。保護api被惡意請求消耗資源然后死掉。但由于默認(rèn)權(quán)重數(shù)值設(shè)置不當(dāng)（SA訪問workload-low的加權(quán)是20，Account Token 訪問global-default加權(quán)是100），可能造成K8S集群類似：KubeAPILatencyHigh, KubeAPIErrorsHigh, KubeAPIDown的報警問題。

https://github.com/kubernetes/kubernetes/pull/95259

如果發(fā)現(xiàn)KubeAPILatencyHigh, KubeAPIErrorsHigh, KubeAPIDown的報警問題，使用如下命令進行判斷：

# oc get --raw /debug/api_priority_and_fairness/dump_priority_levels

上圖中我們看到 workload-low那一行有很多等待。

針對這個問題，目前在OpenShift的方法是暫時關(guān)閉這個APF的功能：

# oc patch kubeapiserver cluster --type=merge -p '{"spec":{"unsupportedConfigOverrides":{"apiServerArguments":{"feature-gates":["APIPriorityAndFairness=false"]}}}}'

執(zhí)行完命令后，關(guān)注openshift-kube-apiserver ns中的pod：

# oc get pods -n openshift-kube-apiserver -w

kube-api server的pod自動重建（先自動創(chuàng)建 installer 的pod，然后自動重建 api-server pod）。

重建成功：

需要注意的是，如果要對OCP進行升級，請在升級前對這個參數(shù)進行還原，以免影響OCP的升級。

# oc patch kubeapiserver cluster --type=merge -p '{"spec":{"unsupportedConfigOverrides":{"apiServerArguments":{"feature-gates":["APIPriorityAndFairness=true"]}}}}'

上述就是小編為大家分享的K8S中的APF是怎么用的了，如果剛好有類似的疑惑，不妨參照上述分析進行理解。如果想知道更多相關(guān)知識，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道。

新聞名稱：K8S中的APF是怎么用的
轉(zhuǎn)載來源：http://jinyejixie.com/article6/gphgog.html

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