Giter Site home page Giter Site logo

bgelov / xiu-k8s Goto Github PK

View Code? Open in Web Editor NEW
0.0 2.0 0.0 42 KB

Реализация rtmp-кластера на базе https://github.com/harlanc/xiu.git для развёртывания в production среде kubernetes

License: GNU General Public License v3.0

hls k8s kubernetes load-balancer rtmp xiu httpflw xiu-kubernetes xiu-cluster xiu-rtmp

xiu-k8s's Introduction

Реализация xiu кластера для развёртывания в production среде kubernetes

Xiu - a simple, high performance and secure live media server in pure Rust (RTMP[cluster]/HTTP-FLV/HLS). https://github.com/harlanc/xiu.git

  • Масштабирование кластера и load-balancing rtmp.
  • ingress-конфиг для httpflv и hls endpoints на поддомены.
  • HPA
  • SSL для HLS и HTTPFLV
  • liveness/readiness

Для реализации нам понадобится написать несколько yaml файлов с конфигурациями, которые в дальшейшем развернут сервис и необходимые компоненты в kubernetes. Мы хотим развернуть сервис в продакшен среде. Для начала создадим отдельный неймспейс xiu-prod-namespace для сервиса.

xiu-namespace.yaml

apiVersion: v1
kind: Namespace
metadata:
  name: xiu-prod-namespace
  labels:
    app: xiu
    environment: prod

В лейблах указываем app и environment, которые в дальнейшем могут помочь нам получать информацию и выполнять действия с нашим развёртыванием с помощью селекторов.

Конфигурацию xiu мы положим в configMap. configMap далее пропишем в deployment, будем подключать его в директорию /etc/xiu.

xiu-configmap.yaml

apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: xiu-node-configmap
  namespace: xiu-prod-namespace
  labels:
    app: xiu
    environment: prod
data:
  config_rtmp.toml: |
    [rtmp]
    enabled = true
    port = 1935

    [hls]
    enabled = true
    port = 8080
   
    [httpflv]
    enabled = true
    port = 8081
   
    [log]

Далее пишем deployment, который развернёт наше приложение. Здесь же сделаем дополнительно:

  • опишем Readiness и Liveness Probes, которые соответственно будут определять, когда приложение в поде начнёт отвечать на запросы и что оно продолжает работать после запуска.
  • подключим конфигмап
  • выберем стратегию rollingUpdate, чтобы поды уходили и создавались по одному

Судя по описанию xiu, каких-либо встроенных способов определения работоспособности нет. Из идей, мы можем, например:

  • Смотреть на доступность портов. Тут есть момент, что Readiness\Liveness по tcpSocket может проверять доступность только одного порта. Можно сделать кастомную exec проверку или проверки с другого пода.
  • Смотреть на логи xiu.
  • Сделать другие кастомные проверки под exec или проверки httpGet (поднять страницу со статусом на поде, например).

xiu-deployment.yaml

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: xiu-prod-deployment
  namespace: xiu-prod-namespace
  labels:
    app: xiu
    environment: prod
spec:
  replicas: 1
  strategy:
    rollingUpdate:
      maxSurge: 1
      maxUnavailable: 1
    type: RollingUpdate
  selector:
    matchLabels:
      app: xiu
      environment: prod
  template:
    metadata:
      labels:
        app: xiu
        environment: prod
    spec:
      containers:
      - name: xiu-prod-pod
        image: bgelov/1687346100-977d03e7f0746077d90baa216bbf61c2:1.0.0
        resources:
          limits:
            memory: "128Mi"
            cpu: "500m"
        ports:
        - containerPort: 1935
        - containerPort: 8080
        - containerPort: 8081
        # https://kubernetes.io/docs/tasks/configure-pod-container/configure-liveness-readiness-startup-probes/
        readinessProbe:
          tcpSocket:
            port: 8080
          initialDelaySeconds: 5
        livenessProbe:
          tcpSocket:
            port: 8080
          initialDelaySeconds: 10
          periodSeconds: 30
        volumeMounts:
        - name: config
          mountPath: "/etc/xiu"
          readOnly: true
      volumes:
        - name: config
          configMap:
            name: xiu-node-configmap
            items:
            - key: "config_rtmp.toml"
              path: "config_rtmp.toml"

Для возможности взаимодействия с нашими подами внутри кластера пишем service.

xiu-service.yaml

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: xiu-prod-service
  namespace: xiu-prod-namespace
  labels:
    app: xiu
    environment: prod
spec:
  selector:
    app: xiu-prod-pod
  ports:
    - name: hls
      port: 8080
      targetPort: 8080
    - name: httpflv
      port: 8081
      targetPort: 8081
    - name: rtmp
      port: 1935
      targetPort: 1935

Чтобы с нашим приложением могли взаимодействовать внешние клиенты, напишем ingress.

  • SSL для HLS и HTTPFLV описываем тут же. Добавляем сертификаты в секреты и прописываем их на поддомены.
  • После создания ingress смотрим external ip на ingress и прописываем его в A запись поддоменов.
  • Добавляем балансировщик Application Load Balancer Ingress controller

xiu-ingress.yaml

apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: Ingress
metadata:
  name: xiu-prod-ingress
  namespace: xiu-prod-namespace
  labels:
    app: xiu
    environment: prod
  annotations:
    # Дополнительные настройки для Application Load Balancer Ingress controller
    # https://cloud.yandex.ru/docs/managed-kubernetes/tutorials/new-kubernetes-project
    ingress.alb.yc.io/subnets: xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
    ingress.alb.yc.io/external-ipv4-address: auto
    ingress.alb.yc.io/group-name: xiu-prod-ingress
spec:
  tls:
    - hosts:
        - hls.vestan.ip03.ru
      secretName: yc-certmgr-cert-id-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
    - hosts:
        - httpflv.vestan.ip03.ru
      secretName: yc-certmgr-cert-id-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
  rules:
  - host: hls.vestan.ip03.ru
    http:
      paths:
      - pathType: Prefix
        path: "/"
        backend:
          service:
            name: xiu-prod-service
            port:
              name: hls
  - host: httpflv.vestan.ip03.ru
    http:
      paths:
      - pathType: Prefix
        path: "/"
        backend:
          service:
            name: xiu-prod-service
            port: 
              name: httpflv

Так же добавим HorizontalPodAutoscaler. Но применим его позже, чтобы протестировать scale вручную.

xiu-autoscaller.yaml

apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: xiu-prod-autoscaling
  namespace: xiu-prod-namespace
  labels:
    app: xiu
    environment: prod
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: xiu-prod-deployment
  minReplicas: 1
  maxReplicas: 10
  metrics:
  - type: Resource
    resource:
      name: memory
      target:
        type: Utilization
        averageUtilization: 1

Деплой в облачный kubernetes

Для тестирования развернём приложение в Managed Service for Kubernetes от Yandex Cloud.

Проверяем, что мы подключены к нужному контексту.

kubectl config current-context

Подключаюсь к кластеру, перехожу в каталог с yaml файлами и выполняю последовательно apply:

kubectl apply -f xiu-namespace.yaml

# сразу переключаюсь на новый неймспейс
kubectl config set-context --current --namespace=xiu-prod-namespace

kubectl apply -f xiu-configmap.yaml
kubectl apply -f xiu-deployment.yaml
kubectl apply -f xiu-service.yaml
kubectl apply -f xiu-ingress.yaml

Работа масштабирования

Изначально в делплое у нас установлен replicas: 1, т.е. развернётся только один под. Проверяем командой

kubectl get pods

NAME                                   READY   STATUS    RESTARTS   AGE
xiu-prod-deployment-79c786c57d-znkqg   1/1     Running   0          27m

Для увеличения до 3 подов выполняем команду:

kubectl scale deployment xiu-prod-deployment --replicas=3

NAME                                   READY   STATUS    RESTARTS   AGE
xiu-prod-deployment-79c786c57d-54495   1/1     Running   0          5s
xiu-prod-deployment-79c786c57d-m8vhs   1/1     Running   0          5s
xiu-prod-deployment-79c786c57d-znkqg   1/1     Running   0          28m

Чтобы уменьшить количество подов до 2, вводим команду

kubectl scale deployment xiu-prod-deployment --replicas=2

NAME                                   READY   STATUS        RESTARTS   AGE
xiu-prod-deployment-79c786c57d-54495   1/1     Running       0          57s
xiu-prod-deployment-79c786c57d-m8vhs   1/1     Terminating   0          57s
xiu-prod-deployment-79c786c57d-znkqg   1/1     Running       0          29m

И в итоге у нас остаётся только 2 пода

NAME                                   READY   STATUS    RESTARTS   AGE
xiu-prod-deployment-79c786c57d-54495   1/1     Running   0          96s
xiu-prod-deployment-79c786c57d-znkqg   1/1     Running   0          30m

Возвращаем снова до одного и тестируем HPA.

kubectl scale deployment xiu-prod-deployment --replicas=1

HPA

Теперь попробуем реализовать автомасштабирование, Horizontal Pod Autoscaler. Для ,быстрого теста напишем условие, что если у нас будет замечена нагрузка по памяти больше 1 мегабайта, то автоматически увеличить количество подов.

Проверяем количество подов

kubectl get pods --namespace xiu-prod-namespace
NAME                                        READY   STATUS    RESTARTS   AGE
xiu-prod-deployment-7f57f5f5f6-b74m7        1/1     Running   0          131m

Применяем HPA

kubectl apply -f xiu-autoscaller.yaml

xiu-autoscaller.yaml

apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: xiu-prod-autoscaling
  namespace: xiu-prod-namespace
  labels:
    app: xiu
    environment: prod
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: xiu-prod-deployment
  minReplicas: 1
  maxReplicas: 10
  metrics:
  - type: Resource
    resource:
      name: memory
      target:
        type: Utilization
        averageUtilization: 1

И получаем увеличение количества подов

NAME                                        READY   STATUS    RESTARTS   AGE
xiu-prod-deployment-7f57f5f5f6-8jgg6        1/1     Running   0          39s
xiu-prod-deployment-7f57f5f5f6-9458t        0/1     Pending   0          24s
xiu-prod-deployment-7f57f5f5f6-b74m7        1/1     Running   0          131m
xiu-prod-deployment-7f57f5f5f6-btp5x        0/1     Pending   0          39s
xiu-prod-deployment-7f57f5f5f6-gtxhb        0/1     Pending   0          39s

xiu-k8s's People

Contributors

bgelov avatar

Watchers

 avatar  avatar

Recommend Projects

  • React photo React

    A declarative, efficient, and flexible JavaScript library for building user interfaces.

  • Vue.js photo Vue.js

    🖖 Vue.js is a progressive, incrementally-adoptable JavaScript framework for building UI on the web.

  • Typescript photo Typescript

    TypeScript is a superset of JavaScript that compiles to clean JavaScript output.

  • TensorFlow photo TensorFlow

    An Open Source Machine Learning Framework for Everyone

  • Django photo Django

    The Web framework for perfectionists with deadlines.

  • D3 photo D3

    Bring data to life with SVG, Canvas and HTML. 📊📈🎉

Recommend Topics

  • javascript

    JavaScript (JS) is a lightweight interpreted programming language with first-class functions.

  • web

    Some thing interesting about web. New door for the world.

  • server

    A server is a program made to process requests and deliver data to clients.

  • Machine learning

    Machine learning is a way of modeling and interpreting data that allows a piece of software to respond intelligently.

  • Game

    Some thing interesting about game, make everyone happy.

Recommend Org

  • Facebook photo Facebook

    We are working to build community through open source technology. NB: members must have two-factor auth.

  • Microsoft photo Microsoft

    Open source projects and samples from Microsoft.

  • Google photo Google

    Google ❤️ Open Source for everyone.

  • D3 photo D3

    Data-Driven Documents codes.