Эксплуатация MongoDB в Kubernetes: решения, их плюсы и минусы

MongoDB — одна из самых популярных NoSQL/документоориентированных баз данных в мире веб-разработки, поэтому многие наши клиенты используют её в своих продуктах, в том числе и в production. Значительная их часть функционирует в Kubernetes, так что хотелось бы поделиться накопленным опытом: какие варианты для запуска Mongo в K8s существуют? В чем их особенности? Как мы сами подошли к этому вопросу?

Ведь не секрет: несмотря на то, что Kubernetes предоставляет большое количество преимуществ в масштабировании и администрировании приложений, если делать это без должного планирования и внимательности, можно получить больше неприятностей, чем пользы. То же самое касается и MongoDB в Kubernetes.

Главные вызовы

В частности, при размещении Mongo в кластере важно учитывать:

1. Хранилище. Для гибкой работы в Kubernetes для Mongo лучше всего подойдут удаленные хранилища, которые можно переключать между узлами, если понадобится переместить Mongo при обновлении узлов кластера или их удалении. Однако удаленные диски обычно предоставляются с более низким показателем iops (в сравнении с локальными). Если база является высоконагруженной и требуются хорошие показания по latency, то на это стоит обратить внимание в первую очередь.

2. Правильные requests и limits на pod’ах с репликами Mongo (и соседствующих с ними pod’ами на узле). Если не настроить их правильно, то — поскольку Kubernetes более «приветлив» к stateless-приложениям — можно получить нежелательное поведение, когда при внезапно возросшей нагрузке на узле Kubernetes начнет убивать pod’ы с репликами Mongo и переносить их на соседние, менее загруженные. Это вдвойне неприятно по той причине, что перед тем, как pod с Mongo поднимется на другом узле, может пройти значительное время. Всё становится совсем плохо, если упавшая реплика была primary, т.к. это приведет к перевыборам: вся запись встанет, а приложение должно быть к этому готово и/или будет простаивать.

3. В дополнение к предыдущему пункту: даже если случился пик нагрузки, в Kubernetes есть возможность быстро отмасштабировать узлы и перенести Mongo на узлы с большими ресурсами. Потому не стоит забывать про podDisruptionBudget, что не позволит удалять или переносить pod’ы разом, старательно поддерживая указанное количество реплик в рабочем состоянии.

Решив эти вызовы для своего случая, вы получите быстро масштабируемую вертикально и горизонтально базу, которая будет находиться в одной среде с приложениями и удобно управляться общими механизмами Kubernetes. В плане надежности все зависит лишь от того, насколько хорошо спланировано размещение базы внутри кластера — с учетом основных негативных сценариев при её использовании.

К счастью, на данный момент практически любой провайдер может предоставить любой тип хранилища на ваш выбор: от сетевых дисков до локальных с внушительным запасом по iops. Для динамического расширения кластера MongoDB подойдут только сетевые диски, но мы должны учитывать, что они всё же проигрывают в производительности локальным. Пример из Google Cloud:

А также они могут зависеть от дополнительных факторов:

В AWS картина чуть лучше, но всё ещё далека от производительности, что мы видим для локального варианта:

В нашем практике ещё ни разу не понадобилось добиваться такой производительности для MongoDB: в большинстве случаев хватает того, что предоставляют провайдеры.

Каким образом можно поднять MongoDB в Kubernetes?

Очевидно, что в любой ситуации (и Mongo здесь не будет исключением) можно обойтись самописными решениями, подготовив несколько манифестов со StatefulSet и init-скриптом. Но далее мы рассмотрим уже существующие подходы, которые «давно придумали за нас».

1. Helm-чарт от Bitnami

И первое, что привлекает внимание, — это Helm-чарт от Bitnami. Он довольно популярен, создан и поддерживается значительно долгое время.

Чарт позволяет запускать MongoDB несколькими способами:

1. standalone;

2. Replica Set (здесь и далее по умолчанию подразумевается терминология MongoDB; если речь пойдет про ReplicaSet в Kubernetes, на это будет явное указание);

3. Replica Set + Arbiter.

Используется свой (т.е. неофициальный) образ.

Чарт хорошо параметризован и документирован. Обратная сторона медали: из-за обилия функций в нём придется посидеть и разобраться, что вам действительно нужно, потому использование этого чарта очень сильно напоминает конструктор, который позволяет собрать самому конфигурацию которая вам нужна.

Минимальная конфигурация, которая понадобится для поднятия, — это:

1. Указать архитектуру (Values.yaml#L58-L60). По умолчанию это standalone, но нас интересует replicaset:

...
architecture: replicaset
...

2. Указать тип и размер хранилища (Values.yaml#L442-L463):

...
persistence:
  enabled: true
  storageClass: "gp2" # у нас это general purpose 2 из AWS
  accessModes:
    - ReadWriteOnce
  size: 120Gi
...

После этого через helm install мы получаем готовый кластер MongoDB с инструкцией, как к нему подключиться из Kubernetes:

NAME: mongobitnami
LAST DEPLOYED: Fri Feb 26 09:00:04 2021
NAMESPACE: mongodb
STATUS: deployed
REVISION: 1
TEST SUITE: None
NOTES:
** Please be patient while the chart is being deployed **

MongoDB(R) can be accessed on the following DNS name(s) and ports from within your cluster:

    mongobitnami-mongodb-0.mongobitnami-mongodb-headless.mongodb.svc.cluster.local:27017
    mongobitnami-mongodb-1.mongobitnami-mongodb-headless.mongodb.svc.cluster.local:27017
    mongobitnami-mongodb-2.mongobitnami-mongodb-headless.mongodb.svc.cluster.local:27017

To get the root password run:

    export MONGODB_ROOT_PASSWORD=$(kubectl get secret --namespace mongodb mongobitnami-mongodb -o jsonpath="{.data.mongodb-root-password}" | base64 --decode)

To connect to your database, create a MongoDB(R) client container:

    kubectl run --namespace mongodb mongobitnami-mongodb-client --rm --tty -i --restart='Never' --env="MONGODB_ROOT_PASSWORD=$MONGODB_ROOT_PASSWORD" --image docker.io/bitnami/mongodb:4.4.4-debian-10-r0 --command -- bash

Then, run the following command:
    mongo admin --host "mongobitnami-mongodb-0.mongobitnami-mongodb-headless.mongodb.svc.cluster.local:27017,mongobitnami-mongodb-1.mongobitnami-mongodb-headless.mongodb.svc.cluster.local:27017,mongobitnami-mongodb-2.mongobitnami-mongodb-headless.mongodb.svc.cluster.local:27017" --authenticationDatabase admin -u root -p $MONGODB_ROOT_PASSWORD

В пространстве имен увидим готовый кластер с арбитром (он enabled в чарте по умолчанию):

Но такая минимальная конфигурация не отвечает главным вызовам, перечисленным в начале статьи. Поэтому советую включить в неё следующее:

1. Установить PDB (по умолчанию он выключен). Мы не хотим терять кластер в случае drain’а узлов — можем позволить себе недоступность максимум 1 узла (Values.yaml#L430-L437):

...
pdb:
  create: true
  maxUnavailable: 1
...

2. Установить requests и limits (Values.yaml#L350-L360):

...
resources:
  limits:
    memory: 8Gi
  requests: 
    cpu: 4
    memory: 4Gi
...

В дополнение к этому можно повысить приоритет у pod’ов с базой относительно других pod’ов (Values.yaml#L326).

3. По умолчанию чарт создает нежесткое anti-affinity для pod’ов кластера. Это означает, что scheduler будет стараться не назначать pod’ы на одни и те же узлы, но если выбора не будет, то начнет размещать туда, где есть место.

Если у нас достаточно узлов и ресурсов, стоит сделать так, чтобы ни в коем случае не выносить две реплики кластера на один и тот же узел (Values.yaml#L270):

...
podAntiAffinityPreset: hard
...

Сам же запуск кластера в чарте происходит по следующему алгоритму:

1. Запускаем StatefulSet с нужным числом реплик и двумя init-контейнерами: volume-permissions и auto-discovery.

2. Volume-permissions создает директорию для данных и выставляет права на неё.

3. Auto-discovery ждёт, пока появятся все сервисы, и пишет их адреса в shared_file, который является точкой передачи конфигурации между init-контейнером и основным контейнером.

4. Запускается основной контейнер с подменой command, определяются переменные для entrypoint’а и run.sh.

5. Запускается entrypoint.sh, который вызывает каскад из вложенных друг в друга Bash-скриптов с вызовом описанных в них функций.

6. В конечном итоге инициализируется MongoDB через такую функцию:

      mongodb_initialize() {
        local persisted=false

        info "Initializing MongoDB..."

        rm -f "$MONGODB_PID_FILE"
        mongodb_copy_mounted_config
        mongodb_set_net_conf
        mongodb_set_log_conf
        mongodb_set_storage_conf

        if is_dir_empty "$MONGODB_DATA_DIR/db"; then
                info "Deploying MongoDB from scratch..."
                ensure_dir_exists "$MONGODB_DATA_DIR/db"
                am_i_root && chown -R "$MONGODB_DAEMON_USER" "$MONGODB_DATA_DIR/db"

                mongodb_start_bg
                mongodb_create_users
                if [[ -n "$MONGODB_REPLICA_SET_MODE" ]]; then
                if [[ -n "$MONGODB_REPLICA_SET_KEY" ]]; then
                        mongodb_create_keyfile "$MONGODB_REPLICA_SET_KEY"
                        mongodb_set_keyfile_conf
                fi
                mongodb_set_replicasetmode_conf
                mongodb_set_listen_all_conf
                mongodb_configure_replica_set
                fi
                mongodb_stop
        else
                persisted=true
                mongodb_set_auth_conf
                info "Deploying MongoDB with persisted data..."
                if [[ -n "$MONGODB_REPLICA_SET_MODE" ]]; then
                if [[ -n "$MONGODB_REPLICA_SET_KEY" ]]; then
                        mongodb_create_keyfile "$MONGODB_REPLICA_SET_KEY"
                        mongodb_set_keyfile_conf
                fi
                if [[ "$MONGODB_REPLICA_SET_MODE" = "dynamic" ]]; then
                        mongodb_ensure_dynamic_mode_consistency
                fi
                mongodb_set_replicasetmode_conf
                fi
        fi
        mongodb_set_auth_conf
        }

2. «Устаревший» чарт

Если поискать чуть глубже, можно обнаружить еще и старый чарт в главном репозитории Helm. Ныне он deprecated (в связи с выходом Helm 3 — подробности см. здесь), но продолжает поддерживаться и использоваться различными организациями независимо друг от друга в своих репозиториях — например, здесь им занимается норвежский университет UiB.

Этот чарт не умеет запускать Replica Set + Arbiter и использует маленький сторонний образ в init-контейнерах, но в остальном достаточно прост и отлично выполняет задачу деплоя небольшого кластера. 

Мы стали использовать его в своих проектах задолго до того, как он стал deprecated (а это произошло не так давно — 10 сентября 2020 года). За минувшее время чарт сильно изменился, однако в то же время сохранил основную логику работы. Для своих задач мы сильно урезали чарт, сделав его максимально лаконичным и убрав всё лишнее: шаблонизацию и функции, которые неактуальны для наших задач.

Минимальная конфигурация сильно схожа с предыдущим чартом, поэтому подробно останавливаться на ней не буду — только отмечу, что affinity придется задавать вручную (Values.yaml#L108):

      affinity:
        podAntiAffinity:
          requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
          - labelSelector:
              matchLabels:
               app: mongodb-replicaset

Алгоритм его работы схож с чартом от Bitnami, но менее нагружен (нет такого нагромождения маленьких скриптов с функциями):

1. Init-контейнер copyconfig копирует конфиг из configdb-readonly (ConfigMap) и ключ из секрета в директорию для конфигов (emptyDir, который будет смонтирован в основной контейнер).

2. Секретный образ unguiculus/mongodb-install копирует исполнительный файл peer-finder в work-dir.

3. Init-контейнер bootstrap запускает peer-finder с параметром /init/on-start.sh — этот скрипт занимается поиском поднятых узлов кластера MongoDB и добавлением их в конфигурационный файл Mongo.

4. Скрипт /init/on-start.sh отрабатывает в зависимости от конфигурации, передаваемой ему через переменные окружения (аутентификация, добавление дополнительных пользователей, генерация SSL-сертификатов…), плюс может исполнять дополнительные кастомные скрипты, которые мы хотим запускать перед стартом базы.

5. Список пиров получают как:

          args:
            - -on-start=/init/on-start.sh
            - "-service=mongodb"
log "Reading standard input..."
while read -ra line; do
    if [[ "${line}" == *"${my_hostname}"* ]]; then
        service_name="$line"
    fi
    peers=("${peers[@]}" "$line")
done

6. Выполняется проверка по списку пиров: кто из них — primary, а кто — master.

• Если не primary, то пир добавляется к primary в кластер.

• Если это самый первый пир, он инициализирует себя и объявляется мастером.

7. Конфигурируются пользователи с правами администратора.

8. Запускается сам процесс MongoDB.

3. Официальный оператор

В 2020 году вышел в свет официальный Kubernetes-оператор community-версии MongoDB. Он позволяет легко разворачивать, обновлять и масштабировать кластер MongoDB. Кроме того, оператор гораздо проще чартов в первичной настройке.

Однако мы рассматриваем community-версию, которая ограничена в возможностях и не подлежит сильной кастомизации — опять же, если сравнивать с чартами, представленными выше. Это вполне логично, учитывая, что существует также и enterprise-редакция.

Архитектура оператора:

В отличие от обычной установки через Helm в данном случае понадобится установить сам оператор и CRD (CustomResourceDefinition), что будет использоваться для создания объектов в Kubernetes.

Установка кластера оператором выглядит следующим образом:

1. Оператор создает StatefulSet, содержащий pod’ы с контейнерами MongoDB. Каждый из них — член ReplicaSet’а в Kubernetes.

2. Создается и обновляется конфиг для sidecar-контейнера агента, который будет конфигурировать MongoDB в каждом pod’е. Конфиг хранится в Kubernetes-секрете. 

3. Создается pod с одним init-контейнером и двумя основными.

   1. Init-контейнер копирует бинарный файл хука, проверяющего версию MongoDB, в общий empty-dir volume (для его передачи в основной контейнер).

   2. Контейнер для агента MongoDB выполняет управление основным контейнером с базой: конфигурация, остановка, рестарт и внесение изменений в конфигурацию.

4. Далее контейнер с агентом на основе конфигурации, указанной в Custom Resource для кластера, генерирует конфиг для самой MongoDB.

Вся установка кластера укладывается в:

---
apiVersion: mongodb.com/v1
kind: MongoDBCommunity
metadata:
  name: example-mongodb
spec:
  members: 3
  type: ReplicaSet
  version: "4.2.6"
  security:
    authentication:
      modes: ["SCRAM"]
  users:
    - name: my-user
      db: admin
      passwordSecretRef: # ссылка на секрет ниже для генерации пароля юзера
        name: my-user-password
      roles:
        - name: clusterAdmin
          db: admin
        - name: userAdminAnyDatabase
          db: admin
      scramCredentialsSecretName: my-scram

# учетная запись пользователя генерируется из этого секрета
# после того, как она будет создана, секрет больше не потребуется
---
apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
  name: my-user-password
type: Opaque
stringData:
  password: 58LObjiMpxcjP1sMDW

Преимущество данного оператора в том, что он способен масштабировать количество реплик в кластере вверх и вниз, а также выполнять upgrade и даже downgrade, делая это беспростойно. Также он умеет создавать кастомные роли и пользователей.

Но в то же время он уступает предыдущим вариантам тем, что у него нет встроенной возможности отдачи метрик в Prometheus, а вариант запуска только один — Replica Set (нельзя создать арбитра). Кроме того, данный способ развертывания не получится сильно кастомизировать, т.к. практически все параметры регулируются через кастомную сущность для поднятия кластера, а сама она ограничена.

На момент написания статьи community-версия оператора имеет очень краткую документацию, не описывающую конфигурацию в подробностях, и это вызывает множество проблем при дебаге тех или иных случаев.

Как уже упоминалось, существует и enterprise-версия оператора, которая предоставляет большие возможности — в том числе, установку не только Replica Set’ов, но и shared-кластеров с настройками шардирования, конфигурации для доступа извне кластера (с указанием имен, по которым он будет доступен извне), дополнительные способы аутентификации т.д. И, конечно же, документация к нему описана гораздо лучше.

Заключение

Возможность использования масштабируемой базы внутри Kubernetes — это неплохой способ унифицировать инфраструктуру на один лад, подстроить под одну среду и гибко управлять ресурсами для приложения. Однако без должной осторожности, внимания к деталям и планирования это может стать большой головной болью (впрочем, это справедливо не только для Kubernetes, но и без него…).

У разных вариантов запуска MongoDB есть разные плюсы. Чарты легко модифицировать под ваши нужды, но вы столкнетесь с проблемами при обновлении MongoDB или при добавлении узлов, т.к. всё равно потребуются ручные операции с кластером. Способ с оператором в этом смысле лучше, но ограничен по другим параметрам (по крайней мере, в своей community-редакции). Также мы не нашли ни в одном из описанных вариантов возможность из коробки запускать скрытые реплики.

Наконец, не стоит забывать, что есть и managed-решения для Mongo, однако мы в своей практике стараемся не привязываться к определенным провайдерам и предпочитаем варианты для «чистого» Kubernetes. Мы также не рассматривали Percona Kubernetes Operator for PSMDB, потому что он ориентирован на вариацию MongoDB от одноимённой компании (Percona Server for MongoDB).

P.S.

Читайте также в нашем блоге:

• «Беспростойная миграция MongoDB в Kubernetes»;

• «Из жизни с Kubernetes: Как мы выносили СУБД (и не только) из review-окружений в статическое»;

• «Обзор операторов PostgreSQL для Kubernetes. Часть 1: наш выбор и опыт».

Автор: Andrey Koregin

Источник