4. 压测环境搭建：在 K8s 集群中部署压测工具（以 k6 Operator 为例）

在 Kubernetes 资源限制场景下，压测工具本身也必须以云原生的方式运行，才能与被压测服务处于同一网络平面、共享节点资源视图，并避免宿主机环境差异带来的干扰。k6 Operator 是 Grafana 官方维护的 Kubernetes 原生压测方案，它通过自定义资源（CRD）将压测脚本、执行参数、并行副本声明式地提交给集群，天然适配 RBAC 与 ServiceAccount 体系。本节将完整演示从 Operator 安装到 RBAC 配置的全流程。

4.1 部署架构概览

k6 Operator 在集群中的工作分为三个层次：Operator 控制器监听 CRD 事件，k6 Runner Pod 执行实际压测，ServiceAccount + RBAC 控制 Operator 对集群资源的访问权限。下图展示了核心组件及其交互关系。

4.2 安装 k6 Operator

推荐使用 Helm Chart 进行安装，版本锁定与升级管理更可控。以下步骤基于 k6 Operator v0.0.17 版本。

4.2.1 添加 Helm 仓库并安装

# 添加 Grafana 官方 Helm 仓库
helm repo add grafana https://grafana.github.io/helm-charts
helm repo update

# 创建命名空间
kubectl create namespace k6-operator-system

# 安装 k6 Operator
helm install k6-operator grafana/k6-operator \
  --namespace k6-operator-system \
  --version 0.0.17 \
  --set operator.resources.requests.cpu=100m \
  --set operator.resources.requests.memory=128Mi \
  --set operator.resources.limits.cpu=500m \
  --set operator.resources.limits.memory=256Mi

4.2.2 验证安装状态

# 检查 Operator Pod 运行状态
kubectl get pods -n k6-operator-system -l app.kubernetes.io/name=k6-operator

# 预期输出示例：
# NAME                              READY   STATUS    RESTARTS   AGE
# k6-operator-controller-manager-xxx   1/1     Running   0          2m

# 检查 CRD 是否注册
kubectl get crd | grep k6

# 预期输出：
# k6s.k6.io                         2025-01-15T10:00:00Z
# k6runners.k6.io                   2025-01-15T10:00:00Z

4.3 配置 RBAC 与 ServiceAccount

k6 Operator 默认会创建专用的 ServiceAccount 和 ClusterRole，但在生产环境中，建议按最小权限原则显式声明绑定关系。以下配置适用于 Operator 需要跨命名空间管理 K6 资源的场景。

4.3.1 创建 ServiceAccount

apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
  name: k6-operator-sa
  namespace: k6-operator-system

4.3.2 定义 ClusterRole

Operator 需要以下权限：对 K6 CRD 的 get/list/watch/create/update/patch/delete，以及对 Pod、ConfigMap、Service 的 get/list/watch（用于管理 Runner Pod 生命周期）。

apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRole
metadata:
  name: k6-operator-role
rules:
  # K6 CRD 资源
  - apiGroups: ["k6.io"]
    resources: ["k6s", "k6runners"]
    verbs: ["get", "list", "watch", "create", "update", "patch", "delete"]
  # 核心资源（Runner Pod 管理）
  - apiGroups: [""]
    resources: ["pods", "configmaps", "services", "events"]
    verbs: ["get", "list", "watch"]
  # 部署与副本集（可选，用于高级编排）
  - apiGroups: ["apps"]
    resources: ["deployments", "replicasets"]
    verbs: ["get", "list", "watch"]

4.3.3 绑定 ClusterRoleBinding

apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRoleBinding
metadata:
  name: k6-operator-bind
roleRef:
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
  kind: ClusterRole
  name: k6-operator-role
subjects:
  - kind: ServiceAccount
    name: k6-operator-sa
    namespace: k6-operator-system

4.4 配置 Helm Values 注入 RBAC

如果使用 Helm 安装，可以在 values 文件中直接指定 ServiceAccount 和 RBAC 参数，避免手动创建 YAML 文件。

# values-override.yaml
serviceAccount:
  create: true
  name: k6-operator-sa
rbac:
  create: true
  rules:
    - apiGroups: ["k6.io"]
      resources: ["k6s", "k6runners"]
      verbs: ["get", "list", "watch", "create", "update", "patch", "delete"]
    - apiGroups: [""]
      resources: ["pods", "configmaps", "events"]
      verbs: ["get", "list", "watch"]

# 使用自定义 values 重新安装
helm upgrade --install k6-operator grafana/k6-operator \
  --namespace k6-operator-system \
  -f values-override.yaml

4.5 验证 RBAC 配置有效性

使用 kubectl auth can-i 命令验证 Operator 的 ServiceAccount 是否具备预期权限。

# 验证对 K6 CRD 的创建权限
kubectl auth can-i create k6s.k6.io \
  --as=system:serviceaccount:k6-operator-system:k6-operator-sa

# 验证对 Pod 的读取权限
kubectl auth can-i list pods \
  --as=system:serviceaccount:k6-operator-system:k6-operator-sa

# 验证对 Deployment 的读取权限（如果配置了）
kubectl auth can-i list deployments.apps \
  --as=system:serviceaccount:k6-operator-system:k6-operator-sa

4.6 提交第一个压测任务（端到端验证）

完成 RBAC 配置后，提交一个最小化的 K6 CRD 实例，验证整个链路是否通畅。

apiVersion: k6.io/v1alpha1
kind: K6
metadata:
  name: hello-k6
  namespace: default
spec:
  parallelism: 2
  script:
    configMap:
      name: k6-script-cm
      file: script.js
  runner:
    serviceAccountName: default
    resources:
      requests:
        cpu: 200m
        memory: 256Mi
      limits:
        cpu: 500m
        memory: 512Mi

# 创建 ConfigMap 存放压测脚本
kubectl create configmap k6-script-cm \
  --from-literal=script.js='
import http from "k6/http";
import { sleep } from "k6";
export default function () {
  http.get("http://test-service:8080/health");
  sleep(1);
}
'

# 提交 K6 资源
kubectl apply -f hello-k6.yaml

# 观察 Runner Pod 启动
kubectl get pods -l app.kubernetes.io/instance=hello-k6

# 查看压测日志
kubectl logs -l app.kubernetes.io/instance=hello-k6 --tail=20

4.7 环境验证清单

完成部署后，建议逐项检查以下关键点，确保压测环境就绪。