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KnativeServing健康檢查機制分析-創(chuàng)新互聯(lián)

Knative Serving 健康檢查機制分析

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作者|??阿里云智能事業(yè)群技術專家牛秋霖(冬島)

導讀:從頭開發(fā)一個 Serverss 引擎并不是一件容易的事情,今天咱們就從 Knative 的健康檢查說起。通過健康檢查這一個點來看看 Serverless 模式和傳統(tǒng)的模式都有哪些不同,以及 Knative 針對 Serverless 場景都做了什么思考。

Knative Serving 模塊的核心原理如下圖所示,圖中的 Route 可以理解成是 Istio Gateway 的角色。

  • 當縮容到零時進來的流量就會指到 Activator 上面;
  • 當 Pod 數(shù)不為零時流量就會指到對應的 Pod 上面,此時流量不經(jīng)過 Activator;
  • 其中 Autoscaler 模塊根據(jù)請求的 Metrics 信息實時動態(tài)的擴縮容。

Knative Serving 健康檢查機制分析

Knative 的 Pod 是由兩個 Container 組成的:Queue-Proxy 和業(yè)務容器 user-container。架構如下:

Knative Serving 健康檢查機制分析

咱們以 http1 為例進行說明:業(yè)務流量首先進入 Istio Gateway,然后會轉發(fā)到 Queue-Proxy 的 8012 端口,Queue-Proxy 8012 再把請求轉發(fā)到 user-container 的監(jiān)聽端口,至此一個業(yè)務請求的服務就算完成了。

粗略的介紹原理基本就是上面這樣,現(xiàn)在咱們對幾個細節(jié)進行深入的剖析看看其內(nèi)部機制:

  • 為什么要引入 Queue-Proxy?
  • Pod 縮容到零的時候流量會轉發(fā)到 Activator 上面,那么 Activator 是怎么處理這些請求的?
  • Knative 中的業(yè)務 Pod 有 Queue-Proxy 和 user-container,那么 Pod 的 readinessProber 和 LivenessProber 分別是怎么做的?Pod 的 readinessProber、 LivenessProber 和業(yè)務的健康狀態(tài)是什么樣的關系?
  • Istio Gateway 向 Pod 轉發(fā)流量的時候是怎么選擇 Pod 進行轉發(fā)的?

為什么要引入 Queue-Proxy

Serverless 的一個核心訴求就是把業(yè)務的復雜度下沉到基礎平臺,讓業(yè)務代碼快速迭代并且按需使用資源。不過現(xiàn)在更多的還是聚焦在按需使用資源層面。

如果想要按需使用資源我們就需要收集相關的 Metrics,并根據(jù)這些 Metrics 信息來指導資源的伸縮。Knative 首先實現(xiàn)的就是 KPA 策略,這個策略是根據(jù)請求數(shù)來判斷是否需要擴容的。所以 Knative 需要有一個機制收集業(yè)務請求數(shù)量。除了業(yè)務請求數(shù)還有如下信息也是需要統(tǒng)一處理:

  • 訪問日志的管理;
  • Tracing;
  • Pod 健康檢查機制;
  • 需要實現(xiàn) Pod 和 Activator 的交互,當 Pod 縮容到零的時候如何接收 Activator 轉發(fā)過來的流量;
  • 其他諸如判斷 Ingress 是否 Ready 的邏輯也是基于 Queue-Proxy 實現(xiàn)的。

為了保持和業(yè)務的低耦合關系,還需要實現(xiàn)上述這些功能,所以就引入了 Queue-Proxy 負責這些事情。這樣可以在業(yè)務無感知的情況下把 Serverless 的功能實現(xiàn)。

從零到一的過程

當 Pod 縮容到零的時候流量會指到 Activator 上面,Activator 接收到流量以后會主動“通知”Autoscaler 做一個擴容的操作。擴容完成以后 Activator 會探測 Pod 的健康狀態(tài),需要等待第一個 Pod ready 之后才能把流量轉發(fā)過來。所以這里就出現(xiàn)了第一個健康檢查的邏輯:Activator 檢查第一個 Pod 是否 ready。

這個健康檢查是調(diào)用的 Pod 8012 端口完成的,Activator 會發(fā)起 HTTP 的健康檢查,并且設置 ?K-Network-Probe=queue Header,所以 Queue Container 中會根據(jù) K-Network-Probe=queue 來判斷這是來自 Activator 的檢查,然后執(zhí)行相應的邏輯。

參考閱讀

  • Activator to perform health checks before forwarding real requests
  • Activator: Retry on Get Revision error
  • Retry on Get Revision error?
  • Always pass Healthy dests to the throttler
  • Consolidate queue-proxy probe handlers
  • Queue proxy logging, metrics and end to end traces
  • End to end traces from queue proxy

VirtualService 的健康檢查

Knative Revision 部署完成后會自動創(chuàng)建一個 Ingress(以前叫做 ClusterIngress), 這個 Ingress 最終會被 Ingress Controller 解析成 Istio 的 VirtualService 配置,然后 Istio ?Gateway 才能把相應的流量轉發(fā)給相關的 Revision。

所以每添加一個新的 Revision 都需要同步創(chuàng)建 Ingress 和 Istio 的 VirtualService ,而 VirtualService 是沒有狀態(tài)表示 Istio 的管理的 Envoy 是否配置生效能力。所以 Ingress Controller 需要發(fā)起一個 http 請求來監(jiān)測 VirtualService 是否 ready。這個 http 的檢查最終也會打到 Pod 的 8012 端口上。標識 Header 是 K-Network-Probe=probe 。Queue-Proxy 需要基于此來判斷,然后執(zhí)行相應的邏輯。

相關代碼如下所示:

Knative Serving 健康檢查機制分析

圖片來源

Knative Serving 健康檢查機制分析

圖片來源

參考閱讀

Gateway 通過這個健康檢查來判斷 Pod 是否可以提供服務。

  • New probe handling in Queue-Proxy & Activator
  • Extend VirtualService/Gateway probing to HTTPS
  • Probe Envoy pods to determine when a ClusterIngress is actually deployed
  • ClusterIngress Status
  • Consolidate queue-proxy probe handlers

Kubelet 的健康檢查

Knative 最終生成的 Pod 是需要落實到 Kubernetes 集群的,Kubernetes 中 Pod 有兩個健康檢查的機制:ReadinessProber 和 LivenessProber。

  • 其中 LivenessProber 是判斷 Pod 是否活著,如果檢查失敗 Kubelet 就會嘗試重啟 Container;
  • ReadinessProber 是來判斷業(yè)務是否 Ready,只有業(yè)務 Ready 的情況下才會把 Pod 掛載到 Kubernetes Service 的 EndPoint 中,這樣可以保證 Pod 故障時對業(yè)務無損。

那么問題來了,Knative 的 Pod 中默認會有兩個 Container:Queue-Proxy 和 user-container 。

前面兩個健康檢查機制你應該也發(fā)現(xiàn)了,流量的“前半路徑”需要通過 Queue-Proxy 來判斷是否可以轉發(fā)流量到當前 Pod,而在 Kubernetes 的機制中,Pod 是否加入 Kubernetes Service EndPoint 完全是由 ReadinessProber 的結果決定的。而這兩個機制是獨立的,所以我們需要有一種方案來把這兩個機制協(xié)調(diào)一致。這也是 Knative 作為一個 Serverless 編排引擎時需要對流量做更精細的控制要解決的問題。所以 Knative 最終是把 user-container 的 ReadinessProber 收斂到 Queue-Proxy 中,通過 Queue-Proxy 的結果來決定 Pod 的狀態(tài)。

另外這個 Issue 中也提到在啟動 istio 的情況下,kubelet 發(fā)起的 tcp 檢查可能會被 Envoy 攔截,所以給 user-container 配置 TCP 探測器判斷 user-container 是否 ready 也是不準的。這也是需要把 Readiness 收斂到 Queue-Proxy 的一個動機。

Knative 收斂 user-container 健康檢查能力的方法是:

  • 置空 user-container 的 ReadinessProber;
  • 把 user-container 的 ReadinessProber 配置的 json String 配置到 Queue-Proxy 的 env 中;
  • Queue-Proxy 的 Readinessprober 命令里面解析 user-container 的 ReadinessProber 的 json String 然后實現(xiàn)健康檢查邏輯,且這個檢查的機制和前面提到的 Activator 的健康檢查機制合并到了一起。這樣做也保證了 Activator 向 Pod 轉發(fā)流量時 user-container 一定是 ?Ready 狀態(tài)。

參考閱讀

  • Consolidate queue-proxy probe handlers
  • Use user-defined readinessProbe in queue-proxy
  • Apply default livenessProbe and readinessProbe to the user container
  • Good gRPC deployment pods frequently fail at least one health check
  • Fix invalid helloworld example<br />
    這里面有比較詳細的方案討論,最終社區(qū)選擇的方案也是在這里介紹的。
  • Allow probes to run on a more granular timer.
  • Merge 8022/health to 8012/8013
  • TCP probe the user-container from the queue-proxy before marking the pod ready.
  • Use user-defined readiness probes through queue-proxy
  • queue-proxy /heatlth to perform TCP connect to user container

使用方法

如下所示可以在 Knative Service 中定義 Readiness。

apiVersion: serving.knative.dev/v1alpha1
kind: Service
metadata:
  name: readiness-prober
spec:
  template:
    metadata:
      labels:
        app: helloworld-go
    spec:
      containers:
        - image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/knative-sample/helloworld-go:160e4db7
          readinessProbe:
            httpGet:
              path: /
            initialDelaySeconds: 3

需要說明兩點:

  1. 和原生的 Kubernetes Pod Readiness 配置相比,Knative 中 timeoutSeconds、failureThreshold、periodSeconds 和 successThreshold 如果要配置就要一起配置,并且不能為零,否則 Knative webhook 校驗無法通過。并且如果設置了 periodSeconds,那么一旦出現(xiàn)一次 Success,就再也不會去探測 user-container(不建議設置 periodSeconds,應該讓系統(tǒng)自動處理)。

  2. 如果 periodSeconds 沒有配置那么就會使用默認的探測策略,默認配置如下:
timeoutSeconds: 60
            failureThreshold: 3
            periodSeconds: 10
            successThreshold: 1

從這個使用方式上來看,其實 Knative 是在逐漸收斂 user-container 配置,因為在 Serverless 模式中需要系統(tǒng)自動化處理很多邏輯,這些“系統(tǒng)行為”就不需要麻煩用戶了。

小結

前面提到的三種健康檢查機制的對比關系:

Knative Serving 健康檢查機制分析

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當前名稱:KnativeServing健康檢查機制分析-創(chuàng)新互聯(lián)
路徑分享:http://jinyejixie.com/article12/dphsgc.html

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