支撑大规模公有云的Kubernetes改进与优化 (3)

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　　这一篇我们来讲网易为支撑大规模公有云对于Kubernetes的定制化。
　　一、总体架构

　　网易的Kubernetes集群是基于网易云IaaS平台OpenStack上面进行部署的，在外面封装了一个容器平台的管理层，负责统一的账号，计费等。
　　Kubernetes集群当然是要高可用的，因而会有多个Master节点。
　　其中APIServer前端有负载均衡器haproxy，需要有一个VIP，在两台haproxy之间进行漂移，保证一台啊挂了，另外一台能够使用同一个VIP接上。

　　这种漂移使用的协议为VRRP。
　　Scheduler和Controller也是有多份的，但是只能有一个Leader，需要通过etcd进行选举。
　　另外网易自身实现的部分放在单独的进程里NeteaseController，用于处理和IaaS层联动的功能。
　　二、一个还是多个Kubernetes集群？

　　一般有IaaS平台的公有云或者私有云部署Kubernetes采用的是左面的样子。也即通过调用IaaS层的API，自动化部署多个Kubernetes平台，每一个Kubernetes平台仅仅属于一个租户。
　　这样的好处是不同的租户的Kubernetes之间是完全隔离的。
　　坏处也很多：

• 　　当租户非常多的时候，Kubernetes集群非常多，非常难以维护
  
• 　　每个Kubernetes集群的规模非常小，完全不能发挥容器平台的优势，容器平台相对于IaaS平台比较轻量级，按最佳实践是能够管理比IaaS更大的集群的，例如几万或者几十万个节点，然而这种方式会将Kubernetes集群限制在很小的规模。
  
• 　　虽然很多云平台提供Kubernetes集群的自动化部署工具，但是仅仅自动化的是安装过程，一旦这个集群交给客户了，云平台就不管了，这样Kubernetes的升级，修复，运维全部要客户自己来，大大提升了运维成本。
  
• 　　Kubernetes集群规模需要提前规划阶段数目，添加新的节点数目需要手动进行。
  

　　网易采用的是右面的方式，整个IaaS层上面只有一个Kubernetes平台，Kubernetes平台的运维，升级，修复全部由云平台运维人员进行，运维成本较低，而且不需要用户自己操心。
　　对于用户来讲，看到的就只是容器，不用关心容器平台。当用户创建容器的时候，当Kubernetes集群资源不足的时候，Netease Controller会自动调用IaaS层API创建虚拟机，然后在虚拟机上部署容器，一切自动进行。
　　当然这种方式的一个缺点是一个Kubernetes的不同租户之间的隔离问题。

　　采取的方式是不同的租户不共享虚拟机，不同的租户不共享虚拟网络，这样租户之间就隔离了，容器的内核也隔离了，二层网络也隔离了。
　　当然这个方式的另一个问题是Kubernetes的集群数目非常大，这在下面会详细说这个事情。
　　还有一个问题是容器放在虚拟机里面，虚拟机的启动速度就成了很大的问题，如果启动速度很慢，则会拖慢容器的敏捷性。
　　三、APIServer认证模块接Keystone解决复杂的租户管理问题
　　Kubernetes有基于keystone的用户名和密码进行认证的默认机制，然而每次用用户名和密码进行认证是效率很低的。
　　网易通过定制化认证流程，使得apiserver也采用类似nova的认证方式。
　　APIServer在keystone里面注册一个service角色的账号，并从keystone获取临时管理员的Token。
　　客户请求到来的时候，通过用户名密码到Keystone进行认证，获取一个token，并且带着这个token到APIServer进行认证，APIServer带着这个token，连同自己的临时管理员的Token进行联合认证，如果验证通过则获取用户信息，并且缓存到etcd里面。
　　当客户通过获取的token来请求的时候，先从etcd里面读取这个token进行验证，为了使用本地缓存，加一个listwatch实时同步etcd里面的内容到本地缓存。
　　如果token过期，则从新到keystone里面revoke。

　　四、从APIServer看集群的规模问题
　　随着集群规模的扩大，apiserver的压力越来越大。

　　因为所有的其他组件，例如Controller，Scheduler，客户端，Kubelet等都需要监听apiserver，来查看etcd里面的变化，从而执行一定的操作。
　　很多人都将容器和微服务联系起来，从Kubernetes的设计可以看出，Kubernetes的模块设计时非常的微服务化的，每个进程都仅仅干自己的事情，而通过apiserver松耦合的关联起来。
　　而apiserver则很像微服务中的api网关，是一个无状态的服务，可以很好的弹性伸缩。

　　为了应对listwatch，apiserver用了watchcache来缓解压力，然而最终的瓶颈还是在etcd上。
　　最初用的是etcd2，这个时候listwatch每次只能接受一个事件，所以压力很大。为了继续使用etcd2，则需要使用多个etcd2的集群来解决这个问题，通过不同的租户分配到不同的etcd2集群来分担压力。
　　将来会迁移到etcd3有了事件的批量推送，但是从etcd2到etcd3需要一定的迁移工作。
　　五、通过优化Scheduler解决并行调度的问题
　　对于大的资源池的调度是一个很大的问题，因为同样一个资源只能被一个任务使用，如果并行调度，则存在两个并行的调度器同时认为某个资源空闲，于是同时将两个任务调度到同一台机器，结果出现竞争的情况。
　　当OpenStack遇到这种问题，采取的方法是重新调度的方式进行。
　　而Mesos则采取了更为聪明的两层调度的算法。

　　详情见文章号称了解mesos双层调度的你，先来回答下面这五个问题！
　　Mesos首先通过第一层的调度Allocator，将不同的节点分给不同的Framework，则不同的Framework就能看到不同的节点了，不同Framework里面的调度器是第二层调度，是能够并行调度的，并且即便并行调度，不同的Framework也是不会调度到冲突的节点的。
　　Mesos的双层调度策略，使得Mesos能够管理大规模的集群，例如tweeter宣称的几十万的节点，因为对于某一个Framework来讲，不会同时在几十万个节点中选择运行任务的节点，而是仅仅在其中mesos分配给他的一部分中进行调度，不同的framework可以并行调度。
　　还记得前面我们提到的，为了租户隔离，不同的租户是不共享虚拟机的，这样不同的租户是可以参考Mesos的机制进行并行调度的。因为不同的租户即便进行并行调度，也不会出现冲突的现象，每个租户不是在几万个节点中进行调度，而仅仅在属于这个租户的有限的节点中进行调度，大大提高了调度策略。

　　并且通过预过滤无空闲资源的Node，调整predicate算法进行预过滤，进一步减少调度规模。
　　六、通过优化Controller加快新任务的调度速度

　　Kubernetes采用的是微服务常使用的基于事件的编程模型。
　　当有增量事件产生的时候，则controller根据事件进行添加，删除，更新等操作。
　　但是基于事件的模型的一个缺点是，总是通过delta进行事件触发，过了一段时间，就不知道是否同步了，因而需要周期性的Resync一下，保证全量的同步之后，然后再进行增量的事件处理。
　　然而问题来了，当Resync的时候，正好遇到一个新容器的创建，则所有的事件在一个队列里面，拖慢了新创建容器的速度。
　　通过保持多个队列，并且队列的优先级ADD优于Update优于Delete优于Sync，保证相应的实时性。
　　七、通过优化虚拟机启动速度加速容器启动速度
　　前面说了，为了保证安全性，容器是启动在虚拟机里面的，然而如果虚拟机的启动速度慢了，容器的启动速度就会被拖慢。
　　那么虚拟机的启动速度为什么会慢呢？

　　比较慢的一个是网卡的初始化速度比较慢，在OpenStack里面，往往需要通过访问DHCP Sever获取IP地址和路由信息，把IP静态化可以解决这个问题。

　　另外一个比较慢的是Cloud-init，这个是在虚拟机启动之后做初始化的一个工具，是为了能够在虚拟机启动后做灵活的配置，比如配置key，或者执行一些脚本。
　　在AWS里面，cloudformation编排工具在虚拟机启动后的一些编排工作是通过cloud-init来做的，弹性伸缩机制通过虚拟机镜像复制多份，复制后做的少量的配置工作也是cloud-init来做的。
　　OpenStack继承了AWS的这个机制，是通过Metadata Server来对虚拟机进行灵活的配置，包括OpenStack编排机制Heat也是通过Cloud-init进行配置。

　　对于Metadata Server的机制，可以看这篇文章当发现你的OpenStack虚拟机网络有问题，不妨先试一下这16个步骤
　　然而在虚拟机里面跑容器的方式，是不需要cloud-init的，因为灵活定制化的事情由里面的容器来做，用户使用的也是里面的容器，而不是虚拟机，因而虚拟机可以做的十分的精简，将不需要的服务全部删除。
　　八、通过使用IaaS层的高性能网络提供给容器高速互联能力
　　上一节我们讲过，使用Flannel和Calico都仅仅适用于裸机容器，而且仅仅用于容器之间的互通。

　　一旦有IaaS层，就会存在网络二次虚拟化的问题。
　　虚拟机之间的互联是需要通过一个虚拟网络的，例如vxlan的实现，而使用Flannel或者Calico相当于在虚拟机网络虚拟化的上面再做一次虚拟化，使得网络性能大幅度降低。
　　而且如果使用Flannel或者Calico，那容器内的应用和虚拟机上的应用相互通信的时候，则需要出容器平台，多使用node port，通过NAT的方式访问，或者通过外部负载均衡器的方式进行访问。在现实应用中，不可能一下子将所有的应用全部容器化，部分应用容器化，部分应用部署在虚拟机里面是常有的现象。然而通过NAT或者外部负载均衡器的方式，对应用的相互调用有侵入，是的应用不能像原来一样相互调用，尤其是当应用之间使用Dubbo或者SpringCloud这种服务发现机制的时候尤其如此。

　　网易开发了自己的NeteaseController，在监听到有新的Pod创建的时候，调用IaaS的API创建IaaS层的虚拟网卡，然后在虚拟机内部，通过调用Netease CNI插件将虚拟网卡添加到容器里面。添加的技术用的就是上一节提到的setns命令。

　　通过这个图我们可以看出，容器的网卡是直接连接到虚拟私有网络的OVS上的，和虚拟机是一个平的二层网络，在OVS来看，容器和虚拟机是在同一个网络里面的。
　　这样一方面没有了二次虚拟化，只有OVS一层虚拟化。另外容器和虚拟机网络打平的好处是，当部分应用部署容器，部分应用部署虚拟机的时候，对应用没有侵入，应用原来如何相互访问，现在还是如何访问，有利于应用逐步容器化。
　　容器还可以有一个网卡直接连接到公网，这一点能够保持公网IP在容器内部可见，容易使用，而且可以保证在容器的生命周期内，公网IP可以保持。
　　另外这个网卡在负载均衡可以使用，下面我们详细说。
　　使用OVS的二层网络，可以很好的实现多租户，高性能互联，QoS，安全过滤，放ARP和IP欺骗等。
　　九、通过优化kube-proxy优化内部相互访问

　　默认的容器之间的相互访问通过服务进行。
　　一旦创建一个服务，就会创建一个Endpoint，kube-proxy能够在api-server监听到这个服务的创建，则需要监听服务的端口，并且设置iptables将对这个服务对应的VIP的访问转发到kube-proxy的这个端口上。
　　当一个客户端要访问这个服务的时候，首先通过DNS，将服务名转化为VIP，然后VIP通过iptables规则转发到kube-proxy的监听端口，kube-proxy将这个包随机转发给后端的一个Pod。
　　当Pod无论IP如何变，如何弹性伸缩，只要有服务名，都能够访问到。
　　仅仅通过DNS，是能够做的服务名和IP的对应，也是可以基于DNS进行负载均衡的，这就是基本的基于DNS的服务发现。然而这种方式的缺点是不能够流控，所以最好中间有一个proxy，这就是kube-proxy。
　　就像Mesos中原来的服务发现是通过Mesos-DNS进行，后来改用了minuteman做这件事情，minuteman的实现机制和kube-proxy很像很像。
　　然而这种方式的问题是，当集群规模很大的时候，服务创建的很多的时候，kube-proxy会牵扯到大量的iptables和监听端口。
　　然而在我们的设计中，租户之间的容器网络应该是完全隔离的，在某个租户的虚拟机上的Kube-proxy是无需包含另一个租户的转发规则的。
　　所以这里做的一个优化是只监听本租户的service，并且创建转发规则就好，因为每个租户的节点数目有限，转发规则也不会很多。
　　十、通过LVS和haproxy进行外部负载均衡器优化

　　Kubernetes默认的外部负载均衡是用ingress做的，性能不是很高。
　　一般公有云要求负载均衡能够承载的吞吐量非常的大，不能用纯软的方式。
　　在网易的方案中，最外层有两个LVS，部署在物理机上，通过多个万兆上行口进行转发，可以承载非常大的吞吐量。
　　对于不同的租户，可以创建不同的软负载均衡，通过创建多个haproxy，构成一个集群，由于haproxy是基于虚拟机的，可以弹性伸缩，使得他也不会成为瓶颈。
　　haproxy是后端和容器进行二层互联，是通过虚拟网络进行的，然而haproxy连接LVS是需要通过物理网络的，这就需要haproxy通过上面的机制，通过两张网卡，一张卡连接到物理网络，作为前端，一张卡连接到虚拟网络，作为后端连接容器。
　　最后给一张优化总图。