当 K8s 集群达到万级规模，阿里巴巴如何解决系统各组件性能问题？
作者 | 阿里云容器平臺高級技術(shù)專家 曾凡松（逐靈）
本文主要介紹阿里巴巴在大規(guī)模生產(chǎn)環(huán)境中落地 Kubernetes 的過程中，在集群規(guī)模上遇到的典型問題以及對應(yīng)的解決方案，內(nèi)容包含對 etcd、kube-apiserver、kube-controller 的若干性能及穩(wěn)定性增強，這些關(guān)鍵的增強是阿里巴巴內(nèi)部上萬節(jié)點的 Kubernetes 集群能夠平穩(wěn)支撐 2019 年天貓 618 大促的關(guān)鍵所在。
背景
從阿里巴巴最早期的 AI 系統(tǒng)（2013）開始，集群管理系統(tǒng)經(jīng)歷了多輪的架構(gòu)演進，到 2018 年全面的應(yīng)用 Kubernetes ，這期間的故事是非常精彩的，有機會可以單獨給大家做一個分享。這里忽略系統(tǒng)演進的過程，不去討論為什么 Kubernetes 能夠在社區(qū)和公司內(nèi)部全面的勝出，而是將焦點關(guān)注到應(yīng)用 Kubernetes 中會遇到什么樣的問題，以及我們做了哪些關(guān)鍵的優(yōu)化。
在阿里巴巴的生產(chǎn)環(huán)境中，容器化的應(yīng)用超過了 10k 個，全網(wǎng)的容器在百萬的級別，運行在十幾萬臺宿主機上。支撐阿里巴巴核心電商業(yè)務(wù)的集群有十幾個，最大的集群有幾萬的節(jié)點。在落地 Kubernetes 的過程中，在規(guī)模上面臨了很大的挑戰(zhàn)，比如如何將 Kubernetes 應(yīng)用到超大規(guī)模的生產(chǎn)級別。
羅馬不是一天就建成的，為了了解 Kubernetes 的性能瓶頸，我們結(jié)合阿里的生產(chǎn)集群現(xiàn)狀，估算了在 10k 個節(jié)點的集群中，預(yù)計會達到的規(guī)模：
- 20w pods
- 100w objects
我們基于 Kubemark 搭建了大規(guī)模集群模擬的平臺，通過一個容器啟動多個（50個）Kubemark 進程的方式，使用了 200 個 4c 的容器模擬了 10k 節(jié)點的 kubelet。在模擬集群中運行常見的負(fù)載時，我們發(fā)現(xiàn)一些基本的操作比如 Pod 調(diào)度延遲非常高，達到了驚人的 10s 這一級別，并且集群處在非常不穩(wěn)定的狀態(tài)。
當(dāng) Kubernetes 集群規(guī)模達到 10k 節(jié)點時，系統(tǒng)的各個組件均出現(xiàn)相應(yīng)的性能問題，比如：
etcd improvements
為了解決這些問題，阿里云容器平臺在各方面都做了很大的努力，改進 Kubernetes 在大規(guī)模場景下的性能。
首先是 etcd 層面，作為 Kubernetes 存儲對象的數(shù)據(jù)庫，其對 Kubernetes 集群的性能影響至關(guān)重要。
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第一版本的改進，我們通過將 etcd 的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)存到 tair 集群中，提高了 etcd 存儲的數(shù)據(jù)總量。但這個方式有一個顯著的弊端是額外增加的 tair 集群，增加的運維復(fù)雜性對集群中的數(shù)據(jù)安全性帶來了很大的挑戰(zhàn)，同時其數(shù)據(jù)一致性模型也并非基于 raft 復(fù)制組，犧牲了數(shù)據(jù)的安全性。
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第二版本的改進，我們通過將 API Server 中不同類型的對象存儲到不同的 etcd 集群中。從 etcd 內(nèi)部看，也就對應(yīng)了不同的數(shù)據(jù)目錄，通過將不同目錄的數(shù)據(jù)路由到不同的后端 etcd 中，從而降低了單個 etcd 集群中存儲的數(shù)據(jù)總量，提高了擴展性。
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第三版本的改進，我們深入研究了 etcd 內(nèi)部的實現(xiàn)原理，并發(fā)現(xiàn)了影響 etcd 擴展性的一個關(guān)鍵問題在底層 bbolt db 的 page 頁面分配算法上：隨著 etcd 中存儲的數(shù)據(jù)量的增長，bbolt db 中線性查找“連續(xù)長度為 n 的 page 存儲頁面”的性能顯著下降。
為了解決該問題，我們設(shè)計了基于 segregrated hashmap 的空閑頁面管理算法，hashmap 以連續(xù) page 大小為 key, 連續(xù)頁面起始 page id 為 value。通過查這個 segregrated hashmap 實現(xiàn) O(1) 的空閑 page 查找，極大地提高了性能。在釋放塊時，新算法嘗試和地址相鄰的 page 合并，并更新 segregrated hashmap。更詳細(xì)的算法分析可以見已發(fā)表在 CNCF 博客的博文：
https://www.cncf.io/blog/2019/05/09/performance-optimization-of-etcd-in-web-scale-data-scenario/
通過這個算法改進，我們可以將 etcd 的存儲空間從推薦的 2GB 擴展到 100GB，極大的提高了 etcd 存儲數(shù)據(jù)的規(guī)模，并且讀寫無顯著延遲增長。除此之外，我們也和谷歌工程師協(xié)作開發(fā)了 etcd raft learner（類 zookeeper observer）/fully concurrent read 等特性，在數(shù)據(jù)的安全性和讀寫性能上進行增強。這些改進已貢獻開源，將在社區(qū) etcd 3.4 版本中發(fā)布。
API Server improvements
Efficient node heartbeats
在 Kubernetes 集群中，影響其擴展到更大規(guī)模的一個核心問題是如何有效的處理節(jié)點的心跳。在一個典型的生產(chǎn)環(huán)境中 (non-trival)，kubelet 每 10s 匯報一次心跳，每次心跳請求的內(nèi)容達到 15kb（包含節(jié)點上數(shù)十計的鏡像，和若干的卷信息），這會帶來兩大問題：
為了解決這個問題，Kubernetes 引入了一個新的 build-in Lease API ，將與心跳密切相關(guān)的信息從 node 對象中剝離出來，也就是上圖中的 Lease 。原本 kubelet 每 10s 更新一次 node 對象升級為：
因為 Lease 對象非常小，因此其更新的代價遠(yuǎn)小于更新 node 對象。kubernetes 通過這個機制，顯著的降低了 API Server 的 CPU 開銷，同時也大幅減小了 etcd 中大量的 transaction logs，成功將其規(guī)模從 1000 擴展到了幾千個節(jié)點的規(guī)模，該功能在社區(qū) Kubernetes-1.14 中已經(jīng)默認(rèn)啟用。
API Server load balancing
在生產(chǎn)集群中，出于性能和可用性的考慮，通常會部署多個節(jié)點組成高可用 Kubernetes 集群。但在高可用集群實際的運行中，可能會出現(xiàn)多個 API Server 之間的負(fù)載不均衡，尤其是在集群升級或部分節(jié)點發(fā)生故障重啟的時候。這給集群的穩(wěn)定性帶來了很大的壓力，原本計劃通過高可用的方式分?jǐn)?API Server 面臨的壓力，但在極端情況下所有壓力又回到了一個節(jié)點，導(dǎo)致系統(tǒng)響應(yīng)時間變長，甚至擊垮該節(jié)點繼而導(dǎo)致雪崩。
下圖為壓測集群中模擬的一個 case，在三個節(jié)點的集群，API Server 升級后所有的壓力均打到了其中一個 API Server 上，其 CPU 開銷遠(yuǎn)高于其他兩個節(jié)點。
解決負(fù)載均衡問題，一個自然的思路就是增加 load balancer。前文的描述中提到，集群中主要的負(fù)載是處理節(jié)點的心跳，那我們就在 API Server 與 kubelet 中間增加 lb，有兩個典型的思路：
通過壓測環(huán)境驗證發(fā)現(xiàn)，增加 lb 并不能很好的解決上面提到的問題，我們必須要深入理解 Kubernetes 內(nèi)部的通信機制。深入到 Kubernetes 中研究發(fā)現(xiàn)，為了解決 tls 連接認(rèn)證的開銷，Kubernetes 客戶端做了很多的努力確保“盡量復(fù)用同樣的 tls 連接”，大多數(shù)情況下客戶端 watcher 均工作在下層的同一個 tls 連接上，僅當(dāng)這個連接發(fā)生異常時，才可能會觸發(fā)重連繼而發(fā)生 API Server 的切換。其結(jié)果就是我們看到的，當(dāng) kubelet 連接到其中一個 API Server 后，基本上是不會發(fā)生負(fù)載切換。為了解決這個問題，我們進行了三個方面的優(yōu)化：
如上圖左下角監(jiān)控圖所示，增強后的版本可以做到 API Server 負(fù)載基本均衡，同時在顯示重啟兩個節(jié)點（圖中抖動）時，能夠快速的自動恢復(fù)到均衡狀態(tài)。
List-Watch & Cacher
List-Watch 是 Kubernetes 中 Server 與 Client 通信最核心一個機制，etcd 中所有對象及其更新的信息，API Server 內(nèi)部通過 Reflector 去 watch etcd 的數(shù)據(jù)變化并存儲到內(nèi)存中，controller/kubelets 中的客戶端也通過類似的機制去訂閱數(shù)據(jù)的變化。
在 List-Watch 機制中面臨的一個核心問題是，當(dāng) Client 與 Server 之間的通信斷開時，如何確保重連期間的數(shù)據(jù)不丟，這在 Kubernetes 中通過了一個全局遞增的版本號 resourceVersion 來實現(xiàn)。如下圖所示 Reflector 中保存這當(dāng)前已經(jīng)同步到的數(shù)據(jù)版本，重連時 Reflector 告知 Server 自己當(dāng)前的版本（5），Server 根據(jù)內(nèi)存中記錄的最近變更歷史計算客戶端需要的數(shù)據(jù)起始位置（7）。
這一切看起來十分簡單可靠，但是…
在 API Server 內(nèi)部，每個類型的對象會存儲在一個叫做 storage 的對象中，比如會有:
每個類型的 storage 會有一個有限的隊列，存儲對象最近的變更，用于支持 watcher 一定的滯后（重試等場景）。一般來說，所有類型的類型共享一個遞增版本號空間（1, 2, 3, …, n)，也就是如上圖所示，pod 對象的版本號僅保證遞增不保證連續(xù)。Client 使用 List-Watch 機制同步數(shù)據(jù)時，可能僅關(guān)注 pods 中的一部分，最典型的 kubelet 僅關(guān)注和自己節(jié)點相關(guān)的 pods，如上圖所示，某個 kubelet 僅關(guān)注綠色的 pods (2, 5）。
因為 storage 隊列是有限的（FIFO），當(dāng) pods 的更新時隊列，舊的變更就會從隊列中淘汰。如上圖所示，當(dāng)隊列中的更新與某個 Client 無關(guān)時，Client 進度仍然保持在 rv=5，如果 Client 在 5 被淘汰后重連，這時候 API Server 無法判斷 5 與當(dāng)前隊列最小值（7）之間是否存在客戶端需要感知的變更，因此返回 Client too old version err 觸發(fā) Client 重新 list 所有的數(shù)據(jù)。為了解決這個問題，Kubernetes 引入 Watch bookmark 機制：
bookmark 的核心思想概括起來就是在 Client 與 Server 之間保持一個“心跳”，即使隊列中無 Client 需要感知的更新，Reflector 內(nèi)部的版本號也需要及時的更新。如上圖所示，Server 會在合適的適合推送當(dāng)前最新的 rv=12 版本號給 Client，使得 Client 版本號跟上 Server 的進展。bookmark 可以將 API Server 重啟時需要重新同步的事件降低為原來的 3%（性能提高了幾十倍），該功能有阿里云容器平臺開發(fā)，已經(jīng)發(fā)布到社區(qū) Kubernetes-1.15 版本中。
Cacher & Indexing
除 List-Watch 之外，另外一種客戶端的訪問模式是直接查詢 API Server，如下圖所示。為了保證客戶端在多個 API Server 節(jié)點間讀到一致的數(shù)據(jù)，API Server 會通過獲取 etcd 中的數(shù)據(jù)來支持 Client 的查詢請求。從性能角度看，這帶來了幾個問題：
為了解決這個問題，我們設(shè)計了 API Server 與 etcd 的數(shù)據(jù)協(xié)同機制，確保 Client 能夠通過 API Server 的 cache 獲取到一致的數(shù)據(jù)，其原理如下圖所示，整體工作流程如下：
這個方式并未打破 Client 的一致性模型（感興趣的可以自己論證一下），同時通過 cache 響應(yīng)用戶請求時我們可以靈活的增強查詢能力，比如支持 namespace nodename/labels 索引。該增強大幅提高了 API Server 的讀請求處理能力，在萬臺規(guī)模集群中典型的 describe node 的時間從原來的 5s 降低到 0.3s（觸發(fā)了 node name 索引），其他如 get nodes 等查詢操作的效率也獲得了成倍的增長。
Controller failover
在 10k node 的生產(chǎn)集群中，Controller 中存儲著近百萬的對象，從 API Server 獲取這些對象并反序列化的開銷是無法忽略的，重啟 Controller 恢復(fù)時可能需要花費幾分鐘才能完成這項工作，這對于阿里巴巴規(guī)模的企業(yè)來說是不可接受的。為了減小組件升級對系統(tǒng)可用性的影響，我們需要盡量的減小 controller 單次升級對系統(tǒng)的中斷時間，這里通過如下圖所示的方案來解決這個問題：
通過這個方案，我們將 controller 中斷時間降低到秒級別（升級時 < 2s），即使在異常宕機時，備僅需等待 leader lease 的過期（默認(rèn) 15s），無需要花費幾分鐘重新同步數(shù)據(jù)。通過這個增強，顯著的降低了 controller MTTR，同時降低了 controller 恢復(fù)時對 API Server 的性能沖擊。該方案同樣適用于 scheduler。
Customized scheduler
由于歷史原因，阿里巴巴的調(diào)度器采用了自研的架構(gòu)，因時間的關(guān)系本次分享并未展開調(diào)度器部分的增強。這里僅分享兩個基本的思路，如下圖所示：
總結(jié)
阿里巴巴通過一系列的增強與優(yōu)化，成功將 Kubernetes 應(yīng)用到生產(chǎn)環(huán)境并達到了單集群 10000 節(jié)點的超大規(guī)模，具體包括：
通過這一系列功能增強，阿里巴巴成功將內(nèi)部最核心的業(yè)務(wù)運行在上萬節(jié)點的 Kubernetes 集群之上，并經(jīng)歷了 2019 年天貓 618 大促的考驗。
作者簡介：
曾凡松（花名：逐靈），阿里云云原生應(yīng)用平臺高級技術(shù)專家。
有豐富的分布式系統(tǒng)設(shè)計研發(fā)經(jīng)驗。在集群資源調(diào)度這一領(lǐng)域，曾負(fù)責(zé)的自研調(diào)度系統(tǒng)管理了數(shù)十萬規(guī)模的節(jié)點，在集群資源調(diào)度、容器資源隔離、不同工作負(fù)載混部等方面有豐富的實踐經(jīng)驗。當(dāng)前主要負(fù)責(zé) Kubernetes 在阿里內(nèi)部的規(guī)模化落地，將 Kubernetes 應(yīng)用于阿里內(nèi)部的最核心電商業(yè)務(wù)，提高了應(yīng)用發(fā)布效率及集群資源利用率，并穩(wěn)定支撐了 2018 雙十一 及 2019 618 大促。
** “ 阿里巴巴云原生微信公眾號（ID：Alicloudnative）關(guān)注微服務(wù)、Serverless、容器、Service Mesh 等技術(shù)領(lǐng)域、聚焦云原生流行技術(shù)趨勢、云原生大規(guī)模的落地實踐，做最懂云原生開發(fā)者的技術(shù)公眾號。”**
總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的当 K8s 集群达到万级规模，阿里巴巴如何解决系统各组件性能问题？的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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