Knative ServerlessService 介绍

本文涉及的产品
Serverless 应用引擎免费试用套餐包,4320000 CU,有效期3个月
函数计算FC,每月15万CU 3个月
简介: ServerlessService 简称: SKS, 全称:Serverless Kubernetes-style Service 社区文档: https://docs.google.com/document/d/1byHQL6kePDZq6Qt4MqB-g4BDfiaJsfDPGb5oJEK1Ldo/edit?ts=5c81373b# https://docs.

ServerlessService 简称: SKS, 全称:Serverless Kubernetes-style Service 社区文档:

简单的解释

Knative 中 Autoscaler 是负责 KPA 伸缩的,并且在没有流量的时候可以缩容到零,而具体请求的流量是通过 Route 来实现的。那么 Route 和 Autoscaler 这两个看似独立的功能其实是需要紧密的配合的。否则 Autoscaler 都把 Pod 缩容到零了 Route 还在往老的 Revision 上面转发流量就会导致服务异常。所以 SKS(Serverless Kubernetes-style Service) 就是解决这个问题的。

目前的路由切换机制以及问题

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首先从上图可以看出来目前是通过 Route 切换后端的 service 名字实现当 revision 缩容到零的时候路由转发到 activator 上面,但是这个过程需要 istio 重新下发 virtualService 并且没有一个检查机制,不知道 istio 是否下发完成。

参见如下三个代码片段:

从上面的代码片段中可以发现,activator 想要把一个 revision 缩容到零需要先标记为 inactive 状态,然后强制等待至少 30s,这 30s 其实就是在等待 istio virtualService 生效。这里有两个问题:

istio virtualService 如果在 30s 内已经生效了那多余的等待就是浪费的
如果负载很高的时候 30s 也不一定能够生效,所以也可能会失败
根本原因是两边的信息没有确认机制,目前仅仅是通过 30s 大概同步一下。#2949 这个 issue 有人提出了这个问题。

SKS(Serverless Kubernetes-style Service) 解决思路

State #1: Steady State

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State #2: Scaled-to-Zero

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State #3 (Prospective): Overload / Underprovisioned

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Scale to Zero 时序图 : 最关键的就是这张时序图

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为了解决这个问题所以提出了 SKS 的想法。SKS 有两个核心点:

  1. 加上了强制确认机制,SKS controller 会主动向发起请求确保 activator 路由生效之后再进行缩容到零的操作
  2. 从始至终 Route 后端对应的 service 的名字是不会变化。所以 virtualService 本身不需要重新下发
    不过也有一个问题:因为 istio 路由转发的原理也是通过监听 endpoints 然后直接向EndPoint 转发,而不是向 ClusterIP,所以即便 SKS controller 探测到 activator 成功了也不代表 istio 能够探测成功。不过这个生效时间差就很小了。

把问题降维到这个程度基本上就解决了,目前社区认为这个时间还是可以接受的。因为在 Kubernetes 体系中 cloud-controller-manager 本身的实现机制和这个过程是一样的。Kubernetes 中当有 pod 需要删除时 controller-manager 会在 EndPoint 中摘除相关的 pod 信息但也不会等待 cloud-controller-manager 完成 slb 的摘除。这里面还有一个 pod 优雅下线的逻辑一起配合生效,关于 Kubernetes pod 流量摘除的策略后续再单独介绍。

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