Knative 健康检查机制分析

本文涉及的产品
容器服务 Serverless 版 ACK Serverless,952元额度 多规格
函数计算FC,每月15万CU 3个月
容器服务 Serverless 版 ACK Serverless,317元额度 多规格
简介: 从头开发一个 Serverless 引擎并不是一件容易的事情,今天咱们就从 Knative 的健康检查说起。通过健康检查这一个点来看看 Serverless 模式和传统的模式都有哪些不同以及 Knative 针对 Serverless 场景都做了什么思考。

从头开发一个 Serverless 引擎并不是一件容易的事情,今天咱们就从 Knative 的健康检查说起。通过健康检查这一个点来看看 Serverless 模式和传统的模式都有哪些不同以及 Knative 针对 Serverless 场景都做了什么思考。
Knative Serving 模块的核心原理如下图所示。下图中的 Route 可以理解成是 Istio Gateway 的角色。

  • 当缩容到零时进来的流量就会指到 Activator 上面
  • 当 Pod 数不为零时流量就会指到对应的 Pod 上面,此时流量不经过 Activator
  • 其中 Autoscaler 模块根据请求的 Metrics 信息实时动态的扩缩容
    image

关于这部分的详细介绍可以参见 https://yq.aliyun.com/articles/702969 这篇文章。

Knative 的 Pod 是由两个 Container 组成的: Queue-Proxy 和业务 Container。架构如下:
image

关于这部分的详细介绍可以参见 https://yq.aliyun.com/articles/722193 这篇文章。

咱们以 http1 为例进行说明。业务流量首先进入 Istio Gateway,然后会转发到 Queue-Proxy 的 8012 端口,Queue-Proxy 8012 再把请求转发到业务容器的监听端口,至此一个业务请求的服务就算完成了。

粗略的介绍原理基本就是上面这样,现在咱们对几个细节进行深入的剖析看看其内部机制:

  • 为什么要引入 Queue-Proxy?
  • Pod 缩容到零的时候流量会转发到 Activator 上面,那么 Activator 是怎么处理这些请求的?
  • Knative 中的业务 Pod 有 Queue-Proxy 和 业务 Container,那么 Pod 的 readinessProber 和 LivenessProber 分别是怎么做的?Pod 的 readinessProber、 LivenessProber 和 业务的健康状态是什么样的关系?
  • Istio Gateway 向 Pod 转发流量的时候是怎么选择 Pod 进行转发的?

为什么要引入 Queue-Proxy

Serverless 的一个核心诉求就是把业务的复杂度下沉到基础平台,让业务代码快速的迭代并且按需使用资源。不过现在更多的还是聚焦在按需使用资源层面。
如果想要按需使用资源我们就需要收集一些资源相关的 Metrics,根据这些 Metrics 信息来指导资源的管理。Knative 首先实现的就是 KPA 策略,这个是根据请求数来判断是否需要扩容的。所以 Knative 需要有一个机制收集业务请求数量。除了业务请求数还有如下信息也是需要统一处理了:

  • 访问日志的管理
  • Tracing
  • Pod 健康检查机制
  • 需要实现 Pod 和 Activator 的交互,当 Pod 缩容到零的时候如何接收 Activator 转发过来的流量
  • 其他诸如判断 Ingress 是否 Ready 的逻辑也是基于 Queue-Proxy 实现的

为了保持和业务的低耦合关系,还需要实现上述这些功能所以就引入了 Queue-Proxy 负责这些事情。这样可以在业务无感知的情况下把 Serverless 的功能实现。

从零到一的过程

当 Pod 缩容到零的时候流量会指到 Activator 上面,Activator 接收到流量以后会主动“通知”Autoscaler 做一个扩容的操作。扩容完成以后 Activator 会探测 Pod 的健康状态,需要等待第一个 Pod ready 之后才能把流量转发过来。所以这里就出现了第一个健康检查的逻辑:Activator 检查 Pod 是否 ready
这个健康检查是调用的 Pod 8012 端口完成的,Activator 会发起 HTTP 的健康检查,并且设置 K-Network-Probe=queue Header,所以 Queue Container 中会根据 K-Network-Probe=queue 来判断这是来自 Activator 的检查,然后执行相应的逻辑。

参考阅读

VirtualService 的健康检查

Knative Revision 部署完成以后就会自动创建一个 Ingress(以前叫做 ClusterIngress), 这个 Ingress 最终会被 Gateway 解析,然后 Gateway 才能把相应的流量转发给相关的 Revision。
所以每次添加一个新的 Revision 都需要同步创建 Ingress 和 Istio 的 VirtualService ,而 VirtualService 是没有状态表示 Istio 的管理的 Envoy 是否配置生效的能力的。所以 Ingress Controller 需要发起一个 http 请求来判断 VirtualService 是否 ready。这个 http 的检查最终也会打到 Pod 的 8012 端口上。标识 Header 是 K-Network-Probe=probe 。Queue-Proxy 需要基于此来判断,然后执行相应的逻辑。
相关代码如下所示:

https://github.com/knative/serving/blob/master/pkg/network/probe_handler.go#L37
image

https://github.com/knative/serving/blob/master/pkg/reconciler/ingress/status.go#L348
image

参考阅读
Gateway 通过这个健康检查来判断 Pod 是否可可以提供服务

Kubelet 的健康检查

Knative 最终生成的 Pod 是需要落实到 Kubernetes 集群的,Kubernetes 中 Pod 有两个健康检查的机制 ReadinessProber 和 LivenessProber。其中 LivenessProber 是判断 Pod 是否活着,如果检查失败 Kubelet 就会尝试重启 Container,ReadinessProber 是来判断业务是否 Ready,只有业务 Ready 的情况下才会把 Pod 挂载到 Kubernetes Service 的 EndPoint 中,这样可以保证 Pod 故障时对业务无损。

那么问题来了,Knative 的 Pod 中默认会有两个 Container:Queue-Proxy 和 user-container 。前面两个健康检查机制你应该也发现了,流量的“前半路径”需要通过 Queue-Proxy 来判断是否可以转发流量到当前 Pod,而在 Kubernetes 的机制中 Pod 是否加入 Service EndPoint 中完全是由 ReadinessProber 的结果决定的。而这两个机制是独立的,所以我们需要有一种方案来把这两个机制协调一致。这也是 Knative 作为一个 Serverless 编排引擎是需要对流量做更精细的控制要解决的问题。所以 Knative 最终是把 user-container 的 ReadinessProber 收敛到 Queue-Proxy 中,通过 Queue-Proxy 的结果来决定 Pod 的状态。
另外 https://github.com/knative/serving/issues/2912 这个 Issue 中也提到在启动 istio 的情况下,kubelet 发起的 tcp 检查可能会被 Envoy 链接,所以 TCP 请求无法判断用户的 Container 是否 ready,这也是需要把 Readiness 收敛到 Queue-Proxy 的一个动机。

Knative 收敛 user-container 健康检查能力的方法是:

  • 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 然后实现健康检查逻辑。并且这个检查的机制和前面提到的 Activator 的健康检查机制合并到了一起。这样做也保证了 Activator 向 Pod 转发流量时 user-container 一定是 Ready 状态

参考阅读

使用方法
如下所示可以在 Knative Service 中定义 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

但是需要说明两点:

  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,并且不能为零。否则 Knative webhook 校验无法通过。并且如果设置了 periodSeconds 那么一旦出现一次 Success,就再也不会去探测 user-container(v0.9.0 版本是这个行为,这应该是一个 Bug)
  2. 如果 periodSeconds 没有配置那么就会使用默认的探测策略,默认配置如下,并且这个配置是不能修改的。
            timeoutSeconds: 60
            failureThreshold: 3
            periodSeconds: 10
            successThreshold: 1

从这个使用方式上来看其实 Knative 是在逐渐收敛用户配置的灵活性,因为在 Serverless 模式中需要系统自动化处理很多逻辑。

小结

前面提到的三种健康检查机制的对比关系:

Probe Request Source Path Extra features comment
Activator probe requests :8012 With header K-Network-Probe=queue. Expected queue as response body. Probe requests from Activator before it proxies external requests
VirtualService/Gateway probe requests :8012 With header K-Network-Probe=probe and non-empty K-Network-Hash header This is used to detect which version of a VirtualService an Envoy Pod is currently serving. They are proxied from VirtualService to activator/queue-proxy.
Kubelet probe requests :8012 With non-empty K-Kubelet-Probe header or with header user-agent=kube-probe/* I don't think currently kubectl sends probe requests to this path. We can delete it. Correct me if I was wrong.

image

相关实践学习
通过Ingress进行灰度发布
本场景您将运行一个简单的应用,部署一个新的应用用于新的发布,并通过Ingress能力实现灰度发布。
容器应用与集群管理
欢迎来到《容器应用与集群管理》课程,本课程是“云原生容器Clouder认证“系列中的第二阶段。课程将向您介绍与容器集群相关的概念和技术,这些概念和技术可以帮助您了解阿里云容器服务ACK/ACK Serverless的使用。同时,本课程也会向您介绍可以采取的工具、方法和可操作步骤,以帮助您了解如何基于容器服务ACK Serverless构建和管理企业级应用。 学习完本课程后,您将能够: 掌握容器集群、容器编排的基本概念 掌握Kubernetes的基础概念及核心思想 掌握阿里云容器服务ACK/ACK Serverless概念及使用方法 基于容器服务ACK Serverless搭建和管理企业级网站应用
目录
相关文章
|
6天前
|
负载均衡 监控 网络协议
slb健康检查机制
slb健康检查机制
27 10
|
14天前
|
缓存 负载均衡 监控
slb使用过程中健康检查问题
【10月更文挑战第23天】
29 1
|
3月前
|
Kubernetes 网络协议 容器
在K8S中,Pod的健康检查方式有哪些?
在K8S中,Pod的健康检查方式有哪些?
|
Prometheus Kubernetes 网络协议
kubernetes dns 解析超时问题排查
kubernetes dns 解析超时问题排查
348 0
|
6月前
|
存储 Kubernetes 监控
Kubernetes(k8s)集群健康检查常用的五种指标
Kubernetes(k8s)集群健康检查常用的五种指标
938 1
|
6月前
|
SQL 存储 监控
|
Kubernetes 监控 Python
阿里云kubernetes(ACK)pod异常问题分析辅助工具-pod生命周期及事件可观测一览图
阿里云kubernetes(ACK)pod异常问题分析辅助工具-pod生命周期及事件可观测一览图
|
监控 Cloud Native 安全
使用Linkerd实现流量管理:学习如何使用Linkerd的路由规则来实现流量的动态控制
使用Linkerd实现流量管理:学习如何使用Linkerd的路由规则来实现流量的动态控制
93 0
|
Prometheus Kubernetes 监控
最佳实践:Kubernetes 集群中 DNS 故障的可观测性与根因诊断
本文介绍了 CoreDNS 服务器、客户端侧的常见 DNS 异常、故障根因,异常观测方案和故障处理流程,希望对大家的问题诊断有所帮助。DNS 服务对于 Kubernetes 集群是至关重要的,除了观测异常之外,我们在架构设计之初就应充分考虑 DNS 服务的稳定性,采纳一些例如 DNS 本地缓存之类的最佳实践。
最佳实践:Kubernetes 集群中 DNS 故障的可观测性与根因诊断
|
算法 Serverless 测试技术
使用ASM管理Knative服务(6):基于流量请求数实现服务自动扩缩容
Knative on ASM中提供了开箱即用、基于流量请求的自动扩缩容KPA(Knative Pod Autoscaler)功能。本文介绍如何基于流量请求数实现服务自动扩缩容。
7851 0
使用ASM管理Knative服务(6):基于流量请求数实现服务自动扩缩容