更新应用时,如何实现 K8s 零中断滚动更新?

本文涉及的产品
应用型负载均衡 ALB,每月750个小时 15LCU
传统型负载均衡 CLB,每月750个小时 15LCU
网络型负载均衡 NLB,每月750个小时 15LCU
简介: 云栖号资讯:【点击查看更多行业资讯】在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯,还在等什么,快来! Kubernetes 集群中,业务通常采用 Deployment + LoadBalancer 类型 Service 的方式对外提供服务,其典型部署架构如图 1 所示。

云栖号资讯:【点击查看更多行业资讯
在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯,还在等什么,快来!


Kubernetes 集群中,业务通常采用 Deployment + LoadBalancer 类型 Service 的方式对外提供服务,其典型部署架构如图 1 所示。这种架构部署和运维都十分简单方便,但是在应用更新或者升级时可能会存在服务中断,引发线上问题。今天我们来详细分析下这种架构为何在更新应用时会发生服务中断以及如何避免服务中断。

1

图1 业务部署图

为何会发生服务中断

Deployment 滚动更新时会先创建新 pod,等待新 pod running 后再删除旧 pod。

新建 Pod

2

图 2 服务中断示意图

中断原因:Pod running 后被加入到 Endpoint 后端,容器服务监控到 Endpoint 变更后将 Node 加入到 SLB 后端。此时请求从 SLB 转发到 Pod 中,但是 Pod 业务代码还未初始化完毕,无法处理请求,导致服务中断,如图 2 所示。

解决方法:为 pod 配置就绪检测,等待业务代码初始化完毕后后再将 node 加入到 SLB 后端。

删除 Pod

在删除旧 pod 过程中需要对多个对象(如 Endpoint、ipvs/iptables、SLB)进行状态同步,并且这些同步操作是异步执行的,整体同步流程如图 3 所示。

3

图 3 Deployment 更新时序图

Pod

pod 状态变更:将 Pod 设置为 Terminating 状态,并从所有 Service 的 Endpoints 列表中删除。此时,Pod 停止获得新的流量,但在 Pod 中运行的容器不会受到影响;

  • 执行 preStop Hook:Pod 删除时会触发 preStop Hook,preStop Hook 支持 bash 脚本、TCP 或 HTTP 请求;
  • 发送 SIGTERM 信号:向 Pod 中的容器发送 SIGTERM 信号;
  • 等待指定的时间:terminationGracePeriodSeconds 字段用于控制等待时间,默认值为 30 秒。该步骤与 preStop Hook 同时执行,因此 - - terminationGracePeriodSeconds 需要大于 preStop 的时间,否则会出现 preStop 未执行完毕,pod 就被 kill 的情况;
  • 发送 SIGKILL 信号:等待指定时间后,向 pod 中的容器发送 SIGKILL 信号,删除 pod。

中断原因:上述 1、2、3、4步骤同时进行,因此有可能存在 Pod 收到 SIGTERM 信号并且停止工作后,还未从 Endpoints 中移除的情况。此时,请求从 slb 转发到 pod 中,而 Pod 已经停止工作,因此会出现服务中断,如图 4 所示。

4

图 4 服务中断示意图

解决方法:为 pod 配置 preStop Hook,使 Pod 收到 SIGTERM 时 sleep 一段时间而不是立刻停止工作,从而确保从 SLB 转发的流量还可以继续被 Pod 处理。

iptables/ipvs

中断原因:当 pod 变为 termintaing 状态时,会从所有 service 的 endpoint 中移除该 pod。kube-proxy 会清理对应的 iptables/ipvs 条目。而容器服务 watch 到 endpoint 变化后,会调用 slb openapi 移除后端,此操作会耗费几秒。由于这两个操作是同时进行,因此有可能存在节点上的 iptables/ipvs 条目已经被清理,但是节点还未从 slb 移除的情况。此时,流量从 slb 流入,而节点上已经没有对应的 iptables/ipvs 规则导致服务中断,如图 5 所示。

5

图 5 服务中断示意图

解决方法:

  • Cluster 模式:Cluster 模式下 kube-proxy 会把所有业务 Pod 写入 Node 的 iptables/ipvs 中,如果当前 Node 没有业务 pod,则该请求会被转发给其他 Node,因此不会存在服务中断,如 6 所示;

6

图 6 Cluster 模式请求转发示意图

  • Local 模式:Local 模式下,kube-proxy 仅会把 Node 上的 pod 写入 iptables/ipvs。当 Node 上只有一个 pod 且状态变为 terminating 时,iptables/ipvs 会将该 pod 记录移除。此时请求转发到这个 node 时,无对应的 iptables/ipvs 记录,导致请求失败。这个问题可以通过原地升级来避免,即保证更新过程中 Node 上至少有一个 Running Pod。原地升级可以保障 Node 的 iptables/ipvs 中总会有一条业务 pod 记录,因此不会产生服务中断,如图 7 所示;

7

图 7 Local 模式原地升级时请求转发示意图

  • ENI 模式 Service:ENI 模式绕过 kube-proxy,将 Pod 直接挂载到 SLB 后端,因此不存在因为 iptables/ipvs 导致的服务中断。

8

图 8 ENI 模式请求转发示意图

SLB

9

图 9 服务中断示意图

中断原因:容器服务监控到 Endpoints 变化后,会将 Node 从 slb 后端移除。当节点从 slb 后端移除后,SLB 对于继续发往该节点的长连接会直接断开,导致服务中断。

解决方法:为 SLB 设置长链接优雅中断(依赖具体云厂商)。

如何避免服务中断

避免服务中断可以从 Pod 和 Service 两类资源入手,接下来将针对上述中断原因介绍相应的配置方法。

Pod 配置

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: nginx
  namespace: default
spec:
  containers:
  - name: nginx
    image: nginx
    # 存活检测
    livenessProbe:
      failureThreshold: 3
      initialDelaySeconds: 30
      periodSeconds: 30
      successThreshold: 1
      tcpSocket:
        port: 5084
      timeoutSeconds: 1
    # 就绪检测
    readinessProbe:
      failureThreshold: 3
      initialDelaySeconds: 30
      periodSeconds: 30
      successThreshold: 1
      tcpSocket:
        port: 5084
      timeoutSeconds: 1
    # 优雅退出
    lifecycle: 
      preStop: 
        exec: 
          command: 
          - sleep
          - 30
  terminationGracePeriodSeconds: 60

注意:需要合理设置就绪检测(readinessProbe)的探测频率、延时时间、不健康阈值等数据,部分应用启动时间本身较长,如果设置的时间过短,会导致 POD 反复重启。

  • livenessProbe 为存活检测,如果失败次数到达阈值(failureThreshold)后,pod 会重启,具体配置见官方文档;
  • readinessProbe 为就绪检查,只有就绪检查通过后,pod 才会被加入到 Endpoint 中。容器服务监控到 Endpoint 变化后才会将 node 挂载到 slb 后端;
  • preStop 时间建议设置为业务处理完所有剩余请求所需的时间,terminationGracePeriodSeconds 时间建议设置为 preStop 的时间再加 30 秒以上。

Service 配置

Cluster 模式(externalTrafficPolicy: Cluster)

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: nginx
  namespace: default
spec:
  externalTrafficPolicy: Cluster
  ports:
  - port: 80
    protocol: TCP
    targetPort: 80
  selector:
    run: nginx
  type: LoadBalancer

容器服务会将集群中所有节点挂载到 SLB 的后端(使用 BackendLabel 标签配置后端的除外),因此会快速消耗 SLB quota。SLB 限制了每个 ECS 上能够挂载的 SLB 的个数,默认值为 50,当 quota 消耗完后会导致无法创建新的监听及 SLB。

Cluster 模式下,如果当前节点没有业务 pod 会将请求转发给其他 Node。在跨节点转发时需要做 NAT,因此会丢失源 IP。

Local 模式(externalTrafficPolicy: Local)

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: nginx
  namespace: default
spec:
  externalTrafficPolicy: Local
  ports:
  - port: 80
    protocol: TCP
    targetPort: 80
  selector:
    run: nginx
  type: LoadBalancer
# 需要尽可能的让每个节点在更新的过程中有至少一个的Running的Pod
# 通过修改UpdateStrategy和利用nodeAffinity尽可能的保证在原地rolling update
# * UpdateStrategy可以设置Max Unavailable为0,保证有新的Pod启动后才停止之前的pod
# * 先对固定的几个节点打上label用来调度
# * 使用nodeAffinity+和超过相关node数量的replicas数量保证尽可能在原地建新的Pod
# 例如:
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
......
strategy:
  rollingUpdate:
    maxSurge: 50%
    maxUnavailable: 0%
  type: RollingUpdate
......
    affinity:
      nodeAffinity:
          preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
        - weight: 1
          preference:
              matchExpressions:
            - key: deploy
              operator: In
              values:
              - nginx

容器服务默认会将 Service 对应的 Pod 所在的节点加入到 SLB 后端,因此 SLB quota 消耗较慢。Local 模式下请求直接转发到 pod 所在 node,不存在跨节点转发,因此可以保留源 IP 地址。Local 模式下可以通过原地升级的方式避免服务中断,yaml 文件如上。

ENI 模式(阿里云特有模式)

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  annotations:
    service.beta.kubernetes.io/backend-type: "eni"
  name: nginx
spec:
  ports:
  - name: http
    port: 30080
    protocol: TCP
    targetPort: 80
  selector:
    app: nginx
  type: LoadBalancer

Terway 网络模式下,通过设置 service.beta.kubernetes.io/backend-type:"eni" annotation 可以创建 ENI 模式的 SLB。ENI 模式下,pod会直接挂载到 SLB 后端,不经过 kube-proxy,因此不存在服务中断的问题。请求直接转发到 pod,因此可以保留源 IP 地址。

三种 svc 模式对比如下表所示:

10

图 10 Service 对比

结论

Terway 网络模式 (推荐方式)

选用 ENI 模式的 svc + 设定 Pod 优雅终止 + 就绪检测。

Flannel 网络模式

  • 如果集群中 slb 数量不多且不需要保留源 ip:选用 cluster 模式 + 设定 Pod 优雅终止 + 就绪检测;
  • 如果集群中 slb 数量较多或需要保留源 ip:选用 local 模式 + 设定 Pod 优雅终止 + 就绪检测 + 原地升级(保证更新过程中每个节点上至少有一个 Running Pod)。

【云栖号在线课堂】每天都有产品技术专家分享!
课程地址:https://yqh.aliyun.com/live

立即加入社群,与专家面对面,及时了解课程最新动态!
【云栖号在线课堂 社群】https://c.tb.cn/F3.Z8gvnK

原文发布时间:2020-06-03
本文作者:阿里巴巴云原生
本文来自:“掘金”,了解相关信息可以关注“掘金”

相关实践学习
深入解析Docker容器化技术
Docker是一个开源的应用容器引擎,让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中,然后发布到任何流行的Linux机器上,也可以实现虚拟化,容器是完全使用沙箱机制,相互之间不会有任何接口。Docker是世界领先的软件容器平台。开发人员利用Docker可以消除协作编码时“在我的机器上可正常工作”的问题。运维人员利用Docker可以在隔离容器中并行运行和管理应用,获得更好的计算密度。企业利用Docker可以构建敏捷的软件交付管道,以更快的速度、更高的安全性和可靠的信誉为Linux和Windows Server应用发布新功能。 在本套课程中,我们将全面的讲解Docker技术栈,从环境安装到容器、镜像操作以及生产环境如何部署开发的微服务应用。本课程由黑马程序员提供。     相关的阿里云产品:容器服务 ACK 容器服务 Kubernetes 版(简称 ACK)提供高性能可伸缩的容器应用管理能力,支持企业级容器化应用的全生命周期管理。整合阿里云虚拟化、存储、网络和安全能力,打造云端最佳容器化应用运行环境。 了解产品详情: https://www.aliyun.com/product/kubernetes
相关文章
|
8月前
|
Kubernetes 持续交付 开发工具
阿里云协同万兴科技落地ACK One GitOps方案,全球多机房应用自动化发布,效率提升50%
阿里云协同万兴科技落地ACK One GitOps方案,全球多机房应用自动化发布,效率提升50%
251 2
|
7月前
|
存储 监控 对象存储
ACK 容器监控存储全面更新:让您的应用运行更稳定、更透明
ACK 容器监控存储全面更新:让您的应用运行更稳定、更透明
177 0
ACK 容器监控存储全面更新:让您的应用运行更稳定、更透明
|
8月前
|
存储 监控 对象存储
ACK 容器监控存储全面更新:让您的应用运行更稳定、更透明
ACK 容器监控存储全面更新:让您的应用运行更稳定、更透明
126 1
|
8月前
|
Kubernetes 持续交付 开发工具
阿里云协同万兴科技落地ACK One GitOps方案,全球多机房应用自动化发布,效率提升50%
阿里云协同万兴科技落地ACK One GitOps方案,全球多机房应用自动化发布,效率提升50%
|
8月前
|
运维 分布式计算 Kubernetes
ACK One多集群Service帮助大批量应用跨集群无缝迁移
ACK One多集群Service可以帮助您,在无需关注服务间的依赖,和最小化迁移风险的前提下,完成跨集群无缝迁移大批量应用。
|
5月前
|
资源调度 Kubernetes 调度
从单集群到多集群的快速无损转型:ACK One 多集群应用分发
ACK One 的多集群应用分发,可以最小成本地结合您已有的单集群 CD 系统,无需对原先应用资源 YAML 进行修改,即可快速构建成多集群的 CD 系统,并同时获得强大的多集群资源调度和分发的能力。
194 9
|
5月前
|
资源调度 Kubernetes 调度
从单集群到多集群的快速无损转型:ACK One 多集群应用分发
本文介绍如何利用阿里云的分布式云容器平台ACK One的多集群应用分发功能,结合云效CD能力,快速将单集群CD系统升级为多集群CD系统。通过增加分发策略(PropagationPolicy)和差异化策略(OverridePolicy),并修改单集群kubeconfig为舰队kubeconfig,可实现无损改造。该方案具备多地域多集群智能资源调度、重调度及故障迁移等能力,帮助用户提升业务效率与可靠性。
|
7月前
|
存储 Kubernetes 监控
K8s集群实战:使用kubeadm和kuboard部署Kubernetes集群
总之,使用kubeadm和kuboard部署K8s集群就像回归童年一样,简单又有趣。不要忘记,技术是为人服务的,用K8s集群操控云端资源,我们不过是想在复杂的世界找寻简单。尽管部署过程可能遇到困难,但朝着简化复杂的目标,我们就能找到意义和乐趣。希望你也能利用这些工具,找到你的乐趣,满足你的需求。
657 33
|
7月前
|
Kubernetes 开发者 Docker
集群部署:使用Rancher部署Kubernetes集群。
以上就是使用 Rancher 部署 Kubernetes 集群的流程。使用 Rancher 和 Kubernetes,开发者可以受益于灵活性和可扩展性,允许他们在多种环境中运行多种应用,同时利用自动化工具使工作负载更加高效。
378 19
|
7月前
|
人工智能 分布式计算 调度
打破资源边界、告别资源浪费:ACK One 多集群Spark和AI作业调度
ACK One多集群Spark作业调度,可以帮助您在不影响集群中正在运行的在线业务的前提下,打破资源边界,根据各集群实际剩余资源来进行调度,最大化您多集群中闲置资源的利用率。

热门文章

最新文章

推荐镜像

更多