理解 K8s 资源更新机制,从一个 OpenKruise 用户疑问开始

简介: 目前在阿里巴巴内部云原生环境中,绝大部分应用都统一使用 OpenKruise 的能力做 Pod 部署、发布管理,而不少业界公司和阿里云上客户由于 K8s 原生 Deployment 等负载不能完全满足需求,也转而采用 OpenKruise 作为应用部署载体,本文就从一个阿里云上客户对接 OpenKruise 的疑问开始。

image.png

背景

OpenKruise 是阿里云开源的大规模应用自动化管理引擎,在功能上对标了 Kubernetes 原生的 Deployment / StatefulSet 等控制器,但 OpenKruise 提供了更多的增强功能如:优雅原地升级、发布优先级/打散策略、多可用区workload抽象管理、统一 sidecar 容器注入管理等,都是经历了阿里巴巴超大规模应用场景打磨出的核心能力。这些 feature 帮助我们应对更加多样化的部署环境和需求、为集群维护者和应用开发者带来更加灵活的部署发布组合策略。

目前在阿里巴巴内部云原生环境中,绝大部分应用都统一使用 OpenKruise 的能力做 Pod 部署、发布管理,而不少业界公司和阿里云上客户由于 K8s 原生 Deployment 等负载不能完全满足需求,也转而采用 OpenKruise 作为应用部署载体。

今天的分享文章就从一个阿里云上客户对接 OpenKruise 的疑问开始。这里还原一下这位同学的用法(以下 YAML 数据仅为 demo):

  1. 准备一份 Advanced StatefulSet 的 YAML 文件,并提交创建。如:

1.png

  1. 然后,修改了 YAML 中的 image 镜像版本,然后调用 K8s api 接口做更新。结果收到报错如下:

metadata.resourceVersion: Invalid value: 0x0: must be specified for an update

  1. 而如果使用 kubectl apply 命令做更新,则返回成功:

statefulset.apps.kruise.io/sample configured

问题在于,为什么同一份修改后的 YAML 文件,调用 api 接口更新是失败的,而用 kubectl apply 更新是成功的呢?这其实并不是 OpenKruise 有什么特殊校验,而是由 K8s 自身的更新机制所决定的。

从我们的接触来看,绝大多数用户都有通过 kubectl 命令或是 sdk 来更新 K8s 资源的经验,但真正理解这些更新操作背后原理的人却并不多。本文将着重介绍 K8s 的资源更新机制,以及一些我们常用的更新方式是如何实现的。

更新原理

不知道你有没有想过一个问题:对于一个 K8s 资源对象比如 Deployment,我们尝试在修改其中 image 镜像时,如果有其他人同时也在对这个 Deployment 做修改,会发生什么?

当然,这里还可以引申出两个问题:

  1. 如果双方修改的是同一个字段,比如 image 字段,结果会怎样?
  2. 如果双方修改的是不同字段,比如一个修改 image,另一个修改 replicas,又会怎么样?

其实,对一个 Kubernetes 资源对象做“更新”操作,简单来说就是通知 kube-apiserver 组件我们希望如何修改这个对象。而 K8s 为这类需求定义了两种“通知”方式,分别是 update 和 patch。在 update 请求中,我们需要将整个修改后的对象提交给 K8s;而对于 patch 请求,我们只需要将对象中某些字段的修改提交给 K8s。

那么回到背景问题,为什么用户提交修改后的 YAML 文件做 update 会失败呢?这其实是被 K8s 对 update 请求的版本控制机制所限制的。

Update 机制

Kubernetes 中的所有资源对象,都有一个全局唯一的版本号(metadata.resourceVersion)。每个资源对象从创建开始就会有一个版本号,而后每次被修改(不管是 update 还是 patch 修改),版本号都会发生变化。

官方文档告诉我们,这个版本号是一个 K8s 的内部机制,用户不应该假设它是一个数字或者通过比较两个版本号大小来确定资源对象的新旧,唯一能做的就是通过比较版本号相等来确定对象是否是同一个版本(即是否发生了变化)。而 resourceVersion 一个重要的用处,就是来做 update 请求的版本控制。

K8s 要求用户 update 请求中提交的对象必须带有 resourceVersion,也就是说我们提交 update 的数据必须先来源于 K8s 中已经存在的对象。因此,一次完整的 update 操作流程是:

  1. 首先,从 K8s 中拿到一个已经存在的对象(可以选择直接从 K8s 中查询;如果在客户端做了 list watch,推荐从本地 informer 中获取);
  2. 然后,基于这个取出来的对象做一些修改,比如将 Deployment 中的 replicas 做增减,或是将 image 字段修改为一个新版本的镜像;
  3. 最后,将修改后的对象通过 update 请求提交给 K8s;
  4. 此时,kube-apiserver 会校验用户 update 请求提交对象中的 resourceVersion 一定要和当前 K8s 中这个对象最新的 resourceVersion 一致,才能接受本次 update。否则,K8s 会拒绝请求,并告诉用户发生了版本冲突(Conflict)。

image.png

上图展示了多个用户同时 update 某一个资源对象时会发生的事情。而如果如果发生了 Conflict 冲突,对于 User A 而言应该做的就是做一次重试,再次获取到最新版本的对象,修改后重新提交 update。

因此,我们上面的两个问题也都得到了解答:

  1. 用户修改 YAML 后提交 update 失败,是因为 YAML 文件中没有包含 resourceVersion 字段。对于 update 请求而言,应该取出当前 K8s 中的对象做修改后提交;
  2. 如果两个用户同时对一个资源对象做 update,不管操作的是对象中同一个字段还是不同字段,都存在版本控制的机制确保两个用户的 update 请求不会发生覆盖。

Patch 机制

相比于 update 的版本控制,K8s 的 patch 机制则显得更加简单。

当用户对某个资源对象提交一个 patch 请求时,kube-apiserver 不会考虑版本问题,而是“无脑”地接受用户的请求(只要请求发送的 patch 内容合法),也就是将 patch 打到对象上、同时更新版本号。

不过,patch 的复杂点在于,目前 K8s 提供了 4 种 patch 策略:json patch、merge patch、strategic merge patch、apply patch(从 K8s 1.14 支持 server-side apply 开始)。通过 kubectl patch -h 命令我们也可以看到这个策略选项(默认采用 strategic):

2.png

篇幅限制这里暂不对每个策略做详细的介绍了,我们就以一个简单的例子来看一下它们的差异性。如果针对一个已有的 Deployment 对象,假设 template 中已经有了一个名为 app 的容器:

  1. 如果要在其中新增一个 nginx 容器,如何 patch 更新?
  2. 如果要修改 app 容器的镜像,如何 patch 更新?

json patch([RFC 6902]())

新增容器:

kubectl patch deployment/foo --type='json' -p \
'[{"op":"add","path":"/spec/template/spec/containers/1","value":{"name":"nginx","image":"nginx:alpine"}}]'

修改已有容器 image:

kubectl patch deployment/foo --type='json' -p \
'[{"op":"replace","path":"/spec/template/spec/containers/0/image","value":"app-image:v2"}]'

可以看到,在 json patch 中我们要指定操作类型,比如 add 新增还是 replace 替换,另外在修改 containers 列表时要通过元素序号来指定容器。

这样一来,如果我们 patch 之前这个对象已经被其他人修改了,那么我们的 patch 有可能产生非预期的后果。比如在执行 app 容器镜像更新时,我们指定的序号是 0,但此时 containers 列表中第一个位置被插入了另一个容器,则更新的镜像就被错误地插入到这个非预期的容器中。

merge patch(RFC 7386)

merge patch 无法单独更新一个列表中的某个元素,因此不管我们是要在 containers 里新增容器、还是修改已有容器的 image、env 等字段,都要用整个 containers 列表来提交 patch:

kubectl patch deployment/foo --type='merge' -p \
'{"spec":{"template":{"spec":{"containers":[{"name":"app","image":"app-image:v2"},{"name":"nginx","image":"nginx:alpline"}]}}}}'

显然,这个策略并不适合我们对一些列表深层的字段做更新,更适用于大片段的覆盖更新。

不过对于 labels/annotations 这些 map 类型的元素更新,merge patch 是可以单独指定 key-value 操作的,相比于 json patch 方便一些,写起来也更加直观:

kubectl patch deployment/foo --type='merge' -p '{"metadata":{"labels":{"test-key":"foo"}}}'

strategic merge patch

这种 patch 策略并没有一个通用的 RFC 标准,而是 K8s 独有的,不过相比前两种而言却更为强大的。

我们先从 K8s 源码看起,在 K8s 原生资源的数据结构定义中额外定义了一些的策略注解。比如以下这个截取了 podSpec 中针对 containers 列表的定义,参考 Github:

// ...
// +patchMergeKey=name
// +patchStrategy=merge
Containers []Container json:"containers" patchStrategy:"merge" patchMergeKey:"name" protobuf:"bytes,2,rep,name=containers"

可以看到其中有两个关键信息:patchStrategy:"merge" patchMergeKey:"name" 。这就代表了,containers 列表使用 strategic merge patch 策略更新时,会把下面每个元素中的 name 字段看作 key。

简单来说,在我们 patch 更新 containers 不再需要指定下标序号了,而是指定 name 来修改,K8s 会把 name 作为 key 来计算 merge。比如针对以下的 patch 操作:

kubectl patch deployment/foo -p \
'{"spec":{"template":{"spec":{"containers":[{"name":"nginx","image":"nginx:mainline"}]}}}}'

如果 K8s 发现当前 containers 中已经有名字为 nginx 的容器,则只会把 image 更新上去;而如果当前 containers 中没有 nginx 容器,K8s 会把这个容器插入 containers 列表。

此外还要说明的是,目前 strategic 策略只能用于原生 K8s 资源以及 Aggregated API 方式的自定义资源,对于 CRD 定义的资源对象,是无法使用的。这很好理解,因为 kube-apiserver 无法得知 CRD 资源的结构和 merge 策略。如果用 kubectl patch 命令更新一个 CR,则默认会采用 merge patch 的策略来操作。

kubectl 封装

了解完了 K8s 的基础更新机制,我们再次回到最初的问题上。为什么用户修改 YAML 文件后无法直接调用 update 接口更新,却可以通过 kubectl apply 命令更新呢?

其实 kubectl 为了给命令行用户提供良好的交互体感,设计了较为复杂的内部执行逻辑,诸如 apply、edit 这些常用操作其实背后并非对应一次简单的 update 请求。毕竟 update 是有版本控制的,如果发生了更新冲突对于普通用户并不友好。以下简略介绍下 kubectl 几种更新操作的逻辑,有兴趣可以看一下 kubectl 封装的源码。

apply

在使用默认参数执行 apply 时,触发的是 client-side apply。kubectl 逻辑如下:

首先解析用户提交的数据(YAML/JSON)为一个对象 A;然后调用 Get 接口从 K8s 中查询这个资源对象:

  • 如果查询结果不存在,kubectl 将本次用户提交的数据记录到对象 A 的 annotation 中(key 为 kubectl.kubernetes.io/last-applied-configuration),最后将对象 A提交给 K8s 创建;
  • 如果查询到 K8s 中已有这个资源,假设为对象 B:1. kubectl 尝试从对象 B 的 annotation 中取出 kubectl.kubernetes.io/last-applied-configuration 的值(对应了上一次 apply 提交的内容);2. kubectl 根据前一次 apply 的内容和本次 apply 的内容计算出 diff(默认为 strategic merge patch 格式,如果非原生资源则采用 merge patch);3. 将 diff 中添加本次的 kubectl.kubernetes.io/last-applied-configuration annotation,最后用 patch 请求提交给 K8s 做更新。

这里只是一个大致的流程梳理,真实的逻辑会更复杂一些,而从 K8s 1.14 之后也支持了 server-side apply,有兴趣的同学可以看一下源码实现。

edit

kubectl edit 逻辑上更简单一些。在用户执行命令之后,kubectl 从 K8s 中查到当前的资源对象,并打开一个命令行编辑器(默认用 vi)为用户提供编辑界面。

当用户修改完成、保存退出时,kubectl 并非直接把修改后的对象提交 update(避免 Conflict,如果用户修改的过程中资源对象又被更新),而是会把修改后的对象和初始拿到的对象计算 diff,最后将 diff 内容用 patch 请求提交给 K8s。

总结

看了上述的介绍,大家应该对 K8s 更新机制有了一个初步的了解了。接下来想一想,既然 K8s 提供了两种更新方式,我们在不同的场景下怎么选择 update 或 patch 来使用呢?这里我们的建议是:

  • 如果要更新的字段只有我们自己会修改(比如我们有一些自定义标签,并写了 operator 来管理),则使用 patch 是最简单的方式;
  • 如果要更新的字段可能会被其他方修改(比如我们修改的 replicas 字段,可能有一些其他组件比如 HPA 也会做修改),则建议使用 update 来更新,避免出现互相覆盖。

最终我们的客户改为基于 get 到的对象做修改后提交 update,终于成功触发了 Advanced StatefulSet 的原地升级。

本文转自<阿里巴巴云原生技术圈>——阿里巴巴云原生小助手

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。 &nbsp; &nbsp; 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
|
10月前
|
存储 Kubernetes 对象存储
部署DeepSeek但GPU不足,ACK One注册集群助力解决IDC GPU资源不足
借助阿里云ACK One注册集群,充分利用阿里云强大ACS GPU算力,实现DeepSeek推理模型高效部署。
|
10月前
|
存储 Kubernetes 对象存储
部署DeepSeek但GPU不足,ACK One注册集群助力解决IDC GPU资源不足
部署DeepSeek但GPU不足,ACK One注册集群助力解决IDC GPU资源不足
267 3
|
11月前
|
弹性计算 运维 Kubernetes
使用ACK Edge统一管理多地域的ECS资源
本文介绍如何使用ACK Edge来管理分布在多个地域的ECS资源。
|
10月前
|
弹性计算 运维 Kubernetes
使用ACK Edge统一管理多地域的ECS资源
使用ACK Edge统一管理多地域的ECS资源
190 0
|
10月前
|
存储 Kubernetes 对象存储
部署 DeepSeek 但 GPU 不足,ACK One 注册集群助力解决 IDC GPU 资源不足
部署 DeepSeek 但 GPU 不足,ACK One 注册集群助力解决 IDC GPU 资源不足
|
JSON 运维 Kubernetes
|
消息中间件 Java Kafka
Kafka ACK机制详解!
本文深入剖析了Kafka的ACK机制,涵盖其原理、源码分析及应用场景,并探讨了acks=0、acks=1和acks=all三种级别的优缺点。文中还介绍了ISR(同步副本)的工作原理及其维护机制,帮助读者理解如何在性能与可靠性之间找到最佳平衡。适合希望深入了解Kafka消息传递机制的开发者阅读。
1363 0
|
Kubernetes 监控 测试技术
k8s学习--OpenKruise详细解释以及原地升级及全链路灰度发布方案
k8s学习--OpenKruise详细解释以及原地升级及全链路灰度发布方案
550 0
|
2月前
|
人工智能 算法 调度
阿里云ACK托管集群Pro版共享GPU调度操作指南
本文介绍在阿里云ACK托管集群Pro版中,如何通过共享GPU调度实现显存与算力的精细化分配,涵盖前提条件、使用限制、节点池配置及任务部署全流程,提升GPU资源利用率,适用于AI训练与推理场景。
254 1
|
2月前
|
弹性计算 监控 调度
ACK One 注册集群云端节点池升级:IDC 集群一键接入云端 GPU 算力,接入效率提升 80%
ACK One注册集群节点池实现“一键接入”,免去手动编写脚本与GPU驱动安装,支持自动扩缩容与多场景调度,大幅提升K8s集群管理效率。
231 89

热门文章

最新文章

推荐镜像

更多