OpenKruise v0.9.0 版本发布:新增 Pod 重启、删除防护等重磅功能

本文涉及的产品
容器服务 Serverless 版 ACK Serverless,317元额度 多规格
可观测监控 Prometheus 版,每月50GB免费额度
性能测试 PTS,5000VUM额度
简介: OpenKruise 是阿里云开源的云原生应用自动化管理套件,也是当前托管在 Cloud Native Computing Foundation (CNCF) 下的 Sandbox 项目。它来自阿里巴巴多年来容器化、云原生的技术沉淀,是阿里内部生产环境大规模应用的基于 Kubernetes 之上的标准扩展组件,也是紧贴上游社区标准、适应互联网规模化场景的技术理念与最佳实践。

头图.jpg

作者 | 王思宇(酒祝)
Photo Creidt@ 王思宇(酒祝)

背景


OpenKruise 是阿里云开源的云原生应用自动化管理套件,也是当前托管在 Cloud Native Computing Foundation (CNCF) 下的 Sandbox 项目。它来自阿里巴巴多年来容器化、云原生的技术沉淀,是阿里内部生产环境大规模应用的基于 Kubernetes 之上的标准扩展组件,也是紧贴上游社区标准、适应互联网规模化场景的技术理念与最佳实践。

OpenKruise 在 2021 年 5 月 20 日发布了最新的 v0.9.0 版本(ChangeLog​),新增了 Pod 容器重启、资源级联删除防护等重磅功能,本文以下对新版本做整体的概览介绍。

Pod 容器重启/重建


“重启” 是一个很朴素的需求,即使日常运维的诉求,也是技术领域较为常见的 “恢复手段”。而在原生的 Kubernetes 中,并没有提供任何对容器粒度的操作能力,Pod 作为最小操作单元也只有创建、删除两种操作方式。

有的同学可能会问,在云原生时代,为什么用户还要关注容器重启这种运维操作呢?在理想的 Serverless 模式下,业务只需要关心服务自身就好吧?

这来自于云原生架构和过去传统基础基础设施的差异性。在传统的物理机、虚拟机时代,一台机器上往往会部署和运行多个应用的实例,并且机器和应用的生命周期是不同的;在这种情况下,应用实例的重启可能仅仅是一条 systemctl 或 supervisor 之类的指令,而无需将整个机器重启。然而,在容器与云原生模式下,应用的生命周期是和 Pod 容器绑定的;即常规情况下,一个容器只运行一个应用进程,一个 Pod 也只提供一个应用实例的服务。

基于上述的限制,目前原生 Kubernetes 之下是没有 API 来为上层业务提供容器(应用)重启能力的。而 Kruise v0.9.0 版本提供了一种单 Pod 维度的容器重启能力,兼容 1.16 及以上版本的标准 Kubernetes 集群。在安装或升级 Kruise 对象来指定重启,最简单的 YAML 如下:

apiVersion: apps.kruise.io/v1alpha1
kind: ContainerRecreateRequest
metadata:
  namespace: pod-namespace
  name: xxx
spec:
  podName: pod-name
  containers:
  - name: app
  - name: sidecar


其中,namespace 需要与要操作的 Pod 在同一个命名空间,name 可自选。spec 中 podName 是 Pod 名字,containers 列表则可以指定 Pod 中一个或多个容器名来执行重启。

除了上述必选字段外,CRR 还提供了多种可选的重启策略:

spec:
  # ...
  strategy:
    failurePolicy: Fail
    orderedRecreate: false
    terminationGracePeriodSeconds: 30
    unreadyGracePeriodSeconds: 3
    minStartedSeconds: 10
  activeDeadlineSeconds: 300
  ttlSecondsAfterFinished: 1800
  • failurePolicy:Fail 或 Ignore,默认 Fail;表示一旦有某个容器停止或重建失败,CRR 立即结束。
  • orderedRecreate:默认 false;true 表示列表有多个容器时,等前一个容器重建完成了,再开始重建下一个。
  • terminationGracePeriodSeconds:等待容器优雅退出的时间,不填默认用 Pod 中定义的时间。
  • unreadyGracePeriodSeconds:在重建之前先把 Pod 设为 not ready,并等待这段时间后再开始执行重建。

    • 注:该功能依赖于 KruisePodReadinessGate 这个 feature-gate 要打开,后者会在每个 Pod 创建的时候注入一个 readinessGate。否则,默认只会给 Kruise workload 创建的 Pod 注入 readinessGate,也就是说只有这些 Pod 才能在 CRR 重建时使用 unreadyGracePeriodSeconds。
  • minStartedSeconds:重建后新容器至少保持运行这段时间,才认为该容器重建成功。
  • activeDeadlineSeconds:如果 CRR 执行超过这个时间,则直接标记为结束(未完成的容器标记为失败)。
  • ttlSecondsAfterFinished:CRR 结束后,过了这段时间自动被删除掉。

实现原理:当用户创建了 CRR 后,经过了 kruise-manager 中心端的初步处理,会被 Pod 所在节点上的 kruise-daemon 收到并开始执行。执行的过程如下:

  1. 如果 Pod 容器定义了 preStop,kruise-daemon 会先走 CRI 运行时 exec 到容器中执行 preStop。
  2. 如果没有 preStop 或执行完成,kruise-daemon 调用 CRI 接口将容器停止。
  3. kubelet 感知到容器退出,则会新建一个 “序号” 递增的新容器,并开始启动(以及执行 postStart)。
  4. kruise-daemon 感知到新容器启动成功,上报 CRR 重启完成。

1.png

上述的容器 “序号” 其实就对应了 Pod status 中 kubelet 上报的 restartCount。因此,在容器重启后会看到 Pod 的 restartCount 增加。另外,因为容器发生了重建,之前临时写到旧容器 rootfs 中的文件会丢失,但是 volume mount 挂载卷中的数据仍然存在。

级联删除防护


Kubernetes 的面向终态自动化是一把 “双刃剑”,它既为应用带来了声明式的部署能力,同时也潜在地会将一些误操作行为被终态化放大。例如它的 “级联删除” 机制,即正常情况(非 orphan 删除)下一旦父类资源被删除,则所有子类资源都会被关联删除:

  1. 删除一个 CRD,其所有对应的 CR 都被清理掉。
  2. 删除一个 namespace,这个命名空间下包括 Pod 在内所有资源都被一起删除。
  3. 删除一个 workload(Deployment/StatefulSet/...),则下属所有 Pod 被删除。

类似这种 “级联删除” 带来的故障,我们已经听到不少社区 K8s 用户和开发者带来的抱怨。对于任何一家企业来说,其生产环境发生这种规模误删除都是不可承受之痛,阿里巴巴也不例外。

因此,在 Kruise v0.9.0 版本中,我们将阿里内部所做的防级联删除能力输出到社区,期望能为更多的用户带来稳定性保障。在当前版本中如果需要使用该功能,则在安装或升级 Kruisex的时候需要显式打开 ResourcesDeletionProtection 这个 feature-gate。

对于需要防护删除的资源对象,用户可以给其打上 policy.kruise.io/delete-protection 标签,value 可以有两种:

  • Always: 表示这个对象禁止被删除,除非上述 label 被去掉。
  • Cascading:这个对象如果还有可用的下属资源,则禁止被删除。

目前支持的资源类型、以及 cascading 级联关系如下:

2.jpg

CloneSet 新增功能

1. 删除优先级


controller.kubernetes.io/pod-deletion-cost​ 是从 Kubernetes 1.21 版本后加入的 annotation,ReplicaSet 在缩容时会参考这个 cost 数值来排序。CloneSet 从 Kruise v0.9.0 版本后也同样支持了这个功能。

用户可以把这个 annotation 配置到 pod 上,它的 value 数值是 int 类型,表示这个 pod 相较于同个 CloneSet 下其他 pod 的 "删除代价",代价越小的 pod 删除优先级相对越高。没有设置这个 annotation 的 pod 默认 deletion cost 是 0。

注意这个删除顺序并不是强制保证的,因为真实的 pod 的删除类似于下述顺序:

  1. 未调度 < 已调度
  2. PodPending < PodUnknown < PodRunning
  3. Not ready < ready
  4. 较小 pod-deletion cost < 较大 pod-deletion cost
  5. 处于 Ready 时间较短 < 较长
  6. 容器重启次数较多 < 较少
  7. 创建时间较短 < 较长

2. 配合原地升级的镜像预热


当使用 CloneSet 做应用原地升级时,只会升级容器镜像、而 Pod 不会发生重建。这就保证了 Pod 升级前后所在 node 不会发生变化,从而在原地升级的过程中,如果 CloneSet 提前在所有 Pod 节点上先把新版本镜像拉取好,则在后续的发布批次中 Pod 原地升级速度会得到大幅度提高。

在当前版本中如果需要使用该功能,则在x安装或升级 Kruise的时候需要显式打开 PreDownloadImageForInPlaceUpdate 这个 feature-gate。打开后,当用户更新了 CloneSet template 中的镜像、且发布策略支持原地升级,则 CloneSet 会自动为这个新镜像创建 ImagePullJob 对象(OpenKruise 提供的批量镜像预热功能),来提前在 Pod 所在节点上预热新镜像。

默认情况下 CloneSet 给 ImagePullJob 配置的并发度是 1,也就是一个个节点拉镜像。如果需要调整,你可以在 CloneSet annotation 上设置其镜像预热时的并发度:

apiVersion: apps.kruise.io/v1alpha1
kind: CloneSet
metadata:
  annotations:
    apps.kruise.io/image-predownload-parallelism: "5"

3. 先扩再缩的 Pod 置换方式


在过去版本中,CloneSet 的 maxUnavailable、maxSurge 策略只对应用发布过程生效。而从 Kruise v0.9.0 版本开始,这两个策略同样会对 Pod 指定删除生效。

也就是说,当用户通过 podsToDeleteapps.kruise.io/specified-delete: true 方式(具体见官网文档)来指定一个或多个 Pod 期望删除时,CloneSet 只会在当前不可用 Pod 数量(相对于 replicas 总数)小于 maxUnavailable 的时候才执行删除。同时,如果用户配置了 maxSurge 策略,则 CloneSet 有可能会先创建一个新 Pod、等待新 Pod ready、再删除指定的旧 Pod。

具体采用什么样的置换方式,取决于当时的 maxUnavailable 和实际不可用 Pod 数量。比如:

  • 对于一个 CloneSet maxUnavailable=2, maxSurge=1 且有一个 pod-a 处于不可用状态, 如果你对另一个 pod-b 指定删除, 那么 CloneSet 会立即删除它,然后创建一个新 Pod。
  • 对于一个 CloneSet maxUnavailable=1, maxSurge=1 且有一个 pod-a 处于不可用状态, 如果你对另一个 pod-b 指定删除, 那么 CloneSet 会先新建一个 Pod、等待它 ready,最后再删除 pod-b
  • 对于一个 CloneSet maxUnavailable=1, maxSurge=1 且有一个 pod-a 处于不可用状态, 如果你对这个 pod-a 指定删除, 那么 CloneSet 会立即删除它,然后创建一个新 Pod。
  • ...

4. 基于 partition 终态的高效回滚


在原生的 workload 中,Deployment 自身发布不支持灰度发布,StatefulSet 有 partition 语义来允许用户控制灰度升级的数量;而 Kruise workload 如 CloneSet、Advanced StatefulSet,也都提供了 partition 来支持灰度分批。

对于 CloneSet,Partition 的语义是保留旧版本 Pod 的数量或百分比。比如说一个 100 个副本的 CloneSet,在升级镜像时将 partition 数值阶段性改为 80 -> 60 -> 40 -> 20 -> 0,则完成了分 5 批次发布。

但过去,不管是 Deployment、StatefulSet 还是 CloneSet,在发布的过程中如果想要回滚,都必须将 template 信息(镜像)重新改回老版本。后两者在灰度的过程中,将 partition 调小会触发旧版本升级为新版本,但再次 partition 调大则不会处理。

从 v0.9.0 版本开始,CloneSet 的 partition 支持了 “终态回滚” 功能。如果在安装或升级 Kruise的时候打开了 CloneSetPartitionRollback 这个 feature-gate,则当用户将 partition 调大时,CloneSet 会将对应数量的新版本 Pod 重新回滚到老版本。

这样带来的好处是显而易见的:在灰度发布的过程中,只需要前后调节 partition 数值,就能灵活得控制新旧版本的比例数量。但需要注意的是,CloneSet 所依据的 “新旧版本” 对应的是其 status 中的 updateRevision 和 currentRevision:

  • updateRevision:对应当前 CloneSet 所定义的 template 版本。
  • currentRevision:该 CloneSet 前一次全量发布成功的 template 版本。

5. 短 hash


默认情况下,CloneSet 在 Pod label 中设置的 controller-revision-hash 值为 ControllerRevision 的完整名字,比如:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  labels:
    controller-revision-hash: demo-cloneset-956df7994

它是通过 CloneSet 名字和 ControllerRevision hash 值拼接而成。通常 hash 值长度为 8~10 个字符,而 Kubernetes 中的 label 值不能超过 63 个字符。因此 CloneSet 的名字一般是不能超过 52 个字符的,如果超过了,则无法成功创建出 Pod。

在 v0.9.0 版本引入了 CloneSetShortHash 新的 feature-gate。如果它被打开,CloneSet 只会将 Pod 中的 controller-revision-hash 的值只设置为 hash 值,比如 956df7994,因此 CloneSet 名字的长度不会有任何限制了。(即使启用该功能,CloneSet 仍然会识别和管理过去存量的 revision label 为完整格式的 Pod。)

SidecarSet

sidecar 热升级功能


SidecarSet 是 Kruise 提供的独立管理 sidecar 容器的 workload。用户可以通过 SidecarSet,来在一定范围的 Pod 中注入和升级指定的 sidecar 容器。

默认情况下,sidecar 的独立原地升级是先停止旧版本的容器,然后创建新版本的容器。这种方式更加适合不影响Pod服务可用性的sidecar容器,比如说日志收集 agent,但是对于很多代理或运行时的 sidecar 容器,例如 Istio Envoy,这种升级方法就有问题了。Envoy 作为 Pod 中的一个代理容器,代理了所有的流量,如果直接重启升级,Pod 服务的可用性会受到影响。如果需要单独升级 envoy sidecar,就需要复杂的 grace 终止和协调机制。所以我们为这种 sidecar 容器的升级提供了一种新的解决方案,即热升级(hot upgrade)。

apiVersion: apps.kruise.io/v1alpha1
kind: SidecarSet
spec:
  # ...
  containers:
  - name: nginx-sidecar
    image: nginx:1.18
    lifecycle:
      postStart:
        exec:
          command:
          - /bin/bash
          - -c
          - /usr/local/bin/nginx-agent migrate
    upgradeStrategy:
      upgradeType: HotUpgrade
      hotUpgradeEmptyImage: empty:1.0.0
  • upgradeType: HotUpgrade代表该sidecar容器的类型是hot upgrade,将执行热升级方案hotUpgradeEmptyImage: 当热升级sidecar容器时,业务必须要提供一个empty容器用于热升级过程中的容器切换。empty容器同sidecar容器具有相同的配置(除了镜像地址),例如:command, lifecycle, probe等,但是它不做任何工作。
  • lifecycle.postStart: 状态迁移,该过程完成热升级过程中的状态迁移,该脚本需要由业务根据自身的特点自行实现,例如:nginx热升级需要完成Listen FD共享以及流量排水(reload)。

最后


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