圖解kubernetes控制器StatefulSet核心實現(xiàn)原理
StatefulSet是k8s中有狀態(tài)應(yīng)用管理的標準實現(xiàn),今天就一起來了解下其背后設(shè)計的場景與原理,從而了解其適用范圍與場景。
1. 基礎(chǔ)概念
首先介紹有狀態(tài)應(yīng)用里面的需要考慮的一些基礎(chǔ)的事情,然后在下一章我們再去看statefulSet的關(guān)鍵實現(xiàn)。
1.1 有狀態(tài)與無狀態(tài)

在日常開發(fā)的應(yīng)用中,通常可以分為兩大類:有狀態(tài)與無狀態(tài),比如web服務(wù)通常都是無狀態(tài)的,web應(yīng)用數(shù)據(jù)主要來自后端存儲、緩存等中間件,而本身并不保存數(shù); 而諸如redis、es等其數(shù)據(jù)也是應(yīng)用自身的一部分,由此可以看出有狀態(tài)應(yīng)用本身會包含兩部分:應(yīng)用與數(shù)據(jù)。
1.2 一致性與數(shù)據(jù)

一致性是分布式系統(tǒng)中很常見的問題,上面提到有狀態(tài)應(yīng)用包含數(shù)據(jù)部分,那數(shù)據(jù)和一致性是不是一個東西呢?答案是并不一定,在諸如zookeeper等應(yīng)用中,會通過zab協(xié)議保證數(shù)據(jù)寫入到集群中的大多數(shù)節(jié)點, 而在諸如kafka之類的應(yīng)用其一致性設(shè)計要求相對較低,由此可以看出有狀態(tài)應(yīng)用數(shù)據(jù)的一致性,更多的是由對應(yīng)場景的系統(tǒng)設(shè)計而決定。
1.3 身份標識
在一些應(yīng)用中身份標識是系統(tǒng)本身組成的一部分,比如zookeeper其通過server的id來影響最終的zab協(xié)議的選舉,在kafka中分區(qū)的分配時也是按照對應(yīng)的id來分配的。
1.4 單調(diào)有序更新

通常分布式系統(tǒng)中都至少要保證分區(qū)容忍性,以防止部分節(jié)點故障導(dǎo)致整個系統(tǒng)不可用,在k8s中的statefulset中的 Pod的管理策略則是保證盡可能安全的逐個Pod更新,而不是并行啟動或停止所有的Pod。
1.5 擴縮容與故障轉(zhuǎn)移
在k8s中水平方向上的擴容和縮容都非常簡單,刪除和添加一個Pod的事情,但是對于有狀態(tài)應(yīng)用,其實就不知這些,比如擴容后的數(shù)據(jù)如何做平衡,節(jié)點失敗后的故障轉(zhuǎn)移怎么做,這些都是要一個有狀態(tài)應(yīng)用需要自己考慮的事情。
2. 核心實現(xiàn)
StatefulSet的實現(xiàn)機制整體流程相對簡明,接下來按照Pod管理、狀態(tài)計算、狀態(tài)管理、更新策略這幾部分來依次講解。
2.1 Pod的release與adopt
statefulSet中的pod的名字都是按照一定規(guī)律來進行設(shè)置的, 名字本身也有含義, k8s在進行statefulset更新的時候,首先會過濾屬于當前statefulset的pod,并做如下操作

K8s中控制器與Pod的關(guān)聯(lián)主要通過兩個部分:controllerRef和label, statefulset在進行Pod過濾的時候,如果發(fā)現(xiàn)對應(yīng)的pod的controllerRef都是當前的statefulset但是其label或者名字并不匹配,則就會嘗試release對應(yīng)的Pod。
反之如果發(fā)現(xiàn)對應(yīng)Pod的label和名字都匹配,但是controllerRef并不是當前的statefulSet就會更新對應(yīng)的controllerRef為當前的statefulset, 這個操作被稱為adopt。
通過該流程可以確保當前statefulset關(guān)聯(lián)的Pod要么與當前的對象關(guān)聯(lián),要么我就釋放你,這樣可以維護Pod的一致性,即時有人修改了對應(yīng)的Pod則也會調(diào)整成最終一致性。
2.2 副本分類

在經(jīng)過第一步的Pod狀態(tài)的修正之后,statefulset會遍歷所有屬于自己的Pod,同時將Pod分為兩個大類:有效副本和無效副本(condemned),前面提到過Pod的名字也是有序的即有N個副本的Pod則名字依次是{0...N-1}, 這里區(qū)分有效和無效也是依據(jù)對應(yīng)的索引順序,如果超過當前的副本即為無效副本。
2.3 單調(diào)更新
單調(diào)更新主要是指的當對應(yīng)的Pod管理策略不是并行管理的時候,只要當前Replicas(有效副本)中任一一個Pod發(fā)生創(chuàng)建、終止、未就緒的時候,都會等待對應(yīng)的Pod就緒,即你要想更新一個statefulset的Pod的時候,對應(yīng)的Pod必須已經(jīng)RunningAndReady。
- func allowsBurst(set *apps.StatefulSet) bool {
- return set.Spec.PodManagementPolicy == apps.ParallelPodManagement
- }
2.4 基于計數(shù)器的滾動更新

滾動更新的實現(xiàn)相對隱晦一點,其主要是通過控制副本計數(shù)來實現(xiàn),首先倒序檢查對應(yīng)的Pod的版本是否是很新版本,如果發(fā)現(xiàn)不是,則直接刪除對應(yīng)的Pod,同時將currentReplica計數(shù)減一,這樣在檢查對應(yīng)的Pod的時候,就會發(fā)現(xiàn)對應(yīng)的Pod的不存在,就需要為對應(yīng)的Pod生成新的Pod信息,此時就會使用比較新的副本去更新。
- func newVersionedStatefulSetPod(currentSet, updateSet *apps.StatefulSet, currentRevision, updateRevision string, ordinal int) *v1.Pod {
- // 如果發(fā)現(xiàn)當前的Pod的索引小于當?shù)母北居嫈?shù),則表明當前Pod還沒更新到,但實際上可能因為別的原因
- // 需要重新生成Pod模板,此時仍然使用舊的副本配置
- if currentSet.Spec.UpdateStrategy.Type == apps.RollingUpdateStatefulSetStrategyType &&
- (currentSet.Spec.UpdateStrategy.RollingUpdate == nil && ordinal < int(currentSet.Status.CurrentReplicas)) ||
- (currentSet.Spec.UpdateStrategy.RollingUpdate != nil && ordinal < int(*currentSet.Spec.UpdateStrategy.RollingUpdate.Partition)) {
- pod := newStatefulSetPod(currentSet, ordinal)
- setPodRevision(pod, currentRevision)
- return pod
- }
- // 使用新的配置生成新的Pod配置
- pod := newStatefulSetPod(updateSet, ordinal)
- setPodRevision(pod, updateRevision)
- return pod
- }
2.5 無效副本的清理
無效副本的清理應(yīng)該主要是發(fā)生在對應(yīng)的statefulset縮容的時候,如果發(fā)現(xiàn)對應(yīng)的副本已經(jīng)被遺棄,就會直接刪除,此處默認也需要遵循單調(diào)性原則,即每次都只更新一個副本。
2.6 基于刪除的單調(diào)性更新
- if getPodRevision(replicas[target]) != updateRevision.Name && !isTerminating(replicas[target]) {
- klog.V(2).Infof("StatefulSet %s/%s terminating Pod %s for update",
- set.Namespace,
- set.Name,
- replicas[target].Name)
- err := ssc.podControl.DeleteStatefulPod(set, replicas[target])
- status.CurrentReplicas--
- return &status, err
- }
Pod的版本檢測位于對應(yīng)一致性同步的最后,當代碼走到當前位置,則證明當前的statefulSet在滿足單調(diào)性的情況下,有效副本里面的所有Pod都是RunningAndReady狀態(tài)了,此時就開始倒序進行版本檢查,如果發(fā)現(xiàn)版本不一致,就根據(jù)當前的partition的數(shù)量來決定允許并行更新的數(shù)量,在這里刪除后,就會觸發(fā)對應(yīng)的事件,從而觸發(fā)下一個調(diào)度事件,觸發(fā)下一輪一致性檢查。
2.7 OnDelete策略
- if set.Spec.UpdateStrategy.Type == apps.OnDeleteStatefulSetStrategyType {
- return &status, nil
- }
StatefulSet的更新策略除了RollingUpdate還有一種即OnDelete即必須人工刪除對應(yīng)的 Pod來觸發(fā)一致性檢查,所以針對那些如果想只更新指定索引的statefulset可以嘗試該策略,每次只刪除對應(yīng)的索引,這樣只有指定的索引會更新為很新的版本。
2.8 狀態(tài)存儲
狀態(tài)存儲其實就是我們常說的PVC,在Pod創(chuàng)建和更新的時候,如果發(fā)現(xiàn)對應(yīng)的PVC的不存在則就會根據(jù)statefulset里面的配置創(chuàng)建對應(yīng)的PVC,并更新對應(yīng)Pod的配置。
3. 有狀態(tài)應(yīng)用總結(jié)
從核心實現(xiàn)分析中可以看出來,有狀態(tài)應(yīng)用的實現(xiàn),實際上核心是基于一致性狀態(tài)、單調(diào)更新、持久化存儲的組合,通過一致性狀態(tài)、單調(diào)性更新,保證期望副本的數(shù)量的Pod處于RunningAndReady的狀態(tài)并且保證有序性,同時通過持久化存儲來進行數(shù)據(jù)的保存。

有序的重要性,在分布式系統(tǒng)中比較常見的兩個設(shè)計就是分區(qū)和副本,其中副本主要是為了保證可用性,而分區(qū)主要是進行數(shù)據(jù)的平均分布,二者通常都是根據(jù)當前集群中的節(jié)點來進行分配的,如果我們節(jié)點短暫的離線升級,數(shù)據(jù)保存在對應(yīng)的PVC中,在恢復(fù)后可以很快的進行節(jié)點的信息的恢復(fù)并重新加入集群,所以后面如果開發(fā)這種類似的分布式應(yīng)用的時候,可以將底層的恢復(fù)和管理交給k8s,數(shù)據(jù)保存在PVC中,則應(yīng)用更多的只需要關(guān)注系統(tǒng)的集群管理和數(shù)據(jù)分布問題即,這也是云原生帶來的改變。
今天就到這里,好久沒更新了,讀源碼的過程不易,歡迎幫轉(zhuǎn)發(fā)分享交流,一起進步。