图解kubernetes服务打散算法的实现源码

栏目: IT技术 · 发布时间: 4年前

内容简介：在分布式调度中为了保证服务的高可用和容灾需求，通常都会讲服务在多个区域、机架、节点上平均分布，从而避免单点故障引起的服务不可用，在k8s中自然也实现了该算法即SelectorSpread, 本文就来学习下这个算法的底层实现细节zone即代表一个区域，node则是一个具体的节点，而该打散算法的目标就是将pod在zone和node之间进行打散操作namespace是k8s中进行资源隔离的实现，同样的筛选也是如此，在筛选的过程中，不同namespace下面的pod并不会相互影响

在分布式调度中为了保证服务的高可用和容灾需求，通常都会讲服务在多个区域、机架、节点上平均分布，从而避免单点故障引起的服务不可用，在k8s中自然也实现了该算法即SelectorSpread, 本文就来学习下这个算法的底层实现细节

1. 设计要点

1.1 zone与node

zone即代表一个区域，node则是一个具体的节点，而该打散算法的目标就是将pod在zone和node之间进行打散操作

1.2 namespace

namespace是k8s中进行资源隔离的实现，同样的筛选也是如此，在筛选的过程中，不同namespace下面的pod并不会相互影响

1.3 计数与聚合

SelectorSpread算法是scheduler中优先级算法的一种，其实现了优先级算法的map/reduce方法，其中map阶段需要完成对各个节点亲和性的统计, 也就是统计该节点上的匹配的pod的数量，而reduce阶段则是聚合所有匹配的数量，进行统计打分

1.4 参考对象

在k8s中有很多上层对象诸如service、replicaSet、statefulset等，而算法打散的对象也是依据这些上层对象，让单个service的多个pod进行平均分布

1.5 选择器

图解kubernetes服务打散算法的实现源码

在传统的基于数据库的设计中，数据之间的关联关系通常是基于外键或者对象id来实现模型之间的关联,而在kubernetes中则是通过selector来进行这种关系的映射，通过给对象定义不同的label然后在label上构造选择器，从而实现各种资源之间的相互关联

2. 实现原理

2.1 选择器

2.1.1 选择器接口

选择器接口其关键方法主要是通过Matches来进行一组标签的匹配，先关注这些就可以了，后续需要再去关注其核心实现

type Selector interface {
    // Matches returns true if this selector matches the given set of labels.
    Matches(Labels) bool
        // String returns a human readable string that represents this selector.
    String() string

    // Add adds requirements to the Selector
    Add(r ...Requirement) Selector
}

2.1.2 资源筛选

图解kubernetes服务打散算法的实现源码

Selector数组的实现其实也很简单，就是遍历所有相关联的资源，然后用当前的pod上的Label标签去搜索，如果发现有资源包含当前pod的标签，就把对应资源的所有Selector都获取出来，加入到selectors数组中

func getSelectors(pod *v1.Pod, sl algorithm.ServiceLister, cl algorithm.ControllerLister, rsl algorithm.ReplicaSetLister, ssl algorithm.StatefulSetLister) []labels.Selector {
    var selectors []labels.Selector
    if services, err := sl.GetPodServices(pod); err == nil {
        for _, service := range services {
            selectors = append(selectors, labels.SelectorFromSet(service.Spec.Selector))
        }
    }
    if rcs, err := cl.GetPodControllers(pod); err == nil {
        for _, rc := range rcs {
            selectors = append(selectors, labels.SelectorFromSet(rc.Spec.Selector))
        }
    }
    if rss, err := rsl.GetPodReplicaSets(pod); err == nil {
        for _, rs := range rss {
            if selector, err := metav1.LabelSelectorAsSelector(rs.Spec.Selector); err == nil {
                selectors = append(selectors, selector)
            }
        }
    }
    if sss, err := ssl.GetPodStatefulSets(pod); err == nil {
        for _, ss := range sss {
            if selector, err := metav1.LabelSelectorAsSelector(ss.Spec.Selector); err == nil {
                selectors = append(selectors, selector)
            }
        }
    }
    return selectors
}

2.1 算法注册与初始化

2.1.1 算法注册

在构建算法的时候，首先会从参数中获取各种资源的Lister, 其实就是筛选对象的一个接口，可以从该接口中获取集群中对应类型的所有资源

factory.RegisterPriorityConfigFactory(
        priorities.SelectorSpreadPriority,
        factory.PriorityConfigFactory{
            MapReduceFunction: func(args factory.PluginFactoryArgs) (priorities.PriorityMapFunction, priorities.PriorityReduceFunction) {
                return priorities.NewSelectorSpreadPriority(args.ServiceLister, args.ControllerLister, args.ReplicaSetLister, args.StatefulSetLister)
            },
            Weight: 1,
        },
    )

2.1.2 算法初始化

算法初始化则是构建一个SelectorSpread对象，我们可以看到其map和reduce的关键实现分别对应内部的两个方法

func NewSelectorSpreadPriority(
    serviceLister algorithm.ServiceLister,
    controllerLister algorithm.ControllerLister,
    replicaSetLister algorithm.ReplicaSetLister,
    statefulSetLister algorithm.StatefulSetLister) (PriorityMapFunction, PriorityReduceFunction) {
    selectorSpread := &SelectorSpread{
        serviceLister:     serviceLister,
        controllerLister:  controllerLister,
        replicaSetLister:  replicaSetLister,
        statefulSetLister: statefulSetLister,
    }
    return selectorSpread.CalculateSpreadPriorityMap, selectorSpread.CalculateSpreadPriorityReduce
}

2.2 CalculateSpreadPriorityMap

2.2.1 构建选择器

在进行Map核心统计阶段之前会先根据当前的pod获取其上的选择器Selector数组，即当前pod有那些选择器相关联，这个是在创建meta的时候完成

var selectors []labels.Selector
    node := nodeInfo.Node()
    if node == nil {
        return schedulerapi.HostPriority{}, fmt.Errorf("node not found")
    }

    priorityMeta, ok := meta.(*priorityMetadata)
    if ok {
        // 在priorityMeta构建的时候已经完成
        selectors = priorityMeta.podSelectors
    } else {
        // 获取当前pod的所有的selector 包括service  rs rc
        selectors = getSelectors(pod, s.serviceLister, s.controllerLister, s.replicaSetLister, s.statefulSetLister)
    }

    if len(selectors) == 0 {
        return schedulerapi.HostPriority{
            Host:  node.Name,
            Score: int(0),
        }, nil
    }

2.2.2 统计匹配计数

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统计计数其实就是根据上面的selector数组逐个遍历当前node上面的所有pod如果发现全都匹配则计数一次，最后返回当前节点上匹配的pod的数量(这里的匹配是指的所有都匹配即跟当前的pod的所有label匹配都一样)

func countMatchingPods(namespace string, selectors []labels.Selector, nodeInfo *schedulernodeinfo.NodeInfo) int {
    //  计算当前node上面匹配的node的数量
    if nodeInfo.Pods() == nil || len(nodeInfo.Pods()) == 0 || len(selectors) == 0 {
        return 0
    }
    count := 0
    for _, pod := range nodeInfo.Pods() {
        // 这里会跳过不同namespace和被删除的pod
        if namespace == pod.Namespace && pod.DeletionTimestamp == nil {
            matches := true
            // 遍历所有的选择器，如果不匹配，则会立马跳出
            for _, selector := range selectors {
                if !selector.Matches(labels.Set(pod.Labels)) { 
                    matches = false
                    break
                }
            }
            if matches {
                count++ // 记录当前节点上匹配的pod的数量
            }
        }
    }
    return count
}

2.2.3 返回统计结果

最后返回对应node的名字和node上的匹配的pod的数量

count := countMatchingPods(pod.Namespace, selectors, nodeInfo)

    return schedulerapi.HostPriority{
        Host:  node.Name,
        Score: count,
    }, nil

2.4 CalculateAntiAffinityPriorityReduce

2.4.1 计数器

计数器主要包含三个：单个node上最大的pod数量、单个zone里面最大pod的数量、每个zone中pod的数量

countsByZone := make(map[string]int, 10)
    maxCountByZone := int(0)
    maxCountByNodeName := int(0)

2.4.2 单节点最大统计与zone区域聚合

for i := range result {
        if result[i].Score > maxCountByNodeName {
            maxCountByNodeName = result[i].Score // 寻找单节点上的最大pod数量
        }
        zoneID := utilnode.GetZoneKey(nodeNameToInfo[result[i].Host].Node())
        if zoneID == "" {
            continue
        }
        // 进行zone所有node匹配pod的聚合
        countsByZone[zoneID] += result[i].Score
    }

2.4.3 zone最大值统计

for zoneID := range countsByZone {
        if countsByZone[zoneID] > maxCountByZone {
            maxCountByZone = countsByZone[zoneID]
        }
    }

2.4.4 核心计算打分算法

图解kubernetes服务打散算法的实现源码

核心打分算法流程包含两个级别：node级别和zone级别，其算法为：

node: 10 * ((单节点最大匹配数量)-当前node的匹配数量)/最大节点匹配数量) = fscode

zone: 10 * ((单zone最大匹配数量)-当前zone的匹配数量)/最大zone匹配数量) = zoneScore

合并: fScore (1.0 - zoneWeighting)) + (zoneWeighting zoneScore (zoneWeighting=2/3)

即优先进行zone级别分布，其次再是node

比如分别有3个node其匹配pod数量分别为:

node1:3, node2:5, node3:10 则打分结果为:

node1: 10 * ((10-3)/10) = 7

node2: 10 * ((10-5)/10) = 5

node3: (10* ((10-5)/10) = 0

可以看到其上匹配的pod数量越多最终的优先级则越小

假设分别有3个zone(跟node编号相同), 则zone得分为：zone1=7, zone2=5, zone3=0

最终计分(zoneWeighting=2/3): node1=7, node2=5, node3=0

maxCountByNodeNameFloat64 := float64(maxCountByNodeName)
    maxCountByZoneFloat64 := float64(maxCountByZone)
    MaxPriorityFloat64 := float64(schedulerapi.MaxPriority)

    for i := range result {
        // initializing to the default/max node score of maxPriority
        fScore := MaxPriorityFloat64
        if maxCountByNodeName > 0 {
            fScore = MaxPriorityFloat64 * (float64(maxCountByNodeName-result[i].Score) / maxCountByNodeNameFloat64)
        }
        // If there is zone information present, incorporate it
        if haveZones {
            zoneID := utilnode.GetZoneKey(nodeNameToInfo[result[i].Host].Node())
            if zoneID != "" {
                zoneScore := MaxPriorityFloat64
                if maxCountByZone > 0 {
                    zoneScore = MaxPriorityFloat64 * (float64(maxCountByZone-countsByZone[zoneID]) / maxCountByZoneFloat64)
                }
                fScore = (fScore * (1.0 - zoneWeighting)) + (zoneWeighting * zoneScore)
            }
        }
        result[i].Score = int(fScore)
        if klog.V(10) {
            klog.Infof(
                "%v -> %v: SelectorSpreadPriority, Score: (%d)", pod.Name, result[i].Host, int(fScore),
            )
        }
    }

今天就到这里吧，其实可以看出在分布的时候，是会优先尝试zone分布，然后在进行节点分布，我比较好奇zoneWeighting=2/3这个值是怎么来的，从注释上看，老外也没有证明，可能就是为了倾斜zone吧，大家周末愉快

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