内容简介:StatefulSet是k8s中有状态应用管理的标准实现,今天就一起来了解下其背后设计的场景与原理,从而了解其适用范围与场景首先介绍有状态应用里面的需要考虑的一些基础的事情,然后在下一章我们再去看statefulSet的关键实现
StatefulSet是k8s中有状态应用管理的标准实现,今天就一起来了解下其背后设计的场景与原理,从而了解其适用范围与场景
1. 基础概念
首先介绍有状态应用里面的需要考虑的一些基础的事情,然后在下一章我们再去看statefulSet的关键实现
1.1 有状态与无状态
在日常开发的应用中,通常可以分为两大类:有状态与无状态,比如web服务通常都是无状态的,web应用数据主要来自后端存储、缓存等中间件,而本身并不保存数; 而诸如 redis 、es等其数据也是应用自身的一部分,由此可以看出有状态应用本身会包含两部分:应用与数据
1.2 一致性与数据
一致性是分布式系统中很常见的问题,上面提到有状态应用包含数据部分,那数据和一致性是不是一个东西呢?答案是并不一定,在诸如zookeeper等应用中,会通过zab协议保证数据写入到集群中的大多数节点, 而在诸如kafka之类的应用其一致性设计要求相对较低,由此可以看出有状态应用数据的一致性,更多的是由对应场景的系统设计而决定
1.3 身份标识
在一些应用中身份标识是系统本身组成的一部分,比如zookeeper其通过server的id来影响最终的zab协议的选举,在kafka中分区的分配时也是按照对应的id来分配的
1.4 单调有序更新
通常分布式系统中都至少要保证分区容忍性,以防止部分节点故障导致整个系统不可用,在k8s中的statefulset中的 Pod的管理策略则是保证尽可能安全的逐个Pod更新,而不是并行启动或停止所有的Pod
1.5 扩缩容与故障转移
在k8s中水平方向上的扩容和缩容都非常简单,删除和添加一个Pod的事情,但是对于有状态应用,其实就不知这些,比如扩容后的数据如何做平衡,节点失败后的故障转移怎么做,这些都是要一个有状态应用需要自己考虑的事情
2. 核心实现
StatefulSet的实现机制整体流程相对简明,接下来按照Pod管理、状态计算、状态管理、更新策略这几部分来依次讲解
2.1 Pod的release与adopt
statefulSet中的pod的名字都是按照一定规律来进行设置的, 名字本身也有含义, k8s在进行statefulset更新的时候,首先会过滤属于当前statefulset的pod,并做如下操作
K8s中控制器与Pod的关联主要通过两个部分:controllerRef和label, statefulset在进行Pod过滤的时候,如果发现对应的pod的controllerRef都是当前的statefulset但是其label或者名字并不匹配,则就会尝试release对应的Pod
反之如果发现对应Pod的label和名字都匹配,但是controllerRef并不是当前的statefulSet就会更新对应的controllerRef为当前的statefulset, 这个操作被称为adopt
通过该流程可以确保当前statefulset关联的Pod要么与当前的对象关联,要么我就释放你,这样可以维护Pod的一致性,即时有人修改了对应的Pod则也会调整成最终一致性
2.2 副本分类
在经过第一步的Pod状态的修正之后,statefulset会遍历所有属于自己的Pod,同时将Pod分为两个大类:有效副本和无效副本(condemned),前面提到过Pod的名字也是有序的即有N个副本的Pod则名字依次是{0...N-1}, 这里区分有效和无效也是依据对应的索引顺序,如果超过当前的副本即为无效副本
2.3 单调更新
单调更新主要是指的当对应的Pod管理策略不是并行管理的时候,只要当前Replicas(有效副本)中任一一个Pod发生创建、终止、未就绪的时候,都会等待对应的Pod就绪,即你要想更新一个statefulset的Pod的时候,对应的Pod必须已经RunningAndReady
func allowsBurst(set *apps.StatefulSet) bool { return set.Spec.PodManagementPolicy == apps.ParallelPodManagement }
2.4 基于计数器的滚动更新
滚动更新的实现相对隐晦一点,其主要是通过控制副本计数来实现,首先倒序检查对应的Pod的版本是否是最新版本,如果发现不是,则直接删除对应的Pod,同时将currentReplica计数减一,这样在检查对应的Pod的时候,就会发现对应的Pod的不存在,就需要为对应的Pod生成新的Pod信息,此时就会使用最新的副本去更新
func newVersionedStatefulSetPod(currentSet, updateSet *apps.StatefulSet, currentRevision, updateRevision string, ordinal int) *v1.Pod { // 如果发现当前的Pod的索引小于当的副本计数,则表明当前Pod还没更新到,但实际上可能因为别的原因 // 需要重新生成Pod模板,此时仍然使用旧的副本配置 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 无效副本的清理
无效副本的清理应该主要是发生在对应的statefulset缩容的时候,如果发现对应的副本已经被遗弃,就会直接删除,此处默认也需要遵循单调性原则,即每次都只更新一个副本
2.6 基于删除的单调性更新
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的版本检测位于对应一致性同步的最后,当代码走到当前位置,则证明当前的statefulSet在满足单调性的情况下,有效副本里面的所有Pod都是RunningAndReady状态了,此时就开始倒序进行版本检查,如果发现版本不一致,就根据当前的partition的数量来决定允许并行更新的数量,在这里删除后,就会触发对应的事件,从而触发下一个调度事件,触发下一轮一致性检查
2.7 OnDelete策略
if set.Spec.UpdateStrategy.Type == apps.OnDeleteStatefulSetStrategyType { return &status, nil }
StatefulSet的更新策略除了RollingUpdate还有一种即OnDelete即必须人工删除对应的 Pod来触发一致性检查,所以针对那些如果想只更新指定索引的statefulset可以尝试该策略,每次只删除对应的索引,这样只有指定的索引会更新为最新的版本
2.8 状态存储
状态存储其实就是我们常说的PVC,在Pod创建和更新的时候,如果发现对应的PVC的不存在则就会根据statefulset里面的配置创建对应的PVC,并更新对应Pod的配置
3. 有状态应用总结
从核心实现分析中可以看出来,有状态应用的实现,实际上核心是基于一致性状态、单调更新、持久化存储的组合,通过一致性状态、单调性更新,保证期望副本的数量的Pod处于RunningAndReady的状态并且保证有序性,同时通过持久化存储来进行数据的保存
有序的重要性,在分布式系统中比较常见的两个设计就是分区和副本,其中副本主要是为了保证可用性,而分区主要是进行数据的平均分布,二者通常都是根据当前集群中的节点来进行分配的,如果我们节点短暂的离线升级,数据保存在对应的PVC中,在恢复后可以很快的进行节点的信息的恢复并重新加入集群,所以后面如果开发这种类似的分布式应用的时候,可以将底层的恢复和管理交给k8s,数据保存在PVC中,则应用更多的只需要关注系统的集群管理和数据分布问题即,这也是云原生带来的改变
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