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从service的externalTrafficPolicy到podAntiAffinity

ztyzz / 330人阅读

摘要:使用场景将一个服务的分散在不同的主机或者拓扑域中,提高服务本身的稳定性。示例解读使用作为拓扑域查看匹配规则,即同一打有同样标签的会调度到不同的节点。

externalTrafficPolicy 简介

如果服务需要将外部流量路由到 本地节点或者集群级别的端点,即service type 为LoadBalancer或NodePort,那么需要指明该参数。存在两种选项:”Cluster”(默认)和 “Local”。 “Cluster” 隐藏源 IP 地址,可能会导致第二跳(second hop)到其他节点,但是全局负载效果较好。”Local” 保留客户端源 IP 地址,避免 LoadBalancer 和 NodePort 类型服务的第二跳,但是可能会导致负载不平衡。

在实际的业务中,诸多业务是需要保留客户端源 IP,所以需要通过将服务的配置文件中的 externalTrafficPolicy 参数设置为 “Local” 来激活这个特性。

    {
      "kind": "Service",
      "apiVersion": "v1",
      "metadata": {
        "name": "example-service",
      },
      "spec": {
        "ports": [{
          "port": 8765,
          "targetPort": 9376
        }],
        "selector": {
          "app": "example"
        },
        "type": "LoadBalancer",
        "externalTrafficPolicy": "Local"
      }
    }
使用保留源 IP 的警告和限制

新功能中,外部的流量不会按照 pod 平均分配,而是在节点(node)层面平均分配(因为 GCE/AWS 和其他外部负载均衡实现没有能力做节点权重, 而是平均地分配给所有目标节点,忽略每个节点上所拥有的 pod 数量)。

然而,在 pod 数量(NumServicePods) « 节点数(NumNodes)或者 pod 数量(NumServicePods) » 节点数(NumNodes)的情况下,即使没有权重策略,我们也可以看到非常接近公平分发的场景。

内部 pod 对 pod 的流量应该与 ClusterIP 服务类似,流量对于所有 pod 是均分的。

ps

设置了externalTrafficPolicy:Local以后svc死活都不能访问,后来经过一系列排查iptables和kube-proxy终于发现了解决办法。
在kube-proxy启动参数里面需要设置--hostname-override:

- --hostname-override=$(NODE_NAME)
        env:
        - name: NODE_NAME
          valueFrom:
            fieldRef:
              apiVersion: v1
              fieldPath: spec.nodeName
通过podAntiAffinity 避免pod 流量不均衡

竟然外部的流量不会按照 pod 平均分配,而是在节点(node)层面平均分配 ,那么我们能做的只有保证同一业务的pod调度到不同的node节点上。

podAntiAffinity使用场景:

将一个服务的POD分散在不同的主机或者拓扑域中,提高服务本身的稳定性。

给POD对于一个节点的独占访问权限来保证资源隔离,保证不会有其它pod来分享节点资源。

把可能会相互影响的服务的POD分散在不同的主机上

对于亲和性和反亲和性,每种都有三种规则可以设置:

RequiredDuringSchedulingRequiredDuringExecution :在调度期间要求满足亲和性或者反亲和性规则,如果不能满足规则,则POD不能被调度到对应的主机上。在之后的运行过程中,如果因为某些原因(比如修改label)导致规则不能满足,系统会尝试把POD从主机上删除(现在版本还不支持)。

RequiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution :在调度期间要求满足亲和性或者反亲和性规则,如果不能满足规则,则POD不能被调度到对应的主机上。在之后的运行过程中,系统不会再检查这些规则是否满足。

PreferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution :在调度期间尽量满足亲和性或者反亲和性规则,如果不能满足规则,POD也有可能被调度到对应的主机上。在之后的运行过程中,系统不会再检查这些规则是否满足。

那我们的使用场景只能使用RequiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution,要严格保证同一业务pod调度到不同的主机。当然这样可能出现一种问题:不满足条件的pod,会pending。这个时候我们运维会接受到通知,去增加node节点或是驱赶业务不重要的pod。

示例解读
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: with-pod-affinity
spec:
  affinity:
    podAntiAffinity:
      requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
        podAffinityTerm:
          labelSelector:
            matchExpressions:
            - key: name
              operator: In
              values:
              - frontend
          topologyKey: kubernetes.io/hostname
  containers:
  - name: with-pod-affinity
    image: gcr.io/google_containers/pause:2.0

使用kubernetes.io/hostname作为拓扑域,查看匹配规则,即同一打有同样标签name=frontend的pod会调度到不同的节点。

亲和性/反亲和性调度策略比较
调度策略 匹配标签 操作符 拓扑域支持 调度目标
nodeAffinity 主机 In, NotIn, Exists, DoesNotExist, Gt, Lt pod到指定主机
podAffinity Pod In, NotIn, Exists, DoesNotExist pod与指定pod同一拓扑域
PodAntiAffinity Pod In, NotIn, Exists, DoesNotExist pod与指定pod非同一拓扑域

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