基于Kubernetes和OpenKruise的可变基础设施实践

1. 对于可变基础设施的思考

在云原生逐渐盛行的现在，不可变基础设施的理念已经逐渐深入人心。不可变基础设施最早是由Chad Fowler于2013年提出的，其核心思想为任何基础设施的实例一旦创建之后变成为只读状态，如需要修改和升级，则使用新的实例进行替换。这一理念的指导下，实现了运行实例的一致，因此在提升发布效率、弹性伸缩、升级回滚方面体现出了无与伦比的优势。

kubernetes是不可变基础设施理念的一个极佳实践平台。Pod作为k8s的最小单元，承担了应用实例这一角色。通过ReplicaSet从而对Pod的副本数进行控制，从而实现Pod的弹性伸缩。而进行更新时，Deployment通过控制两个ReplicaSet的副本数此消彼长，从而进行实例的整体替换，实现升级和回滚操作。

我们进一步思考，我们是否需要将Pod作为一个完全不可变的基础设施实例呢？其实在kubernetes本身，已经提供了一个替换image的功能，来实现Pod不变的情况下，通过更换image字段，实现Container的替换。这样的优势在于无需重新创建Pod，即可实现升级，直接的优势在于免去了重新调度等的时间，使得容器可以快速启动。

从这个思路延伸开来，那么我们其实可以将Pod和Container分为两层来看。将Container作为不可变的基础设施，确保应用实例的完整替换；而将Pod看为可变的基础设施，可以进行动态的改变，亦即可变层。

对于应用的升级变化种类，我们来进行一下分类讨论，将其分为以下几类：

（滑动查看完整表格）

针对不同的变化类型，我们做过一次抽样调查统计，可以看到下图的一个统计结果。

在一次升级变化中如果含有多个变化，则统计为多次。

可以看到支持镜像的替换可以覆盖一半左右的的升级变化，但是仍然有相当多的情况下导致不得不重新创建Pod。这点来说，不是特别友好。所以我们做了一个设计，将对于Pod的变化分为了三种Dynamic，Rebuild，Static三种。

（滑动查看完整表格）

这样动态修改和原地更新的方式可以覆盖90%以上的升级变化。在Pod不变的情况下带来的收益也是显而易见的。

1. 减少了调度、网络创建等的时间。

2. 由于同一个应用的镜像大部分层都是复用的，大大缩短了镜像拉取的时间。

3. 资源锁定，防止在集群资源紧缺时由于出让资源重新创建进入调度后，导致资源被其他业务抢占而无法运行。

4. IP不变，对于很多有状态的服务十分友好。

2. Kubernetes与OpenKruise的定制

那么如何来实现Dynamic和Rebuild更新呢？这里需要对kubernetes进行一下定制。

动态修改定制

liveness和readiness的动态修改支持相对来说较为简单，主要修改点在与prober_manager中增加了UpdatePod函数，用以判断当liveness或者readiness的配置改变时，停止原先的worker，重新启动新的worker。而后将UpdatePod嵌入到kubelet的HandlePodUpdates的流程中即可。

func (m *manager) UpdatePod(pod *v1.Pod) {  m.workerLock.Lock()  defer m.workerLock.Unlock()
  key := probeKey{podUID: pod.UID}  for _, c := range pod.Spec.Containers {    key.containerName = c.Name    {      key.probeType = readiness      worker, ok := m.workers[key]      if ok {        if c.ReadinessProbe == nil {          //readiness置空了，原worker停止          worker.stop()        } else if !reflect.DeepEqual(*worker.spec, *c.ReadinessProbe) {          //readiness配置改变了，原worker停止          worker.stop()        }      }      if c.ReadinessProbe != nil {        if !ok || (ok && !reflect.DeepEqual(*worker.spec, *c.ReadinessProbe)) {          //readiness配置改变了，启动新的worker          w := newWorker(m, readiness, pod, c)          m.workers[key] = w          go w.run()        }      }    }    {      //liveness与readiness相似      ......    }  }}

原地更新定制

kubernetes原生支持了image的修改，对于env和volume的修改是未做支持的。因此我们对env和volume也支持了修改功能，以便其可以进行环境变量和配置文件的替换。这里利用了一个小技巧，就是我们在增加了一个ExcludedHash，用于计算Container内，包含env，volume在内的各项配置。

func HashContainerExcluded(container *v1.Container) uint64 {  copyContainer := container.DeepCopy()  copyContainer.Resources = v1.ResourceRequirements{}  copyContainer.LivenessProbe = &v1.Probe{}  copyContainer.ReadinessProbe = &v1.Probe{}  hash := fnv.New32a()  hashutil.DeepHashObject(hash, copyContainer)  return uint64(hash.Sum32())}

这样当env，volume或者image发生变化时，就可以直接感知到。在SyncPod时，用于在计算computePodActions时，发现容器的相关配置发生了变化，则将该容器进行Rebuild。

func (m *kubeGenericRuntimeManager) computePodActions(pod *v1.Pod, podStatus *kubecontainer.PodStatus) podActions {  ......  for idx, container := range pod.Spec.Containers {    ......    if expectedHash, actualHash, changed := containerExcludedChanged(&container, containerStatus); changed {        // 当env，volume或者image更换时，则重建该容器。      reason = fmt.Sprintf("Container spec exclude resources hash changed (%d vs %d).", actualHash, expectedHash)            restart = true    }    ......    message := reason    if restart {      //将该容器加入到重建的列表中      message = fmt.Sprintf("%s. Container will be killed and recreated.", message)      changes.ContainersToStart = append(changes.ContainersToStart, idx)    }......  return changes}

Pod的生命周期

在Pod从调度完成到创建Running中，会有一个ContaienrCreating的状态用以标识容器在创建中。而原生中当image替换时，先前的一个容器销毁，后一个容器创建过程中，Pod状态会一直处于Running，容易有错误流量导入，用户也无法识别此时容器的状态。

因此我们为原地更新，在ContainerStatus里增加了ContaienrRebuilding的状态，同时在容器创建成功前Pod的Ready Condition置为False，以便表达容器整在重建中，应用在此期间不可用。利用此标识，可以在此期间方便识别Pod状态、隔断流量。

OpenKruise(https://openkruise.io/)是阿里开源的一个项目，提供了一套在Kubernetes核心控制器之外的扩展 workload 管理和实现。其中Advanced StatefulSet，基于原生 StatefulSet 之上的增强版本，默认行为与原生完全一致，在此之外提供了原地升级、并行发布（最大不可用）、发布暂停等功能。

Advanced StatefulSet中的原地升级即与本文中的Rebuild一致，但是原生只支持替换镜像。因此我们在OpenKruise的基础上进行了定制，使其不仅可以支持image的原地更新，也可以支持当env、volume的原地更新以及livenessProbe、readinessProbe的动态更新。这个主要在shouldDoInPlaceUpdate函数中进行一下判断即可。这里就不再做代码展示了。

还在生产运行中还发现了一个基础库的小bug，我们也顺带向社区做了提交修复。https://github.com/openkruise/kruise/pull/154。

另外，还有个小坑，就是在pod里为了标识不同的版本，加入了controller-revision-hash值。

[root@xxx ~]# kubectl get pod -n predictor  -o yaml predictor-0 apiVersion: v1kind: Podmetadata:  labels:    controller-revision-hash: predictor-85f9455f6...

一般来说，该值应该只使用hash值作为value就可以了，但是OpenKruise中采用了{sts-name}+{hash}的方式，这带来的一个小问题就是sts-name就要因为label value的长度受到限制了。

3. 写在最后

定制后的OpenKruise和kubernetes已经大规模在各个集群上上线，广泛应用在多个业务的后端运行服务中。经统计，通过原地更新覆盖了87%左右的升级部署需求，基本达到预期。

特别鸣谢阿里贡献的开源项目OpenKruise。

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原文始发于微信公众号（OPPO数智技术）：基于Kubernetes和OpenKruise的可变基础设施实践