对比分析kube-proxy中的ipvs和iptables的使用
Iptables模式
kube-proxy 就可以通过 Service 的 Informer 感知到API Server中service和endpoint的变化情况。而作为对这个事件的响应,它就会在宿主机上创建这样一条 iptables 规则(你可以通过 iptables-save 看到它)。这些规则捕获到service的clusterIP和port的流量,并将这些流量随机重定向到service后端Pod。对于每个endpoint对象,它生成选择后端Pod的iptables规则。
如果选择的第一个Pod没有响应,kube-proxy将检测到到第一个Pod的连接失败,并将自动重试另一个后端Pod。拓扑图:
iptables 是一个 Linux 内核功能,是一个高效的防火墙,并提供了大量的数据包处理和过滤方面的能力。它可以在核心数据包处理管线上用 Hook 挂接一系列的规则。iptables 模式中 kube-proxy 在 NAT pre-routing Hook 中实现它的 NAT 和负载均衡功能。这种方法简单有效,依赖于成熟的内核功能,并且能够和其它跟 iptables 协作的应用融洽相处。
因为它纯粹是为防火墙而设计且基于内核规则列表,kube-proxy 使用的是一种 O(n) 算法,其中的 n 随集群规模同步增长,所以这里的集群规模越大,更明确的说就是服务和后端 Pod 的数量越大,查询的时间就会越长。
一个例子是,在5000节点集群中使用 NodePort 服务,如果我们有2000个服务并且每个服务有10个 pod,这将在每个工作节点上至少产生20000个 iptable 记录,这会使内核非常繁忙。
结论:
kube-proxy 通过 iptables 处理 Service 的过程,其实需要在宿主机上设置相当多的 iptables 规则。而且,kube-proxy 还需要在控制循环里不断地刷新这些规则来确保它们始终是正确的。不难想到,当你的宿主机上有大量 Pod 的时候,成百上千条 iptables 规则不断地被刷新,会大量占用该宿主机的 CPU 资源,甚至会让宿主机“卡”在这个过程中。所以说,一直以来,基于 iptables 的 Service 实现,都是制约 Kubernetes 项目承载更多量级的 Pod 的主要障碍。
ipvs模式
在 IPVS 模式下,kube-proxy监视Kubernetes服务和端点,调用 netlink 接口创建 IPVS 规则, 并定期将 IPVS 规则与 Kubernetes 服务和端点同步。访问服务时,IPVS 将流量定向到后端Pod之一。IPVS代理模式基于类似于 iptables 模式的 netfilter 挂钩函数, 但是使用哈希表作为基础数据结构,并且在内核空间中工作。这意味着,与 iptables 模式下的 kube-proxy 相比,IPVS 模式下的 kube-proxy 重定向通信的延迟要短,并且在同步代理规则时具有更好的性能。与其他代理模式相比,IPVS 模式还支持更高的网络流量吞吐量。
IPVS 模式的工作原理,其实跟 iptables 模式类似。当我们创建了前面的 Service 之后,kube-proxy 首先会在宿主机上创建一个虚拟网卡(叫作:kube-ipvs0),并为它分配 Service VIP 作为 IP 地址。接下来,kube-proxy 就会通过 Linux 的 IPVS 模块,为这个 IP 地址设置三个 IPVS 虚拟主机,并设置这三个虚拟主机之间使用轮询模式 (rr) 来作为负载均衡策略。拓扑图如下所示拓扑图:
IPVS 是一个用于负载均衡的 Linux 内核功能。IPVS 模式下,kube-proxy 使用 IPVS 负载均衡代替了 iptable。这种模式同样有效,IPVS 的设计就是用来为大量服务进行负载均衡的,它有一套优化过的 API,使用优化的查找算法,而不是简单的从列表中查找规则。
这样一来,kube-proxy 在 IPVS 模式下,其连接过程的复杂度为 O(1)。换句话说,多数情况下,他的连接处理效率是和集群规模无关的。
另外作为一个独立的负载均衡器,IPVS 包含了多种不同的负载均衡算法,例如轮询、最短期望延迟、最少连接以及各种哈希方法等。而 iptables 就只有一种随机平等的选择算法。IPVS一个潜在缺点是,与正常情况下的数据包相比,由IPVS处理的数据包通过iptables筛选器hook的路径不同。如果打算将IPVS与其他使用iptables的程序一起使用,则需要研究它们是否可以一起正常工作。不过Ipvs代理模式已经推出很久了,很多组件已经适配的很好了,比如Calico。
结论:
IPVS是专门设计用来做内核四层负载均衡的,由于使用了hash表的数据结构,因此相比iptables来说性能会更好。基于IPVS实现Service转发,Kubernetes几乎能够具备无限的水平扩展能力。随着Kubernetes的部署规模越来越大,应用越来越广泛,IPVS必然会取代iptables成为Kubernetes Service的默认实现后端。
总结
IPVS (IP Virtual Server,IP虚拟服务器)是基于Netfilter的、作为linux内核的一部分实现传输层负载均衡的技术,通常称为第4层LAN交换。IPVS集成在LVS(Linux Virtual Server)中,它在主机中运行,并在真实服务器集群前充当负载均衡器。IPVS可以将对TCP/UDP服务的请求转发给后端的真实服务器,并使真实服务器的服务在单个IP地址上显示为虚拟服务。因此IPVS天然支持Kubernetes Service。
- 随着kubernetes使用量的增长,其资源的可扩展性变得越来越重要。特别是对于使用kubernetes运行大型工作负载的开发人员或者公司来说,service的可扩展性至关重要。kube-proxy是为service构建路由规则的模块,之前依赖iptables来实现主要service类型的支持,比如(ClusterIP和NodePort)。但是iptables很难支持上万级的service,因为iptables纯粹是为防火墙而设计的,并且底层数据结构是内核规则的列表。
- 而相比于 iptables,IPVS 在内核中的实现其实也是基于 Netfilter 的 NAT 模式,所以在转发这一层上,理论上 IPVS 并没有显著的性能提升。但是,IPVS 并不需要在宿主机上为每个 Pod 设置 iptables 规则,而是把对这些“规则”的处理放到了内核态,从而极大地降低了维护这些规则的代价。
- kubernetes早在1.6版本就已经有能力支持5000多节点,这样基于iptables的kube-proxy就成为集群扩容到5000节点的瓶颈。举例来说,如果在一个5000节点的集群,我们创建2000个service,并且每个service有10个pod,那么我们就会在每个节点上有至少20000条iptables规则,这会导致内核非常繁忙。基于IPVS的集群内负载均衡就可以完美的解决这个问题。IPVS是专门为负载均衡设计的,并且底层使用哈希表这种非常高效的数据结构,几乎可以允许无限扩容。不过需要注意的是,IPVS 模块只负责上述的负载均衡和代理功能。而一个完整的 Service 流程正常工作所需要的包过滤、SNAT 等操作,还是要靠 iptables 来实现。只不过,这些辅助性的 iptables 规则数量有限,也不会随着 Pod 数量的增加而增加。
IPVS模式在Kubernetes v1.8中引入,并在v1.9中进入了beta。1.11中实现了GA(General Availability)。IPTABLES模式在v1.1中添加,并成为自v1.2以来的默认操作模式。IPVS和IPTABLES都基于netfilter。IPVS模式和IPTABLES模式之间的差异如下:
- IPVS为大型集群提供了更好的可扩展性和性能。(规则的存储方式使用的数据结构更高效)
- IPVS支持比iptables更复杂的负载平衡算法(rr:循环,lc:最少连接,dh:目标散列,sh:源哈希,sed:最短的预期延迟,nq:从不排队)。
- IPVS支持服务器健康检查和连接重试等。
在集群中不超过1000个服务的时候,iptables 和 ipvs 并无太大的差异。而且由于iptables 与网络策略实现的良好兼容性,iptables 是个非常好的选择。当你的集群服务超过1000个时,而且服务之间链接大多没有开启keepalive,IPVS模式可能是一个不错的选择。
参考文章:
https://kubernetes.io/blog/2018/07/09/ipvs-based-in-cluster-load-balancing-deep-dive/
https://cloud.tencent.com/developer/article/1470033
https://blog.****.net/qq_36807862/article/details/106068871
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异步编程RxJava-介绍-前言 前段时间写了一篇对协程的一些理解,里面提到了不管是协程还是callback,本质上其实提供的是一种异步无阻塞的编程模式;并且介绍了java中对异步无阻赛这种编程模式的支持,主要提到了Future和CompletableFuture;之后有同学在下面留言提到了RxJava,刚好最近在看微服务设计这本书,里面提到了响应式扩展(Reactive extensions,Rx),而RxJava是Rx在JVM上的实现,所有打算对RxJava进一步了解。 RxJava简介 RxJava的官网地址:https://github.com/ReactiveX/RxJava, 其中对RxJava进行了一句话描述:RxJava – Reactive Extensions for the JVM – a library for composing asynchronous and event-based programs using observable sequences for the Java VM. 大意就是:一个在Java VM上使用可观测的序列来组成异步的、基于事件的程序的库。 更详细的说明在Netflix技术博客的一篇文章中描述了RxJava的主要特点: 1.易于并发从而更好的利用服务器的能力。 2.易于有条件的异步执行。 3.一种更好的方式来避免回调地狱。 4.一种响应式方法。 与CompletableFuture对比 之前提到CompletableFuture真正的实现了异步的编程模式,一个比较常见的使用场景: CompletableFuture<Integer> future = CompletableFuture.supplyAsync(耗时函数); Future<Integer> f = future.whenComplete((v, e) -> { System.out.println(v); System.out.println(e); }); System.out.println("other..."); 下面用一个简单的例子来看一下RxJava是如何实现异步的编程模式: Observable<Long> observable = Observable.just(1, 2) .subscribeOn(Schedulers.io).map(new Func1<Integer, Long> { @Override public Long call(Integer t) { try { Thread.sleep(1000); //耗时的操作 } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace; } return (long) (t * 2); } }); observable.subscribe(new Subscriber<Long> { @Override public void onCompleted { System.out.println("onCompleted"); } @Override public void onError(Throwable e) { System.out.println("error" + e); } @Override public void onNext(Long result) { System.out.println("result = " + result); } }); System.out.println("other..."); Func1中以异步的方式执行了一个耗时的操作,Subscriber(观察者)被订阅到Observable(被观察者)中,当耗时操作执行完会回调Subscriber中的onNext方法。 其中的异步方式是在subscribeOn(Schedulers.io)中指定的,Schedulers.io可以理解为每次执行耗时操作都启动一个新的线程。 结构上其实和CompletableFuture很像,都是异步的执行一个耗时的操作,然后在有结果的时候主动告诉我结果。那我们还需要RxJava干嘛,不知道你有没有注意,上面的例子中其实提供2条数据流[1,2],并且处理完任何一个都会主动告诉我,当然这只是它其中的一项功能,RxJava还有很多好用的功能,在下面的内容会进行介绍。 异步观察者模式 上面这段代码有没有发现特别像设计模式中的:观察者模式;首先提供一个被观察者Observable,然后把观察者Subscriber添加到了被观察者列表中; RxJava中一共提供了四种角色:Observable、Observer、Subscriber、Subjects Observables和Subjects是两个被观察者,Observers和Subscribers是观察者; 当然我们也可以查看一下源码,看一下jdk中的Observer和RxJava的Observer jdk中的Observer: public interface Observer { void update(Observable o, Object arg); } RxJava的Observer: public interface Observer<T> { void onCompleted; void onError(Throwable e); void onNext(T t); } 同时可以发现Subscriber是implements Observer的: public abstract class Subscriber<T> implements Observer<T>, Subscription 可以发现RxJava中在Observer中引入了2个新的方法:onCompleted和onError onCompleted:即通知观察者Observable没有更多的数据,事件队列完结 onError:在事件处理过程中出异常时,onError会被触发,同时队列自动终止,不允许再有事件发出。 正是因为RxJava提供了同步和异步两种方式进行事件的处理,个人觉得异步的方式更能体现RxJava的价值,所以这里给他命名为异步观察者模式。 好了,下面正式介绍RxJava的那些灵活的操作符,这里仅仅是简单的介绍和简单的实例,具体用在什么场景下,会在以后的文章中介绍 Maven引入
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突破射频前端,第 3 期:射频前端中 SOI 晶圆的使用和价值量分析