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Knative-Serving-健康检查机制分析

jiezi

作者 |  阿里云智能事业群技术专家牛秋霖（冬岛）

导读 ：从头开发一个 Serverless 引擎并不是一件容易的事情，今天咱们就从 Knative 的健康检查说起。通过健康检查这一个点来看看 Serverless 模式和传统的模式都有哪些不同，以及 Knative 针对 Serverless 场景都做了什么思考。

Knative Serving 模块的核心原理如下图所示，图中的 Route 可以理解成是 Istio Gateway 的角色。

  • 当缩容到零时进来的流量就会指到 Activator 上面；
  • 当 Pod 数不为零时流量就会指到对应的 Pod 上面，此时流量不经过 Activator；
  • 其中 Autoscaler 模块根据请求的 Metrics 信息实时动态的扩缩容。

Knative 的 Pod 是由两个 Container 组成的：Queue-Proxy 和业务容器 user-container。架构如下：

咱们以 http1 为例进行说明：业务流量首先进入 Istio Gateway，然后会转发到 Queue-Proxy 的 8012 端口，Queue-Proxy 8012 再把请求转发到 user-container 的监听端口，至此一个业务请求的服务就算完成了。

粗略的介绍原理基本就是上面这样，现在咱们对几个细节进行深入的剖析看看其内部机制：

  • 为什么要引入 Queue-Proxy？
  • Pod 缩容到零的时候流量会转发到 Activator 上面，那么 Activator 是怎么处理这些请求的？
  • Knative 中的业务 Pod 有 Queue-Proxy 和 user-container，那么 Pod 的 readinessProber 和 LivenessProber 分别是怎么做的？Pod 的 readinessProber、LivenessProber 和业务的健康状态是什么样的关系？
  • Istio Gateway 向 Pod 转发流量的时候是怎么选择 Pod 进行转发的？

为什么要引入 Queue-Proxy

Serverless 的一个核心诉求就是把业务的复杂度下沉到基础平台，让业务代码快速迭代并且按需使用资源。不过现在更多的还是聚焦在按需使用资源层面。

如果想要按需使用资源我们就需要收集相关的 Metrics，并根据这些 Metrics 信息来指导资源的伸缩。Knative 首先实现的就是 KPA 策略，这个策略是根据请求数来判断是否需要扩容的。所以 Knative 需要有一个机制收集业务请求数量。除了业务请求数还有如下信息也是需要统一处理：

  • 访问日志的管理；
  • Tracing；
  • Pod 健康检查机制；
  • 需要实现 Pod 和 Activator 的交互，当 Pod 缩容到零的时候如何接收 Activator 转发过来的流量；
  • 其他诸如判断 Ingress 是否 Ready 的逻辑也是基于 Queue-Proxy 实现的。

为了保持和业务的低耦合关系，还需要实现上述这些功能，所以就引入了 Queue-Proxy 负责这些事情。这样可以在业务无感知的情况下把 Serverless 的功能实现。

从零到一的过程

当 Pod 缩容到零的时候流量会指到 Activator 上面，Activator 接收到流量以后会主动“通知”Autoscaler 做一个扩容的操作。扩容完成以后 Activator 会探测 Pod 的健康状态，需要等待第一个 Pod ready 之后才能把流量转发过来。所以这里就出现了第一个健康检查的逻辑：Activator 检查第一个 Pod 是否 ready。
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这个健康检查是调用的 Pod 8012 端口完成的，Activator 会发起 HTTP 的健康检查，并且设置  K-Network-Probe=queue Header，所以 Queue Container 中会根据 K-Network-Probe=queue 来判断这是来自 Activator 的检查，然后执行相应的逻辑。

参考阅读

  • Activator to perform health checks before forwarding real requests
  • Activator: Retry on Get Revision error
  • Retry on Get Revision error?
  • Always pass Healthy dests to the throttler
  • Consolidate queue-proxy probe handlers
  • Queue proxy logging, metrics and end to end traces
  • End to end traces from queue proxy

VirtualService 的健康检查

Knative Revision 部署完成后会自动创建一个 Ingress（以前叫做 ClusterIngress）, 这个 Ingress 最终会被 Ingress Controller 解析成 Istio 的 VirtualService 配置，然后 Istio  Gateway 才能把相应的流量转发给相关的 Revision。

所以每添加一个新的 Revision 都需要同步创建 Ingress 和 Istio 的 VirtualService，而 VirtualService 是没有状态表示 Istio 的管理的 Envoy 是否配置生效能力。所以 Ingress Controller 需要发起一个 http 请求来监测 VirtualService 是否 ready。这个 http 的检查最终也会打到 Pod 的 8012 端口上。标识 Header 是 K-Network-Probe=probe。Queue-Proxy 需要基于此来判断，然后执行相应的逻辑。

相关代码如下所示：

图片来源

图片来源

参考阅读

Gateway 通过这个健康检查来判断 Pod 是否可以提供服务 。

  • New probe handling in Queue-Proxy & Activator
  • Extend VirtualService/Gateway probing to HTTPS
  • Probe Envoy pods to determine when a ClusterIngress is actually deployed
  • ClusterIngress Status
  • Consolidate queue-proxy probe handlers

Kubelet 的健康检查

Knative 最终生成的 Pod 是需要落实到 Kubernetes 集群的，Kubernetes 中 Pod 有两个健康检查的机制：ReadinessProber 和 LivenessProber。

  • 其中 LivenessProber 是判断 Pod 是否活着，如果检查失败 Kubelet 就会尝试重启 Container；
  • ReadinessProber 是来判断业务是否 Ready，只有业务 Ready 的情况下才会把 Pod 挂载到 Kubernetes Service 的 EndPoint 中，这样可以保证 Pod 故障时对业务无损。

那么问题来了，Knative 的 Pod 中默认会有两个 Container：Queue-Proxy 和 user-container。

前面两个健康检查机制你应该也发现了，流量的“前半路径”需要通过 Queue-Proxy 来判断是否可以转发流量到当前 Pod，而在 Kubernetes 的机制中，Pod 是否加入 Kubernetes Service EndPoint 完全是由 ReadinessProber 的结果决定的。而这两个机制是独立的，所以我们需要有一种方案来把这两个机制协调一致。这也是 Knative 作为一个 Serverless 编排引擎时需要对流量做更精细的控制要解决的问题。所以 Knative 最终是把 user-container 的 ReadinessProber 收敛到 Queue-Proxy 中，通过 Queue-Proxy 的结果来决定 Pod 的状态。

另外这个 Issue 中也提到在启动 istio 的情况下，kubelet 发起的 tcp 检查可能会被 Envoy 拦截，所以给 user-container 配置 TCP 探测器判断 user-container 是否 ready 也是不准的。这也是需要把 Readiness 收敛到 Queue-Proxy 的一个动机。

Knative 收敛 user-container 健康检查能力的方法是：

  • 置空 user-container 的 ReadinessProber；
  • 把 user-container 的 ReadinessProber 配置的 json String 配置到 Queue-Proxy 的 env 中；
  • Queue-Proxy 的 Readinessprober 命令里面解析 user-container 的 ReadinessProber 的 json String 然后实现健康检查逻辑，且这个检查的机制和前面提到的 Activator 的健康检查机制合并到了一起。这样做也保证了 Activator 向 Pod 转发流量时 user-container 一定是  Ready 状态。

参考阅读

  • Consolidate queue-proxy probe handlers
  • Use user-defined readinessProbe in queue-proxy
  • Apply default livenessProbe and readinessProbe to the user container
  • Good gRPC deployment pods frequently fail at least one health check
  • Fix invalid helloworld example

这里面有比较详细的方案讨论，最终社区选择的方案也是在这里介绍的。

  • Allow probes to run on a more granular timer.
  • Merge 8022/health to 8012/8013
  • TCP probe the user-container from the queue-proxy before marking the pod ready.
  • Use user-defined readiness probes through queue-proxy
  • queue-proxy /heatlth to perform TCP connect to user container

使用方法

如下所示可以在 Knative Service 中定义 Readiness。

apiVersion: serving.knative.dev/v1alpha1
kind: Service
metadata:
  name: readiness-prober
spec:
  template:
    metadata:
      labels:
        app: helloworld-go
    spec:
      containers:
        - image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/knative-sample/helloworld-go:160e4db7
          readinessProbe:
            httpGet:
              path: /
            initialDelaySeconds: 3

需要说明两点：

  1. 和原生的 Kubernetes Pod Readiness 配置相比，Knative 中 timeoutSeconds、failureThreshold、periodSeconds 和 successThreshold 如果要配置就要一起配置，并且不能为零，否则 Knative webhook 校验无法通过。并且如果设置了 periodSeconds，那么一旦出现一次 Success，就再也不会去探测 user-container（不建议设置 periodSeconds，应该让系统自动处理）。
  2. 如果 periodSeconds 没有配置那么就会使用默认的探测策略，默认配置如下：
timeoutSeconds: 60
            failureThreshold: 3
            periodSeconds: 10
            successThreshold: 1

从这个使用方式上来看，其实 Knative 是在逐渐收敛 user-container 配置，因为在 Serverless 模式中需要系统自动化处理很多逻辑，这些“系统行为”就不需要麻烦用户了。

小结

前面提到的三种健康检查机制的对比关系：

“阿里巴巴云原生微信公众号（ID：Alicloudnative）关注微服务、Serverless、容器、Service Mesh 等技术领域、聚焦云原生流行技术趋势、云原生大规模的落地实践，做最懂云原生开发者的技术公众号。”

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