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关于dubbo:Dubbokubernetes-基于-Informer-服务发现优化之路

jiezi

作者：丛国庆

在 Kubernetes（简称 K8s，一个可移植容器的编排管理工具）体系中，etcd 存储集群的数据信息，kube-apiserver 作为对立入口，任何对数据的操作都必须通过 kube-apiserver。因而 Dubbo 想要以 Kubernetes 作为注册核心，必须调用 kube-apiserver 获取服务地址列表，那是以什么样的机制放弃信息的可靠性、实时性、程序性、高性能呢？答案就是 基于 List/Watch 的 Informer 组件。

List/Watch 机制介绍

List / Watch 机制是 Kubernetes 中实现集群管制模块最外围的设计之一，它采纳对立的异步音讯解决机制，保障了音讯的实时性、可靠性、程序性和性能等，为申明式格调的 API 奠定了良好的根底。

List 是向 kube-apiserver 调用 list API 获取资源列表，基于 HTTP 短链接实现。

Watch 则是向 kube-apiserver 调用 watch API 监听资源变更事件，基于 HTTP 长链接，通过 Chunked transfer encoding(分块传输编码) 来实现音讯告诉。

当客户端调用 watch API 时，kube-apiserver 在 response 的 HTTP Header 中设置 Transfer-Encoding 的值为 chunked，示意采纳分块传输编码，客户端收到该信息后，便和服务端连贯，并期待下一个数据块，即资源的事件信息。例如：

$ curl -i http://{kube-api-server-ip}:8080/api/v1/watch/endpoints?watch=yes
HTTP/1.1 200 OK
Content-Type: application/json
Transfer-Encoding: chunked
Date: Thu, 14 Seo 2022 20:22:59 GMT
Transfer-Encoding: chunked

{"type":"ADDED", "object":{"kind":"Endpoints","apiVersion":"v1",...}}
{"type":"ADDED", "object":{"kind":"Endpoints","apiVersion":"v1",...}}
{"type":"MODIFIED", "object":{"kind":"Endpoints","apiVersion":"v1",...}}

Dubbo 基于 Watch 的服务发现

以上图为例，dubbo-kubernetes 服务发现以 Kubernetes 为 Registry，provider 注册地址到注册核心，consumer 从注册核心读取和订阅 provider 地址列表。在 Dubbo3.1 版本之前，consumer 订阅是通过 Fabric8 Kubernetes Java Client 提供的 watch API 实现，监听 kube-apiserver 中资源的 create、update 和 delete 事件，如下：

private void watchEndpoints(ServiceInstancesChangedListener listener, String serviceName) {Watch watch = kubernetesClient.endpoints()
        .inNamespace(namespace).withName(serviceName).watch(new Watcher<Endpoints>() {
            // 资源更改的事件回调
            @Override
            public void eventReceived(Action action, Endpoints resource) {notifyServiceChanged(serviceName, listener);
                ...
            }
        });
    ...
}
private void notifyServiceChanged(String serviceName, ServiceInstancesChangedListener listener) {ServiceInstancesChangedEvent event = new ServiceInstancesChangedEvent(serviceName, getInstances(serviceName));
    ...
    listener.onEvent(event);
    ...
}

监听到资源变动后，调用 notifyServiceChanged 办法从 kube-apiserver 全量拉取资源 list 数据，放弃 Dubbo 本地侧服务列表。

@Override
public List<ServiceInstance> getInstances(String serviceName){
    // 间接调用 kube-apiserver
    Endpoints endpoints = kubernetesClient.endpoints().inNamespace(namespace)
            .withName(serviceName).get();
    return toServiceInstance(endpoints, serviceName);
}

这样的操作存在很重大的问题，因为 watch 对应的回调函数会将更新的资源返回，Dubbo 社区思考到保护老本较高，之前并没有在本地保护对于 CRD 资源的缓存，这样每次监听到变动后调用 list 从 kube-apiserver 获取对应 serviceName 的 endpoints 信息，无疑减少了一次对 kube-apiserver 的间接拜访。

kubernetes-client 为解决客户端须要自行保护缓存的问题，推出了 informer 机制。

Informer 机制介绍

Informer 模块是 Kubernetes 中的根底组件，以 List/Watch 为根底，负责各组件与 kube-apiserver 的资源与事件同步。Kubernetes 中的组件，如果要拜访 Kubernetes 中的 Object，绝大部分状况下会应用 Informer 中的 Lister()办法，而非间接调用 kube-apiserver。

以 Pod 资源为例，介绍下 informer 的要害逻辑（与下图步骤一一对应）：

  1. Informer 在初始化时，Reflector 会先调用 List 取得所有的 Pod，同时调用 Watch 长连贯监听 kube-apiserver。
  2. Reflector 拿到全副 Pod 后，将 Add Pod 这个事件发送到 DeltaFIFO。
  3. DeltaFIFO 随后 pop 这个事件到 Informer 解决。
  4. Informer 向 Indexer 公布 Add Pod 事件。
  5. Indexer 接到告诉后，间接操作 Store 中的数据（key->value 格局）。
  6. Informer 触发 EventHandler 回调。
  7. 将 key 推到 Workqueue 队列中。
  8. 从 WorkQueue 中 pop 一个 key。
  9. 而后依据 key 去 Indexer 取到 val。依据以后的 EventHandler 进行 Add Pod 操作(用户自定义的回调函数)。
  10. 随后当 Watch 到 kube-apiserver 资源有扭转的时候，再反复 2-9 步骤。

（来源于 kubernetes/sample-controller)

Informer 要害设计

  • 本地缓存：Informer 只会调用 K8s List 和 Watch 两种类型的 API。Informer 在初始化的时，先调用 List 取得某种 resource 的全副 Object，缓存在内存中; 而后，调用 Watch API 去 watch 这种 resource，去保护这份缓存; 最初，Informer 就不再调用 kube-apiserver。Informer 形象了 cache 这个组件，并且实现了 store 接口，后续获取资源间接通过本地的缓存来进行获取。
  • 无界队列：为了协调数据生产与生产的不统一状态，在客户端中通过实现了一个无界队列 DeltaFIFO 来进行数据的缓冲，当 reflector 获取到数据之后，只须要将数据推到到 DeltaFIFO 中，则就能够持续 watch 后续事件，从而缩小阻塞工夫，如上图 2-3 步骤所示。
  • 事件去重：在 DeltaFIFO 中，如果针对某个资源的事件反复被触发，则就只会保留雷同事件最初一个事件作为后续解决，有 resourceVersion 惟一键保障，不会反复生产。
  • 复用连贯：每一种资源都实现了 Informer 机制，容许监控不同的资源事件。为了防止同一个资源建设多个 Informer，每个 Informer 应用一个 Reflector 与 apiserver 建设链接，导致 kube-apiserver 负载过高的状况，K8s 中形象了 sharedInformer 的概念，即共享的 Informer, 能够使同一类资源 Informer 共享一个 Reflector。外部定义了一个 map 字段，用于寄存所有 Infromer 的字段。针对同一资源只建设一个连贯，减小 kube-apiserver 的负载。

Dubbo 引入 Informer 机制后的服务发现

Dubbo 3.1.1 后引入 Informer 机制，Informer 组件会利用其个性在 consumer 侧内存中保护 Kubernetes 环境中的所有地址列表。

资源监听由 Watch API 更换为 Informer API

以 Endpoints 为例，将本来的 watch 替换为 Informer，回调函数别离为 onAdd、onUpdate、onDelete，回调参数传的都是 Informer store 中的资源全量值。

/**
 * 监听 Endpoints
 */
private void watchEndpoints(ServiceInstancesChangedListener listener, String serviceName) {
    SharedIndexInformer<Endpoints> endInformer = kubernetesClient
            .endpoints().inNamespace(namespace)
            .withName(serviceName).inform(new ResourceEventHandler<Endpoints>() {
                @Override
                public void onUpdate(Endpoints oldEndpoints, Endpoints newEndpoints) {notifyServiceChanged(serviceName, listener, toServiceInstance(newEndpoints, serviceName));
                }
                // 省略掉 onAdd 和 onDelete
                ...
            });
    ...
}

/**
 * 告诉订阅者 Service 扭转
 */
private void notifyServiceChanged(String serviceName, ServiceInstancesChangedListener listener, List<ServiceInstance> serviceInstanceList) {ServiceInstancesChangedEvent event = new ServiceInstancesChangedEvent(serviceName, serviceInstanceList);
    // 公布事件
    listener.onEvent(event);
}

getInstances() 优化

引入 Informer 后，无需间接调用 List 接口，而是间接从 Informer 的 store 中获取，缩小对 kube-apiserver 的间接调用。

public List<ServiceInstance> getInstances(String serviceName) {
    Endpoints endpoints = null;
    SharedIndexInformer<Endpoints> endInformer = ENDPOINTS_INFORMER.get(serviceName);
    if (endInformer != null) {
        // 间接从 informer 的 store 中获取 Endpoints 信息
        List<Endpoints> endpointsList = endInformer.getStore().list();
        if (endpointsList.size() > 0) {endpoints = endpointsList.get(0);
        }
    }
    // 如果 endpoints 通过下面解决仍为空，属于异常情况，那就从 kube-apiserver 拉取
    if (endpoints == null) {endpoints = kubernetesClient.endpoints()
                .inNamespace(namespace).withName(serviceName).get();}
    return toServiceInstance(endpoints, serviceName);
}

论断

优化为 Informer 后，Dubbo 的服务发现不必每次间接调用 kube-apiserver，减小了 kube-apiserver 的压力，也大大减少了响应工夫，助力 Dubbo 从传统架构迁徙到 Kubernetes 中。

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