kubernetes service 介绍

一、问题

首先，我们思考这样一个问题：

访问k8s集群中的pod， 客户端需要知道pod地址，需要感知pod的状态。那如何获取各个pod的地址？若某一node上的pod故障，客户端如何感知？

二、k8s service

什么是service

是发现后端pod服务；

是为一组具有相同功能的容器应用提供一个统一的入口地址；

是将请求进行负载分发到后端的各个容器应用上的控制器。

对service的访问来源

访问service的请求来源有两种：k8s集群内部的程序（Pod）和 k8s集群外部的程序。

service类型

采用微服务架构时，作为服务所有者，除了实现业务逻辑以外，还需要考虑如何把服务发布到k8s集群或者集群外部，使这些服务能够被k8s集群内的应用、其他k8s集群的应用以及外部应用使用。因此k8s提供了灵活的服务发布方式，用户可以通过ServiceType来指定如何来发布服务，类型有以下几种：

● ClusterIP：提供一个集群内部的虚拟IP以供Pod访问（service默认类型)。

     service 结构如下： 

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● NodePort:在每个Node上打开一个端口以供外部访问

Kubernetes将会在每个Node上打开一个端口并且每个Node的端口都是一样的，通过:NodePort的方式Kubernetes集群外部的程序可以访问Service。

    service 定义如下： 

● LoadBalancer：通过外部的负载均衡器来访问

service selector

service通过selector和pod建立关联。

k8s会根据service关联到pod的podIP信息组合成一个endpoint。

若service定义中没有selector字段，service被创建时，endpoint controller不会自动创建endpoint。

service负载分发策略

service 负载分发策略有两种：

RoundRobin：轮询模式，即轮询将请求转发到后端的各个pod上（默认模式）；

SessionAffinity：基于客户端IP地址进行会话保持的模式，第一次客户端访问后端某个pod，之后的请求都转发到这个pod上。

三、服务发现

k8s服务发现方式

虽然Service解决了Pod的服务发现问题，但不提前知道Service的IP，怎么发现service服务呢？

k8s提供了两种方式进行服务发现：

● 环境变量： 当创建一个Pod的时候，kubelet会在该Pod中注入集群内所有Service的相关环境变量。需要注意的是，要想一个Pod中注入某个Service的环境变量，则必须Service要先比该Pod创建。这一点，几乎使得这种方式进行服务发现不可用。

  例如：

  一个ServiceName为redis-master的Service，对应的ClusterIP:Port为10.0.0.11:6379，则其在pod中对应的环境变量为：

  REDIS_MASTER_SERVICE_HOST=10.0.0.11  REDIS_MASTER_SERVICE_PORT=6379  REDIS_MASTER_PORT=tcp://10.0.0.11:6379  REDIS_MASTER_PORT_6379_TCP=tcp://10.0.0.11:6379  REDIS_MASTER_PORT_6379_TCP_PROTO=tcp
  REDIS_MASTER_PORT_6379_TCP_PORT=6379  REDIS_MASTER_PORT_6379_TCP_ADDR=10.0.0.11 

● DNS：可以通过cluster add-on的方式轻松的创建KubeDNS来对集群内的Service进行服务发现————这也是k8s官方强烈推荐的方式。为了让Pod中的容器可以使用kube-dns来解析域名，k8s会修改容器的/etc/resolv.conf配置。

k8s服务发现原理

● endpoint

endpoint是k8s集群中的一个资源对象，存储在etcd中，用来记录一个service对应的所有pod的访问地址。

service配置selector，endpoint controller才会自动创建对应的endpoint对象；否则，不会生成endpoint对象.

例如，k8s集群中创建一个名为k8s-classic-1113-d3的service，就会生成一个同名的endpoint对象，如下图所示。其中ENDPOINTS就是service关联的pod的ip地址和端口。  

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● endpoint controller

endpoint controller是k8s集群控制器的其中一个组件，其功能如下：

负责生成和维护所有endpoint对象的控制器

负责监听service和对应pod的变化

监听到service被删除，则删除和该service同名的endpoint对象

监听到新的service被创建，则根据新建service信息获取相关pod列表，然后创建对应endpoint对象

监听到service被更新，则根据更新后的service信息获取相关pod列表，然后更新对应endpoint对象

监听到pod事件，则更新对应的service的endpoint对象，将podIp记录到endpoint中

四、负载均衡

kube-proxy

kube-proxy负责service的实现，即实现了k8s内部从pod到service和外部从node port到service的访问。

kube-proxy采用iptables的方式配置负载均衡，基于iptables的kube-proxy的主要职责包括两大块：一块是侦听service更新事件，并更新service相关的iptables规则，一块是侦听endpoint更新事件，更新endpoint相关的iptables规则（如 KUBE-SVC-链中的规则），然后将包请求转入endpoint对应的Pod。如果某个service尚没有Pod创建，那么针对此service的请求将会被drop掉。

kube-proxy的架构如下：

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kube-proxy iptables

kube-proxy监听service和endpoint的变化，将需要新增的规则添加到iptables中。

kube-proxy只是作为controller，而不是server，真正服务的是内核的netfilter，体现在用户态则是iptables。

kube-proxy的iptables方式也支持RoundRobin（默认模式）和SessionAffinity负载分发策略。

kubernetes只操作了filter和nat表。

Filter：在该表中，一个基本原则是只过滤数据包而不修改他们。filter table的优势是小而快，可以hook到input，output和forward。这意味着针对任何给定的数据包，只有可能有一个地方可以过滤它。

NAT：此表的主要作用是在PREROUTING和POSTROUNTING的钩子中，修改目标地址和原地址。与filter表稍有不同的是，该表中只有新连接的第一个包会被修改，修改的结果会自动apply到同一连接的后续包中。

kube-proxy对iptables的链进行了扩充，自定义了KUBE-SERVICES，KUBE-NODEPORTS，KUBE-POSTROUTING，KUBE-MARK-MASQ和KUBE-MARK-DROP五个链，并主要通过为KUBE-SERVICES chain增加rule来配制traffic routing 规则。我们可以看下自定义的这几个链的作用：

KUBE-MARK-DROP - [0:0] /*对于未能匹配到跳转规则的traffic set mark 0x8000，有此标记的数据包会在filter表drop掉*/KUBE-MARK-MASQ - [0:0] /*对于符合条件的包 set mark 0x4000, 有此标记的数据包会在KUBE-POSTROUTING chain中统一做MASQUERADE*/KUBE-NODEPORTS - [0:0] /*针对通过nodeport访问的package做的操作*/KUBE-POSTROUTING - [0:0]KUBE-SERVICES - [0:0] /*操作跳转规则的主要chain*/ 

同时，kube-proxy也为默认的prerouting、output和postrouting chain增加规则，使得数据包可以跳转至k8s自定义的chain，规则如下：

 -A PREROUTING -m comment --comment "kubernetes service portals" -j KUBE-SERVICES

 -A OUTPUT -m comment --comment "kubernetes service portals" -j KUBE-SERVICES

 -A POSTROUTING -m comment --comment "kubernetes postrouting rules" -j KUBE-POSTROUTING 

如果service类型为nodePort，（从LB转发至node的数据包均属此类）那么将KUBE-NODEPORTS链中每个目的地址是NODE节点端口的数据包导入这个“KUBE-SVC-”链：

 -A KUBE-SERVICES -m comment --comment "kubernetes service nodeports; NOTE: this must be the last rule in this chain" -m addrtype --dst-type LOCAL -j KUBE-NODEPORTS

 -A KUBE-NODEPORTS -p tcp -m comment --comment "default/es1:http" -m tcp --dport 32135 -j KUBE-MARK-MASQ

 -A KUBE-NODEPORTS -p tcp -m comment --comment "default/es1:http" -m tcp --dport 32135 -j KUBE-SVC-LAS23QA33HXV7KBL 

Iptables chain支持嵌套并因为依据不同的匹配条件可支持多种分支，比较难用标准的流程图来体现调用关系，建单抽象为下图：

image

举个例子，在k8s集群中创建了一个名为my-service的服务，其中：

service vip：10.11.97.177

对应的后端两副本pod ip：10.244.1.10、10.244.2.10

容器端口为：80

服务端口为：80

则kube-proxy为该service生成的iptables规则主要有以下几条：

 -A KUBE-SERVICES -d 10.11.97.177/32 -p tcp -m comment --comment "default/my-service: cluster IP" -m tcp --dport 80 -j KUBE-SVC-BEPXDJBUHFCSYIC3

 -A KUBE-SVC-BEPXDJBUHFCSYIC3 -m comment --comment “default/my-service:” -m statistic --mode random --probability 0.50000000000 -j KUBE-SEP-U4UWLP4OR3LOJBXU  //50%的概率轮询后端pod
 -A KUBE-SVC-BEPXDJBUHFCSYIC3 -m comment --comment "default/my-service:" -j KUBE-SEP-QHRWSLKOO5YUPI7O

 -A KUBE-SEP-U4UWLP4OR3LOJBXU -s 10.244.1.10/32 -m comment --comment "default/my-service:" -j KUBE-MARK-MASQ
 -A KUBE-SEP-U4UWLP4OR3LOJBXU -p tcp -m comment --comment "default/my-service:" -m tcp -j DNAT --to-destination 10.244.1.10:80
 -A KUBE-SEP-QHRWSLKOO5YUPI7O -s 10.244.2.10/32 -m comment --comment "default/my-service:" -j KUBE-MARK-MASQ
 -A KUBE-SEP-QHRWSLKOO5YUPI7O -p tcp -m comment --comment "default/my-service:" -m tcp -j DNAT --to-destination 10.244.2.10:80 

kube-proxy通过循环的方式创建后端endpoint的转发，概率是通过probability后的1.0/float64(n-i)计算出来的，譬如有两个的场景，那么将会是一个0.5和1也就是第一个是50%概率第二个是100%概率，如果是三个的话类似，33%、50%、100%。

kube-proxy iptables的性能缺陷

k8s集群创建大规模服务时，会产生很多iptables规则，非增量式更新会引入一定的时延。iptables规则成倍增长，也会导致路由延迟带来访问延迟。大规模场景下，k8s 控制器和负载均衡都面临这挑战。例如，若集群中有N个节点，每个节点每秒有M个pod被创建，则控制器每秒需要创建NM个endpoints，需要增加的iptables则是NM的数倍。以下是k8s不同规模下访问service的时延：

image image

从上图中可以看出，当集群中服务数量增长时，因为 IPTables天生不是被设计用来作为 LB 来使用的，IPTables 规则则会成倍增长，这样带来的路由延迟会导致的服务访问延迟增加，直到无法忍受。

目前有以下几种解决方案，但各有不足：

● 将endpoint对象拆分成多个对像

优点：减小了单个endpoint大小

缺点：增加了对象的数量和请求量 

● 使用集中式负载均衡器

优点：减少了跟apiserver的连接和请求数

缺点：服务路由中又增加了一跳，并且需要集中式LB有很高的性能和高可用性 

● 定期任务，批量创建/更新endpoint

优点：减少了每秒的处理数

缺点：在定期任务执行的间隔时间内，端对端延迟明显增加

五、K8s 1.8 新特性——ipvs

ipvs与iptables的性能差异

随着服务的数量增长，IPTables 规则则会成倍增长，这样带来的问题是路由延迟带来的服务访问延迟，同时添加或删除一条规则也有较大延迟。不同规模下，kube-proxy添加一条规则所需时间如下所示：

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可以看出当集群中服务数量达到5千个时，路由延迟成倍增加。添加 IPTables 规则的延迟，有多种产生的原因，如：

添加规则不是增量的，而是先把当前所有规则都拷贝出来，再做修改然后再把修改后的规则保存回去，这样一个过程的结果就是 IPTables 在更新一条规则时会把 IPTables 锁住，这样的后果在服务数量达到一定量级的时候，性能基本不可接受：在有5千个服务（4万条规则）时，添加一条规则耗时11分钟；在右2万个服务（16万条规则）时，添加一条规则需要5个小时。

这样的延迟时间，对生产环境是不可以的，那该性能问题有哪些解决方案呢？从根本上解决的话，可以使用 “IP Virtual Server”(IPVS )来替换当前 kube-proxy 中的 IPTables 实现，这样能带来显著的性能提升以及更智能的负载均衡功能如支持权重、支持重试等等。

那什么是 “IP Virtual Server”(IPVS ) 呢？

ipvs 简介

k8s 1.8 版本中，社区 SIG Network 增强了 NetworkPolicy API，以支持 Pod 出口流量策略，以及允许策略规则匹配源或目标 CIDR 的匹配条件。这两个增强特性都被设计为 beta 版本。 SIG Network 还专注于改进 kube-proxy，除了当前的 iptables 和 userspace 模式，kube-proxy 还引入了一个 alpha 版本的 IPVS 模式。

作为 Linux Virtual Server(LVS) 项目的一部分，IPVS 是建立于 Netfilter之上的高效四层负载均衡器，支持 TCP 和 UDP 协议，支持3种负载均衡模式：NAT、直接路由（通过 MAC 重写实现二层路由）和IP 隧道。ipvs(IP Virtual Server)安装在LVS(Linux Virtual Server)集群作为负载均衡主节点上，通过虚拟出一个IP地址和端口对外提供服务。客户端通过访问虚拟IP+端口访问该虚拟服务，之后访问请求由负载均衡器调度到后端真实服务器上。

ipvs相当于工作在netfilter中的input链。

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配置方法：IPVS 负载均衡模式在 kube-proxy 处于测试阶段还未正式发布，完全兼容当前 Kubernetes 的行为，通过修改 kube-proxy 启动参数，在 mode=userspace 和 mode=iptables 的基础上，增加 mode=IPVS 即可启用该功能。

ipvs转发模式

● DR模式（Direct Routing）

特点：

<1> 数据包在LB转发过程中，源/目的IP和端口都不会变化。LB只修改数据包的MAC地址为RS的MAC地址

<2> RS须在环回网卡上绑定LB的虚拟机服务IP

<3> RS处理完请求后，响应包直接回给客户端，不再经过LB

缺点：

<1> LB和RS必须位于同一子网

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● NAT模式（Network Address Translation）

特点：

<1> LB会修改数据包地址：对于请求包，进行DNAT；对于响应包，进行SNAT

<2> 需要将RS的默认网关地址配置为LB的虚拟IP地址

缺点：

<1> LB和RS必须位于同一子网，且客户端和LB不能位于同一子网

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● FULLNAT模式

特点：

<1> LB会对请求包和响应包都做SNAT+DNAT

<2> LB和RS对于组网结构没有要求

<3> LB和RS必须位于同一子网，且客户端和LB不能位于同一子网

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● 三种转发模式性能从高到低：DR > NAT >FULLNAT

ipvs 负载均衡器常用调度算法

● 轮询（Round Robin）

LB认为集群内每台RS都是相同的，会轮流进行调度分发。从数据统计上看，RR模式是调度最均衡的。

● 加权轮询（Weighted Round Robin）

LB会根据RS上配置的权重，将消息按权重比分发到不同的RS上。可以给性能更好的RS节点配置更高的权重，提升集群整体的性能。

● 最少连接调度

LB会根据和集群内每台RS的连接数统计情况，将消息调度到连接数最少的RS节点上。在长连接业务场景下，LC算法对于系统整体负载均衡的情况较好；但是在短连接业务场景下，由于连接会迅速释放，可能会导致消息每次都调度到同一个RS节点，造成严重的负载不均衡。

● 加权最少连接调度

最小连接数算法的加权版。

● 原地址哈希，锁定请求的用户

根据请求的源IP，作为散列键（Hash Key）从静态分配的散列表中找出对应的服务器。若该服务器是可用的且未超载，将请求发送到该服务器。

原文首发于网易云。