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usdt充值接口(www.caibao.it):Serverless 场景下 Pod 建立效率优化

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原题目:Serverless 场景下 Pod 建立效率优化

简介: 众所周知,Kubernetes 是云原生领域的基石,作为容器编排的基础设施,被普遍应用在 Serverless 领域。弹性能力是 Serverless 领域的焦点竞争力,本次分享将重点先容基于 Kubernetes 的 Serverless 服务中,若何优化 Pod 建立效率,提升弹性效率。

在进入主题之前,先简朴回首下 Serverless 盘算的界说。

从维基百科可以领会到,Serverless 盘算是云盘算的一种形态,由云厂商治理服务器,向用户动态分配机械资源,基于实际使用的资源量计费。

用户构建和运行服务时,不用思量服务器,降低了用户治理服务器的肩负。在营业高峰期通过平台的弹性能力自动扩容实例,在营业低峰期自动缩容实例,降低资源成本。

Serverless 盘算平台

下述是当前常见的 Serverless 盘算产物的架构。

整个产物架构通常会有管控平面和数据平面两层,管控平面服务开发者,治理应用生命周期,知足开发者对应用治理的需求,数据平面服务应用的接见方,如开发者营业的用户,知足应用的流量治理和接见诉求。

管控平面通常接纳 Kubernetes 做资源治理和调剂,master 通常是 3 节点,知足对高可用的需求,节点通过内网 SLB 接见 K8s master。

在节点层面,通常会有两种类型的节点:

Serverless 产物会提供基于 K8s 的 PaaS 层,卖力向开发者提供部署、开发等相关的服务,屏障 K8s 相关的观点,降低开发者开发、运维应用的成本。

在数据平面,用户可通过 SLB 实现对应用实例的接见。PaaS 层也通常会在该平面提供诸如流量灰度、A/B 测试等流量治理服务,知足开发者对流量治理的需求。

弹性能力是 Serverless 盘算平台的焦点竞争力,需要知足开发者对 Pod 规模 的诉求,提供类似无限资源池的能力,同时还要知足建立 Pod 效率的诉求,实时响应请求。

Pod 规模可通过增添 IaaS 层资源来知足,接下来重点先容提升 Pod 建立效率的手艺。

Pod 建立相关场景

先领会下 Pod 建立相关的场景,这样可以更有用通过手艺知足营业诉求。

营业中会有两种场景涉及到 Pod 建立:

  • 第二种是升级应用,在这个历程中,通常是不停举行 建立新 Pod 和 销毁旧 Pod。

Serverless 服务中,开发者体贴的重点在于应用的生命周期,尤其是建立和升级阶段,Pod 建立效率会影响这两个阶段的整体耗时,进而影响开发者的体验。面临突发流量时,建立效率的崎岖会对开发者服务的响应速度发生主要影响,严重者会使开发者的营业受损。

面临上述营业场景,接下来重点剖析若何提升 Pod 建立效率。

建立 Pod 流程

整体剖析下 Pod 建立的阶段,根据影响 Pod 建立效率的优先级来依次解决。

这是简化后的建立 Pod 流程:

当有 Pod 建立请求时,先举行调剂,为 Pod 选取最合适的节点。在节点上,先举行拉取镜像的操作,镜像在内陆准备好后,再举行建立容器组的操作。在拉取镜像阶段,又依次分为下载镜像和解压镜像两个步骤。

我们针对两种类型的镜像举行了测试,效果如下:

从测试效果可看到,解压镜像耗时在整个拉取镜像历程中的占比不容忽视,对于解压前 248MB 左右的 golang:1.10 镜像,解压镜像耗时竟然占到了拉取镜像耗时的 77.02%,对于节解压前 506MB 左右的 hadoop namenode 镜像,解压镜像耗时和下载镜像耗时各占 40% 和 60% 左右,即对于拉取镜像历程的总耗时也不容忽视。

接下来就划分针对上述历程的差别节点举行优化处置,划分从上述整个流程、解压镜像、下载镜像等方面举行探讨。

拉取镜像效率提升

镜像预热

可以快速想到的方式是举行镜像预热,在 Pod 调剂到节点前预先在节点上准备好镜像,将拉取镜像从建立 Pod 的主链路中移除,如下图:

可以在调剂前举行全局预热,在所有节点上行提前拉取镜像。也可以在调剂历程中举行预热,在确定调剂到的

节点后,在目的节点上拉取镜像。

两种方式无可厚非,可根据集群实际情况举行选择。

社区里 OpenKruise 项目即将推出镜像预热服务,可以关注下。下述是该服务的使用方式:

通过 ImagePullJob CRD 下发镜像预热义务,指定目的镜像和节点,可设置拉取的并发度、Job 处置的超时时间以及 Job Object 自动接纳的时间。若是私有镜像,可指定拉取镜像时的 secret 设置。ImagePullJob 的 Events 会提镜义务的状态信息,可思量适当增大 Job Object 自动接纳的时间,便于通过 ImagePullJob Events 查看义务的处置状态。

提升解压效率

从适才看到的拉取镜像的数据来看,解压镜像耗时会占拉取镜像总耗时很大的比例,测试的例子最大占比到了 77%,以是需要思量若何提升解压效率。

先回首下 docker pull 的手艺细节:

在 docker pull 时,整体会举行两个阶段:

  • 并行下载 image 层
  • 拆解 image 层

在解压 image 层时,默认接纳的 gunzip。

再简朴领会下 docker push 的历程:

  • 先对 image 层举行打包操作,这个历程中会通过 gzip 举行压缩。
  • 然后并行上传。

gzip/gunzip 是单线程的压缩/解压工具,可思量接纳 pigz/unpigz 举行多线程的压缩/解压,充分利用多核优势。

containerd 从 1.2 版本最先支持 pigz,节点上安装 unpigz 工具后,会优先用其举行解压。通过这种方式,可通过节点多核能力提升镜像解压效率。

这个历程也需要关注 下载/上传 的并发度问题,docker daemon 提供了两个参数来控制并发度,控制并行处置的镜像层的数目,--max-concurrent-downloads 和 --max-concurrent-uploads。默认情况下,下载的并发度是 3,上传的并发度是 5,可根据测试效果调整到合适的值。

使用 unpigz 后的解压镜像效率:

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在相同环境下,golang:1.10 镜像解压效率提升了 35.88%,hadoop namenode 镜像解压效率提升了 16.41%。

非压缩镜像

通常内网的带宽足够大,是否有可能省去 解压缩/压缩 的逻辑,将拉取镜像的耗时集中在下载镜像方面?即适量增大下载耗时,缩短解压耗时。

再回首下 docker pull/push 的流程,在 unpack/pack 阶段,可以思量将 gunzip 和 gzip 的逻辑去掉:

对于 docker 镜像,若 docker push 时的镜像是非压缩的,则 docker pull 时是无需举行解压缩操作,故要实现上述目的,就需要在 docker push 时去掉压缩逻辑。

docker daemon 暂时不支持上述操作,我们对 docker 举行了一番修改,在上传镜像时不举行压缩操作,测试效果如下:

这里重点关注解压镜像耗时,可看到 golang:1.10 镜像解压效率提升了 50% 左右,hadoop namenode 镜像解压效率替身挂了 28% 左右。在拉取镜像总耗时方面,该方案有一定的效果。

镜像分发

小规模集群中,提升拉取镜像效率的重点需要放在提升解压效率方面,下载镜像通常不是瓶颈。而在大规模集群中,由于节点数众多,中央式的 Image Registry 的带宽和稳定性也会影响拉取镜像的效率,如下图:

下载镜像的压力集中在中央式的 Image Registry 上。

这里先容一种基于 P2P 的镜像分发系统来解决上述问题,以 CNCF 的 DragonFly 项目为例:

这里有几个焦点组件:

ClusterManager

它本质上是一个中央式的 SuperNode,在 P2P 网络中作为 tracker 和 scheduler 协调节点的下载义务。同时它照样一个缓存服务,缓存从 Image Registry 中下载的镜像,降低节点的增添对 Image Registry 带来的压力。

Dfget

它既是节点上下载镜像的客户端,同时又充当向其他节点提供数据的能力,可以将内陆已有的镜像数据按需提供给其他节点。

Dfdaemon

在每个节点上有个 Dfdaemon 组件,它本质上是一个 proxy,对 docker daemon 的拉取镜像的请求实现透明署理服务,使用 Dfget 下载镜像。

通过 P2P 网络,中央式的 Image Registry 数据被缓存到 ClusterManager 中,ClusterManager 协调节点对镜像的下载需求,将下载镜像的压力分摊到集群节点上,集群节点既是镜像数据的拉取方,又是镜像数据的提供方,充分利用内网带宽的能力举行镜像分发。

按需加载镜像

除了上述先容到的方式,是否另有其他优化方式?

当前节点上建立容器时,是需要先把镜像所有数据拉取到内陆,然后才气启动容器。再思量下启动虚拟机的历程,即使是几百 GB 的虚拟机镜像,启动虚拟机也通常是在秒级别,险些感受不到虚拟机镜像巨细带来的影响。

那么容器领域是否也可以用到类似的手艺?

再看一篇揭晓在 usenix 上的题为《Slacker: Fast Distribution with Lazy Docker Containers》 的 paper 形貌:

Our analysis shows that pulling packages accounts for 76% of container start time, but only 6.4% of
that data is read.

该 paper 剖析,在镜像启动耗时中,拉取镜像占比 76%,但是在启动时,仅有 6.4% 的数据被使用到,即镜像启动时需要的镜像数据量很少,需要思量在镜像启动阶段按需加载镜像,改变对镜像的使用方式。

对于「Image 所有 layers 下载完后才气启动镜像」,需要改为启动容器时按需加载镜像,类似启动虚拟机的方式,仅对启动阶段需要的数据举行网络传输。

但当前镜像花样通常是 tar.gz 或 tar,而 tar 文件没有索引,gzip 文件不能从随便位置读取数据,这样就不能知足按需拉取时拉取指定文件的需求,镜像花样需要改为可索引的文件花样。

Google 提出了一种新的镜像花样,stargz,全称是 seeable tar.gz。它兼容当前的镜像花样,但提供了文件索引,可从指定位置读取数据。

传统的 .tar.gz 文件是这样天生的: Gzip(TarF(file1) TarF(file2) TarF(file3) TarFooter))。划分对每个文件举行打包,然后对文件组举行压缩操作。

stargz 文件做了这样的创新:Gzip(TarF(file1)) Gzip(TarF(file2)) Gzip(TarF(file3_chunk1)) Gzip(F(file3_chunk2)) Gzip(F(index of earlier files in magic file), TarFooter)。针对每个文件举行打包和压缩操作,同时形成一个索引文件,和 TarFooter 一起举行压缩。

这样就可以通过索引文件快速定位要拉取的文件的位置,然后从指定位置拉取文件。

然后在 containerd 拉取镜像环节,对 containerd 提供一种 remote snapshotter,在建立容器 rootfs 层时,不通过先下载镜像层再构建的方式,而是直接 mount 远程存储层,如下图所示:

要实现这样的能力,一方面需要修改 containerd 当前的逻辑,在 filter 阶段识别远程镜像层,对于这样的镜像层不举行 download 操作,一方面需要实现一个 remote snapshotter,来支持对于远程层的治理。

当 containerd 通过 remote snapshotter 建立容器时,省去了拉取镜像的阶段,对于启动历程中需要的文件,可对 stargz 花样的镜像数据提议 HTTP Range GET 请求,拉取目的数据。

阿里云实现了名为 DADI 的加速器,类似上述的头脑,现在应用在了阿里云容器服务,实现了 3.01s 启动

10000 个容器,完善杜绝了冷启动的漫长守候。感兴趣的读者也参考该文章:https://developer.aliyun.com/article/742103

原地升级

上述都是针对建立 Pod 历程提供的手艺方案,对于升级场景,在现有的手艺下,是否有用率提升的可能性?是否可以到达下述效果,即免去建立 Pod 的历程,实现 Pod 原地升级?

在升级场景中,占比较大的场景是仅升级镜像。针对这种场景,可使用 K8s 自身的 patch 能力。通过 patch image,Pod 不会重修,仅目的 container 重修,这样就不用完整经由 调剂 新建 Pod 流程,仅对需要升级的容器举行原地升级。

在原地升级历程中,借助 K8s readinessGates 能力,可以控制 Pod 优雅下线,由 K8s Endpoint Controller 自动摘除即将升级的 Pod,在 Pod 原地升级后加入升级后的 Pod,实现升级历程中流量无损。

OpenKruise 项目中的 CloneSet Controller 提供了上述能力:

开发者使用 CloneSet 声明应用,用法类似 Deployment。在升级镜像时,由 CloneSet Controller 卖力执行 patch 操作,同时确保升级历程中营业流量无损。

小结

从营业场景出发,我们领会了提升 Pod 建立效率带来收益的场景。然后通过剖析 Pod 建立的流程,针对差别的阶段做响应的优化,有的放矢。

通过这样的剖析处置流程,使得可以有用通过手艺知足营业需求。

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