Knative Serving 健康檢查機制分析

從頭開發一個Serverless引擎並不是一件容易的事情，今天咱們就從Knative的健康檢查說起。通過健康檢查這一個點來看看Serverless模式和傳統的模式都有哪些不同，以及Knative針對Serverless場景都做了什麼思考。

Knative Serving 模塊的核心原理如下圖所示，圖中的 Route 可以理解成是 Istio Gateway 的角色。

• 當縮容到零時進來的流量就會指到 Activator 上面；
• 當 Pod 數不爲零時流量就會指到對應的 Pod 上面，此時流量不經過 Activator；
• 其中 Autoscaler 模塊根據請求的 Metrics 信息實時動態的擴縮容。

Knative 的 Pod 是由兩個 Container 組成的：Queue-Proxy 和業務容器 user-container。架構如下：

咱們以 http1 爲例進行說明：業務流量首先進入 Istio Gateway，然後會轉發到 Queue-Proxy 的 8012 端口，Queue-Proxy 8012 再把請求轉發到 user-container 的監聽端口，至此一個業務請求的服務就算完成了。

粗略的介紹原理基本就是上面這樣，現在咱們對幾個細節進行深入的剖析看看其內部機制：

• 爲什麼要引入 Queue-Proxy？
• Pod 縮容到零的時候流量會轉發到 Activator 上面，那麼 Activator 是怎麼處理這些請求的？
• Knative 中的業務 Pod 有 Queue-Proxy 和 user-container，那麼 Pod 的 readinessProber 和 LivenessProber 分別是怎麼做的？Pod 的 readinessProber、 LivenessProber 和業務的健康狀態是什麼樣的關係？
• Istio Gateway 向 Pod 轉發流量的時候是怎麼選擇 Pod 進行轉發的？

爲什麼要引入 Queue-Proxy

Serverless 的一個核心訴求就是把業務的複雜度下沉到基礎平臺，讓業務代碼快速迭代並且按需使用資源。不過現在更多的還是聚焦在按需使用資源層面。

如果想要按需使用資源我們就需要收集相關的 Metrics，並根據這些 Metrics 信息來指導資源的伸縮。Knative 首先實現的就是 KPA 策略，這個策略是根據請求數來判斷是否需要擴容的。所以 Knative 需要有一個機制收集業務請求數量。除了業務請求數還有如下信息也是需要統一處理：

• 訪問日誌的管理；
• Tracing；
• Pod 健康檢查機制；
• 需要實現 Pod 和 Activator 的交互，當 Pod 縮容到零的時候如何接收 Activator 轉發過來的流量；
• 其他諸如判斷 Ingress 是否 Ready 的邏輯也是基於 Queue-Proxy 實現的。

爲了保持和業務的低耦合關係，還需要實現上述這些功能，所以就引入了 Queue-Proxy 負責這些事情。這樣可以在業務無感知的情況下把 Serverless 的功能實現。

從零到一的過程

當 Pod 縮容到零的時候流量會指到 Activator 上面，Activator 接收到流量以後會主動“通知”Autoscaler 做一個擴容的操作。擴容完成以後 Activator 會探測 Pod 的健康狀態，需要等待第一個 Pod ready 之後才能把流量轉發過來。所以這裏就出現了第一個健康檢查的邏輯：Activator 檢查第一個 Pod 是否 ready。
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這個健康檢查是調用的 Pod 8012 端口完成的，Activator 會發起 HTTP 的健康檢查，並且設置  K-Network-Probe=queue Header，所以 Queue Container 中會根據 K-Network-Probe=queue 來判斷這是來自 Activator 的檢查，然後執行相應的邏輯。

參考閱讀

• 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 的健康檢查

Knative Revision 部署完成後會自動創建一個 Ingress（以前叫做 ClusterIngress）, 這個 Ingress 最終會被 Ingress Controller 解析成 Istio 的 VirtualService 配置，然後 Istio  Gateway 才能把相應的流量轉發給相關的 Revision。

所以每添加一個新的 Revision 都需要同步創建 Ingress 和 Istio 的 VirtualService ，而 VirtualService 是沒有狀態表示 Istio 的管理的 Envoy 是否配置生效能力。所以 Ingress Controller 需要發起一個 http 請求來監測 VirtualService 是否 ready。這個 http 的檢查最終也會打到 Pod 的 8012 端口上。標識 Header 是 K-Network-Probe=probe 。Queue-Proxy 需要基於此來判斷，然後執行相應的邏輯。

相關代碼如下所示：

參考閱讀

Gateway 通過這個健康檢查來判斷 Pod 是否可以提供服務。

• 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 的健康檢查

Knative 最終生成的 Pod 是需要落實到 Kubernetes 集羣的，Kubernetes 中 Pod 有兩個健康檢查的機制：ReadinessProber 和 LivenessProber。

• 其中 LivenessProber 是判斷 Pod 是否活着，如果檢查失敗 Kubelet 就會嘗試重啓 Container；
• ReadinessProber 是來判斷業務是否 Ready，只有業務 Ready 的情況下才會把 Pod 掛載到 Kubernetes Service 的 EndPoint 中，這樣可以保證 Pod 故障時對業務無損。

那麼問題來了，Knative 的 Pod 中默認會有兩個 Container：Queue-Proxy 和 user-container 。

前面兩個健康檢查機制你應該也發現了，流量的“前半路徑”需要通過 Queue-Proxy 來判斷是否可以轉發流量到當前 Pod，而在 Kubernetes 的機制中，Pod 是否加入 Kubernetes Service EndPoint 完全是由 ReadinessProber 的結果決定的。而這兩個機制是獨立的，所以我們需要有一種方案來把這兩個機制協調一致。這也是 Knative 作爲一個 Serverless 編排引擎時需要對流量做更精細的控制要解決的問題。所以 Knative 最終是把 user-container 的 ReadinessProber 收斂到 Queue-Proxy 中，通過 Queue-Proxy 的結果來決定 Pod 的狀態。

另外這個 Issue 中也提到在啓動 istio 的情況下，kubelet 發起的 tcp 檢查可能會被 Envoy 攔截，所以給 user-container 配置 TCP 探測器判斷 user-container 是否 ready 也是不準的。這也是需要把 Readiness 收斂到 Queue-Proxy 的一個動機。

Knative 收斂 user-container 健康檢查能力的方法是：

• 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 命令裏面解析 user-container 的 ReadinessProber 的 json String 然後實現健康檢查邏輯，且這個檢查的機制和前面提到的 Activator 的健康檢查機制合併到了一起。這樣做也保證了 Activator 向 Pod 轉發流量時 user-container 一定是  Ready 狀態。

參考閱讀

• 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
  
  這裏面有比較詳細的方案討論，最終社區選擇的方案也是在這裏介紹的。
• 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.
• [WIP] 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 中定義 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

需要說明兩點：

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，並且不能爲零，否則 Knative webhook 校驗無法通過。並且如果設置了 periodSeconds，那麼一旦出現一次 Success，就再也不會去探測 user-container（不建議設置 periodSeconds，應該讓系統自動處理）。

2. 如果 periodSeconds 沒有配置那麼就會使用默認的探測策略，默認配置如下：

timeoutSeconds: 60
            failureThreshold: 3
            periodSeconds: 10
            successThreshold: 1

從這個使用方式上來看，其實 Knative 是在逐漸收斂 user-container 配置，因爲在 Serverless 模式中需要系統自動化處理很多邏輯，這些“系統行爲”就不需要麻煩用戶了。

小結

前面提到的三種健康檢查機制的對比關係：

本文轉載自阿里巴巴雲原生微信公衆號（ID：Alicloudnative），關注微服務、Serverless、容器、Service Mesh等技術領域。