分佈式負載均衡算法之親和性輪詢原理

無論是在早期的負載均衡器中，還是當前微服務基於客戶端的負載均衡中，都有一個最基礎的輪詢算法，即將請求平均分佈給多臺機器,今天聊聊在此基礎上, kube proxy是如何實現親和性輪詢的核心數據結構. 瞭解親和性策略實現，失敗重試等機制

1. 基礎築基

1.1 Service與Endpoints

Service和Endpoint是kubernetes中的概念，其中Service代表一個服務，後面通常會對應一堆pod，因爲pod的ip並不是固定的，用Servicel來提供後端一組pod的統一訪問入口， 而Endpoints則是一組後端提供相同服務的IP和端口集合在這節內容中大家知道這些就可以來，

1.2 輪詢算法

輪詢算法可能是最簡單的算法了，在go裏面大多數實現都是通過一個slice存儲當前可以訪問的後端所有地址，而通過index來保存下一次請求分配的主機在slice中的索引

1.3 親和性

親和性實現上也相對簡單，所謂親和性其實就是當某個IP重複調用後端某個服務，則將其轉發到之前轉發的機器上即可

2. 核心數據結構實現

2.1 親和性實現

2.1.1 親和性之親和性策略

親和性策略設計上主要是分爲三個部分實現：affinityPolicy：親和性類型，即根據客戶端的什麼信息來做親和性依據，現在是基於clientipaffinityMap：根據Policy中定義的親和性的類型作爲hash的key, 存儲clientip的親和性信息ttlSeconds: 存儲親和性的過期時間, 即當超過該時間則會重新進行RR輪詢算法選擇

type affinityPolicy struct {
    affinityType v1.ServiceAffinity // Type字段只是一個字符串不需要深究
    affinityMap  map[string]*affinityState // map client IP -> affinity info
    ttlSeconds   int
}

2.1.2 親和性之親和性狀態

上面提到會通過affinityMap存儲親和性狀態, 其實親和性狀態裏面關鍵信息有兩個endpoint(後端要訪問的endpoint)和lastUsed(親和性最後被訪問的時間)

type affinityState struct {
    clientIP string
    //clientProtocol  api.Protocol //not yet used
    //sessionCookie   string       //not yet used
    endpoint string
    lastUsed time.Time 
}

2.2 Service數據結構之負載均衡狀態

balancerState存儲當前Service的負載均衡狀態數據，其中endpoints存儲後端pod的ip:port集合, index則是實現RR輪詢算法的節點索引, affinity存儲對應的親和性策略數據

type balancerState struct {
    endpoints []string // a list of "ip:port" style strings
    index     int      // current index into endpoints
    affinity  affinityPolicy
}

2.3 負載均衡輪詢數據結構

核心數據結構主要通過services字段來保存服務對應的負載均衡狀態，並通過讀寫鎖來進行service map進行保護

type LoadBalancerRR struct {
    lock     sync.RWMutex
    services map[proxy.ServicePortName]*balancerState
}

2.4 負載均衡算法實現

我們只關注負載均衡進行輪詢與親和性分配的相關實現，對於感知service與endpoints部分代碼，省略更新刪除等邏輯, 下面章節是NextEndpoint實現

2.4.1 加鎖與合法性效驗

合法性效驗主要是檢測對應的服務是否存在，並且檢查對應的endpoint是否存在

    lb.lock.Lock()
    defer lb.lock.Unlock() // 加鎖
    // 進行服務是否存在檢測
    state, exists := lb.services[svcPort]
    if !exists || state == nil {
        return "", ErrMissingServiceEntry
    }
    // 檢查服務是否有服務的endpoint
    if len(state.endpoints) == 0 {
        return "", ErrMissingEndpoints
    }
    klog.V(4).Infof("NextEndpoint for service %q, srcAddr=%v: endpoints: % v", svcPort, srcAddr, state.endpoints)

2.4.2 親和性類型支持檢測

通過檢測親和性類型，確定當前是否支持親和性，即通過檢查對應的字段是否設置

sessionAffinityEnabled := isSessionAffinity(&state.affinity)

func isSessionAffinity(affinity *affinityPolicy) bool {
    // Should never be empty string, but checking for it to be safe.
    if affinity.affinityType == "" || affinity.affinityType == v1.ServiceAffinityNone {
        return false
    }
    return true
}

2.4.3 親和性匹配與最後訪問更新

親和性匹配則會優先返回對應的endpoint,但是如果此時該endpoint已經訪問失敗了，則就需要重新選擇節點，就需要重置親和性

    var ipaddr string
    if sessionAffinityEnabled {
        // Caution: don't shadow ipaddr
        var err error
        // 獲取對應的srcIP當前是根據客戶端的ip進行匹配
        ipaddr, _, err = net.SplitHostPort(srcAddr.String())
        if err != nil {
            return "", fmt.Errorf("malformed source address %q: %v", srcAddr.String(), err)
        }
        
        // 親和性重置，默認情況下是false, 但是如果當前的endpoint訪問出錯，則需要重置
        // 因爲已經連接出錯了，肯定要重新選擇一臺機器，當前的親和性就不能繼續使用了
        if !sessionAffinityReset {
            // 如果發現親和性存在，則返回對應的endpoint
            sessionAffinity, exists := state.affinity.affinityMap[ipaddr]
            if exists && int(time.Since(sessionAffinity.lastUsed).Seconds()) < state.affinity.ttlSeconds {
                // Affinity wins.
                endpoint := sessionAffinity.endpoint
                sessionAffinity.lastUsed = time.Now()
                klog.V(4).Infof("NextEndpoint for service %q from IP %s with sessionAffinity %#v: %s", svcPort, ipaddr, sessionAffinity, endpoint)
                return endpoint, nil
            }
        }
    }

2.4.4 根據clientIP構建親和性狀態

    // 獲取一個endpoint, 並更新索引
    endpoint := state.endpoints[state.index]
    state.index = (state.index   1) % len(state.endpoints)

    if sessionAffinityEnabled {
        // 保存親和性狀態
        var affinity *affinityState
        affinity = state.affinity.affinityMap[ipaddr]
        if affinity == nil {
            affinity = new(affinityState) //&affinityState{ipaddr, "TCP", "", endpoint, time.Now()}
            state.affinity.affinityMap[ipaddr] = affinity
        }
        affinity.lastUsed = time.Now()
        affinity.endpoint = endpoint
        affinity.clientIP = ipaddr
        klog.V(4).Infof("Updated affinity key %s: %#v", ipaddr, state.affinity.affinityMap[ipaddr])
    }

    return endpoint, nil

好了，今天的分析就到這裏，希望能幫組到大家，瞭解親和性輪詢算法的實現， 學習到核心的數據結構設計，以及在產生中應對故障的一些設計，就到這裏，感謝大家分享關注，謝謝大家

微信號：baxiaoshi2020

關注公告號閱讀更多源碼分析文章

更多文章關注 www.sreguide.com

本文由博客一文多發平臺 OpenWrite 發佈