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1000+节点：kubernetes 1.2性能和可扩展性更新介绍

原文链接

编者注：这是 Kubernetes 1.2 中的新功能介绍系列文章中的第一篇。

我们自豪地宣布的，kubernetes 1.2 版本现在可以支持1000+节点的群集，同时99%的API减少了 80%的访问延迟。这意味着仅仅六个月，在不影响用户体验的情况下，我们提升了10倍的性能 -- 99%的 pod 启动时间小于 3 秒，并且99%的 API操作延迟仅有几十毫秒（在超大集群中，LIST操作是个例外，大概需要花费几百毫秒）。

言语苍白，眼见为证，请看视频（译者注：需要翻墙，你懂地）：

https://youtu.be/9C6YeyyUUmI

在上面的视频中，你看到在1000个节点规模的群集上，集群访问逐步增加到100K次查询（QPS），包括rolling update请求在内，而没有宕机、没有任何延迟。这种情况已经足以应付互联网排名前100位网站的访问量了。

在这篇博客，我们会介绍达到这样的成果我们所做的工作，并且讨论我们未来支持更大规模集群的计划。

测试方法

我们针对如下的服务等级目标来对Kubernetes的可扩展性进行基准测试：

API响应率：99%的API调用返回时间小于1s
Pod启动时间：99%的pod和其中的容器（镜像已经缓存到本地）启动时间在5面以内

仅当全部满足这些服务等级目标的情况下，我们才声称kubernetes可以支持特定数量结点的集群。我们会不断的收集和报告上述测量数据，这也是整个项目测试框架的一部分。这一系列的测试分为2部分：API响应能力和Pod启动时间。

用户级别抽象API的响应能力

Kubernetes为用户表述他们的应用提供了高层次的抽象。例如，

ReplicationController(复制控制器，后文全部使用英文)代表了一批pod的抽象。罗列所有的ReplicationControllers或者是从指定的ReplicationController罗列所有的pod是一个很常见的用例。相反的，没有人有很强烈的原因需要罗列出系统中所有的POD。例如，30000个pod（1000个节点，每个节点里有30个pod）代表了大约150MB的数据（~50kb/pod * 30k）。因此，本次测试使用ReplicationControllers。

本次测试（假定N是集群中的节点数量），我们：

1.创建大约数量为3xN并且有着不用大小的ReplicationControllers（5个，30个和250个副本），总和30xN个副本。我们按顺序来创建他们（例如，我们不是一次性启动它们）然后等待所有副本的状态都变成运行状态。

在每一个ReplicationController上执行一些操作（例如，扩展ReplicationController、列出ReplicationController中的所有实例等等），测量每一个操作的延迟时间。这和真实用户在正常集群操作的过程类似。
停止并删除系统中所有的ReplicationControllers

本次测试的结果请参见"Kubernetes 1.2 指标"一节。

在v1.3版本中，我们计划扩展这个测试，添加一些新的测试内容，包括创建Services, 部署Deployments, DaemonSets, 其它一些API对象。

Pod启动端到端延迟

用户对Kubernetes花费多少时间来调度和启动一个pod也很关心。它体现在两个方面：初始创建和如果当pod所在主机宕机后，replicationController需要创建一个新的pod来替代。

本次测试（假定N为集群中的节点数量），我们：

创建一个副本数为30×N的ReplicatiionController，然后等待所有副本的状态都变成Running。我们同时还做了运行更高密度的测试，副本数为100×N，不过是在一个节点数比较少的集群中。
每隔200毫秒，创建一个单pod的ReplicationController。对每个ReplicationController，我们都会测算“总的端到端启动时间”（其定义参见下文）。
关闭并删除系统中的所有pod和ReplicationController。

我们是这么定义的“总的端到端启动时间”的，它从客户端向API服务器发送创建ReplicationController的时刻开始，到客户端监听到pod的状态变为“running & ready”的时刻。这意味着，“pod启动时间”包括了ReplicationController的创建，RC依次创建pod，调度器调度pod，Kubernetes为pod设置网络，启动容器，等待容器成功响应健康检查，并最终等待容器将其状态上报回API服务器，最后API服务器将pod的状态报告给正在监听中的客户端。

虽然我们可以通过一些方式来显著地减少“pod启动时间”，比如说，刨除客户端监听pod状态消耗的时间，或者直接创建pod而非使用ReplicationController来创建pod。但我们相信目前定义的“pod启动时间”符合大多数真实场景的广义定义，这样用户才能更好地了解系统的性能标准。

Kubernetes 1.2 的指标

那么，结果是什么呢？我们在Google Compute Engine上进行测试，基于 Kubernetes 群集规模设置master节点规格。对于1000个节点的群集我们使用 n1-standard-32规格的虚拟机作为master节点（32核，120GB内存）。

API 的响应能力

下面两个图表呈现Kubernetes 1.2和kubernetes1.0在100个节点的集群中99%的API调用延迟统计。（柱形图越低表示延迟越小）

我们把LIST操作结果单列出来，因为LIST操作延迟很高。注意，我们稍微的修改了些我们的测试，当前的测试在kubernetes v1.0上会产生比它们之前更高的延迟。

我们也在1000个节点的集群中进行了测试。需要注意的是，GKE（Google容器引擎）环境不支持群集大小超过 100，所以我们无法对这两个的指标进行比较。不过，实际上，从kubernetes 1.0开始，已经有客户在运行超过1000+结点的集群。

由于LIST操作延迟非常大，我们还是把LIST操作单独显现出来。可以看到所有的请求延迟都可以控制在1秒以内。

Pod 启动延迟

"Pod启动延迟“（启动延迟的定义见“POD启动端到端延迟”一节）的测试结果见下图。我们也把kubernertes1.0在100 个节点群集规模的测试结果放在一起比较。

如图上显示的，在100 个节点的群集上测试，kubernetes1.2极大地降低了延迟时间，即使在1000个节点的集群上测试，测试结果一样十分优秀。综上所述， API请求延迟和 pod启动延迟，比六个月前kubernetes1.1在100个节点集群上测试结果要好得多。

我们是如何完成这些性能提升的？

在过去的6个月时间里，为了在性能和扩展性方面取得这些重要的收获，我们对整个系统做了很多的改进。一些重要的改进，罗列如下：

在API服务器层面，创建“读缓存”
( https://github.com/kubernetes/ ... 15945 )
由于大部分的kubernetes控制逻辑是作用在有序的由ETCD监听器持继更新的一致的数据快照上面的，所以轻微的数据方面的延迟并不影响集群操作的准确性。这些独立的控制逻辑，为系统可扩展性而做的分布式的设计，乐于增加一点延迟，但却带来系统总体吞吐量上面的提升。
在kubernetes 1.2中，我们就是利用这个特性，通过添加一个API服务器读缓存来提升性能和扩展性。有了这个特性，API服务的Client可以直接读取内存中的数据，而不必再每次读取ETCD中存储的数据。缓存中的数据通过ETCD的监听器在后台来更新。这些有接收数据延迟敏感的Client（通常高速缓存的延迟是10几毫秒量级），可能完全通过缓存数据来提供响应，减少从ETCD加载数据的负担，同时提高服务器的吞吐量。这个优化从v1.1版本已经开始了，当时我们添加了直接通过API服务而不是ETCD来提供监听的功能。详情参见： https://github.com/kubernetes/ ... h.md.
感谢来自于google的Wojciech Tyczynski，来自于Redhat的Clayton Coleman和Timothy St. Clair。有他们的支持，我们才通过合适的设计，利用了ETCD独特的优势，来提升kubernetes扩展性和性能。
Introduce a “Pod Lifecycle Event Generator” (PLEG) in the Kubelet
( https://github.com/kubernetes/ ... tor.m d)
在kubelet中引入“Pod生命周期事件生成器(PLEG)
( https://github.com/kubernetes/ ... tor.m d)
kubernetes 1.2同时提升了服务器上POD的密度。从1.2开始，我们测试并建议在单一结点上创建最多100个POD（相比1.1的30个POD）。这个成就归功于社区努力工作实现的POD生命周期事件生成器（PLEG）。
kubelet（kubernetes的结点代理）有一个线程专门负责管理POD的生命周期。在之前的实现中，这个线程定期的扫描底层的容器引擎(Docker)来探测容器状态变化，并执行一些必要的运作来保证结点处于期望的状态（例如，启动或者停止容器）。随着POD密度的提高，并发的扫描会干扰到Docker的工作，导致严重的可靠性和性能问题（包括额外的CPU使用，这也是向上扩张的一个限制因素）
为解决这个问题，我们引入了一个新的kubelet子模块 - PLEG - 来集中处理状态变化探测和生成生命周期事件。随着并发扫描的消除，我们可以减低kubelet的CPU使用率并且4倍的提高容器数量。这也允许我们使用更低的扫描周期，从而更快的探测状态变化并做出反馈。
提高调度吞吐量 来自CoreOS的kubernetes社区成员(Hongchao Deng和Xiang Li)帮助我们更深入的进入kubernetes的调度并且神奇的提高了吞吐量却没有牺牲准确性或灵活性。他们将调度30000POD的时间总体降低了1400%！你可阅读这个篇非常棒的博客来了解他们是怎么做到的。 https://coreos.com/blog/improv ... .html
更高效的JSON解析器 Go语言的标准库中包括了一个灵活而且易用的JSON解析器。它可以通过反射API编码或者解析任何Go语言的struct结构。但是灵活带来的代价是反射分配了大量小对象，这些小对象都需要被runtine跟踪并回收。我们的测试表明，无论服务器端还是客户端都花费了大量的时候在序列化上。基于我们的对象类型并不是经常变动，我们感觉通过代码生成可以避免大量的反射。
在调研了Go语言的JSON和做了一些初步的测试后，我们发现ugorji codec库提供了可观的速度提升 - 大概200%的提升在编码和解码JSON时，如果使用生成的序列器，同时有显著的对象分配降低。在向ugorji的主干提交了一些修复以解决我们的复杂结构编解码问题后，我们切换了kubernetes和go-etcd client的JSON解析器。结合一些其它在JSON层面上或下的优化后，我们削减了几乎所有API操作的CPU使用时间，特别是读操作。
其它一些导致显著提升的变化，包括：
- 减少断掉TCP连接的数量。这些连接可能引发不必要的新TLS会话：
  https://github.com/kubernetes/ ... 15664
- 提高复制控制器(RC）在大集群中的性能
  https://github.com/kubernetes/ ... 21672
  这两种情况下的问题，都是由kubernetes社区成员发现并解决的，他们是Andy Goldstein and Jordan Liggitt来自Red Hat, Liang Mingqiang 来自网易.

Kubernetes 1.3及以后

当然,革命尚未成功，同志仍需努力。我们将继续努力来改善kubernetes的性能，我们希望kubernetes能够像google borge系统一样，将规模扩展到几千上万个节点。基于在测试基础设施的大量投入，以及容器在生产环节的使用的持续关注，我们已经识别出了在提高规模方面的下步工作计划。

关于kubernetes 1.3:

我们的主要瓶颈仍然是API服务,因为编码和解码JSON对象需要花费大部分时间。我们计划对API 增加protocol buffers的支持，这样在组件间通信以及在etcd存储目标时，可以作为一个可选路径。用户仍然可以使用JSON 与API服务器进行通信，但由于绝大多数Kubernetes通信是集群内（API服务器与节点间，调度器与API服务器间等），我们希望Master上的CPU和内存使用率能显著减小。
Kubernetes使用标签来标识对象集合；例如，要识别属于特定ReplicationController的pods，需要遍历在一个名称空间内的所有pods，然后选择与控制器的标签选择器匹配的pods。为标签添加一个高效的索引，即能利用现有API对象缓存的优势，又能够迅速找到匹配标签选择器的对象，这可以让这种经常性操作变快更多。
调度决策取决于一堆不同的因素，包括基于资源请求的pods调度，调度有相同选择器的pods（例如，来自相同的服务，ReplicationController，Job等），节点上需要存在容器镜像等等。这些计算，特别是在特定选择器调度方面，还有许多改进的机会。 https://github.com/kubernetes/ ... 22262 可以看到至少一个提升建议。
我们非常期待etcd V3.0，它内建了一些kubernetes的用例，既提高了性能，同时引入了新的特性。来自CoreOS贡献者已经开始为Kubernetes到etcd v3.0的转变奠定基础了（详情请看 https://github.com/kubernetes/ ... 22604 ）。

虽然以上列表并没有列出全部为了性能所做的努力，我们仍然对实现显著的性能改善持有乐观态度，正如kubernetes1.0到2.0的性能提升。

总结

在过去的六个月中，我们已经显著改善了Kubernetes的可扩展性，v1.2版本在运行1000个节点的集群中，已经具备了和之前在小集群中同样出色的响应速度（用我们的SLOs来衡量）。但是这还不够，我们希望让Kubernetes更进一步发展和运行的更快。Kubernetes v1.3将进一步提高系统的可扩展性和系统的响应速度，同时继续增加功能，使其更易于构建和运行基于容器理念设计的应用程序。

请加入我们的社区，帮助我们建立Kubernetes的未来！现在有很多种方式参与。如果你对可扩展性特别感兴趣，你应该也会对这些感兴趣：

slack可扩展性频道
可扩展性"特殊兴趣小组”，每周四上午9点在 SIG-Scale hangout 的讨论。

当然，关于Kubernetes项目的更多信息，请登录官网 www.kubernetes.io

作者： Wojciech Tyczynski，软件工程师，Google

译者：天云软件容器团队

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一些备注：

我们API响应性测试中排除了对"events"资源的操作，因为它们更像系统日志，而且对于系统的正常运行不是必须的。
本文使用的测试类包括Kubernetes git仓库中的test/e2e/load.go。
本文使用的测试类包括Kubernetes git仓库中的test/e2e/density.go。
现在Kubernetes在较小规模的集群中可能导致性能显著下降，我们准备在下一版本优化这一点。我们鼓励任何针对Kubernetes做基准测试或试图复制这些研究结果的人使用同样大小规模的集群，否则性能会受到影响。

原文 http://dockone.io/article/1174

正文到此结束