即使不使用 Kubernetes,在编排持久化 workload 时,你都需要了解编排框架和 Cloud Provider 是如何交互的,数据又是如何被写"坏"的。以下描述的场景具有普遍意义,也是必须要回答的问题。
从存储池中获取 RW Volume,挂载到指定 Node 上,并在该 Node 上启动持久化应用 MySQL。
Volume 使用流程大致如下:
Volume 使用流程也会更复杂一些:
相比上个场景,增加了3个环节。
大多数情况下 Kubernetes 不会直接管理 bare-metal,而是运行在第三方 Cloud Provider 上(GCE/Azure/AWS/OpenStack),Kubernetes 会作为 Volume 的使用者,由 Cloud Provider 负责 Volume 的生命周期,所以之前的 mount/unmount 会有所变化:
如果Volume 在 unmount 之后,没有“通知” Cloud Provider,Cloud Provider 会保证该 Volume 不会被挂载到其他 Node 上,“多点挂载”在大多数场景下会导致“Data Corruption”,所以添加这两个步骤是有必要的,Cloud Provider 需要感知 Volume 的“使用场景”(譬如在 GCE 环境,是不允许RW Volume 同时挂载到多个节点)。这两个步骤被称为 attach/detach。
Volume 使用流程也会更复杂一些:
需要继续思考一个问题: 谁来“通知”Cloud Provider?
Kubernetes 1.3 之前,以上所有的工作由 Kubelet 完成,由Volume Plugin 适配第三方 Cloud Provider 的 逻辑 。
但 Kubelet 是运行在 Node 端的 Agent。
一旦 Node 重启 / Crash / 网络故障,都会导致无法“通知”Cloud Provider,即便该 Volume 已经没有应用访问,Cloud Provider 都不会让任何节点使用它。
当然,还会有其他问题,譬如多个 Kubelet 带来的“race condition”。
流程不变,Kubernetes 1.3 之后,尝试使用专门的 Controller 管理 Attach 和 Detach 操作。
该 Controller 被叫做 AttachDetach Controller,它运行在已有的 Controller Plane 上。
通过“ volumes.kubernetes.io/controller-managed-attach-detach ”启动该特性(默认使用该特性)。
attach-mount-umount-detach流程的串行有序是保障数据不被写“坏”的基础。
所以,如果 Volume 不能被 Kubelet 成功地 unmount,AttachDetach Controller 不能进行 detach 操作。
又回到之前的问题。
Kubelet 是运行在 Node 端的 Agent,一旦 Node 重启 / Crash / 网络故障,都会导致无法完成 unmount 操作。
AttachDetach Controller 不可能无限制的等待前置动作 unmount,所以通过参数 maxWaitForUnmountDuration(默认6分钟)解决该问题。
超过 maxWaitForUnmountDuration,AttachDetach Controller 会启动 force detaching。
这破坏了 attach-mount-umount-detach 流程的串行有序,一个 RW Volume 在多个节点上挂载的可能性出现了。
Kuberetes 集群的正常运行,依赖 API Server 跟 Kubelet 的正常交互,可以理解为”心跳”。
“心跳”丢失的可能性很多,譬如:
换句话说,一旦“心跳”丢失,集群无法判断 Node 的真实状态。这时运行在 Controller Plane 之上的 NodeLifecycle Controller 会把该节点标记为“ConditionUnknown”。
一旦超过阈值podEvictionTimeout,NodeLifecycle Controller会对该节点上运行的 MySQL 进行驱逐,Scheduler会将 MySQL调度到其他“available”节点。
配合上 force detaching 导致的“多点挂载”,多个实例对同一个 Volume 的“Write”导致“Data Corruption”。
Kubernetes 是极好的编排平台,前提是我们需要深入的了解它。
作者介绍:熊中哲,沃趣科技产品&研发负责人。曾就职于阿里巴巴和百度,超过10年关系型数据库工作经验,目前致力于将云原生技术引入到关系型数据库服务中。