Kubernetes 文档 / 概念 / 服务、负载均衡和联网 / EndpointSlice

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Kubernetes 的 EndpointSlice API 提供了一种简单的方法来跟踪 Kubernetes 集群中的网络端点(network endpoints)。EndpointSlices 为 Endpoints 提供了一种可扩缩和可拓展的替代方案。

EndpointSlice API

在 Kubernetes 中,EndpointSlice 包含对一组网络端点的引用。 控制面会自动为设置了选择算符的 Kubernetes Service 创建 EndpointSlice。 这些 EndpointSlice 将包含对与 Service 选择算符匹配的所有 Pod 的引用。
例如,下面是 Kubernetes Service example 所拥有的 EndpointSlice 对象示例。

apiVersion: discovery.k8s.io/v1
kind: EndpointSlice
metadata:name: example-abclabels:kubernetes.io/service-name: example
addressType: IPv4
ports:- name: httpprotocol: TCPport: 80
endpoints:- addresses:- "10.1.2.3"conditions:ready: truehostname: pod-1nodeName: node-1zone: us-west2-a

默认情况下,控制面创建和管理的 EndpointSlice 将包含不超过 100 个端点。 你可以使用 kube-controller-manager 的 --max-endpoints-per-slice 标志设置此值,最大值为 1000。

当涉及如何路由内部流量时,EndpointSlice 可以充当 kube-proxy 的决策依据。

地址类型

EndpointSlice 支持三种地址类型:

  • IPv4
  • IPv6
  • FQDN (完全合格的域名)

每个 EndpointSlice 对象代表一个特定的 IP 地址类型。如果你有一个支持 IPv4 和 IPv6 的 Service, 那么将至少有两个 EndpointSlice 对象(一个用于 IPv4,一个用于 IPv6)。

状况

EndpointSlice API 存储了可能对使用者有用的、有关端点的状况。 这三个状况分别是 ready、serving 和 terminating。

Ready(就绪)

ready 状况是映射 Pod 的 Ready 状况的。 对于处于运行中的 Pod,它的 Ready 状况被设置为 True,应该将此 EndpointSlice 状况也设置为 true。 出于兼容性原因,当 Pod 处于终止过程中,ready 永远不会为 true。 消费者应参考 serving 状况来检查处于终止中的 Pod 的就绪情况。 该规则的唯一例外是将 spec.publishNotReadyAddresses 设置为 true 的 Service。 这些 Service 的端点将始终将 ready 状况设置为 true。

Serving(服务中)

serving 状况几乎与 ready 状况相同,不同之处在于它不考虑终止状态。 如果 EndpointSlice API 的使用者关心 Pod 终止时的就绪情况,就应检查 serving 状况。
说明:
尽管 serving 与 ready 几乎相同,但是它是为防止破坏 ready 的现有含义而增加的。 如果对于处于终止中的端点,ready 可能是 true,那么对于现有的客户端来说可能是有些意外的, 因为从始至终,Endpoints 或 EndpointSlice API 从未包含处于终止中的端点。 出于这个原因,ready 对于处于终止中的端点 总是 false, 并且在 v1.20 中添加了新的状况 serving,以便客户端可以独立于 ready 的现有语义来跟踪处于终止中的 Pod 的就绪情况。

Terminating(终止中)

Terminating 是表示端点是否处于终止中的状况。 对于 Pod 来说,这是设置了删除时间戳的 Pod。

拓扑信息

EndpointSlice 中的每个端点都可以包含一定的拓扑信息。 拓扑信息包括端点的位置,对应节点、可用区的信息。 这些信息体现为 EndpointSlices 的如下端点字段:

  • nodeName - 端点所在的 Node 名称;
  • zone - 端点所处的可用区。

管理

通常,控制面(尤其是端点切片的控制器) 会创建和管理 EndpointSlice 对象。EndpointSlice 对象还有一些其他使用场景, 例如作为服务网格(Service Mesh)的实现。 这些场景都会导致有其他实体或者控制器负责管理额外的 EndpointSlice 集合。

为了确保多个实体可以管理 EndpointSlice 而且不会相互产生干扰, Kubernetes 定义了标签 endpointslice.kubernetes.io/managed-by,用来标明哪个实体在管理某个 EndpointSlice。 端点切片控制器会在自己所管理的所有 EndpointSlice 上将该标签值设置为 endpointslice-controller.k8s.io。 管理 EndpointSlice 的其他实体也应该为此标签设置一个唯一值。

属主关系

在大多数场合下,EndpointSlice 都由某个 Service 所有, (因为)该端点切片正是为该服务跟踪记录其端点。这一属主关系是通过为每个 EndpointSlice 设置一个属主(owner)引用,同时设置 kubernetes.io/service-name 标签来标明的, 目的是方便查找隶属于某 Service 的所有 EndpointSlice。

EndpointSlice 镜像

在某些场合,应用会创建定制的 Endpoints 资源。为了保证这些应用不需要并发的更改 Endpoints 和 EndpointSlice 资源,集群的控制面将大多数 Endpoints 映射到对应的 EndpointSlice 之上。

控制面对 Endpoints 资源进行映射的例外情况有:

  • Endpoints 资源上标签 endpointslice.kubernetes.io/skip-mirror 值为 true。
  • Endpoints 资源包含标签 control-plane.alpha.kubernetes.io/leader。
  • 对应的 Service 资源不存在。
  • 对应的 Service 的选择算符不为空。

每个 Endpoints 资源可能会被转译到多个 EndpointSlices 中去。 当 Endpoints 资源中包含多个子网或者包含多个 IP 协议族(IPv4 和 IPv6)的端点时, 就有可能发生这种状况。 每个子网最多有 1000 个地址会被镜像到 EndpointSlice 中。

EndpointSlices 的分布问题

每个 EndpointSlice 都有一组端口值,适用于资源内的所有端点。 当为 Service 使用命名端口时,Pod 可能会就同一命名端口获得不同的端口号, 因而需要不同的 EndpointSlice。这有点像 Endpoints 用来对子网进行分组的逻辑。

控制面尝试尽量将 EndpointSlice 填满,不过不会主动地在若干 EndpointSlice 之间执行再平衡操作。这里的逻辑也是相对直接的:

  1. 列举所有现有的 EndpointSlices,移除那些不再需要的端点并更新那些已经变化的端点。
  2. 列举所有在第一步中被更改过的 EndpointSlices,用新增加的端点将其填满。
  3. 如果还有新的端点未被添加进去,尝试将这些端点添加到之前未更改的切片中, 或者创建新切片。

这里比较重要的是,与在 EndpointSlice 之间完成最佳的分布相比,第三步中更看重限制 EndpointSlice 更新的操作次数。例如,如果有 10 个端点待添加,有两个 EndpointSlice 中各有 5 个空位,上述方法会创建一个新的 EndpointSlice 而不是将现有的两个 EndpointSlice 都填满。换言之,与执行多个 EndpointSlice 更新操作相比较, 方法会优先考虑执行一个 EndpointSlice 创建操作。

由于 kube-proxy 在每个节点上运行并监视 EndpointSlice 状态,EndpointSlice 的每次变更都变得相对代价较高,因为这些状态变化要传递到集群中每个节点上。 这一方法尝试限制要发送到所有节点上的变更消息个数,即使这样做可能会导致有多个 EndpointSlice 没有被填满。

重复的端点

由于 EndpointSlice 变化的自身特点,端点可能会同时出现在不止一个 EndpointSlice 中。鉴于不同的 EndpointSlice 对象在不同时刻到达 Kubernetes 的监视/缓存中, 这种情况的出现是很自然的。

说明:
EndpointSlice API 的客户端必须遍历与 Service 关联的所有现有 EndpointSlices, 并构建唯一网络端点的完整列表。值得一提的是端点可能在不同的 EndpointSlices 中重复。你可以在 kube-proxy 中的 EndpointSliceCache 代码中找到有关如何执行此端点聚合和重复数据删除的参考实现。

与 Endpoints 的比较

原来的 Endpoints API 提供了在 Kubernetes 中跟踪网络端点的一种简单而直接的方法。随着 Kubernetes 集群和服务逐渐开始为更多的后端 Pod 处理和发送请求, 原来的 API 的局限性变得越来越明显。最明显的是那些因为要处理大量网络端点而带来的挑战。

由于任一 Service 的所有网络端点都保存在同一个 Endpoints 对象中,这些 Endpoints 对象可能变得非常巨大。对于保持稳定的服务(长时间使用同一组端点),影响不太明显; 即便如此,Kubernetes 的一些使用场景也没有得到很好的服务。

当某 Service 存在很多后端端点并且该工作负载频繁扩缩或上线新更改时,对该 Service 的单个 Endpoints 对象的每次更新都意味着(在控制平面内以及在节点和 API 服务器之间)Kubernetes 集群组件之间会出现大量流量。 这种额外的流量在 CPU 使用方面也有开销。

使用 EndpointSlices 时,添加或移除单个 Pod 对于正监视变更的客户端会触发相同数量的更新, 但这些更新消息的大小在大规模场景下要小得多。

EndpointSlices 还支持围绕双栈网络和拓扑感知路由等新功能的创新。

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