Knative Serving 健康檢查機制分析

作者|  阿裡雲智能事業群技術專家牛秋霖（冬島）

導讀：從頭開發一個Serverless引擎并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 子產品的核心原理如下圖所示，圖中的 Route 可以了解成是 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 數不為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 子產品根據請求的 Metrics 資訊實時動态的擴縮容。

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 為例進行說明：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内部機制：

• 為什麼要引入 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 分别是怎麼做的？Pod 的 readinessProber、 LivenessProber 和業務的健康狀态是什麼樣的關系？
• Istio Gateway 向 Pod 轉發流量的時候是怎麼選擇 Pod 進行轉發的？

為什麼要引入 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台，讓業務代碼快速疊代并且按需使用資源。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，并根據這些 Metrics 資訊來指導資源的伸縮。Knative 首先實作的就是 KPA 政策，這個政策是根據請求數來判斷是否需要擴容的。是以 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資訊也是需要統一處理：

• 通路日志的管理；
• Tracing；
• Pod 健康檢查機制；
• 需要實作 Pod 和 Activator 的互動，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 的邏輯也是基于 Queue-Proxy 實作的。

為了保持和業務的低耦合關系，還需要實作上述這些功能，是以就引入了 Queue-Proxy 負責這些事情。這樣可以在業務無感覺的情況下把 Serverless 的功能實作。

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 的健康狀态，需要等待第一個 Pod ready 之後才能把流量轉發過來。是以這裡就出現了第一個健康檢查的邏輯：Activator 檢查第一個 Pod 是否 ready。

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，并且設定  K-Network-Probe=queue Header，是以 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 部署完成後會自動建立一個 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。

是以每添加一個新的 Revision 都需要同步建立 Ingress 和 Istio 的 VirtualService ，而 VirtualService 是沒有狀态表示 Istio 的管理的 Envoy 是否配置生效能力。是以 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。辨別 Header 是 K-Network-Probe=probe 。Queue-Proxy 需要基于此來判斷，然後執行相應的邏輯。

相關代碼如下所示：

圖檔來源

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

Kubelet 的健康檢查

Knative 最終生成的 Pod 是需要落實到 Kubernetes 叢集的，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 就會嘗試重新開機 Container；
• ReadinessProber 是來判斷業務是否 Ready，隻有業務 Ready 的情況下才會把 Pod 挂載到 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 中預設會有兩個 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目前 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，是以我們需要有一種方案來把這兩個機制協調一緻。這也是 Knative 作為一個 Serverless 編排引擎時需要對流量做更精細的控制要解決的問題。是以 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 的狀态。

另外

這個 Issue

中也提到在啟動 istio 的情況下，kubelet 發起的 tcp 檢查可能會被 Envoy 攔截，是以給 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 指令裡面解析 user-container 的 ReadinessProber 的 json String 然後實作健康檢查邏輯，且這個檢查的機制和前面提到的 Activator 的健康檢查機制合并到了一起。這樣做也保證了 Activator 向 Pod 轉發流量時 user-container 一定是  Ready 狀态。

• 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 這裡面有比較詳細的方案讨論，最終社群選擇的方案也是在這裡介紹的。
• 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.
• 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，并且不能為零，否則 Knative webhook 校驗無法通過。并且如果設定了 periodSeconds，那麼一旦出現一次 Success，就再也不會去探測 user-container（不建議設定 periodSeconds，應該讓系統自動處理）。
2. 如果 periodSeconds 沒有配置那麼就會使用預設的探測政策，預設配置如下：

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，因為在 Serverless 模式中需要系統自動化處理很多邏輯，這些“系統行為”就不需要麻煩使用者了。

小結

前面提到的三種健康檢查機制的對比關系：

“ 阿裡巴巴雲原生微信公衆号（ID：Alicloudnative）關注微服務、Serverless、容器、Service Mesh等技術領域、聚焦雲原生流行技術趨勢、雲原生大規模的落地實踐，做最懂雲原生開發者的技術公衆号。”