摘要:在 Karmada 最新版本 v1.3中,跨集群故障迁移特性支持优雅故障迁移,确保迁移过程足够平滑。

本文分享自华为云社区《​​Karmada跨集群优雅故障迁移特性解析​​》,作者:Karmada社区。

在多云多集群应用场景中,为了提高业务的高可用性,用户的工作负载可能会被部署在多个集群中。然而当某个集群发生故障时,为保证业务的可用性与连续性,用户希望故障集群上的工作负载被自动的迁移到其他条件适合的集群中去,从而达成故障迁移的目的。

Karmada跨集群优雅故障迁移特性解析_任务队列

Karmada 在 v1.0 版本发布之前便已支持跨集群故障迁移能力,经历过社区多个版本的开发迭代,跨集群故障迁移能力不断完善。在 Karmada 最新版本 v1.3 (https://github.com/karmada-io/karmada/tree/release-1.3)中,跨集群故障迁移特性支持优雅故障迁移,确保迁移过程足够平滑。

下面我们对该特性展开解析。

▍回顾:单集群故障迁移

在 Kubernetes 的架构中,Node 作为运行 Pod 实例的单元,不可避免地面临出现故障的可能性,故障来源不限于自身资源短缺、与 Kubernetes 控制面失去连接等。提供服务的可靠性、在节点故障发生后保持服务的稳定一直是 Kubernetes 关注的重点之一。在 Kubernetes 管理面,当节点出现故障或是用户不希望在节点上运行 Pod 时,节点状态将被标记为不可用的状态,node-controller 会为节点打上污点,以避免新的实例调度到当前节点上、以及将已有的 Pod 实例迁移到其他节点上。

▍集群故障判定

相较于单集群故障迁移,Karmada 的跨集群故障迁移单位由节点变为了集群。Karmada 支持Push 和 Pull 两种模式来管理成员集群,有关集群注册的信息可以参考Cluster Registration(http://karmada.io/docs/next/userguide/clustermanager/cluster-registration/)。Karmada 根据集群的心跳来判定集群当前的状态。集群心跳探测有两种方式:1.集群状态收集,更新集群的 .status 字段(包括 Push 和 Pull 两种模式);2.控制面中 karmada-cluster 命名空间下的 Lease 对象,每个 Pull 集群都有一个关联的 Lease 对象。

集群状态收集

对于 Push 集群,Karmada 控制面中的 clusterStatus-controller 将定期执行集群状态的收集任务;对于 Pull 集群,集群中部署的 karmada-agent 组件负责创建并定期更新集群的 .status 字段。集群状态的定期更新任务可以通过 --cluster-status-update-frequency 标签进行配置(默认值为10秒)。集群的 Ready 条件在满足以下条件时将会被设置为 False :· 集群持续一段时间无法访问;· 集群健康检查响应持续一段时间不正常。上述持续时间间隔可以通过 --cluster-failure-threshold 标签进行配置(默认值为30秒)。

集群 Lease 对象更新

每当有 Pull 集群加入时,Karmada将为该集群创建一个 Lease 对象和一个 lease-controller。每个 lease-controller 负责更新对应的 Lease 对象,续租时间可以通过 --cluster-lease-duration 和 --cluster-lease-renew-interval-fraction 标签进行配置(默认值为10秒)。由于集群的状态更新由 clusterStatus-controller 负责维护,因此 Lease 对象的更新过程与集群状态的更新过程相互独立。Karmada 控制面中的 cluster-controller 将每隔 --cluster-monitor-period 时间(默认值为5秒)检查 Pull 集群的状态,当 cluster-controller 在 --cluster-monitor-grace-period 时间段(默认值为40秒)内没有收到来着集群的消息时,集群的 Ready 条件将被更改为 Unknown 。

检查集群状态

你可以使用 kubectl 命令来检查集群的状态细节:kubectl describe cluster

▍故障迁移过程

Karmada跨集群优雅故障迁移特性解析_故障迁移_02

集群污点添加

当集群被判定为不健康之后,集群将会被添加上Effect值为NoSchedule的污点,具体情况为: 

· 当集群 Ready 状态为 False 时,将被添加如下污点:​​key: cluster.karmada.io/not-ready effect: NoSchedule​​· 当集群 Ready 状态为 Unknown 时,将被添加如下污点:key: cluster.karmada.io/unreachable effect: NoSchedule 如果集群的不健康状态持续一段时间(该时间可以通过 --failover-eviction-timeout 标签进行配置,默认值为5分钟)仍未恢复,集群将会被添加上Effect值为NoExecute的污点,具体情况为:

· 当集群 Ready 状态为 False 时,将被添加如下污点:key: cluster.karmada.io/not-ready effect: NoExecute

· 当集群 Ready 状态为 Unknown 时,将被添加如下污点:key: cluster.karmada.io/unreachable effect: NoExecute

容忍集群污点

当用户创建 PropagationPolicy/ClusterPropagationPolicy 资源后,Karmada 会通过 webhook 为它们自动增加如下集群污点容忍(以 PropagationPolicy 为例):

apiVersion: policy.karmada.io/v1alpha1
kind: PropagationPolicy
metadata:
name: nginx-propagation
namespace: default
spec:
placement:
clusterTolerations:
- effect: NoExecute
key: cluster.karmada.io/not-ready
operator: Exists
tolerationSeconds: 600
- effect: NoExecute
key: cluster.karmada.io/unreachable
operator: Exists
tolerationSeconds: 600
...

其中,tolerationSeconds 值可以通过 --default-not-ready-toleration-seconds 与--default-unreachable-toleration-seconds 标签进行配置,这两个标签的默认值均为600。

故障迁移

当 Karmada 检测到故障群集不再被 PropagationPolicy/ClusterPropagationPolicy 容忍时,该集群将被从资源调度结果中移除,随后,karmada-scheduler 重调度相关工作负载。重调度的过程有以下几个限制:·对于每个重调度的工作负载,其仍然需要满足PropagationPolicy/ClusterPropagationPolicy 的约束,如 ClusterAffinity 或 SpreadConstraints 。· 应用初始调度结果中健康的集群在重调度过程中仍将被保留。

-复制 Duplicated 调度类型

对于 Duplicated 调度类型,当满足分发策略限制的候选集群数量不小于故障集群数量时,将根据故障集群数量将工作负载重新调度到候选集群;否则,不进行重调度。

...
placement:
clusterAffinity:
clusterNames:
- member1
- member2
- member3
- member5
spreadConstraints:
- maxGroups: 2
minGroups: 2
replicaScheduling:
replicaSchedulingType: Duplicated
...

假设有5个成员集群,初始调度结果在 member1和 member2 集群中。当 member2 集群发生故障,触发 karmada-scheduler 重调度。

需要注意的是,重调度不会删除原本状态为 Ready 的集群 member1 上的工作负载。在其余3个集群中,只有 member3 和 member5 匹配 clusterAffinity 策略。由于传播约束的限制,最后应用调度的结果将会是 [member1, member3] 或 [member1, member5] 。

-分发 Divided 调度类型

对于 Divided 调度类型,karmada-scheduler 将尝试将应用副本迁移到其他健康的集群中去。

...
placement:
clusterAffinity:
clusterNames:
- member1
- member2
replicaScheduling:
replicaDivisionPreference: Weighted
replicaSchedulingType: Divided
weightPreference:
staticWeightList:
- targetCluster:
clusterNames:
- member1
weight: 1
- targetCluster:
clusterNames:
- member2
weight: 2
...

Karmada-scheduler 将根据权重表 weightPreference 来划分应用副本数。初始调度结果中, member1 集群上有1个副本,member2 集群上有2个副本。当 member1 集群故障之后,触发重调度,最后的调度结果是 member2 集群上有3个副本。

▍优雅故障迁移

为了防止集群故障迁移过程中服务发生中断,Karmada 需要确保故障集群中应用副本的删除动作延迟到应用副本在新集群上可用之后才执行。ResourceBinding/ClusterResourceBinding 中增加了 GracefulEvictionTasks 字段来表示优雅驱逐任务队列:

// GracefulEvictionTasks holds the eviction tasks that are expected to perform
// the eviction in a graceful way.
// The intended workflow is:
// 1. Once the controller(such as 'taint-manager') decided to evict the resource that
// is referenced by current ResourceBinding or ClusterResourceBinding from a target
// cluster, it removes(or scale down the replicas) the target from Clusters(.spec.Clusters)
// and builds a graceful eviction task.
// 2. The scheduler may perform a re-scheduler and probably select a substitute cluster
// to take over the evicting workload(resource).
// 3. The graceful eviction controller takes care of the graceful eviction tasks and
// performs the final removal after the workload(resource) is available on the substitute
// cluster or exceed the grace termination period(defaults to 10 minutes).
//
// +optional
GracefulEvictionTasks []GracefulEvictionTask `json:"gracefulEvictionTasks,omitempty"`

当故障集群被 taint-manager 从资源调度结果中删除时,它将被添加到优雅驱逐任务队列中。gracefulEvction-controller 负责处理优雅驱逐任务队列中的任务。在处理过程中,gracefulEvction-controller 逐个评估优雅驱逐任务队列中的任务是否可以从队列中移除。判断条件如下:

  • 检查当前资源调度结果中资源的健康状态。如果资源健康状态为健康,则满足条件。
  • 检查当前任务的等待时长是否超过超时时间,超时时间可以通过graceful-evction-timeout 标签进行配置(默认为10分钟)。如果超过,则满足条件。

▍总结

Karmada 跨集群优雅故障迁移特性提升了集群故障后业务的平滑迁移能力,希望通过上述分析过程能帮大家更好的理解和使用Karmada 跨集群故障迁移能力。有关该特性的更多详细信息可以参考 Karmada 官网。大家也可以查看 Karmada release (https://github.com/karmada-io/karmada/releases)来跟进 Karmada 最新版本动态。如果大家对 Karmada 跨集群故障迁移特性有更多兴趣与见解,或是对其他特性和功能感兴趣,也欢迎大家积极参与到 Karmada 社区中来,参与社区讨论与开发。

附:Karmada社区技术交流地址

项目地址:​​https://github.com/karmada-io/karmada

Slack地址:​​https://slack.cncf.io/


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