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Kubernetes 1.24: StatefulSet 的最大不可用副本数

作者: Mayank Kumar (Salesforce)

译者: Xiaoyang Zhang(Huawei)

Kubernetes StatefulSet, 自 1.5 版本中引入并在 1.9 版本中变得稳定以来,已被广泛用于运行有状态应用。它提供固定的 Pod 身份标识、 每个 Pod 的持久存储以及 Pod 的有序部署、扩缩容和滚动更新功能。你可以将 StatefulSet 视为运行复杂有状态应用程序的原子构建块。随着 Kubernetes 的使用增多,需要 StatefulSet 的场景也越来越多。 当 StatefulSet 的 Pod 管理策略为 OrderedReady 时,其中许多场景需要比当前所支持的一次一个 Pod 的更新更快的滚动更新。

这里有些例子:

  • 我使用 StatefulSet 来编排一个基于缓存的多实例应用程序,其中缓存的规格很大。 缓存冷启动,需要相当长的时间才能启动容器。所需要的初始启动任务有很多。在应用程序完全更新之前, 此 StatefulSet 上的 RollingUpdate 将花费大量时间。如果 StatefulSet 支持一次更新多个 Pod, 那么更新速度会快得多。
  • 我的有状态应用程序由 leader 和 follower 或者一个 writer 和多个 reader 组成。 我有多个 reader 或 follower,并且我的应用程序可以容忍多个 Pod 同时出现故障。 我想一次更新这个应用程序的多个 Pod,特别是当我的应用程序实例数量很多时,这样我就能快速推出新的更新。 注意,我的应用程序仍然需要每个 Pod 具有唯一标识。

为了支持这样的场景,Kubernetes 1.24 提供了一个新的 alpha 特性。在使用新特性之前,必须启用 MaxUnavailableStatefulSet 特性标志。一旦启用,就可以指定一个名为 maxUnavailable 的新字段, 这是 StatefulSet spec 的一部分。例如:

apiVersion: apps/v1
kind: StatefulSet
metadata:
  name: web
  namespace: default
spec:
  podManagementPolicy: OrderedReady  # 你必须设为 OrderedReady
  replicas: 5
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nginx
    spec:
      containers:
      # 镜像自发布以来已更改(以前使用的仓库为 "k8s.gcr.io")
      - image: registry.k8s.io/nginx-slim:0.8
        imagePullPolicy: IfNotPresent
        name: nginx
  updateStrategy:
    rollingUpdate:
      maxUnavailable: 2 # 这是 alpha 特性的字段,默认值是 1
      partition: 0
    type: RollingUpdate

如果你启用了新特性,但没有在 StatefulSet 中指定 maxUnavailable 的值,Kubernetes 会默认设置 maxUnavailable: 1。这与你不启用新特性时看到的行为是一致的。

我将基于该示例清单做场景演练,以演示此特性是如何工作的。我将部署一个有 5 个副本的 StatefulSet, maxUnavailable 设置为 2 并将 partition 设置为 0。

我可以通过将镜像更改为 registry.k8s.io/nginx-slim:0.9 来触发滚动更新。一旦开始滚动更新, 就可以看到一次更新 2 个 Pod,因为 maxUnavailable 的当前值是 2。 下面的输出显示了一个时间段内的结果,但并不是完整过程。maxUnavailable 可以是绝对数值(例如 2)或所需 Pod 的百分比(例如 10%),绝对数是通过百分比计算结果进行四舍五入到最接近的整数得出的。

kubectl get pods --watch 
NAME    READY   STATUS    RESTARTS   AGE
web-0   1/1     Running   0          85s
web-1   1/1     Running   0          2m6s
web-2   1/1     Running   0          106s
web-3   1/1     Running   0          2m47s
web-4   1/1     Running   0          2m27s
web-4   1/1     Terminating   0          5m43s ----> start terminating 4
web-3   1/1     Terminating   0          6m3s  ----> start terminating 3
web-3   0/1     Terminating   0          6m7s
web-3   0/1     Pending       0          0s
web-3   0/1     Pending       0          0s
web-4   0/1     Terminating   0          5m48s
web-4   0/1     Terminating   0          5m48s
web-3   0/1     ContainerCreating   0          2s
web-3   1/1     Running             0          2s
web-4   0/1     Pending             0          0s
web-4   0/1     Pending             0          0s
web-4   0/1     ContainerCreating   0          0s
web-4   1/1     Running             0          1s
web-2   1/1     Terminating         0          5m46s ----> start terminating 2 (only after both 4 and 3 are running)
web-1   1/1     Terminating         0          6m6s  ----> start terminating 1
web-2   0/1     Terminating         0          5m47s
web-1   0/1     Terminating         0          6m7s
web-1   0/1     Pending             0          0s
web-1   0/1     Pending             0          0s
web-1   0/1     ContainerCreating   0          1s
web-1   1/1     Running             0          2s
web-2   0/1     Pending             0          0s
web-2   0/1     Pending             0          0s
web-2   0/1     ContainerCreating   0          0s
web-2   1/1     Running             0          1s
web-0   1/1     Terminating         0          6m6s ----> start terminating 0 (only after 2 and 1 are running)
web-0   0/1     Terminating         0          6m7s
web-0   0/1     Pending             0          0s
web-0   0/1     Pending             0          0s
web-0   0/1     ContainerCreating   0          0s
web-0   1/1     Running             0          1s

注意,滚动更新一开始,4 和 3(两个最高序号的 Pod)同时开始进入 Terminating 状态。 Pod 4 和 3 会按照自身节奏进行更新。一旦 Pod 4 和 3 更新完毕后,Pod 2 和 1 会同时进入 Terminating 状态。当 Pod 2 和 1 都准备完毕处于 Running 状态时,Pod 0 开始进入 Terminating 状态

在 Kubernetes 中,StatefulSet 更新 Pod 时遵循严格的顺序。在此示例中,更新从副本 4 开始, 然后是副本 3,然后是副本 2,以此类推,一次更新一个 Pod。当一次只更新一个 Pod 时, 副本 3 不可能在副本 4 之前准备好进入 Running 状态。当 maxUnavailable 值 大于 1 时(在示例场景中我设置 maxUnavailable 值为 2),副本 3 可能在副本 4 之前准备好并运行, 这是没问题的。如果你是开发人员并且设置 maxUnavailable 值大于 1,你应该知道可能出现这种情况, 并且如果有这种情况的话,你必须确保你的应用程序能够处理发生的此类顺序问题。当你设置 maxUnavailable 值大于 1 时,更新 Pod 的批次之间会保证顺序。该保证意味着在批次 0(副本 4 和 3)中的 Pod 准备好之前,更新批次 2(副本 2 和 1)中的 Pod 无法开始更新。

尽管 Kubernetes 将这些称为副本,但你的有状态应用程序可能不这样理解,StatefulSet 的每个 Pod 可能持有与其他 Pod 完全不同的数据。重要的是,StatefulSet 的更新是分批进行的, 你现在让批次大小大于 1(作为 alpha 特性)。

还要注意,上面的行为采用的 Pod 管理策略是 podManagementPolicy: OrderedReady。 如果你的 StatefulSet 的 Pod 管理策略是 podManagementPolicy: Parallel, 那么不仅是 maxUnavailable 数量的副本同时被终止,还会导致 maxUnavailable 数量的副本同时在 ContainerCreating 阶段。这就是所谓的突发(Bursting)。

因此,现在你可能有很多关于以下方面的问题:

  • 当设置 podManagementPolicy:Parallel 时,会产生什么行为?
  • partition 设置为非 0 值时会发生什么?

自己试试看可能会更好。这是一个 alpha 特性,Kubernetes 贡献者正在寻找有关此特性的反馈。 这是否有助于你实现有状态的场景?你是否发现了一个 bug,或者你认为实现的行为不直观易懂, 或者它可能会破坏应用程序或让他们感到吃惊?请登记一个 issue 告知我们。

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