Kubernetes併發控制與資料一致性的實現原理

雲容器大師發表於2018-11-22

在大型分散式系統中,定會存在大量併發寫入的場景。在這種場景下如何進行更好的併發控制,即在多個任務同時存取資料時保證資料的一致性,成為分散式系統必須解決的問題。
悲觀併發控制和樂觀併發控制是併發控制中採用的主要技術手段,對於不同的業務場景,應該選擇不同的控制方法。
悲觀鎖
悲觀併發控制(又名“悲觀鎖”,Pessimistic Concurrency Control,縮寫“PCC”)是一種併發控制的方法。它可以阻止一個事務以影響其他使用者的方式來修改資料。如果一個事務執行的操作讀某行資料應用了鎖,那只有當這個事務把鎖釋放,其他事務才能夠執行與該鎖衝突的操作。
在悲觀鎖的場景下,假設使用者A和B要修改同一個檔案,A在鎖定檔案並且修改的過程中,B是無法修改這個檔案的,只有等到A修改完成,並且釋放鎖以後,B才可以獲取鎖,然後修改檔案。由此可以看出,悲觀鎖對併發的控制持悲觀態度,它在進行任何修改前,首先會為其加鎖,確保整個修改過程中不會出現衝突,從而有效的保證資料一致性。但這樣的機制同時降低了系統的併發性,尤其是兩個同時修改的物件本身不存在衝突的情況。同時也可能在競爭鎖的時候出現死鎖,所以現在很多的系統例如Kubernetes採用了樂觀併發的控制方法。
樂觀鎖
樂觀併發控制(又名“樂觀鎖”,Optimistic Concurrency Control,縮寫“OCC”)是一種併發控制的方法。它假設多使用者併發的事務在處理時不會彼此影響,各事務能夠在不請求鎖的情況下處理各自的資料。在提交資料更新之前,每個事務會先檢查在該事務讀取資料後,有沒有其他事務又修改了該資料。如果其他事務有更新的話,正在提交的事務會進行回滾。
相對於悲觀鎖對鎖的提前控制,樂觀鎖相信請求之間出現衝突的概率是比較小的,在讀取及更改的過程中都是不加鎖的,只有在最後提交更新時才會檢測衝突,因此在高併發量的系統中佔有絕對優勢。同樣假設使用者A和B要修改同一個檔案,A和B會先將檔案獲取到本地,然後進行修改。如果A已經修改好並且將資料提交,此時B再提交,伺服器端會告知B檔案已經被修改,返回衝突錯誤。此時衝突必須由B來解決,可以將檔案重新獲取回來,再一次修改後提交。
樂觀鎖通常通過增加一個資源版本欄位,來判斷請求是否衝突。初始化時指定一個版本值,每次讀取資料時將版本號一同讀出,每次更新資料,同時也對版本號進行更新。當伺服器端收到資料時,將資料中的版本號與伺服器端的做對比,如果不一致,則說明資料已經被修改,返回衝突錯誤。
Kubernetes中的併發控制
在Kubernetes叢集中,外部使用者及內部元件頻繁的資料更新操作,導致系統的資料併發讀寫量非常大。假設採用悲觀並行的控制方法,將嚴重損耗叢集效能,因此Kubernetes採用樂觀並行的控制方法。Kubernetes通過定義資源版本欄位實現了樂觀併發控制,資源版本(ResourceVersion)欄位包含在Kubernetes物件的後設資料(Metadata)中。這個字串格式的欄位標識了物件的內部版本號,其取值來自etcd的modifiedindex,且當物件被修改時,該欄位將隨之被修改。值得注意的是該欄位由服務端維護,不建議在客戶端進行修改。
type ObjectMeta struct {
......
// An opaque value that represents the internal version of this object that can
// be used by clients to determine when objects have changed. May be used for optimistic
// concurrency, change detection, and the watch operation on a resource or set of resources.
// Clients must treat these values as opaque and passed unmodified back to the server.
// They may only be valid for a particular resource or set of resources.
//
// Populated by the system.
// Read-only.
// Value must be treated as opaque by clients and .
// More info: https://git.k8s.io/community/contributors/devel/api-conventions.md#concurrency-control-and-consistency
// +optional
ResourceVersion string
......
}
Kube-Apiserver可以通過該欄位判斷物件是否已經被修改。當包含ResourceVersion的更新請求到達Apiserver,伺服器端將對比請求資料與伺服器中資料的資源版本號,如果不一致,則表明在本次更新提交時,服務端物件已被修改,此時Apiserver將返回衝突錯誤(409),客戶端需重新獲取服務端資料,重新修改後再次提交到伺服器端。上述並行控制方法可防止如下的data race:
Client #1: GET Foo
Client #2: GET Foo
Client #1: Set Foo.Bar = "one"
Client #1: PUT Foo
Client #2: Set Foo.Baz = "two"
Client #2: PUT Foo
當未採用併發控制時,假設發生如上請求序列,兩個客戶端同時從服務端獲取同一物件Foo(含有Bar、Baz兩個欄位),Client#1先將Bar欄位置成one,其後Client#2對Baz欄位賦值的更新請求到服務端時,將覆蓋Client#1對Bar的修改。反之在物件中新增資源版本欄位,同樣的請求序列將如下:
Client #1: GET Foo //初始Foo.ResourceVersion=1
Client #2: GET Foo //初始Foo.ResourceVersion=1
Client #1: Set Foo.Bar = "one"
Client #1: PUT Foo //更新Foo.ResourceVersion=2
Client #2: Set Foo.Baz = "two"
Client #2: PUT Foo //返回409衝突
Client#1更新物件後資源版本號將改變,Client#2在更新提交時將返回衝突錯誤(409),此時Client#2必須在本地重新獲取資料,更新後再提交到服務端。
假設更新請求的物件中未設定ResourceVersion值,Kubernetes將會根據硬改寫策略(可配置)決定是否進行硬更新。如果配置為可硬改寫,則資料將直接更新並存入Etcd,反之則返回錯誤,提示使用者必須指定ResourceVersion。
Kubernetes中的Update和Patch
Kubernetes實現了Update和Patch兩個物件更新的方法,兩者提供不同的更新操作方式,但衝突判斷機制是相同的。
Update
對於Update,客戶端更新請求中包含的是整個obj物件,伺服器端將對比該請求中的obj物件和伺服器端最新obj物件的ResourceVersion值。如果相等,則表明未發生衝突,將成功更新整個物件。反之若不相等則返回409衝突錯誤,Kube-Apiserver中衝突判斷的程式碼片段如下。
e.Storage.GuaranteedUpdate(ctx, key...) (runtime.Object, *uint64, error) {
// If AllowUnconditionalUpdate() is true and the object specified by
// the user does not have a resource version, then we populate it with
// the latest version. Else, we check that the version specified by
// the user matches the version of latest storage object.
resourceVersion, err := e.Storage.Versioner().ObjectResourceVersion(obj)
if err != nil {
return nil, nil, err
}
version, err := e.Storage.Versioner().ObjectResourceVersion(existing)
doUnconditionalUpdate := resourceVersion == 0 && e.UpdateStrategy.AllowUnconditionalUpdate()
if doUnconditionalUpdate {
// Update the object's resource version to match the latest
// storage object's resource version.
err = e.Storage.Versioner().UpdateObject(obj, res.ResourceVersion)
if err != nil {
return nil, nil, err
}
} else {
// Check if the object's resource version matches the latest
// resource version.
......
if resourceVersion != version {
return nil, nil, kubeerr.NewConflict(qualifiedResource, name, fmt.Errorf(OptimisticLockErrorMsg))
}
}
......
return out, creating, nil
}
基本流程為:
1. 獲取當前更新請求中obj物件的ResourceVersion值,及伺服器端最新obj物件(existing)的ResourceVersion值
2. 如果當前更新請求中obj物件的ResourceVersion值等於0,即客戶端未設定該值,則判斷是否要硬改寫(AllowUnconditionalUpdate),如配置為硬改寫策略,將直接更新obj物件
3. 如果當前更新請求中obj物件的ResourceVersion值不等於0,則判斷兩個ResourceVersion值是否一致,不一致返回衝突錯誤(OptimisticLockErrorMsg)
Patch
相比Update請求包含整個obj物件,Patch請求實現了更細粒度的物件更新操作,其請求中只包含需要更新的欄位。例如要更新pod中container的映象,可使用如下命令:
kubectl patch pod my-pod -p '{"spec":{"containers":[{"name":"my-container","image":"new-image"}]}}'
伺服器端只收到以上的patch資訊,然後通過如下程式碼將該patch更新到Etcd中。
func (p *patcher) patchResource(ctx context.Context) (runtime.Object, error) {
p.namespace = request.NamespaceValue(ctx)
switch p.patchType {
case types.JSONPatchType, types.MergePatchType:
p.mechanism = &jsonPatcher{patcher: p}
case types.StrategicMergePatchType:
schemaReferenceObj, err := p.unsafeConvertor.ConvertToVersion(p.restPatcher.New(), p.kind.GroupVersion())
if err != nil {
return nil, err
}
p.mechanism = &smpPatcher{patcher: p, schemaReferenceObj: schemaReferenceObj}
default:
return nil, fmt.Errorf("%v: unimplemented patch type", p.patchType)
}
p.updatedObjectInfo = rest.DefaultUpdatedObjectInfo(nil, p.applyPatch, p.applyAdmission)
return finishRequest(p.timeout, func() (runtime.Object, error) {
updateObject, _, updateErr := p.restPatcher.Update(ctx, p.name, p.updatedObjectInfo, p.createValidation, p.updateValidation, false, p.options)
return updateObject, updateErr
})
}
基本流程為:
1.首先判斷patch的型別,根據型別選擇相應的mechanism
2.利用DefaultUpdatedObjectInfo方法將applyPatch(應用Patch的方法)新增到admission chain的頭部
3.最終還是呼叫上述Update方法執行更新操作
在步驟2中將applyPatch方法掛到admission chain的頭部,與admission行為相似,applyPatch方法會將patch應用到最新獲取的伺服器端obj上,生成一個已更新的obj,再對該obj繼續執行admission chain中的Admit與Validate。最終呼叫的還是update方法,因此衝突檢測的機制與上述Update方法完全一致。
相比Update,Patch的主要優勢在於客戶端不必提供全量的obj物件資訊。客戶端只需以patch的方式提交要修改的欄位資訊,伺服器端會將該patch資料應用到最新獲取的obj中。省略了Client端獲取、修改再提交全量obj的步驟,降低了資料被修改的風險,更大大減小了衝突概率。 由於Patch方法在傳輸效率及衝突概率上都佔有絕對優勢,目前Kubernetes中幾乎所有更新操作都採用了Patch方法,我們在編寫程式碼時也應該注意使用Patch方法。
附:
ResourceVersion欄位在Kubernetes中除了用在上述併發控制機制外,還用在Kubernetes的list-watch機制中。Client端的list-watch分為兩個步驟,先list取回所有物件,再以增量的方式watch後續物件。Client端在list取回所有物件後,將會把最新物件的ResourceVersion作為下一步watch操作的起點引數,也即Kube-Apiserver以收到的ResourceVersion為起始點返回後續資料,保證了list-watch中資料的連續性與完整性。

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