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Kubernetes并發(fā)控制與數(shù)據(jù)一致性的實(shí)現(xiàn)原理

發(fā)布時(shí)間:2020-07-11 02:42:00 來源:網(wǎng)絡(luò) 閱讀:313 作者:CCE華為云 欄目:云計(jì)算

在大型分布式系統(tǒng)中,定會(huì)存在大量并發(fā)寫入的場(chǎng)景。在這種場(chǎng)景下如何進(jìn)行更好的并發(fā)控制,即在多個(gè)任務(wù)同時(shí)存取數(shù)據(jù)時(shí)保證數(shù)據(jù)的一致性,成為分布式系統(tǒng)必須解決的問題。
悲觀并發(fā)控制和樂觀并發(fā)控制是并發(fā)控制中采用的主要技術(shù)手段,對(duì)于不同的業(yè)務(wù)場(chǎng)景,應(yīng)該選擇不同的控制方法。
悲觀鎖
悲觀并發(fā)控制(又名“悲觀鎖”,Pessimistic Concurrency Control,縮寫“PCC”)是一種并發(fā)控制的方法。它可以阻止一個(gè)事務(wù)以影響其他用戶的方式來修改數(shù)據(jù)。如果一個(gè)事務(wù)執(zhí)行的操作讀某行數(shù)據(jù)應(yīng)用了鎖,那只有當(dāng)這個(gè)事務(wù)把鎖釋放,其他事務(wù)才能夠執(zhí)行與該鎖沖突的操作。
在悲觀鎖的場(chǎng)景下,假設(shè)用戶A和B要修改同一個(gè)文件,A在鎖定文件并且修改的過程中,B是無法修改這個(gè)文件的,只有等到A修改完成,并且釋放鎖以后,B才可以獲取鎖,然后修改文件。由此可以看出,悲觀鎖對(duì)并發(fā)的控制持悲觀態(tài)度,它在進(jìn)行任何修改前,首先會(huì)為其加鎖,確保整個(gè)修改過程中不會(huì)出現(xiàn)沖突,從而有效的保證數(shù)據(jù)一致性。但這樣的機(jī)制同時(shí)降低了系統(tǒng)的并發(fā)性,尤其是兩個(gè)同時(shí)修改的對(duì)象本身不存在沖突的情況。同時(shí)也可能在競(jìng)爭(zhēng)鎖的時(shí)候出現(xiàn)死鎖,所以現(xiàn)在很多的系統(tǒng)例如Kubernetes采用了樂觀并發(fā)的控制方法。
樂觀鎖
樂觀并發(fā)控制(又名“樂觀鎖”,Optimistic Concurrency Control,縮寫“OCC”)是一種并發(fā)控制的方法。它假設(shè)多用戶并發(fā)的事務(wù)在處理時(shí)不會(huì)彼此影響,各事務(wù)能夠在不請(qǐng)求鎖的情況下處理各自的數(shù)據(jù)。在提交數(shù)據(jù)更新之前,每個(gè)事務(wù)會(huì)先檢查在該事務(wù)讀取數(shù)據(jù)后,有沒有其他事務(wù)又修改了該數(shù)據(jù)。如果其他事務(wù)有更新的話,正在提交的事務(wù)會(huì)進(jìn)行回滾。
相對(duì)于悲觀鎖對(duì)鎖的提前控制,樂觀鎖相信請(qǐng)求之間出現(xiàn)沖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,只有在最后提交更新時(shí)才會(huì)檢測(cè)沖突,因此在高并發(fā)量的系統(tǒng)中占有絕對(duì)優(yōu)勢(shì)。同樣假設(shè)用戶A和B要修改同一個(gè)文件,A和B會(huì)先將文件獲取到本地,然后進(jìn)行修改。如果A已經(jīng)修改好并且將數(shù)據(jù)提交,此時(shí)B再提交,服務(wù)器端會(huì)告知B文件已經(jīng)被修改,返回沖突錯(cuò)誤。此時(shí)沖突必須由B來解決,可以將文件重新獲取回來,再一次修改后提交。
樂觀鎖通常通過增加一個(gè)資源版本字段,來判斷請(qǐng)求是否沖突。初始化時(shí)指定一個(gè)版本值,每次讀取數(shù)據(jù)時(shí)將版本號(hào)一同讀出,每次更新數(shù)據(jù),同時(shí)也對(duì)版本號(hào)進(jìn)行更新。當(dāng)服務(wù)器端收到數(shù)據(jù)時(shí),將數(shù)據(jù)中的版本號(hào)與服務(wù)器端的做對(duì)比,如果不一致,則說明數(shù)據(jù)已經(jīng)被修改,返回沖突錯(cuò)誤。
Kubernetes中的并發(fā)控制
在Kubernetes集群中,外部用戶及內(nèi)部組件頻繁的數(shù)據(jù)更新操作,導(dǎo)致系統(tǒng)的數(shù)據(jù)并發(fā)讀寫量非常大。假設(shè)采用悲觀并行的控制方法,將嚴(yán)重?fù)p耗集群性能,因此Kubernetes采用樂觀并行的控制方法。Kubernetes通過定義資源版本字段實(shí)現(xiàn)了樂觀并發(fā)控制,資源版本(ResourceVersion)字段包含在Kubernetes對(duì)象的元數(shù)據(jù)(Metadata)中。這個(gè)字符串格式的字段標(biāo)識(shí)了對(duì)象的內(nèi)部版本號(hào),其取值來自etcd的modifiedindex,且當(dāng)對(duì)象被修改時(shí),該字段將隨之被修改。值得注意的是該字段由服務(wù)端維護(hù),不建議在客戶端進(jìn)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可以通過該字段判斷對(duì)象是否已經(jīng)被修改。當(dāng)包含ResourceVersion的更新請(qǐng)求到達(dá)Apiserver,服務(wù)器端將對(duì)比請(qǐng)求數(shù)據(jù)與服務(wù)器中數(shù)據(jù)的資源版本號(hào),如果不一致,則表明在本次更新提交時(shí),服務(wù)端對(duì)象已被修改,此時(shí)Apiserver將返回沖突錯(cuò)誤(409),客戶端需重新獲取服務(wù)端數(shù)據(jù),重新修改后再次提交到服務(wù)器端。上述并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(dāng)未采用并發(fā)控制時(shí),假設(shè)發(fā)生如上請(qǐng)求序列,兩個(gè)客戶端同時(shí)從服務(wù)端獲取同一對(duì)象Foo(含有Bar、Baz兩個(gè)字段),Client#1先將Bar字段置成one,其后Client#2對(duì)Baz字段賦值的更新請(qǐng)求到服務(wù)端時(shí),將覆蓋Client#1對(duì)Bar的修改。反之在對(duì)象中添加資源版本字段,同樣的請(qǐng)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沖突
Client#1更新對(duì)象后資源版本號(hào)將改變,Client#2在更新提交時(shí)將返回沖突錯(cuò)誤(409),此時(shí)Client#2必須在本地重新獲取數(shù)據(jù),更新后再提交到服務(wù)端。
假設(shè)更新請(qǐng)求的對(duì)象中未設(shè)置ResourceVersion值,Kubernetes將會(huì)根據(jù)硬改寫策略(可配置)決定是否進(jìn)行硬更新。如果配置為可硬改寫,則數(shù)據(jù)將直接更新并存入Etcd,反之則返回錯(cuò)誤,提示用戶必須指定ResourceVersion。
Kubernetes中的Update和Patch
Kubernetes實(shí)現(xiàn)了Update和Patch兩個(gè)對(duì)象更新的方法,兩者提供不同的更新操作方式,但沖突判斷機(jī)制是相同的。
Update
對(duì)于Update,客戶端更新請(qǐng)求中包含的是整個(gè)obj對(duì)象,服務(wù)器端將對(duì)比該請(qǐng)求中的obj對(duì)象和服務(wù)器端最新obj對(duì)象的ResourceVersion值。如果相等,則表明未發(fā)生沖突,將成功更新整個(gè)對(duì)象。反之若不相等則返回409沖突錯(cuò)誤,Kube-Apiserver中沖突判斷的代碼片段如下。
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(dāng)前更新請(qǐng)求中obj對(duì)象的ResourceVersion值,及服務(wù)器端最新obj對(duì)象(existing)的ResourceVersion值
  2. 如果當(dāng)前更新請(qǐng)求中obj對(duì)象的ResourceVersion值等于0,即客戶端未設(shè)置該值,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對(duì)象
  3. 如果當(dāng)前更新請(qǐng)求中obj對(duì)象的ResourceVersion值不等于0,則判斷兩個(gè)ResourceVersion值是否一致,不一致返回沖突錯(cuò)誤(OptimisticLockErrorMsg)
    Patch
    相比Update請(qǐng)求包含整個(gè)obj對(duì)象,Patch請(qǐng)求實(shí)現(xiàn)了更細(xì)粒度的對(duì)象更新操作,其請(qǐng)求中只包含需要更新的字段。例如要更新pod中container的鏡像,可使用如下命令:
    kubectl patch pod my-pod -p '{"spec":{"containers":[{"name":"my-container","image":"new-image"}]}}'
    服務(wù)器端只收到以上的patch信息,然后通過如下代碼將該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的類型,根據(jù)類型選擇相應(yīng)的mechanism
    2.利用DefaultUpdatedObjectInfo方法將applyPatch(應(yīng)用Patch的方法)添加到admission chain的頭部
    3.最終還是調(diào)用上述Update方法執(zhí)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(huì)將patch應(yīng)用到最新獲取的服務(wù)器端obj上,生成一個(gè)已更新的obj,再對(duì)該obj繼續(xù)執(zhí)行admission chain中的Admit與Validate。最終調(diào)用的還是update方法,因此沖突檢測(cè)的機(jī)制與上述Update方法完全一致。
    相比Update,Patch的主要優(yōu)勢(shì)在于客戶端不必提供全量的obj對(duì)象信息。客戶端只需以patch的方式提交要修改的字段信息,服務(wù)器端會(huì)將該patch數(shù)據(jù)應(yīng)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,降低了數(shù)據(jù)被修改的風(fēng)險(xiǎn),更大大減小了沖突概率。 由于Patch方法在傳輸效率及沖突概率上都占有絕對(duì)優(yōu)勢(shì),目前Kubernetes中幾乎所有更新操作都采用了Patch方法,我們?cè)诰帉懘a時(shí)也應(yīng)該注意使用Patch方法。
    附:
    ResourceVersion字段在Kubernetes中除了用在上述并發(fā)控制機(jī)制外,還用在Kubernetes的list-watch機(jī)制中。Client端的list-watch分為兩個(gè)步驟,先list取回所有對(duì)象,再以增量的方式watch后續(xù)對(duì)象。Client端在list取回所有對(duì)象后,將會(huì)把最新對(duì)象的ResourceVersion作為下一步watch操作的起點(diǎn)參數(shù),也即Kube-Apiserver以收到的ResourceVersion為起始點(diǎn)返回后續(xù)數(shù)據(jù),保證了list-watch中數(shù)據(jù)的連續(xù)性與完整性。
向AI問一下細(xì)節(jié)

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