拥抱云原生，基于eBPF技术实现Serverless节点访问K8S Service

Posted 2021-04-23 UCloud技术

Serverless容器的服务发现

2020年9月，UCloud上线了Serverless容器产品Cube，它具备了虚拟机级别的安全隔离、轻量化的系统占用、秒级的启动速度，高度自动化的弹性伸缩，以及简洁明了的易用性。 结合虚拟节点技术（Virtual Kubelet），Cube可以和UCloud容器托管产品UK8S无缝对接，极大地丰富了Kubernetes集群的弹性能力。 如下图所示，Virtual Node作为一个虚拟Node在Kubernetes集群中，每个Cube实例被视为VK节点上的一个Pod。

然而，Virtual Kubelet仅仅实现了集群中Cube实例的弹性伸缩。要使得Cube实例正式成为K8s集群大家庭的一员，运行在Cube中的应用需要能利用K8s的服务发现能力，即访问Service地址。

为什么不是kube-proxy？

众所周知, kube-proxy为K8s实现了service流量负载均衡。 kube-proxy不断感知K8s内Service和Endpoints地址的对应关系及其变化，生成ServiceIP的流量转发规则。 它提供了三种转发实现机制： userspace, iptables和ipvs, 其中userspace由于较高的性能代价已不再被使用。

然而，我们发现，直接把kube-proxy部署在Cube虚拟机内部并不合适，有如下原因：

1 、kube-proxy采用go语言开发，编译产生的目标文件体积庞大。以K8s v1.19.5 linux环境为例，经strip过的kube-proxy ELF可执行文件大小为37MB。对于普通K8s环境来说，这个体积可以忽略不计；但对于Serverless产品来说，为了保证秒起轻量级虚拟机，虚拟机操作系统和镜像需要高度裁剪，寸土寸金，我们想要一个部署体积不超过10MB的proxy控制程序。

2 、kube-proxy的运行性能问题。同样由于使用go语言开发，相对于C/C++和Rust等无gc、具备精细控制底层资源能力的高级语言来说，要付出更多的性能代价。Cube通常存在较细粒度的资源交付配额，例如0.5C 500MiB，我们不希望kube-proxy这类辅助组件喧宾夺主。

3 、ipvs的问题。在eBPF被广为周知之前，ipvs被认为是最合理的K8s service转发面实现。iptables因为扩展性问题被鞭尸已久，ipvs却能随着services和endpoints规模增大依然保持稳定的转发能力和较低的规则刷新间隔。

但事实是，ipvs并不完美，甚至存在严重的问题。

例如，同样实现nat , iptables是在PREROUTING或者OUTPUT完成DNAT；而ipvs需要经历INPUT和OUTPUT，链路更长。因此，较少svc和ep数量下的service ip压测场景下，无论是带宽还是短连接请求延迟，ipvs都会获得全场最低分。此外，conn_reuse_mode的参数为1导致的滚动发布时服务访问失败的问题至今（2021年4月）也解决的不太干净。

4 、iptables的问题。扩展差，更新慢，O(n)时间复杂度的规则查找（这几句话背不出来是找不到一份K8s相关的工作的）， 同样的问题还会出现在基于iptables实现的NetworkPolicy上。1.6.2以下iptables甚至不支持full_random端口选择，导致SNAT的性能在高并发短连接的业务场景下雪上加霜。

eBPF能为容器网络带来什么？

eBPF近年来被视为linux的革命性技术，它允许开发者在linux的内核里动态实时地加载运行自己编写的沙盒程序，无需更改内核源码或者加载内核模块。 同时，用户态的程序可以通过bpf(2)系统调用和bpf map结构与内核中的eBPF程序实时交换数据，如下图所示。

编写好的eBPF程序在内核中以事件触发的模式运行，这些事件可以是系统调用入出口，网络收发包的关键路径点(xdp, tc, qdisc, socket)，内核函数入出口kprobes/kretprobes和用户态函数入出口uprobes/uretprobes等。加载到网络收发路径的hook点的eBPF程序通常用于控制和修改网络报文， 来实现负载均衡，安全策略和监控观测。

cilium的出现使得eBPF正式进入K8s的视野，并正在深刻地改变k8s的网络，安全，负载均衡，可观测性等领域。从1.6开始，cilium可以100%替换kube-proxy，真正通过eBPF实现了kube-proxy的全部转发功能。让我们首先考察一下ClusterIP(东西流量)的实现。

ClusterIP的实现

无论对于TCP还是UDP来说，客户端访问ClusterIP只需要实现针对ClusterIP的DNAT，把Frontend与对应的Backends地址记录在eBPF map中，这个表的内容即为后面执行DNAT的依据。 那这个DNAT在什么环节实现呢？

对于一般环境，DNAT操作可以发生在tc egress，同时在tc ingress

中对回程的流量进行反向操作，即将源地址由真实的PodIP改成ClusterIP, 此外完成NAT后需要重新计算IP和TCP头部的checksum。

如果是支持cgroup2的linux环境，使用cgroup2的sockaddr hook点进行DNAT。cgroup2为一些需要引用L4地址的socket系统调用，如connect(2), sendmsg(2), recvmsg(2)提供了一个BPF拦截层（BPF_PROG_TYPE_CGROUP_SOCK_ADDR）。这些BPF程序可以在packet生成之前完成对目的地址的修改，如下图所示。

对于tcp和有连接的udp的流量（即针对udp fd调用过connect(2)）来说, 只需要做一次正向转换，即利用bpf程序，将出向流量的目的地址改成Pod的地址。这种场景下，负载均衡是最高效的，因为开销一次性的，作用效果则持续贯穿整个通信流的生命周期。

而对于无连接的udp流量，还需要做一次反向转换，即将来自Pod的入向流量做一个SNAT，将源地址改回ClusterIP。如果缺了这一步操作，基于recvmsg的UDP应用会无法收到来自ClusterIP的消息，因为socket的对端地址被改写成了Pod的地址。流量示意图如下所示。

综述，这是一种用户无感知的地址转换。用户认为自己连接的地址是Service, 但实际的tcp连接直接指向Pod。一个能说明问题的对比是，当你使用kube-proxy的时候，在Pod中进行tcpdump时，你能发现目的地址依然是ClusterIP，因为ipvs或者iptables规则在host上；当你使用cilium时，在Pod中进行tcpdump，你已经能发现目的地址是Backend Pod。NAT不需要借助conntrack就能完成，相对于ipvs和iptables来说，转发路径减少，性能更优。而对比刚才提到的tc-bpf，它更轻量，无需重新计算checksum。

Cube的Service服务发现

Cube为每个需要开启ClusterIP访问功能的Serverless容器组启动了一个叫cproxy的agent程序来实现kube-proxy的核心功能。 由于Cube的轻量级虚拟机镜像使用较高版本的linux内核，cproxy采用了上述cgroup2 socket hook的方式进行ClusterIP转发。 cproxy使用Rust开发，编译后的目标文件只有不到10MiB。 运行开销相比kube-proxy也有不小优势。 部署结构如下所示。

以下是一些测试情况对比。我们使用wrk对ClusterIP进行2000并发HTTP短连接测试，分别比较svc数量为10和svc数量为5000，观察请求耗时情况（单位ms）。

结论是cproxy无论在svc数量较少和较多的情况下，都拥有最好的性能；ipvs在svc数量较大的情况下性能远好于iptables，但在svc数量较小的情况下，性能不如iptables。

svc数量=10

                       

svc数量=5000

后续我们会继续完善基于eBPF实现LoadBalancer（南北流量）转发，以及基于eBPF的网络访问策略（NetworkPolicy）。

UCloud容器产品拥抱eBPF

eBPF正在改变云原生生态， 未来UCloud容器云产品 UK8S与Serverless容器产品Cube将紧密结合业内最新进展，挖掘eBPF在网络，负载均衡，监控等领域的应用，为用户提供更好的观测、定位和调优能力。

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