随着Kubernetes日趋成熟与稳定，网易云将其列为最重要的基础设施，成为云计算的底座。在此背景之下，PaaS团队的目标自然也将适配K8S列为了其首要支持目标。但是在实际落地过程中，我们遇到了很多问题，本文将分享一下网易在PaaS服务在迁移上K8S过程中的问题和我们的应对之道。作者：蒋文康，网易杭州研究院工程师。
一、调研
众所周知，Kubernetes处理无状态应用最为合适，Pod的短生命周期特性和无数据本地存储都是为无状态应用而生的，但是有状态应用是否也适合上K8S呢？最开始我们对此是持怀疑态度的，直到发现Operator的存在。Operator是由coreos公司提出的一个概念，定位为一种打包、部署和管理Kubernetes应用的一种方法。
Operator的工作原理并不复杂，如下图所示：
Operator通过Watch ApiServer来捕获CR的请求，然后创建对应的资源来“组装”成我们需要的集群。CR所属的子资源的状态也通过ApiServer反馈给Operator，Operator来做相应的协调处理，整个过程清晰明了。
原理不复杂，关键在于Operator的开发模式与我们以前做PaaS管控的逻辑出入是很大的，主要表现在以下两个方面：
（1）基于声明式的开发模式，而不是命令式。
（2）假定资源的状态变化是高频的，而不是低频的。
对我们冲击最大的就是声明式的开发方式，它强调一开始就把最终的结果描述清楚，不管过程；而我们已经的开发模式基本上都是命令式的，由用户通过一些列的Restful“命令”来组装成他需要的集群。
声明式的优势:
○ 强调结果，而不是过程
○ 对使用者友好
○ 简化开发工作
缺点也很明显：
○ 性能。针对某些大规模的场景，声明式可能没有命令式处理高效。
但是对于PaaS服务的管控端而言，性能不是主要指标，稳定性和可维护性更加重要。所以声明式的开发方式应该是对PaaS的管控端开发更加友好。
另外，还一个显著的区别在于，相比于传统的VM架构，Kubernetes集群上的资源似乎更加“不稳定”。我们分析发现，这种不稳定性来源于多个方面：
○ 混部。一个Kubernet集群可以承载的负载类型非常多，业务容器、PaaS容器和大数据相关的容器都可以跑在一个K8S集群中。虽然可以通过给Node打标签，配合一些调度策略将不通的业务隔离开，但出于提高利用率的考虑，又不会隔离的非常严格。这样就可能造成资源的抢占，从而带来风险。
○ Docker较弱的隔离性。Docker是共享操作系统内核，基于Namespace的隔离还不够完善，可能带来潜在风险。
○ 复杂的Controller关系。Kubernetes的一大优势在于其高度的自治性，这种自治性通过各自各样的Controller来完成，同时Controller之间又存在着隐含的层级关系。
这种“不稳定”因素的存在迫使我们在设计之初就要考虑服务的自愈能力。实际上，K8S已经提供了非常强大的自愈能力，我们更多要考虑的是让PaaS如何利用这些能力。
在调研过程中，我们发现其实现在已经有非常多的PaaS服务迁移上了Kubernetes，awesome-operators上有众多开源的Operator项目，有官方的也有第三方开源的。这进一步坚定了我们选择Operator的决心。
二、标准化
在研发过程中我们发现了一个很大的问题，在于各个PaaS服务的管控端都是每个PaaS团队各自开发，基本上没有代码复用。有一两个团队出于自己代码维护性的角度方便，开发了一些SDK包来封装与IaaS之间的交互，但这些SDK包并没有经过良好的设计和抽象，导致其很难在其他PaaS之间共享。这样带来的一个直接问题就是研发效率低下。一个PaaS服务从立项、开发、测试和上线大概需要2~3个月的时间，这还不包括对接各种横向服务，如计费、SAM、资源池等。另外一个问题在于，管控端质量取决于PaaS人员的水平，一些共性的问题反复发生，没有集中性的技术手段来规避这些问题。
为了避免重蹈覆辙，在PaaS on K8S立项之初我们就强调通过标准化规范来约束PaaS Operator，通过“中台”小组来解决PaaS共性的问题。（这里的中台应该叫PaaS公共服务更为合适）
我们在充分调研的情况下，结合Redis和Kafka迁移上K8S的实际项目经验，制定了一套标准化的规范。该规范包含以下几个方面：
○ 文档规范：必须包含需求文档、概要设计和详细设计，尤其是需求文档，一定是要从业务方的痛点出发，说明该项目的价值和意义。
○ 设计规范：包括设计原则，最佳实践和CRD的详细设计要求。
○ 开发规范：使用Go为开发语言，OperatorSDK为开发框架，Api设计遵循社区规范。
○ 高可用要求：必须容忍单节点异常，多机房部署要容忍单机房异常。
○ 部署规范：所有的Operator都需要发布到网易轻舟微服务应用商店；镜像制作要使用统一维护的基础镜像，禁止使用latest标签；统一使用脚本管理系统来分发宿主机上的管理脚本等。
○ 运维规范：定义Operator和人工运维的边界；日常巡检的内容；应急预案的要求。
○ 测试规范：由QA团队制定，包含单元测试、e2e测试、功能场景测试、数据面稳定性测试、管控面和数据面异常测试、性能测试等。
○ 监控报警：基础的监控指标、数据面的采集指标和采集方式、管控面的采集指标和采集方式、报警的规范和原则。
目前标准化的内容已经涵盖非功能性80%的内容，功能性大概40%左右，可以说做到了PaaS研发过程的基本覆盖了。有些内容很难通过标准化的规范来约束，我们通过白皮书的形式来进行说明，进一步覆盖实际开发过程中的可能遇到的问题。
三、扩展
PaaS迁移上K8S的过程中遇到了很多问题，我们发现原生的K8S的能力还不能满足我们的需求。为此，我们和K8S团队合作，将我们的需求统一化，由K8S团队来实现这些扩展能力。
四、调度
PaaS服务的调度与无状态应用还是存在很大的差别，主要在于PaaS对高可用的要求更高。比如，我们希望Redis Cluster不超过1/3的Pod分布到同一个Node上，不超过1/2的Pod分布到同一个机房里面等等。我们将这种扩展调度的需求放置到一个configmap里面，由K8S来实现统一的扩展调度器。
○ max-pod-on-node就可以限制整个集群在单个Node上调度Pod的数量
○ max-pod-in-zone可限制单个机房内调度Pod的数量
○ available-zone用来实现AZ的MUST IN语言，从而满足多机房特性
MUST IN语义的实现其实比较困难，这与K8S的调度机制有关。K8S是基于Pod进行调度，通过预选和优选来过滤出符合条件的Node。然而，PaaS服务很多时候需要有“全局视野”，局部调度最优但不代表全局调度就是最优的。
我们Redis Cluster采用了多个StatefulSet来管理分片，每个StatefulSet的0号Pod为主分片，1号Pod为复制分片，要求多机房的情况下主分片和复制分片不能在同一个机房。如果由K8S随机调度，那么有可能就会发生死锁问题，可调度的Node越少发生死锁的概率就会越高。下图详细说明发生这一问题的过程，已经目前我们的解决方法。
但是这种解决方式存在局限性和特殊性，并不能应用于所有的情况。问题的核心还是在于PaaS调度需要有“全局视野”，我们需要提前规划好Pod的分布情况，但是现有K8S的调度机制限制了这方面的能力，除非我们自定义PaaS的“专属调度器”。
五、本地盘
很多PaaS服务都有存储的需求，这也有状态服务的一大特点。云原生架构推荐我们存储架构分离，但是这需要强大的网络支持，所以本地盘还是相对现实靠谱的方案。K8S原生对本地盘的支持不太好，主要在于Local PV需要手工管理和维护，为此K8S团队帮助我们开发了基于LVM的本地盘管理插件。
管理员只需要按如下方式来申明可用的盘和机器信息即可。
通过自定义storageclass的方式给我们提供了相当高的灵活的和扩展性，可以满足共享盘和独立盘的功能，只需要建立不同storageclass即可。
六、IP保持
IP保持K8S团队开发的扩展能力，它是在Pod重建以后还能保持以前分配的IP，从使用方式上表现得更像VM一样。实际上这种使用方式是违反K8S的设计理念的，但是出于调试、运维、查看日志等需求，业务方希望能保持POD的IP。我们使用这一功能是因为我们遇到以下的场景。
Redis集群中某个Pod挂掉以后，原先分配给该Pod的IP可能被其他集群复用，造成元信息混乱，客户端有可能连接到一个另外一个集群的Pod，造成访问异常。
这是一个合理的场景，如果PaaS的节点之间或者Client与服务节点之间缺少认证机制，仅靠IP地址来建立信任关系，确实会存在上诉的场景。但IP被错误的Pod复用的概率取决于可分配IP池的大小，如果IP池足够大，出现这种概率的情况还是极低的。
目前我们还没有找到一种相对简单的方式来规避该问题，但我们还是不推荐使用该功能。
七、产品化
PaaS开发的Operator都将集成到轻舟平台的应用商店。标准化规范要求Operator统一使用OperatorSDK进行开发，它自动化生成CSV文件，而轻舟应用商店通过Operator Lifecyc Manager来统一管理和运维Operator，两者可以无缝对接，部署难度大大降低。
同时前端界面是一套，无须为PaaS服务做定制化开发，前端研发效率大大提高，使用方式也更加统一。业务方使用也是非常友好的。业务只需要在应用市场订阅所需要的Operator即可使用到PaaS服务。当然，在产品化集成方面，Operator离一个完整的产品还存在差距，但为了尽量剥离这些商业化逻辑，让PaaS Operator更加纯粹，我们正在开发Operator Assistor这样的统一适配组件，来满足权限、配额、计量计费的产品逻辑。
八、总结
从今年8月开始做Operator，到年底已经上线了3个Operator（Redis Cluster、Kafka、Zookeeper），我们的研发速度大大提高。从大家的反馈来看也十分积极。经统计，编写Operator所需要的代码比起此前的管控代码减少了80%以上，可用性提高的同时，运维成本还降低了很多。由于今年还未大规模部署，预计明年基于Operator托管的PaaS服务将遍地开花，我们人均的运维规模将大幅提升。
文章来源：网易杭州研究院 https://mp.weixin.qq.com/s/yK-d2JcvMVPDcpBPiHxztQ