Author: xidianwangtao@gmail.com
摘要：一些公共服务组件在追求性能过程中，与业务耦合太紧，造成在制作基础镜像时，都会把这些基础组件都打包进去，因此当业务镜像启动后，容器里面一大堆进程，这让Kubernetes对Pod的管理存在很大隐患。为了让业务容器瘦身，更是为了基础组件自身的管理更独立和方便，将基础组件从业务镜像中剥离并DaemonSet容器化部署。然而一些基础组件Agent与业务Pod之间通过共享内存的方式进行通信，同一Node中跨Pod的共享内存方案是首先要解决的问题。
为什么要将公共基础组件Agent进行DaemonSet部署
自研的公共基础组件，比如服务路由组件、安全组件等，通常以进程方式部署在Node上并同时为Node上所有的业务提供服务，微服务及容器化之后，服务数量成百上千的增长，如果以sidecar或者打包到业务Image中继续Per Pod Per Agent的方式部署, 那么基础组件的Server端的压力可能也会成百上千的增长，风险是很大的。因此，我们希望能以DaemonSet方式部署这些组件的Agents。
先说说Kubernetes大行其道的今天，如果不将这些基础组件从业务Pod中剥离，存在哪些问题：
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业务容器中存在一大堆进程，我们在为Pod申请资源(cpu/mem request and limit)时，不仅要考虑业务应用本身的资源消耗，还要考虑这些基础组件的资源消耗。而且一旦某些Agent有Bug，比如内存泄漏，这将导致Pod牵连被重建，甚至Cgroup OOM在kill进程时，可能将业务进程kill了。
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违背了Kubernetes&微服务的部署最佳实践：Per Process Per Contaienr，并且业务进程在前台运行，使其与容器共生死，不然这将导致Kubernetes无法根据业务进程状态关联到容器状态，进而进行高可用管理。
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一个Node上运行10个Pod，那么就会有x10的基础组件数量在Node上。没有容器化之前，一个Node只要部署一个组件进程即可，容器化之后，集群中组件Agents数量要几十倍的增长,如果业务进行了微服务拆分，这个指数会更大，这些基础组件服务端是否能承受比以往高几十倍上百倍的通信请求，这是未知的。
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如果你要全网升级某个基础组件Agent，那你可能会疯掉，你需要重新打所有业务镜像，然后全网业务要进行灰度升级。因为一个Agent的升级，导致你不得不重建业务Pod。你可能会说，基础组件Agents都会有自己的热升级方案，我们通过它们的方案升级就好了呀，那你将引入很大麻烦：Agents的热升级因为无法被Kubernetes感知，将引发Kubernetes中集群中的数据不一致问题，那就真的要回到虚拟机或者物理机部署的玩法了。当然，这样的需求，我们也想过通过Operator也实现，但代价太大了，而且很不CloudNative！
将基础组件Agents从业务Pod中剥离，以上的问题都能解决了，架构上的解耦带来的好处无需多言。而且我们可以通过Kubernetes管理这些基础组件Agents了，享受其自愈、滚动升级等好处。
Linux共享内存机制
然而，理想很美好，现实很残酷。首先要解决的问题是，有些组件Agent与业务Pod之间是通过共享内存通信的，这跟Kubernetes&微服务的最佳实践背道而驰。
大家都知道，Kubernetes单个Pod内是共享IPC的，并且可以通过挂载Medium为Memory的EmptyDir Volume共享同一块内存Volume。
首先我们来了解一下Linux共享内存的两种机制：
其中，System V共享内存历史悠久，一般的UNIX系统上都有这套机制；而POSIX共享内存机制接口更加方便易用，一般是结合内存映射mmap使用。
mmap和System V共享内存的主要区别在于：
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sysv shm是持久化的，除非被一个进程明确的删除，否则它始终存在于内存里，直到系统关机；
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mmap映射的内存在不是持久化的，如果进程关闭，映射随即失效，除非事先已经映射到了一个文件上。
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/dev/shm 是Linux下sysv共享内存的默认挂载点。
POSIX共享内存是基于tmpfs来实现的。实际上，更进一步，不仅PSM(POSIX shared memory)，而且SSM(System V shared memory)在内核也是基于tmpfs实现的。
从这里可以看到tmpfs主要有两个作用：
虽然System V与POSIX共享内存都是通过tmpfs实现，但是受的限制却不相同。也就是说 /proc/sys/kernel/shmmax只会影响SYS V共享内存，/dev/shm只会影响Posix共享内存 。实际上，System V与Posix共享内存本来就是使用的两个不同的tmpfs实例(instance)。
SYS V共享内存能够使用的内存空间只受/proc/sys/kernel/shmmax限制；而用户通过挂载的/dev/shm，默认为物理内存的1/2。
概括一下：
- POSIX共享内存与SYS V共享内存在内核都是通过tmpfs实现，但对应两个不同的tmpfs实例，相互独立。
- 通过/proc/sys/kernel/shmmax可以限制SYS V共享内存的最大值，通过/dev/shm可以限制POSIX共享内存的最大值(所有之和)。
同一Node上夸Pod的共享内存方案
基础组件Agents DaemonSet部署后，Agents和业务Pod分别在同一个Node上不同的Pod，那么Kubernetes该如何支持这两种类型的共享内存机制呢？
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当然，安全性上做出了牺牲，但在非容器化之前IPC的隔离也是没有的，所以这一点是可以接受的。
灰度上线
对于集群中的存量业务，之前都是将Agents与业务打包在同一个docker image，因此需要有灰度上线方案，以保证存量业务不受影响。
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首先创建好对应的Kubernetes ClusterRole, SA, ClusterRoleBinding, PSP Object。关于PSP 的内容，请参考官方文档介绍pod-security-policy。
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在集群中任意选择部分Node，给Node打上Label（AgentsDaemonSet:YES）和Taint(AgentsDaemonSet=YES:NoSchedule)。
$ kubectl label node $nodeName AgentsDaemonSet=YES
$ kubectl taint node $nodeName AgentsDaemonSet=YES:NoSchedule
- 部署Agent对应的DaemonSet（注意DaemonSet需要加上对应的NodeSelector和Toleration, Critical Pod Annotations), Sample as follows：
apiVersion: apps/v1
kind: DaemonSet
metadata:
name: demo-agent
namespace: kube-system
labels:
k8s-app: demo-agent
spec:
selector:
matchLabels:
name: demo-agent
template:
metadata:
annotations:
scheduler.alpha.kubernetes.io/critical-pod: ""
labels:
name: demo-agent
spec:
tolerations:
- key: "AgentsDaemonSet"
operator: "Equal"
value: "YES"
effect: "NoSchedule"
hostNetwork: true
hostIPC: true
nodeSelector:
AgentsDaemonSet: "YES"
containers:
- name: demo-agent
image: demo_agent:1.0
volumeMounts:
- mountPath: /dev/shm
name: shm
resources:
limits:
cpu: 200m
memory: 200Mi
requests:
cpu: 100m
memory: 100Mi
volumes:
- name: shm
hostPath:
path: /dev/shm
type: Directory
- 在该Node上部署不包含基础组件Agent的业务Pod，检查所有基础组件和业务是否正常工作，如果正常，再分批次选择剩余Nodes，加上Label（AgentsDaemonSet:YES）和Taint(AgentsDaemonSet=YES:NoSchedule)，DaemonSet Controller会自动在这些Nodes创建这些DaemonSet Agents Pod。如此逐批次完成集群中基础组件Agents的灰度上线。
总结
在高并发业务下，尤其还是以C/C++代码实现的基础组件，经常会使用共享内存通信机制来追求高性能，本文给出了Kubernetes Pod间Posix/SystemV共享内存方式的折中方案，以牺牲一定的安全性为代价，请知悉。当然，如果微服务/容器化改造后，基础服务的Server端确定不会有压力，那么建议以SideCar Container方式将基础服务的Agents与业务Container部署在同一Pod中，利用Pod的共享IPC特性及Memory Medium EmptyDir Volume方式共享内存。
