【本文内容基于9月份Cloud Ace CTO 江文远分享的线上研讨会内容整理而成。】
摘要
Kubernetes，简称K8s，是Google开发的，目前最为流行的容器编排和管理引擎，它支持自动化部署、大规模可伸缩、应用容器化管理。K8s的特性使得它适用于架构复杂且要求高的服务，也就是游戏架构的搭建。
由于Cloud Ace为谷歌云代理公司，所以我们本次分享的实操是在谷歌开发的Google Kubernetes Engines上运行的，GKE是谷歌基于K8s所开发的Kubernetes管理平台，主要在谷歌云平台上运行。
Kubernetes与微服务架构
随着应用的发展，程序变得越来越复杂，传统一体化架构的服务会造成巨大的不便，比如说：新增功能与测试放在一起，使得程序十分复杂；开发和利用新语言和新框架的效率低；安全性低，所有的模块构建在一个process里，一旦出现bug可能牵一发而动全身。
而微服务 (microservices) 架构正好解决了这样的问题，将每一个具有商业逻辑的服务独立出来，例如不再将所有资料都写入同一个资料库，而是每个单独的服务都有一个最适合自己本身结构的资料库。好处是让每个服务都可以用最适合自己的语言、资料库来开发。在实操时，每一个商业功能/服务都可能是一台 VM 或者一个容器。
微服务架构的出现给了游戏一个新的选择，下图的两个架构就是游戏使用的架构，都是通过不同的功能模块来划分的，按功能模块划分不同的服务，前端通过HAProxy来代理用户请求，后端服务可以根据负载来实现扩缩容。在服务发现模块中，通过registrator来监视容器的启动和停止，根据容器暴露的端口和环境变量自动注册服务，后端存储使用了consul，结合consul-template来发现服务的变化时，可以更新业务配置，并重载。
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游戏的微服务架构示例
K8s就是微服务架构
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前面提到K8s适合微服务架构，为什么呢？
因为k8s的架构与微服务十分相似，在某些功能上是一致的，第一就是k8s的master和node，可以实现不同功能不同服务器之间的隔离；第二是k8s上面提供了API server，基本上可以等同于网关；第三是k8s的服务编排性能好，可以实现弹性伸缩；第四点是k8s的configmap基本上可以作为配置中心；第五是k8s可以通过在node上部署agent来实现日志的收集和监控。
Kubernetes 将数个容器组合起来成一个服务(Service，注：Service 是 K8S 的专有名词，下面会介绍)，Kubernetes 也提供了良好的服务发现(Service discovery)机制，让每个服务彼此可以通信。最重要的是 K8S 强大的编程可以自动扩展服务，甚至还可以对大规模的容器作滚动更新 (Rolling update) 以及回滚机制 (Rolling back/Undo)，更可以整合 CI/CD 等 DevOps 的工具。
K8s在游戏架构搭建上的优势
基于前两者，我们总结出来K8s在游戏架构搭建上的优势为：
- 定制的网络与调度方案，为游戏容器的运行提供基础环境；
- 域名服务与负载均衡，解决游戏高可用、弹性伸缩问题；
- 通过性能数据、日志的收集、统计分析，及时发现程序问题与性能瓶颈，保证游戏容器稳定、可持续性运行；
- 基于image的发布扩容，使得游戏部署流程更加标准化以及高效。
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Google Kubernetes Engine(GKE）游戏架构搭建实操
我们的实操参考的是谷歌的技术文档来搭建的。
游戏：Open Arena（雷神之锤）---开源游戏
游戏架构如下图，今天我们只讲关于dedicated game server这一部分。
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游戏环境设定如下：
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游戏设定1
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游戏设定2
为什么这么设置呢？
第一是处于占用资源上考虑，如果是地图比较大的游戏，打开地图就会需要比较长的时间去载入，同样的，你时间越长需要载入的资料越多，占用越多的资源，因此大部分游戏都会定义时间限制，因为一旦有玩家在玩，主机就无法关闭，造成大量的资源浪费。
第二点是出于成本控制上设置的，因为线上游戏需要弹性，高峰期和非高峰期的人数差异较大，因此需要尽可能的match更多地玩家进来，把玩家集中在一个服务器上玩，这样对vm的需求会比较少，有利于成本控制。
第三点是考虑到游戏技术上的难度，如果说玩家出现问题掉线了，那么就直接重开游戏，不要恢复它的状态，因为恢复状态对技术要求非常高。
GKE搭建后台示例如下：
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首先我们先从右上角开始，右上角就是一个基本的游戏的组成，DGS也就是delicate game server ，它是一个open source的套件，可以在GKE上运行。
这里涉及到两个VM，第一个VM用来搭建image，第二个VM用于加载数据/资料片，也就是Asset Disk，我们把Asset Disk挂起来后，VM2我们就直接删掉，VM2是不会留下来的，我们只要留下Disk就可以，之后一旦GKE的class开起来，也就是把gke-dgs image部署出来，部署出来之后，这边就他会去把资料片挂起来。
在K8s上的话，有个点需要注意，如果pod想用到disk里面的资料，那么disk需要做成PV，也就是群集中的资源。PVC是对这些资源的请求，只有用户请求后发送了PVC才能访问存储的资料片。
一轮游戏一个回合，能够允许的玩家是有一定限制的，如果说node上有两个pod，两个pod能够允许20个人玩，那么当玩家数量超过了20个人的时候，就需要系统及时监控到这个情况，开新的pod，这里就涉及到了scaling manager。
Scaling manager翻译过来叫缩放管理器，它其实就是不断的在监控整个class里的每一个node的状态。在k8s里面有个功能叫HPA，Horizontal Pod Autoscaler，HPA可以实现 Pod自动弹性伸缩，HPA是怎么实现自动弹性伸缩的呢？是通过对Pod中运行的容器各项指标（CPU占用、内存占用、网络请求量）的检测，实现对Pod实例个数的动态新增和减少。
但是这里会产生一个问题，比如一个游戏回合，因为会设定游戏时间，因此可能玩家都退出了，但是游戏可能还在进行。HPA这里检测到的依然是游戏占用了很多资源，所以会认定pod不能关掉，但是玩家其实都退出了。这里涉及到了一些底层的监控和运算公式在里面，相对比较复杂。所以在实际的操作过程种，工程师需要去设置监控和弹性缩放的逻辑和算法。
游戏服务器经常会碰到的问题就是如何实现自动扩展和缩放，这里我们总结了一下：
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重点讲一下cordon指令，cordon指令是什么意思呢？就是说pod在缩放的时候，如果确定某个node的玩家都退出了，要把 node撤掉的时候，要标记为不可调度。因为GKE的规则是，只要今天有玩家进来玩，scaling manager就会自动分配pod给他。如果我们想删减node，可是scaling manager发现 node的上面没有任何的pod在跑，它就会自动在这个我们想删减的node上面开pod给玩家，就会发生冲突，因此如果我们要删除node，需要把它标记为不可调度。
当这两个程序如果之间没有做好沟通的话，一个在砍node，一个在加node的，或者是一个在砍pod，一个在部署pod，两个就会互相冲突，所以这边就是要注意，你要让想办法让另外一个程序知道说我这个node不要再用。
还有就是abandon instance，按照谷歌云的instance group原先的规定，比如我设定了node是20个，那么当我们缩减掉一个node的时候，instance group为了确保node数量满足20个，会自动增加新的node，这里也是冲突的，我们缩减一个node，它自动增加一个新的node，因此我们就需要通过abandon instance指令来缩减node。abandon instance命令下去之后， node会直接变少，不会增长。
以上就是我们本次分享的内容，这里附上qwiklab的链接，有需要的可以在qwiklab上进行游戏架构搭建的实操。
https://www.qwiklabs.com/focuses/617?catalog_rank=%7B%22rank%22%3A1%2C%22num_filters%22%3A0%2C%22has_search%22%3Atrue%7D&parent=catalog&search_id=9874060
11月4日Cloud Ace工程师将分享关于谷歌推出的Cloud Spanner——全球分布且强一致性的企业级数据库服务，欢迎各位报名参加。
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