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细梳Service：一文练就融会贯通！

· 19 min read
Week

Pod是Kubernetes集群中的最小调度单元。举例来说，Kubernetes是整个公司，定义了一系列的规章制度(功能)，而公司是由人构成的，去进行工作，也就是说，人是公司中的最小调度单元，Pod亦是如此：人的工作是写文档，做表格等；Pod的工作是管理运行应用程序（容器化）。

Pod是一个或多个容器的集合。好比：Pod是一个快递盒子，应用就被打包放在了这个盒子里，在其中它们共享网络和存储资源。

写在前面​

继上一篇的《一键搞定！Kubernetes1.29.6高可用部署指南，老少皆宜》，能够构建起一个单Master/多Master的Kubernetes集群，也了解了集群的构成等基础知识。本着后面写一些基础的Kubernetes概念性文章，例如控制器等，但官网已经解释很明白了，有比自己做的更好的，自己就不去再做了，写一些自己比较摸棱两可的，梳理一番。本文将探讨：Service，Endpoints，EndpointSlices，无头Service，有/无状态服务。

Pod访问问题​

想象一下，你有一个博客项目：

​ 1. 在传统模式下：

​ 需要将Blog博客项目部署到一台安装了Apache服务的服务器上，用户通过在浏览器上，输入该服务器的IP地址/域名:端口（如： 192.168.10.100:8080）来访问博客页面。

​ 2. 在Kubernetes下：

​ Blog博客项目被打包到 Pod中运行。你的博客现在被运行在Pod中，而不是直接运行在服务器上。

那么此时访问Pod中的Blog项目，再像传统模式一样，通过Pod的IP:Port，是不行的。原因如下：

  • 隔离性：Pod使用容器技术，与宿主机（运行Pod的实际服务器）网络是隔离的。

  • 不稳定性：Pod可能会被销毁和重新创建，每次IP地址都可能改变。

  • 端口冲突：在传统服务器上，不同应用必须使用不同的端口。但在Kubernetes中，不同Pod可以使用相同的端口，因为它们是隔离的。如果多个Blog的Pod，端口都一样，怎么知道访问就是自己的呢。

为了应对这一问题，在Kubernetes容器管理平台上，单独有了一个角色，就是为了将运行在一个或一组 Pod 中的应用程序公开到网络的方法：即Service。

也就是说，Service是流量访问的入口/网关。

Endpoints与EndpointSlices​

再介绍Service之前，先来说一下Endpoints，以及它的改进版：EndpointSlices。

Endponints，翻译过来叫端点，同Service创建而自动创建，与Service同名。它的作用是：

  •     记录Service关联的后端Pod的IP地址和端口的集合。

  • 动态更新，当Service关联的后端Pod，删除，增加，更新了，Endpoints的地址记录也会被更新。

借此，我们不需要关心Pod若被删除，或者IP地址更改而带来的寻址不到的问题。

借用官网的例子: [1]

我们可以在创建一个Service，并将其关联到后端的Pod之后，查看Endpoints的信息：

# kubectl get endpoints nginx-service
NAME            ENDPOINTS                                      AGE
nginx-service   10.244.0.5:80,10.244.0.6:80,10.244.0.7:80      1m

EndpointSlices，是Endpoints的改进版本，同Service创建而自动创建，与Service同名。它的作用是：

  • 提供与Endpoints相同的基本功能。
  • 支持更高效的Endpoints信息的更新和扩展。

我们可以再创建一个Service，并将其关联到后端的Pod之后，查看EndpointSlices的信息：

# kubectl get endpointslices -l kubernetes.io/service-name=nginx-service
NAME                  ADDRESSTYPE   PORTS   ENDPOINTS                 AGE
nginx-service-abc12   IPv4          80      10.244.0.5,10.244.0.6     2m
nginx-service-def34   IPv4          80      10.244.0.7                2m

对比Endpoints 和 EndpointSlices的输出信息，我们可以发现：

EndpointsSlices将 ENDPOINTS列的信息 由之前的一个，切割划分成为了多个，这样做的优势是：

  1. 在我们的例子中，只有 3 个 Pod，端点信息的存储值也就3个IP，信息量不大。enpointSlices与endpoint的差异不大。
  2. 但如果是100个或1000个Pod的情况，如果使用Endpoints，端口信息的存储值会成百上千，如下面所示：
# kubectl get endpoints nginx-service
NAME            ENDPOINTS                                      AGE
nginx-service   Pod-1的IP:Port, ... , Pod-1000的IP:Port         1m

​ 这样管理起来会很臃肿，麻烦，低效，也消耗集群的资源：假如其中的一个Pod信息发生了改变，则需要更新整个Endpoints；

​ 但如果使用EndpointSlices，因为它把一个端点信息划分成多个，可以更高效地更新和管理这些信息。同样是更新一个Pod信息，就不需要更新整个Endpoints，只需要更新Pod所在的其中一个EndpointSlices即可。

总结Endpoints:

  • 单个大对象包含所有端点信息。
  • 通常需要整体更新。
  • 在大规模部署中可能面临性能瓶颈。
  • 较早引入，广泛支持。
  • 最多包含1000个端点。

总结EndpointSlices：

  • 分片存储：端点信息被分割成多个较小的 EndpointSlice 对象。

  • 高效更新：可以只更新变化的部分，而不是整个列表。

  • 增强的元数据：包含额外信息，如拓扑数据，有助于更智能的路由决策。

  • 更好的性能：设计用于处理大规模集群和服务。

  • 一个 Service 可以链接到多个 EndpointSlice 之上

  • 默认情况下，一旦现有 EndpointSlice 都包含至少 100 个端点，Kubernetes 就会创建一个新的 EndpointSlice。

Kubernetes官方推荐使用 EndpointSlice API（Kubernetes v1.21 [stable]） 替换 Endpoints。

Service概述​

创建一个Service，并与后端的Pod关联起来并不难。先看实践：

# 创建名为my-nginx的Service，并关联集群中带有run:my-nginx的pod。
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: my-nginx
  labels:
    run: my-nginx
spec:
  ports:
  - port: 80
    protocol: TCP
  selector:
    run: my-nginx

$ kubectl get svc my-nginx
NAME       TYPE        CLUSTER-IP     EXTERNAL-IP   PORT(S)   AGE
my-nginx   ClusterIP   10.0.162.149   <none>        80/TCP    21s

$ kubectl describe svc my-nginx
Name:                my-nginx
Namespace:           default
Labels:              run=my-nginx
Annotations:         <none>
Selector:            run=my-nginx
Type:                ClusterIP
IP Family Policy:    SingleStack
IP Families:         IPv4
IP:                  10.0.162.149
IPs:                 10.0.162.149
Port:                <unset> 80/TCP
TargetPort:          80/TCP
Endpoints:           10.244.2.5:80,10.244.3.4:80
Session Affinity:    None
Events:              <none>

$ kubectl get endpointslices -l kubernetes.io/service-name=my-nginx
NAME             ADDRESSTYPE   PORTS   ENDPOINTS               AGE
my-nginx-7vzhx   IPv4          80      10.244.2.5,10.244.3.4   21s

Service:my-nginx被创建，查看endpointslices信息也都正确。此时在节点上访问IP：10.0.162.149，能够访问到Nginx的首页。

实践操作很简单，映射到底层的样貌，如下图所示；

service

  1. Master节点上，管理员通过kubectl命令等方式，创建Service，同时，自动创建同名的Endpoints/EndpointSlices，存储后端的Pod信息。
  2. 至此Service和EndpointSlices的使命已经结束，只是创建出一些数据而已。
  3. 每个节点上都由一个Kube-Proxy的组件，它的职责：定期监视Service和EndpointSlices的数据信息是否更新，删除，创建等，并自动创建/更新每个节点上的Iptables/Ipvs规则。
  4. 之后，Pod间的通信，或者外部的通信访问，都是通过节点的Iptables规则/Ipvs配置来将数据包进行转发，传输。若是跨节点的Pod通信，则还需要借助网络插件来实现，例如Flannel/Calico等。

由上述，我们得知Service本事只是创建一组元数据罢了，实际做流量转发的是节点上的规则。那么规则的创建进而可以通过创建Service的类型不同，而不同。

Service类型​

要控制kube-proxy所创建的iptables规则/ipvs配置，可以通过修改Service的类型去控制。

默认Service有四种类型，分别是：

  1. ClusterIP（默认类型）
  • 特点：分配一个集群内部的 IP 地址，仅在集群内部可访问。例如Pod和Pod之间的通信，如果是Kubernetes集群外的请求访问是不行的。
  1. NodePort

  • 特点：宿主机上开启一个特定端口（默认范围 30000-32767），直接与Pod的端口相连，实现访问宿主机IP：端口能够直接访问到Pod。用途：允许外部访问，但通常用于开发或测试。

    适用场景：简单的外部访问需求，如演示或临时访问。

  1. LoadBalancer

  • 特点：使用云提供商的负载均衡器暴露服务，创建外部的负载均衡器，将流量分发到后端Pod上，即该类型的Service本身的负载均衡是与外部的负载均衡服务关联，实现。创建该类型的Service的原因也是创建一堆数据，进而外部的负载均衡器根据这些数据，创建负载调度规则，再结合kube-proxy实现流量接入：外部客户端 -> 云负载均衡器 -> Kubernetes 节点 -> kube-proxy -> Pod。

    适用场景：生产环境中需要高可用和负载均衡的外部服务。

  1. ExternalName

  • 特点：将外部服务映射到集群内部，并以DNS的形式用于Pod中服务对外部服务访问。

    适用场景：集成外部服务，如数据库或 API端点。

具体创建方式，可以查询官网: [1]

Service的负载均衡​

Service实现负载均衡的方式有两种：iptables 和 ipvs。

  1. Iptables模式：kube-proxy 在 Linux 上使用 iptables 配置数据包转发规则的一种模式。

    因此，该模式下流量的负载均衡，是由iptables规则来实现的。

    验证：

# 使用yaml部署测试Pod，Service
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: nginx
  labels:
    app: nginx
  namespace: week
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nginx
    spec:
      containers:
      - name: nginx
        image: nginx:latest
        imagePullPolicy: IfNotPresent
        ports:
          - containerPort: 80
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: nginx-svc
  namespace: week
spec:
  selector:
    app: nginx
  ports:
    - name: nginx
      protocol: TCP
      port: 80
      targetPort: 80
      
# 查看
[root@k8s-mn01 ~]# kubectl get pod -n week
NAME                     READY   STATUS    RESTARTS   AGE
nginx-54b6f7ddf9-4jt5r   1/1     Running   0          8m5s
nginx-54b6f7ddf9-6stvj   1/1     Running   0          8m5s
nginx-54b6f7ddf9-kr2vn   1/1     Running   0          8m5s

[root@k8s-mn01 ~]# kubectl get svc -n week
NAME        TYPE        CLUSTER-IP      EXTERNAL-IP   PORT(S)   AGE
nginx-svc   ClusterIP   172.16.73.164   <none>        80/TCP    9m27s

# 去到任意一个工作节点上，过滤出相对应的iptables条目
[root@k8s-wn01 ~]# iptables-save | grep 172.16.73.164
-A KUBE-SERVICES -d 172.16.73.164/32 -p tcp -m comment --comment "week/nginx-svc:nginx cluster IP" -m tcp --dport 80 -j KUBE-SVC-4LRRYOSSZE5QDVLA
-A KUBE-SVC-4LRRYOSSZE5QDVLA ! -s 10.0.0.0/8 -d 172.16.73.164/32 -p tcp -m comment --comment "week/nginx-svc:nginx cluster IP" -m tcp --dport 80 -j KUBE-MARK-MASQ

$ 解释说明：
$ 第一条规则表示：将发往 nginx 服务集群 IP (172.16.73.164) 的 80 端口 TCP 流量转发到特定的服务处理链 KUBE-SVC-4LRRYOSSZE5QDVLA。
$ 第二条规则表示：对于不是来自集群内部(非 10.0.0.0/8)但目标是 nginx 服务的流量,标记它们以进行后续的地址伪装(MASQUERADE)处理【即地址转换处理】。

# 也就是说，所有的规则都指向了 KUBE-SVC-4LRRYOSSZE5QDVLA，再次过滤
[root@k8s-wn01 ~]# iptables-save | grep KUBE-SVC-4LRRYOSSZE5QDVLA
-A KUBE-SVC-4LRRYOSSZE5QDVLA -m comment --comment "week/nginx-svc:nginx -> 10.208.67.129:80" -m statistic --mode random --probability 0.33333333349 -j KUBE-SEP-S2NHQD4JFZO6ZT3O
-A KUBE-SVC-4LRRYOSSZE5QDVLA -m comment --comment "week/nginx-svc:nginx -> 10.208.67.130:80" -m statistic --mode random --probability 0.50000000000 -j KUBE-SEP-WCKBX4BRVWPAVTTD
-A KUBE-SVC-4LRRYOSSZE5QDVLA -m comment --comment "week/nginx-svc:nginx -> 10.42.234.135:80" -j KUBE-SEP-2ELJFQOAS5FHEUHZ

$ 第一条规则：以约33.33%的概率随机将流量转发到 IP 为 10.208.67.129、端口为 80 的 nginx 服务端点。
$ 第二条规则：在剩余流量中，以 50% 的概率随机将流量转发到 IP 为 10.208.67.130、端口为 80 的 nginx 服务端点。
$ 第三条规则：将剩余的所有流量（约33.33%）转发到 IP 为 10.42.234.135、端口为 80 的 nginx 服务端点。
$ 这三条规则一起实现了对 nginx 服务的负载均衡，将流量均匀地分配到三个不同的后端服务。

总结：Service iptables模式下的负载均衡，是靠不同的iptables规则，通过百分比的形式去进行流量分摊的。

优点：

  • 性能高效：直接在内核空间处理流量，开销较小。
  • 可靠性强：作为 Linux 内核的一部分，iptables 非常稳定。
  • 无需额外进程：不需要单独的代理进程，减少了系统资源消耗。
  • 配置灵活：可以实现复杂的网络规则和策略。

缺点：

  • 规则复杂度：随着服务数量增加，iptables 规则会变得非常复杂，影响可维护性。
  • 更新开销大：每次服务变更都需要刷新所有 iptables 规则，在大规模集群中可能造成明显延迟。
  • 规则数量限制：大规模集群中可能达到 iptables 规则数量的上限。
  • 排障困难：由于规则复杂，故障排查和问题定位较为困难。
  • 缺乏高级负载均衡特性：相比其他方案，支持的负载均衡算法较少。

  1. Ipvs模式：kube-proxy 监视 Kubernetes Service 和 EndpointSlice， 然后调用 netlink 接口创建 IPVS 规则， 并定期与 Kubernetes Service 和 EndpointSlice 同步 IPVS 规则。

    Ipvs本身是Linux内核中的实现负载均衡的一种模块，机制，使用netfilter函数实现。相信了解LVS负载均衡器的并不陌生。

    注意：若本身未检测到 IPVS 内核模块，则 kube-proxy 会退回到 iptables 代理模式运行。

    修改iptables模式 --> ipvs模式：

    # 编辑kube-proxy的配置文件，修改mode的模式为ipvs
    kubectl edit configmap kube-proxy -n kube-system
    mode: "ipvs"  

    # 重启所有的kube-proxy的Pod
    kubectl delete pod -l k8s-app=kube-proxy -n kube-system

    验证：

    # 还是接着上面的例子
    [root@k8s-mn01 ~]# ipvsadm -ln 
    IP Virtual Server version 1.2.1 (size=4096)
    Prot LocalAddress:Port Scheduler Flags
      -> RemoteAddress:Port           Forward Weight ActiveConn InActConn  
    TCP  172.16.73.164:80 rr
      -> 10.42.234.135:80             Masq    1      0          1         
      -> 10.208.67.129:80             Masq    1      0          1         
      -> 10.208.67.130:80             Masq    1      0          1         

    # 截取nginx-svc的负载均衡规则，可以发现流量通过service的IP进入，并以rr轮询的方式转发到后端的pod IP上。

总结：Service ipvs模式下的负载均衡，是通过负载调度规则实现，通过不同的轮询算法去进行流量分摊的。

优点：

性能更高：相比 iptables，IPVS 在大规模集群中有更好的性能表现，尤其是在服务数量很多时。

  1. 更多的负载均衡算法：支持多种调度算法，如轮询、加权轮询、最少连接等。
  2. 更好的可扩展性：使用哈希表作为数据结构，规则查找的时间复杂度为O(1)，不受规则数量影响。
  3. 连接保持能力：支持 FULLNAT 模式和连接保持，有利于应用层会话保持。
  4. 更新效率高：服务更新时只需要更新相关的 IPVS 规则，不需要刷新所有规则。

缺点：

  1. 配置复杂度增加：相比 iptables，IPVS 的配置和管理可能更复杂。
  2. 额外的内核依赖：需要确保 Linux 内核支持 IPVS 模块，可能需要额外的配置或升级。
  3. 故障排查难度增加：由于其工作在更底层，排查问题可能需要更专业的网络知识。
  4. 可能需要额外的内存：在某些情况下，IPVS 可能比 iptables 消耗更多的内存。
  5. 兼容性问题：一些旧版本的 Linux 发行版可能对 IPVS 的支持不够完善

有、无头Service​

先说结论：

​ 会被分配一个集群IP，且具备负载均衡功能的称为有头Service，也就是我们上方所说的标准Service。

​ 不会被分配一个集群IP，且不具备负载均衡功能的称为无头Service，是Kubernetes中的一种特殊Service类型。

二者对比：

有头Service（标准Service）无头Service
会被分配一个集群IP不会被分配集群IP
具备负载均衡功能不具备负载均衡功能
由kube-proxy处理kube-proxy不处理
平台提供负载均衡和路由支持平台不提供负载均衡或路由支持
创建无头Service：​
  1. 将.spec.type设置为ClusterIP（这是默认值）
  2. 将.spec.clusterIP设置为"None"

示例YAML：

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: my-headless-service
spec:
  clusterIP: None  # 这使其成为无头Service
  selector:
    app: my-app
  ports:
    - port: 80
      targetPort: 8080
无头Service工作原理：​

​ 无头Service不使用虚拟IP地址和代理来配置路由和数据包转发。相反，它通过内部的DNS服务报告各个Pod的端点IP地址。这些DNS记录由集群的DNS服务（Coredns）提供。

DNS的配置方式取决于Service是否定义了选择器（即上述YAML的selector字段）：

  1. 带选择算符的Service：
    • Kubernetes控制平面创建EndpointSlice对象，自动找到匹配的Pod
    • DNS查询会直接返回所有匹配Pod的IP地址
  2. 无选择算符的Service：
    • 控制平面不创建EndpointSlice对象，即不自动查到Pod
    • 如果是指向外部服务（ExternalName类型），DNS返回那个类型的Service的名称
    • 如果是手动配置的内部端点，DNS返回这些端点的IP地址
    • 定义无选择算符的无头 Service 时，port 必须与 targetPort 匹配

简单来说，带选择算符的Service自动管理Pod，而无选择算符的服务则更灵活，可以指向任何你想要的地方，无论是集群内还是集群外。

也因此，DNS的配置方式受此影响，若是带选择算符，则DNS的配置就是那一组标签的Pod IP；若不带，则DNS的配置会根据Service的具体配置而变化。

适用场景：​

无头Service特别适用于以下场景：

  1. 需要直接访问Pod IP的场景
  2. 客户端需要知道所有后端Pod的情况
  3. 分布式系统，如数据库集群
  4. 自定义负载均衡
  5. 服务发现
处理Pod IP变化的问题​

一个常见的疑问是：既然Pod的IP会变化，为什么还要直接访问Pod的IP呢？

在分布式系统中，这种直接访问仍然是必要的。以分布式数据库系统为例：

  1. 新数据库节点（Pod）加入集群时，通过无头Service的DNS查询获取所有现有节点的IP。
  2. 新节点连接到这些IP，加入集群。
  3. 其他节点感知新节点的加入，更新成员列表。
  4. 如果某个节点的IP发生变化，集群通过内部机制检测并更新这个变化。

这个过程由数据库系统的内部服务发现机制处理，而无头Service提供了必要的DNS支持。

有/无状态服务​

Service本质是暴露服务到网络上，提供访问入口的。那么针对不同的服务，可能所需要创建的Service类型（有/无头）也会不同。

服务分为：有状态服务；无状态服务。

我们以：是否需要记住连接/交互之前的信息的服务，判断是有/无状态的服务。

需要记住，则是有状态服务；不需要记住，则是无状态服务。

举个栗子：

想象你去一家咖啡店:

  • 无状态服务: 每次你点单,服务员都会问你要什么,即使你刚刚才点过。他们不记得你之前的选择。
  • 有状态服务: 服务员记得你之前点的内容。当你再来时,他们可能会说:"还是老样子吗?"

再举个栗子：

  • 有状态服务会保存用户的信息和之前的交互历史。比如,在线购物网站记住你的购物车内容,即使你关闭了浏览器。

  • 无状态服务断开连接，关闭浏览器，则用户刚刚所记录/处理的信息，都会随之清空。

有状态的服务：

​ 数据库：例如Mysql的数据会持久化到磁盘，那么每次Mysql重启，他都能够找到上次数据保存的位置，这本身也是状态的维护。

​ 网页的Session：也是有状态的一种体现，它能够根据Session，自动得知用户上次访问/停留的页面是什么。

无状态的服务：

​ 静态web服务器: 每次请求都是独立的,不需要记住之前的交互。且显示的内容都是一样的，也不需要记录。

​ DNS(域名系统): 每次查询都是独立的,不依赖于之前的查询。

二者对比；

无状态服务有状态服务
更容易水平扩展，因为可以简单地添加更多实例扩展需要考虑状态同步和一致性问题
无状态服务的失败通常影响较小，容易恢复有状态服务需要额外的机制来确保状态的可靠性和一致性
不需要维护复杂的状态利用缓存的状态信息，提供更快的响应
设计更简单，易于理解和维护可能更复杂，需要处理状态管理、同步等问题

在实际应用中，许多系统会综合二者来使用，以平衡各自的优势和劣势。例如：某东App可能使用无状态服务，来提供商品列表，同时使用有状态服务，来构建购物车或用户服务。

这样看来，无状态服务可以通过使用有头Service来提供，反向代理和负载均衡功能，因为毕竟不需要考虑连接状态；有状态服务可以通过使用无头Service，因为不需要，也不能使用反向代理和负载均衡，而是需要直接通过集群中DNS解析，来直接连接到每一个Pod中，保持状态的连接。

写在最后​

​ 本文整体梳理了Service相关概念，由于Service是网络层面的，还需要对容器底层，以及Pod底层访问通信的原理，可能对本文的理解会更容易些。不知不觉又是5000字了，下一篇打算再梳理一篇可观测性的文章吧，目前也是云原生的关键服务，观测性服务市面上也有许多，例如：Skywalking，Jaeger，Zipkin，OpenTelemetry等等，主说OpenTelemetry吧。

参考链接​

[1] https://kubernetes.io/zh-cn/docs/concepts/services-networking/service/#defining-a-service

[2] https://kubernetes.io/zh-cn/docs/reference/networking/virtual-ips

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