K8S 内部服务调用域名解析超时
K8S 内部服务调用域名解析超时本文摘选自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/145127061前言近期线上 k8s 时不时就会出现一些内部服务间的调用超时问题,通过日志可以得知超时的原因都是出现在域名解析上,并且都是 k8s 内部的域名解析超时,于是直接先将内部域名替换成 k8s service 的 IP,观察一段时间发现没有超时的情况发生了,但是由于使用 service
K8S 内部服务调用域名解析超时
本文摘选自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/145127061
前言
近期线上 k8s 时不时就会出现一些内部服务间的调用超时问题,通过日志可以得知超时的原因都是出现在域名解析
上,并且都是 k8s 内部的域名解析超时,于是直接先将内部域名替换成 k8s service 的 IP,观察一段时间发现没有超时的情况发生了,但是由于使用 service IP 不是长久之计,所以还要去找解决办法。
复现
一开始运维同事在调用方 pod 中使用ab
工具对目标服务进行了多次压测,并没有发现有超时的请求,我介入之后分析ab
这类 http 压测工具应该都会有 dns 缓存,而我们主要是要测试 dns 服务的性能,于是直接动手撸了一个压测工具只做域名解析,代码如下:
package main
import (
"context"
"flag"
"fmt"
"net"
"sync/atomic"
"time"
)
var host string
var connections int
var duration int64
var limit int64
var timeoutCount int64
func main() {
// os.Args = append(os.Args, "-host", "www.baidu.com", "-c", "200", "-d", "30", "-l", "5000")
flag.StringVar(&host, "host", "", "Resolve host")
flag.IntVar(&connections, "c", 100, "Connections")
flag.Int64Var(&duration, "d", 0, "Duration(s)")
flag.Int64Var(&limit, "l", 0, "Limit(ms)")
flag.Parse()
var count int64 = 0
var errCount int64 = 0
pool := make(chan interface{}, connections)
exit := make(chan bool)
var (
min int64 = 0
max int64 = 0
sum int64 = 0
)
go func() {
time.Sleep(time.Second * time.Duration(duration))
exit <- true
}()
endD:
for {
select {
case pool <- nil:
go func() {
defer func() {
<-pool
}()
resolver := &net.Resolver{}
now := time.Now()
_, err := resolver.LookupIPAddr(context.Background(), host)
use := time.Since(now).Nanoseconds() / int64(time.Millisecond)
if min == 0 || use < min {
min = use
}
if use > max {
max = use
}
sum += use
if limit > 0 && use >= limit {
timeoutCount++
}
atomic.AddInt64(&count, 1)
if err != nil {
fmt.Println(err.Error())
atomic.AddInt64(&errCount, 1)
}
}()
case <-exit:
break endD
}
}
fmt.Printf("request count:%d\nerror count:%d\n", count, errCount)
fmt.Printf("request time:min(%dms) max(%dms) avg(%dms) timeout(%dn)\n", min, max, sum/count, timeoutCount)
}
编译好二进制程序直接丢到对应的 pod 容器中进行压测:
# 200个并发,持续30秒
./dns -host {service}.{namespace} -c 200 -d 30
这次可以发现最大耗时有5s
多,多次测试结果都是类似:
而我们内部服务间 HTTP 调用的超时一般都是设置在3s
左右,以此推断出与线上的超时情况应该是同一种情况,在并发高的情况下会出现部分域名解析超时而导致 HTTP 请求失败。
原因
起初一直以为是coredns
的问题,于是找运维升级了下coredns
版本再进行压测,发现问题还是存在,说明不是版本的问题,难道是coredns
本身的性能就差导致的?想想也不太可能啊,才 200 的并发就顶不住了那性能也未免太弱了吧,结合之前的压测数据,平均响应都挺正常的(82ms),但是就有个别请求会延迟,而且都是 5 秒左右,所以就又带着k8s dns 5s
的关键字去 google 搜了一下,这不搜不知道一搜吓一跳啊,原来是 k8s 里的一个大坑啊(其实和 k8s 没有太大的关系,只是 k8s 层面没有提供解决方案)。
5s 超时原因
linux 中glibc
的 resolver 的缺省超时时间是 5s,而导致超时的原因是内核conntrack
模块的 bug。
Weave works 的工程师 Martynas Pumputis 对这个问题做了很详细的分析: https://www.weave.works/blog/racy-conntrack-and-dns-lookup-timeouts
这里再引用下https://imroc.io/posts/kubernetes/troubleshooting-with-kubernetes-network/文章中的解释:
DNS client (glibc 或 musl libc) 会并发请求 A 和 AAAA 记录,跟 DNS Server 通信自然会先 connect (建立 fd),后面请求报文使用这个 fd 来发送,由于 UDP 是无状态协议, connect 时并不会发包,也就不会创建 conntrack 表项, 而并发请求的 A 和 AAAA 记录默认使用同一个 fd 发包,send 时各自发的包它们源 Port 相同(因为用的同一个 socket 发送),当并发发包时,两个包都还没有被插入 conntrack 表项,所以 netfilter 会为它们分别创建 conntrack 表项,而集群内请求 kube-dns 或 coredns 都是访问的 CLUSTER-IP,报文最终会被 DNAT 成一个 endpoint 的 POD IP,当两个包恰好又被 DNAT 成同一个 POD IP 时,它们的五元组就相同了,在最终插入的时候后面那个包就会被丢掉,如果 dns 的 pod 副本只有一个实例的情况就很容易发生(始终被 DNAT 成同一个 POD IP),现象就是 dns 请求超时,client 默认策略是等待 5s 自动重试,如果重试成功,我们看到的现象就是 dns 请求有 5s 的延时。
解决方案
方案(一):使用 TCP 协议发送 DNS 请求
通过resolv.conf
的use-vc
选项来开启 TCP 协议
测试
- 修改
/etc/resolv.conf
文件,在最后加入一行文本:
options use-vc - 进行压测:
# 200个并发,持续30秒,记录超过5s的请求个数 ./dns -host {service}.{namespace} -c 200 -d 30 -l 5000
结果如下:
结论
确实没有出现5s
的超时问题了,但是部分请求耗时还是比较高,在4s
左右,而且平均耗时比 UPD 协议的还高,效果并不好。
方案(二):避免相同五元组 DNS 请求的并发
通过resolv.conf
的single-request-reopen
和single-request
选项来避免:
- single-request-reopen (glibc>=2.9) 发送 A 类型请求和 AAAA 类型请求使用不同的源端口。这样两个请求在 conntrack 表中不占用同一个表项,从而避免冲突。
- single-request (glibc>=2.10) 避免并发,改为串行发送 A 类型和 AAAA 类型请求,没有了并发,从而也避免了冲突。
测试 single-request-reopen
- 修改
/etc/resolv.conf
文件,在最后加入一行文本:
options single-request-reopen - 进行压测:
# 200个并发,持续30秒,记录超过5s的请求个数 ./dns -host {service}.{namespace} -c 200 -d 30 -l 5000
结果如下:
测试 single-request
- 修改
/etc/resolv.conf
文件,在最后加入一行文本:
options single-request - 进行压测:
# 200个并发,持续30秒,记录超过5s的请求个数 ./dns -host {service}.{namespace} -c 200 -d 30 -l 5000
结果如下:
结论
通过压测结果可以看到single-request-reopen
和single-request
选项确实可以显著的降低域名解析耗时。
关于方案(一)和方案(二)的实施步骤和缺点
实施步骤
其实就是要给容器的/etc/resolv.conf
文件添加选项,目前有两个方案比较合适:
- 通过修改 pod 的 postStart hook 来设置
lifecycle:
postStart:
exec:
command:
- /bin/sh
- -c
- "/bin/echo 'options single-request-reopen' >> /etc/resolv.conf"
- 通过修改 pod 的 template.spec.dnsConfig 来设置
template:
spec:
dnsConfig:
options:
- name: single-request-reopen
注
: 需要 k8s 版本>=1.9
缺点
不支持alpine
基础镜像的容器,因为apline
底层使用的musl libc
库并不支持这些 resolv.conf 选项,所以如果使用alpine
基础镜像构建的应用,还是无法规避超时的问题。
方案(三):本地 DNS 缓存
其实 k8s 官方也意识到了这个问题比较常见,给出了 coredns 以 cache 模式作为 daemonset 部署的解决方案: https://github.com/kubernetes/kubernetes/tree/master/cluster/addons/dns/nodelocaldns
大概原理就是:
本地 DNS 缓存以 DaemonSet 方式在每个节点部署一个使用 hostNetwork 的 Pod,创建一个网卡绑上本地 DNS 的 IP,本机的 Pod 的 DNS 请求路由到本地 DNS,然后取缓存或者继续使用 TCP 请求上游集群 DNS 解析 (由于使用 TCP,同一个 socket 只会做一遍三次握手,不存在并发创建 conntrack 表项,也就不会有 conntrack 冲突)
部署
- 获取当前
kube-dns service
的 clusterIP
# kubectl -n kube-system get svc kube-dns -o jsonpath="{.spec.clusterIP}"
10.96.0.10
- 下载官方提供的 yaml 模板进行关键字替换
wget -O nodelocaldns.yaml "https://github.com/kubernetes/kubernetes/raw/master/cluster/addons/dns/nodelocaldns/nodelocaldns.yaml" && \
sed -i 's/__PILLAR__DNS__SERVER__/10.96.0.10/g' nodelocaldns.yaml && \
sed -i 's/__PILLAR__LOCAL__DNS__/169.254.20.10/g' nodelocaldns.yaml && \
sed -i 's/__PILLAR__DNS__DOMAIN__/cluster.local/g' nodelocaldns.yaml && \
sed -i 's/__PILLAR__CLUSTER__DNS__/10.96.0.10/g' nodelocaldns.yaml && \
sed -i 's/__PILLAR__UPSTREAM__SERVERS__/\/etc\/resolv.conf/g' nodelocaldns.yaml
- 最终 yaml 文件如下:
# Copyright 2018 The Kubernetes Authors.
#
# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
# you may not use this file except in compliance with the License.
# You may obtain a copy of the License at
#
# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
#
# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
# See the License for the specific language governing permissions and
# limitations under the License.
#
apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
name: node-local-dns
namespace: kube-system
labels:
kubernetes.io/cluster-service: "true"
addonmanager.kubernetes.io/mode: Reconcile
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: kube-dns-upstream
namespace: kube-system
labels:
k8s-app: kube-dns
kubernetes.io/cluster-service: "true"
addonmanager.kubernetes.io/mode: Reconcile
kubernetes.io/name: "KubeDNSUpstream"
spec:
ports:
- name: dns
port: 53
protocol: UDP
targetPort: 53
- name: dns-tcp
port: 53
protocol: TCP
targetPort: 53
selector:
k8s-app: kube-dns
---
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
name: node-local-dns
namespace: kube-system
labels:
addonmanager.kubernetes.io/mode: Reconcile
data:
Corefile: |
cluster.local:53 {
errors
cache {
success 9984 30
denial 9984 5
}
reload
loop
bind 169.254.20.10 10.96.0.10
forward . 10.96.0.10 {
force_tcp
}
prometheus :9253
health 169.254.20.10:8080
}
in-addr.arpa:53 {
errors
cache 30
reload
loop
bind 169.254.20.10 10.96.0.10
forward . 10.96.0.10 {
force_tcp
}
prometheus :9253
}
ip6.arpa:53 {
errors
cache 30
reload
loop
bind 169.254.20.10 10.96.0.10
forward . 10.96.0.10 {
force_tcp
}
prometheus :9253
}
.:53 {
errors
cache 30
reload
loop
bind 169.254.20.10 10.96.0.10
forward . /etc/resolv.conf {
force_tcp
}
prometheus :9253
}
---
apiVersion: apps/v1
kind: DaemonSet
metadata:
name: node-local-dns
namespace: kube-system
labels:
k8s-app: node-local-dns
kubernetes.io/cluster-service: "true"
addonmanager.kubernetes.io/mode: Reconcile
spec:
updateStrategy:
rollingUpdate:
maxUnavailable: 10%
selector:
matchLabels:
k8s-app: node-local-dns
template:
metadata:
labels:
k8s-app: node-local-dns
spec:
priorityClassName: system-node-critical
serviceAccountName: node-local-dns
hostNetwork: true
dnsPolicy: Default # Don't use cluster DNS.
tolerations:
- key: "CriticalAddonsOnly"
operator: "Exists"
containers:
- name: node-cache
image: k8s.gcr.io/k8s-dns-node-cache:1.15.7
resources:
requests:
cpu: 25m
memory: 5Mi
args:
[
"-localip",
"169.254.20.10,10.96.0.10",
"-conf",
"/etc/Corefile",
"-upstreamsvc",
"kube-dns-upstream",
]
securityContext:
privileged: true
ports:
- containerPort: 53
name: dns
protocol: UDP
- containerPort: 53
name: dns-tcp
protocol: TCP
- containerPort: 9253
name: metrics
protocol: TCP
livenessProbe:
httpGet:
host: 169.254.20.10
path: /health
port: 8080
initialDelaySeconds: 60
timeoutSeconds: 5
volumeMounts:
- mountPath: /run/xtables.lock
name: xtables-lock
readOnly: false
- name: config-volume
mountPath: /etc/coredns
- name: kube-dns-config
mountPath: /etc/kube-dns
volumes:
- name: xtables-lock
hostPath:
path: /run/xtables.lock
type: FileOrCreate
- name: kube-dns-config
configMap:
name: kube-dns
optional: true
- name: config-volume
configMap:
name: node-local-dns
items:
- key: Corefile
path: Corefile.base
通过 yaml 可以看到几个细节:
- 部署类型是使用的
DaemonSet
,即在每个 k8s node 节点上运行一个 dns 服务 hostNetwork
属性为true
,即直接使用 node 物理机的网卡进行端口绑定,这样在此 node 节点中的 pod 可以直接访问 dns 服务,不通过 service 进行转发,也就不会有 DNATdnsPolicy
属性为Default
,不使用 cluster DNS,在解析外网域名时直接使用本地的 DNS 设置- 绑定在 node 节点
169.254.20.10
和10.96.0.10
IP 上,这样节点下面的 pod 只需要将 dns 设置为169.254.20.10
即可直接访问宿主机上的 dns 服务。
测试
- 修改
/etc/resolv.conf
文件中的 nameserver:
nameserver 169.254.20.10 - 进行压测:
# 200个并发,持续30秒,记录超过5s的请求个数 ./dns -host {service}.{namespace} -c 200 -d 30 -l 5000
结果如下:
结论
通过压测发现并没有解决超时的问题,按理说没有conntrack
冲突应该表现出的情况与方案(二)类似才对,也可能是我使用的姿势不对,不过虽然这个问题还存在,但是通过DaemonSet
将 dns 请求压力分散到各个 node 节点,也可以有效的缓解域名解析超时问题。
实施
- 方案(一):通过修改 pod 的 template.spec.dnsConfig 来设置,并将
dnsPolicy
设置为None
template:
spec:
dnsConfig:
nameservers:
- 169.254.20.10
searches:
- public.svc.cluster.local
- svc.cluster.local
- cluster.local
options:
- name: ndots
value: "5"
dnsPolicy: None
- 方案(二):修改默认的
cluster-dns
,在 node 节点上将/etc/systemd/system/kubelet.service.d/10-kubeadm.conf
文件中的--cluster-dns
参数值修改为169.254.20.10
,然后重启kubelet
systemctl restart kubelet
注
:配置文件路径也可能是/etc/kubernetes/kubelet
最终解决方案
最后还是决定使用方案(二)+方案(三)
配合使用,来最大程度的优化此问题,并且将线上所有的基础镜像都替换为非apline
的镜像版本,至此问题基本解决,也希望 K8S 官方能早日将此功能直接集成进去。
更多推荐
所有评论(0)