Kubernetes中锁机制的设计与实现-51CTO.COM

资源锁是通过一个资源的CRUD操作，然后配合分布式锁的一些机制来完成，分布式环境中Leader节点的选举，今天我们来臆测下K8s里面是如何基于configMap来实现的吧。

面向终态的锁基础篇

在分布式系统中通常由各种各样的锁，我们先来看下，主流的锁里面有哪些共性，以及是如何进行设计的。

分布式系统中的锁

在分布式系统中锁有很多种实现方式：基于CP模型的、基于AP模型的，但是这些锁机制都有一些通用的设计原则，接下来我们先看下这部分。

1. 锁凭证

锁凭证主要来证明谁持有锁，不同系统里面的实现各不相同，比如在zookeeper中是临时顺序节点，而在redission中则是通过uuid+threadID组成，而K8s中则是LeaderElectionRecord, 通过该凭证来识别当前是哪个客户端加的锁。

2. 锁超时

当有leader节点持有锁之后，其余的节点就需要尝试竞争锁，在CP系统中通常会由服务端进行维护，即如果发现对应的节点没有心跳，则会进行节点的踢出，并且通过watch这种机制进行回调，而在AP系统中则需要客户端自己维护，比如redission里面的时间戳。

3. 时钟

在分布式系统中通常我们无法保证各个节点的物理时钟完全一致，通常就会有一个逻辑时钟的概念，在很多系统中比如raft和zab中其实就是一个递增的全局计数器，但是在redission中则是通过物理时钟，即需要保证大家的物理时钟尽可能同步，不能超过锁超时的时间。

网络分区问题

无论是CP还是AP，在分布式系统中通常我们都要保证P即分区可用性，那如果持有锁的Leader节点发生网络分区的情况，则需要一种保护机制，即Leader节点需要主动退出。

在zookeeper中因为leader节点需要通过session来进行心跳的维护，如果说对应的leader节点发生分区，则session就无法进行心跳的发生，就会退出，就需要通知我们的主流程来进行退出清理工作。

资源锁的实现机制

资源锁其实就是可以通过操作一个资源(顺序一致性)，借助前面说的锁的思想来实现分布式锁，其首先核心流程如下：

通过资源对象来存储锁凭证信息

即将标识当前Leader节点的信息放入到对应的凭证里面，并尝试进行锁竞争，进行锁的获取的尝试。

锁超时

K8s的锁超时的机制比较有趣，即他并不关心你的逻辑时钟，而是以本地时钟为准，即每个节点会存储观测到leader节点变更的时间，然后根据本地的锁超时时间来检测，是否重新发起leader的竞争。

核心源码剖析

因为篇幅原因这里只介绍基于configMap的resourceLock, 其他的都大同小异。

LeaderElectionRecord

在我的理解上这个数结构的设计，才是真正的那把锁(就好像生活中我们可以随便买把锁，锁各种门)。通过这个锁屏蔽底层的各种锁实现系统的实现细节，但注意这把锁并不是严格的分布式互斥锁。

数据结构

在锁的实现中，数据主要分为三类：身份凭证、时间戳、全局计数器，然后我们依次来看猜下对应的设计思路。

type LeaderElectionRecord struct { 
    HolderIdentity       string      `json:"holderIdentity"` 
    LeaseDurationSeconds int         `json:"leaseDurationSeconds"` 
    AcquireTime          metav1.Time `json:"acquireTime"` 
    RenewTime            metav1.Time `json:"renewTime"` 
    LeaderTransitions    int         `json:"leaderTransitions"` 
} 
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身份凭证：HolderIdentity

身份凭证主要是用于标识一个节点信息，在一些分布式协调系统中通常都是系统自带的机制，比如zookeeper中的session, 在此处资源锁的场景下，主要是为了用于后续流程里验证当前节点是否获取到锁。

时间戳：LeaseDurationSeconds、AcquireTime、RenewTime

因为之前说的时间同步的问题，这里的时间相关的主要是用于leader节点触发节点变更来使用(Lease类型也在使用)，非Leader节点则根据当前记录是否变更来检测leader节点是否存活。

LeaderTransitions 
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计数器主要就是通过计数来记录leader节点切换的次数。

ConfigMapLock

所谓的资源锁其实就是通过创建一个ConfigMap实例来保存我们的锁信息，并通过这个实例信息的维护，来实现锁的竞争和释放。

1. 创建锁

通过利用etcd的幂等性操作，可以保证同时只会有一个leader节点进行锁创建成功，并且通过Annotations来提交上面说的LeaderElectionRecord来进行锁的提交。

func (cml *ConfigMapLock) Create(ler LeaderElectionRecord) error { 
    cml.cm, err = cml.Client.ConfigMaps(cml.ConfigMapMeta.Namespace).Create(&v1.ConfigMap{ 
        ObjectMeta: metav1.ObjectMeta{ 
            Name:      cml.ConfigMapMeta.Name, 
            Namespace: cml.ConfigMapMeta.Namespace, 
            Annotations: map[string]string{ 
                LeaderElectionRecordAnnotationKey: string(recordBytes), 
            }, 
        }, 
    }) 
    return err 
} 
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2. 获取锁

func (cml *ConfigMapLock) Get() (*LeaderElectionRecord, []byte, error) { 
    cml.cm, err = cml.Client.ConfigMaps(cml.ConfigMapMeta.Namespace).Get(cml.ConfigMapMeta.Name, metav1.GetOptions{}) 
    recordBytes, found := cml.cm.Annotations[LeaderElectionRecordAnnotationKey] 
    if found { 
        if err := json.Unmarshal([]byte(recordBytes), &record); err != nil { 
            return nil, nil, err 
        } 
    } 
    return &record, []byte(recordBytes), nil 
} 
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3. 更新锁

func (cml *ConfigMapLock) Update(ler LeaderElectionRecord) error { 
    cml.cm.Annotations[LeaderElectionRecordAnnotationKey] = string(recordBytes) 
    cml.cm, err = cml.Client.ConfigMaps(cml.ConfigMapMeta.Namespace).Update(cml.cm) 
    return err 
} 
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LeaderElector

LeaderElector的核心流程分为三部分：竞争锁、超时检测、心跳维护，首先所有节点都会进行资源锁的竞争，但是最终只会有一个节点成为Leader节点，然后核心流程就会按照角色分成两个主流程, 让我们一起来看下其实现。

1. 核心流程

如果节点没有acquire成功则会一直进行尝试，直至取消或者竞选成功，而leader节点则会执行成为 leader节点的回调(补充基于leader的zookeeper的实现机制)

func (le *LeaderElector) Run(ctx context.Context) { 
    defer func() { 
        runtime.HandleCrash() 
        le.config.Callbacks.OnStoppedLeading() 
    }() 
    if !le.acquire(ctx)  { // 精选锁 
        return // ctx signalled done 
    } 
    // 如果锁竞选成功，则leader节点会执行剩余流程，而非leader节点则继续尝试acquire 
    ctx, cancel := context.WithCancel(ctx) 
    defer cancel() 
    go le.config.Callbacks.OnStartedLeading(ctx) 
    le.renew(ctx) 
} 
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2. 锁的续约

如果竞选为leader节点，则就需要进行锁的续约操作，就是通过调用上面提到的更新锁的操作来，周期性的更新锁记录信息即LeaderElectionRecord，从而达到续约的目标。

func (le *LeaderElector) renew(ctx context.Context) { 
    ctx, cancel := context.WithCancel(ctx) 
    defer cancel() 
    wait.Until(func() { 
        timeoutCtx, timeoutCancel := context.WithTimeout(ctx, le.config.RenewDeadline) 
        defer timeoutCancel() 
        err := wait.PollImmediateUntil(le.config.RetryPeriod, func() (bool, error) { 
            done := make(chan bool, 1) 
            go func() { 
                defer close(done) 
                // 锁的续约 
                done <- le.tryAcquireOrRenew() 
            }() 
 
            select { 
            case <-timeoutCtx.Done(): 
                return false, fmt.Errorf("failed to tryAcquireOrRenew %s", timeoutCtx.Err()) 
            case result := <-done: 
                return result, nil 
            } 
        }, timeoutCtx.Done()) 
        cancel() 
    }, le.config.RetryPeriod, ctx.Done()) 
 
    // if we hold the lease, give it up 
    if le.config.ReleaseOnCancel { 
        // 释放锁 
        le.release() 
    } 
} 
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3. 锁的释放

锁的释放则比较好玩，就是更新对应的资源，去掉annotations里面的信息，这样在获取锁的时候，因为检测到当前资源没有被任何凭证信息，就会尝试进行竞选。

func (le *LeaderElector) release() bool { 
    if !le.IsLeader() { 
        return true 
    } 
    leaderElectionRecord := rl.LeaderElectionRecord{ 
        LeaderTransitions: le.observedRecord.LeaderTransitions, 
    } 
    if err := le.config.Lock.Update(leaderElectionRecord); err != nil { 
        klog.Errorf("Failed to release lock: %v", err) 
        return false 
    } 
    le.observedRecord = leaderElectionRecord 
    le.observedTime = le.clock.Now() 
    return true 
} 
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4. 锁的竞争

锁的竞争整体分为四个部分: 1)获取锁 2)创建锁 3)检测锁 4)更新锁，下面来依次看下对应的实现。

获取锁

首先会尝试获取对应的锁，在获取锁中会检测对应的annotations中是否存在，如果不存在则oldLeaderElectionRecord就为空，即当前资源锁没有被人持有。

oldLeaderElectionRecord, oldLeaderElectionRawRecord, err := le.config.Lock.Get() 
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创建锁

如果检测到对应的锁不存在，则就会直接进行锁的创建，如果创建成功则表明当前节点获取锁，则就成为leader，执行leader的回调逻辑。

if err != nil { 
        if !errors.IsNotFound(err) { 
            klog.Errorf("error retrieving resource lock %v: %v", le.config.Lock.Describe(), err) 
            return false 
        } 
        // 创建锁 
        if err = le.config.Lock.Create(leaderElectionRecord); err != nil { 
            klog.Errorf("error initially creating leader election record: %v", err) 
            return false 
        } 
        // 记录当前的选举记录，还有时钟 
        le.observedRecord = leaderElectionRecord 
        le.observedTime = le.clock.Now() 
        return true 
    } 
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检查锁

在K8s里面并没有使用逻辑时钟而是使用本地时间，通过对比每次锁凭证是否更新，来进行本地observedTime的更新，如果leader没有在LeaseDuration内来更新对应的锁凭证信息，则当前节点就会尝试成为leader。

同时这里还会保障最终的一致性锁，因为后续的renew其实也是走的这个逻辑，如果说当前节点最开始持有锁，但是被别的节点抢占，则当前节点会主动让出锁。

if !bytes.Equal(le.observedRawRecord, oldLeaderElectionRawRecord) { 
        le.observedRecord = *oldLeaderElectionRecord 
        le.observedRawRecord = oldLeaderElectionRawRecord 
        le.observedTime = le.clock.Now() // 此处更新的是本地的时钟 
    } 
    if len(oldLeaderElectionRecord.HolderIdentity) > 0 && 
        le.observedTime.Add(le.config.LeaseDuration).After(now.Time) && 
        !le.IsLeader() { 
        // 如果当前Leader任期没有超时，则当前竞选锁失败 
        klog.V(4).Infof("lock is held by %v and has not yet expired", oldLeaderElectionRecord.HolderIdentity) 
        return false 
    } 
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更新锁

核心逻辑其实就是Lock.Update这个地方，设计的比较有意思，不同于强一致性的锁，在K8s中我们可以同时有多个节点都走到这里，但是因为更新etcd是一个原子的操作，最终只会有一个节点更新成功，那如何保证最终的锁的语义呢，其实就要配合上面的检测锁，这样就可以实现一个面向终态的最终的锁机制。

if le.IsLeader() { 
        leaderElectionRecord.AcquireTime = oldLeaderElectionRecord.AcquireTime 
        leaderElectionRecord.LeaderTransitions = oldLeaderElectionRecord.LeaderTransitions 
    } else { 
        leaderElectionRecord.LeaderTransitions = oldLeaderElectionRecord.LeaderTransitions + 1 
    } 
 
    // update the lock itself 
    if err = le.config.Lock.Update(leaderElectionRecord); err != nil { 
        klog.Errorf("Failed to update lock: %v", err) 
        return false 
    } 
 
    le.observedRecord = leaderElectionRecord 
    le.observedTime = le.clock.Now() 
    return true 
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疑问

回过来看锁是因为最近在做系统设计的时候，想到的一个问题。在PAAS系统中通常会有N多的Operator，那在一些冲突的场景该如何解决呢?比如扩缩容、发布、容灾这几个控制器，如果要操作同一个app下面的pod该如何被调度呢?

其实我理解这个流程中是无法做到各种完美cover各种异常冲突的，但是我们可以玩另外一种有意思的事情，比如我们可以加一个保护状态，因为对生产稳定压倒一起。即对应的控制器，关注当前的状态是否处于稳定状态，如果是非稳定状态，则就应该自身冻结，等当前应用处于非保护状态再进行操作，保证SLA的同时也不影响各种好玩的操作。