在k8s中针对service的访问通常基于kube proxy实现负载均衡，今天我们来探索下基于用户态的TCP代理组件的工业级实现核心设计, 其中包括随机端口生成器、TCP流复制等技术的核心实现
1. 基础筑基
今天主要是聊用户态的转发，而基于内核态的先不聊
1.1 流量重定向
流量重定向通常是指通过内核的netfilter来对数据包进行拦截，将其定向到我们指定的端口，实现对流量的劫持，从而针对流量里面的一些数据包进行一些额外的处理，这个过程对应用来说是完全透明的
1.1.1 目的地址重定向
目的地址重定向是指将针对某个IP或者某个端口的流量，进行重定向，从而实现流量发送的处理，在kube proxy中主要是通过REDIRECT来实现
1.1.2 目标地址转换
目标地址转换主要是指针对REDIRECT出去返回的流量，需要做一个重定向操作，即将其地址返回给本地的代理服务，由本地的代理服务再去实现转发给真正的应用
1.2 TCP代理实现
1.2.1 随机端口
随机端口是指我们要为为对应的Service建立一个一个临时的代理服务器，该代理服务器需要随机选择一个本地端口进行监听
1.2.2 流复制
代理服务器需要将要本地服务发送的数据复制的目标服务， 同时接收目标服务返回的数据，复制给本地服务
2. 核心设计实现
2.1 随机端口分配器
2.1.1 核心数据结构
分配器的核心数据结构主要是通过rand提供随机数生成器来进行端口的随机获取，并通过采用位计数方式来进行端口使用状态的记录， 获取的随机端口则会放入到ports中提供给进行端口的获取
type rangeAllocator struct {
net.PortRange
ports chan int // 保存当前可用的随机端口
used big.Int // 位计数，记录端口的使用状态
lock sync.Mutex
rand *rand.Rand // 随机数生成器，生成随机端口
}
2.1.2 构建随机分配器
随机分配器主要是构建rand随机数生成器通过当前的时间作为随机因子，并构建ports缓冲buffer，当前是16个
ra := &rangeAllocator{
PortRange: r,
ports: make(chan int, portsBufSize),
rand: rand.New(rand.NewSource(time.Now().UnixNano())),
}
2.1.3 随机数发生器
随机数发生器主要是通过调用nextFreePort来进行随机端口的生成,并放入到ports chan中
func (r *rangeAllocator) fillPorts() {
for {
// 获取一个随机端口
if !r.fillPortsOnce() {
return
}
}
}
func (r *rangeAllocator) fillPortsOnce() bool {
port := r.nextFreePort() // 获取当前随机端口
if port == -1 {
return false
}
r.ports <- port // 将获取的随机端口放入到缓冲buffer中
return true
}
2.1.4 portrange
PortRange是指端口随机的范围，支持单个端口、min-max区间、min+offset区间三种设置方式, 通过其构建Base和Size参数，供算法使用
switch notation {
case SinglePortNotation:
var port int
port, err = strconv.Atoi(value)
if err != nil {
return err
}
low = port
high = port
case HyphenNotation:
low, err = strconv.Atoi(value[:hyphenIndex])
if err != nil {
return err
}
high, err = strconv.Atoi(value[hyphenIndex+1:])
if err != nil {
return err
}
case PlusNotation:
var offset int
low, err = strconv.Atoi(value[:plusIndex])
if err != nil {
return err
}
offset, err = strconv.Atoi(value[plusIndex+1:])
if err != nil {
return err
}
high = low + offset
default:
return fmt.Errorf("unable to parse port range: %s", value)
}
pr.Base = low
pr.Size = 1 + high - low
2.1.5 随机端口生成算法
随机端口的生成主要是通过先生成随机数，如果端口已经被使用，则会按照高低两个区间进行顺序搜索，直到找到未被占用的端口
func (r *rangeAllocator) nextFreePort() int {
r.lock.Lock()
defer r.lock.Unlock()
// 随机选择port
j := r.rand.Intn(r.Size)
if b := r.used.Bit(j); b == 0 {
r.used.SetBit(&r.used, j, 1)
return j + r.Base
}
// search sequentially
// 如果当前端口已经被占用，则从当前的随机数顺序递增查找,如果找到就将对应的bit位设置为1
for i := j + 1; i < r.Size; i++ {
if b := r.used.Bit(i); b == 0 {
r.used.SetBit(&r.used, i, 1)
return i + r.Base
}
}
// 如果高端端口已经被占用则会从低地址开始顺序查找
for i := 0; i < j; i++ {
if b := r.used.Bit(i); b == 0 {
r.used.SetBit(&r.used, i, 1)
return i + r.Base
}
}
return -1
}
2.2 TCP代理实现
2.2.1 核心数据结构
tcp代理实现上基于net.Listener构建一个tcp的监听器， port则是监听的地址
type tcpProxySocket struct {
net.Listener
port int
}
2.2.2 接收本地重定向流量构建转发器
tcp代理接收到链接请求，则会accept然后根据Service和loadbalancer算法选择一台后端pod来进行链接的建立，然后启动异步流量复制，实现流向的双向复制
func (tcp *tcpProxySocket) ProxyLoop(service proxy.ServicePortName, myInfo *ServiceInfo, loadBalancer LoadBalancer) {
for {
if !myInfo.IsAlive() {
// The service port was closed or replaced.
return
}
// 等待接收链接
inConn, err := tcp.Accept()
if err != nil {
if isTooManyFDsError(err) {
panic("Accept failed: " + err.Error())
}
if isClosedError(err) {
return
}
if !myInfo.IsAlive() {
// Then the service port was just closed so the accept failure is to be expected.
return
}
klog.Errorf("Accept failed: %v", err)
continue
}
klog.V(3).Infof("Accepted TCP connection from %v to %v", inConn.RemoteAddr(), inConn.LocalAddr())
// 根据目标地址的信息和负载均衡算法来选则后端一台server进行链接的建立
outConn, err := TryConnectEndpoints(service, inConn.(*net.TCPConn).RemoteAddr(), "tcp", loadBalancer)
if err != nil {
klog.Errorf("Failed to connect to balancer: %v", err)
inConn.Close()
continue
}
// 启动异步流量复制
go ProxyTCP(inConn.(*net.TCPConn), outConn.(*net.TCPConn))
}
}
2.2.3 TCP流量双向复制
TCP流量双向复制则是将流量进行双向的拷贝，通过io.Copy在底层完成从输入流和输出流的流量复制
func ProxyTCP(in, out *net.TCPConn) {
var wg sync.WaitGroup
wg.Add(2)
klog.V(4).Infof("Creating proxy between %v <-> %v <-> %v <-> %v",
in.RemoteAddr(), in.LocalAddr(), out.LocalAddr(), out.RemoteAddr())
// 实现流量想的双向复制
go copyBytes("from backend", in, out, &wg)
go copyBytes("to backend", out, in, &wg)
wg.Wait()
}
func copyBytes(direction string, dest, src *net.TCPConn, wg *sync.WaitGroup) {
defer wg.Done()
klog.V(4).Infof("Copying %s: %s -> %s", direction, src.RemoteAddr(), dest.RemoteAddr())
// 实现底层的流量的拷贝
n, err := io.Copy(dest, src)
if err != nil {
if !isClosedError(err) {
klog.Errorf("I/O error: %v", err)
}
}
klog.V(4).Infof("Copied %d bytes %s: %s -> %s", n, direction, src.RemoteAddr(), dest.RemoteAddr())
dest.Close()
src.Close()
}
2.2.4 通过负载均衡与重试机制实现链接建立
建立链接时有两个核心的设计即sessionAffinity机制与超时重试机制 亲和性机制：如果之前的亲和性链接存在依然有效，则会使用，如果发生断开，则需要重置亲和性 超时重试机制：这里其实可以采用backoff机制来进行超时重试机制的实现
func TryConnectEndpoints(service proxy.ServicePortName, srcAddr net.Addr, protocol string, loadBalancer LoadBalancer) (out net.Conn, err error) {
// 默认是不重置亲和性，即之前建立的亲和性链接此时依然有效
sessionAffinityReset := false
// EndpointDialTimeouts = []time.Duration{250 * time.Millisecond, 500 * time.Millisecond, 1 * time.Second, 2 * time.Second}
// 是一种延迟重试机制，是一种等待重试的机制，减少因为网络不稳定导致的瞬间重试全部失败的情况
for _, dialTimeout := range EndpointDialTimeouts {
// 通过负载均衡算法和亲和性选择一台endpoint来进行链接
endpoint, err := loadBalancer.NextEndpoint(service, srcAddr, sessionAffinityReset)
if err != nil {
klog.Errorf("Couldn't find an endpoint for %s: %v", service, err)
return nil, err
}
klog.V(3).Infof("Mapped service %q to endpoint %s", service, endpoint)
// 建立底层的链接
outConn, err := net.DialTimeout(protocol, endpoint, dialTimeout)
if err != nil {
if isTooManyFDsError(err) {
panic("Dial failed: " + err.Error())
}
klog.Errorf("Dial failed: %v", err)
// 如果发生链接失败，则之前的亲和性则可能失败，此时就要重新进行选择节点进行链接
sessionAffinityReset = true
continue
}
return outConn, nil
}
return nil, fmt.Errorf("failed to connect to an endpoint.")
}
好了今天的内容就到这里，文章核心介绍了一种随机端口选择算法的实现，然后剖析了TCP代理的底层实现机制，其核心包括建立链接的亲和性、超时重试，以及TCP流量的复制技术的实现，今天就到这里，希望大家帮忙分享传播，让作者有继续分享写作的动力，谢谢大家
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来源：oschina
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