Knative - Serving

우야·2021년 6월 6일
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knative의 serving을 사용하면서 궁금증

  1. 이걸 찾아본거는 serverless 어플리케이션을 만들면 내부적으로 knative의 service에서는 어떤 server를 사용하는걸까?

  2. Autoscaled은 어떤 순서로 되는것일까?

1. Knative Serving에서 내부 Server는 어떤걸 사용할까?

  • 내부적으로 Opensource를 사용하여 개발되었을거라 생각하고 Github을 찾아봤다.
    • 근데 knative에서 사용하는 activator, autoscaler에서도 server를 사용하기 때문에 어디에서 serverless server를 생성하는지 좀 더 찾아봐야 했다...
      • http, grpc차이만 조금 있지 knative, servless에 사용되는 server도 go의 server로 개발하여 사용하는것을 확인했다.
      • 그럼 어디에서 serverless server를 생성하는것일까?
    • 일단!!! src/net/http/server.go를 사용하는 것을 찾았다.
1. func main() {
	flag.Parse()
	log.Print("Hello world app started.")

	test.ListenAndServeGracefully(":8080", handler)
}


2. // ListenAndServeGracefully calls into ListenAndServeGracefullyWithPattern
// by passing handler to handle requests for "/"
func ListenAndServeGracefully(addr string, handler func(w http.ResponseWriter, r *http.Request)) {
	ListenAndServeGracefullyWithHandler(addr, http.HandlerFunc(handler))
}



3.  
// ListenAndServeGracefullyWithHandler creates an HTTP server, listens on the defined address
// and handles incoming requests with the given handler.
// It blocks until SIGTERM is received and the underlying server has shutdown gracefully.
func ListenAndServeGracefullyWithHandler(addr string, handler http.Handler) {
	server := pkgnet.NewServer(addr, handler)
	go server.ListenAndServe()

	<-signals.SetupSignalHandler()
	server.Shutdown(context.Background())
}

4. 
// NewServer returns a new HTTP Server with HTTP2 handler.
func NewServer(addr string, h http.Handler) *http.Server {
	h1s := &http.Server{
		Addr:    addr,
		Handler: h2c.NewHandler(h, &http2.Server{}),
	}

	return h1s
}


5. $http.Server는 위에 설명한 go의 src/net/http/server.go를 사용하여 server를 만드는 것이였다.
func NewServer(addr string, h http.Handler) *http.Server {
	h1s := &http.Server{
		Addr:    addr,
		Handler: h2c.NewHandler(h, &http2.Server{}),
	}

	return h1s
}
  • grpc server
// NewServer creates a gRPC server which has no service registered and has not
// started to accept requests yet.
func NewServer(opt ...ServerOption) *Server {
	opts := defaultServerOptions
	for _, o := range opt {
		o.apply(&opts)
	}
	s := &Server{
		lis:      make(map[net.Listener]bool),
		opts:     opts,
		conns:    make(map[transport.ServerTransport]bool),
		services: make(map[string]*serviceInfo),
		quit:     grpcsync.NewEvent(),
		done:     grpcsync.NewEvent(),
		czData:   new(channelzData),
	}
	chainUnaryServerInterceptors(s)
	chainStreamServerInterceptors(s)
	s.cv = sync.NewCond(&s.mu)
	if EnableTracing {
		_, file, line, _ := runtime.Caller(1)
		s.events = trace.NewEventLog("grpc.Server", fmt.Sprintf("%s:%d", file, line))
	}

	if s.opts.numServerWorkers > 0 {
		s.initServerWorkers()
	}

	if channelz.IsOn() {
		s.channelzID = channelz.RegisterServer(&channelzServer{s}, "")
	}
	return s
}

2. Autoscale 순서

  • 전체 흐름도는 아래와 같다.
  • 너무 복잡하다....
  • 아래는 요청 Data plane을 굵은 선으로 표시되어 있으며 나머지는 실제 아래 그림처럼 구성이 되기위해서 모듈간 Control plane이라고 볼수 있다.
  • 대충 데이터 흐름은 Ingress -> public service ->Pod로 전송되는 것이지만 내부적으로 istio Ingressgateway -> virtual service (destination) -> service -> pod 등의 절차로 볼수 있으며, pod로의 traffic결정은 configuration, revision, route등의 값으로 정해지는것이다.
  • Control plane은 더 아래서 설명하겠다.
  • pod가 0에서 autoscale이 되어 생성되면서 요청을 받는 과정
  1. 전제 상태로 보면, SKS는 proxy모드에 있다.
  2. Ingress로 요청이 들어온다. - 그림 0
  3. 요청은 Activator로 전달된다. - 그림 1
  4. 요청의 수가 Autoscaler로 리포팅된다. - 그림 2.1
  5. 요청은 Activator의 buffer에 담겨 있고, SKS의 private service를 watch하여 Endpoint가 생성되는것을 지쳐보고 있다. - 그림 2.2
  6. Autoscaler는 Activator에서 온 count를 보고 Decider와 PA(Pod Autoscale)를 사용하여 Revision Deployment를 생성하고(scale up N>0), SKS의 mode를 serve로 변경한다. - 그림 3,4,5.1,5.2
  7. Deployment는 Pod를 생성한다. - 그림 6
  8. Deployment, Pod가 생성되면 내부적으로 Endpoint가 생성되는데, SKS Private service는 Deployment를 watch하고 있어서, Endpoint가 생성된것을 알수 있다. 이를 확인하여 SKS에게 알려준다. - 그림 7, 8-1
  9. Activator는 SKS의 private service를 watch(5)하고 있었기때문에 Endpoint가 생성된것을 확인하고, probe(liveness, readiness) healthy를 테스트해본다.그리고 buffer에 있던 요청을 해당 pod로 보낸다.
  • pod에 요청이 없을때, Scaling이 0이 되는 과정
  1. 요청이 일정시간 발생하지 않으면 클러스터 리소스사용을 없애기위해서 이런처리를할 수 있다.
  2. pod안에는 Queue proxy컨테이너가 있는데 여기서 현재 요청받는게 없다는 것을 Autoscaler의 metric에 알려준다. - 그림 1
  3. Metric은 Decider를 통해 PA(Pod Autoscaler)에 이 상황을 알려준다. - 그림 2, 3
  4. PA에서는 SKS의 mode를 proxy로 변경을 알려주고, Revision의 Deployment Scale을 0으로 변경한다. - 그림 4.1, 4.2
  5. Revision의 Deployment는 Pod를 모두 삭제한다. - 그림 5
  6. 그리고 SKS의 Public Service는 Activator를 바라보며, 새로운 요청이들어오면 Activator로 보낼수 있는 상태를 만든다.

https://github.com/knative/serving/blob/d5d489c0babd5c9ae9a37d707c06df92d70711f5/docs/scaling/SYSTEM.md

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