大规模 K8s 集群 ApiServer/Etcd LIST 请求性能瓶颈和调优实践

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原文：http://arthurchiao.art/blog/k8s-reliability-list-data-zh/

对于非结构化的数据存储系统来说，LIST 操作通常都是非常重量级的，不仅占用大量的 磁盘 IO、网络带宽和 CPU，而且会影响同时间段的其他请求（尤其是响应延迟要求极高的 选主请求），是集群稳定性的一大杀手。

例如，对于 Ceph 对象存储来说，每个 LIST bucket 请求都需要去多个磁盘中捞出这个 bucket 的全部数据；不仅自身很慢，还影响了同一时间段内的其他普通读写请求，因为 IO 是共享的，导致响应延迟上升乃至超时。如果 bucket 内的对象非常多（例如用作 harbor/docker-registry 的存储后端），LIST 操作甚至都无法在常规时间内完成（ 因而依赖 LIST bucket 操作的 registry GC 也就跑不起来）。

又如 KV 存储 etcd。相比于 Ceph，一个实际 etcd 集群存储的数据量可能很小（几个 ~ 几十个 GB），甚至足够缓存到内存中。但与 Ceph 不同的是，它的并发请求数量可能会高 几个量级，比如它是一个 ~4000 nodes 的 k8s 集群的 etcd。单个 LIST 请求可能只需要 返回几十 MB 到上 GB 的流量，但并发请求一多，etcd 显然也扛不住，所以最好在前面有 一层缓存，这就是 apiserver 的功能（之一）。K8s 的 LIST 请求大部分都应该被 apiserver 挡住，从它的本地缓存提供服务，但如果使用不当，就会跳过缓存直接到达 etcd，有很大的稳定性风险。

本文深入研究 k8s apiserver/etcd 的 LIST 操作处理逻辑和性能瓶颈，并提供一些基础服务的 LIST 压力测试、 部署和调优建议，提升大规模 K8s 集群的稳定性。

kube-apiserver LIST 请求处理逻辑：

代码基于 v1.24.0，不过 1.19~1.24 的基本逻辑和代码路径是一样的，有需要可对照参考。

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1 引言

1.1 K8s 架构：环形层次视图

从架构层次和组件依赖角度，可以将一个 K8s 集群和一台 Linux 主机做如下类比：

Fig 1. Anology: a Linux host and a Kubernetes cluster

对于 K8s 集群，从内到外的几个组件和功能：

1. etcd：持久化 KV 存储，集群资源（pods/services/networkpolicies/…）的唯一的权威数据（状态）源；
2. apiserver：从 etcd 读取（ListWatch）全量数据，并缓存在内存中；无状态服务，可水平扩展；
3. 各种基础服务（e.g. kubelet、*-agent、*-operator）：连接 apiserver，获取（List/ListWatch）各自需要的数据；
4. 集群内的 workloads：在 1 和 2 正常的情况下由 3 来创建、管理和 reconcile，例如 kubelet 创建 pod、cilium 配置网络和安全策略。

1.2 apiserver/etcd 角色

以上可以看到，系统路径中存在两级 List/ListWatch（但数据是同一份）：

1. apiserver List/ListWatch etcd
2. 基础服务 List/ListWatch apiserver

因此，从最简形式上来说，apiserver 就是挡在 etcd 前面的一个代理（proxy），

           +--------+              +---------------+                 +------------+
           | Client | -----------> | Proxy (cache) | --------------> | Data store |
           +--------+              +---------------+                 +------------+

         infra services               apiserver                         etcd

1. 绝大部分情况下，apiserver 直接从本地缓存提供服务（因为它缓存了集群全量数据）；

2. 某些特殊情况，例如，

1. 客户端明确要求从 etcd 读数据（追求最高的数据准确性），
2. apiserver 本地缓存还没建好

apiserver 就只能将请求转发给 etcd —— 这里就要特别注意了 —— 客户端 LIST 参数设置不当也可能会走到这个逻辑。

1.3 apiserver/etcd List 开销

1.3.1 请求举例

考虑下面几个 LIST 操作：

1. LIST apis/cilium.io/v2/ciliumendpoints?limit=500&resourceVersion=0

   这里同时传了两个参数，但 resourceVersion=0 会导致 apiserver 忽略 limit=500， 所以客户端拿到的是全量 ciliumendpoints 数据。

   一种资源的全量数据可能是比较大的，需要考虑清楚是否真的需要全量数据。后文会介绍定量测量与分析方法。

2. LIST api/v1/pods?filedSelector=spec.nodeName%3Dnode1

   这个请求是获取 node1 上的所有 pods（%3D 是 = 的转义）。

   根据 nodename 做过滤，给人的感觉可能是数据量不太大，但其实背后要比看上去复杂：

   这种行为是要避免的，除非对数据准确性有极高要求，特意要绕过 apiserver 缓存。

• 首先，这里没有指定 resourceVersion=0，导致 apiserver 跳过缓存，直接去 etcd 读数据；
• 其次，etcd 只是 KV 存储，没有按 label/field 过滤功能（只处理 limit/continue），
• 所以，apiserver 是从 etcd 拉全量数据，然后在内存做过滤，开销也是很大的，后文有代码分析。

3. LIST api/v1/pods?filedSelector=spec.nodeName%3Dnode1&resourceVersion=0

   跟 2 的区别是加上了 resourceVersion=0，因此 apiserver 会从缓存读数据，性能会有量级的提升。

   但要注意，虽然实际上返回给客户端的可能只有几百 KB 到上百 MB（取决于 node 上 pod 的数量、pod 上 label 的多少等因素）， 但 apiserver 需要处理的数据量可能是几个 GB。后面会有定量分析。

以上可以看到，不同的 LIST 操作产生的影响是不一样的，而客户端看到数据还有可能只 是 apiserver/etcd 处理数据的很小一部分。如果基础服务大规模启动或重启， 就极有可能把控制平面打爆。

1.3.2 处理开销

List 请求可以分为两种：

1. List 全量数据：开销主要花在数据传输；
2. 指定用 label 或字段（field）过滤，只需要匹配的数据。

这里需要特别说明的是第二种情况，也就是 list 请求带了过滤条件。

• 大部分情况下，apiserver 会用自己的缓存做过滤，这个很快，因此耗时主要花在数据传输；
• 需要将请求转给 etcd 的情况， 前面已经提到，etcd 只是 KV 存储，并不理解 label/field 信息，因此它无法处理过滤请求。实际的过程是：apiserver 从 etcd 拉全量数据，然后在内存做过滤，再返回给客户端。因此除了数据传输开销（网络带宽），这种情况下还会占用大量 apiserver CPU 和内存。

1.4 大规模部署时潜在的问题

再来看个例子，下面这行代码用 k8s client-go 根据 nodename 过滤 pod，

    podList, err := Client().CoreV1().Pods("").List(ctx(), ListOptions{FieldSelector: "spec.nodeName=node1"})

看起来非常简单的操作，我们来实际看一下它背后的数据量。以一个 4000 node，10w pod 的集群为例，全量 pod 数据量：

1. etcd 中：紧凑的非结构化 KV 存储，在 1GB 量级；
2. apiserver 缓存中：已经是结构化的 golang objects，在 2GB 量级（ TODO：需进一步确认）；
3. apiserver 返回：client 一般选择默认的 json 格式接收， 也已经是结构化数据。全量 pod 的 json 也在 2GB 量级。

可以看到，某些请求看起来很简单，只是客户端一行代码的事情，但背后的数据量是惊人的。指定按 nodeName 过滤 pod 可能只返回了 500KB 数据，但 apiserver 却需要过滤 2GB 数据 —— 最坏的情况，etcd 也要跟着处理 1GB 数据 （以上参数配置确实命中了最坏情况，见下文代码分析）。

集群规模比较小的时候，这个问题可能看不出来（etcd 在 LIST 响应延迟超过某个阈值 后才开始打印 warning 日志）；规模大了之后，如果这样的请求比较多，apiserver/etcd 肯定是扛不住的。

1.5 本文目的

通过深入代码查看 k8s 的 List/ListWatch 实现，加深对性能问题的理解，对大规模 K8s 集群的稳定性优化提供一些参考。

2 apiserver List() 操作源码分析

有了以上理论预热，接下来可以看代码实现了。

2.1 调用栈和流程图

store.List
|-store.ListPredicate
   |-if opt == nil
   |   opt = ListOptions{ResourceVersion: ""}
   |-Init SelectionPredicate.Limit/Continue fileld
   |-list := e.NewListFunc()                               // objects will be stored in this list
   |-storageOpts := storage.ListOptions{opt.ResourceVersion, opt.ResourceVersionMatch, Predicate: p}
   |
   |-if MatchesSingle ok                                   // 1. when "metadata.name" is specified,  get single obj
   |   // Get single obj from cache or etcd
   |
   |-return e.Storage.List(KeyRootFunc(ctx), storageOpts)  // 2. get all objs and perform filtering
      |-cacher.List()
         | // case 1: list all from etcd and filter in apiserver
         |-if shouldDelegateList(opts)                     // true if resourceVersion == ""
         |    return c.storage.List                        // list from etcd
         |             |- fromRV *int64 = nil
         |             |- if len(storageOpts.ResourceVersion) > 0
         |             |     rv = ParseResourceVersion
         |             |     fromRV = &rv
         |             |
         |             |- for hasMore {
         |             |    objs := etcdclient.KV.Get()
         |             |    filter(objs)                   // filter by labels or filelds
         |             | }
         |
         | // case 2: list & filter from apiserver local cache (memory)
         |-if cache.notready()
         |   return c.storage.List                         // get from etcd
         |
         | // case 3: list & filter from apiserver local cache (memory)
         |-obj := watchCache.WaitUntilFreshAndGet
         |-for elem in obj.(*storeElement)
         |   listVal.Set()                                 // append results to listOjb
         |-return  // results stored in listObj

对应的流程图：

Fig 2-1. List operation processing in apiserver

2.2 请求处理入口：List()

// https://github.com/kubernetes/kubernetes/blob/v1.24.0/staging/src/k8s.io/apiserver/pkg/registry/generic/registry/store.go#L361

// 根据 PredicateFunc 中指定的 LabelSelector 和 FieldSelector 过滤，返回一个对象列表
func (e *Store) List(ctx, options *metainternalversion.ListOptions) (runtime.Object, error) {
    label := labels.Everything()
    if options != nil && options.LabelSelector != nil
        label = options.LabelSelector // Label 过滤器，例如 app=nginx

    field := fields.Everything()
    if options != nil && options.FieldSelector != nil
        field = options.FieldSelector // 字段过滤器，例如 spec.nodeName=node1

    out := e.ListPredicate(ctx, e.PredicateFunc(label, field), options) // 拉取（List）数据并过滤（Predicate）
    if e.Decorator != nil
        e.Decorator(out)

    return out, nil
}

2.3 ListPredicate()

// https://github.com/kubernetes/kubernetes/blob/v1.24.0/staging/src/k8s.io/apiserver/pkg/registry/generic/registry/store.go#L411

func (e *Store) ListPredicate(ctx , p storage.SelectionPredicate, options *metainternalversion.ListOptions) (runtime.Object, error) {
    // Step 1: 初始化
    if options == nil
        options = &metainternalversion.ListOptions{ResourceVersion: ""}

    p.Limit    = options.Limit
    p.Continue = options.Continue
    list      := e.NewListFunc()        // 返回结果将存储在这里面
    storageOpts := storage.ListOptions{ // 将 API 侧的 ListOption 转成底层存储侧的 ListOption，字段区别见下文
        ResourceVersion:      options.ResourceVersion,
        ResourceVersionMatch: options.ResourceVersionMatch,
        Predicate:            p,
        Recursive:            true,
    }

    // Step 2：如果请求指定了 metadata.name，则应获取单个 object，无需对全量数据做过滤
    if name, ok := p.MatchesSingle(); ok { // 检查是否设置了 metadata.name 字段
        if key := e.KeyFunc(ctx, name); err == nil { // 获取这个 object 在 etcd 中的 key（唯一或不存在）
            storageOpts.Recursive = false
            e.Storage.GetList(ctx, key, storageOpts, list)
            return list
        }
        // else 逻辑：如果执行到这里，说明没有从 context 中拿到过滤用的 key，则 fallback 到下面拿全量数据再过滤
    }

    // Step 3: 对全量数据做过滤
    e.Storage.GetList(ctx, e.KeyRootFunc(), storageOpts, list) // KeyRootFunc() 用来获取这种资源在 etcd 里面的 root key（即 prefix，不带最后的 /）
    return list
}

1.24.0 中 case 1 & 2 都是 调用 e.Storage.GetList()，之前的版本有点不同：

• Case 1 中的 e.Storage.GetToList
• Case 1 中的 e.Storage.List

不过基本流程是一样的。

1. 如果客户端没传 ListOption，则初始化一个默认值，其中的 ResourceVersion 设置为空字符串， 这将使 apiserver 从 etcd 拉取数据来返回给客户端，而不使用本地缓存（除非本地缓存还没有建好）；

   举例，客户端设置 ListOption{Limit: 5000, ResourceVersion: 0} list ciliumendpoints 时，发送的请求将为 /apis/cilium.io/v2/ciliumendpoints?limit=500&resourceVersion=0。

   ResourceVersion 为空字符串的行为，后面会看到对它的解析。

2. 用 listoptions 中的字段分别初始化过滤器（SelectionPredicate）的 limit/continue 字段；

3. 初始化返回结果，list := e.NewListFunc()；

4. 将 API 侧的 ListOption 转成底层存储的 ListOption，字段区别见下文

metainternalversion.ListOptions 是 API 侧的结构体，包含了

    // staging/src/k8s.io/apimachinery/pkg/apis/meta/internalversion/types.go

    // ListOptions is the query options to a standard REST list call.
    type ListOptions struct {
        metav1.TypeMeta

        LabelSelector labels.Selector // 标签过滤器，例如 app=nginx
        FieldSelector fields.Selector // 字段过滤器，例如 spec.nodeName=node1

        Watch bool
        AllowWatchBookmarks bool
        ResourceVersion string
        ResourceVersionMatch metav1.ResourceVersionMatch

        TimeoutSeconds *int64         // Timeout for the list/watch call.
        Limit int64
        Continue string               // a token returned by the server. return a 410 error if the token has expired.
    }

storage.ListOptions 是传给底层存储的结构体，字段有一些区别：

 // staging/src/k8s.io/apiserver/pkg/storage/interfaces.go

 // ListOptions provides the options that may be provided for storage list operations.
 type ListOptions struct {
     ResourceVersion string
     ResourceVersionMatch metav1.ResourceVersionMatch
     Predicate SelectionPredicate // Predicate provides the selection rules for the list operation.
     Recursive bool               // true: 根据 key 获取单个对象；false：根据 key prefix 获取全量数据
     ProgressNotify bool          // storage-originated bookmark, ignored for non-watch requests.
 }

2.4 请求指定了资源名（resource name）：获取单个对象

接下来根据请求中是否指定了 meta.Name 分为两种情况：

1. 如果指定了，说明是查询单个对象，因为 Name 是唯一的，接下来转入查询单个 object 的逻辑；
2. 如果未指定，则需要获取全量数据，然后在 apiserver 内存中根据 SelectionPredicate 中的过滤条件进行过滤，将最终结果返回给客户端；

代码如下：

    // case 1：根据 metadata.name 获取单个 object，无需对全量数据做过滤
    if name, ok := p.MatchesSingle(); ok { // 检查是否设置了 metadata.name 字段
        if key := e.KeyFunc(ctx, name); err == nil {
            e.Storage.GetList(ctx, key, storageOpts, list)
            return list
        }
        // else 逻辑：如果执行到这里，说明没有从 context 中拿到过滤用的 key，则 fallback 到下面拿全量数据再过滤
    }

e.Storage 是一个 Interface，

// staging/src/k8s.io/apiserver/pkg/storage/interfaces.go

// Interface offers a common interface for object marshaling/unmarshaling operations and
// hides all the storage-related operations behind it.
type Interface interface {
    Create(ctx , key string, obj, out runtime.Object, ttl uint64) error
    Delete(ctx , key string, out runtime.Object, preconditions *Preconditions,...)
    Watch(ctx , key string, opts ListOptions) (watch.Interface, error)
    Get(ctx , key string, opts GetOptions, objPtr runtime.Object) error

    // unmarshall objects found at key into a *List api object (an object that satisfies runtime.IsList definition).
    // If 'opts.Recursive' is false, 'key' is used as an exact match; if is true, 'key' is used as a prefix.
    // The returned contents may be delayed, but it is guaranteed that they will
    // match 'opts.ResourceVersion' according 'opts.ResourceVersionMatch'.
    GetList(ctx , key string, opts ListOptions, listObj runtime.Object) error

e.Storage.GetList() 会执行到 cacher 代码。

不管是获取单个 object，还是获取全量数据，都经历类似的过程：

1. 优先从 apiserver 本地缓存获取（决定因素包括 ResourceVersion 等），
2. 不得已才到 etcd 去获取；

获取单个对象的逻辑相对比较简单，这里就不看了。接下来看 List 全量数据再做过滤的逻辑。

2.5 请求未指定资源名，获取全量数据做过滤

2.5.1 apiserver 缓存层：GetList() 处理逻辑

// https://github.com/kubernetes/kubernetes/blob/v1.24.0/staging/src/k8s.io/apiserver/pkg/storage/cacher/cacher.go#L622

// GetList implements storage.Interface
func (c *Cacher) GetList(ctx , key string, opts storage.ListOptions, listObj runtime.Object) error {
    recursive := opts.Recursive
    resourceVersion := opts.ResourceVersion
    pred := opts.Predicate

    // 情况一：ListOption 要求必须从 etcd 读
    if shouldDelegateList(opts)
        return c.storage.GetList(ctx, key, opts, listObj) // c.storage 指向 etcd

    // If resourceVersion is specified, serve it from cache.
    listRV := c.versioner.ParseResourceVersion(resourceVersion)

    // 情况二：apiserver 缓存未建好，只能从 etcd 读
    if listRV == 0 && !c.ready.check()
        return c.storage.GetList(ctx, key, opts, listObj)

    // 情况三：apiserver 缓存正常，从缓存读：保证返回的 objects 版本不低于 `listRV`
    listPtr := meta.GetItemsPtr(listObj)
    listVal := conversion.EnforcePtr(listPtr)
    filter  := filterWithAttrsFunction(key, pred) // 最终的过滤器

    objs, readResourceVersion, indexUsed := c.listItems(listRV, key, pred, ...) // 根据 index 预筛，性能优化
    for _, obj := range objs {
        elem := obj.(*storeElement)
        if filter(elem.Key, elem.Labels, elem.Fields)                           // 真正的过滤
            listVal.Set(reflect.Append(listVal, reflect.ValueOf(elem))
    }

    // 更新最后一次读到的 ResourceVersion
    if c.versioner != nil
        c.versioner.UpdateList(listObj, readResourceVersion, "", nil)
    return nil
}

2.5.2 判断是否必须从 etcd 读数据：shouldDelegateList()

// https://github.com/kubernetes/kubernetes/blob/v1.24.0/staging/src/k8s.io/apiserver/pkg/storage/cacher/cacher.go#L591

func shouldDelegateList(opts storage.ListOptions) bool {
    resourceVersion := opts.ResourceVersion
    pred            := opts.Predicate
    pagingEnabled   := DefaultFeatureGate.Enabled(features.APIListChunking)      // 默认是启用的
    hasContinuation := pagingEnabled && len(pred.Continue) > 0                   // Continue 是个 token
    hasLimit        := pagingEnabled && pred.Limit > 0 && resourceVersion != "0" // 只有在 resourceVersion != "0" 的情况下，hasLimit 才有可能为 true

    // 1. 如果未指定 resourceVersion，从底层存储（etcd）拉去数据；
    // 2. 如果有 continuation，也从底层存储拉数据；
    // 3. 只有 resourceVersion != "0" 时，才会将 limit 传给底层存储（etcd），因为 watch cache 不支持 continuation
    return resourceVersion == "" || hasContinuation || hasLimit || opts.ResourceVersionMatch == metav1.ResourceVersionMatchExact
}

这里非常重要：

1. 问：客户端未设置 ListOption{} 中的 ResourceVersion 字段，是否对应到这里的 resourceVersion == ""？

   答：是的，所以第一节的 例子 会导致从 etcd 拉全量数据。

2. 问：客户端设置了 limit=500&resourceVersion=0 是否会导致下次 hasContinuation==true？

   答：不会，resourceVersion=0 将导致 limit 被忽略（hasLimit 那一行代码），也就是说， 虽然指定了 limit=500，但这个请求会返回全量数据。

3. 问：ResourceVersionMatch 是什么用途？

   答：用来告诉 apiserver，该如何解读 ResourceVersion。官方有个很复杂的 表格 ，有兴趣可以看看。

接下来再返回到 cacher 的 GetList() 逻辑，来看下具体有哪几种处理情况。

2.5.3 情况一：ListOption 要求从 etcd 读数据

这种情况下，apiserver 会直接从 etcd 读取所有 objects 并过滤，然后返回给客户端， 适用于数据一致性要求极其高的场景。当然，也容易误入这种场景造成 etcd 压力过大，例如 第一节的例子。

// https://github.com/kubernetes/kubernetes/blob/v1.24.0/staging/src/k8s.io/apiserver/pkg/storage/etcd3/store.go#L563

// GetList implements storage.Interface.
func (s *store) GetList(ctx , key string, opts storage.ListOptions, listObj runtime.Object) error {
    listPtr   := meta.GetItemsPtr(listObj)
    v         := conversion.EnforcePtr(listPtr)
    key        = path.Join(s.pathPrefix, key)
    keyPrefix := key // append '/' if needed

    newItemFunc := getNewItemFunc(listObj, v)

    var fromRV *uint64
    if len(resourceVersion) > 0 { // 如果 RV 非空（客户端不传时，默认是空字符串）
        parsedRV := s.versioner.ParseResourceVersion(resourceVersion)
        fromRV = &parsedRV
    }

    // ResourceVersion, ResourceVersionMatch 等处理逻辑
    switch {
    case recursive && s.pagingEnabled && len(pred.Continue) > 0: ...
    case recursive && s.pagingEnabled && pred.Limit > 0        : ...
    default                                                    : ...
    }

    // loop until we have filled the requested limit from etcd or there are no more results
    for {
        getResp = s.client.KV.Get(ctx, key, options...) // 从 etcd 拉数据
        numFetched += len(getResp.Kvs)
        hasMore = getResp.More

        for i, kv := range getResp.Kvs {
            if limitOption != nil && int64(v.Len()) >= pred.Limit {
                hasMore = true
                break
            }

            lastKey = kv.Key
            data := s.transformer.TransformFromStorage(ctx, kv.Value, kv.Key)
            appendListItem(v, data, kv.ModRevision, pred, s.codec, s.versioner, newItemFunc) // 这里面会做过滤
            numEvald++
        }

        key = string(lastKey) + "\x00"
    }

    // instruct the client to begin querying from immediately after the last key we returned
    if hasMore {
        // we want to start immediately after the last key
        next := encodeContinue(string(lastKey)+"\x00", keyPrefix, returnedRV)
        return s.versioner.UpdateList(listObj, uint64(returnedRV), next, remainingItemCount)
    }

    // no continuation
    return s.versioner.UpdateList(listObj, uint64(returnedRV), "", nil)
}

• client.KV.Get() 就进入 etcd client 库了，感兴趣可以继续往下挖。
• appendListItem() 会对拿到的数据进行过滤，这就是我们第一节提到的 apiserver 内存过滤操作。

2.5.4 情况二：本地缓存还没建好，只能从 etcd 读数据

具体执行过程与情况一相同。

2.5.5 情况三：使用本地缓存

// https://github.com/kubernetes/kubernetes/blob/v1.24.0/staging/src/k8s.io/apiserver/pkg/storage/cacher/cacher.go#L622

// GetList implements storage.Interface
func (c *Cacher) GetList(ctx , key string, opts storage.ListOptions, listObj runtime.Object) error {
    // 情况一：ListOption 要求必须从 etcd 读
    ...
    // 情况二：apiserver 缓存未建好，只能从 etcd 读
    ...
    // 情况三：apiserver 缓存正常，从缓存读：保证返回的 objects 版本不低于 `listRV`
    listPtr := meta.GetItemsPtr(listObj) // List elements with at least 'listRV' from cache.
    listVal := conversion.EnforcePtr(listPtr)
    filter  := filterWithAttrsFunction(key, pred) // 最终的过滤器

    objs, readResourceVersion, indexUsed := c.listItems(listRV, key, pred, ...) // 根据 index 预筛，性能优化
    for _, obj := range objs {
        elem := obj.(*storeElement)
        if filter(elem.Key, elem.Labels, elem.Fields)                           // 真正的过滤
            listVal.Set(reflect.Append(listVal, reflect.ValueOf(elem))
    }

    if c.versioner != nil
        c.versioner.UpdateList(listObj, readResourceVersion, "", nil)
    return nil
}

3 LIST 测试

为了避免客户端库（例如 client-go）自动帮我们设置一些参数，我们直接用 curl 来测试，指定证书就行了：

$ cat curl-k8s-apiserver.sh
curl -s --cert /etc/kubernetes/pki/admin.crt --key /etc/kubernetes/pki/admin.key --cacert /etc/kubernetes/pki/ca.crt $@

使用方式：

$ ./curl-k8s-apiserver.sh "https://localhost:6443/api/v1/pods?limit=2"
{
  "kind": "PodList",
  "metadata": {
    "resourceVersion": "2127852936",
    "continue": "eyJ2IjoibWV0YS5rOHMuaW8vdjEiLCJ...",
  },
  "items": [ {pod1 data }, {pod2 data}]
}

3.1 指定 limit=2：response 将返回分页信息（continue）

3.1.1 curl 测试

$ ./curl-k8s-apiserver.sh "https://localhost:6443/api/v1/pods?limit=2"
{
  "kind": "PodList",
  "metadata": {
    "resourceVersion": "2127852936",
    "continue": "eyJ2IjoibWV0YS5rOHMuaW8vdjEiLCJ...",
  },
  "items": [ {pod1 data }, {pod2 data}]
}

可以看到，

• 确实返回了两个 pod 信息，在 items[] 字段中；
• 另外在 metadata 中返回了一个 continue 字段，客户端下次带上这个参数，apiserver 将继续返回剩下的内容，直到 apiserver 不再返回 continue。

3.1.2 kubectl 测试

调大 kubectl 的日志级别，也可以看到它背后用了 continue 来获取全量 pods：

$ kubectl get pods --all-namespaces --v=10
# 以下都是 log 输出，做了适当调整
# curl -k -v -XGET  -H "User-Agent: kubectl/v1.xx" -H "Accept: application/json;as=Table;v=v1;g=meta.k8s.io,application/json;as=Table;v=v1beta1;g=meta.k8s.io,application/json"
#   'http://localhost:8080/api/v1/pods?limit=500'
# GET http://localhost:8080/api/v1/pods?limit=500 200 OK in 202 milliseconds
# Response Body: {"kind":"Table","metadata":{"continue":"eyJ2Ijoib...","remainingItemCount":54},"columnDefinitions":[...],"rows":[...]}
#
# curl -k -v -XGET  -H "Accept: application/json;as=Table;v=v1;g=meta.k8s.io,application/json;as=Table;v=v1beta1;g=meta.k8s.io,application/json" -H "User-Agent: kubectl/v1.xx"
#   'http://localhost:8080/api/v1/pods?continue=eyJ2Ijoib&limit=500'
# GET http://localhost:8080/api/v1/pods?continue=eyJ2Ijoib&limit=500 200 OK in 44 milliseconds
# Response Body: {"kind":"Table","metadata":{"resourceVersion":"2122644698"},"columnDefinitions":[],"rows":[...]}

第一次请求拿到了 500 个 pods，第二次请求把返回的 continue 带上了：GET http://localhost:8080/api/v1/pods?continue=eyJ2Ijoib&limit=500，continue 是个 token， 有点长，为了更好的展示这里把它截断了。

3.2 指定 limit=2&resourceVersion=0：limit=2 将被忽略，返回全量数据

$ ./curl-k8s-apiserver.sh "https://localhost:6443/api/v1/pods?limit=2&resourceVersion=0"
{
  "kind": "PodList",
  "metadata": {
    "resourceVersion": "2127852936",
    "continue": "eyJ2IjoibWV0YS5rOHMuaW8vdjEiLCJ...",
  },
  "items": [ {pod1 data }, {pod2 data}, ...]
}

items[] 里面是全量 pod 信息。

3.3 指定 spec.nodeName=node1&resourceVersion=0 vs. spec.nodeName=node1"

结果相同

$ ./curl-k8s-apiserver.sh "https://localhost:6443/api/v1/namespaces/default/pods?fieldSelector=spec.nodeName%3Dnode1" | jq '.items[].spec.nodeName'
"node1"
"node1"
"node1"
...

$ ./curl-k8s-apiserver.sh "https://localhost:6443/api/v1/namespaces/default/pods?fieldSelector=spec.nodeName%3Dnode1&resourceVersion=0" | jq '.items[].spec.nodeName'
"node1"
"node1"
"node1"
...

结果是一样的，除非是 apiserver 缓存和 etcd 数据出现不一致，这个概率极小，我们这里不讨论。

速度差异很大

用 time 测量以上两种情况下的耗时，会发现对于大一些的集群，这两种请求的响应时间就会有明显差异。

$ time ./curl-k8s-apiserver.sh <url> > result

对于 4K nodes, 100K pods 规模的集群，以下数据供参考：

• 不带 resourceVersion=0（读 etcd 并在 apiserver 过滤）: 耗时 10s
• 带 resourceVersion=0（读 apiserver 缓存）: 耗时 0.05s

差了 200 倍。

全量 pod 的总大小按 2GB 计算，平均每个 20KB。

4 LIST 请求对控制平面压力：量化分析

本节以 cilium-agent 为例，介绍定量测量它启动时对控制平面压力。

4.1 收集 LIST 请求

首先获取 agent 启动时，都 LIST k8s 哪些资源。有几种收集方式：

1. 在 k8s access log，按 ServiceAccount、verb、request_uri 等过滤；
2. 通过 agent 日志；
3. 通过进一步代码分析等等。

假设我们收集到如下 LIST 请求：

1. api/v1/namespaces?resourceVersion=0
2. api/v1/pods?filedSelector=spec.nodeName%3Dnode1&resourceVersion=0
3. api/v1/nodes?fieldSelector=metadata.name%3Dnode1&resourceVersion=0
4. api/v1/services?labelSelector=%21service.kubernetes.io%2Fheadless%2C%21service.kubernetes.io%2Fservice-proxy-name
5. apis/discovery.k8s.io/v1beta1/endpointslices?resourceVersion=0
6. apis/networking.k8s.io/networkpolicies?resourceVersion=0
7. apis/cilium.io/v2/ciliumnodes?resourceVersion=0
8. apis/cilium.io/v2/ciliumnetworkpolicies?resourceVersion=0
9. apis/cilium.io/v2/ciliumclusterwidenetworkpolicies?resourceVersion=0

2.2 测试 LIST 请求数据量和耗时

有了 LIST 请求列表，接下来就可以手动执行这些请求，拿到如下数据：

1. 请求耗时

2. 请求处理的数据量，这里分为两种：

1. apiserver 处理的数据量（全量数据），评估对 apiserver/etcd 的性能影响应该以这个为主
2. agent 最终拿到的数据量（按 selector 做了过滤）

用下面这个脚本（放到真实环境 k8s master 上）来就可以执行一遍测试，

$ cat benchmark-list-overheads.sh
apiserver_url="https://localhost:6443"

# List k8s core resources (e.g. pods, services)
# API: GET/LIST /api/v1/<resources>?<fileld/label selector>&resourceVersion=0
function benchmark_list_core_resource() {
    resource=$1
    selectors=$2

    echo "----------------------------------------------------"
    echo "Benchmarking list $2"
    listed_file="listed-$resource"
    url="$apiserver_url/api/v1/$resource?resourceVersion=0"

    # first perform a request without selectors, this is the size apiserver really handles
    echo "curl $url"
    time ./curl-k8s-apiserver.sh "$url" > $listed_file

    # perform another request if selectors are provided, this is the size client receives
    listed_file2="$listed_file-filtered"
    if [ ! -z "$selectors" ]; then
        url="$url&$selectors"
        echo "curl $url"
        time ./curl-k8s-apiserver.sh "$url" > $listed_file2
    fi

    ls -ahl $listed_file $listed_file2 2>/dev/null

    echo "----------------------------------------------------"
    echo ""
}

# List k8s apiextension resources (e.g. pods, services)
# API: GET/LIST /apis/<api group>/<resources>?<fileld/label selector>&resourceVersion=0
function benchmark_list_apiexternsion_resource() {
    api_group=$1
    resource=$2
    selectors=$3

    echo "----------------------------------------------------"
    echo "Benchmarking list $api_group/$resource"
    api_group_flatten_name=$(echo $api_group | sed 's/\//-/g')
    listed_file="listed-$api_group_flatten_name-$resource"
    url="$apiserver_url/apis/$api_group/$resource?resourceVersion=0"
    if [ ! -z "$selectors" ]; then
        url="$url&$selectors"
    fi

    echo "curl $url"
    time ./curl-k8s-apiserver.sh "$url" > $listed_file
    ls -ahl $listed_file
    echo "----------------------------------------------------"
    echo ""
}

benchmark_list_core_resource "namespaces" ""
benchmark_list_core_resource "pods"       "filedSelector=spec.nodeName%3Dnode1"
benchmark_list_core_resource "nodes"      "fieldSelector=metadata.name%3Dnode1"
benchmark_list_core_resource "services"   "labelSelector=%21service.kubernetes.io%2Fheadless%2C%21service.kubernetes.io%2Fservice-proxy-name"

benchmark_list_apiexternsion_resource "discovery.k8s.io/v1beta1" "endpointslices"                   ""
benchmark_list_apiexternsion_resource "apiextensions.k8s.io/v1"  "customresourcedefinitions"        ""
benchmark_list_apiexternsion_resource "networking.k8s.io"        "networkpolicies"                  ""
benchmark_list_apiexternsion_resource "cilium.io/v2"             "ciliumnodes"                      ""
benchmark_list_apiexternsion_resource "cilium.io/v2"             "ciliumendpoints"                  ""
benchmark_list_apiexternsion_resource "cilium.io/v2"             "ciliumnetworkpolicies"            ""
benchmark_list_apiexternsion_resource "cilium.io/v2"             "ciliumclusterwidenetworkpolicies" ""

执行效果如下：

$ benchmark-list-overheads.sh
----------------------------------------------------
Benchmarking list
curl https://localhost:6443/api/v1/namespaces?resourceVersion=0

real    0m0.090s
user    0m0.038s
sys     0m0.044s
-rw-r--r-- 1 root root 69K listed-namespaces
----------------------------------------------------

Benchmarking list fieldSelector=spec.nodeName%3Dnode1
curl https://localhost:6443/api/v1/pods?resourceVersion=0

real    0m18.332s
user    0m1.355s
sys     0m1.822s
curl https://localhost:6443/api/v1/pods?resourceVersion=0&fieldSelector=spec.nodeName%3Dnode1

real    0m0.242s
user    0m0.044s
sys     0m0.188s
-rw-r--r-- 1 root root 2.0G listed-pods
-rw-r--r-- 1 root root 526K listed-pods-filtered
----------------------------------------------------

...

说明：凡是带了 selector 的 LIST，例如 LIST pods?spec.nodeName=node1，这个脚本会先执行一遍不带 selector 的请求，目的是测量 apiserver 需要处理的数据量，例如上面的 list pods：

1. agent 真正执行的是 pods?resourceVersion=0&fieldSelector=spec.nodeName%3Dnode1，所以请求耗时应该以这个为准
2. 额外执行了 pods?resourceVersion=0，这样是为了测试 1 的请求到底需要 apiserver 处理多少数据量

注意：list all pods 这样的操作会产生 2GB 的文件，因此谨慎使用这个 benchmark 工具，首先理解你写的脚本在测什么，尤其不要自动化或并发跑，可能会把 apiserver/etcd 打爆。

4.3 测试结果分析

以上输出有如下关键信息：

1. LIST 的资源类型，例如 pods/endpoints/services
2. LIST 操作耗时
3. LIST 操作涉及的数据量
1. apiserver 需要处理的数据量（json 格式）：以上面 list pods 为例，对应的是 listed-pods 文件，共 2GB；
2. agent 收到的数据量（因为 agent 可能指定了 label/field 过滤器）：以上面 list pods 为例，对应 listed-pods-filtered 文件，共计 526K

按以上方式将所有 LIST 请求都收集起来并排序，就知道了 agent 一次启动操作，对 apiserver/etcd 的压力。

$ ls -ahl listed-*
-rw-r--r-- 1 root root  222 listed-apiextensions.k8s.io-v1-customeresourcedefinitions
-rw-r--r-- 1 root root 5.8M listed-apiextensions.k8s.io-v1-customresourcedefinitions
-rw-r--r-- 1 root root 2.0M listed-cilium.io-v2-ciliumclusterwidenetworkpolicies
-rw-r--r-- 1 root root 193M listed-cilium.io-v2-ciliumendpoints
-rw-r--r-- 1 root root  185 listed-cilium.io-v2-ciliumnetworkpolicies
-rw-r--r-- 1 root root 6.6M listed-cilium.io-v2-ciliumnodes
-rw-r--r-- 1 root root  42M listed-discovery.k8s.io-v1beta1-endpointslices
-rw-r--r-- 1 root root  69K listed-namespaces
-rw-r--r-- 1 root root  222 listed-networking.k8s.io-networkpolicies
-rw-r--r-- 1 root root  70M listed-nodes    # 仅用于评估 apiserver 需要处理的数据量
-rw-r--r-- 1 root root  25K listed-nodes-filtered
-rw-r--r-- 1 root root 2.0G listed-pods     # 仅用于评估 apiserver 需要处理的数据量
-rw-r--r-- 1 root root 526K listed-pods-filtered
-rw-r--r-- 1 root root  23M listed-services # 仅用于评估 apiserver 需要处理的数据量
-rw-r--r-- 1 root root  23M listed-services-filtered

还是以 cilium 为例，有大致这样一个排序（apiserver 处理的数据量，json 格式）：

List 资源类型	apiserver 处理的数据量（json）	耗时
CiliumEndpoints (全量）	193MB	11s
CiliumNodes (全量）	70MB	0.5s
…	…	…

5 大规模基础服务：部署和调优建议

5.1 List 请求默认设置 ResourceVersion=0

前面已经介绍，不设置这个参数将导致 apiserver 从 etcd 拉全量数据再过滤，导致

1. 很慢
2. 规模大了 etcd 扛不住

因此，除非对数据准确性要求极高，必须从 etcd 拉数据，否则应该在 LIST 请求时设置 ResourceVersion=0 参数， 让 apiserver 用缓存提供服务。

如果你使用的是 client-go 的 ListWatch/informer 接口， 那它默认已经设置了 ResourceVersion=0。

5.2 优先使用 namespaced API

如果要 LIST 的资源在单个或少数几个 namespace，考虑使用 namespaced API：

• Namespaced API: /api/v1/namespaces/<ns>/pods?query=xxx
• Un-namespaced API: /api/v1/pods?query=xxx

5.3 Restart backoff

对于 per-node 部署的基础服务，例如 kubelet、cilium-agent、daemonsets，需要 通过有效的 restart backoff 降低大面积重启时对控制平面的压力。

例如，同时挂掉后，每分钟重启的 agent 数量不超过集群规模的 10%（可配置，或可自动计算）。

5.4 优先通过 label/field selector 在服务端做过滤

如果需要缓存某些资源并监听变动，那需要使用 ListWatch 机制，将数据拉到本地，业务逻辑根据需要自己从 local cache 过滤。这是 client-go 的 ListWatch/informer 机制。

但如果只是一次性的 LIST 操作，并且有筛选条件，例如前面提到的根据 nodename 过滤 pod 的例子， 那显然应该通过设置 label 或字段过滤器，让 apiserver 帮我们把数据过滤出来。LIST 10w pods 需要几十秒（大部分时间花在数据传输上，同时也占用 apiserver 大量 CPU/BW/IO）， 而如果只需要本机上的 pod，那设置 nodeName=node1 之后，LIST 可能只需要 0.05s 就能返回结果。另外非常重要的一点时，不要忘记在请求中同时带上 resourceVersion=0。

5.4.1 Label selector

在 apiserver 内存过滤。

5.4.2 Field selector

在 apiserver 内存过滤。

5.4.3 Namespace selector

etcd 中 namespace 是前缀的一部分，因此能指定 namespace 过滤资源，速度比不是前缀的 selector 快很多。

5.5 配套基础设施（监控、告警等）

以上分析可以看成，client 的单个请求可能只返回几百 KB 的数据，但 apiserver（更糟糕的情况，etcd）需要处理上 GB 的数据。因此，应该极力避免基础服务的大规模重启，为此需要在监控、告警上做的尽量完善。

5.5.1 使用独立 ServiceAccount

每个基础服务（例如 kubelet、cilium-agent 等），以及对 apiserver 有大量 LIST 操作的各种 operator， 都使用各自独立的 SA， 这样便于 apiserver 区分请求来源，对监控、排障和服务端限流都非常有用。

5.5.2 Liveness 监控告警

基础服务必须覆盖到 liveness 监控。

必须有 P1 级别的 liveness 告警，能第一时间发现大规模挂掉的场景。然后通过 restart backoff 降低对控制平面的压力。

5.5.3 监控和调优 etcd

需要针对性能相关的关键指标做好监控和告警：

1. 内存
2. 带宽
3. 大 LIST 请求数量及响应耗时

比如下面这个 LIST all pods 日志：

    {
        "level":"warn",
        "msg":"apply request took too long",
        "took":"5357.87304ms",
        "expected-duration":"100ms",
        "prefix":"read-only range ",
        "request":"key:\"/registry/pods/\" range_end:\"/registry/pods0\" ",
        "response":"range_response_count:60077 size:602251227"
    }

部署和配置调优：

1. K8s events 拆到单独的 etcd 集群
2. 其他。

6 其他

6.1 Get 请求：GetOptions{}

基本原理与 ListOption{} 一样，不设置 ResourceVersion=0 会导致 apiserver 去 etcd 拿数据，应该尽量避免。

- END -

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