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Apisix-Ingress服务发现详解

apisix

Apache APISIX 是一个基于微服务 API 网关,其不仅可以处理南北向的流量,也可以处理东西向的流量即服务之间的流量。Apache APISIX 集成了控制面板和数据面,与其他 API 网关相比,Apache APISIX 的上游、路由、插件全是动态的,修改这些东西时都不用重启。并且 Apache APISIX 的插件也是热加载,可以随时插拔、修改插件。

Apache APISIX 其设计理念是基于API 网关的数据平面和控制平面分离。控制平面不仅仅能够控制 Apache APISIX ,同时其还能够控制其他组件;数据平面不仅仅能够被自身的控制平面控制,还能被其他组件所控制。由于其基于ETCD 来存储和分发路由数据,默认具备高可用,无单点故障风险。除此之外,其能够友好地支持 Prometheus、SkyWalking 动态追踪、流量复制、故障注入等相关功能。

apisix ingress

在 K8s 生态中,Ingress 作为表示 K8s 流量入口的一种资源,想要让其生效,就需要有一个 Ingress Controller 去监听 K8s 中的 Ingress 资源,并对这些资源进行相应规则的解析和实际承载流量。在当下趋势中,像 Kubernetes Ingress Nginx 就是使用最广泛的 Ingress Controller 实现。

而 APISIX Ingress 则是另一种 Ingress Controller 的实现。跟 Kubernetes Ingress Nginx 的区别主要在于 APISIX Ingress 是以 Apache APISIX 作为实际承载业务流量的数据面。

Apache APISIX Ingress Controller 除了覆盖 NGINX Ingress Controller 已有的能力外,还解决了一些 Nginx Ingress Controller 的痛点。具体如下:

  • 1、配置的动态化加载
    通常情况下,作为接入层的 Ingress Controller ,其承载着服务的入口流量引入,在生产环境中,我们的业务对系统的可靠性有着更高的要求,然而,基于 Apache APISIX Ingress Controller 其能够支持动态配置,即时生效,降低生产事故的意外及风险,有助于提高运维可维护性。

  • 2、较强的灰度能力
    在实际的业务场景中,有的时候,往往会依据某些特定的需求进行权重调整,结合业务需求按比例进行流量控制,Apache APISIX Ingress Controller 可以支持 Service和 Pod 级别的权重调整,配置清晰而且可读性更强。
    除此,相对于NGINX Ingress Controller 中通过 Annotation 的方式提供 Canary 灰度方案,Apache APISIX Ingress Controller 能够解决其缺陷,从而能够更好的提供灰度策略。

  • 3、较好的扩展能力
    基于 Apache APISIX 强大的插件能力,Apache APISIX Ingress Controller 通过动态绑定插件来增强功能。Apache APISIX 通过插件封装逻辑,易于管理;完善的文档,易于使用和理解。Apache APISIX Ingress Controller 通过配置即可绑定和解绑插件,无需操作脚本。

APISIX Ingress 目前已经支持的自定义资源主要是以下 5 类,涉及到路由、上游、消费者、证书相关和集群公共配置的相关类别。

内置服务发现

APISIX 内置了下面这些服务发现机制:

  • 基于 Eureka 的服务发现

  • 基于 Nacos 的服务发现

  • 基于 Consul 的服务发现

  • 基于 Consul KV 的服务发现

  • 基于 DNS 的服务发现

  • 基于 APISIX-Seed 架构的控制面服务发现

  • 基于 Kubernetes 的服务发现

上面介绍的这些都是基于数据面apisix配置信息手动变更操作的方案集成。其实,在基于k8s的云原生场景下,apisix还提供了一个控制面组件来对apisix的服务发现进行自动管理,那就是apisix ingress

下面就从源码的角度来看看apisix ingress是怎么做到自动的服务发现的

apisix ingress启动

main.go启动入口一路跟踪,进入providers/controller.gorun方法:

func (c *Controller) run(ctx context.Context) {log.Infow("controller tries to leading ...",zap.String("namespace", c.namespace),zap.String("pod", c.name),)var cancelFunc context.CancelFuncctx, cancelFunc = context.WithCancel(ctx)defer cancelFunc()// give up leaderdefer c.leaderContextCancelFunc()clusterOpts := &apisix.ClusterOptions{AdminAPIVersion: c.cfg.APISIX.AdminAPIVersion,Name: c.cfg.APISIX.DefaultClusterName,AdminKey: c.cfg.APISIX.DefaultClusterAdminKey,BaseURL: c.cfg.APISIX.DefaultClusterBaseURL,MetricsCollector: c.MetricsCollector,}err := c.apisix.AddCluster(ctx, clusterOpts)if err != nil && err != apisix.ErrDuplicatedCluster {// TODO give up the leader rolelog.Errorf("failed to add default cluster: %s", err)return}if err := c.apisix.Cluster(c.cfg.APISIX.DefaultClusterName).HasSynced(ctx); err != nil {// TODO give up the leader rolelog.Errorf("failed to wait the default cluster to be ready: %s", err)// re-create apisix cluster, used in next c.runif err = c.apisix.UpdateCluster(ctx, clusterOpts); err != nil {log.Errorf("failed to update default cluster: %s", err)return}return}// Creation Phasec.informers = c.initSharedInformers()common := &providertypes.Common{ControllerNamespace: c.namespace,ListerInformer: c.informers,Config: c.cfg,APISIX: c.apisix,KubeClient: c.kubeClient,MetricsCollector: c.MetricsCollector,Recorder: c.recorder,}c.namespaceProvider, err = namespace.NewWatchingNamespaceProvider(ctx, c.kubeClient, c.cfg)if err != nil {ctx.Done()return}c.podProvider, err = pod.NewProvider(common, c.namespaceProvider)if err != nil {ctx.Done()return}c.translator = translation.NewTranslator(&translation.TranslatorOptions{APIVersion: c.cfg.Kubernetes.APIVersion,EndpointLister: c.informers.EpLister,ServiceLister: c.informers.SvcLister,SecretLister: c.informers.SecretLister,PodLister: c.informers.PodLister,ApisixUpstreamLister: c.informers.ApisixUpstreamLister,PodProvider: c.podProvider,})c.apisixProvider, c.apisixTranslator, err = apisixprovider.NewProvider(common, c.namespaceProvider, c.translator)if err != nil {ctx.Done()return}c.ingressProvider, err = ingressprovider.NewProvider(common, c.namespaceProvider, c.translator, c.apisixTranslator)if err != nil {ctx.Done()return}c.kubeProvider, err = k8s.NewProvider(common, c.translator, c.namespaceProvider, c.apisixProvider, c.ingressProvider)if err != nil {ctx.Done()return}if c.cfg.Kubernetes.EnableGatewayAPI {c.gatewayProvider, err = gateway.NewGatewayProvider(&gateway.ProviderOptions{Cfg: c.cfg,APISIX: c.apisix,APISIXClusterName: c.cfg.APISIX.DefaultClusterName,KubeTranslator: c.translator,RestConfig: nil,KubeClient: c.kubeClient.Client,MetricsCollector: c.MetricsCollector,NamespaceProvider: c.namespaceProvider,})if err != nil {ctx.Done()return}}// Init Phaseif err = c.namespaceProvider.Init(ctx); err != nil {ctx.Done()return}if err = c.apisixProvider.Init(ctx); err != nil {ctx.Done()return}// Run Phasee := utils.ParallelExecutor{}e.Add(func() {c.checkClusterHealth(ctx, cancelFunc)})e.Add(func() {c.informers.Run(ctx)})e.Add(func() {c.namespaceProvider.Run(ctx)})e.Add(func() {c.kubeProvider.Run(ctx)})e.Add(func() {c.apisixProvider.Run(ctx)})e.Add(func() {c.ingressProvider.Run(ctx)})if c.cfg.Kubernetes.EnableGatewayAPI {e.Add(func() {c.gatewayProvider.Run(ctx)})}e.Add(func() {c.resourceSyncLoop(ctx, c.cfg.ApisixResourceSyncInterval.Duration)})c.MetricsCollector.ResetLeader(true)log.Infow("controller now is running as leader",zap.String("namespace", c.namespace),zap.String("pod", c.name),)<-ctx.Done()e.Wait()for _, execErr := range e.Errors() {log.Error(execErr.Error())}if len(e.Errors()) > 0 {log.Error("Start failed, abort...")cancelFunc()}
}

上面代码逻辑大致如下:

  • 初始化apisix集群配置信息:用于跟数据面服务apisix通信进行相关的配置操作

  • 初始化k8s资源inforrmers信息:用户对k8s各个资源进行监听及获取资源信息

  • 监听k8s集群namespace资源并处理

  • 监听k8s集群pod资源并处理

  • 监听k8s集群ingress资源并处理

  • 监听k8s集群中apisix自定义资源并处理,比如:apisixRoute等

  • 监听k8s集群endpoint资源并处理

  • 监听k8s集群secret资源并处理

  • 监听k8s集群configmap资源并处理

  • 监听k8s集群gateway资源并处理

下面以处理endpoint资源为例进行说明,其他资源的监听处理类似,就不一一讲解了。

服务发现

进入到k8s/endpoint/provider.go中,我们先来看看实例初始化方法:

func NewProvider(common *providertypes.Common, translator translation.Translator, namespaceProvider namespace.WatchingNamespaceProvider) (Provider, error) {p := &endpointProvider{cfg: common.Config,}base := &baseEndpointController{Common: common,translator: translator,svcLister: common.SvcLister,apisixUpstreamLister: common.ApisixUpstreamLister,}if common.Kubernetes.WatchEndpointSlices {p.endpointSliceController = newEndpointSliceController(base, namespaceProvider)} else {p.endpointsController = newEndpointsController(base, namespaceProvider)}return p, nil
}
func newEndpointsController(base *baseEndpointController, namespaceProvider namespace.WatchingNamespaceProvider) *endpointsController {ctl := &endpointsController{baseEndpointController: base,workqueue: workqueue.NewNamedRateLimitingQueue(workqueue.NewItemFastSlowRateLimiter(1*time.Second, 60*time.Second, 5), "endpoints"),workers: 1,namespaceProvider: namespaceProvider,epLister: base.EpLister,epInformer: base.EpInformer,}ctl.epInformer.AddEventHandler(cache.ResourceEventHandlerFuncs{AddFunc: ctl.onAdd,UpdateFunc: ctl.onUpdate,DeleteFunc: ctl.onDelete,},)return ctl
}

注意到最后代码的AddEventHandler,这里就是我们经常见到的informer的处理回调方法设置的地方。

我们看到针对endpoint资源的增删改,设置了对应的回调方法。这里来看看onAdd方法:

func (c *endpointsController) onAdd(obj interface{}) {key, err := cache.MetaNamespaceKeyFunc(obj)if err != nil {log.Errorf("found endpoints object with bad namespace/name: %s, ignore it", err)return}if !c.namespaceProvider.IsWatchingNamespace(key) {return}log.Debugw("endpoints add event arrived",zap.String("object-key", key))c.workqueue.Add(&types.Event{Type: types.EventAdd,// TODO pass key.Object: kube.NewEndpoint(obj.(*corev1.Endpoints)),})c.MetricsCollector.IncrEvents("endpoints", "add")
}

该方法的参数表示增加的endpoint资源对象信息。该方法主要是向endpoint的队列workqueue中增加一个事件对象:包含事件类型、增加的endpoint对象

在最开始main我们介绍provider的启动方法中提到:执行了每个provider的run方法,下面我们来看下endpoint的provider的run方法:

func (c *endpointsController) run(ctx context.Context) {log.Info("endpoints controller started")defer log.Info("endpoints controller exited")defer c.workqueue.ShutDown()if ok := cache.WaitForCacheSync(ctx.Done(), c.epInformer.HasSynced); !ok {log.Error("informers sync failed")return}handler := func() {for {obj, shutdown := c.workqueue.Get()if shutdown {return}err := c.sync(ctx, obj.(*types.Event))c.workqueue.Done(obj)c.handleSyncErr(obj, err)}}for i := 0; i < c.workers; i++ {go handler()}<-ctx.Done()
}
func (c *endpointsController) sync(ctx context.Context, ev *types.Event) error {ep := ev.Object.(kube.Endpoint)ns, err := ep.Namespace()if err != nil {return err}newestEp, err := c.epLister.GetEndpoint(ns, ep.ServiceName())if err != nil {if errors.IsNotFound(err) {return c.syncEmptyEndpoint(ctx, ep)}return err}return c.syncEndpoint(ctx, newestEp)
}
func (c *baseEndpointController) syncEndpoint(ctx context.Context, ep kube.Endpoint) error {log.Debugw("endpoint controller syncing endpoint",zap.Any("endpoint", ep),)namespace, err := ep.Namespace()if err != nil {return err}svcName := ep.ServiceName()svc, err := c.svcLister.Services(namespace).Get(svcName)if err != nil {if k8serrors.IsNotFound(err) {return c.syncEmptyEndpoint(ctx, ep)}log.Errorf("failed to get service %s/%s: %s", namespace, svcName, err)return err}switch c.Kubernetes.APIVersion {case config.ApisixV2beta3:var subsets []configv2beta3.ApisixUpstreamSubsetsubsets = append(subsets, configv2beta3.ApisixUpstreamSubset{})auKube, err := c.apisixUpstreamLister.V2beta3(namespace, svcName)if err != nil {if !k8serrors.IsNotFound(err) {log.Errorf("failed to get ApisixUpstream %s/%s: %s", namespace, svcName, err)return err}} else if auKube.V2beta3().Spec != nil && len(auKube.V2beta3().Spec.Subsets) > 0 {subsets = append(subsets, auKube.V2beta3().Spec.Subsets...)}clusters := c.APISIX.ListClusters()for _, port := range svc.Spec.Ports {for _, subset := range subsets {nodes, err := c.translator.TranslateEndpoint(ep, port.Port, subset.Labels)if err != nil {log.Errorw("failed to translate upstream nodes",zap.Error(err),zap.Any("endpoints", ep),zap.Int32("port", port.Port),)}name := apisixv1.ComposeUpstreamName(namespace, svcName, subset.Name, port.Port, types.ResolveGranularity.Endpoint)for _, cluster := range clusters {if err := c.SyncUpstreamNodesChangeToCluster(ctx, cluster, nodes, name); err != nil {return err}}}}case config.ApisixV2:var subsets []configv2.ApisixUpstreamSubsetsubsets = append(subsets, configv2.ApisixUpstreamSubset{})auKube, err := c.apisixUpstreamLister.V2(namespace, svcName)if err != nil {if !k8serrors.IsNotFound(err) {log.Errorf("failed to get ApisixUpstream %s/%s: %s", namespace, svcName, err)return err}} else if auKube.V2().Spec != nil && len(auKube.V2().Spec.Subsets) > 0 {subsets = append(subsets, auKube.V2().Spec.Subsets...)}clusters := c.APISIX.ListClusters()for _, port := range svc.Spec.Ports {for _, subset := range subsets {nodes, err := c.translator.TranslateEndpoint(ep, port.Port, subset.Labels)if err != nil {log.Errorw("failed to translate upstream nodes",zap.Error(err),zap.Any("endpoints", ep),zap.Int32("port", port.Port),)}name := apisixv1.ComposeUpstreamName(namespace, svcName, subset.Name, port.Port, types.ResolveGranularity.Endpoint)for _, cluster := range clusters {if err := c.SyncUpstreamNodesChangeToCluster(ctx, cluster, nodes, name); err != nil {return err}}}}default:panic(fmt.Errorf("unsupported ApisixUpstream version %v", c.Kubernetes.APIVersion))}return nil
}

上面代码主要逻辑就是:

  • 从endpoint的队列workqueue中获取事件对象

  • 根据endpoint信息从k8s集群中获取最新的namespace和service等信息

  • 根据namespace和servicename从k8s集群中获取apisix upstream资源信息

  • 对每一个service端口,向数据面服务apisix发送配置更新请求

https://xiaorui.cc/archives/7369

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背景 随着云原生应用架构的快速发展&#xff0c;微服务架构已经成为了构建现代应用的主要方式之一。而在微服务架构中&#xff0c;服务间的通信变得至关重要。为了实现弹性和可伸缩性&#xff0c;许多组织开始采用服务网格技术来管理服务之间的通信。 Istio作为目前最受欢迎的…...

大型数据集处理之道:深入了解Hadoop及MapReduce原理

在大数据时代&#xff0c;处理海量数据是一项巨大挑战。而Hadoop作为一个开源的分布式计算框架&#xff0c;以其强大的处理能力和可靠性而备受推崇。本文将介绍Hadoop及MapReduce原理&#xff0c;帮助您全面了解大型数据集处理的核心技术。 Hadoop简介 Hadoop是一个基于Google…...

LCR 095. 最长公共子序列(C语言+动态规划)

1. 题目 给定两个字符串 text1 和 text2&#xff0c;返回这两个字符串的最长 公共子序列 的长度。如果不存在 公共子序列 &#xff0c;返回 0 。 一个字符串的 子序列 是指这样一个新的字符串&#xff1a;它是由原字符串在不改变字符的相对顺序的情况下删除某些字符&#xff08…...

程序员不写注释:探讨与反思

一、为什么程序员不写注释 当程序员选择不写注释时&#xff0c;通常有一系列常见原因&#xff0c;这些原因可以影响他们的决策和行为。同时&#xff0c;这个决策可能会带来多方面的影响和后果。以下是详细阐述为什么程序员不写注释的常见原因以及这种决策可能导致的影响和后果…...

《论文阅读:Dataset Condensation with Distribution Matching》

点进去这篇文章的开源地址&#xff0c;才发现这篇文章和DC DSA居然是一个作者&#xff0c;数据浓缩写了三篇论文&#xff0c;第一篇梯度匹配&#xff0c;第二篇数据增强后梯度匹配&#xff0c;第三篇匹配数据分布。DC是匹配浓缩数据和原始数据训练一次后的梯度差&#xff0c;DS…...

免费chatGPT工具

发现很多人还是找不到好用的chatGPT工具&#xff0c;这里分享一个邮箱注册即可免费试用。 PromptsZone - 一体化人工智能平台使用 PromptsZone 与 ChatGPT、Claude、AI21 Labs、Google Bard 聊天&#xff0c;并使用 DALL-E、Stable Diffusion 和 Google Imagegen 创建图像&…...

数据分析基础:数据可视化+数据分析报告

数据分析是指通过对大量数据进行收集、整理、处理和分析&#xff0c;以发现其中的模式、趋势和关联&#xff0c;并从中提取有价值的信息和知识。 数据可视化和数据分析报告是数据分析过程中非常重要的两个环节&#xff0c;它们帮助将数据转化为易于理解和传达的形式&#xff0…...

settings.xml的文件配置大全

settings.xml 文件中最常配置的还是这几个标签 localRepository和mirrors settings.xml文件官方文档地址 <settings xmlns"http://maven.apache.org/SETTINGS/1.0.0" xmlns:xsi"http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"xsi:schemaLocation"ht…...

极简c++(7)类的继承

为什么要用继承 子类不必复制父类的任何属性&#xff0c;已经继承下来了&#xff1b;易于维护与编写&#xff1b; 类的继承与派生 访问控制规则 一般只使用Public&#xff01; 构造函数的继承与析构函数的继承 构造函数不被继承&#xff01; 在创建子类对象的时候&…...

DOSBox和MASM汇编开发环境搭建

DOSBox和MASM汇编开发环境搭建 1 安装DOSBox2 安装MASM3 编译测试代码4 运行测试代码5 调试测试代码 本文属于《 X86指令基础系列教程》之一&#xff0c;欢迎查看其它文章。 1 安装DOSBox 下载DOSBox和MASM&#xff1a;https://download.csdn.net/download/u011832525/884180…...

047:mapboxGL本地上传shp文件,在map上解析显示图形

第047个 点击查看专栏目录 本示例的目的是介绍演示如何在vue+mapbox中本地上传shp文件,利用shapefile读取shp数据,并在地图上显示图形。 直接复制下面的 vue+mapbox源代码,操作2分钟即可运行实现效果 文章目录 示例效果配置方式示例源代码(共117行)加载shapefile.js方式…...