1. 为我们的应用创建headless服务
在Kubernetes中，有一种称为headless服务的特定服务，恰好与Envoy的STRICT_DNS服务发现模式一起使用时非常方便。
Headless服务不会为底层Pod提供单个IP和负载平衡，而只是具有DNS配置，该配置为我们提供了一个A记录，其中包含与标签选择器匹配的所有Pod的Pod IP地址。我们希望在实现负载平衡并自己维护与上游Pod的连接的情况下使用此服务类型，这正是我们使用Envoy可以做到的。
我们可以通过将.spec.clusterIP字段设置为“None”来创建headless服务。因此，假设我们的应用程序pod的标签app的值为myapp，我们可以使用以下yaml创建headless服务。
现在，如果我们在Kubernetes集群中检查服务的DNS记录，我们将看到带有IP地址的单独的A记录。如果我们有3个Pod，则会看到与此类似的DNS摘要。
$ nslookup myapp Server: 10.40.0.10 Address: 10.40.0.10#53 Non-authoritative answer: Name: myapp.namespace.svc.cluster.local Address: 10.36.224.5 Name: myapp.namespace.svc.cluster.local Address: 10.38.187.17 Name: myapp.namespace.svc.cluster.local Address: 10.38.1.8
Envoy的STRICT_DNS服务发现的工作方式是，它维护DNS返回的所有A记录的IP地址，并且每隔几秒钟刷新一次IP组。
2. 创建Envoy镜像
Dockerfile
FROM envoyproxy/envoy:latest COPY envoy.yaml /tmpl/envoy.yaml.tmpl COPY docker-entrypoint.sh / RUN chmod 500 /docker-entrypoint.sh RUN apt-get update && \ apt-get install gettext -y && \ rm -rf /var/lib/apt/list/* && \ rm -rf /var/cache/apk/* ENTRYPOINT ["/docker-entrypoint.sh"]
docker-entrypoint.sh
#!/bin/sh set -e echo "Generating envoy.yaml config file..." cat /tmpl/envoy.yaml.tmpl | envsubst \$ENVOY_LB_ALG,\$SERVICE_NAME,\$SERVICE_PORT > /etc/envoy.yaml echo "Starting Envoy..." /usr/local/bin/envoy -c /etc/envoy.yaml
envoy.yaml
static_resources: listeners: - address: socket_address: address: 0.0.0.0 port_value: ${SERVICE_PORT} filter_chains: - filters: - name: envoy.filters.network.http_connection_manager typed_config: "@type": type.googleapis.com/envoy.config.filter.network.http_connection_manager.v2.HttpConnectionManager codec_type: auto stat_prefix: ingress_http access_log: - name: envoy.access_loggers.file typed_config: "@type": type.googleapis.com/envoy.config.accesslog.v2.FileAccessLog path: "/dev/stdout" route_config: name: local_route virtual_hosts: - name: backend domains: - "*" routes: - match: prefix: "/" grpc: {} route: cluster: backend_grpc_service http_filters: - name: envoy.filters.http.router typed_config: {} clusters: - name: backend_grpc_service connect_timeout: 0.250s type: strict_dns lb_policy: round_robin http2_protocol_options: {} load_assignment: cluster_name: backend_grpc_service endpoints: - lb_endpoints: - endpoint: address: socket_address: address: ${SERVICE_NAME} port_value: ${SERVICE_PORT}
3. 创建Envoy deployment
最后，我们必须为Envoy本身创建一个部署。
service.yaml
{ "kind": "Service", "apiVersion": "v1", "metadata": { "name": "myapp-envoy-service", "labels": { "app": "myapp-envoy-service" } }, "spec": { "ports": [ { "name": "grpc", "protocol": "TCP", "port": 82, "targetPort": 82 } ], "selector": { "app": "myapp-envoy" }, "type": "ClusterIP", "sessionAffinity": "None" }, "status": { "loadBalancer": {} } }
deployment.yaml
{ "kind": "Deployment", "apiVersion": "extensions/v1beta1", "metadata": { "name": "myapp-envoy", "labels": { "app": "myapp-envoy" }, "annotations": { "deployment.kubernetes.io/revision": "1" } }, "spec": { "replicas": 1, "selector": { "matchLabels": { "app": "myapp-envoy" } }, "template": { "metadata": { "creationTimestamp": null, "labels": { "app": "myapp-envoy" } }, "spec": { "containers": [ { "name": "myapp-envoy", "image": "****/envoy:latest", "ports": [ { "name": "http", "containerPort": 82, "protocol": "TCP" }, { "name": "envoy-admin", "containerPort": 8881, "protocol": "TCP" } ], "env": [ { "name": "ENVOY_LB_ALG", "value": "LEAST_REQUEST" }, { "name": "SERVICE_NAME", "value": "myapp2-service" }, { "name": "SERVICE_PORT", "value": "82" } ], "resources": {}, "terminationMessagePath": "/dev/termination-log", "terminationMessagePolicy": "File", "imagePullPolicy": "IfNotPresent" } ], "restartPolicy": "Always", "terminationGracePeriodSeconds": 30, "dnsPolicy": "ClusterFirst", "securityContext": {} ], "schedulerName": "default-scheduler" } }, "strategy": { "type": "RollingUpdate", "rollingUpdate": { "maxUnavailable": 1, "maxSurge": 1 } }, "revisionHistoryLimit": 2147483647, "progressDeadlineSeconds": 2147483647 } }
仅当我们使Envoy Docker镜像可参数化时，才需要env变量。
Apply此Yaml后，Envoy代理应该可以运行，并且您可以通过将请求发送到Envoy服务的主端口来访问基础服务。
故障排除和监视
在Envoy配置文件中，您可以看到admin：部分，用于配置Envoy的管理端点。可用于检查有关代理的各种诊断信息。
如果您没有发布admin端口的服务，默认情况下为9901，您仍然可以通过端口转发到带有kubectl的容器来访问它。假设其中一个Envoy容器称为myapp-envoy-656c8d5fff-mwff8，那么您可以使用命令kubectl port-forward myapp-envoy-656c8d5fff-mwff8 9901开始端口转发。然后您可以访问http://localhost:9901上的页面。
一些有用的端点：
/config_dump：打印代理的完整配置，这对于验证正确的配置是否最终在Pod上很有用。/clusters：显示Envoy发现的所有上游节点，以及为每个上游节点处理的请求数。例如，这对于检查负载平衡算法是否正常工作很有用。
进行监视的一种方法是使用Prometheus从代理pods获取统计信息。 Envoy对此提供了内置支持，Prometheus统计信息在管理端口上的/ stats/prometheus路由上发布。
您可以从该存储库下载可视化这些指标的Grafana仪表板，这将为您提供以下图表。
关于负载均衡算法
负载平衡算法会对集群的整体性能产生重大影响。对于需要均匀分配负载的服务（例如，当服务占用大量CPU并很容易超载时），使用最少请求算法可能是有益的。另一方面，最少请求的问题在于，如果某个节点由于某种原因开始发生故障，并且故障响应时间很快，那么负载均衡器会将不成比例的大部分请求发送给故障节点，循环负载均衡算法不会有问题。
我使用dummy API进行了一些基准测试，并比较了轮询和最少请求LB算法。事实证明，最少的请求可以带来整体性能的显着提高。
我使用不断增加的输入流量对API进行了约40分钟的基准测试。在整个基准测试中，我收集了以下指标：
- 服务器执行的请求数（"requests in flight"）
- 每台服务器平均正在执行的请求数
- 请求速率（每5分钟增加一次）
- 错误率（通常没有，但是当事情开始放慢时，这开始显示出超时）
- 服务器上记录的响应时间百分位数（0.50、0.90和0.99）
ROUND_ROBIN的统计数据看起来像这样：
这些是LEAST_REQUEST的结果：
您可以从结果中看到LEAST_REQUEST可以导致流量在节点之间的分配更加顺畅，从而在高负载下降低了平均响应时间。
确切的改进取决于实际的API，因此，我绝对建议您也使用自己的服务进行基准测试，以便做出决定。
总结
我希望此介绍对在Kubernetes中使用Envoy有所帮助。顺便说一下，这不是在Kubernetes上实现最少请求负载平衡的唯一方法。可以执行相同操作的各种ingress控制器（其中一个是在Envoy之上构建的Ambassador）。