如何在 Kubernetes 中为 TPR 集成 RollingUpdate 策略

使用 Kubernetes，可以轻松管理和扩展无状态应用程序，例如开箱即用的 Web 应用程序和 API 服务。到目前为止，几乎所有关于 Kubernetes 的讨论都集中在微服务和无状态应用程序上。

随着基于容器的微服务架构的普及，迫切需要部署和管理 RDBMS（关系数据库管理系统）。RDBMS 需要经验丰富的数据库特定知识，才能正确扩展、升级和重新配置，同时防止数据丢失或不可用。

例如，MySQL（最流行的开源 RDBMS）需要将数据存储在对每个 MySQL 数据库的存储都是持久且独占的文件中。每个 MySQL 数据库需要单独区分，另一个更复杂的是在集群中，需要将一个 MySQL 数据库与集群中的不同角色区分开来，例如主服务器、从服务器或分片。在更换故障机器上的数据库节点时，实现高可用性和零数据丢失也很困难。

使用强大的 Kubernetes API 扩展机制，我们可以将 RDBMS 领域知识编码到名为 WQ-RDS 的软件中，该软件像内置资源一样在 Kubernetes 之上运行。

WQ-RDS 利用 Kubernetes 的基本资源和控制器，它提供许多企业级功能，并带来了一种非常可靠的方式来自动化耗时的操作任务，例如数据库设置、补丁备份和设置高可用性集群。WQ-RDS 支持主流版本的 Oracle 和 MySQL（均与 MariaDB 兼容）。

让我们演示如何管理 MySQL 分片集群。

MySQL 分片集群

MySQL 分片集群是一种横向扩展的数据库架构。基于哈希算法，该架构将数据分布到集群的所有分片中。分片对客户端完全透明：代理能够连接到集群中的任何分片，并将查询直接发送到正确的分片。

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注意：每个分片对应一个 MySQL 实例。目前，WQ-RDS 最多支持 64 个分片。

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所有分片都使用 Kubernetes Statefulset、服务、存储类、configmap、secrets 和 MySQL 构建。WQ-RDS 管理分片集群的整个生命周期。分片集群的优点很明显

• 横向扩展每秒查询数 (QPS) 和每秒事务数 (TPS)
• 横向扩展存储容量：通过将数据分发到多个节点来获得更多存储空间

创建 MySQL 分片集群

让我们创建一个具有 8 个分片的 Kubernetes 集群。

 kubectl create -f mysqlshardingcluster.yaml

接下来，创建一个包含 8 个分片的 MySQL 分片集群。

• TPR : MysqlCluster 和 MysqlDatabase

[root@k8s-master ~]# kubectl get mysqlcluster  


NAME             KIND

clustershard-c   MysqlCluster.v1.mysql.orain.com

从 clustershard-c0 到 clustershard-c7 的 MysqlDatabase 属于 MysqlCluster clustershard-c。

[root@k8s-master ~]# kubectl get mysqldatabase  

NAME KIND  

clustershard-c0 MysqlDatabase.v1.mysql.orain.com  

clustershard-c1 MysqlDatabase.v1.mysql.orain.com  

clustershard-c2 MysqlDatabase.v1.mysql.orain.com  

clustershard-c3 MysqlDatabase.v1.mysql.orain.com  

clustershard-c4 MysqlDatabase.v1.mysql.orain.com  

clustershard-c5 MysqlDatabase.v1.mysql.orain.com  

clustershard-c6 MysqlDatabase.v1.mysql.orain.com  

clustershard-c7 MysqlDatabase.v1.mysql.orain.com

接下来，让我们看看两个主要功能：高可用性和滚动更新策略。

为了演示，我们将首先运行 sysbench 以在集群上生成一些负载。在此示例中，QPS 指标由 MySQL 导出生成，由 Prometheus 收集并在 Grafana 中可视化。

功能：高可用性

WQ-RDS 处理 MySQL 实例崩溃，同时防止数据丢失。

当杀死 clustershard-c0 时，WQ-RDS 将检测到 clustershard-c0 不可用，并在故障机器上替换 clustershard-c0，平均耗时约 35 秒。

同时实现零数据丢失。

功能：滚动更新策略

MySQL 分片集群不仅为我们带来了强大的可扩展性，还带来了一些维护复杂性。例如，当更新 MySQL 配置（如 innodb_buffer_pool_size）时，DBA 必须执行许多步骤

1. 应用更改时间。
2. 禁用客户端对数据库代理的访问。
3. 启动滚动升级。

滚动升级需要按顺序进行，并且是该过程中最苛刻的步骤。除非对 MySQL 实例的先前更新正在运行并准备就绪，否则无法继续滚动升级。

4 验证集群。
5. 启用客户端对数据库代理的访问。

滚动升级可能出现的问题包括

• 节点重启
• MySQL 实例重启
• 人为错误。相反，WQ-RDS 使 DBA 可以自动执行滚动升级。

Kubernetes 中的 StatefulSet 滚动更新

Kubernetes 1.7 包含一个主要功能，该功能为 StatefulSet 添加了自动更新，并支持包括滚动更新在内的一系列更新策略。

注意： 有关 StatefulSet 滚动更新的更多信息，请参阅 Kubernetes 文档。

由于 TPR（目前为 CRD）不支持滚动升级策略，因此我们需要将滚动更新策略集成到 WQ-RDS 中。幸运的是，Kubernetes 存储库是学习的宝藏。在实施过程中，有一些要分享的要点

• **MySQL 分片集群发生了**变化：每个 StatefulSet 都有其对应的 ControllerRevision，其中记录了所有修订数据和顺序（如 git）。每当 StatefulSet 同步时，StatefulSet 控制器将首先将其规范与最新的对应 ControllerRevision 数据进行比较（类似于 git diff）。如果发生更改，则将生成新的 ControllerrRevision，并且修订号将增加 1。WQ-RDS 借用此过程，MySQL 分片集群对象将记录 ControllerRevision 中的所有修订和顺序。

• **如何初始化 MySQL 分片集群以满足请求**副本：Statefulset 支持两种 Pod 管理策略：并行和有序就绪。由于 MySQL 分片集群的初始过程不需要按顺序创建，因此我们使用并行策略来加速集群的初始化。

• **如何执行滚动**升级：Statefulset 以严格递减的顺序重新创建 Pod。不同之处在于，WQ-RDS 更新分片而不是重新创建它们，如下所示：

• 滚动更新何时结束：Kubernetes 明确发出终止信号。当集合的所有 Pod 都已更新到 updateRevision 时，滚动更新完成。状态的 currentRevision 设置为 updateRevision，其 updateRevision 设置为空字符串。状态的 currentReplicas 设置为 updateReplicas，其 updateReplicas 设置为 0。

WQ-RDS 中的控制器修订

修订信息存储在 MysqlCluster.Status 中，与 Statefulset.Status 没有区别。

root@k8s-master ~]# kubectl get mysqlcluster -o yaml clustershard-c

apiVersion: v1

items:

\- apiVersion: mysql.orain.com/v1

 kind: MysqlCluster

 metadata:

   creationTimestamp: 2017-10-20T08:19:41Z

   labels:

     AppName: clustershard-crm

     Createdby: orain.com

     DBType: MySQL

   name: clustershard-c

   namespace: default

   resourceVersion: "415852"

   uid: 6bb089bb-b56f-11e7-ae02-525400e717a6

 spec:



     dbresourcespec:

       limitedcpu: 1200m

       limitedmemory: 400Mi

       requestcpu: 1000m

       requestmemory: 400Mi



 status:

   currentReplicas: 8

   currentRevision: clustershard-c-648d878965

   replicas: 8

   updateRevision: clustershard-c-648d878965

kind: List

示例：执行滚动升级

最后，我们现在可以更新“clustershard-c”，将配置“innodb_buffer_pool_size”从 6GB 更新为 7GB 并重新启动。

该过程需要 480 秒。

升级以单调递减的方式进行

结论

滚动升级对数据库管理员有意义。它提供了一种更有效的方式来操作数据库。

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