1.  方案背景

1.1. Kubernetes Service介绍

Kubernetes Service是Kubernetes中的一个核心概念，它定义了一种抽象，用于表示一组提供相同功能的Pods（容器组）的逻辑集合，并提供了一种方式让这些Pods能够被系统内的其他组件发现并访问。简单来说，Service提供了一种让客户端能够稳定地连接到后端Pods的机制，即使这些Pods会动态地创建、销毁或迁移。

Kubernetes Service主要特性和用途

服务发现：Service允许客户端（如Pods中的应用程序）通过稳定的IP地址和端口号访问后端Pods集合，而无需关心实际Pod的IP地址或端口号，因为这些信息可能会因为Pod的重启或迁移而改变。

负载均衡：Kubernetes会自动在Service后面创建的Pods之间分配进入的流量，实现了简单的负载均衡。这意味着当多个Pods提供了相同的服务时，客户端的请求可以被均衡地分发到这些Pods上。

支持DNS：Kubernetes支持基于DNS的服务发现，允许Pods通过服务名（而不是IP地址）来相互通信。这大大简化了服务之间的调用和依赖关系的管理。

定义服务类型：Service可以有多种类型，最常见的是ClusterIP（默认，仅集群内部可访问）、NodePort（通过集群中每个节点的静态端口暴露服务）、LoadBalancer（在Cloud环境中，使用云提供商的负载均衡器暴露服务）和ExternalName（将服务映射到DNS名称，而不是选择Pods）。

在Kubernetes集群中，kube-proxy作为Service的代理组件，负责实现集群内部及外部对Service的访问。kube-proxy通过监听Kubernetes API Server中的Service和Endpoint资源变化，动态地在每个节点上配置网络规则，确保对Service的请求能够被正确地路由到后端的Pod实例上。

在iptables 模式下，kube-proxy会在每个节点上通过iptables规则来实现请求的转发。它会创建一系列的iptables规则，这些规则根据Service的IP和端口，将访问Service的流量重定向到后端的Pod IP和端口上。这种方式简单直接，但随着Service和Pod数量的增加，iptables规则会急剧膨胀，影响性能。

作为iptables的改进，ipvs（IP Virtual Server）模式提供了更高的性能和更好的扩展性。ipvs使用更高效的哈希表来管理网络规则，可以更快地查找和转发流量。这使得在大规模集群中，Service的访问性能得到显著提升。

1.2. 问题与挑战

尽管kube-proxy在大多数基础场景中表现良好，但它也存在一些明显的局限性：

1、场景简单：kube-proxy主要适用于简单的网络拓扑结构，对于复杂的IaaS（Infrastructure as a Service）场景，如需要支持VPC（Virtual Private Cloud）网络隔离、灵活的EIP（Elastic IP）使用等高级网络功能时，显得力不从心。

2、性能瓶颈：由于kube-proxy的报文转发完全依赖于软件实现（无论是iptables还是ipvs），这意味着它无法利用现代硬件（如DPU、SmartNIC）进行网络加速，在高负载跨节点转发的情况下，这种软件实现的性能瓶颈尤为明显。

3、资源消耗：基于软件实现的Kubernetes Service，在高负载跨节点转发的情况下会导致CPU资源消耗过高，从而影响整体系统的稳定性和性能。

与kube-proxy相似，许多开源的容器网络接口（CNI）插件，如使用Open vSwitch（OVS）的kube-ovn、Antrea等，通常依赖于自己的数据面处理机制来转发Service网络流量，在没有硬件加速的情况下，也面临类似的性能瓶颈和资源消耗问题。

2. 方案介绍

2.1. 整体架构

本方案基于DPU&SmartNIC实现了Kubernetes Service的解决方案，简称“驭云Service”。

驭云Service在驭云SDN的架构中实现，其中驭云SDN通过ovn/ovs机制将DPU&SmartNIC加入到同一个ovn集群，对网络进行统一的虚拟化，整体物理架构图如所示:

在Pod/裸机/VM接入DPU卡或SmartNIC卡后，用户的请求由Service处理后送往对应的Pod/裸机/VM。

软件整体架构如下：

如图所示，驭云Service基于驭云SDN，上图各个组件中均会参与处理Service的逻辑，下面分别进行介绍：

ycloud-controller，是SDN系统的控制平面，处理Service的主要逻辑，将用户创建的Service数据通过ovn转换成实际的网络拓扑。

yusurService-controller，处理用户创建的YusurService资源，翻译成内置Service资源给ycloud-controller使用。

ycloud-cni，该组件作为一个DaemonSet运行在每个节点上，是SDN的CNI接口，同时也会负责各个节点上Service的一些处理逻辑。

注：驭云SDN参见《基于DPU与SmartNIC的云原生SDN解决方案》

2.2. 方案描述

在驭云SDN的概念中，所有后端资源，无论是Pod、VM还是裸金属服务器，都属于某一个VPC（虚拟私有云）。VPC实现了逻辑隔离的网络空间，这意味着不同VPC内的网络流量不会相互干扰，这提供了重要的安全边界，同时也便于多租户环境中的资源管理和隔离。然而，这种隔离也带来了一个挑战：如何允许不同VPC之间或者外部网络访问这些VPC内的资源。

Service需要解决的就是从不同地方经过Service访问到这些VPC内的资源，并且根据策略进行请求的负载均衡。在驭云Service中，具体包含以下场景：

集群内部互通（ClusterIP类型Service）

场景①：客户端在集群VPC内，访问同VPC下的后端服务：

在这种情况下，客户端可以直接通过Service的ClusterIP访问后端服务。ClusterIP是一种虚拟IP地址，由Kubernetes为Service分配，只在集群内部可见。流量在VPC内直接转发，无需经过额外的网关或负载均衡器。

场景②：客户端在集群节点上，访问默认VPC下的一组后端服务：

当客户端运行在集群节点上时，它同样可以通过ClusterIP访问服务。Kubernetes的网络策略确保流量在节点和后端服务之间正确路由。这种访问方式同样限于集群内部，不需要EIP。

集群外部访问集群内（LoadBalancer类型Service）

场景③：客户端在集群外部，通过EIP访问一个VPC下的一组后端服务：

在此场景下，客户端通过云外访问集群内的服务。LoadBalancer类型Service会分配一个EIP，此时外部流量通过EIP被路由到集群内部的Service。

场景④：客户端在集群外部，通过EIP访问多个VPC下的一组后端服务：

当客户端需要访问跨多个VPC的服务时，情况变得复杂。在这种情况下，当外部流量通过EIP进入集群内Service时，Servcie会同时充当网关，将流量正确地路由到目标VPC。

本方案主要从控制面和数据面2各方面进行介绍。

2.2.1. 控制面

在控制层，我们对原生Service进行了封装，在Kubernetes基础上扩展了对Service的管理能力，整体控制面结构如下图所示：

Service和Endpoint是Kubernetes内置资源。资源Service定义了构造一个Service的基本信息。

由于内置资源无法满足我们需要功能，包括网络访问场景，和多种后端，于是驭云Service增加了YusurService与NetworkProbe两种自定义资源定义（CRDs）：

YusurService: 一种扩展的Service概念，允许定义更广泛的后端资源，包括Pod、VM、BM（裸金属服务器）、VNicIP（虚拟网络接口IP）。通过使用选择器（selectors），可以灵活地匹配不同类型的后端资源，而不仅仅是Pod。支持定义多种网络场景，灵活的指定eip和clusterIP等。

NetworkProbe: 用于健康检查的新CRD，为每个后端资源生成相应的探针，实时监控其健康状态。这可以确保负载均衡器只将请求转发给健康的实例。

用户只需要和YusurService进行交互，yusurService-controller会根据YusurService的信息创建Networkprobe，Endpoint和Service这3种资源。

Service包含网络配置的大多基本信息，Endpoint资源包含本次配置的所有后端；Networkprobe返回后端健康检查结果，yusurService-controller会根据Networkprobe的返回结果调整Endpoint所包含的健康后端。

yscloud-controller则会根据Endpoint和Service的信息通过ovn绘制出整个网络拓扑，打通网络通路。

通过这样的架构，系统不仅提供了高级别的抽象来简化Service管理和后端资源的健康监控，还实现了跨VPC的负载均衡，增强了Kubernetes集群的网络功能。

2.2.2. 数据面

Service的数据面依赖OVN和OpenVswitch，根据不同的访问场景，在不同的地方配置Load_Balancer，Load_Balancer是OVN的逻辑概念，可以应用在OVN的逻辑交换机或者逻辑路由器上面，它将在对应的地方上配置DNAT的规则，将访问VIP的报文转到合适的后端上去。

下文分别针对控制面中所描述的4种Service使用场景进行说明。

2.2.2.1 同vpc下访问资源

当创建了Service之后，LoadBalancer的网络策略会确保应用在vpc1内的所有Subnet上。当subnet3上的client访问10.0.0.100时，其请求将首先被subnet3上的LoadBalancer接收。LoadBalancer会基于其算法（例如轮询、最少连接数等）选择一个后端Pod，并将数据包的目标地址转换为所选Pod的实际IP地址。数据包随后会通过vpc1被转发到选定的Pod所在的Subnet，例如subnet1，最后转发至Pod1。

2.2.2.2. 从集群节点上访问vpc内资源

当集群节点上的client访问10.0.0.100时，报文经过node-interface进入subnet0，经过LoadBalancer将数据包的目标地址转换为所选Pod的实际IP地址后，通过ovn-cluster到对应subnet，完成一次转发。

2.2.2.3.从集群外部访问同一个vpc内资源

当创建了Service之后，LoadBalancer的网络策略会应用在vpc1上，当client访问200.0.0.100时，其请求将首先被这个EIP子网所属的eipGateway接收。eipGateway会将报文路由到Servic所属的VPC，vpc1内，此时LoadBalancer规则会基于其算法（例如轮询、最少连接数等）选择一个后端Pod，并将数据包的目标地址转换为所选Pod的实际IP地址。数据包随后会通过vpc1被转发到选定的Pod，完成一次转发。

2.2.2.4.从集群外部访问多个vpc内资源

当创建了Service之后，控制器会创建一个service-gateway的逻辑路由器，LoadBalancer的网络策略会应用在该路由器上，当client访问200.0.0.100时，其请求将首先被这个eip子网所属的eipGateway接收。eipGateway会将报文路由到service-gateway上，此时LoadBalancer规则会基于其算法（例如轮询、最少连接数等）选择一个后端Pod，并将数据包的目标地址转换为所选Pod的实际IP地址，源地址转换为所选service-gateway的系统IP地址。数据包随后会被转发到选定的Pod的vpc上，然后vpc将数据包送到Pod，完成一次转发。

3. 方案测试结果

3.1. 创建Service

创建一个带有特定选择器和端口映射的Service YAML文件ysvc1.yaml，如下：

apiVersion: iaas.yusur.io/v1 kind: YusurService metadata:  name: ysvc1 spec:  type: ClusterIP  scope: vpc  vpc: vpc1  ports:    - port: 5001      name: iperf      protocol: TCP      targetPort: 5001  selector:    svc: svc1-ep

使用kubectl apply -f ysvc1.yaml命令创建Service。

使用kubectl get ysvc ysvc1检查Service，如下：

访问Service clusterIP，访问成功。

图中的netns为service后端同vpc下的一个pod，10.233.46.185为service的clusterIP，5001是service暴露的端口。

3.2. 性能对比

3.2.1 Pod的带宽

带宽单位Gbits/s。

	测试用例	驭云卸载方案	未卸载方案
1	物理节点之间基准测试	163	166
2	物理节点访问后端在远端的Service	152	130
3	Pod访问后端在远端的Service	151	138

从上面测试数据得出以下结论：

1.       卸载模式下，驭云访问远端Service能够达到接近物理机的带宽。

2.       卸载模式比非卸载在带宽上性能提升了20%左右。

3.2.2 Pod的pps

pps单位为Mpps。

	测试用例	驭云卸载方案	未卸载方案
1	物理节点之间基准测试	45	45
2	物理节点访问后端在远端的Service	25.5	12.1
3	Pod访问后端在远端的Service	24.5	12.2

从下面数据得出以下结论：

1.       卸载模式下，驭云访问远端Service能够达到接近物理机的60%pps。

2.       卸载模式比非卸载在pps上性能提升了2倍以上。

3.2.3 Pod的延时

延时单位为us。

	测试用例	驭云卸载方案	未卸载方案
1	物理节点之间基准测试	32	32
2	物理节点访问后端在远端的Service	33	48
3	Pod访问后端在远端的Service	33	44

从上面测试数据得出以下结论：

1.       卸载模式下，驭云访问远端Service能够达到接近物理机的延迟。

2.       卸载模式比非卸载在延迟上降低了20%以上。

3.2.4 RPS

单位为Requests/s。

	测试用例	驭云卸载方案	未卸载方案
1	物理节点之间基准测试	15999
2	Pod跨节点访问Service	15139	11040

从上面测试数据得出以下结论：

1.       卸载模式下，驭云访问远端Service能够达到接近物理机的rps。

2.       卸载模式比非卸载在rps上提升了40%左右。

3.2.5 每条request的CPU指令数以及CPI

每条request的CPU指令数，单位为instructions/request。

	测试用例	驭云卸载方案	未卸载方案
	Pod跨节点访问Service	122,613	171,405

CPI，单位为cycles/instruction。

	测试用例	驭云卸载方案	未卸载方案
	Pod跨节点访问Service	1.94	1.69

从上面测试数据得出以下结论：

1.       一个请求消耗的CPU指令数量，卸载模式比非卸载模式降低30%左右。

2.       在CPI方面，卸载模式比非卸载模式增大了15%左右。

3.       综合消耗的CPU指令数量来看，对CPU的消耗减少了25%左右。

4. 优势总结

基于DPU和SmartNIC的K8s Service解决方案展现出显著的优势，具体总结如下：

① 支持复杂网络拓扑与高级功能

在复杂的网络拓扑下实现K8s Service，支持VPC网络隔离和EIP等高级网络功能，大大增强了Kubernetes集群在IaaS环境中的网络灵活性和安全性，满足复杂场景下的网络需求。

② 显著提升K8s Service性能

根据测试数据，本方案在带宽上性能提升了20%左右，pps上性能提升了2倍以上，延迟降低了20%以上。DPU和SmartNIC内置了强大的网络处理引擎，能够直接在硬件上完成报文的解析、转发和路由决策等任务，这种硬件加速机制使得在高负载跨节点转发时，仍能保持低延迟和高吞吐量，显著提升了Kubernetes Service的性能。

③ 降低资源消耗与优化系统性能

根据测试数据，本方案对CPU的消耗减少了25%左右。由于DPU和SmartNIC承担了大部分的网络处理工作，CPU从繁重的网络转发任务中解放出来，可以专注于执行其他更关键的计算任务，这不仅降低了CPU的资源消耗，还提升了整体系统的稳定性和性能。

综上所述，基于DPU和SmartNIC的K8s Service解决方案在应对复杂网络拓扑、性能瓶颈和资源消耗等方面具有明显的优势，能够显著提升Kubernetes集群在复杂IaaS环境中的网络性能和整体稳定性。

本方案来自于中科驭数软件研发团队，团队核心由一群在云计算、数据中心架构、高性能计算领域深耕多年的业界资深架构师和技术专家组成，不仅拥有丰富的实战经验，还对行业趋势具备敏锐的洞察力，该团队致力于探索、设计、开发、推广可落地的高性能云计算解决方案，帮助最终客户加速数字化转型，提升业务效能，同时降低运营成本。