二、物理部署异地容灾方案
图2-1 物理部署异地容灾方案图
移动云部署的RocketMQ采用的Master/Slave的主从模式，其中物理部署异地容灾的方案包括以下几部分：
(1) NameServer组件作为轻量级注册中心，无状态，负责更新和发现 Broker服务Namesrv之间相互没有通信，单台Namesrv宕机不影响其他Namesrv节点与集群的功能，两台Namesrv部署在不同的可用区，当一个可用区故障，另外一个可用区的Namesrv依然能对外提供服务。
(2) Broker组件作为消息中转角色，负责存储消息，转发消息，采用Master/Slave部署模式，在两个可用区上交叉部署（如broker-a的Master部署在可用区1上，Slave节点部署在可用区2上，broker-b的Master部署在可用区2上，Slave节点部署在可用区1上），消息发送到Master节点后会实时同步到Slave节点，保证每个可用区保存了全量的消息。当单个可用区故障也会对外提供消息的读写能力。
三、云化版本异地容灾单集群方案
针对物理机部署RocketMQ运维、迁移、扩缩容费时费力，操作复杂；业务增加以后，资源无法弹性，手动扩缩容实时性差；底层资源利用率不高，用户资源隔离和流量的管控需要额外投入等问题。可以借助K8S Operator，Operator 的工作原理，实际上是利用了 Kubernetes 的自定义 API 资源（如使用CRD，CustomResourceDefinition），来描述想要部署的应用；然后在自定义控制器里，根据自定义 API 对象的变化，来完成具体的部署和运维工作，实现Operator主要关键是 CRD（自定义资源）和 Controller（控制器）的设计。
图3-1 Operator原理图
自研了RocketMQ Operator实现集群的秒级部署，扩缩容，规格变更等一些列常见的运维操作，进而解决在物理部署所带来的难题。下图是RocketMQ Operator设计实现：
图3-2 RocketMQ Operator架构图
该方案使用三个异地可用区部署一个K8S集群，每个可用区部署一个master节点，图中的Broker是两主两从高可用方案，采用交叉部署，namesrv每个可用区部署一个实例。
图3-3 云化异地容灾单集群方案
这个方案存在几个问题：大规模单K8S集群出现故障时可能会对整个集群产生影响，且组件升级难、风险大；随着业务增加，核心组件压力增大，性能下降；单一集群的建设可能受限于特定的地理位置和前期规划，缺乏灵活性。
四、云化版本异地容灾集群联邦方案
针对上述方案的缺点，消息队列RocketMQ云化版本多可用区的现阶段优化为如下方案：
图4-1 云化异地容灾多联邦集群方案
K8S集群采用云原生Kosmos进行多个集群联邦，不在单纯依赖单个K8S集群，RocketMQ服务资源通过Kosmos CluterTree同步联邦集群间的svc，pod等资源 ，联邦集群间的网络由Kosmos ClusterLink打通。
五、Kosmos简介
Kosmos是移动云的分布式云原生联邦集群技术集合，于2023年8月开源，项目地址：https://github.com/kosmos-io/kosmos。Kosmos包含多集群网络工具ClusterLink、跨集群编排工具ClusterTree等：
图5-1 Kosmos模块和组件
ClusterLink的作用是打通多个Kubernetes集群之间的网络，在CNI上层实现，用户无需卸载或重启已经安装的CNI插件，且不会对正在运行的pod产生影响。ClusterLink的主要功能如下：
✓ 提供跨集群PodIP、ServiceIP互访能力
✓ 提供P2P、Gateway多种网络模式
✓ 支持全局IP分配
✓ 支持IPv4、IPv6双栈ClusterTree的作用是实现Kubernetes的树形扩展和应用的跨集群编排。ClusterTree本质是一组控制器，用户可以像使用单集群那样直接与控制面kube-apiserver进行交互，不需要额外的代码改造。目前，ClusterTree包含的主要功能如下：
✓提供创建跨集群应用能力
✓兼容k8s api，用户零改造
✓支持有状态应用
✓支持k8s-native（需要访问kube-apiserver的）应用除此之外，Kosmos还提供一些辅助工具，其中，kosmos-operator简化了Kosmos部署。Kosmosctl是一款命令行工具，为用户提供网络连通性测试、集群纳管、Kosmos部署安装等功能。
六、Kosmos多集群网络ClusterLink
（一）ClusterLink工作流程和原理
ClusterLink基于linux隧道技术打通跨集群网络，隧道类型是可配置的，例如：VxLAN或IPSec。ClusterLink包含Network-Manager、Agent等多个组件，如下图所示浅蓝色部分。各个组件相互协作完成隧道、路由表、fdb等网络配置。
图 6-1 ClusterLink架构
其工作流程如下：
- 首先，位于各个子集群的Controller-Manager组件负责收集集群信息，如：podCIDR、serviceCIDR、node信息等，这些信息在不同的CNI插件下会保存在不同位置，因此Controller-Manager包含一些插件来适配CNI。收集的集群信息会保存在两个自定义资源：Cluster、ClusterNode中。
- 然后，Network-Manager组件监听到这两个CR的变化，实时计算各个节点所需的网络配置，如：网卡信息、路由表、iptables、arp等等。对应节点的网络配置信息保存在NodeConfig自定义资源对象中。
- 接下来，作为网络配置的具体实施者，agent，一个daemonset，负责读取对应节点的网络配置，进行底层网络配置。待网络配置完成后，pod即可通过podIP、serviceIP进行跨集群访问。
（二）ClusterLink网络模式介绍
图 6-2 ClusterLink网络模式
目前，ClusterLink包含两种网络模式：Gateway和P2P。在Gateway模式中，数据包由左侧pod发出后，先经由集群内隧道vx-local到达该集群gateway节点。然后再走跨集群隧道到达对端集群。数据包到达对端集群后，交由CNI处理，走单集群网络到达目标pod。该模式有利有弊，其优势在于每个集群只需要1个节点（考虑HA时需要2个）提供对外访问即可，适用于跨云混合云场景。缺点是因为网络路径较长，有一定的性能损耗。针对此问题，ClusterLink提供P2P模式，对网络性能要求较高的场景可以使用此模式。在该模式下，数据包的控制粒度更细，会直接发往对端pod所在节点。此外，P2P和Gateway两种模式支持混合使用。
七、Kosmos跨集群编排ClusterTree
（一）ClusterTree 组件和原理介绍
ClusterTree实现了Kubernetes的树形扩展和应用的跨集群编排，用户可以像使用单集群那样访问root kube-apiserver。Leaf集群作为节点添加在root集群中，用户可以使用k8s原生的方式控制pod分布，例如：labelSelector、亲和/反亲和、污点和容忍、拓扑分布约束等。
图 7-1 ClusterTree 架构
ClusterTree其本质是一组控制器，各个控制器的作用如下：
- node-controller：节点资源计算；节点状态维护；节点lease更新
- pod-controller：监听root集群pod创建，调用leaf集群kube-apiserver进行pod创建；维护pod状态；环境变量转换；权限注入
- storagecopy-controller：pv/pvc资源同步和状态管理
- mcs-controller：service资源同步和状态管理
（二）ClusterTree 高可用介绍
当出现AZ级故障，或者AZ之间网络中断，确保用户正常访问RocketMQ集群实例是非常重要的。如上图所示，为了应对A处网络断开或者控制面故障，ClusterTree实现了service和endpoint资源的同步，让用户访问流量直接从子集群走，解耦了管理和业务，也缩短了网络路径。RocketMQ的nameserver pod是跨集群分布，当B处网络断开或者某个AZ故障，会导致用户有50%概率访问失败的nsv pod。针对此问题，ClusterTree的eps-probe插件会周期对跨集群ep进行探测，并移除失效endpoint。
图 7-2 RocketMQ跨AZ高可用
八、Kosmos 集群负载和网络性能测试
ClusterTree能管理多少节点和pod？ClusterLink较单集群网络的性能如何？这些都是用户非常关注的问题，对此我们也做了相应的测试。
（一）集群负载测试
- 测试标准
Kubernetes官方给出3条SLIs（Service Level Indicator，服务水平指标），并给出对应的SLOs（Service Level Objective，服务水平目标）值。SLIs包括：读写延迟、无状态pod启动时间（不含镜像拉取和init容器启动），文档地址：https://github.com/kubernetes/community/blob/master/sig-scalability/slos/slos.md - 测试工具
- ClusterLoader2
ClusterLoader2 能够针对Kubernetes 定义的SLIs/SLOs 指标进行测试，检验集群是否符合各项服务质量标准。ClusterLoader2 最终会输出一份Kubernetes集群性能报告，展示一系列性能指标测试结果。https://github.com/kubernetes/perf-tests/tree/master/clusterloader2 - Kwok
道客开源项目，用于快速模拟大规模集群。https://github.com/kubernetes-sigs/kwok
- 测试方法
图 8-1 集群负载测试-测试方法
如图所示，我们首先通过kwok创建了20个大规模集群，每个集群包含5000个节点，我们将这些集群使用Kosmos进行纳管。接下来，使用clusterloader2 连接控制面kube-apiserver进行集群负载测试，其关键测试参数如图所示。
- 测试结果
图 8-2 集群负载测试-测试结果
使用kosmos管理k8s集群联邦，在 100,000 节点和 200,000 pod场景下，达到官方SLOs标准，并且该规模并未达到kosmos上限。
（二）网络性能测试
- 测试工具
iperf3 - 评估标准
我们使用RTT（Round-Trip Time）时延来评估性能优劣。RTT即：往返时延，表示发送端从发送数据开始，到发送端收到来自接收端的确认（接收端收到数据后即发送确认），总共经历的时延。 - 测试方法
比对单集群网络和跨集群网络的RTT时延，如下图所示1、2部分：
图 8-3 网络性能测试-测试方法
- 测试结果
跨集群相对于单集群，RTT时延增加6%左右。
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