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使用指数加权移动平均（EWMA）实现基于工作负载延迟的负载均衡

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ASM在1.21版本提供了Peak EWMA（Exponentially Weighted Moving Average）负载均衡器，该负载均衡器通过计算静态权重、延迟、错误率等的移动平均值得出节点的分值进行负载均衡选择。当后端服务需要处理突然增加的流量时，ASM可以通过Peak EWMA算法关注实例的最高负载和实时响应时间，灵活地对流量进行分配，从而更好地处理流量峰值。本文介绍如何配置和使用指数加权移动平均（EWMA）实现基于工作负载延迟的负载均衡。

背景信息

服务网格ASM提供了多种常见的负载均衡算法，包括轮询、最少请求数、随机等。这些算法可以满足大多数业务场景的需求，并保证一定的性能表现。但是这些算法只能根据静态规则来进行后端选择，不会考虑后端实例的实时状态和性能。

例如，某网格使用默认的负载均衡算法，其后端服务的一个Pod由于所在的宿主机资源被其他应用占用而响应迟缓，导致请求延时增加甚至超时，而其他几个Pod则相对空闲。在这种情况下，如果负载均衡器能智能地避开这个性能异常的Pod，将流量更多地路由至其他相对空闲的Pod，这样可以显著地降低应用整体的错误率和响应延迟。

前提条件

使用方法

  1. 登录ASM控制台，在左侧导航栏，选择服务网格 > 网格管理。

  2. 在网格管理页面，单击目标实例名称，然后在左侧导航栏，选择流量管理中心 > 目标规则，然后单击使用YAML创建。

  3. 填入以下示例内容，单击创建。此示例YAML为命名空间default下的服务simple-server指定了PEAK_EWMA负载均衡算法。

    apiVersion: networking.istio.io/v1beta1
kind: DestinationRule
metadata:
  name: simple-server
  namespace: default
spec:
  host: simple-server.default.svc.cluster.local
  trafficPolicy:
    loadBalancer:
      simple: PEAK_EWMA # 指定使用ASM PEAK_EWMA负载均衡器

使用示例

示例介绍

本示例使用simple-server应用作为服务端，sleep应用作为发起测试流量的客户端，基于simple-server应用的服务simple-server.default.svc.cluster.local服务作为服务端。该服务下包含两个不同配置的deployment：

  • simple-server-normal：该Deployment配置返回延迟范围50~100ms。

  • simple-server-hight-latency：该Deployment配置返回延迟范围为500~2000ms，使用该deployment来模拟一个服务下部分工作负载延迟增高的情况。

image

步骤一：为ASM实例启用监控指标

为了更加直观地体现Peak EWMA负载均衡器的效果，本示例通过启用ASM监控指标来观察启用Peak EWMA负载均衡前后服务整体响应时间变化。关于启用监控指标以及采集监控指标到ARMS，请参见将监控指标采集到可观测监控Prometheus版。

步骤二：环境部署

  1. 在ACK集群对应的KubeConfig环境下，使用以下YAML创建sleep.yaml。

    展开查看YAML内容

    apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
  name: sleep
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: sleep
  labels:
    app: sleep
    service: sleep
spec:
  ports:
  - port: 80
    name: http
  selector:
    app: sleep
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: sleep
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: sleep
  template:
    metadata:
      labels:
        app: sleep
    spec:
      terminationGracePeriodSeconds: 0
      serviceAccountName: sleep
      containers:
      - name: sleep
        image: curlimages/curl
        command: ["/bin/sleep", "infinity"]
        imagePullPolicy: IfNotPresent
        volumeMounts:
        - mountPath: /etc/sleep/tls
          name: secret-volume
      volumes:
      - name: secret-volume
        secret:
          secretName: sleep-secret
          optional: true
---

    执行以下命令，部署sleep应用。

    kubectl apply -f sleep.yaml

  2. 使用以下内容创建simple.yaml。

    展开查看YAML内容

    apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: simple-server
  labels:
    app: simple-server
    service: simple-server
spec:
  ports:
  - port: 8080
    name: http
  selector:
    app: simple-server
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  labels:
    app: simple-server
  name: simple-server-normal
  namespace: default
spec:
  progressDeadlineSeconds: 600
  replicas: 1
  revisionHistoryLimit: 10
  selector:
    matchLabels:
      app: simple-server
  strategy:
    rollingUpdate:
      maxSurge: 25%
      maxUnavailable: 25%
    type: RollingUpdate
  template:
    metadata:
      creationTimestamp: null
      labels:
        app: simple-server
    spec:
      containers:
      - args:
        - --delayMin
        - "50"
        - --delayMax
        - "100"
        image: registry-cn-hangzhou.ack.aliyuncs.com/test-public/simple-server:v1.0.0.0-g88293ca-aliyun
        imagePullPolicy: IfNotPresent
        name: simple-server
        ports:
        - containerPort: 80
          protocol: TCP
        resources:
          limits:
            cpu: 500m
        terminationMessagePath: /dev/termination-log
        terminationMessagePolicy: File
      dnsPolicy: ClusterFirst
      restartPolicy: Always
      schedulerName: default-scheduler
      securityContext: {}
      terminationGracePeriodSeconds: 30
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  labels:
    app: simple-server
  name: simple-server-high-latency
  namespace: default
spec:
  progressDeadlineSeconds: 600
  replicas: 1
  revisionHistoryLimit: 10
  selector:
    matchLabels:
      app: simple-server
  strategy:
    rollingUpdate:
      maxSurge: 25%
      maxUnavailable: 25%
    type: RollingUpdate
  template:
    metadata:
      creationTimestamp: null
      labels:
        app: simple-server
    spec:
      containers:
      - args:
        - --delayMin
        - "500"
        - --delayMax
        - "2000"
        image: registry-cn-hangzhou.ack.aliyuncs.com/test-public/simple-server:v1.0.0.0-g88293ca-aliyun
        imagePullPolicy: IfNotPresent
        name: simple-server
        ports:
        - containerPort: 80
          protocol: TCP
        resources:
          limits:
            cpu: 500m
        terminationMessagePath: /dev/termination-log
        terminationMessagePolicy: File
      dnsPolicy: ClusterFirst
      restartPolicy: Always
      schedulerName: default-scheduler
      securityContext: {}
      terminationGracePeriodSeconds: 30
---

    执行以下命令部署simple-server-normal和simple-server-high-latency应用。

    kubectl apply -f simple.yaml

步骤三：以默认负载均衡算法发起测试

本节是基于默认负载均衡算法LEAST_REQUEST产生基准数据。

  1. 执行以下命令发起测试，该命令会向simple-server服务发起100次/hello调用：

    kubectl exec -it deploy/sleep -c sleep --  sh -c 'for i in $(seq 1 100); do time curl simple-server:8080/hello; echo "request $i done"; done'

    预期输出如下：

    hello
 this is port: 8080real 0m 0.06s
user    0m 0.00s
sys     0m 0.00s
request 1 done
hello
 this is port: 8080real 0m 0.09s
user    0m 0.00s
sys     0m 0.00s
request 2 done

......

hello
 this is port: 8080real 0m 1.72s
user    0m 0.00s
sys     0m 0.00s
request 100 done

  2. 命令执行完毕后，在网格管理页面，单击目标实例名称，然后在左侧导航栏，选择可观测管理中心 > 监控指标，选择网格服务级别监控选项卡，输入以下筛选条件：

    • Namespace: default

    • Service: simple-server.default.svc.cluster.local

    • Reporter: destination

    • Client Workload Namespace: default

    • Client Workload: sleep

    • Service Workload Namespace: default

    • Service Workload: simple-server-normal + simple-server-high-latency

  3. 单击Client Workloads下拉菜单，查看Incoming Request Duration By Source面板。

    image

    可以看到，sleep应用到simple-server服务的请求响应时间P50为87.5ms，P95则上升较为显著，达到了2.05s，这是因为simple-server-high-latency的延迟较高，增加了整个服务的响应时间。

    重要

    上述步骤中提到的测试结果是在受控实验环境下得出的理论数值，实际结果可能会因您的业务环境不同而有所差异。

步骤四：配置Peak EWMA负载均衡算法再次测试

创建DestinationRule为simple-server服务应用配置Peak EWMA负载均衡算法。

  1. 参考使用方法中的步骤和以下YAML内容创建目标规则。

    apiVersion: networking.istio.io/v1beta1
kind: DestinationRule
metadata:
  name: simple-server
  namespace: default
spec:
  host: simple-server.default.svc.cluster.local
  trafficPolicy:
    loadBalancer:
      simple: PEAK_EWMA

  2. 在ACK集群对应的KubeConfig环境下，执行以下命令再次发起测试。

    kubectl exec -it deploy/sleep -c sleep --  sh -c 'for i in $(seq 1 100); do time curl simple-server:8080/hello; echo "request $i done"; done'

  3. 对照步骤三中查看监控指标的步骤及结果，可以看到P90、P95、P99响应时间明显下降。这是因为Peak EWMA负载均衡器发现了simple-server-high-latency工作负载的延迟较高，降低了它的负载均衡权重，从而将更多的请求分配至延迟更低的simple-server-normal，从服务整体的视角观察，请求的整体延迟显著降低了。

    image

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