一、前言
本文针对我们生产上出现的流量不均的问题，介绍一下解决方案。
k8s是一个特别复杂的系统，而网络相关的问题是其中最复杂的问题，要通过一两篇文章介绍清楚是很难的。这个流量不均的问题出现的原因并不复杂，就是因为kube-proxy使用了默认的iptables做负载均衡，而它是以概率的方式转发，使用长连接且连接数较少时，偏差会比较大。下面介绍两种场景。
二、场景
2.1 滚动更新负载不均在连接数比较固定或波动不大的情况下，滚动更新时，旧 Pod 上的连接逐渐断掉，重连到新启动的 Pod 上，越先启动的 Pod 所接收到的连接数越多，造成负载不均:
2.2 rr 策略负载不均
假如长连接服务的不同连接的保持时长差异很大，而 ipvs 转发时默认是 rr 策略转发，如果某些后端 Pod “运气较差”，它们上面的连接保持时间比较较长，而由于是 rr 转发，它们身上累计的连接数就可能较多，节点上通过 ipvsadm -Ln -t CLUSTER-IP:PORT 查看某个 service 的转发情况:
我们发现部分 Pod 连接数高，它们相比连接数低的 Pod 要同时处理更多的连接，消耗的资源也就相对更多从而造成负载不均。
将 kube-proxy 的 ipvs 转发模式设置为 lc (Least-Connection) ，即倾向转发给连接数少的 Pod，可能会有所缓解，但也不一定，因为 ipvs 的负载均衡状态是分散在各个节点的，并没有收敛到一个地方，也就无法在全局层面感知哪个 Pod 上的连接数少，并不能真正做到 lc。可以尝试设置为 sh (Source Hashing)，并且这样可以保证即便负载均衡状态没有收敛到同一个地方，也能在全局尽量保持负载均衡。
这边很多对kupe-proxy的ipvs模式可能不太了解，ipvs和iptables都是基于netfilter的，两者差别如下：
- ipvs 为大型集群提供了更好的可扩展性和性能
- ipvs 支持比 iptables 更复杂的负载均衡算法（最小负载、最少连接、加权等等）
- ipvs 支持服务器健康检查和连接重试等功能
2.3、扩容失效问题在连接数比较固定或波动不大的情况下，工作负载在 HPA 自动扩容时，由于是长链接，连接数又比较固定，所有连接都 “固化” 在之前的 Pod 上，新扩出的 Pod 几乎没有连接，造成之前的 Pod 高负载，而扩出来的 Pod 又无法分担压力，导致扩容失效:
三、最佳实践
- 业务层面自动重连，避免连接 “固化” 到某个后端 Pod 上。比如周期性定时重连，或者一个连接中处理的请求数达到阈值后自动重连。
- 不直接请求后端，通过七层代理访问。比如 gRPC 协议，可以 使用 nginx ingress 转发 gRPC，也可以 使用 istio 转发 gRPC，这样对于 gRPC 这样多个请求复用同一个长连接的场景，经过七层代理后，可以自动拆分请求，在请求级别负载均衡。
- kube-proxy 的 ipvs 转发策略设置为 sh (–ipvs-scheduler=sh)。
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