背景

apiserver是kubernetes中最重要的组件，一旦遇到恶意刷接口或请求量超过承载范围，apiserver服务可能会崩溃，导致整个kubernetes集群不可用。所以我们需要对apiserver做限流处理来提升kubernetes的健壮性。

k8s-apiserver限流能力发展过程

apiserver限流能力的发展分为两个阶段：

1. kubernetes 1.18版本之前kube-apiserver只是将请求分成了变更类型(create、update、delete、patch)和非变更类型(get、list、watch)，并通过启动参数设置了两种类型的最大并发数。

   --max-requests-inflight　 　　　　    ## 限制同时运行的非变更类型请求的个数上限，0表示无限制。 
   --max-mutating-requests-inflight　  ## 限制同时运行的变更类型请求的个数上限。0 表示无限制。
   

   此时的apiserver限流能力较弱，若某个客户端错误的向kube-apiserver发起大量的请求时，必然会阻塞kube-apiserver，影响其他客户端的请求，因此高阶的限流APF就诞生了。
2. kubernetes1.18版本之后APF（ APIPriorityAndFairness ）成为kubernetes的默认限流方式。 APF以更细粒度的方式对请求进行分类和隔离，根据优先级和公平性进行处理。

   --enable-priority-and-fairness   ##  该值作为APF特性开关，默认为true 
   --max-requests-inflight、--max-mutating-requests-inflight    ## 当开启APF时，俩值相加确定kube-apiserver的总并发上限
   

两个阶段限流能力对比

APF关键资源介绍

APF通过FlowSchema 和 PriorityLevelConfiguration两个资源配置限流策略。

• FlowSchema：解决老版本分类颗粒度粗的问题。根据rules字段匹配请求，匹配规则包含：请求对象、执行操作、请求者身份和命名空间

  apiVersion: flowcontrol.apiserver.k8s.io/v1beta2 
  kind: FlowSchema                 # 一个kubernetes集群中可以定义多个FlowSchema 
  metadata: 
    name: myfl 
  spec: 
    distinguisherMethod:           # 可选值为：ByNamespace或ByUser，用于把请求分组。属于同组的请求会分配到固定的queue中，如果省略该参数，则该FlowSchema匹配的所有请求都将视为同一个分组。
      type: ByUser 
    matchingPrecedence: 90         # 数字越小代表FlowSchema的匹配顺序越在前，取值范围：1~10000。 
    priorityLevelConfiguration:    # FlowSchema关联的priorityLevelConfiguration 
      name: mypl 
    rules:
    - nonResourceRules:            # 匹配非资源型：匹配接口URL 
      - nonResourceURLs: 
        - '*' 
      resourceRules:               # 匹配资源型：匹配apigroup、namespace、resources、verbs 
      - apiGroups: 
        - '*' 
        namespaces: 
        - '*' 
        resources: 
        - '*' 
        verbs: 
        - get 
        - create 
        - list 
        - update 
      subjects:                   # 匹配请求者主体：可选Group、User、ServiceAccount 
      - group: 
          name: '*' 
        kind: Group 
      - kind: User 
        user: 
          name: '*' 
      - kind: ServiceAccount 
        serviceAccount: 
          name: myserviceaccount 
          namespace: demo 
  

• PriorityLevelConfiguration：解决老版本隔离性差的问题和优先级问题，并定义了限流细节（总队列数、队列长度、是否可排队）。当请求与某个FlowSchema匹配后，该请求会关联FlowSchema中指定的PriorityLevelConfiguration资源，每个PriorityLevelConfiguration相互隔离，且能承受的并发请求数也不一样

  apiVersion: flowcontrol.apiserver.k8s.io/v1beta2 
  kind: PriorityLevelConfiguration          ## 每个PriorityLevelConfiguration有自己独立的限流配置， PriorityLevelConfiguration之间是完全隔离的。 
  metadata: 
    name: mypl 
  spec: 
    type: Limited                           # 设置是否为特权级别，如果为Exempt则不进行限流，如果为Limited则进行限流 
    limited: 
      assuredConcurrencyShares: 2           # 值越大，PriorityLevelConfiguration的并发上限越高。若当前并发执行数未达到并发上限，则PL处于空闲状态。 
      limitResponse:                        # 定义如何处理当前无法被处理的请求 
        type: Queue                         # 类型，Queue或者Reject，Reject直接返回429并拒绝，Queue将请求加入队列 
        queuing: 
          handSize: 1                       # 根据ByNamespace或ByUser对请求分组，每个分组对应queues的数量， 
          queueLengthLimit: 20              # 此PriorityLevelConfiguration中每个队列的长度 
          queues: 2                         # 此PriorityLevelConfiguration中的队列数
  

一个FlowSchema只能关联一个priorityLevelConfiguration，多个FlowSchema可以关联同一个priorityLevelConfiguration
PriorityLevelConfiguration并发上限 = （assuredConcurrencyShares / 所有assuredConcurrencyShares之和 ） apiserver总并发数*

APF处理过程

1. 请求与集群中的FlowSchema列表按照顺序依次匹配，每个FlowSchema的matchingPrecedence字段决定其在列表中的顺序，matchingPrecedence字段值越小，越靠前，越先进行匹配请求。
2. 根据FlowSchema资源中的rules规则进行匹配，匹配方式可以是 “请求的资源类型”、“请求的动作类型”、“请求者的身份”、“请求的命名空间” 等多个维度。
3. 若请求与某个FlowSchema成功匹配，匹配就会结束。FlowSchema关联着一个PriorityLevelConfiguration，每个PriorityLevelConfiguration中包含许多queue，根据FlowSchema.spec.Distinguisher字段将请求进行"分组"，根据分组来分配queue，分配queue数量由PriorityLevelConfiguration资源的handSize字段决定，如果省略该参数，则该FlowSchema匹配的所有请求都将视为同一个"分组"。
4. 每个PriorityLevelConfiguration资源都有独立的并发上限，assuredConcurrencyShares字段为apiserver总并发数的权重占比，值越大分配的并发上限就越高，当PriorityLevelConfiguration达到并发上限后，请求会根据所属的"分组"写入固定的queue中，请求被阻塞等待。请求与queue的固定关联可以让恶意用户只影响其使用的queue，而不会影响同PriorityLevelConfiguration中的其他queue。
5. 当PriorityLevelConfiguration未达到并发上限时，fair queuing算法从所有queue中选择一个合适的queue取出请求，解除请求的阻塞，执行这个请求。fair queuing算法能保证同一个 PriorityLevelConfiguration 中的所有queue被处理机会平等。

APF实战

1. kubernetes原生自带了一些FlowSchema和PriorityLevelConfiguration规则，我们选择一个查看，如下图：
   

2. 下面我们创建新的APF规则：当请求对象是apf命名空间中的deployment，则进行"apfpl"限流规则。

   apiVersion: flowcontrol.apiserver.k8s.io/v1beta2 
   kind: FlowSchema 
   metadata: 
     name: apffl 
   spec: 
     matchingPrecedence:  150 
     priorityLevelConfiguration: 
       name: apfpl                           ## 关联名为apfpl的PriorityLevelConfiguration 
     rules: 
       - resourceRules: 
         - apiGroups: 
             - apps 
           clusterScope: true 
           namespaces: 
             - apf                           ## 匹配apf命名空间 
           resources: 
             - deployments                   ## 匹配操作deployment的请求 
           verbs: 
             - '*'                           ## 匹配任意操作类型 
         subjects: 
           - kind: Group 
             group: 
               name: '*'                     ## 匹配任意组身份  
   --- 
   apiVersion: flowcontrol.apiserver.k8s.io/v1beta2 
   kind: PriorityLevelConfiguration 
   metadata: 
     name: apfpl 
   spec: 
     limited: 
       assuredConcurrencyShares: 2             
       limitResponse:                         ## 设置限流处理细节 
         queuing: 
           handSize: 1  
           queueLengthLimit: 20                 
           queues: 2  
         type: Queue 
     type: Limited                             ## 对请求做限流处理
   

3. 接着在apf命名空间和default命名空间分别创建deployment进行测试。apf_fs为请求被分类到的 FlowSchema 的名称，apf_pl为该请求的优先级名称。查看apiserver日志信息，见下图：
   

4. 循环操作deployment，我们可以使用命令查看是否触发限流等待

   kubectl get --raw /debug/api_priority_and_fairness/dump_priority_levels
   

   
   返回waitingRequests非0，则代表触发最大并发数，有请求被限流进入等待队列。PriorityLevelConfiguration资源不为空闲表示已达到并发上限