一文读懂 SuperEdge 云边隧道

作者

李腾飞，腾讯容器技术研发工程师，腾讯云TKE后台研发，SuperEdge核心开发成员。

杜杨浩，腾讯云高级工程师，热衷于开源、容器和Kubernetes。目前主要从事镜像仓库，Kubernetes集群高可用&备份还原，以及边缘计算相关研发工作。

SuperEdge 介绍

SuperEdge 是 Kubernetes 原生的边缘容器方案，它将 Kubernetes 强大的容器管理能力扩展到边缘计算场景中，针对边缘计算场景中常见的技术挑战提供了解决方案，如：单集群节点跨地域、云边网络不可靠、边缘节点位于 NAT 网络等。这些能力可以让应用很容易地部署到边缘计算节点上，并且可靠地运行，可以帮助您很方便地把分布在各处的计算资源放到一个 Kubernetes 集群中管理，包括但不限于：边缘云计算资源、私有云资源、现场设备，打造属于您的边缘 PaaS 平台。SuperEdge 支持所有 Kubernetes 资源类型、API 接口、使用方式、运维工具，无额外的学习成本，也兼容其他云原生项目，如：Promethues，使用者可以结合其他所需的云原生项目一起使用。项目由以下公司共同发起：腾讯、Intel、VMware、虎牙直播、寒武纪、首都在线和美团。

云边隧道的架构与原理

在边缘场景中，很多时候都是单向网络，即只有边缘节点能主动访问云端。云边隧道主要用于代理云端访问边缘节点组件的请求，解决云端无法直接访问边缘节点的问题。

架构图如下所示：

实现原理为：

边缘节点上 tunnel-edge 主动连接 tunnel-cloud service，tunnel-cloud service根据负载均衡策略将请求转到 tunnel-cloud pod
tunnel-edge 与 tunnel-cloud 建立 gRPC 连接后，tunnel-cloud 会把自身的podIp和 tunnel-edge 所在节点的 nodeName 的映射写入 tunnel-dns。gRPC 连接断开之后，tunnel-cloud 会删除相关 podIp 和节点名的映射

而整个请求的代理转发流程如下：

apiserver 或者其它云端的应用访问边缘节点上的 kubelet 或者其它应用时，tunnel-dns 通过 DNS 劫持(将 HTTP Request 中的 host 中的节点名解析为 tunnel-cloud 的podIp)把请求转发到 tunnel-cloud 的pod上
tunnel-cloud 根据节点名把请求信息转发到节点名对应的与 tunnel-edge 建立的 gRPC 连接上
tunnel-edge 根据接收的请求信息请求边缘节点上的应用

Tunnel 内部模块数据交互

在介绍完 Tunnel 的配置后，下面介绍 Tunnel 的内部数据流转：

上图标记出了 HTTPS 代理的数据流转，TCP 代理数据流转和 HTTPS 的类似，其中的关键步骤：

HTTPS Server -> StreamServer：HTTPS Server 通过 Channel将 StreamMsg 发送给 Stream Server，其中的 Channel 是根据 StreamMsg.Node 字段从 nodeContext 获取 node.Channel
StreamServer -> StreamClient: 每个云边隧道都会分配一个 node 对象，将 StreamClient 发送到 node 中的 Channel 即可把数据发往 StreamClient
StreamServer -> HTTPS Server: StreamServer 通过 Channel 将 StreamMsg 发送给 HTTPS Server，其中的 Channel 是根据 StreamMsg.Node从nodeContext 获取 node，通过 StreamMsg.Topic 与 conn.uid 匹配获取 HTTPS 模块的 conn.Channel

nodeContext 和 connContext 都是做连接的管理，但是 nodeContext 管理 gRPC 长连接的和 connContext 管理的上层转发请求的连接(TCP 和 HTTPS)的生命周期是不相同的，因此需要分开管理

Tunnel 的连接管理

Tunnel 管理的连接可以分为底层连接(云端隧道的 gRPC 连接)和上层应用连接(HTTPS 连接和 TCP 连接)，连接异常的管理的可以分为以下几种场景：

gRPC 连接正常，上层连接异常

以 HTTPS 连接为例，tunnel-edge 的 HTTPS Client 与边缘节点 Server 连接异常断开，会发送 StreamMsg (StreamMsg.Type=CLOSE) 消息，tunnel-cloud 在接收到 StreamMsg 消息之后会主动关闭 HTTPS Server与HTTPS Client 的连接。

gRPC 连接异常

gRPC 连接异常，Stream 模块会根据与 gPRC 连接绑定的 node.connContext，向 HTTPS 和 TCP 模块发送 StreamMsg(StreamMsg.Type=CLOSE)，HTTPS 或 TCP 模块接收消息之后主动断开连接。

Stream (gRPC云边隧道)

func (stream *Stream) Start(mode string) {
    context.GetContext().RegisterHandler(util.STREAM_HEART_BEAT, util.STREAM, streammsg.HeartbeatHandler)
    if mode == util.CLOUD {
        ...
        //启动gRPC server
        go connect.StartServer()
        ...
        //同步coredns的hosts插件的配置文件
        go connect.SynCorefile()
    } else {
        //启动gRPC client
        go connect.StartSendClient()
        ...
    }
    ...
}

tunnel-cloud 首先调用 RegisterHandler 注册心跳消息处理函数 HeartbeatHandler
SynCorefile 执行同步 tunnel-coredns 的 hosts 插件的配置文件，每隔一分钟(考虑到 configmap 同步 tunnel-cloud 的 pod 挂载文件的时间)执行一次 checkHosts，如下：

func SynCorefile() {
    for {
        ...
        err := coreDns.checkHosts()
        ...
        time.Sleep(60 * time.Second)
    }
}

而 checkHosts 负责 configmap 具体的刷新操作：

func (dns *CoreDns) checkHosts() error {
    nodes, flag := parseHosts()
    if !flag {
        return nil
    }
    ...
    _, err = dns.ClientSet.CoreV1().ConfigMaps(dns.Namespace).Update(cctx.TODO(), cm, metav1.UpdateOptions{})
    ...
}

checkHosts 首先调用 parseHosts 获取本地 hosts 文件中边缘节点名称以及对应 tunnel-cloud podIp 映射列表，对比 podIp 的对应节点名和内存中节点名，如果有变化则将这个内容覆盖写入 configmap 并更新：

另外，这里 tunnel-cloud 引入 configmap 本地挂载文件的目的是：优化托管模式下众多集群同时同步 tunnel-coredns 时的性能

tunnel-edge 首先调用 StartClient 与 tunnel-edge 建立 gRPC 连接，返回 grpc.ClientConn

func StartClient() (*grpc.ClientConn, ctx.Context, ctx.CancelFunc, error) {
    ...
    opts := []grpc.DialOption{grpc.WithKeepaliveParams(kacp),
    grpc.WithStreamInterceptor(ClientStreamInterceptor),
    grpc.WithTransportCredentials(creds)}
    conn, err := grpc.Dial(conf.TunnelConf.TunnlMode.EDGE.StreamEdge.Client.ServerName, opts...)
    ...
}

在调用 grpc.Dial 时会传递grpc.WithStreamInterceptor(ClientStreamInterceptor) DialOption，将 ClientStreamInterceptor 作为 StreamClientInterceptor 传递给 grpc.ClientConn,等待 gRPC 连接状态变为 Ready，然后执行 Send 函数。streamClient.TunnelStreaming 调用StreamClientInterceptor 返回 wrappedClientStream 对象

func ClientStreamInterceptor(ctx context.Context, desc *grpc.StreamDesc, cc *grpc.ClientConn, method string, streamer grpc.Streamer, opts ...grpc.CallOption) (grpc.ClientStream, error) {
    ...
    opts = append(opts, grpc.PerRPCCredentials(oauth.NewOauthAccess(&oauth2.Token{AccessToken: clientToken})))
    ...
    return newClientWrappedStream(s), nil
}

ClientStreamInterceptor 会将边缘节点名称以及 token 构造成 oauth2.Token.AccessToken 进行认证传递，并构建 wrappedClientStream

stream.Send 会并发调用 wrappedClientStream.SendMsg 以及 wrappedClientStream.RecvMsg 分别用于 tunnel-edge 发送以及接受，并阻塞等待

注意：tunnel-edge 向 tunnel-cloud 注册节点信息是在建立 gRPC Stream 时，而不是创建 grpc.connClient 的时候

整个过程如下图所示:

相应的，在初始化 tunnel-cloud 时，会将grpc.StreamInterceptor(ServerStreamInterceptor)构建成 gRPC ServerOption，并将 ServerStreamInterceptor 作为 StreamServerInterceptor 传递给 grpc.Server：

func StartServer() {
    ...
    opts := []grpc.ServerOption{grpc.KeepaliveEnforcementPolicy(kaep), grpc.KeepaliveParams(kasp), grpc.StreamInterceptor(ServerStreamInterceptor), grpc.Creds(creds)}
    s := grpc.NewServer(opts...)
    proto.RegisterStreamServer(s, &stream.Server{})
    ...
}

云端 gRPC 服务在接受到 tunnel-edge 请求(建立 Stream 流)时，会调用 ServerStreamInterceptor，而 ServerStreamInterceptor 会从gRPC metadata 中解析出此 gRPC 连接对应的边缘节点名和token，并对该 token 进行校验，然后根据节点名构建 wrappedServerStream 作为与该边缘节点通信的处理对象(每个边缘节点对应一个处理对象)，handler 函数会调用 stream.TunnelStreaming，并将 wrappedServerStream 传递给它(wrappedServerStream 实现了proto.Stream_TunnelStreamingServer 接口)

func ServerStreamInterceptor(srv interface{}, ss grpc.ServerStream, info *grpc.StreamServerInfo, handler grpc.StreamHandler) error {
    md, ok := metadata.FromIncomingContext(ss.Context())
    ...
    tk := strings.TrimPrefix(md["authorization"][0], "Bearer ")
    auth, err := token.ParseToken(tk)
    ...
    if auth.Token != token.GetTokenFromCache(auth.NodeName) {
        klog.Errorf("invalid token node = %s", auth.NodeName)
        return ErrInvalidToken
    }
    err = handler(srv, newServerWrappedStream(ss, auth.NodeName))
    if err != nil {
        ctx.GetContext().RemoveNode(auth.NodeName)
        klog.Errorf("node disconnected node = %s err = %v", auth.NodeName, err)
    }
    return err
}

而当 TunnelStreaming 方法退出时，就会执 ServerStreamInterceptor 移除节点的逻辑ctx.GetContext().RemoveNode

TunnelStreaming 会并发调用 wrappedServerStream.SendMsg 以及 wrappedServerStream.RecvMsg 分别用于 tunnel-cloud 发送以及接受，并阻塞等待：

func (s *Server) TunnelStreaming(stream proto.Stream_TunnelStreamingServer) error {
    errChan := make(chan error, 2)
    go func(sendStream proto.Stream_TunnelStreamingServer, sendChan chan error) {
        sendErr := sendStream.SendMsg(nil)
        ...
        sendChan <- sendErr
    }(stream, errChan)
    go func(recvStream proto.Stream_TunnelStreamingServer, recvChan chan error) {
        recvErr := stream.RecvMsg(nil)
        ...
        recvChan <- recvErr
    }(stream, errChan)
    e := <-errChan
    return e
}

SendMsg 会从 wrappedServerStream 对应边缘节点 node 中接受 StreamMsg，并调用 ServerStream.SendMsg 发送该消息给 tunnel-edge

func (w *wrappedServerStream) SendMsg(m interface{}) error {    if m != nil {        return w.ServerStream.SendMsg(m)    }    node := ctx.GetContext().AddNode(w.node)    ...    for {        msg := <-node.NodeRecv()        ...        err := w.ServerStream.SendMsg(msg)        ...    }}

而 RecvMsg 会不断接受来自 tunnel-edge 的 StreamMsg，并调用 StreamMsg.对应的处理函数进行操作

小结：

Stream 模块负责建立 gRPC连接以及通信(云边隧道)
边缘节点上 tunnel-edge 主动连接云端 tunnel-cloud service，tunnel-cloud service 根据负载均衡策略将请求转到tunnel-cloud pod
tunnel-edge 与 tunnel-cloud 建立 gRPC 连接后，tunnel-cloud 会把自身的 podIp 和 tunnel-edge 所在节点的 nodeName 的映射写入tunnel-coredns。gRPC 连接断开之后，tunnel-cloud 会删除相关 podIp 和节点名的映射
tunnel-edge 会利用边缘节点名以及 token 构建 gRPC 连接，而 tunnel-cloud 会通过认证信息解析 gRPC 连接对应的边缘节点，并对每个边缘节点分别构建一个 wrappedServerStream 进行处理(同一个 tunnel-cloud 可以处理多个 tunnel-edge 的连接)
tunnel-cloud 每隔一分钟(考虑到 configmap 同步 tunnel-cloud 的 pod 挂载文件的时间)向 tunnel-coredns 的 hosts 插件的配置文件对应 configmap 同步一次边缘节点名以及 tunnel-cloud podIp 的映射；另外，引入 configmap 本地挂载文件优化了托管模式下众多集群同时同步 tunnel-coredns 时的性能
tunnel-edge 每隔一分钟会向 tunnel-cloud 发送代表该节点正常的心跳 StreamMsg，而 tunnel-cloud 在接受到该心跳后会进行回应(心跳是为了探测 gRPC Stream 流是否正常)
StreamMsg 包括心跳，TCP 代理以及 HTTPS 请求等不同类型消息；同时 tunnel-cloud 通过 context.node 区分与不同边缘节点 gRPC 连接隧道

HTTPS 代理

HTTPS 模块负责建立云边的 HTTPS 代理，将云端组件(例如：kube-apiserver)的 https 请求转发给边端服务(例如：kubelet)

func (https *Https) Start(mode string) {    context.GetContext().RegisterHandler(util.CONNECTING, util.HTTPS, httpsmsg.ConnectingHandler)    context.GetContext().RegisterHandler(util.CONNECTED, util.HTTPS, httpsmsg.ConnectedAndTransmission)    context.GetContext().RegisterHandler(util.CLOSED, util.HTTPS, httpsmsg.ConnectedAndTransmission)    context.GetContext().RegisterHandler(util.TRANSNMISSION, util.HTTPS, httpsmsg.ConnectedAndTransmission)    if mode == util.CLOUD {        go httpsmng.StartServer()    }}

Start 函数首先注册了 StreamMsg 的处理函数，其中 CLOSED 处理函数主要处理关闭连接的消息，并启动 HTTPS Server。
当云端组件向 tunnel-cloud 发送 HTTPS 请求时，serverHandler 会首先从 request.Host 字段解析节点名，若先建立 TLS 连接，然后在连接中写入 HTTP 的 request 对象，此时的 request.Host 可以不设置，则需要从 request.TLS.ServerName 解析节点名。HTTPS Server 读取 request.Body 以及 request.Header 构建 HttpsMsg 结构体，并序列化后封装成 StreamMsg，通过 Send2Node 发送 StreamMsg 放入 StreamMsg.node 对应的 node 的 Channel 中，由 Stream 模块发送到 tunnel-edge

func (serverHandler *ServerHandler) ServeHTTP(writer http.ResponseWriter, request *http.Request) {    var nodeName string    nodeinfo := strings.Split(request.Host, ":")    if context.GetContext().NodeIsExist(nodeinfo[0]) {        nodeName = nodeinfo[0]    } else {        nodeName = request.TLS.ServerName    }    ...    node.Send2Node(StreamMsg）}

tunnel-edge 接受到 StreamMsg，并调用 ConnectingHandler 函数进行处理：

func ConnectingHandler(msg *proto.StreamMsg) error {    go httpsmng.Request(msg)    return nil}func Request(msg *proto.StreamMsg) {    httpConn, err := getHttpConn(msg)    ...    rawResponse := bytes.NewBuffer(make([]byte, 0, util.MaxResponseSize))    rawResponse.Reset()    respReader := bufio.NewReader(io.TeeReader(httpConn, rawResponse))    resp, err := http.ReadResponse(respReader, nil)    ...    node.BindNode(msg.Topic)    ...    if resp.StatusCode != http.StatusSwitchingProtocols {        handleClientHttp(resp, rawResponse, httpConn, msg, node, conn)    } else {        handleClientSwitchingProtocols(httpConn, rawResponse, msg, node, conn)    }}

ConnectingHandler 会调用 Request 对该 StreamMsg 进行处理。Reqeust 首先通过 getHttpConn 与边缘节点 Server 建立的 TLS 连接。解析 TLS 连接中返回的数据获取 HTTP Response，Status Code 为200，将 Response 的内容发送到 tunnel-cloud，Status Code 为101，将从TLS 连接读取 Response 的二进制数据发送到 tunnel-cloud，其中 StreamMsg.Type为CONNECTED。

tunnel-cloud 在接受到该 StreamMsg 后，会调用 ConnectedAndTransmission 进行处理：

func ConnectedAndTransmission(msg *proto.StreamMsg) error {    conn := context.GetContext().GetConn(msg.Topic)    ...    conn.Send2Conn(msg)    return nil}

通过 msg.Topic(conn uid) 获取 conn，并通过 Send2Conn 将消息塞到该 conn 对应的管道中

云端 HTTPS Server 在接受到云端的 CONNECTED 消息之后，认为HTTPS 代理成功建立。并继续执行 handleClientHttp or handleClientSwitchingProtocols 进行数据传输，这里只分析 handleClientHttp 非协议提升下的数据传输过程，HTTPS Client 端的处理逻辑如下：

func handleClientHttp(resp *http.Response, rawResponse *bytes.Buffer, httpConn net.Conn, msg *proto.StreamMsg, node context.Node, conn context.Conn) {    ...    go func(read chan *proto.StreamMsg, response *http.Response, buf *bytes.Buffer, stopRead chan struct{}) {        rrunning := true        for rrunning {            bbody := make([]byte, util.MaxResponseSize)            n, err := response.Body.Read(bbody)            respMsg := &proto.StreamMsg{                Node:     msg.Node,                Category: msg.Category,                Type:     util.CONNECTED,                Topic:    msg.Topic,                Data:     bbody[:n],            }            ...            read <- respMsg        }        ...    }(readCh, resp, rawResponse, stop)    running := true    for running {        select {        case cloudMsg := <-conn.ConnRecv():            ...        case respMsg := <-readCh:            ...            node.Send2Node(respMsg)            ...        }    }    ...}

这里 handleClientHttp 会一直尝试读取来自边端组件的数据包，并构建成 TRANSNMISSION 类型的 StreamMsg 发送给 tunnel-cloud，tunnel-cloud 在接受到StreamMsg 后调用 ConnectedAndTransmission 函数，将 StreamMsg 放入 StreamMsg.Type 对应的 HTTPS 模块的 conn.Channel 中

func handleServerHttp(rmsg *HttpsMsg, writer http.ResponseWriter, request *http.Request, node context.Node, conn context.Conn) {    for k, v := range rmsg.Header {        writer.Header().Add(k, v)    }    flusher, ok := writer.(http.Flusher)    if ok {        running := true        for running {            select {            case <-request.Context().Done():                ...            case msg := <-conn.ConnRecv():                ...                _, err := writer.Write(msg.Data)                flusher.Flush()                ...            }        }    ...}

handleServerHttp 在接受到 StreamMsg 后，会将 msg.Data，也即边端组件的数据包，发送给云端组件。整个数据流是单向的由边端向云端传送，如下所示：

而对于类似kubectl exec的请求，数据流是双向的，此时边端组件 (kubelet) 会返回 StatusCode 为101的回包，标示协议提升，之后 tunnel-cloud 以及 tunnel-edge 会分别切到 handleServerSwitchingProtocols 以及 handleClientSwitchingProtocols 对 HTTPS 底层连接进行读取和写入，完成数据流的双向传输。

架构如下所示：

总结HTTPS模块如下：

小结

HTTPS：负责建立云边 HTTPS 代理(eg：云端 kube-apiserver <-> 边端 kubelet)，并传输数据
作用与 TCP 代理类似，不同的是 tunnel-cloud 会读取云端组件 HTTPS 请求中携带的边缘节点名，并尝试建立与该边缘节点的 HTTPS 代理；而不是像 TCP 代理一样随机选择一个云边隧道进行转发
云端 apiserver 或者其它云端的应用访问边缘节点上的 kubelet 或者其它应用时,tunnel-dns 通过DNS劫持(将 Request host 中的节点名解析为 tunnel-cloud 的 podIp)把请求转发到 tunnel-cloud 的pod上,tunnel-cloud 把请求信息封装成 StreamMsg 通过与节点名对应的云边隧道发送到 tunnel-edge,tunnel-edge 通过接收到的 StreamMsg 的 Addr 字段和配置文件中的证书与边缘端 Server 建立 TLS 连接，并将 StreamMsg 中的请求信息写入 TLS 连接。tunnel-edge 从 TLS 连接中读取到边缘端 Server 的返回数据，将其封装成 StreamMsg 发送到 tunnel-cloud，tunnel-cloud 将接收到数据写入云端组件与 tunnel-cloud 建立的连接中。

TCP

TCP 模块负责在多集群管理中建立云端管控集群与边缘独立集群的一条 TCP 代理隧道：

func (tcp *TcpProxy) Start(mode string) {    context.GetContext().RegisterHandler(util.TCP_BACKEND, tcp.Name(), tcpmsg.BackendHandler)    context.GetContext().RegisterHandler(util.TCP_FRONTEND, tcp.Name(), tcpmsg.FrontendHandler)    context.GetContext().RegisterHandler(util.CLOSED, tcp.Name(), tcpmsg.ControlHandler)    if mode == util.CLOUD {    ...        for front, backend := range Tcp.Addr {            go func(front, backend string) {                ln, err := net.Listen("tcp", front)                ...                for {                    rawConn, err := ln.Accept()                    ....                    fp := tcpmng.NewTcpConn(uuid, backend, node)                    fp.Conn = rawConn                    fp.Type = util.TCP_FRONTEND                    go fp.Write()                    go fp.Read()                }            }(front, backend)        }    }

Start 函数首先注册了 StreamMsg 的处理函数，其中 CLOSED 处理函数主要处理关闭连接的消息，之后在云端启动 TCP Server。
在接受到云端组件的请求后，TCP Server 会将请求封装成 StremMsg 发送给 StreamServer，由 StreamServer 发送到 tunnel-edge,其中 StreamMsg.Type=FrontendHandler，StreamMsg.Node 从已建立的云边隧道的节点中随机选择一个。
tunnel-edge 在接受到该StreamMsg 后，会调用 FrontendHandler 函数处理

func FrontendHandler(msg *proto.StreamMsg) error {    c := context.GetContext().GetConn(msg.Topic)    if c != nil {        c.Send2Conn(msg)        return nil    }    tp := tcpmng.NewTcpConn(msg.Topic, msg.Addr, msg.Node)    tp.Type = util.TCP_BACKEND    tp.C.Send2Conn(msg)    tcpAddr, err := net.ResolveTCPAddr("tcp", tp.Addr)    if err != nil {    ...    conn, err := net.DialTCP("tcp", nil, tcpAddr)    ...    tp.Conn = conn    go tp.Read()    go tp.Write()    return nil}

FrontendHandler 首先使用 StreamMsg.Addr 与 Edge Server 建立 TCP 连接，启动协程异步对 TCP 连接 Read 和 Write，同时新建 conn 对象(conn.uid=StreamMsg.Topic)，并 eamMsg.Data 写入 TCP 连接。tunnel-edge 在接收到 Edge Server 的返回数据将其封装为 StreamMsg(StreamMsg.Topic=BackendHandler) 发送到 tunnel-cloud

整个过程如图所示：

小结

TCP：负责在多集群管理中建立云端与边端的 TCP 代理
云端组件通过 TCP 模块访问边缘端的 Server，云端的 TCP Server 在接收到请求会将请求封装成 StreamMsg 通过云边隧道(在已连接的隧道中随机选择一个，因此推荐在只有一个 tunnel-edge 的场景下使用 TCP 代理)发送到 tunnel-edge，tunnel-edge 通过接收到 StreamMag 的Addr字段与边缘端 Server 建立TCP* 连接，并将请求写入 TCP 连接。tunnel-edge 从 TCP 连接中读取边缘端 Server 的返回消息，通过云边缘隧道发送到tunnel-cloud,tunnel-cloud 接收到消息之后将其写入云端组件与 TCP Server 建立的连接

展望

支持更多的网络协议(已支持 HTTPS 和 TCP)
支持云端访问边缘节点业务 pod server
多个边缘节点同时加入集群时，多副本 tunnel-cloud pod 在更新 tunnel-coredns 的 hosts 插件配置文件对应 configmap 时没有加锁，虽然概率较低，但理论上依然存在写冲突的可能性

Refs

kubernetes-reading-notes

posted @ 2021-05-19 12:34 腾讯云原生阅读(394) 评论(0) 编辑收藏举报

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