一些公共服务组件在追求性能过程中，与业务耦合太紧，造成在制作基础镜像时，都会把这些基础组件都打包进去，因此当业务镜像启动后，容器里面一大堆进程，这让Kubernetes对Pod的管理存在很大隐患。为了让业务容器瘦身，更是为了基础组件自身的管理更独立和方便，将基础组件从业务镜像中剥离并DaemonSet容器化部署。然而一些基础组件Agent与业务Pod之间通过共享内存的方式进行通信，同一Node中跨Pod的共享内存方案是首先要解决的问题。

为什么要将公共基础组件Agent进行DaemonSet部署

自研的公共基础组件，比如服务路由组件、安全组件等，通常以进程方式部署在Node上并同时为Node上所有的业务提供服务，微服务及容器化之后，服务数量成百上千的增长，如果以sidecar或者打包到业务Image中继续Per Pod Per Agent的方式部署, 那么基础组件的Server端的压力可能也会成百上千的增长，风险是很大的。因此，我们希望能以DaemonSet方式部署这些组件的Agents。

先说说Kubernetes大行其道的今天，如果不将这些基础组件从业务Pod中剥离，存在哪些问题：

业务容器中存在一大堆进程，我们在为Pod申请资源(cpu/mem request and limit)时，不仅要考虑业务应用本身的资源消耗，还要考虑这些基础组件的资源消耗。而且一旦某些Agent有Bug，比如内存泄漏，这将导致Pod牵连被重建，甚至Cgroup OOM在kill进程时，可能将业务进程kill了。
违背了Kubernetes&微服务的部署最佳实践：Per Process Per Contaienr，并且业务进程在前台运行，使其与容器共生死，不然这将导致Kubernetes无法根据业务进程状态关联到容器状态，进而进行高可用管理。
一个Node上运行10个Pod，那么就会有x10的基础组件数量在Node上。没有容器化之前，一个Node只要部署一个组件进程即可，容器化之后，集群中组件Agents数量要几十倍的增长,如果业务进行了微服务拆分，这个指数会更大，这些基础组件服务端是否能承受比以往高几十倍上百倍的通信请求，这是未知的。
如果你要全网升级某个基础组件Agent，那你可能会疯掉，你需要重新打所有业务镜像，然后全网业务要进行灰度升级。因为一个Agent的升级，导致你不得不重建业务Pod。你可能会说，基础组件Agents都会有自己的热升级方案，我们通过它们的方案升级就好了呀，那你将引入很大麻烦：Agents的热升级因为无法被Kubernetes感知，将引发Kubernetes中集群中的数据不一致问题，那就真的要回到虚拟机或者物理机部署的玩法了。当然，这样的需求，我们也想过通过Operator也实现，但代价太大了，而且很不CloudNative！

将基础组件Agents从业务Pod中剥离，以上的问题都能解决了，架构上的解耦带来的好处无需多言。而且我们可以通过Kubernetes管理这些基础组件Agents了，享受其自愈、滚动升级等好处。

Linux共享内存机制

然而，理想很美好，现实很残酷。首先要解决的问题是，有些组件Agent与业务Pod之间是通过共享内存通信的，这跟Kubernetes&微服务的最佳实践背道而驰。

大家都知道，Kubernetes单个Pod内是共享IPC的，并且可以通过挂载Medium为Memory的EmptyDir Volume共享同一块内存Volume。

首先我们来了解一下Linux共享内存的两种机制：

POSIX共享内存（shm_open()、shm_unlink()）
System V共享内存（shmget()、shmat()、shmdt()）

其中，System V共享内存历史悠久，一般的UNIX系统上都有这套机制；而POSIX共享内存机制接口更加方便易用，一般是结合内存映射mmap使用。

mmap和System V共享内存的主要区别在于：

sysv shm是持久化的，除非被一个进程明确的删除，否则它始终存在于内存里，直到系统关机
mmap映射的内存在不是持久化的，如果进程关闭，映射随即失效，除非事先已经映射到了一个文件上
/dev/shm 是Linux下sysv共享内存的默认挂载点

POSIX共享内存是基于tmpfs来实现的。实际上，更进一步，不仅PSM(POSIX shared memory)，而且SSM(System V shared memory)在内核也是基于tmpfs实现的。

从这里可以看到tmpfs主要有两个作用：

用于SYSV共享内存，还有匿名内存映射；这部分由内核管理，用户不可见
用于POSIX共享内存，由用户负责mount，而且一般mount到/dev/shm ；依赖于CONFIG_TMPFS

虽然System V与POSIX共享内存都是通过tmpfs实现，但是受的限制却不相同。 也就是说/proc/sys/kernel/shmmax只会影响SYS V共享内存，/dev/shm只会影响Posix共享内存 。实际上，System V与Posix共享内存本来就是使用的两个不同的tmpfs实例(instance)。

SYS V共享内存能够使用的内存空间只受/proc/sys/kernel/shmmax限制；而用户通过挂载的/dev/shm，默认为物理内存的1/2。

概括一下：
POSIX共享内存与SYS V共享内存在内核都是通过tmpfs实现，但对应两个不同的tmpfs实例，相互独立。
通过/proc/sys/kernel/shmmax可以限制SYS V共享内存的最大值，通过/dev/shm可以限制POSIX共享内存的最大值(所有之和)。

同一Node上跨Pod的共享内存方案

基础组件Agents DaemonSet部署后，Agents和业务Pod分别在同一个Node上不同的Pod，那么Kubernetes该如何支持这两种类型的共享内存机制呢？

当然，安全性上做出了牺牲，但在非容器化之前IPC的隔离也是没有的，所以这一点是可以接受的。

灰度上线

对于集群中的存量业务，之前都是将Agents与业务打包在同一个docker image，因此需要有灰度上线方案，以保证存量业务不受影响。

首先创建好对应的Kubernetes ClusterRole, SA, ClusterRoleBinding, PSP Object。关于PSP 的内容，请参考官方文档介绍pod-security-policy。
在集群中任意选择部分Node，给Node打上Label（AgentsDaemonSet:YES）和Taint(AgentsDaemonSet=YES:NoSchedule)。

$ kubectl label node $nodeName AgentsDaemonSet=YES
$ kubectl taint node $nodeName AgentsDaemonSet=YES:NoSchedule

部署Agent对应的DaemonSet（注意DaemonSet需要加上对应的NodeSelector和Toleration, Critical Pod Annotations), Sample as follows：

apiVersion: apps/v1
kind: DaemonSet
metadata:
  name: demo-agent
  namespace: kube-system
  labels:
    k8s-app: demo-agent
spec:
  selector:
    matchLabels:
      name: demo-agent
  template:
    metadata:
      annotations:
        scheduler.alpha.kubernetes.io/critical-pod: ""
      labels:
        name: demo-agent
    spec:
      tolerations:
      - key: "AgentsDaemonSet"
        operator: "Equal"
        value: "YES"
        effect: "NoSchedule"
      hostNetwork: true
      hostIPC: true
      nodeSelector:
        AgentsDaemonSet: "YES"
      containers:
      - name: demo-agent
        image: demo_agent:1.0
        volumeMounts:
        - mountPath: /dev/shm
          name: shm
        resources:
          limits:
            cpu: 200m
            memory: 200Mi
          requests:
            cpu: 100m
            memory: 100Mi
      volumes:
      - name: shm
        hostPath:
          path: /dev/shm
          type: Directory

在该Node上部署不包含基础组件Agent的业务Pod，检查所有基础组件和业务是否正常工作，如果正常，再分批次选择剩余Nodes，加上Label（AgentsDaemonSet:YES）和Taint(AgentsDaemonSet=YES:NoSchedule)，DaemonSet Controller会自动在这些Nodes创建这些DaemonSet Agents Pod。如此逐批次完成集群中基础组件Agents的灰度上线。

总结

在高并发业务下，尤其还是以C/C++代码实现的基础组件，经常会使用共享内存通信机制来追求高性能，本文给出了Kubernetes Pod间Posix/SystemV共享内存方式的折中方案，以牺牲一定的安全性为代价，请知悉。当然，如果微服务/容器化改造后，基础服务的Server端确定不会有压力，那么建议以SideCar Container方式将基础服务的Agents与业务Container部署在同一Pod中，利用Pod的共享IPC特性及Memory Medium EmptyDir Volume方式共享内存。

作者介绍

王涛，腾讯云高级工程师，西安电子科大硕士毕业，持续深耕云计算领域七年，目前在腾讯基于TKE(Tencent Kubernetes Engine)构建DevOps平台，帮助集团自研业务上云，曾在华为、唯品会、vivo从事企业私有云平台的建设工作，2014年开始专注于Kubernetes/Docker等容器技术栈在DevOps、AI Platform方向的应用，积累了大量生产经验。

创作场景

如何在 Kubernetes 中 Pod 间共享内存以实现高性能通信？