线上skywalking架构：
两台skywalking-oap接受并分析由agent采集的trace数据，但是问题是两台oap服务负载不均衡。
k8s的service四层负载均衡
为了排除k8s的service负载均衡的问题，在线下环境还原了请求的过程。
skywalking提供了grpc(11800端口)和rest(12800端口)两种协议的服务。
从下图可以看到，skywalking提供了11800和12800的监听端口，以及连接ElasticSearch的9200端口
第一次请求连上了skywalking-oap1
第二次请求连上了skywalking-oap2
多次请求负载均衡是没有问题的。但是请求会断开连接，实际上是两次连接连向了两台不同的server。这个概念很重要，请求和连接不是一个事物，多个请求可以复用一个连接。
grpc长连接导致负载不均衡
观察线上的两台oap发现，两台server都维持了大量的长连接，其中负载高的一台明显连接数更多。
由于线上skywalking-agent和skywalking-oap使用的是grpc进行通信的，grpc基于http/2会维持一个长连接。k8s的service无法识别应用层的负载均衡。
对比常见的负载均衡实现
dubbo与SpringCloudRibbon的客户端负载均衡
Dubbo因为有自己的注册中心可以直接获取服务ip，负载均衡直接由Dubbo客户端实现，两次调用会路由到不同的service，即使client持有多个service实例的连接，客户端也能根据连接个数进行负载均衡。这本质上和SpringCloud中的Ribbon原理一样。这种情况直接就不需要k8s的service来实现负载均衡。
基于反向代理的负载均衡
Nginx，Apache，HAProxy等反向代理服务器都支持负载均衡的功能。
像Nginx是能识别HTTP消息的，即使是维持了长连接，也能截取出完整的http消息，从而实现应用层的负载均衡。
Nginx在1.9.0添加了ngx_stream_proxy_module模块支持TCP/UDP的反向代理，但是它只能处理TCP连接，但是处理不了应用层的请求负载均衡。
比如使用nginx为mysql建立高可用的反向代理，它解析不了同一个mysql连接中的两条sql请求。比如想进行读写分离，nginx就实现不了，这些大多是在应用端实现的，或者使用专业的反向代理，比如ProxySQL。
k8s的service就有点类似于nginx的tcp反向代理。当然只是说很像，实际上区别还是很大的。
下面看一下k8s的service实现原理。
k8s的service实现原理
k8s的service是基于虚拟ip实现的：使用iptables实现路由转发。k8s的service代理有三种运行模式：
1、userspace代理模式
这种模式，kube-proxy 会监控 Kubernetes control plane 对 Service 对象和 Endpoints 对象的添加和移除操作。 对每个 Service，它会在本地 Node 上打开一个端口（随机选择）。 任何连接到“代理端口”的请求，都会被代理到 Service 后端的某个Pod上（如 Endpoints 所报告的一样）。 使用哪个后端 Pod，是 kube-proxy 基于 SessionAffinity 来确定的。
最后，它配置 iptables 规则，将到达该 Service 的 clusterIP（是虚拟 IP） 和 Port 的请求重定向到代理的后端Pod的端口。
默认情况下，用户空间模式下的 kube-proxy 通过轮询算法选择后端服务。
2、iptables 代理模式
这种模式，kube-proxy 会监控 Kubernetes control plane 对 Service 对象和 Endpoints 对象的添加和移除。对每个 Service，它会配置 iptables 规则，从而捕获到达该 Service 的 clusterIP 和端口的请求，进而将请求重定向到 Service 的后端中的某个 Pod 上面。 对于每个 Endpoints 对象，它也会配置 iptables 规则，这个规则会选择一个后端Pod。
默认情况下，kube-proxy 在 iptables 模式下随机选择一个后端。
使用 iptables 处理流量具有较低的系统开销，因为流量由 Linux netfilter 处理， 而无需在用户空间和内核空间之间切换。 这种方法也可能更可靠。
如果 kube-proxy 在 iptables 模式下运行，并且所选的第一个 Pod 没有响应， 则连接失败。 这与用户空间模式不同：在这种情况下，kube-proxy 将检测到与第一个 Pod 的连接已失败， 并会自动使用其他后端 Pod 重试。
你可以使用 Pod 就绪探针 验证后端 Pod 可以正常工作，以便 iptables 模式下的 kube-proxy 仅看到测试正常的Pod。 这样做意味着你避免将流量通过 kube-proxy 发送到已知已失败的 Pod。
3、IPVS模式
在 ipvs 模式下，kube-proxy 监控 Kubernetes Services和Endpoints，调用 netlink 接口相应地创建 IPVS 规则， 并定期将 IPVS 规则与 Kubernetes 服务和端点同步。 该控制循环可确保IPVS 状态与所需状态匹配。访问Service时，IPVS 将流量定向到后端Pod之一。
IPVS代理模式基于类似于 iptables 模式的 netfilter hook函数， 但是使用哈希表作为基础数据结构，并且在内核空间中工作。 这意味着，与 iptables 模式下的 kube-proxy 相比，IPVS 模式下的 kube-proxy 重定向通信的延迟要短，并且在同步代理规则时具有更好的性能。 与其他代理模式相比，IPVS 模式还支持更高的网络流量吞吐量。
IPVS 提供了更多选项来平衡后端 Pod 的流量。 这些是：
rr：轮替（Round-Robin）lc：最少链接（Least Connection），即打开链接数量最少者优先dh：目标地址哈希（Destination Hashing）sh：源地址哈希（Source Hashing）sed：最短预期延迟（Shortest Expected Delay）nq：从不排队（Never Queue）
说明：
要在 IPVS 模式下运行 kube-proxy，必须在启动 kube-proxy 之前使 IPVS 在节点上可用。
当 kube-proxy 以 IPVS 代理模式启动时，它将验证 IPVS 内核模块是否可用。 如果未检测到 IPVS 内核模块，则 kube-proxy 将退回到以 iptables 代理模式运行。
在这些代理模型中，绑定到服务 IP 的流量： 在客户端不了解 Kubernetes 或服务或 Pod 的任何信息的情况下，将 Port 代理到适当的后端。
如果要确保每次都将来自特定客户端的连接传递到同一 Pod， 则可以通过将 service.spec.sessionAffinity 设置为 “ClientIP” （默认值是 “None”），来基于客户端的 IP 地址选择会话关联。 你还可以通过适当设置 service.spec.sessionAffinityConfig.clientIP.timeoutSeconds 来设置最大会话停留时间。 （默认值为 10800 秒，即 3 小时）。
K8s中grpc负载均衡的解决方案
前面已经分析了k8s的service是无法实现应用层的负载均衡的。grpc基于http/2，因为http/2是长连接，负载均衡需要发生在每次调用，而非每次连接。K8s识别不了http/2的请求，就无法实现grpc的负载均衡。
1、使用Nginx进行反向代理
既然grpc基于http/2，那么可以使用Nginx进行grpc的反向代理，因为Nginx在1.9.5开始支持Http/2协议。这个方案能完全保证流量的均匀分配。
但是架构上就比较复杂，为了防止skywalking-oap的pod重启，ip改变后nginx需要重新修改配置。那么需要为每个skywalking-oap创建一个Service。另外为了防止Nginx重启后Pod的ip改变，Nginx也需要创建一个Service。
一个简单的方法是使用K8s的Ingress代替Nginx，Ingress本身也有nginx的实现。
2、修改K8s的service运行模式
我们退而求其次，无法实现每次grpc调用的负载均衡，保证连接数的均衡，也算进一大步了。
前面分析K8s的Service运行原理的时候，Service有三种运行模式：
- userspace代理模式：过轮询算法选择后端服务
- iptables代理模式：随机选择后端服务
- IPVS模式：支持多种模式
rr：轮替（Round-Robin）lc：最少链接（Least Connection），即打开链接数量最少者优先dh：目标地址哈希（Destination Hashing）sh：源地址哈希（Source Hashing）sed：最短预期延迟（Shortest Expected Delay）nq：从不排队（Never Queue）
使用轮询和随机的方式创建连接，问题是连接断了后重连，会出现连接不均衡的问题。
那么可以使用IPVS的lc模式，让连接优先分配给打开链接数少的server。这样能保证连接数的均衡。
3、为grpc添加LoaderBalancer组件
原生grpc就没有服务发现这个概念，而是使用另外的LoaderBalancer组件实现负载均衡。
这种方式类似于Dubbo的方案，让客户端实现负载均衡。但是实现起来就比较复杂了，除了要多部署一个LoadBalancer，还需要在skywalking-agent中配置grpc负载均衡的策略。skywalking-oap注册到LoadBalancer中也是一个大问题。
