Agones项目:SDK Server采用Sidecar容器模式的架构演进
2025-06-03 06:51:31作者:吴年前Myrtle
背景与现状
在Kubernetes游戏服务器管理框架Agones中,SDK Server与游戏服务器容器的健康检查机制一直是一个复杂但关键的部分。当前实现存在几个显著问题:
- 健康检查机制是最终一致性的,在某些边缘情况下会出现不一致状态
- 随着Kubernetes Pod故障模式的增加,需要不断扩展功能来捕获这些情况
- 现有实现给Kubernetes控制平面带来了额外负担
- 生命周期管理逻辑复杂,特别是在Ready状态前后的处理不一致
技术方案演进
随着Kubernetes 1.29+对Sidecar容器模式的原生支持,Agones团队提出了将SDK Server迁移到Sidecar容器模型的架构改进方案。这一演进将带来以下核心优势:
- 简化健康检查逻辑:通过利用Kubernetes原生的Sidecar容器特性,可以移除大量自定义的健康检查代码
- 更可靠的生命周期管理:SDK Server作为Sidecar可以设置为
restart: Always,而游戏服务器容器保持restart: Never - 减少控制平面负载:不再需要复杂的注解和状态跟踪机制
实现细节
新的架构设计将包含以下关键实现点:
-
容器重启策略分离:
- 游戏服务器主容器:
restart: Never - SDK Server Sidecar容器:
restart: Always
- 游戏服务器主容器:
-
状态管理简化:
- 移除原有的
GameServerReadyContainerIDAnnotation注解机制 - 不再需要特殊处理Shutdown状态下的SDK Server行为
- 移除原有的
-
生命周期一致性:
- Sidecar容器将在整个Pod生命周期内保持运行
- 游戏服务器容器的崩溃将直接导致Pod重建,确保状态原子性
用户价值与考量
这一架构演进为用户带来了显著价值:
- 更可靠的原子性保证:游戏服务器不可用时能够立即标记为Unhealthy,避免中间状态
- 简化运维复杂度:减少了自定义逻辑和边缘情况的处理
- 更好的资源利用率:减少了控制平面的交互开销
需要注意的是,这一变更会带来行为上的不兼容:
- Ready状态前的重启行为变化:旧版本允许游戏服务器在Ready前重启,新版本将直接重建Pod
- 更严格的故障处理:任何故障都将导致Pod重建而非原地重启
社区反馈与采纳
从社区反馈来看,用户普遍认为原子性的不可用状态标记比Ready前的重启能力更为重要。多个生产环境用户报告:
- 在自动扩展系统中,丢失未Ready的游戏服务器代价较小
- 标记为Ready但实际上不可用的服务器会带来更严重的问题
- 当前需要各种prestop钩子等变通方案来解决生命周期问题
实施进展
目前这一改进已在Agones主分支实现,主要工作包括:
- 重构Pod模板生成逻辑以支持Sidecar容器
- 移除大量原有的健康检查代码
- 更新端到端测试用例
- 准备相关文档更新
这一架构演进代表了Agones项目向更简洁、更可靠的实现迈进的重要一步,充分利用了Kubernetes的最新特性来简化系统架构,同时提供了更可预测的行为。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 网页设计期末大作业资源包 - 一站式解决方案助力高效完成项目 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 Adobe Acrobat XI Pro PDF拼版插件:提升排版效率的专业利器 MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 ONVIF设备模拟器:开发测试必备的智能安防仿真工具
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
暂无简介
Dart
669
155
Ascend Extension for PyTorch
Python
219
236
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
660
308
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
392
3.81 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.19 K
654
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
141
878