技术

ceph学习 学习mesh kvm虚拟化 学习MQ go编译器 学习go 为什么要有堆栈 汇编语言 计算机组成原理 运行时和库 Prometheus client mysql 事务 mysql 事务的隔离级别 mysql 索引 坏味道 学习分布式 学习网络 学习Linux go 内存管理 golang 系统调用与阻塞处理 Goroutine 调度过程 重新认识cpu mosn有的没的 负载均衡泛谈 单元测试的新解读 《Redis核心技术与实现》笔记 《Prometheus监控实战》笔记 Prometheus 告警学习 calico源码分析 对容器云平台的理解 Prometheus 源码分析 并发的成本 基础设施优化 hashicorp raft源码学习 docker 架构 mosn细节 与微服务框架整合 Java动态代理 编程范式 并发通信模型 《网络是怎样连接的》笔记 go channel codereview gc分析 jvm 线程实现 go打包机制 go interface及反射 如何学习Kubernetes 《编译原理之美》笔记——后端部分 《编译原理之美》笔记——前端部分 Pilot MCP协议分析 go gc 内存管理玩法汇总 软件机制 istio流量管理 Pilot源码分析 golang io 学习Spring mosn源码浅析 MOSN简介 《datacenter as a computer》笔记 学习JVM Tomcat源码分析 Linux可观测性 学习存储 学计算 Gotty源码分析 kubernetes operator kaggle泰坦尼克问题实践 kubernetes垂直扩缩容 神经网络模型优化 直觉上理解深度学习 如何学习机器学习 神经网络系列笔记 TIDB源码分析 什么是云原生 Alibaba Java诊断工具Arthas TIDB存储——TIKV 《Apache Kafka源码分析》——简介 netty中的线程池 guava cache 源码分析 Springboot 启动过程分析 Spring 创建Bean的年代变迁 Linux内存管理 自定义CNI IPAM 副本一致性 spring redis 源码分析 kafka实践 spring kafka 源码分析 Linux进程调度 让kafka支持优先级队列 Codis源码分析 Redis源码分析 C语言学习 《趣谈Linux操作系统》笔记 docker和k8s安全访问机制 jvm crash分析 Prometheus 学习 容器日志采集 Kubernetes 控制器模型 Kubernetes监控 容器狂占资源怎么办? Kubernetes资源调度——scheduler 时序性数据库介绍及对比 influxdb入门 maven的基本概念 《Apache Kafka源码分析》——server Kubernetes类型系统 源码分析体会 《数据结构与算法之美》——算法新解 Kubernetes源码分析——controller mananger Kubernetes源码分析——apiserver Kubernetes源码分析——kubelet Kubernetes介绍 ansible学习 Kubernetes源码分析——从kubectl开始 jib源码分析之Step实现 jib源码分析之细节 线程排队 跨主机容器通信 jib源码分析及应用 为容器选择一个合适的entrypoint kubernetes yaml配置 《持续交付36讲》笔记 mybatis学习 程序猿应该知道的 无锁数据结构和算法 CNI——容器网络是如何打通的 为什么很多业务程序猿觉得数据结构和算法没用? 串一串一致性协议 当我在说PaaS时,我在说什么 《数据结构与算法之美》——数据结构笔记 PouchContainer技术分享体会 harbor学习 用groovy 来动态化你的代码 精简代码的利器——lombok 学习 《深入剖析kubernetes》笔记 编程语言的动态性 rxjava3——背压 rxjava2——线程切换 spring cloud 初识 《深入拆解java 虚拟机》笔记 《how tomcat works》笔记 hystrix 学习 rxjava1——概念 Redis 学习 TIDB 学习 分布式计算系统的那些套路 Storm 学习 AQS1——论文学习 Unsafe Spark Stream 学习 linux vfs轮廓 《自己动手写docker》笔记 java8 实践 中本聪比特币白皮书 细读 区块链泛谈 比特币 大杂烩 总纲——如何学习分布式系统 hbase 泛谈 forkjoin 泛谈 看不见摸不着的cdn是啥 《jdk8 in action》笔记 程序猿视角看网络 bgp初识 calico学习 AQS——粗略的代码分析 我们能用反射做什么 web 跨域问题 《clean code》笔记 《Elasticsearch权威指南》笔记 mockito简介及源码分析 2017软件开发小结—— 从做功能到做系统 《Apache Kafka源码分析》——clients dns隐藏的一个坑 《mysql技术内幕》笔记 log4j学习 为什么netty比较难懂? 回溯法 apollo client源码分析及看待面向对象设计 学习并发 docker运行java项目的常见问题 Scala的一些梗 OpenTSDB 入门 spring事务小结 分布式事务 javascript应用在哪里 《netty in action》读书笔记 netty对http2协议的解析 ssl证书是什么东西 http那些事 苹果APNs推送框架pushy apple 推送那些事儿 编写java框架的几大利器 java内存模型 java exception Linux IO学习 netty内存管理 测试环境docker化实践 netty在框架中的使用套路 Nginx简单使用 《Linux内核设计的艺术》小结 Go并发机制及语言层工具 Linux网络源代码学习——数据包的发送与接收 《docker源码分析》小结 docker namespace和cgroup Linux网络源代码学习——整体介绍 zookeeper三重奏 数据库的一些知识 Spark 泛谈 链式处理的那些套路 netty回顾 Thrift基本原理与实践(二) Thrift基本原理与实践(一) 回调 异步执行抽象——Executor与Future Docker0.1.0源码分析 java gc Jedis源码分析 Redis概述 深度学习泛谈 Linux网络命令操作 JTA与TCC 换个角度看待设计模式 Scala初识 向Hadoop学习NIO的使用 以新的角度看数据结构 并发控制相关的硬件与内核支持 systemd 简介 quartz 源码分析 基于docker搭建测试环境(二) spring aop 实现原理简述 自己动手写spring(八) 支持AOP 自己动手写spring(七) 类结构设计调整 分析log日志 自己动手写spring(六) 支持FactoryBean 自己动手写spring(九) 总结 自己动手写spring(五) bean的生命周期管理 自己动手写spring(四) 整合xml与注解方式 自己动手写spring(三) 支持注解方式 自己动手写spring(二) 创建一个bean工厂 自己动手写spring(一) 使用digester varnish 简单使用 关于docker image的那点事儿 基于docker搭建测试环境 分布式配置系统 JVM执行 git maven/ant/gradle使用 再看tcp kv系统 java nio的多线程扩展 《Concurrency Models》笔记 回头看Spring IOC IntelliJ IDEA使用 Java泛型 vagrant 使用 Go常用的一些库 Python初学 Goroutine 调度模型 虚拟网络 《程序员的自我修养》小结 Kubernetes存储 访问Kubernetes上的Service Kubernetes副本管理 Kubernetes pod 组件 Go基础 JVM类加载 硬币和扑克牌问题 LRU实现 virtualbox 使用 ThreadLocal小结 docker快速入门

架构

python与线性回归 多活 volcano 特性源码分析 推理服务 kubebuilder 学习 mpi pytorch client-go学习 tensorflow 提高gpu 利用率 GPU与容器的结合 GPU入门 AI云平台 tf_operator源码分析 k8s批处理调度 喜马拉雅容器化实践 Kubernetes 实践 学习rpc BFF 生命周期管理 openkruise学习 可观察性和监控系统 基于Kubernetes选主及应用 《许式伟的架构课》笔记 Kubernetes webhook 发布平台系统设计 k8s水平扩缩容 Scheduler如何给Node打分 Scheduler扩展 controller 组件介绍 openkruise cloneset学习 controller-runtime源码分析 pv与pvc实现 csi学习 client-go源码分析 kubelet 组件分析 调度实践 Pod是如何被创建出来的? 《软件设计之美》笔记 mecha 架构学习 Kubernetes events学习及应用 CRI 《推荐系统36式》笔记 资源调度泛谈 系统设计原则 grpc学习 元编程 以应用为中心 istio学习 下一代微服务Service Mesh 《实现领域驱动设计》笔记 serverless 泛谈 概率论 《架构整洁之道》笔记 处理复杂性 那些年追过的并发 服务器端编程 网络通信协议 《聊聊架构》 书评的笔记 如何学习架构 《反应式设计模式》笔记 项目的演化特点 反应式架构摸索 函数式编程的设计模式 服务化 ddd反模式——CRUD的败笔 研发效能平台 重新看面向对象设计 业务系统设计的一些体会 函数式编程 《左耳听风》笔记 业务程序猿眼中的微服务管理 DDD实践——CQRS 项目隔离——案例研究 《编程的本质》笔记 系统故障排查汇总及教训 平台支持类系统的几个点 代码腾挪的艺术 abtest 系统设计汇总 《从0开始学架构》笔记 初级权限系统设计 领域驱动理念入门 现有上传协议分析 移动网络下的文件上传要注意的几个问题 推送系统的几个基本问题 用户登陆 做配置中心要想好的几个基本问题 不同层面的异步 分层那些事儿 性能问题分析 当我在说模板引擎的时候,我在说什么 用户认证问题 资源的分配与回收——池 消息/任务队列

标签


Kubernetes类型系统

2019年01月26日

简介

k8s中Apimachinery、Api、Client-go库之间的关系k8s.io/client-go, k8s.io/api, k8s.io/apimachinery 是基于Golang的 Kubernetes 编程的核心。

  1. apimachinery 是最基础的库,包括核心的数据结构,比如 Scheme、Group、Version、Kind、Resource,以及排列组合出来的 常用的GVK、GV、GK、GVR等等,再就是编码、解码等操作。类似于Java 中的Class/Method/Field 这些
  2. api 库,这个库依赖 apimachinery,提供了k8s的内置资源,以及注册到 Scheme 的接口,这些资源比如:Pod、Service、Deployment、Namespace
  3. client-go 库,这个库依赖前两个库,提供了访问k8s 内置资源的sdk,最常用的就是 clientSet。底层通过 http 请求访问k8s 的 api-server,从etcd获取资源信息

k8s api

Kubernetes API是一个HTTP形式的API,主要有三种形式

  1. core group API(在/api/v1路径下,由于某些历史原因而并没有在/apis/core/v1路径下)
  2. named groups API(在对应的/apis/$NAME/$VERSION路径下)
  3. system-wide API(比如/metrics,/healthz)。

出于可扩展性原因考虑,Kubernetes可支持多个API版本,通过不同的API路径的方式区分。

  1. Domain
  2. API group, 在逻辑上相关的一组 Kind 集合。如 Job 和 ScheduledJob 都在 batch API group 里。同一资源的不同版本的 API,会放到一个 group 里面
  3. Version, 标示 API group 的版本更新, API group 会有多个版本 (version)。v1alpha1: 初次引入 ==> v1beta1: 升级改进 ==> v1: 开发完成毕业。 group + domain + version 在url 上经常体现为$group_$domain/version 比如 batch.tutorial.kubebuilder.io/v1
  4. Kind, 表示实体的类型。直接对应一个Golang的类型,会持久化存储在etcd 中
  5. Resource, 通常是小写的复数词,Kind 的小写形式(例如,pods),用于标识一组 HTTP 端点(路径),来对外暴露 CURD 操作。每个 Kind 和 Resource 都存在于一个APIGroupVersion 下,分别通过 GroupVersionKind 和 GroupVersionResource 标识。关联GVK 到GVR (资源存储与http path)的映射过程称作 REST mapping。

通常情况下,Kind 和 resources 之间有一个一对一的映射。 例如,pods 资源对应于 Pod 种类。但是有时,同一类型可能由多个资源返回。例如,Scale Kind 是由所有 scale 子资源返回的,如 deployments/scalereplicasets/scale。这就是允许 Kubernetes HorizontalPodAutoscaler(HPA) 与不同资源交互的原因。然而,使用 CRD,每个 Kind 都将对应一个 resources。

Kubernetes 基础类型系统

api machinery 代码库实现了 Kubernetes 基础类型系统(实际指的是kinds)。kinds被分为 group 和verison,因此api machinery 代码中的核心术语是 GroupVersionKind,简称GVK。 与kinds 同级概念的是 resource,也按group 和version 划分,因此有术语GroupVersionResource 简称GVR,每个GVR 对应一个http 路径,用于标识 Kubernetes API的REST 接口

// k8s.io/apimachinery/pkg/runtime/schema/group_version.go
// 对应一个 http 路径
type GroupVersionResource struct {
	Group    string
	Version  string
	Resource string
}
// 对应一个golang struct
type GroupVersionKind struct {
	Group   string
	Version string
	Kind    string
}

scheme struct 将golang object 映射为可能的GVK。一个GVK 到一个GVR 的映射被称为 REST mapping, RESTMapper interface/ RESTMapping struct 来完成转换。

kubernetes-api-machineryhttp server 或者 rpc server 要解决的一个问题是:如何解析用户的请求数据,并把他反序列化为语言中的一个具体的类型。以一个 EchoService 为例,decode 程序需要从用户请求(如 post http://echo ) 文本或者二进制数据中创建出 EchoRequestV1,提供给上层处理,同时这个 decode 函数需要足够通用,他返回的是可能是一个 Message Interface, 里面是 EchoRequestV1,decode 相关的细节要么通过代码生成的技术提供给 decoder,要么在 二进制或者文本请求数据(或者 header等元数据)中携带这部分信息。解决这个问题有两种方式Protobuf Unmarshal/Kubernetes Scheme

Protobuf Unmarshal

根据 生成的 golang 结构体的 Field tag来做 Unmarshal

// 生成的 golang 结构体
type EchoRequest struct {
    A  string   `protobuf:"bytes,1,opt,name=A,proto3" json:"A,omitempty"`
}
// 收到请求,在 Unmarshal 过程中会调用这个函数
func (m *EchoRequest) XXX_Unmarshal(b []byte) error {
    return xxx_messageInfo_EchoRequest.Unmarshal(m, b)
}
var xxx_messageInfo_EchoRequest proto.InternalMessageInfo
// InternalMessageInfo 是 Unmarshal 相关信息的存储位置
// b 是 protocol buffer raw 数据,而a 是要 unmarshal 到的结构
// 基础库不关心具体 unmarshal 类型,始终 unmarshal 到一个 interface Message
// 实际上面到结构调用到时候 会是 EchoRequest 类型
func (a *InternalMessageInfo) Unmarshal(msg Message, b []byte) error {
    // ... 略
    err := u.unmarshal(toPointer(&msg), b)
    return err
}
func (u *unmarshalInfo) unmarshal(m pointer, b []byte) error{
    if atomic.LoadInt32(&u.initialized) == 0 {
        // 保存 unmarshal 这个类型的函数、信息到一个结构里面,加速重复的 unmarshal
		u.computeUnmarshalInfo()
	}
	// .... 略
	if fn := f.unmarshal; fn != nil {
		var err error
		// unmarshal 这个 field 这里的关键是 unmarshal 到原始 bytes 设置到对应字段的
		// offset上面去,里面比较关键的是用了 golang reflect的 StructField 
		// StructField 的 Offset 是固定的,根据 一个结构的指针的 pointer 以及 Field的
		// offset 就可以直接用指针设置 结构的某个字段内容了
		b, err = fn(b, m.offset(f.field), wire)
		// ....
	}
}

Kubernetes Scheme

GVK 是一个 Object 概念,而 GVR 代表一个 Http Path。反序列化使用 api.Scheme + gvk,而 gvk 中的信息可以从 request中获取

gvk := schema.GroupVersionKind{Group: "batch", Version: "v2alpha1", Kind: "Job"} 
obj := api.Scheme.New(gvk)
codec := api.Codecs.LegacyCodec(gvk.GroupVersion())
codec.Decode(reqBody, gvk, obj)
type Job struct {  
    metav1.TypeMeta     ---> type TypeMeta struct { Kind string; APIVersion string }
    metav1.ObjectMeta   ---> type ObjectMeta struct { Name string...}
    Spec JobSpec
    Status JobStatus 
}

Scheme defines methods for serializing and deserializing API objects, a type registry for converting group, version, and kind information to and from Go schemas, and mappings between Go schemas of different versions. A scheme is the foundation for a versioned API and versioned configuration over time.

// k8s.io/apimachinery/pkg/api/meta/interface.go
type RESTMapper interface {
	KindFor(resource schema.GroupVersionResource) (schema.GroupVersionKind, error)
    ResourceFor(input schema.GroupVersionResource) (schema.GroupVersionResource, error)
    ...
}
// k8s.io/apimachinery/pkg/runtime/scheme.go
type Scheme struct {
    // a Type is a particular Go struct,比如k8s.io/api/apps/v1.StatefulSet
	gvkToType map[schema.GroupVersionKind]reflect.Type
    typeToGVK map[reflect.Type][]schema.GroupVersionKind
    ...
}
func (s *Scheme) ObjectKinds(obj Object) ([]schema.GroupVersionKind, bool, error) {...}
func (s *Scheme) New(kind schema.GroupVersionKind) (Object, error) {
	if t, exists := s.gvkToType[kind]; exists {
		return reflect.New(t).Interface().(Object), nil
	}
    ...
	return nil, NewNotRegisteredErrForKind(s.schemeName, kind)
}

为了使 scheme正常工作,必须将golang 类型注册到 scheme 中。对于Kubernetes 核心类型,在k8s.io/client-go/kubernetes/scheme 包中 均已预先注册

// k8s.io/client-go/kubernetes/scheme/register.go
var Scheme = runtime.NewScheme()
var AddToScheme = localSchemeBuilder.AddToScheme
func init(){
    v1.AddToGroupVersion(Scheme, schema.GroupVersion{Version: "v1"})
    utilruntime.Must(AddToScheme(Scheme))
}
var localSchemeBuilder = runtime.SchemeBuilder{
    corev1.AddToScheme,
    appsv1.AddToScheme,
}
// k8s.io/api/core/v1/register.go
var (
	SchemeBuilder = runtime.NewSchemeBuilder(addKnownTypes)
	AddToScheme   = SchemeBuilder.AddToScheme
)
func addKnownTypes(scheme *runtime.Scheme) error {
	scheme.AddKnownTypes(SchemeGroupVersion,
		&Pod{},
        &PodList{},
        &Service{},
    )
    ...
}

kubernetes object 在go 中是struct(k8s.io/api/core/v1/types.go),struct 的filed 当然不同, 但也共用一些结构 runtime.Object。用来约定:可以set/get GroupVersionKind 和 deepCopy,即k8s object 存储其类型并允许克隆

// k8s.io/apimachinery/pkg/runtime/interface.go
type Object interface{
    GetObjectKind() schema.ObjectKind
    DeepCopyObject() Object
}
type ObjectKind interface{
    SetGroupVersionKind(kind GroupVersionKind)
    GroupVersionKind() GroupVersionKind
}
// k8s.io/apimachinery/pkg/apis/meta/v1/types.go
// 实现 ObjectKind
type TypeMeta struct{
    Kind string             `json:"kind"`
    APIVersion string       `json:"apiVersion"`
}
type ObjectMeta struct{
    Name string
    Namespace string
    UID types.UID
    ResourceVersion string
    CreationTimestamp Time
    DeletionTimestamp Time
    Labels map[string]string
    Annotations map[string]string
}

go 中的pod 声明 如下所示

// k8s.io/api/core/v1/types.go
type Pod struct{
    metav1.TypeMeta 
    metav1.ObjectMeta   `json:"metadata"`
    Spec PodSpec        `json:"spec"`
    Status PodStatus    `json:"status"`
}

每一个对象都包含两个嵌套对象来描述规格(Spec)和状态(Status),对象的规格其实就是我们期望的目标状态。而Status描述了对象的当前状态(或者说愿望的结果),是我们观察集群本身的一个接口。

type Deployment struct { 
    metav1.TypeMeta `json:",inline"` 
    metav1.ObjectMeta `json:"metadata,omitempty" protobuf:"bytes,1,opt,name=metadata"` 
    Spec DeploymentSpec `json:"spec,omitempty" protobuf:"bytes,2,opt,name=spec"` 
    Status DeploymentStatus `json:"status,omitempty" protobuf:"bytes,3,opt,name=status"` 
} 

Kubernetes 资源对象序列化实现序列化和反序列化在很多项目中都有应用,Kubernetes也不例外。Kubernetes中定义了大量的API对象,为此还单独设计了一个包(https://github.com/kubernetes/api),方便多个模块引用。API对象在不同的模块之间传输(尤其是跨进程)可能会用到序列化与反序列化,不同的场景对于序列化个格式又不同,比如grpc协议用protobuf,用户交互用yaml(因为yaml可读性强),etcd存储用json。Kubernetes反序列化API对象不同于我们常用的json.Unmarshal()函数(需要传入对象指针),Kubernetes需要解析对象的类型(Group/Version/Kind),根据API对象的类型构造API对象,然后再反序列化。因此,Kubernetes定义了Serializer接口(https://github.com/kubernetes/apimachinery/blob/release-1.21/pkg/runtime/interfaces.go#L86),专门用于API对象的序列化和反序列化。

kubernetes 对象

Kubernetes 对象是系统中的持久实体,描述集群的期望状态

你一定有方法在不使用 Kubernetes、甚至不使用容器的情况下,自己 DIY 一个类似的方案出来。但是,一旦涉及到升级、版本管理等更工程化的能力,Kubernetes 的好处,才会更加凸现。

Kubernetes 的各种object,就是常规的各个项目组件在 kubernetes 上的表示 深入理解StatefulSet(三):有状态应用实践 充分体现了在我们把服务 迁移到Kubernetes 的过程中,要做多少概念上的映射。

百度混部实践:如何提高 Kubernetes 集群资源利用率?百度为支持混部在每个node 除了kubelet 之外还部署了一个agent(负责数据上报和下发动作执行),定义了很多策略,通过给这些策略设计了一个这个 CRD ,单机引擎通过对 APIServer 发起 List-watch,实时的 Watch CR 的变更,实时调整参数和相关策略。

CustomResourceDefinition 的版本

Versions in CustomResourceDefinitionsCustomResourceDefinition API 的 versions 字段可用于支持你所开发的 定制资源的多个版本。

apiVersion: apiextensions.k8s.io/v1
kind: CustomResourceDefinition
metadata:
  name: mpijobs.kubeflow.org
spec:
  group: kubeflow.org
  names:
    kind: MPIJob
    plural: mpijobs
    shortNames:
    - mj
    - mpij
    singular: mpijob
  scope: Namespaced
  versions:
  - name: v1alpha2
    schema: ...
    served: true
    storage: false
  - name: v1
    schema: ...
    served: true
    storage: false
  - name: v2beta1
    schema: ...
    served: true
    storage: true
  1. 对apiserver,crd版本可以具有不同的schema,默认存储storage=true的版本,版本之间如果字段相同 默认直接转化,如果字段不同 可以自定义Webhook conversion。 如果storage version发生变化, 已有对象不会被自动转换。
  2. 当读取对象时,作为路径的一部分,你需要指定版本。 如果所指定的版本与对象的持久版本不同,Kubernetes 会按所请求的版本将对象返回,你可以以当前提供的任何版本 来请求对象,自然也可以通过client-go 监听到变化。如果你更新一个现有对象,它将以当前的存储版本被重写。
  3. 对kubectl,kubectl 使用 具有最高优先级的版本作为访问对象的默认版本,顺序示例

     - v10
     - v2
     - v1
     - v11beta2
     - v10beta3
     - v3beta1
     - v12alpha1
     - v11alpha2
     - foo1
     - foo10