技术

mosn有的没的 负载均衡泛谈 《Mysql实战45讲》笔记 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细节 codereview mat使用 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自动扩容缩容 神经网络模型优化 直觉上理解机器学习 knative入门 如何学习机器学习 神经网络系列笔记 TIDB源码分析 《阿里巴巴云原生实践15讲》笔记 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cpu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 objects 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 AQS2——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 硬件对软件设计的影响 《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2 《mysql技术内幕》笔记1 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 事务一致性 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中涉及到的一些linux知识 hystrix学习 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 机器学习泛谈 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内存与执行 git spring rmi和thrift maven/ant/gradle使用 再看tcp 缓存系统 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 VPN(Virtual Private Network) Kubernetes存储 访问Kubernetes上的Service Kubernetes副本管理 Kubernetes pod 组件 Go学习 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

Scheduler如何给Node打分 Scheduler扩展 controller 组件介绍 openkruise cloneset学习 kubernetes crd 及kubebuilder学习 pv与pvc实现 csi学习 client-go学习 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 《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 控制器模型

2019年03月07日

简介

《阿里巴巴云原生实践15讲》 K8S 的关键词就是最终一致性,所有的 Controller 都会朝着最终一致 性不断 sync。PS:文章里经常出现一个词:面向终态。

control system

Kubernetes: Controllers, Informers, Reflectors and Stores

kube-controller-manager In applications of robotics and automation, a control loop is a non-terminating loop that regulates the state of the system(在自动化行业是常见方式). We really like the Kubernetes ideology of seeing the entire system as a control system. That is, the system constantly tries to move its current state to a desired state.The worker units that guarantee the desired state are called controllers. 控制器就是保证系统按 desired state运行。

声明式API对象与控制器模型相辅相成,声明式API对象定义出期望的资源状态,实际状态往往来自于 Kubernetes 集群本身,比如kubelet 通过心跳汇报的容器状态和节点状态,或者监控系统中保存的应用监控数据,或者控制器主动收集的它自己感兴趣的信息。控制器模型则通过控制循环(Control Loop)将Kubernetes内部的资源调整为声明式API对象期望的样子。因此可以认为声明式API对象和控制器模型,才是Kubernetes项目编排能力“赖以生存”的核心所在。

for {
    actualState := GetResourceActualState(rsvc)
    expectState := GetResourceExpectState(rsvc) // 来自yaml 文件
    if actualState == expectState {
        // do nothing
    } else {
        Reconcile(rsvc) // 编排逻辑,调谐的最终结果一般是对被控制对象的某种写操作,比如增/删/改 Pod
    }
}

Reconcile 的是什么?在Kubernetes中,Pod是调度的基本单元,也是所有内置Workload管理的基本单元,无论是Deployment还是StatefulSet,它们在对管理的应用进行更新时,都是以Pod为单位。所谓编排,最终落地就是 更新pod 的spec ,condition,container status 等数据(原地更新或重建符合这些配置的pod)。非基本单位的 Deployment/StatefulSet 的变更更多是 数据的持久化。

整体架构

《programming kubernetes》 Kubernetes 控制平面大量使用事件和松散耦合的组件。其它分布式系统使用rpc 来触发行为。但Kubernetes 并没有这么做(纯粹依赖事件来进行多组件协同,许多独立的控制循环只通过 api server 上对象的变化进行通信)。Kubernetes controller 监听api server 中的Kubernetes 对象操作:添加、删除、更新。当发生此类事件时,controller 将执行其业务逻辑。监听事件 是通过api server 和controller 之间的http 长连接发送,从而驱动informer

控制器与Informer——如何高效监听一个http server

控制器与api server的关系——从拉取到监听:In order to retrieve an object’s information, the controller sends a request to Kubernetes API server.However, repeatedly retrieving information from the API server can become expensive. Thus, in order to get and list objects multiple times in code, Kubernetes developers end up using cache which has already been provided by the client-go library. Additionally, the controller doesn’t really want to send requests continuously. It only cares about events when the object has been created, modified or deleted.

上图上半部分为client-go 原理,下半部分是informer 与controller 的交互。Informer 间接通过工作队列(Workqueue)与controller 通信

  1. Informer 可以添加自定义回调函数,但controller 并不直接 注册业务 逻辑到 informer 回调上。一旦有资源被添加、修改或删除,就会将相应的事件加入到工作队列中。
  2. 工作队列用于状态更新事件的有序处理并协助实现重试。所有的控制器排队进行读取,一旦某个控制器发现这个事件与自己相关,就执行相应的操作。如果操作失败,就将该事件放回队列,等下次排到自己再试一次。如果操作成功,就将该事件从队列中删除。

事件驱动

在Kubernetes 控制平面中,许多组件会更改apiserver 上的对象,每次更改都会导致事件的发生。另一方面,很多组件对这些事件有兴趣。如果组件消费事件时 出现错误,就很容易丢失事件。k8s 由事件驱动,但总是基于最新状态执行逻辑,以replicaset controller 为例,假设其收到 pod 更新事件,它不会管当前pod 如何,而是将pod.spec.repliacas 与正在运行的pod做比较。当它丢失事件时,下次收到pod 更新事件 会再次执行。

更改集群内或集群外对象

controller 消费事件,处理结果是更改其管理资源、对象的状态,具体逻辑特定于领域或任务。此外,资源本身不一定必须是Kubernetes 集群的一部分,即controller 可以更改位于Kubernetes外部的资源(例如云存储服务) 的状态。

并发写入可能因为写冲突而失败:为了进行无锁的并发操作,Kubernetes api server 使用乐观锁 进行并发控制。言而言之,如果api server 检测到有并发写,它将拒绝两个写操作中的后者,然后由客户端(controller、scheduler、kubectl)来处理写冲突并充实写操作。

client.Get 调用返回的对象 foo 包含一个资源版本号(ObjectMeta struct的一部分),实际上是 etcd 键值对的版本号,etcd 维护着一个计数器,每次修改键的值时,计数器都会增加。

理解 K8s 资源更新机制,从一个 OpenKruise 用户疑问开始

单个Controller的工作原理

从DeploymentController 及 ReplicaSetController 观察到的共同点

  1. struct 中都包含获取 决策所以依赖 资源的lister,对于DeploymentController 是DeploymentLister/ReplicaSetLister/PodLister ,对于ReplicaSetController 是ReplicaSetLister和 PodLister
  2. struct 中都包含 workqueue, workqueue 数据生产者是 Controller 注册到所以依赖的 Informer 的AddFunc/updateFunc/DeleteFunc,workqueue 数据消费者是 control loop ,每次循环都是 从workqueue.Get 数据开始的。
  3. struct 都包含 kubeClient 类型为 clientset.Interface,controller 比对新老数据 将决策 具体为“指令”使用kubeClient写入 apiserver ,然后 scheduler 和 kubelet 负责干活儿。
  4. 相同的执行链条:Run ==> go worker ==> for processNextWorkItem ==> syncHandler。Run 方法作为 Controller 逻辑的统一入口,启动指定数量个协程,协程的逻辑为:wait.Until(dc.worker, time.Second, stopCh) ,control loop 具体为Controller 的worker 方法,for 循环具体为 for processNextWorkItem(){},两个Controller 的processNextWorkItem 逻辑相似度 90%: 从queue 中get一个key,使用syncHandler 处理,处理成功就标记成功,处理失败就看情况将key 重新放入queue。

     func processNextWorkItem() bool {
         key, quit := queue.Get()
         if quit { return false}
         defer queue.Done(key)
         err := syncHandler(key.(string))
         handleErr(err, key)
         return true
     }
    

数据结构

Controller Mananger 的主要逻辑便是 先初始化 资源(重点就是Informer) 并启动Controller。kubectl 创建 Pod 背后到底发生了什么?将 Deployment 记录存储到 etcd 并初始化后,就可以通过 kube-apiserver 使其可见,DeploymentController工作就是负责监听 Deployment 记录的更改——控制器通过 Informer 注册cud事件的回调函数。

外围——循环及数据获取

// Run begins watching and syncing.
func (dc *DeploymentController) Run(workers int, stopCh <-chan struct{}) {
    defer utilruntime.HandleCrash()
    defer dc.queue.ShutDown()
    if !controller.WaitForCacheSync("deployment", stopCh, dc.dListerSynced, dc.rsListerSynced, dc.podListerSynced) {
        return
    }
    for i := 0; i < workers; i++ {
        go wait.Until(dc.worker, time.Second, stopCh)
    }
    <-stopCh
}

重点就是 go wait.Until(dc.worker, time.Second, stopCh)。for 循环隐藏在 k8s.io/apimachinery/pkg/util/wait/wait.go 工具方法中,func Until(f func(), period time.Duration, stopCh <-chan struct{}) {...} 方法的作用是 Until loops until stop channel is closed, running f every period. 即在stopCh 标记停止之前,每隔 period 执行 一个func,对应到DeploymentController 就是 worker 方法

// worker runs a worker thread that just dequeues items, processes them, and marks them done.
// It enforces that the syncHandler is never invoked concurrently with the same key.
func (dc *DeploymentController) worker() {
    for dc.processNextWorkItem() {
    }
}
func (dc *DeploymentController) processNextWorkItem() bool {
    // 取元素
    key, quit := dc.queue.Get()
    if quit {
        return false
    }
    // 结束前标记元素被处理过
    defer dc.queue.Done(key)
    // 处理元素
    err := dc.syncHandler(key.(string))
    dc.handleErr(err, key)
    return true
}

dc.syncHandler 实际为 DeploymentController 的syncDeployment方法

一次调协(Reconcile)

syncDeployment 包含 扩容、rollback、rolloutRecreate、rolloutRolling 我们裁剪部分代码,以最简单的 扩容为例

// syncDeployment will sync the deployment with the given key.
func (dc *DeploymentController) syncDeployment(key string) error {
    namespace, name, err := cache.SplitMetaNamespaceKey(key)
    deployment, err := dc.dLister.Deployments(namespace).Get(name)
    // List ReplicaSets owned by this Deployment, while reconciling ControllerRef through adoption/orphaning.
    rsList, err := dc.getReplicaSetsForDeployment(d)
    scalingEvent, err := dc.isScalingEvent(d, rsList)
    if scalingEvent {
        return dc.sync(d, rsList)
    }
    ...
}
// sync is responsible for reconciling deployments on scaling events or when they are paused.
func (dc *DeploymentController) sync(d *apps.Deployment, rsList []*apps.ReplicaSet) error {
    newRS, oldRSs, err := dc.getAllReplicaSetsAndSyncRevision(d, rsList, false)
    ...
    dc.scale(d, newRS, oldRSs);
    ...
    allRSs := append(oldRSs, newRS)
    return dc.syncDeploymentStatus(allRSs, newRS, d)
}

scale要处理 扩容或 RollingUpdate 各种情况,此处只保留扩容逻辑。

func (dc *DeploymentController) scale(deployment *apps.Deployment, newRS *apps.ReplicaSet, oldRSs []*apps.ReplicaSet) error {
    // If there is only one active replica set then we should scale that up to the full count of the
    // deployment. If there is no active replica set, then we should scale up the newest replica set.
    if activeOrLatest := deploymentutil.FindActiveOrLatest(newRS, oldRSs); activeOrLatest != nil {
        if *(activeOrLatest.Spec.Replicas) == *(deployment.Spec.Replicas) {
            return nil
        }
        _, _, err := dc.scaleReplicaSetAndRecordEvent(activeOrLatest, *(deployment.Spec.Replicas), deployment)
        return err
    }
    ...
}

func (dc *DeploymentController) scaleReplicaSetAndRecordEvent(rs *apps.ReplicaSet, newScale int32, deployment *apps.Deployment) (bool, *apps.ReplicaSet, error) {
    // No need to scale
    if *(rs.Spec.Replicas) == newScale {
        return false, rs, nil
    }
    var scalingOperation string
    if *(rs.Spec.Replicas) < newScale {
        scalingOperation = "up"
    } else {
        scalingOperation = "down"
    }
    scaled, newRS, err := dc.scaleReplicaSet(rs, newScale, deployment, scalingOperation)
    return scaled, newRS, err
}

func (dc *DeploymentController) scaleReplicaSet(rs *apps.ReplicaSet, newScale int32, deployment *apps.Deployment, scalingOperation string) (bool, *apps.ReplicaSet, error) {
    sizeNeedsUpdate := *(rs.Spec.Replicas) != newScale
    annotationsNeedUpdate := ...
    scaled := false
    var err error
    if sizeNeedsUpdate || annotationsNeedUpdate {
        rsCopy := rs.DeepCopy()
        *(rsCopy.Spec.Replicas) = newScale
        deploymentutil.SetReplicasAnnotations...
        // 调用api 接口更新 对应ReplicaSet 的数据
        rs, err = dc.client.AppsV1().ReplicaSets(rsCopy.Namespace).Update(rsCopy)
        ...
    }
    return scaled, rs, err
}

调用api 接口更新Deployment 对象本身的数据

// syncDeploymentStatus checks if the status is up-to-date and sync it if necessary
func (dc *DeploymentController) syncDeploymentStatus(allRSs []*apps.ReplicaSet, newRS *apps.ReplicaSet, d *apps.Deployment) error {
    newStatus := calculateStatus(allRSs, newRS, d)
    if reflect.DeepEqual(d.Status, newStatus) {
        return nil
    }
    newDeployment := d
    newDeployment.Status = newStatus
    _, err := dc.client.AppsV1().Deployments(newDeployment.Namespace).UpdateStatus(newDeployment)
    return err
}