《深入剖析 Kubernetes》容器运行时 —— 小记随笔

幕后英雄：SIG-Node与CRI

kubelet 本身，也是按照“控制器”模式来工作的。它实际的工作原理，可以用如下所示的一幅示意图来表示清楚。

可以看到，kubelet 的工作核心，就是一个控制循环，即：SyncLoop（图中的大圆圈）。而驱动这个控制循环运行的事件，包括四种：

1. Pod 更新事件；
2. Pod 生命周期变化；
3. kubelet 本身设置的执行周期；
4. 定时的清理事件。

跟其他控制器类似，kubelet 启动的时候，要做的第一件事情，就是设置 Listers，也就是注册它所关心的各种事件的 Informer。这些 Informer，就是 SyncLoop 需要处理的数据的来源。

kubelet 还负责维护着很多很多其他的子控制循环（也就是图中的小圆圈）。这些控制循环的名字，一般被称作某某 Manager，比如 Volume Manager、Image Manager、Node Status Manager 等等。不难想到，这些控制循环的责任，就是通过控制器模式，完成 kubelet 的某项具体职责。比如 Node Status Manager，就负责响应 Node 的状态变化，然后将 Node 的状态收集起来，并通过 Heartbeat 的方式上报给 APIServer。再比如 CPU Manager，就负责维护该 Node 的 CPU 核的信息，以便在 Pod 通过 cpuset 的方式请求 CPU 核的时候，能够正确地管理 CPU 核的使用量和可用量。

SyncLoop

SyncLoop，又是如何根据 Pod 对象的变化，来进行容器操作的呢？

实际上，kubelet 也是通过 Watch 机制，监听了与自己相关的 Pod 对象的变化。当然，这个 Watch 的过滤条件是该 Pod 的 nodeName 字段与自己相同。kubelet 会把这些 Pod 的信息缓存在自己的内存里。

而当一个 Pod 完成调度、与一个 Node 绑定起来之后， 这个 Pod 的变化就会触发 kubelet 在控制循环里注册的 Handler，也就是上图中的 HandlePods 部分。此时，通过检查该 Pod 在 kubelet 内存里的状态，kubelet 就能够判断出这是一个新调度过来的 Pod，从而触发 Handler 里 ADD 事件对应的处理逻辑。

在具体的处理过程当中，kubelet 会启动一个名叫 Pod Update Worker 的、单独的 Goroutine 来完成对 Pod 的处理工作。

比如，如果是 ADD 事件的话，kubelet 就会为这个新的 Pod 生成对应的 Pod Status，检查 Pod 所声明使用的 Volume 是不是已经准备好。然后，调用下层的容器运行时（比如 Docker），开始创建这个 Pod 所定义的容器。

而如果是 UPDATE 事件的话，kubelet 就会根据 Pod 对象具体的变更情况，调用下层容器运行时进行容器的重建工作。在这里需要注意的是，kubelet 调用下层容器运行时的执行过程，并不会直接调用 Docker 的 API，而是通过一组叫作 CRI（Container Runtime Interface，容器运行时接口）的 gRPC 接口来间接执行的。

Kubernetes 项目之所以要在 kubelet 中引入这样一层单独的抽象，当然是为了对 Kubernetes 屏蔽下层容器运行时的差异。

那么，这个 CRI 请求，又该由谁来响应呢？如果你使用的容器项目是 Docker 的话，那么负责响应这个请求的就是一个叫作 dockershim 的组件。它会把 CRI 请求里的内容拿出来，然后组装成 Docker API 请求发给 Docker Daemon。

解读 CRI 与 容器运行时

在上一篇文章中我也提到了，CRI 机制能够发挥作用的核心，就在于每一种容器项目现在都可以自己实现一个 CRI shim，自行对 CRI 请求进行处理。这样，Kubernetes 就有了一个统一的容器抽象层，使得下层容器运行时可以自由地对接进入 Kubernetes 当中。

所以说，这里的 CRI shim，就是容器项目的维护者们自由发挥的“场地”了。而除了 dockershim 之外，其他容器运行时的 CRI shim，都是需要额外部署在宿主机上的。

CNCF 里的 containerd 项目，就可以提供一个典型的 CRI shim 的能力，即：将 Kubernetes 发出的 CRI 请求，转换成对 containerd 的调用，然后创建出 runC 容器。而 runC 项目，才是负责执行我们前面讲解过的设置容器 Namespace、Cgroups 和 chroot 等基础操作的组件。所以，这几层的组合关系，可以用如下所示的示意图来描述。

而作为一个 CRI shim，containerd 对 CRI 的具体实现，又是怎样的呢？

具体地说，我们可以把 CRI 分为两组：

1. 第一组，是 RuntimeService。它提供的接口，主要是跟容器相关的操作。比如，创建和启动容器、删除容器、执行 exec 命令等等。
2. 而第二组，则是 ImageService。它提供的接口，主要是容器镜像相关的操作，比如拉取镜像、删除镜像等等。

RuntimeService

在这一部分，CRI 设计的一个重要原则，就是确保这个接口本身，只关注容器，不关注 Pod。这样做的原因，也很容易理解。

1. 第一，Pod 是 Kubernetes 的编排概念，而不是容器运行时的概念。所以，我们就不能假设所有下层容器项目，都能够暴露出可以直接映射为 Pod 的 API。

2. 第二，如果 CRI 里引入了关于 Pod 的概念，那么接下来只要 Pod API 对象的字段发生变化，那么 CRI 就很有可能需要变更。而在 Kubernetes 开发的前期，Pod 对象的变化还是比较频繁的，但对于 CRI 这样的标准接口来说，这个变更频率就有点麻烦了。

所以，在 CRI 的设计里，并没有一个直接创建 Pod 或者启动 Pod 的接口。不过，相信你也已经注意到了，CRI 里还是有一组叫作 RunPodSandbox 的接口的。这个 PodSandbox，对应的并不是 Kubernetes 里的 Pod API 对象，而只是抽取了 Pod 里的一部分与容器运行时相关的字段，比如 HostName、DnsConfig、CgroupParent 等。所以说，PodSandbox 这个接口描述的，其实是 Kubernetes 将 Pod 这个概念映射到容器运行时层面所需要的字段，或者说是一个 Pod 对象子集。

而作为具体的容器项目，你就需要自己决定如何使用这些字段来实现一个 Kubernetes 期望的 Pod 模型。这里的原理，可以用如下所示的示意图来表示清楚。

比如，当我们执行 kubectl run 创建了一个名叫 foo 的、包括了 A、B 两个容器的 Pod 之后。这个 Pod 的信息最后来到 kubelet，kubelet 就会按照图中所示的顺序来调用 CRI 接口。

在具体的 CRI shim 中，这些接口的实现是可以完全不同的。比如，如果是 Docker 项目，dockershim 就会创建出一个名叫 foo 的 Infra 容器（pause 容器），用来“hold”住整个 Pod 的 Network Namespace。

而如果是基于虚拟化技术的容器，比如 Kata Containers 项目，它的 CRI 实现就会直接创建出一个轻量级虚拟机来充当 Pod。

此外，需要注意的是，在 RunPodSandbox 这个接口的实现中，你还需要调用 networkPlugin.SetUpPod(…) 来为这个 Sandbox 设置网络。这个 SetUpPod(…) 方法，实际上就在执行 CNI 插件里的 add(…) 方法，也就是我在前面为你讲解过的 CNI 插件为 Pod 创建网络，并且把 Infra 容器加入到网络中的操作。

接下来，kubelet 继续调用 CreateContainer 和 StartContainer 接口来创建和启动容器 A、B。对应到 dockershim 里，就是直接启动 A，B 两个 Docker 容器。所以最后，宿主机上会出现三个 Docker 容器组成这一个 Pod。

而如果是 Kata Containers 的话，CreateContainer 和 StartContainer 接口的实现，就只会在前面创建的轻量级虚拟机里创建两个 A、B 容器对应的 Mount Namespace。所以，最后在宿主机上，只会有一个叫作 foo 的轻量级虚拟机在运行。

Streaming API

除了上述对容器生命周期的实现之外，CRI shim 还有一个重要的工作，就是如何实现 exec、logs 等接口。这些接口跟前面的操作有一个很大的不同，就是这些 gRPC 接口调用期间，kubelet 需要跟容器项目维护一个长连接来传输数据。这种 API，我们就称之为 Streaming API。

CRI shim 里对 Streaming API 的实现，依赖于一套独立的 Streaming Server 机制。这一部分原理，可以用如下所示的示意图来为你描述。

可以看到，当我们对一个容器执行 kubectl exec 命令的时候，这个请求首先交给 API Server，然后 API Server 就会调用 kubelet 的 Exec API。

这时，kubelet 就会调用 CRI 的 Exec 接口，而负责响应这个接口的，自然就是具体的 CRI shim。

但在这一步，CRI shim 并不会直接去调用后端的容器项目（比如 Docker ）来进行处理，而只会返回一个 URL 给 kubelet。这个 URL，就是该 CRI shim 对应的 Streaming Server 的地址和端口。

而 kubelet 在拿到这个 URL 之后，就会把它以 Redirect 的方式返回给 API Server。所以这时候，API Server 就会通过重定向来向 Streaming Server 发起真正的 /exec 请求，与它建立长连接。

当然，这个 Streaming Server 本身，是需要通过使用 SIG-Node 为你维护的 Streaming API 库来实现的。并且，Streaming Server 会在 CRI shim 启动时就一起启动。此外，Stream Server 这一部分具体怎么实现，完全可以由 CRI shim 的维护者自行决定。比如，对于 Docker 项目来说，dockershim 就是直接调用 Docker 的 Exec API 来作为实现的。