Kubernetes控制器工作流程

Kubernetes控制器会监视资源的创建/更新/删除事件，并触发Reconcile函数作为响应。
Kubernetes水平触发API的实现方式为：监视系统的实际状态，并与对象的Spec中定义的期望状态进行对比，然后调用Reconcile函数来调整实际状态，使之与期望状态相匹配。

控制器结构

每个控制器都有两个核心组件：Informer/sharedInformer和Workqueue，其中Informer/sharedInformer 负责watch Kubernetes资源对象的状态变化，将后将相关时间发送到Workqueue中，最后有控制器的work从Workqueue中取出事件交给控制器处理程序进行处理。

Informer

控制器的主要作用是watch资源对象的当前状态和期望状态，然后发送指令来调整当前状态，使之更接近期望状态。为了获得资源对象当前状态的详细信息，需要向API Server发送请求。
但频繁的调用API Server 非常消耗集群资源，因此为了能够多次get/list对象，Kubernetes引用了client-go库提供的缓存机制。控制器不需要频繁的调用API Server，只有当资源对象被创建/修改或删除时，才需要获取相关事件。client-go库提供了ListWatcher接口来获取资源的全部Object，缓存在内存中；然后控制器调用Watch api去watch 缓存在内存中的数据。

SharedInformer

由于Kubernetes中运行了很多的控制器，有很多资源需要管理，难免会出现一份资源受多个控制器管理的情况，为了应对这种情况，可以通过SharedInformer来创建一份供多个控制器共享的缓存。
使用了SharedInformer之后，不管有多少个控制器同时读取事件，SharedInformer 只会调用一个Watch API 来watch API Server，大大降低API Server的负载。

Workqueue

由于SharedInformer提供的缓存时共享的，所以无法跟踪每个控制器，这就需要控制器自己实现排队和
重试机制。因此大多数Resource Event Handler所做的工作只是将事件放入消费者工作队列中。每当资源被修改时，Resource Event Handler 就会放入一个key到Workqueue中。key的表示形式为<resource_namespace>/<resource_name>,如果提供了<resource_namespace>，key的表现形式为<resource_name>，每个事件都以key作为标识，因此每个消费者都可以使用worker从Workqueue中读取key。所有的读取动作都是穿行的，这就保证了不会出现两个worker同时读取同一个key的情况。

workqueue是主要用来辅助Informer对事件进行分发的队列，主要流程如下

workqueue主要分为三部分，一是一个先入先出的队列，由切片来实现；另外两个是名为dirty和processing的map。

workqueue整个工作流程分为三个动作，add/get/done

add：将消息推入队列。消息从Informer过来，消息为资源的key，即<resource_namespace>/<resource_name>，以这种形式通知业务逻辑有资源变更的事件，然后使用key去indexer中获取具体资源。如上图绿色所示。在消息key过来之后，先检查dirty中是否存在，若已存在，不做任何处理，标明事件已经在队列中，不需要重复处理rolloutRolling；若dirty不存在，则将该key存入dirty中，再推入队列一份。
get：为handler函数从队列中获取key的过程。将key从队列中pop出来的同时，会将其放入processing中，并删除在dirty中的索引。这一步的原因是将item放入processing中标识正在被处理，同时从dirty删除key，不影响后面的事件入队列。
done：handler处理完key之后，必须执行的一步，想当于给workqueue发一个ack，标明已经处理完毕，该动作仅仅将其从processing中删除。

Deployment控制器

Deployment没有直接管理Pod，而是通过管理RS来实现对Pod副本的控制，Deployment通过对RS的控制实现了版本管理，每次发布对应一个新的版本，每个版本有一个RS，在注释中标明版本号，而RS在每次根据pod template和副本数运行相应的Pod，deployment只需要保证任何情况下RS的状态都在预期，RS保证任何情况下pod的状态在预期。

Deployment工作流程

首先Deployment会向三个sharedInformer(deployment informer/rs informer/pod informer)中注册钩子函数，三个钩子函数会在相应事件到来时，将相关deployment推进到workqueue中。
deploymeny启动时，会有一个worker控制的syncHandler函数，实时将workqueue中的item推出，根据item来执行对应的任务，主要包括领养和弃养RS，向EventRecorder分发事件，根据升级策略决定如何处理下级资源。

ReplicaSet认领

在RS的三个钩子函数中，都会涉及到领养的过程。

当RS Informer监听到RS的变化后，会根据RS 的ownerReferences字段找到对应的Deployment将其放入Queue；标明该RS已被Deploymeny认领。 若该字段为空，则意味着是个孤儿，将启动认领机制。

认领过程

  • 首先，遍历所有的Deploymeny，判断Deployment的Selector是否于当前RS的Labels相匹配，找到所有相匹配的deployment。
  • 其次，判断总共有多个个deploymeny，若为0个，表示没人认领，认领流程结束。若大于1个，将抛出异常，因为这是不正常的行为，不允许多个deployment认领一个RS；若有且仅有一个Deployment与之匹配，那么将被该Deployment认领，将其放入Queue。

Deployment领养和弃养

该过程发生在Workqueue中处理item的过程，也是找到当前Deployment拥有所有RS的过程。

  • 该过程会轮询所有RS，如果有ownerReferences，且ownerReferences为当前的Deployment，再判断Label是否满足Deployment的Selector，满足则入队列。若不满足，启动弃养流程，仅仅将RS的ownerReferences 删除，使其成为孤儿，不做其他事情。这也是为什么会在修改了deployment之后会多一个replicat != 0的原因。
  • 如果RS没有Owner，是个孤儿，判断Label是否满足Deployment的Selector，若满足条件，则启动领养机制，将其ownerReferences设置为当前Deployment，在放入队列。

rolloutRecreate

如果Deployment的更新策略是Recreate，其过程是先将旧的Pod删除，再启动新的Pod，过程如下

  • 首先根据RS的领养/弃养过程，获得当前Deployment的所有RS，排序找出最新的RS，将其Pod Template与Deployment Pod Template比较，若不一致需要创建新的RS。

  • 创建新RS过程为：计算当前Deployment的Pod Template的Hash值，将其增加至RS Label及Selector中。

  • 对所有旧的RS计算出最大的Revision，将其加一，作为新RS的Revision，为新的RS设置如下注释：

    "deployment.kubernetes.io/revision"
    "deployment.kubernetes.io/desired-replicas"
    "deployment.kubernetes.io/max-replicas"

  • 如果当前deployment的Revision不是最新，将其设置为最新；如果需要更新状态，则更新其状态。

  • 将旧的RS进行降级，即将其副本数设为0.

  • 判断当前所有旧的Pod是否全部停止。判断条件为Pod状态为failed或succeed，unknown或其他状态都不知停止状态；若并非所有Pod都停止了，将退出本次操作，下一个循环继续处理。

  • 若所有Pod都停止了，将新的RS进行升级，即将其副本数量设置为Deployment的副本数。

  • 最后执行清理工作，如旧的RS过多时，删除多余的RS等。

rolloutRolling

从图中可以看到，从开始到创建RS的过程与rolloutRecreate过程一致，唯一区别在，设置新的RS副本数的过程，在rolloutRolling的过程中，新RS副本数为deployment.replicas + maxSurge - currentPodCount。

  • 到增减新旧RS副本数的过程，主要为先scale up新RS，在scale down旧RS。Scale up新RS过程与上诉一致；Scale down旧RS的过程为先计算一个最大Scale down的副本数，若小于0不做任何操作；然后在Scale down的时候做了一个优化，先Scale down不正常的RS，可以保证先删除那些不健康的副本；最后如果还有多余的，在Scale down正常的RS；
  • 每次Scale down的副本数为：allAvailablePodCount - minAvailable，即 allAvailablePodCount - (deploy.replicas - maxUnavailable)。
posted @ 2022-11-05 23:12  JevonWei  阅读(243)  评论(0)  编辑  收藏  举报