【kubernetes】kubernetes中的Controller

1 什么是Controller？

kubernetes采用了声明式API，与声明式API相对应的是命令式API：

声明式API：用户只需要告诉期望达到的结果，系统自动去完成用户的期望
命令式API：用户需要关注过程，通过命令一步一步完成用户的需求

因此，用户向k8s提交的yaml文件中最重要的部分就是spec，相当于就是用户期望的结果，而使用-o yaml选项查看时，还有一个很重要的部分就是status，它表示的就是当前状态，因此，k8s主要任务就是完成status->spec的转变。这项工作就是Controller(控制器)完成的。

对于不同的资源，控制逻辑是不一样的，因此，就有很多Controller，例如，DeploymentController负责将Deployment的status向spec进行转变，ReplicaSetController负责将ReplicaSet的status向spec进行转变。

从上面可以看出，Controller的工作方式如下：

监听资源变化
得到资源的当前状态status和期望状态spec
执行逻辑使得status->spec

下面以Deployment的创建操作为例说明整个流程：
请添加图片描述

通过上图重新复习下各组件的工作方式：

apiserver：为其他组件提供接口，并且所有的组件都通过apiserver进行交互
etcd：存储集群的资源对象
Controller Manager：管理控制器，Watch -> Analyze -> Act，监听资源的变化，分析出spec和status的差别，执行操作使得status向spec转变
Scheduler：监听资源的变化，如果发现未调度的Pod，通过一定的策略选择出Node，设置Pod的Node字段
Kubelet：监听调度给当前Node的Pod，并执行对应的操作

可以发现，除了apiserver和etcd，其他组件都可以称为Controller。

2 Controller的实现

知道了Controller的工作方式，如果是我们自己实现Controller，可以会这样来实现：

请添加图片描述

Controller直接通过Apiserver的接口监控对应资源的变化，当资源发生变化时，直接执行对应的业务逻辑，也就是调协循环。

这样会有啥问题呢？

当集群中Node很多时，就会有很多kubelet监控Pod的状态变化，而所有的监听操作都需要通过apiserver，那么apiserver的压力就会很大，就会造成集群的不稳定。

当然，其他资源(例如，Pod或者服务)很多时，同样会造成集群不稳定。

因此，k8s的client-go(client-go)库采用了另外的设计：

外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传

client-go components：

Reflector：对特定类型的资源执行ListAndWatch，当监听到资源变更时，通过API获取最新的资源对象，然后将它放到Delta Fifo queue队列中
Informer：从Delta Fifo queue队列中弹出对象，然后调用Indexer放到Store里面，同时调用用户提交的回调函数(ResourceEventHandler)
Indexer：用于操作Store中的对象

Custom Controller components：

Informer Reference和Indexer Reference都是对client-go中对象的引用，用户控制器可以通过cache库直接创建或者使用Factory工厂函数创建
ResourceEventHandler：用户控制器接收对象的回调函数，一般来说，里面的逻辑就是，获取对象的key，然后将key写入WorkQueue
WorkQueue：用户控制器创建的队列，负责存储用户控制器需要处理的对象的key
Process Item：从WorkQueue中读取key，通过key获取对应的对象

上图是通常会给出的关于Controller的实际实现的逻辑，初看还是挺复杂的，大致的模块和功能如下：

请添加图片描述

于是，Controller实现的步骤如下：

获取Informer和Indexer的引用，指定要监控变更的资源类型，注册ResourceEventHandler，并创建WorkQueue，用上述的3个对象初始化我们自己的Controller
编写Process Item Loop，从WorkQueue中读取key，然后执行我们自己的业务逻辑

因此，整个Controller我们需要注入的逻辑只有2个部分，其他都是相对固定的：

ResourceEventHandler
Process Item

3 Controller的使用

上面介绍了k8s中的Controller的实现，而要使用

下面对client-go中的workqueue的例子进行分析：

workqueue example by client-go

type Controller struct {indexer  cache.Indexer // Indexer，缓存的索引queue    workqueue.RateLimitingInterface // 带限速功能的WorkQueueinformer cache.Controller // Informer
}// 创建控制器
func NewController(queue workqueue.RateLimitingInterface, indexer cache.Indexer, informer cache.Controller) *Controller {return &Controller{informer: informer,indexer:  indexer,queue:    queue,}
}// worker的具体执行逻辑
func (c *Controller) processNextItem() bool {// 从workqueue中获取keykey, quit := c.queue.Get()if quit {return false}// 告诉队列已经处理完毕defer c.queue.Done(key)err := c.syncToStdout(key.(string))// 错误处理c.handleErr(err, key)return true
}// 控制器的业务逻辑，这里就执行status->spec的转变
func (c *Controller) syncToStdout(key string) error {obj, exists, err := c.indexer.GetByKey(key)if err != nil {klog.Errorf("Fetching object with key %s from store failed with %v", key, err)return err}if !exists {// Pod已经不存在fmt.Printf("Pod %s does not exist anymore\n", key)} else {// 这里执行status->spec的转变逻辑fmt.Printf("Sync/Add/Update for Pod %s\n", obj.(*v1.Pod).GetName())}return nil
}// 错误处理，包含重试处理
func (c *Controller) handleErr(err error, key interface{}) {if err == nil {// 处理完毕c.queue.Forget(key)return}// 如果出现问题，会进行重试，也就是重新入workqueue// 但是，入workqueue不超过5次if c.queue.NumRequeues(key) < 5 {klog.Infof("Error syncing pod %v: %v", key, err)// 重新入workqueuec.queue.AddRateLimited(key)return}c.queue.Forget(key)runtime.HandleError(err)klog.Infof("Dropping pod %q out of the queue: %v", key, err)
}// 启动我们自己的控制器
func (c *Controller) Run(workers int, stopCh chan struct{}) {defer runtime.HandleCrash()defer c.queue.ShutDown()// 启动Informer开始监听资源变化go c.informer.Run(stopCh)// 等待cache同步if !cache.WaitForCacheSync(stopCh, c.informer.HasSynced) {runtime.HandleError(fmt.Errorf("Timed out waiting for caches to sync"))return}// 运行若干个worker，// wait.Until()，每隔1秒执行runWorker()函数，直到stopCh收到结束信号for i := 0; i < workers; i++ {go wait.Until(c.runWorker, time.Second, stopCh)}// 读取结束信号，结束控制器<-stopChklog.Info("Stopping Pod controller")
}func (c *Controller) runWorker() {for c.processNextItem() {}
}func main() {var kubeconfig stringvar master stringflag.StringVar(&kubeconfig, "kubeconfig", "", "absolute path to the kubeconfig file")flag.StringVar(&master, "master", "", "master url")flag.Parse()// 通过master和kubeconfig生成配置对象config, err := clientcmd.BuildConfigFromFlags(master, kubeconfig)if err != nil {klog.Fatal(err)}// 根据配置对象生成clientset，用于连接k8sclientset, err := kubernetes.NewForConfig(config)if err != nil {klog.Fatal(err)}// 创建Pod的watcherpodListWatcher := cache.NewListWatchFromClient(clientset.CoreV1().RESTClient(), "pods", v1.NamespaceDefault, fields.Everything())// 创建workqueuequeue := workqueue.NewRateLimitingQueue(workqueue.DefaultControllerRateLimiter())// 创建Indexer和Informer，其中重要的是两个参数，Pod的watcher和回调函数// 告知Informer，我们只监听Pod的资源变化，并且，给Infomer注册回调函数indexer, informer := cache.NewIndexerInformer(podListWatcher, &v1.Pod{}, 0, cache.ResourceEventHandlerFuncs{AddFunc: func(obj interface{}) {key, err := cache.MetaNamespaceKeyFunc(obj)if err == nil {queue.Add(key)}},UpdateFunc: func(old interface{}, new interface{}) {key, err := cache.MetaNamespaceKeyFunc(new)if err == nil {queue.Add(key)}},DeleteFunc: func(obj interface{}) {key, err := cache.DeletionHandlingMetaNamespaceKeyFunc(obj)if err == nil {queue.Add(key)}},}, cache.Indexers{})// 创建我们自己的控制器controller := NewController(queue, indexer, informer)// 启动控制器stop := make(chan struct{})defer close(stop)go controller.Run(1, stop)// Wait foreverselect {}
}