Kubernetes中如何面向终态设计与控制器

引言

Kubernetes 是一个开源的容器编排平台，旨在自动化应用程序的部署、扩展和管理。其核心设计理念之一是“面向终态”（Declarative State），即用户只需声明期望的系统状态，Kubernetes 会自动确保系统达到并维持该状态。为了实现这一目标，Kubernetes 引入了控制器的概念。本文将深入探讨 Kubernetes 中如何面向终态设计，以及控制器在这一过程中的作用。

面向终态的设计理念

什么是面向终态？

面向终态是一种声明式的系统设计方法，用户只需描述系统的期望状态，而不需要关心如何达到这一状态。Kubernetes 通过 API 对象（如 Pod、Service、Deployment 等）来表示系统的期望状态，并通过控制器来确保系统实际状态与期望状态一致。

面向终态的优势

1. 简化操作：用户只需关注“做什么”，而不需要关心“怎么做”。
2. 自动化管理：系统自动处理状态同步、故障恢复等复杂操作。
3. 可扩展性：通过自定义资源定义（CRD）和控制器，用户可以扩展 Kubernetes 的功能。

Kubernetes 控制器的工作原理

控制器的基本概念

控制器是 Kubernetes 中的核心组件，负责监控系统的实际状态，并根据期望状态进行调整。控制器通过不断地比较实际状态与期望状态，执行必要的操作来消除两者之间的差异。

控制器的核心组件

1. Informer：负责从 API Server 获取资源对象的变更信息，并将其存储在本地缓存中。
2. Workqueue：用于存储需要处理的事件或对象。
3. Reconciler：负责实际的状态同步操作，确保实际状态与期望状态一致。

控制器的工作流程

1. 监听资源变更：Informer 监听 API Server 中资源对象的变更，并将变更事件放入 Workqueue。
2. 处理事件：控制器从 Workqueue 中取出事件，并调用 Reconciler 进行处理。
3. 状态同步：Reconciler 比较实际状态与期望状态，执行必要的操作（如创建、更新、删除资源）来消除差异。
4. 循环处理：控制器不断重复上述过程，确保系统状态始终与期望状态一致。

面向终态的设计实践

自定义资源定义（CRD）

Kubernetes 允许用户通过 CRD 定义自己的资源类型。CRD 是扩展 Kubernetes API 的一种方式，用户可以通过定义 CRD 来描述自定义的期望状态。

示例：定义一个简单的 CRD

apiVersion: apiextensions.k8s.io/v1
kind: CustomResourceDefinition
metadata:
  name: myresources.example.com
spec:
  group: example.com
  versions:
    - name: v1
      served: true
      storage: true
      schema:
        openAPIV3Schema:
          type: object
          properties:
            spec:
              type: object
              properties:
                replicas:
                  type: integer
  scope: Namespaced
  names:
    plural: myresources
    singular: myresource
    kind: MyResource
    shortNames:
      - mr

自定义控制器

定义 CRD 后，用户需要编写自定义控制器来处理这些资源。自定义控制器通常包括 Informer、Workqueue 和 Reconciler 三个部分。

示例：编写一个简单的控制器

package main

import (
    "context"
    "fmt"
    "time"

    "k8s.io/apimachinery/pkg/api/errors"
    "k8s.io/apimachinery/pkg/util/runtime"
    "k8s.io/apimachinery/pkg/util/wait"
    "k8s.io/client-go/kubernetes"
    "k8s.io/client-go/tools/cache"
    "k8s.io/client-go/util/workqueue"
    "k8s.io/klog/v2"

    clientset "example.com/myresources/pkg/generated/clientset/versioned"
    informers "example.com/myresources/pkg/generated/informers/externalversions"
    listers "example.com/myresources/pkg/generated/listers/example/v1"
)

type Controller struct {
    kubeclientset    kubernetes.Interface
    myresourceClient clientset.Interface
    myresourceLister listers.MyResourceLister
    myresourceSynced cache.InformerSynced
    workqueue        workqueue.RateLimitingInterface
}

func NewController(
    kubeclientset kubernetes.Interface,
    myresourceClient clientset.Interface,
    myresourceInformer informers.MyResourceInformer) *Controller {

    controller := &Controller{
        kubeclientset:    kubeclientset,
        myresourceClient: myresourceClient,
        myresourceLister: myresourceInformer.Lister(),
        myresourceSynced: myresourceInformer.Informer().HasSynced,
        workqueue:        workqueue.NewNamedRateLimitingQueue(workqueue.DefaultControllerRateLimiter(), "MyResources"),
    }

    myresourceInformer.Informer().AddEventHandler(cache.ResourceEventHandlerFuncs{
        AddFunc: controller.enqueueMyResource,
        UpdateFunc: func(old, new interface{}) {
            controller.enqueueMyResource(new)
        },
        DeleteFunc: controller.enqueueMyResource,
    })

    return controller
}

func (c *Controller) Run(threadiness int, stopCh <-chan struct{}) error {
    defer runtime.HandleCrash()
    defer c.workqueue.ShutDown()

    if ok := cache.WaitForCacheSync(stopCh, c.myresourceSynced); !ok {
        return fmt.Errorf("failed to wait for caches to sync")
    }

    for i := 0; i < threadiness; i++ {
        go wait.Until(c.runWorker, time.Second, stopCh)
    }

    <-stopCh
    return nil
}

func (c *Controller) runWorker() {
    for c.processNextWorkItem() {
    }
}

func (c *Controller) processNextWorkItem() bool {
    obj, shutdown := c.workqueue.Get()

    if shutdown {
        return false
    }

    err := func(obj interface{}) error {
        defer c.workqueue.Done(obj)
        var key string
        var ok bool
        if key, ok = obj.(string); !ok {
            c.workqueue.Forget(obj)
            return nil
        }
        if err := c.syncHandler(key); err != nil {
            c.workqueue.AddRateLimited(key)
            return fmt.Errorf("error syncing '%s': %s", key, err.Error())
        }
        c.workqueue.Forget(obj)
        return nil
    }(obj)

    if err != nil {
        runtime.HandleError(err)
        return true
    }

    return true
}

func (c *Controller) syncHandler(key string) error {
    namespace, name, err := cache.SplitMetaNamespaceKey(key)
    if err != nil {
        runtime.HandleError(fmt.Errorf("invalid resource key: %s", key))
        return nil
    }

    myresource, err := c.myresourceLister.MyResources(namespace).Get(name)
    if err != nil {
        if errors.IsNotFound(err) {
            runtime.HandleError(fmt.Errorf("myresource '%s' in work queue no longer exists", key))
            return nil
        }
        return err
    }

    fmt.Printf("Sync/Add/Update for MyResource %s\n", myresource.GetName())
    return nil
}

func (c *Controller) enqueueMyResource(obj interface{}) {
    var key string
    var err error
    if key, err = cache.MetaNamespaceKeyFunc(obj); err != nil {
        runtime.HandleError(err)
        return
    }
    c.workqueue.Add(key)
}

控制器的扩展与优化

1. 事件过滤：通过 Informer 的事件处理函数，可以过滤掉不必要的事件，减少控制器的处理负担。
2. 并发控制：通过调整控制器的并发数，可以提高控制器的处理效率。
3. 错误处理：控制器应具备良好的错误处理机制，确保在出现错误时能够及时恢复。

结论

Kubernetes 的面向终态设计理念通过控制器实现了系统状态的自动化管理。用户只需声明期望状态，控制器会自动确保系统达到并维持该状态。通过自定义资源定义和控制器，用户可以灵活扩展 Kubernetes 的功能，满足各种复杂的应用场景。掌握面向终态的设计方法和控制器的实现原理，对于深入理解和使用 Kubernetes 具有重要意义。

参考文献

• Kubernetes Documentation
• Kubernetes Controller Patterns
• Custom Resource Definitions