kubernetes从懵圈到熟练 – 理解集群控制器

当我们尝试去理解K8S集群工作原理的时候,控制器肯定是一个难点。这是因为控制器有很多,具体实现大相径庭;且控制器的实现用到了一些较为晦涩的机制,不易理解。但是,我们又不能绕过控制器,因为它是集群的“大脑”。今天这篇文章,我们通过分析一个简易冰箱的设计过程,来深入理解集群控制器的产生,功能以及实现方法。

大图

下图是K8S集群的核心组件,包括数据库etcd,调度器scheduler,集群入口API Server,控制器Controller,服务代理kube-proxy以及直接管理具体业务容器的kubelet。这些组件逻辑上可以被分为三个部分:核心组件etc数据库,对etcd进行直接操作的入口组件API Server,以及其他组件。这里的“其他组件”之所以可以被划分为一类,是因为它们都可以被看做是集群的控制器。

今天我们要讲的就是集群控制器原理。

控制器原理

虽然控制器是K8S集群中比较复杂的组件,但控制器本身对我们来说并不陌生的。我们每天使用的洗衣机、冰箱、空调等,都是依靠控制器才能正常工作。在控制器原理这一节,我们通过思考一个简易冰箱的设计过程,来理解K8S集群控制器的原理。

简易的冰箱

这个冰箱包括五个组件:箱体、制冷系统、照明系统、温控器以及门。冰箱只有两个功能:当有人打开冰箱门的时候,冰箱内的灯会自动开启;当有人按下温控器的时候,制冷系统会根据温度设置,调节冰箱内温度

统一入口

对于上边的冰箱,我们可以简单抽象成两个部分:统一的操作入口和冰箱的所有组件。在这里,用户只有通过入口,才能操作冰箱。这个入口提供给用户两个接口:开关门和调节温控器。用户执行这两个接口的时候,入口会分别调整冰箱门和温控器的状态

控制器

控制器就是为了解决上边的问题产生的。控制器就是用户的操作,和冰箱各个组件的正确状态之间的一座桥梁:当用户打开门的时候,控制器观察到了门的变化,它替用户打开冰箱内的灯;当用户按下温控器的时候,控制器观察到了用户设置的温度,它替用户管理制冷系统,调节冰箱内温度

控制器管理器

冰箱有照明系统和制冷系统,显然相比一个控制器管理着两个组件,我们替每个组件分别实现一个控制器是更为合理的选择。同时我们实现一个控制器管理器来统一维护所有这些控制器,来保证这些控制器在正常工作

SharedInformer

上边的控制器和控制器管理器,看起来已经相当不错了。但是当冰箱功能增加,势必有很多新的控制器加进来。这些控制器都需要通过冰箱入口,时刻监控自己关心的组件的状态变化。比如照明系统控制器就需要时刻监控冰箱门的状态。当大量控制器不断的和入口通信的时候,就会增加入口的压力。 这个时候,我们把监控冰箱组件状态变化这件事情,交给一个新的模块SharedInformer来实现。SharedInformer作为控制器的代理,替控制器监控冰箱组件的状态变化,并根据控制器的喜好,把不同组件状态的变化,通知给对应的控制器。通过优化,这样的SharedInformer可以极大的缓解冰箱入口的压力

ListWatcher

假设SharedInformer和冰箱入口通过http协议通信的话,那么http分块编码(chunked transfer encoding)就是实现ListWatcher的一个好的选择。控制器通过ListWatcher给冰箱入口发送一个查询然后等待,当冰箱组件有变化的时候,入口通过分块的http响应通知控制器。控制器看到chunked响应,会认为响应数据还没有发送完成,所以会持续等待

举例

以上我们从一个简易冰箱的进化过程中,了解了控制器产生的意义,扮演的角色,以及实现的方式。现在我们回到K8S集群。K8S集群实现了大量的控制器,而且在可以预见的未来,新的功能的控制器会不断出现,而一些旧的控制器也会被逐渐淘汰。 目前来说,我们比较常用的控制器,如pod控制器、deployment控制器、service控制器、replicaset控制器等。这些控制器一部分是由kube controller manager这个管理器实现和管理,而像route控制器和service控制器,则由cloud controller manager实现。 之所以会出现cloud controller manager,是因为在不同的云环境中,一部分控制器的实现,会因为云厂商、云环境的不同,出现很大的差别。这类控制器被划分出来,由云厂商各自基于cloud controller manager分别实现。 这里我们以阿里云K8S集群cloud controller manager实现的route控制器和service控制器为例,简单说明K8S控制器的工作原理。

服务控制器

首先,用户请求API Server创建一个LoadBalancer类型的服务,API Server收到请求并把这个服务的详细信息写入etcd数据库。而这个变化,被服务控制器观察到了。服务控制器理解LoadBalancer类型的服务,除了包括存放在etcd内部的服务记录之外,还需要一个SLB作为服务入口,以及若干endpoints作为服务后端。所以服务控制器分别请求SLB的云openapi和API Server,来创建云上SLB资源,和集群内endpoints资源

路由控制器

在集群网络一章中,我们提到过,当一个节点加入一个K8S集群的时候,集群需要在VPC路由表里增加一条路由,来搭建这个新加入节点到pod网络的主干道。而这件事情,就是路由控制器来做的。路由控制器完成这件事情的流程,与上边服务控制器的处理流程非常类似,这里不再赘述

结束语

基本上来说,K8S集群的控制器,其实扮演着集群大脑的角色。有了控制器,K8S集群才有机会摆脱机械和被动,变成一个自动、智能、有大用的系统。

作者:shengdong

原文地址:https://yq.aliyun.com/articles/705343

原文发布于微信公众号 - kubernetes中文社区(DailyDev)

原文发表时间:2019-06-14

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