Kubectl exec 背后到底发生了什么？

米开朗基杨

发布于 2020-05-26 10:22:23

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发布于 2020-05-26 10:22:23

对于经常和 Kubernetes 打交道的 YAML 工程师来说，最常用的命令就是 kubectl exec 了，通过它可以直接在容器内执行命令来调试应用程序。如果你不满足于只是用用而已，想了解 kubectl exec 的工作原理，那么本文值得你仔细读一读。本文将通过参考 kubectl、API Server、Kubelet 和容器运行时接口（CRI）Docker API 中的相关代码来了解该命令是如何工作的。

kubectl exec 的工作原理用一张图就可以表示：

kubectl exec

先来看一个例子：

? → kubectl version --short 
Client Version: v1.15.0 
Server Version: v1.15.3

? → kubectl run nginx --image=nginx --port=80 --generator=run-pod/v1
pod/nginx created

? → kubectl get po     
NAME    READY   STATUS    RESTARTS   AGE 
nginx   1/1     Running   0          6s  

? → kubectl exec nginx -- date
Sat Jan 25 18:47:52 UTC 2020

? → kubectl exec -it nginx -- /bin/bash 
root@nginx:/#

第一个 kubectl exec 在容器内执行了 date 命令，第二个 kubectl exec 使用 -i 和 -t 参数进入了容器的交互式 shell。

重复第二个 kubectl exec 命令，打印更详细的日志：

? → kubectl -v=7 exec -it nginx -- /bin/bash                                                         
I0125 10:51:55.434043   28053 loader.go:359] Config loaded from file:  /home/isim/.kube/kind-config-linkerd
I0125 10:51:55.438595   28053 round_trippers.go:416] GET https://127.0.0.1:38545/api/v1/namespaces/default/pods/nginx
I0125 10:51:55.438607   28053 round_trippers.go:423] Request Headers:
I0125 10:51:55.438611   28053 round_trippers.go:426]     Accept: application/json, */*
I0125 10:51:55.438615   28053 round_trippers.go:426]     User-Agent: kubectl/v1.15.0 (linux/amd64) kubernetes/e8462b5
I0125 10:51:55.445942   28053 round_trippers.go:441] Response Status: 200 OK in 7 milliseconds
I0125 10:51:55.451050   28053 round_trippers.go:416] POST https://127.0.0.1:38545/api/v1/namespaces/default/pods/nginx/exec?command=%2Fbin%2Fbash&container=nginx&stdin=true&stdout=true&tty=true
I0125 10:51:55.451063   28053 round_trippers.go:423] Request Headers:
I0125 10:51:55.451067   28053 round_trippers.go:426]     X-Stream-Protocol-Version: v4.channel.k8s.io
I0125 10:51:55.451090   28053 round_trippers.go:426]     X-Stream-Protocol-Version: v3.channel.k8s.io
I0125 10:51:55.451096   28053 round_trippers.go:426]     X-Stream-Protocol-Version: v2.channel.k8s.io
I0125 10:51:55.451100   28053 round_trippers.go:426]     X-Stream-Protocol-Version: channel.k8s.ioI0125 10:51:55.451121   28053 round_trippers.go:426]     User-Agent: kubectl/v1.15.0 (linux/amd64) kubernetes/e8462b5
I0125 10:51:55.465690   28053 round_trippers.go:441] Response Status: 101 Switching Protocols in 14 milliseconds
root@nginx:/#

这里有两个重要的 HTTP 请求：

GET 请求用来获取 Pod 信息。
POST 请求调用 Pod 的子资源 exec 在容器内执行命令。

子资源（subresource）隶属于某个 K8S 资源，表示为父资源下方的子路径，例如 /logs、/status、/scale、/exec 等。其中每个子资源支持的操作根据对象的不同而改变。

最后 API Server 返回了 101 Ugrade 响应，向客户端表示已切换到 SPDY 协议。

SPDY 允许在单个 TCP 连接上复用独立的 stdin/stdout/stderr/spdy-error 流。

1. API Server 源码分析

请求首先会到底 API Server，先来看看 API Server 是如何注册 rest.ExecRest 处理器来处理子资源请求 /exec 的。这个处理器用来确定 exec 要进入的节点。

API Server 启动过程中做的第一件事就是指挥内嵌的 GenericAPIServer 加载早期的遗留 API（legacy API）：

if c.ExtraConfig.APIResourceConfigSource.VersionEnabled(apiv1.SchemeGroupVersion) {
 // ...
 if err := m.InstallLegacyAPI(&c, c.GenericConfig.RESTOptionsGetter, legacyRESTStorageProvider); err != nil {
  return nil, err
 }
}

在 API 加载过程中，会将类型 LegacyRESTStorage 实例化，创建一个 storage.PodStorage 实例：

podStorage, err := podstore.NewStorage(
 restOptionsGetter,
 nodeStorage.KubeletConnectionInfo,
 c.ProxyTransport,
 podDisruptionClient,
)
if err != nil {
 return LegacyRESTStorage{}, genericapiserver.APIGroupInfo{}, err
}

随后 storeage.PodStorage 实例会被添加到 map restStorageMap 中。注意，该 map 将路径 pods/exec 映射到了 podStorage 的 rest.ExecRest 处理器。

restStorageMap := map[string]rest.Storage{
 "pods":             podStorage.Pod,
 "pods/attach":      podStorage.Attach,
 "pods/status":      podStorage.Status,
 "pods/log":         podStorage.Log,
 "pods/exec":        podStorage.Exec,
 "pods/portforward": podStorage.PortForward,
 "pods/proxy":       podStorage.Proxy,
 "pods/binding":     podStorage.Binding,
 "bindings":         podStorage.LegacyBinding,

podstorage 为 pod 和子资源提供了 CURD 逻辑和策略的抽象。更多详细信息请查看内嵌的 genericregistry.Store

map restStorageMap 会成为实例 apiGroupInfo 的一部分，添加到 GenericAPIServer 中：

if err := s.installAPIResources(apiPrefix, apiGroupInfo, openAPIModels); err != nil {
 return err
}

// Install the version handler.
// Add a handler at /<apiPrefix> to enumerate the supported api versions.
s.Handler.GoRestfulContainer.Add(discovery.NewLegacyRootAPIHandler(s.discoveryAddresses, s.Serializer, apiPrefix).WebService())

其中 GoRestfulContainer.ServeMux 会将传入的请求 URL 映射到不同的处理器。

接下来重点观察处理器 therest.ExecRest 的工作原理，它的 Connect() 方法会调用函数 pod.ExecLocation() 来确定 pod 中容器的 exec 子资源的 URL：

// Connect returns a handler for the pod exec proxy
func (r *ExecREST) Connect(ctx context.Context, name string, opts runtime.Object, responder rest.Responder) (http.Handler, error) {
 execOpts, ok := opts.(*api.PodExecOptions)
 if !ok {
  return nil, fmt.Errorf("invalid options object: %#v", opts)
 }
 location, transport, err := pod.ExecLocation(r.Store, r.KubeletConn, ctx, name, execOpts)
 if err != nil {
  return nil, err
 }
 return newThrottledUpgradeAwareProxyHandler(location, transport, false, true, true, responder), nil
}

函数 pod.ExecLocation() 返回的 URL 被 API Server 用来决定连接到哪个节点。

下面接着分析节点上的 Kubelet 源码。

2. Kubelet 源码分析

到了 Kubelet 这边，我们需要关心两点：

Kubelet 是如何注册 exec 处理器的？
Kubelet 与 Docker API 如何交互？

Kubelet 的初始化过程非常复杂，主要涉及到两个函数：

PreInitRuntimeService() : 使用 dockershim 包来初始化 CRI。
RunKubelet() : 注册处理器，启动 Kubelet 服务。

注册处理器

当 Kubelet 启动时，它的 RunKubelet() 函数会调用私有函数 startKubelet() 来启动 kubelet.Kubelet 实例的 ListenAndServe() 方法，然后该方法会调用函数 ListenAndServeKubeletServer() ，使用构造函数 NewServer() 来安装『debugging』处理器：

// NewServer initializes and configures a kubelet.Server object to handle HTTP requests.
func NewServer(
 // ...
 criHandler http.Handler) Server {
 // ...
 if enableDebuggingHandlers {
  server.InstallDebuggingHandlers(criHandler)
  if enableContentionProfiling {
   goruntime.SetBlockProfileRate(1)
  }
 } else {
  server.InstallDebuggingDisabledHandlers()
 }
 return server
}

InstallDebuggingHandlers() 函数使用 getExec() 处理器来注册 HTTP 请求模式：

// InstallDebuggingHandlers registers the HTTP request patterns that serve logs or run commands/containers
func (s *Server) InstallDebuggingHandlers(criHandler http.Handler) {
  // ...
  ws = new(restful.WebService)
 ws.
  Path("/exec")
 ws.Route(ws.GET("/{podNamespace}/{podID}/{containerName}").
  To(s.getExec).
  Operation("getExec"))
 ws.Route(ws.POST("/{podNamespace}/{podID}/{containerName}").
  To(s.getExec).
  Operation("getExec"))
 ws.Route(ws.GET("/{podNamespace}/{podID}/{uid}/{containerName}").
  To(s.getExec).
  Operation("getExec"))
 ws.Route(ws.POST("/{podNamespace}/{podID}/{uid}/{containerName}").
  To(s.getExec).
  Operation("getExec"))
 s.restfulCont.Add(ws)

其中 getExec() 处理器又会调用 s.host 实例中的 GetExec() 方法：

// getExec handles requests to run a command inside a container.
func (s *Server) getExec(request *restful.Request, response *restful.Response) {
   // ...
 podFullName := kubecontainer.GetPodFullName(pod)
 url, err := s.host.GetExec(podFullName, params.podUID, params.containerName, params.cmd, *streamOpts)
 if err != nil {
  streaming.WriteError(err, response.ResponseWriter)
  return
 }
 // ...
}

s.host 被实例化为 kubelet.Kubelet 类型的一个实例，它嵌套引用了 StreamingRuntime 接口，该接口又被实例化为 kubeGenericRuntimeManager 的实例，即运行时管理器。该运行时管理器是 Kubelet 与 Docker API 交互的关键组件，GetExec() 方法就是由它实现的：

// GetExec gets the endpoint the runtime will serve the exec request from.
func (m *kubeGenericRuntimeManager) GetExec(id kubecontainer.ContainerID, cmd []string, stdin, stdout, stderr, tty bool) (*url.URL, error) {
 // ...
 resp, err := m.runtimeService.Exec(req)
 if err != nil {
  return nil, err
 }

 return url.Parse(resp.Url)
}

GetExec() 又会调用 runtimeService.Exec() 方法，进一步挖掘你会发现 runtimeService 是 CRI 包中定义的接口。kuberuntime.kubeGenericRuntimeManager 的 runtimeService 被实例化为 kuberuntime.instrumentedRuntimeService 类型，由它来实现 runtimeService.Exec() 方法：

func (in instrumentedRuntimeService) Exec(req *runtimeapi.ExecRequest) (*runtimeapi.ExecResponse, error) {
 const operation = "exec"
 defer recordOperation(operation, time.Now())

 resp, err := in.service.Exec(req)
 recordError(operation, err)
 return resp, err
}

instrumentedRuntimeService 实例的嵌套服务对象被实例化为 theremote.RemoteRuntimeService 类型的实例。该类型实现了 Exec() 方法：

// Exec prepares a streaming endpoint to execute a command in the container, and returns the address.
func (r *RemoteRuntimeService) Exec(req *runtimeapi.ExecRequest) (*runtimeapi.ExecResponse, error) {
 ctx, cancel := getContextWithTimeout(r.timeout)
 defer cancel()

 resp, err := r.runtimeClient.Exec(ctx, req)
 if err != nil {
  klog.Errorf("Exec %s '%s' from runtime service failed: %v", req.ContainerId, strings.Join(req.Cmd, " "), err)
  return nil, err
 }

 if resp.Url == "" {
  errorMessage := "URL is not set"
  klog.Errorf("Exec failed: %s", errorMessage)
  return nil, errors.New(errorMessage)
 }

 return resp, nil
}

Exec() 方法会向 /runtime.v1alpha2.RuntimeService/Exec 发起一个 gRPC 调用来让运行时端准备一个流式通信的端点，该端点用于在容器中执行命令（关于如何将 Docker shim 设置为 gRPC 服务端的更多信息请参考下一小节）。

gRPC 服务端通过调用 RuntimeServiceServer.Exec() 方法来处理请求，该方法由 dockershim.dockerService 结构体实现：

// Exec prepares a streaming endpoint to execute a command in the container, and returns the address.
func (ds *dockerService) Exec(_ context.Context, req *runtimeapi.ExecRequest) (*runtimeapi.ExecResponse, error) {
 if ds.streamingServer == nil {
  return nil, streaming.NewErrorStreamingDisabled("exec")
 }
 _, err := checkContainerStatus(ds.client, req.ContainerId)
 if err != nil {
  return nil, err
 }
 return ds.streamingServer.GetExec(req)
}

第 10 行的 ThestreamingServer 是一个 streaming.Server 接口，它在构造函数 dockershim.NewDockerService() 中被实例化：

// create streaming server if configured.
if streamingConfig != nil {
 var err error
 ds.streamingServer, err = streaming.NewServer(*streamingConfig, ds.streamingRuntime)
 if err != nil {
  return nil, err
 }
}

来看一下 GetExec() 方法的实现方式：

func (s *server) GetExec(req *runtimeapi.ExecRequest) (*runtimeapi.ExecResponse, error) {
 if err := validateExecRequest(req); err != nil {
  return nil, err
 }
 token, err := s.cache.Insert(req)
 if err != nil {
  return nil, err
 }
 return &runtimeapi.ExecResponse{
  Url: s.buildURL("exec", token),
 }, nil
}

可以看到这里只是向客户端返回一个简单的 token 组合成的 URL，之所以生成一个 token 是因为用户的命令中可能包含各种各样的字符，各种长度的字符，需要格式化为一个简单的 token。该 token 会缓存在本地，后面真正的 exec 请求会携带这个 token，通过该 token 找到之前的具体请求。其中 restful.WebService 实例会将 pod exec 请求路由到这个端点：

// InstallDebuggingHandlers registers the HTTP request patterns that serve logs or run commands/containers
func (s *Server) InstallDebuggingHandlers(criHandler http.Handler) {
  // ...
  ws = new(restful.WebService)
 ws.
  Path("/exec")
 ws.Route(ws.GET("/{podNamespace}/{podID}/{containerName}").
  To(s.getExec).
  Operation("getExec"))
 ws.Route(ws.POST("/{podNamespace}/{podID}/{containerName}").
  To(s.getExec).
  Operation("getExec"))
 ws.Route(ws.GET("/{podNamespace}/{podID}/{uid}/{containerName}").
  To(s.getExec).
  Operation("getExec"))
 ws.Route(ws.POST("/{podNamespace}/{podID}/{uid}/{containerName}").
  To(s.getExec).
  Operation("getExec"))
 s.restfulCont.Add(ws)

创建 Docker shim

PreInitRuntimeService() 函数作为 gRPC 服务端，负责创建并启动 Docker shim。在将dockershim.dockerService 类型实例化时，让其嵌套的 streamingRuntime 实例引用 dockershim.NativeExecHandler 的实例（该实例实现了 dockershim.ExecHandler 接口）。

ds := &dockerService{
 // ...
 streamingRuntime: &streamingRuntime{
  client:      client,
  execHandler: &NativeExecHandler{},
 },
 // ...
}

使用 Docker 的 exec API 在容器中执行命令的核心实现就是 NativeExecHandler.ExecInContainer() 方法：

func (*NativeExecHandler) ExecInContainer(client libdocker.Interface, container *dockertypes.ContainerJSON, cmd []string, stdin io.Reader, stdout, stderr io.WriteCloser, tty bool, resize <-chan remotecommand.TerminalSize, timeout time.Duration) error {
 // ...
 startOpts := dockertypes.ExecStartCheck{Detach: false, Tty: tty}
 streamOpts := libdocker.StreamOptions{
  InputStream:  stdin,
  OutputStream: stdout,
  ErrorStream:  stderr,
  RawTerminal:  tty,
  ExecStarted:  execStarted,
 }
 err = client.StartExec(execObj.ID, startOpts, streamOpts)
 if err != nil {
  return err
 }
 // ...

这里就是最终 Kubelet 调用 Docker exec API 的地方。

最后需要搞清楚的是 streamingServer 处理器如何处理 exec 请求。首先需要找到它的 exec 处理器，我们直接从构造函数 streaming.NewServer() 开始往下找，因为这是将 /exec/{token} 路径绑定到 serveExec 处理器的地方：

ws := &restful.WebService{}
endpoints := []struct {
 path    string
 handler restful.RouteFunction
}{
 {"/exec/{token}", s.serveExec},
 {"/attach/{token}", s.serveAttach},
 {"/portforward/{token}", s.servePortForward},
}

所有发送到 dockershim.dockerService 实例的请求最终都会在 streamingServer 处理器上完成，因为 dockerService.ServeHTTP() 方法会调用 streamingServer 实例的 ServeHTTP() 方法。

serveExec 处理器会调用 remoteCommand.ServeExec() 函数，这个函数又是干嘛的呢？它会调用前面提到的 Executor.ExecInContainer() 方法，而 ExecInContainer() 方法是知道如何与 Docker exec API 通信的：

// ServeExec handles requests to execute a command in a container. After
// creating/receiving the required streams, it delegates the actual execution
// to the executor.
func ServeExec(w http.ResponseWriter, req *http.Request, executor Executor, podName string, uid types.UID, container string, cmd []string, streamOpts *Options, idleTimeout, streamCreationTimeout time.Duration, supportedProtocols []string) {
 // ...
 err := executor.ExecInContainer(podName, uid, container, cmd, ctx.stdinStream, ctx.stdoutStream, ctx.stderrStream, ctx.tty, ctx.resizeChan, 0)
 if err != nil {
 // ...
 } else {
 // ... 
 }
}

3. 总结

本文通过解读 kubectl、API Server 和 CRI 的源码，帮助大家理解 kubectl exec 命令的工作原理，当然，这里并没有涉及到 Docker exec API 的细节，也没有涉及到 docker exec 的工作原理。

首先，kubectl 向 API Server 发出了 GET 和 POST 请求，API Server 返回了 101 Ugrade 响应，向客户端表示已切换到 SPDY 协议。

随后 API Server 使用 storage.PodStorage 和 rest.ExecRest 来提供处理器的映射和执行逻辑，其中 rest.ExecRest 处理器决定 exec 要进入的节点。

最后 Kubelet 向 Docker shim 请求一个流式端点 URL，并将 exec 请求转发到 Docker exec API。kubelet 再将这个 URL 以 Redirect 的方式返回给 API Server，请求就会重定向到到对应 Streaming Server 上发起的 exec 请求，并维护长链。

虽然本文只关注了 kubectl exec 命令，但其他的子命令（例如 attach、port-forward、log 等等）也遵循了类似的实现模式：