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OpenFaaS实战之五:大话watchdog

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程序员欣宸
发布2022-05-06 14:41:39
5470
发布2022-05-06 14:41:39
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文章被收录于专栏:实战docker

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这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码):https://github.com/zq2599/blog_demos

OpenFaaS实战系列文章链接

  1. 部署
  2. 函数入门
  3. Java函数
  4. 模板操作(template)
  5. 大话watchdog
  6. of-watchdog(为性能而生)
  7. java11模板解析
  8. 自制模板(maven+jdk8)
  9. 终篇,自制模板(springboot+maven+jdk8)

本篇概览

  • 作为《OpenFaaS实战》系列的第五篇,咱们需要一起面对OpenFaaS的关键技术:Watchdog,不了解它后面就没法继续了;
  • 标题为大话watchdog说明本文以理论为主,这也是作者的弱项,但我会努力把关键点说得简洁明白,如果您发现问题请务必及时指出,谢谢!
  • 整篇文章由以下段落构成:
  • 从faas-netes谈起
  • OpenFaaS的资源
  • watchdog分析
  • 小结
  • java程序员的担忧

接下来一同开启这段旅程吧,OpenFaaS开发之路上最重要的一站!

从faas-netes谈起

  1. 先看Kubernetes下OpenFaaS的整体架构,如下图,外部请求由Gateway转发到faas-netes组件:
  1. 再来看官方描述,如下图红框,在K8S环境,faas-netes就是服务提供者,它提供的服务支持REST API、客户端、WEB等多种对接方式,另外,还可以用kubectl命令对其进行管理,实现K8S的operator模式(关于K8S的operator,可以先学习Controller,再想象着高度定制CDR和Controller就可以了):
  1. 虽然faas-netes很强大,但是在本文咱们只要关注一点:faas-netes提供了函数服务,也就是说,咱们前面写过的python、java的Hello world函数,都和faas-netes有关;
  2. 说了一大堆,主角watchdog还不出来?再等等,因为此刻大家都有同样的疑问:我不就是写了个python脚本吗,里面只有个Hello world方法,怎么就成了faas-netes对外提供的函数了呢?
  3. 对上面的疑问,官方内部架构图应该是最合理的答案,如下图,API Gateway的请求会到达faas-provider的8080端口,如果是调用已经发布的函数,就在左上角的红框内处理,如果是对资源的增删改查,就交给右下角的绿框处理:

OpenFaaS的资源

刚才提到了上图右下角的绿框,其责任是处理资源,这不是本文的重点,但作者好歹算是Kubernetes爱好者,觉得有必要科(xuan)普(yao)一下资源相关的知识点:

  1. 在K8S中,Pod、Deployment、Service都是资源,也有对应的Controller根据etcd中保存的期望状态来调节和控制这些资源;
  2. 对K8S环境的OpenFaaS来说,它也有自己定义的资源类型(第一篇《安装》里面提到过yaml文件夹,那里面有个crd.yml文件,记录了OpenFaaS的资源定义);
  3. OpenFaaS怎么控制自己的资源呢?faas-netes提供CRUD接口给外面调用,而这些接口的内部实现,就是上面图中你们看到的绿框了,显然,经典的K8S Controller模式不能满足OpenFaaS对资源控制的需求,于是就采用了目前流行的Operator模式:更复杂的资源定义、更复杂的资源控制逻辑
  4. 至于OpenFaaS的资源具体有哪些,那要详细去看crd.yml文件,以及OpenFaaS Operator的代码了,不过上图还是给我们指明了方向:Secret、Deployment、Service,想想也是如此,咱们把业务功能发布到OpenFaaS,最关注的不就是安全(Secret)、部署配置(Deployment)、对外暴露(Service)这些东西嘛;
  5. 经过欣宸的一番梳(chui)理(niu),现在对faas-netes的了解是否更进一步了呢?函数的发布、后期的资源控制和调节,都是faas-netes的Operator在负责,接下来是不是该回到正题了:函数调用
  6. 主角watchdog已经哭晕了吧…

watchdog分析

  • 还是前面那幅图,咱们聚焦右上角那部分,我把它截出来如下图所示:
  • 如果咱们用nodejs模板开发函数,写了个index.js文件,那么响应外部请求时会走到下图红框位置,进入Watchdog的8080端口,此时Watchdog会新建node进程,该进程执行index.js文件:
  • 上面说得不够清楚么?那就再详细一些,咱们开发函数时会做成docker镜像,这个镜像里有些啥?再来一副官方图如下,真相大白:镜像里有个Watchdog,监听8080端口,收到请求后fork一个进程,通过stdin把请求参数传给这个进程,进程调用咱们自己写的函数方法,并且把参数传给此方法,等方法执行完毕后,返回值通过stdout给到Watchdog
  • 现在,相信您在写完一个函数后,对于外部请求如何调用到您写的那段代码应该了然于胸,但是,依然有个小小的盲点:我知道了Watchdog能干啥,但是Watchdog具体是个啥?咋就进了docker镜像呢?
  • 上述问题,在模板的Dockerfile文件中可以找到答案(Dockerfile是制作docker镜像的脚本文件),咱们打开node模板的Dockerfile看看;
  • 如下,一开始就从基础镜像openfaas/classic-watchdog:0.18.18里把文件fwatchdog复制过来了:
代码语言:javascript
复制
FROM --platform=${TARGETPLATFORM:-linux/amd64} openfaas/classic-watchdog:0.18.18 as watchdog
FROM --platform=${TARGETPLATFORM:-linux/amd64} node:12.13.0-alpine as ship

COPY --from=watchdog /fwatchdog /usr/bin/fwatchdog
RUN chmod +x /usr/bin/fwatchdog
  • 这个Dockerfile的结尾如下,也就是说该镜像的容器一启动就会执行fwatchdog:
代码语言:javascript
复制
CMD ["fwatchdog"]
  • 至此,您对Watchdog是否有了足够的了解,如果前面的信息量太大,咱们来做个小结;

小结

  1. 开发函数时,当函数文件编写完成后,就开始制作docker镜像;
  2. 制作的镜像中,包含有fwatchdog文件,以及咱们编写的函数,如果是python、nodejs等脚本语言,就会将脚本和nodejs或者python都复制到镜像中,如果是java类型的,还会涉及到编译构建;
  3. 部署好函数后,Kubernetes环境会根据此镜像创建pod,而pod启动后,就会运行fwatchdog文件,也就是启动了watchdog进程;
  4. 外部访问函数时,请求先到API Gateway,再到上一步创建的pod的8080端口;
  5. 这个pod里面,是watchdog在监听8080端口,收到请求后,创建一个node进程,把请求参数通过stdin传给node进程;
  6. node进程会执行咱们开发函数时编写的函数,并且将收到的参数作为函数的入参;
  7. 咱们编写的函数执行完毕后,node进程将返回值写入stdout,这时候watchdog通过stdout就会收到函数的返回值;
  8. watchdog将收到的返回值返回给API Gateway,最终返回给用户;
  9. 这回终于说清楚了吧,如果您还意犹未尽想继续深入,请移步watchdog的源码吧,地址是:https://github.com/openfaas/classic-watchdog ,这是golang编写的,作者欣宸因为是Java背景,就不敢多说了,怕被打;

java程序员的担忧

  1. 如果您是一位java程序员,看完以上内容是否和作者一样涌起一丝担忧?
  2. 咱们先看看tomcat的架构,如下图:
  1. 看完上图重点就来了,对比如下: tomcat:监听8080,收到请求后,从线程池中指定线程处理; watctdog:监听8080,收到请求后,启动一个进程去处理;
  2. 如果您是java程序员,应该能感受到这种担忧:启动进程意味着创建JVM实例,再创建线程,这些相对于业务逻辑都更消耗系统资源(CPU、内存),如果通过大量fork进程去处理高并发的话,其代价可想而知,另外连接池、JIT、GC等各种优化手段更无从谈起了;
  3. 所以,真相是什么呢?在OpenFaaS上开发java函数,会不会走watchdog + fork进程那一套?咱们下一篇细说吧,本文没有贴代码,纯手动打字,真的太累了…
  4. 先剧透:OpenFaaS很优秀,上述问题已经解决,就看Alex Ellis大神的具体手段了;
本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自作者个人站点/博客。
原始发表:2020-11-23,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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