在 K8s 中当我们需要监控某个资源的变化并作一系列操作时，使用 K8s 提供的 controller 机制来实现，同时 K8s 官方提供了一个通用库 client-go，通过它可以很容易实现自定义controller.
Client-go & controller 架构
在编写controller 之前，我们需要了解 client-go 对资源监控的整个架构和流程，并需要知道我们所需要自定义的是哪部分组件。
在 client-go 中包含了编写自定义 controller 可以使用的各种机制，这些机制在库的k8s.io/client-go/tools k8s.io/client-go/util中定义。
image
如图所示，图中包含了 client-go 和 controller 整个交互流程。
client-go
在client-go 中主要包含了以下组件：
- Reflector：通过调用
LISTWATCH接口与 ApiServer 通信，监听特定资源（此处监听的资源需要我们指定），并把资源的更新动态存入 Delta FIFO 队列 - Informer：从Delta FIFO队列拿出对象，完成此操作的函数是processLoop。
- Indexer: 提供线程级别安全来存储对象和key。
custom controller
- Informer reference: Informer对象引用
- Indexer reference: Indexer对象引用
- Resource Event Handlers: 被Informer调用的回调函数，这些函数的作用通常是获取对象的key，并把key放入Work queue，以进一步做处理。
- Work queue: 工作队列，用于将对象的交付与其处理分离，编写Resource event handler functions以提取传递的对象的key并将其添加到工作队列。此处可以过滤掉我们不关心的信息。
- Process Item: 用于处理Work queue中的对象，可以有一个或多个其他函数一起处理；这些函数通常使用Indexer reference或Listing wrapper来检索与该键对应的对象。这里就是我们需要自定义的业务逻辑
Sample Controller
这里编写一个简易的 Controller， 用于监听 pod 创建、删除信息，并将信息打印出来。
Controller 逻辑
首先我们需要定义一个这样的 Controller 结构体
type Controller struct {
indexer cache.Indexer // Indexer 的引用
queue workqueue.RateLimitingInterface //workqueue 的引用
informer cache.Controller // Informer 的引用
}
定义 Controller 的工作流
func (c *Controller) Run(threadiness int, stopCh chan struct{}) {
defer runtime.HandleCrash()
defer c.queue.ShutDown()
klog.Info("Starting pod controller")
go c.informer.Run(stopCh) // 启动 informer
if !cache.WaitForCacheSync(stopCh, c.informer.HasSynced) {
runtime.HandleError(fmt.Errorf("Time out waitng for caches to sync"))
return
}
// 启动多个 worker 处理 workqueue 中的对象
for i := 0; i < threadiness; i++ {
go wait.Until(c.runWorker, time.Second, stopCh)
}
<-stopCh
klog.Info("Stopping Pod controller")
}
具体处理 worker queue 中对象的流程
func (c *Controller) runWorker() {
// 启动无限循环，接收并处理消息
for c.processNextItem() {
}
}
// 从 workqueue 中获取对象，并打印信息。
func (c *Controller) processNextItem() bool {
key, shutdown := c.queue.Get()
// 退出
if shutdown {
return false
}
// 标记此key已经处理
defer c.queue.Done(key)
// 将key对应的 object 的信息进行打印
err := c.syncToStdout(key.(string))
c.handleError(err, key)
return true
}
// 获取 key 对应的 object，并打印相关信息
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 {
fmt.Printf("Pod %s does not exist")
} else {
fmt.Printf("Sync/Add/Update for Pod %s\n", obj.(*core_v1.Pod).GetName())
}
return nil
}
Main 函数逻辑
func main() {
var kubeconfig string
var master string
// 从外部获取集群信息(kube.config)
flag.StringVar(&kubeconfig, "kubeconfig", "", "kubeconfig file")
// 获取集群master 的url
flag.StringVar(&master, "master", "", "master url")
// 读取构建 config
config, err := clientcmd.BuildConfigFromFlags(master, kubeconfig)
if err != nil {
klog.Fatal(err)
}
// 创建 k8s client
clientset, err := kubernetes.NewForConfig(config)
if err != nil {
klog.Fatal(err)
}
// 指定 ListWatcher 在所有namespace下监听 pod 资源
podListWatcher := cache.NewListWatchFromClient(clientset.CoreV1().RESTClient(), "pods", v1.NamespaceAll, fields.Everything())
// 创建 workqueue
queue := workqueue.NewRateLimitingQueue(workqueue.DefaultControllerRateLimiter())
// 创建 indexer 和 informer
indexer, informer := cache.NewIndexerInformer(podListWatcher, &v1.Pod{}, 0, cache.ResourceEventHandlerFuncs{
// 当有 pod 创建时，根据 Delta queue 弹出的 object 生成对应的Key，并加入到 workqueue中。此处可以根据Object的一些属性，进行过滤
AddFunc: func(obj interface{}) {
key, err := cache.MetaNamespaceKeyFunc(new)
if err == nil {
queue.Add(key)
}
},
// pod 删除操作
DeleteFunc: func(obj interface{}) {
// DeletionHandlingMetaNamespaceKeyFunc 会在生成key 之前检查。因为资源删除后有可能会进行重建等操作，监听时错过了删除信息，从而导致该条记录是陈旧的。
key, err := cache.DeletionHandlingMetaNamespaceKeyFunc(obj)
if err == nil {
queue.Add(key)
}
},
}, cache.Indexers{})
controller := pkg.NewController(queue, indexer, informer)
stop := make(chan struct{})
defer close(stop)
// 启动 controller
go controller.Run(1, stop)
select {}
}
后记
Controller 的整体流程综上，如果我们使用 CRD ，Controller 流程也不会变化很多，更多的是需要对CRD 的监控，并根据变化创建对应的 Deployment 或 StatefulSet。同时 CRD 也需要增加对应的 Validation 和 Spec 的解析。这一部分我们下一篇继续。
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