需求背景
QPS：Queries-per-second，既每秒查询率，就是说服务器在一秒的时间内处理了多少个请求；
背景：做过网站开发的同学对横向扩容应该都了解，简单的说，假设一个tomcat的QPS上限为500，如果外部访问的QPS达到了600，为了保障整个网站服务质量，必须再启动一个同样的tomcat来共同分摊请求，如下图所示(简单起见，假设咱们的后台服务是无状态的，也就是说不依赖宿主机的IP、本地磁盘之类)：
image.png
以上是横向扩容常规做法，在kubernetes环境，如果外部请求超过了单个pod的处理极限，我们可以增加pod数量来达到横向扩容的目的，如下图：
image.png
需求
- springboot应用已做成docker镜像；
- 通过压测得出单个pod的QPS为500；
- 估算得出上线后的总QPS会在800左右；
- 随着运营策略变化，QPS还会有调整；
总的来说，只有三个数据：docker镜像、单个pod的QPS、总QPS，需要有个方案来将服务部署好，并且在运行期间能支撑外部的高并发访问；
以上就是的需求了，咱们来小结一下： - 开发一个operator（名为elasticweb），对只要将三个参数（docker镜像、单个pod的QPS、总QPS）告诉elasticweb就完事儿了；
- elasticweb在kubernetes创建pod，至于pod数量当然是自动算出来的，要确保能满足QPS要求，以前面的情况为例，需要两个pod才能满足800的QPS；
- 单个pod的QPS和总QPS都随时可能变化，一旦有变，elasticweb也要自动调整pod数量，以确保服务质量；
- 为了确保服务可以被外部调用，咱们创建好service；
把需求都交代清楚了，接下来进入设计环节，先把CRD设计出来，这可是核心的数据结构；
CRD设计之Spec部分
Spec是用来保存用户的期望值的，也就是小欣手里的三个参数（docker镜像、单个pod的QPS、总QPS），再加上端口号：
- image：业务服务对应的镜像
- port：service占用的宿主机端口，外部请求通过此端口访问pod的服务
- singlePodQPS：单个pod的QPS上限
- totalQPS：当前整个业务的总QPS
CRD设计之Status部分
Status用来保存实际值，这里设计成只有一个字段realQPS，表示当前整个operator实际能支持的QPS，这样无论何时，只要小欣用kubectl describe命令就能知道当前系统实际上能支持多少QPS；
CRD源码
把数据结构说明白的最好方法就是看代码：
package v1
import (
"fmt"
metav1 "k8s.io/apimachinery/pkg/apis/meta/v1"
"strconv"
)
// 期望状态
type ElasticWebSpec struct {
// 业务服务对应的镜像，包括名称:tag
Image string `json:"image"`
// service占用的宿主机端口，外部请求通过此端口访问pod的服务
Port *int32 `json:"port"`
// 单个pod的QPS上限
SinglePodQPS *int32 `json:"singlePodQPS"`
// 当前整个业务的总QPS
TotalQPS *int32 `json:"totalQPS"`
}
// 实际状态，该数据结构中的值都是业务代码计算出来的
type ElasticWebStatus struct {
// 当前kubernetes中实际支持的总QPS
RealQPS *int32 `json:"realQPS"`
}
// +kubebuilder:object:root=true
// ElasticWeb is the Schema for the elasticwebs API
type ElasticWeb struct {
metav1.TypeMeta `json:",inline"`
metav1.ObjectMeta `json:"metadata,omitempty"`
Spec ElasticWebSpec `json:"spec,omitempty"`
Status ElasticWebStatus `json:"status,omitempty"`
}
func (in *ElasticWeb) String() string {
var realQPS string
if nil == in.Status.RealQPS {
realQPS = "nil"
} else {
realQPS = strconv.Itoa(int(*(in.Status.RealQPS)))
}
return fmt.Sprintf("Image [%s], Port [%d], SinglePodQPS [%d], TotalQPS [%d], RealQPS [%s]",
in.Spec.Image,
*(in.Spec.Port),
*(in.Spec.SinglePodQPS),
*(in.Spec.TotalQPS),
realQPS)
}
// +kubebuilder:object:root=true
// ElasticWebList contains a list of ElasticWeb
type ElasticWebList struct {
metav1.TypeMeta `json:",inline"`
metav1.ListMeta `json:"metadata,omitempty"`
Items []ElasticWeb `json:"items"`
}
func init() {
SchemeBuilder.Register(&ElasticWeb{}, &ElasticWebList{})
}
新建项目elasticweb
新建名为elasticweb的文件夹，在里面执行以下命令即可创建名为elasticweb的项目，domain为
com.bolingcavalry：
go mod init elasticweb
kubebuilder init --domain com.bolingcavalry
然后是CRD，执行以下命令即可创建相关资源：
kubebuilder create api \
--group elasticweb \
--version v1 \
--kind ElasticWeb
然后用IDE打开整个工程，我这里是goland：
image.png
CRD编码
- 打开文件api/v1/elasticweb_types.go，做以下几步改动：
- 修改数据结构ElasticWebSpec，增加前文设计的四个字段；
- 修改数据结构ElasticWebStatus，增加前文设计的一个字段；
- 增加String方法，这样打印日志时方便我们查看，注意RealQPS字段是指针，因此可能为空，需要判空；
完整的elasticweb_types.go如下所示：
package v1
import (
"fmt"
metav1 "k8s.io/apimachinery/pkg/apis/meta/v1"
"strconv"
)
// 期望状态
type ElasticWebSpec struct {
// 业务服务对应的镜像，包括名称:tag
Image string `json:"image"`
// service占用的宿主机端口，外部请求通过此端口访问pod的服务
Port *int32 `json:"port"`
// 单个pod的QPS上限
SinglePodQPS *int32 `json:"singlePodQPS"`
// 当前整个业务的总QPS
TotalQPS *int32 `json:"totalQPS"`
}
// 实际状态，该数据结构中的值都是业务代码计算出来的
type ElasticWebStatus struct {
// 当前kubernetes中实际支持的总QPS
RealQPS *int32 `json:"realQPS"`
}
// +kubebuilder:object:root=true
// ElasticWeb is the Schema for the elasticwebs API
type ElasticWeb struct {
metav1.TypeMeta `json:",inline"`
metav1.ObjectMeta `json:"metadata,omitempty"`
Spec ElasticWebSpec `json:"spec,omitempty"`
Status ElasticWebStatus `json:"status,omitempty"`
}
func (in *ElasticWeb) String() string {
var realQPS string
if nil == in.Status.RealQPS {
realQPS = "nil"
} else {
realQPS = strconv.Itoa(int(*(in.Status.RealQPS)))
}
return fmt.Sprintf("Image [%s], Port [%d], SinglePodQPS [%d], TotalQPS [%d], RealQPS [%s]",
in.Spec.Image,
*(in.Spec.Port),
*(in.Spec.SinglePodQPS),
*(in.Spec.TotalQPS),
realQPS)
}
// +kubebuilder:object:root=true
// ElasticWebList contains a list of ElasticWeb
type ElasticWebList struct {
metav1.TypeMeta `json:",inline"`
metav1.ListMeta `json:"metadata,omitempty"`
Items []ElasticWeb `json:"items"`
}
func init() {
SchemeBuilder.Register(&ElasticWeb{}, &ElasticWebList{})
}
在elasticweb目录下执行make install即可部署CRD到kubernetes：
elasticweb % make install
~/go/bin/controller-gen "crd:trivialVersions=true" rbac:roleName=manager-role webhook paths="./..." output:crd:artifacts:config=config/crd/bases
kustomize build config/crd | kubectl apply -f -
Warning: apiextensions.k8s.io/v1beta1 CustomResourceDefinition is deprecated in v1.16+, unavailable in v1.22+; use apiextensions.k8s.io/v1 CustomResourceDefinition
customresourcedefinition.apiextensions.k8s.io/elasticwebs.elasticweb.com.bolingcavalry created
部署成功后，用api-versions命令可以查到该GV：
elasticweb %kubectl api-versions | grep elasticweb
elasticweb.com.bolingcavalry/v1
回顾业务逻辑
核心数据结构设计编码完毕，接下来该编写业务逻辑代码了如下图：
image.png
打开文件elasticweb_controller.go，接下来咱们逐渐添加内容；
添加资源访问权限
咱们的elasticweb会对service、deployment这两种资源做查询、新增、修改等操作，因此需要这些资源的操作权限，增加下图红框中的两行注释，这样代码生成工具就会在RBAC配置中增加对应的权限：
常量定义
先把常量准备好，可见每个pod使用的CPU和内存都是在此固定的，您也可以改成在Spec中定义，这样就可以从外部传入了，另外这里为每个pod只分配了0.1个CPU，主要是因为我穷买不起好的CPU，您可以酌情调整该值：
const (
// deployment中的APP标签名
APP_NAME = "elastic-app"
// tomcat容器的端口号
CONTAINER_PORT = 8080
// 单个POD的CPU资源申请
CPU_REQUEST = "100m"
// 单个POD的CPU资源上限
CPU_LIMIT = "100m"
// 单个POD的内存资源申请
MEM_REQUEST = "512Mi"
// 单个POD的内存资源上限
MEM_LIMIT = "512Mi"
)
方法getExpectReplicas
有个很重要的逻辑：根据单个pod的QPS和总QPS，计算需要多少个pod，咱们将这个逻辑封装到一个方法中以便使用：
/ 根据单个QPS和总QPS计算pod数量
func getExpectReplicas(elasticWeb *elasticwebv1.ElasticWeb) int32 {
// 单个pod的QPS
singlePodQPS := *(elasticWeb.Spec.SinglePodQPS)
// 期望的总QPS
totalQPS := *(elasticWeb.Spec.TotalQPS)
// Replicas就是要创建的副本数
replicas := totalQPS / singlePodQPS
if totalQPS%singlePodQPS > 0 {
replicas++
}
return replicas
}
方法createServiceIfNotExists
将创建service的操作封装到一个方法中，是的主干代码的逻辑更清晰，可读性更强；
创建service的时候，有几处要注意：
- 先查看service是否存在，不存在才创建；
- 将service和CRD实例elasticWeb建立关联(controllerutil.SetControllerReference方法)，这样当elasticWeb- 被删除的时候，service会被自动删除而无需我们干预；
- 创建service的时候用到了client-go工具，推荐您阅读《client-go实战系列》,工具越熟练，编码越尽兴；
创建service的完整方法如下：
// 新建service
func createServiceIfNotExists(ctx context.Context, r *ElasticWebReconciler, elasticWeb *elasticwebv1.ElasticWeb, req ctrl.Request) error {
log := r.Log.WithValues("func", "createService")
service := &corev1.Service{}
err := r.Get(ctx, req.NamespacedName, service)
// 如果查询结果没有错误，证明service正常，就不做任何操作
if err == nil {
log.Info("service exists")
return nil
}
// 如果错误不是NotFound，就返回错误
if !errors.IsNotFound(err) {
log.Error(err, "query service error")
return err
}
// 实例化一个数据结构
service = &corev1.Service{
ObjectMeta: metav1.ObjectMeta{
Namespace: elasticWeb.Namespace,
Name: elasticWeb.Name,
},
Spec: corev1.ServiceSpec{
Ports: []corev1.ServicePort{{
Name: "http",
Port: 8080,
NodePort: *elasticWeb.Spec.Port,
},
},
Selector: map[string]string{
"app": APP_NAME,
},
Type: corev1.ServiceTypeNodePort,
},
}
// 这一步非常关键！
// 建立关联后，删除elasticweb资源时就会将deployment也删除掉
log.Info("set reference")
if err := controllerutil.SetControllerReference(elasticWeb, service, r.Scheme); err != nil {
log.Error(err, "SetControllerReference error")
return err
}
// 创建service
log.Info("start create service")
if err := r.Create(ctx, service); err != nil {
log.Error(err, "create service error")
return err
}
log.Info("create service success")
return nil
}
方法createDeployment
将创建deployment的操作封装在一个方法中，同样是为了将主干逻辑保持简洁；
创建deployment的方法也有几处要注意：
- 调用getExpectReplicas方法得到要创建的pod的数量，该数量是创建deployment时的一个重要参数；
- 每个pod所需的CPU和内存资源也是deployment的参数；
- 将deployment和elasticweb建立关联，这样删除elasticweb的时候deplyment就会被自动删除了；
同样是使用client-go客户端工具创建deployment资源；
// 新建deployment
func createDeployment(ctx context.Context, r *ElasticWebReconciler, elasticWeb *elasticwebv1.ElasticWeb) error {
log := r.Log.WithValues("func", "createDeployment")
// 计算期望的pod数量
expectReplicas := getExpectReplicas(elasticWeb)
log.Info(fmt.Sprintf("expectReplicas [%d]", expectReplicas))
// 实例化一个数据结构
deployment := &appsv1.Deployment{
ObjectMeta: metav1.ObjectMeta{
Namespace: elasticWeb.Namespace,
Name: elasticWeb.Name,
},
Spec: appsv1.DeploymentSpec{
// 副本数是计算出来的
Replicas: pointer.Int32Ptr(expectReplicas),
Selector: &metav1.LabelSelector{
MatchLabels: map[string]string{
"app": APP_NAME,
},
},
Template: corev1.PodTemplateSpec{
ObjectMeta: metav1.ObjectMeta{
Labels: map[string]string{
"app": APP_NAME,
},
},
Spec: corev1.PodSpec{
Containers: []corev1.Container{
{
Name: APP_NAME,
// 用指定的镜像
Image: elasticWeb.Spec.Image,
ImagePullPolicy: "IfNotPresent",
Ports: []corev1.ContainerPort{
{
Name: "http",
Protocol: corev1.ProtocolSCTP,
ContainerPort: CONTAINER_PORT,
},
},
Resources: corev1.ResourceRequirements{
Requests: corev1.ResourceList{
"cpu": resource.MustParse(CPU_REQUEST),
"memory": resource.MustParse(MEM_REQUEST),
},
Limits: corev1.ResourceList{
"cpu": resource.MustParse(CPU_LIMIT),
"memory": resource.MustParse(MEM_LIMIT),
},
},
},
},
},
},
},
}
// 这一步非常关键！
// 建立关联后，删除elasticweb资源时就会将deployment也删除掉
log.Info("set reference")
if err := controllerutil.SetControllerReference(elasticWeb, deployment, r.Scheme); err != nil {
log.Error(err, "SetControllerReference error")
return err
}
// 创建deployment
log.Info("start create deployment")
if err := r.Create(ctx, deployment); err != nil {
log.Error(err, "create deployment error")
return err
}
log.Info("create deployment success")
return nil
}
方法updateStatus
不论是创建deployment资源对象，还是对已有的deployment的pod数量做调整，这些操作完成后都要去修改Status，既实际的状态，这样外部才能随时随地知道当前elasticweb支持多大的QPS，因此需要将修改Status的操作封装到一个方法中，给多个场景使用，Status的计算逻辑很简单：pod数量乘以每个pod的QPS就是总QPS了，代码如下：
// 完成了pod的处理后，更新最新状态
func updateStatus(ctx context.Context, r *ElasticWebReconciler, elasticWeb *elasticwebv1.ElasticWeb) error {
log := r.Log.WithValues("func", "updateStatus")
// 单个pod的QPS
singlePodQPS := *(elasticWeb.Spec.SinglePodQPS)
// pod总数
replicas := getExpectReplicas(elasticWeb)
// 当pod创建完毕后，当前系统实际的QPS：单个pod的QPS * pod总数
// 如果该字段还没有初始化，就先做初始化
if nil == elasticWeb.Status.RealQPS {
elasticWeb.Status.RealQPS = new(int32)
}
*(elasticWeb.Status.RealQPS) = singlePodQPS * replicas
log.Info(fmt.Sprintf("singlePodQPS [%d], replicas [%d], realQPS[%d]", singlePodQPS, replicas, *(elasticWeb.Status.RealQPS)))
if err := r.Update(ctx, elasticWeb); err != nil {
log.Error(err, "update instance error")
return err
}
return nil
}
主干代码
前面细枝末节都处理完毕，可以开始主流程了，有了前面的流程图的赋值，主流程的代码很容就写出来了，如下所示，已经添加了足够的注释，就不再赘述了：
func (r *ElasticWebReconciler) Reconcile(req ctrl.Request) (ctrl.Result, error) {
// 会用到context
ctx := context.Background()
log := r.Log.WithValues("elasticweb", req.NamespacedName)
// your logic here
log.Info("1. start reconcile logic")
// 实例化数据结构
instance := &elasticwebv1.ElasticWeb{}
// 通过客户端工具查询，查询条件是
err := r.Get(ctx, req.NamespacedName, instance)
if err != nil {
// 如果没有实例，就返回空结果，这样外部就不再立即调用Reconcile方法了
if errors.IsNotFound(err) {
log.Info("2.1. instance not found, maybe removed")
return reconcile.Result{}, nil
}
log.Error(err, "2.2 error")
// 返回错误信息给外部
return ctrl.Result{}, err
}
log.Info("3. instance : " + instance.String())
// 查找deployment
deployment := &appsv1.Deployment{}
// 用客户端工具查询
err = r.Get(ctx, req.NamespacedName, deployment)
// 查找时发生异常，以及查出来没有结果的处理逻辑
if err != nil {
// 如果没有实例就要创建了
if errors.IsNotFound(err) {
log.Info("4. deployment not exists")
// 如果对QPS没有需求，此时又没有deployment，就啥事都不做了
if *(instance.Spec.TotalQPS) < 1 {
log.Info("5.1 not need deployment")
// 返回
return ctrl.Result{}, nil
}
// 先要创建service
if err = createServiceIfNotExists(ctx, r, instance, req); err != nil {
log.Error(err, "5.2 error")
// 返回错误信息给外部
return ctrl.Result{}, err
}
// 立即创建deployment
if err = createDeployment(ctx, r, instance); err != nil {
log.Error(err, "5.3 error")
// 返回错误信息给外部
return ctrl.Result{}, err
}
// 如果创建成功就更新状态
if err = updateStatus(ctx, r, instance); err != nil {
log.Error(err, "5.4. error")
// 返回错误信息给外部
return ctrl.Result{}, err
}
// 创建成功就可以返回了
return ctrl.Result{}, nil
} else {
log.Error(err, "7. error")
// 返回错误信息给外部
return ctrl.Result{}, err
}
}
// 如果查到了deployment，并且没有返回错误，就走下面的逻辑
// 根据单QPS和总QPS计算期望的副本数
expectReplicas := getExpectReplicas(instance)
// 当前deployment的期望副本数
realReplicas := *deployment.Spec.Replicas
log.Info(fmt.Sprintf("9. expectReplicas [%d], realReplicas [%d]", expectReplicas, realReplicas))
// 如果相等，就直接返回了
if expectReplicas == realReplicas {
log.Info("10. return now")
return ctrl.Result{}, nil
}
// 如果不等，就要调整
*(deployment.Spec.Replicas) = expectReplicas
log.Info("11. update deployment's Replicas")
// 通过客户端更新deployment
if err = r.Update(ctx, deployment); err != nil {
log.Error(err, "12. update deployment replicas error")
// 返回错误信息给外部
return ctrl.Result{}, err
}
log.Info("13. update status")
// 如果更新deployment的Replicas成功，就更新状态
if err = updateStatus(ctx, r, instance); err != nil {
log.Error(err, "14. update status error")
// 返回错误信息给外部
return ctrl.Result{}, err
}
return ctrl.Result{}, nil
}
至此，整个elasticweb operator编码就完成了
`
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