14 庖丁解牛:controller-manager

整体概览

+———————————————————-+ Master   +————————-+   +——-> API Server <——–+               v +————————-+ v   +—————-+ ^ +——————–+                   Scheduler     Controller Manager                   +—————-+ v +——————–+   +——————————————————+             Cluster state store             +——————————————————+ +———————————————————-+

在第 3 节《宏观认识:整体架构》 中,我们也认识到了

Controller Manager 的存在,知道了 Master 是 K8S 是集群的大脑,而它则是 Master 中最繁忙的部分。为什么这么说?本节我们一同来看看它为何如此繁忙。

注意:Controller Manager 实际由 kube-controller-manager 和 cloud-controller-manager 两部分组成,cloud-controller-manager 则是为各家云厂商提供了一个抽象的封装,便于让各厂商使用各自的 provide。本文只讨论 kube-controller-manager,为了避免混淆,下文统一使用 kube-controller-manager。

## kube-controller-manager 是什么

一句话来讲

kube-controller-manager 是一个嵌入了 K8S 核心控制循环的守护进程。

这里的重点是

  • 嵌入:它已经内置了相关逻辑,可独立进行部署。我们在第 5 节下载 K8S 服务端二进制文件解压后,便可以看到

kube-controller-manager 的可执行文件,不过我们使用的是

kubeadm 进行的部署,它会默认使用

k8s.gcr.io/kube-controller-manager 的镜像。我们直接来看下实际情况: master $ kubectl -n kube-system describe pods -l component=kube-controller-manager Name: kube-controller-manager-master Namespace: kube-system Priority: 2000000000 PriorityClassName: system-cluster-critical Node: master/172.17.0.35 Start Time: Mon, 10 Dec 2018 07:14:21 +0000 Labels: component=kube-controller-manager tier=control-plane Annotations: kubernetes.io/config.hash=c7ed7a8fa5c430410e84970f8ee7e067 kubernetes.io/config.mirror=c7ed7a8fa5c430410e84970f8ee7e067 kubernetes.io/config.seen=2018-12-10T07:14:21.685626322Z kubernetes.io/config.source=file scheduler.alpha.kubernetes.io/critical-pod= Status: Running IP: 172.17.0.35 Containers: kube-controller-manager: Container ID: docker://0653e71ae4287608726490b724c3d064d5f1556dd89b7d3c618e97f0e7f2a533 Image: k8s.gcr.io/kube-controller-manager-amd64:v1.11.3 Image ID: docker-pullable://k8s.gcr.io/kube-controller-manager-amd64@sha256:a6d115bb1c0116036ac6e6e4d504665bc48879c421a450566c38b3b726f0a123 Port: Host Port: Command: kube-controller-manager --address=127.0.0.1 --cluster-signing-cert-file=/etc/kubernetes/pki/ca.crt --cluster-signing-key-file=/etc/kubernetes/pki/ca.key --controllers=/*,bootstrapsigner,tokencleaner --kubeconfig=/etc/kubernetes/controller-manager.conf --leader-elect=true --root-ca-file=/etc/kubernetes/pki/ca.crt --service-account-private-key-file=/etc/kubernetes/pki/sa.key --use-service-account-credentials=true State: Running Started: Mon, 10 Dec 2018 07:14:24 +0000 Ready: True Restart Count: 0 Requests: cpu: 200m Liveness: http-get http://127.0.0.1:10252/healthz delay=15s timeout=15s period=10s /#success=1 /#failure=8 Environment: Mounts: /etc/ca-certificates from etc-ca-certificates (ro) /etc/kubernetes/controller-manager.conf from kubeconfig (ro) /etc/kubernetes/pki from k8s-certs (ro) /etc/ssl/certs from ca-certs (ro) /usr/libexec/kubernetes/kubelet-plugins/volume/exec from flexvolume-dir (rw) /usr/local/share/ca-certificates from usr-local-share-ca-certificates (ro) /usr/share/ca-certificates from usr-share-ca-certificates (ro) Conditions: Type Status Initialized True Ready True ContainersReady True PodScheduled True Volumes: usr-share-ca-certificates: Type: HostPath (bare host directory volume) Path: /usr/share/ca-certificates HostPathType: DirectoryOrCreate usr-local-share-ca-certificates: Type: HostPath (bare host directory volume) Path: /usr/local/share/ca-certificates HostPathType: DirectoryOrCreate etc-ca-certificates: Type: HostPath (bare host directory volume) Path: /etc/ca-certificates HostPathType: DirectoryOrCreate k8s-certs: Type: HostPath (bare host directory volume) Path: /etc/kubernetes/pki HostPathType: DirectoryOrCreate ca-certs: Type: HostPath (bare host directory volume) Path: /etc/ssl/certs HostPathType: DirectoryOrCreate kubeconfig: Type: HostPath (bare host directory volume) Path: /etc/kubernetes/controller-manager.conf HostPathType: FileOrCreate flexvolume-dir: Type: HostPath (bare host directory volume) Path: /usr/libexec/kubernetes/kubelet-plugins/volume/exec HostPathType: DirectoryOrCreate QoS Class: Burstable Node-Selectors: Tolerations: :NoExecute Events: master

这是使用

kubeadm 搭建的集群中的

kube-controller-manager 的

Pod ,首先可以看到它所使用的镜像,其次可以看到它使用的一系列参数,最后它在

10252 端口提供了健康检查的接口。稍后我们再展开。

  • 控制循环:这里拆解为两部分: 控制循环 ,它所控制的是集群的状态;至于循环它当然是会有个循环间隔的,这里有个参数可以进行控制。
  • 守护进程:这个就不单独展开了。

## kube-controller-manager 有什么作用

前面已经说了它一个很关键的点 “控制”:它通过

kube-apiserver 提供的信息持续的监控集群状态,并尝试将集群调整至预期的状态。由于访问

kube-apiserver 也需要通过认证,授权等过程,所以可以看到上面启动

kube-controller-manager 时提供了一系列的参数。

比如,当我们创建了一个

Deployment ,默认副本数为 1 ,当我们把

Pod 删除后,

kube-controller-manager 会按照原先的预期,重新创建一个

Pod 。下面举个例子: master $ kubectl run redis –image=’redis’ deployment.apps/redis created master $ kubectl get all NAME READY STATUS RESTARTS AGE pod/redis-bb7894d65-w2rsp 1/1 Running 0 3m NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE service/kubernetes ClusterIP 10.96.0.1 443/TCP 18m NAME DESIRED CURRENT UP-TO-DATE AVAILABLE AGE deployment.apps/redis 1 1 1 1 3m NAME DESIRED CURRENT READY AGE replicaset.apps/redis-bb7894d65 1 1 1 3m master $ kubectl delete pod/redis-bb7894d65-w2rsp pod "redis-bb7894d65-w2rsp" deleted master $ kubectl get all /# 可以看到已经重新运行了一个 Pod NAME READY STATUS RESTARTS AGE pod/redis-bb7894d65-62ftk 1/1 Running 0 16s NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE service/kubernetes ClusterIP 10.96.0.1 443/TCP 19m NAME DESIRED CURRENT UP-TO-DATE AVAILABLE AGE deployment.apps/redis 1 1 1 1 4m NAME DESIRED CURRENT READY AGE replicaset.apps/redis-bb7894d65 1 1 1 4m

我们来看下

kube-controller-manager 的日志:

master $ kubectl -n kube-system logs -l component=kube-controller-manager –tail=5 I1210 09:30:17.125377 1 node_lifecycle_controller.go:945] Controller detected that all Nodes are not-Ready. Entering master disruption mode. I1210 09:31:07.140539 1 node_lifecycle_controller.go:972] Controller detected that some Nodes are Ready. Exiting master disruption mode. I1210 09:43:30.377649 1 event.go:221] Event(v1.ObjectReference{Kind:”Deployment”, Namespace:”default”, Name:”redis”, UID:”0d1cb2d7-fc60-11e8-a361-0242ac110074”, APIVersion:”apps/v1”, ResourceVersion:”1494”, FieldPath:””}): type: ‘Normal’ reason: ‘ScalingReplicaSet’ Scaled up replica setredis-bb7894d65 to 1 I1210 09:43:30.835149 1 event.go:221] Event(v1.ObjectReference{Kind:”ReplicaSet”, Namespace:”default”, Name:”redis-bb7894d65”, UID:”0d344d15-fc60-11e8-a361-0242ac110074”, APIVersion:”apps/v1”, ResourceVersion:”1495”, FieldPath:””}): type: ‘Normal’ reason: ‘SuccessfulCreate’ Created pod:redis-bb7894d65-w2rsp I1210 09:47:41.658781 1 event.go:221] Event(v1.ObjectReference{Kind:”ReplicaSet”, Namespace:”default”, Name:”redis-bb7894d65”, UID:”0d344d15-fc60-11e8-a361-0242ac110074”, APIVersion:”apps/v1”, ResourceVersion:”1558”, FieldPath:””}): type: ‘Normal’ reason: ‘SuccessfulCreate’ Created pod:redis-bb7894d65-62ftk

可以看到它先观察到有

Deployment 的事件,然后

ScalingReplicaSet 进而创建了对应的

Pod 。 而当我们删掉正在运行的

Pod 后,它便会重新创建

Pod 使集群状态符合原先的预期状态。

同时,注意

Pod 的名字已经发生了变化。

## kube-controller-manager 是如何工作的

cmd/kube-controller-manager/app/controllermanager.go 中列出了大多数的

controllermanager ,他们对

controllermanager 函数的实际调用都在

cmd/kube-controller-manager/app/core.go 中,我们以

PodGC 为例: func startPodGCController(ctx ControllerContext) (bool, error) { go podgc.NewPodGC( ctx.ClientBuilder.ClientOrDie(“pod-garbage-collector”), ctx.InformerFactory.Core().V1().Pods(), int(ctx.ComponentConfig.PodGCController.TerminatedPodGCThreshold), ).Run(ctx.Stop) return true, nil }

在前两节中我们已经对

kube-apiserver 和

etcd 有了一些基本的认识,这里它主要会去 watch 相关的资源,但是出于性能上的考虑,也不能过于频繁的去请求

kube-apiserver 或者永久 watch ,所以在实现上借助了 client-go

informer 包,相当于是实现了一个本地的二级缓存。这里不做过多展开。

它最终会调用

PodGC 的具体实现,位置在

pkg/controller/podgc/gc_controller.go 中: func NewPodGC(kubeClient clientset.Interface, podInformer coreinformers.PodInformer, terminatedPodThreshold int) /*PodGCController { if kubeClient != nil && kubeClient.CoreV1().RESTClient().GetRateLimiter() != nil { metrics.RegisterMetricAndTrackRateLimiterUsage(“gc_controller”, kubeClient.CoreV1().RESTClient().GetRateLimiter()) } gcc := &PodGCController{ kubeClient: kubeClient, terminatedPodThreshold: terminatedPodThreshold, deletePod: func(namespace, name string) error { glog.Infof(“PodGC is force deleting Pod: %v:%v”, namespace, name) return kubeClient.CoreV1().Pods(namespace).Delete(name, metav1.NewDeleteOptions(0)) }, } gcc.podLister = podInformer.Lister() gcc.podListerSynced = podInformer.Informer().HasSynced return gcc }

代码也比较直观,不过这里可以看到有一个注册

metrics 的过程,实际上

kube-controller-manager 在前面的

10252 端口上不仅暴露出来了一个

/healthz 接口,还暴露出了一个

/metrics 的接口,可用于进行监控之类的。

master $ kubectl -n kube-system get pod -l component=kube-controller-manager NAME READY STATUS RESTARTS AGE kube-controller-manager-master 1/1 Running 1 2m master $ kubectl -n kube-system exec -it kube-controller-manager-master sh / /# wget -qO- http://127.0.0.1:10252/metrics grep gc_controller /# HELP gc_controller_rate_limiter_use A metric measuring the saturation of the rate limiter for gc_controller /# TYPE gc_controller_rate_limiter_use gauge gc_controller_rate_limiter_use 0

总结

在本节中,我们介绍了

kube-controller-manager 以及它在 K8S 中主要是将集群调节至预期的状态,并提供出了

/metrics 的接口可供监控。

kube-controller-manager 中有很多的 controller 大多数是默认开启的,当然也有默认关闭的,比如

bootstrapsigner 和

tokencleaner ,在我们启动

kube-controller-manager 的时候,可通过

–controllers 的参数进行控制,就比如上面例子中

–controllers=/*,bootstrapsigner,tokencleaner 表示开启所有默认开启的以及

bootstrapsigner 和

tokencleaner 。

下节,我们将学习另一个与资源调度有关的组件

kube-scheduler ,了解下它对我们使用集群所带来的意义。

参考资料

https://learn.lianglianglee.com/%e4%b8%93%e6%a0%8f/Kubernetes%20%e4%bb%8e%e4%b8%8a%e6%89%8b%e5%88%b0%e5%ae%9e%e8%b7%b5/14%20%e5%ba%96%e4%b8%81%e8%a7%a3%e7%89%9b%ef%bc%9acontroller-manager.md