Kubernetes之Kubelet组件解析

2019-06-12 15:13:45 浏览数 (1)

概述

Kubelet组件运行在Node节点上，维持运行中的Pods以及提供kuberntes运行时环境，主要完成以下使命： １．监视分配给该Node节点的pods ２．挂载pod所需要的volumes ３．下载pod的secret ４．通过docker/rkt来运行pod中的容器 ５．周期的执行pod中为容器定义的liveness探针 ６．上报pod的状态给系统的其他组件 ７．上报Node的状态

整个kubelet可以按照上图所示的模块进行划分，模块之间相互配合完成Kubelet的所有功能．下面对上图中的模块进行简要的介绍． Kubelet对外暴露的端口，通过该端口可以获取到kubelet的状态

10250 kubelet API　–kublet暴露出来的端口，通过该端口可以访问获取node资源以及状态，另外可以配合kubelet的启动参数contention-profiling enable-debugging-handlers来提供了用于调试和profiling的api

4194 cAdvisor –kublet通过该端口可以获取到本node节点的环境信息以及node上运行的容器的状态等内容

10255 readonly API　–kubelet暴露出来的只读端口，访问该端口不需要认证和鉴权，该http server提供查询资源以及状态的能力．注册的消息处理函数定义src/k8s.io/kubernetes/pkg/kubelet/server/server.go:149

10248 /healthz –kubelet健康检查,通过访问该url可以判断Kubelet是否正常work, 通过kubelet的启动参数–healthz-port –healthz-bind-address来指定监听的地址和端口．默认值定义在pkg/kubelet/apis/kubeletconfig/v1alpha1/defaults.go

核心功能模块

  • PLEG

PLEG全称为PodLifecycleEvent,PLEG会一直调用container runtime获取本节点的pods,之后比较本模块中之前缓存的pods信息，比较最新的pods中的容器的状态是否发生改变，当状态发生切换的时候，生成一个eventRecord事件，输出到eventChannel中．　syncPod模块会接收到eventChannel中的event事件，来触发pod同步处理过程，调用contaiener runtime来重建pod，保证pod工作正常．

  • cAdvisor cAdvisor集成在kubelet中，起到收集本Node的节点和启动的容器的监控的信息，启动一个Http Server服务器，对外接收rest api请求．cAvisor模块对外提供了interface接口，可以通过interface接口获取到node节点信息，本地文件系统的状态等信息，该接口被imageManager，OOMWatcher，containerManager等所使用 cAdvisor相关的内容详细可参考github.com/google/cadvisor
  • GPUManager 对于Node上可使用的GPU的管理，当前版本需要在kubelet启动参数中指定feature-gates中添加Accelerators=true，并且需要才用runtime=Docker的情况下才能支持使用GPU,并且当前只支持NvidiaGPU,GPUManager主要需要实现interface定义的Start()/Capacity()/AllocateGPU()三个函数
  • OOMWatcher 系统OOM的监听器，将会与cadvisor模块之间建立SystemOOM,通过Watch方式从cadvisor那里收到的OOM信号，并发生相关事件
  • ProbeManager 探针管理，依赖于statusManager,livenessManager,containerRefManager，实现Pod的健康检查的功能．当前支持两种类型的探针：LivenessProbe和ReadinessProbe, LivenessProbe:用于判断容器是否存活，如果探测到容器不健康，则kubelet将杀掉该容器，并根据容器的重启策略做相应的处理 ReadinessProbe: 用于判断容器是否启动完成 探针有三种实现方式 execprobe:在容器内部执行一个命令，如果命令返回码为０，则表明容器健康 tcprobe:通过容器的IP地址和端口号执行TCP检查，如果能够建立TCP连接，则表明容器健康 httprobe:通过容器的IP地址，端口号以及路径调用http Get方法，如果响应status>=200 && status<=400的时候，则认为容器状态健康
  • StatusManager 该模块负责pod里面的容器的状态，接受从其它模块发送过来的pod状态改变的事件，进行处理，并更新到kube-apiserver中．
  • Container/RefManager 容器引用的管理，相对简单的Manager，通过定义map来实现了containerID与v1.ObjectReferece容器引用的映射．
  • EvictionManager evictManager当node的节点资源不足的时候，达到了配置的evict的策略，将会从node上驱赶pod，来保证node节点的稳定性．可以通过kubelet启动参数来决定evict的策略．另外当node的内存以及disk资源达到evict的策略的时候会生成对应的node状态记录．
  • ImageGC imageGC负责Node节点的镜像回收，当本地的存放镜像的本地磁盘空间达到某阈值的时候，会触发镜像的回收，删除掉不被pod所使用的镜像．回收镜像的阈值可以通过kubelet的启动参数来设置．
  • ContainerGC containerGC负责NOde节点上的dead状态的container,自动清理掉node上残留的容器．具体的GC操作由runtime来实现．
  • ImageManager 调用kubecontainer.ImageService提供的PullImage/GetImageRef/ListImages/RemoveImage/ImageStates的方法来保证pod运行所需要的镜像，主要是为了kubelet支持cni．
  • VolumeManager 负责node节点上pod所使用的ｖolume的管理．主要涉及如下功能 Volume状态的同步，模块中会启动gorountine去获取当前node上volume的状态信息以及期望的volume的状态信息，会去周期性的sync　volume的状态，另外volume与pod的生命周期关联，pod的创建删除过程中volume的attach/detach流程．更重要的是kubernetes支持多种存储的插件，kubelet如何调用这些存储插件提供的interface.涉及的内容较多，更加详细的信息可以看kubernetes中volume相关的代码和文档．
  • containerManager 负责node节点上运行的容器的cgroup配置信息，kubelet启动参数如果指定–cgroupPerQos的时候，kubelet会启动gorountie来周期性的更新pod的cgroup信息，维持其正确．实现了pod的Guaranteed/BestEffort/Burstable三种级别的Qos,通过配置kubelet可以有效的保证了当有大量pod在node上运行时，保证node节点的稳定性．该模块中涉及的struct主要包括
  • runtimeManager containerRuntime负责kubelet与不同的runtime实现进行对接，实现对于底层container的操作，初始化之后得到的runtime实例将会被之前描述的组件所使用． 当前可以通过kubelet的启动参数–container-runtime来定义是使用docker还是rkt.runtime需要实现的接口定义在src/k8s.io/kubernetes/pkg/kubelet/apis/cri/services.go文件里面
  • podManager podManager提供了接口来存储和访问pod的信息，维持static pod和mirror　pods的关系，提供的接口如下所示

跟其他Manager之间的关系，podManager会被statusManager/volumeManager/runtimeManager所调用，并且podManager的接口处理流程里面同样会调用secretManager以及configMapManager.

上面所说的模块可能只是kubelet所有模块中的一部分，更多的需要大家一起看探索．

深入分析

下面进一步的深入分析kubelet的代码 Kubelet负责pod的创建，pod的来源kubelet当前支持三种类型的podSource - FileSource: 通过kubelet的启动参数–pod-manifest-path来指定pod manifest文件所在的路径或者文件都可以．Kubelet会读取文件里面定义的pod进行创建．常常我们使用来定义kubelet管理的static pod - HTTPSource: 通过kubelet的启动参数–manifest-url –manifest-url-header来定义manifest url. 通过http Get该manifest url获取到pod的定义 - ApiserverSource: 通过定义跟kube-apiserver进行通过的kubeclient, 从kube-apiserver中获取需要本节点创建的pod的信息．

Kubelet如何同时处理这三种podSource里面定义的pod进行处理的．在src/k8s.io/kubernetes/pkg/kubelet/kubelet.go:254的makePodSourceConfig中分别是处理三种podSource的启动参数．

三种source的实现类似，分别启动goroutinue,周期性的查看是否有新的数据来源，如果发现获取到新的数据，生成PodUpdate对象，输出到对应的channel里面．

会针对每种类型创建对应的Channel.

代码语言：javascript复制
cfg.Channel(kubetypes.FileSource)
cfg.Channel(kubetypes.HTTPSource)
cfg.Channel(kubetypes.ApiserverSource)
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Channel存储在PodConfig.mux.sources里面 其中channel中传递的对象定义如下

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type PodUpdate struct {
    Pods   []*v1.Pod
    Op     PodOperation
    Source string
}
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Op为kubetypes.SET　　Source表示pod的来源，可能的值为HTTPSource｜FileSource｜ApiserverSource， 进一步的分析代码，发现定义chanel的时候，同时也定义gorountine用来watch该channel的变化 go wait.Until(func() { m.listen(source, newChannel) }, 0, wait.NeverStop)

代码语言：javascript复制
func (m *Mux) listen(source string, listenChannel <-chan interface{}) {
    for update := range listenChannel {
        m.merger.Merge(source, update)
    }
}
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原来是将３个channel的对象merge到podConfig.updates中．这个地方merge会对podUpdate进行预处理，处理流程可以仔细看podStorage.merge()．会将事件中包含的pods与本地内存中存储pods信息进行分析，将podUpdate分成adds.updates,deletes,removes,reconsiles五类，并分别更新kubetypes.PodUpdate.Op的操作． 对于podSource中生成的podUpdate，如果初次进入该流程，一开始podUpdate.Op=kubetypes.SET, 将会podSource中定义的pod将会addPods里面，podUpdate.Op=kubetype.ADD.

定义的podConfig保存在kubeDeps.PodConfig中．

进一步跟进kubelet源码，自然想到的是谁会从channel中获取PodUpdate进行处理，进行pod同步． Kubelet的主流程里面会启动gorountiue执行如下代码

代码语言：javascript复制
func (kl *Kubelet) syncLoop(updates <-chan kubetypes.PodUpdate, handler SyncHandler) {
    glog.Info("Starting kubelet main sync loop.")
    // The resyncTicker wakes up kubelet to checks if there are any pod workers
    // that need to be sync'd. A one-second period is sufficient because the
    // sync interval is defaulted to 10s.
    syncTicker := time.NewTicker(time.Second)
    defer syncTicker.Stop()
    housekeepingTicker := time.NewTicker(housekeepingPeriod)
    defer housekeepingTicker.Stop()
    plegCh := kl.pleg.Watch()
    for {
        if rs := kl.runtimeState.runtimeErrors(); len(rs) != 0 {
            glog.Infof("skipping pod synchronization - %v", rs)
            time.Sleep(5 * time.Second)
            continue
        }

        kl.syncLoopMonitor.Store(kl.clock.Now())
        if !kl.syncLoopIteration(updates, handler, syncTicker.C, housekeepingTicker.C, plegCh) {
            break
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        kl.syncLoopMonitor.Store(kl.clock.Now())
    }
}
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其中updates就是podConfig.updates中定义的channel. 同时kl.pleg.Watch()是pleg模块定义的事件channel, SyncHandler定义

代码语言：javascript复制
type SyncHandler interface {
    HandlePodAdditions(pods []*v1.Pod)
    HandlePodUpdates(pods []*v1.Pod)
    HandlePodRemoves(pods []*v1.Pod)
    HandlePodReconcile(pods []*v1.Pod)
    HandlePodSyncs(pods []*v1.Pod)
    HandlePodCleanups() error
}
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syncLoopIteration方法是一个channel中事件处理中心，处理从跟pod生命周期创建相关的channel中获取事件，之后进行转发到对应的处理函数中．这个对于理解kubelet对于pod的管理至关重要． 触发同步的事件channel主要包括 １．configCh pod的配置改变 ２．PLEG模块中状态更新事件 ３．１s为周期的同步时钟 syncPod ４．２s为周期的执行全局清理任务的始终 CleanupPod

启动了goroutinue循环调用PodCfg.Updates()中的Channel中获取PodUpdate.进入消息中专分支流程． １．＜－configCh && u.Op=kubetype.ADD a)执行handler.HandlePodAdditions, handler.HandlePodAdditions()的实现在kubelt.HandlePodAdditions(pods []*v1.Pod)

在Kubelt.HandlePodAdditions中再一次分发podUpdate并将kl.probeManager(AddPod(pod)),执行dispatchWork.　之后将updatePodOption初始化，添加到podWorkers.podUpdates的channel中．

dispatchWork中将ｕpdatePodOptions定义成如下结构体

代码语言：javascript复制
type UpdatePodOptions struct {
    // pod to update
    Pod *v1.Pod
    // the mirror pod for the pod to update, if it is a static pod
    MirrorPod *v1.Pod
    // the type of update (create, update, sync, kill)
    UpdateType kubetypes.SyncPodType
    // optional callback function when operation completes
    // this callback is not guaranteed to be completed since a pod worker may
    // drop update requests if it was fulfilling a previous request.  this is
    // only guaranteed to be invoked in response to a kill pod request which is
    // always delivered.
    OnCompleteFunc OnCompleteFunc
    // if update type is kill, use the specified options to kill the pod.
    KillPodOptions *KillPodOptions
}
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同时启动goroutinue用于处理managePodLoop，在managePodLoop将会依次处理channel中的podUpdate．最终将会调用kubelet中定义的func (kl *Kubelet) syncPod(o syncPodOptions)．在kubelet的syncPod中实现了调用底层其他模块来完成pod状态的同步．

1.kubelet.syncPod记录podWorkerStartLatency监控指标,该指标用来统计pod被node所创建延迟的时间 2.执行kubelet中定义的podSyncHandler.ShouldEvict(),当前podSyncHandler定义有activeDeadlineHandler,该handler对应pod的spec.activeDeadlineSeconds定义进行处理,如果pod中定义该字段,则要求pod在该字段定义的时间内完成创建过程. 3.generateAPIPodStatus根据pod的信息来生成PodStatus结构体 4.kubelet.canRunPod检查是否本节点可以运行该pod,检查通过softAdmitHandler进行定义,另外对于pod是否具有allowPrivileged的权限.其中softAdmitHandler的定义在kubelet的启动流程中,分别为

代码语言：javascript复制
lifecycle.NewPredicateAdmitHandler
lifecycle.NewAppArmorAdmitHandler
lifecycle.NewNoNewPrivsAdmitHandler
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5.statusManager.SetPodStatus更新缓存pod的状态信息,触发状态更新 6.触发kl.containerManager.updateQOSCgroups()更新pod的cgroup设置.其中kl.containerManager的定义为cm.NewContainerManager()中创建的type containerManagerImpl struct实现的interface. 继续分析代码最终调用的函数是qosContainerManagerImpl.UpdateCgroups(),配置顶层的QosCgroup的相关内容. 7.调用kl.containerManager.NewPodContainerManager().EnsureExists(),配置pod的cgroup的信息. 只有在kubelet的启动参数–cgroups-per-qos为true的时候,会执行podContainerManagerImpl.EnsureExists()来创建将pod中设置对于资源的限制去对应的cgroup.详细的创建是由cgroupManager来完成. 8.创建pod所使用的podDir,podVolumesDir以及podPluginDir目录 9.volumeManager.WaitForAttachAndMount(pod) volumeManager将会把volume挂载到pod运行的宿主机上面. 10.调用kl.getPullSecretsForPod(),如果pod中定义了spec.ImagePullSecrets,则获取资源对象中定义的内容. 11.最后调用kl.containerRuntime.SyncPod(),kl.containerRuntime的定义可以参考kubelet的启动流程.如果runtime是docker,那么SyncPod()的定义为kubeGenericRuntimeManager, src/k8s.io/kubernetes/pkg/kubelet/kuberuntime/kuberuntime_manager.go:568,在该流程中分别是创建sandbox,之后创建create init/containers.

Node资源管理

Node节点运行运用的pod以及系统基础组件，这里的资源主要指的是node节点上的cpu,memory,storage. 用户的pod存在资源使用随着时间变大的情况，可能会影响到其他正常工作的pod以及node节点上的其他系统组件等，如何在该场景下提高node节点的稳定性是一个需要探索的问题． 首先，先Kubernetes中相关的概念

Cgroups

Cgroups是control groups的缩写，是Linux内核提供的一种可以限制、记录、隔离进程组（process groups）所使用的物理资源（如：cpu,memory,IO等等）的机制。 跟容器相关的功能主要涉及以下 · 限制进程组可以使用的资源数量（Resource limiting ）。比如：memory子系统可以为进程组设定一个memory使用上限，一旦进程组使用的内存达到限额再申请内存，就会出发OOM（out of memory）。 · 进程组的优先级控制（Prioritization ）。比如：可以使用cpu子系统为某个进程组分配特定cpu share。 · 记录进程组使用的资源数量（Accounting ）。比如：可以使用cpuacct子系统记录某个进程组使用的cpu时间。 · 进程组隔离（Isolation）。比如：使用ns子系统可以使不同的进程组使用不同的namespace，以达到隔离的目的，不同的进程组有各自的进程、网络、文件系统挂载空间。

Limits/request

Request: 容器使用的最小资源需求，作为容器调度时资源分配的判断依赖。只有当节点上可分配资源量>=容器资源请求数时才允许将容器调度到该节点。但Request参数不限制容器的最大可使用资源。 Limit: 容器能使用资源的资源的最大值，设置为0表示使用资源无上限。 当前可以设置的有memory/cpu, kubernetes版本增加了localStorage在1.8版本中的策略．

Pod Qos

Qos服务质量分成三个级别 BestEffort：POD中的所有容器都没有指定CPU和内存的requests和limits，默认为０，不限制资源的使用量，那么这个POD的QoS就是BestEffort级别 Burstable：POD中只要有一个容器，这个容器requests和limits的设置同其他容器设置的不一致，requests < limits, 那么这个POD的QoS就是Burstable级别 Guaranteed:POD中所有容器都必须统一设置了limits，并且设置参数都一致，如果有一个容器要设置requests，那么所有容器都要设置，并设置参数同limits一致，requests = limits. 那么这个POD的QoS就是Guaranteed级别． Kuberntes管理的node资源中cpu为可压缩资源，当node上运行的pod　cpu负载较高的时候，出现资源抢占，会根据设置的limit值来分配时间片． Kubernetes管理的node资源memory/disk是不可压缩资源，当出现资源抢占的时候，会killer方式来释放pod所占用的内存以及disk资源． 当非可压缩资源出现不足的时候，kill掉pods的Qos优先级比较低的pods.通过OOM　score来实现，Guaranteed　pod，OOM_ADJ设置为－998, BestEffort 设置的OOM_ADJ为1000, Burstable级别的POD设置为2-999.

Evict策略

当系统资源不足的时候,kubelet会通过evict策略来驱逐本节点的pod来使得node节点的负载不是很高, 保证系统组件的稳定性. 当前支持的驱逐信号Eviction Signal为 memory.available nodefs.available nodefs.inodesFree imagefs.available imagefs.inodesFree

kubelet将支持软硬驱逐门槛, 操作管理员通过设置Kubelet的启动参数–eviction-soft –eviction-hard 来指定, 硬驱逐阈值没有宽限期，如果观察到，kubelet将立即采取行动来回收相关的饥饿资源。 如果满足硬驱逐阈值，那么kubelet会立即杀死pods，没有优雅的终止。软驱逐阈值将驱逐阈值与所需的管理员指定的宽限期配对。kubelet不采取任何措施来回收与驱逐信号相关的资源，直到超过宽限期。

以内存导致驱逐的场景来详细说明 让我们假设操作员使用以下命令启动kubelet： –eviction-hard=”memory.available<100Mi” –eviction-soft=”memory.available<300Mi” –eviction-soft-grace-period=”memory.available=30s” kubelet将运行一个同步循环，通过计算（capacity-workingSet）从cAdvisor报告，查看节点上的可用内存。 如果观察到可用内存降至100Mi以下，那么kubelet将立即启动驱逐。 如果观察到可用内存低于300Mi，则会在高速缓存中内部观察到该信号时记录。 如果在下一次同步时，该条件不再满足，则该信号将清除缓存。 如果该信号被视为满足长于指定时间段，则kubelet将启动驱逐以尝试回收已满足其逐出阈值的资源。 Pods的驱逐策略 如果已经达到逐出阈值，那么kubelet将启动逐出pods的过程，直到观察到信号已经低于其定义的阈值。

驱逐顺序如下： 1. 对于每个监测间隔，如果已经达到逐出阈值 2. 找候选pod 3. 失败pod 4. 阻止直到pod在节点上终止 kubelet将实施围绕pod质量服务类定义的默认驱逐策略。

它将针对相对于其调度请求的饥饿计算资源的最大消费者的pod。它按照以下顺序对服务质量等级进行排序。

  1. 消费最多的饥饿资源的BestEffort pods首先失败。
  2. 消耗最大数量的饥饿资源相对于他们对该资源的请求的Burstable pod首先被杀死。如果没有pod超出其要求，该策略将针对饥饿资源的最大消费者。
  3. 相对于他们的请求消费最多的饥饿资源的Guaranteed pod首先被杀死。如果没有pod超出其要求，该策略将针对饥饿资源的最大消费者。

关于imagefs/nodefs导致的资源的驱逐详细参考https://github.com/kubernetes/community/blob/master/contributors/design-proposals/node/kubelet-eviction.md#enforce-node-allocatable

实践经验

  • 将系统资源进行划分, 预留资源 Node Capacity - 已经作为NodeStatus.Capacity提供，这是从节点实例读取的总容量，并假定为常量。 System-Reserved（提议） - 为未由Kubernetes管理的流程预留计算资源。目前，这涵盖了/系统原始容器中集中的所有进程。 Kubelet Allocatable - 计算可用于调度的资源（包括计划和非计划资源）。这个价值是这个提案的重点。请参阅下面的更多细节。 Kube-Reserved（提出） - 为诸如docker守护进程，kubelet，kube代理等的Kubernetes组件预留的计算资源。 可分配的资源数据将由Kubelet计算并报告给API服务器。它被定义为： [Allocatable] = [Node Capacity] - [Kube-Reserved] – [System-Reserved] – [Hard-Eviction-Threshold] 调度pod时，调度程序将使用Allocatable代替Capacity，Kubelet将在执行准入检查Admission checks时使用它。
  • 一个kubelet从来不希望驱逐从DaemonSet导出的pod，因为pod将立即重新创建并重新安排回到同一个节点。此时，kubelet无法区分从DaemonSet创建的pod与任何其他对象。 如果/当该信息可用时，kubelet可以主动地从提供给驱逐策略的候选pod集合中过滤这些pod。一般来说，强烈建议DaemonSet不要创建BestEffort pod，以避免被识别为候选pods被驱逐。 相反，DaemonSet应该理想地包括仅Guaranteed pod。
  • 静态static pod 静态POD直接由某个节点上的kubelet程序进行管理，不需要api server介入，静态POD也不需要关联任何RC，完全是由kubelet程序来监控，当kubelet发现静态POD停止掉的时候，重新启动静态POD。 EvictManager模块在系统资源紧张的时候, 根据pod的Qos以及pod使用的资源会选择本节点的pod killer,来释放资源, 但是静态pod被killer之后,并不会发生重启的现象, 设置pod的yaml中定义加入如下内容，并且kubelet的启动参数打开feature gateway(–feature-gates=ExperimentalCriticalPodAnnotation=true)． annotations: scheduler.alpha.kubernetes.io/critical-pod: ''
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参考 https://speakerdeck.com/luxas/kubernetes-architecture-fundamentals https://kubernetes.io/docs

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