这篇文章主要为大家介绍了Kubernetes Informer数据存储Index与Pod分配流程解析，有需要的朋友可以借鉴参考下，希望能够有所帮助!
确立目标
理解Informer的数据存储方式
大致理解Pod的分配流程
理解Informer的数据存储方式 代码在k8s.io/client-go/tools/cache/controller
Process 查看消费的过程
func (c *controller) processLoop() {
for {
// Pop出Object元素
obj, err := c.config.Queue.Pop(PopProcessFunc(c.config.Process))
if err != nil {
if err == ErrFIFOClosed {
return
}
if c.config.RetryOnError {
// 重新进队列
c.config.Queue.AddIfNotPresent(obj)
}
}
}
}
// 去查看Pop的具体实现 点进Pop 找到fifo.go
func (f *FIFO) Pop(process PopProcessFunc) (interface{}, error) {
f.lock.Lock()
defer f.lock.Unlock()
for {
// 调用process去处理item，然后返回
item, ok := f.items[id]
delete(f.items, id)
err := process(item)
return item, err
}
}
// 然后去查一下 PopProcessFunc 的定义，在创建controller前 share_informer.go的Run()里面
cfg := &Config{
Process: s.HandleDeltas,
}
func (s *sharedIndexInformer) HandleDeltas(obj interface{}) error {
s.blockDeltas.Lock()
defer s.blockDeltas.Unlock()
for _, d := range obj.(Deltas) {
switch d.Type {
// 增、改、替换、同步
case Sync, Replaced, Added, Updated:
s.cacheMutationDetector.AddObject(d.Object)
// 先去indexer查询
if old, exists, err := s.indexer.Get(d.Object); err == nil && exists {
// 如果数据已经存在，就执行Update逻辑
if err := s.indexer.Update(d.Object); err != nil {
return err
}
isSync := false
switch {
case d.Type == Sync:
isSync = true
case d.Type == Replaced:
if accessor, err := meta.Accessor(d.Object); err == nil {
isSync = accessor.GetResourceVersion() == oldAccessor.GetResourceVersion()
}
}
}
// 分发Update事件
s.processor.distribute(updateNotification{oldObj: old, newObj: d.Object}, isSync)
} else {
// 没查到数据，就执行Add操作
if err := s.indexer.Add(d.Object); err != nil {
return err
}
// 分发 Add 事件
s.processor.distribute(addNotification{newObj: d.Object}, false)
}
// 删除
case Deleted:
// 去indexer删除
if err := s.indexer.Delete(d.Object); err != nil {
return err
}
// 分发 delete 事件
s.processor.distribute(deleteNotification{oldObj: d.Object}, false)
}
}
return nil
}Index 掌握Index数据结构
Index的定义为资源的本地存储，保持与etcd中的资源信息一致。
// 我们去看看Index是怎么创建的
func NewSharedIndexInformer(lw ListerWatcher, exampleObject runtime.Object, defaultEventHandlerResyncPeriod time.Duration, indexers Indexers) SharedIndexInformer {
realClock := &clock.RealClock{}
sharedIndexInformer := &sharedIndexInformer{
processor: &sharedProcessor{clock: realClock},
// indexer 的初始化
indexer: NewIndexer(DeletionHandlingMetaNamespaceKeyFunc, indexers),
listerWatcher: lw,
objectType: exampleObject,
resyncCheckPeriod: defaultEventHandlerResyncPeriod,
defaultEventHandlerResyncPeriod: defaultEventHandlerResyncPeriod,
cacheMutationDetector: NewCacheMutationDetector(fmt.Sprintf("%T", exampleObject)),
clock: realClock,
}
return sharedIndexInformer
}
// 生成一个map和func组合而成的Indexer
func NewIndexer(keyFunc KeyFunc, indexers Indexers) Indexer {
return &cache{
cacheStorage: NewThreadSafeStore(indexers, Indices{}),
keyFunc: keyFunc,
}
// ThreadSafeStore的底层是一个并发安全的map，具体实现我们暂不考虑
func NewThreadSafeStore(indexers Indexers, indices Indices) ThreadSafeStore {
return &threadSafeMap{
items:map[string]interface{}{},
indexers: indexers,
indices: indices,
}
}distribute 信息的分发distribute
// 在上面的Process代码中，我们看到了将数据存储到Indexer后，调用了一个分发的函数
s.processor.distribute()
// 分发process的创建
func NewSharedIndexInformer() SharedIndexInformer {
sharedIndexInformer := &sharedIndexInformer{
processor: &sharedProcessor{clock: realClock},
}
return sharedIndexInformer
}
// sharedProcessor的结构
type sharedProcessor struct {
listenersStarted bool
// 读写锁
listenersLocksync.RWMutex
// 普通监听列表
listeners[]*processorListener
// 同步监听列表
syncingListeners []*processorListener
clockclock.Clock
wg wait.Group
}
// 查看distribute函数
func (p *sharedProcessor) distribute(obj interface{}, sync bool) {
p.listenersLock.RLock()
defer p.listenersLock.RUnlock()
// 将object分发到 同步监听 或者 普通监听 的列表
if sync {
for _, listener := range p.syncingListeners {
listener.add(obj)
}
} else {
for _, listener := range p.listeners {
listener.add(obj)
}
}
}
// 这个add的操作是利用了channel
func (p *processorListener) add(notification interface{}) {
p.addCh <- notification
}理解一个pod的被调度的大致流程
Scheduler
在前面，我们了解了Pod调度算法的注册和Informer机制来监听kube-apiserver上的资源变化，这一次，我们就将两者串联起来，看看在kube-scheduler中，Informer监听到资源变化后，如何用调度算法将pod进行调度。
// 在setup()中找到scheduler
// 在运行 kube-scheduler 的初期，我们创建了一个Scheduler的数据结构，回头再看看有什么和pod调度算法相关的
type Scheduler struct {
SchedulerCache internalcache.Cache
Algorithm core.ScheduleAlgorithm
// 获取下一个需要调度的Pod
NextPod func() *framework.QueuedPodInfo
Error func(*framework.QueuedPodInfo, error)
StopEverything <-chan struct{}
// 等待调度的Pod队列，我们重点看看这个队列是什么
SchedulingQueue internalqueue.SchedulingQueue
Profiles profile.Map
scheduledPodsHasSynced func() bool
client clientset.Interface
}
// Scheduler的实例化函数 在最新的版本中少了create这一层 直接是进行里面的逻辑
func New(){
var sched *Scheduler
switch {
// 从 Provider 创建
case source.Provider != nil:
sc, err := configurator.createFromProvider(*source.Provider)
sched = sc
// 从文件或者ConfigMap中创建
case source.Policy != nil:
sc, err := configurator.createFromConfig(*policy)
sched = sc
default:
return nil, fmt.Errorf("unsupported algorithm source: %v", source)
}
}
// 两个创建方式，底层都是调用的 create 函数
func (c *Configurator) createFromProvider(providerName string) (*Scheduler, error) {
return c.create()
}
func (c *Configurator) createFromConfig(policy schedulerapi.Policy) (*Scheduler, error){
return c.create()
}
func (c *Configurator) create() (*Scheduler, error) {
// 实例化 podQueue
podQueue := internalqueue.NewSchedulingQueue(
lessFn,
internalqueue.WithPodInitialBackoffDuration(time.Duration(c.podInitialBackoffSeconds)*time.Second),
internalqueue.WithPodMaxBackoffDuration(time.Duration(c.podMaxBackoffSeconds)*time.Second),
internalqueue.WithPodNominator(nominator),
)
return &Scheduler{
SchedulerCache: c.schedulerCache,
Algorithm: algo,
Profiles:profiles,
// NextPod 函数依赖于 podQueue
NextPod: internalqueue.MakeNextPodFunc(podQueue),
Error: MakeDefaultErrorFunc(c.client, c.informerFactory.Core().V1().Pods().Lister(), podQueue, c.schedulerCache),
StopEverything: c.StopEverything,
// 调度队列被赋值为podQueue
SchedulingQueue: podQueue,
}, nil
}
// 再看看这个调度队列的初始化函数，点进去podQueue，从命名可以看到是一个优先队列，它的实现细节暂不细看
// 结合实际情况思考下，pod会有重要程度的区分，所以调度的顺序需要考虑优先级的
func NewSchedulingQueue(lessFn framework.LessFunc, opts ...Option) SchedulingQueue {
return NewPriorityQueue(lessFn, opts...)
}SchedulingQueue
// 在上面实例化Scheduler后，有个注册事件 Handler 的函数：addAllEventHandlers(sched, informerFactory, podInformer) informer接到消息之后触发对应的Handler
func addAllEventHandlers(
sched *Scheduler,
informerFactory informers.SharedInformerFactory,
podInformer coreinformers.PodInformer,
) {
/*
函数前后有很多注册的Handler，但是和未调度pod添加到队列相关的，只有这个
*/
podInformer.Informer().AddEventHandler(
cache.FilteringResourceEventHandler{
// 定义过滤函数：必须为未调度的pod
FilterFunc: func(obj interface{}) bool {
switch t := obj.(type) {
case *v1.Pod:
return !assignedPod(t) && responsibleForPod(t, sched.Profiles)
case cache.DeletedFinalStateUnknown:
if pod, ok := t.Obj.(*v1.Pod); ok {
return !assignedPod(pod) && responsibleForPod(pod, sched.Profiles)
}
utilruntime.HandleError(fmt.Errorf("unable to convert object %T to *v1.Pod in %T", obj, sched))
return false
default:
utilruntime.HandleError(fmt.Errorf("unable to handle object in %T: %T", sched, obj))
return false
}
},
// 增改删三个操作对应的Handler，操作到对应的Queue
Handler: cache.ResourceEventHandlerFuncs{
AddFunc:sched.addPodToSchedulingQueue,
UpdateFunc: sched.updatePodInSchedulingQueue,
DeleteFunc: sched.deletePodFromSchedulingQueue,
},
},
)
}
// 牢记我们第一阶段要分析的对象：create nginx pod，所以进入这个add的操作，对应加入到队列
func (sched *Scheduler) addPodToSchedulingQueue(obj interface{}) {
pod := obj.(*v1.Pod)
klog.V(3).Infof("add event for unscheduled pod %s/%s", pod.Namespace, pod.Name)
// 加入到队列
if err := sched.SchedulingQueue.Add(pod); err != nil {
utilruntime.HandleError(fmt.Errorf("unable to queue %T: %v", obj, err))
}
}
// 在实例化Scheduler的地方
// 入队操作我们清楚了，那出队呢？我们回过头去看看上面定义的NextPod的方法实现
func MakeNextPodFunc(queue SchedulingQueue) func() *framework.QueuedPodInfo {
return func() *framework.QueuedPodInfo {
// 从队列中弹出
podInfo, err := queue.Pop()
if err == nil {
klog.V(4).Infof("About to try and schedule pod %v/%v", podInfo.Pod.Namespace, podInfo.Pod.Name)
return podInfo
}
klog.Errorf("Error while retrieving next pod from scheduling queue: %v", err)
return nil
}
}scheduleOne
// 了解入队和出队操作后，我们看一下Scheduler运行的过程
func (sched *Scheduler) Run(ctx context.Context) {
if !cache.WaitForCacheSync(ctx.Done(), sched.scheduledPodsHasSynced) {
return
}
sched.SchedulingQueue.Run()
// 调度一个pod对象
wait.UntilWithContext(ctx, sched.scheduleOne, 0)
sched.SchedulingQueue.Close()
}
// 接下来scheduleOne方法代码很长，我们一步一步来看
func (sched *Scheduler) scheduleOne(ctx context.Context) {
// podInfo 就是从队列中获取到的pod对象
podInfo := sched.NextPod()
// 检查pod的有效性
if podInfo == nil || podInfo.Pod == nil {
return
}
pod := podInfo.Pod
// 根据定义的 pod.Spec.SchedulerName 查到对应的profile
prof, err := sched.profileForPod(pod)
if err != nil {
klog.Error(err)
return
}
// 可以跳过调度的情况，一般pod进不来
if sched.skipPodSchedule(prof, pod) {
return
}
// 调用调度算法，获取结果
scheduleResult, err := sched.Algorithm.Schedule(schedulingCycleCtx, prof, state, pod)
if err != nil {
/*
出现调度失败的情况：
这个时候可能会触发抢占preempt，抢占是一套复杂的逻辑，后面我们专门会讲
目前假设各类资源充足，能正常调度
*/
}
metrics.SchedulingAlgorithmLatency.Observe(metrics.SinceInSeconds(start))
// assumePod 是假设这个Pod按照前面的调度算法分配后，进行验证
assumedPodInfo := podInfo.DeepCopy()
assumedPod := assumedPodInfo.Pod
// SuggestedHost 为建议的分配的Host
err = sched.assume(assumedPod, scheduleResult.SuggestedHost)
if err != nil {
// 失败就重新分配，不考虑这种情况
}
// 运行相关插件的代码先跳过 比如一些抢占插件
// 异步绑定pod
go func() {
// 有一系列的检查工作
// 真正做绑定的动作
err := sched.bind(bindingCycleCtx, prof, assumedPod, scheduleResult.SuggestedHost, state)
if err != nil {
// 错误处理，清除状态并重试
} else {
// 打印结果，调试时将log level调整到2以上
if klog.V(2).Enabled() {
klog.InfoS("Successfully bound pod to node", "pod", klog.KObj(pod), "node", scheduleResult.SuggestedHost, "evaluatedNodes", scheduleResult.EvaluatedNodes, "feasibleNodes", scheduleResult.FeasibleNodes)
}
// metrics中记录相关的监控指标
metrics.PodScheduled(prof.Name, metrics.SinceInSeconds(start))
metrics.PodSchedulingAttempts.Observe(float64(podInfo.Attempts))
metrics.PodSchedulingDuration.WithLabelValues(getAttemptsLabel(podInfo)).Observe(metrics.SinceInSeconds(podInfo.InitialAttemptTimestamp))
// 运行绑定后的插件
prof.RunPostBindPlugins(bindingCycleCtx, state, assumedPod, scheduleResult.SuggestedHost)
}
}()
}ScheduleResult 调度计算结果
// 调用算法下的Schedule
func New(){
scheduleResult, err := sched.Algorithm.Schedule(schedulingCycleCtx, prof, state, pod)
}
func (c *Configurator) create() (*Scheduler, error) {
algo := core.NewGenericScheduler(
c.schedulerCache,
c.nodeInfoSnapshot,
extenders,
c.informerFactory.Core().V1().PersistentVolumeClaims().Lister(),
c.disablePreemption,
c.percentageOfNodesToScore,
)
return &Scheduler{
Algorithm: algo,
}, nil
}
// genericScheduler 的 Schedule 的实现
func (g *genericScheduler) Schedule(ctx context.Context, prof *profile.Profile, state *framework.CycleState, pod *v1.Pod) (result ScheduleResult, err error) {
// 对 pod 进行 pvc 的信息检查
if err := podPassesBasicChecks(pod, g.pvcLister); err != nil {
return result, err
}
// 对当前的信息做一个快照
if err := g.snapshot(); err != nil {
return result, err
}
// Node 节点数量为0，表示无可用节点
if g.nodeInfoSnapshot.NumNodes() == 0 {
return result, ErrNoNodesAvailable
}
// Predict阶段：找到所有满足调度条件的节点feasibleNodes，不满足的就直接过滤
feasibleNodes, filteredNodesStatuses, err := g.findNodesThatFitPod(ctx, prof, state, pod)
// 没有可用节点直接报错
if len(feasibleNodes) == 0 {
return result, &FitError{
Pod: pod,
NumAllNodes: g.nodeInfoSnapshot.NumNodes(),
FilteredNodesStatuses: filteredNodesStatuses,
}
}
// 只有一个节点就直接选用
if len(feasibleNodes) == 1 {
return ScheduleResult{
SuggestedHost: feasibleNodes[0].Name,
EvaluatedNodes: 1 + len(filteredNodesStatuses),
FeasibleNodes: 1,
}, nil
}
// Priority阶段：通过打分，找到一个分数最高、也就是最优的节点
priorityList, err := g.prioritizeNodes(ctx, prof, state, pod, feasibleNodes)
host, err := g.selectHost(priorityList)
return ScheduleResult{
SuggestedHost: host,
EvaluatedNodes: len(feasibleNodes) + len(filteredNodesStatuses),
FeasibleNodes: len(feasibleNodes),
}, err
}
/*
Predict 和 Priority 是选择调度节点的两个关键性步骤， 它的底层调用了各种algorithm算法。我们暂时不细看。
以我们前面讲到过的 NodeName 算法为例，节点必须与 NodeName 匹配，它是属于Predict阶段的。
在新版本中 这部分算法的实现放到了extenders，逻辑是一样的
*/Assume 初步推算
func (sched *Scheduler) assume(assumed *v1.Pod, host string) error {
// 将 host 填入到 pod spec字段的nodename，假定分配到对应的节点上
assumed.Spec.NodeName = host
// 调用 SchedulerCache 下的 AssumePod
if err := sched.SchedulerCache.AssumePod(assumed); err != nil {
klog.Errorf("scheduler cache AssumePod failed: %v", err)
return err
}
if sched.SchedulingQueue != nil {
sched.SchedulingQueue.DeleteNominatedPodIfExists(assumed)
}
return nil
}
// 回头去找 SchedulerCache 初始化的地方
func (c *Configurator) create() (*Scheduler, error) {
return &Scheduler{
SchedulerCache: c.schedulerCache,
}, nil
}
func New() (*Scheduler, error) {
// 这里就是初始化的实例 schedulerCache
schedulerCache := internalcache.New(30*time.Second, stopEverything)
configurator := &Configurator{
schedulerCache: schedulerCache,
}
}
// 看看AssumePod做了什么
func (cache *schedulerCache) AssumePod(pod *v1.Pod) error {
// 获取 pod 的 uid
key, err := framework.GetPodKey(pod)
if err != nil {
return err
}
// 加锁操作，保证并发情况下的一致性
cache.mu.Lock()
defer cache.mu.Unlock()
// 根据 uid 找不到 pod 当前的状态 看看被调度了没有
if _, ok := cache.podStates[key]; ok {
return fmt.Errorf("pod %v is in the cache, so can't be assumed", key)
}
// 把 Assume Pod 的信息放到对应 Node 节点中
cache.addPod(pod)
// 把 pod 状态设置为 Assume 成功
ps := &podState{
pod: pod,
}
cache.podStates[key] = ps
cache.assumedPods[key] = true
return nil
}Bind 实际绑定
func (sched *Scheduler) bind(ctx context.Context, prof *profile.Profile, assumed *v1.Pod, targetNode string, state *framework.CycleState) (err error) {
start := time.Now()
// 把 assumed 的 pod 信息保存下来
defer func() {
sched.finishBinding(prof, assumed, targetNode, start, err)
}()
// 阶段1： 运行扩展绑定进行验证，如果已经绑定报错
bound, err := sched.extendersBinding(assumed, targetNode)
if bound {
return err
}
// 阶段2：运行绑定插件验证状态
bindStatus := prof.RunBindPlugins(ctx, state, assumed, targetNode)
if bindStatus.IsSuccess() {
return nil
}
if bindStatus.Code() == framework.Error {
return bindStatus.AsError()
}
return fmt.Errorf("bind status: %s, %v", bindStatus.Code().String(), bindStatus.Message())
}Update To Etcd
// 这块的代码我不做细致的逐层分析了，大家根据兴趣自行探索
func (b DefaultBinder) Bind(ctx context.Context, state *framework.CycleState, p *v1.Pod, nodeName string) *framework.Status {
klog.V(3).Infof("Attempting to bind %v/%v to %v", p.Namespace, p.Name, nodeName)
binding := &v1.Binding{
ObjectMeta: metav1.ObjectMeta{Namespace: p.Namespace, Name: p.Name, UID: p.UID},
Target: v1.ObjectReference{Kind: "Node", Name: nodeName},
}
// ClientSet就是访问kube-apiserver的客户端，将数据更新上去
err := b.handle.ClientSet().CoreV1().Pods(binding.Namespace).Bind(ctx, binding, metav1.CreateOptions{})
if err != nil {
return framework.NewStatus(framework.Error, err.Error())
}
return nil
}站在前人的肩膀上，向前辈致敬，Respect！
Summary
Informer依赖于Reflector模块，它有个组件为 xxxInformer，如podInformer具体资源的
Informer包含了一个连接到kube-apiserver的client，通过List和Watch接口查询资源变更情况
检测到资源发生变化后，通过Controller将数据放入队列DeltaFIFOQueue里，生产阶段完成
在DeltaFIFOQueue的另一端，有消费者在不停地处理资源变化的事件，处理逻辑主要分2步
将数据保存到本地存储Indexer，它的底层实现是一个并发安全的threadSafeMap
有些组件需要实时关注资源变化，会实时监听listen，就将事件分发到对应注册上来的listener上，自行处理
distribute将object分发到同步监听或者普通监听的列表，然后被对应的handler处理
Pod的调度是通过一个队列
SchedulingQueue异步工作的监听到对应pod事件后，放入队列
有个消费者从队列中获取pod，进行调度
单个pod的调度主要分为3个步骤：
根据Predict和Priority两个阶段，调用各自的算法插件，选择最优的Node
Assume这个Pod被调度到对应的Node，保存到cache，加锁保证一致性。用extender和plugins进行验证，如果通过则绑定
Bind
绑定成功后，将数据通过client向kube-apiserver发送，更新etcd