Kubernetes Develop

Scheduler Scheduler 是整个 kube-scheduler 的一个 structure，提供了 kube-scheduler 运行所需的组件。 go 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 type Scheduler struct { // Cache是一个抽象，会缓存pod的信息，作为scheduler进行查找，操作是基于Pod进行增加 Cache internalcache.Cache // Extenders 算是调度框架中提供的调度插件，会影响kubernetes中的调度策略 Extenders []framework.Extender // NextPod 作为一个函数提供，会阻塞获取下一个ke'diao'du NextPod func() *framework.QueuedPodInfo // Error is called if there is an error. It is passed the pod in // question, and the error Error func(*framework....

Overview [1] kubernetes集群中的调度程序 kube-scheduler 会 watch 未分配节点的新创建的Pod，并未该Pod找到可运行的最佳（特定）节点。那么这些动作或者说这些原理是怎么实现的呢，让我们往下剖析下。 对于新创建的 pod 或其他未调度的 pod来讲，kube-scheduler 选择一个最佳节点供它们运行。但是，Pod 中的每个容器对资源的要求都不同，每个 Pod 也有不同的要求。因此，需要根据具体的调度要求对现有节点进行过滤。 在Kubernetes集群中，满足 Pod 调度要求的节点称为可行节点 （ feasible nodes FN） 。如果没有合适的节点，则 pod 将保持未调度状态，直到调度程序能够放置它。也就是说，当我们创建Pod时，如果长期处于 Pending 状态，这个时候应该看你的集群调度器是否因为某些问题没有合适的节点了 调度器为 Pod 找到 FN 后，然后运行一组函数对 FN 进行评分，并在 FN 中找到得分最高的节点来运行 Pod。 调度策略在决策时需要考虑的因素包括个人和集体资源需求、硬件/软件/策略约束 （constraints）、亲和性 (affinity) 和反亲和性（ anti-affinity ）规范、数据局部性、工作负载间干扰等。 如何为pod选择节点？ kube-scheduler 为pod选择节点会分位两部： 过滤 (Filtering) 打分 (Scoring) 过滤也被称为预选 （Predicates），该步骤会找到可调度的节点集，然后通过是否满足特定资源的请求，例如通过 PodFitsResources 过滤器检查候选节点是否有足够的资源来满足 Pod 资源的请求。这个步骤完成后会得到一个包含合适的节点的列表（通常为多个），如果列表为空，则Pod不可调度。 打分也被称为优选（Priorities），在该步骤中，会对上一个步骤的输出进行打分，Scheduer 通过打分的规则为每个通过 Filtering 步骤的节点计算出一个分数。 完成上述两个步骤之后，kube-scheduler 会将Pod分配给分数最高的 Node，如果存在多个相同分数的节点，会随机选择一个。 kubernetes的调度策略 Kubernetes 1.21之前版本可以在代码 kubernetes\pkg\scheduler\algorithmprovider\registry.go 中看到对应的注册模式，在1.22 scheduler 更换了其路径，对于registry文件更换到了kubernetes\pkg\scheduler\framework\plugins\registry.go ；对于kubernetes官方说法为，调度策略是用于“预选” (Predicates )或 过滤（filtering ） 和 用于 优选（Priorities）或 评分 (scoring)的...

本文是关于Kubernetes 4A解析的第三章 深入理解Kubernetes 4A - Authentication源码解析 深入理解Kubernetes 4A - Authorization源码解析 深入理解Kubernetes 4A - Admission Control源码解析 深入理解Kubernetes 4A - Audit源码解析 所有关于Kubernetes 4A部分代码上传至仓库 github.com/cylonchau/hello-k8s-4A 如有错别字或理解错误地方请多多担待，代码是以1.24进行整理，实验是以1.19环境进行，差别不大 BACKGROUND admission controllers的特点： 可定制性：准入功能可针对不同的场景进行调整。 可预防性：审计则是为了检测问题，而准入控制器可以预防问题发生 可扩展性：在kubernetes自有的验证机制外，增加了另外的防线，弥补了RBAC仅能对资源提供安全保证。 下图，显示了用户操作资源的流程，可以看出 admission controllers 作用是在通过身份验证资源持久化之前起到拦截作用。在准入控制器的加入会使kubernetes增加了更高级的安全功能。 图：Kubernetes API 请求的请求处理步骤图 Source：https://kubernetes.io/blog/2019/03/21/a-guide-to-kubernetes-admission-controllers/ 这里找到一个大佬博客画的图，通过两张图可以很清晰的了解到admission webhook流程，与官方给出的不一样的地方在于，这里清楚地定位了kubernetes admission webhook 处于准入控制中，RBAC之后，push 之前。 图：Kubernetes API 请求的请求处理步骤图（详细） Source：https://www.armosec.io/blog/kubernetes-admission-controller/ 两种控制器有什么区别？ 根据官方提供的说法是 Mutating controllers may modify related objects to the requests they admit; validating controllers may not 从结构图中也可以看出，validating 是在持久化之前，而 Mutating 是在结构验证前，根据这些特性我们可以使用 Mutating 修改这个资源对象内容（如增加验证的信息），在 validating 中验证是否合法。...

Backgroud 前一章中，对kubernetes的选举原理进行了深度剖析，下面就通过一个example来实现一个，利用kubernetes提供的选举机制完成的高可用应用。 对于此章需要提前对一些概念有所了解后才可以继续看下去 leader election mechanism RBCA Pod runtime mechanism Implementation 代码实现 如果仅仅是使用Kubernetes中的锁，实现的代码也只有几行而已。 go 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 package main import ( "context" "flag" "fmt" "os" "os/signal" "syscall" "time" metav1 "k8s....

Overview 在 Kubernetes的 kube-controller-manager , kube-scheduler, 以及使用 Operator 的底层实现 controller-rumtime 都支持高可用系统中的leader选举，本文将以理解 controller-rumtime （底层的实现是 client-go） 中的leader选举以在kubernetes controller中是如何实现的。 Background 在运行 kube-controller-manager 时，是有一些参数提供给cm进行leader选举使用的，可以参考官方文档提供的 参数 来了解相关参数。 bash 1 2 3 4 5 6 7 --leader-elect Default: true --leader-elect-renew-deadline duration Default: 10s --leader-elect-resource-lock string Default: "leases" --leader-elect-resource-name string Default: "kube-controller-manager" --leader-elect-resource-namespace string Default: "kube-system" --leader-elect-retry-period duration Default: 2s ... 本身以为这些组件的选举动作时通过etcd进行的，但是后面对 controller-runtime 学习时，发现并没有配置其相关的etcd相关参数，这就引起了对选举机制的好奇。怀着这种好奇心搜索了下有关于 kubernetes的选举，发现官网是这么介绍的，下面是对官方的说明进行一个通俗总结。simple leader election with kubernetes 通过阅读文章得知，kubernetes API 提供了一中选举机制，只要运行在集群内的容器，都是可以实现选举功能的。 Kubernetes API通过提供了两个属性来完成选举动作的 ResourceVersions：每个API对象唯一一个ResourceVersion Annotations：每个API对象都可以对这些key进行注释 注：这种选举会增加APIServer的压力。也就对etcd会产生影响...