源码解析:一文读懂 Kubelet
本文主要介绍 kubelet 功能、核心组件,以及启动流程的源码分析,总结了 kubelet 的工作原理。
kubelet 简介
从官方的架构图中很容易就能找到 kubelet
执行 kubelet -h
看到 kubelet 的功能介绍:
- kubelet 是每个 Node 节点上都运行的主要“节点代理”。使用如下的一个向 apiserver 注册 Node 节点:主机的
hostname
;覆盖host
的参数;或者云提供商指定的逻辑。 - kubelet 基于
PodSpec
工作。PodSpec
是用YAML
或者JSON
对象来描述 Pod。Kubelet 接受通过各种机制(主要是 apiserver)提供的一组PodSpec
,并确保里面描述的容器良好运行。
除了由 apiserver 提供 PodSpec
,还可以通过以下方式提供:
- 文件
- HTTP 端点
- HTTP 服务器
kubelet 功能归纳一下就是上报 Node 节点信息,和管理(创建、销毁)Pod。 功能看似简单,实际不然。每一个点拿出来都需要很大的篇幅来讲,比如 Node 节点的计算资源,除了传统的 CPU、内存、硬盘,还提供扩展来支持类似 GPU 等资源;Pod 不仅仅有容器,还有相关的网络、安全策略等。
kubelet 架构
重要组件
kubelet 的架构由 N 多的组件组成,下面简单介绍下比较重要的几个:
PLEG
即 Pod Lifecycle Event Generator,字面意思 Pod 生命周期事件(ContainerStarted
、ContainerDied
、ContainerRemoved
、ContainerChanged
)生成器。
其维护着 Pod 缓存;定期通过 ContainerRuntime
获取 Pod 的信息,与缓存中的信息比较,生成如上的事件;将事件写入其维护的通道(channel)中。
PodWorkers
处理事件中 Pod 的同步。核心方法 managePodLoop()
间接调用 kubelet.syncPod()
完成 Pod 的同步:
- 如果 Pod 正在被创建,记录其延迟
- 生成 Pod 的 API Status,即
v1.PodStatus
:从运行时的 status 转换成 api status - 记录 Pod 从
pending
到running
的耗时 - 在
StatusManager
中更新 pod 的状态 - 杀掉不应该运行的 Pod
- 如果网络插件未就绪,只启动使用了主机网络(host network)的 Pod
- 如果 static pod 不存在,为其创建镜像(Mirror)Pod
- 为 Pod 创建文件系统目录:Pod 目录、卷目录、插件目录
- 使用
VolumeManager
为 Pod 挂载卷 - 获取 image pull secrets
- 调用容器运行时(container runtime)的
#SyncPod()
方法
PodManager
存储 Pod 的期望状态,kubelet 服务的不同渠道的 Pod
StatsProvider
提供节点和容器的统计信息,有 cAdvisor
和 CRI
两种实现。
ContainerRuntime
顾名思义,容器运行时。与遵循 CRI 规范的高级容器运行时进行交互。
Deps.PodConfig
PodConfig 是一个配置多路复用器,它将许多 Pod 配置源合并成一个单一的一致结构,然后按顺序向监听器传递增量变更通知。
配置源有:文件、apiserver、HTTP
#syncLoop
接收来自 PodConfig
的 Pod 变更通知、定时任务、PLEG
的事件,以及 ProbeManager
的事件,将 Pod 同步到期望状态。
PodAdmitHandlers
Pod admission 过程中调用的一系列处理器,比如 eviction handler(节点内存有压力时,不会驱逐 QoS 设置为 BestEffort
的 Pod)、shutdown admit handler(当节点关闭时,不处理 pod 的同步操作)等。
OOMWatcher
从系统日志中获取容器的 OOM 日志,将其封装成事件并记录。
VolumeManger
VolumeManager 运行一组异步循环,根据在此节点上调度的 pod 确定需要附加/挂载/卸载/分离哪些卷并执行操作。
CertificateManager
处理证书轮换。
ProbeManager
实际上包含了三种 Probe,提供 probe 结果缓存和通道。
- LivenessManager
- ReadinessManager
- StartupManager
EvictionManager
监控 Node 节点的资源占用情况,根据驱逐规则驱逐 Pod 释放资源,缓解节点的压力。
PluginManager
PluginManager 运行一组异步循环,根据此节点确定哪些插件需要注册/取消注册并执行。如 CSI 驱动和设备管理器插件(Device Plugin)。
CSI
Container Storage Interface,由存储厂商实现的存储驱动。
设备管理器插件(Device Plugin)
Kubernetes 提供了一个 设备插件框架,你可以用它来将系统硬件资源发布到 Kubelet。
供应商可以实现设备插件,由你手动部署或作为 DaemonSet 来部署,而不必定制 Kubernetes 本身的代码。目标设备包括 GPU、高性能 NIC、FPGA、 InfiniBand 适配器以及其他类似的、可能需要特定于供应商的初始化和设置的计算资源。
kubelet 的启动流程
要分析 kubelet 的启动流程,可以从 kubelet 运行方式着手。找一个 Node 节点,很容易就能找到 kubelet 的进程。由于其是以 systemd
的方式启动,也可以通过 systemctl
查看其状态。
kubelet 启动命令
kubelet 的启动命令(minikube 环境)
$ ps -aux | grep '/kubelet' | grep -v grep
root 4917 2.6 0.3 1857652 106152 ? Ssl 01:34 13:05 /var/lib/minikube/binaries/v1.21.0/kubelet --bootstrap-kubeconfig=/etc/kubernetes/bootstrap-kubelet.conf --config=/var/lib/kubelet/config.yaml --container-runtime=docker --hostname-override=1.21.0 --kubeconfig=/etc/kubernetes/kubelet.conf --node-ip=192.168.64.5
或者
$ systemctl status kubelet.service
● kubelet.service - kubelet: The Kubernetes Node Agent
Loaded: loaded (/usr/lib/systemd/system/kubelet.service; disabled; vendor preset: enabled)
Drop-In: /etc/systemd/system/kubelet.service.d
└─10-kubeadm.conf
Active: active (running) since Sun 2021-06-13 01:34:42 UTC; 11h ago
Docs: http://kubernetes.io/docs/
Main PID: 4917 (kubelet)
Tasks: 15 (limit: 38314)
Memory: 39.4M
CGroup: /system.slice/kubelet.service
└─4917 /var/lib/minikube/binaries/v1.21.0/kubelet --bootstrap-kubeconfig=/etc/kubernetes/bootstrap-kubelet.conf --config=/var/lib/kubelet/config.yaml --container-runtime=docker --hostname-override=1.21.0 --kubeconfig=/etc/kubernetes/kubelet.conf --node-ip=192.168.64
源码分析
从 git@github.com:kubernetes/kubernetes.git
仓库获取代码,使用最新的 release-1.21
分支。
cmd/kubelet/kubelet.go:35
的main
方法为程序入口。- 调用
NewKubeletCommand
方法,创建 command - 执行 command
cmd/kubelet/app/server.go:434
的Run
方法。- 调用
RunKubelet
方法。- 调用
createAndInitKubelet
方法,创建并初始化 kubeletpkg/kubelet/kubelet.go
的NewMainKubelet
方法,创建 kubelet的 各种组件。共十几个组件,见 kubelet 的构架。- 调用
BirtyCry
方法:放出Starting
事件 - 调用
StartGarbageCollection
方法,开启ContainerGC
和ImageGC
- 调用
startKubelet
方法(大量使用 goroutine 和通道)- goroutine:
kubelet.Run()
- 初始化模块
- metrics 相关
- 创建文件系统目录目录
- 创建容器日志目录
- 启动
ImageGCManager
- 启动
ServerCertificateManager
- 启动
OOMWatcher
- 启动
ResourceAnalyzer
- goroutine:
VolumeManager.Run()
开始处理 Pod Volume 的卸载和挂载 - goroutine:状态更新
fastStatusUpdateOnce()
(更新 Pod CIDR -> 更新ContainerRuntime
状态 -> 更新 Node 节点状态) - goroutine:
NodeLeaseController.Run()
更新节点租约 - goroutine:
podKiller.PerformPodKillingWork
杀掉未被正确处理的 pod StatusManager.Start()
开始向 apiserver 更新 Pod 状态RuntimeClassManager.Start()
PLEG.Start()
:持续从ContainerRuntime
获取 Pod/容器的状态,并与 kubelet 本地 cache 中的比较,生成对应的Event
syncLoop()
重点,持续监控并处理来自文件、apiserver、http 的变更。包括 Pod 的增加、更新、优雅删除、非优雅删除、调和。
- 初始化模块
- goroutine:
- 调用
- 启动 server,暴露
/healthz
端点 - 通知
systemd
kuberlet
服务已经启动
- 调用
- 调用
kubelet 的工作原理
- 来静态文件、apiserver 以及 HTTP 请求的 Pod 配置变更,被发送到
kubelet.syncLoop
- PLEG 会定期通过容器运行时获取节点上 Pod 的状态,与其缓存中的 Pod 信息进行比较,封装成事件,进入 PLEG 的通道
- 定期检查工作队列中的 Pod
- ProbeManager 的通道中的 Pod
- 以上 1~4,都会进入
syncLoopIteration
,并从对应的通道中获取到对应 Pod,将 Pod 的信息保存到PodManager
;然后分发给PodWorker
,完成一些列的同步工作。
总结
kubelet 启动流量就讲到这里,虽然复杂,还是有迹可循。只要了解了 kubelet 在 Kubernetes 中的定位及角色,就很容易理解其工作流量。
后面会再深入分析 Pod 创建及启动流程。