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[Java知识库]云原生:详解|K8s核心对象技术解析

云世 公众号

续前篇:详解|K8s核心技术栈解析

K8s与虚拟机部署的区别、高可用部署的命令、对象如何定义、对象分组原则、Pod、service、deployment等核心对象工作流程、架构、原理解析

K8s应用的好处

假设你是一个开发人员,写了一个web服务器,想把它发布出去。在虚拟机世界里面,这是很困难的:


首先要去建这些虚拟机,要有一个provision的过程:需要去设定什么样的操作系统,要多少CPU,多少memory,然后要想办法把你的应用程序,包括它所依赖的中间件,(比如你的应用是Java程序,就需要想办法把Tom cat装上去,要把你的war包放在固定的目录,需要去重启Tom cat,让你的应用起起来)。

对于一两个节点,这个手工操作ok,但是当面对成千上万甚至几十万的实例的时候,这个操作几乎就不可能,就失去人为去管理整个平台的能力了,成本和出错的几率会非常大。

那么在容器世界里怎么做呢?

在前面一篇:容器核心技术解析?中讲过:

  1. 首先可以通过go build把源代码编译成一个可执行的文件,

  2. 然后通过?docker build,把编译好的文件放到容器镜像里面,

  3. 接下来在定义容器镜像启动的时候,定义它执行哪条命令,把所有编译的任务都放到了这个文件里面。

这个文件有几个目标:

1. 把源代码编译成可执行文件,

2. 通过docker?build把可执行文件塞到一个容器镜像里面去,

3. 通过docker push把这个容器镜像推到镜像仓库。默认的镜像仓库是docker hub。


作为应用开发人员,通过以上操作就把应用打包好,并且上传到镜像仓库了。要去做部署的时候,就去另外一个环境,用镜像把它部署出来。

K8s的部署跟虚拟机不一样

回顾前面讲的K8s的核心对象:Namespace、Pod、Node等。

这些核心对象及相互之间在K8s是如何运作的,有哪些通用属性呢?

以及这些核心对象间世怎么联动的?

其中Pod就是用来起镜像的容器实例的。

先定义一个K8s对象,deployment,它是用来干嘛的?它跟Pod之间有什么关系?

举个例子:deployment其中有个属性叫replica,如果它=3,就是有3个实例。(设定多个实例的原因是要做应用的高可用,做冗余部署)。每个实例分别提供了IP。思考对于冗余部署的服务来说,要提供一个服务出去,能把这三个IP都给出去吗?

当多实例部署的时候,把每个实例的IP都给出去,是有问题的。因为把IP list给出去,要依赖客户端来决定连哪个。客户端盯着一个,只把request发给其中一个IP,而背后有三个实例,它的负载是不均衡的。当请求很大的时候,会出现所有request都连到一个实例上去,这个实例就可能没法响应了,但是其他的实例又都是空闲的。

所以为了保证应用高可用率,要有负载负载均衡。

K8s提供了一个对象叫做service,预先定义好了service,叫做Nginx service,是为服务配负载均衡规则的。service有plus IP作为这个服务的虚IP,VIP(virtual IP)。访问虚IP就会把请求转到后面的三个Pod。每次访问的时候,它连的backend就已经做了负载均衡。这种情况下,服务就有了高可用的能力。

如果把其中一个Pod删掉,再通过访问VIP,用户的访问是不受影响的,它把请求指向了其他两个Pod中的一个,保证了出现故障时的应用高可用。

在K8s中,应用高可用部署可以简化到敲三个命令完成

  1. 第一条命令:create -f +文件,创建了一个对象deployment

    通过建deployment,达到的目标是把应用部署到K8s平台上。

  2. 第二条命令:scale,把建好的对象里面其中一个副本数的属性进行扩展到n,获得的结果是同时起了n个Pod。

  3. 第三条命令,集群里面有service,提供虚IP,访问虚ip,就把所有的请求转到backend的Pod里面去,就完成了应用的高可用部署。

K8s的对象是如何设计的

K8s之所以厉害,成为业界云计算的统一标准、事实标准,是因为它是一个声明式系统。


通过声明式系统,也就是它的架构原则,把所有要管控的对象都用统一的方法抽象成了一个个对象。


K8s的统一属性

第一部分是Typemeta

里面又有TypeMeta,用来声明这个对象的类型。


Type meta里面有三个重要的属性,第一个属性是叫做group,第二个属性叫kind,第三个属性叫version。我们常说的GKV。

1,K8s有很多很多的对象,会按照不同的业务目的,把这些对象放到不同的group里面去,所以可以把group就认为它是 Java里面的package。

2,Kind代表这个对象是什么。映射到Java里面的class。

3,第三个是version, K8s里面任何对象都有一个version,而且很多对象在中间态的时候会有不同的多种版本同时存在。

比如装了某一个K8s版本,你用不同的版本都能get出来, version干嘛用的呢?社区在不断的迭代过程中,不断的设计和演化出来。K8s在每年有4个版本,基本上每个季度一次,它是按照既定的周期去发新版本的。(后面一年会调整为三个版本,因为release太多,整个业界都要跟着他走,都跟得很累)

我们讲究敏捷,讲究迭代,任何社区的API定义,对象的定义,并不是一定义出来就是一个final版本了,社区会follow一定的原则做版本的演进。从alpha,到beta,然后再上生产。


跟做系统类似,开始先做poc,一个最初的版本,然后随着需求不断增加,把功能部署出去,不停的使用,会觉得有一个设计是不合理的,要做一些调整。所以K8s在做演进的时候,非生产版本的变化是不保证的。

处在版本升级,迁移中,如果用的是alpha功能或beta功能,可能它的属性会发生变化,那么怎么减少迁移成本?K8s设计了一种向前兼容的能力。向前兼容三个版本,实现就是通过version。任何对象,会分external version和internal version。

例如:

v1:说明Pod本身已经毕业了,它基本上不需要做向前兼容,想的已经很清楚了。但是有些对象还不是这个版本,很有可能在下一个时期它的结构就会发生变化,所以设计了internal version和external version。

?

version的作用

External version和Internal version之间的转换是怎样的?

是客户端连API?server的时候,告诉API server,它是哪个版本的,API server内部会维护internal version,在API server这一端,它会有conversion的方法,把external version转成internal version,然后会把internal version再转成external version的模式。这个能力支持到当不同的客户端以不同的版本去连api server的时候,不同的版本的数据都可以按照既定的conversion的方法转成internal version。

Internal version也知道,这个版本要通过alpha 1 写进来的数据,你要通过alpha 2 去读,它知道怎么样相互convert,所以这样就实现了多个版本的转换和兼容。这就是version的作用。

GKV就代表了对象是哪个组的,哪种类型的,什么版本。其实就是定义对象是什么,不是什么。

K8s核心对象第二个大的部分,所有对象都有的通用属性,叫做metadata。

比如:deployment对象,metal data里面有namespace。

Namespace把DB分成一个个的namespace,可以按照用户去划分的,或者按照项目去划分。可以把不同应用的对象或者不同用户的对象放在这些namespace,然后通过权限控制来控制能不能看,能不能改,这样可以做安全性的隔离,相当于对DB做隔离,建了一些目录,这些目录里面放了一些文件,这些文件就是这些spec,比如deployment就是 spike。Name和namespace约定了对象放在哪个namespace,它的名字是什么。


就唯一确定了我是谁,上面的GKV确定了我是啥,Metadata确定了我是谁。这几个要素组合起来就变成了这个对象在集群范围的一个唯一标识。

第三个重要的属性是label和annotation

label是什么?
可以为对象加上一些标签,用这个标签去做过滤查询。


标签查询有什么意义?

K8s在做对象和对象组合的时候,鼓励用松耦合,有另外一个对象叫service用来定义负载均衡配置。在service里面有一个属性叫selector,做过滤查询,查询namespace里面打了这个标签的Pod。所以label的意义就是跟一些selector去合作,去完成一个查询过滤的业务目标。

Annotation是什么?

annotation是不支持过滤查询的。

它的意义是什么呢?

把它当成对象定义的扩展。对象一旦定型了以后,对象的本身的struct就不会再发生变化了,比如Pod,想加一个属性是加不上去的,那么 annotation 这个时候就能体现它的作用了。

另外一个重要的属性是Finalizer,
把它理解为资源的锁。如果一个对象要配一个外部的设备,假设说你建一个service要配一个外部的负载均衡器,如果把这个对象删除,控制器正在出现故障,这个对象消失了,从etcd里面被删除了,那么负载均衡上那个配置就丢在那里了,没人管了。
这个情况,应用finalizer锁,可以往里面塞任何的值,一旦塞了这个值,这个对象就不会被删除,直到你把Finalizer解除掉。

接下来还有一个resource version,是做版本控制的。
resource version就相当于给对象加一个版本号。

K8s本身是一个微服务的平台,任何对象都可能被多个控制器或者用户同时修改,那么就涉及到了多线程或者多进程去修改同一个对象资源的场景。

我们做数据库或者做多线程开发的时候,这种场景下应该怎么处理加锁?

有两种,一种叫乐观锁,一种叫悲观锁。

  • 悲观锁在做写之前,先把对象lock住,如有其他人也要改,需先获取锁,如没获取到,需等锁。

    对于分布式系统,如果这样加锁整个系统的性能就会降低。因为很多线程在等锁,所以resource version就是给对象加一个版本号。

  • resource version是一个乐观锁。它的工作机制是:某个Pod的resource version假如是1版本,这时如果有两个线程来读取对象,那么两个线程都读取到的是1版本,两个线程都去更新对象,同时发起写操作到API server,那么微观上API server一定会先处理一个后处理一个,先处理的完成了以后,对象就会变成版本2,后处理的会去比较:要操作的对象最新的版本是多少,请求过来的时候,resource work版本是多少。如果当前的最新版本超出请求的版本,说明请求版本是旧的,就会触发写冲突,给客户端报错,409,conflict,后处理的写操作失败。这是客户端有责任去做的操作。

    这是 resource version的乐观锁作用,MVCC(multiple version concurrency control)它依赖于 Etcd的mvcc保证的。

以上是K8s对象定义的解析。这些通用的type meta和metadata在任何K8s对象里面有。

K8s特定对象及分组

K8s按照业务目的,将不同的对象放在不同的分组里面,分组的方式可能是这个版本在这个分组,下个版本它在另外一个分组更合理,就会放到别的分组去。

K8s对象如何分组

  • 首先最核心的对象,是让平台或者让你的业务能跑起来的一个最小级。

  • 在最小级之上要做一些应用管理,应用管理可能要管理多副本,要管理有状态,要管理无状态,就分了一个application的组,APPS组。在这个组,可能跑一些短时的Job,有Job和CronJob。

  • 在应用管理的上面可能有一些自动化,比如要做扩缩容,horizontal port,autoscaler,做扩缩容,要控制一个应用最多能有多少个实例不工作,可以通过pdb去定义。

按不同的业务目的,把所有的K8s对象组织起来了。

最核心的对象就是Pod。是连接应用层和结构层的核心对象。

基础架构这边的核心对象是node,计算节点。应用的核心对象是Pod,pod和node之间产生绑定关系,就让二者之间的边界去除了。


Pod不是孤立运行的。可以把它理解为一堆容器的松耦合的容器集合的对象。Pod就像Borg里面的task一样,是K8s里面调度的基本单元。当有一个应用,通过源代码构建成了一个容器,容器镜像,想运行在K8s上面怎么办?就去定义一个Pod。

Pod定义原则

Pod里面定义镜像仓库镜像的地址,需要的资源,还有更多依赖等。K8s的12 factor其中有一条原则是代码和配置分离,应用的可执行文件或者依赖包都在镜像仓库里面,但配置文件是不在镜像仓库里面的,遵循12 fector原则,需要把它的配置文件通过另外的方式灌进去,K8s提供了一些其他的对象,比如config map,secret,把配置放在config map和secret里面。这两个对象定义好了以后,通过 volume外挂存储的方式,把它mount给这个Pod。

Pod启动的时候会需要一堆依赖对象,它本身是要有个账户身份的,叫service count。它的作用是Pod要跟API server通信, API server能够认识Pod是谁。

Pod需要一些配置,这些配置可以从configmap或secret里面去读。

Pod需要一些外挂存储,K8s提供了pv和PVC的这样一些对象,这些东西都可以挂载到Pod, Pod可以把它们里面所包含的内容当成本地文件来读。

Pod应用高可用策略

Pod是应用事例,当部署应用的时候,Pod一旦创建,会被调度到某一个节点上面。如果定义了一个孤立的Pod被删除,它就消失了,没有办法确保这个应用的高可用。怎么样去确保应用的高可用?要去定义一个更高级的跟application相关的高级对象,来确保Pod永远存在。

更高级的对象有好多种:

  • 无状态的应用,用replicaset和deployment去创建

  • 有状态的应用,用statefulset创建

  • 在每个节点上跑一个实例的应用,用Deamonset创建

K8s核心对象工作架构

从deployment到Pod这一条线是如何工作的

service:Pod起来以后有了应用实例,要发布服务,通过service去expose出去,暴露服务。

ingress:对于一个web应用,整个集群有一个统一的API网关,K8s提供ingress对象,定义API网关。

以Pod为核心,发散出来跟它相关密切相关的重要对象。这个架构里涵盖K8s大部分的知识。


容器在Pod创建的时候到底如何工作的?

定义了一个容器的pod,假设是Nginx的Pod,这个Pod里面就只有一个image,是ngx的image。K8s在起这个 Pod的时候,它并不是只起一个容器,它是起两个容器,其中一个容器叫sandbox。比如CRI接口,事实上是两部分,一部分是对sandbox的操作,一部分是对 user container的操作。这个容器是K8s自带叫做 pause的 image, 里面就一条命令,这个镜像一旦运行起来,它不做什么任何事情就直接sleep掉了。


这意味着这个镜像非常小,不需要CPU资源,极度稳定,它不会crash,不会oam,也不会有空指针。小而精的不消耗资源的基础镜像,这个基础镜像的作用是去创建一个独立的网络namespace,把sandbox进程跟网络name space相关,然后所有的网络配置是配在这个sandbox container的namespace的。
?

当所有网络配置完成以后,才会去起主container。为什么需要这样?

因为主container启动的时候就需要网络,主container启动之前,网络要先配好的,所以一定是网络预加载。

Configmap支持动态更改。

POd启动后,把configmap Mount到pod里面。会把 configmap从API server下下来,放在本地docker的dir里面,只要应用进程支持本地文件刷新的时候,它重新去load,就可以动态更改。


service的虚IP是某个机器的IP吗?外部可访问吗?会不会和其中一个replica的重复?Pod的IP和service IP是不同的range,

POd IP是怎么做的呢?
是通过CNI的plugin去配置的。

service IP的或者叫class IP,是API server在启动的时候会配一个class IP range。所有的service IP是从那个 range去配的。

外部访问集群内的一个服务有两种方式:

  • 第一种方式、通过负载均衡器访问,负载均衡器跟K8s做集成,标准的cloud provide提供集成,也有可能如果不是标准的cloud,要自己去切service controller;

  • 第二种方式、就是通过noteport,就是节点端口。起一个service的时候,它在会在机器上开一个高端口,访问这个高端口的时候,会把请求转到backend pod里面去。

K8s核心对象的工作机制

K8s是一个声明式系统,除了metatype,metadata这些通用属性,还有Spec和status。Spec就是用户的声明,就是期望这个对象长得什么样。status是Controller回填的,是对象的一个真实状态。

Controller在这两个属性上的作用是什么?就是把真正的状态跟期望的状态保持一致。这是K8s对象设计的精华,每一个对象的spec和status长的是不一样的。

对象的Spec工作机制
以计算节点NOde为例,如spec是空的,有很多status,填这个节点的IP,节点的主机名,节点的可分配资源。如节点一共有多少资源,20G硬盘,10G内存,6个CPU。用eligible表明有多少可用的,这个信息是给scheduler消费的,scheduler会读取这个信息,知道每个节点的资源使用情况,它做调度的时候就可以做正确决策。

以Pod为例,它的spec部分就是一堆一组容器定义的集合,每个container会定义image是什么,name是什么,还有一些资源的使用需求。资源需求不填,这个Pod就是随便可以调到任何的节点上,它不受资源管控。

Pod是一组紧密关联的容器集合,有些应用可能一个容器不能满足业务需求,可定义多个容器,每个容器有自己的镜像和自己的资源需求,在Pod这个 spec里面,容器的部分是个数组,可以把多个容器组合成一个Pod,它本身是K8s的调度基本单位。不同的容器会运行在不同的PID,所以当一个Pod里面有多个容器的时候,它和主机的IP信息是共享的,网络是共享的。但是像PID IPC IMP这些东西是不共享的,所以Pod是一堆容器的松耦合的一个组合对象。

Pod为什么不鼓励被独立创建呢?
因为Pod是短生命周期的,假设说建一个Pod,然后把它删掉,它就消失了。如果作为服务的提供商,万一Pod被建出来以后又被人误删了,我的服务就当了,所以应用要确保高可用。

  • Replicaset对象

    确保高可用怎么操作呢?
    要去定义另外一个对象。为了不同的业务场景,应该组合不同对象来完成一个目标。
    通过副本级来实现。所谓的副本级,它本质上就是在Pod的 spec上面包了一层,它把Pod spec作为Pod 的template,模板,在上面就定义要几个replica,K8s会去确保总会有这么多副本能够满足你的需求。

  • Deployment对象

    做应用开发或者应用部署的时候,经常会涉及到版本的替换。一个应用已经变成高可用的了,升级的时候希望是滚动升级,就是一部分一部分升级,最终的目的是什么?不影响用户的使用。那么通过这种方式,希望做一个滚动升级,就需要约定一些滚动升级的策略,策略通过Deployment这个对象来定义。

    对于无状态应用,最常用的对象就是deployment,它确保了什么?
    第一,定义好了滚动升级的策略,在做版本升级的时候,可以做对用户没有影响,不会让service down掉的滚动升级。

    第二,会建一个副本级,确保应用一定要多少个实例。当某些实例被删掉的时候,会自动补一个新的出来,这是deployment的作用。


对象的Status工作机制
K8s对象都有status,status是让controller去干活,然后Controller填上去的,是对象的真实状态。

Status里面有个condition,是对象的一些状态的细节。


协同工作原理

Controller manager是一堆控制器的集合,其中有一个控制器叫做deployment controller,它watch所有deployment的变化,一旦一个deployment被创建了,或者被更新了,它就要去做配置,去建了一个replicaset。

控制器是怎么工作的

  1. 创建deployment,然后Controller监听到了创建事件,

  2. 就去读取deployment,Deployment controller去解析这个department,把deployment里面的port template部分读出来,并计算哈希。

  3. 根据哈希去判断模板创建POd的副本级存不存在?如果不存在,就要创建一个副本级叫做Replicaset,

  4. 这个 Replicaset 副本数是deployment里面那个 Replicate是几,复制过来,它会把 template也复用过来。

  5. 副本级被创建好了以后,在Controller Manager里面同时replicaset controller,会去watch API server,看有Replicaset被创建了,那所对应的Pod是否存在了,如POd不存在,Replica Controller会去创建Pod。创建原则是在后面加uid,保证Pod名字唯一性。

  6. 此时scheduller调度器看到新的POd创建出来了,会看有没有被调度过,如没有,就进行调度,并且把Pod和node完成绑定。

  7. 绑定到node节点以后,节点上的kubelet会去watch API server,因为所有的组件都是跟API server通信的,组件和组件之间是不通信的,通过长链接监听,大家都在监听API server。

  8. Kubelet监听到某个POd被调度到节点,看本地POd起起来没有,如果没有,会去调用CRI接口,CNI接口,CSI接口去挂载volumn,去起容器进程,去加载网络,这样整个容器就起来了,就能够被访问了。


其中,replica更新的数据会被存到API server,API server有Watch机制,通过event进行通信,API server里面发生的变化,会推送给replicaset,那么Replica Controller看到这个事件变化了以后,就看这个Replicaset对应的Pold有几个,是否跟deployment申明一致,不一致就更新到一致。

K8s核心对象的应用

集群的故障转移


场景:一个应用被调到了不同的节点,其中的一个节点出现了硬件故障,网络不通了,这时kubelet会把这个节点上的所有Pod做驱逐,因为那个节点已经坏了。意味着上面所有应用都会出问题。此时Node controller会去驱逐这个坏node上所有Pod,结果相当于把这个Pod删除掉了。立刻,K8s又补了一个Pod出来。通过这种方式就完成了一次故障转移。


这其实是由Replicaset的Controller来实现了用户期望的值和真实的值的一致性。另外,因为节点故障了,在新的pod被创建出来了以后,调度器再去调度的时候,会找一个健康的node把pod调度上去,再由kubelet起起来,这样就实现了一个fail over,实现了故障转移。


从用户的感受来说,一个节点坏了,他什么都没做,这个实例就在另外一个节点上起来了。这些就是replicaset controller去控制的。

如上scal out,fail over,在K8s上都是用户无感知的,就被自然实现了。

工作原理就是有一个个的Controller,Controller会不停的监控你的期望值和当前的现实值是不是一致,不一致就去调整成一致,智能化自动化了。这是K8s最核心的功能。

版本升级

对于任何新建的deployment,会给一个默认的rolling update strategy,每次去升级25%的实例,如果是三个的话,25%就一个一个去做。如果有一个不available,它就会停在那里。这是升级策略的理解。

版本升级是deployment controller去做。它会计算Pod模板的哈希值,当哈希字串发生变化了,对于development controller来说,意味着用户要做一次升级,controller就会算一个新的哈希,建一个以新的哈希副本级,逐渐把新版本的副本级的replicaset数量往上调,把老版本的replicaset的副本数往下调,直到所有的版本,pod版本都变成新的。如果中间有任何pod出现问题没有ready的话,就会卡在那里。

这样基于deployment就完成了一次版本的滚动升级。


在开发实践中应用,就是构建一个新的镜像,这个新的镜像打了V1.1新的tag,只要把原来在deployment的 V1.0 tag改成新的版本,那么它的哈希就发生了变化, deployment 的 rolling update strategy就会生效,就会按照既定策略去完成升级。


Tips:最核心的对象就是deployment,Replicaset和port这条线。

怎么样设计一个合理系统,想一想deployment怎么做的,做设计的时候经常会参考这个模式去思考。

Pod 的重要属性owner reference

?owner reference是metadata里面的一个属性,用来声明对象的父子关系。意味着对象不是独立存在的。


所谓的owner reference就相当于在建对象的时候,如果这个对象有一个父对象,比如Replicaset建Pod,会把owner reference填上,说这个pod的 owner是我。而replicaset是被deployment controller建出来的,那么也会被填上一个owner是那个 deployment。

在GC中的应用原理

在K8s的controller manager里面有一个控制器叫garbage collector,GC,垃圾回收,一旦有owner reference,对象的父子关系就有了,GC会去监控当前集群里面的所有对象,GC有两个组件,一个组件叫graph builder,扫这些对象的owner reference,有ownership,graph builder就会记录当前这个集群里面的这个对象关系图,会知道刚才的那个 deployment和这个 replicaset和Pod是有从属关系的。

当把主对象,也就是deployment删除的时候,GC就会触发工作,根据owner reference,会删除掉有关的Replicaset,再发现其下有Pod,也会删除掉。

所以owner reference是灌给GC的,为什么要做GC这样的操作?就是为了统一提高用户感受,建了一个deployment,要清的时候,不管建了多少对象,就统一给你清掉。这就是GC的作用。

总结

不同的控制器如何协作来完成一个业务流,然后如何去保证这个无状态应用的高可用,然后如何保证它的扩缩容,如何保证它的故故障转移,如何去做版本升级滚动升级。

尽量去把这个应用构建成无状态的。那么无状态的意义就是,一个实例出现故障的时候,可以把它随便替换掉,不care里面的状态,只要坏了就换一个,通过这种方式,我们的真正的这种故障转移才能工作。

如果你每个应用都是有状态的,万一节点出现故障,就要花很高的成本去做计划,所以这里面是我们去构建应用的一个指导原则,就是:能不依赖某一状态就不依赖,尽量让它是一个独立的应用,无状态的应用,这样我们才很好的去做替换或扩缩容等动作。

结合上面的对象原理,看K8s控制器内部的工作流程

控制器的工作流程是怎样的

控制器是生产者消费者模型。对于任何K8s对象,本身有一个项目是code generation,帮你把代码框架生成出来,会有informer,会有Lister。所谓的lister,允许去遍历某一个对象,所谓的informer是去监听某一个对象。

你需要做的事情是注册这些对象informer的event handle,然后说明如果发生了edit事件,应该做什么?发生delete事件,应该做什么,发生update事件,做什么。

把对象的key放在某一个Queue里面。会有一堆worker为并发度需要存在,worker都是死循环,是sick loop。worker有多少个看实际情况,看需要有多大的并发度。性能要求高的控制器可能要1000个worker。这些worker不断的去看Q里面有没有对象(对象在 Q里面是记录了它的key,这个K就是namespace+name的组合),当 worker获取对象的 Key以后,会去client cache里面去把对象的完整信息取出来,针对对象去做配置。

比如deployment 会去看对应的replicaset存不存在,如果不存在就把它建出来,如果存在那么就去看哈希变了没,副本数变了没,如果变了的话,就需去做对应的更新操作。

如果对象配置成功了,线程就结束,如果配置不成功,基于K8s的最终一致性,某一次配置失败,要把失败的 Key加回到Q里面,让Controller继续去重试。所以这个就完全依赖你的控制逻辑。

从实现层面理解,可以把K8s理解为Linux的一个扩展,很多的设计的思想或者是代码的结构跟Linux非常像。

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