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14 庖丁解牛：controller-manager
整体概览
+----------------------------------------------------------+
| Master |
| +-------------------------+ |
| +------->| API Server |<--------+ |
| | | | | |
| v +-------------------------+ v |
| +----------------+ ^ +--------------------+ |
| | | | | | |
| | Scheduler | | | Controller Manager | |
| | | | | | |
| +----------------+ v +--------------------+ |
| +------------------------------------------------------+ |
| | | |
| | Cluster state store | |
| | | |
| +------------------------------------------------------+ |
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在第 3 节《宏观认识：整体架构》 中，我们也认识到了 Controller Manager 的存在，知道了 Master 是 K8S 是集群的大脑，而它则是 Master 中最繁忙的部分。为什么这么说？本节我们一同来看看它为何如此繁忙。
注意：Controller Manager 实际由 kube-controller-manager 和 cloud-controller-manager 两部分组成，cloud-controller-manager 则是为各家云厂商提供了一个抽象的封装，便于让各厂商使用各自的 provide。本文只讨论 kube-controller-manager，为了避免混淆，下文统一使用 kube-controller-manager。
kube-controller-manager 是什么
一句话来讲 kube-controller-manager 是一个嵌入了 K8S 核心控制循环的守护进程。
这里的重点是
嵌入：它已经内置了相关逻辑，可独立进行部署。我们在第 5 节下载 K8S 服务端二进制文件解压后，便可以看到 kube-controller-manager 的可执行文件，不过我们使用的是 kubeadm 进行的部署，它会默认使用 k8s.gcr.io/kube-controller-manager 的镜像。我们直接来看下实际情况：
master $ kubectl -n kube-system describe pods -l component=kube-controller-manager Name: kube-controller-manager-master Namespace: kube-system Priority: 2000000000 PriorityClassName: system-cluster-critical Node: master/172.17.0.35 Start Time: Mon, 10 Dec 2018 07:14:21 +0000 Labels: component=kube-controller-manager tier=control-plane Annotations: kubernetes.io/config.hash=c7ed7a8fa5c430410e84970f8ee7e067 kubernetes.io/config.mirror=c7ed7a8fa5c430410e84970f8ee7e067 kubernetes.io/config.seen=2018-12-10T07:14:21.685626322Z kubernetes.io/config.source=file scheduler.alpha.kubernetes.io/critical-pod= Status: Running IP: 172.17.0.35 Containers: kube-controller-manager: Container ID: docker://0653e71ae4287608726490b724c3d064d5f1556dd89b7d3c618e97f0e7f2a533 Image: k8s.gcr.io/kube-controller-manager-amd64:v1.11.3 Image ID: docker-pullable://k8s.gcr.io/kube-controller-manager-amd64@sha256:a6d115bb1c0116036ac6e6e4d504665bc48879c421a450566c38b3b726f0a123 Port: Host Port: Command: kube-controller-manager --address=127.0.0.1 --cluster-signing-cert-file=/etc/kubernetes/pki/ca.crt --cluster-signing-key-file=/etc/kubernetes/pki/ca.key --controllers=*,bootstrapsigner,tokencleaner --kubeconfig=/etc/kubernetes/controller-manager.conf --leader-elect=true --root-ca-file=/etc/kubernetes/pki/ca.crt --service-account-private-key-file=/etc/kubernetes/pki/sa.key --use-service-account-credentials=true State: Running Started: Mon, 10 Dec 2018 07:14:24 +0000 Ready: True Restart Count: 0 Requests: cpu: 200m Liveness: http-get http://127.0.0.1:10252/healthz delay=15s timeout=15s period=10s #success=1 #failure=8 Environment: Mounts: /etc/ca-certificates from etc-ca-certificates (ro) /etc/kubernetes/controller-manager.conf from kubeconfig (ro) /etc/kubernetes/pki from k8s-certs (ro) /etc/ssl/certs from ca-certs (ro) /usr/libexec/kubernetes/kubelet-plugins/volume/exec from flexvolume-dir (rw) /usr/local/share/ca-certificates from usr-local-share-ca-certificates (ro) /usr/share/ca-certificates from usr-share-ca-certificates (ro) Conditions: Type Status Initialized True Ready True ContainersReady True PodScheduled True Volumes: usr-share-ca-certificates: Type: HostPath (bare host directory volume) Path: /usr/share/ca-certificates HostPathType: DirectoryOrCreate usr-local-share-ca-certificates: Type: HostPath (bare host directory volume) Path: /usr/local/share/ca-certificates HostPathType: DirectoryOrCreate etc-ca-certificates: Type: HostPath (bare host directory volume) Path: /etc/ca-certificates HostPathType: DirectoryOrCreate k8s-certs: Type: HostPath (bare host directory volume) Path: /etc/kubernetes/pki HostPathType: DirectoryOrCreate ca-certs: Type: HostPath (bare host directory volume) Path: /etc/ssl/certs HostPathType: DirectoryOrCreate kubeconfig: Type: HostPath (bare host directory volume) Path: /etc/kubernetes/controller-manager.conf HostPathType: FileOrCreate flexvolume-dir: Type: HostPath (bare host directory volume) Path: /usr/libexec/kubernetes/kubelet-plugins/volume/exec HostPathType: DirectoryOrCreate QoS Class: Burstable Node-Selectors: Tolerations: :NoExecute Events: master
这是使用 kubeadm 搭建的集群中的 kube-controller-manager 的 Pod，首先可以看到它所使用的镜像，其次可以看到它使用的一系列参数，最后它在 10252 端口提供了健康检查的接口。稍后我们再展开。
控制循环：这里拆解为两部分： 控制 和 循环 ，它所控制的是集群的状态；至于循环它当然是会有个循环间隔的，这里有个参数可以进行控制。 守护进程：这个就不单独展开了。
kube-controller-manager 有什么作用
前面已经说了它一个很关键的点 “控制”：它通过 kube-apiserver 提供的信息持续的监控集群状态，并尝试将集群调整至预期的状态。由于访问 kube-apiserver 也需要通过认证，授权等过程，所以可以看到上面启动 kube-controller-manager 时提供了一系列的参数。
比如，当我们创建了一个 Deployment，默认副本数为 1 ，当我们把 Pod 删除后，kube-controller-manager 会按照原先的预期，重新创建一个 Pod 。下面举个例子：
master $ kubectl run redis --image='redis' deployment.apps/redis created master $ kubectl get all NAME READY STATUS RESTARTS AGE pod/redis-bb7894d65-w2rsp 1/1 Running 0 3m
NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE service/kubernetes ClusterIP 10.96.0.1 443/TCP 18m
NAME DESIRED CURRENT UP-TO-DATE AVAILABLE AGE deployment.apps/redis 1 1 1 1 3m
NAME DESIRED CURRENT READY AGE replicaset.apps/redis-bb7894d65 1 1 1 3m master $ kubectl delete pod/redis-bb7894d65-w2rsp pod "redis-bb7894d65-w2rsp" deleted master $ kubectl get all # 可以看到已经重新运行了一个 Pod NAME READY STATUS RESTARTS AGE pod/redis-bb7894d65-62ftk 1/1 Running 0 16s
NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE service/kubernetes ClusterIP 10.96.0.1 443/TCP 19m
NAME DESIRED CURRENT UP-TO-DATE AVAILABLE AGE deployment.apps/redis 1 1 1 1 4m
NAME DESIRED CURRENT READY AGE replicaset.apps/redis-bb7894d65 1 1 1 4m
我们来看下 kube-controller-manager 的日志：
master $ kubectl -n kube-system logs -l component=kube-controller-manager --tail=5 I1210 09:30:17.125377 1 node_lifecycle_controller.go:945] Controller detected that all Nodes are not-Ready. Entering master disruption mode. I1210 09:31:07.140539 1 node_lifecycle_controller.go:972] Controller detected that some Nodes are Ready. Exiting master disruption mode. I1210 09:43:30.377649 1 event.go:221] Event(v1.ObjectReference{Kind:"Deployment", Namespace:"default", Name:"redis", UID:"0d1cb2d7-fc60-11e8-a361-0242ac110074", APIVersion:"apps/v1", ResourceVersion:"1494", FieldPath:""}): type: 'Normal' reason: 'ScalingReplicaSet' Scaled up replica setredis-bb7894d65 to 1 I1210 09:43:30.835149 1 event.go:221] Event(v1.ObjectReference{Kind:"ReplicaSet", Namespace:"default", Name:"redis-bb7894d65", UID:"0d344d15-fc60-11e8-a361-0242ac110074", APIVersion:"apps/v1", ResourceVersion:"1495", FieldPath:""}): type: 'Normal' reason: 'SuccessfulCreate' Created pod:redis-bb7894d65-w2rsp I1210 09:47:41.658781 1 event.go:221] Event(v1.ObjectReference{Kind:"ReplicaSet", Namespace:"default", Name:"redis-bb7894d65", UID:"0d344d15-fc60-11e8-a361-0242ac110074", APIVersion:"apps/v1", ResourceVersion:"1558", FieldPath:""}): type: 'Normal' reason: 'SuccessfulCreate' Created pod:redis-bb7894d65-62ftk
可以看到它先观察到有 Deployment 的事件，然后 ScalingReplicaSet 进而创建了对应的 Pod。 而当我们删掉正在运行的 Pod 后，它便会重新创建 Pod 使集群状态符合原先的预期状态。
同时，注意 Pod 的名字已经发生了变化。
kube-controller-manager 是如何工作的
在 cmd/kube-controller-manager/app/controllermanager.go 中列出了大多数的 controllermanager，他们对 controllermanager 函数的实际调用都在 cmd/kube-controller-manager/app/core.go 中，我们以 PodGC 为例：
func startPodGCController(ctx ControllerContext) (bool, error) { go podgc.NewPodGC( ctx.ClientBuilder.ClientOrDie("pod-garbage-collector"), ctx.InformerFactory.Core().V1().Pods(), int(ctx.ComponentConfig.PodGCController.TerminatedPodGCThreshold), ).Run(ctx.Stop) return true, nil }
在前两节中我们已经对 kube-apiserver 和 etcd 有了一些基本的认识，这里它主要会去 watch 相关的资源，但是出于性能上的考虑，也不能过于频繁的去请求 kube-apiserver 或者永久 watch ，所以在实现上借助了 client-go 的 informer 包，相当于是实现了一个本地的二级缓存。这里不做过多展开。
它最终会调用 PodGC 的具体实现，位置在 pkg/controller/podgc/gc_controller.go 中：
func NewPodGC(kubeClient clientset.Interface, podInformer coreinformers.PodInformer, terminatedPodThreshold int) *PodGCController { if kubeClient != nil && kubeClient.CoreV1().RESTClient().GetRateLimiter() != nil { metrics.RegisterMetricAndTrackRateLimiterUsage("gc_controller", kubeClient.CoreV1().RESTClient().GetRateLimiter()) } gcc := &PodGCController{ kubeClient: kubeClient, terminatedPodThreshold: terminatedPodThreshold, deletePod: func(namespace, name string) error { glog.Infof("PodGC is force deleting Pod: %v:%v", namespace, name) return kubeClient.CoreV1().Pods(namespace).Delete(name, metav1.NewDeleteOptions(0)) }, }
gcc.podLister = podInformer.Lister()
gcc.podListerSynced = podInformer.Informer().HasSynced
return gcc
}
代码也比较直观，不过这里可以看到有一个注册 metrics 的过程，实际上 kube-controller-manager 在前面的 10252 端口上不仅暴露出来了一个 /healthz 接口，还暴露出了一个 /metrics 的接口，可用于进行监控之类的。
master $ kubectl -n kube-system get pod -l component=kube-controller-manager NAME READY STATUS RESTARTS AGE kube-controller-manager-master 1/1 Running 1 2m master $ kubectl -n kube-system exec -it kube-controller-manager-master sh / # wget -qO- http://127.0.0.1:10252/metrics|grep gc_controller
HELP gc_controller_rate_limiter_use A metric measuring the saturation of the rate limiter for gc_controller
TYPE gc_controller_rate_limiter_use gauge
gc_controller_rate_limiter_use 0
总结
在本节中，我们介绍了 kube-controller-manager 以及它在 K8S 中主要是将集群调节至预期的状态，并提供出了 /metrics 的接口可供监控。
kube-controller-manager 中有很多的 controller 大多数是默认开启的，当然也有默认关闭的，比如 bootstrapsigner 和 tokencleaner，在我们启动 kube-controller-manager 的时候，可通过 --controllers 的参数进行控制，就比如上面例子中 --controllers=*,bootstrapsigner,tokencleaner 表示开启所有默认开启的以及 bootstrapsigner 和 tokencleaner 。
下节，我们将学习另一个与资源调度有关的组件 kube-scheduler，了解下它对我们使用集群所带来的意义。